ＴＤＳＥ株式会社 沿革 (2021年3月期)

当社設立以降の経緯は、次のとおりであります。

年月	概要
2013年10月	ビッグデータ事業を開始するため、当社設立。
2013年12月	早稲田大学とのビッグデータ活用研究に関する産学連携開始。
2014年9月	NetBase Solutions,Inc.と業務提携、グローバル規模のソーシャルデータ分析サービスを開始するため、同社のAI製品「Netbase」(注)1取扱い開始。
2015年1月	統計アルゴリズム(注)2を活用したAI(注)3製品「scorobo」販売開始。
2015年9月	日本マイクロソフト㈱とMicrosoft Azure を利用したIoT分野で協業。
2016年4月	エンジニアリング事業強化の目的からテクノスデータサイエンス・エンジニアリング㈱に社名変更
2016年12月	㈱フィスコとAI製品「scorobo for Fintech」による銘柄選択レポート提供開始。
2017年4月	㈱フィスコとAI製品「scorobo for Fintech」による経済指標予測AI提供開始。
2017年9月	㈱エヌ・ティ・ティ・データとあいおいニッセイ同和損害保険㈱が資本参加し、両社と業務提携。
2017年11月	東京電力パワーグリッド㈱とディープラーニング技術を活用した架空送電線診断システムの共同開発開始。
2018年11月	Cognigy GmbH社と業務連携、同社の対話型AIプラットフォーム「Cognigy」(注)4のグローバル販売契約締結。
2018年12月	東京証券取引所マザーズに株式を上場。
2019年2月	DataRobot,Inc.とパートナー契約締結。機械学習プラットフォーム製品DataRobot (注)5を通じたAIコンサルティング及び人材育成支援サービスで連携。
2019年2月	㈱SKIYAKIと業務提携、ファンマーケティングにおけるサービスの共同開発開始。
2019年4月	北海道札幌市に札幌オフィスを開設。
2019年6月	『scorobo for Infrastructure』を活用した社会インフラ向け劣化検知ソリューション提供。
2019年7月	キーウェアソリューションズ㈱の株式取得及び資本業務提携。
2020年5月	㈱アイデミーとAI人材育成分野で業務提携。
2020年6月	Google LLCが提供するGoogle Cloud上で「Cognigy」(注)4を活用したサービス提供。
2020年6月	キーウェアソリューションズ㈱と業務提携。
2020年10月	EYストラテジー・アンド・コンサルティング㈱とコーポレートファイナンスにおけるDX支援で協業。
2020年11月	㈱スマートウィルとリーテイル領域にて協業、接客AIプラットフォームAICO開発。
2020年11月	東北電力ネットワーク㈱向け、架空送電線画像解析AIの導入。
2021年2月	非接触センサーを用いたバイタルモニタリングサービス『ScoroboVital』実証開始。

(注) 1.「Netbase」: 米国発、TwitterなどのSNS投稿をリアルタイムで分析できる自然言語解析技術(NLP)を有するAI製品です。競合サービス分析やキャンペーン反応から消費者の興味・関心度が分析でき、また炎上防止やリスク分析など様々な用途に活かすことができます。50以上の言語に対応しています。
2.統計アルゴリズムとは、膨大な観測データの背後に潜むルール・規則を統計的に記述し、データから自動的に獲得する機械学習手法をいいます。
3.AI(Artificial Intelligence、人工知能)とは、人工的にコンピュータ上等で人間と同様の知能を実現させようという試み、あるいはそのための一連の基礎技術をいいます。
4.「Cognigy」: ドイツ発、VUIやChatbotなど音声やテキストによる対話サービスに対して、最先端の22言語に対応した自然言語処理 (NLP)と自然言語理解 (NLU)技術を用いて自動応答を可能とする対話型AIプラットフォーム製品です。ユーザーインターフェイスに優れ、LINE・Facebook・Slack・WhatsApp・Twilioなど20以上のコミュニケーションツールと連携可能で、短期間で業務システムと連携した自動化サービスを構築することができます。音声やテキストによるCRMと連携した24時間顧客問合せの自動応答や、販売オーダーの自動化に至っては決済機能と連携することで一貫した顧客サービスが実現できるなど、対話接点がある業務に関し、幅広くサービスを提供することができます。
5.「DataRobot」: 米国発、高精度の予測と自動化を実現する機械学習自動化プラットフォーム製品です。ユーザーインターフェイスが優れており、操作ステップも他の分析ソフトウェア製品と比べ、少なく済みます。プラットフォーム上にある多くのアルゴリズム群から自動で分析精度の高いものを抽出することができ、データサイエンティストやユーザーの業務効率化を進めることが可能です。