株式会社アダコテック members View more
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Ryota Kawamura
代表取締役CEO -
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伊藤 桂一
取締役システムソリューション部長 -
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伊部 卓秀
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Asha Dezuka
コーポレート
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三井物産、DMM.comを経て、アダコテック取締役。カンタンで速くて正確な異常検知AIを主に製造業向けに提供しています。日本発の技術で世界の製造業に貢献していきたい。
一橋法'11→三井物産(自動車@南米)→DMM.com(経営企画/Infratop)→アダコテック -
2001年頃から、機械学習や遺伝的アルゴリズムといった技術を利用した研究開発、製品開発を行ってきました。
半導体設計、防犯/見守り、外観検査等様々な用途に向けた開発を行ってきました。
現在は国立研究開発法人産業技術総合研究所で発明されたAI技術を利用した事業展開を行っています。
特にモノづくり産業での外観検査業務への適用で、ご引き合いを頂いています。 -
画像/動画/音データなど様々なデータを対象として、機械学習を用いた製品の開発などをおこなっています。
機械学習エンジンからユーザーインターフェイスの部分まで幅広く開発しています。 -
株式会社アダコテックの一人目コーポレートとして、バックオフィス全般を担当しています。大学時代は理学部で、オーロラ・大気光などの宇宙現象について研究していました。研究者としての進路も考えたことはありましたが、2018年春に新卒1期生として組織コンサルティング会社である株式会社識学に入社しました。営業や採用責任者、新規事業の立ち上げなどを経験した後、2021年5月にアダコテックにJoin。主に採用、広報、総務などを担当しています。今後さらに領域を広げ、経営の中枢を担っていきたいと考えています。
What we do
アダコテックは、レガシーな製造業を技術で変革しようとしているAIスタートアップで、これまで人の目で行われてきた製造業の検査・検品工程の自動化に取り組んでおります。
国立の研究所である産業技術総合研究所(産総研)からスピンアウトしてできた会社であり、産総研の特許技術「HLAC」を活用しています。(HLACの詳細な特徴については「どうやっているのか」を参照ください)
プロダクトは、画像解析をクラウド上で行えるSaaS型のサービス「AdaInspector Cloud」です。ディープラーニングよりも圧倒的に少ないデータ数で済み、高精度のモデルをノーコードで作ることで、製造業の技術者がAIを手の内化することができるのがコアの価値となっています。
私たちのテクノロジーで、世界中で製造業に関わる人がより自由かつクリエイティブに、モノづくりができる世界を創っていきたいと考えています。
【参考記事】
▼アダコテック、数十枚の不良データから高精度の欠陥分類を可能とする異常検知AIソリューションの提供を開始 本田技研工業との共同実証事例を精密機械工学会にて発表
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000011.000046119.html
▼アダコテック、モノづくりの検査・検品を自動化するSaaS「AdaInspector Cloud」の正式版をリリース
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000046119.html
Why we do
日本は経済成長と共に「ものづくり大国」として世界的に高い評価を受けてきました。
「Made in Japan」「Japan Quality」といえば、世界に誇れるブランドです。
しかし、そんな日本のものづくりですが「少子高齢化や人口減少社会」への突入によって永続的に維持することが困難になりつつあります。
特に製造業における製品検査の現場は、高い技術を持った熟練工によって支えられており、検査自動化の対応が急務です。どの工場を訪問しても「なんとか自動化したい」という悲痛の声を聞きます。
私たちアダコテックは最先端のテクノロジーを用いて、難しい検査をサポートするツールを提供し、ものづくりのあり方を変えたいと思っております。ものづくり産業の方々が、人材不足や検査不良問題から解放され、より自由に、より創造的に、ものづくりに没頭できる世界を創りたいと思っております。
【今後の戦略については代表のnoteをご覧下さい】
https://note.com/ryotakawamura9/n/n6a3d648aef9c
How we do
【産総研の特許技術「HLAC」とは?】
アダコテックは産総研の特許技術であるHLACを活用しています。特徴として、
・大量の教師データが必要ない(教師なし学習)ものの、精度がほぼ100%
・汎用PCで検査が可能なため、低コストで導入障壁が低い
・説明可能なロジックのため、Deep Learningのブラックボックス化問題を解決できる
といった強みがあり、検品の分野においてはディープラーニングを凌駕する唯一無二の技術であると自負しています。
このコア技術を武器に、ユーザーがクラウド上で、サクサクと、少ないデータサンプルをもとに画像解析ができるプロダクトを開発しています。
▼世界一わかりやすいHLAC入門!
