PKSHA Technology 会社紹介資料 / Company Deck

PKSHA Technologyの会社紹介資料です。

Transcript

1. PKSHA Technology 26.04.08 Updated 会社紹介（採⽤資料） © PKSHA Technology Inc. 1
2. 1. PKSHAを知る 2. 私たちの仕事 ‒ AI Research & Solution ‒ AI SaaS ⽬次 ‒ AI Powered Worker 3. 事業の枠を超えて⽣まれる「共進化」 4. ⼀緒に働く仲間 5. PKSHAで働く 6. PKSHAへの⼊⼝ 7. 最後に © PKSHA Technology Inc. 2
3. PKSHAを知る © PKSHA Technology Inc. 3
4. AIエージェント 7,000 体 PKSHAのAIは すでに社会の⼀員として 働いています 私たちのAIエージェントが 全国で活躍中 エンドユーザー 930万⼈ 上場企業 TOP100社のうち 75 ％ ⽇本⼈⼝の約7.5%が⽇常的に 時価総額上位100社の 私たちのAIを使っています 7割以上がPKSHAのAIを導⼊ etc … © PKSHA Technology Inc. 4
5. あらゆる場所で 暮らしのすぐそばで いつも誰かを ⽀えています カード会社 ⼭形市 ⼤阪メトロ クレカ 不正検知 孤独によりそう 相談⽀援 ⽩杖や⾞椅⼦ を検知 多くの⼈と チャット エージェントが アルゴリズムは 2億⼈ 165種 との対話 以上 © PKSHA Technology Inc. etc … 5
6. ⽇本を代表する企業とともに、次の時代づくりを進めています © PKSHA Technology Inc. 6
7. これまでの成⻑とPKSHAの現在 売上収益の推移（2017/9〜2025/9） 2025年9⽉期（通期） 売上収益 ：217.71億円（前期⽐：+28.9％） 営業利益 ：39.22億円（前期⽐：+25.6％） 当期純利益 ：26.83億円（前期⽐：+28.8％） 従業員数 ： 連結従業員数 ：1,023⼈（2026年2⽉時点） 従業員数の推移（2017/9〜2025/9） 単体従業員数 ：382⼈（2026年2⽉時点） グループ会社数：7社 © PKSHA Technology Inc. 7
8. PKSHAが向き合っている⽇本の「今」 私の仕事は ⾃分の経験やスキルは ⾃分の会社は AIでどうなる のだろう？ 5年後も価値が あるのだろうか？ この変化について いけるのだろうか？ 「⼈が⾜りない」「仕事の形が変わる」 私たちの働き⽅は、いま⼤きな転換点にあります。 © PKSHA Technology Inc. 8
9. 私たちは、⽇本の常識を変え、AIを通して未来の価値転換を⾏っていきます 「同じ作業の繰り返し⽇々」 AIに任せて新しいことに挑戦 「苦⼿はいつまでも苦⼿」 苦⼿はAIが補ってくれる 「忙しいのに成果が出ない」 短い時間で、⼤きな成果 「やりたい仕事に⼿が回らない」 本当にやりたい仕事に集中できる 「新しい技術についていけない」 AIがいれば、最先端で戦える 「あの⼈がいないと進まない」 AIがナレッジを引き継ぐ 「対応が⼈によってバラバラ」 AIで誰でも最⾼の対応に © PKSHA Technology Inc. 9
10. 「AIと⼈が共に働く」 未来の⽇本の姿を ⼀緒につくりましょう © PKSHA Technology Inc. 10
11. PKSHAのミッション / ビジョン ⼈が教えることで進化するAIが、⼈の能⼒を拡張し、双⽅向に進化（共進化）し続ける社会へ Our Mission 未来のソフトウエアを形にする 「ソフトウエアはどうあるべきか」を問い、 ⾃らの⼿で創造と実装をし続けることで、⼈と社会の進化に価値をもたらします Our Vision ⼈とソフトウエアの共進化 私たちは⼈が作る未来のソフトウエアの可能性を信じています ソフトウエアは⼈の意思が形を決める“やわらかな”テクノロジーです 未来のソフトウエアは悲しみではなく、喜びを 分断ではなく、つながりを同調圧⼒ではなく、多様性を社会に増幅することができる パークシャテクノロジーは、⼈と共進化する未来のソフトウエアを社会に実装していきます © PKSHA Technology Inc. 11
12. 私たちの仕事 © PKSHA Technology Inc. 12
13. まだAI黎明期だった2012年に創業 ⽇本を代表するAI企業へと⼤きく成⻑ 2012 年 ⽇本のAIスタートアップの先駆けとして、創業 2016 年 初の⼦会社設⽴、事業の多⾓化開始 2017 年 東証マザーズ（現：グロース）上場 2018 年 第4回⽇本ベンチャー⼤賞「審査委員会特別賞」受賞 2019 年 200億円の⼤型調達、アイテック社を⼦会社化 2020 年 社員数263⼈ 2021 年 M&Aを加速（アシリレラ、PRAZNA）、社員数350⼈突破 2022 年 東証スタンダード市場へ移⾏ 2024 年 東証プライム市場へ移⾏、トライアンフ社を⼦会社化、社員数652⼈に 2025 年 サーキュレーション社を⼦会社化、社員数1001⼈に © PKSHA Technology Inc. 13
14. 会社の成⻑とともに⽣まれる事業 新しい技術がプロダクトを⽣み プロダクトが新しいプロフェッショナルを⽣んできました 2012年 〜 2021年 〜 2025年 〜 研究と社会実装 パッケージ化して拡販 ⼈とAIがチームへ エンタープライズとの共同 社会実装した技術を誰もが で新しい技術を⽣み企業の 使えるプロダクトにして社 課題を解決する 会に届ける AIのプロダクトとそれを使い こなすプロフェッショナルが チームとなって企業を⽀援 © PKSHA Technology Inc. 14
