ソフトウェアエンジニア向け会社説明資料

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1. 1 会社紹介資料 for Engineers A C E S に ご 興 味 を お 持 ち の ⽅ へ
2. 2 01 COMPANY 会社概要 02 PRODUCT プロダクトーACES Meet 03 DEVELOPMENT 技術／開発プロセス 04 CULTURE 組織とカルチャー 05 RECRUITING 働き⽅と採⽤プロセス ⽬ 次
3. 3 会社概要 会 社 概 要 COMPANY
4. 4 会 社 概 要 会 社 概 要 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 ア ル ゴ リ ズ ム で 、 社 会 は も っ と シ ン プ ル に な る V I S I O N M I S S I O N ア ル ゴ リ ズ ム で 、 ⼈ の 働 き ⽅ に 余 ⽩ を 作 る
6. 6 会 社 概 要 VISION アルゴリズムで、 社会はもっとシンプルになる 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 会 社 概 要 MISSION アルゴリズムで、⼈の働き⽅に余⽩をつくる。 価値や利益と 結びつかない 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 会 社 概 要 PURPOSE 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 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 本 質 的
9. 9 ⼈ と A I が 協 働 す る 次 世 代 の ビ ジ ネ ス プ ロ セ ス 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 データの連携 ベテランの業務に対応 エキスパートAI - A エキスパートAI - B
10. 10 A C E S の エ キ ス パ ー ト A I 会 社 概 要 ACESは、それぞれの業界・業務の専⾨性を持った「エキスパートAI」を開発し、 組み合わせて顧客へ提供している会社です OpenAI な ど 汎 ⽤ 的 な ⽣ 成 A I クローズドな 情報や経験はない 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 「優秀な新卒AI」が業務を部分的に効率化 エ キ ス パ ー ト A I 業界・業務の専⾨性を持つAIで企業の競争優位性を拡張 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 ・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
11. 11 ビ ジ ネ ス モ デ ル 会 社 概 要 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 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
12. 12 A C E S の 強 み 会 社 概 要 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 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
13. 13 プロダクトーACES Meet プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t PRODUCT
14. 14 PRODUCT OVERVIEW プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t 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AI SaaS「ACES Meet」 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) ・・・ 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、 A Iで 営 業活 動 を DX ・・・
15. 15 プ ロ ダ ク ト ビ ジ ョ ン プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t 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。
16. 16 営 業 現 場 の 課 題 プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t 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 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 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 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 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
17. 17 A C E S M e e t が ⽬ 指 す 世 界 プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t 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 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 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 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 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 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
18. 18 営 業 の 市 場 環 境 プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t 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 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
19. 19 成 ⻑ 率 プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t 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 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
20. 20 A C E S M e e t の 強 み プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t 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 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。 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
21. 21 1 0 年 後 の ⽬ 指 す 姿 プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t Deal Success Assistance（DSA/仮）として、商談成功に⽋かせないツールへ CRM・SFAと並ぶ巨⼤市場の創出を⽬指す 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
22. 22 成 ⻑ ロ ー ド マ ッ プ プ ロ ダ ク ト ー A C E S M e e t 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 1 s t A I 議 事 録サー ビ ス 2 n d S a l e s E n a b l e m e n t 3 r d 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
23. 23 技術／開発プロセス 技 術 ／ 開 発 プ ロ セ ス DEVELOPMENT
24. 24 技 術 ス タ ッ ク 技 術 ／ 開 発 プ ロ セ ス 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 Python TypeScript Django Django REST framework OpenAPI for REST TypeScript React Next.js GitHub Actions CodePipeline CodeBuild CodeDeploy Amplify Terraform AWS Sentry Redash Google Looker Slack Notion Google Workspace Figma ChatGPT GitHub DevCycle AWS AWS AWS AWS
25. 25 開 発 プ ロ セ ス 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！ 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
