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JDSC採用ページⅡ

JDSC
January 31, 2024
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 JDSC採用ページⅡ

エンジニア職候補者様向け資料

JDSC

January 31, 2024
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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 2024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 1,000万円 代表取締役 加藤エルテス聡志 82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]
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    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。
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    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
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    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
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    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
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    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
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    一気通貫型で高付加価値なAIビジネスを創出 一気通貫で支援するビジネス面での 高い執行能力 プロフェッショナルファーム(1)出身 (正社員の約3割) 大手事業会社(2)出身 (正社員の約7割) AIアルゴリズムに関する技術面での豊富な知見 理系の博士・修士 (正社員の約4割) Kaggle(3)メダリスト (正社員の約2割) 1. コンサルティングファーム、投資銀行、外資系メーカー等を指す 2. 売上規模で百億円以上もしくはそれに準ずる資金調達(20億円以上を目安)を実施している企業を指す 3. 一般参加が可能なAI/機械学習の著名な世界的コンペティション 4. 割合の数値はいずれも2021年10月時点
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    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
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    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
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    ヘルスケア ものづくり エネルギー マーケ ティング/ その他 イオントップバリュ 株式会社 ※1 フレイル対策コンソーシアム ※2 各社のAIプラットフォームでの協業 日本電気株式会社 三菱電機 株式会社 ※2 ※2 ※1 株式会社静岡銀行 ※1 物流/SCM 株式会社 JERA 日本を代表する大企業との取り組み実績を保有 ※1 ※1
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    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 ビジネスxデータサイエンス 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
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    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
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    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)
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    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
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    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/
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    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
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    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/
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    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 2022.11.17 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- 3007/ 2023.05.10 seawiseの取り組み https://jdsc.ai/news/news- 3763/
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    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.
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    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
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    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
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