ACES会社説明資料

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1. A C E S , I n c . 会社紹介資料 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、 クライアント、パートナー、メンバーという形で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. 事業について 3. チームと働き⽅について
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 会 社 紹 介 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
5. 5 C O N F I D E N T I A L 会 社 概 要 F O U N D E R S A I 研 究 と 社 会 実 装 を リ ー ド す る 東 ⼤ 松 尾 研 究 室 メ ン バ ー を 中 ⼼ に 創 業 。 A I ア ル ゴ リ ズ ム と い う 独 ⾃ の 視 点 か ら 事 業 を 創 出 創 業 メ ン バ ー 代 表 取 締 役 ⽥ 村 浩 ⼀ 郎 取 締 役 中 川 ⼤ 海 取 締 役 與 島 仙 太 郎 ⻄ 條 真 史 三 ⽥ 村 健 久保 静真 B i z D e v E n g i n e e r E n g i n e e r
6. 6 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
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、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
8. 8 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 価値や利益と 結びつかない
9. 9 事業について B U S I N E S S
10. 10 C O N F I D E N T I A L 1 . 会 社 概 要 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
11. 11 C O N F I D E N T I A L D X パ ー ト ナ ー サ ー ビ ス 紹 介 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知の構造化、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
12. 12 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 AIの得意・不得意を専⾨的に理解した上で、顧客現場の⼈の業務を深く把握・ 可視化し、業務プロセスやデータフローを設計する「設計⼒」に強み ① プ ロ セ ス 設 計 ⼒ ⼈とAIが協働する業務フローのAS-IS/TO-BE像の設計 ⼈とAIが協働するデータフロー・データ構造の設計 Ex: 商業銀⾏におけるAMLの業務フロー例 Ex: 商業銀⾏におけるAMLのデータ構造の例 バリューチェーン イシューツリー 業務フロー図 データフロー データマネージメント RAG
13. 13 C O N F I D E N T I A L 2 . 事 業 の 特 徴 ・ 優 位 性 I D E N T I T Y / S T R E N G T H AI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、 顧客や業界・業務に最適なエキスパートAIを効率的に開発・実現 ③ A I モ ジ ュ ー ル 群 ACESの AIモジュール 顧客ごとの課題 顧客・製品特化AI 特定の顧客や製品に合わせて、特化した 情報処理を⾏う 例）SFDCへの⾃動⼊⼒ 業界・業務AI 業界や業務に特化しfine-tuningされ、業界 特性や業務特性を踏まえた情報処理を⾏う 例）保険業界の営業に特化した⾳声認識 知識・知⾒AI ベテランの知⾒に基づき学習・パイプライ ン開発。価値の⾼い情報処理を実現する 例）営業コミュニケーション⼒評価 基礎認知AI ⼀般的なパターン認識を⾏い、データを 整形・加⼯・保存する 例）物体検出・⾳声認識 アルゴリズムα アルゴリズムβ アルゴリズムΓ アルゴリズムδ アルゴリズムA アルゴリズム1 アルゴリズムa アルゴリズム2 アルゴリズムb アルゴリズム3 アルゴリズムc アルゴリズムd Fine-tuned LLM アルゴリズムB 新規開発 開発済み DXパートナー 選⼿能⼒強化 and more… アルゴリズムの 新しい組み合わせ DXパートナー 労務安全管理 AIソフトウェア 商談⼒向上 アルゴリズム4