26. 26 フ ル サ イ ク ル 開 発 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 C R E 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 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
27. 27 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 全ての問題は⼈ 間関係から始ま 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。 Di s agr ee and c o mmi 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。
28. 28 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
29. 29 組織とカルチャー 組 織 と カ ル チ ャ ー CULTURE
30. 30 組 織 と カ ル チ ャ ー VALUES BE ACES 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 I ssu e d riv en , simp le solu t ion . 最 重 要 の 課 題 発 ⾒ か ら 、 最 ⾼ の 課 題 解 決 を し よ う 。 Gemb a f irst , Try q uick ly . ⾃ 分 の ⾜ で 情 報 を 得 て 、 ⾃ 分 の ⼿ で 検 証 し よ う 。 F a ct b a sed , b uild trust. 客 観 的 事 実 を ⼤ 切 に し 、 信 頼 関 係 を 構 築 し よ う 。
31. 31 組 織 と カ ル チ ャ ー S a a S は 変 化 の 連 続 。 変 化 を 楽 し も う 。 S a a S チ ー ム カ ル チ ャ ー SaaS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 全 員 が ア ポ イ ン ト ゲ ッ タ ー 。 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 。
32. 33 数 字 で ⾒ る A C E S 組 織 と カ ル チ ャ ー 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 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 ） 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
33. 34 メ ン バ ー 構 成 （ S a a S ） 組 織 と カ ル チ ャ ー 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 Biz 9 名 Product 5 名 AIソフトウェア事業 20.8% 14 少 数 精 鋭 の 名
34. 35 組 織 と カ ル チ ャ ー MEMBER BizチームーAIソフトウェアサービス 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。 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。 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。 執⾏役員/事業責任者 中川 周 Shu Nakagawa Co-Founder ⻄條 真史 Masashi Saijo Sales Manager 平出 優⼀ Yuichi Hiraide
35. 36 MEMBER INTERVIEW 01 組 織 と カ ル チ ャ ー 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！ Engineering Manager ⼩林 浩 Hiroshi Kobayashi 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。 A C E S に ⼊ 社 し た 決 め ⼿ は ？ 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！ A C E S の 好 き な ポ イ ン ト は ？ 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きく、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。 今 後 開 発 チ ー ム を ど ん な 組 織 に し て い き た い ？ 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！
36. 37 MEMBER INTERVIEW 02 組 織 と カ ル チ ャ ー 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！ Engineering Manager 福澤 将史 Masashi Fukuzawa 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。 A C E S に ⼊ 社 し た 決 め ⼿ 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！ A C E S の 好 き な ポ イ ン ト は ？ 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！ こ の 先 チ ャ レ ン ジ し た い こ と は ？ 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。
37. 38 MEMBER INTERVIEW 03 組 織 と カ ル チ ャ ー 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！ TechLead / Front-end Engineer 奥⽥ 真也 Masaya Okuda 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。 A C E S に ⼊ 社 し た 決 め ⼿ 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。 A C E S の 好 き な ポ イ ン ト は ？ 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！ こ の 先 チ ャ レ ン ジ し た い こ と は ？ 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！
38. 39 エ ン ジ ニ ア 組 織 図 （ A s I s ） 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
39. 40 組 織 図 （ T o B e ） 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 正社員 TechLead EM① 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
40. 41 全 社 イ ベ ン ト 組 織 と カ ル チ ャ ー 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！ 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 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
41. 42 働き⽅と採⽤プロセス 働 き ⽅ と 採 ⽤ プ ロ セ ス RECURUITING
42. 43 働 き ⽅ の 特 徴 働 き ⽅ と 採 ⽤ プ ロ セ ス 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 ） 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 ）
43. 44 評 価 制 度 働 き ⽅ と 採 ⽤ プ ロ セ ス 成果⽬標・能⼒・⾏動⽬標・Value体現の3つを軸に評価を⾏う 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
44. 45 働 き ⽅ と 採 ⽤ プ ロ セ ス トータル 約3-4週間 書 類 選 考 履歴書・職務経歴書のご 提出をいただきます 1 次 ⾯ 接 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 次 ⾯ 接 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 次 ⾯ 接 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。 選考結果のお知らせ 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。 選 考 フ ロ ー
45. 46 OFFICE 2021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。 働 き ⽅ と 採 ⽤ プ ロ セ ス
46. 47 みなさまのご応募 お待ちしております