Researcher の求人一覧 - 株式会社アラヤ

【会社概要】株式会社アラヤは「人類の未来を圧倒的に面白く！」をミッションに、AIとニューロテクノロジー（脳科学）を融合させた研究開発・社会実装を行うテクノロジーカンパニーです。私たちの強みは、意識科学・神経科学の基礎研究から、LLM・生成AIの産業実装までを一つの会社の中で手がけていることです。ムーンショット型研究開発事業でのプロジェクトマネジメントや、高密度EEGマルチモーダルデータベース「JapanEEG」の世界無償公開など、研究で得た知見を現場で動くかたちにすることを続けてきました。そのなかで NeuroAI事業部 は、マルチモーダル生体信号プラットフォーム「ArKairos」を通じ、人間の内部状態データを創造し、事業実装することを目指しています。【プロダクト/事業】ArKairosは、脳波（EEG）・筋電（EMG）・視線などのマルチモーダル生体信号を、コードを書かずに取得・処理・可視化し、外部システムへ流せるプラットフォームです。私たちはArKairosというツールのライセンスを販売するだけではなく、顧客組織の現場に入り込み「生体データを用い、顧客のフィジカルAI開発を伴走支援する」ことを事業の目的としています。フィジカルAI（ロボット・自動運転など）の開発において、動作の記録（外形データ）だけでは熟練者の「力加減」や「注意の向け方」を再現できないという壁が存在します。ArKairosは、生体信号から推定される内部状態の情報を創出することでこの壁を越えます。顧客の現場を知らなければ意味のあるデータは作れないため、ツールを渡して終わりではなく、入り込んで共に作る「FDE（Forward Deployed Engineer）型」のアプローチを取っています。【募集背景】現在、正式販売前の段階でありながら、複数社と初期PoC（実証実験）の商談が進んでおり、需要が実在することが確認できています。一方で、これらの商談は初期PoCにとどまっており、本格的なFDE案件へと引き上げるための提案設計が追いついていません。具体的には、•潜在的な課題は業界の中でも認識されていますが、解決に当たり、初期のPoCを高速に繰り返して、業界の深い部分に入っていく必要があります。しかし、しかし現状機動力が全く足りていません。 フィジカルAIを本当に利用価値の高いものにするためのより早く能動的なアプローチが必要になっています。入社いただく方には、完成した組織の一員としてではなく、ツール売りではない「共創プロジェクト」の売り方を確立する役割を期待しています。インサイドセールスやマーケティングの専任者はまだおらず、営業のパイプライン管理の仕組みもこれから整備する段階です。【業務内容】エンタープライズ営業として、フィジカルAI開発主体（R&D部門・新規事業部など）や、製造・消費財メーカーに対し、ArKairosを活用した共創プロジェクトを提案していただきます。ご経験に応じて、次の3つを軸にお任せします。FDE案件の創出と単価の引き上げ 既存の初期PoC案件を、本格的なFDE案件へと拡大するための提案ストーリーを描きます。単なるツール導入ではなく、顧客の事業課題に深く入り込む座組を構築します。新規アタックリストの開拓 フィジカルAI領域の主要プレーヤーに対し、能動的なアプローチを行います。顧客が既に感じている限界（外形データでは届かない領域）を言い当て、内部状態データによる解決策を提示します。パートナー企業とのアライアンス推進 コンサルティングファームやSIerが自社の顧客提案にArKairosを組み込めるようビジネス面から支援し、間接的な案件創出経路を太くします。具体的な業務内容ターゲット企業に対する初期アプローチと課題ヒアリング顧客の課題に合わせた内部状態データの活用シナリオ策定・提案FDE型プロジェクトの契約交渉とクロージングチャネルパートナー企業との関係構築および共同提案商談からの学びを「型」として整理し、営業パイプラインを構築【想定するお客様】フィジカルAI開発主体を主軸としつつ、次のような領域で商談・プロジェクトが進行しています。フィジカルAI開発（ロボティクス・自動車・産業機械） — 動作の外形データだけでは届かない「力加減」等の再現製造現場（工場・プラント） — 作業者の集中や負荷をモニタリングし、安全性の向上に活用生活者研究（消費財・食品・飲料） — アンケート等の言語化では取れない無意識反応の計測業界は異なりますが、「人間の内部状態データが取れないため、事業上の壁を越えられない」という課題は共通しています。【Arkairos事業チーム体制】Arkairosの事業は、研究開発と事業開発が同時進行する立ち上げ期にあり、現在は主に下記のメンバーによって主導されています。事業開発室 事業開発マネージャー — 事業計画・GTM・アライアンス統括研究開発部執行役員／ArKairos PO — プロダクト仕様・技術統括NeuroAI事業部マネージャー — 本ポジションが所属する事業部の統括現在フィールドセールスは事業開発マネージャーが兼務している状態で、顧客から得た一次情報がそのまま事業戦略の意思決定に直結する環境です。ポジションの魅力内部状態データという市場カテゴリの立ち上げに、営業として最初から関われます。ツールを売るのではなく、顧客の事業課題に深く入り込む共創プロジェクトを提案できます。技術の背景を、脳波のスケーリング則などを実証している研究者から直接学べます。売り方が固まっていないため、得た一次情報がそのまま事業やプロダクトの意思決定に直結します。整った組織で数字を追うのとは異なる、面白さと難しさのある仕事です。

