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  1. Contents 2 1. 会社概要 2. 経営理念、展望、価値観 3. 沿革 4. 事業内容

    5. ビジョン 6. 募集ポジション 7. 活躍事例 8. メンバー 9. カルチャー 10. 制度説明 11. 採用情報
  2. 4 社名 アイクリスタル株式会社 設立 2019年11月創業 拠点 名古屋大学 TOIC 6F 正社員数

    36名 資本金 100百万円 特徴 名古屋大学の半導体結晶素材SiCの研究室がルーツ 製造業向けAIスタートアップ コア技術 プロセスインフォマティクス(PI) 事業内容 顧客が保有する製造装置/ラインの製造条件を最適化 サービス PIに関するワンストップサービス 事業領域 半導体領域と非半導体領域 最適化事例 製品性能向上, 歩留改善, 電気量削減, CO 2 削減, … 人工知能 Artificial Intelligence 結晶 Crystal 会社概要
  3. 2 4 4 4 6 6 6 6 7 7

    1 1 3 8 15 16 19 19 20 3 7 9 11 11 11 1 1 3 4 5 6 6 6 6 2019年12月 2020年12月 2021年12月 2022年12月 2023年12月 2024年12月 2025年2月 2025年6月 2025年9月 2025年12月 役員 ソリューション事業部 アプリケーション事業部 管理部 2024年9月 東洋経済:「すごいベンチャー100」 に選出 2025年3月 経済産業省:「J-Startup CENTRAL」 に選出 2025年5月 「Forbes 30 Under 30 Asia 2025」 に代表の髙石が選出 2025年9月 総額4.5億円の 資金調達 2025年6月 累計PJ数100件突破 2025年2月 社員数30名突破 2024年2月 総額2.7億円の 資金調達 2019年11月 起業 2020年10月PI教育サービス 寺子屋ローンチ 2023年5月 NEDOプロジェクト採択 「半導体プロセスメタファクトリー の基盤技術開発」 →Sony, GWJとの共同開発 2025年4月~組織変更
  4. プロセスインフォマティクス(PI)とは 熟練技術者 最適化アルゴリズム ② 最適条件 ① 機械学習 仮想世界 現実世界 無数の試行錯誤

    >>100万回 デジタルツイン 実験 数十~数百回 実験 評価測定 Simulation AI学習 最適化 最適解の 分析 Cost Quality and performance Target Dispersion Production speed ü 熟練者の経験に依存 ü 暗黙知化 コスト 品質や性能 ばらつき 製造スピード 製造工程 製造条件X ・被加工物/加工部材 ・加工条件 製造結果y ・測定値 ・評価結果 未知の結果を予測 望む結果を達成する 条件の提案 製造条件X ・被加工物/加工部材 ・加工条件 製造結果y ・測定値 ・評価結果 材料 流体 熱 材料 流体 熱 f(x) f(x) 最適な製造条件を高速に見つけ出し、開発期間を圧倒的に短縮する技術です
  5. 【プロジェクト事例】プロセス開発:AIを活用した最適条件の探索 対象プロセス 窒化ガリウム(GaN)の研削・研磨プロセス 目的 表面粗さの最小化 課題 プロセス:工程数が多く、加工コストが高い 技術:材料種類等の非連続な変数(カテゴリ変数)と連続変数が混在 リソース:多くの実験をする時間が無い 学習&探索

    条 件 提 ⽰ 結 果 取 得 1 2 3 4 5 targe t 表⾯粗さ 我々のアプローチ ① 加⼯条件から 加⼯品質を推論す ② AI モデルを使い、 次の実験条件 ③ 提案さ れた条件で実験 研削 ・回転数 ・速度 ・流量 ・砥粒種 etc. 説明変数:5 目的変数:1 研削 研磨 成果① 工程数低減(1工程削減) 成果② 開発プロセス効率化 従来 最適化後 ⼯程数3 ⼯程数4 最適値探索 19回の実験で目標値を大幅に 上回る加⼯条件を発見 教示用実験 従来: N5回以上の実験が必要 最適化後: わずか19回の実験で、目標値として定めた表面粗さを大幅に達成する加工条件を発見し、かつ4工程を3工程に削減する条件を発見した
  6. 成長戦略方針 事業開発と研究開発の両輪で技術開発を行い、全体最適化技術を社会実装し、 データ駆動型の製造業を実現する 19 事業開発 研究開発 実装 資金提供 補助金 資金調達

