専門知 × データ科学で、経営の「決める」を科学する。
Mission 経営の「決める」を、データで強くする。
Vision 説明可能で再現可能な意思決定が当たり前の社会へ。
Values 実証／共創／実装／価値直結／内製化／透明性。
Dプロフェッションズは、AI・機械学習を核に専門データの分析とハンズオン伴走で意思決定を支援します。
さらに日本橋で開催のAI 専門研修で内製化を後押し。専門知 × データ科学で、利益に直結する選択を実現します。
会社概要
| 会社名 | 株式会社Dプロフェッションズ |
| 英語社名 | D professions’ inc. |
| 創業 | 平成25年12月12日 |
| 代表取締役 | 久保田優 |
| 事業案内 | AGI・AI戦略、AI広告、AI SEO、データ科学に基づく動画・映像制作・映画制作、AI研修講座、AIアプリケーションの開発、統計学・機械学習・データ分析技術に基づく広告結果検証・改善提案、広告戦略の立案と実行・広告運用代行 |
| 所在地 | 【日本橋オフィス】 〒103-0027 東京都中央区日本橋3-6-2 日本橋フロント1FビジネスエアポートRoom3 → アクセス 【横浜オフィス】 〒245-0053 神奈川県横浜市戸塚区上矢部町１４３４-1石田ビル102 |
会社代表者メッセージ
ご活躍されている皆様へ
今、世界がかつてない変革の時を迎えています
AIの進化がもたらす未来を、AIは自らどこまで見通せているのでしょうか。
A Iが社会に根ざした真の価値を生み出し得る可能性を秘めていることは確かです。そのため、AIの影響力がますます拡大するなかで、企業がこれまでの戦略を根本から見直し、新たなビジネスチャンスへ迅速に対応する必要性は高まるばかりです。
Dプロフェッションズは、この急激な変化の波を見据えて、経営戦略や事業再構築をサポートいたします。変化に適応できなければ、市場での存在感を失うリスクが高まる一方、いま一歩踏み出すことで、誰よりも先にイノベーションを創出するチャンスを手に入れることも可能です。AIの導入や活用そのものがゴールではなく、AIを活かして貴社ならではの価値をどう再定義し、市場に提供していくか。この問いに真剣に向き合い、ともに未来を切り拓いていきましょう。
市場攻略の事業支援パートナーとして
ご活躍されている皆様へ。
今、世界がかつてない変革の時を迎えています。
世界人口は増加の一途をたどる一方で、国によっては人口が加速度的に減少しています。同時に、市場がグローバル化し、巨大な世界市場が生まれ、GAFAが存在感を増しつつあります。 Sustainabilityの観点からも世界市場の攻略は必須ですが、国によって定着した技術や文化、広告レベルで申しますと検索エンジンシェアや広告についての法的規制、個人情報保護法制、生活習慣の違いによるインターネット・エンゲージメントの差異などがあります。 プロダクトだけでなく広告においてもマーケットにフィット、ローカライズしなければなりません。当社は世界市場の広告戦略策定から実行までのプロフェッショナルとして強力なブレーンとなります。
単なる問題解決を超え、未来を積極的に創造するイノベーションを実現します
生成AIを起点にAGIやASIの実現に向け絶え間なく変化する環境下で、継続的に自己進化を遂げる組織能力を構築。長期的な競争優位性を確保し、あらゆる変化を成長の機会に転換します。
「お客様企業の利益を増やし、お客様に幸せになっていただく」という企業理念の下、お客様の利益になるかどうか、お客様に幸せになって頂けるかどうかだけを基準に世界市場での広告戦略を策定し実行しています。絶え間なく変化する環境下で、継続的に自己進化を遂げる組織能力を構築。長期的な競争優位性を確保し、あらゆる変化を成長の機会に転換します。
お客様の市場攻略のパートナーとして、一緒に仕事をさせて頂ける日を楽しみにしています。
株式会社Dプロフェッションズ 代表取締役社長 久保田優
代表取締役 略歴
株式会社Dプロフェッションズ 代表取締役。株式会社M&Aフォワード 取締役。巣鴨高校、早稲田大学卒。弁護士法人サリュ勤務後、統計的な分析に基いた経営支援広告コンサルティング・エグゼキューションサービスを提供する株式会社Dプロフェッションズを共同創業、現在に至る。
専門知 × データ科学で、経営の「決める」を科学する。
Mission 経営の「決める」を、データで強くする。
Vision 説明可能で再現可能な意思決定が当たり前の社会へ。
Values 実証／共創／実装／価値直結／内製化／透明性。
Mission｜ミッション