ARAYAでは、熟練者の高度技能を短期間で継承できる「高効率技能伝承システム」の構築を進めています。 本ポジションでは、熟練者・初心者のマルチモーダルデータの取得 → 差異モデリング → VR/EMSフィードバック設計 → PoC実証まで一貫して担い、社会実装につながる研究成果の創出を目指します。 【業務の具体例】 1. マルチモーダル計測環境の構築 ・Motion Capture（OptiTrack等） ・IMU, sEMG, EEG, 眼球運動 ・カメラ映像、音声 2. 熟練者/初心者の技能差異モデルの構築 ・動作軌跡・筋電・脳波・IMU・視線の統合解析 ・時系列モデル（RNN/Transformer/CNN）による熟達度分類 ・特徴量抽出・技能解析 3. リアルタイムフィードバックシステムの実装 ・VR/AR を用いた視覚フィードバック ・EMSを用いた動作誘導（リアルタイム制御） ・熟練者の暗黙知を“定量化”して初心者へ伝達する仕組みの開発 4. PoC 実証・評価 ・初心者/未経験者に対する技能習得実験 ・習得速度・パフォーマンス向上の検証

株式会社アラヤが推進する「技能伝承のためのHuman Computer Interaction（HCI）研究プロジェクト」において、プロジェクト全体の戦略・計画策定・推進・ステークホルダー調整を担うプロジェクトマネージャー（PM）を募集します。■主なミッション ・プロジェクト計画の立案・管理（スコープ／スケジュール／予算） ・研究活動に関する全体統括と進捗管理（研究者・チームの調整、課題解決支援） ・外部／内部ステークホルダーとの折衝・調整 ・プロジェクト成果の品質担保と社会実装に向けた推進 ・定例会議のファシリテーション、成果物レビューおよび報告■プロジェクト概要 本ポジションは、熟練技能と初心者技術の橋渡しを目的とした高効率技能伝承システムの研究開発プロジェクトにおいて、プロジェクト全体を統括する役割です。プロジェクトでは、以下の研究領域を横断的に扱います。 ・マルチモーダル計測環境の構築（Motion Capture／IMU／EMG／EEG 等） ・熟練者と初心者の差異を捉えるためのデータ解析・モデル構築 ・VR／AR／EMS を用いたリアルタイムフィードバックシステムの設計・検証 ・PoC 実証、性能評価および社会実装に向けたアウトカム創出■本ポジションの魅力 ・スタートアップでありながら大規模研究開発を推進できる希少な機会を得られます。 ・研究室の成果を、社会のインフラへ。構想から実用化までの一気通貫な開発に携われます。■社風 ・ロジカルシンキングを重視し、深い議論ができる社員が多い ・部門を超えて質問がしやすく、知識共有が積極的 ・仕組みを形骸化させず、意味のあるものにするための課題提起や提案が歓迎される環境 ・裁量権があり、仕事内容に関してできるだけ意向を反映する職場 ・PCの自由な選択、GitHub Copilotの利用、フルリモート勤務も相談可など、社員のパフォーマンスを第一に考える社風■年間休日 125日以上（完全週休2日制　⼟⽇、祝⽇、会社が指定する日）■フレックスタイム制について コアタイムがなく、形骸化しないフルフレックスタイム制で、自分のペースで働くことができます。家庭の事情などにも柔軟に対応可能な労働環境です。■選考の流れ 書類選考 1次面接 2次面接 最終面接 ※書類選考通過時に適性検査、最終面接前に人事面談（いずれも選考要素はなし）をお願いしております。

