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仕事概要 交通事故削減支援サービス『DRIVE CHART』のコア技術の1つであるAIモデルの開発 / 運用に関する業務に携わっていただきます。 AIモデルは、自社開発した通信型ドライブレコーダー（エッジ）とクラウドで動作しており、映像とセンサデータを解析して、脇見運転や一時不停止などの事故リスクの高い運転行動を自動的に検出します。検出されたシーンの映像と運転データは、ドライバーが自身の運転を振り返る際に活用されており、安全運転への行動変容を促進するための重要なデータとなっています。 募集背景 『DRIVE CHART』は契約車両10万台を超え、日々多くの企業やドライバーの方々に活用いただけるサービスになりました。利用者が増え続ける中で、多様な運転シーンの１つ１つに対応できるAIモデルを提供する責任が増してきています。 今後さらに多くのユーザーへ価値を届けていくために、現場からのフィードバックを基にAIモデルを継続的にアップデートし、性能を磨き込み続けることと、さらなる事故リスク低減に向けた新機能の開発それぞれで体制の強化が必要です。「交通事故の削減」という社会課題に対し、技術で真摯に向き合っていただける仲間を募集します。 業務内容 危険運転行動を検知するAIモデルの開発・改善・運用を行います。 ・映像 / GNSS / IMUデータ等をソースとして、AIモデル的の構築、課題分析、性能改善 ・AIモデルの実サービスへの実装、モデル軽量化、リリース ・AIモデルの継続的な性能改善、運用コストの削減 ・地図データを用いたロジック構築 / データ分析 本ポジションの魅力 ・実験だけで終わらず、実サービスに活用される機械学習モデルを構築し、継続的に性能を改善する経験ができます。 ・契約車両10万台のドライブレコーダーから得られる走行データ（映像 / GNSS / IMU等）と運用中のAIモデルの推論結果を分析 / 活用する経験ができます。 ・異なる専門性を持ったチーム（データエンジニア / エッジエンジニア / アノテーター / カスタマーサクセス等）と連携しながらAIモデルを開発 / 運用する経験ができます。 ・AIモデルの開発 / 運用を通じて、交通事故の削減という社会貢献を実感できます。 開発環境 ・言語：Python ・ライブラリ：pandas, scikit-learn, LightGBM, PyTorch ・可視化：Streamlit, Kepler.gl, Plotly, Redash ・インフラ：AWS / GCP ・データベース：Aurora (MySQL) / BigQuery ・ソースコード管理: GitHub ・生成AIツール：GitHub Copilot, Claude Code, Google Workspace with Gemini 所属組織 ■データサイエンティスト：6名 ・危険運転行動を検知するAIモデルの開発 / 運用を担っています。 ・データを中心とした仮説検証のサイクルを速く回すことで、開発における不確実性を低減することを組織の行動指針としています。 ・専門性の異なるチーム内外のメンバーと協力することが多く、丁寧にコミュニケーション、ドキュメンテーション、レビューを行うカルチャーが根付いています。 ・組織として自己成長を大事にしています。キャリア形成を考慮した業務アサイン、勉強会の開催や自己研鑽の支援（クラウド費用の補助等）など、スキルアップのための環境が整えられています。学んだことをXやテックブログなど通じて発信する文化が醸成されています。

『DRIVE CHART』と『GO運転管理』という2つのサービスに携わっていただきます。 『DRIVE CHART』は、AIとIoTを掛け合わせた交通事故削減支援サービスです。ドライブレコーダー等の専用の車載デバイスから得られる各種データから、交通事故に繋がる可能性の高い危険シーンを自動検知し、運転傾向を分析します。車内外の映像・加速度センサー・GPSなどから得られるデータを組み合わせ、一時不停止など自身では認識できていない危険運転を可視化。レポート提供や、眠気などリアルタイムでのアラート機能により、運転の癖や気の緩みといった運転状況をドライバー自身が把握することができます。 『GO運転管理』は、企業のドライバーが対応しなければならない日報作成や点呼（酒気帯び確認）などを、スマホアプリで手軽に実施することができるドライバーマネジメントサービスです。トラックから営業車まで、あらゆる業務用車両に対応し、ドライバーの日々の業務をサポートします。 エッジの開発は目の前で実際に動くデバイスやアプリを開発できるお仕事です。ドライブレコーダーのような組込機器からスマホアプリ、その中で動かすAI実装をも担い、リアルワールドのデータをサービスに届けています。

私たちは、次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』を搭載した車両から得られる膨大な映像、位置情報、各種センサーデータをオンラインで収集し、標識や信号、路面のペイントに代表される様々な道路情報をAIで検出し、活用するサービスの開発を進めています。 その一つとして、得られた最新の道路情報と、既存の地図情報との差分を自動で抽出し、地図会社にお知らせするサービスを展開しています。これにより、地図会社では、従来よりも、より早く、現地の変化を地図に反映する事が可能になり、自動運転時代に求められる高鮮度地図のメンテナンス体制構築が可能になります。 より安全で効率的なモビリティの実現に貢献できるモビリティデータプロダクトを一緒に作りませんか？ 『DRIVE CHART』を搭載した車両から位置情報やセンサーデータ、映像を収集し、変換 / クレンジング / 機械学習での推論 / 地図の変化情報の抽出 / 出力を行うデータパイプラインの設計、開発、運用をしていただきます。 また、データパイプラインの開発だけではなく、位置精度向上や効率的なデータ収集のためのアルゴリズムの開発や、社内向けおよび地図会社向けのWebツールの開発も行うので、様々なスキルセットをお持ちの方が活躍できる現場です。 私たちは、今後も増えていく『DRIVE CHART』から取得できる膨大なデータを扱える安定したシステムを作り上げるための基盤強化と、事業拡大のための新しい機能やプロダクト開発を同時に進めていく必要があります。 そのために、空間情報やデータエンジニアリングに強みを持ち、顧客と相対しながら要件定義から開発、運用まで担当し、プロジェクトに共感いただき意欲を持って取り組めるバックエンドエンジニアを募集しています。