15. PKSHAが推進する3つの事業 AI Powered Worker ⼈とAIが⼀緒に働く、新しい仕事のかたちへ AI SaaS ⽣まれた技術を、誰もが使えるプロダクトに AI Research & Solution まだない技術や体験を、研究の⼒でかたちに © PKSHA Technology Inc. 15
16. AI Powered Worker AI Research & Solution AI SaaS まだない技術や体験を、研究の⼒でかたちに AI Research & Solution © PKSHA Technology Inc. 16
17. AI Research & Solution 研究が事業を強くし、事業が研究を強くする AI Researchで未来を先回りする 未来の技術を⾒据え、次の事業を先回りして構想しています AI Powered Worker AI SaaS 現場のデータ がさらに 研究を加速 いま⽬の前にある難題を、研究の⼒で突破する AI Research 先端技術を 社会に実装 研究する ニーズは明確なのに、既存技術では解けない。 そんな課題に、研究開発から挑んでいます。 例：対話の⾃動化、ノウハウ継承、etc AI Research & Solution AI SaaS AI Solution 届ける 課題を解く まだ誰も解いていない領域で、先を⾏く ⼤⼿テック企業が⼿を出しにくい特化領域で、 PKSHAならではの技術的な強みを築いています。 多くのプロジェクトから 新たなプロダクトが⽣まれる 例：⽇本語特化LLM、特定領域の検索技術、etc © PKSHA Technology Inc. 17
18. AI Research & Solution PKSHAのR&Dが挑む4つの領域 AI Powered Worker 現在の ニーズ 1. まだ解けていない課題を、技術で突破する 既存技術では届かない現場の難題に研究から挑み、ブレークスルーを実現する 2. PKSHAにしかないデータから、新しい技術を⽣み出す 多数の導⼊実績が⽣んだデータが、独⾃の研究を可能にする AI SaaS 3. 特定の領域に深く⼊り込み、誰にも真似できない技術をつくる AI Research & Solution ⼤⼿が⼿を出しにくい専⾨領域で、技術の優位を築く 未来の ニーズ 4. 業界の常識を変える技術を、先回りしてつくる まだ市場が気づいていないニーズを捉え、次の当たり前をつくる © PKSHA Technology Inc. 18
19. AI Research & Solution これまでの研究成果の例 ⽇本マイクロソフト⽀援 のもと、世界初のRetNet 活⽤LLMを開発 AI Powered Worker AI SaaS 「Retentive Network」を活 ⽤した⽇英⼤規模⾔語モデ ル。⻑⽂理解に強く、従来 モデルの約3.3倍の速度で回 答を⽣成できます。 東北⼤との共同研究が EMNLP 2025に採択 NLP領域の論⽂引⽤数で 国内スタートアップ最上位 AI分野トップクラスの国際 会議「EMNLP」のIndustry Trackに論⽂が採択。 対話技術の産業応⽤に関す る研究が、世界⽔準で評価 されています。 企業別 引⽤件数ランキング（2023年 NLP領域） … AI Research & Solution ※EMNLP：AI分野でトップクラスの影響⼒（400以上ある国際 会議で9位※）を持つ国際会議 ※Industry Track：産業応⽤に特化した査読付き論⽂枠 © PKSHA Technology Inc. ※出典：https://research-p.com/column/1402 ⽇本⼈所属企業の研究GDP(NLP) 19
20. AI Research & Solution 基礎研究から⽣まれた技術が、様々な業界の課題を解決しています ⼩売 広告/マーケ 医療 / 製薬 需要予測、在庫最適化、棚割り最適化 販促効果予測、広告配信最適化 オンライン診療相談、副作⽤情報抽出 製造 航空 / 物流 / モビリティ AI SaaS ⽬視検査の⾃動化、異常検知 保全知識データベース構築 遅延発⽣予測、配送ルート最適化 ドラレコ映像解析 アダプティブラーニング AI Research & Solution 警備 / ⾒守り 不動産 ⾦融 不審⾏動検知、顔認証（マスク対応） 物件価格予測、設備点検の⾃動化 不正検知、与信審査の⾼度化 AI Powered Worker © PKSHA Technology Inc. 教育 20
21. AI Research & Solution 事例紹介 駅で困っている⼈に、AIが気づく。 OsakaMetroのAI⾒守りシステム。 課題 AI Powered Worker 改札に係員が不在の際、⽩杖や⾞いすを利⽤する⽅ への早期対応や適切なサポートが遅れることがあった AI SaaS 解決 既存のカメラ映像からAIが⽩杖や⾞いすを⾃動検知し、 即座に駅係員へ通知するシステムを56駅に導⼊ AI Research & Solution 成果 90％以上の⾼い検知精度を実現。早期の気づきが 可能になり、駅全体での⾒守り体制と安全性が向上 © PKSHA Technology Inc. 21
