# ニューロープの取り組む事業 ファッション業界は着実に前進してきました。一方で、今はまだ解決されていない問題もあります。 例えば在庫問題。正確なトレンド予測をすることは難しく、結果的に生まれた過剰在庫はブランドの収益性を圧迫します。 ECも便利な半面、まだ不便な一面も残しています。ユーザーはぶらぶらと非目的買いをするのが難しいし、店員の丁寧な接客を受けることもできません。 そんなファッション業界を更に一歩前に進めるために、私たちはファッション領域に特化した人工知能を開発・提供しています。 - ファッションおじさん ファッションおじさんはファッションスナップを自動で解析します。トップス、ボトムスなどアイテムの位置を特定し、「#デニム #ジャケット #ブルー」といった具合にそのアイテムの特徴をタグ付けします。サーバ1台で月間100万枚以上のスナップを解析することができます。 - 人工知能ショップ店員Mika 人工知能ショップ店員のMikaはコーディネートを提案します。「このアイテムとはこのアイテムを着合わせるとばっちりです！」と本物のショップ店員さんのように教えてくれます。 この人工知能は、ファッションコーディネートアプリ『#CBK』の運用を通して得られた、情報化された大量のスナップを元に学習を続けていて、今この瞬間も成長しています。 ニューロープはこれらの人工知能を用いて、ファッションECにリコメンデーションや画像検索機能を提供したり、ソーシャル上のスナップを解析してトレンド予測に取り組んだり、監視カメラの映像を解析して来店客を分析したりと、ファッション業界を大きく前進させようとしています。

# 次のクリエイションの原資を生む 私たちは哲学やコンセプト、カルチャーを生み出し続ける「ファッション」を牽引してきた先人たちを尊敬しています。ファッションは極めて人間的な営みであり、間違いなくフロンティアの1つであり、これをAIでリプレイスできるとは思っていません。AIはあくまでも道具です。デザイナー、MD、ディストリビューターといったプロフェッショナルの方々がAIをツールとして活用することで、もっと良い仕事ができるようになると私たちは信じています。 売れるものは売って、売れにくいものは適正量だけ作って、欲しい人に届けて、クリエイションの見返りとして利益を確保する。ここで生まれた利益は次のクリエイションや技術革新の原資になります。 ブランドを育むためには長期投資が欠かせません。AIやコンテンツをインフラのように提供して、そのための原資を生むお手伝いをしていこうというのが、私たちニューロープの考え方です。 # テクノロジーのフロンティアを開拓する 私たちは既に成立することが証明されているビジネスを上手にやることよりも、新しいテクノロジーで新しい市場を築いていくことに価値を置いています。 そしてファッション領域はテクノロジーとの相性がとても良いと私たちは考えています。 まずファッション領域にはデータが溢れています。商品も多様で、売り場も多様で、消費者の好みも多様で、サプライチェーンは複雑性を極めていて、1週間のサイクルで計画が見直され、またシーズンごとにそのすべてが入れ替わるということが繰り返されています。あまりにも変数が多くて、すべてを人手で賄うことは到底できません。AIなどのテクノロジーがバリューを生む余地が大いにあります。 また自動運転や医療などの領域と違って、ファッションの世界ではAIのミスが人命に関わるということが基本的にはありません。このため80%程度の精度でも用途によっては十分に実用性を担保することができています。 ニューロープの提供する様々なサービスは、こういったドメイン特有の背景に支えられています。この地の利を活かして、私たちはAIを社会実装し続けるパイロットメゾンであることを目指します。 # SCOPE 私たちはグローバルに展開していくことを目指しています。 テクノロジー領域において海外展開する限界コストは低いため、多くの企業にサービスを提供することがそのまま収益性に直結します。収益性が高まると更にサービスを磨くところに投資ができて、また各社から必要以上の売上を上げる必要もなくなり、このことはニューロープのサービス利用企業の皆さまに還元を生むはずです。 # BRAND as Tech Maison - 世界水準で技術力を認められるテクノロジー企業であり続けること - ITの歴史の浅さを自覚し、長年積み上げられてきたファッション業界から学び続けること - テクノロジー、コンテンツを提供するインフラストラクチャとして、公共性の高い企業であり続けること 私たちは自らのブランドを磨くことにも注力します。目先の数字を追い求めると売上は立つかもしれませんが、ブランドは簡単に毀損されます。このことはあらゆるステークホルダーにとってネガティブです。 ブランドが長期的な企業の成長に欠かせないことを私たちはファッション業界から学んでいます。

