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Salary
$39k – $65k per year
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In office (South Korea)

Confirmed on the employer's own hiring board on Sep 25, 2026. First seen by Alion on Aug 26, 2026.

Overview
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"科学的な意思決定をあらゆる人に"を掲げ、データに潜む因果関係をノーコードで可視化するソリューションを提供。NEC発の技術を事業カーブアウトで市場展開しています。.

Product Engineer

Description

  • ポジション

当社の因果推論AI SaaSプロダクトにおける、Product Engineer(Product Owner候補)を募集します。

本ポジションは、因果AIプロダクト開発において、顧客要望、Sales / CSからの提案、事業仮説、分析・統計要件を理解し、製品機能として設計・実装していく役割です。

単に仕様に沿って開発するだけではなく、なぜその機能が必要なのか、どの顧客課題を解くのか、どのようなUX・データ構造・分析ロジックにすべきかを考えながら、プロダクト改善をリードしていただきます。

入社後はまず開発者として既存プロダクトの機能開発・改善・保守を担い、将来的には担当領域のProduct Ownerとして、要件定義、優先順位付け、開発計画、顧客・Sales・CSとの連携まで担っていただくことを期待しています。

  • 業務内容

・因果AIプロダクトにおける機能開発・改善・保守

・顧客要望、Sales / CSからの提案、利用ログ、事業仮説をもとにした機能要件の整理

・フロントエンド、バックエンド、API、非同期処理を含むWebアプリケーション開発

・統計・分析・AI機能を含むプロダクト要件の理解と、実装仕様への落とし込み

・R&D Engineerと連携した、分析ロジック・アルゴリズム実行モジュールの製品組み込み

・SRE / Platform Engineering と連携した、リリース、監視、運用、品質改善

・causal analysis における既存顧客向け改善要望、分析UX、レポート、管理機能などの機能開発

・将来的なProduct Owner候補としての、担当領域の要件定義、優先順位付け、ロードマップ検討

  • このポジションならではの魅力

1.開発者からPOを目指せる

└ まずは製品開発を担いながら、将来的には担当領域の要件定義、優先順位付け、ロードマップ検討まで担うProduct Ownerを目指せます。

2.顧客課題に近いプロダクト開発ができる

└ 既存顧客の改善要望、Sales / CSからの提案、利用ログをもとに、実際に使われる機能を設計・実装できます。

3.因果AI・統計・実業務の交点で開発できる

└ causal analysis や新規の因果AI製品を通じて、因果分析、施策検証、マーケティング企画支援など、深い知的処理を持つプロダクトに関われます。

4.R&D・SREと分担された開発体制で製品化に集中できる

└ CoreアルゴリズムはR&D、インフラ・運用基盤はSREと連携しながら、Product Engineerとして顧客価値に直結する機能開発に集中できます。

  • 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

新卒でNTTのSI営業に従事した後、'02年にテキサス大学でMBAを取得。急成長期のDellを経て、'07年よりLenovoの直販事業をGMとして立ち上げ、国内法人の収益の柱へと成長させる。'13年からはAdobeのコンシューマ担当役員としてサブスクモデルへの事業転換を成功に導き、直近7年間は欧州テック企業の日本法人代表として、事業の立ち上げと成長をリード。

hootfolioでは、外部顧問として立ち上げを支援した後、'25年10月に入社。現在は、COOとして事業構築と運営を俯瞰的な立場からリードするとともに、成長戦略の策定やパートナーシップの推進に尽力している。

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

Requirements

  • ポジション

当社の因果推論AI SaaSプロダクトにおける、Product Engineer(Product Owner候補)を募集します。

本ポジションは、因果AIプロダクト開発において、顧客要望、Sales / CSからの提案、事業仮説、分析・統計要件を理解し、製品機能として設計・実装していく役割です。

単に仕様に沿って開発するだけではなく、なぜその機能が必要なのか、どの顧客課題を解くのか、どのようなUX・データ構造・分析ロジックにすべきかを考えながら、プロダクト改善をリードしていただきます。

入社後はまず開発者として既存プロダクトの機能開発・改善・保守を担い、将来的には担当領域のProduct Ownerとして、要件定義、優先順位付け、開発計画、顧客・Sales・CSとの連携まで担っていただくことを期待しています。

