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【募集背景】 - アダコテックは、国立の研究機関である産総研で開発された独自の特徴量技術を用いた、深層学習ではない人が安心して使えるAI技術をコアにプロダクト開発・販売を行っているスタートアップです。主に製造業のお客様をターゲットとして、品質や安全面の領域でより良いモノづくりに貢献することを目指しています。 - 自社開発プロダクトとしては、SaaS（機械学習モデル作成WEBサービス）、画像･動画異常検知ソフトウェア・ライブラリ等があります。またパートナー企業様の外観検査装置にアダコテックのアルゴリズムを組み込んでいただくことで共に新規マーケット開拓を進める試みも複数実行中です。 - 今後更なる事業成長を目指すためには、自社プロダクトの営業・マーケティングに携わる事業開発メンバーの増員・組織強化が必要となっており、共にチャレンジしていただける方の応募をお待ちしております。 【主な業務内容】 事業開発部のメンバーとして、チームのサポートを受けながら下記業務をご担当いただきます。 - 製造業のお客様に対する自社プロダクトの営業活動 - 導入済/検討中のお客様に対するサポート また、お持ちのスキルや適性に応じて下記業務も担当可能です。 - 各プロダクトのビジネス要件定義や改修提案 - 新プロダクトのプランニング - 営業戦略立案 - デジタルマーケティング 【このポジションの魅力】 - 事業開発部メンバーやエンジニアのサポートを受けながら、AIやBtoBセールスに関する知見を身に着けることができます。また、適性や意欲に合わせて事業開発に関する幅広い業務経験を得ることが可能です。 - スタートアップならではの変化の大きい事業フェーズを体験することができます。 - 経営メンバーと近い距離で働くことができ、自らの成果やアイデアで事業成長に貢献できる環境があります。 - まだ20名程度の組織であるため、将来的に社内のコア人材として活躍できる可能性があります。 【株式会社アダコテックについて】https://adacotech.co.jp/ ■プロダクト －検査･検品の外観検査AIソフトウェア「AdaInspector Cloud」 ノーコードの直感的な操作によって、検査・検品の自動化システムの構築および実装を一気通貫で提供するシステムです。AIや画像解析領域のエンジニアリングを専門としていない方も、検査・検品の自動化に機械学習を活用することができます。 ■導入実績 - 公表可能な取引先：相川プレス工業、アイシン、ジェイテクト、セントラル警備保障、デンソー、トヨタ自動車、トヨタ紡織、本田技研工業、三井E&S、矢崎総業、NJコンポーネント(50音順) - 自動車Tier1、電子部品、半導体メーカー等の大手企業との累計150件以上の取引実績があります。 ■受賞歴（一部抜粋） - ICCサミットFUKUOKA2020 スタートアップ・カタパルト 優勝 - IVS LaunchPad 2020 Summer 優勝 - 週刊東洋経済「すごいベンチャー100」選出 - Deep Tech Venture of the Year 2023 グロース部門 受賞 ■産学連携 - Adacotechのコア技術となっている画像解析技術：高次局所自己相関特徴抽出法（HLAC）は国の研究機関である産業技術総合研究所（産総研）にて開発された特許技術で、米国立標準技術研究所（NIST）が取り纏めているgait認識の国際的なコンペティションで世界一位を達成しました。 - 技術顧問陣（大津展之氏、村川正宏氏、小林匠氏）との共同研究成果は、最新論文が査読付き国際カンファレンス「ICPR 2020」に採択され高い評価を得ています。本田技研工業との共同実証事例を精密機械工学会にて発表もしております。 ■コア技術 －「HLAC特徴抽出法」を用いた画像･動画解析技術 - 少ないデータ量で高精度の解析ができるほか、異常として学習したものを検出するのではなく「正常を逸脱したものを検出する」モデルのため、前例のないようなケースも含めて高い精度で異常を検出することが可能です。 - 常時並列演算を必要としないことから計算処理の負担が小さく、ノートパソコンのような汎用PCでもミリ秒オーダーの処理を実現･運用できるのも強みです。

