JDSCの平均年収

　当社は「UPGRADE JAPAN」をミッションとして掲げ、「AIでデータの真価を解き放ち産業の常識を塗り替える」というヴィジョンを実現すべく、データサイエンスや機械学習、AIといった最先端の技術を社会に実装することを目指しております。日本の現状として、企業が各社の利益追求のために個別の課題解決をDX (Digital Transformation)により実現するというアプローチが主流でありますが、個社では解決できない産業共通課題の解決やSDGs（＊８）実現のためにデータ・AIを産業横断で活用するという流れがより一層加速すると当社では考えております。当社は、AIの技術力とビジネス力の双方を駆使して、個社課題の改善のみではなく産業全体の改革（IX=Industrial Transformation）や産業共通のSDGs達成に貢献し、UPGRADE JAPANを実現することを目指しております。

　当社は「AIソリューション事業」の単一セグメントであります。各産業を代表する大手企業をパートナーとする共同研究開発を通じて、産業共通課題を解決するAI関連のサービスやソリューションを多数創出し、それらを自社プロダクトとして他企業にも幅広く提供することで収益を計上しております。現在、需要予測関連ソリューション、マーケティング最適化ソリューション、データ基盤構築ソリューション等の７つのサービスを展開しております。当社の事業は一過性のAIアルゴリズム（＊９）受託開発やシステム受託開発、コンサルティングビジネスとは異なり、産業全体の課題に対してAIによる改善効果を創出し、複数の顧客から継続的な収入を得るという特徴を有しております。

　当社は各産業の大手企業との提携を通じてそれらの企業が抱えている非公開のデータにアクセスが可能であるという点で、他の企業と比べて情報優位なポジションを有しております。また、データの量や種類が多いほどアルゴリズムの精度が向上するというAI領域の技術的な特徴を活かし、単一の顧客ではなく産業全体の複数社にサービスを提供することで、利益やキャッシュ・フロー等への定量的な改善効果を高めております。AIアルゴリズムの所有権は当社が有しており、AIソリューションの提供社数が増加するほど膨大なデータの学習によりアルゴリズムの精度が向上していくため、後発プレーヤーの参入に対しても非常に有効な参入障壁として機能することが期待されます。

　当社は個別企業の一過性の課題解決ではなく産業全体のSDGsの達成を志向しております。個別企業の課題解決という観点では、あらゆる産業においてAI活用による課題解決への需要が高まっており、国内のAIソリューション市場は2019－2025年の間に0.9兆円から1.9兆円に拡大する（出典：株式会社富士キメラ総研「2020 人工知能ビジネス総調査」）と予測されております。しかしながら、産業共通課題の解決という観点で見ると、SDGsにより創出されるICT関連市場が中国を除くアジア太平洋先進地域で2030年に10.4兆円に拡大する（出典：三菱総合研究所「デジタル化の社会的・経済的効果について」）と試算されており、当社の事業機会は非常に大きいと考えております。

　産業全体の複数社にAIソリューションを提供することが可能であるため、個社の受託開発やコンサルティング等のビジネスと比較して、AI市場/SDGs市場の成長をより強く享受することが可能となります。また、単一の産業やプロダクトに依存しない収益構造であるため、特定産業の景気動向や成長スピードに左右されない優位なポジショニングを有しております。

　顧客は当社の支援によって、AIを用いた全社経営課題の解決に関する上流の戦略策定から、実際のAIアルゴリズムの構築、システム実装並びにオペレーションの改善等の下流の執行領域まで、一気通貫で成果を創出することが可能となります。当社のAIソリューションは、利益やキャッシュ・フロー等の観点で定量的な改善効果を創出することを重視していることから、顧客は経営課題の解決やSDGsの達成を実現しやすくなります。当社は、AIソリューションの顧客との共同研究開発並びに初期導入フェーズにおいて、課題特定や全社戦略策定の支援、PoC（＊10）の実施、AIアルゴリズムの構築及びシステム実装等の準委任型の役務提供を通じてフロー型（非継続）の収益を得ております。また、AIソリューション導入後のフェーズにおいて、運用保守料やサービス利用料、ライセンス利用料、コンソーシアム会費等のストック型（継続）の収益を計上しております。

