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CEO/CTOと共にWEBアプリを開発する中核メンバー

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on 2026-10-19

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CEO/CTOと共にWEBアプリを開発する中核メンバー

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株式会社Nexadata's members

槍田 三四郎

建設業の積算/見積業務をAI×BPOで支援する「SAKUJI™」を提供しています。週末は建設業(電気工事)の現場に立っています。ソフトウェアエンジニア(約9年)→コンサルティング(約2年)→電気工事見習い(約1年)→株式会社Nexadata代表取締役。 学位:コンピュータサイエンス学士(統計・機械学習専攻) 趣味:キックボクシング、サッカー、ブレイクダンス、読書

akito iizuka

私は東工大修士で建築学を修め前職リクルートで新規事業の開発リーダーを務めた経験から事業を前へ前へ進めていきます。 詳しくは会って話せばわかると思っています。まずは気軽に面談しましょう!

佐藤 彬大

私は統計学を出発点に、機械学習・因果推論・MLOpsを軸にキャリアを重ねてきました。 東京大学大学院で統計学を専攻し、第一生命保険、データサイエンスの専門集団である株式会社Nospare、株式会社リクルートを経て、2026年4月に株式会社Nexadataの取締役CTOに就任しています。 一貫して関心があるのは、「精度の高いモデルを作ること」そのものよりも、分析と機械学習を実際に動く業務と意思決定に接続することです。 現在は、建設業の積算業務を対象としたプラットフォーム「SAKUJI」の開発を統括しています。積算とは、設計図面から必要な資材や数量を拾い出して原価を算出する業務で、いまだ人の経験と手作業に強く依存している領域です。図面は非構造データの中でも扱いの難しい部類で、単一のAIモデルで解こうとすれば必ず破綻します。 そこで設計したのが、4層のハイブリッド構成です。ベクター情報から決定論的に解けるものは確実に解き、それが効かない部分はラスタ画像に対する機械学習の検出器で処理し、凡例のように意味解釈を要する領域はLLM/VLMに委ね、最後に人間のレビューを組み込む。どこまでを機械に任せ、どこから人間が引き受けるかの線引きを設計することが、実務で使えるAIプロダクトの本質だと考えています。 並行して、開発組織の設計と、AIを活用した開発プロセスの標準化にも取り組んでいます。 これから取り組みたいのは、建設業のデータ基盤をつくることです。巨大な産業でありながら、データは構造化されず現場ごとに埋もれたままになっています。積算AIはその入口にすぎません。技術的にも事業的にも、これほど手つかずで大きい領域はそう多くないと考えています。

株式会社Nexadata's members

建設業の積算/見積業務をAI×BPOで支援する「SAKUJI™」を提供しています。週末は建設業(電気工事)の現場に立っています。ソフトウェアエンジニア(約9年)→コンサルティング(約2年)→電気工事見習い(約1年)→株式会社Nexadata代表取締役。 学位:コンピュータサイエンス学士(統計・機械学習専攻) 趣味:キックボクシング、サッカー、ブレイクダンス、読書

Job Description

What we do

Nexadataは、建設DX事業とシステムインテグレーション(SI)事業の二つを並行して運営しています。 ①建設DX事業:積算プラットフォーム「SAKUJI」 積算とは、図面を読み解き、必要な材料と数量を一つずつ拾い出して工事の見積をつくる業務です。受注の入口にあたる重要な工程でありながら、図面の描き方は会社ごと・案件ごとに異なり、凡例が省略されていることも珍しくありません。結果として、数十年の経験を積んだ人にしか任せられない仕事になっています。 SAKUJIは、この拾い出しをAIが担い、専門オペレーターが精度を担保するプラットフォームです。ソフトウェアを渡して終わりにしないのは、建設の図面が例外の集合体であり、現時点の技術ではソフト単体で実務に耐える精度に届かないからです。AIが処理できる範囲を毎週広げながら、届かない部分は人が引き受ける。この構成を意図的に選んでいます。 主な提供先は、地方のゼネコン・サブコン、そして一人親方です。大手ではなくここから始めているのは、より切実に困っているからです。大手には内製の積算部門がありますが、地方の中小企業では、社長や職長が現場を終えた後の夜に見積をつくっている、という状況が普通に存在します。 ②SI事業:建設業・製造業を中心としたシステム開発とDX支援 もう一つの柱が、レガシー産業向けのシステム開発とDX支援です。この事業には二つの意味があります。一つは、外部資金の調達サイクルにプロダクトの意思決定を縛られないための収益基盤であること。もう一つは、実際の業務プロセスがどこで詰まっているのかを、顧客の内側から学べる場であることです。SAKUJIの仕様の多くは、この事業で見た現実から逆算されています。 二つの事業は分断していません。SI事業で得た知見はプロダクトに流れ、プロダクトで培った技術はSI事業のデリバリーを速くします。 積算は入口にすぎません。図面、原価、見積といった建設業の意思決定に必要なデータは、いまだに各社の紙とExcelの中に分散しています。私たちは積算を起点にそれらが集まる基盤をつくり、建設業のインフラになることを目指しています。

