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- 1. VARIETAS, Inc. Company Deck 会社・ プロダクト紹介資料 2022.12.20
- 2. VARIETASのCompany Deckをご 覧 いただき、 ありがとうございます。現 在 VARIETASでは、 シード ・ プレシリーズAの資金調達ラウンドにて累計約5億円の資金 調達を完了しました。 PMFに向けて共に歩んでくれる仲間を探しています。 このスライ ドでは、 「VARIETASって、どんな会社？」 「VARIETASが開発しているの は、 どんなプロダク ト ？」 「何が 『IVERSE』 の強さなの？」 「組織と して、何を大事にし て いる ？」 ということを紹介しています。 このスライ ドが、 今後VARIETASを共に創る皆さんに届く ことを願っています。 VARIETASメンバー一同 はじめまして ！ 2 VARIETAS Inc. Company Deck
- 3. も く じ Chapter 1: 会社概要 Chapter 2: プロダク ト概要 Chapter 3: VARIETASの強み Chapter 4: 採用プロセス 4 14 30 52 3 VARIETAS Inc. Company Deck
- 4. Chapter 1: 会社概要 COMPANY 4 VARIETAS Inc. Company Deck
- 5. VARIETASはラテン語で 「多様性」 という意味があります。 多様性が注目される昨今ですが、 効率性重視の風潮やリ ソ ース不足などの理由により、 どうしても画一的に対応され、 個人が尊重されず障壁を感じるケースが多々あり ます。 ここ に真っ向から向き合い、 ひと りひと りの問題や障壁にきちん と目を向けて解決していく会社 ・ プロダク トを創りたいという 思いから、 社名をVARIETASにしました。 社名 所在地 設立日 調達状況 株式会社VARIETAS 106-0032 東京都港区六本木 7-3-24 goodoffice 六本木A-4 2019年12月 累計約5億円調達 2021年11月: 約7,000万 2022年12月: 約4億円調達 会社概要 5 VARIETAS Inc. Company Deck
- 7. Friction 0 の対象 仕事 住 お金 家族 健康 衣 食 生活のインフラ 生活の3大要素 Friction 0の実現を目指す対象領域は、 生活の3大要素である 衣食住そのものを支える、 生活のインフラです。 仕事 ・ お金 ・ 家族 ・ 健康の4領域に対して、 中長期的に事業を展開していきます。 7 VARIETAS Inc. Company Deck
- 8. 通常は、 左図のようにBTC （Business／Tech／Creative） で 組織を構築するのが一般的です。 しかし、 VARIETASはBTCに、 Data／R&D／Brand＆Humanを足した六角形で組織を構築し ています ※BTCの領域は、 外から見て相対的に分かりやすい領域ですが、 パラダイ ムシフ トを 起こすための競争優位性の構築や、 外部との協調 ・ 事業への共感を集めるためには裏 の領域が必要だと考え、 創業から3年試行錯誤しながら六角形での組織運営を創り上 げ、 さらに磨きをかけています。 Wanted Creative RD Business Tech Data Brand Human Friction 0 を実現するための組織体制 表 の 領 域 裏 の 領 域 Creative Business Tech VARIETAS 一般的な企業 8 VARIETAS Inc. Company Deck
