ACES_エンジニア向け採用資料.pdf

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1. A C E S , I n c . 会 社 紹 介 資 料 f o r E n g i n e e r s A C E S に ご 興 味 を お 持 ち の ⽅ へ
2. 2 ⽬ 次 I N D E X 本資料は、ACESに興味を持っていただいている⽅々に、 ACESと共に未来を創るイメージを持っていただくことを⽬的としています。 1. 会社概要 2. プロダクト概要（ACES Meet） 3. 技術/開発プロセス 4. 組織とカルチャー 5. 働き⽅と採⽤プロセス
3. 3 会社概要 C O M P A N Y
4. 4 C O N F I D E N T I A L C O M P A N Y AI研究と社会実装をリードする東⼤松尾研発AIスタートアップ。 ⼤⼿企業や中央官公庁など取引実績及び受賞実績多数 会 社 概 要 会社名 株式会社ACES（エーシーズ） 設⽴ 2017年11⽉20⽇ 資本⾦ 1億円 従業員 110名（業務委託・インターンを含む） 事業 独⾃AIアルゴリズムを⽤いた ① DXパートナー事業 ② AIソフトウェア事業 受賞歴 (⼀部) • HONGO AI AWARD • 東洋経済新報社「すごいベンチャー100」 • Forbes 30 Under 30 Asia 2022 Enterprise Technology部⾨ 経営陣 ⽥村 浩⼀郎 代表取締役・Co-Founder 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科卒（⼯学博⼠）。松尾研究室 で⾦融⼯学における深層学習の研究に従事。Forbes 30 Under 30 Asia 2022 Enterprise Technology部⾨に選出。 松尾 豊 技術顧問 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科 ⼈⼯物⼯学研究センター / 技術経営戦略学専攻 教授 他 取引実績 (⼀部) 株式会社三井住友銀⾏、SOMPOホールディングス株式会社、株式会社電 通、株式会社テレビ朝⽇、バンダイナムコホールディングス株式会社、 株式会社⽇本政策投資銀⾏、⼤同⽣命保険株式会社、 経済産業省、陸上⾃衛隊、その他多数 1 . 会 社 概 要
5. 5 C O N F I D E N T I A L V I S I O N & M I S S I O N 経 営 理 念 MISSION VISION ア ル ゴ リ ズ ム で 社 会 は も っ と シ ン プ ル に な る ア ル ゴ リ ズ ム で ⼈ の 働 き ⽅ に 余 ⽩ を つ く る
6. 6 C O N F I D E N T I A L 1 . 会 社 概 要 アルゴリズムで、社会はもっとシンプルになる。 ビ ジ ョ ン V I S I O N ALGORITHM アルゴリズムの進化 こ れ ま で の 社 会 こ れ か ら の 社 会 COMPLEX SIMPLE 硬直的で 摩擦や断絶がある 物や情報が 氾濫している 構造的で価値が 積み上がっていく なめらかに つながっていく
7. 7 C O N F I D E N T I A L 1 . 会 社 概 要 ア ル ゴ リ ズ ム で 、 ⼈ の 働 き ⽅ に 余 ⽩ を つ く る 。 ミ ッ シ ョ ン M I S S I O N 変わらない 作業の繰り返し ⼼がすり減る 新しいチャレンジができない 作業に追われる 余 ⽩ の な い 働 き ⽅ ⼼のゆとり 時 間 創 発 成 ⻑ 利 益 余 ⽩ の あ る 働 き ⽅ 余⽩
8. 8 C O N F I D E N T I A L 1 . 会 社 概 要 余 ⽩ の あ る 未 来 P U R P O S E だれもが⾃分の意志で多様な⽣き⽅を⾃由に選択でき、 他者とのつながりの中で、美学を持って本質的な仕事に集中することができる。 ⾃ 由 意 志 的 美 学 的 本 質 的 ⾃ ら の 意 思 で 選 び 、 柔 軟 か つ 主 体 的 に 働 い て い る 本 来 の 価 値 や ⽬ 的 を 追 求 し て い る 個 性 を 開 き 、 こ だ わ り を 持 っ て 仕 事 を し て い る シ ン プ ル な 社 会 で の 余 ⽩ の あ る 働 き ⽅
9. 9 C O N F I D E N T I A L 1 . 会 社 概 要 企業の独⾃性や業界・業務の専⾨性を踏まえたエキスパートAIを組み合わせることで、 ⼈とAIが協働する次世代のビジネスプロセスを実現します データベース 複雑・⾮効率な従来のビジネスプロセス エキスパートAIと協働する次世代のビジネスプロセス ベテラン 新⼈ 新⼈ データベース 氾濫するファイル データ化されてないノウハウ ベテラン 構造的なデータ データ化されたノウハウ 「優秀な新卒では」部分的な効率化にとどまる Agentic Workflow プロセスをカバー ベテランの業務に対応 データの連携 エキスパートAI - A エキスパートAI - B B U S I N E S S 事 業 概 要
