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会社紹介資料
2023.01.23
1

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Agenda
⽬次
01. 会社概要
02. 市場
03. 事業内容
04. 組織
05. 働く環境
06. 社⾵・⽂化
2
07. 採⽤情報

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会社概要
About Us
3

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AIインフラを創造し、⽇本を再び「世界レベル」へという、FastLabelのパーパスを起点に、私たちは⽇本
産業をDXすることに挑戦しています。
1990年から現在まで⽇本は世界と⼤きな差をつけられました。名⽬GDPは全くと⾔っていいほど伸びてお
らず、まさに失われた30年を過ごしています。ではなぜ、世界とこのような差がついてしまったのでしょうか。
それはソフトウェアの進化です。GoogleやFacebookなどに代表されるIT企業が時価総額ランキングに
名を連ね、まさにソフトウェアが世界を席巻した30年間でした。
⽇本を再び世界レベルへ押し上げるには、これからの30年で浸透するテクノロジーに賭ける必要がありま
す。私たちはそれがAI技術だと確信しており、AIインフラを創造することで、⽇本企業ならびに、⽇本の産
業を改⾰します。
AIインフラを創造し、
⽇本を再び「世界レベル」へ
Our Purpose
4

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About Us
会社概要 / 市場 / 事業内容 / 組織 / 働く環境 / 社⾵・⽂化 / 採⽤情報
ファストラベルは、エンジニアである創業メンバーの
原体験に基づいて設⽴されたスタートアップです。
ミドルエイジのメンバーで構成された、活気と専⾨
性を併せ持ったチームです。
会社概要
社名 FastLabel株式会社
代表者上⽥英介
設⽴⽇ 2020年1⽉23⽇
従業員 30名（うち役員、正社員22名）
株主ジャフコグループ、ソニーグループなど
資本⾦ 1億円
5

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History
2020年1⽉創業以降、各種アクセラレータプログラムに参加しながらプロダクトを開発。
AI × SaaS スタートアップとして⾼い評価を頂戴しています。
会社沿⾰
6
2020/01 FastLabel株式会社創業
2021/02 シードラウンド 6500 万円の資⾦調達完了
2021/09 ICCサミット KYOTO 2021スタートアップ・カタパルト⼊賞
2021/10 SSAP Startup Switch 2021 ソニー賞準グランプリ
2021/12 TechCrunch Tokyo 2021 スタートアップバトル BMW賞
2022/07 シリーズAラウンド 4.6 億円の資⾦調達完了
2022/09 週刊東洋経済「すごいベンチャー100 2022年」に選出
2022/10 東京都主催「Tokyo Contents/Solution Business
Award 2022」優秀賞を受賞
2022/10 RICOH TRIBUS 2022 スケーラー賞を受賞

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Sales
創業以来右肩上がりで事業成⻑しており、
2022年の売上⾼は前年度⽐で約475%の成⻑を達成しています。
売上推移
7
売上⾼（YoY成⻑率）
475%
ARR（YoY成⻑率）
833%
サービス案件数（YoY成⻑率）
212%
サービス平均単価（YoY成⻑率）
156%
アカウント数（YoY成⻑率）
250%
サービスリピート売上⽐率
86%

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2021/1Q 2021/2Q 2021/3Q 2021/4Q 2022/1Q 2022/2Q 2022/3Q 2022/4Q
2020/4Q 2023/1Q
Employees
2023年1⽉に20名を超え、昨年度⽐で3倍に成⻑しています。
2024年1⽉には50名規模の組織へ拡⼤します。
社員数推移
8
前年度⽐で
3倍の規模に拡⼤
5名
10名
15名
20名
25名

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⼤企業、スタートアップ、⼤学・研究機関まで、合計100社以上のお客様に幅広くご利⽤頂いております。
9
Customers
導⼊企業

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Award
創業以来、様々な賞を受賞しており、市場、ビジネス、技術の⾯から⾼い評価を頂戴しています。
受賞歴
10
SSAP Startup Switch 2021
ICCサミット KYOTO 2021
Startup CTO of the year TechCrunch Tokyo 2021
B Dash Camp 2021
Tokyo Contents/Solution
Business Award 2022
RICOH TRIBUS 2022
週刊東洋経済すごいベンチャー100

