物体検出はできる。 人の追跡もできる。 では、 「この2人は作業を引き継いでいるのか、それとも偶然近くにいるだけなのか？」 までAIは理解できるでしょうか。 株式会社SCIENでは、生産現場の映像や3Dデータから、人・設備・物体・動作の「関係」を構造化する空間オントロジーの開発に取り組んでいます。 製造現場の知識は、文書だけに存在するわけではありません。 人がどこに立ち、何を持ち、どの設備に対して、誰と、どのように作業しているのか。 こうした空間と動作の中に存在する暗黙知をシーングラフとして構造化し、AIが理解できる状態にすることが、このポジションのミッションです。 ▍具体的な業務 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・映像から人・設備・物体を検出／追跡 ・人、設備、物体間の関係をシーングラフとして構造化 ・カメラ画像から実空間への座標変換 ・タイムスタディAIの開発 ・新人と熟練者の動作差の可視化 ・検出／追跡／関係推定／VLMを組み合わせたパイプライン設計 ・2D図面から3Dデータへの変換 ・図面差分抽出、3D資産の類似検索 ・自動運転シミュレーションにおける地図・交通シナリオの構造化 ・正解ラベルが存在しない領域での評価設計 PoCだけではなく、数十台のカメラを長期間運用するような実環境を想定します。 そのため、モデル精度だけではなく、処理時間、GPUメモリ、推論コストなども含めてシステム全体を設計します。 ▍必須スキル・経験 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・Pythonを使ったCV／3D領域の実装経験 ・物体検出、追跡、セグメンテーション、点群処理、SLAM、3D再構成等の経験 ・論文を読み、実装へ落とし込んだ経験 ▍歓迎要件 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・シーングラフ／Visual Grounding／VLM ・SAM／DETR系モデル ・CAD／BIM／点群データ ・ロボティクス／模倣学習 ・エッジ／オンプレ環境での推論最適化 「画像認識モデルをつくる」の先へ。 現実世界そのものをAIが理解できる構造へ変えていく仕事に、一緒に挑戦しませんか。