社員

多様な働き方と働きがい改革

日本の社会、特に情報産業にとって、働き方と働きがいの改革は大きな社会課題です。私たちは、最新のDX技術によって生産性を向上させ、働きがいを革新し、働く人の自己実現とワーク・ライフバランスのとれた豊かな社会の実現を目指します。

業務の効率化による生産性の向上

当社は時間、場所、人に依存しない働き方ができる環境整備を推し進めてまいりました。
始業・終業時間やコアタイムのないスーパーフレックス勤務、上限のないリモートワーク、オフィスから離れた地域で働ける遠隔地勤務などが利用できます。2024年4月には複業やプロボノ休暇も可能になりました。

データで見るセゾンテクノロジーの 働き方

オフィス環境のさらなる刷新

ワークライフバランスを推進する一方で、社員が多くの時間を過ごすオフィス環境も重要視しています。各自のデスクをフリーアドレスとするだけでなく、リラックスできる空間で創造力を発揮できるようカフェを用意しております。また多くのメンバーが自由にディスカッションできるようコラボレーションエリアという開かれた打ち合わせスペースを用意することで、各自が自席に縛られたり、会議室という空間にアイディアが閉ざされたりしないよう、オフィスレイアウトを工夫してまいりました。
さらに、アイディアをよりよい形で実現するために深く考え込むことができる空間として木々に囲まれた空間である「Deep Think Lab」を準備しました。これにより、アイディアの「着想」「集約」「錬成」というサイクルを支えるオフィスに進化を遂げています。

デジタル人材創生

社内の若手人材に限らず、これからのデジタルテクノロジーをリードする学生をも対象として幅広く、最新テクノロジーの獲得とレベル向上を支援するとともに、少子高齢化の進展により訪れる人材不足社会を見越して、業界の魅力を伝え、デジタル人材を創生していきます。

人材育成・採用を融合し、新たな学びの場を創出

当社では未来の社会環境で活躍できる人材の育成と採用を同時に実現する「SkillBoot Camp」という人材育成・採用手法を取り入れております。2022年3月期は、当社にとって重要な技術領域である「セキュリティ」「サービスデザイナー」「フロントエンジニア」で実施いたしました結果、社内外からの累計応募者数は671名となり、22名を採用しております。

技術研修

• 技術力強化とオープンイノベーションの推進
  当社は、長年にわたり培ってきたノウハウだけではなく、テクノロジーの強化を図るため、技術教育にも積極的に取り組んでおります。テクノベーションセンターを中心に各事業部門への勉強会を実施して技術習得の機会を設けております。
  これまでの継続的な全社研修により一定の成果が出たこと踏まえ、昨年からは実案件の高度なユースケースに対応できるように、プロジェクトメンバー向けのプライベート勉強会を中心に開催しております。こうした取り組みの結果、社員一人一人の専門性が向上し、お客様に新しい価値を提供することに繋がっております。

スポーツ・文化活動支援への取り組み

私たちは、これまで事業継続をさせていただいた社会への貢献活動を広げ、世界の舞台でトップになることを目標にスポーツ競技力向上に取り組む選手の皆さまを応援するため、アスリート採用をしております。

選手を取り巻く環境改善の一助に

国内のスポーツ界では、社会や人々に夢と感動を与えるアスリートとして活躍しながらも恵まれた環境で競技力向上に取り組める選手は多くありません。大学を卒業すると施設や指導者といった競技環境を失い、現役選手を続けるために必要な費用を負担しています。また、経済の影響を受けて業績が不安定になる企業が設立している運動部は突発的な休廃部が発生することもあり、安定した競技生活が一変することもあります。

これらの選手が「競技生活」と「社会人」それぞれの自立を両立するために、セゾンテクノロジーは、大学や市町村と連携を図りながら国内スポーツ界およびアスリートを支援、応援する取り組みとして、将来にわたり継続的にアスリート採用を実施し、日本のスポーツ振興に貢献してまいります。
選手に対しての責任を持ち、選手の意見を取り入れながら、選手が夢を追いかけ、安心して競技力向上に取り組める環境の提供とトレーニング支援を行います。

アスリート社員のご紹介

陸上：小林 直己（こばやし なおき）選手

陸上：加藤 修也（かとう のぶや）選手

陸上：若林 康太（わかばやし こうた）選手

アスリートダッシュボード開発・運営

体組成計、GPSウォッチなどから収集した選手の生体活動データを、当社の強みである「 DataSpider」などでつなぐ技術を使い、自動で可視化できるようにしております。動画解析の技術も活用を開始し、周囲の色やランナーの動きを検知することにより、一層精度の高い情報が得られるようになりました。