Last Updated 2025年5月 Azit: Company Deck 物流・サプライチェーンマネジメント（SCM）領域特化のAI戦略パートナー © 2025 Azit. inc 

0 エグゼクティブ・サマリー 1 市場と戦略 2 事業内容 3 待ち受ける挑戦 4 会社と存在意義 5 組織と文化 目次 2 

SUMMARY エグゼクティブ・ サマリー Azit のことをさっと知りたい方へ 3 

顧客基盤
 の増加 データ収集
 ＆モデル訓練 モデル
 精度向上 顧客ROI
 の改善 顧客獲得効率
 の向上 顧客とAI の共進化 入口のデータ 需要予測 出口のデータ 配送最適化 サプライチェーン
 全体の最適化 4 PRODUCT AI VISION＆STRATEGY 物流・SCM全体最適化のための統合AIプラットフォーム 物流・サプライチェーンのワークフローおよびキーとなるデータを抑えることでAI の学習を推進。
 他社には実現できない付加価値につなげます。 ÁÀ 需要予測がすべての入口 需要側が精緻になることで、発注量・在庫量・配送料といった後工程の 誤差源が激減。AIネイティブプロダクトを提供することで、過去の数値 からの予測だけではなく、現場のワークフローに準拠した予測を提示。 ‡À 配送最適化で出口のデータ獲得 物流コストや配送オペレーションといったこれまでデータ化が遅れてい た領域のDXにより、AIの学習に不足していた情報を学習データ化し、同 時にAIがワークフロー改善に介入できるようにシステムで自動化。 £À 供給全体の最適化 入口（需要予測）と出口（配送最適化）を制した上で、計画・調達・補 充・倉庫配置など中間プロセスをAPI モジュールとして横に拡張し、全 体最適化のための統合プラットフォームへ。 

顧客を“必ず成功させる”ことで、顧 客との信頼関係を築く 顧客の成果にコミットし続けること が、高い利用単価と長期的な利用に つながる STRATEGY 「顧客基盤」 「AI プロダクトの進化」 × こそが Azit の競争優位 AI 時代は多種多様な顧客基盤が事業の発射台となり、 「1. データ収集」→「2. モデル訓練」→「3. 継続学習」という“ネットワーク効果”が資産となる SaaS 単体では価値を届けきれない 環境下、ハイブリッド型サービスが 導入障壁を取り除くことにつなが り、そこにドメイン知識とプロダク トの付加価値が加わることでさらに 成果へとつながる 顧客業務に深く入り込むことで、ド メインデータと成功シナリオを蓄積 し 、プロダクトの付加価値を向上 業界特化の学習データを独占し、 AI で成果を出すのためのネットワーク 効果を構築 - 長期 - 継続学習 による差別化 - 中期 - データ収集 とモデル訓練 - 初期 - 成果コミット による信頼獲得 現在地 5 

BUSINESS 各産業を代表する企業を中心に、支援・連携を推進 導入・支援実績およびパートナー企業（抜粋） 6 

STRATEGY 物流・SCM領域の が喫緊の課題 DX・AX の社会実装 経済産業省や国土交通省なども「物流のデジタル化」「サプライチェーン強靭化」に関する補助金や施策を推進 市場の急拡大 CAGR 15% 物流DXの国内市場規模 2022年
 3900億円 2030年
 1.2兆円 ※ KPMG『2030年市場展望と人材要件：運輸（物流DX）』 https://kpmg.com/jp/ja/home/insights/2023/06/hr-strategy-logistics.html 必要なテクノロジー 最適化ソリューション AI ソリューション ロボティクス連動 SCM システム 受発注管理・在庫管理 配送最適化・在庫最適化 需要予測・データ解析 倉庫自動化・搬送自動化 7 

