【業務内容】 ・図面解析および画像解析モデルの設計、開発、評価（OpenCVなど） ・AI-OCR技術、VLMを用いた図面からの記号、線分、テキスト、寸法、表データ抽出の実装 ・Azure、AWS、GCPなどのクラウド環境での生成AI（LLM含む）の利用、モデルのデプロイ、運用 ・機械学習の最新知識に基づいた技術選定と実装 ・開発したAIが出力するコードの品質レビューと改善 ・ドキュメンテーション（モデル設計書、API仕様書、テストレポートなど）の作成 ・コストを考慮した技術選定と効率的なリソース利用 ・図面から必要な情報を抽出し、データベースなどで利用可能な構造化データへ変換する設計・実装能力 ・図面の非構造データをビジネスロジックで活用できる形式にする知見 【必須スキル】 ・画像認識・図面解析 - 2D CAD、PDF、スキャン画像など多様な図面データからの特徴量抽出、物体検出（記号、シンボル等）、セグメンテーション（配管、電線等）の実装経験。 - OpenCV、Pillow、scikit-imageなどの画像処理ライブラリを用いた開発経験。 - YoLo、Mask R-CNN、EfficientDetなどのオブジェクト検出モデルの実装・チューニング経験。 ・自然言語処理・OCR - 図面内のテキスト（口径、寸法、部品番号など）のAI-OCR（光学文字認識）の実装経験。 - VLM (Vision-Language Model) を用いた画像とテキストの連携解析、特に寸法抽出や注釈解釈の経験。 - LLM（Large Language Models）を用いたテキスト分類、情報抽出、要約などの開発経験（OpenAI, Gemini, Claudeなど）。 ・生成AI・RAG - 図面から必要な情報を抽出し、データベースなどで利用可能な構造化データへ変換する設計・実装能力。図面の非構造データをビジネスロジックで活用できる形式にする知見。 ・プログラミング言語 - Pythonを用いた機械学習モデル開発、データ処理、API構築の高度なスキル。 ・クラウド・デプロイ・運用 - Azure Machine Learning, AWS SageMaker, GCP AI PlatformなどのクラウドMLサービスを利用したモデル開発、デプロイ、監視、運用経験。 - コンテナ技術（Docker）を用いたモデルのパッケージングとデプロイ経験。 - REST APIを用いた推論エンドポイントの構築経験。 ・機械学習の基礎 - 機械学習（特に深層学習）の理論的基礎と実践的な知識。 - モデル評価指標の理解と適切な選択、ハイパーパラメータチューニングの経験。 - データ前処理、アノテーション要件定義、データ増強（Data Augmentation）の知識。 ・コード品質・コスト意識 - AIが生成したコードの品質、パフォーマンス、セキュリティを評価し、適切に修正・改善できる能力。 - クラウドリソースの利用コストを考慮したモデル設計と運用最適化の意識。 ・ドキュメンテーション - モデル設計書、実験レポート、APIドキュメント、デプロイ手順書などの作成能力。 【歓迎スキル】 ・CADデータ（DXF/DWG）の構造理解と、それらを直接解析する経験。 ・建設、設備、製造業における図面の種類やルール、積算業務フローに関する知識。 ・Gitなどを用いたバージョン管理、CI/CD環境での開発経験。 【プロジェクトの魅力・やりがい】 ・幅広い業界への貢献: 建設、設備、製造業など、図面を活用するあらゆる業界の業務効率化に貢献できる。 ・最先端AI技術の活用: AI-OCR、VLM、生成AIなど、最新のAI技術を実案件に適用し、スキルを磨く機会。 ・エンドツーエンドの開発: PoCから本開発、運用まで、プロジェクトの全工程に深く関与できる。 ・明確なビジネスインパクト: 顧客の具体的な課題をAIで解決し、大幅な業務効率化とコスト削減という成果を実感できる。