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株式会社ACES-会社紹介資料

Ce2b7d6a4f9c078074e9e26372d63db4?s=47 ACES Inc.
December 02, 2020

 株式会社ACES-会社紹介資料

Ce2b7d6a4f9c078074e9e26372d63db4?s=128

ACES Inc.

December 02, 2020
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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 C O N F I D E N T

    I A L 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 私たちが創りたい未来 ③ 事業について ④ チームについて ⑤ 私たちの働き⽅について
  3. 3 C O N F I D E N T

    I A L 会社概要 C O M P A N Y
  4. 4 C O N F I D E N T

    I A L 会 社 概 要 会 社 概 要 C O M P A N Y 株 式 会 社 A C E S 2 0 1 7 年 1 1 ⽉ 2 0 ⽇ ⽥ 村 浩 ⼀ 郎 2 1 名 ア ル ゴ リ ズ ム ラ イ セ ン ス 事 業 ACESは、 「ヒトの知⾒を数式化する会社」 です。 会社名 設⽴ 代表者名 従業員 事業
  5. 5 C O N F I D E N T

    I A L 会 社 概 要 沿 ⾰ H I S T O R Y 東⼤松尾研究室の スピンオフ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 など数多くの業界のDX事業開始 姿勢推定AI「Deep Nine」が ⽇本のプロ野球球団に導⼊ 2020.06 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 2020.12
  6. 6 C O N F I D E N T

    I A L 受 賞 実 績 多 数 、 す ご い ベ ン チ ャ ー 1 0 0 に も 選 出 会 社 概 要 ⽇本経済新聞、NHK、産経新聞、TechCrunchはじめ、 多数のメディアに掲載 Plug and Play Japan Fall Summit 2020 IoT部⾨でJapan Session Awardを受賞 週刊東洋経済2020年8⽉22⽇号 「すごいベンチャー100」に選出 「HONGO AI 2019」において 「HONGO AI AWARD」と 「フジタ賞」を受賞
  7. 7 C O N F I D E N T

    I A L 私たちが創りたい未来 M I S S I O N
  8. 8 C O N F I D E N T

    I A L 私 た ち が 創 り た い 未 来 ミ ッ シ ョ ン M I S S I O N アルゴリズムで、社会をもっとシンプルに。 なめらかかつ構造的な社会の中で、だれもが簡単かつ多様に⽣きられ、 そして社会とのつながりの中で価値や⽬的を感じることができる世界の実現。
  9. 9 C O N F I D E N T

    I A L 私 た ち が 創 り た い 未 来 ミ ッ シ ョ ン M I S S I O N アルゴリズムで、社会をもっとシンプルに。 なめらかかつ構造的な社会の中で、だれもが簡単かつ多様に⽣きられ、 そして社会とのつながりの中で価値や⽬的を感じることができる世界の実現。 なめらかな社会 複雑な仕組みにシンプルなUIを組み込むことで、 ヒトが暮らしやすい社会をつくる。 価値が積み上がる構造的な社会 ⾮効率・⾮合理・無駄を省くことで、 価値ある仕事に集中できる時間をつくる。
  10. 10 C O N F I D E N T

    I A L ー こ れ ま で ー シ ン プ ル で な い 社 会 私 た ち が 創 り た い 未 来 属⼈的な働き⽅ 柔軟性のないルール 中間搾取が多い ビジネスのあり⽅ 構造の無駄が多く、 価値がうまく積み上がっていない。 ヒトの認知能⼒には限界があり、 多様性や曖昧性に対応しきれない。 労働集約的で、⼈数が増えなければ ⽣産量が上がらない。
  11. 11 C O N F I D E N T

    I A L ー こ れ か ら ー シ ン プ ル な 社 会 私 た ち が 創 り た い 未 来 AIが個⼈の作業を エンパワメント AIによる 臨機応変な判断 やりがいを直に感じられる ビジネスのあり⽅ 個⼈がエンパワメントされ、 労働集約的な働き⽅から 資本・知識集約型の社会へ。 構造が整理され、仕事のやりがいや価値が 最⼤化される。 柔軟なルールによって多様性が認められ、 個⼈が⾃由に⽣きることができる。
  12. 12 C O N F I D E N T