- 9. Friction 0 を実現しにいくメンバー｜1 早稲田大学を卒業後、2014年にリク ルート入社。 「スタデ ィ サプリ」 事業の学 校向け営業部隊立上げに従事。 営業 支援、 商品企画、 事業開発を兼務。 そ の後エムスリー株式会社に転職。 バイ オテ ッ ク関連の子会社を事業再生担当 と し て従事し、 再生後、 役員と し て従事。 2019年12月に株式会社 VARIETAS を創業。 CEO / Business Ryutaro Kinoshita 東京大学卒業後、 2013年にベイ カ レ ン ト ・ コンサルティ ング入社。 大手ゲーム 会社の案件にて、 ソーシャルゲームの インフラ運用に従事し、 大規模トラフ ィ ックに対する対応力を身に付ける。 そ の後は、 開発 ・ 設計など複数の案件や、 SRE領域の業務に従事。 2022年5月 にVARIETASに参画。 木下とは高校 時代の友人。 Tech Kai Makita キャリアコンサルタント。 新卒で福武 書店 （現 ベネッセコーポレーション） 入 社。 約30年間、 0歳〜100歳超までの 幅広い顧客を対象に｢進学 ・ 受験｣｢就 職 ・ 社会人スタート｣｢妊娠 ・ 出産 ・ 子育 て｣｢更年期｣｢定年 ・ セカン ドキャ リア｣｢ 介護」 と、 人生の節目 ・ 転機を支援する 商品 ・ サービスを続々 と開発、 新規事業 を構築。 BrandHuman Yuka Tanaka カナダのカルガリー大学商学部を卒業 後、 株式会社日立製作所に2021年9 月入社。 金融ビジネスユニ ッ トにSEと し て所属し、 アプリケーション開発や、 三 大メガバンクの社内業務支援ポータル 開発に従事。 学生時代、 VARIETAS 創業を代表の木下と共に行い、 学生な がらCOOと し て経営 ・ 組織運営に携わ る。 2022年10月より再参画。 Business Ye Ni Tech／Data領域には、 GAFAメンバーも参画しています 9 VARIETAS Inc. Company Deck
- 10. 東京工業大学にて自然言語処理の研 究に取り組んだ後、 新卒で朝日新聞 社に入社。 記事自動要約と自動校正 のRDに従事。 その後、 住友商事の DX組織にてデータサイ エンテ ィ ス ト と し て参画。 2018年以降、 4年連続で自 然言語処理に関する様々な賞を受賞。 2022年10月より独立。 2022年11月 よりVARIETASに参画し、 機械学習エ ンジニアと し て従事。 RD Yuta Hitomi 情報処理専門大学卒業後、 ベンチャー 企業に入社。 新規事業立ち上げの参 画でシステムの開発、 設計、 運営保守 を経験し、 大規模分散システムの開発 でパフォーマンスチューニング能力を身 につける。 その後大手ゲーム会社のア プリエンジニアと して活動し、 社内優秀 エンジニア賞を受賞。 2022年8月に VARIETASに参画。 Tech Linyuan Zheng ミュンヘン大学経済学部、 東京大学公 共政策大学院卒業後、 2019年に外 資系IT会社入社。 歴代新卒と し て初め て、 大企業向けの営業戦略 ・ マーケテ ィ ングコンサル部隊に配属される。 その 後、 営業 ・ 営業企画 ・ データ分析を横断 で経験。 2023年1月よりVARIETAS に参画予定。 Business Kai Gregg Friction 0 を実現しにいくメンバー｜2 Tech／Data領域には、 GAFAメンバーも参画しています 10 VARIETAS Inc. Company Deck
- 12. VARIETAS Valueの定義 VARIETAS Value （行動指針） 。 それは、 北極星の ようなもの。 絶対手が届かない。 でも、 常に道標とな り向かう方向を教えて くれて、 道に迷わない。 もしも 迷った時にも、 見直すこ とで、 軌道修正できる。 企業 は、 同じ志をもった人の集まり。 その志実現に向け、 ひとりひとりがどう考え、 どう行動していけば目標に 近づけるか、 チームが、 会社が、 どう考え、 どう行動 していけば目標に近づけるか、 そして巻き込んでいく カスタマーやステークホルダーとどんな関係性を築 いていくか、 VARIETASらしい北極星のような道標 を、 VARIETAS Valueと して共通言語にしました。 バリ ューは、 パーパス ・ ビジョンを実現するためのプロダク トやオペレーション の方針になるものです。 そのため、 全社パーパス、 全社ビジョン、 プロダク トビ ジョンと整合性をと りながら作成しています。 Valueの位置付け 全社パーパス （社会における存在意義） : Friction0 全社ビジョン （実現したい未来） : Innovate プロダク トビジョン: 機会均等の再定義 オペレーション プロダク ト VARIETAS Value （行動指針） : Innovation Stack カスタマーが抱えるフリクション 創業者の行動／想い／情熱 整 合 性 を 取 る 12 VARIETAS Inc. Company Deck
