• 2024年3月31日
  • 資本金1000万円に増資。
• 2023年12月26日
  • 弊社が研究開発を協力するAIモデルを実装した「画像認識AIの活用により養殖魚の体重を推定・データ化して資産価値を算定するシステム」のMVP版が株式会社シーエーシー　様より提供開始されました（プレスリリースはこちら）。
  • 現在、長崎県内でPoCを実施中。
  • 以下、追記分
  • 各種メディアで取り上げていただいております（日本経済新聞、長崎放送）。
  • 本システムにおける重要技術は特許出願中です。
• 2023年12月16日
  • オルタナティブデータ分析チャレンジ２０２３（主催：一般社団法人ADSリサーチアソシエーション(ADSRA)）において、弊社の分析：「決算説明会テキストデータの特徴探索と株価変動ポテンシャル銘柄の抽出」が優秀賞を受賞しました。
  • ADSRAのウェブページへのリンク　https://adsra.jp/alternative-data-challenge-2023/
• 2023年11月30日
  • 創立3周年を迎えました。
• 2023年05月23日
  • 弊社が研究開発を協力したポスティングメディアのレスポンス率を高精度に事前予測するAIモデルが，株式会社JPメディアダイレクト　様から販売開始されました．
• 2023年05月20日
  • 教育研修のコンテンツを新設いたしました．弊社が提供する教育研修サービスについて解説しています．
  • メニューから「教育研修」を選択，または，教育研修からご確認ください．
• 2023年04月01日
  • 第４期を迎えました．引き続きよろしくお願い申し上げます．
• 2023年03月20日　
  • 「令和元年度補正ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金」の補助事業が交付決定されました．
• 2022年11月30日
  • 創立2周年を迎えました．

詳しくは，お知らせをご参照ください．

---

はじめに

ビッグデータが登場して以来、蓄積されるデータの量だけでなく、データの様式は多岐にわたるようになってきました。それに呼応するように、解析手法も進歩し、特にAIは飛躍的な進歩を続けています。

AIと聞くと、「大量のデータの中から人間が気付かない事象をAIが自律的に探し出してほしい」と期待してしまうかもしれません。なるほど、最近のAIはデータから人間の常識外の新しい知見を発見することで、新たな価値を創造することもあります。ただし、AIは問題を解決する能力に長けていますが、なぜその結果が得られたのかを説明する能力がありません。つまり、人間が解釈を与えないと使えるものにならない、というところが実状です。特に、２０１９年に「人間中心の考えに基づいてAIの利活用を促進する」という考え方がG２０閣僚声明として示されてから、産業界ではAIに対し、高い透明性とアカウンタビリティが要請されるようになりました。つまり、成功事例でも失敗事例でも説明責任が伴い、単純なAIの利用は許されない状況になってきております。

もちろん、お客様が抱える課題はそれぞれ異なっていると思います。フィンデクスでは、万能のAIを提供するのではなく、お客様が抱えている課題を弊社のデータサイエンティストチームが徹底的に解明し、それぞれの思いに合わせたAIを提供します。

まずは、気軽にご相談ください。

---

社名について

ビッグデータの時代となり，我々が目にするデータは数値だけでなく，属性情報，フラグ値，テキストなど多様なものとなってまいりました．データを解析する立場，AIに学習させる立場から考えれば，数値以外の定性的な情報であっても，何らかの定量的な情報－指標（INDEX）―に変換することが必要となります．それは，「多種多様な情報を見える化する」という過程に等しいと考えています．

一般的に「見える化」を「視覚化」と捉えると，Visualizationが連想されます．しかしながら，「Data Visualization」とすると，インフォグラフィック（infographics）に代表される，グラフなどの美麗な図を作成することをイメージするでしょう．我々は，図という形での情報の集約ではなく，様々な情報を定量化することで，情報の見える化を目指しております．

