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会社紹介株式会社 JDSC 2024年

目次 1. ミッション & ビジョン 2. 特徴・強み 3. 事業 4. ヒト・組織 1 2 3 4

CEOメッセージ JDSCは「Upgrade Japan」を使命とする会社 JDSCは日本社会を今の時代にあわせてアップグレードすることを使命としています。日本がデータ時代に取り残されつつあると危機感を抱いているためです。日本の産業の生産性を、「データ時代」に当然の水準まで引き上げる必要があります日本社会は大きな転換点に置かれている国際的な企業競争環境に目を向ければ、これまで以上にデジタル化、グローバル化、金融経済化の変化が加速し、そしてこれらの変化以上の速度で、Postコロナ時代のニューノーマルへの変化が進んでいます。国内の経済停滞が続く中、かつての日本企業が謳歌した成功モデルの転換なくしては、国際競争を勝ち抜くどころか、生き残ることすら難しい時代です日本の課題を企業から考える本来政府が扱ってきた産業課題というトピックについて、私たちはあくまで民間の企業という立場から課題解決ができるのではないかと思っています。SDGs的な観点からの解決策と同時に、クライアントのビジネスとしても直接的に利益になるポイントを見つけることが、私たちの課題・チャレンジです。産業構造から考えることで、青臭い理想だけのSDGsでなく、ビジネスインパクトを伴った、持続性あるSDGsビジネスを実現できると考えています JDSCは「コンソーシアム」を通じて産業変革をリードする私たちはアカデミアの最先端の知も取り入れることで、従来にはない高度な解決策を提供します。また、共通目標を掲げ、そこに向けて既存の競争関係を超えて協調することで、企業、消費者、働き手、売り手やサプライヤー、コミュニティそして投資家全てが win-win関係を築けるよう、社会性と収益性の両立に挑戦します代表取締役CEO 加藤エルテス聡志

Japan Data Science Consortium 産業全体の生産性課題の解決を目的とし、 AIを核とした産業協調を実現する JDSCの社名の由来

Mission/Vision/Value Mission 日本をアップグレードする UPGRADE JAPAN Vision AIでデータの真価を解き放ち産業の常識を塗り替える AIs that Drive Industry Transformation Value 理想を描き、至る道を描く早く、速く、多く動く仕組化する拡大・横展開する互いの強みを引き出し、成果を最大化するプロジェクトや所属を越えて活動する専門性を高め、組織に還元する組織と人をアップグレードする

会社概要会社名所在地設立資本金代表者従業員数事業内容株式会社JDSC (Japan Data Science Consortium Co. Ltd.) 東京都文京区小石川1-4-1 住友不動産後楽園ビル16階 11百万円代表取締役加藤エルテス聡志 108名 (正社員のみ) 2013年一般社団法人日本データサイエンス研究所 2018年株式会社日本データサイエンス研究所 2020年株式会社JDSC (社名変更) • 機械学習等を活用したアルゴリズムモジュールの開発とライセンス提供事業 • ITシステムの開発と運用事業 • データサイエンスに関する顧問・コンサルティング事業東証グロース：4418 [2021年上場] Pマーク：17004061 [2021年取得] 日本経済団体連合会員 [2021年取得] ISO/IEC27001:2013 [2023年取得] 女性活躍「えるぼし」 3つ星 [2024年取得]

7月株式会社日本データサイエンス研究所設立 11月 UTECより第三者割当増資を実施 7月学校法人駿河台学園と株式会社トーハン等から第三者割当増資を実施 11月東京大学松尾豊研究室関係者が中心となって運営するVCファンド「Deep30投資事業有限責任組合」から第三者割当増資実施 10月シリーズBラウンドで約29億円を調達 11月社名を「株式会社JDSC」に変更 3月フレイル検知の実証実験の成果報告会を実施 (AIと電力データでフレイル検知が可能に） 2018 2019 2020 3月世界初「AI活用による不在配送問題の解消」のフィールド実証実験の結果を発表 2021 12月東京証券取引所マザーズ上場 10月株式会社ファイナンス・プロデュースを連結子会社化 11月三井物産他と seawise株式会社を設立 2022 主な沿革：JDSCは創業7期目の会社短期間でマザーズ上場やM&Aを経験 2023 10月メールカスタマーセンター株式会社買収

