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SUPWAT , Inc COMPANY BROCHURE
Make it Real
株式会社SUPWAT | 会社紹介資料
- その“思いつき”を カタチに -
代
表
メ
$
セ
&
ジ
弊社SUPWATはAI企業でもなければ、製造業における業務改善コンサルでもありません。
未来をカタチづくるチームです。
昨今、SDGsや⼈材不⾜など外部環境の著しい変化により、
⼤規模な設備を有する製造業はより機動的な対応が求められるようになっています。
さらに技術継承、海外メーカーのさらなる台頭などにより変⾰が求められています。
弊社はそのような課題に対して既存の試⾏錯誤的なアプローチから
データサイエンスを⽤いた先進的なソリューションを提供し、
知的製造業への進化を促すリーディングカンパニーを⽬指しています。
険しい道ではありますが、優秀な仲間とともに
新たなフロンティアを開拓していきたいと考えています。
代表取締役CEO
横 ⼭ 卓 ⽮
MESSAGE
MESSAGE
01
02
01 02 03
04 05 06
会 社概要 理念
組 織 開発環境
事業
採用
CONTENT
目 次
01 02 03
04 05 06
会 社概要 理念
組 織 開発環境
事業
採用
03
会社名
事業内容
所在地
代表者
設⽴⽇
従業員数
資本⾦
株式会社SUPWAT
製造業の研究開発領域に特化した機械学習のコンサルティング
ならびにプラットフォーム開発・運営
東京都中央区東⽇本橋
横⼭卓⽮ (代表取締役CEO)
2019年12⽉25⽇
20名 (業務委託アルバイトを含む)
6,600万円
04
会社紹 介 資 料
01.
02.
03.
04.
05.
06.
会社概要
理念
事業
組織
開発環境
採⽤
理 念 の 全 体 像
SUPWATでは、会社としての存在意義を「MISSION (ミッション) 」として、
事業を通して実現したいことを「VISION (ビジョン) 」として、それらを実現するために
従業員に求める⾏動・会社としての価値観を「VALUE (バリュー) 」として⾔語化しています。
会社としての存在意義
Make it Real
その “思いつき” をカタチに
M I S S I O N
事業を通して実現したいこと
Manufacturing to
Auto-facturing
知的製造業の時代を創る
従業員に求める⾏動
・会社としての価値観
Grip the Core
Tackle
Be Collaborative
VI S I ON
VALUE
05
MISSION
ミッション
Make it Real
- その“思いつき”を カタチに -
全ての発明は、誰かのふとしたアイデアから始まります。
光り続けるろうそくも、遠くの誰かと話せる機械も、空⾶ぶ乗り物も。
いつだって、⼈類を前進させてきたのは 「もっと良くできるのではないか?」
という仮説と、それを実現させる熱意です。
その”思いつき”をカタチに
できないと⾔われたっていい。笑われたっていい。
絶対にできると信じ、最前線に⽴ち続けた者だけに許される
⼤きな変⾰の⼀歩⽬を踏み出そう。
06
07
輝かしいモノづくりの発展の裏側、
モノづくりのプロセスは 勘と経験と⼈⼒で成り⽴っています。
私たちは、製造業にこれまでにない考え⽅を組み込むことで
⼈類に新たな発明を届けます。
Manufacturing to
Auto-facturing
VISION
ビジョン
知 的 製 造 業 の 時 代 を 創 る
VALUE
バ リ ュ ー
バリューとは、従業員に求める⾏動・会社として
の価値観です。当社では「Grip the Core」
「Tackle」「Be Collaborative」の3つを掲げてい
ます。
「Grip the Core」には、仕事を進める際に、肝要
なポイントにフォーカスする姿勢を、「Tackle」
には、社員に持ってもらいたいフロンティア精神
を、「 Be Collaborative」には、ひとりひとりが
プロフェッショナルとして個性を研ぎ澄ました上
で、相互にシナジーを⽣み出す組織づくりの意味
を、込めています。
08
Grip the Core
- 核 ⼼ を 掴 め -
Tackle
- 最 前 線 で 踏 み 出 せ -
Be Collaborative
- ゴ ー ル の た め に 組 め -
□ 最も重要なところから抑えよ
□ 事実をもとに判断せよ
□ ⾃分の技を磨き他者を尊重せよ
□ 強みを掛け合わせよ
□ 新しいものを取り⼊れろ
□ 迷ったら踏み出せ
VALUE
バ リ ュ ー
09
会社紹 介 資 料
01.
