Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

Things - Company Deck

Avatar for Things Things
July 07, 2025

Things - Company Deck

Avatar for Things

Things

July 07, 2025
Tweet

Other Decks in Business

Transcript

  1. 会社概要 © 2025 Things Inc. 4 会社名 | 株式会社Things 設⽴⽇

    | 2021年9⽉21⽇ 代表者 | 代表取締役CEO 鈴⽊ 敦也 事業内容 | 製品ナレッジ活⽤基盤『PRISM』の開発‧運営 資本⾦ | 5.8億円(資本準備⾦を含む) 所在地 | 〒107-0052 東京都港区⾚坂1-14-14 第35 興和ビル4F 403 基本情報 主要株主 当社経営メンバー
  2. Mission © 2025 Things Inc. 5 モノのデータを ⺠主化する かつて⽇本の経済は製造業が牽引していました。 「あうんの呼吸」で統率が取れた現場は、⽇本型組織の強みとして海外でも

    注⽬され、その経営⼿法は多くの企業に取り⼊れられてきました。 しかし、IT⾰命による情報量の増加や技術の⾼度化‧複雑化が進むなかで、 「あうんの呼吸」のような連携を維持することは、今や難しくなりつつあります。 現場の知⾒は、⽂書や図⾯などに⾮構造化データとして蓄積され、 属⼈化したまま共有されにくい状態が続いています。 さらにベテラン世代の⼤量退職も重なり、 技術や知⾒の引き継ぎが、業界の深刻な課題となっています。 Thingsは、こうした課題に向き合い、製造業における「知の掘り起こし」を ⽀えるプロダクトを開発。 ⽣成AIの⼒で、現場に眠る知⾒を誰でも使えるデータ基盤に蓄え、 製品開発の情報共有と連携をスムーズにします。モノづくりに携わる全ての⼈が 同じ景⾊を共有し、「あうんの呼吸」で優れたモノ=Thingsが世に⽣み出される 世界を⽬指しています。
  3. 創業者メッセージ © 2025 Things Inc. 6 ⽇本の成⻑と衰退は、製造業と共にあると⾔っても過⾔ではありません。 私がドバイに駐在していた2010年代、⽇本製のテレビがショッピングモールから姿を消し、 韓国製へと置き換わっていく様⼦を⽬の当たりにしました。⽇本のものづくりが衰えていく 現実を前にした、やるせなさを今も忘れません。

    現場では今も図や表で作られた⽂書で業務が回っており、そこに書かれたノウハウは埋もれ たまま。貴重なノウハウは組織の共有知として活⽤できず、デジタル化が進んだ海外メー カーに対する競争⼒が低下しています。⽣成AIは、この“眠れる知”を呼び覚ます最後の切り 札です。⽂書に残す⽇本の丁寧な⽂化と相性が良く、現場に眠る知⾒を未来へ引き継ぐ強⼒ な鍵になると考えています。 Thingsでは「PRISM」の開発を通じて現場に埋もれたノウハウを掘り起こし、活⽤できる “ベテランAI技術者”を⽬指しています。 私たちの⽇常はハードウェアに⽀えられています。メーカーがより良いモノ=Things を世に 送り出す⽀援をすることが、私たち⾃⾝の豊かな暮らしへとつながる。そんな循環を作り出 していきます。 ⽇本の製造業を、再び世界の主役に Founder&CEO 鈴⽊ 敦也 Atsuya Suzuki
  4. 掲載実績 © 2025 Things Inc. 8 掲載メディア 執筆 受賞実績 講演‧登壇

