私たちhootfolioは、因果推論AI「causal analysis®」を通じて、企業の意思決定を“科学的”に変えていくスタートアップです。本ポジションでは、プロダクト導入後のオンボーディングやPoC支援を通じて、顧客の行動・成果の変化を最後まで伴走するカスタマーサクセスを担っていただきます。PoC段階から深く入り込み、仮説設計・データ提供・意思決定の支援まで、顧客の「納得ある行動変化」に寄り添える、非常にやりがいの大きい役割です。 【主な業務】 「causal analysis®」の導入企業に対して、プロダクト定着と成果創出を支援するため、以下のような業務をお任せします。 ・SaaS導入後のオンボーディング設計・実行（PoC含む） ・顧客のビジネス課題ヒアリングと仮説立案 ・分析プロジェクトの進行管理（データ提供支援、マイルストーン設定、レポーティング） ・分析結果の読み解きと提案（意思決定への反映支援） ・顧客との定例ミーティングによる継続的な活用支援 ・開発・分析チームと連携した成果物整合と納品管理 ・活用事例の整理・社内展開によるアップセルやリテンション企画 ★入社後3ヶ月を目安に、既存顧客5社＋新規2社をひとりで担当いただくイメージです。 ■会社概要 株式会社hootfolioは、NECの研究開発から生まれた因果分析AIソリューション「causal analysis®」を提供するスタートアップです。 「科学的な意思決定をあらゆる人に」というミッションのもと、因果推論技術を活用して企業の課題解決と意思決定の高度化を支援しています。 2025年にはクオンタムリープベンチャーズおよびユナイテッドからの資金調達を実施し、事業拡大フェーズに突入しています。 ■働く環境 ＜社員プロフィール＞ Co-Founder & CEO｜笠原 健太 2011年よりNECグループでアプリケーション開発に従事。 2018年からはシリコンバレーでcausal AIを活用した新規事業を立ち上げ、NEC「causal analysis」のプロダクトオーナーとして事業の方向性をリード。 2022年に株式会社hootfolioを創業し、科学的な意思決定をあらゆる人に届けるべく、因果推論AIの社会実装に挑戦中。 Co-Founder & CRO(Chief Revenue Officer)｜山田 恵美子 新卒でNECに入社後、エンタープライズ営業を経て新規事業開発部門へ。 MarTech領域のSaaS事業を立ち上げ、プロダクトの売却までを経験。 現在はhootfolioにて、事業戦略・セールス・顧客開拓まで広範にリード。 「一点突破の集中力 × 仕組み化による再現性」を武器に、スケールするCS・営業体制を構築中。 COO(Chief Operating Officer)｜藤本 善樹 NTTにて法人営業を経験後、米国でMBAを取得。 DellでのB2Bマーケティング、レノボでの直販事業立ち上げを経て、Adobeでは日本におけるサブスクモデルの事業転換を牽引。 その後、欧州系SaaS企業2社の日本法人立ち上げを代表として成功させた実績を持つ。 2024年よりhootfolioに参画し、今夏からCOOとして経営体制を支える予定。 CAO（Chief Administrative Officer）｜海田 基樹 新卒でCTC（旧CRC総合研究所）に入社し、大規模情報システムに携わる。その後コンサルティング会社を経て、2006年よりメディア会社である（株）ALBAに入社。経営企画としてMBOやM&A案件、海外進出案件に携わる。その後、常務執行役員として管理部門全体を統括する。 2025年6月よりhootfolioにCAOとして入社。攻めと守り両輪の運営を目指す。 CTO（Chief Technology Officer）｜竹田 敏之 新卒でNECに入社し、大手コンビニエンスストア企業向けのシステム開発に従事し、黎明期のクラウド活用を推進。その後、新事業開発部門へキャリアを転じ、プロダクトオーナーとして搬送ロボット事業の立ち上げをリード。技術的にも事業運営的にも不確実性の高い環境下で、製品開発と商用展開を推進してきた経験を持つ。現在は技術 × 収益性 × 組織成長を包括したROI最大化に挑む。 Customer Success Manager & Senior Scientist｜池田 亮介 2015年NEC入社。研究開発職として生産技術開発・改善支援のコンサルティングに従事。 現在はhootfolioにて、データサイエンスとカスタマーサクセスの両面から「causal analysis®」の活用支援をリード。 広島大学 高等教育研究開発センター(RIHE) 客員研究員も務めるなど、理論と実践の両輪で顧客の意思決定変革を支援している。 ■causal AI(因果推論AI)とは? 生成AI(Generative AI)が注目を集めるなか、いま世界で急速に存在感を増しているのがcausal AI(因果推論AI)です。 従来のAIが得意とするのは“未来の予測”ですが、causal AIはその一歩先、「なぜその結果が起きたのか」を突き止め、どうすれば望ましい結果が得られるかを導くことができます。 たとえば: ・マーケティング施策の中で、本当に売上に貢献した要因はどれか? ・人材育成施策の中で、離職率の低下に効いたのは何か? ・治療と回復の因果関係から、患者に最適な治療法をどう導き出すか? こうした“因果”を見極める技術は、もはや研究室だけのものではありません。 2023年の市場規模は約2,890万ドル。2032年には6億ドル超に達し、年平均成長率41%という驚異的な伸びが見込まれています(Global Market Insights)。 hootfolioはこの領域で、企業の意思決定のあり方そのものを変えるチャレンジに取り組んでいます。 ■提供プロダクト:causal analysis® 近年、生成AIの登場により、大量のデータを迅速かつ高精度に処理・予測することが可能になりました。一方で、「なぜその結果が出たのか」といった因果関係の説明は、従来のAIでは困難であり、専門家やコンサルタントへの依存が避けられませんでした。 Causal AI(因果推論AI)は、こうした課題を解決し、データドリブンな意思決定を進化させる新潮流として注目を集めています。生成AIの普及を背景に、Causal AI市場も今後数年で普及期を迎えるとされており、急速な成長が期待されています。 「causal analysis®」はNECの研究技術をもとに開発され、これまで専門性と時間を要した因果分 析を従来比で1/5〜1/10の工数で実行可能にするなど、業務効率化とコスト削減を両立したプロダクトです。 さらに、直感的なUIで因果構造の把握から意思決定の支援まで一貫して行えるUX設計と、専門知識不要でも活用できるサポート体制により、企業の幅広い部署で導入が進んでいます。 ＜主な活用領域＞ ・マーケティング:広告施策や顧客ロイヤルティ向上の効果検証 ・人的資本経営:従業員エンゲージメント向上施策の要因分析 ・製造:品質改善や工程最適化など、プロセスデータの因果分析 ・公共政策:効果的な施策立案の根拠抽出 など

