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私たちが思う日本に対する危機感とは 日本は、世界でもいち早く高齢化・人口減少に直面する「課題先進国」です。 例えば、「人手不足」という課題。 2025年時点の日本の人口は約1億2300万人です。2050年には9500万人になります。今から25年後に2800万人が日本からいなくなります。どれほどの数字かイメージが湧くでしょうか？これは、北海道・九州・中国・四国地方から人が完全にいなくなるのと同じくらいの数字です。 他にも気候変動や異常気象、日本企業の国際競争力の低下、少子高齢化、AIや情報リテラシーの格差など数えきれないほどの課題があります。 これらのマクロな課題により、それぞれの企業のビジネス環境も大きく変わります。 まさに前例のない不確実なビジネス環境です。 しかし、日本の多くの企業で見られる光景は前例主義や経験主義的な意思決定であり、そのような環境で働く個人も本来持っているはずの創造力・課題発見力・課題解決力が十分に発揮できていないと考えます。企業は個人の集まりですから、個人の課題発見力・解決力が失われれば、当然、企業の課題発見力・解決力が失われます。 ただ、このような悲観論はどこでも聞かれますが、傍観し「日本はダメだ」と同じように評論していても何も変わりません。高い志と多くの知恵が集まれば解決案が生まれ、高速で試行錯誤することで未来は切り拓けるとピープルドットは考えています。 そして、 未来を切り拓くための鍵は「データサイエンス」 であると考えています。 データサイエンスとは 一般的には、データサイエンスとは統計学や機械学習・AI、プログラミング等の技術をイメージする方が多いのですが、ピープルドットでは、データサイエンスを以下のように定義しています。 データサイエンスとは データで客観的かつ多面的に問題を分析し、課題を特定すること 多くの人がデータという共通言語を用いて建設的議論を行うこと 統計モデルや機械学習・AIで課題を解決すること という、課題発見から解決までの総合的な営み であると考えています。 さらに、データサイエンスは、特定の領域に縛られません。 営業やマーケティング、人事やファイナンスといった職種での掛け合わせもあれば、メーカーや物流、メディア、気象など様々な業種との掛け合わせもあります。 つまり、 データサイエンスは、職種も業種も関係なく課題発見・解決に取り組めるフィールドであり、多様な知見・アイディアを持ち込むことのできるイノベーションの中心地 です。 ピープルドットとは ピープルドットは2017年にデータサイエンススクールから事業がスタートしました。今では、データサイエンススクールをはじめ人材育成プログラムを通じて、育成したビジネスパーソンは約1万人になりました。高い志を持ち、自ら課題を見つけ解決することができるプロフェッショナルたちです。 先述した日本社会や日本企業の抱える多種多様な課題を素早く解決すべく、 ピープルドットは、ピープルドットで学んだビジネスパーソンの知恵を結集し課題を解決するプラットフォーム を構築しています。 そして、今後は、より多くの事業やプロダクトを生み出し、課題を解決する事業創造プラットフォームになるべく進化します。 日本に対する危機感やピープルドットのビジョンに共感していただき、自らの手でビジネス課題・社会課題を解決すべくプロダクト開発・事業創造・組織変革を実現したいと思うプロフェッショナルに、ぜひご応募いただければと思います。

弊社は「東洋経済のすごいベンチャー100」「Forbes 2024年注目の日本発スタートアップ」に選ばれた急成長中のアーリーフェーズのスタートアップです。 「Physical AIで、基幹産業を変革する」パーパスの元、建設業・小売・飲食・インフラ管理業界等の、現場があり社会を支える産業への技術革新を加速させるべくプロダクトを開発しております。 未踏出身CEO、東大の機械学習修士卒のCTO、DeNAのMLエンジニア出身のKaggle Master等の非常にAI領域の専門性が高いメンバーで構成しております。 【プロダクトについて】NVIDIAや世界のトップ研究者がLLMの次のフロンティアと考えている「Physical AI」というトレンドの中で、強烈なPMFを達成しているプロダクトです。 自動で現場のストリートビューを生成するサービス「zenshot」が大手のハウスメーカやインフラ管理企業に大規模に導入され始めPMFしT2D3を超えるスピードで成長しております。 現場で撮影された360度動画から、画像処理AIを用いて建物内部のストリートビューを生成し、これによって遠隔からの現場管理と網羅的な工事記録の自動作成を可能にしています。 【業務について】現場でお客様が利用するIoTデバイス上で動作するモバイルアプリの開発全般に携わっていただきます。 技術環境 ▼モバイルアプリエンジニア ・フレームワーク: React Native ・開発言語: TypeScript, Kotlin, Swift ▼その他技術環境 バックエンド: Python / Fast API インフラ環境: AWS データベース: PostgreSQL UI: Figma その他： GitHub / Slack / Notion / Miro

【会社概要】 当社は建築工事を行う工務店・ゼネコン向けのサービスを開発している東京大学発のComputer Vision / Hardware スタートアップです。2020年創業当初から国土交通省の研究開発プロジェクトや、IPA未踏アドバンスト事業に採択されています。建築工事の効率化に向け、IoT デバイス / ロボット等のハードウェア・3D画像処理パイプライン・WEBアプリケーションなど多岐に渡る開発領域を自社開発しています。 また、サービスの中核となるVisual SLAMと呼ばれる3D画像処理を建築工事に適用する技術に関して複数の特許を出願しております。 現在、360度カメラを持って歩くだけで建築工事現場の全工程の施工状況を網羅的に記録するクラウド型AIサービス「zenshot」を提供しています。三菱地所様等の大企業から中小のゼネコン・工務店まで多岐に渡る企業に導入しています。 サービスサイト: https://zenshot.ai/ 【業務について】 ML/CVエンジニアは、全国各地の建築工事の現場からアップロードされる360度動画を解析し、顧客の価値に変換するシステムを開発します。 具体的には、 ・Visual SLAMによる現場ストリートビュー作成機能の改善 ・画像処理/機械学習を用いた施工管理業務を半自動化/自動化するための機能開発 に携わっていただきます。 国内で「建築工事の現場の網羅的なデータを無数に保有・解析しているほとんどの唯一の企業」になりうる弊社において、産業全体に対するインパクトをデータから生み出すことが醍醐味です。 また、今後は現場のデータを利用して保険・支払い等の業界・業務と組み合わせ新たなビジネスモデルを構築することも見越しています。 【技術環境】 言語：Python, C++ 画像処理フレームワーク：OpenCV, OpenGV等々 フロントエンドでのGraphic表示用フレームワーク：Three.js 画像処理パイプライン : AWS Batch/ECS/EC2/S3 ▼その他技術環境 フロントエンド: Next.js / React.js / Typescript / Three.js(3D Graphics用) バックエンド: Python / Fast API インフラ環境: AWS IaC: Cloudformation データベース: PostgreSQL UI: Figma その他： GitHub / Slack / Notion / Miro / Clickup