「AI×空き家」という異色の組み合わせに挑む！東大生インターンが語る、成果を追求する開発現場と成長のリアル

東京大学工学部機械情報工学科で学び、研究テーマは「嗅覚細胞を用いた匂いセンサ」という異色のバックグラウンドを持つ吉野航平さん。そんな彼が、なぜ社会課題解決を目指すAI開発ベンチャーであるマイクロベースのエンジニアインターンを選んだのか。最前線で働く学生エンジニアの想いを深掘りしました。1. 応募の決め手は「AI単体ではない、社会問題との掛け算」Wantedlyでインターンを探し始めた吉野さんが、数多くの企業の中からマイクロベースに惹かれた最大の理由は、「AI×空き家」というユニークな組み合わせです。「他の会社はAI専門のところが多かったのですが、マイクロベースは社会問題である空き家とAI...

公開キーと秘密キーをNode.jsで体験する：仕組みから実装まで

ラブレターから始まる暗号の話もしあなたが好きな人にラブレターを送りたいとき、封筒に鍵をかけて郵送するとしたらどうでしょう？ただし、その鍵を渡してしまうと誰でもコピーできてしまい、秘密が守れません。ここで登場するのが 公開キー と 秘密キー です。「封筒を閉じるための鍵（公開キー）」は相手に渡せるし、世界中の人に配っても構いません。でも「封筒を開けるための鍵（秘密キー）」は自分だけが持っている。これがインターネットを支える 非対称暗号 の基本的な発想です。そしてこの仕組みを、Node.jsのコードで簡単に体験できます。公開キーと秘密キーの基本非対称暗号は、二つの役割の異なる鍵をペアで使いま...

21世紀の産業革命を支える基盤としての「データ構造化」

はじめに — 21世紀の産業革命は「データ」から始まる19世紀、鉄道は長距離移動や大量輸送を可能とし、生産体制や商流を劇的に拡大させ、産業革命のスピードとスケールを決定づけました。21世紀の産業革命において、鉄道に相当する役割を担うのはどのような技術でしょうか？わたしたちはその一つがAIであると考えています。そしてAIが最大限に力を発揮するための“レール”こそが、データ、とりわけ構造化されたデータです。単に量を蓄えるだけでは不十分で、意味づけと文脈が揃ったデータモデルこそが、AIを事業価値へと接続します。私たちは、非構造化データを事業のKPIや業務プロセスに接続する「使える構造」に変換す...

私たちの会社理念「将来の世代に負の遺産を残さないために」

わたしたちは、「将来世代への負の遺産を減らし、安心して住み続けることができる社会の実現」ことを理念に掲げています。私たちが言う“負の遺産”とは、借金のことではありません。それは、放置された環境問題増え続ける社会保障コスト老朽化するインフラ使われなくなった空き家時代に合わない制度や教育枯渇する資源といった、私たちの世代が「問題を先送りにしてきた結果」残してしまうものすべてです。子どもたちが生まれたときから廃墟や荒れ地に囲まれ、税金が高く、共働きでも子育てがままならない社会――そんな未来を、絶対に渡したくない。この強い想いが、私たちの原点です。■ 事後対応では、もう間に合わないいまの日本では...

日本を再生する起死回生としてのDX

DX(Digital Transformation)が盛んに叫ばれる最近ですが、そもそもなぜDXが必要なのでしょうか？本記事ではわたしたちの会社理念に則して、わたしたちが考えるDXを共有します。https://www.wantedly.com/companies/company_2609139/post_articles/1013487DXが解決すべき究極的な課題は人手不足DXが解決しようとする根本的な課題は人手不足と考えています。AIが一部の職種で雇用に影響を与えるといわれることがよくありますが、現状は人材が圧倒的に不足している状況です。雇用が成り立たずに倒産する企業が増加しており、私...

「AI予測技術を活用した空き家対策ソリューション」についての取材を受けました！

AI×地方創生メディアとして地方でAI活用が進むように取材記事を発信しているGEERM様より依頼があり、取材を受けました。(https://reborn-ai.jp/)GEERM様の発信するメディアでは、・AI　×　医療・AI　×　介護・AI　×　教育・AI　×　生活インフラというカテゴリーを持ち、AI技術を持つ企業や地方自治体のAI導入に関するインタビュー情報を発信し、地方課題を解決するためのAIサービスやテクノロジーを紹介しています。マイクロベースにもお声掛け頂き、大変光栄なことです。当社では、AIによる空き家予測ソリューションについて、導入事例や効果、目指すゴールなどをお話しました...