    ⽉刊「機械設計」 SHIBUYA QWS STARTUP AWARD #1ファイナリスト Forbes 「新しい⽇本」をつくる 次世代スタートアップ100選 選出 現場に浸透するクラウド型 製品開発管理「PRISM」の 特徴‧機能と効果的な活⽤法 AI/chat GPTが実現する設計開発業務の未来〜 扇⾵機製品開発のデザインレビュー (FMEA:故障モード影響解析)〜 主催:⾃動⾞部品⼯業会 「設計部⾨の品質‧リスク分析業務における ⽣成AI活⽤の最新DX事例をご紹介 主催:モノづくりフェア2024[福岡] 《製造業向け》 富⼠通 x Thingsが挑む「PLM情報 x AI x ナ レッジグラフ」で実現する製造業の不具合分 析 主催:ものづくり新聞 モノづくり企業のためのDX推進カンファレンス 【新⼈が短期間で即戦⼒に!?】社内に 埋もれた技術ノウハウが発掘できる モノづくりプラットフォーム 主催:ITトレンド
  5. 製造業の特徴 | 暮らしを⽀える⽇本の基幹産業 © 2025 Things Inc. 10 製造業は国内2位の産業規模を持つ基幹産業であり、全⼈類の⽣活を⽀えています。 ⾃動⾞、家電、医療機器、⽇⽤品 - 暮らしと密接に結びつき社会を動かす、⽇本経済を⽀える原動⼒です。

    463兆円 20.7% 1,055万⼈ 売上⾼ (2023年) GDP構成⽐ (2023年) 製造業就業者数 (2023年) 総務省「労働⼒調査」 内閣府「国⺠経済計算年次推計」 総務省‧経済産業省「経済構造実態調査」
  6. 製造業の課題 | 圧倒的な情報量と複雑なデータガバナンス © 2025 Things Inc. 11 製品開発の⼿法は90年代から⼤きな変化が無く、構造的な⾮効率を抱えたまま 些細な情報連携ミスが⼿戻りや品質不良の原因となり、数百億円のコストインパクトに繋がる 不具合情報 保守レポート

    顧客要求 設計諸元 図⾯ ⾒積書 サービス 設計 ⽣産技術 調達 品質保証 不具合報告書 要件所 市場不具合 設計諸元 設計FMEA ⼯程FMEA 顧客仕様 議事録 ステークホルダーが多い 図表やテキストが多い 情報量が多い 企画/営業 関係者が多く情報連携が複雑 技術情報は図や表、⽂字ベースの記録が多く 書類にデータが埋もれがち ⼀つ⼀つの部品に様々な情報が付随
  7. 解きたい課題 | ⽣成AIによる情報の発掘(サルベージ)と⼀元化 © 2025 Things Inc. 12 埋もれたナレッジをサルベージ(発掘)し⼀元化することで、 製品開発に携わる全ステークホルダーに瞬時に情報が共有される世界を⽬指します。 現状 ⽬指している姿

    図⾯や資料が⾒つからず、探すのに何時間もかかる 情報共有の名⽬で形式的な会議が常態化 バラバラなシステムを⼈⼒でつなぎ、ミスや⼿戻りが多発 ⽂書に埋もれた情報をAIが解析‧データベースに統合 ⽣成AIを介した情報収集やタスクの⾃動化 AIをハブとした情報の⼀元化 ⼯場 本社 ⽀店 ⼿動でDB連携 不具合情報 顧客要求 設計諸元 図⾯ ⾒積書 サービス 設計 物流 調達 管理 企画 ⽣産技術 品証 ファイル検索 LLM 情報のサルベージ ⼈⼿による⾮同期的な情報伝達リレー 保守レポー ト 会議やメール
  8. プロダクト概要 | 製品ナレッジ活⽤基盤「PRISM」 © 2025 Things Inc. 14 ベテランAI技術者を全社員の横に!製造業向けAI⽀援型PLM 図や⽂書をAIが解析‧分類 ⽂書のカテゴリ推測、⾃動関連付け、 AI項⽬抽出によるデータの⾃動追加

    製品ナレッジ活⽤基盤 ⽣成AIが業務をアシスト 社内⽂書の探索から帳票の⾃動⽣成まで ベテラン設計者のように業務をアシストします 関連⽂書を⾃動でリンク ⽂書内の共通キーを特定し、 複数部署に散在する⽂書同⼠をつなげます
  9. 活⽤できる資産 PRISMで解決できること © 2025 Things Inc. 15 製品開発プロセスにおける情報の流れ、コラボレーションをデジタル技術で最適化し、 摺り合わせによる⾼度な製品提供を実現するAI⽀援型のPLMシステムです。 ⽣成AIが⾃動で整理