02.
03.
04.
05.
06.
会社概要
理念
事業
組織
開発環境
採⽤
製 造 業 の 現 状
⽇本の製造業の 国際競争⼒は、徐々に低下しつつあります。
また、研究開発費や労働⽣産性は、主要国に対して低くなっています。
10
4か国製造業の
輸出額シェアの推移
主要国における
研究開発費の推移
製造業の労働⽣産性
(OECD加盟国における順位)
参考:経済産業省, 我が国ものづくり産業が直⾯する課題と展望,
https://www.meti.go.jp/press/2019/06/20190611002/20190611002_07.pdf
参考:科学技術・学術政策研究所,各国の研究開発費の国際⽐較,
https://www.nistep.go.jp/sti_indicator/2019/RM283_11.html
参考:公益財団法⼈⽇本⽣産性本部, IOECD諸国の労働⽣産性の国際⽐較,
https://www.jpc-net.jp/research/assets/pdf/report_2020.pdf
製 造 業 の 課 題
⽇本の製造業の研究開発の現場では、実験・解析に多くの時間を取られています。
結果、技術シーズや今後の展望に関する発想に割く時間がわずかとなっています。
11
製造業の研究開発員の
業務割合 (例)
⽬標機械特性
の設定
技術調査
材料・
最適設定
シミュレー
ション
詩作・
測定評価
実験・解析に⼯数がかかる理由
機械要素に求める
性能を設定
類似技術事例を
研究員が
調べる必要あり
研究者の勘と
過去の実験を
もとに設計
あらゆる材料・
設計に対して
シミュレーションを
⾏う必要あり
すべてを試作し
実験で
性能評価する
実験→修正の繰り返しによってしか設計されておらず、
データ活⽤を元にした開発がなされていない
実験・解析 60%
Meeting 20%
Paper Work 15%
思想構成 5%
解 決 の ⽅ 向 性
機械学習等の メカニカルインフォマティクス技術 (MeI) を⽤いることで、
実験・解析の時間を圧倒的に短縮 することができます。
12
実験
検証
解析 データ分析
既存の開発
MeIの活⽤ データ分析(MeI)を導⼊することで
選定された材料・設計においてのみ
実験・検証を⾏えば良くなる!
類似技術
事例を調査
研究者の
勘で設計
数多くの
材料・設計で
シミュレーション
数多くの
試作・測定評価
試⾏回数が減りスピードアップ
完成
参考 : MeIについて
13
メカニカルインフォマティクス技術 (MeI) とは、
既存の材料を⽤い、形状や強度などに関して設計要件を満たす最適化を⾏う⼿法 です。
適応技術
マテリアル
インフォマティクス(MI)
メカニカル
インフォマティクス(MeI)
⽬的 新材料・素材の開発
新たな設計⼿法や
デザインの確⽴
視点
ミクロ
(分⼦レベル)
マクロ
(⽬に⾒えるレベル)
対象領域 主に物質・材料
モノづくりに関わる
領域全て
応⽤例 繊維、電池、有機材料など ⾞、家電、プラントなど
※ マテリアルインフォマティクス(MI)との違い
