ACES（エーシーズ）は「アルゴリズムで、社会はもっとシンプルになる。」をミッションに掲げる、東大松尾研究室発のAIスタートアップです。 アカデミアにおける知見を活用し、業界横断的なビジネスシーンをデジタル化/定量化することで、「複雑・非効率・非合理」がないシンプルで皆がいきいきと生きられる社会を実現していきます。 現在は、主に以下2つのサービスを展開しています。 【DXパートナーサービス】 保険、自動車、建設、製造業、小売など、さまざまな産業において最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進を行う事業です。 社内で開発を進めるAIアルゴリズムやシステムの開発を通して、クライアント企業のDXや新規事業立ち上げを共同で遂行します。 【AIソフトウェアサービス】 2022年4月にブラックボックス化しがちな商談や会議内容を可視化し、営業組織の強化を支援する営業DX×AI SaaS「ACES Meet」（https://meet.acesinc.co.jp/）を正式リリースいたしました。 今後、複数のSaaSプロダクトの開発・リリースを進める方針です。

生成AIをはじめとするAI領域の最新技術は一過性のブームではなく、これまでの属人的な働き方を変革する大きなポテンシャルがあります。 ACESは、そのような最先端のAIアルゴリズムを用いて、シンプルで皆がいきいきと生きられる社会を実現したいと考えています。 ▼ACESの目指すシンプルな社会と余白のある未来 https://note.com/koichirot11/n/n811bf961f133 【日本の成長をAIアルゴリズムで加速させる】 日本企業はこれまで、個人の知見や労働力に依存する「属人的な働き方」で成長してきました。 人口が減少しはじめている日本において、属人的な働き方を脱却することで企業はもっと成長できるはずです。 そこで私たちは、さまざまな業界で「その道のプロ」と呼ばれる人たちが持つ「高度な知見・業務」をAIアルゴリズムで再現・継承するDX事業を開発しています。 【Deep Learningを用いることで可能になること】 ・属人的に行われていた作業や知見を、大量のデータから学習し再現することで自動化する ・ヒトが行っていた作業をAIが代替し、より価値のある仕事ややりたい仕事に取り組めるようにする ・複雑な事象を複雑なまま取り扱うことで、画一的なルールではなく個人に寄り添う接し方や柔軟でなめらかなルールを作る ・中間レイヤーを代替し、皆がやりがいを直に感じられるようなビジネス構造を作る

【ACESはこんな会社】 ■様々な領域に強みを持つプロフェッショナルなチーム ACESは、東京大学松尾研究室出身の田村 浩一郎を含む6人のメンバーで設立しました。 6人中3人が松尾研究室に所属しており、AI領域への知見と技術力を強みとしています。 社内にはそれぞれの領域で高い専門性を持つ「ACE」がメンバーとして在籍しています。 ※出身企業例：ボストンコンサルティンググループ・アクセンチュア・NTTデータ・野村総合研究所・楽天・メルカリ・Speee等 ■多様な働き方を支援 ・リモートと出社のハイブリット勤務 ・フレックス制度（11:00〜15:00コアタイム） ・ストックオプションの付与 ・社会人博士支援制度（https://note.acesinc.co.jp/n/n149be3e95c48） ・1on1 MTGをはじめとした適切な評価体制 ・育休制度についても取得実績あり、現在アップデート中（https://www.wantedly.com/companies/acesinc/post_articles/371659） ■パフォーマンスを発揮できるための環境整備 ・徹底したドキュメント文化 ・最新アルゴリズムやMLOps技術の共有や導入が積極的に行われる体制 ・徹底したモジュール化・パッケージ管理など、スピードと再現性のある開発体制

モビリティ・保険・報道・小売・建設・製造業など様々なリアル産業のデジタル化を進める上で重要となるDeep Leanringアルゴリズムの研究開発を行います。また、開発したアルゴリズムッケージをベースにAIアルゴリズムやシステムの開発を行い、クライアント企業のDX(デジタルトランスフォーメーション)や新規事業立ち上げも共同で遂行します。 アカデミアやテクノロジーの専門性を、リアルの現場に社会実装するために、最先端技術・論文を社会実装しアカデミアと社会をつなぐチャレンジングな仕事です。 ◆開発環境 - 言語：Python - Deep Learningフレームワーク: PyTorch - OS：Linux ◆必須要件 - Pythonをもちいた開発経験 - Git等開発ツールの知識と実用経験 - Deep Learning、特に画像認識分野における高い専門性 - 理工学系の専門性を持ち論文(英語)が読める - 課題解決のための検証を設計・実施する能力 ◆歓迎要件 - AIのプロジェクトにおける実務経験 - Kaggleや競技プログラミングで上位入賞の実績 - 研究のような仮説・検証サイクルを回した経験 - 機械学習の社会実装に対する強い関心・興味 - プロジェクトにおいて必要なチーム内のコミュニーケーション能力