04. 職務経歴②: ラクスパートナーズ株式会社
会社概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | 株式会社ラクスパートナーズ（RAKUS Partners Co., Ltd.） |
| 業界 | IT・SES（ソフトウェアエンジニアリングサービス） |
| 親会社 | 株式会社ラクス（東証プライム上場、楽楽精算など SaaS 事業） |
| 事業概要 | 自社採用エンジニアの大手企業派遣・育成 |
| 入社年月 | 2024年1月 |
| 在籍期間 | 2024年1月 〜 現在（2026年5月時点で約2年4ヶ月） |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 役職 | （要記入: ソフトウェアエンジニア） |
海外Adcom向け会社説明（英文用ベース）
RAKUS Partners is a wholly-owned subsidiary of RAKUS Co., Ltd. (TSE Prime listed), specializing in technical talent development and engineering services. The company hires engineers as full-time employees, provides intensive training, and assigns them to enterprise clients on long-term technology engagements—similar in structure to Accenture's engineering arm but with a stronger focus on individual upskilling.
重要な補足: 海外では「SES」「派遣」というビジネスモデルが理解されにくい。
- "Embedded engineer / Technology consultant" として説明
- "Long-term engagement" として project-based ではなく fixed assignment であることを強調
- クライアントへの常駐は "secondment" や "on-site engagement" と表現
キャリアステップ
Phase 1: 入社研修期（2024/1 〜 2024/9、約9ヶ月）
研修内容
- 言語: Java（中心）+ JavaScript / SQL
- 領域: オブジェクト指向設計、Spring Boot、Web開発、DB設計、Linux、Git
- 形態: 集合研修 + チーム開発演習 + 個人課題
MBA出願観点での意義
- キャリアピボットの本気度の証明: 28歳で未経験からエンジニアに転身し、9ヶ月間集中的に技術を学んだ事実
- 学習能力・適応力の証明: 文系・金融出身からテクノロジーへの転換成功
- 謙虚さと成長意欲: 一度キャリアをリセットしてでも新しい価値を生む決断
Phase 2: キャノンITソリューションズ アサイン（2024/10 〜 2025/3末、約6ヶ月）
クライアント
- 企業: キヤノンITソリューションズ株式会社（CITS）
- 業界: SIer（キヤノングループ）
業務内容
- Webアプリケーション開発
- 技術スタック: Python, Django, AWS, Microsoft Office連携機能
- 役割: 開発メンバー（要詳細記入: フロント担当 / バックエンド担当 / 設計参画 等）
成果（要数値化）
- 開発機能数: （要記入）
- リリース貢献: （要記入: 例 X機能リリース、Yユーザーが利用）
- パフォーマンス改善: （要記入: 例 処理時間 Z% 削減）
- チーム規模: （要記入）
このフェーズで得たもの
- 実務でのPython・Django経験
- AWSクラウドインフラの基本理解
- エンタープライズ要件下での開発プロセス習得
Phase 3: MonotaRO アサイン（2025/4 〜 現在、2026年5月時点で約13ヶ月）
クライアント
- 企業: 株式会社MonotaRO（東証プライム上場）
- 業界: B2B EC（事業者向け間接資材ECのリーディングカンパニー）
- 規模: 売上 約2,500億円（2024年12月期）、従業員 約2,500名以上
- グローバル株主: 米国 W.W. Grainger（世界最大のB2B間接資材流通企業）が約50%を保有
海外Adcom向け補足
MonotaRO is Japan's leading B2B e-commerce platform for industrial supplies (MRO products), with over 9 million registered business customers and JPY 250B+ annual revenue. The company is approximately 50% owned by W.W. Grainger (NYSE: GWW), the global leader in industrial distribution. MonotaRO is widely regarded as one of Japan's most data-driven, tech-forward retailers, often benchmarked against Amazon Business globally.