Araya Inc. is seeking multiple researchers to join our cutting-edge research team in NeuroAI and the Science of Consciousness. We aim to bridge neuroscience, mathematics, philosophy, and artificial intelligence to uncover the computational principles underlying intelligence and consciousness. Successful candidates will work on one or more of the following research themes: (1) Scaling Laws for Brain Decoding & Large-Scale Brain Foundation Models ・Decoding brain signals from large-scale datasets (EEG, MEG, ECoG, MEA, etc.) ・Empirical investigation of scaling laws in neural decoding ・Development of state-of-the-art multimodal deep learning models ・Building foundational AI models for neural data Related works: https://arxiv.org/abs/2407.07595 https://arxiv.org/abs/2506.13835 (2) Computational models of Consciousness ・Develop computational models of consciousness based on non-trivial ・information closure (NTIC) or other related theories ・Build predictive AI models to identify NTIC cores in neural data (e.g., spikes, ECoG) Related works: https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2020.01504/full (3) Mathematical Theories of Consciousness ・Explore structural frameworks for continuity, qualia, and symmetry in consciousness ・Integrate (co)algebraic and geometric approaches across neuroscience and AI Related works: https://osf.io/preprints/psyarxiv/c6jnd_v1 https://osf.io/preprints/psyarxiv/agupq_v2

ムーンショット型研究開発事業目標9 山田プロジェクト 逆境の中でも前向きに生きられる社会の実現 (以下前向きプロジェクト）をはじめとした弊社の研究・開発における研究業務 (文献調査・前処理・解析)のアシスタント・実施を行っていただきます。前向きプロジェクト 1-4 濱田チームでは、汎用的な歩行パターンの抽出 [Winner et al., 2023&2024] と脳波や心拍、感情とのマルチモーダルな関連を調べる研究を実施しています。これらの研究の支援をし、場合によっては国際学会で発表、学術論文の執筆をお願いする予定です。具体的なお仕事としては下記のようなものです。 ※ご経験に応じて応相談 ・キーポイント時系列の前処理およびドリフト補正の開発に参加 ・大規模データ分析およびクロスデータセット統計比較への貢献 ・共同コードベースで作業し、コードレビューに貢献する（Python、Git、プルリクエストベースのワークフロー）・Participate in development of preprocessing and drift correction for keypoint time series ・Contribute to large scale data analysis and cross-dataset statistical comparison ・Work in collaborative codebase and contribute to code reviews (Python, Git, PR-based workflow)参考文献: Winner TS, Rosenberg MC, Jain K, Kesar TM, Ting LH, Berman GJ (2023) Discovering individual-specific gait signatures from data-driven models of neuromechanical dynamics. PLoS Comput Biol 19(10): e1011556. https://doi.org/ 10.1371/journal.pcbi.1011556 Winner, T.S., Rosenberg, M.C., Berman, G.J. et al. Gait signature changes with walking speed are similar among able-bodied young adults despite persistent individual-specific differences. Sci Rep 14, 19730 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-70787-8※土日祝日に学会発表等がある場合に対応可能な方 学生のほか、社会人インターンも歓迎です。【選考フロー】 書類選考 1次面接 2次面接（技術面接）