株式会社NTP の全ての求人一覧

ロボットやAIは、研究室やデモでは動きます。 しかし製造・物流の現場に出ると、棚の配置や置かれる物は日々変わり、センサーのデータには欠けやノイズが混ざり、「なぜ今日は検知を外したのか」を誰も説明できない――そんな状態に陥りがちです。 モデルの精度を上げる以前に、現場のデータを正しく集め、同じ条件で何度でも評価できる仕組みがなければ、改善は勘と経験頼みのままになります。 本ポジションは、その「仕組み」をゼロからつくるコアメンバーです。 ロボティクスの現場から集まる点群・画像・事象データを、評価基盤と学習パイプラインに変えていきます。 ───────────── ■業務Mission NTPの事業モデルは「現場で得た学びをデータとして基盤に書き戻し、導入するほど速く・安く・確実になる」という循環です。 この循環を回すのは、データが正しく集まり、再現可能に評価でき、モデルとして次に活きる仕組みです。 アルゴリズムの精度を統計的な根拠で判定できる状態をつくり、現場のデータを事業の資産に変える——ロボティクスの現場データを扱うAIエンジニアを求めています。 ───────────── ■業務 1. 評価基盤の構築 ・シナリオ定義→自動実行→ログ収集→統計集計を無人で回す評価ハーネスの設計・実装 ・代表ログセットに対する精度・検知率・処理レートの自動計測と、しきい値割れ通知を行うCI／回帰テスト ・ロボットログ（rosbag／MCAP等）のParquet化、スキーマ設計、評価レポートの自動生成 2. データ基盤の構築 ・事象データベース（時刻・座標・類型・成否・所要時間・スナップショット参照）のスキーマ設計と記録完全性の担保 ・点群／画像スナップショットのストレージ設計、保存範囲・保持期間・匿名化の方針実装 ・現場データの品質監視と、事業指標（頻度・所要時間・カバー効率等）の集計 3. 学習パイプライン・モデル運用 ・自動ラベル（推定結果）＋人手修正によるデータセット構築、アノテーションツールの整備 ・3D点群・画像を対象とした検出・分類・姿勢推定モデルの学習・評価・改善 ・学習→評価→エッジ配布（TensorRT／ONNX等）のパイプラインとモデル版管理（MLOps） ・外部提供や基盤モデルとの接続を見据えたデータセットのフォーマット整備 ───────────── ■ポジションの魅力 ・「データが資産になる」事業モデルの、データとモデルの設計を最初から担えます。 ・評価基盤から学習パイプライン・モデル運用まで、MLの実務の全工程を一人で持てます。 ・実験の再現性と統計の根拠を握るポジションであり、技術判断の物差しを自分で作れます。 ・実世界の3D空間データという、まだ蓄積の少ない領域でデータ資産をゼロから作れます。 ───────────── ■創業期に加わるということ ・少数の創業チームのため、決まったものを実装するのではなく、設計判断に関われます。 ・成果がそのまま次の資金調達・顧客獲得につながり、IPOまでを創業メンバーとして経験できます。 ───────────── 【会社概要】 ■Company Mission 『THINK PHYSICAL ― 止まらない自律社会のインフラを作る』 ロボットが動き、AIが判断し、人が関わらなくても社会が止まらない。 そのインフラを、製造業の現場から作ります。 私たちは資料だけで完結するコンサルティングは行いません。エンジニアが顧客の現場に深く入り込み、構想から実装・運用までを一気通貫で担い、製造現場に実体のある成果をもたらします。 ■Service 製造業DXを起点に、AIと現場知見で業務効率化と事業成長を実現 1) BUILD：システム・データ基盤をつくる 　・製造業システム開発（生産管理・品質・トレーサビリティ） 　・IoT基盤（既存設備を含むセンサーデータの収集・可視化） 　・AI開発・データ活用（画像検査・予測・解析をPoCから本番運用まで） 　・AMR/AGV導入支援（搬送ロボットの選定・PoC・運用設計） 2) ADOPT：AIを日常業務の戦力にする 　・AI社員（業務に常駐するAIエージェント） 　・Gemini法人活用／NotebookLM 3) RUN：IT基盤と事業成長に伴走する 　・Google Workspace導入・運用 　・情シスおまかせコンサルサポート 　・GTMエンジニアリング（営業・マーケのツールとデータ連携）

