「人口減少社会において必要とされるインターネット事業を創造し、ニッポンを元気にする。」をミッションに、3領域で国内外に全12事業展開しています。 ■ライフイベント領域 未来の日本を担う子どもが安心して育つ環境をつくるためには「子育て世帯が安心して子どもを預けられる環境」と「子育てをしながら仕事を続けられる環境」づくりが必要。 両者の実現のために「保育業界」と「子育て世帯」へのソリューションを提供しています。 ＜保育士バンク！プラットフォーム＞ ・保育士バンク！コネクト：保育士の業務効率化を目的としたSaaSプロダクト ・保育士バンク！パレット：保育士のエンゲージメントの可視化と向上を目的としたSaaSプロダクト ・保育士バンク！：保育士の就職・転職支援、保育施設への採用・マーケティング・経営支援等のソリューションサービス ＜KIDSNAプラットフォーム＞ ・KIDSNA STYLE：子育て情報動画メディア ・KIDSNA園ナビ：保育園・幼稚園特化の検索Webサイト ・KIDSNAシッター：有資格者100%のフリーランス保育士と保護者のマッチングアプリ ■地方創生領域 働き手の不足、過疎化の進行、地方は多くの課題を抱えています。 地方のデジタル化やインバウンド増の中、地方の重要産業である「観光業界」へのソリューションを提供しています。 ・おもてなしHR：宿泊施設への採用・マーケティング支援、宿泊業界への転職を希望する方の就職・転職支援等のソリューションサービス ■グローバル領域 日本は人口減少が加速する中で、世界人口は70億人から2030年には85億人への増加が予想されています。 日本企業として、グローバルな競争環境に適応する必要があります。そのために「グローバル領域」での事業展開を行っていきます。 ・Hospitality Careers：シンガポールの観光業に特化したSNSドリブンの課題解決プラットフォーム

「人口減少社会において必要とされるインターネット事業を創造し、ニッポンを元気にする」というミッションは創業10年目を迎える現在でも、1文字も変わることなく掲げ続けています。 日本の人口は、現在1億2,500万人ですが、2050年には1億人を割り、2100年には現在の人口の半分以下になると言われています。そして現在も、少子高齢化、過疎化、そこから生じるワークフォースの減少などの様々な課題が生じています。 また、20世紀後半からインターネットが急速に普及し、生活に欠かせない基盤として定着する一方で、様々な理由からITの利用に困難を抱える層と、有効に活用できる層との間に社会的、経済的格差が生じています。 このような情報の非対称性や労働生産性の低下等の難解なマクロトレンドに民間から対峙し、ITを通じてニッポンがより元気になるよう少しでも貢献したい。ミッションにはそのような想いが込められています。

ネクストビートで働く人は、雇用形態を問わず全員を「クルー」と呼びます。 同じ会社にいるだけの社員ではなく、同じ船で運命を共にする「船員」です。 船は全員がそれぞれの役目を全うしなければ進むことができず、また乗船した「クルー」は、目的地到着まで運命共同体です。 それぞれのクルーが、多様な価値観を保ちつつも一丸となって社会課題に挑むために、3つのカテゴリーで整理された”nextbeat Identity”を指針として規定しています。 ■永遠ベンチャー 現状維持に甘えず、社会変化を見つめよう。 困難に直面したときにこそ、方法を全力で模索し、逆境をチャンスに変え続ける。失敗し続けても何度も立ち上がり、勇気と覚悟を持って新たな道を拓いてゆく。そんなマインドを大切にしています。 ■ALL実践者 最速最高の行動で示そう。 自ら率先して課題を発見し、領域を常に拡張し続ける。「人口減少社会への価値貢献」と顧客の創造、その両立に挑み続ける。その行動指針のもと、業務に取り組んでいます。 ■One Vibes 多様性の中で生まれる摩擦を歓迎しよう。 目先の利益よりも、社会、仲間、関わるすべての人への誠実さを優先し続ける。自らの職域にとらわれず、互いの可能性を引き出す中で新たなイノベーションを生む。そんな組織力が最大の強みです。

