◆「利益に直結」したAI活用サービスの提供◆ デジタル化、AI構築に多額の費用を投資しても、 収益が上がらなければ意味がありません。 JDSCは従来の人月単価に基づいた請求から決別し、 成果に基づいたコミッション請求により、クライアント企業の利益貢献にコミットするプロフェッショナル集団です。 アプリケーション開発を通して、需要予測・異常検知・物流最適化・教育・在庫最適化・与信評価・言語／画像認識など多岐にわたる課題に取り組んでいます。 ◆これまでの事業実績例とメディア掲載◆ ◇AIやデータサイエンス、機械学習を社会実装するために、さまざまな企業と協業をしています。 最新の取り組みは、当社プレスリリースをご覧ください。 https://jdsc.ai/news/ ＜最近の取り組み＞ ・JERAとJDSCが太陽光発電の発電電力量を高精度で予測するシステムを共同開発 ・ディーエムエスとAIを活用したダイレクトメール送付先選定ソリューションを共同提供 ・センコーと物流倉庫作業工数の削減にむけ「AI職長プロジェクト」のパイロット運用を開始 　〜経験と勘にAIを組み合わせ、意思決定の標準化・高度化を実現〜 ・AI活用による在庫・欠品削減効果を低コストで検証できる「JDSC 過剰在庫・欠品削減シミュレーション」を提供開始 ・三井物産と船舶の生涯価値向上に貢献する合弁会社を設立 ・パーソルグループとAIと自動搬送ロボット活用による工場・物流倉庫業務の生産性向上に向けた共同研究を開始 ・イオントップバリュの輸入発注業務に、demand insight® が導入され、倉庫在庫の改善と、作業時間の約60%を改善 ◇需要予測 商品の売上を正確に予測することで、欠品による売上機会損失を防ぎ、過剰生産による廃棄費用・保管費用を削減することを行いました。自社データからだけでは正確な予測ができない場合でも、JDSCが保有する景気情報・消費情報や、SNS上のビッグデータ解析を組み合わせることで人力での予測を超える予測精度を実現しています。 事例：大手消費財企業で、予測のブレを人力予測の7割に抑えることに成功 ◇不在配送の削減 不在配送は全配送の２割近くを占め、数千億円のコストを生んでいます。2020年までに全戸配備されるスマートメータから得られる電力データを元に、人工知能が配達先の現在~将来の在不在を予測することで、不在を回避し、在宅と配達時間をつなげています。開発アルゴリズムを用いた実際の配送実験で不在配送が９割近く減少しています。 ◇日経新聞　1面にて、大きく取り上げられました。 宅配時不在なくせ　東大発など2社、AIで商用化 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO39181040Q8A221C1FFR000/

「UPGRADE JAPAN」 ◆わたしたちは、日本をアップグレードする会社です◆ JDSCは日本の産業をアップグレードすることを使命とした、東大発のAI企業です。 今私たちが生きるのは、かつての高度成長時代ではありません。より少ない労働人口で、より多くのリタイア世代を支えなければかつての豊かさを維持できません。また、国外のマーケットに目を向ければ、デジタル化とグローバル化が急速に進行し、かつての日本の製造業が謳歌した海外成功モデルの転換なくして、生き残ることができない状況にあります。 こうした中で、大学で培われた知がより直接的な形で社会に貢献することが求められます。JDSCはこうした知の還元をリードし、社会が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。わたしたちはAI技術を通じて、企業を、産業を、ひいては日本をアップグレードしていきます。 ◆東京大学の知を社会に還元する◆ ビッグデータ、機械学習、IoT、ロボティックスなど、デジタル領域で東京大学は膨大な知見を有しています。これらの領域での技術革新と活用推進のため、東京大学の複数の研究室と協力し、JDSCは知の社会還元と実装をリードします。 また東京大学エッジキャピタルを株主に加え、大学とのより強力なパートナーシップを推進していきます。

◆メンバー 優秀な経営陣（ https://jdsc.ai/team/ ）と経験豊富で頭の回転が速いメンバーが揃う少数精鋭のチームです。多種多様なアイデアと地に足ついた実現方法の提案、また高い技術力によるその具現化が可能であり、アイデアとロジックの両立ができる非常に優秀なチームだと自負しています。 それぞれの分野でのプロフェッショナルがチームを作り、切磋琢磨しながら迅速に業務を行うことで、高度なソリューション提供のみならず、自身の成長をも可能な環境を作り出しています。 ◆カルチャー メンバーが能力を発揮することに非常にポジティブで、社外社内ともにパフォーマンスのためならそのための環境を用意する文化があります。 企業の成長と個人の成長をリンクさせる制度のほか、外部トレーニング出席や書籍購入等、必要だと認められるものは、かなり幅広い分野で会社から提供しています。 ◆働く環境 事業内容や東大発ベンチャーということで堅く見られがちですが、上下関係のない雰囲気のなかで楽しく働いています！月2回のフライデーナイトなど、オフィス内外の関係者と広くカジュアルに交流する時間も設けています。 またフレックスやリモート勤務の導入もしており、個人の成果を最大限にするための制度にも意欲的に取り組んでいます。

AIを活用した国内DXを牽引する当社において、データエンジニアリング・MLエンジニアリング領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します ▼担っていただきたい役割 ・各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発 ・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 ▼主な開発環境 言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等 採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等 データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery等 クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等 ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence ▼キャリアアップの上での特長 ・資格取得や書籍購入といった自己成長投資をサポートする制度があります ・ChatGPTを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります ・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます ・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています ▼主な業務内容 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ・顧客の業務で使用される本番運用段階 ・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 JDSCの子会社である株式会社seawiseの運営する船舶データプラットフォーム開発でも、センサーデータ、運行データを代表とする船舶に関する様々な情報を蓄積し活用するために本領域のエンジニアリングが不可欠となっております。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000067.000040467.html 当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。 ▼本ポジションの魅力について データエンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。当社は祖業としてデータ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、データエンジニア・MLエンジニアの方々の成長を強く後押しできるものと信じております。 ▼必須スキル ・Python・SQL（特にOLAP系）を用いた開発の経験（3年以上） ・クラウド環境を用いたソフトウェア開発経験 ・クラウドベースのデータウェアハウス（BigQuery, Redshift, Snowflake）の開発運用経験 ・特にバッチ処理に類するソフトウェア開発に関する技術知識（ネットワーク、セキュリティ、データベース、等） ・ビジネス関係者やデータサイエンティストと適切な議論を行う能力 ▼歓迎スキル ・対顧客PJにおけるアプリケーションの開発経験、特に複数名での開発経験 ・データパイプライン・MLOps環境の構築・運用開発の経験 ・クラウド環境上でのCI/CDパイプライン構築・運用の経験 ・Docker等のコンテナ技術を活用したソフトウェア開発運用の経験 ・DevOpsやSREにおける知見や経験 ・データサイエンス一般に関する理解・経験 ・B2Bソフトウェア（パッケージ・SaaS）・システム開発の経験 ・Webアプロケーション開発経験（Go言語, TypeScript, React等） ・Kubernetesの利用・運用経験 ・OSSや勉強会登壇などのアウトプット経験 ▼求める人物像 ・会社のミッションである「Upgrade JAPAN」に共感いただける方 ・大企業のDXに関心のある方 ・顧客企業のビジネス領域にも関心を持ち、顧客の視点で問題解決に取り組める方 ・未経験技術をキャッチアップすることが得意な方 ・非エンジニア職へもリスペクトを持って業務に取り組める方 ・ビジネス関係者やデータサイエンティストと日本語で適切な議論を行える方 ▼リモート可能（フルリモートは不可）