フルカイテン株式会社

FULL KAITENは小売業の在庫運用効率を上げ、売上・粗利・キャッシュフローを最大化する革新的なSaaSです。

これまで小売業は在庫をたくさん持つことで売上を作ってきました。しかしそのせいで値引きが多発し収益性が悪化、
また売れ残った在庫は資金繰りをも悪化させ、長らく小売業界は低利益に喘いでいます。
こういった問題はもちろん小売業界でも認識されており、よく用いられる在庫分析手法もいくつか存在します。
しかしそれらでは解決することができず、在庫問題は業界の宿命的課題として何十年も放置されているのが実情です。
FULL KAITENはこの宿命的課題に対して全く新しい解決策を提供します。
具体的には、在庫の運用効率を上げ、売上・粗利・キャッシュフローを最大化します。これまでのように在庫の量に頼って売上を作る必要はありません。
私たちは、小売業界が在庫の運用効率を上げ、売上・粗利・キャッシュフローを最大化できるようFULL KAITENの導入企業を増やし、
「世界の大量廃棄問題を解決する」というミッションを実現します。

FULL KAITENとは？
EC・店舗・倉庫、全ての在庫をAIを用いて予測・分析し、商品力をワンクリックで見える化するサービスです。
利益に変わる商品力はあるが、稼動していない在庫の存在にほとんどの企業が気づけません。そこで、同社は予測を用いた独自の分析で商品力を正しく可視化。
在庫がフルカイテンする状態になり、適切な商品を正しい販促施策で活用し、利益に変換することが可能です。

また、導入することによりプロパー消化率の向上・不要な値引きの抑制・残在庫の減少
・客単価の向上・欠品による機会損失の抑制・業務の属人化の排除などが期待できます。
代表が実際に在庫が原因の倒産危機を乗り越えたノウハウを基に開発されています。
世界の大量廃棄問題の解決は、一企業が自社のサプライチェーンを最適化するだけでは到底解決できません。
一企業のサプライチェーン最適化はその企業にとってメリットがあるだけの部分最適であり、世界の在庫バランスを成立させることにはなり得ないからです。
だから同社は、世界のサプライチェーン全体を最適化します。 そのためには世界中の企業の販売・生産・在庫といったデータを集約する必要があります。
これがスーパーサプライチェーン構想です。スーパーサプライチェーンができれば、本当に必要な製品が必要な量だけ流通する社会が生まれ、世界の在庫バランスが保たれるようになるでしょう。そうなれば世界の大量廃棄問題は解決に向かい、子供たち・孫たちの世代により良い地球を残すことができるはずです。
スーパーサプライチェーンを作ることを目指して、弊社は現在、小売業界向けの事業を行っています。

【募集背景】
フルカイテン株式会社は、在庫分析クラウド「FULL KAITEN」の開発・運営を主な事業として、2012年の設立以来、小売業界の在庫課題解決に取り組んでいます。
AIを用いた売価予測、隠れた売れ筋商品の発見、在庫移動の最適化など、革新的な機能により、アパレル、雑貨、眼鏡、靴、スポーツ用品など幅広い小売業に導入され、売上粗利の向上と業務負荷の削減を実現しています。
事業成長に伴い、顧客の技術的課題解決とプロダクト改善を主導するカスタマーサクセスエンジニアの体制強化が急務となっています。世界の大量廃棄問題解決というミッションの実現に向けて、共に成長を加速させていただけるメンバーを募集しています。
【CSEチームとは】
お客様の「FULL KAITEN」導入成功を技術面から推進し、導入後の継続的な技術サポートを通じてお客様の事業成功を支えるエンジニアチームです。単なる問い合わせ対応だけでなく、顧客の潜在ニーズを発見し、プロダクト改善への直接的な貢献も行います。
【主な業務内容】
■主なミッション
・顧客技術課題の根本解決と継続的サポート
・プロダクト改善への直接的な貢献
・社内業務効率化の推進
■業務詳細
・顧客からのデータに関する問い合わせ対応、調査、回答、改修要件の整理・設計
・顧客要望を迅速に叶えるための一時的なツール開発・提供
・顧客の潜在ニーズや課題の特定、解決策の立案・実行
・サポートサイトの運営と改善
・顧客フィードバックの分析とプロダクト改善提案　など

【必須】
・SQLを用いたデータ集計・加工・連携の実務経験1年以上
（複雑なクエリ設計、集計・ウィンドウ関数の理解と実装、複数テーブル結合、サブクエリ/CTEの適切な利用が可能なこと）
・顧客の要望整理と、対応可否・優先度を見極めた上での要件・仕様具体化経験
・顧客・開発チーム・他部署など関係者と連携し、意見調整しながらプロジェクトを推進した経験
【歓迎】
・データサイエンティスト、ビジネスアナリストとしての実務経験
・BIツールに関する知識・経験（設計・運用含む）
・Pythonでの開発経験
・AWSの利用経験
・テクニカルサポートチームの立ち上げや運営経験
・小売・アパレル・EC業界の業務知識（MD、VMD、店舗・EC運営など）　など