会社概要

株式会社mentoは、「夢中をふつうにする」というビジョンのもと、働く人々が夢中になれる社会の実現を目指しています。特に中間管理職における過負荷という社会課題に着目し、組織と個人のパフォーマンス向上を支援するサービスを展開しています。

◼︎個人向けパーソナルコーチングサービス「mento」
https://i.mento.jp/
◼︎法人向け管理職コーチングサービス「mento」
https://www.mento.jp/
◼︎【新規事業】法人向け「mento マネジメントAI」
https://www.mento.jp/service/management-ai

• 実績と信頼：審査合格率10%以下の厳選されたプロコーチ陣を抱え、累計6万時間以上のコーチングを提供。パナソニック、デンソー、NTTドコモなど日本を代表する企業に導入され、96%のユーザーがパフォーマンス向上を実感しています。
• 独自の思想：「ヒト（コーチング）× AI × プロダクト」の力で、単一のプロダクトではなく複数プロダクトを創出。「新しいHR Techの形」でのマネジメントサクセスを目指す。

日本のコーチング市場は拡大の一途をたどっていますが、mentoはコーチングによる支援だけでなく、「マネジメントが再現性高く成功する状態＝マネジメントサクセス」を実現する企業として、AIとコーチングを融合させた新しいカテゴリーを確立していきます。

今後の展望

2026年1月から、AI時代の管理職を支援する「mento マネジメントAI」サービスを新たに提供開始しました。
「mento マネジメントAI」はまだ「点」のプロダクトであり、マネジメントを「面」で支えるプラットフォームに進化させることが急務です。
そのための取り組みとして、評価・目標設定・1on1・フィードバックなど、各セクションの開発企画・マルチプロダクト化を始めています。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000071.000048788.html

プラットフォームを構成する新しいプロダクトの立ち上げフェーズであり、それぞれのプロダクトを同時並列で立ち上げる必要があるため、それにコミットいただける方を求めています。

立ち向かっている課題

現在開発中の「mento マネジメントAI」は、AIが補佐をするのではなく、”AIそのものがコーチングやマネジメント支援を行う”という、AIが価値の核心にあるプロダクトです。市場に正解のないこの領域で、私たちは以下の4つの技術的・製品的課題に直面しており、不確実性をコントロールするエンジニアリング力を必要としています。

課題①：「マネジメントの品質」や「人の行動変容」という定性的な価値の定量化・指標設計
mentoが取り組む「ヒト×AI×プロダクト」の領域では、ECサイトのCVRやSaaSのChurn Rateのように、正解となる指標が確立されていません。現在取り組む新規プロダクト「mento マネジメント AI」や、その先マルチプロダクト化の末に目指す「マネジメントサクセスプラットフォーム」においては、「良いマネジメントとは何か」「人が変わったとはどういう状態か」という抽象度の高い概念を、ログデータやアンケート、AIの出力結果を組み合わせて定量的なKPIに落とし込む必要があります。
この正解のない問いに対し、仮説検証を繰り返し、プロダクトチーム全体が納得できる北極星を定義し続けることは、本ポジション最大の難所であり、面白さです。

課題②：1人目アナリストとしての「泥臭いデータ整備」と「高度な分析」の同時並行
現在は0→1のフェーズであり、分析のためのDWHやデータマートが綺麗に整っているわけではありません。ビジネスサイドからの「今すぐ知りたい」というAd-hocな分析要望にSQLで素早く応えつつ、将来的を見据えたスケーラブルなデータパイプラインや中間テーブルの設計・整備（Analytics Engineering）を、エンジニアと協力してゼロから構築する必要があります。
「守りのデータ整備」と「攻めのインサイト発掘」のリソースバランスを取りながら、自ら手を動かして分析環境を整えていく自走力が求められます。

課題③：AIプロダクトにおける「体験品質」の評価とフィードバックループの構築
「mento マネジメントAI」はAI生成物がコアバリューとなるため、従来のソフトウェアテストだけでは品質が測れません。LLMが出力したコーチングやアドバイスが「ユーザーにとって本当に有益だったか」を検証するため、ユーザーの反応ログを用いた評価指標を設計し、それをMLエンジニアにフィードバックしてモデル改善に繋げるサイクルの構築が急務です。
定性的なテキストデータ（非構造化データ）と定量データを横断し、AIの改善ポイントをデータドリブンに特定する高度な分析力が求められます。

