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アイデミー会社紹介 / About us

Aidemy,Inc.
August 17, 2020

アイデミー会社紹介 / About us

株式会社アイデミーに興味を持ってくださった方に向けて。
会社や組織、働く環境に焦点を当てご紹介した資料を作りました。
ぜひ、ご覧ください!

*求人票 / 直接応募はこちらから
https://hrmos.co/pages/aidemy

*社員インタビューや社内の様子はこちらから
https://www.wantedly.com/companies/aidemy/feed

Aidemy,Inc.

August 17, 2020
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  1. 会社概要 4 導⼊企業(⼀例) 会社理念 先端技術を、経済実装する。 所在地 〒100-0004 東京都千代⽥区⼤⼿町⼀丁⽬2番1号 Otemachi Oneタワー6F

    技術アドバイザー 國吉 康夫( 東京⼤学⼤学院情報理⼯学系研究科 教授 ) ⽊下 裕介( 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科 准教授 ) 資本⾦ 1.0億円( 2023/11/30時点 ) 従業員数 125名( 2023/11/30時点、アルバイト含む ) 加盟団体 代表者 代表取締役 執⾏役員 社⻑ ⽯川 聡彦( Akihiko Ishikawa ) ワークショップ アドバイザー 川越 ⾄桜( 東京⼤学⽣産技術研究所 准教授 ) 会社名 株式会社アイデミー( 証券コード 5577 )
  2. 沿⾰ 5 売 上 ⾼ 2014年6⽉ 代表 ⽯川が東京 ⼤学在学中に創業 2017年12⽉

    Aidemy Free をリリース 2018年4⽉ 9200万円の 資⾦調達 2019年5⽉ Aidemy Business 正式リリース 2020年1⽉ 8.3億円の 資⾦調達 2021年4⽉ Modeloyを 拡充しリリース 2014 8月 2016 12月 2017 12月 2018 12月 2019 12月 2020 12月 2021 12月 2022 12月 2023 12月 2023年6⽉ グロース市場へ新規 上場
  3. 役員・正社員数の変遷 6 5 15 23 47 58 74 93 0

    20 40 60 80 100 120 140 2017年 12月 2018年 12月 2019年 12月 2020年 12月 2021年 12月 2022年 12月 2023年 12月
  4. 経営メンバー 8 代表取締役 執⾏役員 社⻑ ⽯川 聡彦 Ishikawa Akihiko 株式会社アイデミー代表取締役執⾏役員社⻑CEO。東京⼤学⼯学部卒。同⼤

    学院中退。在学中、研究・実務でデータ解析に従事した経験を活かし、AIを 中⼼としたDX⼈材育成サービス「Aidemy」や機械学習モデルの実運⽤⽀援 サービス「Modeloy」を開発・提供している。著書に『⼈⼯知能プログラミ ングのための数学がわかる本』(KADOKAWA/2018年)、『投資対効果を 最⼤化する AI導⼊7つのルール』( KADOKAWA/ 2020年)など。世界を 変える30歳未満の30⼈「Forbes 30 UNDER 30 JAPAN 2019」選出。「 Forbes 30 Under 30 Asia 2021」選出。元歌舞伎⼦役。
  5. 経営メンバー 9 執⾏役員 CTO 清⽔ 俊博 Shimizu Toshihiro 東京⼯業⼤学⼯学部情報⼯学科卒。株式会社ドワンゴに て技術コミュニケーション室⻑、⼈事部⻑、サービス開