22. AI Research & Solution 事例紹介 数兆円のクレジットカード決済の裏側で PKSHAのAIが不正を検知し続けています 課題 AI Powered Worker テクノロジーの進化に伴い、クレジットカードにおける 不正や犯罪が深刻な社会問題となっている AI SaaS 解決 特徴量⽣成や学習⼿法を最適化した 汎⽤性の⾼い検知モデルを開発‧提供 AI Research & Solution 成果 「PKSHA Security」として⾦融や保険業界等で導⼊。 判断根拠の提⽰も可能な⾼精度の検知を 短期間で実装し、社会の安全向上に寄与 © PKSHA Technology Inc. 22
23. AI Powered Worker AI SaaS AI SaaS ⽣まれた技術を、誰もが使えるプロダクトに AI Research & Solution © PKSHA Technology Inc. 23
24. AI SaaS AI Research & Solutionで実証された技術をプロダクト化し、 「お客様と話す現場」と「社内で働く現場」に届けています AI Powered Worker AI SaaS AI Research & Solution © PKSHA Technology Inc. 24
25. AI SaaS コンタクトセンター領域｜プロダクト 電話も、チャットも、FAQも。お客様との接点をAIが⽀えています。 対話累計 国内シェアNo.1のAI チャットエージェント AI Powered Worker 7.5億 回以上 年間 国内シェアNo.1のAIボイスエージェント 700万⼈ 対応 のコールに AI SaaS サポート累計 あらゆる業種に選ばれるFAQシステム AI Research & Solution 1,500 以上 サイト 年間 オペレーターによる顧客応対の品質と効率を⾼める AI 220万課題解決 コールの ⽣成QA数 コンタクトセンターのFAQナレッジを最新化し続ける⽣成AI © PKSHA Technology Inc. 10万 以上 25
26. AI SaaS コンタクトセンター領域 事例紹介 オペレーターの対応を AIが聞いて‧要約して‧活かす 課題 AI Powered Worker 朝⽇⽣命の現場で、⼊電増加とマンパワー依存により、 オペレーター負荷や応対品質のばらつきが⽣じ、 ⾃⼰解決チャネルも構築できていなかった AI SaaS 解決 「PKSHA Speech Insight」を導⼊し、⾳声の⾃動要約‧ 分類分析による業務標準化とナレッジ蓄積を実現 AI Research & Solution 成果 ACW（アフターコールワーク）の平準化と品質向上、 問い合わせ分析基盤の構築により、⽣産性向上と 将来的な⾃⼰解決チャネル展開につながる体制が整備 © PKSHA Technology Inc. 26
27. AI SaaS 企業内領域｜プロダクト 社内で働く⼈の毎⽇を、AIがもっとラクに。 AI Powered Worker 社内問い合わせを⼀元管理し、FAQの⾃動⽣成と 学習による⾃動応対を実現するAIヘルプデスク 導⼊先：NTTドコモ、デンソー、京都銀⾏、三井不動産、アイリスオーヤマ、セブン&アイホールディングス、JCB、第⼀⽣命、みずほ信託銀⾏ AI SaaS ドキュメント検索数累計 40万 回以上 など ⽉間ご利⽤数 会議後ワンクリックで9~10割の議事録が完成するAI議事録 15万 会議 AI Research & Solution 導⼊企業数 初⼼者でも挫折しないノーコードRPA © PKSHA Technology Inc. 2,500社 以上 27
28. AI SaaS 企業内領域 事例紹介 ⼈が抜けても、ナレッジは消えない。 膨⼤な⽂書からAIが即回答。 課題 AI Powered Worker 朝⽇⽣命で、ベテランの退職に伴うナレッジ継承の難化と 社内ドキュメント検索‧問合せ対応の ⾮効率による⽣産性低下 AI SaaS 解決 ⽣成AIが社内⽂書を検索し回答⽣成する 「PKSHA AI ヘルプデスク」を導⼊し、 FAQ⾃動⽣成も含むナレッジ対応をAI化。 AI Research & Solution 成果 約3,500⽂書を対象に問合せ対応の⾃動化が進み、 社内検索業務の削減と⽣産性向上が⾒込まれ、 全社展開に向けた運⽤が開始された © PKSHA Technology Inc. 28
29. AI Powered Worker AI Powered Worker AI SaaS ⼈とAIが⼀緒に働く、新しい仕事のかたちへ AI Research & Solution © PKSHA Technology Inc. 29
30. AI Powered Worker AIとそれを束ねるプロフェッショナルが、 連携して顧客への価値をつくる。 AI Powered Workerは、AIプロダクトと各領域のプロフェッショナルが⼀つのチームになって、 顧客に価値を届ける事業です。 ワンチーム AI AI Powered Powered Worker Worker プロフェッショナル インサイトの抽出から実⾏まで、⼈＋AIのチームにまるごと任せられる。 採⽤業務を毎⽇こなす AI SaaS 「AIが集める」 AI Research & Solution 顧客と直接やりとりし データを蓄積 オペレーター 「プロフェッショナル が読み解く」 業界知⾒をもとに分析し 改善を提案 © PKSHA Technology Inc. 採⽤業務を毎⽇こなす オペレーター 「AIが届ける」 改善を顧客の現場に 浸透させる 30
