会社説明資料2026下期

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1. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 0 JDSC 会社説明資料 株式会社JDSC 2026年度版
2. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 1 Agenda 代表メッセージ 会社概要 代表する事例 企業文化・働く環境 社員紹介
3. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 2 代表メッセージ 代表取締役COO 佐藤 飛鳥 日本は、産業競争力の低下や人口減少・労働力不足といった課題に直面しています。 JDSCは、こうした時代において「産業」を強くする変革の推進者でありたいと考えています。 特に、日本の中核産業である製造業・物流・インフラ（街・エネルギー）・公共の領域 において、「コア業務」の変革を実現し、業界全体へと広げていきたいと考えています。 そのためにJDSCは、次の3つの強みを大切にしています。 ① AI・データを中心とした先端テクノロジーへの深いリーチ ② 各産業のリーディングカンパニーとの共創 ③ ビジネス・データサイエンス・エンジニアリングによる「三位一体」の組織 私たちは、いわゆる「コンサルティング会社」なのでしょうか。答えは、Noです。 確かに、人月契約でのプロジェクトは企業変革を支援する重要な手段の一つです。 しかし私たちはそれにとどまらず、「ソリューション化」や「事業化」など様々なアプローチを 通じて、個社の変革を産業全体へとスケールさせていくことを目指しています。 産業をアップグレードし、日本をアップグレードする。 「UPGRADE JAPAN」に向けた挑戦に、共に取り組んでいける仲間と出会えることを楽 しみにしています。
4. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 3 Agenda 代表メッセージ 会社概要 代表する事例 企業文化・働く環境 社員紹介
5. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 4 社名の由来 AIを中心とした先端技術の実装/事業化に向け、パートナー企業との深い連携により、 日本の産業をUPGRADEする会社 Japan: 日本企業を/ 日本の産業を Data Science: AI/ データサイエンスで Consortium: 多くのパートナー企業と 連携して
6. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 5 JDSCの成⾧戦略 パートナー企業との共創強化を基盤とし、AI Solutionプロダクト化での拡張と、 新規事業開発による非連続の成⾧を展開し、スケーラブルな収益基盤を構築する 先端技術・ナレッジ 学術・テック・現場の 知見を融合した高度 な技術基盤 パートナー現場アクセス 大手パートナー企業との 共創、社会実装の 現場へのアクセス 三位一体 ビジネス・データ サイエンス・開発の Oneチーム体制 JDSCの 競争力の源泉 Layer 1: パートナー企業との共創 機能特化型 General AI — コーポレート/間接 領域を汎用AI Agentで変革 産業特化型 Industrial AI — 顧客Value Chainのコア領域にAIを組み込む 高度な 業務知見 × AI技術 強化 共創で見えた共通課題を Solutionとして型化し横展開 Layer 2: AX Solution化 拡張 パートナーNW × M&A/Allianceや Physical AIを活用し非連続の成⾧と 収益モデルの多様化を推進 Layer 3: 新規事業開発 飛躍 スケーラブルな収益基盤の構築 共創知見が Solution化の源泉 NW×技術が 新事業のシード 人材/ナレッジの還流
7. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 6 株式会社 JDSC (Japan Data Science Consortium) 会社名 東京都文京区小石川1-4-1 住友不動産後楽園ビル16階 所在地 加藤エルテス聡志 / 佐藤飛鳥 代表者 196名（2026年2月時点） 正社員数 主要株主 経営陣、ソフトバンク、AZ-COM丸和ホールディングス、SCSK、 ダイキン工業、中部電力ほか 2018/07 株式会社 日本データサイエンス研究所 設立 2018/11 東大の技術移転機関と連携するUTECより出資 2019/07 2019/11 東京大学 松尾 豊研究室の関係者が運営するVCファンド 「Deep30投資事業有限責任組合」から第三者割当増資 主な沿革 駿河台学園とトーハン等から増資 2020/10 2020/11 2021/12 東京証券取引所マザーズ上場 2022/10 株式会社ファイナンス・プロデュース 