AIエージェント開発／AXコンサルティング

株式会社JDSC

2026年7月時点

公式X note

FEATURES

JDSCの特徴

01東証グロース上場（証券コード4418）のAIコンサル。2025年10月にソフトバンクと資本業務提携し、AIエージェントの開発・導入で連携。
02コンサルタント・エンジニア・データサイエンティストが同じチームに入る「三位一体」で、構想から実装まで一気通貫で担う。
03正社員は1年で134名から234名へ。AI案件の引き合いの多さから急成長中。

01　PROFILE

JDSCの概要

正社員数: 234名2025年7月の134名から1年で100名増えている。
正社員の推移: 2025年7月 134名 → 2025年12月 171名 → 2026年3月 202名 → 2026年6月 234名。
設立: 2018年7月
上場: 東証グロース：4418（2021年上場）
代表者: 加藤エルテス聡志／佐藤飛鳥
拠点: 本社：東京都文京区小石川1-4-1 住友不動産後楽園ビル16階　／　営業所：大阪府大阪市北区梅田3-2-123 イノゲート大阪10階
株主: 経営陣、ソフトバンク、AZ-COM丸和ホールディングス、SCSK、ダイキン工業、中部電力ほか
事業内容: DX推進　散在するデータの統合・構造化と、数理最適化・統計解析による予測と最適化
AX推進　AIエージェントを開発し、意思決定プロセスを自律化する
Physical AI　ロボティクスによる物理制御の自動化
認証・受賞: ISO/IEC27001:2013（2023年取得）女性活躍「えるぼし」3つ星（2024年取得）EY Innovative Startup（2020年）Technology Fast 50（2022・2024・2025年）Gold Medal（2025年）
創業者の経歴: 創業者は代表取締役社長の加藤エルテス聡志氏。東京大学卒業後、P&G、マッキンゼー・アンド・カンパニー、米系メーカー等を経て、2013年に一般社団法人日本データサイエンス研究所（Japan Data Science Consortium、現株式会社JDSC）を創設して代表に就任。2018年にUTECの出資を受けて社団法人から株式会社へ改組し、2018年7月設立の株式会社日本データサイエンス研究所（現当社）で代表取締役社長に就任（現任）。ほかに株式会社ファイナンス・プロデュース取締役（2022年11月）、メールカスタマーセンター株式会社取締役（2023年10月）を兼任。

02　PEOPLE

JDSCの組織と人

JDSCの事業部

AX事業本部のもとに、全社変革型のGeneral AI事業部、産業特化型のIndustry AI事業部、そしてPhysical AIビジネス開発室が置かれている（2026年度）。

General AI事業部／全社変革型Industry AI事業部／産業特化型Physical AIビジネス開発室

JDSCの事業部の中のグループ

ソフトバンクアライアンスSCSKアライアンス富士ソフト他アライアンスFDE製造グループ不動産・インフラグループ物流・SCMグループ公共グループEnhanceグループFDDS

このほかに、事業企画・M&Aと営業推進を担うビジネス開発室と、組織・カルチャー開発、タレントアクイジション、ピープルオペレーションズを担う人材・組織開発室がある。

JDSCの「三位一体」：3職種の役割分担

Deployment Strategist（Biz／TC）

「あるべき姿」の検討と、変革ロードマップの具体化
課題を構造化し、業務・システムの要件を、エンジニアとデータサイエンティストが実装に進められる解像度まで落とし込む
プロジェクト推進上の組織的・技術的・運用面の課題を抽出し、つぶし込む

