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ハカルスが挑戦していること (技術編) - 2022年度版

ハカルスのCTO、木虎です。

ハカルスは、採用活動に注力していることもあり、たくさんの方とお会いし、たくさんの方に会社について説明する機会をいただいております。ありがたいことです。

ここでは改めて、現在のハカルスの開発環境や、取り組んでいるトピックなど、面談をさせていただく際に説明していることをブログにします。

改めて、ハカルスの事業について


会社概要

ハカルスは、京都に本社を置く、機械学習やAIを強みとしたスタートアップです。2014年に創業した当時は、IoTなどを活用したヘルスケアアプリの会社としてスタートしました。その頃開発したプロダクトはMakuakeでクラウドファンディングに挑戦するなどのトライもしていました。

当時から、機械学習の技術を活用したプロダクト開発をしていたのですが、その中で医療や産業領域の企業から聞こえてくる課題の解決に自分たちの技術・強みが活かせることに気づかされました。
そして現在は、医療・創薬・インフラ・製造業などの領域に注力してスパースモデリングを中心とした AI・データ解析事業を展開しています。

資金調達実績など

ハカルスは、VCからの資金調達だけでなく、事業会社からの資金調達を行い、事業開発の上でのパートナー関係を作っています。医療や創薬の現場などにおいては簡単には手に入らないデータ (当然、扱いにも細心の注意を要します) が多く、こういった資金調達による協業関係を通して、ソリューション開発を加速させていきたいと考えています。

ハカルスの開発環境

開発環境
(
全メンバー共通 )
・Docker
・Git
・Jenkins

( ソフトウェアエンジニア )
・Python 3.x
・FastAPI / Flask / SQLAlchemy
・Swift ( for iOS )
・Kotlin / Java ( for Android )
・Vue.js / ReactJS ( for frontend )

フロントエンドは元々 ReactJS だったのですが、最近は軽めのプロジェクトは vue.js で済ませることが増えてきました。また Python については PyCon 関連のイベントで登壇するスタッフも多く、ソフトウェアエンジニア・データサイエンティストの間での共通言語は Python です。

( データサイエンティスト )
・Python 3.x
・pandas / NumPy / SciPy / scikit-learn / scikit-image / seaborn / OpenCV / spm-image ( 自社開発 OSS )
Jupyter
・データ解析はPython + Jupyter でやっており、プロジェクトの内容にあわせて他の OSS を組み合わせたり、自作したりしています。

( 組み込みエンジニア )
・C / C++ / C#
・Xilinx SDx
・Xilinx 社の FPGA の統合開発環境です
・OpenWRT Linux / Alpine Linux / Ubuntu ( 組み込み環境向け )
・Linux が動く環境であれば Docker 上で Python を動かしています。FPGA 系は C/C++ でコードを書いて、SDx で高位合成をしています。製造業のお客様からは Windows の .NET framework で動作するようご要望をいただき C# で開発することも少なくありません。特に実行速度を求められる場合は C++ で実装することもあります。

( サービス基盤・インフラ)
・Ansible
・Fabric
・Terraform
・Serverspec
・AWS
・ELB / EC2 / CloudFront / S3 / Route53 / CloudWatch / SES / ElastiCache / RDS (PostgreSQL / MySQL) / Lambda / SageMaker 等

コミュニケーションツール
・GitLab
・Slack
・Google Meet / Zoom

開発部組織について

プロダクトグループ】
・CPO ( Chief Product Officer ) の大西が率いるこのグループは、ハカルスのプロダクト開発の専任チームです。
・2021年の後半から活動を本格化し、スピード感あるプロダクト開発や、プロダクトの品質管理や品質向上を推進しています。

【共同開発グループ】
・共同開発グループには、データサイエンティストとフィリピンのアプリケーション開発チームが所属しており、お客様の課題ごとにプロジェクトチームをつくっています。
・データサイエンティストチームは、クライアントのヒアリングから機械学習を用いたモデル構築、運用を担当しています
・アプリケーション開発チームは、SaaS 型のウェブアプリケーションやモバイルアプリケーションの開発、サーバインフラの運用を担当しています
・製薬企業や大学病院とのコラボレーション案件もこちらのメンバーを中心に担当しています

【R&Dグループ】
・東京R&Dセンターに在籍するエンジニアが所属しています。
・AI 創薬、MI の R&D 活動だけでなく、プロダクト開発や共同開発の開発サポートも行います

