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【社員インタビュー Vol.6】新卒1年目でもチャンスがある!ロボット大会優勝しました!技術部分は私が担当。

社員インタビュー【Vol.6】

皆様こんにちは。トリプルアイズの広報担当です。
いつも社員インタビューをお読みいただき、ありがとうございます!

トリプルアイズでは、22年新卒の募集をスタートしました!

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▶22卒募集スタート!先端テクノロジーで企業と社会のインフラ課題解決に貢献

成長中のベンチャーで働きたい学生の皆様、お待ちしております!

新卒募集開始!
ということで今回は2020年4月入社、1年目のKさんのインタビューをお届けいたします。

2020年9月19日(土)に開催された二足歩行ロボット格闘技大会「第7回ROBO-ONE auto」において
トリプルアイズが参加したトリプルアイズ with シンプルファイターチームのRobovie-Z(ロボビーゼット)が優勝を遂げました。

ROBO-ONE(ロボワン)は二足歩行ロボットによる格闘競技大会で、ものづくり技術の向上と二足歩行ロボットの普及を目指して開催されています。

今回トリプルアイズは、ヴイストン株式会社、大阪工業大学ものづくりセンターの近藤隆路先生とチームを組み、大会に出場しました。トリプルアイズ は画像認識を担当、ヴイストン社はロボットを提供、近藤先生が大会に出場するというチーム構成でした。

ー今回のプロジェクトでは、どのような技術をご担当されたのですか?
ロボットが目標とする物体を検出する、画像認識機能を担当しました。

ー特に苦労した点について教えてください。
いちばんは、物体検出機能の処理速度アップと精度の向上です。
ロボットに使用されるRaspberry Pi4はリアルタイムでの物体検出処理動作が重いという難点があり、スタート時は目的とする速度を出すことが難しい状況でした。
処理速度を上げるために画像サイズを小さくしすぎると、今度は検出精度が落ちてしまうという性質もあり、バランスを取りながら精度を上げていくことに苦労しました。

ー他に大変だったエピソードはありますか?また苦労の中でも達成感を感じた点があれば教えてください。
社内環境と大会本番環境が異なることも苦労したことの一つです。
社内検証で安定して画像検出できていても本番環境ではうまく検出できていないということもあります。
環境に左右されず安定したパフォーマンスを出すため学習データの見直しと修正、そして検証を繰り返しました。
チームのメンバーから「良くなっている」と報告を受けたときは本当に嬉しかったです。

ー初めての大会出場、また初めての大仕事で優勝という結果をどう感じていますか?
社長より「最低でも金、最高でも金」と応援の言葉をいただいていたので、優勝できて本当によかったです。
本プロジェクトに参加し、エンジニアとして大変貴重な経験をすることができました。
一つのプロジェクトに最初から最後まで関わったのは初めてということもあり、達成感を感じています。
支えてくださった皆様に心より感謝しています。今後も様々なプロジェクトへ挑戦し、経験を重ねていきたいです!

Kさん、ありがとうございました。改めて優勝おめでとうございます!
今後のますますのご活躍も期待しています。

はじめは希望部署や案件に携われないかもしれません。
しかし、トリプルアイズでは挑戦する人にチャンスが与えられる風土があります。
DXがますます加速し、トリプルアイズも急成長フェーズに入っています。
もちろん楽なことばかりではありませんが、この波乗りを一緒に乗り切っていくメンバーを募集しています!

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