Drive Growth Beyond Digital

Drive Growth
Beyond Digital© 2024 MC Digital, Inc. All Rights Reserved.

1

Drive Growth Beyond Digital

登壇者自己紹介
エムシーデジタル/MC Digitalの紹介

Index© 2024 MC Digital, Inc. All Rights Reserved.

MCDの事例紹介

2

Drive Growth Beyond Digital

自己紹介◉

河内 伸学 Shingaku Kochi
エムシーデジタル株式会社 代表取締役社長
1998年早稲田大学理工学部情報学科（後藤滋樹研究室所属）卒業後、三菱商事入社。
通信サービス、コンテンツ配信、オンラインゲーム、情報セキュリティ、海外スマ々トシティ案件等の事業開発を担当。自動車メーカーに出向しコネクティッド
カーサービス事業責任者を務めた後、デジタル戦略部に帰任。2022年7月より現職。

© 2024 MC Digital, Inc. All Rights Reserved.

3

Drive Growth Beyond Digital

登壇者自己紹介
エムシーデジタル/MC Digitalの紹介

Index© 2024 MC Digital, Inc. All Rights Reserved.

MCDの事例紹介

4

Drive Growth Beyond Digital

エムシーデジタル/MC Digitalとは◉

VISION：デジタルトランスフォーメーションの実現
私たちは、進化し続けるテクノロジーを世界中に行き届かせる◉

社員構成
社員数

ことによって、人々の生活をより良いものへ変革できると信じ79ています。
グローバルに通用する技術力をもとにデジタルプラットフォー

DS・EN割合名

67

ムを構築し、世界中の産業を変える大きなインパクトを生み出すことを目指します。
◉名称

エムシーデジタル株式会社 / MC Digital, Inc.

代表取締役

河内

所在地

東京都千代田区有楽町一丁目1番2号
日比谷三井タワー11階

設立

2019年9月12日

資本金1億円（内株主

三菱商事株式会社© 2024 MC Digital, Inc. All Rights Reserved.

伸学

資本準備金 5,000万円）
100%出資28％

歳※ 出向者除く全社平均年齢 30歳

◉

会社概要

DS・EN
平均年齢

対象領域
ビジネス対象
人の判断・
意志決定
ビジネス
プロセス
紙・電話オフィステクノロジー
自動化・高度化

効率化・高速化

生産性向上

データサイエンス
・AIアルゴリズム
アプリケーション・ソフトウェア
ITインフラ・ハードウェア

5Drive Growth Beyond Digital

MC Digital‘s Team

久保長 礼

中田 勇介

廣津 雅章

鹿野 英明

佐藤 遼太郎CTO

Division GM, Engineering

MCD AI Studio Head

Data Scientist

2010年京都大学卒業（数学研究室確率論）Wantedlyの3人目社員として入社。バックエンドエ
ンジニア・モバイルエンジニアとして勤務し、開発したアプリは、2014年のAppleのベストアプリに選出される。その後、同社の執行役員として機械学習を活用したプロダクトマネジメントを行い、上場を経験。

博士（工学）。2021年3月に千葉大学大学院融合理工学府博士課程を修了。在学中は機械学習、特に強化学習・模倣学習の研究に従事。
複数のテクノロジー企業にて機械学習エンジニア・リサーチャーのインターンを経験。2021年4月
MC Digital 入社し、現在はエンジニア部門部門長を務める。

Vice President ofTechnology (VPoT)

2018年3月に東京大学大学院新領域創成科学研究科の修士課程修了。卒業後はリクルートにソフトウェアエンジニアとして入社。2019年9月に Boston
Consulting Group にデータサイエンティストとして入社。
2021年12月に BCG JPNAward を受賞。2022年9月にMC Digital にデータサイエンティストとして入社し、現在はMCD AI Studioの所長も務める。

東京大学大学院情報理工学系研究科の修士課程を修了後、日本
電 信 電 話 株 式 会 社 （ NTT 研 究所）に入社し、音声音響信号処理に用いられるアルゴリズムや最適化手法を中心とした研究開発に従事。数々のプログラミングコンテストにて好成績を残している。2021年MC Digitalに入社。

© 2024 MC Digital, Inc. All Rights Reserved.

2016年に東京工業大学大学院総合理工学研究科を修了。大手SIerにて、システムエンジニアとしてクラウドストレージサービスやベアメタルクラウドサービスの設計・開発に従事。データ分析コンサルティング会社を経て、 2021年9月MC Digitalに入社し、現在は VPoT を 務 め る 。 2019 年 にKaggle Masterの称号を取得。

世界13位
6

Drive Growth Beyond Digital

MC Digital所属メンバーの実績

企業対抗プログラミング競技大会「PG BATTLE」2年連続優勝

Meta Hackers Cup2022日本人1位

学校の部では東京大学や灘高校も参加する大手プログラミング競技大会「PG
BATTLE」企業の部にて2021年度、2022年度2連覇。
2022年度では1位と4位2チームが入賞を果たし、1位はフルスコア。
2023年度は準優勝ながら、満点のスコア！

