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Things - Company Deck

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July 07, 2025

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  1. 会社概要 © 2025 Things Inc. 4 会社名 | 株式会社Things 設立日

    | 2021年9月21日 代表者 | 代表取締役CEO 鈴木 敦也 事業内容 | 製品ナレッジ活用基盤『PRISM』の開発・運営 資本金 | 5.8億円(資本準備金を含む) 所在地 | 〒107-0052 東京都港区赤坂1-14-14 第35 興和ビル4F 403 基本情報 主要株主 当社経営メンバー
  2. Mission © 2025 Things Inc. 5 モノのデータを 民主化する かつて日本の経済は製造業が牽引していました。 「あうんの呼吸」で統率が取れた現場は、日本型組織の強みとして海外でも

    注目され、その経営手法は多くの企業に取り入れられてきました。 しかし、IT革命による情報量の増加や技術の高度化・複雑化が進むなかで、 「あうんの呼吸」のような連携を維持することは、今や難しくなりつつあります。 現場の知見は、文書や図面などに非構造化データとして蓄積され、 属人化したまま共有されにくい状態が続いています。 さらにベテラン世代の大量退職も重なり、 技術や知見の引き継ぎが、業界の深刻な課題となっています。 Thingsは、こうした課題に向き合い、製造業における「知の掘り起こし」を 支えるプロダクトを開発。 生成AIの力で、現場に眠る知見を誰でも使えるデータ基盤に蓄え、 製品開発の情報共有と連携をスムーズにします。モノづくりに携わる全ての人が 同じ景色を共有し、「あうんの呼吸」で優れたモノ=Thingsが世に生み出される 世界を目指しています。
  3. 創業者メッセージ © 2025 Things Inc. 6 日本の成長と衰退は、製造業と共にあると言っても過言ではありません。 私がドバイに駐在していた2010年代、日本製のテレビがショッピングモールから姿を消し、 韓国製へと置き換わっていく様子を目の当たりにしました。日本のものづくりが衰えていく 現実を前にした、やるせなさを今も忘れません。

    現場では今も図や表で作られた文書で業務が回っており、そこに書かれたノウハウは埋もれ たまま。貴重なノウハウは組織の共有知として活用できず、デジタル化が進んだ海外メー カーに対する競争力が低下しています。生成AIは、この“眠れる知”を呼び覚ます最後の切り 札です。文書に残す日本の丁寧な文化と相性が良く、現場に眠る知見を未来へ引き継ぐ強力 な鍵になると考えています。 Thingsでは「PRISM」の開発を通じて現場に埋もれたノウハウを掘り起こし、活用できる “ベテランAI技術者”を目指しています。 私たちの日常はハードウェアに支えられています。メーカーがより良いモノ=Things を世に 送り出す支援をすることが、私たち自身の豊かな暮らしへとつながる。そんな循環を作り出 していきます。 日本の製造業を、再び世界の主役に Founder&CEO 鈴木 敦也 Atsuya Suzuki
  4. 掲載実績 © 2025 Things Inc. 8 掲載メディア 執筆 受賞実績 講演・登壇

    月刊「機械設計」 SHIBUYA QWS STARTUP AWARD #1ファイナリスト Forbes 「新しい日本」をつくる 次世代スタートアップ100選 選出 現場に浸透するクラウド型 製品開発管理「PRISM」の 特徴・機能と効果的な活用法 AI/chat GPTが実現する設計開発業務の未来 ~扇風機製品開発のデザインレビュー (FMEA:故障モード影響解析)~ 主催:自動車部品工業会 「設計部門の品質・リスク分析業務における 生成AI活用の最新DX事例をご紹介 主催:モノづくりフェア2024[福岡] 《製造業向け》 富士通 x Thingsが挑む「PLM情報 x AI x ナ レッジグラフ」で実現する製造業の不具合分 析 主催:ものづくり新聞 モノづくり企業のためのDX推進カンファレンス 【新人が短期間で即戦力に!?】社内に 埋もれた技術ノウハウが発掘できる モノづくりプラットフォーム 主催:ITトレンド
  5. 製造業の特徴 | 暮らしを支える日本の基幹産業 © 2025 Things Inc. 10 製造業は国内2位の産業規模を持つ基幹産業であり、全人類の生活を支えています。 自動車、家電、医療機器、日用品

    - 暮らしと密接に結びつき社会を動かす、日本経済を支える原動力です。 463 兆円 20.7 % 1,055 万人 売上高 (2023年) GDP構成比 (2023年) 製造業就業者数 (2023年) 総務省「労働力調査」 内閣府「国民経済計算年次推計」 総務省・経済産業省「経済構造実態調査」
  6. 製造業の課題 | 圧倒的な情報量と複雑なデータガバナンス © 2025 Things Inc. 11 製品開発の手法は90年代から大きな変化が無く、構造的な非効率を抱えたまま 些細な情報連携ミスが手戻りや品質不良の原因となり、数百億円のコストインパクトに繋がる

