ナインアワーズは、 1h （汗を洗い流す）＋ 7h （眠る）＋ 1h （身支度）という 3 つの基本行動を時間に置き換え「9h」と名付けました。不要なものを削ぎ落とし、本当に必要なものを高い品質で提供することを目指しています。 さらに、もっとも比率の高い「眠る」ことに対しての「新しい価値」の提供として、睡眠解析サービス「9h sleep fitscan」の開発を進めています。 ① 360度身体を囲まれた筒状のベット ② 4000室運営管理 ③ すべて同形状のシングルルーム という強みを生かして、不要な装着負担などがない状態で高機能なセンシングに基づいた分析を提供していくとともに、蓄積されていく高い品質の睡眠ビックデータから新しい価値の顧客への提供を目指しています。

ビジョン : 日常生活の中に、「病院」レベルのインサイトを 今、ナインアワーズでは、睡眠時無呼吸症候群の他に、心房細動やストレス状態など、日常的な生活の中では、なかなか自覚症状を持つことが難しい疾病を対象に、宿泊者にレポートを提供することを目指し開発しています。 現在、世界中でヘルスケアの機運が高まっていますが、一方で、ヘルスケアのデバイスなどは、使用者の意識と実際に必要とする方がうまくマッチしていないという指摘もあります。 そのため、ナインアワーズでは、日常生活の中に、「病院」レベルのインサイトを得られるような測定システムを目指して「9h sleep fitscan」の開発を進めています。 この際に、非常に重要視しているのが、検証可能なデータセットであることです。 ウェアラブルデバイスを含め多くの測定ツールが、単体で自身で測定するため正確にきちんと測定できているか、周辺環境の違いなどがデータに含まれてしまっていないかなど、より良い知見を提供するために、データを蓄積し比較していくプロセスにいくつかの課題があると捉えています。 ナインアワーズでは、そのカプセルホテルの特性から、 同じ形状、360度身体を囲まれた筒状のベッドは、研究室における測定に近い状態に寄せながら、日常生活の延長線上として配置することができることで、データ間の比較可能性を担保し、より良い事実の検出をできると考えています。 ナインアワーズでは、病気を診断をせずに、なるべく高精度かつ他の方と比較できる形で測定していくことで、変化の予兆を検知し、早期受診と早期改善をできるようなプラットフォームになっていきたいと考えています。

私たちのチームは、本社、ラボ、実店舗と複数の箇所が連携して、研究開発とサービスの提供を行っています。 そのため、顧客とのダイレクトなコミュニケーションを行ってくれるサービススタッフからのフィードバックをもらうこともでき、AI / IoTサービスでありながら、直接ユーザーからのフィードバックを得やすい環境にあるといえます。 まだまだこれからサービスの開発を進めていく必要が多くありますが、これからもサービスとして、顧客体験を最大化することを視野に入れながら進んでいきたいと考えています。

データがなくて困るデータサイエンティスト。しかし、データありすぎても困るのもデータサイエンティスト! 1万人 (2022/06達成予定)以上の睡眠データを元に、データから新しい知見をどんどん導き出すことにフォーカスしてアプローチできるこれまでにないプラットフォームです。 一人の人を追いかけるのではなく大勢の日常の生活の中から、ナチュラルに体の快調 / 不調を検出してフィードバックすることを目指しています。 既存知見とのつながりを大事にしながら、新しい知見を求めることに喜びを感じるpythoniaを求めています! 【業務内容】**一例です、本人の希望によって調整が可能です** 　- 自社サービスの解析アルゴリズム、モジュールの開発 　-- 解析アルゴリズムの選定 / 評価系の検討 　-- データ取得方法 / 評価方法の検討 　-- 前処理の実装 　-- アノテーション形式の定義 　-- 機械学習の実行 　-- 解析結果の評価レビュー 　-- ワークフローに対応したモジュールとしてデプロイ 　※アノテーションなどに関しては、一部外部企業との連携によって、負担を分散しながら行います。 【求める人物像】 　- データを見て妄想するのが好きな方 　- ナインアワーズ睡眠事業に共感できる方 　- 最高の睡眠のために、最高効率の仕事ができる方 　- 過去の知見をリスペクトして、新しい知見に興奮できる方 　- ハイブリットワーク( 出社日、出社比率は応相談。) 【開発環境】 　解析フレームワーク : FastAPI( Python ) / 管理MLモデル数 ( 6個 **今後拡張及び統廃合が予定されています) 　フロントエンドフレームワーク : Node.js 　DB : AWS RDS for MySQL 　OS : Amazon Linux 2 　インフラ : AWS EC2 / AWS Lamda / AWS S3 / AWS Auto Scaling 　そのほか : 　- Teams (研究開発本部内) 　- Workplace (本社 / ホテル) 　- VS Code (任意選択) 　- Backlog 　- GitLab 　- コーディング用PC(windows or mac)支給 　- 機械学習用GPU搭載マシン( A6000など ) 　- 研究用社内ローカルストレージ( 40TB相当 / 構築中) 【必須スキル / 経験】 　- Python3 での開発経験 ( 1年以上 )、もしくは、MATLAB / Rなどの解析言語での開発経験 　- 機械学習、もしくは、実験系での評価体系の設計・遂行経験 　- コンピュータサイエンスの基礎知識 （アルゴリズム、データ構造、データベース、ネットワーク等） 　 【歓迎スキル/経験】 　- 要求定義・要件定義の設計経験 　- プロダクトマネージメント 　- プロジェクトマネージメント 　- 大規模解析アプリケーション構築経験 　- AWS及びAWSの各種マネージドサービスを用いたWebサービスの開発・運用経験