    発本部副本部⻑(R&D担当)などを歴任。併⾏して株式会 社バーチャルキャストに出向しVPoE兼⼈事部⻑として 採⽤やエンジニア組織作りに携わる。2019年にSO Technologies株式会社に⼊社し、執⾏役員VPoEとして エンジニア組織の強化を担う。2020年7⽉より現職。 取締役 執⾏役員 コーポレート本部本部⻑ ⾺場 博明 Baba Hiroaki ⽇本シスコシステムズ株式会社の財務部⻑を経て、ベン チャーキャピタルの取締役CFOに就任。その後、株式会 社シャルレの取締役管理本部⻑、⽇本住宅株式会社の取 締役副社⻑を歴任し、2017年より株式会社リンクバル の専務取締役経営管理本部⻑として企業価値向上に貢献 する。2020年12⽉より現職。 執⾏役員 CFO 伊藤 浩介 Ito Kousuke 東京⼯業⼤学⼤学院理⼯学研究科、⼀橋⼤学⼤学院国際 企業戦略研究科(MBA)修了。2007年にみずほ証券株 式会社の投資銀⾏部⾨にてM&A、資⾦調達のアドバイザ リー業務、株式調査業務に従事。その後、SMBC⽇興証 券株式会社の投資銀⾏部⾨、M&Aアドバイザリー ファームを経て現職。
  6. 経営メンバー 10 執⾏役員 法⼈デジタル⼈材育成事業本部本部⻑ ⾦沢 晶⼦ Kanazawa Shoko 明治⼤学農学部農学科卒業後、化粧品メーカーでの法⼈ 営業やゲーム会社での広報、新規事業店舗開発などを担

    当。その後株式会社サイバーエージェントやIndeed Japan株式会社などでデジタル広告の運⽤、SNSコンサ ル、代理店の渉外などに従事。2020年10⽉株式会社ア イデミーに⼊社し、CS(カスタマーサクセス)部⾨の 責任者として業績拡⼤に貢献。2022年9⽉より現職。 執⾏役員 事業開発室室⻑ ⽊之内 毅 Kinouchi Tsuyoshi SIer、外資系コンサルティングファームにて⾃社ソ リューションの企画・開発・販売や、SCM/会計/⼈事/ マーケティング等の多岐に渡る領域での業務改⾰に従事。 製造業/⼩売/商社等の幅広い業界・業務に知⾒を持つ。 現職では執⾏役員として法⼈事業・個⼈事業の全体統括 や新規事業リードを歴任。 執⾏役員 Modeloy事業部部⻑ ⽢粕 貴⼤ Amakasu Takahiro 前職のIT企業では、グループCMO直属のメンバーとして、 サービス横断でのデータの統合やデータ活⽤を推進。ア イデミーに⼊社後はDXプロジェクトの伴⾛型⽀援サービ スを提供している、Modeloy事業部において、顧客の課 題探索やPoC、本開発から実運⽤に⾄るまで⼀気通貫で 伴⾛するコンサルティング部隊をリード。
  7. 役員紹介 11 社外取締役 鈴⽊ 智⾏ Suzuki Tomoyuki ソニー株式会社元執⾏役副社⻑。1979年ソニー株式会社⼊社。ソニー・イメージセン サ事業において、黎明期から事業拡⼤を担い、今⽇における同社のイメージセンサの礎 を築く。2015年執⾏役副社⻑就任。イノベーティブなソニーの製品創りをリードする

    傍ら、リーダーシップ、マネジメントについて社内教育を実施してきた実績を持つ。ソ ニーR&D の重点領域である、 AI×Roboticsを主導し、ソニーの史上最⾼益に貢献。 常勤社外監査役 若松 典⼦ Wakamatsu Noriko 慶応義塾⼤学経済学部卒。公認会計⼠。監査法⼈トーマツ にて⼤⼿流通、地銀、製造 業等の国内企業の監査業務に従事。公認会計⼠ 若松弘之事務所を経て現職。 社外監査役 清⽔ 政彦 Shimizu Masahiko HCA法律事務所 パートナー弁護⼠。2002年東京⼤学経済学部卒。2003年に三井安⽥ 法律事務所に⼊所後、11年間にわたり主としてファイナンス法務および⾦融商品取引 法関連業務に従事した。2014年に独⽴(箪笥町法律事務所)、主として⾦融法務とベ ンチャー企業⽀援に従事。 2017年よりHCA法律事務所に参画。 社外監査役 堂⽥ 丈明 Dohda Takeaki 東京⼯業⼤学講師、名古屋⼤学客員准教授、⼤阪⼤学特任教授。 欧州・⽶国・⽇本での研究開発、知財戦略、ベンチャー創業。京都⼤学iPS細胞研究所プ ログラム・マネージャーの後、(株)メガカリオンの創業に参画。(株)Preferred Networksにて技術顧問から最⾼知財責任者として従事。アマゾンウェブサービスジャ パン株式会社にてアジアパシフィックSr. Technical Business Development Manager を経て、現職に⾄る。 社外取締役 椎⽊ 茂 Shiinoki Shigeru 1989年PwCコンサルティング株式会社にてパートナーに就任。2002年IBM統合の後、 IBMビジネスコンサルティングサービス株式会社の常務取締役、専務取締役、代表取 締役社⻑の要職に就く。同時に⽇本アイ・ビー・エム株式会社専務執⾏役員を務める。 ⽇本オラクル株式会社の副社⻑執⾏役員、SAPジャパンのシニアエグゼクティブアド バイザー、株式会社イルグルム取締役を歴任。
  8. 社員の構成 12 平均年齢32.8歳 20代が多いですが、30代以上の⽅ も増加中︕ 年齢 セールスには個⼈向けサービスと 法⼈向けサービスの営業担当 技術にはエンジニアやデータ サイエンティストが所属しています