    I A L た と え ば 、 こ ん な こ と 私 た ち が 創 り た い 未 来 テレビ東京HDと報道現場のDX (デジタル・トランスフォーメーション)の例 B E F O R E A F T E R ①AIが作業をエンパワメント ②AIによる臨機応変な判断 ③やりがいのある仕事に注⼒できる 現場での取材、執筆などやりがい のある仕事に注⼒できるようにな りました。 働き⽅が改善され、徹夜が減りま した。 書 類 F A X ⼿ 紙 ⼈⼒で確認・振り分け データが蓄積されない AIがデータとして読み込み 情報共有が難しい 重複・⽋落が多い 情報を検索できる データが蓄積される データが⼀元管理される 書 類 F A X ⼿ 紙
  13. 13 C O N F I D E N T

    I A L A C E S の 認 識 す る ⽇ 本 社 会 の 潮 流 ① 私 た ち が 創 り た い 未 来 平成28年版 「情報通信⽩書」 『我が国の経済成⻑に おける課題』図表1-1-1-1 我が国の⼈⼝推移 より作成 ① 人口減少 ② 失われた平成の30年 平成元年 32 社 平成30年 1 社 世界時価総額ランキング トップ50における⽇本企業の数 日本は一刻も早く、 「ヒト」を作業から解放し、 労働集約型から 資本・知識集約型 の社会へと舵を 切らなければならない。
  14. 14 C O N F I D E N T

    I A L A C E S の 認 識 す る ⽇ 本 社 会 の 潮 流 ② 私 た ち が 創 り た い 未 来 リアル産業もデジタル化され、ハードウェアよりも 知能を実現するデータとアルゴリズムが価値を持つ時代へ これから ウェブ産業 これまで リアル産業までデジタル化が進み、 デジタルの価値が拡⼤する。 デジタルの価値 リアルの価値 デジタルの価値 リアルの価値 デジタルの価値 リアルの価値 デジタルの価値 リアルの価値 デジタル化されている領域 リアル産業 Web広告 EC ⼩売 製造 etc. ウェブ産業 リアル産業 Web広告 EC 製造 etc. ⼩売
  15. 15 C O N F I D E N T

    I A L 私 た ち が 創 り た い 未 来 P O S I T I O N デジタル化が進んでいないリアル産業において、 ヒトの認知処理・作業が必要なバリューチェーンの節⽬に着⽬ A C E S の ポ ジ シ ョ ニ ン グ 機能 ウェブ産業 リアル産業 バ リ # $ チ & $ ン のポジショニング リアル産業の⼗字部分が バリューチェーンの節⽬ ヒトの認知処理・作業が発⽣している 業界 業界1 業界2 業界3 業界4
  16. 16 C O N F I D E N T

    I A L A C E S の 事 業 ① 私 た ち が 創 り た い 未 来 リアル産業を機械の眼を通してデジタル化していく
  17. 17 C O N F I D E N T

    I A L A C E S の 事 業 ② 私 た ち が 創 り た い 未 来 DXしたバリューチェーンの未来を描き、 データとアルゴリズムでリアル産業を知能化していく リアル空間 デジタル空間 アルゴリズム・データのデジタル空間によって、 今まで離散的だったバリューチェーンを 連続的 = 価値が最⼤化された状態にする。 例 : ・パーソナライズされた商品 ・営業の均質化 ヒトの知⾒のデータ化 例 : ・顧客接点のデジタル化 例 : ・クロスセル、アップセル ・顧客の健康増進
  18. 18 C O N F I D E N T

    I A L 事業について B U S I N E S S
  19. 19 C O N F I D E N T

    I A L A C E S の 事 業 形 態 事 業 に つ い て 各 産 業 の バ リ ュ ー チ ェ ー ン に 「 知 能 化 し た ア ル ゴ リ ズ ム 」 を 組 み 込 む こ と で 付 加 価 値 を も た ら す API / SDK DX Project / Business Software Service の提供価値領域 クライアント の提供する範囲
  20. 20 C O N F I D E N T

    I A L A C E S の 事 業 形 態 事 業 に つ い て 各 産 業 の バ リ ュ ー チ ェ ー ン に 「 知 能 化 し た ア ル ゴ リ ズ ム 」 を 組 み 込 む こ と で 付 加 価 値 を も た ら す Software Service API / SDK DX Project / Business の提供価値領域 クライアント の提供する範囲
  21. 21 C O N F I D E N T