機械学習を活⽤することで、
約55%の時間削減効果
が⾒込まれます (※ 弊社独⾃指標により試算)
実験
(2h)
解析
(2h)
検証
(1h)
検討
(1h)
実験
(1h)
機械学習
(0.5h)
検証
(1h)
<従来のやり⽅>
<MeIを⽤いたやり⽅>
… 計 6 h
… 計 2.5 h
14
蓄積された経験値をもとに
AIで設計開発を加速する
WALL
設計開発の時間を10分の1以下に
15
W A L L の 機 能
<機能①>
パラメータ最適化
<機能③>
影響度分析
<機能②>
材料最適
シミュレーション
対象のパラメータが、
⽬的とするパラメータの予測に
どの程度影響しているかを算出可能
強度や性能に関する
⽬的を達成するために最適な
パラメータの組み合わせを算出
材料開発における
適⽤可能性の判断が瞬時に可能
実験回数や組み合わせを
⾶躍的に削減できる
解析や実験の回数を抑えて
⾼精度な予測が可能に
コスト⾯でも時間⾯でも
製品開発において優位に
メカニカル
設計
機械特性
製造法
・繊維太さ
・巻き⾓度
・ドーム部曲率
・円筒部⻑さ
16
取 り 組 み 実 績
宇宙関連
研究機関 東京⼤学
⾦属製ホース
メーカー
その他 (学会/
国家プロジェクト)
炭素繊維複合材料の破壊メカニズムについて
機械学習技術を⽤いた解析技術 を開発・提供。
燃料⽔素電池⾞の⾼圧⽔素容器について
AI技術を⽤いた最適設計技術 を提供。
燃料⽔素電池⾞のフレキシブルホースについて
機械学習を⽤いた最適設計技術 を開発。
機械学習を⽤いた⾰新的アプローチを学会発表。
国家プロジェクトへの参画も推進中。
国⽴研究開発法⼈
新エネルギー
・産業技術
総合開発機構
(NEDO)
【採択】
「機械学習を⽤いた⾼圧⽔素
複合容器の最適設計技術に
関する理論検討及び実証研究」
※ 受託開発など関連事業も含む
複合材料は内部構造が複雑なため
⼀般的な破壊モデルを構築しにくい
機械学習による
実験の予測モデル開発
最適な複合材料の組成を
⾃動で⽣成
提供ソリューリョン 将来価値
課題・ニーズ
FCV向け⾼圧⽔素タンクは
材料費が⾮常に⼤きい
AI技術を⽤いた最適設計の構築 より早く、精度良い設計が可能に
提供ソリューリョン 将来価値
課題・ニーズ
CV向けフレキシブルホースは構造が
複雑で最適設計が困難
機械学習を⽤いた
最適設計の構築
要件を満たす最適設計が可能に
提供ソリューリョン 将来価値
課題・ニーズ
H2
H2
今 後 の 成 ⻑ 性
17
① データアルゴリズムの⾼度化などによる事業領域の拡⼤、
② 海外展開を含めた販売範囲の拡⼤ などを⾏い、成⻑を続けます。
11.5兆円
4.7兆円
1,800億円
286兆円
⽇本の製造業の
年間研究開発費
⽇本の機械系製造業の
年間研究開発費
WALLの
潜在的市場規模
⽇本の製造業の
⽣産実務費
① 事業領域の拡⼤
⽇本
18.8
兆円
⽶国
59.8
兆円
中国
54.6
兆円
EU
44.0
兆円
※全て製造業の研究開発費
② 販売範囲の拡⼤
18
会社紹 介 資 料
01.
02.
03.
04.
05.
06.
