ミキワメを提供するリーディングマーク、総額7.6億円の資金調達を完了

―東京大学 鶴岡研究室とミキワメのアルゴリズム向上のため産学連携活動を開始―

Personality Techを通じたHR事業「ミキワメ」を提供する株式会社リーディングマーク（本社：東京都港区、代表取締役社長：飯田 悠司）は、マネーフォワード、フェムトパートナーズ、AGキャピタル、新生企業投資の4社に加え、新たに東京大学の100%子会社である東京大学協創プラットフォーム開発（通称：東大IPC）への第三者割当増資を実行し、総額7.6億円にて本ラウンドをクローズしました（累計資金調達額16.8億円）。
東京大学協創プラットフォーム開発からは、東京大学 鶴岡研究室との産学連携活動をはじめ、東京大学のイノベーションエコシステムの活用により、技術面やパートナーシップ強化など、事業拡大に向けたご支援を頂く予定です。

■資金調達の背景

2020年4月にリリースした「ミキワメ 適性検査」は、10分間のアンケートに答えるだけで自社で活躍する社員の性格特徴を明らかにできます。この性格特徴と採用候補者の性格を比較することで、候補者の採用お勧め度や懸念点をひと目で確認でき、採用のミスマッチを減らすことができます。現在、社員数1,000人を超える大企業から、全国のスタートアップ企業、中小中堅企業まで幅広くご活用頂き、累計利用企業数は2,000社、累計受検者数は52万名となりました。

また、近年の主要な人事課題は、採用のミスマッチのみならず、入社後のメンタル不調・誤ったマネジメントによる社員の生産性の低下や休職・離職にシフトしています。加えて、SDGsやESGに示される通り、持続可能な社会を実現するため企業に非財務情報の開示が重要視され、今後、日本でも「モノ」「カネ」といった財務情報のみならず、「ヒト」という人的資本の情報開示が社会要請として求められます。

社員に健康かつ長期的に活躍してもらいたいという企業ニーズと、それを後押しする社会要請を踏まえ、当社では社員の心の幸福度を可視化・改善する「ミキワメ ウェルビーイング」を展開しています。
本ラウンドで調達した資金は、「ミキワメ ウェルビーイング」のプロダクト改善のための開発費用（機能拡張）および研究開発人材を含む人材採用費用に充当し、プロダクトのブラッシュアップとサービスの普及を目指して参ります。

■ミキワメ ウェルビーイングについて
ウェルビーイングとは、⾁体的、精神的、社会的に満たされた状態（持続的な幸福状態）のことを指し、人的資本の情報開示でも注目されている概念です。この幸福度が高い社員は、低い社員に比べて、生産性が高く、離職率が低いということが分かっています。
 

※1 Donovan, 2000 Do Happier Employees Really Stay Longer?（David Wyld Southeastern Louisiana University）
※2 Lyubomirsky,King,Diener,2005
※3 George,1989
※4 ギャラップ,2016

「ミキワメ ウェルビーイング」は、社員の心の幸福度を向上させ、休職や離職を防ぐプロダクトです。「ミキワメ 適性検査」とは別の、2分間のサーベイに答えるだけで、組織と社員のメンタル状態を可視化し、ケアが必要なメンバーを明らかにできます。その上で、メンタル状態と「ミキワメ 適性検査」で取得した性格データをかけ合わせて確認することで、上司がどのようにメンバーをマネジメントすれば良いのかをアドバイスします。アドバイス内容は、社員の性格に応じてパーソナライズされた具体的なアクションがレコメンドされます。

※現在無料トライアルキャンペーン実施中です。以下よりお問い合わせ、お申し付けください。
申込みサイト：https://mikiwame.com/well-being/request.html?data=pr
 

 

■今後の開発計画について
「ミキワメ ウェルビーイング」は、個人の性格データと、心の幸福度を示すウェルビーイングスコアを基に、社員の状態把握ができることに加え、上司がどのようにメンバーをマネジメントすれば良いか、社員の性格に合わせてパーソナライズされた具体的なマネジメントアクションをレコメンドするプロダクトです。
上司は社員の現状の不満の度合いが分かるだけでなく、メンバーの個性に合わせた具体的な施策を行うことができるようになり、それによって社員の満足度やエンゲージメントが改善され、将来的に発生しうる休職や離職を未然に防ぐことができます。

今後、東京大学大学院 情報理工学系研究科の鶴岡 慶雅教授と、ミキワメのアルゴリズム設計者であり当社R&D責任者の佐藤 映にて、「ミキワメ ウェルビーイング」のプロダクトの機能強化を目指し、以下のようなテーマに関する産学連携活動を実施し、休職・離職の予兆を未然に察知するアルゴリズムの精度を向上し、最適なマネジメントの実行を支援します。