ネクストビートが運営する全サービスのデータを用いて、事業ごとにビジネス課題の抽出、課題分析～解決に向けた提案や機械学習による効率化を行っていただきます。 全事業、全部署のデータを扱えるだけでなく、成果のフィードバックを現場からダイレクトに得られる環境です。 「ここまでしかできない」という区切りはなく、全社のデータの利活用、データの民主化等、データに関するあらゆる業務に挑戦することが可能です。 ■具体的な業務内容 ・BtoC, BtoBの営業データを用いた業務プロセス改善のための課題分析 ・人事データを用いたピープルアナリティクス ・上記データを用いたレコメンドアルゴリズム開発 ・BI等を用いた分析結果をアクションにつなげるための仕組み構築 ■取り扱うデータ（例） ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動（架電履歴等）データ ・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 ・自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール） ・テキストデータ（求人票のデータ、経歴データ等） ・音声データ（通話） ※事業特性上、大容量データをリアルタイムに処理する機会はございません。 ■使用技術 ・AI、データ分析：BigQuery / Python / scikit-learn / Jupyter Notebook / Google Cloud Dataflow / Vertex AI / Tableau ・クラウドプラットフォーム：Salesforce / Google Cloud / AWS / Azure ・サポートツール：GitHub Enterprise / slack / jira / Confluence ■必須スキル ・SQL、Pythonによるビッグデータの加工 ・Python等によるビッグデータの分析、機械学習の実施 ・自他部署/他社において、業務上の課題を発見しデータを用いて解決した経験 ■歓迎スキル ・Google Analyticsおよびそのデータを用いた分析 ・TableauなどのBI構築 ・社内外のプロジェクトを推進した経験 ■実現したいこと ①各事業のビジネス課題の解決・業務改善 ・社内でビッグデータの利活用を推進し、データの民主化を実現するための取り組み推進 ・ビジネス課題に対して、データサイエンス/機械学習を適用する領域を広げていき、ビジネス側のメンバーと連携しながら課題解決を推進 ・データサイエンス/機械学習をPoCとして進めるだけでなく、実際の業務プロセスに載せるためのMLOPs基盤の構築/改善 ②人材紹介事業におけるサービスの質向上 ・最適な転職活動を支援するための求職者と園を適切なマッチングを目的とする、数値データや自然言語データを用いたレコメンデーションエンジンの開発 ・転職活動や業務で忙しい求職者とコミュニケーションを取るために、過去実績から最適なタイミング/手段での連絡を提案 ■仕事の魅力 ・インハウス体制のため提案～実装、効果検証まで幅広い業務に携われる ・CDSO（Chief Data Science Officer）直下のポジションのため、様々な場面で意思決定に携われる ・応募書類や求人票、電話ログ等の非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用 ■得られる経験 ・ビジネス、バックオフィスのチームと直接やりとりをしつつ課題設定～分析設計、分析、運用までをワンストップで対応する能力 ・Google Cloud（BigQueryなど）や、Pythonを用いたAI/機械学習モデルの構築経験 ・全社が「お客様」になるので、幅広い業務知識を得ることが可能 ・スピード感を求められる環境に順応することでのフットワーク、瞬発力の向上 ・PoCで終わらない、AI/機械学習の実サービスへの導入経験 ■組織の特徴 ①全事業に横断的に関われる組織 専門性を深めることはもちろん、全事業に横断的に関われる組織のため、営業・エンジニア・マーケターなど他職種と共に仕事を進めることが多く、データ分析以外の領域に業務や知識を広げることが可能です。 ②豊富なチャレンジの機会 データに関する課題に対して様々な挑戦を行う機会があります。 ・インハウス体制のため提案～実装、効果検証まで幅広い業務に携われる ・CDSO（Chief Data Science Officer）直下のポジションのため、様々な場面で意思決定に携われる ・応募書類や求人票、電話ログ等の非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用