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VRAIN Solutionとは 2024年2月に創業から3年11ヶ月で上場した「モノづくりのあり方を変え、世界を変えていく」をミッションに、 AI×IoTで”製造現場のデファクトスタンダードの構築” を目指す会社です。 製造業のインテグレーターとは 国際競争の激化や人手不足など、深刻な課題を抱える製造業では、デジタル活用による業務効率化・生産性向上が求められています。 そこで私たちは、製造現場の自動化及び省人化を支援するべく、自社開発のAI技術を活用したソフトウェアプロダクト + ハードウェアの両軸で工場ラインのインテグレーション提案を行い、工場現場実装を通じた課題解決型ソリューションを提供しています。 現在はAI外観検査事業およびコンサルティング事業を中心に事業拡大しており、今後も製造現場における様々な課題解決に向けた、自社製のAIソフトウェア×IoTによる新たなソリューション領域へと事業を拡大していきます。 仕事内容 製造業向けAIモデル開発・実装プロジェクトにおいてリサーチ・開発業務を行っていただきます。 単にアルゴリズムの検証を行うだけでなく、データの取得部分の改善や現場での運用を目的としたアプリケーションの実装まで幅広く関わっていただきます。 また、自社AIプロダクトの企画・プロト開発にも一部携わって頂く予定です。 【プロジェクト事例】 ＜画像認識＞ ・外観検査 ・ロボットピッキング ＜時系列解析＞ ・設備センサデータを用いた異常検知や予知保全 ・完成品の異音検査 ＜自然言語処理＞ ・特許文書調査 ・社内文書の検索 ・ナレッジグラフ生成 ＜数理最適化＞ ・スケジューリング最適化 ・配送計画最適化 ・設備制御最適化 【具体的な業務】 ①開発・現場実装　※得意な分野のプロジェクトに参画 　・アルゴリズムリサーチ 　・エッジデバイス実装 　・クラウドデプロイ ②資料作成・顧客折衝 　・定例MTGにおける資料作成・報告

私たちは、「人」と「テクノロジー」で新たな問いに挑戦し、価値を創造していく AIデジタル時代のベストパートナー を目指しています。 ワークスアイディは、AI、データ分析、ローコード支援といった時代の変化に即応した最先端のテクノロジーを駆使し、単なる「分析」や「システム実装」で終わることのない、真のDX変革を追求しています。 お客様の「変化と体験」（業務の変革と成功体験）を創造する真の伴走型パートナーとして、データサイエンスの力で変革をリードしています。 事業成果と内製化体制の構築など具体的な変革を追求したい――志高く、成長への意欲を持つ方にとって、あなたの力を存分に発揮できる環境です。 戦略を描くだけでなく、成果につなげる。それが私たちの役割です。 業務内容 「戦略から実行まで、一気通貫で変革をリード」 お客様が抱える本質的な課題をデータの力で深く特定し、解決へと導きます。 ■課題特定と分析ロードマップの設計 顧客の経営課題や業務データをヒアリングし、潜在的な課題まで掘り下げ、実行を前提とした分析ロードマップを設計。 ■データ基盤の構築・運用 DWHやクラウド環境を活用し、分析に必要なデータ基盤を設計・構築・運用。 ■ビッグデータ分析とモデル構築 PythonやRを用いて予測モデルや統計的手法を適用し、業務改善や需要予測を支援。 ■分析結果の可視化と提案 TableauやPowerBIなどのBIツールを用いて結果を分かりやすく可視化し、顧客に最適な意思決定を促す。 ■データサイエンス人材育成支援 企業向け研修や教材作成、講師業務を通じて、顧客の内製化を支援。 私たちが扱うテクノロジー / ソリューション（提案例） ■データ収集・整備 ⇒ データクレンジング、ETL処理、ログデータ収集、構造化・非構造化データの前処理 ■データ基盤構築・運用 ⇒ DWH（データウェアハウス）、データレイク、クラウド環境（AWS/Azure/GCP）、SQLによるデータモデリング ■統計解析・機械学習 ⇒ 回帰分析、クラスタリング、分類モデル、需要予測、自然言語処理（NLP）、時系列解析 ■AI・生成モデル活用 ⇒ 生成AIによるデータ拡張、予測モデルの精度向上、異常検知、レコメンドシステム構築 ■データ可視化・意思決定支援 ⇒ Tableau、PowerBI、Python可視化ライブラリ（Matplotlib、Seaborn）、ダッシュボード設計・運用 ■業務改善・自動化支援 ⇒ 分析結果を基にした業務プロセス改善、RPA連携、データ駆動型の意思決定支援 ■人材育成・内製化支援 ⇒ データサイエンス研修、教材作成、企業内データ活用スキルの定着支援 プロジェクト例 工業、製造、通信、通販、金融、保険など、様々な業界でビッグデータを保有している企業様が中心です。 