課題解決仮説をもとに実現可能性を検証（PoC） PoC期企業の研究開発予算から収益を得られるが、 PoCでの終了が多く継続性が低い民間企業技術に強みのある AI企業市場規模および収益性大学や研究機関学術研究期 AIや機械学習の先端領域を研究税金や寄付に依拠し、ベンチャーの収益化は容易でない主導するプレーヤー取り組み社会実装期ビジネスインパクト創出と未解決の社会課題解決を実現技術と「ビジネス」に長けたAI企業事業規模と収益性の向上を図る民間企業 AIのポテンシャル：AIは学術研究フェーズから実社会でのインパクト創出フェーズへ移行

あらゆる産業のリーディングカンパニーとの共同研究開発を起点とし、業界へ展開することによって SDGsテーマにも密接に紐づく産業全体の課題解決を追求する各産業のリーディングカンパニー産業全体への浸透ヘルスケア製造エネルギー物流小売・・・・・・ Data Science AI開発 Engineering AI実装 Business 解決・執行三位一体のチーム目指すべき姿: AIによる産業全体の課題解決を通じてUPGRADE JAPANを目指す

アライアンス、セールス組織化マーケティング、横展開ソリューション開発 ① Joint R&D 大企業との共同研究プロジェクト(Joint R&D)を通じ、ソリューション化・横展開スキームの構築を経て、産業全体へ展開 1st クライアント他クライアント大企業中堅企業 JDSCの考える「BizDev」の範囲

1. 人数はいずれも2021年7月末時点トップレベルのビジネス×技術人材を有することで、PoCに留まらず実際の利益インパクトにつなげるプロファーム出身者（15名/27%）大手事業会社の出身者（51名/91%）理系の博士・修士（20名/33%） Kaggleメダリスト（9名/16%）

各業界のリーディングカンパニーとの共創業界(抜粋) 主要クライアント主要テーマ新規事業アイディエーション業務改革個別DXテーマ推進 DXロードマップ作成 DX組織立ち上げ / 人材育成エレクトロニクス/ ハイテク ※1 ライフサイエンス消費財・サービス自動車・産業機械流通・小売イオントップバリュ株式会社運輸・貨物建設・不動産金融電力・ガス・水道株式会社 JERA ✕ 1.フレイル対策コンソーシアム

パートナー企業越塚登東京大学大学院情報学環教授田中謙司東京大学大学院工学系研究科教授修士課程・博士課程の学生出資(株主) ※3名とも社外取締役に就任 ※田中氏のみ研究室に所属 (複数名) 論文化機会・データの提供就職・インターン (入社実績有) 共同で特許取得 (3件) 技術シーズ・アルゴリズム・ソリューション提供産業変化ビジョンの示唆業界課題・データの提供 (学術研究・横展開可能な契約）共同R&D 委員を任命知見を提供研究、寄付、業界団体、ロビイングなどを通じた連携立法行政データサイエンス部門研究室研究室東京大学とも連携して、最先端の技術知見を獲得

立ち上げ期 (0→1) 構想実現期 (1→10) 安定成長期 (10→100) • (足元の売上確保) • キー顧客/コア人材の獲得 • ビジネスモデルの確立 • 業界内スタンダードが構築され自然とユーザーが増える • 成功モデルを他業界に随時展開 • ビジネスモデルの磨き込み • 人員基盤／組織基盤の強化 • 業界全体を巻き込む仕組みづくり／仕掛け事業規模時間 JDSCの現状フェーズ事業の現状：「第二の創業期」でビジネスモデルを磨込んでいく段階

