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テクニカルソリューションアーキテクト 安全保障×AI

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Mid-career

on 2026-05-07

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テクニカルソリューションアーキテクト 安全保障×AI

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阿部大志

福島県の大学で脳MRI画像の初期アルツハイマー病検出をテーマに研究。その後、約1年程スウェーデンのリンショーピング大学に研究留学。研究活動で携わってきた機械学習分野を企業ビジネスの場で活かすことを目指し入社。 プライベートでは健康維持のためにマラソンやトライアスロンを嗜んでます。

株式会社Ridge-i's members

福島県の大学で脳MRI画像の初期アルツハイマー病検出をテーマに研究。その後、約1年程スウェーデンのリンショーピング大学に研究留学。研究活動で携わってきた機械学習分野を企業ビジネスの場で活かすことを目指し入社。 プライベートでは健康維持のためにマラソンやトライアスロンを嗜んでます。

What we do

Ridge-iは、最先端のAI・ディープラーニング技術を活用し、企業や社会の現場で実際に機能するソリューションを提供しています。特に強みとしているのは画像解析技術であり、製造業における外観検査の自動化や、インフラ設備の点検・異常検知といった分野で導入が進んでいます。従来は人手に依存していた工程をAIによって効率化・高度化することで、品質向上とコスト削減の両立を実現しています。 また、Ridge-iの大きな特徴の一つが宇宙・衛星データ分野への取り組みです。衛星から取得される画像データを解析し、地表の変化検知や物体認識を行うことで、防災、環境監視、資源管理など社会的意義の高い領域に価値を提供しています。膨大かつ高解像度なデータを扱うための処理技術と、精度の高いAIモデルを組み合わせることで、これまで見えなかった情報を可視化しています。 これらの取り組みに共通しているのは、単なるPoC(概念実証)で終わらせない点です。モデル開発にとどまらず、実際の業務フローに組み込み、継続的に利用されるシステムとして構築することで、現場で価値を発揮するAIを実現しています。

What we do

Ridge-iは、最先端のAI・ディープラーニング技術を活用し、企業や社会の現場で実際に機能するソリューションを提供しています。特に強みとしているのは画像解析技術であり、製造業における外観検査の自動化や、インフラ設備の点検・異常検知といった分野で導入が進んでいます。従来は人手に依存していた工程をAIによって効率化・高度化することで、品質向上とコスト削減の両立を実現しています。 また、Ridge-iの大きな特徴の一つが宇宙・衛星データ分野への取り組みです。衛星から取得される画像データを解析し、地表の変化検知や物体認識を行うことで、防災、環境監視、資源管理など社会的意義の高い領域に価値を提供しています。膨大かつ高解像度なデータを扱うための処理技術と、精度の高いAIモデルを組み合わせることで、これまで見えなかった情報を可視化しています。 これらの取り組みに共通しているのは、単なるPoC(概念実証)で終わらせない点です。モデル開発にとどまらず、実際の業務フローに組み込み、継続的に利用されるシステムとして構築することで、現場で価値を発揮するAIを実現しています。

Why we do

AI技術は急速に進化し、多くの可能性が語られていますが、実際のビジネスや社会の現場では「使える形」で導入されているケースはまだ多くありません。特に、PoCで一定の成果が出たとしても、現場の運用や既存システムとの統合が難しく、本番導入に至らないという課題が多く存在します。 Ridge-iは、この「技術と現場の間にあるギャップ」を埋めることに強い課題意識を持っています。どれだけ優れたアルゴリズムであっても、現場で使われなければ価値は生まれません。だからこそ、技術の高さだけでなく、ビジネスインパクトの創出までを見据えたソリューション提供にこだわっています。 また、衛星データの活用など、これまで十分に活かされてこなかったデータや技術を社会実装することで、新しい価値を生み出せると考えています。AIを“研究のための技術”ではなく、“社会を前進させるための手段”として活用し、産業や社会の構造そのものに変化をもたらすことが、Ridge-iの目指す姿です。

