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1. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 1 会社紹介 株式会社 JDSC 2024年
2. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 2 目次 1. ミッション & ビジョン 2. 特徴・強み 3. 事業 4. ヒト・組織 1 2 3 4
3. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 3 CEOメッセージ JDSCは「Upgrade Japan」を使命とする会社 JDSCは日本社会を今の時代にあわせてアップグレードすることを使命としています。 日本がデータ時代に取り残されつつあると危機感を抱いているためです。日本の産業の 生産性を、「データ時代」に当然の水準まで引き上げる必要があります 日本社会は大きな転換点に置かれている 国際的な企業競争環境に目を向ければ、これまで以上にデジタル化、グローバル化、 金融経済化の変化が加速し、そしてこれらの変化以上の速度で、Postコロナ時代の ニューノーマルへの変化が進んでいます。国内の経済停滞が続く中、かつての日本企業 が謳歌した成功モデルの転換なくしては、国際競争を勝ち抜くどころか、生き残ることすら 難しい時代です 日本の課題を企業から考える 本来政府が扱ってきた産業課題というトピックについて、私たちはあくまで民間の企業とい う立場から課題解決ができるのではないかと思っています。SDGs的な観点からの解決 策と同時に、クライアントのビジネスとしても直接的に利益になるポイントを見つけることが、 私たちの課題・チャレンジです。産業構造から考えることで、青臭い理想だけのSDGsで なく、ビジネスインパクトを伴った、持続性あるSDGsビジネスを実現できると考えています JDSCは「コンソーシアム」を通じて産業変革をリードする 私たちはアカデミアの最先端の知も取り入れることで、従来にはない高度な解決策を 提供します。また、共通目標を掲げ、そこに向けて既存の競争関係を超えて協調する ことで、企業、消費者、働き手、売り手やサプライヤー、コミュニティそして投資家全てが win-win関係を築けるよう、社会性と収益性の両立に挑戦します 代表取締役CEO 加藤エルテス聡志
4. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 4 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 JDSCの社名の由来
5. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 5 Mission/Vision/Value Mission 日本をアップグレードする UPGRADE JAPAN 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 Value 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 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
6. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 6 目次 1. ミッション & ビジョン 2. 特徴・強み 3. 事業 4. ヒト・組織 1 2 3 4
7. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 7 会社概要 会社名 所在地 設立 資本金 代表者 従業員数 事業内容 株式会社JDSC (Japan Data Science Consortium Co. Ltd.) 東京都文京区小石川1-4-1 住友不動産後楽園ビル16階 191百万円 代表取締役 加藤エルテス聡志 107名 (正社員のみ) 2013年 一般社団法人日本データサイエンス研究所 2018年 株式会社日本データサイエンス研究所 2020年 株式会社JDSC (社名変更) • 機械学習等を活用したアルゴリズムモジュールの開発 とライセンス提供事業 • ITシステムの開発と運用事業 • データサイエンスに関する顧問・コンサルティング事業 東証グロース：4418 [2021年 上場] Pマーク：17004061 [2021年 取得] 日本経済団体連合会員 [2021年 取得] ISO/IEC27001:2013 [2023年 取得] 女性活躍「えるぼし」 3つ星 [2024年 取得]
8. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 8 7月 株式会社 日本データサイエンス 研究所 設立 11月 UTECより第三者割当増資 を実施 7月 学校法人駿河台学園と 株式会社トーハン等から 第三者割当増資を実施 11月 東京大学 松尾豊研究室関係者 が中心となって運営する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実施 10月 シリーズBラウンドで約29億円を調達 11月 社名を「株式会社JDSC」に変更 3月 フレイル検知の実証実験 の成果報告会を実施 (AIと電力データで フレイル検知が可能に） 2018 2019 2020 3月 世界初「AI活用による 不在配送問題の解消」の フィールド実証実験の結果を発表 2021 12月 東京証券取引所マザーズ上場 10月 株式会社ファイナンス・ プロデュースを連結子会社化 11月 三井物産他と seawise株式会社を設立 2022 主な沿革：JDSCは創業7期目の会社 短期間でマザーズ上場やM&Aを経験 2023 10月 メールカスタマーセンター 株式会社 買収
9. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 9 課題解決仮説をもとに 実現可能性を検証（PoC） PoC期 企業の研究開発予算から 収益を得られるが、 PoCでの終了が多く継続性 が低い 民間企業 技術に強みのある AI企業 市場規模 および 収益性 大学や研究機関 学術研究期 AIや機械学習の 先端領域を研究 税金や寄付に依拠し、 ベンチャーの収益化は容易でない 主導する プレーヤー 取り組み 社会実装期 ビジネスインパクト創出と 未解決の社会課題解決を実現 技術と「ビジネス」 に長けたAI企業 事業規模と収益性 の向上を図る 民間企業 AIのポテンシャル：AIは学術研究フェーズから実社会でのインパクト 創出フェーズへ移行
10. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 10 あらゆる産業のリーディングカンパニーとの共同研究開発を起点とし、業界へ展開することによって SDGsテーマにも密接に紐づく産業全体の課題解決を追求する 各産業の リーディングカンパニー 産業全体への浸透 ヘルスケア 製造 エネルギー 物流 小売 ・・・・・・ Data Science AI開発 Engineering AI実装 Business 解決・執行 三位一体のチーム 目指すべき姿: AIによる産業全体の課題解決を通じてUPGRADE JAPANを目指す
11. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 11 アライアンス、 セールス組織化 マーケティング、 横展開 ソリューション 開発 ① Joint R&D 大企業との共同研究プロジェクト(Joint R&D)を通じ、 ソリューション化・横展開スキームの構築を経て、産業全体へ展開 1st クライア ント 他クライア ント 大企業 中堅企業 JDSCの考える「BizDev」の範囲
12. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 12 各業界のリーディングカンパニーとの共創 業界(抜粋) 主要クライア ント 主要テー マ 新規事業 アイディエー ション 業務改革 個別DXテーマ 推進 DXロードマップ 作成 DX組織立ち上げ / 人材育成 エレクトロニクス / ハイテク ※1 ライフサイエンス 消費財・サービス 自動車・産業機械 流通・小売 イオントップバ リュ 株式会社 運輸・貨物 建設・不動産 金 融 電力・ガス・水道 株式会社 JERA ✕
13. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 13 1. 人数はいずれも2021年7月末時点 トップレベルのビジネス×技術人材を有することで、PoCに留まら ず実際の利益インパクトにつなげる プロファーム出身者 （15名/27%） 大手事業会社の出身者 （51名/91%） 理系の博士・修士 （20名/33%） Kaggleメダリスト （9名/16%）
14. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 14 パートナー 企業 越塚 登 東京大学大学院 情報学環 教授 田中 謙司 東京大学大学院 工学系研究科 教授 修士課程・博士課程の学生 出資(株主) ※3名とも 社外取締役 に就任 ※田中氏のみ 研究室に所属 (複数名) 論文化機会・ データの提供 就職・インターン (入社実績有) 共同で特許取得 (3件) 技術シーズ・ アルゴリズム・ ソリューション提供 産業変化ビジョン の示唆 業界課題・ データの提供 (学術研究・横展 開可能な契約） 共同R&D 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 データ サイエンス 部門 研究室 研究室 東京大学とも連携して、最先端の技術知見を獲得
15. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 15 立ち上げ期 (0→1) 構想実現期 (1→10) 安定成長期 (10→100) • (足元の売上確保) • キー顧客/コア人材の獲得 • ビジネスモデルの確立 • 業界内スタンダードが 構築され自然とユーザーが 増える • 成功モデルを他業界に 随時展開 • ビジネスモデルの磨き込み • 人員基盤／組織基盤の 強化 • 業界全体を巻き込む 仕組みづくり／仕掛け 事業規模 時間 JDSCの 現状フェーズ 事業の現状：「第二の創業期」でビジネスモデルを磨込んでいく段階
16. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 16 「ゼロサムゲーム」の中で No.1獲得のための支援 社会課題解決／ 産業協調による富の総和の拡大 クライアントのために徹夜する 「社会性と経済性の両立」の為 変革のドライバを見極める 自社の規模の拡大が過ぎ 「変革屋」から「業務代行屋」へ 変革の価値にこだわり 濃い変革をやり続けたい 「狭い領域の専門家集団」による 「ウォーターフォール型検討」 Biz・DS・Devが連携して 課題設定から実施 狭い領域の専門家 「企業に対する三位一体の変革能力」 ＋「自社のBizDev能力」 コンサル会社 (例) JDSCの特徴 提供する 価値 動き方 得られる もの コンサル会社と比較した、 JDSCの特異性
17. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 17 目次 1. ミッション & ビジョン 2. 特徴・強み 3. 事業 4. ヒト・組織 1 2 3 4
18. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 18 ビジネスモデルは、コンサルからAI SaaSへ、そしてよりTAM1サイズの 大きい業態へと転換していく3階層モデル (3Layer) 1. Total Addressable Market 2. ソリューション単体のシステム利用料ではなく、別の収益モデルを2階建てしていくビジネスモデルを志向 例 : DIを使った需要予測のBPO「業」、HIを使った保険「業」、RIを使ったDI配送「業」、Wodom！を使う人の派遣「業」 Layer1：コンサル・SI AI×Joint R&Dフェーズ Layer3： 事業カンパニー AI×事業運営 フェーズ Layer2：AI ソリューション AI×産業横展開フェーズ シナジー シナジー 第1の創業 Layer1 : プロフェッショナルサービス • 労働集約的なコンサルや受託開発（SI）を武器に、 Joint R&DによるAIソリューション創出を多数の産業 で再現性高く成功させる 第2の創業 Layer2 : AIソリューション • 創出したソリューションを産業全体に横展開し、産業課題 （SDGs）を解決する 第3の創業 Layer3: 事業 • ソリューションを差別化要素の1つとし、◦◦業を運営する 2 • 出資や買収を活用し、AIで差別化した競争力の高い事業を 自社グループで多数保有する
19. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 19 注力業界/機能毎に、テーマが形作られてきている 「増加」と併行して「磨き込み」をしていく段階 Layer1： プロフェッショナル サービス Layer2： AIソリューション Layer3： 事業 ヘルスケア エネルギー ものづくり 物流/SCM デジタルバイオ マーカー開発 太陽光 発電予測 ソーラー シェアリング 技術者知見の 形式知化 倉庫業務の 業務効率改善 VC横断での 最適化PF構築 マーケティング 顧客反応の 可視化 (フレイル検知) (海事DX) フレイル検知活用 新規サービス創出 サービス化支援
20. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 20 フレイル検知技術の概要 事業化の取組み 電力データのみを用いて、対象高齢者がフレイル※1 であるかどうかを予測 • 産官学連携の体制で、三重県東員町にて 24世帯を対象に実証実験 • JDSCはプロジェクト全体マネジメント、 ソリューション設計／開発を実施 ※1 健康な状態と要介護状態の中間状態であり、適切な治療や予防で要介護に進まずにすむ可能性がある 電力データのみで、他センサーと 同等の高い精度での判定に成功 取り組みを加速させるため、 フレイル対策コンソーシアムを設立 フレイル検知AI アラート 電力 データ 気づき 働きかけ 自治体 高齢者宅 スマートメーター 子世帯 ケア マネージャー 東京大学・三重県連携 AIと電力データを用いたフレイル検知実証 フレイル検知の事業化
21. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 21 アライアンス、 セールス組織化 マーケティング、横展開 「フレイル対策コンソーシアム」を立 ち上げし、運営を担当。 世の中に浸透する手段として、 地銀向けの見守りサービス構築支 援を1つの型に選定 ソリューション開発 フレイル検知技術の特許取得、 API構築 ① Joint R&D 中部電力様/ネコリコ様の新規事 業戦略支援の一環で、フレイル検 知を事業化。 複数の実証実験を支援 1st クライアント 他クライアント 中堅企業 大企業 フレイル検知の事業化：中部電力様の支援から、フレイル検知技術 開発・コンソーシアム組成を通じた社会実装に挑戦中
22. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 22 コンサルファーム出身で入社から約1年半のJDSC社員が代表取締役を務めるseawise社が目指す のは、“船舶の生涯価値向上”。海事クラスタのバリューチェーンをデータで貫く • データの力を用いて、業界全体で賢く（wiseに）なる試み ‒ 優れた船をつくる、上手に船を動かす、より行き届いた状態で船を維持する、… さまざまユースケースに対して、業界全体でデータの集合知をつくり → 還元する • 船、船を通じた市場とのかかわり方をUPGRADEし、新しい価値観、新しい時代に備える • その結果として、船舶の生涯価値向上を目指す メーカー 船主 傭船者 荷主 性能の 良い船 状況に適 したメンテ ナンス Off Hire ﾘｽｸ低減 価値の 維持向 上 資源効 率の良い 運航 運賃への 付加価 値 環境への 配慮 物流網の 高度化 • データのボリュームと、解釈の確からしさが武器 • アプリ提供を通じて各事業の課題解決に寄り添う • オープンプラットフォーム＝誰にでも手を貸す 海事クラスタ Value Chain 海事DX (seawise)
23. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 23 アライアンス、 セールス組織化 seawise社としての営業組織 (特に三井物産連携)を明確化 マーケティング、横展開 三井物産も含めたJVである seawise社を立ち上げ ソリューション開発 某造船会社を対象として、ソリュー ション開発。 個社向けの要件と一般要件を分け ながら開発 ① Joint R&D 某造船会社を1stクライアントとして、 AI活用によるメンテナンス業務の効 率改善を実施。 また、これを「業界内PF化」する事 に対する事業性も評価 1st クライアント 他クライアント 中堅企業 大企業 海事DX： seawise社の立ち上げに際しても、まずは某造船会社と ソリューションの型を作りながら拡大
24. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 24 目次 1. ミッション & ビジョン 2. 特徴・強み 3. 事業 4. ヒト・組織 1 2 3 4
25. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 25 JDSC Norm(行動規範)と組織特徴 Speak Up SOPHOP (Soft on People Hard on Point) Radical Openness 経営会議の内容(一部を除く)を全社員が見れるようなっていたり、 退職関係のアナウンスは退職決定次第のアナウンス、組織改善アン ケート結果の全社共有、ヒヤリハット等のミスも全社共有等、 様々なことをオープンにしてより早い意思決定、全社最適を実現 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 「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 Norm 組織特徴
26. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 26 働きやすさ 有給休暇取得率※1 (2023年7月～2024年6月実績) 育児休暇取得率※2 (2023年7月～2024年6月実績) 全社平均残業時間※3 (2023年7月～2024年6月実績) 78.5％ 83.4％ 21.4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 ※4 JDSCは、2025年6月期（2024年7月から2025年6月までの会計時間）に、 対前年度比で給与総額を1.5%以上増加させることを表明しています
27. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 27 社員紹介 DXS事業部 事業部長 吉井 勇人 DXS事業部 VPoDS 中橋 良信 DXS事業部 VPoE 宮川 大輔 京都大学卒業後、アクセンチュアに入社。 2020年3月にJDSCに参画し、電力データ を用いた新サービスの立ち上げ・新事業の開 発に従事。Google Cloud Professional Data Engineer取得。2022年、当社執 行役員DXソリューション事業部長に就任。 2023年1月、三重県東員町CIO補佐官。 同2月、東京大学大学院 工学系研究科 技術戦略専攻 特別技術研究員。 同4月、JDSC取締役就任。 帯広畜産大学にて博士後期課程修了後、 データサイエンティストとして統計モデル・機 械学習を用いた業務課題の解決に従事。 保険・製造・ヘルスケアなどの領域で多数の プロジェクトを担当。 フレイル事業に魅力を感じ2022年7月より 現職。2023年5月よりデータサイエンス チームリード。 東京大学大学院（修士）修了。 Google Japanにソフトウェアエンジニアとし てジョイン。日本初のAndroidスマートフォ ン開発プロジェクトに参加後、Google US 本社にてAndroid開発に継続して従事。 帰国後、ソフトウェア運用開発を行うベン チャーへ取締役として参画。 株式会社PKSHAにてソフトウェアエンジニ アおよびエンジニアリングマネージャとして複 数のAI系プロジェクトに従事。 2021年より、JDSCに参画。
28. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 28 DXS事業部 ディレクター 南 友莉恵 DXS事業部 マネージャー 田口 裕之 DXS事業部 ソフトウェアエンジニア 栗林 大樹 社員紹介 東京大学法学部卒業後、ドリームインキュ ベータにて日系大企業の新規事業戦略立 案を中心にコンサルティングに従事。 個別化医療や再生医療などの最先端技術 のビジネス化検討や、臨床検査受託事業の 東南アジア展開戦略検討などヘルスケア／ メディカル領域の案件を多く担当。 FinTechベンチャーを経て、一期目のJDSC に入社。AIソリューションの事業企画から開 発、導入をリード。Google Cloud Professional Data Engineer取得。 2020年3月、2022年6月と二度の出産を 経て復職。 大学院では遺伝子に関わるタンパク質の生 命現象の解明を生物物理学的手法で取 り組み、博士（理学）を取得。 その後デロイトトーマツコンサルティング合同 会社へ入社後、RPA、OCRを活用した業 務改革支援を構想策定から実行まで支援。 