14. 14 DXパートナーサービス S E R V I C E ①
15. 15 C O N F I D E N T I A L 事 業 に つ い て S E R V I C E ① コ ン サ ル か ら 開 発 ・ 実 装 、 デ ジ タ ル 事 業 の 推 進 ま で ⼀ 気 通 貫 で 顧 客 の D X を プ ロ ジ ェ ク ト 型 で 並 ⾛ し 、 業 務 ⽣ 産 性 の 向 上 や 改 ⾰ を 実 現 D X パ ー ト ナ ー サ ー ビ ス コンサルティング 開発・実装 実⾏・運⽤ オーダーメイドのAI開発 業務提携・デジタル事業推進 ⼀気通貫の伴⾛型DX推進により、 87%のプロジェクトが初回PoCから前進/AI導⼊へ *2 PoC・技術検証 AI戦略策定・業務プロセス設計 AIデザイン・ロードマップ策定
16. 16 C O N F I D E N T I A L D X パ ー ト ナ ー サ ー ビ ス 紹 介 A C H I E V E M E N T ⼤⼿企業や中央官公庁との取引実績多数。DX PJの87%がPoCで終了すること なく、プロダクトも組み合わせ着実にDXを進める「社会実装⼒」に強み 業 界 を リ ー ド す る 実 績 プロダクト等も⽤いて 87%の顧客が初回PJ(企画・ PoCなど)から前進・継続し、事業実装のフェーズに ⼤⼿企業や中央官公庁との取引実績多数 PoCで終わらせない着実な社会実装 陸上⾃衛隊の組織におけるAI活⽤を⽀援 ACESと経済産業省が⾏政におけ る⼤規模⾔語モデル活⽤に向けた 協同プロジェクトを実施 参考: 平成30年度成果報告書 産業分野における⼈⼯ 知能及びその内の機械学習の活⽤状況及び⼈⼯知能技 術の安全性に関する調査 43% 87% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% ⼀般的なAI/DX PJ ACESのAI/DX PJ PJ開始後、実装に⾄る割合 約2倍 ACES Meet ACES ChatHub ⾃社プロダクトも活⽤
17. 17 C O N F I D E N T I A L D X パ ー ト ナ ー サ ー ビ ス 紹 介 C A S E S T U D Y ① SOMPO Light Vortexと資本業務提携。事故⾞/中古⾞ B2Bオークション のビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進 D X パ ー ト ナ ー 事 例 ① 事故⾞/中古⾞の査定のビジネスプロセスを構築 事故⾞/中古⾞の状態や価値を損傷画像認識AIなどを⽤いて 判定。地理的制約や属⼈的な知⾒に依存せず、ヒトとAIが協働 する業務⽣産性が⾼いビジネスプロセスに変⾰ SOMPO様と資本業務提携し、事故⾞/中古⾞の B2Bオークションのデジタル事業を推進 ⾃動⾞オークション 事業の例 × ACES代表取締役の⽥村浩⼀郎⽒（左）とSOMPOホールディングス デジタル 事業オーナー 執⾏役専務兼SOMPO Light Vortex CEOの楢崎浩⼀⽒ 引⽤: 全産業が「レベル5」に向かう時代、AI活⽤でビジネスをどうデザインするか
18. 18 C O N F I D E N T I A L D X パ ー ト ナ ー サ ー ビ ス 紹 介 C A S E S T U D Y ② 商談内容に関して、⾳声・発⾔内容・映像などを総合的に営業エキス パートAIで解析。成約率の改善や営業勝ちパターン構築を実現 D X パ ー ト ナ ー 事 例 ② 営業DXを⼤同⽣命様と取り組み ロープレや商談をAIで解析。売れる営業スキルを再現 ⼤同⽣命 執⾏役員営業企画部⻑・岩⾕崇志⽒(左)とACES代表取締役の⽥村 浩⼀郎⽒ 引⽤: 「中⼩企業に信頼されるパートナー」を⽬指す ⼤同⽣命のDXを ACESのAI技術がサポート︕ 引⽤: AIによる「⾒える化」で、中⼩企業の経営課題を解決
