会社概要© 2020 NABLAS Inc.

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会社概要
会社名NABLAS株式会社 (NABLAS Inc.)設立

2017年3月(旧社名iLect株式会社)所在地

東京都文京区 本郷6-17-9

代表取締役所長

中山 浩太郎主要取引銀行

三井住友銀行、みずほ銀行、住信 SBIネット銀行、ジャパンネット銀行

顧問弁護事務所

AZX総合法律事務所

年商4億円

Web

https://nablas.com

事業内容

・AI人材開発(iLect) - AI技術者の育成や発掘を目的とする講義の開催(対面、合同開催、オンライン)・R&D - 新技術開発および、新事業立ち上げのためのシステム開発、運用
・AIコンサルティング - AI技術の導入・研究・開発など、主に技術面でのコンサルティング業務2020 NABLAS inc. All rights reserved.

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所在地
NABLAS R&Dセンター
本郷綱ビル 1F, 3F, 10F● AIコンサルティングファーム● R&D事業部● 教室施設「iLect Studio」

iLect Studio
正面入口サイン2020 NABLAS inc. All rights reserved.

iLect Studio
セミナースペースiLect Commons
コミュニティスペース

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課題に対するNABLASのアプローチ
企業が本当の意味でAIを活用出来る為の包括的なサポート
企業の課題

NABLAS

マネジメントの理解不足

マネジメントへの基礎研修

社内AI人材の不足

社内人材の発掘・適正判断研修が課題解決に繋がらない

課題解決型の講座

外部ベンダーに依存

人材育成と並行し、知見を企業に蓄積

AI戦略コンサル

先端技術のキャッチアップ

アカデミアで培った先端技術の適用

R&D© NABLAS Inc.

AI人材育成4

AI統合型ソリューション

通常のAIプロジェクトの場合

コンサル
会社

AI教育サービスAI
ベンダー

SE / SI
企業

NABLASの統合AIソリューション
AI戦略コンサル

クラウド
ベンダー

AI
人材育成

データ分析
モデル開発

システム
実装

HPC
コンサル

AI総合研究所 NABLASの統合AIソリューション

● 時間的・経済的 コスト大
● 事業およびAI推進担当者への 負担大● 複雑なプロジェクト体制● 手の内化・AI時代へのシフトが困難● 責任の所在・問題切り分け が困難● 全体プロセスの最適化● 時間的・経済的 コストの最小化● AI推進担当者の負担を 分担・軽減● 人材育成・手の内化と統合的に支援● 明確な体制・問題への直接アドレス● 会社の戦略・状況に合わえて必要なソリューションとチームを編成© NABLAS Inc.

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チーム体制Consulting TeamAI HR Development “iLect”

社内のデータ整備、自社データの強み分析、AI人材育成サービス「iLect」を通じて、データ収集の戦略的アクション。戦略コンサルタントが日々AI社会実装の現場で活動しているプロジェクトをマネジメントします。

リサーチエンジニア・コンサルタントと連携し、事業価値へつなげる人材育成を担当します。

R&D TeamEngineering Team
NABLASのエンジニアが実運用を高度なリサーチエンジニアが考えたシステム設計・実装・運営データ分析を担当します。

問題解決

HPC・組み込み・Web技術最新技術のサーベイ、実装など、それぞれの分野に強みのある技術開発、技術提案、エンジニアが最適な設計とプロトタイプ作り、MLパイプライン作り運用を考慮したソリューションを担当します。

を提案し、実装します。

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6主要顧客とパートナー

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AI人材育成講座iLect
ご紹介資料© 2020 NABLAS Inc.

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iLectとはiLectとは、NABLAS株式会社が提供する、法人向けAI人材育成サービスの総称です。
本講座受講後に「体系的な理解の上、業務課題を解決できる様になる」
事を目的として、AI研究所として活動しているからこそ得られる、企業との共同研究開発の知見や、最先端の技術動向を講座に落とし込み、実践中心の講座やProject Based Learningの取り組み等、業種問わず様々な企業へご提供しています。

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企業が抱えるAI実装の課題
市場拡大の一方で、深刻なAI人材不足需給ギャップ

約12万人不足している

53.7%
株式会社リアルインサイト「日本の中小企業のAI導入状況」を元に作成

経済産業省「IT人材需給に関する調査」を元に作成© NABLAS Inc.

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AI活用のために必要な人材
自社事業の専門知識 × AIの専門知識が必要
AI人材の採用 + 自社事業の専門知識を教育→△AI人材は供給過少で採用が困難
外部ベンダーへの外注→△自社事業の専門知識の欠如・企業に知見がたまらない

既に自社事業の専門知識を持った社内人材を発掘・教育するのが効果的© NABLAS Inc.

