ACES会社説明資料

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1. A C E S , I n c . 会社紹介資料 A C E S に ご 興 味 を お 持 ち の ⽅ へ
2. 2 ⽬次 I N D E X 本資料は、ACESに興味を持っていただいている⽅々に、 クライアント、パートナー、メンバーという形でACESと共に未来を 創るイメージを持っていただくことを⽬的としています。 1. 会社概要 2. 事業について 3. チームと働き⽅について
3. 3 会社概要 C O M P A N Y
4. 4 会 社 概 要 C O M P A N Y 会 社 概 要 株 式 会 社 A C E S 2 0 1 7 年 1 1 ⽉ 2 0 ⽇ ⽥ 村 浩 ⼀ 郎 7 0 名 D X パ ー ト ナ ー 事 業 A I ソ フ ト ウ ェ ア 事 業 会社名 設⽴ 代表取締役 正社員 事業
5. 5 会 社 概 要 H I S T O R Y 沿 ⾰ 東⼤松尾研発 ベンチャーとして創業 2017.11 2018.12~ リアル産業(保険やスポーツ、報道業界 など)におけるアルゴリズム事業開始 IGPIおよびDeep30から 数千万円の資⾦調達 2019.05 2020.1~ ⼩売、建設、保育、⾃動⾞、製造業 など数多くの業界と DXパートナー事業開始 2020.09~ • ⼩売DX推進に関してZoffとの業務提携を開始 • 陸上⾃衛隊にAI技術活⽤についての助⾔を ⾏うことで合意 IGPIおよびDeep30から 3.2億円の資⾦調達 オフィスを拡⼤移転 SOMPO Light Vortex株式会社 と資本業務提携を開始 2020.12 営業⽀援AI SaaS ACES Meetを本格提供 2022.5~ 2021.02~ 2022.3~
6. 6 C O N F I D E N T I A L 受 賞 実 績 会 社 概 要 受 賞 実 績 多 数 、 『 F o r b e s 3 0 U n d e r 3 0 A s i a 2 0 2 2 』 『 す ご い ベ ン チ ャ ー 1 0 0 』 な ど に 選 出 陸上⾃衛隊の組織におけるAI活⽤を⽀援 『すごいベンチャー100』 『HONGO AI AWARD』『 Japan Session Award 』などに次々選出 『Forbes 30 Under 30 Asia 2022』の Enterprise Technology部⾨に代表 ⽥村が選出 A W A R D S
7. 7 C O N F I D E N T I A L 会 社 概 要 F O U N D E R S A I 研 究 と 社 会 実 装 を リ ー ド す る 東 ⼤ 松 尾 研 究 室 メ ン バ ー を 中 ⼼ に 創 業 。 A I ア ル ゴ リ ズ ム と い う 独 ⾃ の 視 点 か ら 事 業 を 創 出 創 業 メ ン バ ー 代 表 取 締 役 ⽥ 村 浩 ⼀ 郎 取 締 役 中 川 ⼤ 海 取 締 役 與 島 仙 太 郎 ⻄ 條 真 史 三 ⽥ 村 健 久保 静真 B i z D e v E n g i n e e r E n g i n e e r
8. 8 C O N F I D E N T I A L 会 社 概 要 A D V I S O R S 顧 問 さ ま ざ ま な 分 野 の プ ロ フ ェ ッ シ ョ ナ ル で あ る 顧 問 陣 を 迎 え 、 強 固 な 経 営 体 制 を 構 築 松尾 豊 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科 ⼈⼯物⼯学研究センター／ 技術経営戦略学専攻 教授 他 技 術 顧 問 川上 登福 株式会社 経営共創基盤（IGPI） 共同経営者(パートナー) マネージングディレクター 他 社 外 取 締 役 染⾕ 隆夫 技 術 顧 問 東京⼤学執⾏役・副学⻑ 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科教授 理化学研究所主任研究員・チームリーダー他 沢⽥ 歩 顧 問 経営共創基盤シニア・エグゼクティブ・フェロー 三井住友銀⾏ 元専務執⾏役員