19. 19 C O N F I D E N T I A L D X パ ー ト ナ ー サ ー ビ ス 紹 介 C A S E S T U D Y ③ 社内規定などの書類をAIが読み込み・⽣成しやすい形で構造データ化 し、SMBC-GAIを構築&全社員に展開。5万時間ほどの⼯数削減を実現 D X パ ー ト ナ ー 事 例 ③ ⼈が読むことを前提にしていた社内規定に対し、図表 を含め⽣成AIが理解できるよう構造化するAIを活⽤ SMBC-GAI(エキスパートAI)を構築&展開し、 5万時間ほどの⼯数削減を実現 *図は例。総務省の令和5年版地⽅財政⽩書より引⽤ 株式会社三井住友フィナンシャルグループ常務執⾏役員グループＣＤＡＯ ⾼松 英⽣⽒ 引⽤: NewsPicks stage「AI時代の「新」事業戦略 - エキスパートAIで変貌する企業のコア -」
20. 20 C O N F I D E N T I A L C A S E S T U D Y ⾃社データ×⽣成AI統合プラットフォーム「ACES ChatHub」も提供。 ⼤⼿企業や中央官公庁などとの取組実績多数 A I ソ フ ト ウ ェ ア 事 例 法⼈・⾏政向けに、⾃社データとセキュアに連携する ⽣成AI統合プラットフォーム「ACES ChatHub」 ⼤⼿企業や中央官公庁へのサービス提供実績多数 「ACES ChatHub」 を通して、官公庁内データとセキュアに連 携する⽣成AI・LLM利⽤環境基盤をMicrosoft Azure上に構築。 蓄積されたデータを政策⽴案に役⽴て、国⺠と⾏政、双⽅の⽣ 産性を抜本的に向上するデータ駆動型⾏政への転換を⽬指す 社内データアクセス権や、プロンプトを設定しChatGPT・⽣成 AIを学習に使われない・漏洩しない形でセキュアに構築。 ⾃社データを参照した構築済AIをチームで共有、利活⽤ 参考: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000073.000044470.html
21. 21 AIソフトウェアサービス S E R V I C E ②
22. 22 C O N F I D E N T I A L D X パ ー ト ナ ー サ ー ビ ス 紹 介 S E R V I C E ② 属⼈化していた顧客情報や営業ノウハウを構造的にデータ化し、 ⼈とAIが協働する営業のビジネスプロセスで業務⽣産性を向上・⾰新 A C E S M e e t ・・・ お客様とのやり取り 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で営業のビジネスプロセスを再構築 成約率の向上 ⼈材育成/OJT 業務負荷削減 (データ⼊⼒⾃動化など) データ活⽤ ACES Meet
23. 23 C O N F I D E N T I A L 事 業 に つ い て A C E S M e e t を ⽤ い て 、 ロ ー プ レ か ら 営 業 活 動 を デ ジ タ ル 化 。 の 営 業 担 当 者 の 提 案 ス キ ル を 可 視 化 し 、 営 業 D X を 推 進 A C E S M e e t を 活 ⽤ し た D X プ ロ ジ ェ ク ト 事 例 Phase1：営業担当者の提案スキルを可視化 Phase2：営業活動のDXを通して中⼩企業の課題解決へ ⼤同⽣命 執⾏役員営業企画部⻑・岩⾕崇志⽒(左)とACES代表取締役の⽥村 浩⼀郎 引⽤: 「中⼩企業に信頼されるパートナー」を⽬指す ⼤同⽣命のDXを ACESのAI技術がサポート！ 引⽤: AIによる「⾒える化」で、中⼩企業の経営課題を解決
24. 24 C O N F I D E N T I A L 事 業 に つ い て S E R V I C E ② ⾃ 社 デ ー タ や 業 務 に 特 化 し た C h a t G P T な ど の ⽣ 成 A I を 、 ① チ ー ム で ② セ キ ュ ア に 利 活 ⽤ で き る ⽣ 成 A I プ ラ ッ ト フ ォ ー ム サ ー ビ ス A C E S C h a t H u b 社内のマニュアル・ コミュニケーション セキュアな環境で動作する ⾃社データ×⽣成AIプラットフォーム コミュニケーションDX ノウハウの継承 ヘルプデスク ⾃動化 チャットツール ドキュメント ビデオ会議ツール DB カスタマー サービス⾃動化 活⽤