PURPOSE 日本のインフラを 新しい時代へと紡ぐ Weaving the Social Fabric of Japan
 for the Next Generation ECで頼んだ商品、食卓に並ぶ野菜、子どもが待ちわびる教 材――それらが「すぐ手に入る」のは、物流という見えな いインフラが私たちの生活を支えているからです。 しかし、労働人口の減少と共に、こうした日本の“当たり 前”が揺らぎ始めています。 現在の日本で私たちが享受している生活の安心を、子ども たちの世代まで守り抜くこと――それが私たちの想いです。 だからこそ私たちは、AIとテクノロジーを活用し、物流と サプライチェーンの血流をしなやかに再編し、“新しい時代 のインフラ”へと紡ぎます。 誰もが未来を当たり前に描ける社会へ。今を支え、次の世 代へと橋を架ける。それが私たちのミッションです。 8 

STRATEGY 市場と戦略 社会インパクトと勝ち筋について 9 

STRATEGY 物流・サプライチェーンマネジメント（ SCM ）とは？ 調達から製造・物流・販売までの です。 全体工程を一元化し、最適化を行う経営管理手法 工場 物流倉庫 物流センター
 （DC/TC） RESTAURANT 店舗 法人 OR 個人 物流・サプライチェーンの流れ 10 

STRATEGY 人手不足が年々深刻化し、待ったなしの市場 EC の台頭もあり物流需要は急拡大し、テクノロジーによる最適化・効率化が求められています。 ※ 国土交通省『トラック運送業の現況について』 https://www.mlit.go.jp/common/001225739.pdf
 ※ 株式会社 ＮＸ総合研究所『「物流の2024年問題」の影響について（２）』 https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/sustainable_logistics/pdf/003_01_00.pdf 2.71 ドライバーの有効求人倍率 「2030年には14万人の人手が足りない」 「全荷物の1/3が運べなくなる」 11 

STRATEGY 物流・SCM領域の が喫緊の課題 DX・AX の社会実装 経済産業省や国土交通省なども「物流のデジタル化」「サプライチェーン強靭化」に関する補助金や施策を推進 市場の急拡大 CAGR 15% 物流DXの国内市場規模 2022年
 3900億円 2030年
 1.2兆円 ※ KPMG『2030年市場展望と人材要件：運輸（物流DX）』 https://kpmg.com/jp/ja/home/insights/2023/06/hr-strategy-logistics.html 必要なテクノロジー 最適化ソリューション AI ソリューション ロボティクス連動 SCM システム 受発注管理・在庫管理 配送最適化・在庫最適化 需要予測・データ解析 倉庫自動化・搬送自動化 12 

STRATEGY 荷主の の課題解決にフォーカス 「エンタープライズ企業」 物流現場の中小企業を対象としたスタートアップが多い中、次世代の SIer の役割を担うポジショニング SIer の主戦場 過渡期 スタートアップの主戦場 未来 過去 現在 物流荷量の過半数を大企業が占め、 インパクトと投資余力を考慮すると 物流・ SCM の DX はその大半は大企 業による投資だった 大企業は既存の業務フローに合わせ てカスタマイズしたシステムを求め るため、物流・ SCM の DX 投資予算 は主に SIer の市場だった 既存のシステム投資の予算の肥大 化・リリースサイクルの遅さ・技術 負債化・ベンダーロックインといっ た課題を大企業が感じ始める バーティカル SaaS の台頭で、業界 ごとの課題解決を SaaS モデルにAPI やモジュールの提供でカスタマイズ を行うプレイヤーが出現 生成 AI の急速な普及で、その活用が 必須になり、 SaaS のデータを活用 し、AI ネイティブなプロダクトを提 供できる企業への期待が高まる クライアント企業のAI変革を一気通 貫で支援できる AI 戦略のパートナー 企業が深い関係性と高いシェアを獲 得する 13 

STRATEGY エンタープライズ企業の課題解決を で実装 ハイブリット型 共通化できる課題は SaaS として提供し、各企業固有の課題はカスタマイズしたサービスまで提供します。 プラットフォーム 共通課題解決 プロフェッショナル
 サービス 固有課題解決 14 