    技術 単一装置 前後工程展開 類似装置展開 ライン展開 他工場/他拠点展開 複数ライン展開 メタファクトリー 計算上で複数の製造工程間の”擦り合わせ” を実現する全体最適化技術
  7. 【取組】PIを広く製造業に普及させるためのプロダクト開発 PIを“民主化”し、あらゆる製造業でメタファクトリーを実現させる PI普及率 PI浸透度 石化製品 Origine 半導体 ガラス/電池 電子部品 自動車部品

    単発の最適化 大規模な最適化 多様な最適化 技術伝承 メタファクトリー (一気通貫/同期) プロダクトにより 時間軸を拡張 プロダクトにより 普及率を加速
  8. 研究開発 ▪データサイエンティスト (経験者) ▪CAEエンジニア 企画提案・実装 ▪データサイエンティスト (製造業経験者) ▪データサイエンティスト (経験者) ▪CAEエンジニア

    ▪生産技術 (オープンポジション) アプリ企画・開発 ▪ソフトウェアエンジニア ▪プロダクトマネージャー ▪生産技術 (オープンポジション) 顧客企業・共同研究先 技術連携 営業 営業 相互送客 アプリケーション事業部 ソリューション事業部 管理部 事業体制図 経理 総務 人事 法務
  9. アプリケーション事業部 PIに関するアプリケーションの開発 及び顧客へ企画・提案する部署。 顧客の製造課題をより汎用的な課題 に落とし込み、データ駆動型の製造 業を実現するアプリケーションを開 発する。アプリケーションの開発の ために、パートナー企業との連携も 行う。 ソリューション事業部

    PIに関するソリューションの開発及 び顧客へ企画・提案し、実行まで担 う部署。 製造ノウハウや物理現象の深い理解 をもとに顧客の真の課題を捉え、中 長期を見据えたPI実装への関係性を 築き、あらゆるモノづくりのプロセ スを最適化する。 管理部 アイクリスタルのコーポレート全般 を担う部署。 財務経理・人事労務・総務といった 会社を安定して運営する機能だけでな く、ルールのないスタートアップの中 で、人事制度設計やセキュリティ強化 を通じて、管理面から事業を成長させ る役割をもつ。 各部署の役割や業務内容
  10. アプリケーション事業部 ソリューション事業部 管理部 多種多様なデータやプロセスを 扱うため知的好奇心が刺激されます。 製造課題を直接解決する提案を出すこと ができ、お客様から感謝される仕事内容 であり、やりがいがあります。 学会発表などの技術の外部発信も積極的 に行います。

    当社はスタートアップの為、 社内のルールやマニュアルは未整備 です。 事例がない業務もたくさんあります ので、仕組み化やルールを作りあげ る楽しさがあります。 アプリケーションの企画・設計・開 発・運用までを一貫して担い、技術と アイデアで価値ある体験を創出するこ とができます。 アプリケーションの進化と事業拡大が 連動しており、成長していく過程に関 われることがやりがいです。 各部署のやりがい
  11. 製造現場の最前線で、日々の改善活動や工程設計に携わってきました。 変化の激しい環境下において従来のアプローチでの限界、 そして新たな技術やソリューションの必要性を感じる機会が増えました。 そんな時に出会ったのが、プロセスインフォマティクスです。 データ分析や機械学習を活用することで、これまで見えなかった製造プロセスの課題を明らかにし、 飛躍的な改善を実現できる可能性に惹かれ、この分野へのキャリアチェンジを決意しました。 前 職:大手自動車部品メーカー 職 種:生産技術

    経 歴:名古屋大学工学部化学生物学科 卒業 名古屋大学大学院結晶材料工学専攻 修了 現 職:執行役員 アプリケーション事業部長 ▪転職のきっかけ ▪業務内容 前職で培った生産技術の知識と、新たに習得したプロセスインフォマティクスのスキルを活かして、 営業や事業開発というかたちで、顧客の製造現場の課題解決に取り組んでいます。
  12. 大学時代は材料科学を専攻しており、その知識を活かしつつ、新たな技術領域である機械学習にも携わりたい と考えていたところ、その二つの分野が融合した環境を提供していることがわかり、自分がやりたかったこと と、これまで培ってきた経験や知識がマッチしていると確信したので、入社を決意しました。 機械学習については独学で学んでいる段階ではありましたが、アイクリスタルには「寺子屋」という教材を通 じて学習できる環境があり、実案件に取り組みながら着実にスキルアップすることができています。 前 職:機械メーカー 経 歴:福井大学工学部 卒業

