【社長直下】産業DXを加速するAI開発データサイエンティスト

こんにちは、HACARUSの染田です。 私は京都大学大学院で情報学を学び、卒業後は Sun Microsystems に入社。そこでソフトウェアエンジニアとしてグローバルな環境で経験を積みました。その後、IPA「未踏ソフトウェア創造事業」のプロジェクトに採択され、独立してソフトウェア開発に没頭。そしていくつかのベンチャーで開発や事業立ち上げに携わったのち、2016年にHACARUSにCTOとして参画しました。その後、取締役CBOを経て、2023年4月より現職のCEOを務めています。 ・私がHACARUSを選んだ理由 ベンチャーでの挑戦や「モノづくりの手触り感」に強く惹かれていた私は、既存のサービス開発に飽き足らず、自分自身で価値を創る道を志しました。そのため、HACARUSが創業時から取り組んできた“現場に根ざしたAIソリューション”、特に「少ないデータで高精度な成果を出す」スパースモデリング技術に強く共感し、JOINを決意しました。 ・大切にしていること 今、私が大切にしているのは、「AIをただの道具に終わらせない」ということ。現場の声に耳を傾け、AIと人が本当に共創できる未来の構築を目指しています。製造業や建設現場における外観検査や安全管理アプリ「HACARUS Check」「KY活動支援」など、属人的作業をDXで変えていく。そのためには技術だけでなく、現場との信頼関係が不可欠です。 HACARUSはまだまだ進化の途上にある会社です。だからこそ、あなたの技術・経験・好奇心がそのまま事業と組織の成長に直結します。 「技術を現場に届けたい」「AIで社会課題を解決したい」と思う方と一緒に挑戦できることを楽しみにしています。

DX化やAI活用・開発への需要が高まる中で、HACARUSもここ数年で組織体制を70人以上に拡大させ、IPOを1つの目標に事業拡大に挑戦しています。 AIや最先端技術に興味関心をお持ちの方やベンチャー企業ならではの変化の激しい環境に前向きな方や責任感の強い方を募集しております。 【具体的な仕事内容】 ■業務概要 AIプロダクトに関するデータ分析及びモデル開発など ■業務詳細 ・クライアントへの課題ヒアリング ・PoC の実施とレポートの作成、データ取得方法の提案 ・データエンジニアリング基盤の構築・運用 ・予測や識別、画像解析等のモデル開発 ・クライアントへの課題ヒアリング ・PoC の実施とレポートの作成、データ取得方法の提案 ・データエンジニアリング基盤の構築・運用 ・予測や識別、画像解析等のモデル開発 ■開発環境 ・Python 3 ・pandas／NumPy／SciPy／scikit-learn／scikit-image／seaborn／opencv／spm-image（自社開発 OSS） ・Jupyter Notebook／JupyterLab ・Docker ・Git

・産業 / インフラ分野のデータを使ったAI開発プロジェクトに携わる事ができます。 ・今後、ますます需要が高まるAI開発に精通したDS人材になっていただけます。 ・エンジニア1人ひとりの裁量は大きいです。 ・解析だけではなく、クライアントとのコミュニケーションを重視しながら、プロジェクトを進めています。 ・さまざまな専門性やバックグラウンドを持つ、多様なメンバーが揃っているのもHACARUSの魅力の1つです。

【必須経験・スキル】 ・何らかの言語での 3年以上のプログラミング経験 ・機械学習を利用したサービスの開発、またはデータ分析の実務経験 【歓迎経験】 ・製造業・インフラ分野などの業界経験 ・画像解析の経験 ・Webもしくはモバイルアプリの開発経験 ・チームマネジメント経験 ・ディープラーニングなどの研究経験 ・AWS に関する全般的な知識と経験 【求める人物像】 ・技術が好きで勉強熱心な方 ・チームワークを重視している方

◉事業領域と提供サービス ■ 製造業 ・外観検査 ロボット、照明、カメラと AI を組み合わせた製品「HACARUS Check」を提供しています。複雑な形状の自動車部品の検査など、これまでの検査装置では自動化が難しかった領域に導入を進めています。 ・予知保全 工作機械をはじめとする FA 機器から収集される各種センサーデータに基づいた設備の予知保全を AI で行うことで、より生産性の高いスマートファクトリの実現に機器メーカ様と取り組んでいます。 ■インフラ ・地中探査 簡便で精度の高い地中埋設物の検査手法が、建設現場や鉄道施設などの現場で求められています。HACARUSでは地中レーダの画像から地中の埋設物の位置を確認するための AI を開発しています。 ◉HACARUSの技術の特徴 ・ビッグデータ不要 AIと聞くとディープラーニング、ビッグデータというキーワードを思い浮かべる人は多いでしょう。しかし「検討したものの、ビッグデータを集められない」とAIの利用を断念したという課題も耳にします。スパースモデリングなら、少量データでも高精度の成果を得られます。ビッグデータがないからとあきらめる必要はありません。 ・「その結論に至った理由」が解釈できる ビジネスでは「なぜそうなったか」を説明できることはとても大切です。しかし、ディープラーニングを活用したAIでは「結果が出るが、なぜそうなったか」を説明できません。スパースモデリングなら、その根拠もフィードバックします。「知」が見える化されることで、応用も期待できます。 ・高速かつ低消費電力 ビッグデータを扱うAIは、膨大なデータ処理のための高性能システムが必要で、電力消費も多く、気軽にできるものではありません。 HACARUSのAIは、少ないデータの取り扱いで済むため低負荷です。クラウドベースとオンプレミスともに提供実績があります。

HACARUS最大の技術的差別化は、「スパースモデリング（Sparse Modeling）」というAI手法を実用化している点です。 一般的なディープラーニングが大量の学習データを必要とするのに対し、HACARUSの手法は「少数のデータ」からでも本質的な特徴を抽出できます。 これにより、製造・建設など現場でのデータ収集が難しい産業において、高精度なAI導入が可能に。 この技術は京都大学などの研究機関とも連携しており、実装力と学術的裏付けの両面を備えているのも特長です。 【現場に寄り添ったプロダクト開発と実装力】 HACARUSは、単なるAI技術提供企業ではなく、課題発見から運用定着までを一貫して支援できるのが強みです。 ・製造業向けの外観検査AI「HACARUS Check」 ・建設現場の安全活動支援「KY活動支援AI」 いずれも、「既存業務をどう効率化・形式知化するか」を起点に開発されており、ユーザーにとって“使えるAI”をつくることにフォーカスしています。 【多様な産業×グローバル展開による応用力】 ・HACARUSのAIソリューションは、製造業／建設／インフラ／小売など、幅広い領域で展開。 ・また、日本国内だけでなく、ドイツ、シンガポール、UAEなど海外展開も進行中。 ・海外パートナーとの共同開発実績もあり、グローバルでの信頼性も高い。 これにより、「ひとつの業界依存ではない多角化」「多文化・多産業で使えるAI技術としての強さ」が築かれています。