STRATEGY グローバルでのハイブリット型スタートアップ事例 プラットフォーム×プロフェッショナル・サービスの掛け合わせ価値提供で大規模エンタープライズの導入を推進
 市場に大きなインパクトをもたらす急成長により、ユニコーン・デカコーン化 データ統合 OS を導入拠点に常駐する FDSE/Deployment Strategist が顧客要 件に合わせてに作り込む共創型モデル サイバーセキュリティプラットフォーム に加え、人手で脅威対応のコンサルや 訓練を丸ごと請負う 130超の業界別 AI アプリを基盤に「6 か 月 PoC 」で伴走実装するプログラムを 標準装備、 SI パートナー連携も提供 レイクハウス基盤＋ プロフェッショナ ル・サービスにより、データ基盤設 計・ ML ワークロード最適化を直接支援 輸出入手配プラットフォームに加え、 貿易アドバイリーの提供や ERP / WMS 連携や関税最適化を伴走業務まで支援 リアルタイム輸送可視化プラット フォームに加え、システム統合から稼 働後の最適化まで支援 自律型ドローンや警戒センサーを顧客 の作戦要件に合わせて統合開発・運用 し、受託生産も行う AI 需要予測プラットフォームにコンサ ルチームが 90 日導入を標準化、テンプ レ＋共創で部門別 KPI を設計支援 Tech Solutions & Professional Service V ertical Tech Solutions & Professional Service 15 

顧客を“必ず成功させる”ことで、顧 客との信頼関係を築く 顧客の成果にコミットし続けること が、高い利用単価と長期的な利用に つながる STRATEGY 「顧客基盤」 「AI プロダクトの進化」 × こそが Azit の競争優位 AI 時代は多種多様な顧客基盤が事業の発射台となり、 「1. データ収集」→「2. モデル訓練」→「3. 継続学習」という“ネットワーク効果”が資産となる SaaS 単体では価値を届けきれない 環境下、ハイブリッド型サービスが 導入障壁を取り除くことにつなが り、そこにドメイン知識とプロダク トの付加価値が加わることでさらに 成果へとつながる 顧客業務に深く入り込むことで、ド メインデータと成功シナリオを蓄積 し 、プロダクトの付加価値を向上 業界特化の学習データを独占し、 AI で成果を出すのためのネットワーク 効果を構築 - 長期 - 継続学習 による差別化 - 中期 - データ収集 とモデル訓練 - 初期 - 成果コミット による信頼獲得 現在地 16 

STRATEGY 物流・SCM領域特化の へ 「AI戦略のパートナー」 “包括的な価値提供が につながる道” 真の AI の社会実装 生成AIの急速な進化と共に、顧客に提供可能な付加価値が大きく変化 DX Platform - AI の学習データの収集基盤 - AI Platform - AI ネイティブ製品の提供 - AI Workforce - AI 駆動の人材提供 - 物流・SCM領域では、これまでオペ レーション改善による課題解決が行 われてきたため、AIが学習するため のオペレーションデータがないこと も多く、 SaaS を中心としたDXを行 うことで学習データを集めます。 これまでデータ活用をしたくても データがなかったり、あるデータだ けでは不十分だった領域でも、生成 AI の活用で生産性や業務効率を大き くアップデートすることが可能にな りました。 プロフェッショナル・サービスの提 供の際にも、社内でのAI活用を極限 まで行うことで、これまでよりもは るかに生産性の高い状態で価値提供 を行います。 17 