「ゼロサムゲーム」の中で No.1獲得のための支援社会課題解決／産業協調による富の総和の拡大クライアントのために徹夜する「社会性と経済性の両立」の為変革のドライバを見極める自社の規模の拡大が過ぎ「変革屋」から「業務代行屋」へ変革の価値にこだわり濃い変革をやり続けたい「狭い領域の専門家集団」による「ウォーターフォール型検討」 Biz・DS・Devが連携して課題設定から実施狭い領域の専門家「企業に対する三位一体の変革能力」＋「自社のBizDev能力」コンサル会社 (例) JDSCの特徴提供する価値動き方得られるものコンサル会社と比較した、 JDSCの特異性

ビジネスモデルは、コンサルからAI SaaSへ、そしてよりTAM1サイズの大きい業態へと転換していく3階層モデル (3Layer) 1. Total Addressable Market 2. ソリューション単体のシステム利用料ではなく、別の収益モデルを2階建てしていくビジネスモデルを志向例 : DIを使った需要予測のBPO「業」、HIを使った保険「業」、RIを使ったDI配送「業」、Wodom！を使う人の派遣「業」 Layer1：コンサル・SI AI×Joint R&Dフェーズ Layer3：事業カンパニー AI×事業運営フェーズ Layer2：AI ソリューション AI×産業横展開フェーズシナジーシナジー第1の創業 Layer1 : プロフェッショナルサービス • 労働集約的なコンサルや受託開発（SI）を武器に、 Joint R&DによるAIソリューション創出を多数の産業で再現性高く成功させる第2の創業 Layer2 : AIソリューション • 創出したソリューションを産業全体に横展開し、産業課題（SDGs）を解決する第3の創業 Layer3: 事業 • ソリューションを差別化要素の1つとし、◦◦業を運営する 2 • 出資や買収を活用し、AIで差別化した競争力の高い事業を自社グループで多数保有する

注力業界/機能毎に、テーマが形作られてきている「増加」と併行して「磨き込み」をしていく段階 Layer1：プロフェッショナルサービス Layer2： AIソリューション Layer3：事業ヘルスケアエネルギーものづくり物流/SCM デジタルバイオマーカー開発太陽光発電予測ソーラーシェアリング技術者知見の形式知化倉庫業務の業務効率改善 VC横断での最適化PF構築マーケティング顧客反応の可視化 (フレイル検知) (海事DX) フレイル検知活用新規サービス創出サービス化支援

フレイル検知技術の概要事業化の取組み電力データのみを用いて、対象高齢者がフレイル※1 であるかどうかを予測 • 産官学連携の体制で、三重県東員町にて 24世帯を対象に実証実験 • JDSCはプロジェクト全体マネジメント、ソリューション設計／開発を実施 ※1 健康な状態と要介護状態の中間状態であり、適切な治療や予防で要介護に進まずにすむ可能性がある電力データのみで、他センサーと同等の高い精度での判定に成功取り組みを加速させるため、フレイル対策コンソーシアムを設立フレイル検知AI アラート電力データ気づき働きかけ自治体高齢者宅スマートメーター子世帯ケアマネージャー東京大学・三重県連携 AIと電力データを用いたフレイル検知実証フレイル検知の事業化

アライアンス、セールス組織化マーケティング、横展開「フレイル対策コンソーシアム」を立ち上げし、運営を担当。世の中に浸透する手段として、地銀向けの見守りサービス構築支援を1つの型に選定ソリューション開発フレイル検知技術の特許取得、 API構築 ① Joint R&D 中部電力様/ネコリコ様の新規事業戦略支援の一環で、フレイル検知を事業化。複数の実証実験を支援 1st クライアント他クライアント中堅企業大企業フレイル検知の事業化：中部電力様の支援から、フレイル検知技術開発・コンソーシアム組成を通じた社会実装に挑戦中