人事機能戦略チームへ移籍後、人事機 能改革の構想策定、人事プラットフォーム の導入支援といったコンサルティングを経験。 研究機関の経済波及効果調査など科学 技術系のアドバイザリーも多数従事。 2023年からJDSCへ参画。 北海道情報専門学校卒業後、組み込み ソフトウェア開発の会社でSoC（System on a Chip）向けのファームウェア開発を 行う。リアルタイムスケジューリングやソフト ウェアの形式検証に興味を持ち、在職中に 北陸先端科学技術大学院大学で情報科 学の修士号を取得。 その後、テーマパーク向けの音声会話ロボッ トの開発、チャットボット、ドキュメント検索 等のクラウドアプリケーション開発を経験し WEBアプリケーションエンジニアへの転身を 経て、JDSCに入社。
29. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 29 社員紹介 DXS事業部 シニアコンサルタント 板橋 珠恵 DXS事業部 プロジェクトマネージャー 須笠原 美穂 DXS事業部 データサイエンティスト 鈴木 徳馬 早稲田大学卒業後、ソフトバンク株式会社 で法人向けコンサルティング営業に約5年間 従事し、2022年3月にJDSCに参画。 JDSCではエネルギーソリューショングループの コンサルタントとして、東急不動産株式会社 など12社共同で実施する営農型太陽光発 電の実証実験でのデータ活用や、仙台空港 での太陽光パネルの正反射光シミュレーショ ンに従事。 1997年にプログラマーとしてのキャリアを開 始。2000年テックファーム株式会社に入 社。会社としてimode立上げの中核を担う 中、関連事業のシステム開発に従事。 フリーランスを経て、2009年株式会社スピ リテックの設立メンバーとして参画、取締役 に就任。ITコンサルや、営業支援など業務 アプリを中心に、データ基盤構築、サービス の立ち上げ支援など様々なシステム開発に 従事。SI業務の中でデータ領域に大きな 可能性を感じ、2023年にJDSCに参画。 東京大学大学院経済学研究科修士課 程修了。金融機関にて自然言語処理を 活用したニュースデータの研究、機械学習 モデルに基づく投資戦略構築、新規事業 開発に従事。 JDSC参画後は製造業領域を中心にプロ ジェクトリーダーとして、機械学習モデル構 築や人材育成など幅広いプロジェクトを推 進。
30. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 30 評価制度（全体像） ジョブグレード ※評価は年2回 等 級 等 級 決 定 要 因 個人業績 360°評価 (参考程度) コンピテンシー Upgrade JDSC 非連続 非線形 協調 コ ン ピ 要 因
31. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 31 評価制度 (コンピテンシー) Upgrade JDSC 非連続 非線形 顧客と組織の理想を掲げて至る道を描き、早く・速く・多く行動を起こし、 成果が出るまでやり遂げることができたか 専門性を高め、顧客と組織に還元することでアップグレードを促進できたか 協調 所属を越えて活動し、産業や組織のステークホルダーを巻き込みながら 成果を最大化できたか 産業や組織に拡大・横展開するためにクリエイティブな発想で仕組みを 構築できたか
32. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 32 福利厚生: IT先進ベンチャーとコンサル特有の福利厚生を 両取りした、充実した福利厚生内容※1 JDSC独自 あって当たり前 ◼ 学術支援制度 修士・博士 授業料を会社で補助※2 ◼ Kaggle報奨金 シルバーメダル以上で1～10万円を給与支給 ◼ 希望者全員Chat GPT Plusの利用可能 ◼ 個人学習用のAWS/GCP費用の会社負担 上長承認制となります ◼ 借り上げ社宅制度※3 ◼ 近距離手当 会社から15分以内に住めば25,000円/月※4 ◼ スポーツジム補助 上限5,000円/月 ◼ 部活支援制度 1,500円/人/回 ◼ 有給休暇消化推奨制度 早期に消化したら有給休暇＋2日 ◼ ベビーシッター費用の補助 ◼ 書籍購入制度 金額制限なし ◼ セミナー・講座受講費用の会社負担 上長承認制となります ◼ 資格取得費用の会社負担 ◼ 結婚・出産お祝い金支給 ◼ 予算内であればデスク周辺機器の購入可能 ◼ 企業型確定拠出年金 ◼ 関東ITソフトウェア健康保険組合加入 約8,000件の保養・宿泊施設の 格安利用など特典あり ◼ 入社時有給休暇付与 ◼ 従業員持株会制度 ※1 掲載時点の福利厚生であり、今後変更になる可能性はあります ※2 54万円/年支給予定ですが、授業料の標準額変更に応じて変更になる可能性はあります ※3 実際に適用できるかは、希望した物件の審査基準等にもよるため、100%の確約はできかねます ※4 オフィスが移転した場合は移転先オフィスから15分以内であった場合には継続して対象、15分を超える場合には対象外となります
33. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 33
34. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 34 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。