BUSINESS 事業内容 これまで実現してきたこと
 そして、これからについて 18 

PRODUCT AI VISION＆STRATEGY 物流・SCM全体最適化のための統合AIプラットフォーム 物流・サプライチェーンのワークフローおよびキーとなるデータを抑えることでAI の学習を推進。
 他社には実現できない付加価値につなげます。 kj 需要予測がすべての入口 需要側が精緻になることで、発注量・在庫量・配送料といった後工程の 誤差源が激減。AIネイティブプロダクトを提供することで、過去の数値 からの予測だけではなく、現場のワークフローに準拠した予測を提示。 Æj 配送最適化で出口のデータ獲得 物流 コスト や配送 オペレー ションといったこ れまでデータ 化が 遅れてい た 領域の DXによ り、AIの学習に 不足し ていた 情報を学習データ 化し、 同 時にAIがワークフロー 改善に 介入できるよ うに システ ムで 自動化。 uj 供給全体の最適化 入口（需要予測 ）と 出口（配送 最適化）を 制した 上で、 計画・ 調達・ 補 充・ 倉庫配 置な ど中間プロ セスをA PI モジュー ルとし て横に 拡張し、 全 体最適化のた めの 統合プラ ットフ ォー ムへ。 顧客基盤
 の 増加 データ 収集
 ＆モデ ル訓練 モデ ル
 精 度向上 顧客ROI
 の 改善 顧客獲得効率
 の 向上 顧客とAI の共進化 入口のデータ 需要予測 出口のデータ 配送最適化 サプライチェーン
 全体の最適化 19 

BUSINESS 各産業を代表する企業を中心に、支援・連携を推進 導入・支援実績およびパートナー企業（抜粋） 20 

BUSINESS AI を活用し、物流・サプライチェーンの構築を総合的に支援 エンタープライズ企業の複合的な課題に対して、アップセル・クロスセルが可能なソリューションを複数展開 倉庫 仕入れ 提供プロダクト 車両手配 / 伝票発行 / 動態管理 / 配送管理システム 店舗・倉庫の在庫最適化 / 在庫管理システム 生成AIを活用した
 新時代の需要予測 ・供給予測 生成AIを活用した
 ワークフローの自動化 店舗 顧客 AI 配車プラットフォーム AI 在庫PF AI 需給予測プラットフォーム AI ワークフロー構築（プロフェッショナル・サービス） Coming Soon ControlX ForecastX WorkflowX 21 

BUSINESS AI配車プラットフォーム 外部パートナー企業との連携と複数のモジュールを組み 合わせることで最適な配送体制の構築を支援 これまで取得できなかった配送関連のデータ化と活用を 可能に DXプラットフォーム 22 

BUSINESS 機能『マーケットプレイス』 全国20万台のネットワークから最適な車両を手配 様々な提携配達ネットワークの中からトラック運転手からフードデリバリーの配達員まで
 最安の配達パートナーを集めるが可能です。 配送マッチング クライアント 依頼 条件提示 最安値を提案 配送プラン共有 配送会社・プラットフォーム 23 

BUSINESS 機能『宅配管理』 宅配事業者への集荷依頼・伝票発行を自動化 配送情報を入稿することで、宅配事業者へ集荷依頼・伝票発行まで自動化することできます。 複数のシステムを行き来することなく、当日配送から翌日配送まで幅広い配送依頼の一元化を実現します。 クライアント 配送情報 システム連携 集荷依頼
 伝票発行 宅配ネットワーク 24 

BUSINESS 機能『 TMS （AI 自動配車・AI 配送管理・ドライバーアプリ）』 カスタマイズ開発が可能な配送管理システム 配送を最適化・効率化し、1件あたりの配送コストを削減します。 リアルタイムの位置情報を監視し、配送状況を管理することもできます。 クライアント側管理画面・配達パートナー向けアプリ リアルタイムの位置情報を元に
 配送状況を管理 25 

BUSINESS ※ JR九州と九州地域で輸送管理を実施。全国展開に向けて推進中
 ※ 画像引用元 https://www.railforum.jp/ftrain/app/bbs.php?act_media=true&mno=131332 支援事例：新幹線輸送との連携によるマルチモーダル配送 JR九州の物流 DX をハイブリッド型で提供 物流荷量の増加による貨物列車の積載量圧迫もあり、新幹線輸送は全国に拡大中 「配送は DeliveryX を用いて主要駅からの集荷配送」×「プロフェッショナル・サービスによる事業開発」を実施 26 

BUSINESS AI 需給予測プラットフォーム 生成AIによる言語データ（非構造データ）の活用で、 高精度な需要予測を実現 現場の勘をAIが学習することで、属人化からの脱却を 支援 AIネイティブプロダクト 詳細については、カジュアル面談でお尋ねください 27 

