【MI-6】会社紹介資料

MI-6株式会社の会社紹介資料です。
ご興味をお持ちの方は是非、下記のリンクもご覧ください。

▼参考リンク

・コーポレートサイト
https://mi-6.co.jp/

・採用サイト
https://recruit.mi-6.co.jp/

Transcript

1. 会社紹介資料 2026/05/26
2. 2 会社について
3. 経営理念 人と素材の無限の可能性を信じる 素材には、人々の暮らしや社会、文明を良 くしていく潜在力が溢れています。 素材の無限の可能性を引き出し、良い未来 を創り上げる人々の可能性もまた無限大で あるという信念を持ち続けます。
4. Mission 4 “マテリアルズ・インフォマティクス” を普及し、研究開発を革新する 素材産業においては、「要求性能の高度化」「開発サイク ルの短期化」「開発競争の激化」などの課題に直面してお り、新たな研究開発スタイルへの変革が求められていま す。 わたしたちが提供するマテリアルズ・インフォマティクス を活用した各種ソリューションにより、日々の材料や製品 の開発において、開発者がデータ駆動型アプローチを「当 たり前」のように活かせる環境の実現を目指します。
5. 会社概要 5 社名 MI-6株式会社 本社 東京都中央区日本橋小舟町8-13 天翔オフィス日本橋 代表者 入江 満 設立日 2017年11月17日 社員数 57名（正社員/2026年2月現在）※業務委託・インターン・技術顧問含め約100名 株主 経営陣、JAFCO、BEENEXT、DEEPCORE、みずほキャピタル、SMBCVC、リバネス、個人投資家 事業内容 マテリアルズ・インフォマティクスやロボティクス技術などを応用したサービスおよび ソフトウェアの研究・開発・提供 許認可 IS 755944 / ISO27001
6. • 取引先数: 250社以上 • 取引先の売上規模: 売上数⼗億円〜数兆円企業まで幅広く⽀援 取引実績 参考: MI-6 HP(https://mi-6.co.jp/company) 6
7. 受賞歴 7 NEDO 2018年度AI分野：助成採択 / ディープテックグランプリ Tech Planeter2018：竹中工務店賞受賞 / Tech Sirius 2019：EY賞受賞 / “No Maps NEDO Dream Pitch”with 起業家万博：最優秀賞受賞 / イノベーションリーダーズサミット ：Top20選出 / 未来2019：ファイナリスト / 平成30年度起業家万博：ファイナリスト / GRASSHOPPER DAY 2019 WINTER：2 位入賞 / HONGO AI：最優秀賞受賞 / ICCサミット FUKUOKA 2020：リアルテック・カタパルト最優秀賞受賞
8. 8 素材産業について
9. 素材とは？ 9 スマートフォン 素材とは製品を構成する材料です。例えば、スマホはガラス、プラスチック、半導 体など素材の集合体と見ることができます。
10. 素材産業のポテンシャル 10 素材 21% （22兆円） ※付加価値額 参考: 素材産業の国際競争力強化に向けた産業政策 (経済産業省) https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/material_industry/pdf/2510.pdf 素材産業は自動車に次ぐ、製造業第2位の規模であり、巨大なマーケットです 企業が生産活動を通じて、新たに生み出し た価値の総額
11. イノベーションの源泉は”素材”にあり 11 素材 （20兆円） 素材の進化が、不可能を可能にし、新しいスタンダードを作る ゴリラガラス 割れにくいガラス素材のおかげでタッチ操作 が可能に。通常のガラスだと傷がついたり、 割れる危険性がある バッテリー素材 軽くて何度でも充電できる素材のおかげで、 ポケットに入れて持ち運び可能に。 半導体素材 高性能な半導体のおかげで、小さな本体に コンピューター並の処理能力を詰め込めるよ うになった
12. 素材産業の課題 12 材料を探索するための組み合わせは爆発的に広がっており、人間の直感や経験で ”最適な組み合わせ”を見抜くのは不可能に近い 原材料 （ベース材） 添加剤 （機能付加） ✕ プロセス 条件 （機能付加） 目的物性 （パフォーマンス） ＝
13. 素材産業の課題 13 各フェーズで用いる技術は発展しているが、試行錯誤の”質”、”量”ともに研究者依存
14. 14 事業について
15. データサイエンス 経験 実験データ 専⾨知識 計算化学 ⽂献‧論⽂ ＋ 意思決定 ひらめき 原理解明 要因解析 材料開発の知識・知見とデータサイエンスを組み合わせて所望の材料を探索する 手法 外部データ ベース 研究者の知⾒と 試⾏錯誤 マテリアルズ‧インフォマティクス 15 マテリアル・インフォマティクス (MI)とは？
16. 事業紹介 16 MI専門家によるハンズオンでの課題解決 • MI技術や計算科学技術を活用したプロ フェッショナルサービス miHub 実験プロセスのデジタル制御支援 • 材料開発を加速するアプローチとしての自動 自律化システムの構築支援 Hands-on MI Lab Automation 仮想実験(mihub/Hands-on MI)と自動自律実験(Lab Automation)を繰り返すこと で、探索と発見の精度・速度を飛躍的に向上させることを目指します 未来の実験室、今ココに　 AIと自動自律化で「自走する研究室」の実現を 研究開発DXプラットフォーム • 研究者の探求と成果を最大化するための MIプラットフォーム • 組織でのデータ活用、機械学習を用いた 研究計画の検討を支援