31. AI Powered Worker 様々な領域の専⾨性を持つ⼈材の価値をAIで増幅して顧客に届ける AI Powered AI Powered Worker 採⽤コンサルティング ⼈とAIが、採⽤の⺟集団形成から選考‧⾯接‧定着までを、 データを元に最適化し、採⽤を成功へと導く 導⼊先：NTTドコモ、デンソー、京都銀⾏、三井不動産、アイリスオーヤマ、セブン&アイホールディングス、JCB、第⼀⽣命、みずほ信託銀⾏ AI SaaS AI Research & Solution AI Powered Sales コンサルティング AI Powered 事業開発コンサルティング など ⼈✕AIで、営業のリード獲得から商談‧受注までのプロセスを ⾃動化‧再設計して、営業活動を⽀援 ⼈とAIで、市場分析‧仮説検証‧プロダクト設計を⾼速に⾏ い、事業の⽴ち上げと成⻑を戦略から実⾏まで伴⾛して⽀援 © PKSHA Technology Inc. 31
32. AI Powered Worker 事例紹介 ⼈＋AIのチームが 属⼈的な採⽤プロセスをデータで回す仕組みに変える 課題 AI Powered Worker 採⽤プロセスの各⼯程が分断されたまま運⽤され、 全体像を把握できない。⼯程ごとにデータが散在し、ボトルネックが 可視化されないまま、改善が属⼈的に進められている。 AI SaaS 解決 ⽇程調整‧書類選考‧⾯接‧担当者連携などをするAIと、 採⽤知⾒を持つコンサルタント‧業務を担うオペレーターが ワンチームで連携。採⽤プロセス全体を横断的に設計‧運⽤。 AI Research & Solution 成果 AIプロダクトに蓄積されるデータをプロセス横断で分析し、 改善インサイトを継続的に抽出。 優秀な⼈材の獲得と、再現性のある採⽤体制の構築に貢献する。 © PKSHA Technology Inc. 32
33. 事業の枠を超えて⽣まれる「共進化」 AI Research & Solution×AI SaaS © PKSHA Technology Inc. 33
34. 事業の枠を超えて⽣まれる「共進化」 事例 AIが社内マニュアルを正しく理解できない問題を 解決し、回答精度が約2割向上 課題 横断チーム を結成し 開発に挑戦 TOPPANエッジ内で、社内マニュアルなどのドキュメントを ⽣成AIが適切に理解できず、誤回答やハルシネーションが 発⽣し、業務利⽤に⽀障が出ていた AI SaaS 解決 × AI Research & Solution TOPPANエッジの技術で⽂書を構造化データに変換し、 最適化アルゴリズムで処理する新RAGサービスを開発。 「PKSHA AI ヘルプデスク」に搭載。 成果 実証実験にて回答精度が約2割向上 （例：ドキュメント正解率87.3% → 95.4%）し、 ⾦融業務などの⾼度な問い合わせ対応の精度改善を実証。 © PKSHA Technology Inc. 34
35. 事業の枠を超えて⽣まれる「共進化」 事例紹介 24時間、⾼品質な対応を。 AIと⼈が協働する次世代のコンタクトセンター。 課題 横断チーム を結成し 開発に挑戦 みずほ銀⾏が、リモート接点の拡⼤に対し、 ⾼品質な応対‧効率化‧24時間対応を実現できていなかった AI SaaS 解決 × AI Research & Solution 統合基盤（PKSHA AI Suite for Contact Center）を導⼊し、 AIと⼈が協働する オペレーション‧AI窓⼝‧運営管理を実現 成果 ⾼品質な応対を24時間‧効率的に提供できる 次世代コンタクトセンターを実現 © PKSHA Technology Inc. 35
36. ⼀緒に働く仲間 © PKSHA Technology Inc. 36
37. PKSHAを創業し、今も先頭に⽴ち、未来を切り開く 代表取締役 上野⼭ 勝也 Katsuya Uenoyama 未来のソフトウエアの研究開発と社会実装をライフワークとし、 ⼈と共進化/対話をする多様なAI‧AIエージェントを創業以来累計4400社以上 に導⼊。 ボストン コンサルティング グループ、グリー‧インターナショナルを経て、 松尾研究室にて博⼠（機械学習）取得後、2012年、PKSHATechnology創業。 デジタル庁参与。内閣官房デジタル⾏財政改⾰会議委員など公務にも従事。 2020年、世界経済フォーラム（ダボス会議）の「ヤング‧グローバル‧リー ダーズYGL2020」の⼀⼈に選出。 © PKSHA Technology Inc. 37
38. AIの未来を5つのカンパニーで切り拓き、 次世代の経営リーダーを⽣み出していく。 事業 カンパニー制度 AI Powered Worker AI HR ⼈とAIが⼀緒に働く、新しい仕事のかたちへ カンパニー AI Knowledge & Communication AI SaaS ⽣まれた技術を、誰もが使えるプロダクトに AI Research & Solution まだない技術や体験を、研究の⼒でかたちに © PKSHA Technology Inc. カンパニー AI Research & Soution カンパニー AI Native カンパニー Physical AI カンパニー 38