（テーマ）
―性格データとウェルビーイングスコアの推移から、社員ごとの将来の状態を予測するアルゴリズムの開発
―社員への行動データを収集し、性格に合わせたウェルビーイングスコアの変化に影響するアクションを識別する機能開発
―機械学習を用いた行動データへの結果予測機能を付与し、社員の状態や性格に応じた最適なアクションをレコメンドするアルゴリズムの開発

■東京大学協創プラットフォーム開発株式会社 パートナー 美馬 傑様より
仕事選びの条件、価値観の多様化が進み、それぞれの人材が自分に適した職場で自分らしく働くことが重視される社会となってきました。一方、労働人口の減少から慢性的な人材不足も発生しており、企業としては入社した人材が定着して長く活躍することを期待しつつも、求職者と採用企業のミスマッチは未だ多く発生しております。リーディングマーク社は、ミキワメ適性検査等の事業展開を通じて、直面する社会課題に対して真摯に取り組んでこられました。今後は、従業員のメンタル状態を可視化し、対策についてレコメンドする「ミキワメ ウェルビーイング」もサービスに加わることで、社会課題の解決に更に貢献していく中、弊社としてもリーディングマーク社の成長とミッションの実現に向けて、ご一緒できること光栄に考えております。

■東京大学 大学院情報理工学系研究科 教授 鶴岡 慶雅様より
私自身はこれまで、自然言語処理や強化学習といった、いわゆるＡＩと呼ばれる分野を中心に研究に取り組んできましたが、それとは別にメンタルヘルスの問題については以前から関心を持っていました。
この度、リーディングマーク社の飯田様より、世の中の働く人が幸せになる仕組みを創ることを目標に研究開発を進めたいとのお話をお伺いし、研究をご一緒することとなりました。機械学習やデータ解析、ＡＩといった情報技術が少しでも社会課題の解決に役立てばと思っております。

■リーディングマーク 組織心理研究所 所長 / 臨床心理士・公認心理師 佐藤 映より
鶴岡先生と連携させて頂くことになり、大変光栄に感じています。性格や心理状態の測定は、心理学の独特な方法論に基づいて実施されますが、機械学習の方法論を心理学のデータに適用することで、より精緻な予測や、回答者への支援を行えることが期待できます。
私の専門領域である臨床心理学は、個性や内面を深く知ることで、一人ひとりの心を支援する領域です。一方で、一般的なデータ活用のアプローチでは、物事を平均化・単純化して全体傾向を捉えようとすることが多いと感じています。多様性が重視される昨今ですので、ミキワメウェルビーイングでは、最新技術を駆使しながら、人の個性や状況を深く理解し、個人に寄り添った行動を支援するプロダクトづくりができるよう取り組んで参ります。

■リーディングマーク 代表取締役社長 飯田 悠司より
この度、私の母校でもある東京大学と連携を開始し、「ミキワメ」の技術開発や事業を加速させる機会をいただき、大変嬉しく思います。
鶴岡先生からは、「ミキワメ」のアルゴリズムの改善に向けて、早速具体的かつ実践的なご指導をいただいており、心から感謝を申し上げます。また、東大IPCの皆様や美馬パートナーからは、デューデリジェンスの段階からミキワメの技術とビジネスに深い関心とグロースに向けたアイデアをいただきました。併せて感謝申し上げます。
この度の連携を通じて、「ミキワメ」を人の内面をより深く可視化し、人の幸福度や生産性をより高めることができるプロダクトに磨き上げ、各企業様の「人的資本経営」を推進することをお約束いたします。

■会社概要
・会社名：株式会社リーディングマーク
・所在地：東京都港区芝2-31-15 北海芝ビル6階
・代表者：飯田 悠司
・URL：https://www.leadingmark.jp/
・事業内容：「Personality Tech」を通じたHR事業
-自社で活躍できる社員を10分間でミキワメる「ミキワメ 適性検査」
(https://mikiwame.com/)
-社員のメンタル状態を可視化し、性格をもとにアドバイスをすることでウェルビーイングを実現「ミキワメ ウェルビーイング」
(https://mikiwame.com/well-being.html)
-日本最大級の優秀層就活支援サービス「ミキワメ 採用支援（旧レクミー）」
(https://www.recme.jp/)
-会員制の就職活動支援プログラム「NEXVEL（ネクスベル）」
(https://nexvel.co.jp/)
-適性検査、人事、採用などに関する情報発信ブログ「ミキワメラボ」
(https://www.recme.jp/lab/)