匠技研工業株式会社のAIエンジニア（CV・画像系）の求人

① 会社・事業について

匠技研工業は「フェアで持続可能な、誇れるモノづくりを。」をミッションに、2020年に東京大学発で創業したスタートアップです。

私たちがつくっているのは、日本の製造業を動かすOSです。製造業は国の力を決める基幹産業であり、働く人が減るなかでも生産性を伸ばし続けている、実は最も勢いのある産業の一つです。その中核にある図面・製造手法・原価という"誰もデータ化できなかった領域"を、AIで動かすプラットフォームをゼロから建てています。

2026年には、最先端のVertical AIを用いたAgenticなプロダクト「匠フォースAIエージェント」を発表しました。社内でもDevin・Claude Codeを前提とした開発が日常で、"AIが実行し、人が承認する"開発スタイルを全社で実践しています。

② 募集背景

2024年12月にシリーズA（5億円）を調達し、シリーズB（2026年内目標）に向けて事業を急拡大中です。成長を続けてきた匠フォースを、最先端のVertical AIを用いたAgenticなプロダクト「匠フォースAIエージェント」へと進化させることで、事業の成長をさらに加速させています。

図面や仕様書を入れると、AIが材料費・加工費などの内訳と根拠つきで見積の叩き台をつくり、人が確認・修正した内容が次の精度向上に還元される——自動見積AIエージェントは、いま顧客の現場に届き始めています。製造業の見積は、図面の読み取り・工程の判断・原価計算と、職人の暗黙知が何層にも重なった業務です。これをAIで解くには、モデルや手法の選択だけでなく、ドメインの理解と、人とAIが協働する仕組みの設計が欠かせません。

この挑戦を加速させるため、AIチームの仲間を募集しています。中でも、図面の読み取り・形状の理解・類似図面の検索など、画像・コンピュータビジョンの領域を担っていただける方を求めています。

③ 業務内容

概要
自動見積AIエージェントの起点となる、図面解析を中心とした画像・CV領域を担うポジションです。

具体的な業務

• 図面解析（図番・品名・材質・寸法・公差・加工条件などの情報抽出）の精度改善
• 類似図面検索・OCR検索など、大量の図面を扱う検索・認識技術の開発
• 形状の理解に基づく、加工工程の推定への貢献（LLM／エージェント側と連携）
• 1社で1,000万枚を超える図面も扱える、パフォーマンスとスケーラビリティの両立
• 評価データの整備と、精度を継続的に改善する仕組みづくり
• 得られた技術・知見の言語化と、プロダクト全体への還元

入社後のイメージ
入社初期はプロダクトとお客様の業務、既存のAIの仕組みを理解しながら、担当領域の改善や新機能の開発を進めていただきます。その先は、担当領域の技術方針を自ら描き、プロダクトの精度と価値を引き上げていただきます。

④ この仕事で得られるもの

AIを"使われるプロダクト"にする経験
PoCで終わらず、顧客が日々の業務で使うAIを、設計から運用まで手がけられます。ユーザーの修正がデータとして蓄積され、使われるほど精度が上がる——その仕組みづくりの当事者になれます。

製造業という、データの宝庫で挑む
図面・見積・原価という、これまでデータ化されてこなかった情報に、AIで向き合えます。紙・PDF・画像と形式もばらばらな図面を、現場で使える精度で読み解く——難易度の高い課題に、最前線で向き合えます。

⑤ チーム・開発カルチャー

匠技研では「プロダクトエンジニア」の考え方を大切にしています。顧客や業界を深く理解し、理想の世界を自ら描き、それを実現するために技術を使うエンジニアです。

開発はプロダクトチームとAIチームの協業で進めており、全員がオーナーシップを持ち、フルサイクルで意思決定からデリバリーまでを担います。CS・Salesへの同行や現場訪問を通じて気づきをプロダクトに落とし込む——技術と現場をつなぐ動き方が、ここでの開発の醍醐味です。

• 画像処理・CNNを理解し、図面解析など製造業のCVを自社プロダクトとして形にしたい方
• 不確実なテーマを、検証と改善を繰り返してプロダクトの価値に変えられる方
• AIツールを積極活用し（Cursor／Devin／Claude 等）、新領域を学び続けられる方

• CV・画像処理・機械学習の研究開発の実務経験3年以上（AIツールの利用のみは除く）
• コンピュータビジョン／画像処理の実務経験、または深い理解（古典的画像処理〈前処理・特徴抽出等〉に加え、CNN等のニューラルネットワークモデルの理解）
• 検証で終わらせず、ユーザーが使える精度・速度までプロダクトとして仕上げる力
• 日本語での流暢なビジネスコミュニケーション（目安：日本語能力N1以上）

• 物体検出・セグメンテーション・画像分類等のモデル開発実績
• PyTorch／TensorFlow 等での学習・評価の経験
• 図面・製造画像・3次元データなど製造系の画像経験
• 製造業ドメインの知見
• 研究開発（R&D）・論文の実績
• 画像認識・検索機能をプロダクトに組み込み、運用した経験
• OCR・文書画像解析の経験
• 大量の画像を扱う検索・推論基盤の構築経験