課題④：マルチプロダクト化に伴う複雑なデータモデルの統合とガバナンス
今後、「評価」「目標設定」「1on1」と機能が拡張されるにあたり、データモデルは指数関数的に複雑になります。それぞれの機能でサイロ化しがちなデータを、一人のユーザーを軸に統合的に分析できる状態に保つ必要があります。
開発スピードを落とさずに、データの整合性と一貫性を担保するデータガバナンスを、プロダクト開発の初期段階からリードしていくことが課題となります。

募集背景・期待役割

私たちの取り組む新規事業をさらにデータドリブンに拡大させていくために、データ分析・課題発見から施策評価・効果検証、組織への貢献まで幅広い推進をお願いしたいと考えています。1人目データアナリストとして、以下のようなことを他のメンバーと分担しながら推進いただきたいです。またここに記載のないことでも提案いただき、リードいただくことを期待しています。

• 事業・サービス理解と課題設定
  • 事業戦略、サービスKPI、ユーザー行動を深く理解し、事業成長に貢献する本質的な課題や機会を特定する
  • 関係者（PdM, エンジニア, Biz Devなど）と連携し、データに基づいた課題解決の方向性を提案する
• 探索的データ分析（EDA）
  • 大量のログデータ、データベース、外部データを活用し、多角的な視点からデータを集計・分析する
  • 統計的知識や機械学習手法を応用し、ユーザーのセグメント化、離脱要因、コンバージョンパスなどを特定・可視化する
• 意思決定支援のための提言
  • 分析結果を単なる事実の報告で終わらせず、具体的なアクションプランやビジネス上のインパクトと結びつけて経営層や関係者に提言する
  • データを活用したサービス改善のアイィエーションをリードする
• A/Bテストの設計と実行
  • 新機能や改善施策導入時の効果を測定するためのA/Bテスト（または多変量テスト）を、統計的有意性、サンプルサイズ、期間を考慮して適切に設計する
  • テスト結果を分析し、統計的に正しい判断を下し、施策の採用/不採用を提言する
• KPIモニタリングと異常検知
  • サービス全体の重要KPI（KGI/KSF）のダッシュボードを構築・維持し、日次/週次でモニタリングする
  • KPIの急激な変化（スパイクやドロップ）が発生した場合、迅速に原因を特定し、関係者に報告する
• 分析環境の構築・改善
  • データウェアハウス（DWH/Data Lake）からデータを抽出・加工するためのSQLクエリを作成・最適化する
  • より効率的な分析のために、データマートや集計テーブルの設計・構築をデータエンジニアと協力して行う
• データリテラシー向上への貢献
  • 非技術部門のメンバー（PdM, マーケターなど）に対して、データ分析の考え方やツールの利用方法に関するトレーニングやワークショップを実施する
  • 全社的なデータドリブンな意思決定文化の醸成を推進する
• プロジェクトマネジメントとコミュニケーション→1と統合
  • 分析プロジェクトのスコープ設定、スケジュール管理、成果物の品質管理を行う
  • 技術的な専門用語を避け、ビジネスサイドのメンバーが理解できる言葉で分析結果を効果的に伝え、合意形成を導く

開発環境

サーバーサイド：Python, FastAPI
フロントエンド：TypeScript, React, Next.js
データベース：MySQL
クラウド: GCP
リポジトリ管理：GitHub
CI/CD：GitHub Action, Vercel
チケット管理: Jira

チームについて

現在エンジニアはCTO・CAIO・VPoE・プロダクトエンジニア3名・AIエンジニア1名の7名と、業務委託のメンバーで構成しています。

【CTO】
CTO of the Year 2025グランプリ受賞。リクルートに新卒入社し、大規模サービスのエンジニアリングやスクラムマスター経験後、mentoにjoinしCTOに。
自己紹介
CTO of the Yearピッチ動画※出番は44分10秒頃～58分頃の約14分間です
【CAIO】
リクルートでデータサイエンティストや分析グループのマネージャーを経験した後、データ分析・分析コンサルを経てmentoに入社。
自己紹介
【VPoE】
プレイド社でVPoEを務めた後、スタートアップWE UPで取締役CTOとしても参加し、mentoにjoin後2026年2月よりVPoEに。
自己紹介
【メンバー】