How we do

Ridge-iでは、エンジニアドリブンかつデータドリブンなアプローチでプロジェクトを推進しています。まず顧客の業務や現場の課題を深く理解することから始め、何を解くべきかという課題定義の段階から関与します。その上で、最適なアルゴリズムの選定やモデル開発を行い、さらに実運用を見据えたシステムとして実装していきます。 例えば製造業の外観検査では、単に画像分類モデルを作るだけでなく、撮影環境のばらつきや現場の運用フローまで考慮し、安定して精度を出し続けられる仕組みを構築します。また、衛星データ解析においては、大規模データの前処理・管理・解析を一体として設計し、実用的なインサイトを導出しています。 こうした一気通貫の開発体制を支えているのは、高い専門性を持つメンバーと、創造性・革新性を重視するカルチャーです。さらに、失敗を恐れずに挑戦し続ける姿勢を大切にしながら、技術とビジネスの両面から価値を最大化しています。結果として、単なる技術導入ではなく、継続的に成果を生み出す仕組みとして社会に実装している点が、Ridge-iの強みです。

As a new team member

事業概要 Ridge-iは、製造業DXなどで培った最先端AI技術を活用し、衛星データやオープンソース情報を解析して、安全保障・インテリジェンス領域の意思決定を支援しています。衛星画像(GEOINT)、電波情報(SIGINT)、公開情報(OSINT)などをAIで分析し、政府機関向けシステムの開発・運用を行っています。国土地理院の地図更新業務に利用されるAIシステムの開発実績もあり、「実際に現場で使われるAI」を重視しています。 ━━━━━━━━━━ 【募集背景】 安全保障領域では、AI技術そのもの以上に、「顧客業務を理解し、AIで解決可能な形に課題を整理できる人材」が重要です。 今回募集するTechnical Solution Architect(TSA)は、顧客との対話を通じて課題を設計し、AIシステムとして実装・運用定着まで推進する役割です。Ridge-iにはすでに、AI技術資産、政府機関との信頼関係、セキュアな運用基盤があり、本質的な課題解決に集中できる環境があります。 ━━━━━━━━━━ 【業務内容】 ▼政府機関やパートナー企業へのヒアリング ▼GEOINTを中心とした業務課題の整理・要件定義 ▼AIシステムのアーキテクチャ設計・提案 ▼社内AIエンジニアとの連携による開発推進 ▼API連携やデータ構造設計の支援 ▼プロトタイプから本番運用までの推進 ▼現場インサイトを活かしたプロダクト改善 ━━━━━━━━━━ 【このポジションの魅力】 ▼安全保障×AIという希少性の高い領域に関われる ▼最先端AI技術をスピード感を持って導入できる ▼納品で終わらず、現場活用まで見届けられる ▼技術とビジネスの両方に深く関われる ▼既存顧客基盤・AIアセットがあり、立ち上がりが速い ━━━━━━━━━━ 【必須条件】 ▼エンジニアリングのバックグラウンド ▼顧客折衝、要件定義、プロジェクト推進経験(2年以上) ▼システム要件定義・設計経験 ▼API設計・システム連携の基礎知識 ▼セキュリティ・クリアランス取得要件を満たす方 ━━━━━━━━━━ 【歓迎スキル】 ▼官公庁案件経験 ▼Python開発経験 ▼AWS / GCP / Azure利用経験 ▼LLM・生成AI開発経験 ▼GIS・衛星画像処理経験 ▼セキュア環境でのシステム構築経験 ━━━━━━━━━━ 【求める人物像】 ▼曖昧な課題を構造化できる方 ▼「使われるシステム」にこだわれる方 ▼不確実性の高い環境でも主体的に動ける方 ▼安全保障領域に技術で貢献したい方 ━━━━━━━━━━ 【入社後の流れ】 入社後は既存案件へサブ担当として参画し、技術や業務理解を深めていただきます。その後、主担当として案件推進や新規提案にも関わっていただきます。
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