9. 9 C O N F I D E N T I A L V I S I O N & M I S S I O N 経 営 理 念 MISSION VISION ア ル ゴ リ ズ ム で 社 会 は も っ と シ ン プ ル に な る ア ル ゴ リ ズ ム で ⼈ の 働 き ⽅ に 余 ⽩ を つ く る
10. 10 事業について B U S I N E S S
11. 11 事 業 に つ い て W H T S I S A C E S 属 ⼈ 的 で 複 雑 ・ ⾮ 効 率 な 業 務 に 対 し 、 A I で 業 務 プ ロ セ ス を 再 構 築 す る こ と で 、 「 ヒ ト と A I が 協 働 す る ビ ジ ネ ス プ ロ セ ス を つ く る 」 会 社 A C E S と は ？ 属⼈的で複雑・ ⾮効率な業務 デザイン 開発・実装 データ 構造化 未来 現在 AI AIで業務プロセスを再構築し、 業務⽣産性を倍増 ヒトとAIが協働する デジタル業務
12. 12 T E C H N O L O G Y 顧客の⼀次情報や業務の進め⽅などバラバラに存在していたノウハウに対して、 ⾮構造化データをビジネス価値に変える「⾮構造化データ・ AI統合基盤」 A C E S の 技 術 領 域 構造化AI・データ基盤 データの発⽣源 データの活⽤先・業務 Query ⽣成AI AI Modules 連携 Data Lake DWH Data Mart Indexing Sensor Software/ Interface データチャネル 現場・リアル空間 Data Interface Answer Order Interaction 社内マニュアルの構造化AI 営業ノウハウの構造化AI 顧客⾏動理解の構造化AI 管理・監督ノウハウの構造化AI 検査・評価ノウハウの構造化AI
13. 13 C O N F I D E N T I A L 事 業 に つ い て D E M O N S T R A T I O N S 属 ⼈ 化 し て い る プ ロ の 知 ⾒ や 業 務 に 関 す る 動 画 像 や ⾳ 声 、 テ キ ス ト フ ァ イ ル な ど ⾮ 構 造 化 デ ー タ を 構 造 化 し 、 再 現 す る A I 技 術 に 強 み A C E S の 技 術 的 強 み
14. 14 C O N F I D E N T I A L 事 業 に つ い て 属 ⼈ 化 し て い る プ ロ の 知 ⾒ や 業 務 に 関 す る 動 画 像 や ⾳ 声 、 テ キ ス ト フ ァ イ ル な ど ⾮ 構 造 化 デ ー タ を 構 造 化 し 、 再 現 す る A I 技 術 に 強 み A C E S の 技 術 的 強 み D E M O N S T R A T I O N S
15. 15 C O N F I D E N T I A L 1 . 会 社 概 要 B U S I N E S S M O D E L 独⾃開発したデータ・AI統合基盤とそのソフトウェアモジュールを組み合わせ、 ①DXパートナー事業と②AIソフトウェア事業を通して価値提供 ビ ジ ネ ス モ デ ル 業界横断の業務課題を プロダクトを提供することで解決 企業内の知⾒やノウハウを、データとして 蓄積・共有・活⽤できるようにするAI SaaSの提供 AIライセンス契約 特定の業界・顧客の経営課題を お客様とプロジェクトを伴⾛して解決 内 容 データ・AI統合基盤を提供しながら、アジャイルで プロセスの設計・開発・運⽤まで⼀貫して⽀援 契 約 プロジェクト実⾏契約＋AIライセンス契約 データ・AI 統合基盤 事業② AIソフトウェア プロダクトを活⽤し プロジェクトを推進 プロジェクトで得た 課題をプロダクト化 事業① DXパートナー 内 容 契 約 顧客や事業に合わせて、 ソフトウェアモジュールを 組み合わせる 組み合わせ
