I A L 受 賞 実 績 会 社 概 要 受賞実績多数、 『Forbes 30 Under 30 Asia 2022 』『すごいベンチャー100』 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
I A L 私 た ち が 創 り た い 未 来 P O T E N T I A L ⽇本は労働集約型から資本・知識集約型の社会への変換が迫られており、 属⼈的なヒトの知⾒・業務をAIアルゴリズム化する事業価値・社会意義は増⼤ 事 業 の 可 能 性 ① 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。
I A L 私 た ち が 創 り た い 未 来 P O T E N T I A L Deep LearningというAIアルゴリズムの登場で、「機能を正しく分解すれば」 属⼈的で⾮定型の業務もソフトウェアで処理できるようになった 事 業 の 可 能 性 ② 演繹的 処理能⼒ 帰納的 処理能⼒ ヒト・⼈類が 処理できる業務 Deep Learning Deep Learningが 拡張した処理能⼒ 既存のソフトウェア で処理できた業務 AIソフトウェアで 処理できるようになる業務 経験則(データ)& 脳(モデルの性能) ∝ 定型 処理能⼒ ヒトの 認知処理能⼒
I A L 私 た ち が 創 り た い 未 来 P O T E N T I A L 属⼈的な業務を起点に業界のDXを推進しつつ、同時に共通課題をSaaSで 横断的に解決することで12.7兆円のエンタープライズ&IT市場を捉える 事 業 の 可 能 性 ③ 機 能 業界 の事業の起点 属⼈化する業務を AIトランスフォーメーション DX 2024年: 1.1兆円 CAGR: +13% 2024年: 2.1兆円 CAGR: +17.9% S a a S ⽇本企業のIT⽀出 2024年: 12.7兆円 CAGR: +3.4% 業界1 業界2 業界3 業界4 AIソフトウェアサービスで 【X軸】“機能”のシェア獲得 DXパートナーサービスで 【Y軸】“業界”のデジタル事業開発 ・・・ ⾮定型・競争領域は SaaSでは展開不可 広告 営業 決済 ・・・ モビリティ
I A L 私 た ち が 創 り た い 未 来 P O T E N T I A L ソフトウェアの能⼒がAIによって拡張されたことで、GAFAのようにデータと AIアルゴリズムによって事業を再定義する可能性と産業が広がっている 事 業 の 可 能 性 ④ 【Z軸】 AIソフトウェアの 処理能⼒向上 機 能 定型処理能⼒ AIで拡張された デジタル事業領域 Next GAFA リアルの産業の再定義 ACESの事業ポテンシャル GAFA: データとAIアルゴリズムで広告接点を再定義 (参考: GAFAの売上⾼=約770兆円) ⽇本企業のIT⽀出 (DX/SaaS) 2024年 12.7兆円 ヒトの認知処理能⼒ 広告 営業 決済 ・・・ モビリティ
I A L 事 業 に つ い て B U S I N E S S AIアルゴリズムを⽤いて属⼈化しているヒトの知⾒と業務をデジタル化する 「AIトランスフォーメーション」事業によって、デジタルでの事業開発を推進 事 業 概 要 属⼈化している ヒトの知⾒・業務 営業・現場監督・ マーケティング など Decision making 経験との照合 ・意味づけ Actuate 介⼊・制御 Sensing 画像・映像 ⾳声認識 output input AIトランスフォーメーション事業 AI モジュール AI化した 知⾒・業務 デジタル 事業開発 活 ⽤
I A L 事 業 に つ い て T E C H N O L O G Y 映像や⾳声、⾔語などの⾮構造データを取り扱うDeep Learningを武器に、 アルゴリズムを組み合わせて属⼈的な知⾒・業務をAI化する技術に強み 技 術 概 要 Decision making 経験との照合 ・意味づけ Actuate 介⼊・制御 Sensing 画像・映像 ⾳声認識 output input ⾮構造データ = Deep Learningの主戦場 テーブルデータと違って、既存の統計⼿法では直接取り扱うことが 難しく、 ヒトが情報処理することを前提にしていたデータ 映像 ⾳声 A/あ ⾔語 Ex: オンライン授業におけるヒトと機械のコミュニケーション 独⾃に研究開発したAIアルゴリズム モジュールの組み合わせ AI モジュール AIトランスフォーメーション
I A L 事 業 に つ い て B U S I N E S S M O D E L 「AIの事業価値をデザインする⼒」を武器にデジタル事業を開発。研究開発 したAIアルゴリズムモジュールの価値を顧客へ提供し、ビジネスを併⾛ ビ ジ ネ ス モ デ ル 独⾃のAI アルゴリズム モジュール AI事業価値 デザイン DX戦略・実⾏ ソフトウェアプロダクト リアル産業 DXパートナーサービス サービス1: デジタル事業を共同開発しAI提供 プロジェクト実⾏+AIライセンス契約 AIソフトウェアサービス サービス2: ソフトウェアを通してAI提供 AIライセンス契約 最適化 デジタル 化 実⾏・現場 戦略・経営企画 研究と事業が接続することで 蓄積するデータとAIアルゴリズム AIトランスフォーメーション
I A L 事 業 に つ い て B U S I N E S S ① DX戦略の策定からAIの実導⼊まで、⼀気通貫した事業開発を併⾛。 PoC*1で終わらせず、科学された⽅法論でDXを強⼒に推進 D X パ ー ト ナ ー サ ー ビ ス DX推進プロジェクトの現状 ACESが提供する価値 = 確実性の⾼いDX 技術的なアプローチ⽅法がわからず PoC*1ばかりで前に進まない 経営戦略と結びついていないため 短期的で部分最適な解決策になりがち 事業インパクトにつながる 経営戦略に基づいた DX戦略をデザイン データの構造化から 業務フローへの組み込みまで 現場視点のDXを推進 AI・デジタルの専⾨性が少なく、 戦略と実⾏に⼤きな溝がある 実⾏・現場 戦略・経営企画 1 コンサルティング 2 AI事業価値デザイン 3 AIモジュール導⼊ 4 現場検証・運⽤ 5 デジタル事業実⾏ *1: Proof of Concept(概念検証)の略 93%のDXプロジェクト/顧客が 初回PoCから前進/AI導⼊へ*2 *2: DXパートナーサービス開始(2019年1⽉)よりPoCから前進して DXプロジェクトが継続中またはAI導⼊済のものを集計