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IPAのIT人材白書における「AI人材」の定義と主なカテゴリ
DX & AI 基礎教養習得者 （AI-ready人材）
●
●

●
●

AIエンジニア

DXおよびAIの一般教養習得者
一般教養としてAI技術の概要を理解することで、今後本格的に到来するDX/AI時代に対応しながら自身の業務に従事できる者
AI技術を利用したサービスやプロダクトを自身の業務に利活用する
営業、バックオフィス、マネージャーなどの非技術者もしくはIT系以外の技術者等●●●

AIリサーチャー

AIプロジェクトマネージャ
○
○
○

●

AI技術について、その種類や特性などを幅広く理解し、AI技術を利用したプロジェクトを企画・管理できる者
高いコミュニケーション能力とビジネスへの理解を持ち、プロジェクトの関係者やメンバーをリードする
IPAのIT人材白書における「AI事業企画者」に相当

機械学習やディープラーニングなどの先端のAI技術を利活用し、アプリケーション開発が可能な者AI技術を搭載したソフトウェアを開発する。システム全体を設計する。
IPAのIT人材白書における「AIエンジニア」に相当●●

機械学習、ディープラーニングに深い理解を持ち、競争力の高い技術やアルゴリズムを自ら作り出すことができる人材
計算科学と高等数学にも精通し、最新の論文を理解し、自ら実装する
IPAのIT人材白書における「AI研究者」に相当

データサイエンティスト●●●© NABLAS Inc.

データ分析の専門家
多様なデータに対し、統計・確率・機械学習の手法を駆使して隠れたパターンやインサイトを発見する
数学とアルゴリズム・ビジネス（ドメイン）知識・ソフトウェア開発技術など幅広い知識を駆使してプロジェクトに従事する
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講座マップ2020 NABLAS inc. All rights reserved.

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iLectが選ばれる理由= AI研究所が提供する実践型人材育成
1. 国内最高峰の講師とコンテンツ
2. 実践的・実課題解決型の講座設計
3. 充実した講座運営・サポート、柔軟なカスタマイズ性
4. AIのプログラミングに特化した学習システム
5. 受講者毎のアセスメント6. プロジェクト発表会 & 相談会© 2020 NABLAS Inc.

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実践的なコンテンツ
アカデミックな教材(東大ライセンス)+

実務に沿った教材(自社R&Dの知見)

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=基礎〜応用実践的な教材15

データ分析コンペ型課題
各開催回の課題として出題されるコンペ形式の課題に取り組む事で、実務でも活用できるスキルを身に付ける事ができます。

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環境構築不要の学習システム
ブラウザにログインするだけで利用可能なAI
開発用GPU環境を提供

1人1台のGPU環境

ブラウザ上で完結

セットアップ済み

効率良く習得

iLectシステム2020 NABLAS inc. All rights reserved.

17プロジェクト・ワークショップ
プロジェクト期間
課題設定

評価指標設計

データ収集

調査・モデル
改良

精度向上

考察

ワークショップ発表会

プロジェクト発表

講師・技術者からの採点、フィードバック

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18プロジェクト・ワークショップの採点結果例

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19アセスメント・レポートのサンプル

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実プロジェクト立ち上げサポート
また実案件化において、R&D部門のコンサルタントへご相談頂ける相談会や、実際の開発の伴走を行う事も可能です。

講座期間

講座修了後

講座

相談会

共同研究・開発

新規プロジェクト
立ち上げ
プロジェクト

案件化の判断2020 NABLAS inc. All rights reserved.

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講座受講後像と受講者の声© 2020 NABLAS Inc.

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講座受講後の受講者像
AI人材として活躍
iLect講座マップに基づく講座経路を受講頂く事で、 IPAのIT人材白書における各 AI,DX人材としてご活躍頂けます。またDL4E講座はE資格の合格を目指せます。

実務での課題解決に繋がる
iLectの講座は実務での活用を前提とした演習中心の講座設計となっている為、受講後はスムーズに業務でもご活躍頂けます。
(実務と同じ開発環境、本格的なデータを使った演習による実践、データ分析コンペティションによる実装力 )アセスメント
受講者毎に各回毎の成績を作成する為、強み /弱みを網羅的に把握し、今後の学習や業務でのアサインにおいてご判断頂けます。

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講座受講後のアンケート集計結果

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講座受講後のアンケート集計結果

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講座受講後の受講者からの声"講義と実践のバランスが良く、講義で学んだ内容をすぐに実践できたため技術を身に着けた実感ができた。最終プロジェクトも、自分の仕事の中でDeepLearningを使って改善できる場面を考える良い機会となり、実際に改善が進められそうだと感じている。""「技術的な面だけでなくどのようにビジネスにつなげていくか」というところまで深く知ることができたのもありがたかった。""体系的な深層学習の知識や性能改善のための手法を一通り学べた上に「実際の構築として使えるのか・使いにくいのか」など具体的な話が多く、業務への応用がききやすいと感じた。"2020 NABLAS inc. All rights reserved.

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