もちろん、弊社も業務系のソフトウェアの開発を行っている企業です。
しかし、一般的なIT企業とどこかが違います。
家計と企業と政府（国や地方公共団体）の三つの経済主体が、相互に財やサービスを取引する経済循環において大規模なものから簡単なものまで、様々なソフトウェアが存在します。
その中で弊社が扱っている業務系ソフトウェアについて考えてみます。（ここでは、国や地方公共団体のシステムは除いて考えます。）
業務系システムと称する、企業の基幹システム（生産、分析、在庫、販売、財務、人事、総務）や情報系システムは業種により内容が全く異なります。
職種には製造（様々な製造業があります）、土木、金融、証券、生保、電力、交通・航空・・・など様々あります。
そのような職種のソフトウェアを開発し構築するには、規模の大小にかかわらず、分析、設計、製造、テスト、稼働といった工程を経ます。
この中で分析や概要設計の部分で要件（開発するソフトウェアに必要な機能や性能）を決めなければなりませんが、一般的におおまかな部分は発注企業側の業務に長けた人材がその大部分を担当しています。
当社はIT企業（受注側）でありながら業務の内容に深く入り込んで専門知識（業務とIT技術）を身につけ、分析や要件定義といった部分にウェイトを置いて業務をおこなっています。
データ活用
当社は、IT技術だけでなく、データを扱うノウハウを所有して実践している所に特徴があります。
多くのデータを扱いデータを活用することによって、企業や人々の日常の行動の中に見られる特徴を見つけ出し、解（ソリューション）に繋げることを行っています。
習得したIT技術の上に、データ分析技術や人工知能技術を採り入れてAIアルゴリズム製品化をマーケティング分野や労務管理分野で行っています。
データは目的に応じて収集、変換、分析、特徴抽出、検証などの膨大な作業が発生します。やり直しも必要になりコストと時間を要します。
そのために企画力や思考力が求められます。
また、この分野の技術力として、数学（解析、線形代数、確率・統計）、自然言語処理、機械学習・深層学習（ディープラーニング）といった数学分野の知識が必要になってきます。
最近ではこれらの知識がなくてもライブラリーが整ってきましたので、開発は出来ますが、ブラックボックスでは結果が正しいのか、行き詰まった時にどうすれば良いのか、ライブラリーが何をやっているのか、ライブラリーにバグがあっても見当もつかないはずです。やはり数学分野の知識は必須です。
さらに、企画工程においては、マーケティングであれば経済や法律の知識を必要とします。
ITCの要素技術
ITCは IT＋データ分析＋人工知能の３つの要素技術で社会に貢献しています。
