I A L C O M P A N Y AI研究と社会実装をリードする東⼤松尾研発AIスタートアップ。 ⼤⼿企業や中央官公庁など取引実績及び受賞実績多数 会 社 概 要 会社名 株式会社ACES（エーシーズ） 設⽴ 2017年11⽉20⽇ 資本⾦ 1億円 従業員 110名（業務委託・インターンを含む） 事業 独⾃AIアルゴリズムを⽤いた ① DXパートナー事業 ② AIソフトウェア事業 受賞歴 (⼀部) • HONGO AI AWARD • 東洋経済新報社「すごいベンチャー100」 • Forbes 30 Under 30 Asia 2022 Enterprise Technology部⾨ 経営陣 ⽥村 浩⼀郎 代表取締役・Co-Founder 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科卒（⼯学博⼠）。松尾研究室 で⾦融⼯学における深層学習の研究に従事。Forbes 30 Under 30 Asia 2022 Enterprise Technology部⾨に選出。 松尾 豊 技術顧問 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 取引実績 (⼀部) 株式会社三井住友銀⾏、SOMPOホールディングス株式会社、株式会社電 通、株式会社テレビ朝⽇、バンダイナムコホールディングス株式会社、 株式会社⽇本政策投資銀⾏、⼤同⽣命保険株式会社、 経済産業省、陸上⾃衛隊、その他多数 1 . 会 社 概 要
I A L B U S I N E S S 各業界・業務の専⾨性を持った”エキスパートAI”のモジュール群を開発し、 組み合わせることで、⼈とAIが協働する次世代のビジネスプロセスを構築 事 業 概 要 業務やデータが複雑で蓄積しない 属⼈的なビジネスプロセス 今まで ⽣産性や競争⼒が⾼い ⼈とAIが協働するビジネスプロセス これから コア業務の ノウハウ データ・AI 統合基盤 個社独⾃の ACES独⾃の 企業独⾃のプロセスと ノウハウをデジタル資本化 ベテラン ベテラン 新卒 ベテラン エキスパート AI 新卒 1 . 会 社 概 要
I A L W h a t i s E x p e r t A I ？ ChatGPT等⽣成AIは“優秀な新卒”にすぎない。企業の競争優位性を拡張するに は、⾃社に蓄積されたナレッジやノウハウを習得した“エキスパートAI ”が必要 エ キ ス パ ー ト A I と は ？ 参考: ⽣成AIは“優秀な新卒”にすぎない。企業のコア事業を伸ばす「エキスパートAI」への変貌ポイントを伝授(NewsPicks) エキスパートAI ü 業界特有の暗黙知を踏まえた作業 ü ⾃社に蓄積されたナレッジを理解した作業 ü 属⼈化されたノウハウを必要とする⾼度な作業 ACES(エーシーズ) 特性: 競争優位性の構築 優秀な新卒(⽣成AI) ü ⼀般に公開された情報を学習した作業 ü 与えられたデータをまとめる作業 ü 型に沿ってアイデアを展開する作業 OpenAI(オープンエーアイ)など 特性: 単純業務の効率化 1 . 会 社 概 要
I A L 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 AIモジュール群 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 1 . 会 社 概 要
I A L I D E N T I T Y / S T R E N G T H ①プロセス設計⼒、②データの構造化、③AIモジュール群がACESの強み。 A C E S の 強 み AIの得意・不得意を専⾨的に理解した上で、顧 客現場の仕事を深く把握・可視化し、⼈とAIが 協働する淀みなく・速い業務プロセスやデータ フロー、UI/UXを設計します。 顧客企業が持つノウハウや暗黙知など、競争優 位性につながる価値の⾼いデータを整形・構造 化し、デジタル資本として蓄積・共有・活⽤で きるようになります。 東⼤松尾研出⾝の博⼠たちが、AIソフトウェア を独⾃開発してモジュール化。多様なニーズや 課題にあわせて組み合わせ、顧客の業界・業務 に最適なAIを効率的に開発し、実現します。 AIモジュール群 柔軟かつ迅速な開発を実現する データの構造化 データやノウハウの整形技術による プロセス設計⼒ デジタルAI時代の 1 . 会 社 概 要