コンサルファーム出身で入社から約1年半のJDSC社員が代表取締役を務めるseawise社が目指すのは、“船舶の生涯価値向上”。海事クラスタのバリューチェーンをデータで貫く • データの力を用いて、業界全体で賢く（wiseに）なる試み ‒ 優れた船をつくる、上手に船を動かす、より行き届いた状態で船を維持する、… さまざまユースケースに対して、業界全体でデータの集合知をつくり → 還元する • 船、船を通じた市場とのかかわり方をUPGRADEし、新しい価値観、新しい時代に備える • その結果として、船舶の生涯価値向上を目指すメーカー船主傭船者荷主性能の良い船状況に適したメンテナンス Off Hire ﾘｽｸ低減価値の維持向上資源効率の良い運航運賃への付加価値環境への配慮物流網の高度化 • データのボリュームと、解釈の確からしさが武器 • アプリ提供を通じて各事業の課題解決に寄り添う • オープンプラットフォーム＝誰にでも手を貸す海事クラスタ Value Chain 海事DX (seawise)

アライアンス、セールス組織化 seawise社としての営業組織 (特に三井物産連携)を明確化マーケティング、横展開三井物産も含めたJVである seawise社を立ち上げソリューション開発某造船会社を対象として、ソリューション開発。個社向けの要件と一般要件を分けながら開発 ① Joint R&D 某造船会社を1stクライアントとして、 AI活用によるメンテナンス業務の効率改善を実施。また、これを「業界内PF化」する事に対する事業性も評価 1st クライアント他クライアント中堅企業大企業海事DX： seawise社の立ち上げに際しても、まずは某造船会社とソリューションの型を作りながら拡大

JDSC Norm(行動規範)と組織特徴 Speak Up SOPHOP (Soft on People Hard on Point) Radical Openness 経営会議の内容(一部を除く)を全社員が見れるようなっていたり、退職関係のアナウンスは退職決定次第のアナウンス、組織改善アンケート結果の全社共有、ヒヤリハット等のミスも全社共有等、様々なことをオープンにしてより早い意思決定、全社最適を実現 Soft on People：伝え方は丁寧に優しく Hard on Point：伝える内容は的確に包み隠さず的確に問題を指摘はするが、相手が受け入れやすい伝え方をすることで、組織成長とより円滑なコミュニケーションを両立させるための規範「相手の意見が違っていると思ったら、あるいはここで自分の意見を言うべきと考えたら、相手が上司でもあるいは年齢・年次が上でも、根本の前提を覆すことになっても、あえて発言する義務」意見がある時に発言することは「権利」ではなくて「義務」であるという規範 Norm 組織特徴

働きやすさ有給休暇取得率※1 (2023年7月～2024年6月実績) 育児休暇取得率※2 (2023年7月～2024年6月実績) 全社平均残業時間※3 (2023年7月～2024年6月実績) 78.5％ 83.4％ 21.4時間 ※1 算定期間中に在籍していた正社員を対象に「算定期間中の有給休暇取得日数/算定期間中の有給休暇付与日数×100」で計算 ※2 育休対象社員のうち実際に育休を取得した人数から算出 ※3 管理監督者を除く正社員を対象に該当期間の各月の残業時間の平均を取った値 ※4 JDSCは、2025年6月期（2024年7月から2025年6月までの会計時間）に、対前年度比で給与総額を1.5%以上増加させることを表明しています

評価制度（全体像）ジョブグレード ※評価は年2回等級等級決定要因個人業績 360°評価 (参考程度) コンピテンシー Upgrade JDSC 非連続非線形協調コンピ要因