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市場
Market
11

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Paradigm Shift
近年にアルゴリズムのコモディティ化が進んでおり、従来のモデル中⼼としたAI開発から、
データセントリックなAI開発にシフトしつつあります。
AI市場の遷移（パラダイムシフト）
12
従来の AI 開発これからの AI 開発
ゼロからアルゴリズムを開発
コーディングが中⼼
最適なアルゴリズムを選択
教師データ作成が中⼼
⾼価なアルゴリズムエンジニアが必須⾮エンジニアが AI 開発の主役に

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Issues
アルゴリズムのコモディティ化が進む反⾯、
教師データ作成プロセス（=アノテーション）にはイノベーションが発⽣しておりません。
AI開発が直⾯している課題
13
推論
最新アルゴリズムが
OSSで公開
AWS や GCP などクラウドサービスの機能が
急激に拡充
イノベーションの不在
AI 開発全体の 80% の時間が費やされているにもかかわらずイノベーションがない…
https://forbesjapan.com/articles/detail/42149
学習・評価
アルゴリズム
開発
教師データ作成
（アノテーション）
AI開発プロセス

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AIが学習するために必要な「データの品質が低い」+「不⼗分」
Issues
イノベーション不在は、コストや品質の⾯でも課題を引き起こしている。
結果として「AI が機能しない」という事例が多々発⽣しています。
AI開発が直⾯している課題
14
https://forbesjapan.com/articles/detail/42149
イノベーション不在による課題
• 給与⽔準が⾼いエンジニアがアノテー
ションを実施する。
• 1プロジェクトで数万〜数⼗万のデータ
が必要となる。
• AIが機能するために⼗分なデータを利⽤
していない。
• オペレーションが構造化されておらず、個
⼈に依存してデータを作成する。
• 個⼈のPCでデータを管理。オペレーション
が煩雑で共有コストも⾼い。
• 後続の機械学習基盤とのデータ連携が
できない。
⾼いデータ作成コスト低いデータ品質乱雑なデータ管理

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Market Size
不⾜するAIデータ作成⼈材の予算が当社が開拓する市場で、
2022年時点で240億円の市場規模が存在すると考えています。
AIデータ市場規模の現状
15
https://www.meti.go.jp/shingikai/economy/jinzai_ikusei/pdf/001_03_00.pdf
AIデータ⼈材規模
AIデータ⼈材18万⼈ × 500万円/年
AIデータ市場規模
不⾜AIデータ⼈材4.8万⼈ × 500万円
FastLabelの市場シェア
10％のシェア
TAM
獲得できる可能性のある市場全体
9000億
SAM
実際にサービスを提供できる市場
2400億
SOM
実際に獲得できる市場
240億

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Market Growth
アルゴリズムのコモディティ化が進み、アノテーションすれば AI ができる世界に変化。
AI 知識を持たない⼈も AI 開発に参加でき、AI ⾰命は今後 10 年間で急激に加速します。
AIデータ市場規模推移予測
16
https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prJPJ47728821
2021年 2022年 2023年 2024年 2025年
5,000億
2,500億
0億
CAGR 25.5％
5000億円

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事業紹介
Our Products
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Products
データセントリックなAI開発における、データ収集・⽣成〜アノテーション〜学習・評価の
全プロセスをカバー可能な、各種サービスを御提供しています。
事業概要
18
COLLECT GENERATE ANONYMOUS ANNOTATE AUTOMATION
TRAIN&
EVALUATION
Data-Centric
ML Pipeline
データ収集
データ販売
データ⽣成
（Coming Soon）
プライバシーマスキング
（Coming Soon）
モデル学習・評価
（Coming Soon）
アノテーション
サービス
⾃動
ツール
Service
Scope

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Services
画像や動画など多様なデータを扱っており、
プロダクト、サービスともに⽇本語に対応しています。
サービス範囲
19
画像動画 3D (点群) テキスト⾳声
ü JPEG
ü PNG
ü TIFF
ü BMP
ü DCM
ü PDF(複数画像のみ)
ü MP4(H.264)
ü MOV
ü AVI
ü PCD
ü PLY
ü TXT
ü CSV
ü MP3
ü WAV
ü M4A