    福井大学大学院工学研究科 修了 The University of Birmingham, MSc, Materials Science and Engineering 修了 現 職:データサイエンティスト ▪転職のきっかけ ▪業務内容 受託解析とPI顧問(コンサルティングサービス) 受託解析では、提供された製造データやプロセスデータを解析し、最適な工程条件を提案しています。 PI顧問では、プロセスインフォマティクスに詳しくない顧客に対して、データの活用方法についてのアドバイス を行っています。
  13. 名古屋大学 30名 代表取締役 高石 将輝 2019年3月 名古屋大学 工学部 卒業 2019年11月

    アイクリスタル株式会社 設立 取締役 就任 2021年3月 名古屋大学大学院 工学研究科を修了後、代表取締役に就任 名古屋大学 宇治原研究室にて SiCの結晶成長の研究開発にAIを応用し、 開発を加速させることを研究しており、 当該AI技術がSiCの結晶成長プロセスだけでなく、 広く製造業のプロセスに応用可能であると考え、 当該AI技術を応用したプロセスインフォマティクス(PI)の 事業化を⽬的に2019年11月にアイクリスタルを起業。
  14. 取締役 関 翔太 2017年4月 名古屋大学 工学部 マテリアル工学科 入学 2020年8月 アイクリスタル株式会社

    取締役 就任(現任) 2022年3月 名古屋大学 工学部 マテリアル工学科 卒業 2024年3月 名古屋大学大学院 工学研究科 物質プロセス工学専攻 前期博士課程 修了 2024年4月 名古屋大学大学院 工学研究科 物質プロセス工学専攻 博士後期課程 入学 取締役 牧野 隆広 名古屋大学卒業後、電通国際情報サー ビス、マイクロソフト、インスパイア を経て、2005年5月からエイチームに 関わり、2012年上場 エイチーム上場後に設立したミライプ ロジェクトの代表取締役 2019年11月にアイクリスタル株式会社 設立し代表取締役に就任 2021年3月 アイクリスタル株式会社 取締役(現任) 取締役 宇治原 徹 名古屋大学大学院 工学研究科 マテリアル理工学専攻 教授 産業技術総合研究所 中部センター GaN窒化物半導体先進デバイスオープ ンイノベーションラボラトリ ラボ長 株式会社U-MAP 取締役 2020年1月 アイクリスタル株式会社 取締役 (現任) 経営陣 若手×技術と経営のベテランによるチーム体制 取締役 丹羽 雅彦 1991年3月 東京大学 工学部物理工学科 卒業 1991年4月 日本電気株式会社 入社 1999年11月 アンダーセン・コンサル ティング (現アクセンチュア株式会社) 入社 2014年4月 デジタルコンサルティング本 部モビリティサービスグループ日本統括 就任 2020年3月 インダストリーX本部 テクノロジー部門 日本統括 就任 2025年6月 アクセンチュア株式会社 退職 2025年9月 アイクリスタル株式会社 取締役 (現任)
  15. 執行役員 服部 優希 2015年3月 名古屋大学大学院 工学研究科 結晶材料工学専攻 修了 2015年4月 株式会社デンソー