社員紹介取締役吉井勇人京都大学卒業後、アクセンチュアに入社。 2020年3月にJDSCに参画し、電力データを用いた新サービスの立ち上げ・新事業の開発に従事。Google Cloud Professional Data Engineer取得。2022年、当社執行役員DXソリューション事業部長に就任。 2023年1月、三重県東員町CIO補佐官。同2月、東京大学大学院工学系研究科技術戦略専攻特別技術研究員。同4月、JDSC取締役就任。早稲田大学大学院修了後、アクセンチュア株式会社に入社。戦略コンサルティング本部・SCM本部に所属、幅広い業界を対象としたIT・DXプロジェクトを多数経験。その後、 ITソリューション会社を起業。事業譲渡後、アクセンチュアに再入社。2020年1月に株式会社JDSCに参画し、主に製造業・物流業を対象とした大手企業のDX案件を推進。また、大企業との接点構築の組織化や、社外とのアライアンスの担当を務める。2022年、当社執行役員に就任。常務執行役員COO 佐藤飛鳥執行役員城戸崎由美香同志社大学卒業後、P&Gにてマーケティングに従事。ブランドマネジメントを経て、マーケ専門キャリアに進み、デジマの分野で活躍。外資系医薬品メーカーへ転職後、新薬の上市、既存薬のマーケティングの傍ら、MR活動のデジタル化を推進。医療機器の新規事業の立ち上げを経験後、2019年4月に JDSCに参画。教育業界を主軸に、ヘルスケア、再エネ、美容業界等に向け、DXから新規事業創生やマーケティング、研修実施まで、課題に応じて幅広く担当。2022年、当社執行役員に就任。

社員紹介 VPoDS 中橋良信帯広畜産大学にて博士後期課程修了後、データサイエンティストとして統計モデル・機械学習を用いた業務課題の解決に従事。保険・製造・ヘルスケアなどの領域で多数のプロジェクトを担当。フレイル事業に魅力を感じ2022年7月より現職。2023年5月よりデータサイエンスチームリード。大学院では遺伝子に関わるタンパク質の生命現象の解明を生物物理学的手法で取り組み、博士（理学）を取得。その後デロイトトーマツコンサルティング合同会社へ入社後、RPA、OCRを活用した業務改革支援を構想策定から実行まで支援。人事機能戦略チームへ移籍後、人事機能改革の構想策定、人事プラットフォームの導入支援といったコンサルティングを経験。研究機関の経済波及効果調査など科学技術系のアドバイザリーも多数従事。2023年からJDSCへ参画。コンサルタントマネージャー田口裕之コンサルタントディレクター南友莉恵東京大学法学部卒業後、ドリームインキュベータにて日系大企業の新規事業戦略立案を中心にコンサルティングに従事。個別化医療や再生医療などの最先端技術のビジネス化検討や、臨床検査受託事業の東南アジア展開戦略検討などヘルスケア／メディカル領域の案件を多く担当。 FinTechベンチャーを経て、一期目のJDSC に入社。AIソリューションの事業企画から開発、導入をリード。Google Cloud Professional Data Engineer取得。 2020年3月、2022年6月と二度の出産を経て復職。

社員紹介関西拠点コンサルタントマネージャー早川光大阪大学大学院電気電子情報工学専攻修士。グロービス経営大学院 MBA。新卒でパナソニック株式会社に入社し、ルームエアコンの設計開発、新規事業開発、経営企画等に従事。その後、アクセンチュア株式会社に入社し、製造業や電力・ガス業界を中心にIT・デジタルを活用した業務改革、新規事業検討支援等のプロジェクトを経験。 JDSCでは、製造業のDX案件を中心に担当。 1997年にプログラマーとしてのキャリアを開始。 2000年テックファーム株式会社に入社。会社としてimode立上げの中核を担う中、関連事業のシステム開発に従事。フリーランスを経て、2009年株式会社スピリテックの設立メンバーとして参画、取締役に就任。ITコンサルや、営業支援など業務アプリを中心に、データ基盤構築、サービスの立ち上げ支援など様々なシステム開発に従事。 SI業務の中でデータ領域に大きな可能性を感じ、2023年にJDSCに参画。プロジェクトマネージャー須笠原美穂データサイエンティスト鈴木徳馬東京大学大学院経済学研究科修士課程修了。金融機関にて自然言語処理を活用したニュースデータの研究、機械学習モデルに基づく投資戦略構築、新規事業開発に従事。 JDSC参画後は製造業領域を中心にプロジェクトリーダーとして、機械学習モデル構築や人材育成など幅広いプロジェクトを推進。