10. 10 C O N F I D E N T I A L 1 . 会 社 概 要 W h a t i s E x p e r t A I ？ ChatGPT等⽣成AIは“優秀な新卒”にすぎない。企業の競争優位性を拡張するに は、⾃社に蓄積されたナレッジやノウハウを習得した“エキスパートAI ”が必要 エ キ ス パ ー ト A I と は ？ 参考: ⽣成AIは“優秀な新卒”にすぎない。企業のコア事業を伸ばす「エキスパートAI」への変貌ポイントを伝授(NewsPicks) OpenAI な ど 汎 ⽤ 的 な ⽣ 成 A I エ キ ス パ ー ト A I インターネットに 公開されている情報 教科書に記述されている知識 ⼀般論な考え⽅ ・⼀般に公開されている情報を調べる業務 ・与えられた情報単体を整理する業務 ・⼀般論や型に沿ってアイデアを列挙する業務 ・業界特有のルールや暗黙知を踏まえた業務 ・⾃社に蓄積されたナレッジを理解した業務 ・属⼈的なノウハウを必要とする⾼度な業務 業界・業務の専⾨性を持つAIで企業の競争優位性を拡張 「優秀な新卒AI」が業務を部分的に効率化 ⾃社内に蓄積されている 情報やナレッジ お客様の⽣の声 リアルな情報 企業独⾃の業務の 進め⽅やノウハウ クローズドな 情報や経験はない
11. 11 C O N F I D E N T I A L B U S I N E S S 各業界・業務の専⾨性を持った”エキスパートAI”のモジュール群を開発し、 組み合わせることで、⼈とAIが協働する次世代のビジネスプロセスを構築 事 業 概 要 業務やデータが複雑で蓄積しない 属⼈的なビジネスプロセス 今まで ⽣産性や競争⼒が⾼い ⼈とAIが協働するビジネスプロセス これから コア業務の ノウハウ データ・AI 統合基盤 個社独⾃の ACES独⾃の 企業独⾃のプロセスと ノウハウをデジタル資本化 ベテラン ベテラン 新卒 ベテラン エキスパート AI 新卒 1 . 会 社 概 要
12. 12 C O N F I D E N T I A L W h a t i s E x p e r t A I ？ ChatGPT等⽣成AIは“優秀な新卒”にすぎない。企業の競争優位性を拡張するに は、⾃社に蓄積されたナレッジやノウハウを習得した“エキスパートAI ”が必要 エ キ ス パ ー ト A I と は ？ 参考: ⽣成AIは“優秀な新卒”にすぎない。企業のコア事業を伸ばす「エキスパートAI」への変貌ポイントを伝授(NewsPicks) エキスパートAI ü 業界特有の暗黙知を踏まえた作業 ü ⾃社に蓄積されたナレッジを理解した作業 ü 属⼈化されたノウハウを必要とする⾼度な作業 ACES(エーシーズ) 特性: 競争優位性の構築 優秀な新卒(⽣成AI) ü ⼀般に公開された情報を学習した作業 ü 与えられたデータをまとめる作業 ü 型に沿ってアイデアを展開する作業 OpenAI(オープンエーアイ)など 特性: 単純業務の効率化 1 . 会 社 概 要
13. 13 C O N F I D E N T I A L B U S I N E S S M O D E L 独⾃開発したデータ・AI統合基盤とそのソフトウェアモジュールを組み合わせ、 ①DXパートナー事業と②AIソフトウェア事業を通して価値提供 ビ ジ ネ ス モ デ ル 業界横断の業務課題を プロダクトを提供することで解決 企業内の知⾒やノウハウを、データとして 蓄積・共有・活⽤できるようにするAI SaaSの提供 AIライセンス契約 特定の業界・顧客の経営課題を お客様とプロジェクトを伴⾛して解決 内 容 データ・AI統合基盤を提供しながら、アジャイルで プロセスの設計・開発・運⽤まで⼀貫して⽀援 契 約 プロジェクト実⾏契約＋AIライセンス契約 AIモジュール群 事業② AIソフトウェア プロダクトを活⽤し プロジェクトを推進 プロジェクトで得た 課題をプロダクト化 事業① DXパートナー 内 容 契 約 顧客や事業に合わせて、 ソフトウェアモジュールを 組み合わせる 組み合わせ 1 . 会 社 概 要
14. 14 C O N F I D E N T I A L I D E N T I T Y / S T R E N G T H ①プロセス設計⼒、②データの構造化、③AIモジュール群がACESの強み。 A C E S の 強 み AIの得意・不得意を専⾨的に理解した上で、顧 客現場の仕事を深く把握・可視化し、⼈とAIが 協働する淀みなく・速い業務プロセスやデータ フロー、UI/UXを設計します。 顧客企業が持つノウハウや暗黙知など、競争優 位性につながる価値の⾼いデータを整形・構造 化し、デジタル資本として蓄積・共有・活⽤で きるようになります。 東⼤松尾研出⾝の博⼠たちが、AIソフトウェア を独⾃開発してモジュール化。多様なニーズや 課題にあわせて組み合わせ、顧客の業界・業務 に最適なAIを効率的に開発し、実現します。 AIモジュール群 柔軟かつ迅速な開発を実現する データの構造化 データやノウハウの整形技術による プロセス設計⼒ デジタルAI時代の 1 . 会 社 概 要
15. 15 プロダクト「ACES Meet」 P R O D U C T
16. 16 16 C O N F I D E N T I A L 成約率向上 ⼈材育成効率化 業務負荷削減 (データ⼊⼒⾃動化など) 2 . プ ロ ダ ク ト 概 要 P R O D U C T O V E R V I E W ブ ラ ッ ク ボ ッ ク ス 化 す る 商 談 を 効 率 的 & ⾃ 動 的 に デ ー タ 化 。 ノ ウ ハ ウ を 蓄 積 し 活 ⽤ す る A I S a a S 「 A C E S M e e t 」 AC E S M e e t ・・・ 対⾯・窓⼝営業 オンライン商談 インサイドセールス お客様とのやり取りをデータ化し、 AIで営業活動をDX ・・・