39. AI Research & Solutionカンパニー まだ世の中にない技術を研究し、企業ごとの課題に合わせてソフトウェアをつくっています。 リーダー紹介 佐野 ⻑紀 森下 賢志 森⽥ 航⼆郎 鈴⽊ 洋⼀朗 桂信 AI Research&Solutionカン パニー カンパニー執⾏役員 兼 カンパニー⻑ 執⾏役員 VPoE 兼 カンパ ニー執⾏役員 AE管掌 兼 AE 本部⻑ 執⾏役員 兼 カンパニー執⾏ 役員 CorpDevelopment管 掌兼 BizDev管掌 カンパニー執⾏役員 SWE 管掌 Xtone代表取締役 兼 カンパニー執⾏役員 AI-UX管掌 ネット系ベンチャー、A.T. Kearney、Accenture Interactive (現Accenture Song) を経て、PKSHAに参 画。保険‧銀⾏などでAI導⼊ やDX戦略をリードし、東京海 上HDとの合弁会社AlgoNaut 代表も兼任。 東京⼤学での博⼠（⼯学）を 取得後、⽇⽴製作所でスト レージ⾼速化の研究、フィッ クスターズで機械学習開発に 従事。2019年よりPKSHAに 参画し、教育業界を中⼼にAI の社会実装を推進。⾦融‧製 造‧⼩売業の経験も持ち、 2022年4⽉より現職。 アクセンチュア、ボストンコ ンサルティンググループにて 10年以上コンサルタントとし て従事した後、PKSHAに参 画。AIソリューション事業の ビジネスサイドのリーダーと してネット広告、⼩売、保 険、などさまざまな業界で社 会実装を推進。 ⽇本アイ‧ビー‧エムで様々 な業界の基盤構築‧運⽤を経 験し、クラウドネイティブ基 盤の技術⽀援等を経験後、 PKSHAにSWEとして参画。現 在はカンパニー全体の事業/ 組織戦略の企画⽴案、SWE チームのマネジメントを担 う。 2005年にXtoneを創業し、 UI/UXの視点から戦略⽴案‧ ⽴ち上げ‧改善を実施。2025 年よりPKSHAグループにジョ インしAI UXをテーマにAI関 連サービスのUX設計を⼿掛 ける。著書に『プロセス‧オ ブ‧UI/UX』シリーズ。 © PKSHA Technology Inc. 39
40. Physical AIカンパニー リアルな空間にもAIを。画像認識やロボティクスの技術で、現実の世界を変えています。 リーダー紹介 森川 直輝 前川 卓志 三村 裕介 アイテック 取締役副社⻑ 執⾏役員 兼 経営企画室 室⻑ PKSHA Technology AI Solution事業 本部 エンジニアマネージャー 兼 ア イテック 執⾏役員 株式会社リクルートへ⼊社後、事業開 発室、⼤⼿広告会社とのJVへの参画、 全社WEB戦略室などを経て、創業期よ りPKSHA Technologyへ参画。AI活⽤ のソリューション事業等の事業責任者 を経て、2019年よりM&Aでグループ ⼊りした株式会社アイテックへ。 2021年より取締役。 三井住友銀⾏で市場‧経営企画を担当 後、ボストン コンサルティング グ ループで多数のプロジェクトに従事。 その後複数社の代表を務め、現在は PKSHA Technology執⾏役員経営企画 室⻑および⼦会社アイテック代表取締 役社⻑を務める。 2012年DeNAに⼊社。2019年より PKSHA TechnologyにてAIプロジェク トのPMやエンジニアリングマネー ジャーとして組織拡⼤を牽引。現在は アイテックの執⾏役員も兼務し、駐⾞ 場‧モビリティ領域の開発を統括。 © PKSHA Technology Inc. 40
41. AI Knowledge & Communicationカンパニー 問い合わせや対話といった⽇々の対応業務を、AI SaaSで価値創造の最前線に変えています。 リーダー紹介 池上 英俊 ⼩松 直登 ⼭本 健介 下沢 将啓 カンパニー執⾏役員 兼 カンパニー ⻑ AI Knowledge Stream 事業本部 ⻑ カンパニー執⾏役員 兼EX開発本部 ⻑ カンパニー執⾏役員 兼EX開発本部 ⻑ カンパニー執⾏役員 兼CX開発本部 ⻑ ※AI技術本部兼務 ⼤⼿BPOでM&AやDX、RPA、AI導⼊の コンサル‧セールスを担当後、機械学 習‧⾃然⾔語処理に可能性を感じ PKSHA Technologyに⼊社。PKSHA Communication事業のセールス‧事 業開発を経て、2021年より事業責任 者を務める。 広告代理店を経てさくらインターネッ トに⼊社。PdM∕PMM、マーケティ ング‧Mops部⾨⻑、パートナー∕ア ライアンス部⾨⻑、グループ会社社外 取締役を歴任。PKSHA⼊社後は、組 織⽴ち上げを経て執⾏役員に就任。 マーケティング中⼼の事業推進を担 当。 サンフランシスコ拠点のスタートアッ プでCTOを務め、世界向けチャットア プリを展開。PKSHA参画後はチャッ トボット開発で国内シェアNo.1を達 成。技術責任者‧PMを経て、現在は 製品開発を統括。2023年Microsoft Top Partner Engineer Award受賞。 三菱総合研究所で⾃然⾔語処理‧深層 学習の研究開発と事業開発に従事。 PKSHA参画後、AI Solution事業のビ ジネス側を担当し、AI SaaSと連動し た事業を⽴ち上げ。現在は顧客接点領 域の事業戦略‧開発とグループ全体の AI SaaS⾼度化を担当。 © PKSHA Technology Inc. 41
42. AI Knowledge & Communicationカンパニー リーダー紹介 古屋 太郎 ⼩島 脩平 中島 真也 カンパニー執⾏役員 Dev担当役員 カンパニー執⾏役員 兼 AI Voice事業 本部⻑ カンパニー執⾏役員 AI技術本部⻑ AE管掌 ソーシャルゲーム企業でバックエンド エンジニア‧マネージャーを経験後、 データ系スタートアップでIoTやMLを 含む幅広いエンジニアリングを担当。 現在はPKSHA Technologyでコンタク トセンター向けAI SaaSプロダクトの 開発チームをマネジメントを担当。 新卒でワークスアプリケーションズに ⼊社し、新規プロダクト⽴ち上げの PMを担当。その後PKSHAに参画し、 「PKSHA VoiceAgent」⽴ち上げから 携わる。現在はSaaSプロダクトを含 む事業開発を担当。 ⼤学院で宇宙物理学博⼠号取得後、ポ スドク研究者としてJAXAと理研に所 属。PKSHA⼊社後はアルゴリズムエ ンジニアとして⼩売や⾦融のプロジェ クトに従事。2021年からはエンジニ アリングマネージャー、2023年よりAI SaaSのアルゴリズム開発も担当。 © PKSHA Technology Inc. 42
