私たちアイデミーは、AIをはじめとする先端技術をビジネスの現場に経済実装し、次世代の産業創出を加速させることを目指しているベンチャー企業です。 【サービス内容】 ・Aidemy Business 大企業を中心とする法人向けにAIを始めとする先端技術の学習を提供するオンラインDXラーニングです。組織で効果的に利用するために必要な管理機能、習熟度を測るテスト機能、意図した順序で学習を進めてもらうためのカリキュラム機能なども一通り揃っています。 これまで10万人以上のユーザー様にご利用いただいた実績もあり、コンテンツの分かりやすさやシステムの使いやすさを高く評価いただいています。 ・Aidemy Practice クライアントのニーズに合わせて、オンラインラーニング〜オフライン研修まで柔軟にカスタマイズする階層別研修サービスです。 Aidemy Businessと合わせたプログラムにより、研修中はワークショップやハンズオンといった実践的な内容に焦点を絞ることが可能です。 理論だけでなく、現場ですぐに役立つDXスキルやノウハウの習得を重視した実践的研修プログラムです。 ・Modeloy 多くの企業が挑戦する「DX」に対して、AIやMLなどを駆使するDX人材育成・課題選定・PoC・システム開発・運用プラットフォームの提供までを一貫してサポートするDXプロジェクト伴走支援サービス。外注としてのコンサルや技術力提供ではなく、あくまでお客様の内製化実現を目指す、これまでにないソリューションです。 ・Aidemy Premium 個人向け、中小企業向けのオンラインプログラミングスクールです。未経験から短期間で機械学習、ディープラーニング、データ分析、AIアプリ開発などを幅広く学ぶことができる学習サービスの提供をしています。 　 【参考記事】 ▼代表の石川がForbes 30 UNDER 30に選出していただきました 　 https://forbesjapan.com/articles/detail/29292/1/1/1 ▼各社の導入事例 　 https://business.aidemy.net/ai-can ▼代表の石川のnote 　 https://note.com/aki1275

◆AI人材不足を解消するために 2020年現在、世界で100万人のAI人材が必要と報告されていますが、80万人近く不足しているというデータがあります。さらに、日本の先進国ワースト2位のIT人材不足が報告されており、2030年には数十万人の規模で不足すると言われています。 こうしたIT人材、特に先端技術分野は、学習に関して以下のようなハードルが非常に高いと考えています。 　1. 3000円以上する高額で説明の難解な専門書 　2. コードを書くまでに必要な環境構築 　3. GPU環境などの専用マシンの準備 この課題を解決すべく、'16年にAI（機械学習）などの最先端技術を WEB ブラウザを起動してから10秒で学べる学習サービス「Aidemy」を提供し始めました。 ◆”先端技術を経済実装する”ために そこから法人向け教育サービスや、機械学習モデルの運用プラットフォームのリリースも重なり、企業のAI支援を強化する動きも加速し、会社を取り巻く構造が大きく変わっていきました。 私達のこれからの大きな挑戦は「教育プラットフォーマーにとどまらず事業創造に伴走する」ことです。 私達がサービスを設計する上で大切にしているゴールは、「ユーザーを教育・研修すること」ではなく、「AIプロジェクトが成功し、利益を生む状態にすること」です。その上で、AIにまつわるシステムを受託開発する、というやり方を取らずに、AIのプロジェクトをユーザー主導で作り上げるため、教育研修サービスや運用プラットフォームサービス、ソリューション支援等を提供するというビジネスを展開していきます。 そして私達が目指す「先端技術が経済実装された」状態の先には人々の幸せがあると考えています。 人間が今より幸せになり、利便性を享受する大きなドライバーには「先端技術の浸透がある」と思っています。 iPhoneが登場した2007年、高速化されたモバイルデータ通信、自然なタッチパネルディスプレイ、豊富な楽曲を格納できるストレージなど、（当時の）先端技術が様々ありました。こうした先端技術がiPhoneという形で経済実装されたことによって、私達はいつでもLINEでメッセージし、UberEatsでフードを注文し、mercariで不用品をお金にできるようになりました。生活の利便性が大きく向上しました。 18世紀イギリスの農業革命によって、農家の生産性が一気に向上し人々の生活は豊かになり、産業革命を支える土壌が出来上がりさらなるイノベーションを産み出す種ができました。この農業革命を支えたのも（当時の）先端技術である、新しい農具や肥料だったはずです。 技術は最終的には人間の生活を幸せにするためのツールだと思いますが、人間の生活を飛躍的に幸せにするには、こうした先端技術の経済実装が欠かせないと思っています。