- 13. Innovation Stackの詳細 無限に自分のスキルを磨こ う。 学ん で、 学ん で、 学 んで、 常に自分をアップデートして変化に適応し よう。 柔軟に発想し、 脱皮し、 自分自身が進化し 続けよう。 メリハリの効いたスピード感溢れる仕事をしよう。 いつでもトップスピードへギアチェンジできるよう になれ。 誰かの後じゃつまらない。 誰よりも速く発 見し、 試し、 失敗し、 創造しながら、 時代の変化に 敏感に反応しよう。 冒険心を持って最先端を超えていこ う。 常に新時 代の息吹を感じながら、 未だ解決されていない課 題に挑み、 誰も見たことのない世界を探検しよう。 真剣に、 情熱的に、 生きよう。 生半可な熱量でイ ノ ベーショ ンは起こせない。 魂を燃やそう。 果敢に ぶつかろう。 知恵を絞り、 愚直に努力し、 全力で 困難に立ち向かおう。 チャ ンスを逃さずモノにしよう。 変化の過程で起こる化学反応、 偶発 的チャ ンス、 突然変異を見逃さない。 敏感に潮目を感じ、 繊細に潮 流を見極め、 チャ ンス到来時には大胆に行動できる準備をしよう。 Anticipate Chances Boundless Reskilling Brisk Work Pace Beyond the Cutting Edge Burning Passion 自らを磨き信頼される存在になろう。 人と協働するには信頼と尊敬 が要。 自分の強みを圧倒的なものに磨きながら信頼を得る努力を 怠らず、 関わる全ての人から信頼され尊敬される存在になろう。 Attain Trust and Respect フローのスイ ッチを入れよう。 必要な時には、 時を忘れるほど没頭 する、 創造的フロー状態に入れるよう訓練しよう。 好奇心に素直に 反応し、 面白いと感じる些細なきっかけを掴んで夢中で楽しも う。 Access a Flow State 大局観に立とう。 未知の領域に到達するためには、 目に見える部分 から、 見えない全体を見立てる視座が必要。 協働する仲間と志を共 有し、 効果的な協力関係を築くために、 常に大局を見て判断しよう。 Assess the Overall Picture カオスから道筋を描こ う。 ｢ねばならない」 ｢常識的には...」 といった 固定観念を捨てよう。 違和感を大切にし て真正面から向き合い、 混 沌と した不確実な状態から自由な発想で解決の道筋を描き出そう。 Adapt to Chaos 多様な視点と協創して一つの目標へ。 さまざまな価値観 ・ 斬新なア イデ ィ ア ・ 卓越したスキルを持つ世界中の人々をつなげて、 社会に 価値を提供し循環させるアクセスポイントになろう。 Ally with Co-creators 助け合い連携しよう。 生み出した価値や集積した知識は、 決して抱 え込まない。 全ての人が平等に参加し、 活用し、 ひと りひと りにフ ィ ッ トした利益を享受できるようなしくみをデザインしよう。 Assist and Collaborate 使いやすさにこだわろう。 最先端の技術も、 誰もが使えるものでなけ れば意味がない。 老若男女問わず、 全ての人に配慮し、 使いやす く、 直感的に理解できるような工夫を、 追求し続けよう。 Allow Accessibility 人々のために創造しよう。 技術はあくまでも人を幸せにするための 手段。 常に人を中心に考え、 誰かのために技術を使いこなし、 まだ どこにもない価値を創造しよう。 Aid People 新しい発想で無益な固定概念を超越する Break New Ground 全ての人と利益を分かち合う Benefit Collectively 卓越した人、 技術、 アイディ アの循環システムを探究する Exploring Circular Systems VARIETAS Valueである Innovation Stack をVisionである Innovate と整合性を取るように設計しています。 またValueを行動レベルと行動スタンスで分け、 体現しやすく しています。 Innovation Stack Innovate 行 動 レ ベ ル 行 動 ス タ ン ス 13 VARIETAS Inc. Company Deck
- 14. Chapter 2: プロダク ト概要 PRODUCT 14 VARIETAS Inc. Company Deck