    不具合情報 保守レポート 顧客要求 設計諸元 図面 見積書 サービス 設計 生産技術 調達 品質保証 不具合報告書 要件所 市場不具合 設計諸元 設計FMEA 工程FMEA 顧客仕様 議事録 ステークホルダーが多い 図表やテキストが多い 情報量が多い 企画/営業 関係者が多く情報連携が複雑 技術情報は図や表、文字ベースの記録が多く 書類にデータが埋もれがち 一つ一つの部品に様々な情報が付随
  7. 解きたい課題 | 生成AIによる情報の発掘(サルベージ)と一元化 © 2025 Things Inc. 12 埋もれたナレッジをサルベージ(発掘)し一元化することで、 製品開発に携わる全ステークホルダーに瞬時に情報が共有される世界を目指します。

    現状 目指している姿 図面や資料が見つからず、探すのに何時間もかかる 情報共有の名目で形式的な会議が常態化 バラバラなシステムを人力でつなぎ、ミスや手戻りが多発 文書に埋もれた情報をAIが解析・データベースに統合 生成AIを介した情報収集やタスクの自動化 AIをハブとした情報の一元化 工場 本社 支店 手動でDB連携 会議やメール 不具合情報 保守レポート 顧客要求 設計諸元 図面 見積書 サービス 設計 物流 調達 管理 企画 生産技術 品証 ファイル検索 LLM 情報のサルベージ 人手による非同期的な情報伝達リレー
  8. プロダクト概要 | 製品ナレッジ活用基盤「PRISM」 © 2025 Things Inc. 14 ベテランAI技術者を全社員の横に!製造業向けAI支援型PLM 図や文書をAIが解析・分類

    文書のカテゴリ推測、自動関連付け、 AI項目抽出によるデータの自動追加 製品ナレッジ活用基盤 生成AIが業務をアシスト 社内文書の探索から帳票の自動生成まで ベテラン設計者のように業務をアシストします 関連文書を自動でリンク 文書内の共通キーを特定し、 複数部署に散在する文書同士をつなげます
  9. 活用できる資産 PRISMで解決できること © 2025 Things Inc. 15 製品開発プロセスにおける情報の流れ、コラボレーションをデジタル技術で最適化し、 摺り合わせによる高度な製品提供を実現するAI支援型のPLMシステムです。 生成AIが自動で整理

    共有フォルダ 紙の書類 図や写真 ERP データを 自動解析 帳票自動生成 図面・文書管理 PLM BI SaaS 基幹 システム 社内に埋もれた技術情報を BOMを中心に様々な社内ナレッジを統合 過去 トラブル 仕様書 図面/ CAD 設計変更 見積書 試験 データ 環境対応 書類 貿易書類 統合BOM
  10. 工程指示書 図面 検査成績書 特徴 | 一般的な図面管理ソフトとの違い © 2025 Things Inc.

    16 単品加工の情報管理は図面が中心であるのに対し、組立型の情報管理はBOM中心で行われます。 PRISMはBOM中心の管理を採用しており、ユニット単位で情報を整理することができます。 PRISMを活用した図面管理 一般的な図面管理ソフト 機械品 電機品 ユニット 見積書 図面 納品書 単品加工を中心とした工場向け 図面を中心とした関連文書の管理にも対応 組立工程を伴うアセンブリメーカー向け CADや仕様書、試験データなどの一元管理に対応 組立型 単品加工 電機品 ソフト 試験データ 仕様書 BOM
  11. 導入事例 © 2025 Things Inc. 18 技術情報の一元管理と部署連携の実現で 「20%の業務削減」に成功 導入前の課題 ⚫

    技術情報が部門ごとに散在し、検索に時間がかかる ⚫ 図面・検査成績書などが個別管理され、共有が非効率 ⚫ DX推進の機運はあるが、既存業務に忙殺され停滞 基本情報 導入後の効果 ⚫ BOMを軸に図面・CAD・検査データを一元管理 ⚫ ブラウザ上で部署横断的にリアルタイム共有が可能に ⚫ 情報検索時間を大幅に短縮、業務工数を20%削減 ⚫ 全社的なDX基盤を整備し、持続的な業務改革が可能に 設立 1916年(大正5年) 従業員数 300名 ~ 500名 事業内容 家具製造および販売企業 非エンジニアでも直感的に使えるユーザビリティで 理想的なBOM活用を実現 導入前の課題 ⚫ 核融合プラント機器のBOM管理とトレーサビリティ確保が喫緊の課題 ⚫ 先行導入の旧PLMは操作が非常に難しく、全社展開が困難 ⚫ 製品に番号がなく、出荷品の探索に人海戦術が必要 ⚫ Excel/SharePointではトレーサビリティや変更管理に限界 基本情報 導入後の効果 ⚫ 製品管理番号付与でトレーサビリティを確立 ⚫ 直感的なUIで非エンジニアも容易に操作 ⚫ BOM整理により出荷業務が大幅に効率化 ⚫ 「逆展開」機能で変更管理を圧倒的に効率化 設立 2019年10月1日 従業員数 100名 ~ 200名 事業内容 エネルギー関連事業 株式会社コトブキ様 京都フュージョニアリング株式会社様 近日公開
  12. 事業の成長 © 2025 Things Inc. 19 2022-Q4 2023-Q1 2023-Q2 2023-Q3