  • 業務内容

・因果AIプロダクトにおける機能開発・改善・保守

・顧客要望、Sales / CSからの提案、利用ログ、事業仮説をもとにした機能要件の整理

・フロントエンド、バックエンド、API、非同期処理を含むWebアプリケーション開発

・統計・分析・AI機能を含むプロダクト要件の理解と、実装仕様への落とし込み

・R&D Engineerと連携した、分析ロジック・アルゴリズム実行モジュールの製品組み込み

・SRE / Platform Engineering と連携した、リリース、監視、運用、品質改善

・causal analysis における既存顧客向け改善要望、分析UX、レポート、管理機能などの機能開発

・将来的なProduct Owner候補としての、担当領域の要件定義、優先順位付け、ロードマップ検討

  • このポジションならではの魅力

1.開発者からPOを目指せる

└ まずは製品開発を担いながら、将来的には担当領域の要件定義、優先順位付け、ロードマップ検討まで担うProduct Ownerを目指せます。

2.顧客課題に近いプロダクト開発ができる

└ 既存顧客の改善要望、Sales / CSからの提案、利用ログをもとに、実際に使われる機能を設計・実装できます。

3.因果AI・統計・実業務の交点で開発できる

└ causal analysis や新規の因果AI製品を通じて、因果分析、施策検証、マーケティング企画支援など、深い知的処理を持つプロダクトに関われます。

4.R&D・SREと分担された開発体制で製品化に集中できる

└ CoreアルゴリズムはR&D、インフラ・運用基盤はSREと連携しながら、Product Engineerとして顧客価値に直結する機能開発に集中できます。

  • 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

新卒でNTTのSI営業に従事した後、'02年にテキサス大学でMBAを取得。急成長期のDellを経て、'07年よりLenovoの直販事業をGMとして立ち上げ、国内法人の収益の柱へと成長させる。'13年からはAdobeのコンシューマ担当役員としてサブスクモデルへの事業転換を成功に導き、直近7年間は欧州テック企業の日本法人代表として、事業の立ち上げと成長をリード。

hootfolioでは、外部顧問として立ち上げを支援した後、'25年10月に入社。現在は、COOとして事業構築と運営を俯瞰的な立場からリードするとともに、成長戦略の策定やパートナーシップの推進に尽力している。

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

Preferred Experiences

・B2B SaaSまたは業務支援プロダクトの開発経験

・Product Owner、PdM、Tech Lead、またはそれに近い役割での要件定義・優先順位付け経験

・顧客要望やSales / CSからの提案をもとに、プロダクト機能を設計・実装した経験

・統計、機械学習、データ分析、実験計画法、A/Bテストに関する基礎知識

・マーケティング施策、広告効果検証、CRM / MA、リサーチ、A/Bテストなどの業務理解をもとに、プロダクト要件を設計した経験

・非同期処理、ジョブキュー、バッチ処理、分析処理を含むWebアプリケーション開発経験

・AI / LLM / AIエージェントを活用したプロダクト機能の開発経験

・スクラム開発におけるProduct Owner / Scrum Master / Developerいずれかの経験

・オフショアチームや海外エンジニアとの開発経験

We are looking for

・プロダクト志向

∟仕様をそのまま実装するだけでなく、顧客課題・利用シーン・事業価値を理解して機能を考える

・仮説検証思考

∟顧客要望や事業仮説をもとに、小さく作り、利用結果から改善する

・コミュニケーション

∟顧客、Sales / CS、R&D、SRE、開発チームと連携し、要件と実装の認識を揃える

・リーダーシップ

∟関係者を巻き込んで優先順位を決め、担当領域の意思決定・品質・実行に責任を持ってリードする

・学習意欲

∟因果分析、統計、マーケティング、AI開発ツールなど、新しい領域を継続的に学ぶ

Working Conditions

Salary

想定年収:600万円〜1000万円

※経験・能力を考慮の上、決定します

※ストックオプション制度あり

Location

東京都日本橋オフィス、全国主要都市のシェアオフィス拠点も利用可能(リモートワーク可)

Job Type

正社員

Work hours

9:00〜18:00

Probation period

Benefits

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