What we do

Nexadataは、建設DX事業とシステムインテグレーション(SI)事業の二つを並行して運営しています。 ①建設DX事業:積算プラットフォーム「SAKUJI」 積算とは、図面を読み解き、必要な材料と数量を一つずつ拾い出して工事の見積をつくる業務です。受注の入口にあたる重要な工程でありながら、図面の描き方は会社ごと・案件ごとに異なり、凡例が省略されていることも珍しくありません。結果として、数十年の経験を積んだ人にしか任せられない仕事になっています。 SAKUJIは、この拾い出しをAIが担い、専門オペレーターが精度を担保するプラットフォームです。ソフトウェアを渡して終わりにしないのは、建設の図面が例外の集合体であり、現時点の技術ではソフト単体で実務に耐える精度に届かないからです。AIが処理できる範囲を毎週広げながら、届かない部分は人が引き受ける。この構成を意図的に選んでいます。 主な提供先は、地方のゼネコン・サブコン、そして一人親方です。大手ではなくここから始めているのは、より切実に困っているからです。大手には内製の積算部門がありますが、地方の中小企業では、社長や職長が現場を終えた後の夜に見積をつくっている、という状況が普通に存在します。 ②SI事業:建設業・製造業を中心としたシステム開発とDX支援 もう一つの柱が、レガシー産業向けのシステム開発とDX支援です。この事業には二つの意味があります。一つは、外部資金の調達サイクルにプロダクトの意思決定を縛られないための収益基盤であること。もう一つは、実際の業務プロセスがどこで詰まっているのかを、顧客の内側から学べる場であることです。SAKUJIの仕様の多くは、この事業で見た現実から逆算されています。 二つの事業は分断していません。SI事業で得た知見はプロダクトに流れ、プロダクトで培った技術はSI事業のデリバリーを速くします。 積算は入口にすぎません。図面、原価、見積といった建設業の意思決定に必要なデータは、いまだに各社の紙とExcelの中に分散しています。私たちは積算を起点にそれらが集まる基盤をつくり、建設業のインフラになることを目指しています。

Why we do

日本の建設業就業者は、1997年のピーク時に685万人でした。現在はおよそ477万人で、約3割減っています。年齢構成を見ると、55歳以上が約36%を占める一方、29歳以下は約12%にとどまります。2024年4月からは、時間外労働の上限規制も適用されました。人は減り、働ける時間も制限され、それでも建てるべきものはなくなりません。(出典:国土交通省資料、総務省「労働力調査」) ただ、私たちが本当の問題だと考えているのは、人手不足そのものではありません。経験を積んだ人にしかできない仕事が、あまりに多く残っていることです。 積算はその典型です。図面を読み、施工の順序を頭の中で組み立て、材料を拾う。この工程は、数十年かけて身につけた勘と経験に支えられています。裏を返せば、その仕事が一人の頭の中にある限り、その人が引退した瞬間に、会社の受注能力そのものが落ちます。地方の建設会社では、これが現実に起きています。 私たちのミッションは「建設の矜持を、次世代へ紡ぐ。」です。 矜持とは、職人が自らの技術に対して持つ誇りのことです。効率化はその誇りを奪う行為だと受け取られることがありますが、私たちはそう考えていません。誇りが宿るのは、どう納めるかを決める判断と、現場で手を動かす技術の側です。図面から数量を数え上げる作業に、誇りは宿りません。 だから私たちは、誇りの宿らない時間をAIに渡し、人にしかできない判断に時間を戻すことを選びました。技術を捨てさせるのではなく、技術に集中できるようにする。それが「矜持を次世代へ紡ぐ」ということです。 この考えが机上の空論にならないよう、代表は週末、電気工事の現場に職人見習いとして入っています。積算の一つのズレが現場に何時間の手戻りを生むのか、それを言葉ではなく体で確かめるためです。

How we do

①体制 代表取締役CEO、CTO、COOの三名を中心に、社員・業務委託・学生インターンが加わる少人数のチームで運営しています。全員が同じ時間に同じ場所にいることは前提にしていません。管理しているのは在席時間ではなく、任せた仕事が前に進んだかどうかです。ただし、顧客の現場に立つべき日は必ず立ちます。 ②意思決定 定例は短く、頻度を高く保っています。完成品を持ち寄る場ではなく、叩き台を持ち寄って潰す場として設計しているためです。判断を仰ぐ側には、案・判断基準・論点・自分自身の仮説をセットで出すことを求めています。「どうしましょうか」という問いだけを投げることは、判断そのものを他人に預ける行為だと考えているからです。 ③プロダクトのつくり方 PMFに到達するまでは、スプリント型で毎週リリースし、毎週顧客の声を集めます。品質基準を最初から高く置きすぎると、間違った仮説の上に丁寧な実装を積み上げることになるからです。仕様は営業と開発が同じ場で決めます。営業が持ち帰った要求は優先度をつけて可視化し、開発側が優先順位付けまで背負う状態にはしません。 ④開発プロセス 要件定義・設計・実装の各段階にAIによるレビューを組み込み、人間のレビューは要件定義に集中させる進め方を標準化しています。AIで顧客の業務を変えようとしている以上、自社の開発プロセスが旧来のままでは説得力がないからです。ここで確立した方法は、SI事業のデリバリー標準にも展開していきます。 ⑤これから加わる方へ 完成した仕組みを運用したい方にとって、Nexadataは居心地の良い会社ではありません。定例の設計も、優先順位の付け方も、まだつくっている途中です。逆に、仕組みそのものをつくる側に回りたい方にとっては、これ以上ない量の余白があります。