43. AI Nativeカンパニー もしAIが最初からいたら、仕事はどう変わる？ その問いから、新しい事業を⽣み出しています。 リーダー紹介 ⽔野 博隆 坂本 ⼀磨 砂塚 紀彦 森 慎吾 PKSHA Associates 代表取締役 PKSHA Associates 執⾏役員COO PKSHA Associates CTO兼CPO PKSHA Infinity CEO 2002年、SIerのエンジニアとしてERP開 発に従事。2006年よりコンサルティング ファームに移り、ERP導⼊に関する業務 を経験するとともに、BPO案件にも注 ⼒。当時の業務からヒントを得て「ロボ オペレータ」を開発したのち、2015 年、Associatesに創業メンバーとして参 画。2023年、代表取締役に就任。 新卒で戦略コンサルティング会社に⼊ 社し、中計策定や投資⽀援に従事。 2017年、PKSHA Associatesに3⼈⽬の メンバーとして参画し、営業部⾨をゼ ロから構築。現在は執⾏役員COOとし て、2,000社以上に導⼊される「ロボ オペレータ」の事業計画策定や販売戦 略を統括する。 ERP開発を⾏うベンチャー企業で不動 産管理システムなどの開発に従事。そ の後、BPO領域でスタートアップを創 業し、定型作業を⾃動化する技術を開 発。2019年、PKSHA Associatesに参 画し、開発チームを率いる。 Webエンジニアとしてキャリアをス タートし、複数のスタートアップ⽴ち 上げに参画。2019年に創業メンバー として旧アーニーMLG(株)を設⽴し、 議事録AI｢YOMEL｣を開発･展開 ｡CTO､COOを歴任し､2024年12⽉に代 表取締役に就任。 © PKSHA Technology Inc. 43
44. AI HRカンパニー CompanyOS等 ⼈の⼒とAIの⼒を掛け合わせて、 社会に新しい価値を届けています 各カンパニーの知⾒や資産をつなぎ、 グループ全体のシナジーを最⼤化へ。 リーダー紹介 リーダー紹介 ⼤野 紗和⼦ 佐々⽊ 徹 佐藤 哲也 久保⽥ 潤⾄ CEO室 室⻑ 兼 AI HR推進本部 本部⻑ CEO室 副室⻑ 兼 AI Powered Talent推進室 室⻑ 執⾏役員 兼 コーポレートマーケ ティング本部 本部⻑ 執⾏役員 兼 経営管理本部 本部⻑ 東京⼤学⼤学院修了後、BCG、 Googleを経てAnyPay共同CEO、 Startbahn COOを歴任。2021年に PKSHA Technologyに参画し、経営企 画やPKSHA Communication執⾏役員 （事業開発）を経て、2024年10⽉よ り現職。 ⼈材サービスやヘルスケアベンチャー を経て、2020年エムスリーに参画。 エムスリーデジカル代表取締役として クラウド型電⼦カルテのシェアNo.1 達成を牽引。現在はCEO室副室⻑‧ サーキュレーション取締役として、AI 実装によるバリューアップを主導。 リコーでファクシミリ事業のマーケ ティングを担当。その後、マイクロソ フトにてマーケティング部⾨の統括部 ⾨の執⾏役員本部⻑などを務める。そ の後、ITソリューション企業勤務を経 てPKSHAに⼊社。 ⼤⼿⼈材系企業に新卒で⼊社。製造‧ 物流業界への⼈材紹介‧派遣の営業 職、同部⾨の⽀店⻑を経験。IT業界に 向けた新規事業⽴上げを経験し、 2022年10⽉にPKSHAグループへ⼊ 社。 © PKSHA Technology Inc. 44
45. ⼀緒に未来のソフトウェアをつくるグループ会社 株式会社アイテック 株式会社PKSHA Associates 株式会社PKSHA Infinity 駐⾞場精算機システムの製造‧販売 国産RPAロボオペレータの提供 従業員DX領域の議事録AIサービス 「YOMEL」を展開 株式会社トライアンフ 株式会社サーキュレーション 株式会社エクストーン ⼈事‧採⽤領域の コンサル /アウトソーシング（RPO) を展開 外部プロ⼈材の経験‧知⾒を複数の企業で 活⽤するプロシェアリング事業を運営 UI/UXデザインから 実装（開発‧運⽤）まで展開 © PKSHA Technology Inc. 45
46. PKSHAの6つのValue ⸺ 私たちが⼤切にしていること 01 未来志向 02 信頼のうねり 03 外界との共進化 未来に先回りし、 ポジティブな業界進化を仕掛ける 信頼のうねりの中⼼となり、 ネットワーク効果を⽴ち上げる 社会実装を通じて ⾃らをアップデートし続ける Be Proactive for the Future Credit Cycle for network intelligence Learning Machine: By practice-based research 04 個の才能発現 05 専⾨性の連鎖 06 運動神経を磨こう ⾃らの個性を 社会の価値に繋げる 専⾨性を繋ぎ、 "ならでは"の価値を創る 最重要なアクションを⾒つけて 最速で取り組む Be Authentic for yourself Professional Orchestration for multi specialty Action Driven © PKSHA Technology Inc. 46
47. あなたの違い（デルタ/Δ）が、⼒になる PKSHAでは、⼀⼈ひとりの個性や才能を⼤事にしています。 その異なる才能（⼈と⼈との差分）をデルタ（Δ）と定義しています。 あなたのΔが誰かのΔとかけ合わさって、PKSHAのΔになる。 そしてそれが、社会を変える⼤きなΔになっていきます。 © PKSHA Technology Inc. 47