- 15. プロダク トの変遷 VARIETAS創業 VARIETAS代表の元へ1人の海外大学 生がキャ リアに関する悩みを打ち明けたこ とをきっかけに事業開始 コンセプトモックリ リース カスタマーから得られたインサイ トや気づ きをベースにコンセプトモックを作成。 数 十名の学生が約1万円を課金して利用 IVERSE クローズドリ リース テク ノロジーを活用し、 マス向けに価値提 供でき る方法を見つけ、IVERSE を一部 学生のみを対象にクローズドリ リース 2019.12 2020.1–2021.5 2021.6 2021.11 2022.12 2022.8 コンセプト構想 カスタマー400人を組織に内包し、 構想 に構想を重ね、 反応を見ながら1年半20 回ほどピボッ トしつづける シード資金調達 学生からのニーズがあったことからシード 調達に動き、 約7,000万円の資金調達を 完了 プレシリーズA資金調達 クローズド リ リースした IVERSE をもっ て プレシリーズA資金調達に動き、 4億円の 資金調達を完了 15 VARIETAS Inc. Company Deck
- 16. プロダク トの対象領域 ひとりひとりの生活インフラの1つである 「仕事」 領域を対象にした プロダク トを一つ目のプロダク トと して展開します。 社会人にと っての 「仕事」 領域は、 学生にとっては 「学習 （キャリア探索） 」 領域にあた ります。 学習 仕事 お金 お金 家族 家族 健康 健康 生活のインフラ 生活のインフラ 学生 社会人 16 VARIETAS Inc. Company Deck
- 17. 仕事 ・ 学習の領域での1つの示唆 TvL （Talent vs Luck） という 「成功には才能あるいは運どちらが大 事なのか」 という研究テーマがあります。 2022年のイグ ノーベル賞 にて 「人生の成功は 才能 ではなく、 幸運に遭遇するための 機会の 数 が重要である」 ということが発表されました。 つまり、 幸運に遭遇 するためには、 機会をたく さん掴みに行く ことが重要ということです。 Talent Success Luck 幸運に遭遇するためには、 「機会」 をたく さん 掴みに行く ことが重要 17 VARIETAS Inc. Company Deck
- 21. 機会均等を再定義した先に解決したい問題の一例｜1 1 宮城 千葉 埼玉 東京 神奈川 愛知 滋賀 京都 兵庫 大阪 福岡 大学進学率40%以下 大学進学率40%以上 地域ごとの大学進学率の差。 大学進学率が40%を超えるのは、 全体の1／4にあたる11都府県のみである 出典: 教育機会の地域間格差」 ※69歳まで働いたとする ※全体平均 0 （万円） 0 （万円） 0 （億円） 40 40 30 30 2 1.5 10 10 0.5 20 20 1 初任給の差 収入の差 生涯年収の差 4.81万円 10.5万円 2426.16万円 大 卒 ／ 22.72 万 円 高 卒 ／ 17.91 万 円 大 卒 ／ 37.26 万 円 高 卒 ／ 26.76 万 円 高 卒 ／ 1.59 億 円 大 卒 ／ 1.8 億 円 2 歴と収入について。 最終学歴が高卒と大卒で 初任給 ・ 収入 ・ 生涯年収が大きく違う。 出典: 厚生労働省 「賃金構造基本統計調査 （令和元年） 」 21 VARIETAS Inc. Company Deck
- 22. 3.35倍 正規雇用 正規雇用 自分の存在意義を答えられた従業員の割合 5人に2人しか存在意義を感じていない 企業に所属意識を感じられている従業員の割合 5人に1人しか所属意識を感じていない 40％ 13％ 大卒 中卒 機会均等を再定義した先に解決したい問題の一例｜2 19.1% 非正規雇用 64.0% 非正規雇用 3 4 学歴と雇用形態について。 最終学歴が中卒だと大卒よりも雇用が3倍以上不利である 学歴と雇用形態について。 多く の企業と従業員の関係には問題がある 出典:「若者労働者における正社員 ・ 非正社員率を 学歴別 ・ 年齢階層別にグラフ化してみる」 出典:「リピータビリティ ― 再現可能な不朽のビジネスモデル」 22 VARIETAS Inc. Company Deck
