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MLOpsの構築で製造業に変革をもたらすデータエンジニアWANTED!

データエンジニア
Mid-career

on 2022-09-22

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MLOpsの構築で製造業に変革をもたらすデータエンジニアWANTED!

Mid-career
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伊藤 桂一

2001年頃から、機械学習や遺伝的アルゴリズムといった技術を利用した研究開発、製品開発を行ってきました。 半導体設計、防犯/見守り、外観検査等様々な用途に向けた開発を行ってきました。 現在は国立研究開発法人産業技術総合研究所で発明されたAI技術を利用した事業展開を行っています。 特にモノづくり産業での外観検査業務への適用で、ご引き合いを頂いています。

Ryota Kawamura

三井物産、DMMを経て、アダコテック代表取締役CEO。 三井物産では7年間、事業経営、事業管理、M&A実務を経験。南米チリの自動車ローン事業を行う子会社に社長補佐兼CFOとして3年間出向したのち、東京本店では主に新規M&A投資に従事。2018年4月からDMMの経営企画室に転職。社長直下でVR領域での新規事業提案を実施したのち、社会人向けプログラミング事業を行う投資先ベンチャー企業に常駐し、PMI/バリューアップを実施。2019年7月より株式会社アダコテックに4人目の社員として入社、2019年9月より取締役、2020年4月より現職。

【代表インタビュー】日本発技術で日本のお家芸「製造業」をアップデートする。元商社マンがアダコテックに突き動かされたワケ。

Ryota Kawamura's story

井上 真嘉

学生時代から「光」への興味がとても強いエンジニアです。 株式会社ニコンでは、社内外の工場に導入する設備の電気およびソフトウェア設計開発を7年間担当していました。特に、画像処理機能を組み込んだ設備(外観検査機や自動搬送機など)の設計開発を多く経験してきました。撮像系および照明系の最適条件検討、画像処理機能開発を得意としています。 2020年6月に株式会社アダコテックに7人目の社員として入社し、データ分析と撮像照明系のコンサルティングを担当しています。

株式会社アダコテック's members

2001年頃から、機械学習や遺伝的アルゴリズムといった技術を利用した研究開発、製品開発を行ってきました。 半導体設計、防犯/見守り、外観検査等様々な用途に向けた開発を行ってきました。 現在は国立研究開発法人産業技術総合研究所で発明されたAI技術を利用した事業展開を行っています。 特にモノづくり産業での外観検査業務への適用で、ご引き合いを頂いています。

What we do

アダコテックは、レガシーな製造業を技術で変革しようとしているAIスタートアップで、これまで人の目で行われてきた製造業の検査・検品工程の自動化に取り組んでおります。 国立の研究所である産業技術総合研究所(産総研)からスピンアウトしてできた会社であり、産総研の特許技術「HLAC」を活用しています。(HLACの詳細な特徴については「どうやっているのか」を参照ください) プロダクトは、画像解析をクラウド上で行えるSaaS型のサービス「AdaInspector Cloud」です。ディープラーニングよりも圧倒的に少ないデータ数で済み、高精度のモデルをノーコードで作ることで、製造業の技術者がAIを手の内化することができるのがコアの価値となっています。 私たちのテクノロジーで、世界中で製造業に関わる人がより自由かつクリエイティブに、モノづくりができる世界を創っていきたいと考えています。 【参考記事】 ▼アダコテック、数十枚の不良データから高精度の欠陥分類を可能とする異常検知AIソリューションの提供を開始 本田技研工業との共同実証事例を精密機械工学会にて発表 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000011.000046119.html ▼アダコテック、モノづくりの検査・検品を自動化するSaaS「AdaInspector Cloud」の正式版をリリース https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000046119.html
目視で行われている、製造業の検品作業をAIで自動化
ノーコードで学習・精度検証ができるAI×SaaSを提供
アダコテックの技術は検品に適した特徴を持っており、多くのお客様からお引き合いをいただいています
現在社員は20名弱。事業拡大のためのメンバーを募集中です!
目視検品の現場は限界を迎えており、自動化することが社会的な課題解決につながると確信しています。
エンジニアとビジネスサイドの風通しが良くフラットな組織

What we do

目視で行われている、製造業の検品作業をAIで自動化

ノーコードで学習・精度検証ができるAI×SaaSを提供

アダコテックは、レガシーな製造業を技術で変革しようとしているAIスタートアップで、これまで人の目で行われてきた製造業の検査・検品工程の自動化に取り組んでおります。 国立の研究所である産業技術総合研究所(産総研)からスピンアウトしてできた会社であり、産総研の特許技術「HLAC」を活用しています。(HLACの詳細な特徴については「どうやっているのか」を参照ください) プロダクトは、画像解析をクラウド上で行えるSaaS型のサービス「AdaInspector Cloud」です。ディープラーニングよりも圧倒的に少ないデータ数で済み、高精度のモデルをノーコードで作ることで、製造業の技術者がAIを手の内化することができるのがコアの価値となっています。 私たちのテクノロジーで、世界中で製造業に関わる人がより自由かつクリエイティブに、モノづくりができる世界を創っていきたいと考えています。 【参考記事】 ▼アダコテック、数十枚の不良データから高精度の欠陥分類を可能とする異常検知AIソリューションの提供を開始 本田技研工業との共同実証事例を精密機械工学会にて発表 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000011.000046119.html ▼アダコテック、モノづくりの検査・検品を自動化するSaaS「AdaInspector Cloud」の正式版をリリース https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000046119.html