（１）当社の特徴と優位性

　当社の特徴と優位性は「AIアルゴリズムに関する技術面での豊富な知見」、「AIによる解決策の提示から実行まで一気通貫で支援するビジネス面での高い執行能力」及び「大手企業との共同開発（Joint R&D）と産業横展開を両立する生産性の高いビジネスモデル」にあります。

①　AIアルゴリズムに関する技術面での豊富な知見

　当社は東京大学の大学院工学系研究科の松尾豊教授や田中謙司准教授、同大学院情報学環の越塚登教授の３名を顧問または社外取締役として招聘しており、それぞれの研究室と共同で特許権を取得する等、密接に連携しながら技術領域の研究開発を行っております。

　当社はビジネスデベロップメント部門、データサイエンス部門及びデベロップメント部門及びの三位一体のチーム体制により、産業課題の掘り起こし、AIによる解決策の提示、AIアルゴリズムの開発及びAIソリューションの実装までを包括的に推進しております。当社の正社員のうち半数以上はデータサイエンス部門及びデベロップメント部門の技術領域に所属しており、データサイエンス部門の一部メンバーは東京大学の最先端の研究室に在籍しながら国際的にも最前線の研究活動を行っております。また、当社メンバーが東京大学と共同で執筆した国際学会論文や共同で取得した特許権は、いずれも当社のAIソリューションの構築に大きく貢献しております。2020年に開催された機械学習の著名な世界的コンペティションであるKaggle（＊11）に当社の正社員の一部が参加し、正社員の約２割がKaggleメダリストと認定され、トップチームは全世界で上位0.6％の成績を収めて表彰を獲得する等、当社のAI領域における技術力の高さは対外的にも示されております。

②　AIによる解決策の提示から実行まで一気通貫で支援するビジネス面での高い執行能力

　当社は技術面に優れたチームに加えて、ビジネスマネジメントや課題発見、プロジェクトマネジメント、事業開発等に優れたチームを構築しており、単にAIを技術として提供するだけでなく、産業や顧客の課題を解決し実際に定量的な改善効果を創出することを重視しております。

　当社にはコンサルティングや投資銀行、外資系メーカー等のプロフェッショナルファーム出身のメンバーが多数在籍しております。また、エンジニアでありながらMBAを保有してビジネス領域の知見を有する人材や、データサイエンティストでありながらビジネス推進も含めた事業全体の責任者の役割を担う人材もおり、定量的な改善効果の創出に必須となるビジネススキルの高さが特徴となっております。

　顧客にとってAIの導入やDXの推進は、技術力が高いベンダーを選定したとしても容易に進まないケースが多いため、当社では高い技術力を有するメンバーとビジネス領域に知見を有するチームが共同となり顧客を一気通貫で支援することで、利益やキャッシュ・フロー等について定量的な改善効果を創出しやすい体制を構築しております。結果として、当事業年度の継続顧客の割合（注：当事業年度に売上が発生した顧客のうち前事業年度にも売上が発生していた顧客の割合）は７割を超えており、顧客の満足度は非常に高い状態となっております。

③　大手企業との共同開発（Joint R&D）と産業横展開を両立する生産性の高いビジネスモデル

　当社は各産業の大手企業と強固なパートナーシップを結びながら共同でAI活用を推進しており、Joint R&Dフェーズとして既に多数の顧客から収益を得ております。当該フェーズにおける顧客へのサービス提供を通じて、産業固有の課題やデータを収集できるというメリットに加えて、データによる学習を通じて自社が保有するAIのアルゴリズムを強化することが可能となります。さらに、当社単独での開発と比較すると、共同開発は大手企業の予算や人的リソースを活用できるため、開発費用が大きく抑制され、当社の生産性及び収益性が向上する要因となっております。

　また、共同開発の契約においては、一部例外を除き、開発したAIソリューション及びアルゴリズムを当社保有のプロダクトとして産業内外の複数の他企業に提供することが可能となっており、単一の顧客から一過性の収入を得る受託開発やコンサルティングと比較して持続的な事業拡大を実現しやすいビジネスモデルを実現しております。収益性についても、各産業において１社目のパートナー企業と共同で創出したAIソリューションを２社目以降に横展開する際には、既に存在するプロダクト及びアルゴリズムの活用が可能であることからプロジェクトの粗利率が改善する傾向にあり、横展開が進むほど収益性が向上するビジネスモデルとなっております。