25. 25 C O N F I D E N T I A L ⼤ 規 模 モ デ ル や 独 ⾃ A I モ ジ ュ ー ル を 組 み 合 わ せ 、 A I と ヒ ト が 協 働 す る デ ジ タ ル 事 業 を 開 発 デジタル化 構造化 情報を扱いやすい形に整理 AIデザイン AIと⼈が協働する業務プロセス設計 AI事業の加速・拡張 リアルとデジタルの融合 AIとヒトが協働する事業へ変⾰ ア ナ ロ グ の デ ' タ リアルデータ 動画像・⾳声等 ⾮構造化情報 ACESの独⾃・注⼒領域 リアルな現場から得られるプロのノウハウ・知⾒ Deep Learning リアルに溢れる 経験・知⾒ AIモジュール化 AI開発・学習 ウェブデータ ウェブに⼊⼒ された知識 知識・労働集約型事業の PL構造変⾰ 独⾃AIモジュール プロの知⾒や ノウハウの学習 ⼤規模モデル ⼤規模モデルをリアルに 溢れる経験・知⾒に接続 業務ナレッジの⾒える化 顧客接点のデジタル化 デジタル新規事業創出 ヒト ヒト AI AI 拡張 AI モ ジ # $ ル 組 み 合 わ せ 事 業 に つ い て L L M × A C E S ⼤ 規 模 モ デ ル と A C E S
26. 26 C O N F I D E N T I A L 企 業 内 の あ ら ゆ る デ ー タ を 参 照 し 、 A I が 最 適 な 業 務 処 理 を ⾏ う こ と で 「 シ ン プ ル な 社 会 」 の 実 現 を ⽬ 指 す AS IS：個別情報に基づきAIが処理 TO BE：全体情報に基づきAIが処理 デ $ タ 基 盤 の 活 ⽤ ・ 連 携 事 業 に つ い て F U T U R E ビ ジ ネ ス プ ロ セ ス の 変 化 認 識 分 析 ・ 評 価 ⽣ 成 認 識 分 析 ・ 評 価 ⽣ 成 各業務の情報を横断的に参照し、 業務や会社全体の情報に基づき最適な処理をAIが⾏う マーケの 情報 営業の 情報 CSの 情報 営業の 情報 ある個別の情報を参照し、AIが⼈の業務の遂⾏をサポートする
27. 27 チームと働き⽅について T E A M & W O R K S T Y L E
28. 28 C O N F I D E N T I A L チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て 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 A C E S の V a l u e s 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 , v e r i f 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 。
29. 29 C O N F I D E N T I A L 全 社 イ ベ ン ト チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て 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 KPT振り返り会（TGIF） 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 ※ K P T ： K e e p ( よ か っ た こ と ) / P r o b l e m ( 改 善 し た い こ と ) / T r y ( 改 善 案 ) の 略 で 、 振 り 返 り の フ レ ー ム ワ ー ク
30. 30 チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て M E M B E R S メ ン バ ー 構 成 A l g o r i t h m E n g i n e e r S o f t w a r e E n g i n e e r B i z D e v （ D X ） C o r p o r a t e B i z D e v （ S a a S ） 1 8 % 1 2 % 2 3 % 2 % D e s i g n e r 3 0 % 1 5 %
31. 31 メ ン バ ー 紹 介 （ ⼀ 部 抜 粋 ） チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て 経 営 陣 M E M B E R S ⽥村 浩⼀郎 代表取締役 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応 ⽤研究に従事。Forbes 30 Under 30 Asia 2022 Enterprise Technology部⾨に選出。2017年、 「アルゴリズムで社会はもっ とシンプルになる」というビ ジョンを掲げACESを創業。ア カデミアと事業の接合を意識 し、会社を経営しながら⾃ら も博⼠号を3年で取得した。AI アルゴリズムを前提にした働 き⽅・産業はどのような姿か という問いを⽴て、AIの社会 実装を率いる。 