社員紹介ソフトウェアエンジニア栗林大樹北海道情報専門学校卒業後、組み込みソフトウェア開発の会社でSoC（System on a Chip）向けのファームウェア開発を行う。リアルタイムスケジューリングやソフトウェアの形式検証に興味を持ち、在職中に北陸先端科学技術大学院大学で情報科学の修士号を取得。その後、テーマパーク向けの音声会話ロボットの開発、チャットボット、ドキュメント検索等のクラウドアプリケーション開発を経験しWEB アプリケーションエンジニアへの転身を経て、 JDSCに入社。早稲田大学卒業後、ソフトバンク株式会社で法人向けコンサルティング営業に約5年間従事し、2022年3月にJDSCに参画。 JDSCではエネルギーソリューショングループのコンサルタントとして、東急不動産株式会社など12社共同で実施する営農型太陽光発電の実証実験でのデータ活用や、仙台空港での太陽光パネルの正反射光シミュレーションに従事。シニアコンサルタント板橋珠恵コンサルタント三輪慶人早稲田大学先進理工学研究科修了後、大手シンクタンクでは介護分野における調査・実証研究を、コンサル企業ではホテル系 /金融系のシステム構築案件をプロジェクトリーダとして推進。 2024年3月にJDSC入社。コンサルタントとして、デジタル庁との行政手続きに関するDX 案件や、一次産業×エネルギーのデータ活用を推進している。

評価制度 (コンピテンシー) Upgrade JDSC 非連続非線形顧客と組織の理想を掲げて至る道を描き、早く・速く・多く行動を起こし、成果が出るまでやり遂げることができたか専門性を高め、顧客と組織に還元することでアップグレードを促進できたか協調所属を越えて活動し、産業や組織のステークホルダーを巻き込みながら成果を最大化できたか産業や組織に拡大・横展開するためにクリエイティブな発想で仕組みを構築できたか

福利厚生: IT先進ベンチャーとコンサル特有の福利厚生を両取りした、充実した福利厚生内容※1 JDSC独自あって当たり前 ◼ 学術支援制度修士・博士授業料を会社で補助※2 ◼ Kaggle報奨金シルバーメダル以上で1～10万円を給与支給 ◼ 希望者全員Chat GPT Plusの利用可能 ◼ 個人学習用のAWS/GCP費用の会社負担上長承認制となります ◼ 借り上げ社宅制度※3 ◼ 近距離手当会社から15分以内に住めば25,000円/月※4 ◼ スポーツジム補助上限5,000円/月 ◼ 部活支援制度 1,500円/人/回 ◼ 有給休暇消化推奨制度早期に消化したら有給休暇＋2日 ◼ ベビーシッター費用の補助 ◼ 書籍購入制度金額制限なし ◼ セミナー・講座受講費用の会社負担上長承認制となります ◼ 資格取得費用の会社負担 ◼ 結婚・出産お祝い金支給 ◼ 予算内であればデスク周辺機器の購入可能 ◼ 企業型確定拠出年金 ◼ 関東ITソフトウェア健康保険組合加入約8,000件の保養・宿泊施設の格安利用など特典あり ◼ 入社時有給休暇付与 ◼ 従業員持株会制度 ※1 掲載時点の福利厚生であり、今後変更になる可能性はあります ※2 54万円/年支給予定ですが、授業料の標準額変更に応じて変更になる可能性はあります ※3 実際に適用できるかは、希望した物件の審査基準等にもよるため、100%の確約はできかねます ※4 オフィスが移転した場合は移転先オフィスから15分以内であった場合には継続して対象、15分を超える場合には対象外となります

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