【募集背景】 - Adacotechは国の研究機関である産業技術総合研究所で開発された画像解析技術をもとに、Deep Learningとは異なるアプローチのAIプロダクトを通じて製造業の次の時代を切り拓くことをMissionとしているスタートアップです。2022年4月にシリーズB資金調達（累計調達額約20億円）を実施し、PMF達成から事業拡大を目指しております。 - 現在、画像解析の特許技術「HLAC」を応用し、製造業の検査プロセス自動化のための画像異常検知作成モデル作成サービスや動画異常検知ソフトウェア等を提供しており、自動車Tier1、電子部品、半導体メーカーといった大手メーカーのお客様との取引実績があります。また新プロダクトの開発も順次進めております。 - 今後更に成長角度を上げていくためには、自社プロダクトのセールスプラン立案やチームマネジメントを担っていただけるセールスマネージャが必要です。製造業×AIという領域に興味を持って一緒にDeep Diveし、このMissionに挑戦してくれる方の応募をお待ちしております。 【主な業務内容】 ■セールスマネージャ候補として、下記業務をご担当いただきます。 - 検査プロダクト及び新プロダクトのソリューションセールス - セールス計画立案とチームマネジメント - マーケティングチームとの連携（セールス計画に基づく展示会出展やセミナー企画・ウェビナー開催等） ■また、お持ちのスキルや適性に応じて下記業務も担当可能です。 - 各プロダクトのビジネス要件定義や改修提案 - 新プロダクトのビジネスプランニング - セールス戦略の立案 - デジタルマーケティング 【このポジションの魅力】 - 未だ少人数のため、セールスマネージャとしてご活躍いただきながら、BizDev、マーケティング、ビジネス視点でのプロダクト開発等、素養やご希望に合わせて幅広い業務経験を得ることが可能です。 - 事業としては立ち上げフェーズのため、裁量と責任をもってスタートアップならではの事業成長フェーズを体感できます。 - 製造や品質管理の経験がある場合、これまでの知見をレバレッジできるプロダクトを販売しております。 【株式会社アダコテックについて】https://adacotech.co.jp/ ■プロダクト －検査･検品の外観検査AIソフトウェア「AdaInspector Cloud」 ノーコードの直感的な操作によって、検査・検品の自動化システムの構築および実装を一気通貫で提供するシステムです。AIや画像解析領域のエンジニアリングを専門としていない方も、検査・検品の自動化に機械学習を活用することができます。 ■導入実績 - 公表可能な取引先：相川プレス工業、アイシン、ジェイテクト、セントラル警備保障、デンソー、トヨタ自動車、トヨタ紡織、本田技研工業、三井E&S、矢崎総業、NJコンポーネント(50音順) - 自動車Tier1、電子部品、半導体メーカー等の大手企業との累計150件以上の取引実績があります。 ■受賞歴（一部抜粋） - ICCサミットFUKUOKA2020 スタートアップ・カタパルト 優勝 - IVS LaunchPad 2020 Summer 優勝 - 週刊東洋経済「すごいベンチャー100」選出 - Deep Tech Venture of the Year 2023 グロース部門 受賞 ■産学連携 - Adacotechのコア技術となっている画像解析技術：高次局所自己相関特徴抽出法（HLAC）は国の研究機関である産業技術総合研究所（産総研）にて開発された特許技術で、米国立標準技術研究所（NIST）が取り纏めているgait認識の国際的なコンペティションで世界一位を達成しました。 - 技術顧問陣（大津展之氏、村川正宏氏、小林匠氏）との共同研究成果は、最新論文が査読付き国際カンファレンス「ICPR 2020」に採択され高い評価を得ています。本田技研工業との共同実証事例を精密機械工学会にて発表もしております。 ■コア技術 －「HLAC特徴抽出法」を用いた画像･動画解析技術 - 少ないデータ量で高精度の解析ができるほか、異常として学習したものを検出するのではなく「正常を逸脱したものを検出する」モデルのため、前例のないようなケースも含めて高い精度で異常を検出することが可能です。 - 常時並列演算を必要としないことから計算処理の負担が小さく、ノートパソコンのような汎用PCでもミリ秒オーダーの処理を実現･運用できるのも強みです。