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Value
下記のメリットを提供することで、エンタープライズのお客様から選ばれております。
提供価値
20
●
ツールだけでなく、教師データ作成サー
ビス、MLOps構築を包括
●
柔軟なカスタマイズで開発者が扱いや
すく、共通ツール利⽤により横断的業
務 DX の実現が可能
オールインワン提供で
企業のデータ不⾜課題を解決
●
テクノロジーを⽤いてアノテーションを⾃動
化や効率化を実現
●
データとノウハウを蓄積した100種類を超
える⾼精度な⾃動アノテーションモデルラ
インナップ
アノテーションコストと
リードタイムを 70% 削減
●
ウェブ上からワンクリックでAIの構築が
可能で、エンジニア以外でもAI開発
を推進できる
●
⽇本語対応かつ、データ・リソースロ
ケーションが⽇本国内で安⼼のカスタ
マーサクセス
⾮エンジニアでも
AI開発が可能に
システム・リソース管理不要コスト・リードタイム削減使いやすいUI/UX
1 2 3

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21
FastLabel のソリューションとプロダクトを利⽤により、アノテーションコストの削減や
AI 開発の PDCA サイクルの⼤幅な短縮だけでなく、AI 精度の向上にも貢献している。
導⼊効果
アノテーションコスト PDCAサイクル AI精度
システム
開発費
プラットフォーム
利⽤料
3ヶ⽉
1ヶ⽉
導⼊後
導⼊前導⼊後
導⼊前導⼊後
導⼊前
管理費
⼈件費
データ
改善後
ベース
ライン
-70% 1/3
30%
Merits

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Competiter
22
テクノロジーと国内⾼度⼈材の活⽤により、カントリーリスクが低く、⾼品質かつ低コストを実現。
競合⽐較（アノテーションサービス）
企業品質コストデリバリーサポート
FastLabel
◯
データ品質
99.7%
△
データ単位の
従量課⾦
◯
リアルタイムで
進捗把握
◯
専⾨チームが
オンライン⽀援
BPO企業
△
レビューあり
×
労働集約なため
⾼単価
△
事前に合意した
期⽇で納品
△
専⾨知識がない
スタッフが⽀援
クラウド
ソーシング企業
×
レビューなし
◯
オフショアもあり
低コスト
×
ワーカーに依存
×
サポートなし

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23
株式会社 GA technologies は、資本⾦ 11億8840万円、従
業員数約570名。住まいにまつわる、借りる、買う、売る、貸す、投
資するを全てシームレスに提供する不動産テック統合サービス
RENOSY の運営を主軸に、テクノロジーを活⽤した様々な不動産
サービスを提供。
事業概要
設計⼠がリノベーション前の間取り図⾯を全てCADなどを使⽤して電
⼦情報(ベクターデータ)に書き起こす必要がある。
設計⼠が、お客さまが住みやすい間取りを提案するところに注⼒して
もらうために、図⾯のCADデータ化などの単純作業をディープラーニン
グなどの技術を使ってどんどん⾃動化していきたい。
導⼊背景
想定外のケース（要件）に対する臨機応変な対応が可能だから。
プラットフォーム上での綿密なコミュニケーションが取れるから。
選定理由
⾼品質アノテーションで
業務時間を 1/4 に
株式会社 GA technologies 様では
弊社プロダクト活⽤によるアノテーション作業実施により
設計⼠の業務⼯数を50%削減へ

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24
株式会社フォトラクションは、資本⾦ 4億8500万円、従業員数約
50名。建設業向けに建築・⼟⽊の⽣産⽀援クラウドサービス
Photoruction を提供。施⼯管理者向けにサービスを展開し、写
真や図⾯などの業務に関連するデータの⼀元管理を可能にすること
で、建設業で⾏われる業務のデジタル化を⽀援。
事業概要
社内のアノテーション作業者がマニュアルに従って作業をすることで、デ
ータ品質を担保することが必須。品質も速度も同時に実現しようとし
たときに、以前のアノテーションツールでは両⽅を制御できるような機
能がなかった。
導⼊背景
オンボーディング機能（教育）により、アノテーション作業者の作業
品質を担保できるから。
選定理由
教師データ作成に
おける付帯業務をゼロに
株式会社フォトラクション様では
弊社プロダクト活⽤によるアノテーション作業実施により
社内エンジニアの AI 評価検証⼯数をほぼゼロに

