東京都渋谷区に所在する、2018年設立・従業員(被保険者)12名のIT・ソフトウェア(SaaS)企業。
- 所在地
- 〒150-0013 東京都 渋谷区 恵比寿2丁目28番10号秀ビル3152
- 法人番号
- 2011001121484
- 所在ビル
- ShuBLDG(337 社)
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東京都渋谷区に所在する、2018年設立・従業員(被保険者)12名のIT・ソフトウェア(SaaS)企業。
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法人向け
業種・対象顧客は公開情報をもとに AI が推定したものです。持株会社など グループ経営の会社では、主要な事業会社の業種を表示します。実態と 異なる場合は お問い合わせください。
株式会社アッテルは、データとAIを駆使したピープルアナリティクスクラウド「アッテル」シリーズを展開し、企業の多様な人事課題を解決するSaaS企業です。同社の主要事業は、採用選考の精度向上、組織課題の可視化、人事データ分析、そして人材紹介サービス「アッテルキャリア」の企画・開発・販売・サポートです。 具体的には、「アッテル適性検査」は、10万人のデータと特許技術に基づき開発されたAI適性検査で、対策が困難な設問設計により応募者の価値観を正確に可視化します。既存従業員のデータと組み合わせることで、入社後の活躍可能性を高い精度で予測し、採用ミスマッチの防止、人材育成、最適な配置、マネジメント改善に貢献します。予測正解率は60%と高く、専門知識を持つコンサルタントによる無料サポートも提供しています。 次に、「アッテルサーベイ」は、AIを活用して組織の隠れた課題を可視化し、離職防止や組織変革を支援するサービスです。豊富なテンプレートにより最短1週間での導入が可能で、配信から分析までを全自動化。専任コンサルタントが導入設計から改善アクションまで伴走し、AIが退職リスクや生産性悪化に直結する組織課題を特定し、優先順位と具体的な施策を提示します。個人サーベイ、組織サーベイ、ストレスチェック、退職リスク検知などの機能を備え、従業員のコンディションと資質を掛け合わせた個別のアクションプランも提供します。 さらに、「アッテルクラウド」は、戦略人事を実現するためのデータ活用プラットフォームです。採用ミスマッチを防ぐハイパフォーマー分析、応募者分析、面接官分析に加え、人材の最適配置・マネジメント支援として評価予測、相性分析、価値観レポートを提供します。また、サーベイ分析や退職者分析を通じて離職率の改善にも寄与します。同社の強みは、これらのサービスを通じて、採用から定着、育成、配置、組織改善まで、人事のライフサイクル全体をデータドリブンで支援できる点にあります。他社ツールの適性検査やエンゲージメントサーベイ、評価データなどもインポートして統合的に分析できるため、既存の人事システムとの連携もスムーズです。 導入企業は1000社を超え、株式会社ジェーシービー、みずほフィナンシャルグループ、三井物産株式会社など、業界・規模を問わず多くの企業で活用され、離職率の低下やハイパフォーマーの採用成功といった具体的な成果を上げています。同社は、データとAI、そして専門コンサルタントの知見を組み合わせることで、感覚的な人事から脱却し、企業が持続的に成長できる強い組織作りを支援するビジネスモデルを展開しています。
2026年4月30日 時点。この概要は AI を利用して公開情報から抽出しています。事実と異なる箇所がある場合は お問い合わせください。
従業員数(被保険者)
12人 · 2026年7月
29期分(2024/03〜2026/07)
このデータをAIで活用
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株式会社アッテルは商標6件・特許3件を保有しています。商標は広告・小売・事業支援(第35類)、特許は経営管理用ITメソッドなどの分野が中心です。
商標
6件
登録 4
特許
3件
登録 3
※登録商標の指定商品・役務の区分です。企業の事業分野そのものではありません。
personality tech
広告・小売・事業支援 · 登録2021
ハイロー分析
広告・小売・事業支援 · 登録2021
attelu
電子機器・ソフトウェア・広告・小売・事業支援・IT・研究開発・デザイン · 登録2021
Trans.
電子機器・ソフトウェア・広告・小売・事業支援・教育・娯楽・スポーツ・文化・IT・研究開発・デザイン · 登録2019
退職リスク学習モデル構築システム、退職リスク学習モデル構築方法及び退職リスク学習モデル構築プログラム登録2022・請求項7項
学習モデルを提供することで社員の退職リスクの予想をより高精度化し、これによって、企業の人事戦略を側面から効果的に補助する退職リスク学習モデル構築システム及び退職リスク学習モデル構築方法
学習モデル構築装置、入社後評価予測装置、学習モデル構築方法および入社後評価予測方法登録2020・請求項13項
採用人材の入社後評価を多面的に予測しながら採用活動が実施されるようにする。
学習モデル構築装置、入社後評価予測装置、学習モデル構築方法および入社後評価予測方法登録2020・請求項13項
採用人材の入社後評価を多面的に予測しながら採用活動が実施されるようにする。