17. 17 C O N F I D E N T I A L A C E S M e e t の プ ロ ダ ク ト ビ ジ ョ ン （ 案 ） 営業活動に関わる全ての⼈と協働するAIパートナー • ACES Meetは、お客様と向き合う営業メンバーと組織に向けた、 最新のAI技術と営業ノウハウを融合したAIプロダクトです。 • 営業活動の効率化でお客様と向き合う時間を増やし、 資産であるお客様とのリアルなコミュニケーションと営業ノウハウに基づき、 受注のヒントを提⽰することで営業の質を向上させます。 • 私達はACES Meetを通じて、全ての営業活動でお客様の真の課題に対する提案が⾏われ、 お互いの利益の最⼤化とお客様との信頼関係が強化される世界を⽬指しています。t P R O D U C T V I S I O N プ ロ ダ ク ト ビ ジ ョ ン
18. 18 営 業 現 場 の 課 題 営 業 現 場 で は 、 業 務 ⽣ 産 性 の 低 さ と 営 業 ス キ ル の 属 ⼈ 化 が ⼤ き な 課 題 。 I S S U E S O F S A L E S 2 . プ ロ ダ ク ト 概 要 商 談 内 容 は デ ー タ が 記 録 さ れ ず 、 記 憶 に 頼 っ た 精 度 の 低 い 振 り 返 り 結 果 的 に 正 し く P D C A が 回 せ ず 、 営 業 戦 略 や 企 画 の ク オ リ テ ィ が 低 く な っ て し ま う 営 業 ス キ ル の ば ら つ き に よ り 、 成 績 や 売 り 上 げ が 安 定 し な い 個 ⼈ の 経 験 則 に 基 づ い た 属 ⼈ 的 な 育 成 ⽅ 法 が 多 く 、 育 成 に 時 間 が か か る 商 談 以 外 の 間 接 業 務 （ 事 務 ） に よ り 、 ⻑ 時 間 残 業 が 常 態 化 ⽇ 中 に 事 務 作 業 を す る と 顧 客 と 向 き 合 う 時 間 が 取 れ ず 、 ⽬ 標 未 達 膨 ⼤ な 間 接 業 務 営 業 ス キ ル の 属 ⼈ 化 ブ ラ ッ ク ボ ッ ク ス な 商 談
19. 19 商 談 の ⼀ 次 デ ー タ を も と に し た 正 確 な 振 り 返 り ・ 戦 略 ⽴ 案 蓄 積 さ れ た 複 数 の 商 談 デ ー タ か ら 、 「 売 れ る 商 談 」 の 型 化 を 実 現 ・ 受 注 の ヒ ン ト を 提 ⽰ ⽬ 線 や 表 情 、 話 す ス ピ ー ド や 抑 揚 な ど の 情 報 を 解 析 し 営 業 の ス キ ル を 定 量 で 可 視 化 定 量 情 報 を も と に し た 新 ⼈ 教 育 で 育 成 の 期 間 短 縮 ・ コ ス ト 削 減 デ ー タ を も と に し た 商 談 準 備 （ 提 案 資 料 ・ ア ジ ェ ン ダ 作 成 ） C R M ・ S F A と 連 携 し た 上 司 へ の 商 談 報 告 顧 客 へ の お 礼 メ ー ル 作 成 A C E S M e e t が ⽬ 指 す 世 界 独 ⾃ の A I 技 術 と 蓄 積 さ れ た デ ー タ を も と に ⽣ 産 性 向 上 と 営 業 ス キ ル の 底 上 げ を 実 現 。 I D E A L W I T H A C E S M E E T 2 . プ ロ ダ ク ト 概 要 A I が 周 辺 業 務 を 代 替 営 業 ス キ ル の 可 視 化 商 談 の ⾃ 動 記 録 ・ 解 析
20. 20 20 C O N F I D E N T I A L 2 . プ ロ ダ ク ト 概 要 M A R K E T S C A L E A C E S M e e t が 狙 う 営 業 の 推 定 市 場 規 模 は 1 5 兆 円 以 上 。 8 0 0 万 ⼈ 超 に も の ぼ る セ ー ル ス パ ー ソ ン に 向 け て 課 題 解 決 を ⾏ う 。 営 業 の 市 場 環 境 出典）https://www.mhlw.go.jp/content/12602000/000463024.pdf Total Addressable Market 約 15兆 円 Total Target User 約 860万 ⼈ 事務従事者 専⾨的・技術的職業従事者 ⽣産⼯程従事者 販売従事者 サービス職業従事者 運搬・清掃・包装等従事者 862万⼈（13.2%） 建設・採掘従事者 輸送・機械運転従事者 農林漁業従事者 管理的職業従事者 保安職業従事者 分類不能の職業 Sales 426 HR Legal tech 426億円 395億円 15兆円
21. 21 21 C O N F I D E N T I A L 2 . プ ロ ダ ク ト 概 要 G R O W T H R A T E 2 0 2 2 年 の リ リ ー ス か ら 3 年 、 A R R は Y o Y で 2 . 5 倍 と 順 調 に 成 ⻑ 中 。 か つ 、 資 ⾦ 調 達 は せ ず ⾃ 社 資 ⾦ で 安 定 性 の ⾼ い 成 ⻑ を 実 現 。 成 ⻑ 率 D X 事 業 の ⾼ い 利 益 率 を も と に 創 業 か ら ほ ぼ ⿊ 字 経 営 加 え て 、 A C E S M e e t は ⾃ 社 利 益 か ら 投 資 す る こ と で 外 部 資 ⾦ 調 達 0 で の 成 ⻑ を 実 現 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 約 2.5倍 ARR 年間経常収益 *FY2023〜FY2024 約 2.2倍 導⼊企業数 *FY2023〜FY2024