【小売業界某企業】 ■導入目的 商品の特徴別や季節ごとに売れる商品などを軸として需要予測を行っていたが、さらに予測精度を高めたい。 ■導入効果 ・最適な値引き率が分かったことにより、効率的なキャンペーンの取捨選択を行えるようになった。 ・その結果、キャンペーンの効果(売上)が10％アップし、廃棄ロスも減少。 ■分析の流れ ・売上データや過去の割引データを元に、適切な統計的手法を検討。 ・予測モデルを複数構築し予測精度を検証することで、精度の高い最適な分析結果をアウトプットする。 【IT業界某企業】 ■導入目的 多くの業種業態で取られている顧客アンケートから特徴のある顧客タイプを見つけ出し、それらをセグメント化することでそれぞれに適切な施策・戦略を打ち出したい。 ■導入効果 購入層が限定されるような商品の対象顧客についてセグメント化した結果を基に、販売促進のためのプロファイリングを実施。一見似ている顧客グループ同士でも明確な違いを見つけ出し、それぞれ異なるマーケティング戦略を打ち出すことに成功。 ■分析の流れ ・テキストデータを形態素解析し、単語の頻度や文章のつながりの傾向に関する分析結果から、クラスタリングによって顧客セグメント化を行う。 ・セグメント化された顧客タイプを一つの座標上で比較することで、個々のタイプの特徴を明確に示す。 このお仕事で得られるもの ■戦略から実行まで一気通貫で主導する経験 データ収集から分析・可視化・提案まで責任を持ち、真のDX変革をリード。 ■次世代データサイエンスリーダーとしての市場価値 先端技術（AI、機械学習、クラウド）と事業成果を直結させる経験が大きな価値に。 ■組織と事業を内側から創るやりがい お客様の内製化支援や新たなデータソリューションの企画・立ち上げを主導することによる達成感。 求める人物像 私たちは、「試行錯誤を重ねながらキャリアを築いてきたが、志高く、成長したい」と願う方を歓迎します。

修士課程・博士課程レベルの専門的な学術知識をお持ちの方で、学術分野の専門的なソフトウェアの開発や AI などの先進的なソフトウェアの研究開発経験がある方、あるいは、経験はなくても興味がある方を募集します。 対象とする学術分野は下記をを想定しますが、これらに限らず幅広い分野から募集します。 ○情報工学分野 画像認識、パターン認識、データマイニング、人工知能、機械学習、統計解析、数理最適化、時系列解析、 信号処理、音声処理、機械学習、知識処理、数値計算、数値解析、自然言語処理、 ネットワーク通信、並列化・分散コンピューティングなど ○医学・生命科学分野 顕微鏡画像処理、脳画像処理、生体センサデータ解析、脳波解析、電気生理学的計測、システムバイオロジー、バイオインフォマティクスなど ○化学・物理学分野 物理シミュレーション、ケモメトリクス、ケモインフォマティクス、計算化学、分子動力学シミュレーション、量子化学計算、多変量解析など ○心理学、経済学分野 認知心理学、行動意思決定論、計量経済学、マクロ経済学、ミクロ経済学、行動経済学、ゲーム理論、 計量ファイナンス、金融工学、マーケティングリサーチ、ソーシャルネットワーク分析、レコメンデーション、 経営工学、社会工学、オペレーションズリサーチ 各自の学術知識や経験を活かして、以下の業務を行います。 ○研究開発業務 お客様からのご要望に基づき、ソフトウェアの開発やデータ解析、論文をもとにした技術調査、アルゴリズムの開発・実装・検証・課題分析などを行う業務です。 ○コンサルティング業務 お客様からのソフトウェア技術に関するご相談について、ご要望をヒアリングし専門分野を活かした提案を行うことで受託開発へと結びつけていく業務です。 ○製品企画・開発 新規のソフトウェア製品を企画・開発する業務です。 ○新規事業企画・開拓・展開 新規のソフトウェア サービスや事業領域を立ち上げ、開拓、展開していく業務です。