SCIEN お問い合わせ
About SCIEN

SCIENについて

  • Improvement
  • Operation
  • Data Collection
Mission

ミッション

知の生産性を引き上げ、
日本を強くする。

SCIENは、開発実装デザイン×最先端SCIENCE×現場知を束ね、組織の「知」が成果に変わる速度と確度を上げます。
既存のデータ・業務をSCIENCE-Readyに整え、開発・実装・デザインに、SCIENCEと現場知を掛け合わせ、「知の生産性」を引き上げます。意思決定の質と速さを高め、日本の経済力をもう一段強くするためのインテリジェンス基盤をつくります。

同時に、ゲノム・量子など次のビッグウェーブへ挑み、ラボ級の知を社会へ接続。さらに、18–22歳の学生・若手に実戦の場と適正な報酬を提供し、地域に「働きながら学ぶ」循環をつくり、未来の担い手を輩出します。

Vision

ビジョン

人々の暮らしに、
彩と縁を。

彩とは、選択肢が増えること。挑戦できる余白が生まれること。暮らしに良い変化が起きること。
縁とは、人と人、組織と組織、地域と世界がつながり、新しい知が循環すること。
暮らしの彩は、便利さだけでは生まれません。納得できる意思決定、誇れる仕事、学びが循環する地域、そして挑戦が報われる機会が重なって、はじめて日常に色が差します。

SCIENは、新しい発見のわくわく、納得できる意思決定、挑戦が続く関係性――そのすべてが、日々の暮らしを豊かにする「彩」と、未来へ進む「縁」だと考えています。
私たちは、科学の力と現場の知をつなぎ、個人・企業・地域がそれぞれの強みを持ち寄れる状態をつくることで、彩と縁が自然に増えていく社会を目指します。

Value

私たちが実践する行動規範

  • 01

    Working Out Loud

    (ブツブツ呟きながら仕事する)

    思考・仮説・途中経過を開示し、学習速度を上げる。個人最適ではなく、チームの前進をつくる。

  • 02

    新しい知とのセレンディピティを大事にする

    異分野・異世代・異文化の接点から、次の一手を生む。偶然を設計する。

  • 03

    現場主義、地に足をつける

    机上の最適解ではなく、現場で回る解をつくる。導入して終わりではなく、運用まで伴走する。

  • 04

    SCIENCE-Readyで考える

    既存のデータ・業務・ナレッジを、実装可能な形に整える。整備が未来の選択肢を増やす。

Philosophy

SCIENが大切にしている価値観

  • 01

    多様な専門家による 「知の融合」

    AI研究者、エンジニア、デザイナー、各業界の専門家など、多様な領域のスペシャリストが職能の壁を越えて協働します。最先端の理論と、現場に向き合う泥臭い実装力、そして課題に真摯に向き合う姿勢を掛け合わせ、新たな価値を創造します。

  • 02

    オープンな コミュニケーション

    情報や課題を抱え込まず、互いに助け合うオープンな文化です。壁を作らず、透明性の高いコミュニケーションを通じて、チーム全体でより良い意思決定を行います。

  • 03

    失敗を恐れない

    失敗を恐れず、挑戦の中にある学びを次の成長につなげます。短期的な成功ではなく、試行錯誤を重ねながら本質的な成果を積み上げます。

  • 04

    現場と顧客を最優先にする

    技術そのものの凄さではなく、「現場で本当に役立つか」「顧客の価値につながるか」を最も重視します。顧客利益の最大化をすべての判断の基準とします。

  • 05

    最新技術への 継続的なキャッチアップ

    論文の理論をキャッチアップし、週次輪講や勉強会を通じて知識を深めながら、実務へ素早く実装することを重視します。Visual groundingやOpen vocabulary物体検出など最先端技術を積極的に取り入れ、社会課題の解決に挑戦します。

  • 06

    創造性と革新性

    課題ドリブンの思考を基盤にしながらも、アイデアベースの議論を歓迎。既存の枠にとらわれない斬新なソリューションを生み出すカルチャーがあります。

SCIENce-ready

Feature

SCIENの提供価値

01

Capitalization

暗黙知を資産化

現場の仕事を観測し、言語化し、再利用可能な知として蓄えます。属人化をほどき、改善と自動化の起点をつくります。

02

Design

SCIENCE-Readyな設計

既存データや業務を「AIで使える形」に整えるだけでなく、検証可能・説明可能・拡張可能な状態へ引き上げます。

03

Implementation

実装までやり切る

PoCで終わらせず、AIエージェントとして現場で稼働する形に落とし込みます。稼働後も評価・改善を繰り返す「AgentOps」で、業務・データ・組織の制約を踏まえながら前に進め続けます。