16. 16 C O N F I D E N T I A L 独 ⾃ レ イ ヤ ー で の A I モ ジ ュ ー ル 蓄 積 ・ 組 み 合 わ せ に よ り 、 個 別 課 題 ご と に ⼤ 量 の デ ー タ や 開 発 ⼯ 数 を 必 要 と し な い セ ミ オ ー ダ ー で の 対 応 が 可 能 独⾃AIモジュール 顧客ごとの課題 顧客・製品特化 例）ピッチング癖検出 ⽴ち⾺不安全⾏動検出 業界・業務特化 例）スポーツフォーム⽐較・解析 建設業不安全⾏動解析 知識・知⾒付加 例）マルチカメラトラッキング 近づき検出・検知 基礎認知処理 例）3D姿勢推定 物体検出・領域特定 アルゴリズムα アルゴリズムβ アルゴリズムΓ アルゴリズムδ アルゴリズムA アルゴリズム1 アルゴリズムa アルゴリズム1 アルゴリズムb ⼤規模モデル アルゴリズムc アルゴリズムd アルゴリズムB アルゴリズムC 新規開発 開発済み DXパートナー 選⼿能⼒強化 and more DXパートナー 労務安全管理 AIソフトウェア 商談⼒向上 事 業 に つ い て A C E S P L A T F O R M A C E S P l a t f o r m
17. 17 C O N F I D E N T I A L N e w s P i c k s 記 事 「 エ キ ス パ ー ト A I の 将 来 」 事 業 に つ い て ぜ ひ 以 下 の リ ン ク も ご 覧 く だ さ い ！ h t t p s : / / n e w s p i c k s . c o m / n e w s / 1 0 4 4 1 4 5 6 /
18. 18 DXパートナーサービス S E R V I C E ①
19. 19 C O N F I D E N T I A L 事 業 に つ い て S E R V I C E ① コ ン サ ル か ら 開 発 ・ 実 装 、 デ ジ タ ル 事 業 の 推 進 ま で ⼀ 気 通 貫 で 顧 客 の D X を プ ロ ジ ェ ク ト 型 で 並 ⾛ し 、 業 務 ⽣ 産 性 の 向 上 や 改 ⾰ を 実 現 D X パ ー ト ナ ー サ ー ビ ス コンサルティング 開発・実装 実⾏・運⽤ オーダーメイドのAI開発 業務提携・デジタル事業推進 ⼀気通貫の伴⾛型DX推進により、 93%のプロジェクトが初回PoCから前進/AI導⼊へ *2 PoC・技術検証 AI戦略策定・業務プロセス設計 AIデザイン・ロードマップ策定
20. 20 C O N F I D E N T I A L 事 業 に つ い て C A S E S T U D Y 属 ⼈ 化 し て い る ヒ ト の 知 ⾒ と 業 務 を デ ジ タ ル 化 リ ア ル デ ー タ × デ ジ タ ル 事 業 開 発 を 推 進 ・ リ ー ド 事 業 の 事 例 ・ 実 績 保険 ⾃動⾞ 建設 製造 ⼩売 ヘルスケア エンタメ ⼈材 保育 報道 銀⾏ スポーツ
21. 21 C O N F I D E N T I A L 事 業 に つ い て C A S E S T U D Y ① S O M P O L i g h t V o r t e x と 資 本 業 務 提 携 し 、 モ ビ リ テ ィ 領 域 で の デ ジ タ ル 新 規 事 業 を 開 発 。 第 ⼀ 弾 と し て 、 事 故 ⾞ / 中 古 ⾞ の B 2 B オ ー ク シ ョ ン 事 業 を 開 始 デ ジ タ ル 新 規 事 業 SOMPO Light Vortex様と資本業務提携 事故⾞/中古⾞の状態や価値を損傷画像認識AIなどを⽤いて 判定し，事故⾞/中古⾞のB2Bオートオークション事業を実⾏ AIで事故⾞/中古⾞のB2Bオークション事業を開始 ACES代表取締役の⽥村浩⼀郎（左）とSOMPOホールディングス デジタル 事業オーナー 執⾏役専務兼SOMPO Light Vortex CEOの楢崎浩⼀⽒ 引⽤: 全産業が「レベル5」に向かう時代、AI活⽤でビジネスをどうデザインするか ⾃動⾞オークション 事業の例 ×
