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株式会社 グラフ

ナショナルクライアント直取引の案件のみ!データサイエンスを手掛けるAIベンチャー

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【クラウドエンジニア(インフラエンジニア)】スタートアップで、裁量権を持ってデータ活用プロジェクトを推進したい方に最適な環境です
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データベースエンジニア
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【データベースエンジニア】データサイエンス業務にも挑戦できる
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【AI・データサイエンティスト教育研修事業開発 】データサイエンティスト資格・教育研修事業のプロジェクトマネージャー
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【AI・データサイエンティスト教育研修事業開発 】 データサイエンティスト資格・教育研修事業のプロジェクトマネージャー
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新規事業責任者
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【ハイブリッド勤務】AIスタートアップ企業での新規事業責任者!事業立ち上げをお任せます!
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データサイエンティスト(BIツール利用経験者)
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【データサイエンティスト(BIツール利用経験者歓迎)】ビジネス戦略から携わるデータサイエンティスト
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データサイエンティスト(広告運用経験者)
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【データサイエンティスト(広告運用経験者歓迎)】ビジネス戦略から携わるデータサイエンティスト
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企業について

ビジネス向けAI開発で多様な産業の収益化を支援する、6年目のデータサイエンスカンパニー。

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代表取締役・原田博植
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代表の原田は、2015年に日本経済新聞の「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞した、日本を代表するデータ領域のプロフェッショナル。
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株式会社グラフは創業以来ビジネス向けAI開発のみを事業ドメインとして、開発力を磨き業容を拡大してきた真正のデータサイエンスカンパニーです。

昨今ではAIを提供していると喧伝している会社は数多くありますが、グラフはデータサイエンスAI「受託開発および戦略コンサルティング」を中心事業として社員のデータサイエンススキルを研鑽し、エンタープライズ企業の生々しいデータサイエンス実務の中で一般化できる共通課題から「自社事業」を屹立し展開しています。国内主要事業者であるクライアントの事業データを整理し、独りよがりのAIプロダクトではない、社会課題ありきの新たな価値基準を生み出し続けています。

グラフに入社して頂き、グラフでデータサイエンスAI開発および戦略コンサルティング業務に従事していただくメリットとしては、支援するプロジェクトや事業規模が国内最大のものばかりであることや、クライアントが社会インフラを担う企業群のみである点があげられます。
受発注の様式としても、グラフ共通ルールとして下請けは受嘱せず一次請けプライム案件のみ取引しています。データサイエンティスト社員が対峙するプロジェクトの大きさが即ち当該データサイエンス業務の社会的影響力の大きさですので、これは社員の活躍や成長を中心においた選択です。自ずと案件の難易度は高まりますが、テーマの大きさによる効用実感がモチベーションや本質的な成長を実現しますので、会社のモメンタムを保つために譲れない事業設計であるという信念に基づいています。

クライアント企業にとって自社事業データベースは、今日では短期的な損益よりも強力なものです。グラフは企業が持つ競争力の源泉といっても過言ではないデータを自在に使って、新しい価値を生む仕事に携わっています。世界中のAIライブラリを活用して、クライアントの課題を解決するAIソリューションを開発して提供します。

【ステイトメント】
Have a nice data!
AIは電気・水道・ガス等と同じような社会のインフラとして我々の生活に根差していきます。
データで満たされた世界のバランスについて、ルールへの意見や社会実装にグラフは関わり続けます。
グラフはデータを操るプロフェッショナルとして、社会が有するデータの価値を拡張し、クライアント、社会、そして一人ひとりの健康と幸福を考え続けます。

実務でのパフォーマンスを何より重視して設計した、ビジネス向けデータサイエンス研修『LAD(ラッド)』。

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実務でのパフォーマンスを何より重視して設計した、ビジネス向けデータサイエンス研修『LAD』は、グラフの支援経験をノウハウ化し、多領域での再現性を高い本格派のカリキュラムです。
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データを専門的に扱える人材を確保することが難しい企業課題を解決するために、ビジネス向けデータサイエンス研修『LAD』は開発されました。
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データサイエンスを事業にしているグラフの仕事は、AI実装だけではありません。
昨今のビジネスの場ではデジタル戦略が多く活用され、ビジネスの成功においてデータサイエンスの活用が必要不可欠になっています。
しかしデータを専門的に扱える人材が多くの企業で不足しているのが現状です。
その問題を解決するためにデータを専門的に扱える人材を確保することが企業の課題となっています。