⽬ 指 す 世 界 独 ⾃ の A I 技 術 と 蓄 積 さ れ た デ ー タ を も と に ⽣ 産 性 向 上 と 営 業 ス キ ル の 底 上 げ を 実 現 。 AIが周辺業務を代替 営業スキルの可視化 商談の⾃動記録・解析 l 商談の⼀次データをもとにした正確な 振り返り・戦略⽴案 l 蓄積された複数の商談データから、 「売れる商談」の型化を実現・受注の ヒントを提⽰ l ⽬線や表情、話すスピードや抑揚な どの情報を解析し、営業のスキルを 定量で可視化 l 定量情報をもとにした新⼈教育で育 成の期間短縮・コスト削減 l データをもとにした商談準備（提案 資料・アジェンダ作成） l CRM・SFAと連携した上司への商談 報告 l 顧客へのお礼メール作成 I D E A L W I T H A C E S M E E T 2 . プ ロ ダ ク ト 概 要
I A L P R O D U C T O V E R V I E W 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 ・・・ お客様とのやり取り 対⾯・窓⼝営業 オンライン商談 インサイドセールス ・・・ お客様とのやり取りをデータ化し、 AIで営業のビジネスプロセスを再構築 成約率の向上 ⼈材育成/OJT 業務負荷削減 (データ⼊⼒⾃動化など) データ活⽤ 2 . プ ロ ダ ク ト 概 要
I A L A C E S M e e t の プ ロ ダ ク ト ビ ジ ョ ン （ 案 ） 営業活動に関わる全ての⼈と協働するAIパートナー • ACES Meetは、お客様と向き合う営業メンバーと組織に向けた、 最新のAI技術と営業ノウハウを融合したAIプロダクトです。 • 営業活動の効率化でお客様と向き合う時間を増やし、 資産であるお客様とのリアルなコミュニケーションと営業ノウハウに基づき、 受注のヒントを提⽰することで営業の質を向上させます。 • 私達はACES Meetを通じて、全ての営業活動でお客様の真の課題に対する提案が⾏われ、 お互いの利益の最⼤化とお客様との信頼関係が強化される世界を⽬指しています。t P R O D U C T V I S I O N プ ロ ダ ク ト ビ ジ ョ ン
I A L I D E N T I T Y / S T R E N G T H AIプロダクトの成功には、「AIアルゴリズムの精度」「業務プロセスに沿った わかりやすいUI」「解決したい業務課題へのノウハウ」が重要。 A C E S M e e t の 強 み ⾳声解析/書き起こしの精度は、すべての機能 の源です。AIの精度が悪いと、すべてのデータ の分析が間違ってしまうのです。 ACES Meetは、国内最⾼峰の技術者により⾃社 内でAI開発、ファインチューニングをしており、 信頼のおける解析データを提供します。 毎週、開発óBizが連携し機能の品評会を実施。 実際の現場で使えるUI/UXになっているか？を社内で 徹底して検証しています。 顧客体験を追求し、ユーザーフレンドリーなプロダ クトを実現しています。 商談の仕⽅・営業管理⼿法など、幅広く受注率を向 上させるためのノウハウを徹底的にリサーチしてい ます。社内だけではなく、外部の営業コンサルなど の知⾒を結集させ、あらゆる営業活動に対応が可能 です。 営業ノウハウの理解 さまざまな営業活動に対応する 業務に沿ったUI/UX 徹底的なドッグフーディングによる 圧倒的なAI技術 すべての顧客体験の礎となる 2 . プ ロ ダ ク ト 概 要
I A L T O B E I N A D E C A D E D e a l S u c c e s s A s s i s t a n c e （ D S A / 仮 ） と し て 、 商 談 成 功 に ⽋ か せ な い ツ ー ル へ 。 C R M ・ S F A と 並 ぶ 巨 ⼤ 市 場 の 創 出 を ⽬ 指 す 。 1 0 年 後 の ⽬ 指 す 姿 ACES Meet →（仮）DSA Deal Success Assistance C R M ・ S F A （ 1 5 兆 円 市 場 ） 2 . プ ロ ダ ク ト 概 要
