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■ 東京科学大学発ベンチャー「OptHub」 私たちOptHubは、「あらゆる現場に最適解を」というミッションのもと、最適化をはじめとするAI技術で社会課題の解決に取り組んでいます。製造、物流、エネルギー、エンターテインメント、印刷、人材、倉庫など、さまざまな業界の現場に向き合いながら価値を創出しています。OptHubは東京科学大学発ベンチャーであり、情報理工学院 小野功研究室から生まれた企業です。長年の研究成果を背景に、最先端の技術を実社会へ届け続けています。 企業の業務には、製造計画、配送計画、棚割り計画、人員配置など、多くの制約条件の中で意思決定を行う複雑な計画が存在します。私たちは進化計算をはじめとするメタヒューリスティクスなどのアルゴリズムを活用し、こうした課題に対して最適な計画を導くソリューションを提供しています。 研究で生まれたアルゴリズムを企業の現場で実際に使える形に落とし込むことが、私たちの強みです。アルゴリズム設計からシステム実装、運用までを一体で支援することで、単なるAIツールの提供にとどまらず、企業の現場に本当に価値を生む最適化を実現しています。 ■ 事例紹介 以下の事例に加えて、製造計画最適化、LPガスの交換計画最適化、棚割り計画最適化など、10数件のプロジェクトが並行して進行しています。 詳細については面談の場でお話しできればと思います。また、Wantedlyのストーリーにて随時公開していく予定です。 株式会社GENDA GiGO Entertainment、アミューズメント施設の機器の移動計画の最適化 https://opthub.ai/case/gigo_equipment_relocation_opt 株式会社日立製作所、風力発電用風車の設計問題 https://opthub.ai/case/eccomp2019_host_interview JAXA（宇宙航空研究開発機構）、月面探査機の最適な着陸地点の選定 https://opthub.ai/case/eccomp2018_host_interview マツダ株式会社、複数車種の同時設計 https://opthub.ai/case/eccomp2017_host_interview なぜやるのか ■ 経験と勘の計画をアルゴリズムへ 現実の社会には、まだ「最適化されていない計画」が数多く存在しています。 多くの現場では経験や勘に頼って意思決定が行われており、本来はデータとアルゴリズムによって、より良い判断ができる余地があります。 一方で、最適化アルゴリズムの研究は長年続いているにもかかわらず、その多くは研究の世界にとどまり、実社会で活用される機会はまだ多くありません。 OptHubは、研究で生まれた最適化技術を社会に届けます。 研究成果を社会実装し、企業の現場にある複雑な計画をより良いものへと変えていきます。 最適化技術を通じて企業の現場をより効率的で持続可能なものにし、社会全体の生産性向上に貢献します。 どうやっているのか ■ OptHubのカルチャーと魅力 OptHubには、最適化に関する最先端の技術を持ちながら、顧客価値に強くこだわるメンバーが集まっています。最適化は技術だけで成り立つものではありません。例えば製造計画の最適化では、経営者は在庫を最小化したい一方で、作業員は残業時間を減らしたいと考えます。こうしたトレードオフの関係にある要素を理解し、顧客にとって本当に価値のある形で最適化することが重要です。OptHubでは、技術と顧客理解の両方を大切にしながら課題解決に取り組めるメンバーが集まっています。 ■ OptHubのチームとメンバー 25歳でAIスタートアップをM&Aに導いた連続起業家の社長を筆頭に、OptHubには多様で優秀なメンバーが集まっています。 アルゴリズム開発の観点では、元GAFAのエンジニアや、トップカンファレンスに数多くのアルゴリズムを採択されているPh.D.を中心に、9割ほどが進化計算をはじめとする最適化研究に取り組んできた研究者からなるアルゴリズムエンジニアチームを擁しています。メンバーは東京科学大学の卒業生を中心に構成されており、優秀なエンジニアが集まっています。また、進化計算を専門とする大学教授とも連携し、研究知見を取り入れながら開発を進めています。 システム・プロダクトの観点では、金融システムなど高信頼性システムの開発に携わってきたエンジニアや、アルゴリズムとシステム双方に精通し、顧客の現場を変えるプロダクトを実装してきたソフトウェアエンジニアなどが活躍しています。 ビジネス面では、業界初のAIプロダクトを含むSaaS事業の責任者、ゼロから立ち上げたサービスを大手企業への全社導入まで導いた実績を持つメンバー、大手企業や官公庁に対するAI導入プロジェクトをリードしてきたメンバーなどが中

