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調達約10億円のベンチャーでAIシステムのQAエンジニアリングに挑戦!

QAエンジニア

on 2021-10-18

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調達約10億円のベンチャーでAIシステムのQAエンジニアリングに挑戦!

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増田憲太郎

【経歴】 滋賀県立膳所高等学校 2009~2013 同志社大学理工学部電気電子工学科 2013~2017 同志社大学理工学部電子工学専攻 2017~2019 【趣味】 ■ゴルフ テーラーメイドが好き、100ぎり達成! ■ダンス 三浦大知に憧れてダンスを始める(2019/5~) ■サウナ サウナ6分+水風呂3分を3セット

Kazuyoshi Tomita

板橋宏樹

株式会社AISing's members

【経歴】 滋賀県立膳所高等学校 2009~2013 同志社大学理工学部電気電子工学科 2013~2017 同志社大学理工学部電子工学専攻 2017~2019 【趣味】 ■ゴルフ テーラーメイドが好き、100ぎり達成! ■ダンス 三浦大知に憧れてダンスを始める(2019/5~) ■サウナ サウナ6分+水風呂3分を3セット

What we do

エイシングは、Deep Learningでは困難だった技術課題を解決したことで、経済産業省や総務省からの表彰実績があるエッジAIスタートアップ企業です。     ■事業内容 エイシングは、自社独自AIアルゴリズムの研究開発及び、大手クライアントとの共同開発を行っています。 独自AIアルゴリズムの研究開発について: 多くのAI企業がOpen Sourceのアルゴリズムのみを用いたソリューション提供をしている中、エイシングは自社研究機関にて、日々新たなAIアルゴリズムの研究開発によって新たなソリューションを生み出し続けています。 エイシングのアルゴリズムの特徴は、Deep Learningのような既存のAIアルゴリズムでは困難だった、エッジでの学習や調整のいらない逐次学習が可能である点です。 その知見と技術力から、数多くのスタートアップアワード受賞及び、経済産業省の育成プログラムであるJ-Startupにおいて、日本のユニコーン企業(時価総額1,000億円以上の未上場企業)候補92社に選出いただきました。 大手クライアントとの共同開発について: エイシングは自動車・総合電機・FA・ゼネコンなど、日本を代表する大手クライアントとの共同開発プロジェクトを複数進めております。 AI関連の国内市場は、2015年の3.7兆円から2030年には86兆円に成長すると予想されており、昨今、大手企業様を中心にAI関連の研究開発が盛んに行われています。 日本の2019年度GDPが534兆円、産業では自動車業界の国内市場規模が70兆円と言われていることからも、AIは今後日本の基幹産業となりうるものと言えます。 日本の産業別GDP構成比において、製造業は約20%と最大であり、研究開発予算が大きい日本企業ランキングトップ100では9割を製造業が占めています。 エイシングのAIは、エッジでの利用に適したアルゴリズムです。 AIを使った製品開発において、Deep Learningのような既存AIでは製品(=エッジ)への実装が不可能であることが多く、エイシングのAIアルゴリズムは大きく期待をされています。 エイシングでは、数100億円〜1兆円の研究開発予算を持つ国内トップクラスのクライアントと、数億円規模の複数AIプロジェクトをたった10数名のメンバーで進めています。 また高い品質の維持と情報秘匿のため、基本的に研究開発は外注せず、全て内製で行っています。 製造業の強さで高い国際競争力を持つドイツ企業からの引き合いも多く、海外プロジェクトの準備も進めております。 ■エッジAIとは 昨今のAIブームは、主にディープラーニングが火付け役となって起こりました。 しかしディープラーニングなどの従来のAIでは、豊富なデータを蓄積・処理できるクラウドサーバー、並列計算に適したGPUといったリッチなコンピュータリソースを必要とするため、マイコンなどの従来のコンピュータで制御されている産業用ロボットや自動運転車などに活用するにはハードウェアの制限があり、ハードウェアのコストと計算性能のトレードオフという課題がありました。また、従来のAIはクラウドサーバーと通信を行うため、その際に生じる通信遅れが、リアルタイム性を必要とする用途においては致命的な課題でありました。その他にも、クラウドに大量のデータをアップロードする際に使用するネットワーク帯域、データ処理に伴う消費電力の増大、セキュリティ上の都合でクラウドにデータを上げたくないといった問題があります。 これらの問題を解消する手段として、より現場に近いエッジデバイス側でデータ処理を行うエッジAIが必要とされ、様々な産業、特に製造業におけるニーズが高まっています。 このように現在、エッジAIへの期待が高まりを見せる中、エイシングは他社にない独自のエッジAIアルゴリズムの研究・開発力とハードウェアに実装するための組み込み技術を持ち、エッジAI領域のパイオニアとして事業を展開しています。