# 腰を据えてサービス開発に取り組める環境 ニューロープは元々サイバーエージェントの主催する「アントレプレナー・イノベーションキャンプ」にて優勝し、資金調達をして立ち上がりました。 AIのサービス提供を始めてからはビジネスを拡げるべく順調に資金調達も行っており、安心して仕事に取り組める環境です。 # 少人数、フレキシブルで落ち着いた社内 現在は代表、エンジニア、編集、セールスと、10人に満たない体制でサービス運用しています。 基本的に各自もくもくと作業をする、大学の研究室のような雰囲気です。 少人数だからこそ自由が効き、社内政治などはありません。 「これほしい」「こうした方じゃ良いんじゃないか」など、正しい意見はすぐに採用されます！ # 週3日出社、2日リモート 出社日は週に3日。残りの2日は自宅やカフェ、オフィスなど、それぞれ好きな場所で仕事をしています。通勤に時間や体力を使うことが、必ずしも生産性に寄与するとは思っていないためです。 通勤の往復1-2時間があれば、家族と過ごす時間を増やすことも、運動に汗を流すことも、勉強することも、ちょっとした副業をすることもできます。1人1人にとって大切なことが異なるのはもちろん、ライフイベントのたびに変わっていくものでもあります。1日の中で「あそび」となるような時間をもう一息、ここからひねり出せたら良いなと思っています。 連日オフィスに出る必要がないため、常にリフレッシュした状態を保つことができるのもポイントです。 # 自由な出社時間 ニューロープの多くのメンバーは11:00頃に出社します。通勤ラッシュを避けるだけで心身ともに朝のコンディションが大きく変わってくるからです。 一方、子どもの生活リズムに合わせて8:30に出社して、17:00頃退社するメンバーもいます。 生活リズムに合った、無理のない働き方を。 # 渋谷駅から徒歩10分ながら、落ち着いた桜丘 オフィスは渋谷駅から徒歩10分。 渋谷というとごみごみしたセンター街をイメージする方が多いと思いますが、ニューロープが位置する桜丘は大きな商業施設がなく、人通りも少ない落ち着いたエリア。 おいしいランチも充実している、居心地の良さがウリです。

ニューロープはディープラーニングを用いた画像認識を中心にファッション業界を盛り上げることに全力で取り組むスタートアップです。 開発面では長期的な生産性を保ち、効率的に自社サービスを成長させていくために、アーキテクチャやコードにこだわって自社サービスを成長させ続けています。 他社向けにカスタマイズやPoC的な開発をすることもありますが、全て自社サービスに還元し成長させていくためのものとなっているため、そのような場合でも開発のスタイルは変わりません。 # 出社は週3日！ 開発することに集中できます！ 出社は週に3日。後の2日は自宅、会社、カフェなど自分の好きな場所で仕事することができます。 # 機械学習を実務に活かせる！ Deep Learningやグラフ理論など、技術者として人工知能に興味があって独学なさっているエンジニアの方は多いと思います。 ただ、思うようにそれを実務に活かせずにいるケースがあるのではないでしょうか。 ニューロープにはファッションに関する様々な教師データがあり、これを用いた人工知能の開発を積極的に進めています。社内には既に10台近くのサーバやゲーミングPCがあります。 「やりたい」と試行錯誤できる環境があります。 # サイバーエージェント社からの資金調達！ ニューロープはサイバーエージェントの主催する「アントレプレナー・イノベーションキャンプ」にて優勝し、資金調達をして立ち上がりました。 必要に応じてナレッジの潤沢なサイバーエージェントのアドバイスを受けながら意思決定していくこともできます。 # 募集職種 Webアプリケーションエンジニア。 ジョイン後はRailsとReactを使った開発がメインになるので、類似のスキルセットをお持ちの方は大歓迎です。 また、RESTful API開発の知見もあると、より活躍して頂けます！ # 望ましいパーソナリティ - 新しい技術への感度が高い。 - 新しいことを学び続ける姿勢。 - 誠実であること。誠実でなければノマドワークの体制は機能しません。 - 社外プロジェクトで何かしらサービス運営、オープンソースなどに関わっている。 - UIに興味を持てる。 - 改善にがんがん口を出す。 # 以下のどれか一つにでも当てはまる人歓迎！ - 可読性が高く、変更に強いコードを追及 - サーバ: MVCの概念についての深い理解と、パフォーマンスに留意した設計 - API: 一貫性のある扱いやすいAPI設計 - Webフロント: デザインを忠実に再現し、ユーザのUX向上を意識しつつも再利用性の高いコンポーネント設計 - 要件を理解し、具体的な実装方法のオプションやメリット/デメリットまで提示できる提案能力 - まだ自信はなくても以上の項目を身に着けたい気持ち まずは渋谷近辺でのランチからなど、いつでもウェルカムです！