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研究で終わらせない。東大発AI企業でLLM/RAGを社会実装する

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on 2026-03-05

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研究で終わらせない。東大発AI企業でLLM/RAGを社会実装する

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大須賀 彰太

髙橋 光

Kaito Urata

高田 康太郎

株式会社OptiMax's members

大須賀 彰太

What we do

【プロジェクト例】 ・対話型マーケティング分析AI(LLM) 自然言語でデータ分析が可能なAIツールをPoC開発。SQLが書けない非エンジニアでも、誰でも簡単にデータインサイトを得られる環境を構築。キャンペーン効果の分析や市場トレンドの把握を高速化。 クライアント:大手食品・飲料メーカー 主要技術:Vertex AI, BigQuery, Python, Deep Learning ・Graph RAGを活用した社内ナレッジ検索AI(LLM) 大手製造業向けに、数万件の技術文書・マニュアルをGraph構造で整理し、自然言語で横断検索できるRAGシステムを開発。従来のキーワード検索では見つからなかった関連知見を発掘し、設計業務の効率を大幅に向上。 クライアント:大手製造業メーカー 主要技術:LangChain, Neo4j, OpenAI API, Python, GCP ・スマートフォンOCRによる現場帳票デジタル化AI 建設現場の手書き帳票をスマートフォンカメラで撮影するだけで、AIが文字認識・構造化し、クラウドに自動登録するシステムを開発。年間数千時間の手入力作業を削減。 クライアント:大手建設会社 主要技術:Edge AI, OCR, Flutter, Firebase, Python

What we do

【プロジェクト例】 ・対話型マーケティング分析AI(LLM) 自然言語でデータ分析が可能なAIツールをPoC開発。SQLが書けない非エンジニアでも、誰でも簡単にデータインサイトを得られる環境を構築。キャンペーン効果の分析や市場トレンドの把握を高速化。 クライアント:大手食品・飲料メーカー 主要技術:Vertex AI, BigQuery, Python, Deep Learning ・Graph RAGを活用した社内ナレッジ検索AI(LLM) 大手製造業向けに、数万件の技術文書・マニュアルをGraph構造で整理し、自然言語で横断検索できるRAGシステムを開発。従来のキーワード検索では見つからなかった関連知見を発掘し、設計業務の効率を大幅に向上。 クライアント:大手製造業メーカー 主要技術:LangChain, Neo4j, OpenAI API, Python, GCP ・スマートフォンOCRによる現場帳票デジタル化AI 建設現場の手書き帳票をスマートフォンカメラで撮影するだけで、AIが文字認識・構造化し、クラウドに自動登録するシステムを開発。年間数千時間の手入力作業を削減。 クライアント:大手建設会社 主要技術:Edge AI, OCR, Flutter, Firebase, Python

Why we do

「〜最適化(Optimize) × 最大化(Max)〜 AI技術でビジネスプロセスを最適化し、企業の成果を最大化する。」 私たちOptiMaxは、最先端のAI技術を「本当に使える形」で届けることをミッションとしています。 東大で培った学術的な知見と、実際のビジネス現場での実装経験を融合し、技術だけでなく、それが現場で活きる仕組みまで一気通貫で支援します。 「論文では精度99%のモデルが、現場では使い物にならない。」—この課題に正面から向き合うのがOptiMaxのAIエンジニアです。研究の知見を持ちながら、泥臭い現場のデータと格闘し、本当に動くプロダクトを作り上げる。その「ラストワンマイル」を埋められる人材を求めています。 研究者の視点とエンジニアの実装力を兼ね備えた、新しいタイプのAIエンジニアとして活躍してください。

How we do

1. 「まずやってみる」精神 (Action First) 議論だけで終わらせず、手を動かして検証することを最優先します。失敗を恐れず、高速でプロトタイプを作り、実環境でのフィードバックを得て改善するサイクルを回しています。 2. 組織全体での相互扶助 (One Team) 「個人のタスク」に閉じず、困っているメンバーがいれば職種や役職を超えて助け合う文化です。特にインターン生と社員の垣根はなく、全員がフラットに技術や知見を共有し、チーム全体の総力を高めることを重視しています。 3. 研究と実装の融合 (Research Meets Engineering) 東大の研究室との連携や、最新論文の読み合わせ会を通じて、常に最先端の技術トレンドをキャッチアップしています。ただし、それを「動くプロダクト」に落とし込むエンジニアリング力を同時に重視し、研究と実装のバランスを保つ文化です。 4. AIを盲信せず、意思決定の責任を持つ (Critical Thinking) 私たちはAI開発企業だからこそ、AIの限界も理解しています。AIが出力したコードや回答を鵜呑みにせず、必ず「自分の頭」で考え、検証し、最終的な品質に責任を持ちます。

As a new team member

研究の知見を武器に、クライアントの課題を解決するAIプロダクトを設計・実装・デプロイまで一貫して担っていただきます。 具体的な業務: 【40%】AI/LLMプロダクト開発 LLM/RAGアプリケーションの設計・実装。プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、評価パイプラインの構築。AIモデルの精度改善とパフォーマンスチューニング。 【25%】バックエンド・インフラ開発 Python/TypeScriptを使ったAPI設計・実装。GCP/AWS上でのインフラ構築・運用、CI/CDパイプライン整備。データパイプラインの設計・構築。 【20%】技術調査・R&D 最新のAI論文・OSSツールの調査・検証。新規プロジェクトのPoC設計・実施。技術ブログ執筆、社内勉強会での発表。 【15%】コードレビュー・メンタリング インターン生・副業メンバーへの技術指導。コードレビューを通じた品質向上と設計思想の浸透。 ■ 必須スキル ・Python開発経験2年以上 ・機械学習・深層学習の実務経験(研究含む) ・LLM/NLPに関する基礎知識 ・クラウドインフラ(AWS/GCP)の基本的な利用経験 ■ 歓迎スキル ・LLM/RAGを活用したアプリケーション開発経験 ・情報系修士・博士号 ・MLOps/データパイプライン構築経験 ・論文執筆・学会発表の経験
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