22. 22 22 C O N F I D E N T I A L 商談の仕⽅・営業管理⼿法など、幅広く 受注率を向上させるためのノウハウを徹 底的にリサーチしています。社内だけで はなく、外部の営業コンサルなどの知⾒ を結集させ、あらゆる営業活動に対応が 可能です。 毎週、開発óBizが連携し機能の品評会 を実施。現場で使えるUI/UXになってい るかを社内で徹底して検証しています。 顧客体験を追求し、ユーザーフレンド リーなプロダクトを実現しています。 ⾳声解析/書き起こしの精度は、すべての 機能の源です。ACES Meetは、国内最⾼ 峰の技術者により⾃社内でAI開発、ファイ ンチューニングをしており、信頼のおける 解析データを提供します。 A C E S M e e t の 強 み AIプロダクトの成功には、「AIアルゴリズムの精度」「業務プロセスに 沿ったわかりやすいUI」「解決したい業務課題へのノウハウ」が重要。 I D E N T I T Y / S T R E N D G T H 2 . プ ロ ダ ク ト 概 要 圧 倒 的 な A I 技 術 業 務 に 沿 っ た U I / U X 営 業 ノ ウ ハ ウ の 理 解
23. 23 23 C O N F I D E N T I A L 2 . プ ロ ダ ク ト 概 要 T O B E I N A D E C A D E D e a l S u c c e s s A s s i s t a n c e （ D S A / 仮 ） と し て 、 商 談 成 功 に ⽋ か せ な い ツ ー ル へ 。 C R M ・ S F A と 並 ぶ 巨 ⼤ 市 場 の 創 出 を ⽬ 指 す 。 1 0 年 後 の ⽬ 指 す 姿 C u s t o m e r R e l a t i o n s h i p M a n a g e m e n t SFA CRM S a l e s F o r c e A u t o m a t i o n D e a l S u c c e s s A s s i s t a n c e DSA 顧客との関係を構築・強化 顧客情報の管理 商談成功をあらゆる⽅向から⽀援 ACES Meetを営業の必須ツールに 1 5 兆 円 市 場 新 し い 市 場 の 確 ⽴
24. 24 24 C O N F I D E N T I A L 2 . プ ロ ダ ク ト 概 要 G R O W T H R O A D M A P 今 は ま だ 第 ⼀ 段 階 。 A I 時 代 の 新 し い 営 業 の 「 当 た り 前 」 を つ く る た め に ⼀ 緒 に 成 ⻑ で き る 仲 間 を 募 集 中 。 成 ⻑ ロ ー ド マ ッ プ 1 s t - 2 0 2 5 A I 議 事 録サー ビ ス 2 n d - 2 0 2 7 S a l e s E n a b l e m e n t 3 r d - 2 0 3 5 C R M / S FA に並 ぶ D SA 商 談 準 備 〜 報 告 ・ お 礼 メ ー ル な ど 、 周 辺 業 務 の A I 化 商 談 の ⾃ 動 記 録 ・ 解 析 に よ る 営 業 P D C A の 正 確 性 向 上 個 社 ご と の 型 に 沿 っ た セ ー ル ス ト ー ク 分 析 営 業 ス キ ル の 可 視 化 ・ 質 の ⾼ い 育 成 に よ る 成 約 率 向 上 蓄 積 し た 営 業 ノ ウ ハ ウ に よ る 営 業 ⽣ 産 性 「 + 5 0 % 」 商 談 内 容 の リ ア ル タ イ ム 解 析 で 業 務 ス ピ ー ド の 更 な る 向 上 D S A と し て の 新 市 場 確 ⽴ 膨 ⼤ な 商 談 デ ー タ を も と に し た 「 売 れ る 営 業 」 の 型 化 ・ 商 談 中 の A I に よ る ア ド バ イ ス マ ル チ プ ロ ダ ク ト 化 に よ る 他 プ ロ ダ ク ト と の デ ー タ 連 携 ・ さ ら な る 業 務 プ ロ セ ス の A I 化
25. 28 技術/開発プロセス D E V E L O P M E N T
26. 29 29 C O N F I D E N T I A L 技 術 ス タ ッ ク （ ⼀ 部 抜 粋 ） 3 . 技 術 ・ 開 発 プ ロ セ ス S O L U T I O N S T A C K B A C K E N D F R O N T E N D C I / C D I N F R A / M I D D L E W A R E M O N I T O R I N G / A N A L I T I C S C O M M U N I C A T I O N O T H E R S