22. 22 C O N F I D E N T I A L 事 業 に つ い て C A S E S T U D Y ② 施 ⼯ に お け る 「 安 全 管 理 」 「 品 質 管 理 」 な ど を 中 ⼼ に D X P J を 実 ⾏ 中 。 バ リ ュ ー チ ェ ー ン を デ ジ タ ル で 接 続 し て い き 、 建 設 業 界 の D X を 推 進 建 設 業 界 の D X Real Digital Twin (BIM) Sensing カメラ ビーコン … 企画・設計・積算 Application (Service) 敷地 情報 商圏 情報 労働 実態 ⼈員 配置 資機材 状況 ⼯程進捗 情報 施⼯ 管理・改修・解体 建物設備 経年劣化 敷地・事業 計画シミュ 積算 シミュ 最適⼈員配置 シミュレーション 資機材 モニタ 施⼯⼯程 ⾃動計算 建物健全性 モニタ 実⾏中 実⾏中 安全性 モニタ 安全 状況 品質 状況 ⾃動検査 (配筋 等) 実⾏中 ⼈流・建物 利⽤状況 動線計画 利⽤安全担保 AI Data Process
23. 23 C O N F I D E N T I A L 事 業 に つ い て C A S E S T U D Y ③ 熟 練 販 売 員 の 知 ⾒ を A I ア ル ゴ リ ズ ム で 再 現 し 、 顧 客 接 点 を デ ジ タ ル 化 の デ ジ タ ル 改 ⾰ を 推 進 顧 客 接 点 の デ ジ タ ル 化 Phase1：パーソナライズされたサービスを提供 熟練の販売員の接客スキルを再現するために、来店者の⽣活や 嗜好と熟練販売員の接客⼿法を数値化し、購⼊検討時に熟練の 販売員によるアドバイスを提供するアルゴリズムを開発 アルゴリズム・データのデジタル空間とリアルを接続すること で、今まで離散的だったサプライチェーンを連続的につなげ、 顧客価値の最⼤化、経営効率の向上を⽬指す Phase2：⽣活からサプライチェーンまでデジタル接続
24. 24 AIソフトウェアサービス S E R V I C E ②
25. 25 C O N F I D E N T I A L 事 業 に つ い て S E R V I C E ② ブ ラ ッ ク ボ ッ ク ス 化 し て い た 商 談 ・ 会 議 を 、 効 率 的 & ⾃ 動 的 に デ ー タ 化 し 、 ノ ウ ハ ウ を 蓄 積 ・ 活 ⽤ す る A I S a a S 「 A C E S M e e t 」 A C E S M e e t 紹介動画はこちら 商談・会議データのAIプラットフォーム 効率化・改善 情報 メンバー育成 勝ちパターン構築 活⽤
26. 26 C O N F I D E N T I A L 事 業 に つ い て A C E S M e e t を ⽤ い て 、 ロ ー プ レ か ら 営 業 活 動 を デ ジ タ ル 化 。 の 営 業 担 当 者 の 提 案 ス キ ル を 可 視 化 し 、 営 業 D X を 推 進 A C E S M e e t を 活 ⽤ し た D X プ ロ ジ ェ ク ト 事 例 Phase1：営業担当者の提案スキルを可視化 Phase2：営業活動のDXを通して中⼩企業の課題解決へ ⼤同⽣命 執⾏役員営業企画部⻑・岩⾕崇志⽒(左)とACES代表取締役の⽥村 浩⼀郎 引⽤: 「中⼩企業に信頼されるパートナー」を⽬指す ⼤同⽣命のDXを ACESのAI技術がサポート！ 引⽤: AIによる「⾒える化」で、中⼩企業の経営課題を解決
27. 27 C O N F I D E N T I A L 事 業 に つ い て S E R V I C E ② ⾃ 社 デ ー タ や 業 務 に 特 化 し た C h a t G P T な ど の ⽣ 成 A I を 、 ① チ ー ム で ② セ キ ュ ア に 利 活 ⽤ で き る ⽣ 成 A I プ ラ ッ ト フ ォ ー ム サ ー ビ ス A C E S C h a t H u b 社内のマニュアル・ コミュニケーション セキュアな環境で動作する ⾃社データ×⽣成AIプラットフォーム コミュニケーションDX ノウハウの継承 ヘルプデスク ⾃動化 チャットツール ドキュメント ビデオ会議ツール DB カスタマー サービス⾃動化 活⽤
28. 28 C O N F I D E N T I A L 企 業 内 の あ ら ゆ る デ ー タ を 参 照 し 、 A I が 最 適 な 業 務 処 理 を ⾏ う こ と で 「 シ ン プ ル な 社 会 」 の 実 現 を ⽬ 指 す AS IS：個別情報に基づきAIが処理 TO BE：全体情報に基づきAIが処理 デ " タ 基 盤 の 活 ⽤ ・ 連 携 事 業 に つ い て F U T U R E ビ ジ ネ ス プ ロ セ ス の 変 化 認 識 分 析 ・ 評 価 ⽣ 成 認 識 分 析 ・ 評 価 ⽣ 成 各業務の情報を横断的に参照し、 業務や会社全体の情報に基づき最適な処理をAIが⾏う マーケの 情報 営業の 情報 CSの 情報 営業の 情報 ある個別の情報を参照し、AIが⼈の業務の遂⾏をサポートする