48. ⼈とAIが、互いに育ち合う⸺「共進化」という考え⽅ 「共進化」とは、⽣物学の世界で“異なる種が互いに影響し合いながら進化すること”を指す⾔葉です。 PKSHAではこの考え⽅を、⼈とAI、組織と社会の関係にも広げています。 ⼈がAIを使うことで成⻑し、成⻑した⼈がさらによいAIをつくる。 その繰り返しの中から、未来のソフトウェアが⽣まれていきます。 ソフトウエアを⼈間が使うことで ⼈間が成⻑することで 成⻑した⼈間がさらに ⼈間が成⻑する 新しいソフトウエア を⽣み出す より良いソフトウエア を⽣み出す © PKSHA Technology Inc. 48
49. PKSHAで働く © PKSHA Technology Inc. 49
50. 数字で⾒るPKSHAの仲間たち 平均年齢 組 織 の 特 徴 新 卒 者 の 統 計 中途採⽤率 男⼥⽐率 男性 ⼥性 36 歳 89.5 % 61 % 39 % ※集計対象：2026年3⽉31⽇時点で在籍する社員 ※集計対象：2026年度⼊社者実績に基づく ※集計対象：2026年3⽉31⽇時点で在籍する社員 学歴 東⼤‧京⼤ 早慶 その他国公⽴ その他私⽴ 43% 11% 29% 18% 専攻 情報系 理⼯系 ⽂系その他 29% 61% 11% ※集計対象：新卒採⽤の20卒〜25卒⼊社者、および26卒内定者 © PKSHA Technology Inc. 50
51. 様々な職種 ビジネス系 • インサイドセールス エンジニア / デザイン系 • アルゴリズムエンジニア コーポレート系 • ⼈事 • セールス （機械学習エンジニア/データサイエン • 経理 • カスタマーサクセス ティスト） • 法務 • パートナーアライアンス • マーケティング∕PR • 事業開発（BizDev） • プロジェクトマネージャ • ソフトウエアエンジニア/フルス タックエンジニア • インフラエンジニア∕SRE • プロダクトマネージャー • 総務 • 経営企画 • 経営管理 • UI/UXデザイナー∕ディレクター © PKSHA Technology Inc. 51
52. 社員から⾒たPKSHAの魅⼒って？ ▶ より詳細な社員の声を note で随時更新しています アカデミアに近い雰囲気があること。社内で研究 活動にも注⼒できる環境があることはPKSHAの⾯ ⽩さであり、強みでもあります。 AI技術を扱う企業は多数ありましたが、PKSHAは 幅広い経験を積みながら、堅実なAI開発と社会実 装に携われると感じました。 アルゴリズムエンジニア 星野 悠⼀郎 さん ソフトウエアエンジニア ⼋島諒汰 さん ⾃社でAIの研究からプロダクト開発まで⾏ってお り、ソリューションの幅が広い点やお客様の声を プロダクトに反映できる点は営業としてはとても 魅⼒的でした。 今まさに事業機会の⼤きいAI領域を扱い、かつそ の事業が実際にスケールしていく過程に携われる 環境は、貴重だと思います。 SaaSセールス 阪納章加 さん 経営企画室‧IR 布野 宏明 さん © PKSHA Technology Inc. 52
53. 本郷に構える2つのオフィス 創業の地 本郷瀬川ビル（本社） 本郷TK オフィス 東京都⽂京区本郷 2-35-10 本郷瀬川ビル 4F 東京都⽂京区本郷1-28−10 本郷TK ビル2F、3F、5F © PKSHA Technology Inc. 53
54. 創業の地に、この場所を選んだ理由 建物の1階に「近代⼟⽊⼯学の⽗」古市公威⽒の旧邸が 残っています。エンジニアリングの原点と重なる場所です。 ⽬の前に⽴つ樹齢600年のクスノキ。 PKSHAの事業モデルである 「Research（根）→Solution（幹）→Product（果実）」を 象徴しています。 © PKSHA Technology Inc. 54
55. 本郷TK オフィスの様⼦ © PKSHA Technology Inc. 55
56. ⼀⼈ひとりが⼒を発揮しやすい働き⽅を リモートワーク制 フレックスタイム制 専⾨型裁量労働制 チームによって柔軟に調整 コアタイムあり（11:00 - 15:00） ⾃分のリズムで働ける 成果にフォーカスした働き⽅ 残業時間 ⽉平均25時間程度 健康⽀援 各種社会保険完備 （IT健保加⼊） ワークライフ バランス 有給取得率：56.9% 産休‧育休取得率：122.7% 予防接種⼿当 その他 フリードリンク： オフィスに各種飲料完備 （インフルエンザ、コロナ） ※2024年10⽉〜2025年9⽉の所定外労働時間の平均 © PKSHA Technology Inc. 56
57. 働く毎⽇を⽀える、PKSHAの福利厚⽣ 働く環境 コミュニケーション活性 • 時短勤務制度 （育児‧介護‧就学のため⼀定期間、 勤務時間を短縮することができる制度） • 社内のドリンク無料 • 家賃⼿当（⼀定の条件を満たした場合） • 書籍購⼊制度 • 部活制度 • マジカルフライデー • シャッフルランチ その他 ヘルスケア‧育児サポート • 健康診断 • 予防接種 • オンライン医療相談 • ベビーシッター利⽤補助券利⽤ • 家事⽀援サービス割引利⽤ • ロゴTシャツ/パーカー購⼊ • 従業員持株会 © PKSHA Technology Inc. 57
58. ⼀⼈ひとりの成⻑を、制度で⽀えています 評価制度 • Performance Cycle Review制度 ◦ Will‧Can‧Mustをもとに⽬標を⽴て、半期ごとに振り返る。成果だけでなく、挑戦の質やチームへの 貢献も含めて、多⾯的に評価しています。 成⻑⽀援制度 • PKSHA University ◦ マネジメントスキルの開発を⽀援します。 • 才能発現会議 ◦ 事業責任者以上が集まり、⼀⼈ひとりの育成プランを話し合い、その後の成⻑も⾒守っています。 © PKSHA Technology Inc. 58