製造業の現場は、要望が変化しやすく、データは不完全・非構造であり、ステークホルダーも多岐にわたる――いわば「カオス」な環境にあります。 本ポジションは、そのカオスの中に「規律」と「構造」を持ち込み、データとテクノロジーによって実行可能な意思決定と成果創出へ導く、プロジェクトの司令塔です。 顧客（工場長、DX推進室、現場責任者等）と深い信頼関係を築きながら、技術チーム（CTO・FDE・エンジニア）が最大限のパフォーマンスを発揮できるよう、プロジェクト全体を設計・推進します。 現場に深く入り込み、「コンサルの論理思考」と「エンジニアの実装力」の境界を溶かす、市場価値の高いハイブリッド人材として価値創出の最前線を担います。 ───────────── ■業務Mission 「コードを書くコンサルタントとして、現場の“『不』”をハックする」 Forward Deployed Engineer（FDE）は、PCの前だけで完結する仕事ではありません。 私たちはクライアントである製造業の現場（工場・研究所）に深く入り込み、泥臭い業務プロセスや人間関係の中に埋もれた“真の課題”を発見します。 求められるのは、単なるプログラミングスキルではありません。顧客と対話し、ビジネスの文脈を理解し、それをモダンな技術（Snowflake / dbt / Python など）で実装可能な解決策へ落とし込む力です。 「コンサルタントの論理思考」と「エンジニアの実装力」の境界を溶かし、課題発見から設計・実装・価値創出までを一気通貫で担える、市場価値の高いハイブリッド人材への成長を期待しています。 ───────────── ■業務 1. Project Management / Delivery 　プロジェクト責任者として、QCD・リスクを統合管理 　アジャイルで短期サイクルに成果物を定義・検証し、顧客期待値をコントロール 　不確実性の高い環境での優先度設計・意思決定支援 　ビジネス成果に直結するKPI設計・進捗モニタリング 2. Requirement Definition / Translation（The Translator） 　顧客の曖昧な課題を整理・構造化し、実装可能な要件へ翻訳 　不完全な現場データを前提とした、機能・データ・業務要件設計 　業務・データ・システムを横断した設計リード 3. Stakeholder Management 　工場・DX・IT・経営層など多様なステークホルダーとの合意形成 　組織間調整および意思決定支援 　導入後の定着化支援（オンボーディング・業務設計） 4. Member Management 　FDEメンバーの育成・パフォーマンスマネジメント 　チーム生産性向上と再現性あるデリバリー体制構築 5. Value Expansion / Business Development 　エンジニアと連携したプロトタイプの高速実装・検証 　成果創出を起点としたアップセル・価値拡張提案 ───────────── 【会社概要】 ■Company Mission 『製造業の未来を現場の最前線から設計する』 私たちは資料だけで完結するコンサルティングは行いません。コンサルタントとエンジニアの役割を再定義し、顧客のビジネスの最前線（現場）に深く入り込み、戦略と技術を直結させた高速な実装で、製造現場に実体のある成果をもたらします ■Service 製造業の未来を現場の最前線から設計 1)Consulting 　・DX戦略策定 　・人事組織改革 　・業務プロセス改革 (BPR) 2)Engineering 　・製造業向けシステム開発 　・データ基盤構築 　・生成AI導入支援 　・カスタムLLM開発 　・予測分析・異常検知