    I A L A P I / S D K 事 業 : 独 ⾃ の 画 像 ・ 映 像 認 識 モ ジ ュ ー ル 事 業 に つ い て 最 先 端 論 ⽂ を 実 装 し 、 独 ⾃ の パ ッ ケ ー ジ と し て 簡 単 に 利 ⽤ で き る モ ジ ュ ー ル を 提 供 推論 学習 Face Detection ... and more Object Detection Pose Estimation Head Pose Estimation Gaze Estimation Blink Detection Expression Recognition Face Alignment Age Estimation Face Recognition Gender Classification
  22. 22 C O N F I D E N T

    I A L A P I / S D K 事 業 : サ ー ビ ス の M L O p s 事 業 に つ い て 検 証 業 務 を 含 め た M L O p s を ソ フ ト ウ ェ ア 化 。 ク ラ イ ア ン ト の A I 導 ⼊ ・ 運 ⽤ を サ ポ ー ト
  23. 23 C O N F I D E N T

    I A L A C E S の 事 業 形 態 事 業 に つ い て 各 産 業 の バ リ ュ ー チ ェ ー ン に 「 知 能 化 し た ア ル ゴ リ ズ ム 」 を 組 み 込 み 、 付 加 価 値 を も た ら す API / SDK Software Service DX Project / Business の提供価値領域 クライアント の提供する範囲
  24. 24 C O N F I D E N T

    I A L D X 事 業 事 業 に つ い て リアル産業のDXを、プロジェクト設計から アルゴリズムの開発、導⼊、活⽤まで⼀気通貫で促進 保険 ⾃動⾞ 建設 製造 ⼩売 ヘルスケア スポーツ エンタメ ⼈事 保育 報道 介護
  25. 25 C O N F I D E N T

    I A L D X × ス ポ ー ツ : ⾝ 体 情 報 の デ ジ タ ル 化 事 業 に つ い て プ ロ 野 球 球 団 も 導 ⼊ 。 電 通 ・ G A O R A ・ 共 同 通 信 デ ジ タ ル と の 取 り 組 み 近年、スポーツ領域におけるデータの利活 ⽤が進んでいる⼀⽅で、⾝体動作を定量的 に獲得する技術は発展途上であり、選⼿の 特徴分析や怪我の原因特定および予防は まだまだ困難な状況です。 そこでACESは、動画像から野球選⼿の ⾝体情報を分析し、「センス」で⽚付けら れていた⾝体の位置、⾓度、速度情報を 数値化・定量化できるAIアプリケーション 「Deep Nine」を開発しました。 野球選⼿の能⼒強化や特徴分析、怪我の 予防をサポートする⽬的で、国内プロ野球 球団にも導⼊いただいています。
  26. 26 C O N F I D E N T

    I A L D X × ⼩ 売 : 最 ⾼ の 顧 客 体 験 を ソ フ ト ウ ェ ア で 再 現 す る 事 業 に つ い て Z o f f の デ ジ タ ル 改 ⾰ を 推 進 新しい⽣活様式への移⾏が求められる昨今、 接客シーンのデジタル化およびデジタル上 でのパーソナライズされた顧客体験の提供、 顧客接点の構築が重要です。 そこで、メガネブランド「Zoff」を運営 する株式会社インターメスティックと業務 提携を⾏い、Human Sensing技術を⽤いて エキスパート店員の接客を再現するなど、 最⾼の顧客体験の実現を⽬指しています。 AIを⽤いて⼈の活動をデジタル化・最適化 することで、⼩売業界のサプライチェーン のDX化を推進してまいります。
  27. 27 C O N F I D E N T

    I A L D X × ⼈ 事 : 組 織 、 働 き ⽅ を A I で エ ン パ ワ メ ン ト 事 業 に つ い て 防 衛 省 陸 上 ⾃ 衛 隊 と の 取 り 組 み 防衛省陸上幕僚監部⼈事教育部⼈事教育計 画課と、陸上⾃衛隊の各種分野におけるAI 技術活⽤についての助⾔を⾏うことで合意 しました。 Deep Learningを⽤いて、⾃衛官の健康の 増進や⼈事評価等、陸上⾃衛隊の組織・ 働き⽅をエンパワメントします。 ⼈事領域等においてAIを活⽤し、ヒトの働 き⽅をデジタルの⼒で⾃動化・効率化する ことで、誰もが⽣き⽣きと⽣きられる社会 を実現していきます。
  28. 28 C O N F I D E N T