グラフが提供しているビジネス向けデータサイエンス研修『LAD』は、実業でのパフォーマンスを何よりも重視し設計したビジネス向けAIアルゴリズム開発・データサイエンス実装・データベースハンドリング・産業別事業実装・機能組織別事業実装プログラムです。
グラフは国内最大手企業群のデータ実益化プロジェクトに元請けプライムベンダーとしてのみ支援してきております。
そのため、事業プロセスの超上流から超下流まで組織機能への支援を創意工夫してきた、本質的な実戦経験が蓄積されています。
その経験をノウハウ化し、多領域での再現性を高い本格派のカリキュラムを設計しました。
カリキュラムは常にアップデートを行っているので、最新のデータサイエンス技術構成についても学ぶことができます。

さらに『LAD』では研修後に認定試験制度があります。認定試験制度とは認定試験に合格すると資格が付与される制度です。
現在、有資格者がエンタープライズ企業内のインハウス分析官や事業責任者やエンジニアに100名弱認定登録されており、履歴書や職務経歴に記載頂いています。
認定試験は資格制度の水準維持のため、1年度ごとの更新もしており、今後も進化が見込まれるデータサイエンス実務の実態に即した認定資格制度になっています。

データサイエンス研修は日本では内閣府・文部科学省・経済産業省の3府省が連携し、「数理・データサイエンス・AI教育」を推進している注目度の高い分野です。
認定試験制度も今後、データ活用プロフェッション認証資格としての設計を進めておりますので、一緒に『LAD』を作り上げる仲間を待っています。

データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤーを受賞した代表が用意した成長フィールド。

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データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤーを受賞した代表のナレッジを吸収できる成長フィールドが用意されています。貪欲に成長を実現したい人にとってはぴったりの職場です。
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データサイエンティスト以外の職種からジョブチェンジしたメンバーも在籍しており、技術への意欲と謙虚さと行動量があればデータサイエンティストを目指せます。
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グラフの代表である原田は、2015年に日本経済新聞社の「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞した、日本を代表するデータ領域のプロフェッショナルです。
グラフ創業以前はリクルート初のチーフ・データサイエンティストを務め、データサイエンス業界団体「丸の内アナリティクス」を立上げ主宰しています。
そのほか、著書に『データサイエンティスト養成読本(技術評論社)』があり、データサイエンスの業務の定義についてテレビのニュース番組からコメントを求められる事や経済産業省「第四次産業革命に向けた競争政策の在り方の研究会」委員就任などの活動もあります。
これらの露出はすべて、座学や机上の空論ではなく、志の高いチームで数多くの現場をこなすデータサイエンス業務の経験を踏まえ、「社会に正しいデータサイエンスの在り方を伝えていくこと」を目的としています。

原田がグラフ創業したきっかけはデータサイエンティスト・オブ・ザ・イヤーを受賞した際に『つぎは個人ではなく組織で「データサイエンスAI開発」を極めたい』『若い世代がデータサイエンティストとして育つ環境を作りたい』と考えた事に端を発します。

グラフのクライアントは各産業のトップ企業で、メーカーもあればテレビ局やメガバンクなど業種・業界にとらわれず色々なビジネスを知ることができ、データサイエンスに携われるチャンスが用意されています。
グラフにジョインした次の社会を創るデータサイエンティストに、この稀有なフィールドで存分に活躍してもらいたいと思っています。

未経験でも技術への意欲と謙虚さと行動量があればデータサイエンティストを目指せます。
実際にマーケターやアナリスト、データベースエンジニア、AIエンジニアなど、隣接する職種はもちろん、それ以外の職種からジョブチェンジしたメンバーも在籍しています。

会社も6期目に入り「チーム最優先」の価値観を大切にしながらメンバーのコンディションが非常に良い状態です。

グラフの考えるチームとは、自律した個人の集合体です。
仕事において、メンバー同士互いに異論があるのは当然のこと。問題は、一人ひとりが自分の頭で考え抜き、それを安心してぶつけ合えるかどうかです。グラフは2021年の全社目標として、「社員の健康と幸福」を掲げ、心理的安全勢の高い組織づくりに邁進してきました。
メンバーの本音を安心してチームに持ち寄ることで掛け算の効果を生み出すことが、組織で仕事をする大きな価値だと考えています。

