日本が世界をリードしている先進の医療の一つ「内視鏡」の画像診断AI（人工知能）を開発しています。 「AI×医療」の中でも「画像診断」分野は実現性が高く、国も後押しをしています。当社のAIの性能（診断精度）は国際的な論文誌に取り上げられており、現在、がん研有明病院や東大病院、大阪国際がんセンターなど、国内トップクラスの病院を含む約100医療機関と共同研究を進めています。 -- Forbes JAPANが毎年、優れたスタートアップを掲載している「日本のスタートアップ大図鑑」なかでも注目する企業6社として弊社を取り上げて頂きました。 https://forbesjapan.com/articles/detail/39855 現役医師が創業したAI企業としてTechCrunchで創業ストーリーや、資金調達状況などをまとめて頂きました。 https://jp.techcrunch.com/2019/10/04/aim-fundraising/ 最新の会社状況などはこちらでご覧頂けます。 https://www.ai-ms.com/recruit

内視鏡は、日本が世界をリードしている先進の医療分野。 ところが足もとでは、「1.医師によっては内視鏡検査でのがんの見落としが2割以上も起こっている。」「2.そのため、内視鏡専門医とのダブルチェックが義務付けられているが、通常業務後に行われる1日3000枚程度もの2重チェック負担で専門医が疲弊（まして専門医の少ない地域の先生方は検診現場で本当に苦慮しています。）」という現実。 もし私達のAI（人工知能）が画像診断を支援できれば、食道・胃～小腸・大腸にいたるまで、がんを早期のうちに見つけて「人の命を救う」ことにつながります。 「内視鏡AIでがん見逃しゼロへ」 そんな想いで創業したベンチャーです。

弊社の代表であり内視鏡専門医で、国内有数の検査数を持つクリニックを経営する多田は、現場ならではの悩みに直面してきました。そのたび解決策を考え周囲の先生方の力を借りながら、より良い方法を研究し続けてまいりました。 そのような中で内視鏡AIに取り組むきっかけになったのは「AIの画像認識能力が人間を上回り始めた」という東大・松尾准教授の話でした。「現場の苦しみを解決できるかも！」と思った私たちは、膨大な数の画像を一枚一枚精査してデータベースを構築し、ディープラーニング（深層学習）を活用した研究を積み重ね、専門医の平均を上回る判別精度に到達しました。 臨床現場で使うにはまだまだ改善が必要ですが、急ピッチで開発を進めています。日本の内視鏡は、機器シェアが世界7割を占めるだけでなく、専門医の技量も世界一です。その素晴らしい英知を結集させていただくことで、世界の内視鏡医療に貢献したいと考えています。 研究開発の中で、世界初となる胃がん人工知能拾い上げ論文 がGastric Cancer誌に、ピロリ菌AI診断論文EBioMedicine誌（LancetとCellの姉妹誌）に掲載されたのを皮切りに、部位別仕分や大腸がん、潰瘍性大腸炎に食道がんの拾い上げなど多くの世界初となる論文を投稿・掲載し、国内外で特許を取得。 また、AIの開発実務においては、教師データ（AIに覚えさせるデータ）の質と量がカギを握ります。当社は全国の有力病院及び数十名の内視鏡専門医の協力を得ているため、良質かつ膨大な数の画像を継続的に集めることができ、かつ、それらを地道な仕分け作業を行うことでAI用画像データベースを構築しています。 まだ社員数十数人の小さな会社ですが、少しづつ集まる優秀なAIエンジニア、医療業界の専門家、製品開発のスペシャリストの力で、世界の医療現場に向けた内視鏡AI開発が着々と進んでいます。

次期製品の開発に向けて、臨床データ(内視鏡の観察動画)の収集システムの開発メンバーを募集しております。 【業務内容】 内視鏡動画・データの大規模管理システムを開発・運用を中心に、内視鏡AIモデルのデータ作成やモデル評価を行うシステム開発を担います。 ・社内サーバーシステムの構築/運用保守 【応募条件】 ・オンプレミスのサーバーシステム構築・運用経験 【歓迎条件】 ・Webサービスシステムの開発・保守経験 ・ツールの開発、AIモデル評価システムの開発など開発経験 大規模な数百TBを超えるシステム開発となります。医療分野に於けるセキュリティや、医療機器として求められる品質管理など、クラウド時代の医療データ管理の経験を得ることができます。また、データセンターおよび、サーバをゼロから再構築したいと考えており、いままでの経験を生かし裁量をもって働くことができます。 【働き方や環境について】 1.どのようなインフラを構築するのか？ →インフラは占有線を引き込んだ10GbpsでDCと接続する予定で、サービスはkubernetesを使用、1PB>のデータを保管し、各動画は20~40GBをスムーズに扱い、臨床そのままの動画で評価して継続開発していることを売りにしていきたいと考えています。 2.どんな人物を求めているか？ →(収集に人的コスト(医療機関)が掛かっているので)データをロストしないように正確・安全にシステムを開発・運用できる人物でかつベンチャーとして迅速に対応できる方 3.なぜオンプレミス環境で構築するの？ →扱うデータ観点からオンプレでの運用が必要となっているしできる人が少なくて困っている状況です 4.なぜインフラが必要なのか？相当大規模でないとインフラの仕事はそこまで必要性のあるのもはないのではないか(改善系とは別)？ →1PBの医療データを扱うことがAI開発に必要となっていて、データの質で差別化を図ろうとしているが、巨大データが課題となっている状況のためです 5.インフラエンジニアはそもそもいるのでしょうか？ →現状はCTO+業務委託1名の体制で、初めて社員を募集したいと考えています 6.将来的にアプリエンジニアにチャンレンジしてみたいと考えているのですが可能でしょうか？ →社内のバックエンドサービスの開発→ネットワークサービス・機能の実現→クラウドサービスといった形で発展していく中でサービス寄りの開発もできる可能性があります 7.休みや障害対応はローテで休みがとれていらっしゃるのでしょうか。 →常時稼働や可用性を求めるのではなく、あくまで開発効率やデータ保管・安全といった点が重要なので深夜/休日対応はシステムの入れ替え以外ではあまり想定されません。（年間であるか無いか程度） 8.バックオフィスの仕事の有無を教えて下さい。アカウント管理やPCセットアップ系はあるのでしょうか？ →現状は社員数も数十人と少人数なので対応してもらえると助かりますが、社内SEではありません。(開発に使うサービス運用はできれば担当して欲しいです。) 9.データセンター作業はあるのか？ →物理故障や新しくシステムを入れる際にはDCに行く必要がありますが、年に1回程度かと思います 10.勤務時間について(リモートワークはOKなの？ →緊急事態宣言時はリモート可という形で行っています。就業場所に関わらず成果が出せるのであれば、都度申請/承認のリモートワークはOKとしています。（会社全体として自由にリモートワークOKとしない理由は、AIエンジニアから薬事・品証・マーケティングの担当まで、プロダクトを自社で開発から販売まで行うために必要な人材を幅広く抱え、かつ会社としての文化もまだまだ未成熟な中で、リモート勤務を誰でもできるようにしてしまうと、良いコラボレーションが生み出せないと考えているからです。） 11.アーキテクチャを相談する的な人はインフラでいるのか？ →CTOはある程度ハード〜サービスまででき都度相談して頂くことが可能です 12.仕事の進め方はチームでやっているのか？個人でやっているのか？ →現状は2名であり、少人数で回しているので自走できる方が理想です。