與島 仙太郎 取締役COO 2019年東京⼤学⼯学系研究科 システム創成学専攻修了。集 団や組織を科学することに興 味を持ち、学部では感情解析 を⽤いたSNS分析、⼤学院では チームの協調⾏動に関する研 究に従事。在学中からプログ ラミング教育ベンチャーでの メンターを務めるほか、⽣物 情報スタートアップに⽴ち上 げ初期から参画し、特許技術 の企画開発や⾃社サービスの 開発を担当。2017年、⼤学院 在学中にACESを共同創業。 Project Managerとして、複数 の共同研究を運⽤、統括しつ つ事業開発にも取り組む。 中川 ⼤海 取締役 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科 卒(⼯学博⼠)。松尾研究室では 研究や教育活動に携わる傍ら、 企業との共同研究プロジェク トに複数参画。2017年、ACES を共同創業。Deep Learning技 術の理論から実課題解決に向 けた応⽤まで幅広く経験、研 究・実務で培った知⾒を活か し最先端のAIアルゴリズムの 研究開発や企業との共同プロ ジェクトを主導。東京⼤学⼤ 学院 ⼯学系研究科⻑賞、国際 会議WI2019 Best Student Paper Award 等受賞。 ⼩松原 ⿓介 取締役CFO 中央⼤学商学部卒業後、有限 責任あずさ監査法⼈にて会計 監査・内部統制監査業務に従 事。株式会社経営共創基盤 （IGPI）にて、幅広い業界に対 する戦略⽴案・事業計画策 定・実⾏⽀援、プリンシパル 投資、M＆Aアドバイザリー、 事業再⽣等に従事した後、取 締役（CFO）としてACESに参 画。 ex- 経営共創基盤（IGPI）
32. 32 メ ン バ ー 紹 介 （ ⼀ 部 抜 粋 ） チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て D X パ ー ト ナ ー サ ー ビ ス （ デ リ バ リ ー チ ー ム ） M E M B E R S ⼩林 真輝⼈ Delivery Manager 東京⼤学⼤学院新領域創成科 学研究科卒(環境学博⼠)。 アルゴリズムで社会をシンプ ルにするというVisionに感銘を 受け、博⼠課程在籍中に Algorithm EngineerとしてACES に⼊社、社会⼈博⼠を修了し 現在に⾄る。 ⾏動認識を中⼼としたアルゴ リズム開発や 共同プロジェクトのマネジメ ント・エンジニアリングを担 当。 梁 毅 Delivery Manager 東京⼯業⼤学⼤学院通信情報 ⼯学専攻修了後、アクセン チュア株式会社に⼊社。プロ ジェクトリーダーとして重要 案件を多数遂⾏。その後、株 式会社ベイカレント・コンサ ルティングに転職し、コンサ ルタントとして業務設計や組 織のDX推進など幅広く担当。 松永 知也 Algorithm Engineer 2016年に明治⼤学⼤学院 理⼯ 学研究科にて修⼠号を取得。 アプリケーションエンジニア 兼AIエンジニアとして、 チャットボットやテキスト分 析システムなどの⾃然⾔語処 理を⽤いたプロダクト開発に 従事。また、プロダクト開発 と並⾏し、⼤学との共同研究 などをリードした。最先端な 技術を社会実装し課題解決を ⾏っていくことに惹かれ、 2023年7⽉よりProject Engineer としてACESに参画。 和⽥ 佑太 Business Developer 慶應義塾⼤学理⼯学研究科開 放環境科学専攻修了。在学中 は経営⼯学研究の傍らソフト ウェア開発ベンチャーにてオ ンライン広告の効果を可視化 するプロダクトの運⽤コンサ ルティングに従事。卒業後は Accenture戦略部⾨にて通信業 界を主なクライアントに新規 事業⽴案プロジェクトを推進。 その後、BizDevとしてACESに 参画。 浅⾒ 幸悠紀 Business Developer 京都⼤学情報学研究科社会情 報学専攻の博⼠課程に在籍中。 学部では災害モニタリングの ためのドローン群の制御戦略、 ⼤学院ではGANを⽤いた災害 データの拡張の研究に従事。 ACESでは⾏動認識アルゴリズ ムの開発や共同プロジェクト のマネジメント/エンジニアリ ングを担当。よりリアル産業 に近い場で⾃分の専⾨性を活 かしたいとの思いから、 Algorithm Engineerとしてイン ターンの就業を経て、ACESに ⼊社。 ex-東京⼤学⼤学院（博⼠） ex-アクセンチュア・ベイカレント ex-AI CROSS ex- アクセンチュア 現：京都⼤学⼤学院博⼠課程 （社会⼈博⼠）
