株式会社GRI 会社紹介資料 Last update: 2026.05 Company Deck 

©GRI Inc. エンタメからインフラまで あらゆる業界にAI技術を浸透させ、 プロフェッショナルたちを 本質的ではない業務から解放し、 創造性をフルに発揮できる社会を実現します あらゆる経済指標を先⾏する最重要KPIは “プロフェッショナルたちのトータル熱中時間” だと私たちは信じています AI時代の産業⾰命をリードする Mission - 私たちの存在意義 

©GRI Inc. About us 会社名 株式会社 GRI 所在地 東京都 港区 芝公園2-3-6 PMO浜松町Ⅱ 7F 代表 ⼤友 祐⼀ 設⽴ 2009年2⽉ 資本⾦ 1.81億円 ※準備⾦含む 社員数 36名 ※26年4⽉時点 事業内容 データドリブン経営の⺠主化 会社概要 Company overview データコミュニティへの貢献 Data community contribution データドリブン事業開発の実践 Data-Driven Business Growth 

©GRI Inc. 私たちの現在のターゲット エンタープライズ企業特化のDX/AX推進 ⼤⼿企業を対象としたAI Transformation（AX）を軸に、受託開発という形を通じて企業変⾰を⽀援 ● 最先端技術の社会実装（AI/BI‧データ基盤‧DX戦略） ● 現場での実装‧定着までを徹底⽀援 ● 個別知を抽象化し、業界標準の創出や独⾃ソリューション開発への挑戦 

©GRI Inc. なぜ、今なのか：⽇本の構造課題 現場の担い⼿が消えていく危機 従来の⼈海戦術に依存したやり⽅では 「当たり前」のサービスすら享受できなくなる可能性 労働⼈⼝の⼤幅減少 ※1 総務省「令和4年度版 情報通信⽩書 ⽣産年齢⼈⼝の減少」 社会基盤の維持が困難になるリスク インフラの⽼朽化 2018年から30年間の 維持管理‧更新費 75,09万⼈ 2020 5,978万⼈ 4,793万⼈ 2040 2060 約 40%減少 176.5~194.6兆円 ※1 ※2 国⼟交通省「国⼟交通省所管分野における社会資本の将来の維持管理‧更新費の推計」 ※3 国⼟交通省「社会資本の⽼朽化の現状と将来」 ※2 今後20年で建設後 50年以上経過割合が急増 ※3 

©GRI Inc.｜Confidential 6 データとAIを“新しい労働⼒”として迎え⼊れ ⽣産性と意思決定の質を根本から引き上げる 私たちの⽬指す未来 ⼈が⾃由に夢を 描ける未来を諦めない 

©GRI Inc. ツール導⼊だけでは変わらない 真の変⾰には、企業の中核に「データ利活⽤の専⾨家」を据え、 現場の意思決定と業務設計をアップデートする必要があります。 私たちの役割は、中⼼的な変⾰推進者として成⻑し続け、社会の 持続性と産業競争⼒へ貢献することです。 私たちの信念 デジタル変⾰の中⼼を担うのは、 デジタルコア⼈材という新⼈類 

©GRI Inc. ● ボードメンバー全員がデータサイエンスやソフトウェア開発の専⾨家 ● 技術を深く学んだ⼈材が社会で活躍するための暗黙知を直接学ぶことができる ● 孤⽴しがちなデジタル⼈材の抱える話が通じないストレスを最⼩化する環境づくり ボードメンバー 利齋 公晴 関⻄⼤学⼯学部卒、CSK(現SCSK)、モードツーを経 て、現会社を設⽴ 企業のデータ活⽤によるイノベーションを推進すべ く、リサーチシステムの構築、データ活⽤基盤の構 築、データ可視化の実装など、各種のプロジェクト統 括を担当 ⼤阪教育⼤学卒、筑波⼤学⼤学院経営‧政策科学研究 科修了(MS)、JTB(⽇本交通公社)、CCC (カルチュア‧コンビニエンス‧クラブ)、GAGA を経 て、現会社を設⽴ ⻘⼭学院⼤学社会情報学部特任講師、神奈川⼤学⼤学 院経済学研究科講師(現在)を歴任 上野 勉 古幡 征史 筑波⼤学卒、筑波⼤学⼤学院経営‧政策科学研究科修 了(MS)、University of Western Sydney,PhD in Computer Science、Universite Toulouse 1 Capitole,Doctorat en Informatique、KPMGコンサル ティング、北陸先端科学技術⼤学院⼤学、University of Southern California、ドワンゴを経て、2016年9⽉ より現職 ⼤友 祐⼀ 東京理科⼤卒、東京⼯業⼤学⼤学院理⼯学研究科修⼠ 課程修了、理化学研究所 仁科加速器研究センターを経 て、2015年4⽉より現職 機械学習システムの社会実装を専⾨とし、AutoML基 盤やMLOps基盤の開発および統括を⾏う 代表取締役 取締役 取締役 監査役 