CHALLENGE 待ち受ける挑戦 これから取り組む課題について 28 

“すべては のために” 真のカスタマーサクセス Azitでの挑戦は「顧客の真の課題解決と向き合うこと」です。 それはすなわち、これまでのシンプルな解法では解決できなったことと向き合うこと であり、困難や複雑性を伴います。 創意工夫に泥臭さも含めて、執念深く顧客と向き合っていったその先にこそ、本質的 な課題解決があると信じています。 29 

CHALLENGE 「シンプルな SaaS 」から へのシフト 「運用伴走型 AI 」 エンタープライズ企業に深く入り込むは、ワークフロー改革が不可欠。SaaS 単体では価値を届けきれない。 これまでの提供価値 ゴール 運用 連携 提供方法 プロダクトのみ システムが正しく動く 機能追加・バグ修正 DevOps これからの挑戦 ゴール 運用 連携 提供方法 ＋ ワークフローへの組み込み ＋ ビジネス上の成果の継続改善 ＋ AI 学習のためのモデル訓練 ＋ MLOps ＆ AIOps 30 

CHALLENGE “オープンで共創可能な API エコシステム”へ 多様な外部パートナー企業とのAPI連携がプロダクトの強みの一つです。 また、自社プロダクトだけでは完結せず、様々な既存システムとのつなぎこみが必要となることもあります。 基幹＆財務 ERP等 倉庫＆輸送 WMS, TMS 受発注 OMS, POS等 顧客 EC, CRM等 持続可能性 CO2, カーボンクレジット等 外部環境 天候, 休祝日等 物流 3PL, 宅配等 金融 決済, 請求等 プラットフォーム 31 

声の例 CHALLENGE “多様な立場の人の声を同時に満たす”プロダクトデザイン 一言に顧客の声を聴くと言っても「決裁者」「導入者」「利用者」といった様々な役割が登場します。 これら一人ひとりにとって価値あるプロダクトを届ける必要があります。 決裁者 導入者 利用者 登場する多数のステークホルダー 32 「ROIはどれくらい？」 どの程度のコスト削減につながるか知りたい 「既存システムとの連携やセキュリティは？」 導入に必要な条件を満たせるか知りたい 「使い方は簡単？」 導入で現場に混乱が起きないかが知りたい 

CHALLENGE 異文化の融合とシームレスな連携 従来、文化が異なるとされてきた2つの組織が一つの企業に内包されます。 ワークフロー自体を見直しつつ、プロダクトへの橋渡しを行うためのスムーズな連携も求められます。 33 SaaS DNA - プロダクトドリブン - ProfServ DNA - 顧客課題ドリブン - アジャイル開発でスケール
 顧客全体に価値を届ける 人が課題に深く潜る
 顧客ごとに解決策をカスタム 顧客にディープダイブし成果にコミット
 一般化した課題をプロダクトに反映 Mixed DNA - 異文化の融合 - SaaS型組織とプロフェッショナル・サービス型組織の両立 

PURPOSE 会社と存在意義 私たちが目指している世界について 34 

PURPOSE 日本のインフラを 新しい時代へと紡ぐ Weaving the Social Fabric of Japan
 for the Next Generation ECで頼んだ商品、食卓に並ぶ野菜、子どもが待ちわびる教 材――それらが「すぐ手に入る」のは、物流という見えな いインフラが私たちの生活を支えているからです。 しかし、労働人口の減少と共に、こうした日本の“当たり 前”が揺らぎ始めています。 現在の日本で私たちが享受している生活の安心を、子ども たちの世代まで守り抜くこと――それが私たちの想いです。 だからこそ私たちは、AIとテクノロジーを活用し、物流と サプライチェーンの血流をしなやかに再編し、“新しい時代 のインフラ”へと紡ぎます。 誰もが未来を当たり前に描ける社会へ。今を支え、次の世 代へと橋を架ける。それが私たちのミッションです。 35 

