〇ABEJAについて ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、デジタルトランスフォーメーションの実行に必要な、データ生成からデータ収集、データの加工、データ分析、AIモデリングまでのプロセスを提供し、継続的・安定的な運用を行う、ソフトウェア群ABEJA Platformを基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで金融・製造・サービス・インフラ・物流・小売・ITなど300社以上の変革と運用をABEJA Platform上で実現してきました。現在では「ABEJA Platform」に関連する売上が75%を超えており、今後もプラットフォームを中心とした成長を進めてまいります。 グローバル展開として、2017年3月にシンガポール現地法人「ABEJA Singapore Pte. Ltd.」を設立。同年4月には、米NVIDIA社から資本業務提携を実施しました。2018年12月には、米Google社から出資を受けております。2019年10月に米シリコンバレーに現地法人「ABEJA Technologies, Inc.」を設立。2020年6月、世界経済フォーラムが新興企業の中から選ぶ2020年の「テクノロジーパイオニア」の1社に選ばれました。現在では、新型コロナウイルス感染症の影響もあり、フルリモート環境にてグローバル展開をすすめております。 〇事業紹介 ■デジタルプラットフォーム事業 ABEJA Platform上で、「顧客企業の競争優位の源泉となるビジネスプロセス」を変革し、継続的な収益成長の実現に伴走する事業。 👉ABEJAが展開するデジタルプラットフォーム事業 https://abejainc.com/digital-platform 👉【松尾豊×ABEJA岡田陽介対談】日本企業でDX、AI活用が進まない５つの理由とその処方箋 https://type.jp/et/feature/13588/

2012年1月、創業者の岡田陽介は、アメリカシリコンバレーにて、多くのアントレプレナー（起業家）やエンジニアとディスカッションをしていました。英語は流暢で無い一方で、ソースコードで会話することでなんとか意思の疎通をはかっていました。その時、アメリカにいた同世代が何とも大きく見え、本当に世界を変えていこうとしていることに度肝を抜かれました。その時の原体験に基づいて、創業者の岡田陽介は「イノベーションで世界を変える」というビジョンに沿って株式会社ABEJAを立ち上げました。 ・徹底的にイノベーションにこだわり続けること 別にイノベーションにこだわらなくてもいいのかもしれませんが、ABEJAでは徹底的にイノベーションにこだわることを目指しました。イノベーションが起きない場合、結局は分配論の世界になっていくのです。世界は極めて有限です。そんな中、不可能なことを可能にしたイノベーションがあったからこそ世界はここまで大きく進化し、人間という動物は社会を形成することができたと考えています。つまり人間は、継続的なイノベーションを起こし続けなければ社会の変革も発生しないのです。 ・リベラルアーツを重要視し、社会をより良くすることを第一義的に考えること どれだけイノベーションにこだわったとしても、それをつかって社会を構成しなければただのゴミです。また、多くの意味でイノベーションは諸刃の剣であり、正しく利用することを意識しておかなければ、すぐに負の側面が見えて来ます。だからこそ、イノベーションは必ずシビリアンコントロールができる状況を維持しなければならないのです。そのための、大局的な知見こそがリベラルアーツであり、そういったことを無視することは全体の幸福のために許されないことだと考えます。 ・ビジネスモデルを確立し、エコシステムを構築することで、未来の可能性にかけること イノベーションは不可能を可能にする一方で、経済的な成立をさせなければ社会に実装されることはありません。最初は超高価でも良いかもしれませんが、世界を変えるためにはそれが広く均等に分散して浸透している状態が必要です。そのためには、エコシステムが極めて重要な役割を果たします。１人だけ１社だけでそういった大きなことをやるのは難しいのです。互いがお互いのメリットを享受し合うかたちで世界をより良くしていくことが最終的に世界を変えていきます。そして、その次の世代に受け継がれた時、私達は少しでも良い尊敬されるものになっているかを自問自答することが重要です。