    2023-Q4 2024-Q1 2024-Q2 2024-Q3 2024-Q4 2025-Q1 2025-Q2 2024年後半から導入顧客数が増え、 MRRが順調に伸び始めています。 2024年には格納ファイル数が100万を突破、 2025年にはユーザー数が500人を突破。 MRR ユーザー数 500人突破 格納ファイル数 100万突破
  13. Value © 2025 Things Inc. 22 Bold シンプルに、大胆に Integrity 品格と高潔さを堅持する

    Curiosity ストイックに好奇心を追求する 10倍の未来を創るために失敗を恐れず大胆に宣言しよう 高いプロ意識でフェアプレーに徹し 全ての活動に透明性を持ってコトに向かおう 現場・現物・現実に触れて学び 課題解決までの全工程にオーナーシップを持とう Professional 高いプロ意識で責務を全うする 自ら高い規律を設定し、ミッションを遂行しよう
  14. メンバー紹介 © 2025 Things Inc. 24 Founder&CEO 鈴木 敦也 Atsuya

    Suzuki Engineering Manager 森田 秀幸 Hideyuki Morita 株式会社リクルートにて、十数を超える新規サービス開発 プロジェクトに従事し、サービスシステムの開発責任者や 事業責任者などを担当。その後ストリートアカデミー株式会社 にてCTOとして技術基盤や開発体制の構築・改善を務める。 2023年8月Thingsに入社。 Sales Manager 松野 克行 Katsuyuki Matsuno Oracleでは大手通信・金融・インフラ企業向けに運用支援 サービスを提案。Autodeckでは国土交通省を中心とした 官公庁向けにCAD導入を推進。 AI Insideでは製造業や自治体などに対してAI-OCRなど SaaSプロダクトの販売と代理店開拓を担当。 Sales / Customer Success 名畑 猛司 Takeshi Nabata AGCで化学プラント製造を担当後、 アクセンチュアで自動車・電機メーカー向けのSCM改革や 組織再編に従事。エクサウィザーズではAI SaaSの企画・ 立ち上げや事業責任者を務め、スタートアップでPdMを経て Thingsに入社。 Tech Lead 加藤 大 Dai Kato ヤフー株式会社にて飲食系予約システムの開発を担当。 その後不動産系Saas、介護系受発注システムの開発兼PMなど を経て、GO株式会社にてバックオフィスサービスの開発& スクラムマスターを経験。2022年7月にThingsにテックリード としてジョイン後、2023年7月に入社。 慶應義塾大学大学院理工学研究科修了。三菱商事でドバイや トルクメニスタン等の海外インフラ案件に駐在員として従事。 その後、電子楽器メーカーAlphaThetaでDX推進、VRヘッド セットのFOVEではCOOとして海外事業開発をリードした後、 2021年にThingsを創業。 Software Engineer 勝賀瀬 司Tsukasa Shogase 教育系IT企業で学習管理システム(LMS)の開発を行う。その 他、医療系スタートアップで注文管理システムの開発などを経 て、2024年1月にThings入社。 音楽とエンジニアリングの領域で専門知識を持つ。夢は音を鳴 らす装置を作って個展を開くこと。
  15. カルチャー・開発体制 © 2025 Things Inc. 25 オープン文化 チームの多様性はオープンな情報公開があって初めて活きると考えています。 ユーザーインタビューやAll-Handsなどは極力録画し、議事録も全て一つのnotionテーブル※にまとめています。 Slackでは原則パブリックチャンネルでのコミュニケーションを推奨し、83%と高い割合を維持しています。

    ※ 人事や個人情報などを除く みんなで要件定義 仕様決めの場にはドメインエキスパート、デザイナー、エンジニア、 PdMが参加します。 プロセス初期から多様な視点を入れる事で仕様考慮の抜け漏れが減るほか、「やらされ感」の排除にもつながります。 KPT プロセスやチームを振り返り、スクラムの運用自体の改善に役立てます。 Miroを活用し、ちょっとしたゲーム感覚で内省を深めています。 生成AI予算 開発メンバー全員に300ドル/月の生成AI活用予算を設定。 各自の裁量でさまざまなAIサービスを自由に試せる環境を整えています
  16. 採用プロセス | 正社員としてエントリーした場合 © 2025 Things Inc. 27 カジュアル面談 副業から正社員化するパターンもあります

    採用にあたっては相互の理解を大切にしています 一次選考 二次選考 リファレンスチェック 最終選考 オファー Step 01 Step 02 Step 03 Step 04 Step 05 Step 06