専門知とデータ科学（AI・機械学習）で、経営の意思決定を科学し、クライアントの利益成長と持続的価値創造に直結する成果を実装する。
仮説設計からデータ整備、モデル構築、現場への組込み、内製化までハンズオンで伴走します。
Vision｜ビジョン
専門知とデータ科学が共通言語として機能し、すべてのプロフェッションが「説明可能で再現可能」な意思決定を行える社会をつくる。
日本橋から、専門サービス産業の生産性向上と価値創出をリードします。
Values｜バリュー
- 実証主義
事実とデータで語る。仮説→検証→学習のループを高速に回し、思い込みを排す。 - 現場共創
ドメインの専門知を尊重し、現場の言語に落とし込む。机上の空論は作らない。 - 実装主義（ハンズオン）
提案で終わらせず、データ整備・モデル構築・業務フローへの組込みまで責任を持つ。 - 価値直結
KPIを利益・キャッシュフローに紐づけ、成果に結びつかない施策はやめる。 - 内製化と育成
成果だけでなく再現性を渡す。研修・ドキュメント・再現可能なノートで自走化を支援。 - 透明性と説明責任
モデルの前提・限界・バイアスを明示し、意思決定の理由を説明できる状態で運用する。
専門知 × データ科学で、経営の「決める」を強くする。
Dプロフェッションズは、AI・機械学習をはじめとするデータ科学を「データからの意思決定の科学」と捉えています。だからこそ、クライアント企業の専門的な事業データに深く踏み込み、経営者の視点で仮説設計―分析―検証―実装までハンズオンで伴走します。目的はただ一つ、合理的でタイムリーな意思決定を通じ、利益成長に直結する成果を生み出すこと。
さらに、成果を持続させるには内製化が不可欠です。私たちは、現場の専門知と統計・機械学習の知見をつなぐ共通言語としてのデータ科学を根づかせるため、東京・日本橋で実務直結の専門研修を定期開催。社内のデータ人材が自走できる体制づくりまで支援します。
これからも私たちは、極めて高い専門性を持つプロフェッションの皆さまとともに、現場の知恵とアルゴリズムを融合し、次の一手を科学していきます。
D Professions’ Enterprise AI Solutions
意思決定を科学する。利益を設計する。
AI・数理最適化・因果推論・強化学習を統合し、経営の「思考と実行」をOS化。
KPIの定義からデータ基盤、モデル設計、実運用までを一気通貫で支援します。
Decision OS｜AI × 意思決定
事業の重要指標（収益、顧客満足、在庫、ESGなど）を因果グラフで接続し、シナリオ生成・意思決定・実行を一つのループに。直感に依存しがちな意思決定を可観測・再現可能なプロセスへ。
複雑な経営指標を「因果」と「最適化」に落とし込み、迅速かつ的確な意思決定をOS化。
需要・在庫・人員・価格・販促・ESGを一枚の因果グラフでつなぎ、ロバストな多目的最適化と制約付き強化学習で、計画–実行–検証を高速に回します。
技術注記：DAG/Do演算、DML/DR、CATE推定、CVaR最適化、POMDP近似、オフポリシー評価。
ベイズ意思決定
$$ a^{*} = \mathop{\mathrm{arg\,max}}_{a \in A} \ \mathrm{E}_{\theta \sim p(\theta \mid D)}\left[\,u(a,\theta)\,\right] $$多目的・ロバスト化
$$\max_{\pi}\ \sum_{k} w_k\,\mathbb{E}[u_k(X^\pi)]-\lambda\,\mathrm{CVaR}_\alpha(L^\pi)\quad\text{s.t. }A\pi\le bπ$$
個別施策の増分効果（CATE）
$$\tau(x)=\mathbb{E}[Y(1)-Y(0)\mid X=x]$$
主なKPI
意思決定リードタイム、増分利益/減損の説明率、計画-実績乖離、CVaR改善
Alpha Forge｜AI × 事業投資
新規事業、プロダクト、地域、チャネル、M&Aなど、不確実性を価値に変えるフレームです。探索（未踏）と活用（既知）のバランスをバンディット/ベイズ最適化で制御し、リアルオプションで柔軟性の価値を織り込みます。
スパース・リスク制御ポートフォリオ
$$ \min_{w}\ \frac{1}{2}\, w^{\top}\Sigma\,w – \gamma\,\mu^{\top} w + \rho\,\|w\|_{1}, \quad \mathbf{1}^{\top} w = 1,\ \ w \ge 0 $$Black–Litterman統合平均リターン
$$\mu=\big[(\tau\Sigma)^{-1}+P^\top\Omega^{-1}P\big]^{-1}\big[(\tau\Sigma)^{-1}\Pi+P^\top\Omega^{-1}q\big]$$