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25
Collaboration
東京⼤学の加藤真平准教授らと⾃動運転 AI の開発に不可⽋な教師データ作成のための
3 次元アノテーションツール「Automan」を共同開発しました。
東京⼤学と⾃動運転3Dアノテーションツール共同開発

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組織
Our Organization
26

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Management
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両経営陣ともに AI 製品の設計/開発の実経験があり、
最新テクノロジー及びお客様視点に基づいた経営活動推進が強み。
経営陣のご紹介
上⽥英介
株式会社ワークスアプリケーションズに新卒⼊社。
国内にて2年間会計製品を開発経験。その後、
⽶ロサンゼルス⽀社でアメリカ向けの AI-OCRサ
ービスを設計。
代表取締役（CEO）
株式会社ワークスアプリケーションズに新卒⼊社。
エンタープライズ向けシステムの設計・開発を担
当。会計SaaS ⽴ち上げや複数のAIプロジェク
トを経験。
鈴⽊健史
取締役
アノテーションは次世代のコーディングと呼ばれ、AI開発ではAI技術の専⾨的な知識を持っていない⼈でも⾰新的なプロダクトを作ることができます。技術者のみなら
ずだれもが利⽤できる『AI開発のインフラ』を提供することで、よりスピーディーに⾰新的な製品が⽣み出され、AIによる産業⾰命が加速する。そんな未来を作
るためにFastlabelを創業しました。
Fastlabel創業の想い

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Members
28
各領域で経験を積んだプロフェッショナルが参画。
マネジメント層のご紹介
藤原宏貴
BizDev
新卒でワークスアプリケーションズにエン
ジニアとして⼊社。⼤⼿企業向けの
⼈事・給与システム、海外向け会計
システム、新規SaaSの開発・保守に
従事する中でコーディングだけでなく、
設計・運⽤・マネジメントなど様々な
領域の業務を経験。その後、2022
年より「FastLabel」に参画しVPoEと
して開発業務全般を担当。
伊藤友梨
三菱電機株式会社にて3年間、経
営企画・営業企画業務に従事。事
業部横断プロジェクトを企画・推進。
その後、⽇本アイ・ビー・エム株式会
社にて2年間、製造業のお客様を中
⼼に事業戦略策定〜システム導⼊ま
で幅広いプロジェクトに参画、リード。
2021年5⽉より FastLabel にジョイ
ン。
新卒でワークスアプリケーションズ⼊社、
エンジニア職に従事。その後、⼩売業
向けの商品管理システムの保守管理
（カスタマーサービス・フィールドテクニカ
ルサポート）への転職を経て、2022
年5⽉よりFastLabelに参画。エンジ
ニア視点での要件ヒアリング、テクニカル
サポートを強みとしている。
CS
植野晃司
Development
⼩池悠太
HC
新卒でワークスアプリケーションズに⼊
社し、新規開拓営業に従事。2014
年にリクルーティングチームに異動。九
州採⽤責任者として中国・四国・九
州エリアの採⽤体制を構築。その後、
PwC Japan合同会社に転職、コンサ
ルタントや経営企画、マーケティング等
の中途採⽤を担当。2022年9⽉より、
FastLabelに⼈事責任者として参画。

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Our Values
No Buts
前⼈未到の挑戦に困難はつきものだ。できない理由を
考えるのではなく、できる理由を考え続ける。
Customer Geek
お客様の成功が我々の成功である。誰よりもお客様の
ことを理解し、信頼に⾜る存在であり続ける。
Issue Driven
世界レベルに追いつくためには、最速最短で成果を出す
必要がある。テクノロジーの可能性を信じ、本質的な課
題のみを解決していく。
29
Deliver Results,
Bet on Technology.
パーパスを実現するために、
私たちは「成果」と「テクノロジー」にこだわり、
3つのValueを⼤切にしています。