アドバイザー】
・アドバイザーに就任いただいている、東北大学の大関先生や滋賀大学の河本先生、京都大学の大木先生からアドバイスを随時いただいています。

技術に関して注力しているポイント

以下二点に注力したいと考えています。
(1) 医療・インフラ・製造業分野において、AI を用いたプロダクトの開発
(2) DevOps や MLOps 等の導入やプロセス改善による生産性の向上
これまでのプロジェクトを通じて得た知識やノウハウを元に自社プロダクトの開発に注力しています。また、プロダクト開発だけでなく、共同研究や共同開発プロジェクトにおいても、高い品質のアウトプットをいかに少ないインプットで実現するかという生産性の向上に取り組んでいます。


今年の採用で実現しようとしていること

プロダクト開発の推進にあたり、それを支えるエンジニアの採用を目指しています。具体的には、アプリケーション開発のエンジニアの方や、プロダクトの品質管理の役割を担うエンジニアの方です。

アプリケーションエンジニア
自社プロダクトの成長を加速させるアプリ開発エンジニアを探しています!
ハカルスは人工知能を使ったデータ解析サービスを提供する京都発のAIカンパニーです。医療・製薬と、産業・製造業の、2つの領域向けに事業を展開しています。 ◉事業領域と提供サービス ---医療 「HACARUS for Medical」 ・診断支援AI ・創薬支援AI AIを医療に活用する多くの試みがなされていますが、課題も少なくありません。医療の疾病に関するデータは、個人情報の問題があり、匿名化処理をするにしても症例を集めることなかなかできません。症例が希少なものであればなおさら困難を極めます。HACARUSの採用するAI・スパースモデリングは、「少量データでも扱える」ことが特徴であり、これは、データを集めることが極めて難しい医療分野だからこそ力を発揮します。 次に、AIだけで医療は完結しないこと。AIは決まった方針の中で解を出すことに優れていますが、患者の状態、社会とのつながり、家族関係などのさまざまな視点から総合的にその人にとっての解を導き出すことはできません。AIからの各種サポートがあったとしても、当然ながら最終的な判断は医師に委ねられます。 その際に「理由はよくわからないが、AIがこういう結論を出している」という結果を判断材料にする方はないでしょう。どこにどんな不具合が潜んでいるか予測もできません。医療の最前線に立つ医師を、AIがサポートするためには「その結論に至った理由がわかる」といった解釈も必要です。これもまた、ディープラーニングには難しく、HACARUSのスパースモデリングだから実現できる特徴の一つです。 ---産業「HACARUS Check / HACARUS Edge」 ・AI外観検査 ・エッジAI 製品出荷前の外観検査は、自動車部品や精密機器などの製造に欠かせない重要な工程です。スパースモデリングを使用したHACARUS Checkは、今までよりも少ない教師データでより素早く、より正確な結果を実現します。誤検知や過検出が発生しやすい従来のAVI / AOIシステムと比較しても、圧倒的なパフォーマンスを誇ります。画像の取得方法や、既存システムとの連携についても支援可能です。 ---人材育成「HACARUS Dojo」 ・データサイエンティスト教育 ・コンサルティング AI開発プロジェクトは、データ収集、アノテーション、AI モデル開発といったさまざまなフェーズから構成されており、それを遂行するために必要なスキルセットは多岐に渡ります。また、探索的なプロジェクトにおいては、短期的なPoC(概念実証)では適切な解決策に至れないことも多くあります。そこで、本アウトソーシングサービスでは中長期的なAI開発プロジェクトを対象に、HACARUS のもつAI開発に関わる幅広いスキルセットを柔軟に提供し、お客様のAI開発を成功に導きます。 ◉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。HACARUSのAI・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 ビジネスであれ、医療であれ「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。HACARUSのスパースモデリングなら、その根拠もフィードバック。「知」が見える化されることで、次の展開への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。そのため、お客さまの既存環境で実行できることも少なくありません。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。
株式会社HACARUS
テストエンジニア
AIプロダクトのQA!QAエンジニア・テストエンジニア
HACARUSは医療、製造業、インフラ領域に AI をコアにした製品・ソリューションを提供している会社です。 ◉事業領域と提供サービス ■ 医療 ・診断支援 MRI や CT のような医療画像をはじめとする患者データを解析し、疾病の早期発見や読影医の負担軽減などより、速く正確な診断ができる医療環境の実現を目指して、製薬企業様との共同プロジェクトを推進しています。 ・ 創薬支援 創薬研究におけるスクリーニングの効率化を目指した製品開発に取り組んでいます。HACARUSの技術を用いることでスクリーニングの効率化を実現するとともに薬物の作用メカニズムに対するヒントを提示することで、専門家と協働し、研究開発を加速するシステムの実現を目指しています ■ 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 ビジネスであれ、医療であれ「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。"
株式会社HACARUS

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