　結果として、特定業界に依存することなく創業４期目で各産業の大手企業との共同研究開発が多数進展しており、demand insightやsales insight、Wodom!等、複数のAIソリューションにおいて産業内の横展開が進んでおります。アルゴリズムの精度が向上し当社サービスやソリューションがもたらす価値が高まること等を背景に、継続顧客が増加すると同時に、顧客１社あたりから得られる収益も上昇しやすい構造となっております。

（２）事業展開するAIソリューションのカテゴリ

　当社は、展開するAIソリューションごとに、共同研究開発や初期導入フェーズにおける課題特定や全社戦略策定の支援、PoCの実施、AIアルゴリズムの構築及びシステム実装等の準委任型の役務提供を通じたフロー型（非継続）の収益と、AIソリューション導入後のフェーズにおける運用保守料やサービス利用料、ライセンス利用料、コンソーシアム会費等のストック型（継続）の収益を得ております。

　産業ごとの共通課題に対してAIソリューションを創出しプロダクト化していくビジネスモデルであるため、今後もAIソリューションの数は増加する見込みでありますが、現時点でプロダクト化しているAIソリューションは以下のとおりであります。

①　learning insight

　問題・ヒント提示を生徒の学習状況に合わせて最適化して提供するadaptive learningのシステム及びアプリケーションの開発等を手掛けております。教育領域のAI活用に留まらず、DX戦略策定やビジネスマネジメント等のプロフェッショナルサービスの提供や、データ活用を効率的に行うためのデータ基盤の整備など、幅広い観点で顧客を支援しており、多様な収益源を確保しております。また、教育業界以外にも、社内研修の効率化といった潜在的なニーズが高まっている産業も存在するため、今後は幅広い産業への横展開を検討してまいります。当事業年度においては、大手予備校に対して、adaptive learning関連のプロフェッショナルサービスの提供やシステム開発等を行い、売上を計上しております。

　中長期的には、オンラインによる質の高い教育サービスの提供を通じて、SDGsの目標である「４：質の高い教育をみんなに」の実現に貢献してまいります。

②　demand insight

　「需要予測が難しい」、「製品数（SKU）（＊12）が多すぎて管理が煩雑」、「欠品と滞留の連続」等の人力業務が限界を迎えて効率化や最適化が困難という課題を抱える顧客に対して、機械学習を用いた需要予測・在庫最適化・発注自動化のAIソリューションを提供しております。提携する東京大学の研究室の協力も得ながらAI・機械学習における最先端の予測技術を活用しつつ、顧客課題を正確に把握した上でAIを実装していくことで高い予測精度を実現しております。大手小売企業への導入事例において実施した机上検証のプロジェクトにおいては、対象SKUのうち約７割から９割程度の製品で需要予測の精度を改善させており、余剰な在庫の削減等を実現しております。大手ホームセンターへの導入事例においては、机上検証で観測された削減効果を全輸入品カテゴリに適用した場合に在庫量が約16％削減されるという検証結果を得ております。既に業界内の横展開や製造業への異業種展開の事例も存在しており、当事業年度においては、アセスメント、PoC実施、導入に際してのシステム開発、導入後の継続的な運用保守に伴うサービス利用料等により売上を計上しております。

　中長期的には、フードロスや在庫ロスの削減を通じて、SDGsの目標である「12：つくる責任　つかう責任」の実現に貢献してまいります。

③　home insight

　電力のスマートメータから取得可能なデータを用いて「フレイル」という虚弱状態（健康な状態と要介護状態の中間に位置）を検知・予測するという当社保有の特許技術を活用し、現在は大手電力会社と共同で新しいサービス開発に取り組んでおり、システム開発やビジネスマネジメント等の収入を得ています。将来的には、フレイル検知のAIアルゴリズムのライセンス費用やAPI（＊13）の利用頻度に応じた課金といった安定的な継続収益に繋げてまいります。また、電力をはじめとする多様なデータを活用した新たなサービスを生み出すことでフレイルを予防・改善し、健康寿命の延伸等を目指すフレイル対策コンソーシアムに発起人として当社が参画しており、中長期的には電力会社だけではない幅広い業界の主要プレーヤーと協業し、介護・ヘルスケア領域の様々な課題を解決していくことを目指します。

