「AIを”絵に描いた餅”で終わらせない。」製造業のリアルな課題解決を担うAIコンサルタント
【このポジションが解く「問い」】
AIを導入したい企業は急増しています。しかし、ほとんどのプロジェクトは「技術」ではなく「その手前」で躓きます。
熟練職人の「良品・不良品の目利き」をどう数値化するか
顧客の「なんとなくやりたい」をAIが実装できる要件に翻訳するか
精度が出ないとき、それは「データの問題」なのか「物理的な限界」なのか
本ポジションは、この問いに正面から向き合い、上流の要件定義から現場検証・顧客折衝まで一気通貫で担う、AIプロジェクトの要です。
【具体的な業務内容】
① アノテーション要件の定義・運用管理
顧客から受領したサンプルデータをもとに撮像要件を定義し、アノテーター(不良箇所のラベリング・クラス分け担当)への仕様策定・ディレクション、および判断に迷うエッジケースへの基準提示と品質管理をお任せします。
② モデル評価・検証
機械学習の推論結果が、顧客のビジネス要件(検出精度KPI)を満たしているかを検証・見極めます。「精度が出ている」で終わらず、顧客にしっかりと説明いただきます。
③ エラー分析と改善アプローチの策定
精度が基準未達の場合、「データ量・バリエーション不足か」「撮像環境の物理的限界か」など多角的に要因を分析し、乖離を埋める改善策を論理的に立案いただきます。
④ 期待値調整・顧客折衝
追加サンプルの提供依頼、技術的に実現困難な要求へのフィジビリティ提示、代替案の提案を「できる・できない」の判断を技術と誠実さをもって伝え、信頼関係のもとスコープ合意を形成します。
⑤ プロジェクト推進
納期意識を持ち、顧客・内部チーム(アノテーター等)双方のハンドリングを通じてプロジェクトを完遂に導いていただきます。
【このポジションの面白さ】
AIモデルの性能は、データの質に直結します(Garbage In, Garbage Out)。つまりアノテーション品質と上流の要件定義を握るこのポジションが、プロダクトの成否を左右します。
・「フワッとした要望」を要件に変換できる人
目的と手段が混同された状況でも、現場の事実とデータを整理し、現実的な解に落とし込んで動ける方。
不確実性の中で前に進める人
・「やってみないと精度が出ない」という機械学習特有の不確実性や、顧客理想と技術限界のギャップにも、「どうすれば解を出せるか」を考え続けられる方。
・正確さと誠実さを武器にできる人
ひらめきや属人的なセンスより、事実に基づく網羅性・正確性を重視し、ときに顧客への耳の痛いフィードバックも厭わず、正しいプロセスを愚直に実行できる方。
| 就業形態 | 正社員(無期) |
|---|---|
| 年収(フルタイム時) | 500万円 〜 800万円 |
| 勤務地 | 東京都板橋区 小豆沢4-26-13 |
| 勤務時間(フルタイム時) | 11:00~16:00 |
| 休日・休暇 | ■ 完全週休2日制(土・日) ■ 祝日 ■ 年末年始休暇 ■ 有給休暇 ■ 慶弔休暇 等 |
| 待遇・福利厚生 | ・各種社会保険完備(健康保険・厚生年金・雇用保険・労災保険) ・交通費支給(月次最大40,000円を支給) ・家賃手当(規定に基づき賃料の40%、最大32,000円を支給) ・定期健康診断(年1回) |
| 試用期間 | 試用期間3ヶ月(給与・待遇の変更はありません) |
【PM/製造業AI・自動化】案件受注から立上げまでをリードし、顧客成果までやり切る実行責任者
| 勤務地 | 東京都板橋区 |
|---|---|
| 職種 | プロジェクトマネージャー コンサルタント 営業・CS(法人向け) |
複数プロジェクトを横断管理し、デリバリー力を最大化させる中核人材
| 勤務地 | 東京都板橋区 |
|---|---|
| 職種 | プロジェクトマネージャー コンサルタント 事業開発・営業企画 |
100%自社内製「AI×ハード」の極限に挑む、一騎当千のエンジニアを募集します!
| 勤務地 | 東京都板橋区 |
|---|---|
| 職種 | ハードウェアエンジニア 制御・組込エンジニア |
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