29. 29 チームと働き⽅について T E A M & W O R K S T Y L E
30. 30 C O N F I D E N T I A L チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て V A L U E S 事 業 内 容 、 意 思 決 定 、 評 価 、 採 ⽤ な ど す べ て の ⼈ に 関 わ る ⾏ 為 は A C E S の V a l u e s が 重 ん じ ら れ る A C E S の V a l u e s B E A C E S I s s u e d r i v e n , s i m p l e s o l u t i o n . 最 重 要 の 課 題 発 ⾒ か ら 、 最 ⾼ の 課 題 解 決 を し よ う 。 F a c t b a s e d , b u i l d t r u s t . 客 観 的 事 実 を ⼤ 切 に し 、 信 頼 関 係 を 構 築 し よ う 。 G e m b a f i r s t , v e r i f y q u i c k l y . ⾃ 分 の ⾜ で 情 報 を 得 て 、 ⾃ 分 の ⼿ で 検 証 し よ う 。
31. 31 C O N F I D E N T I A L 全 社 イ ベ ン ト チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て 定 期 的 に 全 社 員 が 集 ま る イ ベ ン ト を 実 施 し 、 メ ン バ ー 同 ⼠ が 交 流 で き る 機 会 を 創 出 KPT振り返り会（TGIF） マンスリーウェルカム 締め会 Qに⼀度、部署ごとの状況を共有し、 メンバー全員の健闘をたたえる会です。 終了後は、懇親会として普段関わらな いメンバーとも交流できる時間を設け ています。（寿司職⼈をお呼びし、出 張寿司が⾷べれらることも..?!） ⽉に⼀度、新しく⼊社したメンバーの歓 迎会として、お酒や軽⾷も交えてメン バーとの交流を⾏います。 恒例の「嘘あり⾃⼰紹介」ゲームは毎回 ⼤盛り上がり！ A L L H A N D S M E E T I N G 2週間に⼀度、全社に関するKPT*を振り 返り、ACESのバリューに沿って良い⾏ 動を称えたり、改善すべきことを全員で 検討する会 ※ K P T ： K e e p ( よ か っ た こ と ) / P r o b l e m ( 改 善 し た い こ と ) / T r y ( 改 善 案 ) の 略 で 、 振 り 返 り の フ レ ー ム ワ ー ク
32. 32 働 き ⽅ の 特 徴 チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て さ ま ざ ま な 世 代 ・ ラ イ フ ス タ イ ル の メ ン バ ー が 在 籍 し ⾃ 分 に 合 っ た 働 き ⽅ を 実 現 年齢構成⽐ 平均残業時間 所帯持ち⽐率 ご家族やお⼦様を持つメンバーは57.5% ※過去3名が育休・産休を取得 パパ・ママ社員がお⼦さんのお迎えのため 中抜けしたり、ご家族の体調不良により リモート勤務するなど、柔軟に働き⽅を 調整しています。 平均残業時間は23.5時間/⽉ IPO準備中のためガバナンス強 化を推進 メンバーの平均年齢は33歳 ベテランから若⼿まで幅広く在籍 代 40 20 30代 代 W O R K I N G S T Y L E