33. 33 メ ン バ ー 紹 介 （ ⼀ 部 抜 粋 ） チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て D X パ ー ト ナ ー サ ー ビ ス （ セ ー ル ス ・ マ ー ケ チ ー ム ） M E M B E R S 名原 和芳 Account Executive 20年以上IT業界の営業に従事。 ⽇⽴ソリューションズでは新 規顧客の開拓・深耕から⼤⼿ 企業のアカウント営業を担当。 その後、⽇本オラクルでは Oracle Cloud (PaaS/IaaS)の⽴ち 上げに営業として従事し表彰 を受け、マルケト(現:アドビ)、 セールスフォース・ジャパン ではAccount Executiveとして、 マーケティング〜インサイド 〜フィールドセールス〜サ ポートといった複数部⾨にま たがる業務プロセスの再設計 から活⽤促進まで顧客をサ ポート。 越智⽥ 博徳 Consultant Sales IT業界に15年間従事し、営業 職を中⼼に、インフラエンジ ニア、新規事業⽴ち上げを経 験。2015年よりAIサービスの ⽴ち上げに携わったことを きっかけに、2021年にはAI業 界へ転職。GHELIA株式会社に て、AIソリューションの提 案・導⼊に携わり、その後 ACESに参画。 志村 雄弘 Consultant Sales 中央⼤学法学部卒業、⻘⼭学 院⼤学⼤学院 国際マネジメン ト研究科(MBA)修了。新卒でサ ントリーに⼊社後、リクルー トにて⼤⼿企業を対象に⼈ 事・組織開発コンサルティン グに5年半従事。2017年より寺 ⽥倉庫にて⽂書管理ソリュー ション事業の営業責任者、 アート事業のプロジェクト推 進者として協業を軸とした新 規ビジネス開発・不採算事業 の構造改⾰に従事後ACESに参 画。 ⾼橋 諒 Marketing 関⻄⼤学総合情報学部卒業。 株式会社マネーフォワードへ 新卒⼊社後、スマートキャン プ株式会社へ配属。 スマートキャンプ株式会社で はインサイドセールス、マー ケターにて活動。セールス、 オンラインオフラインマーケ、 CRM/MA管理・運⽤など幅広 く経験し売上増加、施策の型 化に貢献。 2023年7⽉よりACESへ参画。 ex-オラクル、セールスフォース ex- ギリア ex-サントリー、リクルート ex-マネーフォワード
34. 34 メ ン バ ー 紹 介 （ ⼀ 部 抜 粋 ） チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て 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 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 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、ビジネスサイド のマネジメントを担当。 平出 優⼀ Sales 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。 ex- 経営共創基盤（IGPI） ex- 楽天 ex - SATORI
35. 35 メ ン バ ー 紹 介 （ ⼀ 部 抜 粋 ） チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て A I ソ フ ト ウ ェ ア サ ー ビ ス （ D e v チ ー ム ） M E M B E R S ⼩林 浩 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。 福澤 将史 Engineering Manager 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。 奥⽥ 真也 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。 村上 ⼤騎 Full-Stuck Engineer 東京⼤学⼯学系研究科技術経 営戦略学専攻修了。⼤学院で はベイズ推定を元にした検索 アルゴリズムの研究に従事。 卒業後はWEBエンジニアとし て株式会社DONUTSに⼊社。プ ロダクトのサーバーサイド、 フロントエンド開発を担当。 2021年10⽉にACESに⼊社。主 にプロダクトのサーバーサイ ド、フロントエンド開発を担 当。 ex- リクルート、テックタッチ ex-FiNC Technoligies ex-ビズリーチ ex-DONUTS