【株式会社アダコテックについて】 アダコテックは「モノづくりの進化と変革を支える」をミッションに、製造業において人の手で行われている検品作業(市場規模7兆円)を自動化するソフトウェアを提供するSaaS企業です。検品作業の自動化を支えるAutoMLツールである「AdaInspector Cloud」など異常検知の独自技術を応用したプロダクトを開発・提供しています。 ■受賞歴（一部抜粋） - ICCサミットFUKUOKA2020 スタートアップ・カタパルト 優勝 - IVS LaunchPad 2020 Summer 優勝 - ICCサミットFUKUOKA2022 カタパルト・グランプリ 入賞 - 富士通アクセラレータプログラム第7期ピッチコンテスト 優秀賞 - 第9回MUFGビジネスサポート･プログラム「Rise Up Festa」 最優秀企業賞 - 週刊東洋経済「すごいベンチャー100」選出 ■産学連携 弊社プロダクトのコアとなっている高次局所自己相関特徴抽出法（HLAC）は、米国立標準技術研究所（NIST）が取り纏めているgait認識の国際的なコンペティションで世界一位を達成した技術です。技術顧問陣（大津展之氏、村川正宏氏、小林匠氏）との共同して研究した成果は、最新論文が査読付き国際カンファレンス「ICPR 2020」に採択され、高い評価を得ています。本田技研工業との共同実証事例を精密機械工学会にて発表もしております。 ■プロダクト－検査・検品のAutoMLツール「AdaInspector Cloud」 ノーコードの直感的な操作によって、検査・検品の自動化システムの構築および実装を一気通貫で提供するシステムです。AIや画像解析領域のエンジニアリングを専門としていない方も、検査・検品の自動化に機械学習を活用することができます。 ■技術－「HLAC特徴抽出法」を用いた画像・動画解析技術 少ないデータ量で高精度の解析ができるほか、異常として学習したものを検出するのではなく「正常を逸脱したものを検出する」モデルのため、前例のないようなケースも含めて高い精度で異常を検出することが可能です。また、常時並列演算を必要としないことから計算処理の負担が小さく、ノートパソコンのような汎用PCでもミリ秒オーダーの処理を実現・運用できるのも強みです。 【主な業務内容】 ・未来のデファクトスタンダードとなりえるプラットフォームを作成するための仮説検証 ・製造業におけるAIの活用のためのお客様のペインにあった新プロダクトの開発 ・製造業における検査の課題解決を行う外観検査サービス「AdaInspector Cloud」の開発/改善 【このポジションのやりがい】 AIによる労働力の代替が叫ばれて久しいですが、製造業で検査/検品が過剰に精度が求められることもあり、技術的な障壁が高く自動化が進んでいない現場が多いのが現状です。加えて日本においては高齢社会で検査の担い手がいないという現状もあります。しかし、先進国のほぼすべてが少子高齢化に悩まされているため、日本で成功すればグローバルへ一気に展開できる可能性も秘めています。また、アプリやWebの世界はすでにGAFAなどUSのビッグテックにデータは抑えられていますが、製造業のデータはまだまだ可能性があります。今後のデータ活用を一緒に作り、世界のデファクトスタンダードを一緒に作っていきたいと考えています。 【開発環境】 開発言語：Python / TypeScript / React / Go / C++ インフラ：AWS（ECS / EKS / Aurora / ElastiCache / SQS / S3 / Athena） 構成管理：Terraform CI/CD：GitHub Actions / Codebuild ワークフロー：Argo workflow ロギング：fluentbit / Kinesis Firehose / CloudWatch / MLflow 監視：Datadog / Sentry / CloudWatch

【募集背景】 - Adacotechは国立研究開発法人産業技術総合研究所（産総研）で開発された画像解析技術をもとに、Deep Learningとは異なる独自のAI技術を通じて製造業の次の時代を切り拓くことをMissionとしているDeep Techスタートアップです。2022年4月にシリーズB資金調達（累計調達額約20億円）を実施し、事業拡大を目指しております。 - 現在、産総研で開発された画像解析技術（HLAC）を応用し、製造業向けに画像異常検知作成モデル作成サービスや動画異常検知ソフトウェア等を提供し、大手メーカーのお客様にご利用いただいております。Adacotechは今後、検査･異常検知を起点に生産プロセス全体を変革できるプロダクト群を構築していきたいと考えております。 - AIプロダクトの精度改善はもちろん、製造業のお客様独自のデータを用いたPoC(検証案件)を通じて新たなプロダクトの実現可能性を検証しており、機械学習技術に詳しいエンジニアの方が必要となっております。デジタル･AIの力で製造現場を目に見える形で変革することへ一緒にチャレンジしていただける方の応募をお待ちしております。 