PURPOSE 物流・サプライチェーンという領域と向き合う理由 “最もひずみが大きく、データが眠り、
 社会インパクトが即座に顕在化する領域” 経済の血流とも言える物流・サプライチェーンが人手不足という危機を迎えている中、
 もしそれらが止まれば、小売も医療もありとあらゆる生活基盤が停止し、すなわち私たちの日常が失われます。 社会課題の深刻さ 即効性のある社会価値 テクノロジーで解決できる余白 人手不足で高齢化が進み、平均年齢49歳のドラ イバーの“続かない努力”によって守られている もし血流が止まり、「物が届かない」「棚に商 品がない」となれば、その影響を受けるのは他 でもない私たち自身 物流・サプライチェーンは、暮らしを 支えるインフラであり、改善の効果が ダイレクトに日常生活に跳ね返る 顧客の成功を日々の生活の中で“翌 日”に体感できる 現場の業務プロセスが変えられないという理 由で DX が遅れていた市場だからこそ、AI の 活用によってシステムが現場に合わせる変革 が可能になったことで急速にイノベーション が進む余地が大きく残されている領域 36 

会社紹介 株式会社Azitは、物流・SCM領域に特化したテクノロジー企業です。 VCや事業会社・CVCの他、物流関連のファンドとも資本業務提携を行い、事業推進を加速しています。 株式会社Azit 英名: Azit Inc. 主要株主 代表取締役 吉兼 周優 監査役 荻野敦史 (TMI総合法律事務所) 所在地 東京都目黒区三田2丁目16-1 会社設立 2013年11月 資本金 1億円 (累計資金調達額：約25.5億円） 取引先金融機関 みずほ銀行 顧問弁護士 GVA法律事務所 ウェブサイト Azit DeliveryX https://deliveryx.jp/ https://azit.co.jp/ 取締役 須藤 信一朗 山口 恭平 岡 洋(Logistics Innovation Fund) PURPOSE 37 

会社変遷 創業以来、日本の生活インフラの課題に 一貫して向き合い続けている企業 コアとなるテクノロジーは活かしつつ、移り変わる時代に合ったプロダクトへと事業転換を行いました。 2013年 スマートフォンおよびウェブアプリ開発会社として創業 2015年 配車アプリ「CREW」を公開 CREWは日本発の自家用車配車サービスとして、WBSや日経新聞等メディアで話題に。 安心安全対策に力を入れ、損保ジャパン株式会社とCREW専用の保険商品を開発。 2019年 1万ライド突破＆約8億円の追加調達を実施 累計資金調達金額は約18億円に 2024年 事業領域変更後、約7.5億円の資金調達を実施 移動に関するテクノロジーを活かし、エンタープライズ企業を対象とした AI配車プラットフォーム『DeliveryX（旧CREW Express）』をスタート。 2020年 物流・SCM領域へのピボット PURPOSE 38 

CULTURE 組織と文化 Azitらしさについて 39 

01 Love＆Respect 愛とリスペクトを持つ スタートアップではありますが、資本主義上 での成功だけを重視しているわけではなく、 人との想いや関係性を大事にしてきました。 創業以来、Azitが大切に育んできたきた価値 観であり、LOVE＆RESPECTを略して「ラブ リス」とも呼ばれます。 構成要素 ƒ ピュアに人と接すz ƒ 心の弱さに屈しなv ƒ 人の機微や立場を理解する 02 Sharpen Edge 刃を研ぎ続ける AIの時代となり、働く人間の役割も大き く変化していくことでしょう。 Azitも時代の変化と共に姿を変えてきた組 織です。日々学び続けることで、テクノ ロジーの進化と共に、それらを自分たち の武器として社会に還元していきます。 構成要素 ƒ 一次情報を取りに行ê ƒ AIフレンドリç ƒ アウトプット前提 03 Tenacious leadership 執念を持って率いる 創業から幾度かの経営危機を乗り越え て、Azitの今があるのは、執念の力だと私 たちは考えます。 目的から逃げず、コミュニケーションか ら逃げず、いつ何時もご機嫌にチームを 率いることが、困難な状況を乗り越える ためのヒントだと私たちは考えます。 構成要素 ƒ ラストマンシッo ƒ 目的にこだわり、言葉にこだわz ƒ ご機嫌でいる責任 CULTURE Azit Values 私たちが大切にしている行動指針です。採用や人事評価にも用います。 また、毎週全社会で全従業員がバリューに沿った行動を共有する時間を設けています。 40 

