東京都港区に所在する、2021年設立・社会保険被保険者数41名のIT・ソフトウェア(AI・データ分析)企業。
- 所在地
- 〒106-0047 東京都 港区 南麻布5丁目2番32号
- 法人番号
- 2010401163434
東京都港区に所在する、2021年設立・社会保険被保険者数41名のIT・ソフトウェア(AI・データ分析)企業。
法人向け(金融・保険・医療・ヘルスケア・小売・EC・製造業・物流・運輸・公共・行政)
2026年3月時点
業種・対象顧客は公開情報をもとに AI が推定したものです。持株会社など グループ経営の会社では、主要な事業会社の業種を表示します。実態と 異なる場合はお問い合わせください。
株式会社データフォーシーズは、データサイエンスと進化するテクノロジーを駆使し、社会をより良く変革し、新たな未来を創造することを使命とするホールディングカンパニーです。同社は、変革を目指す企業に対し、多角的な視点からアナリティクスとコンサルティングスキルを駆使した最適なデータ活用を提案しています。主要な事業として、経営課題のヒアリングから最適なアプローチ、解析手法の提案、企画設計から実現までを伴走支援する「データ解析/モデル構築 総合支援サービス」を提供。また、データ解析結果のスムーズな業務適用や迅速な経営判断を可能にする情報蓄積基盤の整備開発から業務展開までを一貫サポートする「データ解析/AIシステム開発サービス」を展開し、金融、医療、通販、小売、製造業など多岐にわたる業種・職種・テーマに対応したAIエンジンを提供しています。さらに、データ解析業務の内製化やDX組織化を支援し、全社のデータ活用リテラシーを高位標準化する「データ分析/DX 内製化支援サービス」、定常的またはスポットでデータ解析リソースを提供する「運用プロフェッショナルサービス」も手掛けています。オプションサービスとして、外部データ活用、LLMを活用した自然言語データ活用、データ統合・名寄せ処理なども提供し、データ解析の精度向上と効率化を図っています。 特にライフサイエンス領域においては、「メディカルデータ解析サービス」としてゲノム解析、治験データ解析、薬剤副作用解析、解析計画支援、インフラ構築支援を提供。AI創薬の第一歩を支援する「in silico解析サービス」では、ドッキングシミュレーションや分子動力学シミュレーションを通じてウェット実験の成功確率を高め、創薬の時間とコスト削減に貢献しています。多忙な研究者や医師向けには、AIによる高精度な関連度評価と日本語自然文検索が可能な「医学論文探索サービス」を提供し、研究の質と速度を飛躍的に向上させています。これらのサービスは、製薬企業、医療機器メーカー、研究機関、アカデミア、医師などを主な顧客とし、通信分野のマーケティング、医療ビッグデータ分析、金融与信モデル、小売流通の需要予測プラットフォーム開発など、幅広い業界で豊富な実績を誇ります。同社は170名以上のデータサイエンティストを擁する専門家集団として、独自の育成システムと顧客に寄り添う柔軟な対応力で、戦略提案から実装、運用、定着まで一貫した伴走支援を提供することで、顧客のビジネス変革を強力に推進しています。
2026年4月30日 時点。この概要は AI を利用して公開情報から抽出しています。事実と異なる箇所がある場合は お問い合わせください。
株式会社データフォーシーズは2026年6月、疑似量子計算とAIエージェントを組み合わせて製造業の全体最適を実現する新事業を始動し、「第1回 ものづくりNEXT」へ初出展しました。
決算によると2020期8月の決算では純利益が-83,927,000円、総資産436,946,000円、純資産283,161,000円となっています。社会保険被保険者数は2025年4月の44名から2026年7月の41名へと緩やかな減少傾向にあります。
直近の動向として、製造業へのDX支援事業の展開が中心の時期にあたります。
この要約は 2026-07-20 に AI が公開情報をもとに生成しています。 対象イベント 1 件。 事実と異なる箇所がある場合は お問い合わせください。
純利益
-8,393万円
総資産
4.4億円
社会保険被保険者数
40人 · 2026年9月
31期分(2024/03〜2026/09)
ROE単体
-29.64% · 2020年8月
1期分(2020/08〜2020/08)
ROA単体
-19.21% · 2020年8月
1期分(2020/08〜2020/08)
自己資本比率単体
64.8% · 2020年8月
1期分(2020/08〜2020/08)
このデータをAIで活用
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接続方法を見る同地域・同業種で選定
同業種の企業を読み込み中
純利益
-8,393万円
総資産
4.4億円
所在地を問わず同業種で選定
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