現在時点における事象，背後に潜んでいる事実などを正しく定量的にとらえる（Factの見える化），それらを解析しモデルを構築することで未来の事象をより鮮明に定量的にとらえる（Futureの見える化）を目標に，FactとFutureの２つのFを定量化する，F-INDEXという名前を選択しました．

我々の行動

データサイエンティストの拠点～独立・中立性～

特定の業種・学派に依らず，独立かつ中立的な立場からのデータ解析コンサルティングを提供します．そのため，我々は様々な業態のお客様とつながることができ，お客様にとっても我々を介して異業種の知見に触れることができます．あらなたビジネスを創出する機会は，情報と知見の深い共有によって生まれます．

専門知識の還元

プライシングの専門家

商いをする上で重要となる「商品・サービスの価格を決定するメカニズム」を明らかにします．様々な要因から価格が決定されていくプロセスを明らかにすることで次の２つを実現します．

• その時点で適正な価格（スポット価格）「ダイナミックプライシング」
• 将来時点での価格の予測（未来価格）

データサイエンス教育

我々の知識・経験を社会に直接還元する方法の一つとして，人材育成に注力します．競争力の強い企業を作るために，内製化を進めたいお客様に対して，理論と実践を備えたデータサイエンスの教育・研修サービスを提供します．

---

「真に役立つデータサイエンスの力」の言葉のもと、フィンデクスは誕生しました。

　　　　　　　　　　

---

会社概要

商　号　　 株式会社フィンデクス
設　立　　2020年11月30日
資本金　　1000万円（資本準備金を含む）
代表者　　代表取締役　青木 義充
所在地　　〒101-0054
　　　　　東京都千代田区神田錦町1-17-1神田髙木ビル BIRTH KANDA 7階
関係会社　株式会社オフィスルーカス

取引銀行　三菱UFJ銀行　新丸の内支店
　　　　　住信SBIネット銀行　法人第一支店
　　　　　城北信用金庫　神田支店

取引先　　株式会社ユーストカードットコム
　　　　　株式会社True Data
　　　　　株式会社情創
　　　　　株式会社シーエーシー
　　　　　株式会社QUICK
　　　　　三井物産株式会社
　　　　　株式会社JPメディアダイレクト
　　　　　株式会社デジタルフォルン
　　　　　J.P.RETURNS株式会社
　　　　　株式会社情報機構
　　　　　株式会社R&D支援センター
　　　　　株式会社日本テクノセンター
　　　　　株式会社TH企画

---

役員紹介

代表取締役　青木義充　博士（学術）：1974年栃木県栃木市生まれ．

慶應義塾大学にてニューラルネットワーク，衛星レーダの画像解析の研究に従事．2004年に一橋大学助手に就任し，金融データ解析を専門とする．2007年から株式会社QUICKで，金融業界動向のマーケティング，新たな金融情報サービスの企画，金融機関などとの共同研究に従事する傍ら，総合研究大学院大学複合科学研究科統計学専攻を修了し，商品先物のリスクに関する研究で学位（学術）を取得する．それ以降，金融に関する学会，論文の発表，著書の執筆のほか，一橋大学，上智大学で非常勤講師としてデータサイエンス，数理ファイナンスを指導．2018年9月に，FinTech時代に真に役立つ金融知識と技能を幅広い方々に届けるべく，株式会社エフビズを創立，代表取締役を務める．2020年11月に社会人向けデータサイエンス教育プログラムとデータ解析コンサルティングに特化した株式会社フィンデクスを共同創業し，代表取締役に就任．

取締役CTO　菅谷勇樹　博士（理学）：１９８２年東京都江東区生まれ

慶應義塾大学大学院基礎理工学専攻数理科学専修後期博士課程修了．疾患に関係する遺伝子を効率的に探索するアルゴリズムを研究し，博士（理学）を取得．2010年より株式会社スタージェンに入社し，DNA，ゲノムを中心としたビッグデータ解析を専門とし，様々な企業との共同研究に参加する傍ら，アカデミア主催のデータ解析コンペにも精力的に参加．野球データ解析の寄稿を行なう等分野の枠を超えたデータ解析経験が豊富．2017年より株式会社アナザーウェアに入社し，データサイエンス事業部長に就任以来，大規模なテキスト解析，需給予測，ダイナミックプライシングなど，さらに解析分野の幅を広げ，製造業，金融業をはじめとした企業との共同研究を手掛け，一橋大学で非常勤講師としてデータサイエンスを指導．2019年10月より株式会社エフビズの取締役CTOを経て、2020年11月に株式会社フィンデクスを共同創業、取締役CTOとして，技術面を統括している．