    I A L D X × 製 造 業 : ス マ ー ト ⼯ 場 の 実 現 事 業 に つ い て デ ジ タ ル に な り に く い 「 ヒ ト 」 の 作 業 も デ ジ タ ル 化 し て ⽣ 産 性 向 上 物体検知や⾏動認識、トラッキングなど 複数の最先端アルゴリズムを組み合わせ、 ⼯場内において「誰が・どこで・なにを・ どのくらいの時間をかけて・どのように」 ⾏っているかをデジタル化しています。 多くの⼯場では70%のタスクが⼈⼒、 そのうち30%は監督業務であり、「機械の 眼」ともよばれるDeep Learningを⽤いた ソフトウェアで⼯場内における作業の サイクル検知や異常⾏動検出を実現します。
  29. 29 C O N F I D E N T

    I A L A C E S の 事 業 形 態 事 業 に つ い て 各 産 業 の バ リ ュ ー チ ェ ー ン に 「 知 能 化 し た ア ル ゴ リ ズ ム 」 を 組 み 込 む こ と で 付 加 価 値 を も た ら す API / SDK DX Project / Business Software Service の提供価値領域 クライアント の提供する範囲
  30. 30 C O N F I D E N T

    I A L ソ フ ト ウ ェ ア 事 業 事 業 に つ い て デ ー タ ・ ア ル ゴ リ ズ ム ・ 業 界 専 ⾨ 知 に レ バ レ ッ ジ を か け 、 各 業 界 の バ リ ュ ー チ ェ ー ン に 対 し て V e r t i c a l S a a S ・ H o r i z o n t a l S a a S を 展 開 Horizontal SaaS Vertical SaaS Coming soon… Deep Nine 機能 業界 スポーツ Press DB 報道
  31. 31 C O N F I D E N T

    I A L A C E S の 独 ⾃ 技 術 1 事 業 に つ い て コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン の デ ジ タ ル 化 に よ り 営 業 を 科 学 す る 営業/接客シーンのデジタル化により、ヒト の表情や視線、うなずきといった反応を定 量化することができ、営業/接客の質の向上 や、顧客に対する提案の満⾜度を向上、カ スタマーサポートの質の向上などが可能に なります。 社内で開発した感情推定アルゴリズム、う なずき検知アルゴリズム、視線トラッキン グアルゴリズム、姿勢推定アルゴリズムな ど、複数のアルゴリズムを組み合わせ、既 存のビデオコミュニケーションツールと連 携することで、web会議における⼈の興味 や注⽬度などの分析を可能にしています。
  32. 32 C O N F I D E N T

    I A L A C E S の 独 ⾃ 技 術 2 事 業 に つ い て ⾏ 動 の デ ジ タ ル 化 で ⾼ 度 な 作 業 管 理 を 実 現 ⼯場や建設現場等の、ヒトの作業が発⽣す る現場において怪我や重⼤事故の未然防⽌、 パフォーマンスの評価や改善が可能になり ます。 3D姿勢推定、⼈物追跡など複数の最先端ア ルゴリズムを組み合わせ、現場における⾏ 動の検知アルゴリズムを開発しています。 3Dで認識することで、カメラの画⾓に依存 せずに⾏動が検知可能になり、従業員の安 全を保つことはもちろん、監視・管理業務 の負担軽減にもつながり、働きやすさの向 上、⼈材確保にもつながります。
  33. 33 C O N F I D E N T