Meta社（旧Facebook）主催の世界的なプログラミング大会「Meta Hacker Cup」にて2022年にMC Digitalのデータサイエンティスト佐藤遼太郎さんが13位入賞。
日本人では1位の快挙となる。

AtCoder調査の学生の就職企業
人気ランキング1位
日本最大の競技プログラミングコンテ
レーティング1600以上の学生競技プログラマー部門
ストサイトを運営するAtCoder株式会 順位 企業名票数社が実施した「AtCoder 競技プログラ
MC Digital
12票マー就職企業人気ランキング2023」に 1
Preferred Networks
11票
おいて、「レーティング1600以上の学 2
生競技プログラマー部門の就職企業人
2Google11票
気ランキング」にて1位に選出。
4
リクルート
10票
© 2024 MC Digital, Inc. All Rights Reserved.

Kaggle Grandmaster・Masterも複数人所属
MC DigitalにはKaggleのGrandmaster・Masterが複数人所属しています。
Grandmaster：1名
Master：4名
Expert: 1名

その他にもKaggleや論文掲載など多数実績あり

7

Drive Growth Beyond Digital

MC Digitalの携わる産業領域―幅広い領域に精通
◉

地球環境
エネルギー
コーポ
レート

マテリアル

三菱商事×MC Digitalを起点とし、あらゆる産業とグローバルに繋がっています。
地球環境エネルギー
LNG

マテリアルソリューション
次世代エネルギー

石油

金属資源

××

鉄鉱石

クリティカルミネラル

食品
産業

自動車

インフラ

宇宙航空

モビリティ
サービス

環境事業

海外都市開発食品産業

電力ソリューション

モビリティ
社会インフラ炭素・セラミックス

機能素材

社会インフラ金属資源
S.L.C.

鉄鋼製品

農畜産

新エネルギー水産

食料S.L.C.
電力
ソリューション

モビリティ

金融事業

食品流通・物流

MC Digitalの技術力© 2024 MC Digital, Inc. All Rights Reserved.

ヘルスケア

アパレル

リテイル

デジタル産業（社会）8Drive Growth Beyond Digital

MC Digitalが得意とする領域

需要予測・発注在庫最適化

配送最適化

マーケティング支援

需要の変動パターンから将来の需要を予測するアルゴリズムを作成し、在庫過剰や在庫不足の問題の解決を目指します

複雑な制約条件の下で、効率的な配送を実現するための最適な配送スケジュールを作成し、コストルートの最適化に貢献します

顧客の購買データを分析し、その結果をもとに効果的な販売戦略を実施することで、費用対効果の高いマーケティング活動を実現します

与信判断最適化

再エネ発電量予測 /トレーディング

操業最適化

顧客の属性や行動データから返済能力や信用リスクを予測することでより正確な与信判断を実施し、機会損失やデフォルトのリスクの最小化を目指します

エネルギー分野において、再生可能エネルギーの発電量予測や市場価格の予測を実施し、利益の最大化を目指します

鉱山等の操業の現場において、配車や機器、人材の最適化を実施することで生産量の増加とコストの削減を図ります© 2024 MC Digital, Inc. All Rights Reserved.

9

Drive Growth Beyond Digital

MCD AI Studio
MCD AI Studioは、最先端の生成AI技術を核に、多岐に渡る産業の業務変革と新しいビジネススタンダードの構築を目指す組織です。
先端AI技術の持つポテンシャルを業種を問わず展開し、ビジネスの革新を追求する役割を担っています。

技術開発
迅速な開発・実装
最適なモデルの比較・選定

コンサルティング

R&D

LLM活用アイデアの構想
LLM導入支援AI関連の法・倫理対応

最新技術動向の検証
アイデアの具現化

三菱商事の幅広い産業との協業経験

世界トップクラスのデータサイエンティスト・エンジニア

経験豊富なコンサルタント

AI Studioの機能を支える強み© 2024 MC Digital, Inc. All Rights Reserved.

10

Drive Growth Beyond Digital

Tachyon 生成AI
「Tachyon 生成AI」は法人向け生成AIサービスです。入力されたデータが生成AIの学習に使用されないセキュアな環境下で生成AIをご活用頂くことが可能です。 個別の業務ユースケースに特化した機能を多数提供しています。
AIアシスタント（基本サービス）

アドオンサービス
アノテーション

相談・質問

ドキュメント要約

ドキュメント
QA

テンプレート集© 2024 MC Digital, Inc. All Rights Reserved.

カスタム
アシスタント

生成AI
••
•
•

管理機能
セキュリティ
モデル切り替えOCR（GPT/Gemini/Claude）

データ連携

議事録

11

Drive Growth Beyond Digital

登壇者自己紹介
エムシーデジタル/MC Digitalの紹介

Index© 2024 MC Digital, Inc. All Rights Reserved.