59. エンジニアの成⻑を⽀えています オンボーディングプログラム （AE） 書籍購⼊‧資格補助 実案件でのOJT 開発環境構築、社内ルール/事業/組織体 制理解から、機械学習知識習得、実践的 な模擬案件まで⼀気通貫のプログラムを メンターが伴⾛。 技術書は無制限で購⼊可 業務に付随する内容に付随する資格は補 助（Public Cloudの資格試験など） ⼗分なバックアップ体制のもと、早期に 実案件にアサイン。シニアエンジニアに サポートされながら社会実装を経験。 ⼊社前サポート（AE） 各種定例‧社内社外勉強会 開発効率化⽀援 気軽に相談できる会、技術勉強会、案件 共有/相談会など、エンジニア同⼠の交 流の時間が多数。国内外の技術イベント に業務として参加可能。 Claude Code等の最新AI関連ツールを、 規定額内で各エンジニアが⾃由に組合わ せて利⽤可能。オンプレGPUサーバや各 種Public Cloudも、学習⽤途で利⽤可 能。 希望者には、メンターがAEの基礎技術習 得やプロジェクトで必要なビジネス観点 理解促進をサポート。 © PKSHA Technology Inc. 59
60. 写真ver 学び合う場が、たくさんあります 技術コミュニティ • PKSHA Sunya 社内の事例共有、機械学習の最新論⽂紹介等の勉強会 • PKSHA Sunya Collab 外部有識者‧トップ研究者をお招きした勉強会 • PKSHA Scheme エンジニアリング全般に関する社内勉強会 • PKSHA Scheme Special エンジニア以外も参加可能な技術LT⼤会 • 社内ハッカソン エンジニア向けハッカソン、ビジネス職向けハッカソ ン等を不定期で開催 © PKSHA Technology Inc. 60
61. つながる場も、たくさんあります 交流イベント • 全社員総会 年2回（4⽉、10⽉）、全員が本郷に集結 • Monthly Co-evolve MTG 部⾨横断の全社の情報共有会 • マジカルフライデー ⽉1回のフリードリンク＆⾷べ物の社内交流会 • 新⼊社員と社⻑ランチ ⼊社直後に実施 • シャッフルランチ ランチ補助制度 • 30以上の部活動 数学部、サウナ部、ボードゲーム部等 © PKSHA Technology Inc. 61
62. PKSHAへの⼊⼝ © PKSHA Technology Inc. 62
63. 選考フロー 採 ⽤ プ ロ セ ス Step 1 Step 2 Step 3 Step 4 Step 5 カジュアル ⾯談 書類選考 ⾯接 最終⾯接 内定‧ オファー⾯談 (コーディングテスト) （2回程度） 選 考を受ける前に社 員と 「エンジニア 職 種 」では 各 部 ⾨の複 数メンバーと 代 表もしくは役 員との⾯ 内定後、⼈事‧役員とオ 直 接 会 話ができるカジュ コーディングテストを ⾏ オンライン⾯ 接（各45分 接を実施します。 ファー ⾯ 談 を 実 施 しま アル⾯ 談を実 施していま います。（SRE、QAなど 程度）を実施します。 す。スキルの ⾒ 極 めなど ⼀部職種は対象外） す。給与制度の詳細から ※ 結 果 につきましては、 オファー条 件、⼊ 社 後の は実 施せず、PKSHAにつ 合 否 に 関 わらず1~3 営 業 期 待 役 割などを改めてご いて 気 になることにお 応 ⽇ 以 内にご連 絡していま 説明する場となります。 えする場となります。 す。 選考の流れは、お⼀⼈ずつの状況に合わせて柔軟に組んでいます。現場メンバーとの⾯談や会⾷など、相談しながら進 めていきます。気軽にご相談ください。 © PKSHA Technology Inc. 63
64. 募集職種 詳細は募集サイト「HRMOS」をご覧ください https://hrmos.co/pages/pkshatech © PKSHA Technology Inc. 64
65. 最後に © PKSHA Technology Inc. 65
66. ⼈とソフトウエアが共進化する社会へ ⽣成AIの急速な進化により、AIが社会の⼀員になる時代が来ています。この⼤きな転換点に、 私たちPKSHAは新たな未来をつくろうとしています。 未来のソフトウエアの役割は、⼈の能⼒を代替することでも、⼈の仕事を奪うことでもありません。 ⼈と共に進化するソフトウエアが、社会に残されたさまざまな課題を解いていく ⸺それが、私たちの⽬指す未来です。 ⾔葉や⾳、動作で⼈とソフトウエアが⾃然に通じ合い、共に学び合う。 ⼈と⼈の間にソフトウエアが⼊ることで、誰もがなめらかにつながれる。 ⼀⼈ひとりにソフトウエアが寄り添い、その⼈の⼒を広げることで、違いが価値として輝く世界。 この「⼈とソフトウエアの共進化」のために、私たちは研究と実装の循環を回し続けています。 ⼀緒に未来をつくる仲間を、待っています 代表取締役 上野⼭ 勝也 © PKSHA Technology Inc. 66
67. 本郷の巨⽊の下に、Δ（デルタ）が交わる場所を ⼈の成⻑は、⼈との異なる才能（Δ：デルタ）との出会いから⽣まれます。 あなたと誰かの差分。その違いこそが、私たちの⼒になります。 個⼈のΔ × 個⼈のΔ ＝ PKSHAのΔ PKSHAのΔ × 社会 ＝ より⼤きなΔ 2012年、本郷で創業して以来、多様なΔが集まり、かけ合わさり、 想像を超える価値を⽣み出してきました。 本郷の巨⽊の下で、あなたのΔを待っています。 © PKSHA Technology Inc. 67
68. © PKSHA Technology Inc. 68