    部⾨構成 まだまだ男性が多いですが、 ⼥性の割合も増加中です 男⼥構成 73% 27% 男性 ⼥性 39% 39% 17% 2% セールス 技術 管理 取締役 売上⾼ 20代 30代 40代 50代以上 8% 19% 47% 26%
  9. 様々な出⾝業界、経験をもったメンバーが活躍中︕ 所属メンバーの経歴 13 などなど… •IT企業 •コンサル •⼈材サービス •広告代理店 •出版社 •証券

    •SIer •通信 •公益財団法⼈ •銀⾏ •ゼネコン •起業 •メーカー •旅⾏代理店 •予備校 •監査法⼈
  10. アイデミーはなぜDXの内製化を⽀援するのか︖ 16 DX推進/ AIプロジェクト AIベンチャー/Sier 等 外注 システム / モデル

    新規プランを外部に説明 機微データも受け渡し… ⾒積り価値の判断 開発コスト・追加学習コスト システム利⽤料… 今までのDXは… ⾼額な委託費を⽀払い続けても企業内部にノウハウは蓄積しない︕ エンジニア(デジタル/AI)も育たず提案を評価出来る管理者も存在しない… ドメインの専⾨知識を持つ社内⼈材が必要︕
  11. アイデミーはなぜDXの内製化を⽀援するのか︖ 17 DX推進/ AIプロジェクト AIベンチャー/Sier 等 外注 システム / モデル

    新規プランを外部に説明 機微データも受け渡し… ⾒積り価値の判断 開発コスト・追加学習コスト システム利⽤料… 今までのDXは… ⾼額な委託費を⽀払い続けても企業内部にノウハウは蓄積しない︕ エンジニア(デジタル/AI)も育たず提案を評価出来る管理者も存在しない… ドメインの専⾨知識を持つ社内⼈材が必要︕ ⾼額な委託費を⽀払い続けても、企業内部にノウハウは 蓄積しない︕ エンジニア(デジタル/AI)も育たず 提案を評価出来る管理者も存在しない…
  12. アイデミーはなぜDXの内製化を⽀援するのか︖ 18 DX推進/ AIプロジェクト AIベンチャー/Sier 等 外注 システム / モデル

    新規プランを外部に説明 機微データも受け渡し… ⾒積り価値の判断 開発コスト・追加学習コスト システム利⽤料… 今までのDXは… ⾼額な委託費を⽀払い続けても企業内部にノウハウは蓄積しない︕ エンジニア(デジタル/AI)も育たず提案を評価出来る管理者も存在しない… ドメインの専⾨知識を持つ社内⼈材が必要︕ ドメインの専⾨知識を持つ社内⼈材が必要︕
  13. アイデミーではDXの課題を解決するためのDX/AI⽀援サービスを各種提供しています︕ ⼤企業から個⼈まで、ニーズに合わせた利⽤が可能です。 サービス 19 DX/AI活⽤に取り組む組織を ⽀えるオンラインDXラーニ ングサービス。 40種類以上のBtoB向け動 画・教材を提供しています。 Aidemy

