年月

概要

2006年12月

株式会社ＢｌｕｅＭｅｍｅ（以下、BlueMeme）を東京都江東区新砂に設立。

2010年５月

代表取締役に松岡真功が就任。

2010年５月

本社を東京都千代田区神田佐久間町に移転。

2010年７月

業務システム開発のための業務分析及び業務モデル化事業を開始。

2011年４月

ローコード開発(注１)と組み合わせた業務システム開発コンサルティング事業を開始。

2012年10月

本社を東京都品川区東品川に移転。

2012年10月

ローコード開発基盤を取り扱うポルトガルOutSystems Software Em Rede,S.A.(以下、OutSystems社、現在本社はアメリカ合衆国)と日本初の販売代理店契約を締結。

2012年10月

ローコード開発基盤を用いたアジャイル手法(注２)によるITシステム受託開発サービスの販売を開始。

2013年10月

OutSystems社と日本総代理店契約を締結。

2013年10月

ローコード開発基盤の導入支援、技術コンサルティング事業を開始。

2014年６月

ユーザー企業向けのローコード開発の技術トレーニングを提供開始。

2014年11月

福岡オフィスを福岡県福岡市に開設。

2017年６月

横浜オフィスを神奈川県横浜市に開設。

2017年12月

ローコード開発とアジャイル手法に特化した株式会社OPENMODELS（以下、OPENMODELS）を当社100%子会社として設立。

2018年５月

モデル解析サービスを提供するオランダOmnext B.V.(以下、Omnext社)とコラボレーション契約を締結。

2018年８月

次世代型データベースを取り扱う米国MarkLogic Corporation(以下、MarkLogic社)と販売代理店契約を締結。

2018年12月

「AGILE-DX」の前身である「AGILE-SDK」の提供を開始。

2019年１月

本社を東京都千代田区神田錦町に移転。

2019年３月

OutSystemsジャパン株式会社(以下、OutSystemsジャパン社)の設立に伴い、同社との間で販売代理店契約を締結。

2019年８月

沖縄オフィスを沖縄県那覇市に開設。

2020年４月

クラウドサービス(注３)間連携プラットフォームを提供する米国Workato,Inc.(以下、Workato社)と販売代理店契約を締結。

2020年10月

ケンブリッジ・テクノロジー・パートナーズ株式会社と、当社開発方法論「AGILE-DX」に関する共同研究及び実証実験を開始。

2021年１月

Cognite株式会社(以下、Cognite社)と販売代理店契約を締結。

2021年６月

東京証券取引所マザーズ市場に上場。

2022年３月

テスト自動化プラットフォームを提供する米国mabl Inc.(以下、mabl社)と販売代理店契約を締結。

2022年３月

ノーコード(注４)/ローコード開発基盤を提供する米国Creatio Inc.(以下、Creatio社)と販売代理店契約を締結。

2022年４月

投資事業を行う株式会社BlueMeme Partners(以下、BlueMeme Partners)を当社100%子会社として設立。

2022年４月

東京証券取引所の市場区分の見直しによりマザーズ市場からグロース市場へ移行。

2022年４月

情報システムやIT基盤に関わるサービスを提供する三井情報株式会社(以下、三井情報)とローコード事業で資本業務提携。

2022年４月

京都大学と量子コンピュータ(注５)を用いたゲノム解析(注６)に関する共同研究を開始。

2022年８月

当社開発方法論「AGILE-DX」に準拠したノーコードBPM(注７)基盤 「AGILE-DXプラットフォーム」を販売開始。

2022年10月

AIによるシンセティックデータ(注８)自動生成プラットフォームを提供する米国GenRocket,Inc.（以下、GenRocket社）と販売代理店契約を締結。

2023年４月

九州大学と量子AIを用いた大規模言語モデル (注９) 構築のための共同研究を開始。

2023年６月

熊本県及び熊本市と立地協定を締結。

2023年６月

OpenModelsがCreatio社と国内独占代理店契約を締結。

2023年10月

九州大学とネットワークAI統計解析の共同研究部門を設立。

2023年11月

BlueMeme PartnersがBlueMeme１号投資事業有限責任組合を組成。

2023年12月

熊本オフィスを熊本県熊本市西区に開設。

2024年３月

デジタルレイバーを活用した「アジャイルオンデマンド for OutSystems」サービスを提供開始。

2025年１月

マイクロコート株式会社を買収。

注１

ローコード（開発）

これまでのシステム開発では、エンジニアが設計書を記述し、その設計書を見ながらプログラマーがプログラミングをするという方法が一般的でした。ローコード（開発）は、そのプログラマーの作業のほとんどを、最新技術を用いて自動化することにより、技術者の開発生産性を向上させる複雑で大規模なシステム開発向きの開発手法です。

注２

アジャイル手法

反復的に変化を採り入れながら意思決定を行う方法のことです。

注３

クラウドサービス

検索サイトやオンラインショッピングサイトをはじめ、販売管理システムや人事管理システム等、インターネット上で提供される様々なサービスの総称です。

注４

ノーコード（開発）

ローコード（開発）との比較において、ノーコード(開発)は、より小規模なシステム開発向けに、システム設計、開発知識を有さない非エンジニア、業務担当者が利用することにより、情報システムの設計・開発を可能にする手法です。

注５

量子コンピュータ

量子力学の原理を計算に応用したコンピュータ。古典的なコンピュータで解くには複雑すぎる問題を、量子力学の法則を利用して解くコンピュータのことで、より大量の処理を高速に実施することが期待されています。

注６

ゲノム解析

生物の遺伝情報を解読することです。コンピュータを用いてこれを解読・解析することで、解析結果を病気の予防や診断・治療等に役立てることが期待されています。

注７

BPM

複数の業務プロセスや業務システムを見直し、最適なプロセスに統合・制御・自動化しながら改善を続けていく取り組みの事であり、ITにおいては、そうした取り組みを支援するためのソフトウェア製品を指します。

注８

シンセティックデータ

機械学習によるデータの分析を通して人工的に生み出される、実際の情報システムに存在する実データと同じ性質を有する実用的なテスト用途データのことです。機密性の高い実データを用いることなく情報システムの開発におけるテストを正確に実施するために必要なデータであり、これを自動的に生成することで、機密性を担保したままで、ヒューマンエラーを削減し、精度の高いテストを実現することが可能になります。

注９

大規模言語モデル

大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルのことです。一般的には大規模言語モデルをファインチューニングなどすることによって、テキスト分類や感情分析、情報抽出、文章要約、テキスト生成、質問応答といった、さまざまな自然言語処理タスクに適応でき、ChatGPTは大規模言語モデルの代表的応用例となります。