◆「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。

▼事業の中身は? 当社のミッションは「UPGRADE JAPAN」です。個別企業の最適化ではありません。 JDSCは、1社ずつの部分最適では解決できない全体最適にチャレンジする組織です。 本ポジションでは、目の前の顧客と、将来の潜在顧客を念頭に、1社では解けない課題を解決するデータサイエンティストを募集します。 業務の中では、目の前の顧客の課題解決と、産業全体への展開可能性の天秤を常に意識します。 プロジェクトでは、データサイエンティスト・ビジネス・エンジニアの三位一体体制で各メンバーの専門性を活かして、構想・顧客獲得から開発～保守まで一気通貫で取り組みます。 その中でデータサイエンティストはアルゴリズムの開発・実装を担当し、クライアント・業界に対して課題解決に貢献する社会実装を行ってまいります。 ▼弊社の特徴は？ ・個々のクライアント企業に対して個別解決策を提供するだけではい点 ・東京大学と学術交流や連携を実施し、案件の獲得等を実現できている点 ・JDSC自身がデータのハブとして、データの流通を担う事業を目指している点 ▼キャリアの特徴は? ・専門性の更なる強化だけでなく、 ・解決すべき課題を見つける力を磨くために企画・提案 ・仕組み作りの力を伸ばすために、アプリケーションシステム開発 といったことも挑戦し、スキルを高めて頂きます。 活躍の場やスタイルは、個人のキャリアプランに基づき選ぶことができます。(マネジメント役や、エキスパート役など) ▼業務内容は? 他社との協働案件あるいは自社プロダクト開発において、以下業務をお願いします。 ・データ分析実務 　・分析計画策定、想定ビジネスインパクトの検証 　・データ収集／加工 　　・データのETL処理、整形 　　・EDA（探索的データ分析） 　・モデリング 　　・機械学習 　　・統計モデリング 　　・数理最適化など 　・可視化 　　・BIツールによる可視化 　　・分析結果の社内／社外報告 　・デプロイ 　　・作成したモデルのプロダクト組み込み時における技術サポート ・クライアントフェイシング 　・ヒアリング 　・レポーティング 　・各種調整 　 ▼主な開発環境は?（使用頻度が高いものを優先して記載） ・言語：Python, SQL, 場合によりR ・データベース：BigQuery, 場合によりMySQL, Postgres, Snowflake ・BIツール：Looker Studio, Tableau ・クラウド環境：GCP, AWS, Azure ・ソースコード管理：GitHub ・プロジェクト管理：Jira, Notion ・情報共有ツール：Slack, Confluence ▼必須スキル 以下の知識と経験を全てお持ちの方 ・データサイエンスを活用した事業課題解決の経験やビジネス知見 ・データ整形・前処理に関する知識と実装経験 ・機械学習or統計学に関する知識と実装経験 ・上記実装に要するプログラミング能力（SQL, Python or R) ・AIモデルのプロダクト組み込み時における技術サポート能力 ・クライアントフェイシングの経験 ▼歓迎スキル ・社外でのデータサイエンスの講師経験 ・コンサルティングビジネスの経験 ・開発ツール・インフラに関する基礎知識（Linux、Git、GCP(AWS)) ・データサイエンスに関する論文発表等の学術的貢献や知見の発信経験 ▼求める人物像 ・リーダーシップがあり、社内だけでなくクライアントに対してもプレゼンスを発揮できる方 ・論理的思考力を持ち、物事を曖昧なままにしない方 ・常に今のやり方に疑問を持ち、改善を進められる方 ・自分の得意領域に留まらず、常に周辺領域へ好奇心と向上心をもって取り組める方 ・技術への情熱を持ち続けていける方、自らもコーディング等手を動かし続けられる方 ・デリバリー（クライアントとの期待値調整、要件定義、AIモデル開発）を仕切れる能力をお持ちの方 ・会社の意義へ共感ができる方