FDE（Forward Deployment Engineer）

フロントエンド・バックエンド・インフラの実装、テスト、バグ修正、リリースまで
リリース後の保守・運用
構築したモデルを業務システムに組み込む

Forward Deployed Data Scientist

データを解析可能な状態に整える
予測・分類・最適化などのモデルを構築する
精度評価とパラメータチューニングで、業務に耐える水準まで仕上げる

同じフェーズ・同じチームにコンサルタント、エンジニア、データサイエンティストが入る。戦略→要件→開発と分業しないため、職種の壁が高くない。

03　WORK

JDSCの案件

得意な業界: 製造物流・SCM不動産・まちづくり公共ヘルスケア・ウェルビーイングエネルギー農畜産海事教育・モビリティ・宇宙などへ対象領域を拡大中。

JDSCのリーディングカンパニーとの共創（Joint R&D）

ダイキン工業: 2020年資本業務提携（製造）O&Mを含む空調ソリューションの拡充と、その基盤となるデジタルツインの開発を共同で推進。
中部電力: 2020年資本業務提携（エネルギー）電力データの利活用で協業。一例としてフレイル検知AIの事業化を共同推進し、2024年に日本オープンイノベーション大賞を受賞。
三井物産ほか: 2022年合弁会社設立（海事）seawise社（3社によるJV）を設立し、AIによって船舶の生涯価値向上に貢献するプラットフォームを構築。
ダイフク: 2025年戦略的パートナーシップ締結（物流）次世代マテハンソリューションの共同開発。現場人材のDX人材化と、2050年に向けた先進技術の共同研究。
AZ-COM丸和ホールディングス: 2025年資本業務提携（物流）生産性・収益性改善のためのAI・データ活用、BCP物流サービスの強化、AZ-COMネットワークの強化。
SCSK: 2025年資本業務提携（IT）共同のデータ活用ソリューション開発と、データ活用人材の共同育成。
ソフトバンク: 2025年資本業務提携（AI）企業ごとにカスタマイズされた顧客向けAIエージェントの開発と社会実装を、中長期AI戦略パートナーとして共同推進。

代表事例／ AI・通信

資本業務提携を結び、AIエージェントの戦略・開発・実装・外販支援までを共同で担う

ソフトバンク（2025年10月資本業務提携）

テクノロジー戦略

AIプロダクトの技術戦略・ビジネス戦略を描く。ソフトバンクはSB OAI JapanのCrystal Intelligence、Agentic Star／Satto、Gen-AXのX-Ghostなど複数のAIプロダクトを持っている。

ソリューション開発

OpenAIとの合弁会社であるSB OAI JapanのAIエージェント開発をサポートする。OpenAIのFDE認定制度に、JDSCのメンバーが複数合格している。

ソリューションの営業

ソフトバンクのAIエージェントの外販・プリセールスを支援する。複数のAIプロダクトがあり、社内メンバーだけでの提案が難しいため、提案そのものを支援する。

業務実装

ソフトバンクグループへのAIエージェント実装支援、Gen-AXの外部顧客への導入コンサル支援、ソフトバンクの顧客におけるAX支援まで担う。

ソフトバンクのグループ各社とのアライアンス関係の売上は、提携後の3四半期で61百万円→182百万円→452百万円（見込み）と推移している。

代表事例／物流・マテハン

マテハン世界首位の企業と、ロボットを軸にした事業構造の転換に取り組む

ダイフク（2025年5月戦略的パートナーシップ締結）

背景

倉庫は「マテハン機器」と「人」の2要素で構成され、機器を売る側と人を手配して作業を担う側とに役割がはっきり分断されている。ロボットがその境界を溶かしつつある。

支援の構え

現場駆動の各事業AX/DX、先端技術共創、データ活用人材の育成（D-Adapt）の3つを、独立した取り組みではなく相互に関係させて進める。

先端技術部の支援

将来のダイフクロボットの具体像から逆算し、必要な技術要素とアーキテクチャ、開発の進め方を検討する。双腕制御や世界モデルなどが要素にあたる。

目指すビジネスモデル

機器販売（CapEx）＋定額保守の製造業モデルから、WESで機械・ロボット・人を統合し、スループットやコスト削減に対して課金するオペレーションモデルへ。

JDSCのAXプロジェクトのテーマ例

食品

AIエージェントを適用できる領域の特定と効果検証
適用領域からの開発・実装／BPRプランの策定

不動産

AXカンパニーに向けたビジョン策定
ビジョン実現に向けたロードマップ／投資計画の策定

素材

技術者の知識ベースと営業の顧客情報・ニーズ情報を統合した、提案型営業の自動生成

電力

社内のAI活用ニーズをベースにしたAXグランドデザイン策定
問い合わせAIを介した顧客ニーズ／営業連携プロセスの構築

自動車OEM・部品

設計プロセスで熟練エンジニアの経験・知識を学習し、若手の設計を支援するAIエージェント構築

海事

船舶運航管理の課題に対し、社内の知識ベースを検索・要約・回答し、メール作成まで行うAI開発

物流

物流量・配送ルートのAI解析による輸配送業務の効率化
防災・災害時の協力体制を支えるBCP物流システムの最適化

全社的なAX構想やロードマップ策定といった戦略領域から、現場のニーズ・課題に対応する開発案件まで、フルレンジで展開している。

JDSCの成果の一例

経済産業省とNEDOが推進する生成AIの社会実装コンテスト「GENIAC PRIZE」で第2位を受賞。2024年10月から実際の船主業務で稼働しているAIエージェントで、情報検索が1件あたり30分から約3分に、判断前の準備が1件あたり60分から約10分に短縮し、最大で月54時間／人の削減という成果が確認されている。