What we do

エイシングは、Deep Learningでは困難だった技術課題を解決したことで、経済産業省や総務省からの表彰実績があるエッジAIスタートアップ企業です。     ■事業内容 エイシングは、自社独自AIアルゴリズムの研究開発及び、大手クライアントとの共同開発を行っています。 独自AIアルゴリズムの研究開発について: 多くのAI企業がOpen Sourceのアルゴリズムのみを用いたソリューション提供をしている中、エイシングは自社研究機関にて、日々新たなAIアルゴリズムの研究開発によって新たなソリューションを生み出し続けています。 エイシングのアルゴリズムの特徴は、Deep Learningのような既存のAIアルゴリズムでは困難だった、エッジでの学習や調整のいらない逐次学習が可能である点です。 その知見と技術力から、数多くのスタートアップアワード受賞及び、経済産業省の育成プログラムであるJ-Startupにおいて、日本のユニコーン企業(時価総額1,000億円以上の未上場企業)候補92社に選出いただきました。 大手クライアントとの共同開発について: エイシングは自動車・総合電機・FA・ゼネコンなど、日本を代表する大手クライアントとの共同開発プロジェクトを複数進めております。 AI関連の国内市場は、2015年の3.7兆円から2030年には86兆円に成長すると予想されており、昨今、大手企業様を中心にAI関連の研究開発が盛んに行われています。 日本の2019年度GDPが534兆円、産業では自動車業界の国内市場規模が70兆円と言われていることからも、AIは今後日本の基幹産業となりうるものと言えます。 日本の産業別GDP構成比において、製造業は約20%と最大であり、研究開発予算が大きい日本企業ランキングトップ100では9割を製造業が占めています。 エイシングのAIは、エッジでの利用に適したアルゴリズムです。 AIを使った製品開発において、Deep Learningのような既存AIでは製品(=エッジ)への実装が不可能であることが多く、エイシングのAIアルゴリズムは大きく期待をされています。 エイシングでは、数100億円〜1兆円の研究開発予算を持つ国内トップクラスのクライアントと、数億円規模の複数AIプロジェクトをたった10数名のメンバーで進めています。 また高い品質の維持と情報秘匿のため、基本的に研究開発は外注せず、全て内製で行っています。 製造業の強さで高い国際競争力を持つドイツ企業からの引き合いも多く、海外プロジェクトの準備も進めております。 ■エッジAIとは 昨今のAIブームは、主にディープラーニングが火付け役となって起こりました。 しかしディープラーニングなどの従来のAIでは、豊富なデータを蓄積・処理できるクラウドサーバー、並列計算に適したGPUといったリッチなコンピュータリソースを必要とするため、マイコンなどの従来のコンピュータで制御されている産業用ロボットや自動運転車などに活用するにはハードウェアの制限があり、ハードウェアのコストと計算性能のトレードオフという課題がありました。また、従来のAIはクラウドサーバーと通信を行うため、その際に生じる通信遅れが、リアルタイム性を必要とする用途においては致命的な課題でありました。その他にも、クラウドに大量のデータをアップロードする際に使用するネットワーク帯域、データ処理に伴う消費電力の増大、セキュリティ上の都合でクラウドにデータを上げたくないといった問題があります。 これらの問題を解消する手段として、より現場に近いエッジデバイス側でデータ処理を行うエッジAIが必要とされ、様々な産業、特に製造業におけるニーズが高まっています。 このように現在、エッジAIへの期待が高まりを見せる中、エイシングは他社にない独自のエッジAIアルゴリズムの研究・開発力とハードウェアに実装するための組み込み技術を持ち、エッジAI領域のパイオニアとして事業を展開しています。

Why we do

第4次産業革命にAI領域で貢献するべく、エッジAIの世界的デファクトスタンダードとなることをエイシングは目指しています。 みなさんは第4次産業革命という言葉をご存知でしょうか。 綿織物など軽工業の機械化、蒸気機関により起きた第1次産業革命(18世紀半ば~19世紀半ば)、製鉄・造船業など重工業の機械化による第2次産業革命(19世紀後半)、コンピュータによる単純作業の自動化を指す第3次産業革命(20世紀後半)に続き、AIやIoT、ビッグデータ技術によってコンピュータが行う知的活動の自動化である第4次産業革命が現在萌芽しています。 第4次産業革命により、ものづくりの場においては、生産現場にあるすべての人と機械が相互に情報交換を行い、コンピュータが自律的に生産計画・生産実行・異常予測を行うことで、必要なものを必要なだけ安価で生産し、トラブルのリスクもない環境を実現することが可能です。 またそのような技術を製品に実装することで、自動運転など、製品自体にイノベーティブな機能を付加させることも現実的になるのです。 エイシングは、第4次産業革命実現にAI領域で貢献するため、自社の強みを活かし、エッジAIの世界的デファクトスタンダードとなることを目指しています。

How we do

AIブームより20年近く以前よりAIを研究してきた創業技術者のテクノロジーと、AIコンサルティング力で複数の大手クライアントとの共同開発を進めています。 ■エイシングのAIコンサルティング部について エイシングにて、最も所属メンバーが多いのがAIコンサルティング部です。 AIコンサルティング部にはジュニアクラスからシニアクラスまで幅広い知見を持ったAIプランナーが在籍します。 クライアントとの共同開発において、クライアントに対するドメイン知識、AIコンサルティング力、開発の実行力を磨くことで、一気通貫の高品質なソリューションを提供しています。 エイシングの具体的なビジネスの戦略は、共同開発費用の他に、ライセンスとロイヤリティで利益を上げる設計としています。エイシングのAIが実装された製品を多く世界に広めることで、エッジAIのデファクトスタンダードとなることを目指しています。 ■エイシングのAIアルゴリズム研究開発技術部門について エイシングの組織は、AIアルゴリズムの研究開発を行うADG(Algorithm Development Group)とAIコンサルティング部の二部門で構成されています。 ADGは、第3次AIブームよりも遥か以前の2000年頃よりAI×機械の研究開発を行ってきた代表出澤の元、エッジAIアルゴリズムの研究・開発のために組織された専門チームであり、日々新たなアルゴリズムの研究開発を行っております。 そのアルゴリズムの優位性と、エッジへのAI実装力の高さによって、クライアントからの高い評価をいただいています。 ■今後の展開 事業に関しては既に多くの国内大手クライアントとの共同開発を進めておりますが、今後更に新たなAIアルゴリズムの研究開発、共同開発案件の拡充、海外案件への対応準備に力を入れ邁進いたします。 事業拡大に向けた組織強化を目的に、2022年の採用計画として新卒(22、23卒)・中途採用を積極的に行います。 将来の幹部候補としての採用ポジションも含めた募集を行っており、AI領域やスタートアップで経験を積みたい、自身を成長させたいという方は、是非お気軽にオフィス訪問やミートアップへご参加いただけましたらと思います。

As a new team member

現在弊社では、QAエンジニアを積極募集しています。 品質管理が難しいAIシステムにおけるQuality assuranceを担当いただきます。 未経験でも、社内の研修や実務を通じたメンター指導にて成長することができます。 実際に未経験で入社したメンバーは、2〜3ヶ月等、早期にキャッチアップしています。 【業務の内容】 QAエンジニアとしての募集ですが、まずはAIプロジェクトにおける様々な業務に取り組んでいただきます。 具体的には下記のような業務をお任せいたします。 ・AIシステムに関する品質設計 〜 品質測定等、システム全般に関する品質管理 ・AIコンサルティング業務全般  etc. 基本的には複数名で1つのプロジェクトを担当します。 入社後はアシスタント業務をメインに担当いただき、3ヶ月〜6ヶ月程度で自走できるようにサポートいたします。 当社はDeep Learningでは困難だった技術課題を解決したことで経済産業省からユニコーン企業候補として選出されたエッジAIスタートアップです。 経験豊富かつ様々なバックグラウンドを持つメンバーが互いに知識や経験を積極的に共有し合う環境であるため、最先端のAI技術・知見をスピーディかつ高いレベルで習得することが可能です。 まずはカジュアルにお話をさせていただけましたらと思いますので、少しでもご興味がありましたら是非、お気軽にご連絡ください。
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    Founded on 12/2016

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    • CEO can code/
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