【AIは答えを出す。でも、人は上手くなっていない。】 生成AIの進化によって、私たちは「分かる」ことを簡単に手に入れられるようになりました。 しかし、「できるようになる」ことは、まったく別の問題です。 レシピを読めても料理が上手くなるわけではないように、 どれだけ優れた回答があっても、人のスキルは自動では向上しません。 私たちはこのギャップに向き合い、 「できるようになる」をつくるプロダクト「Moment」を開発しています。 ◾️Momentとは何か 「世界で一番、料理が上手になる方法をAIで届ける」 Momentは、料理という日常的で本質的な行為を通じて、 人がスキルを獲得するプロセスそのものを再設計するプロダクトです。 目指しているのは、以下を同時に満たす学習体験です。 ・確実に上達する ・最速で習得できる ・忘却しない ・生涯スキルとして定着する 現在は専門家によるコーチングによってこの体験を実現していますが、 これをAIによって「圧倒的に速く・安く・スケーラブルに」再現することが、次の挑戦です。 ◾️このポジションの本質 この仕事は、精度改善ではありません。 理想の学習体験と、現在のAIで実現できている現実のギャップを見極め、最もインパクトの大きい一点に課題を絞り、解き切ることです。 例えば料理動画においては、一流のコーチは以下を瞬時に判断します。 ・火加減の微妙なズレ ・失敗の兆候 ・次に取るべき修正アクション 私たちがやるべきことは、これらを「モデルの精度」としてではなく、“判断そのもの”として実装することです。 ◾️取り組む技術領域 ・料理動画理解における本質的課題の解決 ・マルチモーダル（映像・音声・テキスト）な判断モデルの設計 ・ユーザーの状態・記憶・文脈を踏まえた指導ロジックの設計 ・タスク／リサーチエージェントの設計・実装 ◾️役割 ・実世界環境で動作する動画理解・状態推定・視覚認識の設計・実装 ・理想から逆算し、最重要課題を自ら定義 ・設計〜実装〜検証までをリード ・成果が「上達速度・定着・再現性・コスト」にどう効いたかを説明 ◾️必須要件 ・Pythonでの高い実務能力 ・LLMを用いたアプリケーション開発経験 ・仮説検証を高速に回した経験 ・課題を定義し、最重要一点に集中して成果を出した実績 ◾️歓迎要件 ・Computer Vision / 動画処理の経験 ・マルチモーダル・生成AIの統合設計経験 ・RAG / ベクトルDB / LLMOps などの実務経験 ・人とAIのインタラクション設計への関心 ◾️なぜやるのか 料理は、健康・認知・社会・文化・環境に影響する、人間の基盤となる行為です。 この領域で「できるようになる」を再設計することは、単なるプロダクト開発ではなく、人の能力そのものの拡張に直結します。 ◾️一緒にやりたい人 ・生成AIの先にある「人の変化」に興味がある ・BtoCプロダクトを、自分の手で形にしたい ・正解のない領域で、本質的な課題に向き合いたい まずはカジュアルにお話ししましょう。