27. 30 30 C O N F I D E N T I A L 開 発 プ ロ セ ス 3 . 技 術 ・ 開 発 プ ロ セ ス アジリティの⾼い開発プロセスで、1週間に1度品質の⾼いリ リースを実現。かつ⼼⾝ともに負担が少ない⽇中リリース！ D E V E L O P M E N T P R O C E S S Weekly Planning Daily Retro- spective 開発 Rev会 Regression- test Release 1week 1week 1week Dev-Phase Rev-Phase Release-Phase Product Backlog Refinement Product Backlog Refinement Weekly Planning Daily Retro- spective 開発 Rev会 Regression- test Release 1week 1week 1week Dev-Phase Rev-Phase Release-Phase Weekly Planning Daily Retro- spective 開発 Rev会 Regression- test 1week 1week Dev-Phase Rev-Phase
28. 31 31 C O N F I D E N T I A L C R E フ ル サ イ ク ル 開 発 3 . 技 術 ・ 開 発 プ ロ セ ス エンジニア⼀⼈ひとりがプロダクトにオーナーシップを持つた め、役割を分けないフルサイクル開発を採⽤。 戦 略 要 求 整 理 要 件 定 義 設 計 実 装 試 験 リ リ ー ス 保 守 / 運 ⽤ P d M / M G R P d M E N G I N E E R S D E S I G N E R F U L L - C Y C L E D E V E L O P M E N T プロダクトのあるべき姿を オーナーシップを持って追求できる 技術的な最適解ではなく「顧客への価値提供」を仕事 とし、役割に囚われず全てのプロセスにオーナーシッ プを持って開発することができます 技術とビジネスの両⽅の視点からの開発で 圧倒的な成⻑を実現できる 横断的にプロセスに携わることで、技術以外にプロダ クトマネジメントやビジネス的な戦略の視点も得られ、 ⾼速にPDCAを回して圧倒的な成⻑を実現できます
29. 32 32 C O N F I D E N T I A L ワ ー キ ン グ ア グ リ ー メ ン ト 3 . 技 術 ・ 開 発 プ ロ セ ス W O R K I N G A G R E E M E N T ⼼理的安全性をもとに「可視化」と「意⾒の多様性」を重視。 かつ「コミットメント」も必要なアグリーメントを構築。 HRT すべての問題は ⼈間関係からは じまる。謙虚さ、 尊敬、信頼があ れば軽減できる。 安 ⼼ し て 意 ⾒ を 交 わ し 、 ⾒ え る 化 す る こ と で 共 に コ ミ ッ ト す る チ ー ム へ N o じ ゃ な き ゃ G o 絶対に失敗しな いトライなんで ない。 異論があっても トライを推奨し ます。 当事者意識 コミットメント を発揮するため に、オーナー シップを持てる ように。 D i sa gree a nd c o m m i t 反対意⾒があれ ば必ず表明する。 そして、解消or 納得すれば⾃ら 推進者になるこ と。 I s s u e D r i v e n 実⾏だけの部隊 にならないよう に、解決するべ き課題をまずは 明らかにする。 W o r k o u t l o u d やっていること や困っているこ とは、メンバー が⼿を差し伸べ やすいように オープンに。 F e e d b a c k i s g i f t フィードバック はもらって嬉し いもの。成⻑の ためのギフトだ と思うように。 フ ロ ー 効 率 大 事 に すべてのタスク は終わらせてか ら価値発揮され る。常に仮説検 証のスピードを 重要視する。
30. 33 33 C O N F I D E N T I A L 1 0 % ル ー ル 3 . 技 術 ・ 開 発 プ ロ セ ス 現在試験的に、エンジニアが⼯数の10%を⾃⾝が判断した技術 的挑戦に割り当てる「10%ルール」を運⽤中。 1 0 P E R C E N T R U L E 業 務 時 間 の 自 由 に 技 術 的 挑 戦 や 学 習 が で き る 。 （ 週 4時 間 ） で 、 1 0 % 自 分 自 身 の キ ャ リ ア を 実 現 し な が ら 働 く 。 普 段 の 業 務 に ブ レ ー ク ス ル ー を 起 こ す 。 G R O W T H usual work 1 0 % E x t e n d e d 1 0 % E x t e n d e d 1 0 % E x t e n d e d
31. 34 組織とカルチャー C U L T U R E
32. 35 C O N F I D E N T I A L V A L U E S 事 業 内 容 、 意 思 決 定 、 評 価 、 採 ⽤ な ど す べ て の ⼈ に 関 わ る ⾏ 為 は A C E S の V a l u e s が 重 ん じ ら れ る バ リ ュ ー B E A C E S I s s u e d r i v e n , s i m p l e s o l u t i o n . 最 重 要 の 課 題 発 ⾒ か ら 、 最 ⾼ の 課 題 解 決 を し よ う 。 F a c t b a s e d , b u i l d t r u s t . 客 観 的 事 実 を ⼤ 切 に し 、 信 頼 関 係 を 構 築 し よ う 。 G e m b a f i r s t , T r y q u i c k l y . ⾃ 分 の ⾜ で 情 報 を 得 て 、 ⾃ 分 の ⼿ で 検 証 し よ う 。 4 . 組 織 と カ ル チ ャ ー 参考note : ACESの⾏動指針(Value)と狂気的なアルゴリズムネイティブな⽂化