■業務Mission 「コードを書くコンサルタントとして、現場の“『不』”をハックする」Forward Deployed Engineer（FDE）は、PCの前だけで完結する仕事ではありません。 私たちはクライアントである製造業の現場（工場・研究所）に深く入り込み、泥臭い業務プロセスや人間関係の中に埋もれた“真の課題”を発見します。求められるのは、単なるプログラミングスキルではありません。 顧客と対話し、ビジネスの文脈を理解し、それをモダンな技術（Snowflake / dbt / Python など）で実装可能な解決策へ落とし込む力です。「コンサルタントの論理思考」と「エンジニアの実装力」の境界を溶かし、 課題発見から設計・実装・価値創出までを一気通貫で担える、市場価値の高いハイブリッド人材への成長を期待しています。───────────── ■業務例 CEO・Lead Engineer・PMなどと連携し、プロジェクトに参画。技術実装と顧客折衝の両輪を担いながら、顧客課題の構造化からソリューション設計・実装・導入まで一気通貫で推進します。① クライアントフェーシング／課題解決（Consulting） -顧客（現場担当者）へのヒアリングを通じて、業務フローのボトルネックやデータ要件を整理 -自ら作成したダッシュボード・分析結果を用いて、顧客に論理的に説明し、ネクストアクションを提案 -製造業顧客の業務ドメインを迅速にキャッチアップし、課題を構造的に整理② データ・AI実装（Engineering / AI） -Databricks / Snowflake / Bigquery などデータ基盤の実装経験 -Python / SQL によるデータ抽出・加工・ロード（ETL / ELT）処理の実装 -Fivetran / dbt などETLツールを用いたデータ変換ロジックの設計・テスト -AIワークフロー／エージェントの構築、LLMアルゴリズムのチューニング、精度評価 -顧客環境への導入支援および意思決定サポート③ 現場浸透・リレーション構築（On-site Growth） -現場のドメインエキスパート（工場長など）と信頼関係を構築し、データ活用を推進 -現場に深く入り込み、継続的な改善サイクルを回す④ ソリューション化・スケール -複数プロジェクトの知見を抽象化・共通化し、再利用可能なソリューションへ昇華 -プロダクト・サービスの高度化・横展開を推進───────────── ■会社/ポジションの魅力 ・データやテクノロジーの力で、日本の製造業の競争力向上や現場変革に直接貢献できる ・FDE／DSというAI時代の新しいエンジニアの働き方を、実践しながら一緒に形にしていける ・これまでのIT受託やプロジェクト経験を活かし、プロダクト／プラットフォームをゼロから立ち上げていくフェーズに関われる───────────── 【会社概要】 ■Company Mission 『製造業の未来を現場の最前線から設計する』 私たちは資料だけで完結するコンサルティングは行いません。コンサルタントとエンジニアの役割を再定義し、顧客のビジネスの最前線（現場）に深く入り込み、戦略と技術を直結させた高速な実装で、製造現場に実体のある成果をもたらします■Service 製造業の未来を現場の最前線から設計 1)Consulting 　・DX戦略策定 　・人事組織改革 　・業務プロセス改革 (BPR) 2)Engineering 　・製造業向けシステム開発 　・データ基盤構築 　・生成AI導入支援 　・カスタムLLM開発 　・予測分析・異常検知