    共有フォルダ 紙の書類 図や写真 ERP 帳票⾃動⽣成 図⾯‧⽂書管理 PLM BI SaaS 基幹 システム 社内に埋もれた技術情報を BOMを中⼼に様々な社内ナレッジを統合 過去 トラブル 仕様書 図⾯/ CAD 設計変更 ⾒積書 試験 データ 環境対応 書類 貿易書類 統合BOM データを ⾃動解析
  10. PRISMを活⽤した情報管理 製品 ⼯程指⽰書 検査成績書 特徴 | ⼀般的な図⾯管理ソフトとの違い © 2025 Things Inc. 16

    単品加⼯の情報管理は図⾯が中⼼であるのに対し、組⽴型の情報管理はBOM中⼼で⾏われます。 PRISMはBOM中⼼の管理を採⽤しており、ユニット単位で情報を整理することができます。 ⼀般的な図⾯管理ソフト 納品書 部品構成単位でCADや仕様書、試験データなどの⼀元管理に対応 組⽴⼯程を伴うアセンブリメーカー向け 組⽴型 単品加⼯ 図⾯単位で関連⽂書の管理に対応 単品加⼯を中⼼とした⼯場向け BOM Bill of Material = 部品構成表 ⾒積書 部品 部品 ユニット ユニット ユニット 図⾯
  11. 導⼊事例 © 2025 Things Inc. 18 技術情報の⼀元管理と部署連携の実現で 「20%の業務削減」に成功 導⼊前の課題 •

    技術情報が部⾨ごとに散在し、検索に時間がかかる • 図⾯‧検査成績書などが個別管理され、共有が⾮効率 • DX推進の機運はあるが、既存業務に忙殺され停滞 導⼊後の効果 • BOMを軸に図⾯‧CAD‧検査データを⼀元管理 • ブラウザ上で部署横断的にリアルタイム共有が可能に • 情報検索時間を⼤幅に短縮、業務⼯数を20%削減 • 全社的なDX基盤を整備し、持続的な業務改⾰が可能に 設⽴ 1916年(⼤正5年) 従業員数 300名 〜 500名 事業内容 家具製造および販売企業 直感的に使えるユーザビリティが BOMの全社共有の鍵に 導⼊前の課題 • 核融合プラント機器のBOM管理とトレーサビリティ確保が喫緊の課題 • 先⾏導⼊の旧PLMは操作が⾮常に難しく、全社展開が困難 • 製品に番号がなく、出荷品の探索に⼈海戦術が必要 • Excel/SharePointではトレーサビリティや変更管理に限界 導⼊後の効果 • 製品管理番号付与でトレーサビリティを確⽴ • 直感的なUIで⾮エンジニアも容易に操作 • BOM整理により出荷業務が⼤幅に効率化 • 「逆展開」機能で変更管理を圧倒的に効率化 株式会社コトブキ様 設⽴ 2019年10⽉1⽇ 従業員数 100名 〜 200名 事業内容 エネルギー関連事業 京都フュージョニアリング株式会社様
  12. Value © 2025 Things Inc. 22 Bold シンプルに、⼤胆に Integrity 品格と⾼潔さを堅持する

    Curiosity ストイックに好奇⼼を追求する 10倍の未来を創るために失敗を恐れず⼤胆に宣⾔しよう ⾼いプロ意識でフェアプレーに徹し 全ての活動に透明性を持ってコトに向かおう 現場‧現物‧現実に触れて学び 課題解決までの全⼯程にオーナーシップを持とう Professional ⾼いプロ意識で責務を全うする ⾃ら⾼い規律を設定し、ミッションを遂⾏しよう
  13. メンバー紹介 © 2025 Things Inc. 24 Founder&CEO 鈴⽊ 敦也 Atsuya

