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【このポジションが解く「問い」】 AIを導入したい企業は急増しています。しかし、ほとんどのプロジェクトは「技術」ではなく「その手前」で躓きます。 熟練職人の「良品・不良品の目利き」をどう数値化するか 顧客の「なんとなくやりたい」をAIが実装できる要件に翻訳するか 精度が出ないとき、それは「データの問題」なのか「物理的な限界」なのか 本ポジションは、この問いに正面から向き合い、上流の要件定義から現場検証・顧客折衝まで一気通貫で担う、AIプロジェクトの要です。 【具体的な業務内容】 ① アノテーション要件の定義・運用管理 顧客から受領したサンプルデータをもとに撮像要件を定義し、アノテーター（不良箇所のラベリング・クラス分け担当）への仕様策定・ディレクション、および判断に迷うエッジケースへの基準提示と品質管理をお任せします。 ② モデル評価・検証 機械学習の推論結果が、顧客のビジネス要件（検出精度KPI）を満たしているかを検証・見極めます。「精度が出ている」で終わらず、顧客にしっかりと説明いただきます。 ③ エラー分析と改善アプローチの策定 精度が基準未達の場合、「データ量・バリエーション不足か」「撮像環境の物理的限界か」など多角的に要因を分析し、乖離を埋める改善策を論理的に立案いただきます。 ④ 期待値調整・顧客折衝 追加サンプルの提供依頼、技術的に実現困難な要求へのフィジビリティ提示、代替案の提案を「できる・できない」の判断を技術と誠実さをもって伝え、信頼関係のもとスコープ合意を形成します。 ⑤ プロジェクト推進 納期意識を持ち、顧客・内部チーム（アノテーター等）双方のハンドリングを通じてプロジェクトを完遂に導いていただきます。