KINTOテクノロジーズ株式会社

【トヨタグループのモビリティサービスの世界展開を、テックドリブンで支える技術集団】
同社は『KINTO』ブランドのあらゆるサービスを技術領域から実現させる戦略子会社として2021年4月に設立されました。トヨタグループの中でも、toC向けのサービス開発を行っているメイン組織としての役割があります。足元の社会課題に対してのサービスが世の中には多くある中、同社5年後、10年後の課題解決に向けて事業を展開しています。

■事業内容
・デジタル分野における情報システムの設計、開発、運用管理
・販売等の情報処理サービス、企業経営戦略、マーケティング戦略の企画、立案
・コンサルティングに関する業務

■展開しているサービス
・KINTO ONE ・my route（マイルート）
・モビリティマーケット ・KINTO FACTORY
・KINTO JOIN KINTO SHARE ・KINTO FLEX

【トヨタ自動車グループの未来を創る新サービス「KINTO（キント）」未来のモビリティサービスを手掛ける】
同社はトヨタ自動車株式会社が、人とクルマとの新しい関係を提案する“愛車サブスクリプションサービス”の運営会社として、100％子会社のトヨタファイナンシャルサービス株式会社の出資のもと設立した企業です。豊田章男氏はトヨタを『自動車をつくる会社』から『モビリティカンパニー』にモデルチェンジすると宣言をしました。その中で、同社は世界中の人々の“移動”に関わるあらゆるサービスを提供する会社へのビジネスモデルチェンジの一翼を担っております。

【『KINTO』ブランドは海外展開を積極的に進める】
ヨーロッパ市場では『KINTO ONE』をはじめ、大型ハイブリッド車のカーシェアリングサービス『KINTO SHARE』、法人向け乗り合いサービス『KINTO JOIN』、数年で複数台の新車に乗り換えられる『KINTO FLEX』、さらに配車サービスもリリース予定です。アジア市場では、『KINTO ONE』をインド、タイ、インドネシアで、『KINTO FLEX』を台湾で提供しています。

【利益を追い求めず、トヨタグループの新プロジェクトを形にし続ける】
同社の最大の特徴は「利益を追い求めていない」という点です。取締役副社長の影山氏曰はく、「利益を出そうとすると“枯れた技術”に手を出す等、開発側にバイアスがかかる可能性があります。BtoC/DtoC領域において、インターネットテクノロジーを使ったプロダクトやサービスを手掛ける。その主目的を果たすため、当社の設立が承認された。（トヨタファイナンシャルサービス株式会社の）取締役会で、私は『利益は追い求めない』と宣言しました。」とのことです。利益のためではなく、トヨタグループのモビリティサービスのために、技術面から最大限の提案を行うことが同社の設立以来の基本方針です。

・ビジネス課題を抽出し、ビッグデータ×データサイエンスにより、課題解決のための企画・立案
・特に未来を予測する業務においては、機械学習を用いた予測モデルの構築・評価
・グループ企業と協働での与信スコアリングモデルの開発
・クルマの現在価値・将来価値予測の開発
・各種レコメンデーションモデル など

【取組事例】
・KINTO事業の抱えるマーケティング課題に対してのデータサイエンスによる解決
なかなか事例のない高額商品のEC、クルマという商材において、商品・顧客・それを結びつける媒体(WEBサイト、 広告など)の3者の適切な関係について、データサイエンスを用いて解明していきます。様々な要素が絡み合っての マーケティングとなるためデータサイエンスの課題として落とし込むところからがタスクとなってきます。
・具体化している課題に対してのデータサイエンスの適用
たとえば、国内KINTO事業の売上予測、KINTO事業で利用された返却車両の価格予測の予測モデルの 構築など、具体化している予測問題については、Pythonを使用した機械学習モデルの作成・評価・実装までに 携わっていただきます。

【本ポジションにおける魅力】
・グローバル規模で展開されるトヨタの新規ビジネスをデータ起点でリード頂きます。「MaaS」「モビリティ」「シェアリング」など、社会で注目されるビックワードプロダクトに関わり、人々の生活をより豊かに・便利に・楽しく変えていく一翼を担っていただきます。
・データサイエンスで解決できる課題に落とし込むところから、実際にデータサイエンスを駆使した機械学習モデル作成・評価・ 実装といったところまでを経験することができます。

・ Pythonを使ったBtoC課題における機械学習モデルの作成・評価(予測モデル、レコメンデーションモデルなど)
・ ビッグデータからの機械学習モデルデータセットの作成(データクレンジング含む)
・ 高度なSQL(複雑な副問合せなど)の経験
・ ビジネス企画部門からの課題をヒアリングし、自ら機械学習問題として落とし込んだ経験

【歓迎】
・ SAS、SPSSなどの統計ツールの利用経験
・ Rによるスクリプト作成の経験
・ ディープラーニング検定 G資格/E資格
・ 統計検定 2級以上
・ マーケティング実務経験(販促プランニング、広告運用など)