【主な業務内容】 - 画像解析プロダクトの機械学習アルゴリズムの改善 - 画像以外の動画、音声、多チャンネルセンサデータの分析 【開発環境】 開発言語：Python / Go / C++ / Rust インフラ：AWS（ECS / EKS / Aurora / ElastiCache / SQS / S3 / Athena） 構成管理：Terraform CI/CD：GitHub Actions / Codebuild ワークフロー：Argo workflow ロギング：fluentbit / Kinesis firehose / cloudwatch / mlflow 監視：Datadog / Sentry / cloudwatch QA：Autify バックログ管理：Zenhub コミュニケーション：Google Meet / Slack / Miro / Notion 【本ポジションの魅力】 - 普段触ることのできない製造業大手のクローズドな画像データ等を分析することができます。 - 既存･新規のプロダクト開発に加え、PoC(検証案件)や受託開発案件の両方を経験できるユニークな成長環境があります。 - 博士保持者、博士課程在籍者が多数在籍しており、手法に対しての議論を積極的に行うことができます。論文読み会、輪読会も実施しており常に最新技術へのアンテナを張っております。必要な場合にはコア技術以外での問題解決を行うこともできます。 【株式会社アダコテックについて】https://adacotech.co.jp/ ■プロダクト －検査･検品の外観検査AIソフトウェア「AdaInspector Cloud」 ノーコードの直感的な操作によって、検査・検品の自動化システムの構築および実装を一気通貫で提供するシステムです。AIや画像解析領域のエンジニアリングを専門としていない方も、検査・検品の自動化に機械学習を活用することができます。 ■導入実績 - 公表可能な取引先：相川プレス工業、アイシン、ジェイテクト、セントラル警備保障、デンソー、トヨタ自動車、トヨタ紡織、本田技研工業、三井E&S、矢崎総業、NJコンポーネント(50音順) - 自動車Tier1、電子部品、半導体メーカー等の大手企業との累計150件以上の取引実績があります。 ■受賞歴（一部抜粋） - ICCサミットFUKUOKA2020 スタートアップ・カタパルト 優勝 - IVS LaunchPad 2020 Summer 優勝 - 週刊東洋経済「すごいベンチャー100」選出 - Deep Tech Venture of the Year 2023 グロース部門 受賞 ■産学連携 - Adacotechのコア技術となっている画像解析技術：高次局所自己相関特徴抽出法（HLAC）は国の研究機関である産業技術総合研究所（産総研）にて開発された特許技術で、米国立標準技術研究所（NIST）が取り纏めているgait認識の国際的なコンペティションで世界一位を達成しました。 - 技術顧問陣（大津展之氏、村川正宏氏、小林匠氏）との共同研究成果は、最新論文が査読付き国際カンファレンス「ICPR 2020」に採択され高い評価を得ています。本田技研工業との共同実証事例を精密機械工学会にて発表もしております。 ■コア技術 －「HLAC特徴抽出法」を用いた画像･動画解析技術 - 少ないデータ量で高精度の解析ができるほか、異常として学習したものを検出するのではなく「正常を逸脱したものを検出する」モデルのため、前例のないようなケースも含めて高い精度で異常を検出することが可能です。 - 常時並列演算を必要としないことから計算処理の負担が小さく、ノートパソコンのような汎用PCでもミリ秒オーダーの処理を実現･運用できるのも強みです。

【募集背景】 アダコテックでは「テクノロジーで生産現場をエンパワーメントする」というミッションのもと、製造業の分野において人の手で行われている検品作業(市場規模7兆円)の自動化に取り組んでいます。AIによる労働力の代替が叫ばれて久しいですが、製造業で検査/検品が過剰に精度が求められることもあり、技術的な障壁が高く自動化が進んでいない現場が多いのが現状です。 加えて日本においては高齢社会で検査の担い手がいないという現状もあります。しかし、先進国のほぼすべてが少子高齢化に悩まされているため、日本で成功すればグローバルへ一気に展開できる可能性も秘めています。 さらに、アプリやWebの世界はすでにビッグテックにデータは抑えられていますが、製造業のデータはまだまだ可能性があります。今後のデータ活用を一緒に作り、世界のデファクトスタンダードを一緒に作っていきたいと思っています。 