33. 33 C O N F I D E N T I A L チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て 働 く 場 所 ・ 時 間 を 柔 軟 に 設 定 し 、 メ ン バ ー そ れ ぞ れ が ⾃ 分 ら し く 働 け る 環 境 を ⽬ 指 す フ レ ッ ク ス 制 度 （ コ ア タ イ ム 1 1 : 0 0 〜 1 5 : 0 0 ） 週 2 回 リ モ ー ト O K の ハ イ ブ リ ッ ド （ 出 社 時 間 ・ 曜 ⽇ は ⾃ 由 ） 完 全 週 休 2 ⽇ 制 （ ⼟ ⽇ 祝 ） ⼊ 社 即 ⽇ 1 3 ⽇ 間 付 与 健 康 診 断 イ ン フ ル エ ン ザ 予 防 接 種 G i t H u b c o p i l o t の 利 ⽤ （ 主 に エ ン ジ ニ ア 向 け ） 有給休暇 健康 サポート 勤務時間 働く場所 休⽇ 働 き ⽅ の 特 徴 W O R K I N G S T Y L E
34. 34 C O N F I D E N T I A L チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て A C E S は ア カ デ ミ ア と 社 会 を 橋 渡 し す る 存 在 に な る べ く 、 研 究 を 社 会 に 実 装 で き る 環 境 を 提 供 社 会 ⼈ 博 ⼠ ⽀ 援 制 度 … 京都⼤学情報学研究学科社会情報学専攻の博⼠課程に在籍中。学部 では災害モニタリングのためのドローン群の制御戦略、⼤学院では GANを⽤いた災害データの拡張の研究に従事。ACESでは⾏動認識 アルゴリズムの開発やプロジェクト向けのエンジニアリングに従事。 よりリアル産業に近い場で⾃分の専⾨性を活かしたいとの思いから、 Algorithm Engineerとしてインターンの就業を経て、ACESに⼊社。 … ⽇本のアカデミアの待遇・状況は世界的にも後進している。 SDGs「産業と技術⾰新の基盤をつくろう」の枠組みにおいて、ACESがアカデミアの活躍の場を創造していく ① 勤務時間は120h/⽉ ② リモート勤務や就労時間を柔軟に対応 ③ ボーナス、SO、社会保険等フルタイム正社員と同等の権利を付与
35. 35 C O N F I D E N T I A L オ フ ィ ス 紹 介 チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て 2 0 2 1 年 に オ フ ィ ス を 拡 ⼤ 移 転 し ま し た 。 ワ ン フ ロ ア で 、 清 潔 感 と 開 放 感 の あ る 環 境 で す 。 O F F I C E
36. 36 C O N F I D E N T I A L 選 考 フ ロ ー チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て み な さ ま の ご 応 募 を お 待 ち し て お り ま す 履歴書・職務経歴書のご提出をいただきます ① 選 考 開 始 | 書 類 選 考 スキルフィットの確認を⾏います。※事前に実務に近い形式の ワークサンプルテストにお取り組みいただく可能性があります。 ② 1 次 ⾯ 接 | デ ィ ス カ ッ シ ョ ン ① 弊社の価値観/カルチャーとのフィット度合いの確認を⾏います。 ③ 2 次 ⾯ 接 | デ ィ ス カ ッ シ ョ ン ② 代表取締役 ⽥村との最終⾯接となります。※事前にリファレン スチェックを⾏っていただきます。 ④ 3 次 ⾯ 接 | デ ィ ス カ ッ シ ョ ン ③ ご応募いただいてから3週間~4週間ほどで選考結果をご案内いたします。 ⑤ 選 考 結 果 に つ い て S E L E C T I O N P R O C E S S
37. 37 C O N F I D E N T I A L W e a r e H i r i n g ! チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て 本 資 料 を 読 ん で ご 興 味 を 持 っ て い た だ い た ⽅ は 、 ぜ ひ 以 下 の リ ン ク も ご 覧 く だ さ い ！ カジュアル⾯談をご希望の⽅へ note：https://note.acesinc.co.jp Podcast：https://anchor.fm/acesinc メンバーやカルチャーを知りたい⽅へ https://tech.acesinc.co.jp https://meety.net/articles/t2--3c-20rqmqn ACESの技術/開発にご興味がある⽅へ