I A L 技 術 ス タ ッ ク （ ⼀ 部 抜 粋 ） S O L U T I O N S T A C K B A C K E N D M O N I T O R I N G / A N A L I T I C S C I / C D C O M M U N I C A T I O N I N F R A / M I D D L E W A R E 3 . 技 術 ・ 開 発 プ ロ セ ス F R O N T E N D O T H E R S
I A L Release-Phase Rev-Phase Dev-Phase 開 発 プ ロ セ ス アジリティの⾼い開発プロセスで、1週間に1度品質の⾼いリ リースを実現。 Weekly Planning Daily Retro- spective 開発 Rev会 Regress -ion-test release Product Backlog Refine- ment 1 week 1 week 1 week D E V E L O P M E N T P R O C E S S Release-Phase Rev-Phase Dev-Phase Weekly Planning Daily Retro- spective 開発 Rev会 Regress -ion-test release Product Backlog Refine- ment Rev-Phase Dev-Phase Weekly Planning Daily Retro- spective 開発 Rev会 Regress -ion-test 3 . 技 術 ・ 開 発 プ ロ セ ス
I A L C R E フ ル サ イ ク ル 開 発 エンジニア⼀⼈ひとりがプロダクトにオーナーシップを持つた め、役割を分けないフルサイクル開発を採⽤。 戦略 要求整理 要件定義 設計 実装 試験 リリース 保守/運⽤ P d M / M G R P d M E N G I N E E R S D E S I G N E R F U L L - C Y C L E D E V E L O P M E N T 3 . 技 術 ・ 開 発 プ ロ セ ス
I A L ＋現在試験的に、⼯数の10％をひとりひとりのエンジニアが⾃ら判断した技術的挑戦に割り当てる「10%ルール」を実験中です。 ワ ー キ ン グ ア グ リ ー メ ン ト 当 事 者 意 識 （ オ ー ナ ー シ ッ プ ） H R T N o じ ゃ な き ゃ G o D i s a g r e e a n d C o m m i t I s s u e D r i v e n W o r k o u t l o u d F e e d b a c k i s g i f t 書籍 Team Geekから。全ての問題は⼈間関係から始まる。謙虚さ、尊敬、信頼があれば軽減できる 絶対に失敗しないトライなんてない。異論があってもやる価値があればチャレンジを推奨します。 コミットメントを発揮するために、オーナーシップを持てるように。 反対意⾒があれば必ず表明する。表明後、解消あるいは納得できれば推進者になること 会社のバリューから。とにかく実⾏だけの部隊にならないよう、実施すべき課題を明らかにする。 今⾃分が何をやっていて、どう困っているのか、できれば他メンバーが⼿を差し伸べやすいように。 フィードバックをもらって嬉しいものだと思えるように。 フ ロ ー 効 率 ⼤ 事 に 全てのタスクは終わらせてから価値が発揮される。常に仮説検証のスピードを⼤事に。 W O R K I N G A G R E E M E N T 3 . 技 術 ・ 開 発 プ ロ セ ス ⼼理的安全性をもとに「可視化」と「意⾒の多様性」を重視。 かつ「コミットメント」も必要なアグリーメントを構築。
I A L 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 バ リ ュ ー 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 , T r 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 。 4 . 組 織 と カ ル チ ャ ー 参考note : ACESの⾏動指針(Value)と狂気的なアルゴリズムネイティブな⽂化