　中長期的には、介護状態の回避や健康寿命の延伸等を通じて、SDGsの目標である「３：すべての人に健康と福祉を」の実現に貢献してまいります。

　当事業年度においては、導入前のビジネスマネジメントサービスやアセスメントサービス、PoC実施、本導入のシステム開発、導入後の継続的な運用保守、ライセンスやAPI等を提供し、売上を計上しております。

④　sales insight

　製薬会社のMR向けに、e-Detailシステム（対医師への薬剤説明等の営業行為をオンラインで実施するシステムをいう）をfrontconnectというサービス名で提供しております。昨今のDXやオンライン化の流れに加えて、新型コロナウイルス流行下において、更にニーズが高まっており、国内・外資系双方の大手製薬会社に複数導入が進んでおります。

　製品の特徴としては、(i)医師向けに個別のビデオメッセージが可能、(ⅱ)医師ごとの閲覧・評価等のデータを収集し分析が可能、（ⅲ）製薬業界の厳しいコンプライアンスへの対応、（ⅳ）月額固定ライセンス料の低コスト導入、（ⅴ）即導入・即利用が可能、という点が挙げられます。現状はAI実装のためのデータ収集フェーズであり、今後はリモートでの発言内容の自動文字起こし、AIによる示唆提供、複数社間での医師の反応データの共有等、新たな機能の開発を目指してまいります。大手製薬企業の導入事例においては、MRの対面による営業活動の費用を１回２万円と仮定して試算した結果、対面訪問と比較して１か月の費用が約４百万円低減するという結果が得られました。当事業年度においては、大手製薬会社を中心としつつ他業界の企業に対しても製品を導入しており、システム導入の初期費用と導入後の運用保守及び利用量に応じた従量課金等の形で売上を計上しております。

　中長期的には、対面営業だけではないオンラインなどの新たな形の営業活動を支援することにより、SDGsの目標である「８：働きがいも　経済成長も」の実現に貢献してまいります。

⑤　response insight

　ダイレクトメールやカタログ送付などのマーケティング手法について、人間の勘や統計的な手法だけではなく、AIを活用して予測・選定を行うことで、より高い精度及び生産性を実現するAIソリューションを提供しております。大手観光業における導入事例では、人間が勘にも頼りながら選択する運用から当社AIアルゴリズムを活用する運用に切り替えた結果、ダイレクトメールのキャンペーン１施策あたりのCVR（＊14）が最大で約90％改善し、年換算で約1.7億円の利益改善が実現しております。

　当事業年度においては、アセスメント、PoC実施、導入に際してのシステム開発、継続利用料等により売上を計上しております。

　中長期的には、ダイレクトメールの削減による無駄な紙の消費を抑え、SDGsの目標である「15：陸の豊かさも守ろう」の実現に貢献してまいります。

⑥　maintenance insight

　家電製品の運転状況や、製造装置の運転状況、太陽光発電の稼働状況など、様々な領域における運転や稼働の状態を時系列のデータを元に解析し、AIのアルゴリズムを用いることで、異常が発生する確率や頻度を予測するというソリューションを提供しております。

　当事業年度においては、大手メーカーやインフラ企業、エネルギー関連企業等に対して、アセスメント、PoC実施、導入に際してのシステム開発、継続利用料等により売上を計上しております。

　中長期的には、より効率的な稼働を実現しエネルギー効率を高めていくことで、SDGsの目標である「７：エネルギーをみんなにそしてクリーンに」の実現に貢献してまいります。

⑦　Wodom!

　社内に散在するデータを集積し、AIや機械学習の活用が可能な形でデータの基盤を構築するソリューションを幅広い産業に提供しております。当社のinsightシリーズのAIソリューションを導入する前段階で、データが整備されておらずデータに基づいた経営判断ができていないケースが多く、そういった場面でWodom!が活用される事例が増加しております。当事業年度においては、導入前のビジネスマネジメントサービスやアセスメントサービス、PoC実施、本導入のシステム開発、導入後の継続的な運用保守等を提供し、売上を計上しております。

　中長期的には、より効率的なデータ基盤の構築を通じて、SDGsの目標である「９：産業と技術革新の基盤をつくろう」の実現に貢献してまいります。

［事業系統図］

［事業展開するAIソリューション］