◆「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。

▼仕事概要 1. 自社開発プロダクト、提供API用のアルゴリズム開発 ・需要予測アルゴリズムの開発 ・レコメンドモデルの開発 ・数理最適化・配送アルゴリズムの開発 ・状態予測・異常検知アルゴリズムの開発 ・上記開発過程でのデータ分析実務 - 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・処理とアルゴリズム開発のアプローチ設計　 　 - RDB操作、データ処理と整形、EDA 　 - 特徴量エンジニアリング 　 - アルゴリズム作成とチューニング、性能検証 　 - 作成モデルの本番移行時におけるサポート　 　等 2. 他社協働案件におけるアルゴリズム開発 ・上記1.の内容 ・協働先との討議を通じた課題解決方針の明確化 ・社内のビジネスデベロップメント・デベロップメント部署との連携 ・報告書・提案書の作成と伝達 3. 学術機関と協働した研究開発 ・東京大学と共同での学術研究と論文の執筆、学会発表（任意） ・同、共同での技術・学術研究会への参加・発表（任意） ▼必須スキル 以下の知識と経験をいずれかお持ちの方 ・統計学に関する知識 ・データ整形・前処理に関する実務経験または知識 ・機械学習アルゴリズムに関する実務経験または知識 ・上記実装に要するプログラミング能力（SQL, Python or R) ・AIプロジェクトの本番移行時における製品開発チームとの連携経験 ・コンサルティングPJ、システム開発PJにおけるクライアントフェーシング経験 ・ITSolutionのPreSales経験 ▼歓迎スキル ・開発ツール・インフラに関する基礎知識（Linux、Git、GCP(AWS)) ・テラバイト級データの解析経験 ・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 ・ベイズ推定、ベイジアンネットワークに関する知見および実装経験 ・因果推論に関する知見および実装経験 ・BIシステム構築ないし活用に関する実務経験 ・ダイレクトマーケティングの経験 ▼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ような方 ・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 ・チームプレイを行える方 ・学術研究をビジネスに適用し、新しいプロダクトを誕生させることに興味がある方 ・新規プロジェクトを単独でも切り盛り出来る気概のある方 ・会社の意義へ共感ができる方 ・デリバリー（期待値調整、要件定義、システム開発）を仕切れる能力と十分な経験をお持ちの方 ・データサイエンス・ビッグデータ関連プロジェクト・プロダクトの経験またはコンサルティングビジネスの経験