I A L C U L T U R E S a a S 事 業 部 で は 独 ⾃ で 4 つ の カ ル チ ャ ー を ⾔ 語 化 し 整 理 。 ア ー リ ー フ ェ ー ズ だ か ら こ そ 、 主 体 性 と 裁 量 の あ る チ ー ム で す 。 S a a S T e a m カ ル チ ャ ー 全員がアポイント ゲッター。 SaaSは変化の連続。 変化を楽しもう。 Culture ❶ Culture ❷ ロジックで守って、 ガンガン攻めよう。 Culture ❸ データは⼤事、 ⾏動はもっと⼤事。 迷ったらGo。 Culture❹ 4 . 組 織 と カ ル チ ャ ー
イ ン タ ビ ュ ー 4 . 組 織 と カ ル チ ャ ー I N T E R V I E W ⼩林 浩 H i r o s h i K o b a y a s h i Engineering Manager グリー、リクルートなどでスクラムマスターやプロジェクトマネージャー を歴任、テックタッチではエンジニアリングマネージャーで⾼度なスクラ ムの推進からSREの⽴ち上げやチームの分割まで幅広く担当。VPoEとして 就任後はエンジニア全体の組織運営を経験。ACESではプロダクトのエンジ ニアリングマネージャーを担当。 Q A C E S に ⼊ 社 し た 決 め ⼿ は ？ Q A C E S の 好 き な ポ イ ン ト は ？ Q 今 後 開 発 チ ー ム を ど ん な 組 織 に し て い き た い ？ 元来、チームとしての伸び代が⼤きいチームがよいと考えており、 ACES Meetはフェーズ的にも成⻑の余⽩が⼤きいうえに組織としても エンジニアリングの基本が整っており、改善を⾏うことで、簡単に倍 以上のフィードバックスピードを⽬指せると感じた点が決め⼿です。 また、評価制度など、本⼈の成⻑⽀援する制度を⼀緒に考えられる優 秀な⼈事がいることも⼤きなポイントでした！ ⾯接官だったテックリード(福澤)をみて、開発メンバーが若⼿なのに とても優秀だなというのが伝わってきたのですが、その感覚は⼤正解 でした。福澤以外も全員が優秀かつ素直で、とても良いチームです。 また、ACES Meetはシンプルなプロダクトが故に進化余地が⼤聞く、 加えて、評価制度は組織状況に応じて着実に改善・推進できていて、 組織とACES Meetの成⻑がこれからも⾮常に楽しみです。 AIで議事録を書くというだけにとどまらないもっと⾯⽩いプロダクト を作り出すことです。我々はただのAIツールではなく、近未来の営業 のスタンダードを作る、という信念で⼤きな市場創出を本気で狙って います。 あとは、全員が⾃⽴して⾏動・意思決定できる、良い意味でマネー ジャー不要なエンジニアチームを作り出すことができたら最⾼です！
員 イ ン タ ビ ュ ー 4 . 組 織 と カ ル チ ャ ー I N T E R V I E W 福澤 将史 M a s a s h i F u k u z a w a TechLead / Serverside Engineer 九州⼤学⼤学院⼯学府化学システム⼯学専攻修⼠課程修了後、東レ株式会 社に⼊社。化学系の研究職を経験した後、独学でWebエンジニアへ転⾝。 前職の株式会社FiNC Technologiesでは、サーバーサイド開発、インフラ構築、 テックリードとして新規サービスの⽴ち上げ等を経験。ACES ではサーバー サイドを中⼼としたプロダクト開発を担当。 Q A C E S に ⼊ 社 し た 決 め ⼿ は ？ Q A C E S の 好 き な ポ イ ン ト は ？ Q こ の 先 チ ャ レ ン ジ し た い こ と は ？ まずは、これから伸びるAIへの知⾒を深めたかったというのがありま す。そのなかでも、SaaS事業を運営してるにもかかわらず資⾦調達に 頼らず、ちゃんと⾃分達の⾜で稼ぐことができていることに安⼼感を 覚えたのが⼀番の決め⼿でした。そのうえで事業が育ち過ぎてなくて、 ⾃分の働きがチーム・プロダクト・会社の成⻑に直結すると思ったの でオファーをいただけた時は即決でした！ まず、問題提起や改善提案をすると、正しく議論できる & どんどん良 い⽅向へ事を進めることができるところです。チーム全員がACES Meetを伸ばすため本気で取り組んでいる点がすごく信頼できます。 あとは、個⼈的にも去年⼦どもが⽣まれたのですが、⼦育てへの理解 があり相談をすればかなり柔軟な稼働の仕⽅にも対応してくれる・⼼ 理的安全性が⾼いなど、働きやすさを常々感じています！ 無名校が甲⼦園を⽬指すような、ドラマティックな瞬間を⽇々の仕事 の中で味わうことです。ACES Meetはまだ業界的にも知名度が低です し、いわゆる有名なエンジニアもいません。だからこそ、PMFやIPO などの実現には個⼈だけでなくチーム全体が成⻑し続け、変化に対応 していくことが求められます。⼀⼈で達成することよりも難しい挑戦 だからこそ、そこに⼤きな⾯⽩さがあると考えています。
