株式会社アダコテック の全ての求人一覧

　アダコテックでは製造業において、人がコントロール可能な技術によって品質ライフサイクル全体で顧客の生産性向上を実現することをビジョンとしております。 　インターネットやスマートフォンの登場からAIの発展を含め、デジタル技術により市井の生活は少しずつ便利になっています。しかし、製造業の現場では製造工程の複雑さなどからなかなかデジタルの恩恵にあずかれていません。特に、急速に少子高齢化が進む日本において労働力不足は喫緊の課題であり、デジタル化による解決が急務となっています。そこで、われわれアダコテックではカメラなどのセンサからの情報を独自の技術を活用して生産性を向上することを目指しています。 　もちろん、その挑戦は簡単ではありません。アダコテックは2021年のリリースからプロダクトを磨いてきましたが、顧客の現場は個別の課題が存在しており広くカバーできるプロダクトを作るには超えなければいけない壁が存在します。当社は産総研発の技術で勝負してきましたが、プロダクトの完成度はまだまだで、プロダクトの開発により顧客に提供できる価値は多くあると感じています。そのためには、不確実性のある状況で継続的に顧客に価値を提供するチームが必要です。そこで製造業とAIという領域に興味を持ってDeep Diveし、価値提供できるチームを作ることに興味ある方の応募をお待ちしております。 【現在の課題とやるべきこと】 現在は2022年入社のCDO（Chief Development Officer）が業務プロセスの構築、ピープルマネジメントや研究開発などを担当しております。すでにエンジニア10名以上の規模になっておりますが、今後プロダクトを多くの人に使ってもらえるようにするには、研究ができる人材に限らない多様な人材が必要であると考えています。5年後には新卒含め20名の体制になるよう組織拡大を行っていきたいのですが、プロダクトの探索もしながらであるため、やりたいができていないことが多々あります。課題としては、業務プロセスの洗練、新卒採用および育成体制の構築、ビジネス拡大に備えた情報の蓄積/共有の仕組みづくりなどが挙げられます。 【主な業務内容】 ◎顧客に対して価値を提供するプロダクトを作り続けることのできるチームのビルド - 継続的に価値を生み出すための組織/業務プロセスの設計 - 現在はアジャイル開発（Scrum/一部LeSSを採用） - 1on1の実施や評価・フィードバック制度の策定/改善 - エンジニア採用およびオンボーディングプロセスの運用および改善 ◎プロダクト開発・プロジェクトマネジメント - ステークホルダー（他社・他部署）を含めたコミュニケーション - ファシリテーションの実施によるプロジェクト推進 【得られる経験】 - 少子高齢化が急速に進む日本において労働力不足という大きな社会課題への挑戦 - AI、画像解析など最先端技術を用いたプロダクト開発の知識や経験 - AI、製造業といった複雑な領域を解決するためのチームビルディングの経験 【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

【募集背景】 - Adacotechは国立研究開発法人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。 - 2021年に製造業向けの外観検査AIプロダクト「AdaInspector Cloud」をリリースし、そこから約2年にわたり大手企業様へ導入いただきながら課題の深掘りとプロダクトの磨き込みを行ってまいりました。また同時並行で、お客様の検査運用全体をカバーできるように周辺プロダクトの開発を進めてきました。 - Adacotechは今後、上記プロダクトを含め、検査データ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。 - 直近では、BizDevやエンジニアが顧客の課題を理解しながら「誰のどんな課題を解決するか」という言葉に落とし込む業務をしておりますが、まだまだロールが不足しております。そのため、市場（顧客）の抽象的なニーズを具体化しプロダクトに落とし込める人材を募集しています。 【業務内容】 - プロダクトコンセプトの作成（誰のどんな課題を解決、どんな価値を提供するのかの定義） - プロダクトロードマップの策定および運用 - ユーザニーズ（課題）の調査・整理 【開発環境･利用技術】 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 【募集ポジションの魅力】 - 外観検査AIプロダクトを起点にコンパウンド化していくダイナミックな事業フェーズで、生産プロセス全体を変革するという大きなMissionに裁量を持って挑戦できます。 - 日本のGDPの2割を誇る製造業へ大きなインパクトを与えられる可能性のあるポジションです。 【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（HALC）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。 - また、プロダクト開発と並行して、製造業のお客様独自のデータを用いたPoC(検証案件)を受託しており、これを通じて機能実装や新たなプロダクトの実現可能性を確認しています。新プロダクトの種となるPoC案件を担当しながら、データサイエンス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】 - 機械学習を用いた画像検査プロダクトを利用したデータ分析業務 - 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。 - ソフトウェア/プロダクト開発に興味がある方は、データサイエンスの知識を生かしながら開発に携わることも可能です。データサイエンティストからソフトウェアエンジニアにキャリアチェンジしているエンジニアも在籍しております。 - 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。

　アダコテックでは製造業において品質を守るうえで重要な、しかし、なかなか機械による自動化が実現できていない検査/検品を画像検査AIで解決することをミッションとしています。長年の研究開発の結果、検査精度も向上し、導入企業は順調に増えています。 　しかし、工場のラインに導入される際には、環境の変化、温度の変化、受け入れ基準の変化、経年劣化などの問題が起こるため、お客様である各工場の担当者がモデルのチューニングを簡単に、かつ工場内の基準を満たすようにする必要があります。そのため、実現のためには多くの課題が存在します。 　より多くのお客様に活用いただき、製造業の課題を解決するためには、お客様はもちろん、ビジネス、ソフトウェアエンジニア、データサイエンティストなど多様なステークホルダーと協力して力を発揮する必要があります。また、新しい分野であるため、継続的に成果を出すためには組織/業務プロセスの構築と改善することが非常に重要になります。ChatGPTの登場などで、何度目かの盛り上がりを見せているAIですが、製造業においてはまだまだデファクトスタンダードとなるプロダクトは登場しておりません。エンジニア組織のスループットを最大化することで、価値ある新しいプロダクトを作り出していける方の応募をお待ちしております。 【主な業務内容】 ・プロダクトの成功のための開発組織の成果の最大化 ・継続的に価値を生み出すための組織/業務フローの設計 ・1on1の実施や評価・フィードバック制度の改善などピープルマネジメント領域での活動 ・エンジニア採用およびパフォーマンス最大化のためのオンボーディングプロセスの運用および改善 ・ステークホルダー（他社・他部署）を含めたコミュニケーションやファシリテーションの実施によるプロジェクト推進 【ポジションの魅力】 複雑な分野で価値提供がAIと密に結びついているプロダクトの開発/運用をできます。業務フローやプロダクトも定型化されていないので裁量と責任をもって事業に影響を与えることのできるポジションです。自ら率いたチームで新しい価値を作ってみたい方と一緒に働きたいです。 【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 - 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。

【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

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。 https://speakerdeck.com/adacotech/adacotech-company-profile 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。 - COO(最高執行責任者)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】 ■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 - 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。

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。

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。