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“実機と制御理論をつなぎ、無人化施工の未来を動かす。” ｜ “Bridge control theory and real machines — and move the future of autonomous construction.” (Japanese version follows English) EARTHBRAINについて 株式会社EARTHBRAINは、建設現場の主要な作業をデジタル化する「Smart Construction®シリーズ」を開発・提供し、世界のインフラづくりを変革しています。 2025年時点で、国内外約1万件の現場に導入されており、建設ICTソリューションとして国内トップクラスの実績を誇ります。世界27カ国で展開するグローバルプロダクトとして、社会課題の解決に直結する技術を提供しています。 募集背景 EARTHBRAINのAIチームは、点群認識・3Dモデリング・重機の経路計画など高度な研究開発を推進してきました。無人化施工の技術はここ数年で急速に進化し、アルゴリズムの高度化・シミュレーション環境の整備が大きく進んでいます。 しかし、自律制御の精度を実機レベルで高めるためには、「制御アルゴリズムの性能はモデルの精度に依存する」という根本的な課題があります。どれほど優れた制御アルゴリズムを実装しても、建機の動特性を正確にとらえたモデルがなければ、実機では意図通りに動きません。日々の開発・検証を重ねる中で、この システム同定・モデル推定 領域の専門性が制御精度向上のボトルネックであることが明確になってきました。 EARTHBRAINはいま、この領域のさらなる深化を担う専門人材を必要としています。制御精度を次のレベルへ引き上げるために、本ポジションを新設します。 業務内容 システム同定・モデル構築 ブルドーザー等の建機を対象とした実機データ収集の設計・実施（センサー設計、周期設計、データパイプライン整備） 収集データをもとにした状態空間モデル（A, B行列）の推定・検証 統計的フィッティングによるモデルパラメータの最適化 AGX Dynamics / NVIDIA IsaacSim等の物理シミュレーターを用いたモデル精度の検証 制御アルゴリズムの開発・改善 高度なモデル予測制御（MPC等）をはじめとする、自律制御アルゴリズムの実装・チューニング ※入社時はLQR等、状態空間表現を用いた最適制御の基礎知識があれば可 コスト関数（Q/R行列）の設計と最適化 カルマンフィルタ等の状態推定モジュールの実装・改善 チーム横断の技術連携 実機検証時の実験設計・データ収集・結果分析のリード 制御アルゴリズムの実装ノウハウのチーム内展開・ナレッジ共有 AIチームと連携した実験環境・データパイプラインの整備 求める人物像 制御理論の数学的背景を理解しつつ、実機に実装することに本質的な喜びを感じられる方 「理論がなぜ現実とズレるか」を分析し、データと実験をもとに粘り強く改善できる方 異なる専門性を持つメンバーと協働し、知見を積極的に共有できる方 無人化施工・Civil Techという新領域の社会課題解決に情熱を持てる方 不確実な実機環境での試行錯誤を楽しめる方 このポジションの魅力 制御理論 × AI × 実機の最前線 現代制御工学の最先端手法を、実際の建機に実装する唯一無二の機会。制御理論が現場で動く瞬間を体験できます。 建設業における世界最先端の自律施工 世界27カ国で展開するSmart Construction®を基盤に、完全無人化施工という社会的意義の高いテーマに挑戦できます。あなたの実装が実際の現場の安全性と生産性に直結します。 制御・AI・現場、すべての知見にアクセスできるポジション 自律制御の開発チームとAIチームの双方と密接に連携し、制御理論・機械学習・実機検証それぞれの専門性を横断的に吸収できる環境です。どちらかのチームの専属になるのではなく、両方の知見を活かしながら無人化施工の技術的完成度を高めることがミッションです。 About EARTHBRAIN EARTHBRAIN develops and provides the "Smart Construction®" series, digitizing key construction site operations and transforming infrastructure development worldwide. As of 2025, the solution has been deployed to approximately 10,000 job sites domestically and internationally, making it one of Japan's leading construct

生成AI分野は、技術進展が著しい上、ビジネス利用も急激に拡大しており、極めて高い注目を浴びています。このような中、NTTでは大規模言語モデル tsuzumiを発表し、2024年3月より商用提供を開始しています。tsuzumiは軽量さと高い日本語表現能力を武器に、お客様のビジネスにご活用いただいているところです。NTTでは、より多くのお客様にご満足いただけるよう、今後もtsuzumiの研究開発に注力していきます。 このtsuzumi開発を担当しているのがNTT人間情報研究所です。AI分野を牽引する世界トップレベルの研究者が多数在籍しており、最先端の研究を行いながら、商用モデル開発、事業化推進までを一気通貫で行っています。 2025年10月、NTTはtsuzumi 2をリリースしました。この新モデルを軸に事業導入拡大に注力しており、ともに働く仲間を募集します。 tsuzumiは、1GPUで動作する高効率性と、グラフ・表・画像まで扱うマルチモーダル対応など独自の強みを持つ純国産LLMです。この未踏領域の最適化課題に挑みながら、研究者自身の発案でテーマを推進できる自由度の高い環境が特徴です。本募集では、大規模言語モデルtsuzumiを動作、運用するために、オープンソースソフトウエア(OSS)を中心にソフトウエアの調査、開発を行います。

newmoのミッション 私たち newmo（ニューモ）は、「 移動で地域をカラフルに。」 をミッションに掲げ、フィジカルAI（End-to-End自動運転モデルなど）と大規模なリアルアセットを統合し、日本の移動インフラを根本から再設計する次世代のモビリティテックカンパニーです。 私たちは、既存のタクシー・ハイヤーの運行エコシステムを最先端のテクノロジーで全レイヤーにわたりアップデートし、少子高齢化や人手不足に起因する地域交通の縮小という社会課題に対し、デジタルとリアルアセットの双方を統括する自社内製技術をもって、新たな “移動のかたち”をつくり続けています。 私たちの真の強みは、自社フリートから得られるエッジデータと走行・安全データを、内製化された自動運転パイプラインへ高速フィードバックする「リアルアセット・データ直結型」の稀有なAI開発エコシステムにあります。 さらに、経済産業省・NEDO「GENIAC」への採択、堺市での国家プロジェクトへの参画、自動運転ソフトウェアをリードする企業との協業など、多くのパートナーとともに挑戦を加速。日本特有の環境に対応したAI基盤モデルの社会実装をリードしていきます。 現在、私たちは2028年の自動運転レベル4商用化を見据え、自社システムの内製開発（newmo Autonomy）を本格始動しました。 狙うのは、従来の認識・予測・計画を切り離したルールベースのモジュール型にとらわれない、センサー入力から直接車両を制御する最先端の「End-to-End自動運転モデル」の開発です。 安全性と技術革新を究極のレベルで両立し、社会実装へ導く。この難易度の高い社会課題に、初期コアメンバーとして共に挑んでくれる方を募集いたします。 募集背景 newmoでは「自動運転タクシーサービスの社会実装」に向けて、自社での自動運転ソフトウェア開発を進めています。 現在は、実車データの収集、学習用データセットの作成、シミュレーション、自動運転モデルの評価・改善といった開発基盤の整備を進めています。 newmoではEnd-to-End自動運転モデルを開発しており、Perceptionはその入力品質を直接左右する重要な領域です。 本ポジションでは、センサデータ基盤の設計・整備から認識モデルの開発・評価・改善までの一連の流れを横断して、Perceptionシステム全体の品質を引き上げる役割を担っていただきます。