As a new team member

■このポジションについて SAKUJIは、AIが図面から読み取った結果を、積算の担当者が画面上で確認・修正し、見積につなげるプロダクトです。このポジションは、その「人とAIが一緒に働く画面」と、それを支えるAPI・データをつくる役割です。CTOと開発チームの中で、画面だけ・サーバーだけに固定せず、担当する機能を最初から最後まで届けていただきます。 ■担っていただくこと ・図面の表示、凡例・品目の登録、AI結果の確認・修正、数量のレビューといった画面と操作の実装 ・画面と業務の流れを支えるAPI、データモデル、保存・参照処理の設計と実装 ・AIの解析結果の取り込み、根拠(どの図面のどこから拾ったか)の表示、エラー処理、再解析の導線の実装 ・認証・権限・課金など、プラットフォームの基盤機能の改善 ・テスト、コードレビュー、ステージングでの確認、障害の切り分けと運用への引き継ぎ ■技術的にチャレンジできること 【図面という、重くて細かいデータを扱うUI】 建設図面は1枚の中に細い線と小さな記号がびっしり並んだPDFです。拡大・縮小しても軽く動き、AIが検出した記号を図面の正しい位置に重ねて表示し、利用者がその場で直せる。座標・縮尺・凡例を正しく扱いながら、現場の人がストレスなく使える画面をつくる面白さがあります。 【人がAIを直す流れを設計する】 AIの結果は完璧ではありません。だからこそ、利用者が「どこが怪しいか」にすぐ気づき、根拠をたどって直し、直した結果が次の精度改善に使われる。この人とAIの間の流れを、画面とデータの両方から設計できます。AIチームのすぐ隣で、推論APIや非同期処理との結合にも深く関われます。 【積算という業務を、ソフトウェアの形にする】 図面から数を拾い、品目にまとめ、見積に落とし込む。積算の担当者が頭の中でやっている仕事を、データモデルと画面の流れに置き換えていく仕事です。社内に積算チームがいるので、業務の細部を本人たちに聞きながら設計できます。 ■任せたいこと 担当する機能の設計・実装方針は、CTOとすり合わせたうえでお任せします。既存の設計に沿って進めるだけでなく、「この画面の流れはこう変えるべき」「このデータの持ち方は直したい」という提案を歓迎します。 ■このポジションで得られること ・AIの結果を人が使える形にする、これからのプロダクトに欠かせない設計の経験 ・図面・座標・空間データを扱うUIという、Webアプリの中でも難しい領域の実装経験 ・建設業と積算業務の知識。社内の積算チームから日常的に学べます ■技術スタック TypeScript / React / Next.js / Drizzle ORM / Google Cloud ■こんな方を求めています <必須> ・TypeScriptとReact系のフレームワークを使い、画面またはサーバー側の機能を実務で開発した経験 ・REST API等の設計・実装と、RDBのデータモデル・クエリを扱った経験 <歓迎> ・Next.js、Drizzle ORM等を用いた開発経験 ・PDF図面、作図、座標、縮尺、凡例などを扱うUIやデータ処理の経験 ・要求と受入条件を確認し、実装範囲を分けて機能を完成させた経験 ・自動テスト、コードレビュー、障害の再現と修正をチームで行った経験 ・他チームのAPIやデータの取り決めを確認し、入出力の食い違いを解消した経験 ・マルチテナント、認証・権限、課金の実装経験 ・非同期ジョブや推論APIの結果をWebサービスへ組み込んだ経験 ・Google Cloud等のクラウド、CI/CD、監視や本番障害対応の経験 ・建設図面・積算業務への理解(なくても問題ありません。入ってから社内の積算チームと学べます) <こんな方と働きたい> ・使う人の手元を想像しながら、画面とデータをつくれる方 ・画面・サーバー・AIの境目にこだわらず、機能を最後まで届けることに面白さを感じる方 ・わからないことを現場の人に聞きに行ける方 ■働き方 業務委託で、月160時間(週5日相当)での参画を前提としています。働き方はリモートが中心で、定例やレビューはオンラインで行います。オフィスは東京(浜松町・大門)と群馬(高崎)にあります。参画は2026年11月以降を想定しており、早い時期からの開始を歓迎します。報酬は経験と担当範囲に応じて個別に決め、面談でお伝えします。 ■選考の流れ カジュアル面談 → 技術面談(CTO) → 最終面談(代表) 最短1週間で結果をお伝えします。まずは話を聞いてみたい、という段階でもお気軽にどうぞ。
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    Company info

    Founded on 07/2025

    16 members

    • Average age of employees in 20s/
    • CEO can code/
    • Funded more than $300,000/

    東京都港区芝大門1-2-14 H¹O浜松町702号室