会社概要
理念
事業
組織
開発環境
採⽤
横⼭ 卓⽮ (代表取締役CEO)
北海道⼤学⼯学部機械知能⼯学科 卒業。
東京⼤学⼤学院⼯学系研究科機械⼯学専攻修⼠課程 修了。
JXTGエネルギー株式会社にて潤滑油の技術営業を経て、
⾃動⾞メーカー向けOEM製品の研究開発に従事。
その後、株式会社メルカリ/メルペイに⼊社し、
QR決済の加盟店開拓全般に関する業務に従事。
⽥中 剛 (執⾏役員CFO)
関⻄⼤学商学部卒業。
Big4監査法⼈では監査、アドバイザリー業務に従事。
⼤⼿建設コンサルティンググループ会社では
取締役兼⻄⽇本⽀社⻑として事業の⽴ち上げ/運営/統括、
M&Aを⼿掛ける。
上場準備会社ではCFO、管理部⾨責任者として、
経営企画業務全般、ファイナンス、IPO準備等を経験。
公認会計⼠。
Management
経 営 陣
19
20
SUPWATの組織⾵⼟
世界を変えるために拡⼤成⻑を続けるSUPWATでは、
個々⼈がプロフェッショナルとして専⾨性を磨くとともに
その能⼒を掛け合わせて⼤きなシナジーを⽣み出すことで
会社全体の成⻑に貢献してもらいたいと考えています。
「プロフェッショナリティ」と
「チーム指向」を
高次元でシンクロさせる
制度・福利厚⽣
21
ワークライフ・バランスを⽀援
ニューノーマルな働き⽅が可能
社員の成⻑が会社の成⻑に
チームビルディングを促進
● 慶弔休暇 / 年末年始休暇 / ⽣理休暇 /
産休・育休等の休暇制度
● ⼊社時に有給休暇10⽇を付与
● 会社業績にあわせた決算賞与
● 会社の成⻑と連動するSOインセンティブ制度(設計中)
● 書籍購⼊制度(上限5,000円/⽉)。
※ 購⼊した書籍は、申請者の所有物となります
● お好きなPCの貸与 (上限額あり)
● フレキシブルな働き⽅を可能にする
フルフレックス制度 (1⽇実労8h, 休憩1h)
● リモートワーク⼿当⽀給
● チームビルディング促進制度
● 全社オフサイト、TGIF/BBQパーティ等を実施
Diversity & Inclusion
22
企業が持続的成⻑を続けるにあたり
⼈や組織の ダイバーシティ(多様性) & インクルージョン(包括) は⽋かせません。
性別、年齢、国籍、障がいの有無、性的指向、価値観などの多様性を
互いに認め尊重しながら、共に活躍・成⻑できる組織づくりが求められています。
その前提にあるのは、個々⼈のワークライフ・バランスです。
SUPWATでは
有給休暇 / 慶弔休暇 / 年末年始休暇 / ⽣理休暇 / 産休・育休 といった
各種制度を完備し、個々⼈が安⼼して働くことができる状態を実現しています。
個々⼈が⾃分にあわせて成⻑できる環境をつくり
多様な「個」を内包し、相互に触発しあうことで
新たなイノベーションを⽣み出し続ける組織を⽬指します。
また製造業におけるワークライフ・バランスを向上し続けることも重視しながら
WALLを始めとするプラットフォームや環境を
ご提供し続けたいと考えています。
23
会社紹 介 資 料
01.
02.
03.
04.
05.
06.
会社概要
理念
事業
組織
開発環境
採⽤
開発環境 /⾔語 等
24
主要⾔語 Python / TypeScript / JavaScript
フレームワーク
FastAPI / React / Redux / Next.js / Tensorflow /
Pytorch / scikit-learn / Vue
インフラ・ミドルウェア AWS / RabbitMQ
データベース PostgreSQL
開発ツール Slack / Github (Actions) / Docker
25
会社紹 介 資 料
01.
02.
03.
04.
05.
06.
会社概要
理念
事業
組織
開発環境
採⽤
募 集 要 項
26
P r o d u c t P r o d u c t B i z D e v
フロントエンド
エンジニア
バックエンド
エンジニア
コンサルタント
(製造業)
▼ 募 集 要項 詳細はこちら ▼ 募 集要 項 詳細 は こち ら ▼ 募集要項詳細はこちら
【TypeScript / React】 【Python】
27
選 考 プ ロ セ ス
選考期間は 平均で1ヶ⽉程度 ですが、候補者の⽅の都合にあわせて 柔軟に対応いたします。
(※ 不安な点がある場合には、⼈事担当までお気軽にご相談ください。)
1. 書類選考 2. ⾯接(1-2回) 3. 技術課題
(エンジニアのみ)
4. 最終⾯接 5. 内定・
オファー⾯談
書類選考の上、⾯接を
ご案内する場合は5営
業⽇以内に連絡させて
いただきます。
各ポジションの担当者、
経営陣との⾯接の⾯接を
数回実施いただきます。
エンジニアの⽅のみ、
技術課題を実施いただ
きます。
CEOとの⾯接を実施
いただきます。
-
詳細は採用ページをご確認ください
私たちは、世界を変える
Join the mission.