現在、提供中のプロダクトとしてノーコード画像検査モデルが作成できるAdaInspector Cloudがあります。また、その他にも製造業の検査プロセスを一気通貫で解決できるようなプロダクトをいくつか展開し、新規プロダクトの開発も積極的に行っております。アダコテックのプロダクトはAIを生産現場の方々に使っていただくものが主ですが、製造工程やアルゴリズムの複雑さから使いやすいアプリケーションにするのは難しい状況です。そこで、AIプロダクトをより多くの人に使ってもらうためにフロントエンドエンジニアを募集しております。 【主な業務内容】 - 生産現場にデジタルの恩恵を届けるための新機能開発 - お客様の業務と多様な要望を深く理解した上での整理、あるべき仕様への落とし込み - 事業開発メンバーやデザイナーとともにWebアプリケーションおよびネイティブアプリのUI部分の要件定義を行います - 事業開発メンバーとお客様へヒアリングに伺い、アプリケーションの使い勝手を観察し、ユーザーストーリーの洗い出しを行います - 事業開発メンバーとともに、お客様のニーズに合わせてプロダクトコンセプトの見直しを行います - Webフロントエンドの技術選定・設計方針策定 - Webアプリケーション側はNext.js、ネイティブアプリ側はReact Nativeを使用して、新機能の実装を行います - 既存開発メンバーやデザイナーと共に、Storybookを使用しながら、一貫性のあるコンポーネント設計を検討します - 既存開発メンバーと共に、Reduxをベースに保守性の高いState設計を検討します - 既存開発メンバーと共に、E2Eテストやコンポーネント単位の単体テストのカバレッジ向上施策の立案を行います - 既存開発メンバーと共に、eslintやVSCodeの拡張機能などを使用して、開発者ごとに品質が変わらないよう、コーディング規約の整備を行います 【開発環境】 フロントエンド: React, Next.js ネイティブアプリ: React Native ステート管理: Redux スタイリング手法: emotion コンポーネントライブラリ: Material UI CI/CD: Github Actions ホスティング: Amplify バックエンド: Rust, Actix Web, Python データベース: Amazon Aurora MySQL コンテナ: Docker IaC:  Terraform ソースコード管理: Github CI/CD：GitHub Actions / CodeBuild ワークフロー：Argo workflow ロギング：Fluentbit / Kinesis Firehose / CloudWatch / MLflow 監視：Datadog / Sentry / CloudWatch QA：Autify バックログ管理：Zenhub コミュニケーション：Google Meet / Slack / Miro / Notion /Microsoft365

製造業に向けた検品の自動化ソフトウェアを提供しているアダコテックにおいて、当社保有の画像セットおよびコア技術を用いて下記の取り組みを行っていただきます。 - 画像処理の研究開発/分析業務の体験 - メンターと分析内容について、相談のミーティングを毎日実施 - 最終日はCTO含む役員向けに成果の発表およびフィードバック インターン期間は1週間。エンジニアの先輩にメンターとしてついてもらい、スタートアップの開発の雰囲気を実感しながら最先端の技術に触れることができます。 【アダコテックについて】 ■事業内容 当社は、日本のお家芸である製造業を機械学習で変革しようとしているスタートアップです。計算の軽量さ、扱いやすさにおいて競争優位性の高い画像解析の特許技術を活用したプロダクトを開発しており、これまで人の目で行われてきた製造業の外観検査・検品工程の自動化に取り組んでおります。 ■産学連携 弊社プロダクトのコアとなっている高次局所自己相関特徴抽出法（HLAC）は、米国立標準技術研究所（NIST）が取り纏めているgait認識の国際的なコンペティションで世界一位を達成した技術です。技術顧問陣（大津展之氏、村川正宏氏、小林匠氏）との共同して研究した成果は、最新論文が査読付き国際カンファレンス「ICPR 2020」に採択され、高い評価を得ています。本田技研工業との共同実証事例を精密機械工学会にて発表もしております。 ■プロダクト－検査・検品のAutoMLツール「AdaInspector Cloud」 ノーコードの直感的な操作によって、検査・検品の自動化システムの構築および実装を一気通貫で提供するシステムです。AIや画像解析領域のエンジニアリングを専門としていない方も、検査・検品の自動化に機械学習を活用することができます。 ■技術－「HLAC特徴抽出法」を用いた画像・動画解析技術 少ないデータ量で高精度の解析ができるほか、異常として学習したものを検出するのではなく「正常を逸脱したものを検出する」モデルのため、前例のないようなケースも含めてほぼ100%異常を検出することが可能です。また、常時並列演算を必要としないことから計算処理の負担が小さく、ノートパソコンのような汎用PCでもミリ秒オーダーの処理を実現・運用できるのも強みです。