- 25. IVERSEでの体験全体像 IVERSEでの体験は、 自分自身をハッシュタグで表現し、 それらがピ ースに置き換わるこ とから始ま り ます。 自分のピースをベースに、 興味、 好きなものといった価値観から人との交流が始まります。 交流により 自己肯定感や、 新たな気付きがうまれ、 新しい自分の個性を表現す るピースが、 どんどんアッ プデートされていきます。 自分の 個性を ピースで 表現する STEP 1 STEP 2 STEP 3 STEP 4 自分の 個性のピースと 合うピースをもつ人と 交流する 表現 交流 友達同士で 個性を共有し お互いに褒め合い 肯定する 交流や 肯定の過程で 新しい個性を 自覚する 肯定 自覚 👍 👍 💡 25 VARIETAS Inc. Company Deck
- 27. 届けたい提供価値 現状 理想 何か始めたい、 でも 「半径5m以内」 の機会が少ない 機 会 の 数 理 想 ま で の 距 離 カ ス タ マ ー の 感 情 「半径5m以内」 にある機会がすベて見える 将来やりたいことにつながるか不安 目指せる将来が見える、 今の活動との関連性がわかる なりたい自分になれる環境が社会にあるか不安 なりたい自分が承認され、 そのための経験が見える 社会に合わせないといけないことばかりで窮屈 自分がやりたいことを片っ端にやることに夢中 機会、 なさすぎる 機会が、 無限に 将来、 つながりづらい 将来を、 ネタバレ消費 理想、 遠すぎる 理想に、 手触り感 Have To、 うっせえわ Want Toを、 もっと 将 来 と の 接 続 様々なカスタマーと協働する中で得られた、 ひと り ひと り を取り囲む 現 状の問題 のインサイ トを、理想の状態 にシフ トさせていきます。 27 VARIETAS Inc. Company Deck
- 28. IVERSEの独自な立ち位置 ピースを中心に仕事を受発注できるEコマース機能、 人と繋がれる ソーシャル機能、 誰かと一緒に協働できるワークツール機能が備わ った独自空間の実現を目指します。 Eコマース ソーシャル snap chat など slack など Shopify など ワークツール 28 VARIETAS Inc. Company Deck
- 29. 独自空間 「リアルバース」 の意味 IVERSEは、 リアルな社会とメタバースの間の空間 「リアルバース」 です。 リアル社会でもなく、 メ タバースでもない、 両方の要素の一部 を組み合わせた空間を 「リアルバース」 と呼んでおります リアルバース リアル社会 メタバース リアルバース メタバース 個人の自由を尊重 個人の自由を尊重 オンライン空間へどこからでも アクセス可能 仮想空間へどこからでも アクセス可能 多種多様 多種多様 活動がしやすい ゲームがしやすい リアル空間 仮想空間への没入感あり ソーシャル要素あり ソーシャル要素あり 本人 アバター ビジネス全般 ※クリエイティブ ・ テックも含む ゲーム Contents Identity Friends Immersive Low Friction Variety Anywhere Civility 29 VARIETAS Inc. Company Deck
- 30. Chapter 3: VARIETASの強み STRENGTH 30 VARIETAS Inc. Company Deck
- 34. テク ノロジーの役割 Tech領域では、 「個性の解放」 を開発方針として日々活動してい ます。 具体的には、 「ひと りひと りが持つラベルを増やし、 生きづらさ （摩擦） を ０に近づけていく こと」 を開発チームの役割を定義してい ます。 社会がつけているラベル （例． 日東駒専レベル など） を 自分の 「個性」 と して捉えてしまい、 ひと りひと りが生きづらさを感じる状態 Aさん Aさん #AAA #BBB #CCC #AAA #BBB #CCC #DDD #EEE #FFF #GGG #HHH ∞ #III #JJJ #KKK #LLL #MMM #NNN #OOO #PPP Tech 現状 社会のラベルを消すことはできないため、 無理にラベルを上書きするのではなく、 他のラベルを多く貼ってあげて、 生きづらさを相対的に小さ く し、 個性を活かせる状態 理想 34 VARIETAS Inc. Company Deck
