Company Introduction | Logpose Technologies Inc.

ログポーステクノロジーズの紹介資料です。

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1. Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. Corporate Deck Logpose Technologies Inc.
2. Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. Logpose Technologiesに興味を持っていただきありがとうございま す。 この資料では事業、プロダクトのことだけでなく、私たちが大事にし ている考え、一緒に働く仲間についてありのままを知っていただくこ とを目的にしています。 少しでも「いいな」と感じたら、ぜひ一緒にこの船に乗ってみることを 考えて頂けたら幸いです。 Introduction はじめに
3. ‹#› Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. INDEX About Us Message from CEO Our History Our Mission/Values Our Business Our Products Our Organization
4. Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. About Us 物流・運送業界 × AI・データサイエンスのプロフェッショナル集団 産学連携を強みとし、トップクラスのAI人材と物流の専門家が一体となって、物流業界に特化した実践的なソリューショ ンを提供するテック企業です。物流の深いドメイン知識と最先端のテクノロジーを組み合わせ、現場に即した実務と革 新的なAI技術で業界全体の効率化と競争力強化をサポートしています。 会社名 株式会社Logpose Technologies 代表者 代表取締役 CEO　羽室 行光 設立 2021年3月 資本金 1億円 本社 東京都渋谷区道玄坂 1丁目10−5　渋谷プレイス 3F　Orbit Shibuya内 事業内容 物流向けソフトウェアの開発・販売 物流ソリューション事業 利用運送事業
5. ‹#› Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. Message from CEO 関西大学総合情報学部卒業。株式会社船井総合研究所で物流事業者へのコ ンサルティングに従事。多数のプロジェクトをリード。その後、株式会社サイバー エージェント(AbemaTV)にて、ビジネスアライアンス、マーケティング及び商品 開発を担当。また、大企業向けのマーケティング及びブランド戦略立案経験多 数。 代表取締役 CEO 　羽室行光 物流は必ず無くならない社会インフラです。ドローンや自動運転など形を変える ことはあってもその本質は物を A地点から B地点に運ぶことです。私たちはその 「運ぶ」に紐づくあらゆる情報を考慮して、最適解を出す技術力があります。こ の技術を使うことで、形を変えても使い続けられる、物の流れを支えるプラット フォームが作れると考えています。私たちがこのミッションを実現した先には、 きっと、「人類の未来のスタンダード」があります。 さあ、世界を一緒に変えましょう！
6. ‹#› Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. 2021/03 会社設立 2021/12 4000万円絵調達(エンジェルラウンド) 自動配車システムLOG プレリリース 2022/11-12 1.6億円調達(シードラウンド) 自動配車システムLOG 有償販売開始 2023/11 1億円調達(シードラウンドエクステンション +デッドファイナンス) 2024/03 共同配送マッチング LOG リリース 2024/12 自動配車システムLOG 幹線輸送向けの対応開始 Our History
7. ‹#› Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. Our Mission, Values
8. Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. 世界中の荷物情報を整理し、流通を最適化する 物流は必ず無くならない社会インフラです。ドローンや自動運転など形を変える ことはあってもその本質は物を運ぶことにあります。私たちはその「運ぶ」に紐づ くあらゆる情報を考慮した、最適解を出すテクノロジーを使って、物の流れを支え るプラットフォームが作れると考えています。 Our Mission
9. Our Values Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. Mission Leadership 達成すべきミッション とその先のビジョンを示 し、達成に向け自ら行動する Change the world 学ぶことに非常に貪欲 で、常に自分を進化さ せ続けたい と考える Team first お互いの強みを尊重 し、個よりもチームの 力を最大化 することを考え、組織全体での 勝ちにこだわる Learning Animal 学ぶことに非常に貪欲 で、常に自分を進化 させ続けたいと考える Wabi-Sabi 自分の美学、倫理観 を持ち、駆け引きや人 を操ろうとせず 、率直に意見を伝える
10. ‹#› Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. Our Business
11. 34% 輸送能力の不足 2030年には現在運べている荷物の 34%が 運べなくなる可能性があります 40% 積載率 貨物自動車は60％以上、荷物ではなく「空 気」を運んでいます 2倍 全業種平均より人手不足 貨物自動車運転手は他の業種と比較して 2 倍も人手が不足しています Issues Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. 出典：経産省「物流を取り巻く現状と取組状況について」 （https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/shomu_ryutsu/distribution/pdf/001_01_00.pdf）
12. Business Approach 複雑な配車を高度なシステム化し“トラックの隙間”をうめる 配車に必要なトラック、荷物、ドライ バー情報の管理 高度なアルゴリズムを実装した AI配 車エンジン 複雑な条件を考慮し最適化された配車 配送計画の出力 毎日の配車業務をテクノロジーで最適化 高効率な運送計画でトラック生産性を最大化します Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved.