データサイエンティストは食いっぱぐれない ― 引っ張りだこになるためのスキルとは

あらゆる業界で求められる「データ活用」近年「データは21世紀の石油」と呼ばれるほど、データ活用の重要性が高まっています。ECサイトの購買履歴、工場のセンサー情報、医療現場の診療データ、そして政府や自治体が公開するオープンデータまで。世の中のあらゆる場面で「データをどう読み解き、意思決定に活かすか」が大きなテーマになっています。そのため、データ分析ができる人材は、業界や職種を問わず強く求められているのです。なくならない仕事、広がるフィールド「AIに仕事が奪われる」といった議論はよくありますが、データ分析に関してはむしろ逆です。AIを動かすにも、前提となるのはデータの整理・前処理・解釈。マー...

スタッフさんからお土産をいただきました！

スタッフさんがお土産を買ってきてくださいました！ご主人様のご実家に家族で帰省されたので、そのお土産とのことです。うなぎパイのクラッシュナッツなんて、なんかお洒落～！！うなぎパイはすごくたくさん種類があったようで、かなり迷って購入してくださったとか。嬉しいです。みんなで美味しくいただきました。

社員MTGをしました！

来月の動きを確認するために毎月開催している社員全員でのMTGを実施しました！今月から新しいメンバーが入社されたので、社内でどんなプロジェクトが動いているかを知っていただく意味も含めて、今月はいつもより少し丁寧に情報共有しました。会議後は、社長が用意してくれたアイス（朝晩涼しくなりましたがまだまだ暑いので嬉しい♪）を片手に、「こんなことやってみたい！」「こんな会社になったら楽しいよね！」といったブレストで盛り上がりました！

ProjectLINKSハッカソンのお知らせ

Project LINKSでは、これまで活用されてこなかった様々な行政情報を「データ」として再構築し、オープンデータとして提供します。 この新たなデータの潜在的な有用性を引き出すための開発イベントを開催します。2025年度は、「LINKS：POWER of DATA x DATA 2025 国土交通省のオープンデータ活用イベント」と題し、キックオフイベント、アイデアソン、ハンズオン、ハッカソン、ライトニングトーク、公共交通オープンデータチャレンジ 2025 ～powered by Project LINKS～と、6つのイベントを実施いたします。第２弾のアイデアソンは、10月25日（土）に...

【最終日レポート】Progateハッカソン powered by AWS から実況中継

【ハッカソン二日目レポート】最終日は熱気と笑顔で締めくくり！ハッカソン二日目。 今回、マイクロベースからは川島・大槻・ブイがメンターとして参加。参加者のアイデア出しやデータ処理に関するアドバイスを行い、開発の現場をサポートしました。 私たちとしても、開発中のシステムを通じて構造化したデータを活用いただき、そこからどんなアプリが生まれるのかを見ることができ、とても刺激的な時間でした。徹夜で開発に没頭していた参加者も多く、朝から会場にはエナドリ片手にパソコンに向かう姿があちこちに見られました。前日のアイデアを一気に形に落とし込むこの時間は、まさにハッカソンならではの醍醐味です。8チームによる...

Progateハッカソン powered by AWS から実況中継

progateハッカソンから実況中継こんにちは、Microbaseです。今日は Progate主催のハッカソン in AWS Startup Loft Tokyo に参加している様子を、現地からレポートします！progateハッカソンhttps://progate.connpass.com/event/357899/昨年の様子https://note.com/progate/n/ncccf5f861133熱気あふれるAWS会場今回の会場は AWS Startup Loft Tokyo。最新の環境が無料で使えるうえ、AWSの技術サポートも充実していて、参加者にとって最高の開発環境です。Pr...

ドイツのメディア（Brandeins）より取材を受けました！

先日、Brandeins(www.brandeins.de)というドイツの経済雑誌の取材依頼を受けました。将来空き家予測の内容や、当社にて取り組んでいる各種プロジェクト（官公庁、自治体）の内容などをお話しました。大変興味を持ってくださり、記事になるのが楽しみです。

国土交通省様のProjectLINKSに参画させていただいています。

国土交通省様のProjectLINKSに参画させていただいています。 先日、国土交通省様を訪問しましたが、入り口にご当地ナンバープレートがたくさん飾られていました！みなさんはどの県のデザインが好きですか？※掲載について、国土交通省の総務課に口頭で許可をいただいています。

生成AIモデルを比較検証してみた 〜VLMの精度を測る〜①丸囲み編

こんにちは、AI開発チームです。最近は生成AIやマルチモーダルモデル（VLM: Vision-Language Model）が話題ですが、「どのモデルがどのタスクに強いのか？」は意外と分かりづらいですよね。そこで私たちは、オープンデータではじめるデータ構造化 〜生成AIでオープンデータを整理する〜でもあげた非構造データを対象に、文章抜き出しや丸囲み認識といった具体的な課題を設定し、複数の最新モデルを比較検証してみました。今回は、その一次結果を少しご紹介します。どんなタスクを試したのか今回の検証では、大きく2つのタスクに注目しました。文章抜き出しスキャンされた文書から正しくテキストを抜き出...