CEO, 吉兼周優 (共同代表) 2013年にAzitを共同創業。創業期 は、プロダクトマネージャーとし てUIデザインやデータ分析等プロ ダクト開発に従事。 現在は、特にAI戦略の立案・実行 をリードする。 COO, 山口恭平 (共同代表) 新卒入社したDeNAでゲーム事業領 域における事業統括や子会社役員 を歴任後、2019年にプロダクト本 部長としてAzit参画。 2020年にCOOに就任。事業統括と して、事業開発全般をリードす る。 CRO, 須藤信一朗 2013年にAzitを共同創業。中部電 力に新卒入社後、創業期のAzitに 復帰。 Chief Relationship Officerとして、 各種ステークホルダーとの関係性 構築・強化をリードする。 CTO, 十亀眞怜 2013年にAzitを共同創業。創業以 来すべてのプロダクトの初期開発 を務める。 2021年にCTO就任。サーバーサイ ドの開発、技術戦略の立案・実行 を中心にプロダクト開発全般を リードする。 CULTURE 経営チーム 全員が かつ なメンバー プロダクト・バックグラウンド 事業ドメインの経験が豊富 41 

CULTURE 組織図 「SaaS型の組織」×「プロフェッショナル・サービス型の組織」の掛け合わせで構築しています。 AI活用を絶え間なく実践することで、 です。 AI時代に適した少数精鋭によるレバレッジを実現する組織 42 CEO COO プラットフォーム事業部 エンタープライズ・セールス インサイド・セールス カスタマー・サクセス プロフェッショナル・サービス事業部 BizDev DXスペシャリスト AIスペシャリスト プロダクト・マネージャー ソフトウェア・エンジニア UI/UXデザイナー プロダクト開発本部 コーポレート本部 財務・経営企画 人事・広報 経理・総務・労務・情シス 

技術スタック CULTURE AIネイティブな開発体制を実践しています。AIツールの導入は会社から補助があります。 Claude ChatGPT Cursor Figma Notion Slack Devin Github
 Copilot Github Developer Experience AI API Server Azure
 OpenAI
 Service Azure Container Apps Python Backend API Server AWS Ruby on Rails Frontend Next.js TypeScript Mobile App Kotlin Swift 43 

CULTURE 数字で視るAzit スタートアップからプロフェッショナル・ファーム、大企業出身者まで多様なバックグラウンドの人が活躍。 20代・30代中心のチームでハイブリッドワークを推進しており、子育てとの両立がしやすい環境です。 職種 コーポレート15％ プロダクト43% 役員14% ビジネス28% 20代 30% 30代 65% 40代 5% 平均年齢 32.3 歳 育休取得率 100% CEOとCOOも パパとして 育休取得済み！ 子育て率 38% 既婚率 62% 東京 52 % 首都圏 26 % 首都圏外 22 % 44 

働く環境 CULTURE 働き方 “ ハイブリッド勤務（職種によりフルリモート可E “ フレックスタイム制度（コアタイム12-18時E “ 完全週休2日制（祝日及び年末年始休みE “ 入社日に有給付与（年次10日、入社月に応じて変動E “ OKRでの組織運g “ 全社員にAI活用費用を補助 サポート “ PCおよびディスプレイ支給
 （エンジニア・デザイナーは希望のスペックE “ 交通費もしくはリモートワーク手当の支’ “ グレードや在籍期間に応じたストックオプション付˜ “ 社会保険・労働保険・健康診h “ 出産・育児・介護休暇取得可能 共に働くメンバー及び家族の心身の健康と生産性向上のための投資は惜しみません。
 入社前後問わず、必要な人事制度があれば、経営陣までご連絡ください。迅速に検討して、即日で制度化します。 45 