• FiNC Technologiesでアプリケーション開発からSREまで経験し、テックリードを務めた。自己紹介
• 共同創業者として株式会社ハイヤールーを立ち上げ、CTOとしてシリーズAまで成長を牽引。自己紹介
• ヤフー新卒入社し、atama plus、LayerXでそれぞれデータ・推薦・検索エンジンの開発を経験。自己紹介
• インフルエンサー案件マッチングサービスを開発するスタートアップ会社に新卒入社し、エンジニア3年目でmentoにjoin。

本ポジションの魅力

• 社会的意義の高い事業への参画
  • マネジメント層の過負荷という社会課題に対し、機械学習技術を活用したソリューションを提供
  • 日本のマネージャーの成長を支えることで、組織全体の生産性向上に貢献​
• 多様なデータを活用した開発
  • コーチングセッションのテキストデータやユーザー行動データなど、多様な非構造データを扱う機会​
  • 最新のAI技術を取り入れ、データ活用の可能性を広げられる​
• 技術選定や企画の上流から関われる
  • どんな機能を作るかの企画段階から議論し、技術選定・設計をリードできる
  • ビジネス視点を持ちつつ、エンジニアリングの観点で最適な解決策を模索できる
• 0→1のプロダクトを複数生み出す機会（コンパウンド）
  • 1つのプロダクトに閉じず、新規事業として複数の0→1を経験できる
  • プロダクトの立ち上げフェーズを楽しめる環境
• コア事業の成長と新規事業の再投資サイクル
  • 既存のコーチング事業の成長余地が高く、事業としての安定性がある
  • その利益を新規事業へ再投資することで、継続的な成長を実現

• SQLを用いたデータ分析のご経験
• 事業やプロダクト改善のためのデータ分析推進経験
• ビジネス組織や開発組織と連携し、データ分析の力を利用してサービス改善・プロダクト改善をし、成果を出した経験
• 日本語にてコミュニケーションが可能なこと

• コーチングへの理解、またはコーチとしての活動経験
• SQLを用いたデータマートやデータウェアハウスの構築・運用経験
• Webアプリケーションの開発経験
• 機械学習システムの開発・運用経験
• LLMを活用したアプリケーションの開発・運用経験
• チームマネジメントやプロジェクトリードの経験
• スクラムでの開発経験

• 技術を通じて事業に主体的に貢献できる方
  • 事業成長やプロダクトの価値向上に、エンジニアリングの力でコミットできる
  • 技術選定や開発において、ビジネス視点を持ちつつ最適な意思決定ができる
• プロダクト組織のカルチャーを作れる方
  • チームの中心となり、オープンな議論を通じてより良い開発文化を醸成できる
  • 互いの強みを活かしながら、チームで協力してプロダクトをつくることを楽しめる
• 人の自己実現・ウェルビーイングに関心がある方
  • 「コーチング×プロダクト」によるマネジメント支援に興味を持てる
  • 人の成長や組織の生産性向上に関心があり、社会的意義のあるプロダクト開発に共感できる
• 不確実性を楽しみ、チャレンジできる方
  • 正解のない新規事業の環境を楽しみながら、試行錯誤し続けられる
  • 課題が明確でなくても、自ら動いて解決策を考えられる
• 職責にこだわらず、マーケットの創出や理想の実現に向けて動ける方
  • 「自分の担当範囲」にとらわれず、事業成長のために必要なことを柔軟にやれる
  • エンジニアに限らず、ビジネス側や他職種とも協力しながらプロダクトを創る
• ユーザーの声を大切にし、課題の発見に積極的な方
  • ユーザーの生の声を聞きに行き、課題やインサイトを見つけることを大事にできる
  • ユーザー理解を深めることを、チーム全体での取り組みとして推進できる
• 対話を大事にするカルチャーを一緒に創れる方
  • チーム内外の対話を大切にし、オープンなコミュニケーションを取れる
  • 他メンバーと積極的に議論し、良いプロダクトづくりのために意見を交わせる