Kelly基準（繰り返し投資）
$$ f^{*} = \mathop{\mathrm{arg\,max}}_{f}\ \mathrm{E}\!\left[\log\!\bigl(1+ f R\bigr)\right] $$主なKPI
リスクリターン効率（Sharpe/Sortino）、ダウンサイド（CVaR）、探索効率、脱落案件の早期検知率
Finance Twin｜AI × ファイナンス
日次キャッシュから年次計画、資金繰り、与信、契約条件、在庫回転までを一貫再現する「財務デジタルツイン」。What‑ifに即応し、調達・運転資本・投資タイミングを定量最適化。
ツイン上の運転資本目的
$$minx WACC⋅NWC(x)−ϕ⋅ServiceLevel(x)\min_{x}\ \mathrm{WACC}\cdot \mathrm{NWC}(x)-\phi\cdot \mathrm{ServiceLevel}(x)xmin WACC⋅NWC(x)−ϕ⋅ServiceLevel(x)$$
異常検知（オートエンコーダ）
$$ score(z)=∥z−z^∥22\text{score}(z)=\|z-\hat{z}\|_2^2score(z)=∥z−z^∥22$$
主なKPI
キャッシュ予測RMSE/CRPS、運転資本回転日数、資金調達コスト、与信損失率
Profit Engine｜AI × 利益最大化
価格×在庫×販促×チャネルを同一フレームで最適化。需要モデルと制約付き強化学習で、短期ROASではなくLTV最大化へ。
数理の骨子
（１）混合ロジット需要
$$P_i=\frac{\exp(\beta_{0}+\beta_p p_i+\beta_x^\top x_i+\nu_i)}{\sum_j \exp(\beta_{0}+\beta_p p_j+\beta_x^\top x_j+\nu_j)}$$
（２）RL目的（分散ペナルティ付き）
$$\max_{\pi}\ \mathbb{E}_\pi\!\Big[\sum_{t}\gamma^t(r_t-\eta\,\mathrm{Var}[r_t])\Big]\ \ \text{s.t. }A\pi\le b$$
（３）MMM（アドストック）
$$y_t=\alpha+\sum_m \beta_m\,\mathrm{adstock}(x_{m,t};\theta_m)+\sum_c\delta_c z_{c,t}+\varepsilon_t$$
（４）LTV定義
$$\mathrm{LTV}=\sum_{t\ge1}\frac{\Pr(\text{alive}_t)\cdot \mathbb{E}[\text{margin}_t]}{(1+r)^t}$$
主なKPI
LTV/CAC、価格弾力性の安定度、増分ROAS、在庫回転×欠品率の同時最適
Media Orchestrator｜全メディア ブランド最適化
テレビ・動画・検索・SNS・屋外・店頭を一枚の最適化問題に。到達（R&F）と増分売上を同時管理し、重複リーチやフリークエンシー上限を制約に含めて配分。
数理の骨子
$$\max_{b_m}\ \sum_m f_m(b_m)\quad \text{s.t.}\ \sum_m b_m=B,\ \text{Reach}(b)\ge R_0,\ \text{Freq}(b)\le F_{\max}bm$$
主なKPI
重複調整後リーチ、増分売上、ブランド想起の遅延効果（半減期）
Foundry｜Custom AI Tool Development
社内LLM×知識グラフ×RAG×ツール実行を、安全なガバナンスで。企画・見積・法務・制作・営業・CSなど横断のAIワークフローを構築します。
主なKPI
回答の根拠提示率、ハルシネーション率、タスク完遂時間、セキュリティインシデント率
システム全体アーキテクチャ
Data Layer
DWH/Lakehouse、イベントストリーム、メタデータ/データカタログ
Causal & Forecasting Layer
因果DAG、需要/財務/在庫の確率予測
Optimization & RL Layer
SOCP/ILP/勾配法、Thompson/UCB、分散RL
AI Reasoning Layer
LLM＋RAG＋ツール実行（ソルバ呼び出し、SQL/シミュレーション）
Ops & Governance
Feature Store、モデル監視（概念ドリフト/データドリフト）、AB/Geo実験、監査ログ
Interface
意思決定ダッシュボード、因果グラフ可視化、政策シミュレータ、実行API