01 カジュアル面談・書類選考 S 事業内容および業務ミッションの理0 S 応募者のキャリア感と弊社で与えられる環境のフィット 02 面接 S 原則3回実施（必要に応じて回数は変更となる可能性ありx S 業務ミッションの解像度向上を目的とし、実際の業務課題に類似 するケースにも取り組んでいただきます 03 オファー面談・社員面談 S 事前に業務委託として体験入社を行うことも、状況に応じて対” S リファレンスチェックの対応をお願いしています 採用・選考フロー 採用活動で接する方々は、将来「事業・組織を共に創る仲間」でもあり、 「人生の多くを過ごす時間を共にパートナー」だと考え、ひとりひとりと向き合います。 他社の選考状況やスケジュールに応じて、カスタマイズした対応も可能です。弊社人事または面談・面接の担当者までお気軽にご相談ください。 CULTURE 求めている人物像 ・ と の両立と真剣に向き合うことができる ・ して、これまでよりも遥かに生産的かつ スケール可能な働き方を実践していくことができる ・組織が拡大する中で、これまで以上に ことができる 「顧客の真の課題解決・カスタマーサクセス」 「事業成長」 AIを駆使 Azitのカル チャーを良質なものへと育む ▷▷▷▷▷▷▷▷▷▷▷▷▷▷▷▷▷ 詳しくは採用ページをご覧ください
 選考の応募もこちらから ▷▷▷▷▷▷▷▷▷▷▷▷▷▷▷▷▷ 46 

CULTURE Azitで働くこと興味を持っていただいた方々へ コーポレートブログおよびPodcastで様々な周辺情報を発信しています。 Love from Azit Azitに関わる人の愛をお伝え するオウンドメディアです。 社員インタビューやプロダ クト開発のぶログ等様々な コンテンツを用意していま す。 ANDエンタープライズ Azitが主催しているエンター プライズの進化をテーマと したポッドキャストです。 AI関連の話題も多く、外部 ゲストの登壇回もございま す。 各プロセスにおける役割 社内の雰囲気を知りたい 事業環境を知りたい love-from.azit.co.jp SpotifyやApple Podcastで「ANDエンタープライズ by Azit」で検索 47 

Azitを創業した頃は、テクノロジーを用いてイノベーションを行う集合体としての社会 からの期待と、大切な仲間と大きな夢があり、それがスタートアップをはじめたモチ ベーションのひとつでした。 しかし、暗中模索の中でも顧客と向き合い続けることで見つけ出した事業の種がプラッ トフォームとして成長していく過程で、急拡大する組織構築、規制やガバナンスの対 応、外部環境の変化による経営危機と、経験したことのない様々な困難が僕らを待ち受 けていて、それら一つひとつをチームとして乗り越えていく日々がはじまりました。 そんな中、あるときふと感じた「自分はなぜスタートアップを続ける道を選んでいるの だろうか」という疑問。答えにはすぐたどりつきました。Azitとそこに関わる人々が好 きだからです。僕は、彼らと共に社会への恩返しがしたいのです。 AIの浸透で社会が急速に変化する中で、どのような価値を社会に提供するか、実装して いくかを自分たちの頭で考え、その先に実現できる未来を信じて、仲間とともに汗をか く日々は、なかなか他では得られない経験だと思います。 僕らが行う物流・SCM領域での挑戦は「次の世代に残す日本を、より明るい未来にする ための挑戦」で、安心して生きていける日常を守るための仕事です。 信頼できる仲間に背中を預けながら、日本の未来を一緒に自分たちの手で創りません か？ぜひ一度、僕や他のAzitのメンバーとお話ししてみてください。 スタートアップで働くことを 選ぶのは、そこに愛があるから CEOメッセージ 株式会社Azit
 共同創業者＆代表取締役 CEO 吉兼 周優 48