ロボットやAIは、研究室やデモでは動きます。 しかし工場や倉庫の天井は、粉じん・熱・振動にさらされ、電源やネットワークの条件も現場ごとに違います。開発キットのままでは何年も置き続けることはできず、「現場に置ける製品」に仕上げるには、回路・筐体・放熱・通信・法規対応までを一つの設計としてまとめる力が必要です。 本ポジションは、センサー・計算機・通信を1つの筐体に収めたエッジユニットを、「天井に10年置ける製品」に仕上げるコアメンバーです。 設計から自分での現場設置、量産設計までを一人で通して担います。 ───────────── ■業務Mission 我々の基盤の現場側の実体は、センサー・計算機・通信を1筐体に収めて工場・倉庫に設置するエッジユニットです。設置台数がそのまま事業規模になるため、このユニットの設計品質と量産性がプロダクトの物理的な本体です。 まずは開発キット段階のユニットを「現場に置ける製品」に仕上げ、自分で設置して検証する。その後は量産設計と設置業者への移管を担い、現場で得た設置・保守の知見を次の設計に還流させる——ハードウェアの立場から現場導入を担うエンジニアを求めています。 ───────────── ■業務 1. エッジユニットのハードウェア設計 ・エッジ計算機（NVIDIA Jetson）のキャリアボード選定・設計、LiDAR・カメラのインタフェース設計（Ethernet／GMSL2／USB3） ・PoE++給電、放熱設計、防塵筐体、クランプ／マグネット固定、ステータスLED ・LiDAR–カメラ間のハードウェアトリガ／PTP時刻同期 2.通信・ネットワーク統合 ・内蔵Wi-Fi APモジュールの選定・組込み、ユニット間メッシュ ・自社IoT通信基板とエッジ計算機の統合設計 ・電波法（技適）・PSE・EMCなど法規対応、設置前チェックリストの整備 3.ファームウェア・保守機能 ・センサードライバの組込み、ウォッチドッグ、健全性監視（温度・処理レート・センサー汚れ検知） ・ディスク暗号化・FW署名・SSH鍵認証などユニット側のセキュリティ実装 ・設置時に使うローカル管理画面の組込み 4.現場設置と還流（FDEとして） ・開発ラボ・顧客現場でのユニット設置・キャリブレーション・受入検証 ・設置手順書の作成と設置業者への移管、現場で判明した課題の設計へのフィードバック 5.量産設計 ・部材1種類×N台を前提としたBOM・製造委託先の選定、設置業者向けの仕様書 ───────────── ■ポジションの魅力 ・ハードウェアを「動かす」段階から「製品として出荷し、現場に置く」段階まで、設計思想を自分で作れます。 ・センサー・計算・通信を1筐体に収める製品としての完成度が、事業の粗利を直接決めます。 ・大企業の分業では触れない、キャリアボード選定から法規対応・量産・現場設置までの全工程に関われます。 ・設置台数が事業のスケールと一致します。自分の設計した筐体が数百・数千台と増えていく手応えがあります。 ───────────── ■創業期に加わるということ ・少数の創業チームのため、決まったものを実装するのではなく、設計判断に関われます。 ・成果がそのまま次の資金調達・顧客獲得につながり、IPOまでを創業メンバーとして経験できます。 ───────────── 【会社概要】 ■Company Mission 『THINK PHYSICAL ― 止まらない自律社会のインフラを作る』 ロボットが動き、AIが判断し、人が関わらなくても社会が止まらない。そのインフラを、製造業の現場から作ります。 私たちは資料だけで完結するコンサルティングは行いません。エンジニアが顧客の現場に深く入り込み、構想から実装・運用までを一気通貫で担い、製造現場に実体のある成果をもたらします。 ■Service 製造業DXを起点に、AIと現場知見で業務効率化と事業成長を実現 1) BUILD：システム・データ基盤をつくる 　・製造業システム開発（生産管理・品質・トレーサビリティ） 　・IoT基盤（既存設備を含むセンサーデータの収集・可視化） 　・AI開発・データ活用（画像検査・予測・解析をPoCから本番運用まで） 　・AMR/AGV導入支援（搬送ロボットの選定・PoC・運用設計） 2) ADOPT：AIを日常業務の戦力にする 　・AI社員（業務に常駐するAIエージェント） 　・Gemini法人活用／NotebookLM 3) RUN：IT基盤と事業成長に伴走する 　・Google Workspace導入・運用 　・情シスおまかせコンサルサポート 　・GTMエンジニアリング（営業・マーケのツールとデータ連携）