33. 36 C O N F I D E N T I A L C U L T U R E S a a S 事 業 部 で は 独 ⾃ で 4 つ の カ ル チ ャ ー を ⾔ 語 化 し 整 理 。 ア ー リ ー フ ェ ー ズ だ か ら こ そ 、 主 体 性 と 裁 量 の あ る チ ー ム で す 。 S a a S T e a m カ ル チ ャ ー 全 員 が ア ポ イ ン ト ゲ ッ タ ー 。 S a a S は 変 化 の 連 続 。 変 化 を 楽 し も う 。 ロ ジ ッ ク で 守 っ て 、 ガ ン ガ ン 攻 め よ う 。 デ ー タ は ⼤ 事 、 ⾏ 動 は も っ と ⼤ 事 。 迷 っ た ら G o 。 4 . 組 織 と カ ル チ ャ ー
34. 37 M E M B E R S 総 勢 約 7 0 名 超 ( 正 社 員 ) の A C E / エ ー ス が 在 籍 。 事 業 部 別 組 織 で 、 各 チ ー ム が プ ロ フ ェ ッ シ ョ ナ ル と し て 活 躍 。 数 字 で ⾒ る A C E S 4 . 組 織 と カ ル チ ャ ー 平 均 残 業 時 間 23.5 h/⽉ 世 帯 持 ち ⽐ 率 57.5 % 33 歳 平 均 年 齢 72 名 従 業 員 数 ( 正 社 員 ） ※2025年1⽉現在 IPO準備中のためガバナンス強化を推進 過去10名が育休・産休を取得。パパ・ママ 社員がお⼦さんのお迎えのため中抜けした り、ご家族の体調不良によりリモート勤務 するなど、柔軟に働き⽅を調整しています 20代から40代まで幅広く活躍中 DXパートナー事業 54.2% AIソフトウェア事業 20.8% R&D 13.8% Corporate 11.1% 20代 30代 40代
35. 38 M E M B E R S A I ソ フ ト ウ ェ ア 事 業 部 は 現 在 1 4 名 の 少 数 精 鋭 。 1 ⼈ の 参 画 が 事 業 成 ⻑ に ⼤ き な イ ン パ ク ト を も た ら し ま す 。 メ ン バ ー 構 成 （ S a a S ） 4 . 組 織 と カ ル チ ャ ー Biz 64.2 % Product 36.8 % AIソフトウェア事業 20.8% ※2025年1⽉現在
36. 39 メ ン バ ー 紹 介 （ ⼀ 部 抜 粋 ） A I ソ フ ト ウ ェ ア サ ー ビ ス （ B i z チ ー ム ） M E M B E R S 中川 周 Shu Nakagawa 執⾏役員/事業責任者 横浜国⽴⼤学教育⼈間科学部卒。同 ⼤学院教育学研究科数学教育修了。 在学中に公認会計⼠試験に合格し、 ⼤学院修了後にあらた監査法 ⼈ に⼊ 所。その後、株式会社インテリジェ ンス（現パーソル）、ベンチャー企 業CFOを経て、株式会社IGPIに参画。 IGPIでは製造企業の中国⼦会社、国内 の複数上場企業の事業再⽣をハンズ オン型で推進した後、BizDevとして ACESに参画。 ⻄條 真史 Masashi Saijo Co-Founder 慶應義塾⼤学SFCを卒業後、楽天株式 会社に⼊社。新サービス開発室にて フリマアプリ「ラクマ」の事業開 発・マーケティングに従事。スター トアップとエンジェル投資家のコ ミュニティ「ANGEL PORT」のプロ ジェクト参画を経て、2017年ACESを 共同創業。現在は事業開発/マネジメ ントを担当。 平出 優⼀ Yuichi Hiraide Sales Manager ⻘⼭学院⼤学経済学部経済学科卒業。 WEB制作、CRM、MAとデジタルマー ケティングソリューションセールス に範囲広く従事。SATORI株式会社で は、ダイレクトセールス、パート ナーセールス、セールスイネーブル メントと、営業組織の全セクション にて活動した。 多くの企業が⽬指したい「再現性の ある勝ちパターン形成」を追求する ため、AI業界にキャリアチェンジす べくACESへ参画。 4 . 組 織 と カ ル チ ャ ー
37. 40 元テックタッチVPoEの⼩林が2024年8⽉にEMとして参画。 急激なスピードでエンジニア組織のカルチャー醸成が推進！ エ ン ジ ニ ア 社 員 イ ン タ ビ ュ ー 4 . 組 織 と カ ル チ ャ ー I N T E R V I E W ⼩林 浩 H i r o s h i K o b a y a s h i Engineering Manager グリー、リクルートなどでスクラムマスターやプロジェクトマネージャー を歴任、テックタッチではエンジニアリングマネージャーで⾼度なスクラ ムの推進からSREの⽴ち上げやチームの分割まで幅広く担当。VPoEとして 就任後はエンジニア全体の組織運営を経験。ACESではプロダクトのエンジ ニアリングマネージャーを担当。 Q A C E S に ⼊ 社 し た 決 め ⼿ は ？ Q A C E S の 好 き な ポ イ ン ト は ？ Q 今 後 開 発 チ ー ム を ど ん な 組 織 に し て い き た い ？ 元来、チームとしての伸び代が⼤きいチームがよいと考えており、 ACES Meetはフェーズ的にも成⻑の余⽩が⼤きいうえに組織としても エンジニアリングの基本が整っており、改善を⾏うことで、簡単に倍 以上のフィードバックスピードを⽬指せると感じた点が決め⼿です。 また、評価制度など、本⼈の成⻑⽀援する制度を⼀緒に考えられる優 秀な⼈事がいることも⼤きなポイントでした！ ⾯接官だったテックリード(福澤)をみて、開発メンバーが若⼿なのに とても優秀だなというのが伝わってきたのですが、その感覚は⼤正解 でした。福澤以外も全員が優秀かつ素直で、とても良いチームです。 また、ACES Meetはシンプルなプロダクトが故に進化余地が⼤聞く、 加えて、評価制度は組織状況に応じて着実に改善・推進できていて、 組織とACES Meetの成⻑がこれからも⾮常に楽しみです。 AIで議事録を書くというだけにとどまらないもっと⾯⽩いプロダクト を作り出すことです。我々はただのAIツールではなく、近未来の営業 のスタンダードを作る、という信念で⼤きな市場創出を本気で狙って います。 あとは、全員が⾃⽴して⾏動・意思決定できる、良い意味でマネー ジャー不要なエンジニアチームを作り出すことができたら最⾼です！
38. 41 ACES Meetの初期フェーズから開発をリードする福澤。 「彼と働けるのが福利厚⽣」と⾔われるほどの⼤エース！ エ ン ジ ニ ア 社 員 イ ン タ ビ ュ ー 4 . 組 織 と カ ル チ ャ ー I N T E R V I E W 福澤 将史 M a s a s h i F u k u z a w a TechLead / Serverside Engineer 九州⼤学⼤学院⼯学府化学システム⼯学専攻修⼠課程修了後、東レ株式会 社に⼊社。化学系の研究職を経験した後、独学でWebエンジニアへ転⾝。 前職の株式会社FiNC Technologiesでは、サーバーサイド開発、インフラ構築、 テックリードとして新規サービスの⽴ち上げ等を経験。ACES ではサーバー サイドを中⼼としたプロダクト開発を担当。 Q A C E S に ⼊ 社 し た 決 め ⼿ は ？ Q A C E S の 好 き な ポ イ ン ト は ？ Q こ の 先 チ ャ レ ン ジ し た い こ と は ？ まずは、これから伸びるAIへの知⾒を深めたかったというのがありま す。そのなかでも、SaaS事業を運営してるにもかかわらず資⾦調達に 頼らず、ちゃんと⾃分達の⾜で稼ぐことができていることに安⼼感を 覚えたのが⼀番の決め⼿でした。そのうえで事業が育ち過ぎてなくて、 ⾃分の働きがチーム・プロダクト・会社の成⻑に直結すると思ったの でオファーをいただけた時は即決でした！ まず、問題提起や改善提案をすると、正しく議論できる & どんどん良 い⽅向へ事を進めることができるところです。チーム全員がACES Meetを伸ばすため本気で取り組んでいる点がすごく信頼できます。 あとは、個⼈的にも去年⼦どもが⽣まれたのですが、⼦育てへの理解 があり相談をすればかなり柔軟な稼働の仕⽅にも対応してくれる・⼼ 理的安全性が⾼いなど、働きやすさを常々感じています！ 無名校が甲⼦園を⽬指すような、ドラマティックな瞬間を⽇々の仕事 の中で味わうことです。ACES Meetはまだ業界的にも知名度が低です し、いわゆる有名なエンジニアもいません。だからこそ、PMFやIPO などの実現には個⼈だけでなくチーム全体が成⻑し続け、変化に対応 していくことが求められます。⼀⼈で達成することよりも難しい挑戦 だからこそ、そこに⼤きな⾯⽩さがあると考えています。
39. 42 フロントエンドの⼤⿊柱として、圧倒的な主体性とプロダクト への愛情を持って開発をリードする⼼強い存在！ エ ン ジ ニ ア 社 員 イ ン タ ビ ュ ー 4 . 組 織 と カ ル チ ャ ー I N T E R V I E W 奥⽥ 真也 M a s a y a O k u d a TechLead / Front-end Engineer ⼭⼝⼤学⼤学院経済学研究科を修了、株式会社ビズリーチに⼊社。⼈事向 けSaaS事業にフルスタックエンジニアとして従事した後、旅⾏系スタート アップの株式会社Hotspringに転職。フロントエンドをメインに海外旅⾏予 約サービスの開発に従事。2023年6⽉にACESに⼊社。主にプロダクトのフ ロントエンド開発を担当。 Q A C E S に ⼊ 社 し た 決 め ⼿ は ？ Q A C E S の 好 き な ポ イ ン ト は ？ Q こ の 先 チ ャ レ ン ジ し た い こ と は ？ 「アルゴリズムで、⼈の働き⽅に余⽩をつくる。」というミッション に共感したことと、創業以来、⼀貫してAIを中⼼とした事業を展開し 続けていることから、これから伸びてくるAIの市場で挑戦できること に⼤きな魅⼒を感じました。プロダクトもアーリーフェーズなので、 フロントエンド領域で⾃⾝が貢献できる伸び代が⼤きかったのも理由 です。 AIが進化すればするほど、ACES Meetの可能性がどんどん広がること に⽇々⾯⽩さを感じています！ あとは何より同僚が優秀かつ信頼できるところです。腕が良くて「良 いやつ」ばかりなので、福岡でフルリモートの福澤とはオンラインで よくランチや1on1をしますし、出社したら飲みに⾏くなど仲も良いで す！ 全社で運⽤可能なAIプロダクトのデザインシステム構築です。 AIは特性上100%の精度に達することはないからこそ、AIを補完しユー ザー体験を向上できるUI/UXをACES Meet上で実現したいと考えていま す。また、今後展開するACESのソフトウェアシリーズ（マルチプロダ クト化）でも同じような体験を可能にするべく、デザインシステムの 全社展開も視野に⼊れています！
