PKSHA Technology
PKSHA Technology HPより
PKSHA Technologyとは
PKSHA Technology（パークシャテクノロジー）は、ディープラーニング等の技術を活用したアルゴリズムソリューションを提供するAIベンチャー。
2012年、東大松尾研究室出身の上野山勝也氏と山田尚史氏が前身となるAppReSearch社を創業。上野山氏はBCGとグリーUS、山田氏は弁理士の出身である。2014年に現在のPKSHA Technologyへと社名が変更された。
上野山氏と山田氏が研究室時代に専攻していた機械学習・Web工学の技術を産業面で活かすべく立ち上げられたベンチャーであり、自然言語処理、動画像処理、機械学習/深層学習など最先端技術のアルゴリズムソリューションを提供している。
創業以来黒字経営を続け、2017年には東証マザーズに上場した。上場後も増収増益を続ける急成長企業である。自社によるサービスの開発のほか、豊富な資金力を生かして周辺領域の企業のM&Aを展開し、既にグループ会社10社以上を傘下に持つ（2021年7月時点）。
事業概要
PKSHA Technologyは、デジタルテクノロジーを活用しクライアントへソリューションを提供するコンサルティング会社の側面と、そこから生まれる事業を開発する事業会社の側面の両面を持つ。
特に、自然言語処理、画像認識、機械学習/深層学習技術を用いたアルゴリズムソリューションを各種ハードウエア端末（サーバ、スマートフォン、医療機器、各種IoT機器）向けに開発・提供している。
同社の事業領域は以下のように整理できる。
＜事業領域＞
１．ソリューション事業
自社のリソースやプロダクトを用い、企業のデジタル化を推進。クライアントに対してソリューション提供を行うことで未来を創りに行く、コンサルティング事業。
２．プロダクト事業
ソリューション事業から生まれる各社のニーズに基づき、自社のリソースを使いプロダクト・サービスを開発。その開発したプロダクトを横展開する、社内起業・スタートアップ事業。
３．インオーガニック事業
豊富な自己資金で投資を行うVC/PE的機能。投資・買収を行うだけでなく、自社のリソースを使いデジタルターンアラウンドを行い、自社および買収先双方の企業価値向上を狙う。
組織の特徴
高い技術力が競争力の源泉となっており、「全員がエンジニアリングを理解すべき」という考えが共有されている。そのうえで、アルゴリズムエンジニア、ソフトウェアエンジニア、コンサルティングといったそれぞれの専門性を武器に、日本を代表するエンタープライズ企業をクライアントとして様々な共同プロジェクトを展開している。
また、日常の業務を通じて、「最新のデジタル技術が、日々身につく」企業であり、デジタルテクノロジーを基盤にした、マルチスペシャリストとして成長できる環境が備わっていることも魅力。
Vision
PKSHA TechnologyのVisionは、「未来のソフトウエアを形にする」。知的好奇心で社会を構想し、先端技術を用いたソリューションを社会に実装することを目的としている。高い技術力と実装力が評価され、クライアントによる同社サービスの利用継続率は9割となる。
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代表者上野山 勝也
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設立2012年10月16日
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所在地東京都文京区本郷 2-35-10 本郷瀬川ビル
PKSHA Technologyの理念
未来のソフトウエアを形にする
パークシャ(PKSHA)テクノロジーは、2019年現在、主に自然言語処理、画像認識、機械学習/深層学習技術に関わるアルゴリズムソリューションを展開しています。
これまでほぼすべての (99.99…%の) ソフトウエアは、一行一行エンジニアの手により演繹的に記述されてきましたが、2012年以降には深層学習技術によりソフトウエアに帰納的推論能力を埋めこむ（また、そのソフトウエアはヒトではなくデータにより記述される）ことが可能となりました。
私たちは、長い目で見ると現在のソフトウエアの大部分は帰納的推論能力をもつアルゴリズムを具備し知能化されたもの (Algorithm Embedded) に置き換わっていくと考えています。また、そのアルゴリズムは各業界のヒトが持つ知識・経験を学習する (Specialities Bundled) ことで性能を高める、というソフトウエアとヒトのよりよい連携が広がっていくはずです
パークシャ(PKSHA)テクノロジーは、未来のソフトウエアとしてのアルゴリズムを自ら形にすることで、様々な社会問題を解決すべく、近未来のポストデジタル情報社会へ向けて価値を創造すべく、事業展開してまいります。
PKSHA Technologyの沿革
- 2012年10月
- 機械学習技術を用いたデータ解析事業を目的としたAppReSearch株式会社の設立
- 2014年7月
- 東京大学工学系研究科特任准教授である松尾 豊氏が技術顧問に就任
- 2014年8月
- 「株式会社AppReSearch」から「株式会社PKSHA Technology」に商号変更