買収 2022/11 三井物産、常石造船と seawise（JV） 設立 2023/10 メールカスタマーセンター株式会社 買収 2024/05 SCSKとの戦略的な資本業務提携 シリーズBでダイキン工業や中部電力等から29億円を調達 社名を「株式会社JDSC」に変更 東証グロース:4418 [2021年 上場] ISO/IEC27001:2013 [2023年 取得] 女性活躍「えるぼし」 3つ星 [2024年 取得] 2025/05 ダイフクとの戦略的パートナーシップ締結 2025/05 AZ-COM丸和ホールディングスとの資本業務提携 2025/10 ソフトバンクとの戦略的な資本業務提携 設立から 3年半で 上場 JDSC 会社概要 2020 EY Innovative Startup [2020年] Technology Fast 50 [2022, 2024年,2025年] Gold Medal [2025] 多くの 大企業 と提携 大阪府大阪市北区梅田3-2-123 イノゲート大阪 9～10階 事業所
8. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 7 「大学の技術シーズ」と「産業が抱えるニーズ」の分断を解消し、実社会へのAI実装を 推進する 東京大学やテクノロジー企業との連携による価値創出の座組 修士課程・博士課程の学生 越塚 登（顧問） 東京大学大学院教授 田中 謙司（社外取締 役） 東京大学大学院教授 出資 （越塚・田中） 研究室に所属 (複数名) 就職・インターン (入社実績有) 共同特許 (3件) AIアルゴリズム提供 協業の青写真提案 業界課題の提供 委員を任命 知見を提供 研究、寄付、業界団体、ロビイングなどを通じた連携 立法 行政 東京大学 研究室 研究室 データ サイエンス 部門 産業トップ企業 （1社目） 産業全体 （2社目以降） AI SaaS提供 産業課題の解決 サービス利用 協調の座組に参画 テクノロジー企業 アライアンス 共同開発 先端技術・ナレッジ 現場アクセス 三位一体
9. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 8 資本提携やJV構築等を活用し、リーディングカンパニーとの「共創関係」を構築し、 業界内の主体者として新たな価値を構築する 各業界のリーディングカンパニーとの「Joint R&D」活動 • O&Mを含む空調ソリューションの拡充等を対象とした協業 • また、その基盤となるデジタルツインの開発を共同推進 • 海事領域の戦略パートナーとして、seawise社（3社JV）を設立 • AIにより船舶の生涯価値向上に貢献するプラットフォームを構築 • 物流・生産現場を変革するマテハンソリューション共同開発に向けた協業 • 現場人材のDX人材化、2050年に向けた先進技術の共同研究 • 最先端技術を活用した物流サービスの高付加価値に向けた協業 • 生産性・収益性改善のためのAI・データ活用、BCP物流サービスの強化、AZ- COMネットワークの強化に関して、共創 • ITシステムの開発・蓄積データ利活用におけるパートナーとして協業 • 共同のデータ活用ソリューションの開発や、データ活用人材の共同育成を推進 製造 エネルギー 海事 物流 IT 2020年 資本業務提携 2020年 資本業務提携 2022年 合弁会社設立 2025年 戦略パートナーシップ 締結 2025年 資本業務提携 2025年 資本業務提携 • 電力データの利活用について協業 • 一例として、フレイル検知AIの事業化を共同推進 （2024年に日本オープンイノベーション大賞を受賞） • 企業ごとにカスタマイズされた最先端の顧客向けAIエージェントの開発と社会実装を、 中⾧期AI戦略パートナーとして共同推進 AI 2025年 資本業務提携 先端技術・ナレッジ 現場アクセス 三位一体
10. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 9 取引先企業の拡大 Joint R&Dによる 技術/ソリューションアセット Joint R&Dでの技術/ソリューションアセットを武器に、各業界のクライアントを拡大 製造 流通/ 小売 学術 研究 建設/ 不動産 医療/ 福祉 公務 情報通信 運輸/ 郵便 金融/ 保険 電力・ ガス・水道 その他 国内 産業別 GDP* 内閣府「2022年 経済社会総合研究所 国内経済計算（GDP）」 イオントップバリュ
11. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 10 Biz-Dev-DSの三位一体の連携と業界の専門性を掛け合わせ、ビジネス課題に即した問題 設計・業務実装の推進が可能 JDSCの特⾧:「三位一体」体制での共創推進 Business Development Data Science Engineering データ活用による インパクト創出に 必須となる3つの要素 顧客企業 産業全体 JDSCの特徴である三位一体のチーム体制 各機能が分断せず、三位一体でサービスを提供 データ領域の技術力 各業界の知見 システム/プロダクト開発力 定量インパクトの創出 産業共通課題の解決 社会実装 （大規模） 数あるビジネス上の課題 現実社会 数理の世界 検証 （小規模） AI・データサイエンス 課題の抽出・明確化 AIモデル構築 AIモデルが 動くシステム システムを 利用した業務 システム開発 業務適用 Business Development Data Science Development Business Development BIZ-DS DS-DS DEV-DS BIZ-DEV-DS三位一体の連携 先端技術・ナレッジ 現場アクセス 三位一体
12. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 11 2025年10月にソフトバンクとの資本業務提携し、AIエージェント開発・導入で連携 （ソフトバンクはOpenAIと提携し、「クリスタル・インテリジェンス」を開発） AIエージェント開発に関するソフトバンクとの提携
13. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 12 Agenda 代表メッセージ 会社概要 代表する事例 企業文化・働く環境 社員紹介
14. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 13 物流や生産現場の変革を通じて、産業全体の革新に挑戦 事例:ダイフク様 目指す姿 物流や生産現場の 変革を通じた 産業全体の 革新・UPGRADE 全社横断プロジェクト 先端技術戦略 立案・推進 AI開発・推進 人材育成 革新的な マテハンシステムの 開発に向けた協働 ② 全社共通課題の 解決に向けた各事業 部共通の要素技術・ アルゴリズム開発 ③ 先端技術戦略の 立案・推進および 実現手段の進化 ④ データ活用人材育成 プログラム 「D-Adapt」の 推進と更なる進化 ① 成果を創出する具体的な取り組み DXを推進するための ケイパビリティを備えた人 材の育成・強化 オープンイノベーションなど も活用した革新的な新技 術の開発・実装 スマートファクトリー、サステ ナブルマニュファクチャリング などの実現を支えるソ リューション提供（デジタル ツイン、ロボティクス、AIな ど）
15. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 14 戦略的パートナーシップ 物流DXプラットフォームの構築を通じた 業務のデジタル化  物流量や配送ルートのAI解析、輸配送業 務の効率化を実現（輸配送事業）  次世代物流サービスの担い手となるデジタ ル人財の育成（組織強化） BCP物流事業におけるデジタル活用 及びシステム構築  防災・災害時の取引先や自治体との協力 体制を支える、システムの最適化（BCP物 流事業） 物流ニーズの早期発見 /新規事業化  パートナー企業の経営改善を支援（AZ- COMネットワーク）  人手不足など社会課題の解決に貢献する、 最先端技術を活用した新サービス（新規 事業） ①AZ-COM丸和グループの 生産性/収益性改善 ②BCP物流の効率化・最適化 ③AZ-COMネットワーク加盟事業者の 売上向上 AZ-COM丸和グループの物流プラットフォームシステムの構築を支援 事例:AZ-COM丸和グループ • 東大発のAIテックカンパニー • DX・データ活用・AIに関する豊富な知見 • コンソーシアム型での業界課題解決力 • “お客様第一義” のサービス活動を展開 • 物流事業者との豊富なネットワーク • 環境変化に強い物流基盤の構築力
16. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 15 JDSCの需要予測/物流平準化アルゴリズムをキリンビバレッジ様等へ提供 事例:キリンビバレッジ/アサヒ飲料他 メーカー 卸 小売 MOVO PSI （PSI情報交換サービス） 発注 輸配送 PSI情報 PSI情報 PSI情報 発注 輸配送 P:生産計画 S:販売計画 I: 在庫 MOVO PSIで出来ること 企業間での改善対話の促進 による新たな改革機会の創出 業界をまたいだ情報交換が可能に。 共同輸配送やBCP対応など社会課 題に貢献 在庫・荷役の適正化 無駄な在庫＝無駄な配送を減らす ことで、荷役作業を効率化しつつ キャッシュフローを改善 発注・配送の平準化による トラック稼働台数の抑制 AIを活用し、輸送コストを抑制する 最適な納品タイミングや発注数を自 動計算 臨時便削減・積載率向上に貢献
17. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 16 全社的なAX構想やロードマップ策定の戦略的領域から、より現場でのニーズ・課題に対応 する具体的な開発案件など、フルレンジでの支援を展開中 事例:AXプロジェクト 食品 • AIエージェント適用可能領域の特定と、適用による効果検証 • 特定された適用領域から、具体的な開発・実装/BPRプランの策定 不動産 • AXカンパニーに向けたビジョン策定 • ビジョン実現に向けたロードマップ/投資計画の策定 素材 • 社内技術者の持つ技術的な知識ベースと営業の持つ顧客情報/ニーズ情報を統合 した、提案型営業の自動生成 電力 • 社内でのAI活用ニーズ/シーンの理解をベースとした、AXグランドデザイン策定 • 顧客接点における問い合わせAIを介した顧客ニーズ/営業連携プロセスの構築 自動車OEM/ 自動車部品 • 設計プロセスでの、熟練エンジニアの経験・知識ベースを学習し、若手エンジニ アの設計サポートを行うAIエージェント構築 海事 • 船舶運航管理上で生じる様々な課題を、社内に蓄積された知識ベースを検索・要 約・回答・メール作成等を実現するAI開発 …
18. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 17 Agenda 代表メッセージ 会社概要 代表する事例 企業文化・働く環境 社員紹介
19. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 18 企業文化・働く環境 Japan Data Science Consortium 産業全体の生産性課題の解決を目的とし、AIを核とした産業協調を実現する Vision AIでデータの真価を解き放ち 産業の常識を塗り替える AIs that Drive Industry Transformation Mission UPGRADE JAPAN 日本をアップグレードする
20. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 19 Upgrade JDSC 私たちが大切にする4つの価値観 企業文化・働く環境 Core Value Success Driver 非連続 Disrupt 非線形 Scale Up x Out 協調 Collaborate 専門性を高め、組織に還元する 組織と人をアップグレードする 理想を描き、至る道を描く 早く、速く、多く動く 仕組化する 拡大・横展開する 互いの強みを引き出し、成果を最大化する プロジェクトや所属を越えて活動する
21. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 20 JDSCのCore Valueを実現するための行動指針（Norm） 企業文化・働く環境 Norm Speak Up SOPHOP (Soft on People Hard on Point) 「相手の意見が違っていると思ったら、あるいはここで自分の 意見を言うべきと考えたら、相手が上司でもあるいは年齢・ 年次が上でも、根本の前提を覆すことになっても、あえて発 言する義務」 意見がある時に発言することは「権利」ではなく て「義務」であるという規範  Soft on People:伝え方は丁寧に優しく  Hard on Point:伝える内容は的確に包み隠さず 的確に問題を指摘はするが、相手が受け入れやすい伝え 方をすることで、組織成⾧とより円滑なコミュニケーションを 両立させるための規範
22. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 21 最適な環境で、最高の結果をだせるように。 企業文化・働く環境 個々の働きやすさに沿った環境をつくることを重視し、スキル向上や学習機会の提供など、成⾧を促す環境も充実 させています。 働きやすさを促進する リモートワーク フレックスタイム制 近距離手当 カフェテリアプラン制度 原則10:30～16:30をコアタイム 社員一人ひとりが柔軟に働きやすい 時間を選択 会社から15分圏内に住めば 25,000円/月の補助 健康維持や育児・介護サービスのライフ サポート、リスキリング等様々な福利厚生 メニュー群の中から、年間36,000円相当 のサービス・商品等の選択が可能 柔軟にスケジュールや 働く場所の相談が しやすい環境 スキルを磨く 書籍購入制度 セミナー受講費用補助 資格取得費用補助 金額制限なし 業務関連のセミナー参加費を 全額補助 金額制限なし 業務関連の資格費用を 全額補助 金額制限なし 業務関連の書籍を 購入申請できる その他 技術知見を用いた対外発表や Competition参画推奨制度 AWS/GCP利用補助
23. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 22 最適な環境で、最高の結果をだせるように。 企業文化・働く環境 コミュニケーションを円滑に。そして、一人ひとりの人生を大切にするために コミュニケーション創造 フライデーナイトやファミリーデイなどイベント 部活動支援制度 入社希望の方や内定者と社員が懇親するイベントや、 勉強会、ご家族も参加可能なイベントなど盛りだくさん。 参加者募集中です! ライフプランに寄り添う 1. 産休・育休制度 2. 復帰お祝い金支給 3. 結婚お祝い金支給 4. 出産お祝い金支給 5. ベビーシッター制度 6. 大学院就学サポート 7. 入社時有給休暇付与 ワイン部や日本酒部、ボドゲ、クッキング部など 回数無制限 一人当たり1回1500円の部活動費用補助 子育てチャンネルが Slackに存在する Googleカレンダーに 料理当番ブロックが されてる 様々なライフプランに寄り添う制度に加え、 日常から、子育てや体調など相談しやすい環境
24. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 23 プライベートの充実を、業務の生産性につなげていく 企業文化・働く環境 有給休暇取得率 ※1 75.8％ 育児休暇取得率 ※2 80％ 全社平均残業時間 ※3 22.6時間 ※1 算定期間中に在籍していた正社員を対象に「算定期間中の有給休暇取得日数/算定期間中の有給休暇付与日数×100」で計算 ※2 育休対象社員のうち実際に育休を取得した人数から算出 ※3 管理監督者を除く正社員を対象に該当期間の各月の残業時間の平均を取った値 • 入社時より一律3日の付与、入社3か月経過後、入社月に応じて追加付与 • 『有給休暇取得推奨制度』という年間の有給休暇の4分の3にあたる有給休暇 日数（小数点切り捨て）を3月末までに取れば、有給休暇が2日追加付与 • チーム毎に有給取得推奨日を設定し、取得率の向上を目指しています。 • 対象として、出産予定・産後の女性従業員に加え、育児のために休業する ことを希望する従業員で、1歳に満たない子と同居し、養育する者（男性社員含む） • 出産・育児と業務の両立に対する理解と協力が広まることで100％を達成しました。 算出対象年月:2024/7～2025/6 算出対象年月:2024/7～2025/6 算出対象年月:2024/7～2026/3
25. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 24 Agenda 代表メッセージ 会社概要 代表する事例 企業文化・働く環境 社員紹介
26. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 25 社員紹介 大学卒業後、大手コンサルティングファー ム2社において、M&A戦略策定やグルー プガバナンス改革、新規事業立案、業務 改革・ERP導入など幅広いコンサルティン グ経験を経て、JDSCに参画。 現在は不動産業界におけるスマートビル ディングDXやロボティクスの活用、AIエー ジェント化支援に取り組み、都市運営の 効率化と新たな価値創出に奔走 東京大学大学院経済学研究科 修士課 程修了 数理モデルを研究。修了後は金融機関に てクオンツとしての市場データ分析・運用モ デル開発を経て、現職。 JDSCでは、製造業を中心に設計・調達 領域におけるAI活用を専門とし、機械学 習のモデル構築を担う。 また、フィジカルAIでのロボット基盤モデル 開発やデジタルツインを用いた現実世界の 実装に関し、ビジネス開発も含めて推進 Yale大学大学院修了（Ph.D. 経済 学）。特に自然言語処理を取り入れた 計量分析を研究。修了後、データコンサ ルタントとしてデータ分析・AI開発プロジェ クトに従事し、現職。 JDSCでは製造業を中心に、機械学習・ システム開発、業務改革支援に従事。プ ロジェクトでは分析業務に閉じず、データ ベース構築やシステム管理など、分析アル ゴリズムが現実に価値を生み出すための 仕組みの構想・実装にて貢献 森 浩太 データサイエンティスト 鈴木 徳馬 データサイエンティスト 平野 樹 ビジネスコンサルタント
27. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 26 社員紹介 大学卒業後、大手複写機メーカー、専門 コンサルティング会社、大手コンサル会社を 経て現職。 自動車業界向けのCAE活用やMBDに 関連したコンサルティングの経験を生かして、 製造業のエンジニアリングチェーンにおける 業務改善を専門とし、現在はAIを活用し た設計評価やシミュレーションの高度化に 取り組む 早稲田大学卒業後、ソフトバンク株式会 社での法人営業を経て現職。 在職中に東京大学大学院修士課程に 進学し、実務と両立のうえ修了。 入社では、ソーラーシェアリングや一次産 業DXなどエネルギー関連プロジェクトを推 進。 また、業務と並行して東京大学大学院 に入学し、研究と実務を両立 東京大学卒業後、東京海上日動火災 保険にて、マーケット創造・営業戦略企 画に従事。その後、アクセンチュア株式会 社を経て、JDSCに参画。 JDSCでは、AIエージェントの社会実装や、 レガシーシステムの社会課題を解決する JVの立ち上げ、データ分析による健康経 営推進などに従事 大林 一貴 ビジネスコンサルタント 板橋 珠恵 ビジネスコンサルタント 佐々木 雄飛 ビジネスコンサルタント
28. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 27 本ファイルの内容の一部、または全部を無断で転用・転載することを禁じます。