13. Growth Strategy 運送会社 荷主・卸先 高利益体制・配送計画の最適化 安定・高品質な 配送 配車エンジンが生む顧客体験 (CX) が成長ドライバーであり提供価値 Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. 提供価値
14. ‹#› Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. Our Product
15. “毎日の配車業務で使える ” AI 自動配車システム AI配車アシスタント LOG
16. AI配車アシスタント LOG | プロダクトイメージ 1 2 3 オーダーをインポート 1クリックで最適な 配送計画を作成 追加配車/カスタマイズも 自在に自動計算
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18. ‹#› Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. 共配マッチングLOGの仕組み
19. ‹#› Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. Our Orgnization
20. Organization Philosophy 高度人材の集まる 魅力的な産業 最適な物流 マーケットプレイス Logpose Technologiesは、最高のクルー（チーム）こそがミッション達成の鍵で あると信じています。 そしてAI全盛の時代に組織を最適化し、 常に学び成長しながら変化に自ら適応することが重要と考えます。 今はまだ遠く困難な目標を実現するために「何を信じるか」を大切にしながら突き進んでいく「物流変革組織」です。
21. 1. Where we stand 今の地点から始める。事実を高解像度で共有 2. Your log, our map 個人の行動記録が組織戦略の素材に 3. No blame, no hiding 否定されない安全な場でありのままを開示 4. Not excuses, but insights 言い訳ではなく洞察と仮説の更新を共有 5. Share the process 結果だけでなく挑戦の意図も語る 6. Show what's next 次の創造を言語化し周囲を巻き込む Feedback Cycle | LOG Compass Wabi-Sabi Learning Animal Team First Mission Leadership Change the World Learning Animal Team First Change the World 組織哲学にあわせた “羅針盤ˮ（LOG Compass）をつくり 個人と組織が成長するためのフィードバックサイクルを四半期ごとにまわしています
22. ‹#› Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. 産業界と学術界を融合させた、多彩なプロフェッショナルたちが集まっています。 関西大学総合情報学部卒業。 株式会社船井総合研究所で物流事業者への コンサルティングに従事。その後、株式会社サ イバーエージェント（AbemaTV）にて、ビジネス アライアンス、マーケティング及び商品開発に 従事。物流事業者へのコンサルティングプロ ジェクトを多数リード。また、大企業向けのマー ケティング及びブランド戦略立案経験多数。 CEO 羽室 行光 Bizdev CIO 中原 孝信 Data Science Lead Algorithm 羽室 行信 Product/Algorithm 大阪府立大学経済学研究科博士後期過程終 了。博士（経済学）。 関西大学商学部助教、株式会社 Magne-Max Capital Management 取締役などを経て、 2016年、専修大学商学部准教授。ビジネス分 野におけるデータマイニングの実践に関する 研究に従事。 オペレーションズ・リサーチ学会 事例研究賞 （2015年)、データ解析コンペティション最優秀 賞他、受賞多数 関西学院大学大学院経営戦略研究科・准教 授 データマイニングのビジネス応用を中心として 企業における情報システムの研究に従事。 データマイニングソフトウェアNYSOLの開発、 JST ERATO、JST CRESTへの参画、企業か らの受託研究などを手がけている。2005年、 2008年および2015年に日本OR学会事例研 究賞を受賞。その他2006年および2013年度 データ解析コンペティション最優秀賞など受賞 多数。 CLO 石田 政ニ Operation / Strategy 金沢大学工学部卒業後、DHLジャパンで新規 サービスセンターの立ち上げや拠点統廃合を 主導し、効率的で柔軟な物流体制を構築。そ の後、アマゾンジャパンで業務部門責任者とし て輸送効率の向上やネットワーク最適化を推 進。出荷生産管理部門では国内トップクラスの 生産性向上を実現し、幹線運行管理部門の拡 大と共同配送ネットワークの構築を牽引。「ド アデスクアワード」を受賞するなど高く評価さ れる。現在はLogpose Technologies事業部 長として、新規拠点立ち上げや輸送ネットワー ク設計をリードし、物流事業の戦略的拡大を推 進中。 CHRO 山本　智大 HR 九州大学経済学部卒業後、大手新聞社や外 資系Webメディアで広告営業を担当。地方企 業から大企業、官公庁まで幅広く対応し、新規 営業や企画広告立案を実施。その後、スマー トニュースで人事マネージャーに転身し、急成 長する組織の人事制度や基盤構築をリード。 2022年よりプレイドで人事マネージャーとして 人材・組織開発を推進。2025年4月から Logpose Technologiesの人事責任者として、 物流業界の変革を支える組織づくりに従事予 定。 Leadership Team
23. ‹#› Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. Working Style
24. ハイブリッド勤務 週2-3日の出社とリモートワークの組み合わせ 働きやすい時間管理 コアタイムありのフレックス制度 先進的なツール環境 PC貸与、Slack、Notion、Google Workspace、生成AIツールなど ベーシックな福利厚生 社会保険完備、通勤交通費支給（上限 3万円） 働き方について
26. ‹#› Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. Appendix
27. ‹#› Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. Appendix プロダクト優位性 ・今までできなかった複雑な条件の対応（共同配送など） ・AIで各企業の配車事情を考慮
28. ‹#› Copyright © Logpose Technologies Inc. All Rights Reserved. Appendix プロダクト優位性 ・従来の数理最適化とヒューリスティック×AIのアプローチの違いについて 数理計画 ヒューリスティック最適化 AI 制約条件 物流のような複雑な制約条件がある場合、 全てをモデル化・定式化することは極めて困難 全てを数式化する必要がないため、柔軟に組み込める データから学習させる 必要なデータ量 必要なデータは少なくて済む （教師データ不要） 必要なデータは少なくて済む （教師データ不要） 膨大な教師データが必要 要件変更への対応 計算式を見直す/再度定式化する必要がある 部分的な修正で対応が可能 再学習が必要なケースもある 計算時間 複雑な計画の場合、 現実的な時間内で解けない 数秒〜数十分程度 数秒〜 透明性 明文化されたロジックに落とし込むため、 透明性が高い 明文化されたロジックに落とし込むため、 透明性が高い ブラックボックスになりやすい 結果の厳密性 解ける場合には、 必ずベストな解が出る（厳密解） 必ずしもベストな解が出るとは 限らない（近似解） 教師データから事情を考慮した、 納得しやすい解が出る