pluszeroは、エンジニアが社員の90%以上を占めており、ギークなメンバーが多数在籍しています。 エンジニアの持つスキルを社会の役に立てたい、目に見える価値を還元したいという想いから、AI関連技術・Web開発・ハードウェア開発・数学などあらゆる科学技術を用いてお客様のビジネス課題の解決にチャレンジしています。 コンサルタントが在籍し、プロジェクトを主導するAI系企業が多い中で、pluszeroはエンジニア主導でプロジェクトを推進します。 「テクノロジーでビジネス課題を解決する」というコンセプトにこだわって、エンジニアが主役の会社作りをしています。 経営メンバーも過半数がエンジニア出身であり、社内には常時約80名の東京大学の様々な研究室に所属する学生メンバーが在籍しています。 常に最先端の研究知見に触れながら、既成概念に囚われないアプローチによる本質的な課題解決を追求する土壌が私たちの競争力の源泉になっています。 【クライアントとのプロジェクトの一例】 ・機械学習を用いた、中古車価格・需要予測プラットフォームの開発 （従来鑑定士が行なっていた中古車査定業務の自動化、高精度化） ・機械学習を用いた外貨両替機の収益最適化 （期待収益を最大化する取引レートの提示・顔画像認識を用いたマネーロンダリング検出） 【弊社研究開発技術の一例】 ・リアルタイムの3Dポーズ推定 ・複数の画像認識アルゴリズムを組み合わせた、不審な動きを検出するエンジンの開発 ・Deep learningと古典的な言語学・論理学を組み合わせた、高度な意味理解が可能な自然言語処理エンジンの開発

●「人の可能性を拡張する」 というミッション 近年、機械にできることは、画像認識、機械学習、自然言語処理といったAI技術の急速な発達により格段に広がりました。pluszeroはこの流れをより加速させ、膨大な量の情報処理や単純作業の完全自動化など、今まで人間だけでは実現できなかったことをAIを活用することで実現できる世の中にすることをミッションとしています。 そのためには、特定の業界、特定のサービスに特化するのではなく、あらゆる産業でイノベーションを起こす必要があります。 私たちのクライアントは、自動車、商社、出版、不動産、メーカーなど多岐に渡ります。あらゆる業界で次々イノベーションを起こしていくことこそが、「人間の可能性を拡張する」ことに繋がると信じています。

●多様な案件を通じてテクノロジーとビジネスの接点を見つける 特定のプロジェクトに長期間ロックされることは少なく、3～6ヶ月スパンで新プロジェクトにアサインされることがほとんどです。 多くの案件を担当することで、技術のビジネス適用の事例が蓄積され、どういう課題にはどういう技術が活用できそうかという感性が研ぎ澄まされていきます。 技術もビジネスもわかるエンジニアを目指せる機会を出来る限り多く提供したいと考えています。 ●100%社内のエンジニアが開発 受注後の開発を外注することなく、全て社内のエンジニアが開発を担当しています。 次々生まれる技術トレンドをキャッチアップし続けるためには、エンジニアが新しい技術を学び続けることと、学んだ技術の実践の場が必要です。 当社ではその実践の場をプロジェクト内で提供していくためにも100%自社開発にこだわっています。 ●集合天才を目指すエンジニア組織 分野ごとにテクノロジーの最新動向に敏感なスペシャリストが多数在籍しています。そういったエンジニアたちが立場や案件の壁を超え、お互いが困っていることや迷っていることについてフラットに議論やアドバイスをしあう姿を日常的に目にすることができます。 「10分考えてわからないことは人に聞く」というフレーズが合言葉になっているくらい、それぞれの案件や研究で直面した課題に対し、組織全体で向き合うことを会社が推奨しています。

機械学習などのAI技術は進化のスピードが速く、1年前の「最先端」が、今では「常識」と言われてしまうことも珍しくありません。 このスピードに追いつくには、自らが技術に興味を持ち続け、学び続けることが必要不可欠。 私たちが求めるのは、働きながら学び続ける意欲のあるエンジニア。 今扱っている技術だけではなく、機械学習やAIはもちろん、画像認識技術、自然言語処理技術など多岐に渡る技術に興味を持ち、新しいことを学び続ける意欲のある方と是非一緒に働きたいと考えています。 【具体的な業務内容】 お客様のビジネス課題を人工知能に関連する様々な技術を用いて解決します。 システム開発のようにお客様が決めた要件通りに開発していくことは少なく、 ①いくつかの手法やアルゴリズムで小規模なデータを用いて検証 ②ベースとなる手法やアルゴリズムを決めて大規模なデータを基にブラッシュアップ という流れで探索的に進めることがほとんどです。 現実的にはお客様が求める精度や解決のレベル感をテクノロジーが一撃で満たしてくれることは少なく、 多くの場合で、当初いただいた課題設定を再定義したり、現状よりコストカットやバリューアップにつながる人とAIの分担を提案するなど、コンサルタント的な動きをする場合もあります。 コミットするのは開発するものではなく、顧客の課題解決であるためテクノロジーを武器ととらえ、 どう活用して状況を変えられるかということへのこだわりが求められます。 納品物がAI単体（API等）の場合は1チーム2～4名程度の編成となります。 納品物がAIを搭載したWebシステムの場合は、Web開発のチームも含めて4～7名程度の編成になることが多いです。 ・顧客の課題ヒアリング、課題設定 ・論文の調査、追試 ・ベースとなる手法、アルゴリズムの検討 ・手法、アルゴリズムの問題点の抽出、ブラッシュアップ ・プロジェクト計画立案、進行 ・顧客への報告（営業担当と一緒に行います） 【必要なスキル、経験】 ・機械学習、人工知能、ディープラーニング周辺分野での実務経験 ・最新技術や研究に対する興味関心、研究・学習意欲 【働く環境】 自分らしい自由な働き方ができるような環境づくりを大事にしています。 ■リモートワーク制度導入（45.5％がフルリモート勤務） ■フレックスタイム制度導入 ■技術書購入補助 ■社内勉強会を実施 ■兼業・副業OK ■服装自由 【開発環境】 ■主要言語：Python, JavaScript（TypeScript） ■主要データベース：MySQL, DynamoDB, Aurora ■フレームワーク：Pytorch, Scikit-Learn, Numpy, Scipy, Pandas, Flask ■CI：CircleCI ■サーバOS：Linux ■環境：AWS, Bitbucket, GitHub 【クライアントとのプロジェクトの一例】 ・機械学習を用いた、中古車価格・需要予測プラットフォームの開発 （従来鑑定士が行っていた中古車査定業務の自動化、高精度化） ・機械学習を用いた外貨両替機の収益最適化 （期待収益を最大化する取引レートの提示・顔画像認識を用いたマネーロンダリング検出） ・輻輳海域での無人運航船の早期実現のため、無人運航船に求められる機能を網羅したシステムの開発・実証 （国内27社のコンソーシアム、協力会社を含めると45の国内外の様々な組織の協力プロジェクトに参画中） ◆こちらのページもぜひご覧ください◆ https://plus-zero.co.jp/news/release/dnVWE https://www.nippon-foundation.or.jp/who/news/pr/2020/20200612-45056.html