- 37. 収集データの独自性｜1 IVERSEのデータ戦略では、 年代や職業といった 属性層 データ やプロダク ト上の行動データから派生して、 その人の価値観データ を類推し、 カスタマーのプロダク ト上での行動や属性と紐づけるこ とが出来ます。 これにより、 さらにひとりひとりのコアな考え方に沿 ったレコメンドができるようになります。 Data 通常は取得できない 価値層のデータを取得でき、 行為や属性と 紐づけることができる 行為層 属性層 幸福感／家族観／職業観／ 自分らしさとは など プロダク ト上での行動 など 年代／職業 など 価値観層 IVERSE 一般的な プロダク ト 37 VARIETAS Inc. Company Deck
- 39. 今後の方針 1 データの可用性 2 データの豊富さ 3 プロダク トとの親和性 4 アルゴリズムの先進性 5 モデルの更新 グラ フDB ネイ テ ィ ブなデータの設計 ・ 保持を通して、 アルゴリズムやリコメン ドシステムの改良が容易になる ［IVERSE での学習 ・ 成長歴データ］ + ［外部データによる補完］ で実社会と の整合性 ・ 接続性を維持 （+社会への 公開も視野） 明示的なカスタマー フ ィードバックを取 れるプロダク ト作り、 UXの表現 カスタマーの行動 ・ 傾向を精緻に反映 するアルゴリズムに逐次改良 絶えず進化するリコメン ドシステムに逐 次改良 今後のデータ戦略の方針は、 上記の通り5つの戦略を推進するこ とです。 これによっ て、 他社とのデータ戦略の差別化をさらに図っ て いきます。 GDB Tiger Graph KVS （RDBMS） On-Prem Cloud Azure Mongo DB AWS Neptune ネッ トワーク表現のUX ルールベース （コンテンツ、 ナレッジ、 行動、 etc...） GNN （GitHub公開された既存コード） GNN （customized） GNN×RL インサイ トの抽出 UXの 向上 モデル精度の 向上 IVERSE独自の ナレッジ （グラフ） レコメン体験↑ データ量↑ AutoMLベース （+Jaccard、 共起ネッ トワーク、 etc...） 年次更新 HITL （Human-In-The-Loop） を取り入れた改善プロセス HITL+自動更新パイプライン （MLOps） 検証に基づくモデルの チューニング v4.0 v2.0 v1.0 v4.0 v2.0 v3.0 v1.0 v3.0 v2.0 v1.0 IVER 内 IVER 外 Twitter API DBPedia IVERSE, #tag Network Google 検索クエリ 履歴書 #tag v1.0 v4.0 v2.0 v3.0 personal public ★ Data データ戦略の構築により差別化を促進 39 VARIETAS Inc. Company Deck
- 40. RDでの取組 1｜バンディ ッ ト アルゴリズム バンディ ッ ト アルゴリズムは通常のA／ Bテストと異なります。 そも そもアルゴリズムの検証対象を集団から個人にしている点と、 検証 アルゴリズム （方針） が無数に存在し、 現時点で最良なアルゴリズム をカスタマーにテストする点で異なります。 RD バンディ ッ ト A／Bテスト 方針2 方針1 t t ユーザー: A集団 ユーザー: B集団 方針1 方針1がベター 方針1 方針1 ユーザーC ユーザーB ・ ・ ・ ・ ・ ・ feedback feedback feedback 方針1 ユーザーA 方針2 40 VARIETAS Inc. Company Deck
- 41. RD 量子化とは、 連続的に変化する信号の大きさを離散的な値 （飛び飛 びの値） で近似することです。 量子化技術に取り組むことで、 精度 劣化を最小限に抑え、 モデルや画像サイズを大幅に圧縮できます。 ※出典: MAU造形ファイ ル - 量子化 RDでの取組 2｜量子化 RD モデル ・ 画像サイズ 精度 一般的なもの 一般的なもの 量子化されたもの 量子化されたもの アナログ画像の量子化 モデル ・ 画像サイズを大幅に圧縮。 精度劣化は最小限 41 VARIETAS Inc. Company Deck