    Suzuki Engineering Manager 森⽥ 秀幸 Hideyuki Morita 株式会社リクルートにて、⼗数を超える新規サービス開発 プロジェクトに従事し、サービスシステムの開発責任者や 事業責任者などを担当。その後ストリートアカデミー株式会社 にてCTOとして技術基盤や開発体制の構築‧改善を務める。 2023年8⽉Thingsに⼊社。 Sales Manager 松野 克⾏ Katsuyuki Matsuno Oracleでは⼤⼿通信‧⾦融‧インフラ企業向けに運⽤⽀援 サービスを提案。Autodeckでは国⼟交通省を中⼼とした 官公庁向けにCAD導⼊を推進。 AI Insideでは製造業や⾃治体などに対してAI-OCRなど SaaSプロダクトの販売と代理店開拓を担当。 Sales / Customer Success 名畑 猛司 Takeshi Nabata AGCで化学プラント製造を担当後、 アクセンチュアで⾃動⾞‧電機メーカー向けのSCM改⾰や 組織再編に従事。エクサウィザーズではAI SaaSの企画‧ ⽴ち上げや事業責任者を務め、スタートアップでPdMを経て Thingsに⼊社。 Tech Lead 加藤 ⼤ Dai Kato ヤフー株式会社にて飲⾷系予約システムの開発を担当。 その後不動産系Saas、介護系受発注システムの開発兼PMなど を経て、GO株式会社にてバックオフィスサービスの開発& スクラムマスターを経験。2022年7⽉にThingsにテックリード としてジョイン後、2023年7⽉に⼊社。 慶應義塾⼤学⼤学院理⼯学研究科修了。三菱商事でドバイや トルクメニスタン等の海外インフラ案件に駐在員として従事。 その後、電⼦楽器メーカーAlphaThetaでDX推進、VRヘッド セットのFOVEではCOOとして海外事業開発をリードした後、 2021年にThingsを創業。 Software Engineer 勝賀瀬 司Tsukasa Shogase 教育系IT企業で学習管理システム(LMS)の開発を⾏う。その 他、医療系スタートアップで注⽂管理システムの開発などを経 て、2024年1⽉にThings⼊社。 ⾳楽とエンジニアリングの領域で専⾨知識を持つ。夢は⾳を鳴 らす装置を作って個展を開くこと。
  14. カルチャー‧開発体制 © 2025 Things Inc. 25 オープン⽂化 チームの多様性はオープンな情報公開があって初めて活きると考えています。 ユーザーインタビューやAll-Handsなどは極⼒録画し、議事録も全て⼀つのnotionテーブル※にまとめています。 Slackでは原則パブリックチャンネルでのコミュニケーションを推奨し、83%と⾼い割合を維持しています。

    ※ ⼈事や個⼈情報などを除く みんなで要件定義 仕様決めの場にはドメインエキスパート、デザイナー、エンジニア、 PdMが参加します。 プロセス初期から多様な視点を⼊れる事で仕様考慮の抜け漏れが減るほか、「やらされ感」の排除にもつながります。 KPT プロセスやチームを振り返り、スクラムの運⽤⾃体の改善に役⽴てます。 Miroを活⽤し、ちょっとしたゲーム感覚で内省を深めています。 ⽣成AI予算 開発メンバー全員に300ドル/⽉の⽣成AI活⽤予算を設定。 各⾃の裁量でさまざまなAIサービスを⾃由に試せる環境を整えています
  15. Thingsでは採⽤プロセスを「相互の理解の期間」と捉えています。 候補者と会社の間のフラットな関係のもと、相互理解を深めるために 適切な情報開⽰はもちろん、必要に応じて選考フローを柔軟に 調整しています。 私たちが⼤切にする「バリューフィット」の確認には深い対話が 必要という前提のもと、ポジションに応じてトライアル選考や 副業期間を設ける場合があります。 実際の業務に近いテーマに取り組んでいただくことで、 お互いの価値観や働き⽅、期待する成果に対する理解をすり合わせる 機会としています。

    ‧選考は概ね2〜4週間程度の期間で進⾏します。 ‧最終⾯接は原則として対⾯で実施しています。 ご⾃⾝の強みや志向性と、Thingsが⽬指す未来との重なりを、 このプロセスを通じて確認いただければと思います。 採⽤プロセス | 正社員としてエントリーした場合 © 2025 Things Inc. 27 カジュアル⾯談 ⼀次選考 ⼆次選考 リファレンスチェック 最終選考 オファー