https://zenn.dev/kotaro_inoue/articles/f0cbbca962313b
▼アダコテックのプロダクトについて
https://www.wantedly.com/companies/company_8396481/post_articles/372783
【組織・カルチャー】
2022年4月現在、正社員は17名の組織です。カルチャーとして、
「ユーザーのリアルに向き合い続ける」
「フィードバックを歓迎する」
「むずかしい、を面白がれる」
「遊ぶように学ぶ」
の4つを掲げています。部門を超えて議論ができる、オープンかつフラットな組織で、メリハリのあるコミュニケーションができる組織です。
▼アダコテックのカルチャー紹介!
https://note.com/ashadezuka/n/ncf039627396e
【開発環境】
■利用言語
- バックエンド:Python / Go
- フロントエンド:TypeScript / React
- AI,アプリ開発:C# / C++ / Python
■ライブラリ
- バックエンド:Flask / chi
- フロントエンド:Next.js
- AI,アプリ開発:.NET Framework / OpenCV / Eigen / MKL(Intel Math Kernel Library) / pandas / scikit-learn / LightGBM
■インフラ:AWS (EC2 / ECS / Lambda / Aurora / ElasticCache / S3)
■業務ツール:Slack / Notion / G Suite / Zoom / ZenHub
As a new team member
アダコテックは独自の画像解析技術をもとに、製造業のお客様の製品画像データを預かり、最終工程である検品を自動化するソリューションを提供しております。案件としては、他のAI事業者では解決できなかったケースが持ち込まれることが多く、重要度と難易度が高い案件を取り扱うことが多いです。データ解析の力で、製造業の現場を目に見える形で大幅に効率化・改善できるところがポジションの魅力です!
【期待する役割】
・PoC(概念実証)プロジェクトの技術面におけるリード
- クライアントの課題に対する適切な技術的解決策の提案
- 画像認識(各種画像処理、最適化、統計モデルの設計等)
- 国際会議、論文などによる技術調査
- アルゴリズム・ロジックの実装・精度性能評価
- 弊社プロダクトへの運用ロジックの実装
・コア技術の開発
- PoC成果の汎用化
【データの種類】
・画像検査の実データ
・製造業(主に自動車)やインフラの検査工程、セキュリティ業界の監視カメラ映像等
・取引先企業数: 約10社 (主に自動車メーカー、自動車Tier1企業)
【必須スキル・経験】
・データ分析の実務経験(Python/Perl/Rなどの経験) 3年以上
・統計学、機械学習に関する知識を利用した実務経験 3年以上
・画像処理、画像認識についての知識
【歓迎スキル・経験】
・scikit-learnおよび自社プロダクトを利用したAIフローの実装経験
・画像のフィルタ処理などの実装経験
・並列処理プログラムの実装経験
・BtoBプロジェクトに関する経験
【求める人物像】
・学習意欲が高く、新しいことを学ぶことが好きな方
・変化を楽しめる柔軟性のある対応ができる方
・目標達成意欲が高く、結果にこだわれる方
【この仕事の魅力】
・世界的な自動車メーカーや自動車Tier1企業などエンドユーザーのリアルなデータを活用した業務に携わることができます。
・AIエンジンだけではなく、クラウドサービスや設備など、ソフトウェアをラインに導入するまでの一連のフローを経験できます。
・アダコテックの機械学習はディープラーニングとは違った独創的な試みで成果を上げています。この技術をクラウドサービスとして展開することで製造業のブレークスルーを実現するという大きな挑戦に、楽しみながら取り組んでいます。
まずはカジュアルにお話ができればと考えています!
オンラインでも可能ですので、お気軽に応募いただければ嬉しいです。
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