    I A L A C E S の 3 次 元 的 な 中 期 的 成 ⻑ 戦 略 事 業 に つ い て ① デ ー タ ② ア ル ゴ リ ズ ム ③ 専 ⾨ 知 ・ チ ャ ネ ル の 無 形 資 産 の 好 循 環 サ イ ク ル を 核 と し 、 ⽴ 体 的 ( ) な 企 業 価 値 向 上 を 実 現 ⽴体的な企業価値向上を実現 [Z軸] アルゴリズム技術の向上 Human Sensing/HCI研究のリーディングカンパニーへ [X軸]リアル領域の“業界”の拡張 [Y軸] “機能”のシェア獲得 アルゴリズムとファイナンスを武器にしたグループ会社へ 「ヒトの働き」のデータプラットフォーマーへ
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    I A L A C E S の 3 次 元 的 な 中 期 的 成 ⻑ 戦 略 事 業 に つ い て ① デ ー タ ② ア ル ゴ リ ズ ム ③ 専 ⾨ 知 ・ チ ャ ネ ル の 無 形 資 産 の 好 循 環 サ イ ク ル を 核 と し 、 ⽴ 体 的 ( ) な 企 業 価 値 向 上 を 実 現 [Z軸] アルゴリズム技術の向上 Human Sensing/HCI研究のリーディングカンパニーへ [X軸]リアル領域の“業界”の拡張 アルゴリズムとファイナンスを武器にしたグループ会社へ [Y軸] “機能”のシェア獲得 「ヒトの働き」のデータプラットフォーマーへ 成⻑3軸をインテグレートする 無形資産の好循環サイクル アルゴリズムの性能向上 により、 専⾨知・チャネルが増加 データの蓄積 により、 アルゴリズムの性能が向上 専⾨知・チャネルの増加 により、 データが蓄積
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    I A L A C E S の オ ペ レ ー シ ョ ナ ル ・ エ ク セ レ ン ス に よ る 成 ⻑ 事 業 に つ い て ① 「 P o C で 終 了 案 件 0 」 に よ る 継 続 率 の ⾼ さ 、 ② ア ル ゴ リ ズ ム の モ ジ ュ ー ル 管 理 の 仕 組 み 、 ③ 知 財 戦 略 で 、 ⼈ ⽉ に 制 約 さ れ ず に 指 数 関 数 的 な ス ケ ー ラ ビ リ テ ィ を 実 現 認知・リード獲得 蓄積するプロジェクト 蓄積するライセンス 売上 知財戦略による ライセンス戦略 3 PoC終了0件 ⾼い継続率 1 アルゴリズムのパッケージ化による ⼈⽉に制約されないスケーラビリティ 2 時間
  36. 36 C O N F I D E N T

    I A L チームについて T E A M
  37. 37 C O N F I D E N T

    I A L チ ー ム 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 ACESのValuesが重んじられる A C E S の V a l u e s B E A C E S M a k e i t s i m p l e . 少 数 精 鋭 の チ ー ム で 、 シ ン プ ル か つ 構 造 的 な 企 業 活 動 に よ り 、 本 質 的 な 知 的 ⽣ 産 と 付 加 価 値 創 出 を 徹 底 す る 。 G a i n T r u s t . 数 値 化 さ れ て い な い 価 値 観 ( = 信 ⽤ ) が 存 在 す る こ と を 理 解 し 、 内 外 を 問 わ ず 信 ⽤ を 得 る ⾏ 為 に 徹 す る 。 T h i n k , a n d P r a c t i c e . 頭 と ⼿ と ⾜ を す べ て 動 か し 、 よ く 考 え て た く さ ん ⾏ 動 す る 。 知 ⾏ 合 ⼀ 。 も っ と シ ン プ ル に し よ う 。 信 頼 を 勝 ち 取 ろ う 。 頭 ・ ⼿ ・ ⾜ を 全 て 動 か そ う 。
  38. 38 C O N F I D E N T

    I A L チ ー ム に つ い て F O U N D E R S AI研究と社会実装を推進する東⼤松尾研究室メンバーを中⼼として創業 創 業 メ ン バ ー C E O ⽥ 村 浩 ⼀ 郎 M a n a g e r 中 川 ⼤ 海 C O O 與 島 仙 太 郎 東京⼤学⼯学系研究科 松尾研究室 博⼠課程在籍。⾦ 融、ネットワーク分析、⾃然⾔語処理や広告最適化 などに対して機械学習の応⽤研究に従事。GCI講座優 秀賞、DL応⽤講座最優秀賞、トヨタ・ドワンゴ⾼度 ⼈⼯知能⼈材奨学⾦などDLに関わる様々な賞を受賞 し、数多くの企業との共同研究プロジェクトでPMを 経験。2017年、「アルゴリズムで社会はもっとシン プルになる」というミッションを掲げACESを創業。 学術的な研究を⾜場に、AI技術を社会実装すること を⽇々意識し、事業を率いる。 2019年東京⼤学⼯学系研究科システム創成学専攻修 了。集団や組織を科学することに興味を持ち、学部 では感情解析を⽤いたSNS分析、⼤学院ではチーム の協調⾏動に関する研究に従事。在学中からプログ ラミング教育ベンチャーでのメンターを務めるほか、 ⽣物情報スタートアップに⽴ち上げ初期から参画し、 特許技術の企画開発や⾃社サービスの開発を担当。 2017年、⼤学院在学中にACESを共同創業。Project Managerとして、複数の共同研究を運⽤、統括しつ つ事業開発にも取り組む。 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科 松尾研究室 博⼠課程在 籍。松尾研究室にて研究や教育活動に携わる傍ら、 企業との共同研究プロジェクトに複数参画。2017年、 ACESを共同創業。Deep Learning技術の理論から実 課題解決に向けた応⽤まで幅広く経験、研究・実務 で培った知⾒を活かし最先端のAIアルゴリズムの研 究開発や企業との共同プロジェクトを主導。東京⼤ 学⼤学院 ⼯学系研究科⻑賞、国際会議WI2019 Best Student Paper Award 等受賞。
  39. 39 C O N F I D E N T