    Business 講師を派遣し、研修を実施す るサービスです。 お客様の事情に合わせたカス タマイズや、ケーススタディ 等の作成も承っています。 Aidemy Practice 現場のDX化に必要な、⼈材 育成・課題選定・PoC・開 発・運⽤を⼀貫してサポート するDXプロジェクト伴⾛⽀ 援サービス。 Aidemy Businessとの連携も 可能です。 Modeloy Python特化型の、個⼈向け プログラミングスクールサー ビス。完全オンラインで学習 可能です。 また、未経験でも安⼼して学 習が進められる、充実したサ ポート体制も魅⼒です。 Aidemy Premium 法⼈向け 個⼈向け
  14. 受講→演習→テストを繰り返して、DXの基礎知識からAIの実際的なプログラミングまで⾝につけることが可能です 学習イメージ 20 受講 演習 テスト テキストベースの教材だけでなく、動 画教材なども。 難易度や⽬的別に様々な講座が⽤意さ れています。

    エンジニア向け(難易度の⾼い)講座 では、実際にコードを書きながら演習 が可能。 PCひとつで実際にコードを書けるのも、 アイデミーの魅⼒です︕ テストで実際の習熟度を確認できます。 モチベーションを保つ⼯夫がされてい ます。
  15. 社内のDX⼈材と協働した、内製化⽀援がアイデミーの強みです。 Aidemy BusinessとModeloy ・⾃社に必要なスキルセットや知⾒を持つ⼈材がいない ・スキル評価を⾏える⼈材もいない ・課題発⾒からソリューション検討まで全てベンダー任せ ・プロジェクトがROIに⾒合うか検討できない ⼈材育成 課題定義 PoC開発

    本開発 実運⽤ ・ PoCは⾏ったものの、実際の利⽤イメージがなく頓挫 ・ AIモデルの性能がでないためそのままプロジェクト終了 ・機能を盛り込みすぎるため開発⼯数が増⼤ ・本番環境ではデータ傾向が違いAIモデルの性能がでない ・稼働開始後はベンダーに任せで利⽤状況を把握しない ・そのため機能の改修も⾏われない ・改修時のベンダー⾒積りの妥当性が判断できない 組織開発 ・DXを推進できる組織になっていない ・必要な⼈材が定義できない DX推進における企業課題 DX組織開発⽀援から、オンラインDXラーニングを軸とした⼈材育成 DX組織・⼈材開発⽀援 プロフェッショナル(DXコンサルタント・エンジニア・データサイ エンティスト)が、貴社と共に社内にノウハウが蓄積する形でプロ ジェクト推進 プロジェクト伴⾛型⽀援 21
  16. アイデミーはサービス開始から約4年。多くのユーザーに利⽤されている⽇本最⼤級のAI研修プラットフォームです アイデミーの特徴 22 *1 調査元 ︓ESP総研 調査対象︓JDLA E資格認定講座所持企業 18社の提供する無料個⼈受講者数(累計) 調査期間︓2021年6⽉3⽇〜2021年7⽉26⽇

    *2⽇本マーケティングリサーチ機構調べ 調査概要︓2021年5⽉期_ブランドのイメージ調査 オンラインAI学習サービス 受講者数No.1 ︕*1 社会⼈から選ばれる、 No.1 AI学習サービス*2 DX/AIに関するコースを、 ⽬的に合わせて選んで受講可能︕ 様々な業界の法⼈クライアント に導⼊いただいています︕ 26万⼈ 以上のユーザー 230 以上のコース 350万回 以上 400 以上の 累計クライアント 講座の内容は随時アップデート中! 累計演習回数 詳しい導入実績はこちら↓ Aidemy Business 導⼊事例
  17. 23 アイデミーの サービスが 叶える世界 私たちが当たり前に利⽤している全ての技術が、かつては 「先端技術」と呼ばれていました。 今の快適な⽣活は、「先端技術」が社会に、経済に浸透し たことによって⼿に⼊れたものです。 そして、現在「先端技術」と呼ばれている技術も同様であ ると私たちは考えています。

    経済に「先端技術」が浸透することで、社会は便利に、よ りよくなっていくはずです。 特に、DXやAIにはすべての産業を変える可能性がある、 と私たちは考えています。 だからこそ、アイデミーが提供するサービスは産業の、ひ いては経済全体の変化を推進していく⼒があると考えてい ます︕
  18. • 勤務時間 • フルフレックスタイム制度(コアタイムなし) • 休暇 • 完全週休⼆⽇制 • 祝⽇・年末年始休暇

