オンラインにおけるユーザーの行動や感情をリアルタイムに解析。一人ひとりを強烈に可視化し、それぞれの人に合わせた体験を設計できる、顧客理解からパーソナライズまでを一気通貫で実装できる toB SaaS プロダクト「KARTE」と、そこに集まる「1st Party Customer Data」を中心に、様々なプロダクトやソリューション、プロフェッショナルサービスを展開しています。 ”1st Party Customer Data × リアルタイム × マルチチャネル” をワンストップで提供するデータ活用の新しいプラットフォームを目指しています。 KARTEプロダクトツアー : https://www.youtube.com/watch?v=C_zOA8wtNUY プレイド事業紹介 : https://plaid.co.jp/business/

プレイドは「データによって人の価値を最大化する」というミッションを掲げるテックスタートアップです。 世界で爆発的に増え続ける多様で複雑なデータ。その価値を最大化するためには「人の創造性」が不可欠です。大規模で複雑な非構造データを「直感的に」人が扱えるようにすることで、人の柔軟なアイディアや感性をミックスしながら、「データと人の相互作用を起こし双方の価値を最大化すること」を目指します。 人の力によって生まれる新たなデータの価値を、さまざまな企業やサービスを通じて、一人ひとりの日々の体験や生活に還元していく。そうすることで自然とデータが社会を支えるインフラになる。私たちは、そんな世界を実現しようとしています。

働く場所 / 時間 / 経費 などの環境を「手段」と捉え、それらを柔軟に満たすことでプロダクトや事業に最大限集中できる環境設計をしています。発想の生まれる余白を作り、非線形の成長をするためには発想が重要です。環境をベストに維持するため戦略的休息や会社外での経験も大切にしています。 (期間を問わない有給休暇、承認レスの少額決済、副業可など) 複雑なルールやフローはブラックボックス化して自走を妨げ、スピードの阻害要因となります。メンバーの素早い判断と行動こそが事業を推進させると考え、プレイドではリスクを鑑みて要所は保守的に管理しつつ、そのほかは信頼をベースに設計することで、組織全体の推進力を高めています。シンプルで透明性の高い仕組みを作ることで、目的に最大限集中できるようにしています。

# このissueで取り組むこと ### データを適切に抽象化しKnowledge化することで汎用性を持たせ多数のクライアントに価値を持たせる - ”ビッグデータ”時代で大量のデータを保持できる環境は整いつつありますが、保持したデータを実際にどう生かすかについてはまだまだ試行錯誤の余地があります。 - 一つの原因としてどういう風に分析すべきかという問題が、個別具体の問題に落ち込み再利用可能な方法を生み出しにくいです。 - その一つの解決策として、データの形を揃えて処理し、適切に抽象化、汎用的意味化することによって再利用可能な手法が生み出せないか模索しています。 - データから汎用的意味が抜き出せるようになると、様々なクライアントに対してデータの活用の仕方を示すことができるようになります。 # これまでやってきたこと - Web上のユーザー行動からコンテキストを自動抽出するためのJS SDKやレポートの開発 コンテキストイベント（β版） | ドキュメント / インサイト / コンテキストイベント、フローイベント | KARTEサポートサイト https://support.karte.io/post/2Oa3ClLeYx1bFq5o8iitKm - ユーザー行動データとその他のデータを統合管理し、施策やレポートや機械学習モデルにシームレスに連携するDatahubの開発 KARTE Datahubが BI（ビジネスインテリジェンス）と機械学習の機能を追加するメジャーアップデートを実施 https://press.plaid.co.jp/data/20201203/ - 業界や企業を横断したWeb/Appの行動データを抽象化し、汎用的に使えるレポートやクエリやアクションのテンプレートとしてナレッジ化 導入企業 | CX（顧客体験）プラットフォーム KARTE（カルテ） https://store.karte.io/cases/ # このissueの魅力 ### 様々な傾向を持つデータの中から意味のある抽象化の仕方に試行錯誤できる 1. 様々な分野のサイトのユーザーの行動のデータや、クライアントのデータの見方考え方をみながら、実データを元に意味抽出の試行錯誤ができる 2. 最新のデータ分析手法を駆使して、最新のリアルワールドのデータを使って現実的課題を解くという、幅広い視野が必要で高度な課題にトライできる # 担ってほしい役割・責任 ### 抽象化のためのデータ分析、モデル作り、もしくはそのための基盤作り 1. 抽象化のためのデータ分析を、自らアイデアを提示しながら試行錯誤できる 2. 抽象化に必要な技術やデータ処理のアイデアやアルゴリズムを創出し実装する ### 役割は決めない 1. 課題を解くための手段を自由に選択可能にするため、個々人の役割は決めていません。 2. プロダクト全体を俯瞰し、課題だと思う部分は、主体的に取り組むことができます。 # 本issueへの社内メンバーからのオススメ 大量のデータが既に溜まっているということはもちろんですが、別のデータを計測する必要が出たらすぐに実装、そして展開していけるというところもプレイドの強みの一つです。 プロダクトのアップデートが非常に速いのでデータ分析も素早く試行錯誤できます。 エクサバイト級のデータ分析を汎用的な機能に落とし込んで提供し、またデータを見るだけで終わらずに実際のアクションにまでつなげられているプロダクトはほとんど存在しません。 この非常に難易度の高い課題に一緒に挑戦しませんか？ Engineer 物井 達也