    I A L チ ー ム に つ い て F O U N D E R S A I 研 究 と 社 会 実 装 を 推 進 す る 東 ⼤ 松 尾 研 究 室 メ ン バ ー を 中 ⼼ と し て 創 業 創 業 メ ン バ ー 2016年慶應義塾⼤学SFC卒業。在学中はB2B特化の VCにてリサーチインターンに従事。卒業後、楽天株 式会社の新サービス開発室にてフリマアプリ「ラク マ」の事業企画およびマーケティングを担当。ス タートアップとエンジェル投資家のコミュニティ 「ANGEL PORT」のプロジェクト参画を経て、2017 年ACESを共同創業。現在は事業開発をメインに、 PM、経営管理、マーケティングなど幅広く担当。 東京⼤学⼯学部卒。在学時からエンジニアとしてス タートアップのサーバー開発業務に関わる。卒業後 フリーランスのサーバーエンジニアとなり、株式会 社ドリコムのプロジェクトに携わる。2017年、ACES を共同創業。現在はデータ管理やサーバー設定など のMLOpsのサポートおよび開発に関する全体的な環 境構築・設計を担当。 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科(松尾研究室)修了。 在学中より、エンジニアとして複数のプロジェクト に参画。その後、データ分析・機械学習の開発や教 育にも関わりつつ、ファッション分野における画像 ⽣成の研究に従事。2017年、ACESを共同創業。現在 はDeep Learningを含むアルゴリズムの開発、Webア プリケーション開発、インフラ設計等の開発業務を 担当。 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
  40. 40 C O N F I D E N T

    I A L チ ー ム に つ い て メ ン バ ー 構 成 M E M B E R S … … … … … A l g o r i t h m E n g i n e e r S o f t w a r e E n g i n e e r P r o j e c t M a n a g e r C o r p o r a t e B i z D e v 9 % 9 % 2 3 % 5 % D e s i g n e r 4 1 % 1 4 %
  41. 41 C O N F I D E N T

    I A L チ ー ム に つ い て A D V I S O R S A I 研 究 と 社 会 実 装 を 推 進 す る 東 ⼤ 松 尾 研 究 室 メ ン バ ー を 中 ⼼ と し て 創 業 顧 問 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 取 締 役
  42. 42 C O N F I D E N T

    I A L 私たちの働き⽅について W E L F A R E / R E C R U I T M E N T
  43. 43 C O N F I D E N T

    I A L 給 与 の 考 え ⽅ 私 た ち の 働 き ⽅ に つ い て 基 本 給 と ボ ー ナ ス の 2 要 素 に よ っ て 構 成 。 正 社 員 / イ ン タ ー ン の 区 別 な く 、 成 果 に 基 づ き 決 定 *Algorithm Engineerの給与レンジの例 0 200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 1 2 3 4 給与レンジ ボーナス込みレンジ 基本給レンジ (階級) (万円) 基本給 ボーナス スキルセット(職種と役職階 級)によって決定 Outputと会社全体の業績 によって決定 給与
  44. 44 C O N F I D E N T

    I A L ス ト ッ ク オ プ シ ョ ン の 考 え ⽅ 私 た ち の 働 き ⽅ に つ い て 社 会 課 題 に チ ャ レ ン ジ す る ア ン ト レ プ レ ナ ー シ ッ プ を 歓 迎 。 リ ス ク や 貢 献 に 対 す る イ ン セ ン テ ィ ブ と し て 信 託 S O 制 度 を 導 ⼊ ACESは早期に信託SO制度を導⼊しているため、相対的に⼤きなキャピタルゲインが期待できます。 社会課題にチャレンジし、リスクをとる⽅を歓迎します。 現在 株価 時期 従来型SO 上場 売却 SO⾏使価格 売買差益 売却時 株価 信託SO 現在 株価 時期 上場 売却 売買差益 売却時 株価
  45. 45 C O N F I D E N T