Why we do

目視検品の現場は限界を迎えており、自動化することが社会的な課題解決につながると確信しています。

エンジニアとビジネスサイドの風通しが良くフラットな組織

日本は経済成長と共に「ものづくり大国」として世界的に高い評価を受けてきました。 「Made in Japan」「Japan Quality」といえば、世界に誇れるブランドです。 しかし、そんな日本のものづくりですが「少子高齢化や人口減少社会」への突入によって永続的に維持することが困難になりつつあります。 特に製造業における製品検査の現場は、高い技術を持った熟練工によって支えられており、検査自動化の対応が急務です。どの工場を訪問しても「なんとか自動化したい」という悲痛の声を聞きます。 私たちアダコテックは最先端のテクノロジーを用いて、難しい検査をサポートするツールを提供し、ものづくりのあり方を変えたいと思っております。ものづくり産業の方々が、人材不足や検査不良問題から解放され、より自由に、より創造的に、ものづくりに没頭できる世界を創りたいと思っております。 【今後の戦略については代表のnoteをご覧下さい】 https://note.com/ryotakawamura9/n/n6a3d648aef9c

How we do

アダコテックの技術は検品に適した特徴を持っており、多くのお客様からお引き合いをいただいています

現在社員は20名弱。事業拡大のためのメンバーを募集中です!

【産総研の特許技術「HLAC」とは?】 アダコテックは産総研の特許技術であるHLACを活用しています。特徴として、 ・大量の教師データが必要ない(教師なし学習)ものの、精度がほぼ100% ・汎用PCで検査が可能なため、低コストで導入障壁が低い ・説明可能なロジックのため、Deep Learningのブラックボックス化問題を解決できる といった強みがあり、検品の分野においてはディープラーニングを凌駕する唯一無二の技術であると自負しています。 このコア技術を武器に、ユーザーがクラウド上で、サクサクと、少ないデータサンプルをもとに画像解析ができるプロダクトを開発しています。 ▼世界一わかりやすいHLAC入門! https://zenn.dev/kotaro_inoue/articles/f0cbbca962313b ▼アダコテックのプロダクトについて https://www.wantedly.com/companies/company_8396481/post_articles/372783 【組織・カルチャー】 2022年4月現在、正社員は17名の組織です。カルチャーとして、 「ユーザーのリアルに向き合い続ける」 「フィードバックを歓迎する」 「むずかしい、を面白がれる」 「遊ぶように学ぶ」 の4つを掲げています。部門を超えて議論ができる、オープンかつフラットな組織で、メリハリのあるコミュニケーションができる組織です。 ▼アダコテックのカルチャー紹介! https://note.com/ashadezuka/n/ncf039627396e 【開発環境】 ■利用言語  - バックエンド:Python / Go  - フロントエンド:TypeScript / React   - AI,アプリ開発:C# / C++ / Python ■ライブラリ  - バックエンド:Flask / chi  - フロントエンド:Next.js   - AI,アプリ開発:.NET Framework / OpenCV / Eigen / MKL(Intel Math Kernel Library) / pandas / scikit-learn / LightGBM ■インフラ:AWS (EC2 / ECS / Lambda / Aurora / ElasticCache / S3) ■業務ツール:Slack / Notion / G Suite / Zoom / ZenHub

As a new team member

アダコテックでは製造業において品質を守るうえで重要な、しかし、なかなか機械による自動化が実現できていない検査/検品を画像検査AIに解決することをミッションとしています。長年の研究開発の結果、検査精度も向上し、導入企業は順調に増えています。しかし、工場のラインに導入される際には、環境の変化、温度の変化、受け入れ基準の変化、経年劣化などの問題が起こるため、お客様である各工場の担当者がモデルのチューニングを簡単に行えるようにする必要があります。実現のためには多くの課題が存在します。 より多くのお客様に活用いただくためには、機械学習のオペレーション(データセットの管理/パラメーター探索/モデル再学習)の改善、特にクラウドを利用した機械学習基盤の構築が必要となっています。画像解析AIを簡単に利用できるプロダクトがほとんど出回っていない中、加えてインターネット上では収集できないデータセットがある中で、最適なオペレーションを構築し、業界の変革に関わることができるエキサイティングなポジションです。 【主な業務内容】 ・機械学習基盤の設計/構築/運用 ・画像処理基盤の設計/構築/運用 ・データ分析基盤の設計/構築/運用 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 【開発環境】 開発言語:Python / Go / C++ インフラ:AWS(ECS / EKS / Aurora / ElastiCache / SQS / S3 / Athena) 構成管理】:Terraform CI/CD:GitHub Actions / Codebuild ワークフロー:Argo workflow ロギング:fluentbit / Kinesis firehose / cloudwatch / mlflow 監視:Datadog / Sentry / cloudwatch
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