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Numbers
30
数字で⾒るファストラベル（正社員の各種⽐率）
職種
平均年齢未婚 / 既婚
53%
47%
31.2
歳
BIZ
TECH
CORP
13%
40%
13%
20-25 30-35
26-29 36-40
20%
47%
20%
47%
既婚
未婚
ミドルエイジの専⾨性を持ったメンバーが集まっています。

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Structure
31
2023年1⽉で22名の組織を、2024年1⽉で56⼈の組織規模に拡⼤予定。
組織図
Executive Dept 役割
CEO Marketing & Sales Ops マーケティングやPR、インサイドセールスを担当
AI Data Operation アノテーションサービスのセールスやデリバリーを担当
AI Data Platform プロダクトのセールスやオンボーディングを担当
Business Development パートナーセールスや新規事業開発を担当
Product プロダクトのGoToMarket戦略や全体設計を担当
Development プロダクトの開発を担当
AI Laboratory AIの研究開発を担当
Corporate 会計や⼈事などコーポレート業務を担当

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働く環境
Our Work Environment
32

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Work Environment
33
FastLabel では社員が働きやすい環境を常に考えております。
働く環境
祝⽇、年末年始休み
コアタイムなし
フルフレックス
フルリモート
（必要に応じて出社あり）
完全週休2⽇制
社会保険＆労働保険
完備
リモートワーク⼿当⽀給
その他各種⼿当て
書籍購⼊制度
⼈事評価に応じて
ストックオプション⽀給

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Development
34
募集中の職種 – Development & Product Dept
エンジニアリングマネージャー
開発組織の技術⾯でのリードや、エンジニア⽂化のドライブ、将来的な開発/研究の計画等
ソフトウェアエンジニア
ユーザーの声に基づいたUI/UX設計やフロントエンド開発、ウェブアプリケーション企画開発、SDK・API開発等
SRE（Site Reliability Engineering）
AWSで構築されたシステムアーキテクチャの設計・実装・運⽤や開発環境の整備
MLエンジニア
OpenCVを使⽤した画像・動画処理やPythonを使⽤した機械学習モジュールの開発（主に画像認識、物体検出など）等
PdM（プロダクトマネージャー）
プロダクトオーナーとしてお客様の業務フローと多様な要望を深くヒアリング・理解した上での優先度整理、要件定義等

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Business
35
募集中の職種 - Business
事業責任者（AI Data Operatino）
事業責任者として AI Data Operation 組織⽴ち上げ・チームビルディング、営業施策⽴案・実⾏、仕組み化等
コンサルタント（AI Data Operation）
アノテーションプロジェクトの管理・遂⾏やプロダクトの導⼊⽀援、既存顧客へのアップセル、クロスセル提案等
インサイドセールス
ターゲット企業に対するアプローチ戦略/企画⽴案〜実⾏や⾒込み客へのヒアリング〜商談対応、MA・CRMツールの運⽤/改善等
マーケティング
toBマーケティングの全体戦略設計〜実⾏(リード開拓の仕組み構築や複数領域に対する最適なセグメンテーション・ターゲット選定等)
デザイナー（コミュニケーション/マーケティング）
会社・製品のブランディング、マーケティング施策に関わる全制作物・ホームページのデザイン／ディレクション等

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Development
36
開発チームでは、その時の技術ニーズやトレンドに応じた技術選定を⾏っています。
開発環境
フロントエンドバックエンドインフラその他

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Architecture
37
スタートアップは何よりスピードが求められますが、セキュリティやモニタリング、可⽤性を疎かにすることはできません。また、⼤き
なインフラコストに耐えられるほど体⼒もありません。そのため、アプリケーション要件を満たしつつ、以下を実現するアーキテクチ
ャを実装しています。
開発アーキテクチャ
●シンプルな構成・構築の容易さ
●スピーディな開発・適⽤
●可⽤性の担保
●最低限のモニタリング
●低コスト（リソース・運⽤）
https://zenn.dev/faycute/articles/37a352a63
de437

