事業概要 当社は、「アルゴリズムで、社会はもっとシンプルになる。」というビジョンを掲げ、アルゴリズムを用いて人の働き方に余白をつくることを目指す、東大松尾研究室発のAIベンチャーです。アカデミアにおける知見を活用し、業界横断的なビジネスシーンをデジタル化/定量化することで、「複雑・非効率・非合理」がないシンプルで皆がいきいきと生きられる社会を実現していきます。2017年の創業から、「DXパートナーサービス」と「AIソフトウェアサービス」の2つの事業を軸に、「人とAIが協働する次世代のビジネスプロセス」の構築を実現しています。
【DXパートナーサービス】 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。
当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。
特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。
仕事概要 DXパートナーサービスにおける、AIエンジニアのポジションです。アカデミアで培われた高度な知見や仮説検証能力を、多様なドメインの企業活動に適用し、持続的な価値を生む仕組みへと「繋ぐ」役割を担っていただきます。
当社が対峙するのは、既存の汎用モデルや公開データセットの適用だけでは解決しきれない、実社会特有の複雑な制約条件（ノイズの多いデータ、リアルタイム性の要求、ドメイン独自のロジック等）です。顧客の事業課題の本質を見極め、「解くべき技術課題への定式化（Problem Formulation）」から、最新手法の検証・実装、実運用フェーズまで一貫してリードしていただきます。
業務内容
- Problem Formulation：顧客の事業課題と現場のデータを解析し、AIアルゴリズムで解決可能な技術課題へと設計・定義する
- 仮説検証とアルゴリズム設計：最新の論文手法をベースに、実データを用いた不確実性の検証および最適なアルゴリズムの選定・開発
- End-to-Endの実装と統合：ソフトウェアエンジニアと連携し、ビジネス要件と技術的制約を両立させた形でのシステム組み込み
- 技術資産のモジュール化：プロジェクト固有の成果を抽象化し、横展開可能な技術資産として社内基盤へ集約・還元する
プロジェクト例 モビリティ領域の協業案件 SOMPOグループのモビリティ関連会社と資本業務提携。事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。
大手金融機関に向けたGAI構築案件 SMBCグループにおける社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化し、生成AIを用いて業務効率化を行うSMBC-GAIを構築し全社員に展開。5万時間にのぼる工数削減を実現しました。
開発環境
- 言語：Python
- Deep Learningフレームワーク: PyTorch
- OS：Linux
- コミュニケーション: Slack, Zoom
- タスク管理: Notion
キャリアパス 入社後はエンジニアリングだけではなく、ご経験やご意向に合わせてITコンサルや組織マネジメント等のキャリアも可能性がございます。技術のスペシャリスト志向の方には、新規AIプロダクトの開発リードやR&Dなど、他事業部への異動可能性も含めた先端技術領域を活用した開発にチャレンジいただけます。
当ポジションの魅力 【理論と実践を「繋ぐ」技術的挑戦】 アカデミアの先端知見を、実世界の不完全なデータや複雑な制約条件下で機能させる「変換能力」が求められます。理論を社会の価値へと結びつける、極めて専門性の高いフェーズに携わることができます。
【PoC以降への移行率87%という実効性の高い環境】 初期段階から技術的妥当性を厳密に検証し、現場への組み込みまで責任を持つことで、高いプロジェクト継続率を実現しています。自身の開発した技術が一時的な試行に終わらず、社会で持続的に運用される手応えを感じられます。
【技術リスペクトと、専門家同士の切磋琢磨】 松尾研出身者や博士、トップカンファレンス採択者が多数在籍。創業メンバーの多くが技術背景を持ち、不確実な検証プロセスへの理解が深いため、技術的な合理性に基づいた迅速な意思決定が可能です。