〇ABEJAが大事にしていること 私たちは「テクノプレナーシップ」という行動精神をとても大事にしています。 テクノプレナーシップとは「テクノロジーによって、非線形イノベーションを実現して インパクトのある社会貢献をする姿勢。リベラルアーツによって、その行為を問い続ける姿勢。」を指しています。 私たちは、テクノプレナーシップの行動精神のもと、人間性、創造性、倫理観を持ってテクノロジーを取り扱い、社会構造の変革を先導し「ゆたかな世界」の実現を追求したいと考えています。 - ABEJAのテクノプレナーシップ https://note.com/abeja/n/neee9681fa95e - Ethical Approach To AI が発足 https://abejainc.com/ja/news/article/20190821-2542 - ABEJA Advent Calendar 2021 https://qiita.com/advent-calendar/2021/abeja 〇メンバー紹介記事 - 「コレジャナイ」。 内なる声に従って、ベンチャーに飛び込んだ戦略コンサル（山本さん） https://note.com/abeja/n/n8666a32860b5 - 仕事の中身は「ドラクエの上級職」 データサイエンティストたちのリアル㊦（ゆうこうさん） https://note.com/abeja/n/nfeaa1ca81f21 - ABEJA なのくろさんが、うっかり転職したくなるissueはこれです（なのくろさん） https://note.com/abeja/n/ndeb202fd1d9f 〇ブログ - テクプレたちの日常 by ABEJA https://note.com/abeja/ - ABEJA Tech Blog https://tech-blog.abeja.asia/

現在、弊社が提供するAIを活用した店舗解析サービス「ABEJA Insight for Retail」では、日々カメラ・センサーを通じて取得される40TB以上のデータを、Deep Learningなどの技術を使って処理し、小売業に必要な年齢・性別などの情報を取得しています。最近では、店内のお客様の行動として、0.1秒間隔で店内の位置情報・手伸ばし・身長などの情報の取得・分析をする「動線分析」や、何回来店したことがあるお客様かを分析する「リピーター分析」等にも取り組み、こうして取得したデータを活用して、小売業を営むお客様の経営改善に役立てています。 https://abejainc.com/insight/retail/ja/ 2018年12月にはGoogleより資金調達を実施しさらなる事業拡大のフェーズを迎えており、機械学習エンジニアを募集いたします。技術的にも難易度が高く、様々な知識が求められる中で、ビジネスニーズに答えるプロダクト開発を行いたい方には最適な役割です。 ■ミッション・役割 ・各種IoTデバイスから取得した大量のデータに対する機械学習の適用 ・様々な環境下・多様な分析/ビジネスニーズに対応できる汎用的且つ精度の高いモデルの構築と、それを実現するためのサービス提供フローの設計 ・より社会や小売にインパクトを与えるシーズベースなプロダクト開発 ■業務内容 ・最新の研究論文などをサーベイしモデルの実装から改善 　- 顔データを用いてのデモグラフィック情報の取得精度の改善 　- 顔以外の画像データや、そのデータを元に新しいサービスの構築 ・Insight for Retailのビジネスにインパクトするモデルを、サービス提供フローやUXも含めて構築 　- 例１：モデル構築以外にも、継続的な改善を見据えてのAnnotationの仕組みづくり 　- 例２：ビジネスメンバーと連携しての、プロダクト価値創出のための入力データ設計・モデル開発 ■開発環境 ・言語：Python 3.x ・開発環境：Linux / Docker / AWS ・利用ライブラリ：numpy, scipy, sklearn, pandas, tensorflow, pytorch, keras, mxnet など ■必須要件 ・機械学習を用いたサービスの開発・運用経験1年以上 ・プロダクトの課題を抽象化して解くべき世界観を想像し問題設定を構築する能力 ・設定した問題設定に関する国際会議，論文の調査をし意味を理解する能力 ・設計したアーキテクチャの実装スキル - linux や AWS, GCP, docker の実装経験 - 開発エコシステム (git, CircleCIなど) の実務経験 - 機械学習のパフォーマンス・チューニング経験 - 機械学習アプリケーションの開発・運用経験及び、それらに関する高度な知識 ■歓迎要件 ・機械学習をベースとした様々な分野（経済学、心理学、機械工学など）の知識 ・学会や論文で知った技術を、運用までを考慮してアーキテクチャに落としこむスキル（モデル構築、システム構築、運用） ・英語による日常会話 ・システムのボトルネックを特定し解決した経験 ・SQLのクエリチューニング経験 ・モデルの軽量化経験