    I A L 社 会 ⼈ 博 ⼠ ⽀ 援 制 度 私 た ち の 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 東京⼤学⼤学院新領域創成科学研究科の博⼠課程に在籍中。 専⾨は構造モデルを⽤いてセンサ情報から状態量を推定する 構造健全性監視。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。アルゴリズムで社会をシ ンプルにするというMissionに感銘を受け、Algorithm EngineerとしてACESに⼊社。 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 はじめフルタイムの正社員 と同等の権利を付与 東京⼤学⼤学院 総合⽂化研究科の博⼠課程に在籍中。専⾨は 計算論的神経科学。SHARONに組み込むアルゴリズムやプロ ジェクトで⽤いるプログラム開発に従事。⾃⾝の専⾨を活か しつつ、アルゴリズムで⼈の可能性を広げる社会変⾰を起こ したいとの思いからAlgorithm EngineerとしてACESに⼊社。
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    I A L B i z D e v 私 た ち の 働 き ⽅ に つ い て ラ イ セ ン ス の 戦 略 を ⽴ て 、 営 業 か ら カ ス タ マ ー サ ク セ ス ま で ⼀ 連 の オ ペ レ ー シ ョ ン を 実 ⾏ し て い く 役 割 B i z D e v ( S a a S ) B i z D e v ( D X ) • ⾃社開発AI SaaS プロダクトの 事業戦略⽴案 • プロダクトマネジメント • To B向けのマーケ/セールス • パートナーシップマネジメント • 開発マネジメント • リアル産業のDX事業の経営戦略 ⽴案 • プロジェクトの実⾏ • アルゴリズムモジュールを ⽤いた開発 • クライアント企業のDXや 新規事業⽴ち上げの技術/Biz 両⾯のサポート等 2016年慶應義塾⼤学SFC卒業。在学中は B2B特化のVCにてリサーチインターンに 従事。卒業後、楽天株式会社の新サービ ス開発室にてフリマアプリ「ラクマ」の 事業企画およびマーケティングを担当。 2017年ACESを共同創業。現在は⾃社開 発AIプロダクトの事業戦略⽴案、⾃社開 発AIプロダクトをメインに、PM、経営管 理、マーケティングなど幅広く担当。
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    I A L P r o j e c t M a n a g e r 私 た ち の 働 き ⽅ に つ い て 最 先 端 技 術 を ビ ジ ネ ス の 価 値 に 落 と し 込 み 、 業 界 の 未 来 の バ リ ュ ー チ ェ ー ン を 構 想 し 、 D X を 実 ⾏ す る 役 割 業 務 内 容 • クライアント企業のDXや新規事業⽴ち上げの技術/Biz両⾯の コンサルティング • DX/AIプロジェクト全体の設計 • チームマネジメント • 資料作成を含めたクライアントコミュニケーション • データ分析およびアルゴリズムの組み込み開発 東京⼤学⼯学部システム創成学科を卒業 後、株式会社NTTデータに⼊社。AIシス テム開発やデータ分析業務に従事する。 ITスキルに加えビジネス観点での課題解 決スキルを⾝につけるべく、ボストンコ ンサルティンググループ(BCG)に転職。 戦略コンサルタントとして⾝につけたス キルと、AI開発スキルを活かすべく、 2020年6⽉よりACESに参画。
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    I A L A l g o r i t h m E n g i n e e r 私 た ち の 働 き ⽅ に つ い て ア カ デ ミ ア の 専 ⾨ 性 を リ ア ル の 現 場 に 社 会 実 装 す る た め に 、 最 新 技 術 ・ 論 ⽂ の 再 現 実 装 か ら 、 実 適 ⽤ に 必 要 と な る パ フ ォ ー マ ン ス の 実 現 や パ ッ ケ ー ジ 化 を す る 役 割 業 務 内 容 • 最先端技術・論⽂の再現実装 • Deep Learningの社会実装に必要なアルゴリズムの アーキテクチャ設計と実装 • アルゴリズムのパフォーマンス改善 • アルゴリズムの⽣産性を⾼める開発体制やパッケージの構築 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科(松尾研究 室)在籍。学部では深層学習を⽤いた電 ⼦顕微鏡画像の解析、⼤学院では敵対的 ⼊⼒ (adversarial example) の研究に従事。 2020年4⽉から⼤学院を休学し、ACES にて Deep Learning アルゴリズム開発業 務を担当。
