大工の現場監督という全くの未経験からのエンジニアスタートでした。自信も経験もがないからこそ、分からなければ先輩に聞く、徹底的に調べるなりして、社内のエンジニア研修以外でもインプットを増やしていきました。
気づくと、自分で挙手をしなくても社内の新プロジェクトの開発に抜擢されたりするような機会が増え、上流工程から下流工程まで対応できるフルスタックエンジニアに成長することができました。現在は、社内、社外からの信用も格段とアップしており、後輩の育成などにも力をいれています。

T.I［エンジニア／4年目］

2度目の転職でウィナスに入社しましたが ITは全くの未経験。知識はゼロ。
だからこそ、 同年代の社員を捕まえて分からないことは何でも聞きました。人よりも知識が無い・遅れているという事に対して引け目を感じるのではなく、自分で情報収集をして結果が出せるようにする事に力を注ぎました。昨年から営業部の部長として組織マネージメントにも奮闘しましたが、今年は更にステップアップし、事業企画の部長になり、マーケティング、顧客分析から事業戦略の立案などの分野で業務を行っています。

Y.T［営業／6年目］

SI（システムインテグレーション）サービスはウィナスのもっとも得意とするところ。
マーケティングや販促などの課題解決を検討しているクライアントさんの「こんなことを実現したい」というゴールに向かい、企画、立案、開発、運用まですべてを引き受け、形にしていきます。
クライアントさんの課題、要望は様々です。
例えば「お客さんを増やすためには何をすればいいですか？」「DX化してチケットをたくさん売りたいんだけど」「具体的には何をすれば良いのかわからないので、ウィナスさん、アイディアをください」といったご相談が多くあります。
SIサービスのほとんどが大手企業との直取引です。クライアントさんから直接ご要望、またお困りごとを聞くことができます。
窓口であるウィナスの営業担当者としては、「どうすれば実現できるか」をとことん考え抜きます。予算、期限がある中で、社内の開発担当とも相談しながら、目標に向けて何度も意見をすり合わせていきます。
もちろん「それを実現するのは難易度高い……」というご要望にも直面しますが、決して「できません」とは言いません。かといってむやみに「できます、やります」と安請け合いもしません。
置かれた状況でウィナスで最大限できることはなにか、それをしっかりお伝えします。
その上で「それは無理でも、これはできます」という提案をしたり、またウィナスでは無理でもこの会社なら対応できるかも、とクライアントさんを他社に紹介することもあります。
結果としてその取引を逃してしまっても、誠実な対応をすればご縁は深まります。その後、別の発注を受けることもありますし、ご紹介先から「前回はありがとうございました」と案件を振ってもらえることもあるんです。
別の会社が頓挫してしまった開発途中のシステムを引き継いだこともありました。
自分以外の人が作ったコードを読み解くのは難しく、エンジニアとしてはリスクが高いので手を出したくないのが本音ですが、「掛かった費用も、時間もすべて水の泡になるかも……」と嘆いていたクライアントさんのために、なんとか力になりたいと考えました。
結果として見事プロジェクトは成功し、大変感謝していただきご縁は続いています。
まさにウィナスが「なんとかした」エピソードで、自信につながっています！

Y.T［営業／6年目］

これまでの購買予測はペルソナ（性別、年齢、仕事、収入、家族構成、居住地、などを想定した架空のユーザー）を立てて「この人だったら、仕事の帰り道に何を買うだろう」「普段どんなサービスを利用したいか」と想定して、商品やサービスを利用する、いわゆるマーケティングの手法が一般的でした。
しかし、今はSNSの時代。普段の生活スタイルから自然と手にしたいもの……を買うというより、スマホを見ていてパッと現れた広告やインフルエンサーの投稿を見て「いいな」と思ったらリンク先に飛んでポチる。
いわば受動的で突発的な買い物スタイルになっているので、なかなかペルソナマーケティングが成立しなくなってきました。
そんな中、ウィナスは自社が持っている膨大なレシートデータ（1000万件以上、１億レコード以上！）を利用して消費者の購買行動を予想できると考えました。
たとえば「タバコを買う人は、缶コーヒーも一緒に買う確率が高い」というのは、なんとなく想像ができます。それをもっとつきつめると、もっとおもしろい法則や、規則性が見えてくるのです。
これまでも街のドラッグストアやスーパーなどの商店が、「この街のこの商店街ではこの商品が売れるから、たくさん仕入れて目立つところに陳列する」という販売手法は、当たり前のように行ってきたことです。
それは、長らくお店の人の肌感覚に任されていましたが、ITの力でクラスター分析、AIの活用ができればより正確に、また店舗ではなくメーカーや物流の時点で調整や宣伝ができるようになります。
このサービスは、販促や、購買ミスマッチ対策だけでなく、キャンペーンや、タイアップ、商品企画の時点でも活かすことができます。
たとえば「この地域に住む人たちは、このお菓子とジュースを一緒に買う」というデータが見えたら、ピンポイントでビシッとハマるキャンペーンを打ち出すことができます。
これはメーカーにも店舗にも、消費者にとっても嬉しいことですよね。
もちろん新規参入や、新店舗立ち上げにも役立つデータです。
企業から「こんなデータを提供してもらいたい」という発注はもちろん、「この時期に、この場所でキャンペーンを打ち出したいけど、集客のためのアイディアはないか」などの相談にもデータシステムを駆使して対応することができます。
もちろん、自社サービスとしても幅広い展開が考えられます。
これからAIの時代が進みますが、AIの栄養はデータ！ データベースを持っているということは、AI時代にこそ、大きな強みになるのです。

K.F［営業／3年目］