掲載データをもとに当社が整理したものです。選考の通りやすさや社風は、担当にお尋ねください。
AI音声認識技術を活用した業務支援サービスを開発する企業。AI議事録サービス「Rimo Voice」を中心に、音声の文字起こしや要約、会議内容の整理などを自動化し、議事録作成や情報共有の効率化を支援する。AIと人が協働する働き方の実現を目指し、日本語に最適化されたAIプロダクトの開発を通じて日本の生産性向上への貢献を目指す。
AI音声認識技術を活用した業務支援サービスを開発する企業。AI議事録サービス「Rimo Voice」を中心に、音声の文字起こしや要約、会議内容の整理などを自動化し、議事録作成や情報共有の効率化を支援する。AIと人が協働する働き方の実現を目指し、日本語に最適化されたAIプロダクトの開発を通じて日本の生産性向上への貢献を目指す。
働き方・勤務時間
福利厚生・手当
企業属性
組織・カルチャー
事業フェーズ・仕事の性質
業界（大分類）
■仕事概要
■仕事内容
Rimoは「会議から始めるAI活用」をミッションに、音声認識とLLMを組み合わせたAI議事録サービス「Rimo」を提供しています。毎年前期比1.5-2倍の成長を続けています。
Rimoが目指しているのは、「会議をするだけで仕事が進む世界」。何をやりたいかを話すだけで、AIがタスクを拾い、実行してくれる。そんな「AIと一緒に働く未来」を実現するプロダクトを作っています。
■募集背景
現在、Rimoの開発体制は少人数で効率的に意思決定し、ハイレベルなエンジニアと協業する体制を敷いています。
プロダクトが成長するほど、意思決定に必要なデータも増えていきます。PMやエンジニアがプロダクト開発に集中できるよう、データ分析とオペレーションの両面からプロダクトの意思決定を支える人を探しています。
これまでのプロダクト分析のフレームワークにとらわれず、新しい常識を一緒に考えられる人を求めています。
■具体的な業務
BigQueryを使ったプロダクト利用データの抽出・分析
分析用のデータマートの整備
KPIダッシュボードの設計・構築・運用
機能リリース前後の効果測定とレポーティング
ユーザー行動分析に基づくインサイト抽出
PMへの定量データに基づく提案・意思決定支援
A/Bテストの設計・実行・結果分析
データパイプラインの改善提案（エンジニアとの協働）
社内向けデータ活用の啓蒙・ドキュメント整備
■この仕事の特徴
従来のデータ分析の常識を疑う- SQLを書くだけがデータ分析ではない。AIを使った分析の自動化・効率化も含めて、新しいやり方を一緒に考える
前提が変わる時代だからこそ、データが重要- AI時代は前提が「断絶的に壊れる」。感覚ではなくデータで判断を検証し続けることが必要
会議データという「宝の山」を扱う- 非構造化データの分析が加速度的に進んでいる最前線に立てる
■開発環境・ツール
データウェアハウス：BigQuery
データベース：Firestore(Firebase)
分析ツール：Looker Studio, Spreadsheet
AIツール：ChatGPT, Claude, Claude Code, Cursor
情報共有：Slack, Notion, Rimo
インフラ：GCP
■Rimoについて
音声認識技術をベースにしたAIプロダクト「Rimo」を提供
ビジョン：「はたらくを未来に」
外部資本を入れない合同会社
ARR10億円超、毎年1.5-2倍のペースで成長中
20代〜30代が中心の組織、アウトプットで評価
■カルチャー
前提が変わったら判断を見直す- 一度決めたことでも、前提が変わったと感じたら見直す。過去に決めたことを前提にしたまま進むことがリスクになる時代
「Howにこだわる」：最新理論やAI先端技術の実装方法を重視
小さなチームでシンプルな意思決定
情報共有を重視（経営者と同レベルの情報にアクセス可能）
自身の成長は自己責任、教えを請いたい人を自ら見つける
給与できちんと報いる（SOではなく現金報酬を重視）
■このポジションで得られる経験
AIプロダクトの成長をデータで支える経験
Rimoは議事録要約にOpenAI、Anthropic、Googleなど複数のLLMを評価・選択する仕組みを持っています。LLMの出力品質をどう定量評価するか、AIの精度向上をどう測定するかなど、AI時代ならではの分析課題に取り組めます。
前提が変わる時代の意思決定を支える経験
AI時代は前提が「断絶的に壊れる」時代。去年正しかった判断が、今年は通用しないこともある。そんな時代だからこそ、感覚ではなくデータで判断を検証し続けることが重要。その基盤を作り、意思決定を支える経験ができます。
小さなチームで大きな裁量を持つ経験
現在Rimoには専任のプロダクトオペレーション担当がいません。つまり、分析基盤の設計からKPIの定義、ダッシュボードの構築まで、あなたがゼロから作り上げることができます。
SQLを使ったデータ抽出・分析経験2年以上
BigQuery、Redshift、Snowflakeなどのデータウェアハウス利用経験
BIツール（Looker、Tableau、Metabase等）を使ったダッシュボード構築経験
プロダクトKPIの設計・運用に関わった経験
AIツール（ChatGPT、Claude等）を日常的に使っている
Claude CodeやCursorを使った分析の自動化経験
SaaS企業でのプロダクト分析経験
Pythonを使ったデータ分析経験
A/Bテストの設計・実行経験
dbt、Airflowなどのデータエンジニアリングツールの利用経験
プロダクトマネジメントの知識・経験
統計学の基礎知識
「従来のデータ分析のやり方」にとらわれず、新しい働き方を一緒に考えたい人
エンジニアと「意図を伝え、コラボレーションする」ことを大切にできる人
「このデータからこんなことがわかりました」と自分から提案できる人
AIツールで自分の生産性を上げることに貪欲な人
少人数で大きなインパクトを出すことにやりがいを感じる人
データの向こう側にいるユーザーのことを想像できる人
LINEで相談する・応募する
フォーム入力も経歴書も不要です。「【開発】データアナリスト（プロダクトオペレーション）」について聞きたいとLINEで送っていただければ、担当（松岡）が直接お返事します。質問だけ・情報収集だけでもかまいません。
すでに友だちの方は②だけでかまいません（求人名が入った状態でLINEが開きます）。うまく開かないときは、LINEで ID @697nxhbt を検索してください。
「応募する」を押すと、転職支援サービスの申し込みフォームに進みます。企業へ直接応募するのではなく、担当エージェント（株式会社エージェントベスト）が企業へ推薦する形で選考が進みます。ご利用は無料です。
まだ転職を決めていない段階でもかまいません。経歴書のご用意は不要です。この求人の背景や求められている経験など、公開情報にないところからお話しします。
「電話で軽く話を聞きたい」は日程を決めずに、こちらから折り返す形です。ご希望の時間帯だけ伺います。