17. 17 ベイズ最適化 広範で複雑な実験空間から推奨実験点を自動提案 任意の実験条件の結果を予測計算、実験点を吟味・探索 予測モデルによる候補点探索 視認性が担保された 実験データ表 MI解析可能な データ形式 研究者の実験表を解析で活用可能なデータセットにスムーズに変換。データ整形負担を大幅軽減 機械学習技術を活用し、実験条件/製品・プロセス設計を高速に検討可能に 情報価値の高いデータを戦略的に獲得し、考察の深さとデータの活用価値を飛躍的に向上 データ管理 データ活用 miHub®: 解析データをシームレスに作成、直感的な MI解析
18. miHub®による業界変革のビジョン 18 データやナレッジの蓄積と活用を繋ぎ、デジタル資産化すること、研究者による探 求を深化・拡大します
19. お客様の声 19 効率改善 新たな発見 MIの組織浸透 従来の開発プロセスでは、”数ヶ月か ら半年かかっていた開発が、MIに よってその期間は半分に短縮”しまし た こんな配合条件は人間の頭では思い つかないということもmiHub®が推 奨してくる 開発者自身で機械学習テーマを推進 できることの重要性やmiHub®の使 いやすさに改めて気付かされました お客様の声から研究現場の変革をサポートできている実感を得られます
20. 社内で研究した技術について、AI分野 のトップカンファレンスでの論文発表 も行っています MIを推進するための活動 20 MIの業界リーダーとして、MIを普及するための活動も行っています AI技術の研究発表 最先端研究、現場のDX推進の知見を最 前線で活躍するリーダーから共有。 1800名以上の方々に申込みいただき ました MI Conference
21. 配合最適化 物性予測 合成経路予測 化合物設計 etc. シミュレーション ラボオートメーション コミュニケーション ナレッジ共有 実験計画 ⼯程管理 データ‧ナレッジ基盤 PLM 狭義のMI EHS 情報伝達の変⾰ 試⾏錯誤の変⾰ バリューチェーン‧SCMの変⾰ 広義のMI（研究開発DX） CRM 21 今後の展望 研究開発に関わるプロセスのDXを広義のMIと捉え、複数プロダクト開発、リリー スによって研究開発全体のDXに貢献していきます
22. 22 働く環境
23. 各種制度 23 フルリモート & フレックス制（コアタイムあり） 完全週休2日制 / 夏季休暇 / 祝日・年末年始休暇 社会保険完備 1 2 3 リモートワーク手当支給 4
24. 勤務地 24 フルリモートで様々な場所で働いています。
25. わたしたちが大切にしている価値観(バリュー) 25 1 科学: データや経験に基づく仮説を検証し、科学的な判断を重ねていきます。 2 協働: 異なる役割や専門分野の人々が知識を共有し、立場の壁を超えて解決策 を考え実行します。 3 共感: 顧客や同僚の立場を理解し、真のニーズに応えることで、価値創造の連 鎖を生み出します。
26. 評価制度 26 目標設定 アクション 中間 振り返り アクション 評価 評価は”成果評価”と”行動(バリュー)評価”の2軸で半期ごとに実施します 目標設定 目標達成に 向けた アクション実施 進捗の振り返り 目標の修正 修正した目標を 基にアクション を実施 成果、行動評価 の2軸で評価
27. 社内イベント 27 オフラインのイベントも開催されており、リモート勤務で不足しがちなコミュニ ケーションを円滑にするための取り組みも行っています 社員総会(年1回) チームでのオフサイト(不定期)
28. 28 開発組織とエンジニアリング環境
29. 開発組織 29 ビジネス コーポレート プロダクト 開発 プロダクト マネジメント Web 開発 SRE 機械学習 開発 機械学習 研究 経営 本部 部 役割 ユーザー課題の分析、プロダクト企画、要 件定義など Webアプリケーションの開発および運用 プロダクト信頼性向上、プロダクトチーム の開発・運用効率化 機械学習に関する機能の開発および運用 機械学習関連技術の調査、研究
30. フロントエンド インフラ TypeScript Chakra UI Ruby on Rails Python 機械学習 AWS PostgreSQL Auth0 Docker PyTorch BoTorch バックエンド 30 React 技術スタック Scikit-learn
31. 31 各種ツール
32. 32 開発プロセス ロードマップ 要望・課題 PRD 設計 実装 テスト レビュー PdM エンジニア PdM チェック リリース 効果測定 開発はスクラムで実施しており、PdMやデザイナーと協業しながら開発します
33. We are hiring!!!!! 33 https://recruit.mi-6.co.jp/ 弊社は顧客拡大とプロダクト群の多展開を見据 えた第二成長期です。 プロダクト、チームが急成長する組織で一緒に 業界の新しいスタンダードを創りませんか？ 一緒に素材業界の新しい スタンダードを創りませんか？