    • ⼊社⽇に4~13⽇付与(⼊社⽉に応じる) • その他 • 各種社会保険制度完備 • 産休育休制度あり(男性の取得実績あり) • 通勤⼿当(⽉3万円を上限として実費⽀給) 働き⽅の基本情報 25
  19. 福利厚⽣ 26 コミュニケーション活性化 • 懇親会の補助 • 同好会の費⽤補助 健康促進 • 健康診断の実施(年に1回実施)

    • カウンセリングサービスの無料利⽤ ⾃⼰研鑽 • 書籍購⼊補助 • 外部勉強会の参加費⽤補助 • Aidemyの無料利⽤ 働きやすい環境の整備 • 結婚休暇&お祝い⾦ • 出産休暇&お祝い⾦ • 慶弔休暇&お⾒舞⾦ • インフルエンザ予防接種補助 • ベビーシッター利⽤補助(1回4400円まで補助)
  20. メンバー3段階、管理職3段階の計6段階。エンジニアは、マネージャー⼿前のリーダー職となる等級3より専⾨職制度を設 けています 給与 31 6 5 4 3 2 1

    CxO 事業部⻑、 シニアマネージャー マネージャー、 新規部⾨・事業⽴上責任者 リーダー メンバー 管理・ 専⾨職 幹 部 シニアエキスパート エキスパート ジュニアエキスパート マネジメント職 役割イメージ 役割イメージ エキスパート職 ※役割イメージは必ずしも等 級分類と1対1対応するもので はありません。
  21. 300 380 470 560 650 800 1000 360 460 550

    650 950 1200 1800 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 0 1 2 3 4 5 6 給与テーブルA(通常テーブル/事務職・コンテンツ関連職など) 32 年収 等級 階差型 (等級間で幅あり 年収増は昇格が第⼀) オーバーラップ型 (等級間で重複あり、難易度の⾼い役割を担うと等級は⾼い) 等級0︓フルタイム 就業経験1年相当 未満の新卒基準 主に事務職(営業職・マーケティング職・コーポレート職・コンテンツ担当職・技術サポート職など)は、下記のテーブルに従っ て等級別の報酬を定めています。
  22. 300 400 500 600 700 850 1000 380 480 580

    700 1000 1200 0 500 1000 1500 2000 2500 0 1 2 3 4 5 6 給与テーブルB(技術職テーブル/エンジニア・デザイナー関連職など) 33 年収 等級 階差型 (等級間で幅あり 年収増は昇格が第⼀) 等級0︓フルタイム 就業経験1年相当 未満の新卒基準 エンジニア・デザイナーは、下記のテーブルに従って等級別の報酬を定めています。 オーバーラップ型 (等級間で重複あり、難易度の⾼い役割を担うと等級は⾼い) 1800
  23. 300 420 520 620 750 900 1000 380 500 600

    700 1050 1300 0 500 1000 1500 2000 2500 0 1 2 3 4 5 6 給与テーブルC(ML技術職テーブル/データサイエンティストなど) 34 機械学習エンジニア/データサイエンティストは、下記のテーブルに従って等級別の報酬を定めています。 年収 等級 階差型 (等級間で幅あり 年収増は昇格が第⼀) 等級0︓フルタイム 就業経験1年相当 未満の新卒基準 オーバーラップ型 (等級間で重複あり、難易度の⾼い役割を担うと等級は⾼い) 1800
  24. Value 37 私たちは、以下4つのバリュー(価値観)を⾏動規範とします。 Client First お客様に最⾼の価値を提供し、期待を超えた感動を追求しよう。 すべてはお客様のために Scientific Mindset 事実やデータに対して素直に向き合いながら、常に挑戦しよう。

    科学者たれ One Aidemy ミッションを達成するために、全員の⼒を合わせよう。 信頼と尊敬 Top Speed スピード感ある判断・⾏動を通じて、⾼い成⻑性を実現しよう。 爆速、その先の成長