ロボットやAIは、研究室やデモでは動きます。 しかし製造・物流の現場に持ち込むと、天井の高さや電源の位置、既存のWi-Fi、IT部門のセキュリティ要件、作業者の動線まで、導入の前に越えるべき壁が数多くあります。ロボットそのものよりも「現場で動く状態にする」ことのほうが難しく、それができる人材が最も不足しています。 本ポジションは、現場に入り、ロボットとNTPの基盤を「止まらず動く状態」にして帰ってくるコアメンバーです。 現場調査から設置・立ち上げ・運用の定着までを担い、その手順を会社の標準へと育てていきます。 ───────────── ■業務Mission 我々の事業モデルの核は、顧客の現場に入り込み、導入を完了させるエンジニアです（社内ではForward Deployed Engineer＝FDEと呼んでいます）。 要件の翻訳から設置・立ち上げ・運用定着までを技術的に担い、現場で得た学びをデータと製品に書き戻す。N件目の学びが残り、N件目以降の導入が速く・安くなる——この構造を実証することが、NTPの当面の目標です。 自社基盤の現場導入と、製造業向けのロボット導入支援（ロボットSI）の両方を担い、設置手順書を書き、自分で設置し、次の設置を他の人に渡せる形にするところまでを任せられるエンジニアを求めています。 ───────────── ■業務 1. 自社基盤の現場導入 ・現場調査（図面・天井高・電源・既存Wi-Fi・ロボット経路の確認）、ハンディスキャナによる基準地図の取得 ・センサーユニットの設置位置診断・設置・キャリブレーション・受入検証 ・顧客の既設Wi-Fiへの相乗り設計、電波診断、顧客IT部門へのセキュリティ説明（チェックシート対応） ・シャドーモード運用の監視、インシデント記録、顧客承認を得てのクローズドループ移行 ・設置手順書・チェックリストの作成と、設置業者への移管 ２．ロボット導入支援（ロボットSI） ・製造現場へのAMR／協働ロボット等の導入要件定義、既存設備・PLCとのインターフェース調整 ・導入・稼働立ち上げ、現場作業者への運用定着支援 ・ロボットメーカー・商社パートナーとの技術調整 ３．プロダクトへの還流 ・現場で見えた課題・工数・失敗をデータとして書き戻し、設置工程・運用機能の改善につなげる ───────────── ■ポジションの魅力 ・「現場で動かせる人」が最も不足している領域で、導入プロセスそのものを設計できます。 ・大手製造業・物流企業の1号現場から関わり、設置ノウハウを会社の標準にしていけます。 ・ロボットSIとプロダクト導入の両方を経験し、製造現場のロボット化を最前線で進められます。 ・ここで作る導入の型が、事業のエコノミクス（＝導入1件あたりの採算）を決めます。 ───────────── ■創業期に加わるということ ・少数の創業チームのため、決まったものを実装するのではなく、設計判断に関われます。 ・成果がそのまま次の資金調達・顧客獲得につながり、IPOまでを創業メンバーとして経験できます。 ───────────── 【会社概要】 ■Company Mission 『THINK PHYSICAL ― 止まらない自律社会のインフラを作る』 ロボットが動き、AIが判断し、人が関わらなくても社会が止まらない。そのインフラを、製造業の現場から作ります。 私たちは資料だけで完結するコンサルティングは行いません。エンジニアが顧客の現場に深く入り込み、構想から実装・運用までを一気通貫で担い、製造現場に実体のある成果をもたらします。 ■Service 製造業DXを起点に、AIと現場知見で業務効率化と事業成長を実現 1) BUILD：システム・データ基盤をつくる 　・製造業システム開発（生産管理・品質・トレーサビリティ） 　・IoT基盤（既存設備を含むセンサーデータの収集・可視化） 　・AI開発・データ活用（画像検査・予測・解析をPoCから本番運用まで） 　・AMR/AGV導入支援（搬送ロボットの選定・PoC・運用設計） 2) ADOPT：AIを日常業務の戦力にする 　・AI社員（業務に常駐するAIエージェント） 　・Gemini法人活用／NotebookLM 3) RUN：IT基盤と事業成長に伴走する 　・Google Workspace導入・運用 　・情シスおまかせコンサルサポート 　・GTMエンジニアリング（営業・マーケのツールとデータ連携）