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社⾵・⽂化
Our Culture
38

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Tech Blog
39
エンジニアのための情報共有コミュニティ Zenn にて
弊社エンジニアの記事を掲載しています。
弊社エンジニアの記事
SaaS スタートアップのリアルなアーキテクチャ
設計の記事で約 200 いいねを獲得

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Events
40
経営陣⾃ら、モデル中⼼からデータ中⼼の開発⼿法について発表しています。
社外勉強会やイベントにも積極的に参加
https://machine-learning15minutes.connpass.com/event/214810/
「第7回 MLOps 勉強会 Tokyo」で弊社代表の鈴⽊が
「Data CentricなMLOps概論」を発表
「第56回 Machine Learning 15minutes! Broadcast」で
弊社代表の鈴⽊が「Data-centricなML開発の概要と
FastLabelを利⽤した実践」を発表
https://mlops.connpass.com/event/209934/

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採⽤情報
Recruitment
41

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We are Hiring
42
コーポレートサイト
https://fastlabel.ai/
Wantedly
https://www.wantedly.com/companies/com
pany_6011492/projects
採⽤情報
FastLabel では⼀緒に働く仲間を募集しています。
会社サイトまたは、Wantedly からお気軽にお問い合わせください。

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Recruitment
43
採⽤プロセス（エンジニア職）
条件や働き⽅のすり合わせを⾏います。
課題解決の思考やプロセスなど、コーディングやアーキテクチャ設計など技術的な問題解決のスキルを確認します。ご本⼈が持っている
キャリアビジョンを FastLabel で実現できるかどうかのすり合わせをし、⼊社後のミスマッチを防ぎます。
エンジニア⾯接
⼈事⾯談
CEO ⾯接
オファー⾯談
これまでの⾯接の結果を受け、CEOが弊社との相性、カルチャーフィットを最終確認します。
ご快諾いただけるよう、条件提⽰の場として改めて対⾯で⾯談を⾏っています。
Step2
Step3
Step4
Step5
弊社のことを正しく理解いただくため、また、候補者様のご志向を把握し適切なポジションとマッチングするために、まずはカジュアル⾯談
を実施します。
カジュアル⾯談
Step0
Step1 書類選考/技術課題
正式応募の意思を頂いた後、履歴書/職務経歴書をもとに書類選考を実施します。書類選考後、エンジニア⾯接までに技術課題に
取り組んでいただきます。

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Recruitment
44
採⽤プロセス（ビジネス職）
条件や働き⽅のすり合わせを⾏います。
課題解決の思考やプロセスなど、問題解決のスキルを確認します。⼊社後どうチームに貢献し即戦⼒として⼒を発揮できるかの確認に
加え、ご本⼈が持っているキャリアビジョンを FastLabelで実現できるかどうかのすり合わせをし、⼊社後のミスマッチを防ぎます。
ビジネス責任者⾯接
⼈事⾯談
CEO ⾯接
オファー⾯談
これまでの⾯接の結果を受け、CEOが弊社との相性、カルチャーフィットを最終確認します。
ご快諾いただけるよう、条件提⽰の場として改めて対⾯で⾯談を⾏っています。
Step2
Step3
Step4
Step5
弊社のことを正しく理解いただくため、また、候補者様のご志向を把握し適切なポジションとマッチングするために、まずはカジュアル⾯談
を実施します。
Step0
Step1 書類選考/事前課題
正式応募の意思を頂いた後、履歴書/職務経歴書をもとに書類選考を実施します。書類選考後、⾯接までに事前課題の提出をお
願いする場合がございます。

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Interview
45
採⽤ポジションに興味を持っている候補者の不明点をクリアにするため、
FastLabel では評価対象には含まれないカジュアル⾯談を積極的に実施しています。
どのようなミッション、ビジョンを持っている会社な
のか、ポジションの採⽤背景、責務内容を理解
していただくことを⽬的としています。
また、候補者様のご状況やご志向をお伺いし、
マッチングを図ります。
カジュアル⾯談とは︖

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Yuta Koike

Other Decks in Business

Featured

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