プライム案件比率: 日本を代表する企業の1次請けが中心資本提携先では、経営トップマネジメントから案件を受注するケースもある。

04　GRADE

JDSCのランクと年収

この内容は面談でお伝えしています

面談で聞く

等級: JG（ジョブグレード）。JG6がマネージャークラスにあたる
昇進: 人事評価は半期に1度。おおむね2年に1タイトル入社後すぐに活躍した場合、半年で1つ上のJGに昇格することもある。総合ファームより早いスピードでの成長を期待している。

05　WORKSTYLE

JDSCの働き方と制度

勤務時間: フレックスタイム制（コアタイムは原則10:30〜16:30）子どもの送り迎えとの両立もできる。
リモート: クライアント先またはオフィスへの出社が基本。週3日以上の出社イメージ対面のコミュニケーションを大切にする方針。一部のFDE職種ではフルリモート採用も行っている。
平均残業: 20時間／月全社平均。半年前の時点では22.6時間。
育休取得率: 89%男性やマネージャーも取得している。

JDSCのライフプランに寄り添う制度

有給: 入社時に有給休暇を付与
出産・育児: 産休・育休制度、復帰お祝い金、出産お祝い金、ベビーシッター制度
結婚: 結婚お祝い金
学び直し: 大学院就学サポート（学術支援制度）

JDSCの福利厚生

書籍購入制度（金額制限なし）セミナー受講費用全額補助資格取得費用全額補助近距離手当（会社から15分圏内で25,000円／月）スポーツジム補助（上限5,000円／月）AWS／GCP利用補助Claude Code 利用（全社）対外発表・Competition参画の推奨制度部活動支援制度（1回1,500円・回数無制限）

Slackに子育てチャンネルがあり、Googleカレンダーに「お迎え」や「夕食当番」が入る。フライデーナイトやファミリーデイなど、家族も参加できるイベントもある。

06　CULTURE

JDSCの社風

JDSCの求めている人物像

新しいスキルを身につけて進化したい人、自分自身に対しても「変革志向」を持っている人がフィットする。変革スピードの速いAI・コンサルティングの領域で、過去のスキルに拠りすぎず「自分自身すらもUPGRADEする」志向を求めている。

変革・事業構想マインド／商業主義ではなく、AIを起点に企業を変革したいオールラウンド志向／分業型ではなく、手触り感を持って役割の幅を広げたい積極的にAIを学ぶ意欲／最新のAIツールを使い、自らをアップデートできるチャーム・清潔感／フットワーク軽く顧客とコミュニケーションが取れる

JDSCのコンサルタントの位置づけ

「AIの専門家」ではなく、AIによって拡張された総合コンサルタントという位置づけ。戦略・業務・IT・AIを掛け合わせ、プロダクト開発、事業開発、産業構想、アライアンスまで越境する。分業した総合ファームと違って全体が見えるからこそ変革をリードできる。

JDSCの研修

AI研修

最新AIツールの活用からAIエージェント開発まで（Claude Code）

コンサルタント研修

AIに正しく問いをぶつける前提となる、ロジカルシンキングとドキュメンテーション

エンジニア研修

Python未経験から1ヶ月で実装可能にする、独自のAI開発カリキュラム

データサイエンス研修

10名のKaggleメダリストを輩出した会社ならではの、最先端アルゴリズムの理解

研修とは別に、職種別のギルド活動や社内勉強会が隔週〜月1回のペースで開かれている。Slackには職種ごとの勉強会チャンネルがあり、先端技術の知見を共有し、教え合う文化がある。

JDSCの入社後の立ち上がり

入社後導入研修（社内での動き方・基礎情報）→ 事業部研修（実務に必要な知識、プロジェクトの作法）→ 定期的な社内勉強会、という流れ。人事と事業部が連携し、約3か月間のオンボーディングをメンタリングを含めてサポートする。

07　SELECTION

JDSCの選考

JDSCの選考フロー