アダコテックでは製造業の分野において人の手で行われている検品作業(市場規模7兆円)の自動化に取り組んでいます。AIによる労働力の代替が叫ばれて久しいですが、製造業で検査/検品が過剰に精度が求められることもあり、技術的な障壁が高く自動化が進んでいない現場が多いのが現状です。加えて日本においては高齢社会で検査の担い手がいないという現状もあります。しかし、先進国のほぼすべてが少子高齢化に悩まされているため、日本で成功すればグローバルへ一気に展開できる可能性も秘めています。 また、アプリやWebの世界はすでにGAFAなどUSのビッグテックにデータは抑えられていますが、製造業のデータはまだまだ可能性があります。今後のデータ活用を一緒に作り、世界のデファクトスタンダードを一緒に作っていきたいと思っています。 【主な業務内容】 ・製造業向けプロダクトの開発/運用 ・基礎技術の研究/開発、必要に応じて論文執筆、学会発表 【開発環境】 開発言語：Python / Go / C++ / Rust インフラ：AWS（ECS / EKS / Aurora / ElastiCache / SQS / S3 / Athena） 構成管理】：Terraform CI/CD：GitHub Actions / Codebuild ワークフロー：Argo workflow ロギング：fluentbit / Kinesis firehose / cloudwatch / mlflow 監視：Datadog / Sentry / cloudwatch QA: Autify 【株式会社アダコテックについて】 ■受賞歴（一部抜粋） - ICCサミットFUKUOKA2020 スタートアップ・カタパルト 優勝 - IVS LaunchPad 2020 Summer 優勝 - ICCサミットFUKUOKA2022 カタパルト・グランプリ 入賞 - 富士通アクセラレータプログラム第7期ピッチコンテスト 優秀賞 - 第9回MUFGビジネスサポート･プログラム「Rise Up Festa」 最優秀企業賞 - 週刊東洋経済「すごいベンチャー100」選出 ■産学連携 弊社プロダクトのコアとなっている高次局所自己相関特徴抽出法（HLAC）は、米国立標準技術研究所（NIST）が取り纏めているgait認識の国際的なコンペティションで世界一位を達成した技術です。技術顧問陣（大津展之氏、村川正宏氏、小林匠氏）との共同して研究した成果は、最新論文が査読付き国際カンファレンス「ICPR 2020」に採択され、高い評価を得ています。本田技研工業との共同実証事例を精密機械工学会にて発表もしております。 ■プロダクト－検査・検品のAutoMLツール「AdaInspector Cloud」 ノーコードの直感的な操作によって、検査・検品の自動化システムの構築および実装を一気通貫で提供するシステムです。AIや画像解析領域のエンジニアリングを専門としていない方も、検査・検品の自動化に機械学習を活用することができます。 ■技術－「HLAC特徴抽出法」を用いた画像・動画解析技術 少ないデータ量で高精度の解析ができるほか、異常として学習したものを検出するのではなく「正常を逸脱したものを検出する」モデルのため、前例のないようなケースも含めてほぼ100%異常を検出することが可能です。また、常時並列演算を必要としないことから計算処理の負担が小さく、ノートパソコンのような汎用PCでもミリ秒オーダーの処理を実現・運用できるのも強みです。

アダコテックは、独自の画像解析技術「HLAC」を活用し、製造業の大きな課題である検査・検品の自動化に取り組んでいます。2021年には画像をUploadし学習を行うことでモデル作成・評価ができるSaaSプロダクト「AdaInspector Cloud」をリリースしました。 導入企業様は順調に増えプロダクトも日々進化している中で、組織拡大・体制構築を進めています。　募集職種を書き起こせていないポジションも数多くあり、機会損失を防ぐためにオープンポジションを設置させて頂きました。