MCDの事例紹介

12

Drive Growth Beyond Digital【需要予測】食品大手卸業
非効率な発注作業による業務負担と在庫ロスを解決するため、過去入出荷データ・商品属性データを元に機械学習モデルを作成し需要予測を実施。さらに、需要予測結果を用いて動的計画法による在庫シミュレーションを実施し、推奨される発注点・発注量を提示しました。

データクレンジング

特徴量選択

学習・モデル構築

出荷数予測

推奨在庫算出

I/F連携されたデータを利用しやすい形式に加工

学習・予測の判定に利用する項目を生成し説明変数・目的変数の形式に一元化(昨年分等の)学習用期間のデータを用いて機械学習モ
デルを生成「機械学習モデル」を用いて28日後まで「商品×日別」の出荷数を予測

予測データを元に動的計画法(Dynamic Programming)により許容・リスク在庫を算出© 2024 MC Digital, Inc. All Rights Reserved.

13

Drive Growth Beyond Digital【需要予測】大手タイヤメーカー
従来人手で行い、精度の低さに悩んでいたスノータイヤ販売量予測業務を機械学習モデルで実施し、欠品と過剰在庫を低減することで売上向上に寄与するソリューションを提供しました。

エリア別の実販ピークに合わせた在庫配置

10月下旬11月上旬

ピークアウトに応じて在庫配置を南下

主要製品においていずれも80%以上の実績を記録

2021年10月

2021年11月

2021年12月

11月上旬下旬

11月中旬12月上旬

11月中旬12月下旬
11月下旬12月下旬© 2024 MC Digital, Inc. All Rights Reserved.

精度：72%(主要製品のみ精度：84%)

精度：84%(主要製品のみ精度：92%)

精度：75%(主要製品のみ精度：85%)

14

Drive Growth Beyond Digital【最適化】幹線物流
年間売上高600億円を超える特積運航事業に対して、人間では算出できない複雑な幹線配車を最適化するアルゴリズムを開発し、業務効率性と燃料費、稼働台数を改善するソリューションを提供しました。

幹線配車問題が抱える複雑性

幹線配車問題の総組み合わせ数
MCDが開発するアルゴリズム

一般的な問題設定（巡回セールスマン問題）

積み込み拠点
１箇所
x
荷下ろし拠点
N箇所

AB

D

積込み地点
N箇所

１箇所で積んで、各拠点で下ろすだけ≈243京通り

×
積替え地点
N箇所

経由地で積み込む運送業者の幹線配車問題

積込み拠点
N箇所
X
積替え拠点
N箇所
X
荷下し拠点
N箇所
X積替え先トラック T台

CA
18:00

B

22:00-24:00

C
2:00 +1

20:30

P
18:30

E

© 2024 MC Digital, Inc. All Rights Reserved.

21:00

FD

積替え先のトラックを選ぶ
3:00 +1G×

5:00 +1

時間を考慮して経由地で積み変える≈243京通り

荷下ろし地点
N箇所

この中から最適な1通りを探索≈243京通り

6:00 +1

H×
積替え先トラックT台≈243京通り
15

Drive Growth Beyond Digital【分類・分析】某自動車メーカー
自動車メーカーが持つ未利用データを活用したデータドリブンな施策立案事例です。フルカスタマージャーニーをグロースモデルに落とし込むことでKPIを設定し、定量的な分析によりグローバル収益の増加を期待できます。

寄与率とディーラー販売台数

試乗時系列とCVモデルAの寄与（試乗回数が多く高CV）寄与率

高い寄与率を持つ優秀なSC
大規模なディーラーの中でも高い寄与率を持つ優秀なSC

ディーラー販売台数※寄与率=SCによる総販売数/ディーラー総販売台数
勤務歴の長さの影響を極力排除するため2018年以降を集計対象としたより正確さを追求する手段として勤続年数で割る方法などがあるが、入社年のデータが必要なことに加え、横軸の意味合いが曖昧になる
ため今回は考慮していない© 2024 MC Digital, Inc. All Rights Reserved.

A-A-A: 同じ車種に全3回乗車
A-B-C: それぞれ異なる車種に全3回乗車
A-A: 同じ車種に全2回乗車
A-B: 異なる車種に全2回乗車
A: 同じ車種に全1回乗車

16

Drive Growth Beyond Digital【分類・分析】つくば市 様
内閣府が推進するスーパーシティ構想に関連した調査事業「スーパーシティにおけるデータ連携基盤を活用した住民参加型の行政サービスの提供に向けた調査検討業務」（KPMGコンサルティング株式会社受託）において、生成AIを活用した実証実験に参画。AI開発企業として生成AI技術を提供し、住民の意見データを整理・集約した上で他のデータと連携し、新たな住民向けサービスの提供や行政サービスの向上を図る手法の検討に貢献しました。

生成AIの活用
速度：早い
工数：少ない品質：客観性が高い

・1回7万字以上の議事録
・定例会約30回© 2024 MC Digital, Inc. All Rights Reserved.

つくば市の6つの市政テーマ（くらし・手続き/子育て・教育/健康・医療・福祉/観光・文化・スポーツ/まちづくり・事業者/市政情報）ごとに、課題グループを自動で抽出・整理し、さらに各グループの配下に、個別の課題が複数紐づきます。

17