イ ン タ ビ ュ ー 4 . 組 織 と カ ル チ ャ ー I N T E R V I E W 奥⽥ 真也 M a s a y a O k u d a TechLead / Front-end Engineer ⼭⼝⼤学⼤学院経済学研究科を修了、株式会社ビズリーチに⼊社。⼈事向 けSaaS事業にフルスタックエンジニアとして従事した後、旅⾏系スタート アップの株式会社Hotspringに転職。フロントエンドをメインに海外旅⾏予 約サービスの開発に従事。2023年6⽉にACESに⼊社。主にプロダクトのフ ロントエンド開発を担当。 Q A C E S に ⼊ 社 し た 決 め ⼿ は ？ Q A C E S の 好 き な ポ イ ン ト は ？ Q こ の 先 チ ャ レ ン ジ し た い こ と は ？ 「アルゴリズムで、⼈の働き⽅に余⽩をつくる。」というミッション に共感したことと、創業以来、⼀貫してAIを中⼼とした事業を展開し 続けていることから、これから伸びてくるAIの市場で挑戦できること に⼤きな魅⼒を感じました。プロダクトもアーリーフェーズなので、 フロントエンド領域で⾃⾝が貢献できる伸び代が⼤きかったのも理由 です。 AIが進化すればするほど、ACES Meetの可能性がどんどん広がること に⽇々⾯⽩さを感じています！ あとは何より同僚が優秀かつ信頼できるところです。腕が良くて「良 いやつ」ばかりなので、福岡でフルリモートの福澤とはオンラインで よくランチや1on1をしますし、出社したら飲みに⾏くなど仲も良いで す！ 全社で運⽤可能なAIプロダクトのデザインシステム構築です。 AIは特性上100%の精度に達することはないからこそ、AIを補完しユー ザー体験を向上できるUI/UXをACES Meet上で実現したいと考えていま す。また、今後展開するACESのソフトウェアシリーズ（マルチプロダ クト化）でも同じような体験を可能にするべく、デザインシステムの 全社展開も視野に⼊れています！
I A L 全 社 イ ベ ン ト 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 4 . 組 織 と カ ル チ ャ ー
I A L 成果⽬標・能⼒・⾏動⽬標・Value体現の3つを軸に評価を⾏ う。 評 価 制 度 E V A L U A T I O N 期待役割に応じた等級及び等 級定義に基づく能⼒・⾏動⽬ 標の設定。達成度に応じた評 価倍率の決定。 能⼒・⾏動⽬標 昇格・昇給 KPI、OKR、重要業務の達成 度に応じた賞与倍率の決定。 成果⽬標 賞与 Valueの体現度に応じて評価。 Value体現 昇格・昇給 5 . 働 き ⽅ と 採 ⽤ プ ロ セ ス
ジ 1,800 1,600 1,400 1,200 1,000 800 600 400 200 P1 P2 P3 S/M1 P4 S/M2 S/M3 給与レンジ（ソフトウェアエンジニア） P l a y e r S p e c i a l i s t M a n a g e m e n t 与えられた特定のタスクに対して、⾃⾝のoutputを出す役割。 上司や同僚のサポートの有無や、他メンバーへの育成の関与が 等級（役割）の上下に影響する。 技術における⾼い専⾨性を持ち、技術ソリューションの設計と開発を リードする役割。 Ex）テックリード/スタッフエンジニア/プリンシパルエンジニア プロジェクトの管理責任を持ち、経営からオーダーされた組織の 成果を継続的に創出する役割。 Ex）エンジニアリングマネージャー・VPoE 5 . 働 き ⽅ と 採 ⽤ プ ロ セ ス
aces
oidfj
tarugoconf
molmolken
ktgrryt
smt7174
matsukurou
sat
colopl
pichuang
sansantech
hiro93n
watarukudo
3n
rasmusluckow
marcduiker
reverentgeek
honnibal
eileencodes
mza
vanstee
andyhume
matthewcrist
notwaldorf
rmw