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  • 1. Last Updated: Feb 23, 2022 SUPWAT , Inc COMPANY BROCHURE Make it Real 株式会社SUPWAT | 会社紹介資料 - その“思いつき”を カタチに -
  • 2. 代 表 メ $ セ & ジ 弊社SUPWATはAI企業でもなければ、製造業における業務改善コンサルでもありません。 未来をカタチづくるチームです。 昨今、SDGsや⼈材不⾜など外部環境の著しい変化により、 ⼤規模な設備を有する製造業はより機動的な対応が求められるようになっています。 さらに技術継承、海外メーカーのさらなる台頭などにより変⾰が求められています。 弊社はそのような課題に対して既存の試⾏錯誤的なアプローチから データサイエンスを⽤いた先進的なソリューションを提供し、 知的製造業への進化を促すリーディングカンパニーを⽬指しています。 険しい道ではありますが、優秀な仲間とともに 新たなフロンティアを開拓していきたいと考えています。 代表取締役CEO 横 ⼭ 卓 ⽮ MESSAGE MESSAGE 01
  • 3. 02 01 02 03 04 05 06 会 社概要 理念 組 織 開発環境 事業 採用 CONTENT 目 次 01 02 03 04 05 06 会 社概要 理念 組 織 開発環境 事業 採用
  • 5. 04 会社紹 介 資 料 01. 02. 03. 04. 05. 06. 会社概要 理念 事業 組織 開発環境 採⽤
  • 6. 理 念 の 全 体 像 SUPWATでは、会社としての存在意義を「MISSION (ミッション) 」として、 事業を通して実現したいことを「VISION (ビジョン) 」として、それらを実現するために 従業員に求める⾏動・会社としての価値観を「VALUE (バリュー) 」として⾔語化しています。 会社としての存在意義 Make it Real その “思いつき” をカタチに M I S S I O N 事業を通して実現したいこと Manufacturing to Auto-facturing 知的製造業の時代を創る 従業員に求める⾏動 ・会社としての価値観 Grip the Core Tackle Be Collaborative VI S I ON VALUE 05
  • 7. MISSION ミッション Make it Real - その“思いつき”を カタチに - 全ての発明は、誰かのふとしたアイデアから始まります。 光り続けるろうそくも、遠くの誰かと話せる機械も、空⾶ぶ乗り物も。 いつだって、⼈類を前進させてきたのは 「もっと良くできるのではないか?」 という仮説と、それを実現させる熱意です。 その”思いつき”をカタチに できないと⾔われたっていい。笑われたっていい。 絶対にできると信じ、最前線に⽴ち続けた者だけに許される ⼤きな変⾰の⼀歩⽬を踏み出そう。 06
  • 9. VALUE バ リ ュ ー バリューとは、従業員に求める⾏動・会社として の価値観です。当社では「Grip the Core」 「Tackle」「Be Collaborative」の3つを掲げてい ます。 「Grip the Core」には、仕事を進める際に、肝要 なポイントにフォーカスする姿勢を、「Tackle」 には、社員に持ってもらいたいフロンティア精神 を、「 Be Collaborative」には、ひとりひとりが プロフェッショナルとして個性を研ぎ澄ました上 で、相互にシナジーを⽣み出す組織づくりの意味 を、込めています。 08 Grip the Core - 核 ⼼ を 掴 め - Tackle - 最 前 線 で 踏 み 出 せ - Be Collaborative - ゴ ー ル の た め に 組 め - □ 最も重要なところから抑えよ □ 事実をもとに判断せよ □ ⾃分の技を磨き他者を尊重せよ □ 強みを掛け合わせよ □ 新しいものを取り⼊れろ □ 迷ったら踏み出せ VALUE バ リ ュ ー
