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Confirmed on the employer's own hiring board on Oct 27, 2026. First seen by Alion on Nov 6, 2025. Rapyuta Robotics scores A on the Alion truth index.

Overview
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Rapyuta Robotics is a robotics company that develops cloud-connected robots and software for warehouse and logistics automation. Its products include autonomous mobile picking assistants and an automated storage and retrieval system, run on its own robotics platform for fleet management and deployment, and are used by third-party logistics providers and retailers in Japan and abroad. The company was spun out of ETH Zurich and is headquartered in Tokyo, Japan.

Rapyuta Robotics について

Rapyuta Robotics(ラピュタロボティクス株式会社)は、2014年にスイス連邦工科大学チューリッヒ校(ETH Zurich)のスピンオフとして設立されたロボティクス企業です。「Empowering Lives With Connected Machines(マシンとマシンを繋げ、人々の生活を豊かにする)」をビジョンに、3K業務の自動化を通じて、人がより知的で創造的な仕事に挑戦できる社会の実現を目指しています。累計調達額は約106億円で、クラウドロボティクスプラットフォーム「rapyuta.io」を中核に、メーカーや機能の異なるロボットを共通基盤上でつなぎ、群制御AIによって複数台の経路計画やタスク配分を最適化するソリューションを提供しています。

物流領域では、ピッキングアシストロボット、自動倉庫、自動フォークリフトなどを同じクラウド基盤上で連携させることで、既存倉庫でも大規模工事を抑えつつ、生産性向上と柔軟な自動化を実現しています。

主要ソリューション(受賞実績あり)

  • ラピュタPA-AMR(ピッキングアシストロボット):ピッキング生産性を約2倍に向上し、国内シェア約7割を獲得(2023年グッドデザイン賞受賞)
  • ラピュタASRS(自在型自動倉庫):作業生産性最大約10倍、保管効率最大2.5倍を実現(2024年グッドデザイン賞 金賞受賞)
  • ラピュタAFL(自動フォークリフト):パレット搬送を自動化し、高精度自己位置推定により既存倉庫にも柔軟に導入可能(夜間無人稼働にも対応)

期待する役割

Business Analyst は社内の様々な部署に配属され、部署内のメンバーと密接に連携しながら各部署で必要とされる分析・提案・レポーティングを行います。創意工夫により入手可能なデータから最大のインサイトを導ける方、固定観念にとらわれずに柔軟かつ効果的なソリューション提案ができる方、お客様をはじめとしたステークホルダーの状況を的確にヒアリングできる方、ロジカルかつ明快なプレゼンテーションを提供できる方、これらをスピード感を持って推進できる方を募集しています。

職務内容

配属される部署により、下記のいずれかまたは複数に携わっていただく予定です。現在募集している担当部署は下記のとおりです。

  • ASRS(自動倉庫)の営業・要件定義フェーズにおける顧客向け分析
  • ASRS(自動倉庫)の導入後のオペレーションサポートにおける顧客向け分析
  • AMR(ピッキングアシストロボット)の大規模案件における全フェーズを通じた顧客向け分析 ※シニアレベル
  • 自社セールス・マーケティング成果・活動に対する社内向け分析 ※シニアレベル

各部署での活動内容例

<製品導入検討フェーズにおける顧客データ分析と導入プランの検討 >

  • 顧客の出荷データ、在庫データ、人員配置、オペレーションフローなどを分析し、物量や製品規模の試算を実施。営業やコンサルティングメンバーと協力して最適な導入プランの検討を行います。

<オペレーションデータ解析、ボトルネック可視化、改善策の立案・提案 >

  • 稼働現場を可視化するダッシュボードやヒートマップを活用し、稼働した結果から得られるデータを集約・分析します。
  • 導入現場を担当しているカスタマーサクセス・オペレーションチームと連携し、生産性のボトルネックを分析。オペレーションの制約なども考慮しつつ、改善施策の検討・提言を行います。

<倉庫シミュレーションを用いたロボット運用検証 >

  • 導入プランの比較検討や稼働後の設定変更などにあたり、シミュレーションを用いた検証の計画・実行・レポーティングを実施します。

<分析目的・範囲の合意形成、レポーティング、プレゼン >

  • シミュレーションや分析の結果をもとに、ステークホルダーの求めている知見をロジカルかつ明快にまとめます。顧客(経営層、現場管理者)や、社内関係者(営業、カスタマーサクセス)などそれぞれに必要な形でプレゼンし、施策実行への合意を導きます。

<エンジニアと協働したデータ基盤や製品ロジックの改善 >

  • ソフトウェアの深い理解に基づいて、要件をとりまとめてエンジニアと協力し、より強力な分析基盤を実現します。また、分析にあたって得られた製品の改善ポイントに関する知見をフィードバックし、製品の継続的な改善に貢献します。

<マーケティング・セールスデータの可視化・分析・意思決定支援 >

  • 自社内のマーケティングデータを活用し、オフライン・デジタル双方のマーケティング活動、および各セールス部門の活動・成果に関する定量情報を可視化・分析します。データから得られるインサイトをもとに、マーケティング・セールス活動の改善施策や事業成長に向けた提案を行います。
  • また、データエンジニアと連携しながら、分析・レポーティングプロセスの自動化や効率化にも取り組みます。シニアポジションでは、KPI・ファネル・ステージ定義の設計を通じて、事業上の意思決定を支える仕組みを構築し、マーケティングおよびセールス活動の価値を継続的に高める役割を担います。

Requirements

  • 必須条件
    • データ分析/ビジネス分析・業務改善の実務経験2年以上
    • 日本語:ネイティブレベルまたはビジネス上級(N1)、英語:ビジネスレベル
    • 高度なロジカルシンキング
    • 優れたプレゼンテーション/ライティング/Excelスキル
  • 尚可
    • Pythonによるデータ分析経験
    • BIツールの利用経験(特にPower BI)
    • Linux、Docker、Git、クラウド、DB、SQL などのテクニカルスキル
    • 変化への適応力と学習意欲、制約条件下で成果を出す創意工夫
    • 顧客の意図・制約を踏まえた的確なヒアリング/内外調整/合意形成力
    • 期待成果から自律的にタスクを設計し、シニアの助言を活かして完遂す

Benefits

  • 分析・発見した内容が即座に現場に活用され、お客様の業務や自社製品の向上に直接貢献できるため、大きなやりがいがあります。
  • 自社提供サービスを対象にした分析をするため、腰を据えて業務知識を身に着けることができ、深い洞察に基づく分析をすることが可能です。
  • 自動倉庫やAMRの稼働分析という新しい領域においては、時には分析手法や観点を0から組み立てることが大きな成果につながります。柔軟かつロジカルに考え抜き、知的好奇心を大いに満たすことができます。
  • フラットな組織の中で、仕事の進め方や役割分担など、大きな裁量をもって取り組んでいただけます。
  • カジュアルで自由な雰囲気、成果やスキルに見合った報酬体系、世界各国からの優秀なメンバーとの協働
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