40. 43 43 C O N F I D E N T I A L エ ン ジ ニ ア 組 織 図 （ A s I s ） 4 . 組 織 と カ ル チ ャ ー エ ン ジ ニ ア 組 織 は E M ⼩ 林 を 中 ⼼ に ワ ン チ ー ム で 構 成 。 技 術 領 域 の 境 ⽬ を 持 た ず フ ル ス タ ッ ク な 開 発 チ ー ム 。 EM Engineer Designer Product Manager （兼任） 業務 委託 業務 委託 業務 委託 業務 委託
41. 44 44 C O N F I D E N T I A L 正社員 TechLead EM① 組 織 図 （ T o B e ） 4 . 組 織 と カ ル チ ャ ー 2年後（FY2027）には、エンジニア組織は20名前後に拡⼤を予 定。EMやPdMなど重要ポジションは採⽤or昇進となる。 Stream Aligned Team 業務委託 Platform EngineerTeam QA Team CRE Team Engineer Engineer TechLead EM① Engineer Engineer SRE EM① DevOps CRE CRE QA QA PdM PMM Designer 採 ⽤ o r 登 ⽤ 予 定 業務委託 正社員 正社員 正社員 Senior EM
42. 45 45 C O N F I D E N T I A L 全 社 イ ベ ン ト 定 期 的 に 全 社 員 が 集 ま る イ ベ ン ト を 実 施 し 、 メ ン バ ー 同 ⼠ が 交 流 で き る 機 会 を 創 出 K P T 振 り 返 り 会 （ T G I F ） マ ン ス リ ー ウ ェ ル カ ム 締 め 会 Qに⼀度、部署ごとの状況を共有し、 メンバー全員の健闘をたたえる会です。 終了後は、懇親会として普段関わらな いメンバーとも交流できる時間を設け ています。（寿司職⼈をお呼びし、出 張寿司が⾷べれらることも..?!） ⽉に⼀度、新しく⼊社したメンバーの歓 迎会として、お酒や軽⾷も交えてメン バーとの交流を⾏います。 恒例の「嘘あり⾃⼰紹介」ゲームは毎回 ⼤盛り上がり！ A L L H A N D S M E E T I N G 2週間に⼀度、全社に関するKPT*を振り 返り、ACESのバリューに沿って良い⾏ 動を称えたり、改善すべきことを全員で 検討する会 4 . 組 織 と カ ル チ ャ ー KPT：Keep(よかったこと)/Problem(改善したいこ と)/Try(改善案)の略で、振り返りのフレームワーク
43. 46 働き⽅と採⽤プロセス R E C R U I T I N G
44. 47 C O N F I D E N T I A L 働 く 場 所 ・ 時 間 を 柔 軟 に 設 定 し 、 メ ン バ ー そ れ ぞ れ が ⾃ 分 ら し く 働 け る 環 境 を ⽬ 指 す 週 2 回 リ モ ー ト の ハ イ ブ リ ッ ド （ 出 社 時 間 ・ 曜 ⽇ は ⾃ 由 ） 働 き ⽅ の 特 徴 W O R K I N G S T Y L E 5 . 働 き ⽅ と 採 ⽤ プ ロ セ ス 勤 務 時 間 働 く 場 所 休 ⽇ 有 給 休 暇 副 業 サ ポ ー ト C O R E T I M E 11 : 0 0 - 15 : 0 0 完 全 週 休 2 ⽇ 制 （ ⼟ ⽇ 祝 ） M T W T F S S ⼊ 社 即 ⽇ 1 3 ⽇ 間 付 与 フ レ ッ ク ス 制 度 13days 副 業 O K G i t H u b c o p i l o t の 利 ⽤ （ 主 に エ ン ジ ニ ア 向 け ）
45. 48 C O N F I D E N T I A L 成果⽬標・能⼒・⾏動⽬標・Value体現の3つを軸に評価を⾏う。 評 価 制 度 E V A L U A T I O N 期待役割に応じた等級及び等 級定義に基づく能⼒・⾏動⽬ 標の設定。達成度に応じた評 価倍率の決定。 能⼒・⾏動⽬標 昇格・昇給 KPI、OKR、重要業務の達成 度に応じた賞与倍率の決定。 成果⽬標 賞与 Valueの体現度に応じて評価。 Value体現 昇格・昇給 5 . 働 き ⽅ と 採 ⽤ プ ロ セ ス
46. 49 C O N F I D E N T I A L 選 考 フ ロ ー み な さ ま の ご 応 募 を お 待 ち し て お り ま す 履歴書・職務経歴書のご提出をいただきます ① 選 考 開 始 | 書 類 選 考 スキルフィットの確認を⾏います。 ※事前にミキワメ（性格診断）を受験いただきます（所要時間5分程度） ② 1 次 ⾯ 接 | デ ィ ス カ ッ シ ョ ン ① 弊社の価値観/カルチャーとのフィット度合いの確認を⾏います。 ③ 2 次 ⾯ 接 | デ ィ ス カ ッ シ ョ ン ② 代表取締役 ⽥村との最終⾯接となります。 ※事前にリファレンスチェックを⾏っていただきます。 ④ 3 次 ⾯ 接 | デ ィ ス カ ッ シ ョ ン ③ ご応募いただいてから3週間~4週間ほどで選考結果をご案内いたします。 ⑤ 選 考 結 果 に つ い て S E L E C T I O N P R O C E S S 5 . 働 き ⽅ と 採 ⽤ プ ロ セ ス
47. 50 C O N F I D E N T I A L オ フ ィ ス 紹 介 2 0 2 1 年 に オ フ ィ ス を 拡 ⼤ ・ 移 転 し ま し た 。 ワ ン フ ロ ア で 、 清 潔 感 と 開 放 感 の あ る 環 境 で す 。 O F F I C E 5 . 働 き ⽅ と 採 ⽤ プ ロ セ ス