  • 10. 09 会社紹 介 資 料 01. 02. 03. 04. 05. 06. 会社概要 理念 事業 組織 開発環境 採⽤
  • 11. 製 造 業 の 現 状 ⽇本の製造業の 国際競争⼒は、徐々に低下しつつあります。 また、研究開発費や労働⽣産性は、主要国に対して低くなっています。 10 4か国製造業の 輸出額シェアの推移 主要国における 研究開発費の推移 製造業の労働⽣産性 (OECD加盟国における順位) 参考:経済産業省, 我が国ものづくり産業が直⾯する課題と展望, https://www.meti.go.jp/press/2019/06/20190611002/20190611002_07.pdf 参考:科学技術・学術政策研究所,各国の研究開発費の国際⽐較, https://www.nistep.go.jp/sti_indicator/2019/RM283_11.html 参考:公益財団法⼈⽇本⽣産性本部, IOECD諸国の労働⽣産性の国際⽐較, https://www.jpc-net.jp/research/assets/pdf/report_2020.pdf
  • 12. 製 造 業 の 課 題 ⽇本の製造業の研究開発の現場では、実験・解析に多くの時間を取られています。 結果、技術シーズや今後の展望に関する発想に割く時間がわずかとなっています。 11 製造業の研究開発員の 業務割合 (例) ⽬標機械特性 の設定 技術調査 材料・ 最適設定 シミュレー ション 詩作・ 測定評価 実験・解析に⼯数がかかる理由 機械要素に求める 性能を設定 類似技術事例を 研究員が 調べる必要あり 研究者の勘と 過去の実験を もとに設計 あらゆる材料・ 設計に対して シミュレーションを ⾏う必要あり すべてを試作し 実験で 性能評価する 実験→修正の繰り返しによってしか設計されておらず、 データ活⽤を元にした開発がなされていない 実験・解析 60% Meeting 20% Paper Work 15% 思想構成 5%
  • 13. 解 決 の ⽅ 向 性 機械学習等の メカニカルインフォマティクス技術 (MeI) を⽤いることで、 実験・解析の時間を圧倒的に短縮 することができます。 12 実験 検証 解析 データ分析 既存の開発 MeIの活⽤ データ分析(MeI)を導⼊することで 選定された材料・設計においてのみ 実験・検証を⾏えば良くなる! 類似技術 事例を調査 研究者の 勘で設計 数多くの 材料・設計で シミュレーション 数多くの 試作・測定評価 試⾏回数が減りスピードアップ 完成
  • 14. 参考 : MeIについて 13 メカニカルインフォマティクス技術 (MeI) とは、 既存の材料を⽤い、形状や強度などに関して設計要件を満たす最適化を⾏う⼿法 です。 適応技術 マテリアル インフォマティクス(MI) メカニカル インフォマティクス(MeI) ⽬的 新材料・素材の開発 新たな設計⼿法や デザインの確⽴ 視点 ミクロ (分⼦レベル) マクロ (⽬に⾒えるレベル) 対象領域 主に物質・材料 モノづくりに関わる 領域全て 応⽤例 繊維、電池、有機材料など ⾞、家電、プラントなど ※ マテリアルインフォマティクス(MI)との違い 機械学習を活⽤することで、 約55%の時間削減効果 が⾒込まれます (※ 弊社独⾃指標により試算) 実験 (2h) 解析 (2h) 検証 (1h) 検討 (1h) 実験 (1h) 機械学習 (0.5h) 検証 (1h) <従来のやり⽅> <MeIを⽤いたやり⽅> … 計 6 h … 計 2.5 h