I A L S T E P . 1 コ ン サ ル テ ィ ン グ 事 業 に つ い て 経営課題と現場のオペレーションを構造化した上で、DX戦略を策定。 イシューを特定し、本当に実⾏するべきデジタル事業開発を⾒定める ビジネス価値を創出するDX戦略例 リアル店舗における売り上げ最⼤化のためのKPIツリー DX視点でのデジタルバリューチェーン構想
I A L S T E P . 4 現 場 検 証 ・ 運 ⽤ 事 業 に つ い て 現場のニーズに合わせ、アジャイルに検証。 最適な技術基盤やソフトウェアを通してAIアルゴリズムを現場に提供 実運⽤を考慮したアジャイルな検証・導⼊ 実現性をユースケース・条件などで詳細に分解して検討・検証し、 それぞれの改善⽅法などを整理し、より適切なシステム活⽤を実現 現場で働く⼈のUXを考慮したソフトウェア開発 (例)プレスリリースのデジタル管理ツール ⼈の転倒検知に関する検証結果まとめ(⼀例)
I A L 事 業 に つ い て B U S I N E S S ② 属⼈的なヒトの知⾒・業務をAIトランスフォームし、ソフトウェアに搭載。 業界・産業横断で共通課題を解決するAI SaaSを提供 A I ソ フ ト ウ ェ ア サ ー ビ ス Horizontal SaaS Vertical SaaS And More… Deep Nine 機能 業界 スポーツ Press DB 報道 ACES Meet 営業
I A L 事 業 に つ い て C A S E S T U D Y ③ 施⼯における「安全管理」「品質管理」などを中⼼にDXを実⾏中。 保有技術モジュールとプロジェクト経験を活⽤し他領域含め価値提供へ D X × 建 設 業 Real Digital Twin (BIM) Sensing カメラ ビーコン … 画像出典: BIM JAPAN (https://bim-japan.com/bim.html) 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
I A L 事 業 に つ い て C A S E S T U D Y ④ 熟練販売員の知⾒をAI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 D X × 顧 客 接 点 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
I A L 事 業 に つ い て S T R A T E G Y 無形資産が蓄積する3次元的な事業アーキテクチャで、 雪だるま式に ACESの⾮線形成⻑を実現し、「AIアルゴリズム事業会社」を⽬指していく 中 ⻑ 期 戦 略 雪だるま式に、⽴体的(N3)な ⾮線形成⻑を実現するエンジン [Z軸] AIソフトウェアの処理能⼒向上 AI/HCI研究のリーディングカンパニーへ [Y軸]リアルな“業界”のデジタル事業開発 [X軸] “機能”のソフトウェアシェア拡⼤ アルゴリズムとファイナンスを武器にしたAI事業会社へ 「ヒトの知⾒」のデータ・SaaSプラットフォーマーへ
I A L 事 業 に つ い て S T R A T E G Y 無形資産が蓄積する3次元的な事業アーキテクチャで、 雪だるま式に ACESの⾮線形成⻑を実現し、「AIアルゴリズム事業会社」を⽬指していく 中 ⻑ 期 戦 略 「ヒトの知⾒」のデータ・SaaS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 AI/HCI研究のリーディングカンパニーへ アルゴリズムとファイナンスを武器にしたAI事業会社へ [Z軸] AIソフトウェアの処理能⼒向上 [Y軸]リアルな“業界”のデジタル事業開発 [X軸] “機能”のソフトウェアシェア拡⼤
単価が⾼く、かつトランザクション数が多い熟練者・プロの知⾒をAI化。 コモディティ化せずかつ顕在化している付加価値が⾼い技術領域に強み 独 ⾃ の 技 術 領 域 ⽬的レベル 技術レベル ⼈ができない もの・こと 創薬 市況 投資・投機 ⾃動運転 ⼈が⾝体活動を 通して⾏うもの ロボット操縦 熟練者・プロなら できる認知処理 ⼈ならできる 認知処理 営業 マーケティング 監督・評価 ⾳声認識 物体検知 まだできない そこそこできる ⼈を超えている 技術機能の実現可能性の戦い => 潜在的な価値、ACESは短中期的にはやらない 技術性能におけるTech企業との戦い => レッドオーシャン 属⼈的な事業/働き⽅との戦い =>顕在化するAI技術価値が存在。ACESの主戦場 U N I Q U E N E S S / A D V A N T A G E
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 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 。
I A L チ ー ム に つ い て F O U N D E R S AI研究と社会実装をリードする東⼤松尾研究室メンバーを中⼼に創業。 AI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
M B E R S メ ン バ ー 構 成 … … … 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 B i z D e v ( D X ) C o r p o r a t e B i z D e v ( S a a S ) 9 % 9 % 2 3 % 5 % D e s i g n e r 4 1 % 1 4 % …
I A L W e a r e H i r i n g ! 私 た ち の 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