- 42. ガバナンス体制の全体像 BrandHuman領域は、 組織が最も最適に回る 仕組 ・ 体制を構 築しています。 中長期的なレバレッジが効く組織体制をアーリーな 段階からつく りあげることで、 パーパスであるFriction 0を組織全 体で実現するための打ち手を効果的、 効率的に多く展開できる と考 えています。 シリーズA 調達 PMF 達成 アウトカム管理 （36個の課題解決） 経営 目標 ・ 戦略 事業計画 ダッシュボード 株主総会・取締役会議 全社総会 ※3ヶ月に1回 経営会議 チーム毎週定例 責任者会議 OKRモニタリング会議 ※毎月1回 事業部全体定例 チーム月次定例 社内サーベイ 1on1 マクロ 長期計画 中期計画 短期計画 定性 定量 ミクロ タスク管理 Product Brand Guideline Way We Innovate （Value以外の大切な価値観） VARIETAS Value OKR管理 事業部＆本部単位 Purpose／ Vision イシュー管理 日々の活動で出て く る問題 評価面談 評価基準 能力開発MAP 1週間 単位 1ヶ月 単位 3ヶ月 単位 Brand Human 計 画 監 督 可視化 推進 ・ 修正 評価 メンバーが中長期的な視点に立ち、 主体的に動ける体制を構築 42 VARIETAS Inc. Company Deck
- 43. ガバナンス体制の一例 社内サーベイ 組織状況を健全に把握するために、 現在のフェーズから組織サー ベイを徹底し、 今後問題になりそうな組織課題をあぶりだしていま す。 「期待値」 と 「満足度」 という2軸でサーベイ結果を整理し、 強み （期待値高×満足度高） 、 弱み （＝期待値夜会高×満足度低） を可 視化し、 相関関係が分かるシステム図を作成し て対策案を検討する 仕組みをつく っています。 相関関係分析 システム図 Brand Human 43 VARIETAS Inc. Company Deck
- 44. 番外編 トヨさん: サービス設計初期の段階から、 サービスをデータ中心に考えること、 データ戦 略を最初から考えることは素晴らしいです。 どの会社もやるべきですが、 スタート アッ プ だからこそよりやるべきだと思います。 先ほど牧田さんが話していた多く のデータを単純 に集めるのではなくて、 取りたいデータだけに絞ることはすご く重要です。 最近聞いた言 葉ですが 「Big Dataではなくて、 Good Dataを集める」 という流れはグローバルで既 にあります。 色々なデータがありすぎると、 どういう属性なのかよ く わからない、 データの 処理が重くなる、 インフラ構築がすご く大変にもなります。 なので、 何のデータを取りた いのか、 という問いに対して 「真面目なデータを明示的に」 とフォーカスしていることはと ても良いことです。 東京大学大学院 情報理工学系研究科 教授、 コンピュータ科学者 鈴村豊太郎さん 東京大学大学院 ・ 情報理工学系研究科 ・ 教授。 コ ンピ ュータ科学者。 2004年にIBM基礎研究所 （東京） に入所 し、 2013年から欧州拠点。 2015年から米国NYに移住し, 研究所本部 ・ IBMワ ト ソン研究所およびMIT-IBM Watson AI Labにてグローバルチームをリード し、 人工知能 ・ グラフ深層学習に関する研究開発及び社会実装 を行う。 2021年3月に帰国し、 現職。 大規模データ処理の速度を競う国際コンペティ ションGraph500では世 界1位を合計10回獲得。 専門は人工知能、 グラフニューラルネッ トワーク及びスーパーコンピューティ ング。 記事全文はnoteで公開中 ！ IVERSE構想初期からコラボレーションをする東京大学教授、 鈴村先生と 開発責任者牧田との対談記事を公開中 ！ 44 VARIETAS Inc. Company Deck
- 45. 東京大学大学院 情報理工学系研究科 教授、 コンピュータ科学者 鈴村豊太郎さん 2021年コロナ禍、 8年ぶりに日本に帰国し、 最初に感じたのは 「日本の停滞」 。 これでは、 国と して海外と競争で きないという危機持った最中、 偶然 「IVERSE」 に出会った。 ビジョン 「Friction0」 が刺さり、 その後Graph DB を使ったデータ戦略に関してコラボレーションすることに。 このコラボレーションの先に、 技術 ・ 社会の発展があ る。 日本を元気にする発展を期待できるのがIVERSE。 IVERSEは日本を元気にする 東京大学大学院 ・ 情報理工学系研究科 ・ 教授。 コンピュータ科学者。 2004年にIBM基礎研究所(東京） に入所し、 2013年から 欧州拠点。 2015年から米国NYに移住し, 研究所本部 ・ IBMワ ト ソン研究所およびMIT-IBM Watson AI Labにてグローバル チームをリードし、 人工知能 ・ グラフ深層学習に関する研究開発及び社会実装を行う。 2021年3月に帰国し、 現職。 大規模デー タ処理の速度を競う国際コンペティションGraph500では世界1位を合計10回獲得。 専門は人工知能、 グラフニューラルネッ ト ワーク及びスーパーコンピューティ ング。 有識者から見たVARIETASの可能性｜1 45 VARIETAS Inc. Company Deck
