”究極の適材適所により、シゴトでココロオドルひとをふやす” ウォンテッドリーは、究極の適材適所を通じて、あらゆる人がシゴトに没頭し成果を上げ、その結果成長を実感できるような「はたらくすべての人のインフラ」を構築しています。 私たちは「シゴトでココロオドル」瞬間とは「シゴトに没頭し成果を上げ、その結果成長を実感できる状態」瞬間と定義しています。 その没頭状態に入るには、内なるモチベーションを産み出す3要素が重要と考えています。 ・自律：バリュー（行動指針）を理解していて、自分で意思決定しながらゴールへ向かっている状態 ・共感：ミッションを有意義なものであり、その達成が自分の使命と感じられる状態 ・挑戦：簡単/困難すぎないハードルを持ち、成長を実感しながらフロー状態で取り組んでいる状態 この要素に基づき、下記のプロダクトを開発しています。 ・「共感」を軸にした運命の出会いを創出する会社訪問アプリ「Wantedly Visit」 ・働き手同士のつながりを深めるつながり管理アプリ「Wantedly People」 2020年より従業員の定着・活躍を支援すべく提供開始したEngagement Suite ・新しい福利厚生「Perk」 ・モチベーション・マネジメント「Pulse」 ・社内報「Story」 目下の目標は全世界1000万人のユーザーにWantedlyを使っていただくこと。 そのため海外展開にも積極的に取り組んでおり、シンガポールに拠点を構えています。

私たちのミッションは「シゴトでココロオドルひとをふやす」こと。 そもそも、シゴトでココロオドルとはどのような状態なのか。 それは、没頭することにより成果を出し、成果によって成長を継続的に感じている状態だと僕たちは考えています。 そうしたシゴトを生み出す企業や人との出会いを生み出し、1人でも多くの人がワクワクしたり、熱中してシゴトと向き合えるような世界を作っていき、Wantedlyが「すべての働く人にとってのインフラ」となるような世界を目指しています。

■行動指針 「最短距離の最大社会的インパクト」 これは、できるだけ短い時間・少ない工数で、できるだけ社会的に意味のある大きな影響を与えていくことを意味しています。 ■目指すプロダクト 解決したい課題に対してユーザーが最短距離でアプローチできる一方、裏では技術的に難しい挑戦をしたり、UIを徹底的に考え抜くことで、シンプルで直感的に使えるプロダクトを目指しています。 ■目指すビジネスモデル 「少数の人だけに向けた高単価なビジネス」ではなく、「リーズナブルで効果があるプロダクトをより多くの人に使ってもらう」ビジネスモデルです。 ■目指すチーム 「プロダクト」中心の会社であるために、プロダクトを改善していける「作る人」に、意思決定権や裁量があるチームです。

人と人のつながりを資産にする名刺アプリWantedly Peopleはリリースから2年。300万ユーザーを突破し、これからもユーザーに愛されるプロダクト作りを行っています。 今年も昨年に続きGoogle Play ベストオブ 2018のユーザー投票部門と生活お役立ち部門にノミネート頂きました。 ワクワクしながら大賞の発表とともに待っていたのですが、残念ながら受賞することができませんでした… 悔しい！ とっても悔しいので、来年こそは大賞を取りたいです！！ 一緒に大賞を目指しプロダクトを作っていきたいという方、ぜひお話しましょう。 ■Wantedly PeopleのAndroid開発 ・100点をとるよりもミニマムリリースをスピード良くゴリッと出していく ・開発スピードが早いので実験的なことを積極的に行っていく（リリース→数値確認→改善する） ・エンジニアの個人的趣味で、いたる所を自動化している ・テスト書くべきところはちゃんとテスト書いている ・アプリ開発からユーザーアナリティクスまで一気通貫して行う ■こんな人とAndroid愛を語りたい ・技術よりもプロダクト作るのがすき。プロダクトを作るためになんでも技術は習得する ・スピード感ある環境が好き ・Android大好き。LOVE。三度の飯よりAndroidを愛してる ■Wantedly Peopleの特徴 ・１つ１つデザイナーの意図が込められたかっこいいUI・アニメーション ・ユーザーの意図を邪魔しないシンプルで使いやすいデザイン ・機械学習を取り入れた精度の高い名刺読み込み ・通信が不安定なモバイル環境でも快適なユーザー体験を意識した設計 ■使用している技術、ツール ・Realm、RxJava2 を用いたUI/UXの自由度に最重点をおいたアプリ設計 ・Dagger2、Espresso、Bitrise によるテストの自動化 ・通信処理には Retrofit2 を採用 ・Firebase Analytics によるデータ収集と Google BigQuery を使ったデータ解析 ・OpenCVと独自ロジックによるカメラ画像からのリアルタイム名刺検出 来年は大賞とるぞ！