  • 16. 15 W A L L の 機 能 <機能①> パラメータ最適化 <機能③> 影響度分析 <機能②> 材料最適 シミュレーション 対象のパラメータが、 ⽬的とするパラメータの予測に どの程度影響しているかを算出可能 強度や性能に関する ⽬的を達成するために最適な パラメータの組み合わせを算出 材料開発における 適⽤可能性の判断が瞬時に可能 実験回数や組み合わせを ⾶躍的に削減できる 解析や実験の回数を抑えて ⾼精度な予測が可能に コスト⾯でも時間⾯でも 製品開発において優位に メカニカル 設計 機械特性 製造法 ・繊維太さ ・巻き⾓度 ・ドーム部曲率 ・円筒部⻑さ
  • 17. 16 取 り 組 み 実 績 宇宙関連 研究機関 東京⼤学 ⾦属製ホース メーカー その他 (学会/ 国家プロジェクト) 炭素繊維複合材料の破壊メカニズムについて 機械学習技術を⽤いた解析技術 を開発・提供。 燃料⽔素電池⾞の⾼圧⽔素容器について AI技術を⽤いた最適設計技術 を提供。 燃料⽔素電池⾞のフレキシブルホースについて 機械学習を⽤いた最適設計技術 を開発。 機械学習を⽤いた⾰新的アプローチを学会発表。 国家プロジェクトへの参画も推進中。 国⽴研究開発法⼈ 新エネルギー ・産業技術 総合開発機構 (NEDO) 【採択】 「機械学習を⽤いた⾼圧⽔素 複合容器の最適設計技術に 関する理論検討及び実証研究」 ※ 受託開発など関連事業も含む 複合材料は内部構造が複雑なため ⼀般的な破壊モデルを構築しにくい 機械学習による 実験の予測モデル開発 最適な複合材料の組成を ⾃動で⽣成 提供ソリューリョン 将来価値 課題・ニーズ FCV向け⾼圧⽔素タンクは 材料費が⾮常に⼤きい AI技術を⽤いた最適設計の構築 より早く、精度良い設計が可能に 提供ソリューリョン 将来価値 課題・ニーズ CV向けフレキシブルホースは構造が 複雑で最適設計が困難 機械学習を⽤いた 最適設計の構築 要件を満たす最適設計が可能に 提供ソリューリョン 将来価値 課題・ニーズ H2 H2
  • 18. 今 後 の 成 ⻑ 性 17 ① データアルゴリズムの⾼度化などによる事業領域の拡⼤、 ② 海外展開を含めた販売範囲の拡⼤ などを⾏い、成⻑を続けます。 11.5兆円 4.7兆円 1,800億円 286兆円 ⽇本の製造業の 年間研究開発費 ⽇本の機械系製造業の 年間研究開発費 WALLの 潜在的市場規模 ⽇本の製造業の ⽣産実務費 ① 事業領域の拡⼤ ⽇本 18.8 兆円 ⽶国 59.8 兆円 中国 54.6 兆円 EU 44.0 兆円 ※全て製造業の研究開発費 ② 販売範囲の拡⼤
  • 19. 18 会社紹 介 資 料 01. 02. 03. 04. 05. 06. 会社概要 理念 事業 組織 開発環境 採⽤
  • 20. 横⼭ 卓⽮ (代表取締役CEO) 北海道⼤学⼯学部機械知能⼯学科 卒業。 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科機械⼯学専攻修⼠課程 修了。 JXTGエネルギー株式会社にて潤滑油の技術営業を経て、 ⾃動⾞メーカー向けOEM製品の研究開発に従事。 その後、株式会社メルカリ/メルペイに⼊社し、 QR決済の加盟店開拓全般に関する業務に従事。 ⽥中 剛 (執⾏役員CFO) 関⻄⼤学商学部卒業。 Big4監査法⼈では監査、アドバイザリー業務に従事。 ⼤⼿建設コンサルティンググループ会社では 取締役兼⻄⽇本⽀社⻑として事業の⽴ち上げ/運営/統括、 M&Aを⼿掛ける。 上場準備会社ではCFO、管理部⾨責任者として、 経営企画業務全般、ファイナンス、IPO準備等を経験。 公認会計⼠。 Management 経 営 陣 19