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    I A L M L O p s / S o f t w a r e E n g i n e e r 私 た ち の 働 き ⽅ に つ い て デ ー タ や サ ー バ ー の 基 盤 シ ス テ ム か ら 、 ユ ー ザ ー が 使 ⽤ す る ダ ッ シ ュ ボ ー ド 画 ⾯ の ソ フ ト ウ ェ ア 、 ア プ リ ケ ー シ ョ ン の 開 発 を ⾏ う 役 割 S e r v e r E n g i n e e r F r o n t E n g i n e e r • アルゴリズムAPIサービスの基盤 開発・機能改善 • インフラ構成を含めた新規機能の 設計と実装 • 推論・学習のパフォーマンス改善 • クラウドサービスを⽤いたインフ ラ基盤の整備 • アルゴリズムAPIサービスの ダッシュボード機能開発・改善 • ⾃社プロダクトのフロントエンド 開発 • LP及び社内CMSの開発 • 効率的なCI/CD環境の整備 帯広畜産⼤学獣医学部卒。卒業後は公務 員、フリーランスのライターを経て、29 歳のときにスターフェスティバル株式会 社にWEBエンジニアとして転職。2019年 9⽉より業務委託としてACESに参画し、 2020年1⽉に正社員として⼊社。主にプ ロダクトのフロントエンド開発を担当。
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    I A L C o r p o r a t e M a n a g e r 私 た ち の 働 き ⽅ に つ い て 事 業 を 加 速 度 的 に 進 め る べ く 、 経 理 / 財 務 、 ⼈ 事 / 労 務 、 広 報 を 担 当 し 、 構 造 的 で ソ フ ト ウ ェ ア フ ァ ー ス ト な 組 織 ⽂ 化 を 構 築 す る 役 割 経 理 / 財 務 ⼈ 事 / 労 務 • 財務会計戦略・管理 • 監査/銀⾏との折衝 • 決算対応 • 株主総会等登記関連の対応 • 管理会計 • 採⽤ • 組織設計 • 社会保険設計 • 安全衛⽣管理 • 勤怠/給与管理 • 福利厚⽣設計 東京⼤学農学部⽣命化学⼯学専修卒、⼤ 学院では社会情報学を専攻。株式会社 POLに初期フェーズから参画しオウンド メディアの⽴ち上げ、イベントディレク ションを担当。2019年5⽉よりACESに ジョイン。Relations Developmentとし て、主にPR、HR業務を担当。
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    I A L A C E S メ ン バ ー の 働 き ⽅ 私 た ち の 働 き ⽅ に つ い て 勤務時間 1 0 : 0 0 - 1 9 : 0 0 ( 休 憩 1 時 間 ) リモート/フレックス 相 談 可 休⽇・休暇 完 全 週 休 2 ⽇ 制 ( ⼟ ⽇ 祝 ) 有給 ⼊ 社 即 ⽇ 1 3 ⽇ 間 付 与 社会保険 健 康 保 険 / 厚 ⽣ 年 ⾦ 保 険 / 雇 ⽤ 保 険 / 労 災 保 険 完 備 交通費 全 額 ⽀ 給 その他 時 短 正 社 員 制 度 あ り ( 主 に 博 ⼠ 課 程 の ⽅ 向 け 。 1 2 0 h ~ / ⽉ ) 福利厚⽣ 健 康 診 断 / イ ン フ ル エ ン ザ 予 防 接 種 等 ボーナス 業 績 と パ フ ォ ー マ ン ス に 応 じ て ⽀ 給
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    I A L 選 考 フ ロ ー 私 た ち の 働 き ⽅ に つ い て 皆 様 の ご 応 募 を お 待 ち し て お り ま す 弊社指定のESをご提出いただきます。 ① 選 考 開 始 | E S の ご 提 出 実務に近い形のワークサンプルテストにお取り組みいただきます。 ② 1 次 選 考 | ワ ー ク サ ン プ ル テ ス ト を ⽤ い た ス キ ル チ ェ ッ ク ワークサンプルテストを元にしたディスカッションを⾏います。 ③ 2 次 選 考 | 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。 ④ 3 次 選 考 | デ ィ ス カ ッ シ ョ ン ② ESをご提出いただいてから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 https://acesinc.co.jp/recruit.html
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