    (旧 アスモ株式会社) 生産技術開発・海外立ち上げ 2023年4月 アイクリスタル株式会社 2023年6月 同社 執行役員 就任(現任) 社外監査役 山中 英嗣 2011年3月 名古屋大学 経済学部 卒業 2011年4月 あずさ監査法人 (現 有限責任あずさ監査法人) 2022年1月 山中英嗣公認会計士事務所 開設(現任) 株式会社オールハーツ・ カンパニー社外監査役 就任 2022年4月 地域医療発展支援会 社取締役 就任(現任) 2023年3月 アイクリスタル株式会社 社外監査役 就任(現任) 2025年6月 学校法人 珪山学園 理事 就任(現任) 執行役員 石川 祥士 2017年12月 有限責任監査法人 トーマツ名古屋事務所 仮入所 2019年3月 名古屋大学 経済学部 卒業 2019年4月 有限責任監査法人 トーマツ名古屋事務所 正式入所 2023年7月 アイクリスタル株式会社 管理部長(現任) 2024年7月 同社 執行役員 就任(現 任) 取締役 丸山 太一郎 2003年3月 岐阜大学工学部 卒業 2003年10月 経済産業省 入省 2013年5月 中部近畿産業保安監督部 出向 2019年8月 名古屋大学 出向/学術研 究・産学官連携推進本部 特任准教授 2023年10月 株式会社X Futures設立 代表取締役(現任) 2023年10月 独立行政法人中小企業基盤 整備機構中部本部中小企業アドバイザー (現任) 2023年10月 一般社団法人未来創造幹事 (現任) 2023年10月 アイクリスタル株式会社 社外取締役(現任)
  16. 36 メンバーについて 大手自動車メーカー/半導体メーカー/ 装置メーカーなどのメーカー出身者多数 ・生産技術者 ・研究開発者 ・CAEエンジニア ・データサイエンティストなど 女性:5名 男性:31名

    博士(工学)・・6名 博士(理学)・・1名 MBA取得者・・2名 公認会計士・・1名 司法書士・・1名 など アイクリスタル株式会社の働き方とストーリー – Wantedly https://aixtal.com/company-culture/ 9名 21名 6名 アプリケーション事業部 ソリューション事業部 管理部 36名
  17. 37 メンバーについて(2026.2月時点) 平均年齢 38.6歳 メンバー数 36 名 ※正社員数 1 3

    3 2 0 2 11 5 2 1 4 1 20代 30代 40代 50代 60代 部署別年齢 アプリケーション事業部 ソリューション事業部 管理部 18 18 1 愛知県出身比率 愛知県出身 その他
  18. ? ? ? 入社初日から完全フルリモートですか 現在フルリモートで勤務している社員は、入社後約1か月間、会社の近く に住みながら業務に慣れていただいています。 この期間中は、業務のキャッチアップや他の社員とのコミュニケーション を⽬的としています。 なお、1か月間の住まいについては会社でご用意いたします。 情報共有で不利になる事はありませんか

    業務上のやり取りは議事メモやチャットなどで記録に残す文化があ るため、フルリモート勤務でも情報量に差が出ることはありません。 また、出社メインのメンバーも日によってリモート勤務をしており、 情報共有は基本的にオンライン前提で行われています。 他の社員の人との交流はありますか 社内イベント(周年祭や忘年会など)の際には、 名古屋へ出張し、社員同士の交流を行うことがあります。 また、お客様先へ出張する場合には、現地で合流し、 一緒に食事をすることもあります。 社内イベント(周年祭や忘年会 さらに、今後は東京にサテライトオフィスの開設を 予定しており、名古屋の社員が東京に集まる機会も 増えていく見込みです! フルリモートについて
  19. 各種手当 ▪業務手当:月30時間のみなし残業手当 ▪通勤手当:上限50,000 円 /月 ▪健康通勤手当:5,000 円 /月(徒歩および自転車通勤者) 社内制度 ▪給与改定:年2回(1月、7月)

    定期の役員⾯談により年2回給与査定を行います。 自分の成果や課題を発表して、次の⽬標を設定しています。 ▪フルリモート可 ▪服装自由 ▪リファラル採用紹介制度 ▪定期健康診断費用負担 ▪学会 年会費会社 負担(一部従業員のみ) ▪定年60歳/継続雇用制度 有(65歳まで) ▪転勤 無/宿泊を伴う出張 有
  20. 01 書類選考 ご提出いただいた応募書類をもとに、選考を行います。 02 step 03 step ⾯接 2回※状況に応じて3回になる場合もございます。 書類選考を通過された方に対して⾯接を行います。

    ⾯接は1次⾯接、2次⾯接(最終)がございます。 2次⾯接では直接会社にお越しいただいて⾯接を行います。 内定 選考プロセスを経て、採用が決定した方に 内定通知を送付いたします。 採用フロー カジュアル⾯談 アイクリスタルについてお話させていただきます。 ご応募前の疑問点や不安点などご質問にお答え致します。 ご希望の場合は、お気軽にお問合せ下さい。 https://aixtal.com/recruit-top/