©GRI Inc. GRIの事業概要 1. 総合データ活⽤ コンサルテーション から内製化まで ワンストップで⽀援 2. データドリブンR&D データやAI活⽤して 勝ち筋を⾼速に⾒出し 成果を出すためのR&D 顧客DX伴⾛⽀援 プロダクト ソリューション提供 3. データドクター TableauやPythonなど のデータツールの利⽤ ⽅法を伴⾛研修 4. データプロダクト データのポテンシャル を最⼤化するための プロダクトを開発提供 5. デジタルコア⼈材育成 データドリブン⽂化を 広めるためのTips提供 6. 共創事業 パートナー企業と アライアンスを提携し 新規事業を共創 顧客DX 伴⾛⽀援 プロダクト ソリューション 提供 

©GRI Inc. 各回の模様は YouTube 再⽣リストよりご覧いただけます👉 受託サービス（公開事例） 10 ファンの熱狂を可視化するためのDX基 盤の構築 コネクテッド‧カーの価値を全世 界に安⼼∕安全に提供するための MLOps ⾼度デジタル⼈材育成のための組 織づくりのベストプラクティス 読売グループのシナジー創出のた めのデータ統合基盤と⾔語モデル を利⽤した新しい広告ソリュー ション 読売新聞東京本社 本⽥技研⼯業株式会社 株式会社アミューズ 東京ガス株式会社 

©GRI Inc. エッジAIカメラ リアルでの⼈流をトラッキングし 展⽰会などの施策を洗練化 Webだけでなくリアルの⾏動履歴も データ化し継続改善する仕組み ⾃社サービス（プロダクト事業） ⾃動機械学習ツール 信頼できる予測を世界中に配信する ための予測AIクラウド 予測が変われば⾏動が変わる 地理空間データ 従来の地理空間分析を⼀変させる 実践的なデータセットをご提供 毎⽉更新されるため、 常に最新情報で分析可能 データのプロフェッショナルであるGRIのメンバーが 実践の場でも使いたいと思えるプロダクトを内製開発‧提供 

©GRI Inc. ⾔語 外国語やプログラミング などの環境と対話したり リソースを操作する技術 かなり広範囲の分野で、⼀般的な知識や技術的が陳腐化 価値観のアップデートが急速に進むAI時代 「専⾨性」という既得権益が奪われると、 価値提供が困難な⼈材はサバイブできない 座学知識 数学や法律など 教育機関や教科書で 学んできた形式知 クリエイティブ デザインや映像制作など、 ⼈間の直感や本能に 訴えかける知識や技術 

©GRI Inc. AI時代のプロフェッショナル像 

©GRI Inc. 私たちが共に働きたい⼈：GRIの⾏動指針 Beyond Horizons ⼿元の作業や常識的なことばか りに囚われすぎず、視野を広く持 ち常に全体感をもって仕事を進め る Beyond Boundaries 型にはまった職種やポジションを 超え、必要と判断したタスクを 当事者意識を持って前に進められ る Beyond Expertise 多様なデータサイエンス領域に強み を持ち、PoCから運⽤⽀援までコン サルテーションできる知⾒を持ち、 アップデートできる 

©GRI Inc. カルチャー 着実にキャリアを積み上げ、オリジナリティを⼤切にする 🌟 本気で事業を動かす現場で⾃分のアイデアを活かせる クライアントごとに異なる課題を深く理解し、最適な解決策を提案から実⾏まで挑戦できます。作業者 としてではなく、⾃分⾃⾝の発想や強みを現場で活かす醍醐味を味わえます。 🧗 新しい領域‧未知の課題に挑戦できるフィールド データ活⽤の最前線は、常毎回正解と前例のない未知の領域。新しいテーマにも積極的にチャレンジで き、成功も失敗も成⻑に変えられる環境です。 🤝 対話と共創で、“ともに価値を創る”仕事 クライアントやチームメンバーとじっくり対話し、プロジェクトを進める共創スタイル。ひとりひとり の個性や強みが⽣かされ、クライアントを深い感動と感謝を得るかけがえのない機会に⽴ち会えます。 󰳕 プロフェッショナルの技術を吸収 事業成⻑につながる本格的なデータ活⽤ノウハウを先輩や時に経営層と⼀緒に学び、⾃分が「組織の中 核を担う⼈材」として信頼されるまで着実にスキルアップできます。 