◆失敗を恐れず成長する環境が整っています 代表の石川氏が機械学習を使った解析の応用を研究対象としていたこともあり、会社として自然言語処理や機械学習の分野に強いのが特徴です。2021年11月時点での正社員数は約50名。エンジニア・デザイナーが中心の少数精鋭チームとして日々切磋琢磨しています。そのためすべてのメンバーと直接コミュニケーションしながらプロジェクトを進めることが可能で、はっきりと全体像が見える環境であることも強みだと思っています。 また若手のメンバーも多く、外部顧問も手厚く招いているため1on1によるミーティングや勉強会も積極的に実施されています。ビジネスモデルから専門的・学術的な話題までいろいろなテーマに触れることができる環境をご用意しています。 ◆アイデミーでは恒久的に週1出社+週4リモートという働き方を選択します アイデミーでは'20年12月現在、週1金曜日出社+週4リモート可とし、基本は出社+リモートの組み合わせを恒久的対応として考えたいと思います。 コロナ禍は働き方に関して再考する良い機会となりました。もちろん社会的情勢の警戒レベルに応じてリモート奨励にステップ後退するなど柔軟に対応していきますが、リモートワークの利点、オフサイトとして顔を合わせる利点の両方を踏まえた上で社員アンケートや会議を行った結果、この意思決定に至りました。

データサイエンス部における「データサイエンティスト」として法人クライアントのDXプロジェクト内製化支援サービス ”Modeloy” におけるデータサイエンス領域のプロジェクト推進を中心に、社内外のデータ利活用を推進していただきます。 ◆仕事内容 ① : ② = 8 : 2 程度の比重で取り組んでいただきます。 マネジメントキャリアを志望される方には以下に加えて、組織・メンバーのマネジメントや、採用活動等の業務も徐々にお任せしていきます。 ① 法人クライアントのDXプロジェクト内製化支援 国内の製造業を中心とするクライアントの業務課題解決に向けて、社内のプロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら、実データを対象にした分析やモデリング、それらの現場導入を推進いただきます。また「内製化支援」の文脈で、講義形式やハンズオン形式でのレクチャー、ペアプログラミング等を通じて、クライアントご担当者様のリテラシー・スキル向上の支援も行います。 ◆特徴 ・データ件数が少ない（数百件程度）状態でスタートするプロジェクトが多い。 データ件数の制約がある状況下で、どうすればプロジェクトを前進させられるか、創意工夫（アルゴリズムや技術面での工夫、クライアントとのコミュニケーション面での工夫）を凝らすことが難しいポイントでもあり、そのぶん醍醐味でもある ・扱うデータの形式はテーブルデータと画像データがメイン ◆プロジェクトの例 ・工場の製造ラインにおける画像検査の自動化 ・素材開発における最適な配合提案 ・クライアント専用のチャットボット構築（RAG） ・クライアントとの打ち合わせはオンラインが基本で、クライアントオフィスへの常駐はなし ※ プロジェクト開始初期で地方の工場を訪問（現場見学）する場合あり ・提案や要件定義といった上流工程から参画が可能 ② データサイエンス応用 先端技術の社内導入、当社サービス “Aidemy Business” のコンテンツ製作、データ分析コンペティションの企画・運営、研究開発といった、幅広いデータサイエンスの応用領域に取り組んでおります。 ※ アサインする業務は、そのときのグループ全体の業務分担や本人の専門性等を考慮して応相談 ◆実際のプロジェクト例 先端技術の社内導入 ・LLMを用いたAidemy Businessの受講者支援機能の開発: My Aide ・社内RAGの開発 当社サービス導入企業向けの1dayデータ分析コンペティション「comp8」の企画・運営 研究開発 ・機械学習関連の論文サーベイ＆サマリーを公開: ds-paper-summaries ・自社データを題材にした大学との共同研究 ・cvpaper.challenge主催の網羅的サーベイ企画への参加 その他 ・NeurIPS 2020主催のデータ分析コンペティションにて総合優勝 ◆必須スキル 機械学習全般・統計学の基本的なリテラシーを保持している Pythonの機械学習ライブラリ（scikit-learn, PyTorch 等）および、画像処理ライブラリ（OpenCV, scikit-image 等）の利用経験1年以上 Docker, Gitの業務での利用経験 日本語での読み・書き・対話能力（クライアントの日本企業とのビジネスコミュニケーションが円滑に行えるレベル） ◆歓迎スキル 以下から1つでも満たせば歓迎 リーダーやマネジメントの経験 データサイエンス領域のSIプロジェクトへの参画経験 Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Dify等を用いたRAGシステムの開発経験 クラウドサービスを用いたWebアプリケーションの開発経験 ベイズ統計に関する知見、業務での利用経験 データ分析コンペティション（Kaggle, Nishika, SIGNATE, atmaCup 等）や競技プログラミング（AtCoder, LeetCode 等）への参加経験 データエンジニアリング領域の知見 技術ブログの執筆、勉強会登壇、OSSへのコミット等を通じた開発者コミュニティへの貢献 コンピュータサイエンス分野における修士号、もしくは科学分野全般における博士号 ◆部署の独自制度 社外の著名なデータサイエンティストとの相談・交流機会（Slack + 月1のmtg） ChatGPT Team、OpenAI API、GitHub Copilotの利用料を部署で負担 自己研鑽を業務の一部として後押しする制度の設置 【福利厚生など】 会社独自の福利厚生 も充実！ 書籍購入や勉強会の費用は会社負担、Aidemyも利用し放題など、成長したい！社員の思いを応援しています。 ※選考はオンライン中心、リファレンスチェックを含む場合がございます