- 2016年10月
- 100%子会社「株式会社BEDORE」を設立し、自動対話領域に進出
- 2017年9月
- 東証マザーズに上場
- 2019年7月
- 株式会社アイテックを子会社化
- 2021年5月
- 株式会社アシリレラを子会社化
- 2021年6月
- 株式会社PRAZNAを子会社化
PKSHA Technologyのサービス
PKSHA Technologyは、様々なソフトウエア、ハードウエアのコア機能、サブ機能として利用できる機能特化型のアルゴリズムモジュールを多数開発している。また、これらを組み合わせることで、多様なビジネスニーズに応えるアルゴリズムを柔軟に提供している。
同社が提供するアルゴリズムモジュールは以下の通り。
- Dialogue_1：テキスト理解モジュール
- Dialogue_2：対話モジュール
- Recognizer：画像/映像解析モジュール
- Logger：行動理解モジュール
- Recommender：推薦モジュール
- Detector：異常検知モジュール
- Predictor：予測モジュール
- Agent：強化学習モジュール
アルゴリズムモジュールをベースとした、以下のパッケージ・ソフトウエアも提供している。
- HRUS（ホルス）：領域特化型の画像認識エンジン
- BEDORE（べドア）：自然言語処理技術を用いた汎用型対話エンジン
- CELLOR(セラー)：機械学習を用いたCRMソリューション
- PREDICO（プレディコ）：現実世界の予測・推論エンジン
PKSHA Technologyの求める人物像
PKSHA Technologyは、深層学習、画像認識、自然言語処理の領域で高い専門性を持ったチームとして、最先端の研究成果を迅速に社会実装し、「未来のソフトウエア」を形にするべく活動している。同社は、自らの専門領域を超え、技術研鑽したいメンバーを募集している。
アルゴリズムエンジニア
コンピュータビジョン、自然言語処理、深層学習等の技術を活用した各種アルゴリズムの開発に携わる職種。独自性の高いデータを有する様々な企業との提携を行いながら、他社の追随を許さない機械学習システムを実現することがミッションである。
応募要件は、機械学習の分野での高い専門性が求められている。
ソフトウエアエンジニア
法人向け自社サービスの開発に携わる職種。既に多数のクライアント企業が利用しているサービスの機能強化のほか、新規サービスの設計・開発に携わるチャンスもある。
想定される業務の例としては以下の通り。
・自社Webアプリケーションの開発
・管理画面/ダッシュボードの設計・開発
・データベースの設計・運用
・機械学習システムとのインターフェースの開発、統合
アルゴリズムエンジニアと協働し、新しいサービスを一緒につくる腕に自信のあるソフトウエアエンジニアを募集している。
応募要件は、Webサービスの開発に関する一定の知見や経験が求められている。
PKSHA Technologyでのキャリアパス
PKSHA Technologyは、社員の高い専門性こそが競争力の源泉であると考える。そのため、各自の志向性に合わせるかたちで、一つの専門性を極める、または複数の専門性を掛け合わせるキャリアパスを「PKSHA Speciality Compass」として可視化し、継続的な成長をサポートするための指針としている。
職種の大きな分類としては、アルゴリズムエンジニアとソフトウエアエンジニアがあり、具体的な役割としてリサーチャー、テックリード、アルゴリズムアーキテクト、アントレプレナーが存在する。
リサーチャーはアルゴリズムエンジニア、テックリードはソフトウエアエンジニアに分類される。アルゴリズムアーキテクトとアントレプレナーは、アルゴリズムエンジニアとソフトウエアエンジニアの両職種を横断する役割として定義されている。
PKSHA Technologyの社員の声
アカデミアのバックグラウンドを活かしつつ、より顧客の課題に直に関わることができる環境は魅力の一つである。
研究もある程度進み形になってきたタイミングで、顧客課題をダイレクトに把握でき、R&D方針の策定や実装の意思決定についてより身軽に動くことのできる場を求めて、PKSHAにジョインしました。
機械学習に関する高度な専門性を武器として、社会実装にチャレンジできることのやりがいは大きい。
実世界で直面する課題は実に多様で、難しくも興味深いです。学術的にも先端的な位置づけとなる課題がビジネスの要求から生じてくることもしばしばあり、こういった面をリアルに経験する意味で、企業でのR&Dに従事することには一定の価値があります。また、自分の手がけたアルゴリズムやエンジンがいざデプロイされれば世の中の広い範囲で使われるようになる可能性も十分にあり、大変なやりがいを感じことができると思います。
期待の高い技術である深層学習をビジネスに応用し、目に見える成果も複数出ている。
特に大きなご期待をいただく深層学習を当然活用しつつも、その利用自体を目的とするというよりは、必要不可欠と言っていただける水準でのサービス提供、価値提供をすることにコミットしていきます。実際、このスタンスで目に見える成果が複数出始めており、今後も継続・発展させていくための努力をし続けていきたいと思います。
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