©GRI Inc. 事業会社とサービス会社の違い｜分析業務の進め⽅ GRI コンサルティング ファーム 事業会社 データ活⽤ ⽀援会社 ⼀気通貫で実⾏ 戦略⽴案が中⼼ 技術タスクに特化 プロセスの⼀部を担当 分析課題の設定から、デー タ整備、⾼度な分析、施策 の実⾏‧現場への定着まで ⼀気通貫で関与。全⼯程を 担うことで、真の課題解決 を⽬指す。 経営課題の整理、現状分析 （As-Is/To-Be）設計、提 案資料作成など上流⼯程が 中⼼。実⾏フェーズはクラ イアントや他社に引き継が れることが多い。 特定の技術的課題（⾼度な モデリング、基盤構築、 データ整備）に特化し、専 ⾨タスクを提供。技術を深 掘りする機会が多い。 業務プロセスの中で、分析 課題設定、前処理、分析、 レポート作成など、分析サ イクルの特定の⼀部を担う ことが中⼼となる。 上流から下流まで、⼀貫して⼿を動かす。多種多様な業界のリアルな課題に向き合い続けることが、 データサイエンティストとしての総合⼒を育てます。 

©GRI Inc. 事業会社とサービス会社の違い｜4軸で⽐較 分析業務の進め⽅ ビジネスへの貢献度 役割‧ミッション 評価と対価 分析課題設定から前処理‧ 分析‧施策設計‧実⾏⽀援まで ⼀気通貫で関与 施策の⽴案から実⾏‧定着まで 伴⾛し、結果までコミット 事業共創パートナー。 データと業務から実⾏可能な 打ち⼿を導く データサイエンスの技術‧知⾒ やその成果がクライアントへの 直接的な価値になる 上流⼯程（戦略⽴案、提案）が 中⼼。実⾏は他社に引き継ぐ 施策提案が主軸。実⾏はクライ アントや他ベンダーに引き継が れることが多い 経営層‧事業責任者の意思決定 を⽀える論点設計とストーリー 設計のプロ 経営層への提案の質‧論理構造 ‧プロジェクト受注が評価軸 分析課題設定‧前処理‧分析‧ レポート作成など、分析プロセ スのいずれか⼀部のみを担う 組織の壁がありビジネス施策の 実⾏まで踏み込めない ビジネス部⾨の「やりたいこ と」をデータ視点で⾔語化し、 ⽰唆として提供する データ分析をしてもビジネス成 果がでなければ評価されづらく 成果創出は他部⾨への依存度が ⾼い GRI コンサルティングファーム 事業会社 特定の技術課題（⾼度なモデリ ング、基盤構築、データ整備） に特化し、専⾨タスクを提供 分析結果‧システム提供で間接 貢献。実⾏はクライアント次第 技術の提供者。 専⾨タスクを⾼品質で提供する 技術的な⼯数‧構築費⽤が対 価。技術的深度が核 データ活⽤⽀援会社 

©GRI Inc. キャリア開発のロードマップの⼀例 メンバー シニア マネージャー まずは⾃分の興味や強みに合わせて、AI （解析）やBI（可視化）のスキルを深く 磨くことからスタートします。実際のプ ロジェクトを通じて、データを⾃在に扱 うデータエンジニアリングの技術を習得 し、プロとしての武器を揃える期間で す。 AI or BI データエンジニアリング 習得したAI‧BIのスキルとエンジニアリ ング⼒を掛け合わせ、顧客の課題に対す る最適な解決策を形にします。現場の リーダーとして、技術をビジネスの成果 へと変換し、プロジェクトを成功に導く 原動⼒となります。 個性豊かなメンバーの⼒を引き出し、チーム⼀ 丸となってプロジェクトを推進します。顧客と 深く向き合い、対話を通じて真のニーズを汲み 取ることで、新しいビジネスの形を共に創り上 げる司令塔としての役割を担います。 マネジメント STEP 01 STEP 02 STEP 03 AI or BI データエンジニアリング AI or BI  ⼊社〜3ヶ⽉ 3ヶ⽉〜1年 1年〜5年           5年〜 社員研修によるデータサイ エンスの実践的なスキルを クイックに習得 OJTによる実践研修の実 施 ● 本格的にキャリアを開始 ● どうやるか？（HOW）のスキルを 重視 ● スキル次第で、マネージャーやテックリード などのより裁量のある⽴場へ就任する⼈も ● なにをやるか？（WHY, WHAT）を重視 

©GRI Inc. AI時代の産業⾰命を リードする 私たちが掲げるこのミッションを実現していくために 挑戦を共にする仲間を募集しています あらゆる業界のプロフェッショナルたちが 創造性をフルに発揮できる社会へ 本質的な価値創造を共に実現していきませんか 

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