組織の成長は、チームメンバーの成長なくしてはありえません。
グラフでは、個人の人柄とメンバー自らが創り上げていく成果によって、クライアントや周囲の信頼を積み上げていく姿勢を大切にしています。
そうしてメンバー個人が自身のブランドを磨きあげることで、会社のブランドが向上し、また個人のブランドに還元されるというプラスの循環を生み出します。その想いを込めてグラフの名刺には、社名ではなく個人の名前を一番上に配置しています。

グラフでは、すべての仕事は本来的に働く本人のためになるべきものだと考え、メンバーには個人の志向に合わせた実務経験を積みながら、自分のための努力を続けてほしいと考えています。

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PR

第4次産業革命の中心であるAIに触れるため、グラフに入社しました。

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天野拓哉氏
R&D事業部
2019年12月入社

薬科大学を出て薬剤師としてドラッグストアに就職。働きながら独学でプログラミングを勉強し、JDLA(日本ディープラーニング協会)E資格の取得をきっかけに、AIの開発ができる会社を探し、データサイエンス包括領域を手掛けているグラフに入社。

・なぜデータサイエンティストを目指そうと思ったのですか?
もともとIT関連のニュースに関心があり、そのなかでも特に現在進行形で研究、発展が進んでいるA...

社員の声

今の職場での仕事のやりがいについて教えて下さい
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30代前半
管理職
業界大手クライアント様の事業意思決定に、ご提案や自身のアイデアが反映される実体感を得られた時や、プロジェクトマネージャーとして統括するプロジェクト支援チームの業務がクライアント様の想定を上回る付加価値を感じて下さった時のお褒めの言葉に日々やりがいを感じております。
あえて、今の自社の課題をあげるとすれば何ですか?
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30代前半
管理職
自社サービスや、提携サービスを持たないビジネス設計の為、特定サービスに特化したノウハウの習得が難しいです。逆に言うと幅広いサービスの利用機会が得られるのでBIツールでも複数BIツールの経験を積むことが可能でデータサイエンティストとしてのスキルや対応幅が広がります。
自社で活躍している人から、自社に合っている人はどんな人だと思いますか?
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30代前半
管理職
クライアント課題に対して、思考を巡らし、ゴールから逆算した視点が持てる人。一手先二手先を見越した上で直近の業務を自分で見つけられる人が活躍出来ています。特にクライアント様がアウトソーシングしたいと思う部分が好物と思っていただける方が最適です。
これまで退職した人などから、自社に合っていない人はどんな人だと思いますか?
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30代前半
管理職
弊社のデータサイエンティストは、ビジネス貢献に特化している為、コンサルティングと分析や開発を掛け合わせた業務が多いです。
なので、一極集中のスキルを勉強したい人や、データ分析や機械学習をまず出来るようになりたいんだという方は向かないと思います。

企業情報

会社名 株式会社 グラフ
業界 IT/Web・通信・インターネット系 >  ITコンサルティング
IT/Web・通信・インターネット系 >  インターネット/Webサービス・ASP
IT/Web・通信・インターネット系 >  システムインテグレータ・ソフトハウス
企業の特徴
  • 自社サービス製品あり
  • グローバルに活動
  • 残業少なめ
資本金 55,072,000円
売上(3年分)
2018年 3月 期 2019年 3月 期 2020年 3月 期
70,000,000 200,000,000 400,000,000
設立年月 2015年10月
代表者氏名 代表取締役 原田 博植
事業内容 ■データ分析、AIを活用したデータベースの収益化事業
■アプリケーションの開発運営
主要取引先 ヤマトホールディングス株式会社
三菱UFJリサーチ&コンサルティング
日本テレビ放送網株式会社
ソフトバンク株式会社
東急株式会社
本田技研工業株式会社
大塚製薬株式会社
株式会社NTTドコモ
株式会社ファミリーマート
株式会社パルコ
イオンマーケティング株式会社
株式会社東京個別指導学院
マネックス証券株式会社
従業員数 15人
平均年齢 34.0歳
本社所在地 〒106-0031 東京都港区西麻布1丁目15ー1 MORIGUCHI BUILD 2F

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