HACARUSは製造業、建築・土木、インフラ領域に AI をコアにした製品・ソリューションを提供している会社です。 ◉事業領域と提供サービス ■ 製造業 ・外観検査 ロボット、照明、カメラと AI を組み合わせた製品「HACARUS Check」を提供しています。複雑な形状の自動車部品の検査など、これまでの検査装置では自動化が難しかった領域に導入を進めています。 ・予知保全 工作機械をはじめとする FA 機器から収集される各種センサーデータに基づいた設備の予知保全を AI で行うことで、より生産性の高いスマートファクトリの実現に機器メーカ様と取り組んでいます。 ■インフラ ・地中探査 簡便で精度の高い地中埋設物の検査手法が、建設現場や鉄道施設などの現場で求められています。HACARUSでは地中レーダの画像から地中の埋設物の位置を確認するための AI を開発しています。 ◉HACARUSの技術の特徴 ・ビッグデータ不要 AIと聞くとディープラーニング、ビッグデータというキーワードを思い浮かべる人は多いでしょう。しかし「検討したものの、ビッグデータを集められない」とAIの利用を断念したという課題も耳にします。スパースモデリングなら、少量データでも高精度の成果を得られます。ビッグデータがないからとあきらめる必要はありません。 ・「その結論に至った理由」が解釈できる ビジネスであれ、医療であれ「なぜそうなったか」を説明できることはとても大切です。しかし、ディープラーニングを活用したAIでは「結果が出るが、なぜそうなったか」を説明できません。スパースモデリングなら、その根拠もフィードバックします。「知」が見える化されることで、応用も期待できます。 ・高速かつ低消費電力 ビッグデータを扱うAIは、膨大なデータ処理のための高性能システムが必要で、電力消費も多く、気軽にできるものではありません。 HACARUSのAIは、少ないデータの取り扱いで済むため低負荷です。クラウドベースとオンプレミスともに提供実績があります。 ■ 未来を造る人に 次世代の「はかる」を HACARUSは、2014年にヘルスケアのAIベンチャーとしてスタートしました。創業当初は、食事と栄養素を個人に最適化するための手段として、AI技術を取り入れていました。 その後、産業分野や医療の分野での課題解決にも応用できると考え、事業のピボットを経て、現在は医療、製造業、インフラ領域に、AIをコアにした製品・ソリューションを提供しています。DX の重要性とともに、デジタルデータを収集し活用する事への関心が高まっています。私たちは、このデジタルデータと AI といった新しい技術を組み合わせて、次世代の「はかる」を定義することで、様々な産業において新しい価値を生み出すことを目指します。 HACARUSには、様々なバックグラウンドを持つメンバーが在籍しており、その国籍や共通言語も様々です。そんなチームが、みんなでミッションを達成するために、大切にしている行動指針があります。 【HACARUSの行動指針】 Inside Out 　ベクトルを自分に向ける 　仕事がつまらないのは自分のせい、面白い仕事は自分で作る Bridge the gap 　恐れずに挑戦をする 　理想と現実のギャップは、成長と価値創造のチャンス Speed 　先行きが見えないときこそ、素早く動く 　スピードはベンチャー最大の武器 Communicate and Collaborate 　考えをオープンに伝え、協働する 　知性と感性はチームに宿る 弊社が手がける外観検査ソリューションの分野で、事業拡大のためのプロダクトの進化が急速に進んでいます。製造現場でのオペレーションの自動化や欠陥検出アルゴリズムの性能向上のためにデータを活用した基盤や機能開発をリードいただける方を募集しています。 【仕事内容】 ・外観検査用アルゴリズムの組み込み、オペレーション自動化のためのソフトウェア機能設計・API設計 ・データ処理の環境構築・パフォーマンスチューニング ・システムの信頼性 / 品質の向上 ・データ活用のための課題調査、タスク設計 ・新規技術選定のための調査とチームでの共有 ・モデリングを効率化するためのプラットフォームの構築