既成のAIパッケージの提供ではなく，お客様のご要望を丹念にヒアリングしたうえで，業務に精通したデータサイエンティストによる説明可能性・透明性が高い特別なAIエンジンを提供いたします．

データサイエンティストの拠点

データサイエンスの力を用いて世の中を幸せにします．専門家集団によるアカデミックレベルと同等以上の解析サービスを提供します．また，特定の業種・学派に偏ることなく，独立した中立的立場からの知見・解析サービスを提供します．我々の知識・知見は，一部の専門家のみで囲うことなく，理解しやすく扱いやすい形で社会に還元します．

説明可能性・透明性の高いAIの提供

データが発生するメカニズムを，根拠を示しながら人間が理解可能な形で可視化します．単なる数値・記号の羅列を扱いやすく理解しやすい形に加工（指標化）します．我々は，アカウンタビリティとトランスペアレンシを兼ね備えたAIを提供します．

学問としてだけではなく，実務における応用力も兼ね備えたデータサイエンス力を身に着けるため，大学などでの教育経験，豊富な実務経験を有する現役データサイエンティストによる教育研修を提供いたします．

---

はじめに

---

２つの教育サービス

①対面型セミナーサービス

大学・大学院をはじめとした教育機関でのデータサイエンス講座を担当経験を有し，実務でも活動中の現役データサイエンティストによる対面型のデータサイエンスセミナーをご提供します．

第１フェーズ：幅広い方々向けの導入セミナー

実務で要請されるホワイトボックス型AI（透明性と説明可能性を持つAI）に関する説明と，ホワイトボックス型AI開発を支えるデータサイエンスの紹介．
ミスリードを招かないデータ処理に関する注意を喚起．
データサイエンスを支える基本的な考え方と論理展開について説明

第２フェーズ：選抜された開発関係者向けのAI・データサイエンスの事例学習

様々なデータに，複数の解析手法を用いた解析フローを学習することで，総合的なデータ解析力を向上．
従来のセミナーでは，1つの解析手法を学習する際に，当てはまりやすいデータを対応させる1対1形式のものが多く，実際の課題をうまく対処できない場合が多い．弊社セミナーでは1つのデータに対し，複数の解析手法を当てはめ，総合的に判断するフローを体験することで，実際の課題に対する応用力を深める．

第３フェーズ：選抜された開発関係者向けの実践的なデータサイエンス演習

自社が抱える課題・取り組んでいる問題について，講師の助言を受けながら実際に解析に取り組む（ゼミナール形式）．
問題設定，データ収集，解析，発表のフローを実践することで，学んだ知識を実務に活かす経験を積む．
外部への研究委託ではなく，自社社員が課題に取り組むことにより，社内に知見が蓄積される．

②教育プラットフォームサービス

時間を選ばず，反復学習に取り組めるように，ビデオによるオンデマンド学習，解析・プログラミング演習講座におけるオンライン実行環境，テスト・レポート機能，講師とのマンツーマンのダイアログ形式の質問ツールを備えた教育プラットフォームによるサービスを提供します．

Platform-eX

Platform-eX（プラットフォーム・エックス）は，大学をはじめとした教育研究機関・各種事業会社などと連携し，オルタナティブデータの整備・解析法に関する動画やコラムを提供する総合教育プラットフォーム です．

サービス内容

講義のオンデマンド配信．　現役の研究者，データサイエンティストが執筆する各種コラムを提供