36. 36 メ ン バ ー 紹 介 （ ⼀ 部 抜 粋 ） チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て R & D （ 研 究 開 発 ） チ ー ム M E M B E R S 久保 静真 執⾏役員 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科 （松尾研究室）修了。在学中 より、エンジニアとして複数 のプロジェクトに参画。その 後、データ分析・機械学習の 開発や教育にも関わりつつ、 ファッション分野における画 像⽣成の研究に従事。2017年、 ACESを共同創業。現在はDeep Learningを含むアルゴリズムの 開発、インフラ設計等の開発 マネジメントを担当。 松⽥ 達哉 VPoE 東京⼤学理学部情報科学科在 学時から、フリーランスとし てアプリ開発やセミナー講義 に携わる。複数の⼤⼿企業で 技術推進やマネジメントを経 験した後、事業会社でCTOに従 事する。2024年1⽉よりVPoEと してACESに参画。マインドフ ルネスセラピスト。 阿久澤 圭 Algorithm Engineer 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科 松尾研究室卒(⼯学博⼠)。⽇本 学術振興会特別研究員DC2に採 択、東京⼤学経済学部特選論 ⽂賞、⽇本⼈⼯知能学会全国 ⼤会学⽣奨励賞など受賞の他、 機械学習・⾳声処理系の国際 会議・論⽂誌への採録多数。 稲⽥ ⾼明 Software Engineer 株式会社野村総合研究所に新 卒で⼊社。⾦融システム開発 やシステムコンサルティング 業務に約9年従事した後、ソ ニーグループに転職。AWS Solution ArchitectおよびSREエ ンジニアとしてホームエレク トロニクス製品向けサービス のクラウドアーキテクチャ設 計、クラウドインフラ構築な どに貢献。現在Kaggle Expertと して、AI知⾒獲得に邁進中。 2021年ACESに⼊社し、最先端 のアルゴリズムを世の中に提 供していくMLOps領域を担当 する。 武市 ⼀成 Algorithm Engineer 東京⼤学⼤学院情報理⼯学系 研究科修了。卒業後は株式会 社アシックススポーツ⼯学研 究所にてヒトの計測・解析シ ステムの開発に従事。Deep Learningを⽤いたランニング フォーム分析システムを世界 で初めて開発し、年間数⼗億 円規模の売上向上に貢献する システムの開発にも従事。AI 等のテクノロジーを⽤いて、 様々な業界にイノベーション をもたらすことで社会に貢献 したいという思いから、 Algorithm EngineerとしてACES に⼊社。 ex- 松尾研究室 ex-オイシックス・ラ・⼤地 ex- 松尾研究室（博⼠） ex- 野村総合研究所,ソニー ex- アシックス
37. 37 メ ン バ ー 紹 介 （ ⼀ 部 抜 粋 ） チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て コ ー ポ レ ー ト チ ー ム M E M B E R S 平野 将⼤ 執⾏役員 中央⼤学商学部卒業。⼤学在 学中からベンチャー企業の経 理財務、経営企画及び上場準 備に従事。その後、株式会社 Speeeに⼊社し経営管理本部に て経理財務業務全般及び上場 準備に尽⼒し、2020年7⽉ JASDAQ上場に貢献。2021年6 ⽉よりACESに参画し、コーポ レート業務全般を担当。 秋森 志野 HR Manager ⼈材派遣・紹介営業経験後、 「テックキャンプ」を運営す る株式会社divに⼊社。⼈材紹 介事業の⽴ち上げ、事業責任 者、年間400名採⽤を担う⼈事 責任者を経験。その後、組織 開発・⼈材開発領域の責任者 として評価、MVV浸透、マネ ジメント課題の解決などを⾏ い、2022年に⼦会社のDIVX （DX事業）で執⾏役員として HRBPに従事。ACESでは採⽤、 組織開発などHR領域を担当。 ⾵間 麟 経営企画 慶応義塾⼤学経済学部卒業。 卒業後、楽天株式会社の経営 企画部にて予算管理業務や M&A案件の推進に従事。その 後、デロイトトーマツファイ ナンシャルアドバイザリー合 同会社にて、アドバイザリー 業務やコンサルティング業務 に従事。2021年2⽉にCorporate ManagerとしてACESに⼊社。 ACESではファイナンス関連の コーポレート業務と事業開発 を担当。 伊藤 幹⽣ Finance 新卒で⼊った会社にて、社員 ⾷堂のホールマネージャーを 従事した後に、株式会社M&A 総合研究所に経理として⼊社。 未上場からプライム上場する まで幅広く経理業務を担当。 2023年10⽉よりACESに参画し、 経理業務を担当。 濱⽥ 優也 HR 近畿⼤学卒業後、新卒で地⽅ 銀⾏の営業職に従事。2019年7 ⽉より株式会社divにて採⽤や キャリアアドバイザーなどHR 領域を中⼼に幅広い業務を担 当する。その後DX領域のクラ イアントワーク事業を⾏う⼦ 会社に出向し、⼈事として webエンジニア・UI/UXデザイ ナーの採⽤を経験。2022年に ACESにジョインし、採⽤業務 を中⼼としたHR業務を⾏う。 ex-Speee ex- div ex- デロイトトーマツ ex- M&A総合研究所 ex-div