  • 22. 制度・福利厚⽣ 21 ワークライフ・バランスを⽀援 ニューノーマルな働き⽅が可能 社員の成⻑が会社の成⻑に チームビルディングを促進 ● 慶弔休暇 / 年末年始休暇 / ⽣理休暇 / 産休・育休等の休暇制度 ● ⼊社時に有給休暇10⽇を付与 ● 会社業績にあわせた決算賞与 ● 会社の成⻑と連動するSOインセンティブ制度(設計中) ● 書籍購⼊制度(上限5,000円/⽉)。 ※ 購⼊した書籍は、申請者の所有物となります ● お好きなPCの貸与 (上限額あり) ● フレキシブルな働き⽅を可能にする フルフレックス制度 (1⽇実労8h, 休憩1h) ● リモートワーク⼿当⽀給 ● チームビルディング促進制度 ● 全社オフサイト、TGIF/BBQパーティ等を実施
  • 23. Diversity & Inclusion 22 企業が持続的成⻑を続けるにあたり ⼈や組織の ダイバーシティ(多様性) & インクルージョン(包括) は⽋かせません。 性別、年齢、国籍、障がいの有無、性的指向、価値観などの多様性を 互いに認め尊重しながら、共に活躍・成⻑できる組織づくりが求められています。 その前提にあるのは、個々⼈のワークライフ・バランスです。 SUPWATでは 有給休暇 / 慶弔休暇 / 年末年始休暇 / ⽣理休暇 / 産休・育休 といった 各種制度を完備し、個々⼈が安⼼して働くことができる状態を実現しています。 個々⼈が⾃分にあわせて成⻑できる環境をつくり 多様な「個」を内包し、相互に触発しあうことで 新たなイノベーションを⽣み出し続ける組織を⽬指します。 また製造業におけるワークライフ・バランスを向上し続けることも重視しながら WALLを始めとするプラットフォームや環境を ご提供し続けたいと考えています。
  • 24. 23 会社紹 介 資 料 01. 02. 03. 04. 05. 06. 会社概要 理念 事業 組織 開発環境 採⽤
  • 25. 開発環境 /⾔語 等 24 主要⾔語 Python / TypeScript / JavaScript フレームワーク FastAPI / React / Redux / Next.js / Tensorflow / Pytorch / scikit-learn / Vue インフラ・ミドルウェア AWS / RabbitMQ データベース PostgreSQL 開発ツール Slack / Github (Actions) / Docker
  • 26. 25 会社紹 介 資 料 01. 02. 03. 04. 05. 06. 会社概要 理念 事業 組織 開発環境 採⽤
  • 27. 募 集 要 項 26 P r o d u c t P r o d u c t B i z D e v フロントエンド エンジニア バックエンド エンジニア コンサルタント (製造業) ▼ 募 集 要項 詳細はこちら ▼ 募 集要 項 詳細 は こち ら ▼ 募集要項詳細はこちら 【TypeScript / React】 【Python】
  • 28. 27 選 考 プ ロ セ ス 選考期間は 平均で1ヶ⽉程度 ですが、候補者の⽅の都合にあわせて 柔軟に対応いたします。 (※ 不安な点がある場合には、⼈事担当までお気軽にご相談ください。) 1. 書類選考 2. ⾯接(1-2回) 3. 技術課題 (エンジニアのみ) 4. 最終⾯接 5. 内定・ オファー⾯談 書類選考の上、⾯接を ご案内する場合は5営 業⽇以内に連絡させて いただきます。 各ポジションの担当者、 経営陣との⾯接の⾯接を 数回実施いただきます。 エンジニアの⽅のみ、 技術課題を実施いただ きます。 CEOとの⾯接を実施 いただきます。 -