HACARUSは製造業、建築・土木、インフラ領域に AI をコアにした製品・ソリューションを提供している会社です。 ◉事業領域と提供サービス ■ 製造業 ・外観検査 ロボット、照明、カメラと AI を組み合わせた製品「HACARUS Check」を提供しています。複雑な形状の自動車部品の検査など、これまでの検査装置では自動化が難しかった領域に導入を進めています。 ・予知保全 工作機械をはじめとする FA 機器から収集される各種センサーデータに基づいた設備の予知保全を AI で行うことで、より生産性の高いスマートファクトリの実現に機器メーカ様と取り組んでいます。 ■インフラ ・地中探査 簡便で精度の高い地中埋設物の検査手法が、建設現場や鉄道施設などの現場で求められています。HACARUSでは地中レーダの画像から地中の埋設物の位置を確認するための AI を開発しています。 ◉HACARUSの技術の特徴 ・ビッグデータ不要 AIと聞くとディープラーニング、ビッグデータというキーワードを思い浮かべる人は多いでしょう。しかし「検討したものの、ビッグデータを集められない」とAIの利用を断念したという課題も耳にします。スパースモデリングなら、少量データでも高精度の成果を得られます。ビッグデータがないからとあきらめる必要はありません。 ・「その結論に至った理由」が解釈できる ビジネスであれ、医療であれ「なぜそうなったか」を説明できることはとても大切です。しかし、ディープラーニングを活用したAIでは「結果が出るが、なぜそうなったか」を説明できません。スパースモデリングなら、その根拠もフィードバックします。「知」が見える化されることで、応用も期待できます。 ・高速かつ低消費電力 ビッグデータを扱うAIは、膨大なデータ処理のための高性能システムが必要で、電力消費も多く、気軽にできるものではありません。 HACARUSのAIは、少ないデータの取り扱いで済むため低負荷です。クラウドベースとオンプレミスともに提供実績があります。 ■ 未来を造る人に 次世代の「はかる」を HACARUSは、2014年にヘルスケアのAIベンチャーとしてスタートしました。創業当初は、食事と栄養素を個人に最適化するための手段として、AI技術を取り入れていました。 その後、産業分野や医療の分野での課題解決にも応用できると考え、事業のピボットを経て、現在は医療、製造業、インフラ領域に、AIをコアにした製品・ソリューションを提供しています。DX の重要性とともに、デジタルデータを収集し活用する事への関心が高まっています。私たちは、このデジタルデータと AI といった新しい技術を組み合わせて、次世代の「はかる」を定義することで、様々な産業において新しい価値を生み出すことを目指します。 HACARUSには、様々なバックグラウンドを持つメンバーが在籍しており、その国籍や共通言語も様々です。そんなチームが、みんなでミッションを達成するために、大切にしている行動指針があります。 【HACARUSの行動指針】 Inside Out 　ベクトルを自分に向ける 　仕事がつまらないのは自分のせい、面白い仕事は自分で作る Bridge the gap 　恐れずに挑戦をする 　理想と現実のギャップは、成長と価値創造のチャンス Speed 　先行きが見えないときこそ、素早く動く 　スピードはベンチャー最大の武器 Communicate and Collaborate 　考えをオープンに伝え、協働する 　知性と感性はチームに宿る 現在、人口減少による人手不足や目まぐるしい技術革新を背景に、どの業界においてもDX化やAIの活用への需要が高まっています。最先端のAI技術の開発・サービス提供の実績がある弊社の存在意義もますます大きくなる中で、IPOを1つの目標に事業拡大に挑戦しています。 AIへの興味関心やベンチャー企業ならではの変化の激しい環境に前向きな方や責任感の強い方を募集しております。　ぜひ、一緒によりよい社会の実現に向けて頑張りましょう！ ■業務内容 弊社AIプロダクトに関わるデータ分析及びモデル開発など ・クライアントへの課題ヒアリング ・PoC の実施とレポートの作成、データ取得方法の提案 ・データエンジニアリング基盤の構築・運用 ・予測や識別、画像解析等のモデル開発 ■業務の魅力 ・今後、ますます需要が高まるAI開発に精通したDS人材になっていただけます。 ・産業 / インフラ分野のデータを使ったAI開発に携わる事ができます。 ・エンジニア1人ひとりの裁量は大きいです。 ・解析だけではなく、クライアントとのコミュニケーションを重視しながら、プロジェクトを進めています。 ・さまざまな専門性やバックグラウンドを持つ、多様なメンバーが揃っています。 ・事業