JDSC採用ページⅡ

エンジニア職候補者様向け資料

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1. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 1 エンジニア職向け採用資料 株式会社 JDSC 2025年
2. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 2 JDSCとはどのような会社か ここではJDSCの社名・ビジョン・事業の根底にある 「UPGRADE JAPAN」の概念について説明します
3. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 3 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 11百万円 代表取締役 加藤エルテス聡志 108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] ISO/IEC27001:2013 [2023年 取得] 女性活躍「えるぼし」 3つ星 [2024年 取得]
4. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 4 Mission わたしたちは、 日本をアップグレード する会社です。 この国の未来を憂えるのではなく、変えるために、 私たちは、日本の英知を結集する。 大学で培われた知見、企業が有するデータ。 それらを組み合わせ、掛け合わせ、 知のめぐりを巻き起こす。 その先に描くのは、データ時代にあるべき強い日本の姿だ。 知の死蔵により停滞した市場を、 知の開放によって覚醒させる。 データサイエンス、テクノロジーを駆使し、 生産性を高め、産業の仕組みを革新する。 一個人、一企業ではなし得ない。 だからこそ、あらゆる制約・枠組みを解き放ち、 人、企業、社会に、革新の連鎖を起こしていく。 東大の知を擁するAl企業として、 私たちJDSCは、日本をアップグレードする。 さあ日本の進化を、はじめよう。 この国は変えられる。
5. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 5 私たちの信念 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 Mission UPGRADE JAPAN 日本をアップグレードする 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
6. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 6 AIと産業全体の課題は相互にポジティブな影響を及ぼす データ蓄積によって精度が高まるというAIの技術特性は、個社ではなく産業全体の SDGsテーマの解決にこそ真価が発揮される。 AI 産業全体の課題 （SDGsテーマ） ①AIの活用で課題解決が加速 ②産業全体のデータによってAIの精度が更に高まる Japan Data Science Consortium JDSCは、個社の課題解決に留まらず、 横展開による産業全体のUPGRADEを 目指すAIソリューションカンパニー
7. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 7 AI/機械学習によるデータ利活用で産業全体の改革を目指す 個別企業に限定した問題解決 企業1 企業2 自社 システム 刷新 自社 データ 解析 企業3 サービスの デジタル化 行政 顧客 株主 法令の遵守 / サービス向上 / 利益追求 これまでは、ステークホルダーからのプレッシャーに 各社が個別に対応を図ってきた 産業構造そのものの変革 企業1 企業2 企業3 行政 顧客 株主 今後は、個社では解決できないSDGs・産業共通課題を AIによるデータ利活用で解決する流れが加速する
8. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 8 AIによる産業全体の課題解決を通じてUPGRADE JAPANを目指す 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。 Data Science AI開発 Engineering AI実装 Business 解決・執行 各産業の リーディングカンパニー 産業全体への浸透 インダストリアル 小売 物流 教育 製薬・医療 介護・福祉 エネルギー ・・・・・・ 三位一体のチーム
9. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 9 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%）
10. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 10 豊富な技術アセット 共著国際学会論文 4本 特許取得件数 3件 東京大学と共同の研究開発成果
11. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 11 東京大学とのつながり 所 属 東京大学大学院情報学環 ◯一般社団法人 データ社会推進協議会（DSA）・会長 ◯気象ビジネス推進コンソーシアム（WXBC）・会長 ◯一般社団法人 スマートシティ社会実装コンソーシアム・代表理事 ◯JEITA Green x Digitalコンソーシアム・座長 等 所 属 東京大学大学院工学系研究科 ◦総合物流施策大綱に関する検討会委員（国交省、経産省他） ◦NEDOサプライチェーン分析ワーキンググループ委員 ◦IPCC(気候変動に関する政府間パネル)第6次評価報告書 主著者 ◦NIKKEI脱炭素委員会委員 （日経新聞） ◦次世代技術を活用した新たな電力プラットフォームの在り方検討会委員（資源 エネルギー庁） ◦日本電気学会、人工知能学会、日本経営システム学会、日本オペレーションズ リサーチ学会、日本造船学会 会員 研究領域 ◦需要予測、シミュレーション、データマイニング、システム設計、サービス設 計手法など ◦物流流通分野、通信販売、書籍、医薬品、エネルギー流通をはじめとした、デ ータを用いた需要予測法やシミュレーション法の開発、具体的な導入システム設 計およびサービス設計 ◦電力エネルギー分野、電気自動車分野、海洋分野などで社会システム設計 田中 謙司 TANAKA, Kenji 東京大学 大学院工学系研究科 教授 JDSC社外取締役 政府関連 ◯内閣府 国家戦略特区 諮問会議・議員 ◯デジタル庁 デジタル社会構想会議・委員 ◯デジタル庁 データ戦略推進WG・委員 ◯総務省 情報通信審議会・委員 ◯国土交通省 社会資本整備審議会・交通政策審議会技術分科会 技術部会・委員 等 地方自治体関連 ◯東京都「東京デジタルサービス会議」委員 ◯東京都「東京データプラットフォーム協議会推進会議」委員 ◯高知県IoT推進アドバイザー ◯小田原市デジタル政策最高顧問 ◯宇部市スマートシティアドバイザー ◯市原市 いちはらイノベーションアドバイザー ◯熊本市 スマートシティアドバイザー 等 越塚 登 KOSHIZUKA, Noboru 東京大学 大学院情報学環 教授
12. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 12 JDSCが取り組んできた事例 ここでは「UPGRADE JAPAN」に基づいて行われてきた今ま での他企業との取り組みや具体的プロジェクトを説明します
13. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 13 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 ✕
14. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 14 提供アイテム 取組テーマ（SDGs） オーシャンワイズ データドリブン経営化 ﾋﾞｼﾞﾈｽxﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ 部門立ち上げ RPA インキュベーション伴走 アダプティブラーニング 学習支援アルゴリズム ビッグデータ基盤構築 データ取り込み自動化 オンライン営業ツール 顧客反応の可視化 マーケティング最適化 無駄な紙のDM削減 製造装置運転の異常検知 太陽光発電運転の異常検知 船舶・海運業界の産業協力・DX 全社DX実現 人材の採用・育成・活躍・業績化 一人親、難民によるRPA作成 インキュベーションの生成と拡大 プロダクト プログラム クラウドチーム構築 DX実現に向けた伴走体制構築 需要予測・在庫ロス削減 発注自動化 フレイル/世帯属性在不在判定API ルート最適化・不在配送削減 教育 製造業 物流・輸送 サービス業 保険・金融 卸売・小売 エネルギー 全業界に実装可 全業界に実装可 JDSCの提供ソリューションと産業
15. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 15 seawise株式会社 ・海事領域のデータ化 ・三井物産 等 とのJV 株式会社ファイナンス・プロデュース ・ベンチャーのFA ・ドリームインキュベータよりMBO、M&A メールカスタマーセンター株式会社 ・日本最大のDM発送 ・2023年10月 100%買収 JDSCグループの子会社紹介
16. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 16 実績のご紹介 －不在配送問題の解決－ 世界初「AI活用による不在配送問題の解消」 不在配達に係る業界全体のコスト2,000億円/年の根本的解決に。 日経産業新聞１面（ 2019.2.8） 2020年7月9日 5者による共同研究に合意 5者による実証実験の調印式（ 2020.7.9） 上）日本経済新聞（2020.7.9） 下）NHK （2020.7.9）
17. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 17 実績のご紹介 －フレイル検知－ 単身老人世帯の消費電力を分析し、要介護予備軍の検知を実現。 2035年に22.4兆円と予測される介護給付額の大幅抑制に挑む。 NHK（2020.1.21) ▪産官学連携の座組を構築 ▪特許を取得 ▪フレイル対策コンソーシアム ▪第6回日本オープンイノベーション大賞にて受賞 ▪中部電力を提供者として 自治体向けサービスをローンチ
18. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 18 事例（ヘルスケア）：フレイル検知技術を活かした健康寿命 延伸への挑戦等、産官学連携・事業会社との共創等実施 2023.04.13 中部電力様 2022.01.18 RIZAP様、ユカイ工学様 https://jdsc.ai/news/news-939/ 2023.02.27 三重県東員町様 https://jdsc.ai/news/news-3524/ https://jdsc.ai/news/news-3683
19. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 19 事例（エネルギー）：高度な解析技術を活かして、脱炭素社 会の実現に向けた支援を実施 2022.11.24 JERA様 https://jdsc.ai/news/news-3078/ 2023.02.10 東急不動産様 https://jdsc.ai/news/news-3414/
20. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 20 事例（製造業）：製造業のサービス化に向け、現状業務の改 善から新規事業の共創まで支援 2022.03.01 ダイキン工業様 2022.08.08 常石造船様 https://jdsc.ai/news/news-2589/ https://jdsc.ai/news/news-984/ https://jdsc.ai/news/news-3147/ 2022.12.15 アネスト岩田様
21. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 21 事例（小売）：パーソナライズ、O2O等、小売業の変化のト レンドを捕まえた変革を支援 2022.07.05 イオントップバリュ様 2022.09.12 Francfranc様 https://jdsc.ai/news/news-2517/ https://jdsc.ai/news/news-2652/
22. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 22 事例（物流）：物流業界における「2024年問題」への対 応等、データを用いて生産性の圧倒的な改善に向けて挑 戦 2024.06.19 センコー様 2022.10.13 パーソルR&D様 https://jdsc.ai/news/news-2727/ https://jdsc.ai/news/news-5074/ 2023.05.10 seawiseの取り組み https://jdsc.ai/news/news-3763/
23. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 23 事例：新しい領域/業種と生成AIや技術で共創 2023.08.30 グローバルキッチン様 生成AIを活用した献立作成アプリ 2024.07.29 デジタル庁様 行政ＤＸ https://jdsc.ai/news/news-3943/ https://jdsc.ai/news/news-5142/ https://jdsc.ai/news/news-5142/ 食品 行政 https://jdsc.ai/news/news-5062/ https://jdsc.ai/news/news-5062/ 2024.06.17 海事産業 LLM（大規模言語モデル） 生成AI
24. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 24 seawiseプラットフォーム
25. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 25 seawiseのビジネスモデルとエンジニアリングの関係 船の生涯価値の向上例： 修繕計画も含めた運用の合理化、データの一元化、 CO2排出効率の向上、etc.
26. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 26 職場としてのJDSCの特長 ここではJDSCの職場環境について説明し「働きやすさ」とい った興味をお持ちの方に対する疑問にもお答えします
27. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 27 椅子とかモニターとか環境整備にこだわってくれる 新しい物を作るときに やりたいことを入れ込めるチャンスが多い 不要なルールは高速で改善されていく 希少な経歴の方が集まってる＝多様性 バランスがいい 働きやすい 生活も大切にできる 普通にデータサイエンティストと一緒にコラボ できてよい 普通の会社なかなかないから 働きやすい やりたいことがみんなあってそれを実現して いくから命令されて動くって感じじゃない 空気が柔らかい 社長に物申せる雰囲気 他尊、傾聴 Learning Animalの集まり 学びが多い 未経験から成長できる 社長にまでサポートされる 周りの方が経験豊富なので 成長しなければなりません みんな勉強好き 学びが多い アサインされてないことにも首つっこめる 部署またぎで専門知識を教え合う風潮がある 合理的 なんでも話し合える環境 JDSCの文化を社員に聞いてみた 民度が高いから、多様な人が集まって自分と違う 人でもマウントしたり、古い政治的なコミュニケ ーションをしたりしない
28. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 28 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
29. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 29 構成比
30. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 30 ※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
31. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 31 グレードごとの期待値 グレード 役職イメージ 期待する役割 J1～3 ジュニアエンジニア 上位グレードのメンバーからサポートを受けながら、プロジ ェクトメンバーとしてタスクを遂行できる J4 シニアエンジニア 日常的なサポートを必要とせず、自立して開発できる また、数名のチームのリーダーとして開発を推進できる J5 テックリード エンジニアと他職種とのコラボレーションを所属組織の中で けん引できるまた、専門領域のスペシャリストとしてビジネ スに貢献できる J6 チーム長 ディレクター 所属組織を超えて、複数組織の目標達成にコミットする また、下位グレードのリーダーに対するマネジメントができ る J7～10 役員クラス 全社技術戦略の立案をし、エンジニア組織の全体の目標設 定・提案とその達成にコミットできる
32. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 34 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 ▪ 社内LLM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. 35 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。