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リードデータサイエンティスト&MLOpsとして、機械学習モデルの構築、データ分析基盤の開発、統計モデリング、分析結果の報告、若手データサイエンティストの育成など、高度な技術と洞察力を駆使してビジネス課題の解決に取り組みます。

私たち株式会社エキュメノポリスは、会話AIエージェントを開発する早稲田大学発のスタートアップ企業です。 デジタル化が進む未来社会「Society 5.0」において、人間とAIが協調できる社会の実現を目指して、汎用的な会話AIエージェント技術と、社会インパクトの大きいサービスの開発を行っています。 ▍事業内容 現在、会話AIエージェントとの自然な会話を通して英会話能力を判定する、英語スピーキングテスト「LANGX Speaking（ラングエックス・スピーキング）」を開発・運用しています。 現状の大規模言語モデルのみでは当社の理想とする親密性の高い会話AIの実現は原理的に困難で、ユーザーとのビデオ会議を通した臨機応変なやり取りや、記憶に基づいた関係構築戦略など、人間との長期的な信頼を築くことができるパートナーAIの開発に注力しています。 ▍LANGX Speakingの詳細 会話AIエージェントと会話し、語学能力を測れるサービスです。AIによる自動採点により、総合評価に加え6つの観点別評価についてスコアを短時間で算出します。判定精度はすでに人間の専門家を凌駕しています。 エキュメノポリスの開発する会話AIエージェントは、ユーザーの返答内容などの言語的な情報に加え、声の調子や表情など非言語的な情報も読み取り、まるで人間と話しているように会話ができます。また、会話を通してユーザーの潜在能力を引き出すため、リアルタイムに英会話能力を推測したり、相手の言語レベルに合わせた会話の幅広い展開が可能です。 ▍導入事例 2023年度から早稲田大学の看板英会話授業「Tutorial English」にスピーキング能力判定システムとして正式採用いただき、年間1万人を超える受講学生が使用し、授業に活用されています。そのほかにも様々な大学、千葉県をはじめとした中学・高校でも実証実験として導入されています。実証実験では、会話する楽しさやスキル向上へのモチベーションが高まるとの声が多く寄せられています。 ▍メディア掲載・受賞歴 英会話業界のみならず、様々な業界の産業構造をデザインし変えていくことを目指す姿を各所で評価いただき、日本経済新聞・NHKニュース7・日本テレビ news every.などの様々なメディアに取り上げられています。また2023年9月には週刊東洋経済が発表する【｢すごいベンチャー100｣2023年最新版】に選出いただきました。 技術革新性は国際的にも高く評価され、対話システム分野の最高権威SIGDIAL 2024 Best Paper Award 受賞、グローバルEdTechスタートアップ登竜門のSXSW EDU Launch 2023ファイナリスト選出、大学発ベンチャー表彰 2024受賞、JEITAベンチャー賞受賞など、国内外のアワードを獲得し、世界的な対話型診断・学習支援AI技術分野を牽引しています。 ▍今後の展望 現在は初期プロダクトの英語スピーキング能力判定「LANGX Speaking（ラングエックス・スピーキング）」を提供していますが、今後、人間並みに高度な会話能力を有するAIパートナーも登場します。教育のみならず、あらゆる業種・業界の人が利用できるサービスを展開していきます。 ▍PURPOSE（パーパス） 「Designing the Next Society」 ▍VISION（ビジョン） 「人間とAIの共進化社会の実現に向かって」 ▍MISSION（ミッション） 「教育や仕事の様々な場面に会話AIエージェントを派遣し、デジタル社会全体の創造性や生産性向上を実現する」 ▍ディープ・ヒューマン・テック 最近「ディープ・テック」への注目が集まっており、私たちも深い基礎研究に基づく製品開発を行っているという意味ではそのカテゴリーに分類されることもあります。しかし、より重要なのはその結果生み出される社会と、そこに生きる人間のあり方です。私たちは、人工知能と人文科学を高度に融合させた技術開発・研究に強みを持っており、これからも人間性をより深くするような技術を生み出す「Deep Human Tech Company」でありたいと思っています。 ▍VALUE（バリュー） 「エキュい」価値観を徹頭徹尾、事業戦略から体験の細部まで貫くこと ・Customer Experience First：顧客体験・問題解決・成功を第一に考える。 ・Effective and Efficient：効果的・効率的な働き方の実践 ・Full Science：事象の理解から実装まで科学的プロセスを実践する ・Respect and Trust：同僚や顧客の考え・行動の尊重 ▍共に働くメンバー 社員19名・取締役3名に加えて、業務委託や学生インターン等を含めて計30名が働いています。メンバーの出身国は多種多様で日本、米国、ポーランド

自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求められています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わりたい方を歓迎します。 MLOps Engineerとして、機械学習モデル開発・運用サイクル構築をリードいただきます。 2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できるクラウド基盤の構築を目指しております。 膨大な量のデータから、機械学習用モデル開発に必要となるデータを半自動的に収集し、アノテーションデータの構築までを1週間以内に実現するオペレーションを構築します。 クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。 取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。 クラウド上に機械学習用GPU100台以上を運用し効率的な学習基盤を構築します。 例えば以下のような業務があります。 機械学習モデルの開発・デプロイ・モニタリング基盤の構築・運用・最適化 物体検出・Occupancy Prediction・Online HD Mapping・Drivable Area - Estimation・VLM などのモデル開発を支援するデータパイプラインの構築 機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案 アノテーションパイプラインの構築および最適化 実験管理の構築および自動化（Weights & Biasesなどの導入、内製開発） コンテナ化（Docker, Kubernetes）によるスケーラブルなML基盤の構築 CI/CDパイプラインの設計・運用 クラウド上での大規模分散学習環境の構築・最適化