・分析プロジェクト（PoC含む）における要件整理・マイルストーン管理・レポーティング経験 ・マーケティングあるいは、人的資本分野への参画意欲 ・データ分析に関する基礎知識 ・非専門家にもわかりやすく分析結果や提案を伝えることができた経験

・多変量解析・統計モデリングの実務経験 ・RまたはPythonを用いたデータ分析経験 ・統計的因果推論に関する知識 ・顧客ロイヤルティ分析、従業員エンゲージメント改善などの領域知識 ・データを活用したプロジェクトの設計～運用経験 ・マーケティング、営業、戦略策定の経験 ・機械学習や統計モデリングの知識 ・データを活用したコンサルティング業務経験 ・金融、製造、物流など特定業界でのデータ活用知識 ・顧客や社内関係者と円滑な関係を構築し、継続的な信頼を得た経験 ・Notion、Slack、Google Workspace、BIツールを用いた業務推進経験

• 顧客の成功に強い関心を持ち、再現性のある支援に取り組める方 • 構造的に課題を整理し、業務プロセスやデータから価値提案できる方 • 正解のない問いに対しても仮説を立て、自ら動ける方 • 社内外と丁寧な対話を重ね、信頼関係を築けるコミュニケーション力 • 因果推論やデータ活用に興味を持ち、継続的にキャッチアップできる方