- 46. 投資家 ・ サマデイ グルー プCEO 相川秀希さん 「プールで泳いだ後に地上で感じるのは、 自分の身体の重さと不自由さです。 そのたびに、 僕にとっては陸地より 水中の方が、 本来自在に生きられる場所なのだと思うんです。 」 そう言った VARIETAS CEO木下隆太朗氏の言 葉が忘れられない。 初めて出会った時の何気ない会話だったが、 この言葉どおり、 独特な発想力と構築力で 「本 当の自分」 を生きるための新たな場を着々と生み出している。 それは、 時流に乗った生半なものではない。 真に欲 する者のみが辿り着ける未踏の世界であり、 次世代が求めるリアルなのだ。 そんな心躍る未来への水先案内人が VARIETASであり、 IVERSEだ。 IVERSEは次世代が求めるリアルであり、 未来への案内人 サマデイ グルー プCEO。 SDGs提唱者ジェフリー ・ サックス博士との協働による世界初のSDGs認定カリキュラムや、 世界標準型 大学出願システム 「TAO」 等、 自社で発明 ・ 開発した教育システムにおいて国内外の28の特許を取得。 有識者から見たVARIETASの可能性｜2 46 VARIETAS Inc. Company Deck
- 48. 気になる仕事をなんでも試せるということ で、 デザイナーを支えるプロデューサーの 仕事に挑戦しま した。 最初はデザイ ナーと の会話や簡単な仕切りでもミスばかりで したが、 同年代の仲間のおかげでプレス リ リースの作成を最後まで主導できました。 共通の目標にみんなを導く 「リーダーシッ プの楽しさ」 を初めて味わえたことは、 か けがえのない経験です。 The University of Queensland大学3年時に コンセプトモックを使用 初めてリーダーシップを取るのが 楽しいと思えた Yoshimaro Kamikubo 専攻に関係なく好きな仕事をやっ てOKと 聞いて、 前からデザインに興味のあった私 はNotionページの作成に挑戦しました。 結果、 自分でも驚く く らい夢中になれたり、 成果物を周りの人にほめられたりするなか で 「やっぱりデザインが好き」 と自信が持 てました。 実績がなく ても安心して仕事を 試せるIVERSEは、 今まで私の身近にな かった不思議な空間です。 関西外国語大学3年時に コンセプトモックを使用 デザイナーじゃない私でも 「デザインが好き」 と言えた Miharu Tamura カスタマーから見たIVERSEの可能性｜1 コンセプトモックへのカスタマー評価 48 VARIETAS Inc. Company Deck
- 50. カスタマーから見たIVERSEの可能性｜3 記事全文はnoteで公開中 ！ Interview 1 Interview 2 記事全文はnoteで公開中 ！ クローズドリ リース段階のIVERSEに、 なぜ様々な学生が共感しているのか。 等身大カスタマーを深堀り してみました。 50 VARIETAS Inc. Company Deck
- 52. Chapter 4: 採用プロセス RECRUITMENT 52 VARIETAS Inc. Company Deck
- 53. 選考プロセス STEP 1 STEP 2 STEP 3 STEP 4 カジュアル面談 必要に応じて実施。 担当は採用担当になります。 面接 1次: 該当領域の担当者／2次: 該当領域の責任者 個別プロセス 副業 （お試しジョイン） 、 メンバー交流会 等 内定 ・ オファー面談 カジュアル面談 （必要に応じて） 、 面接、 副業 （業務委託） の プロセスを経ていただき、 双方納得した上で入社いただきます。 カジュアル面談をする 募集中の職種一覧 53 VARIETAS Inc. Company Deck