東大発スタートアップである匠技研工業株式会社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するVertical-SaaS「匠フォース」を開発・提供しています。 難易度の⾼い職⼈技だからこその技術承継困難、業界全体の原価低減活動による⾚字経営、ノウハウを以てしても困難な判断など、数多くの課題が現場には存在しています。 「匠フォース」は、職⼈さんだけでは解決が難しいこれらの課題を、現場データ・現場UX・現場AIによって、業界を躍進させるVertical-SaaSです。 ▼なぜやるのか ⽇本の製造業は歴史が深く、GDPの 20%をも占める⼤きな産業です。 多くの職⼈さんが築き上げたものづくりのノウハウは、「JAPAN as No.1」と⾔われるような、世界に誇れる⼀⼤産業をもたらしました。 ところが、今や⼈材不⾜や技術承継困難、国際的な競争⼒の低下など、幾多もの根深い課題を抱えており、これらの課題は業務や経営を⽴ち⾏かなくさせることがあるほどの、⾮常に⼤きな課題です。 職⼈の暗黙知で⽀えられてきたものづくりの課題解決は簡単にデジタルで解決できるものではありませんでした。しかし、ビッグデータとAIの 活⽤で今まさに転換点を迎えています。 現場に蓄積されている⼤量のデータと最先端のAI技術を組み合わせることで、業界の⼤きな課題を解決することが可能になりつつあります。 エンジニアリングだからこそ実現できるこの課題解決のために、「匠フォース」を研究開発しています。 ▼どうやっているか ◯部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ既存のホリゾンタルシステムがこの業界の課題を解決できずに、未だにぽっかりと穴が空いている領域になります。私たちはドメインを深く理解し、ドメインに特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ◯泥臭く、現場に近く ドメインに寄り添うために現場・現物・現実を重要視しています。プロダクトを作るエンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。⽴ち上げ以来、そのようにして業界に根ざしたプロダクトづくりに徹底し、顧客に受け⼊れて頂けるプロダクトを作って参りました。 ◯現場UX×現場データ×現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われており、それぞれで10万件近い製品情報があります。匠フォースはドメインに寄り添った現場UXを提供することで、これらの図⾯‧製造⼿法‧製造コストなどのデータ化されてこなかったディープな情報の蓄積を実現しています。その現場データと製造業特化AIによって、これまで職⼈さんにとっても難しかったような業務の⾃動化・適正化に取り組んでいます。 〇ALL-JAPANで取り組み ⾮常に⼤きな業界だからこそ、⼀社の⼒で変⾰を起こすことは容易ではありません。私たちは、お客様・⾏政・他⺠間企業様々な⽅々と連携して、ALL-JAPANで課題解決に取り組んでおります。多くの会社を巻き込んでこそ、⼤きなイノベーションを実現できます。 ▼参考 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000057137.html https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000057137.html ＝＝＝＝＝具体的な業務内容＝＝＝＝＝ まだ小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます！ - 匠フォースに日々蓄積されている様々な製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 - 上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 - 例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 - 継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり - 構築した機械学習モデルのシステム化 ＝＝＝＝＝仕事の魅力＝＝＝＝＝ ▼大きな業界の大きな課題解決 ・製造業というアナログで複雑なドメインに立ち向かい、これまでにないソフトウェアを作っていくことで、技術を通して重厚長大な歴史ある業界に変革をもたらす面白さ ▼世界初の新しい研究開発 ・全国15万社×10万件/社を超える大量の製品データを活用して業界変革を起こす面白さ ・匠フォース特有の、製造現場にディープダイブしたVertical-SaaSでしか得られない深い製造データを活用する面白さ ・匠フォースにしか集まらない製造ビッグデータを活用して、世界初となる製造AIの研究開発に携わる面白さ ▼事業・製品の0→1立ち上げ ・まだ確立されきっていない事業・製品を、自身のスキルや経験を活かして、自らの手で作り込んでいける面白さ ・小規模チームだからこそ、自身の強みを最大限に発揮しつつ、幅広い業務にチャレンジできる体制 ・立ち上げ初期だからこそ発生する技術的な課題（技術選定、アーキテクチャ変更、スケーラビリティなど）に取り組む面白さ ※これら全てのご経験がある必要はありません。スペシャリストとして得意領域で活躍することも、ジェネラリストとして幅広く活躍することも可能です。 ＝＝＝＝＝開発環境＝＝＝＝＝ TypeScript×サーバレスを活用し、高速な仮説検証にこだわった開発環境です。 フロントエンド：TypeScript (React.js, Next.js), Apollo Client, Jotai, MUI バックエンド： TypeScript (Node.js) 機会学習：Python, PyTorch API：GraphQL, REST QA：Playwright, Jest クラウド：AWS (Lambda, AppSync, Fargate, StepFunctions, …) 認証：Cognito データベース：PostgreSQL, Amazon DynamoDB, OpenSearch, Redis CI/CD：GitHub Actions, AWS CodeBuild IaC：Serverless Framework, CloudFormation, AWS CDK その他利用ツール：Docker, GitHub, Figma, Slack, Notion, LogRocket, MixPanel, Sentry

- 機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連したアルゴリズムの基礎知識 - 機械学習を活用したビジネス上の課題を解決する業務経験 - 画像処理に関する機械学習モデル・アルゴリズムの構築・精度改善の経験 - AWS, GCP, Azure等のパブリッククラウドを利用した開発経験 - Docker、Git、CI/CDを用いたチーム開発経験 - 日本語での流暢なビジネスコミュニケーションが可能な方（目安として日本語能力N1以上）

- MLプロジェクトマネジメントやMLチームリードのご経験 - MLflow、kubeflowなどを用いて機械学習パイプラインを開発した経験 - 機械学習、データサイエンス分野における主要学術誌での論文執筆経験 - フロントエンド、バックエンドに関わるWebサービスの開発経験

- 匠技研工業のミッション・ビジョン・バリューに共感する方 - 技術を活用して顧客の課題解決や事業づくりに指向性を持つ方 - 変化が早く不確実性の高い状況において、柔軟に環境の変化に適応した行動を好む方 - チームでの成果最大化や、リスペクトを持った建設的な議論を好む方 - 職域を限定せずに、顧客・事業のために必要なことに熱量を持って取り組める方