38. 38 働 き ⽅ の 特 徴 チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て さ ま ざ ま な 世 代 ・ ラ イ フ ス タ イ ル の メ ン バ ー が 在 籍 し ⾃ 分 に 合 っ た 働 き ⽅ を 実 現 年齢構成⽐ 平均残業時間 所帯持ち⽐率 ご家族やお⼦様を持つメンバーは57.5% ※過去3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。 平均残業時間は23.5時間/⽉ IPO準備中のためガバナンス強 化を推進 メンバーの平均年齢は33歳 ベテランから若⼿まで幅広く在籍 代 40 20 30代 代 W O R K I N G S T Y L E
39. 39 C O N F I D E N T I A L チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て 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 フ レ ッ ク ス 制 度 （ コ ア タ イ ム 1 1 : 0 0 〜 1 5 : 0 0 ） 週 2 回 リ モ ー ト O K の ハ イ ブ リ ッ ド （ 出 社 時 間 ・ 曜 ⽇ は ⾃ 由 ） 完 全 週 休 2 ⽇ 制 （ ⼟ ⽇ 祝 ） ⼊ 社 即 ⽇ 1 3 ⽇ 間 付 与 健 康 診 断 イ ン フ ル エ ン ザ 予 防 接 種 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 ） 有給休暇 健康 サポート 勤務時間 働く場所 休⽇ 働 き ⽅ の 特 徴 W O R K I N G S T Y L E
40. 40 C O N F I D E N T I A L チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て A C E S は ア カ デ ミ ア と 社 会 を 橋 渡 し す る 存 在 に な る べ く 、 研 究 を 社 会 に 実 装 で き る 環 境 を 提 供 社 会 ⼈ 博 ⼠ ⽀ 援 制 度 … 京都⼤学情報学研究学科社会情報学専攻の博⼠課程に在籍中。学部 では災害モニタリングのためのドローン群の制御戦略、⼤学院では GANを⽤いた災害データの拡張の研究に従事。ACESでは⾏動認識 アルゴリズムの開発やプロジェクト向けのエンジニアリングに従事。 よりリアル産業に近い場で⾃分の専⾨性を活かしたいとの思いから、 Algorithm Engineerとしてインターンの就業を経て、ACESに⼊社。 … ⽇本のアカデミアの待遇・状況は世界的にも後進している。 SDGs「産業と技術⾰新の基盤をつくろう」の枠組みにおいて、ACESがアカデミアの活躍の場を創造していく ① 勤務時間は120h/⽉ ② リモート勤務や就労時間を柔軟に対応 ③ ボーナス、SO、社会保険等フルタイム正社員と同等の権利を付与
41. 41 C O N F I D E N T I A L オ フ ィ ス 紹 介 チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て 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
42. 42 C O N F I D E N T I A L 選 考 フ ロ ー チ ー ム と 働 き ⽅ に つ い て 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。※事前に実務に近い形式の ワークサンプルテストにお取り組みいただく可能性があります。 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