所属組織
- 部署: MOps（Marketing Operations）グループ
- チーム: 販促システムチーム（Sales Promotion Systems Team）
- 役割: ソフトウェアエンジニア（販促オペレーションの自動化・最適化基盤の開発・運用）
担当システム（5系統）
① SPOS - Sales Promotion Orchestration System
販促施策実行のオーケストレーション基盤
- 責務: 販促キャンペーンのマルチチャネル配信を統合制御
- メール配信予約（MailPublisher経由）
- FAX配信予約（Nexway経由）
- スマホアプリプッシュ通知予約（Firebase Push経由、社内別部署アプリと連携）
- Slack通知
- 基幹DB（MySQL）への販促施策データ登録
- 個人情報の加工・取得・unmask処理
- 技術スタック:
- 言語: Python (Flask)
- コンテナ: Docker, Devcontainer
- クラウド: GCP (Cloud Run Service / Functions / Jobs / Scheduler / Build / Workflows)
- データ: BigQuery, Pub/Sub
- セキュリティ: IAM, Secret Manager
- データ変換: dbt / dbt Cloud
- IaC: Terraform
- アーキテクチャ: マイクロサービスアーキテクチャ
- MBA観点でのインパクト:
- トランスフォーメーション: 手動運用されていた販促業務を自動化
- 規模: 数百万会員ベースのマーケティング施策を支える基盤
- クロスファンクション: マーケティング部門・基幹システム部門・データチームとの協働
② 販促推薦データ作成システム（カテゴリ特価・曜日別特価・PB特価）
機械学習を活用した販促候補商品の自動抽出
- 責務: 顧客行動データ・販売実績データから販促対象商品を自動推薦
- 技術スタック:
- ML基盤: Google Vertex AI
- データ基盤: BigQuery
- ワークフロー: Argo Workflows on Kubernetes
- アプリ: Python
- 通知: Slack
- MBA観点でのインパクト:
- AI/ML実装経験: Vertex AI でのモデル運用・推論パイプライン
- ビジネスインパクト: 担当者の手作業による商品選定をAI推薦に置き換え
- データドリブン文化への貢献: 数値・モデルベースで意思決定を行う仕組み構築
③ 販促 datamart 生成・運用システム
dbt によるデータマート開発・運用
- 責務: マーケティングKPI・販促効果分析用のデータマート構築
- 技術スタック: dbt / dbt Cloud, BigQuery, Slack通知
- MBA観点でのインパクト:
- モダンデータスタックの実践: dbt は最先端のデータエンジニアリング標準
- ビジネスサイドへのインサイト提供: マーケ施策のROI可視化基盤
④ パーソナライズチラシ掲載データ作成システム
個別最適化された販促チラシのデータ生成バッチ
- 責務: 数百万会員 × 商品レコメンドの最適化バッチ運用
- 技術スタック: Google Colaboratory, BigQuery SQL
- 規模感: 数時間にわたる長時間バッチ・大規模対象ユーザー処理
- MBA観点でのインパクト:
- パーソナライゼーション: 1to1マーケティングの実装
- スケール: 数百万件規模のユーザー × 商品マトリクスの最適化
⑤ マーケティングオペレーター業務支援ツール
Google Spreadsheet / GAS / AppScript による業務自動化
- 責務: マーケティング部門のオペレーターが日次業務で使用する内製ツール群の保守・運用・改善
- 技術スタック: Google Workspace (Spreadsheet, GAS, AppScript)
- MBA観点でのインパクト:
- 業務改善・現場理解: 「ビジネスサイドのリアルな業務」を理解した上での自動化
- ステークホルダーマネジメント: 非エンジニアのオペレーターとの直接協働
このフェーズで得たMBA出願に効く要素
| 要素 | 内容 |
|---|---|
| 技術力 | Python / GCP / マイクロサービス / IaC / ML / dbt（モダンスタック網羅） |
| ドメイン経験 | B2B EC・マーケティング・データドリブン経営 |
| グローバル接点 | MonotaRO 親会社 W.W. Grainger（米国上場）の存在 |
| スケール | 数百万会員規模のマーケティング基盤 |
| クロスファンクション | マーケ部門・基幹システム部門・データチーム・運用チームとの協働 |
| インパクト | 手動運用 → 自動化 / 担当者選定 → AI推薦 などのトランスフォーメーション事例 |
キャリアピボットの全体ストーリー
Why Tech?（金融からエンジニアへ）
「証券業務で扱う金融商品は、結局のところ全てがソフトウェアで動いている。プライシング・リスク管理・取引執行はテクノロジーの結晶。
自分は『売る側』ではなく『作る側』に回ることで、より大きな価値を生めると確信した。」
Why MBA?（エンジニアから経営へ）
「金融とエンジニアリングの両方を経験したからこそ、『業界変革は技術と経営の両輪が必要』と理解した。
次のステップは、テクノロジーを経営判断・組織運営に活かす視座を学ぶこと。」
Post-MBA Vision（草案）
短期: 米系・日系の金融×テック企業（Fintech、データ駆動型金融機関、Big Tech の Financial Services ユニット）でプロダクトマネージャー / 戦略職 長期: 日本の金融・産業のデジタルトランスフォーメーションを主導する経営者・起業家
数値実績の整理タスク（要記入）
MonotaRO での具体的成果（インパクト数値化）
エッセイ・レジュメで効くのは具体的数値。以下を可能な限り定量化する。
- 担当システムが処理する月間トランザクション件数
- 担当システムが支える年間販促施策数
- 自分が主導した改善で削減した処理時間 / コスト / 工数
- リリースした主要機能数
- 担当した障害・トラブルからの学び
- 関わったプロジェクトの予算・規模感
- チーム内・部署内での表彰・評価
- マーケティング部門への貢献度（売上向上・施策実行効率化への寄与）