ロボットやAIは、研究室やデモでは動きます。 しかし製造・物流の現場では、メーカーも機種も違うロボットが同じ空間を走り、金属棚の反射や人・台車による遮蔽が絶えず起こります。 ロボット自身のセンサーだけでは「今どこにいて、なぜ止まったのか」を外から把握できず、止まるたびに人が駆けつける運用になりがちです。 本ポジションは、建物側に置いたセンサーでロボットの位置と向きを捉える「インフラ側の目」をゼロからつくるコアメンバーです。 ロボットに何も付けず、改造もしないまま、現場のロボットを外から見守れる状態をつくっていきます。 ───────────── ■業務Mission 我々が目指すのは、メーカーの違いを越えて現場のロボットを束ね、止まらずに動き続けさせる基盤です。 その土台となるのが、建物側のセンサーでロボット・人・空間を捉え、止まったロボットを立て直すための知覚の仕組みです。 点群からロボットを見つけ、機種を見分け、位置と向きを推定する——シミュレーションで成立性を証明し、実機へ移植し、現場で動かすところまでを一気通貫で持つエンジニアを求めています。 ───────────── ■業務 1. 3D認識パイプラインの開発 ・天井設置3D LiDAR点群からの背景差分・クラスタリング・幾何特徴による分類（ロボット／人／車両／仮置き物） ・CADテンプレートとのICPによるロボットの姿勢推定（x, y, θ）と、対称機体の向き曖昧性の解消 ・追跡（Kalman／ハンガリアン法）と物体リストの生成、複数センサー間の統合 2. シミュレーションから実機へ ・Gazebo上の真値付き評価環境での精度検証（位置≤10cm・向き≤5°を目標） ・NVIDIA Jetson上でのCUDA化・リアルタイム化（10Hz目標）、ROS 2ドライバ組込み ・開発ラボ・顧客現場での実機評価、金属棚の反射・遮蔽など実環境課題への対処 3. 学習ベース手法への拡張（条件付き） ・幾何手法で精度が不足する場合の3D検出器の学習・TensorRT化 ・学習データ生成と自動ラベリングパイプラインの設計 ───────────── ■ポジションの魅力 ・プロダクトの成立性を決める中核アルゴリズムを、設計判断から任されます。 ・シミュレーション→実機→現場実証の全段階を、1年で経験できます。 ・「ロボットに何も付けない・改造しない」インフラ側知覚は国内で先例が少なく、技術的に開拓できる領域です。 ・自分の書いた推定器が出すデータが、そのまま会社のデータ資産になります。アルゴリズムと事業の距離が近いポジションです。 ───────────── ■創業期に加わるということ ・少数の創業チームのため、決まったものを実装するのではなく、設計判断に関われます。 ・成果がそのまま次の資金調達・顧客獲得につながり、IPOまでを創業メンバーとして経験できます。 ───────────── 【会社概要】 ■Company Mission 『THINK PHYSICAL ― 止まらない自律社会のインフラを作る』 ロボットが動き、AIが判断し、人が関わらなくても社会が止まらない。そのインフラを、製造業の現場から作ります。 私たちは資料だけで完結するコンサルティングは行いません。エンジニアが顧客の現場に深く入り込み、構想から実装・運用までを一気通貫で担い、製造現場に実体のある成果をもたらします。 ■Service 製造業DXを起点に、AIと現場知見で業務効率化と事業成長を実現 1) BUILD：システム・データ基盤をつくる 　・製造業システム開発（生産管理・品質・トレーサビリティ） 　・IoT基盤（既存設備を含むセンサーデータの収集・可視化） 　・AI開発・データ活用（画像検査・予測・解析をPoCから本番運用まで） 　・AMR/AGV導入支援（搬送ロボットの選定・PoC・運用設計） 2) ADOPT：AIを日常業務の戦力にする 　・AI社員（業務に常駐するAIエージェント） 　・Gemini法人活用／NotebookLM 3) RUN：IT基盤と事業成長に伴走する 　・Google Workspace導入・運用 　・情シスおまかせコンサルサポート 　・GTMエンジニアリング（営業・マーケのツールとデータ連携）

製造業の現場は、要望が変化しやすく、データは不完全・非構造であり、ステークホルダーも多岐にわたる――いわば「カオス」な環境にあります。 本ポジションは、そのカオスの中に「規律」と「構造」を持ち込み、最先端のロボティクス技術と実装力によって、現場の自動化・知覚化を現実の成果へと導くコアメンバーです。 顧客（工場長、DX推進室、現場責任者等）のリアルな課題を吸い上げ、技術チームと連携しながら、ロボットシステムの設計・開発・現場立ち上げまでを一気通貫で牽引します。 「現場の泥臭い課題解決」と「モダンなソフトウェアエンジニアリング」の境界を溶かし、市場価値の高いハイブリッドなロボティクスエンジニアとして価値創出の最前線を担っていただきます。 ───────────── ■業務Mission 「最先端のロボティクス技術をハックし、製造現場に劇的な自動化をもたらす」 PCの前だけで完結する開発ではありません。私たちはクライアントである製造業の現場（工場・研究所）に深く入り込み、既存の設備や人間のオペレーションの中に埋もれた“真の課題”を発見します。 求められるのは、単なるコードの記述にとどまらず、現場の物理的な制約を理解し、それをROS 2やAI、高度なシミュレーション環境を用いて実装可能な解決策へ落とし込む力です。 課題発見から設計・実装・現場への導入までをリードし、実体のある成果を創出することを期待しています。 ───────────── ■業務 1. ロボットソフトウェア開発 ・ROS 2を用いた制御・知覚・動作計画ソフトウェアの設計・実装 ・多様なセンサフュージョン（LiDAR、カメラ、力覚等）処理の開発 ・リアルタイム制御ループの最適化による、高速・高精度なロボット動作の実現 2.  AI・知覚機能の実装 ・物体検出、姿勢推定、異常検知モデルのエッジ推論パイプライン構築 ・現場環境に応じたモデルのデプロイ、精度評価、および継続的なチューニング 3. 現場インテグレーション ＆ 要件定義 ・製造ラインへのロボット導入および稼働立ち上げ（現場での実機検証・調整） ・PLCや既存設備、上位システムとのインタフェース設計 ・現場のドメインエキスパートとの対話を通じた、曖昧な要望からの要件定義・仕　 　様合意 4. プロダクト基盤・開発環境の整備 ・CI/CD、テスト自動化、およびシミュレーション環境（Gazebo / Isaac Sim等） 　の構築・整備 ・現場での稼働データを収集する基盤や、ログ管理パイプラインの設計・運用 ───────────── 【会社概要】 ■Company Mission 『製造業の未来を現場の最前線から設計する』 私たちは資料だけで完結するコンサルティングは行いません。コンサルタントとエンジニアの役割を再定義し、顧客のビジネスの最前線（現場）に深く入り込み、戦略と技術を直結させた高速な実装で、製造現場に実体のある成果をもたらします ■Service 製造業の未来を現場の最前線から設計 1)Consulting 　・DX戦略策定 　・人事組織改革 　・業務プロセス改革 (BPR) 2)Engineering 　・製造業向けシステム開発 　・データ基盤構築 　・生成AI導入支援 　・カスタムLLM開発 　・予測分析・異常検知