HACARUSは製造業、建築・土木、インフラ領域に AI をコアにした製品・ソリューションを提供している会社です。 ◉事業領域と提供サービス ■ 製造業 ・外観検査 ロボット、照明、カメラと AI を組み合わせた製品「HACARUS Check」を提供しています。複雑な形状の自動車部品の検査など、これまでの検査装置では自動化が難しかった領域に導入を進めています。 ・予知保全 工作機械をはじめとする FA 機器から収集される各種センサーデータに基づいた設備の予知保全を AI で行うことで、より生産性の高いスマートファクトリの実現に機器メーカ様と取り組んでいます。 ■インフラ ・地中探査 簡便で精度の高い地中埋設物の検査手法が、建設現場や鉄道施設などの現場で求められています。HACARUSでは地中レーダの画像から地中の埋設物の位置を確認するための AI を開発しています。 ◉HACARUSの技術の特徴 ・ビッグデータ不要 AIと聞くとディープラーニング、ビッグデータというキーワードを思い浮かべる人は多いでしょう。しかし「検討したものの、ビッグデータを集められない」とAIの利用を断念したという課題も耳にします。スパースモデリングなら、少量データでも高精度の成果を得られます。ビッグデータがないからとあきらめる必要はありません。 ・「その結論に至った理由」が解釈できる ビジネスであれ、医療であれ「なぜそうなったか」を説明できることはとても大切です。しかし、ディープラーニングを活用したAIでは「結果が出るが、なぜそうなったか」を説明できません。スパースモデリングなら、その根拠もフィードバックします。「知」が見える化されることで、応用も期待できます。 ・高速かつ低消費電力 ビッグデータを扱うAIは、膨大なデータ処理のための高性能システムが必要で、電力消費も多く、気軽にできるものではありません。 HACARUSのAIは、少ないデータの取り扱いで済むため低負荷です。クラウドベースとオンプレミスともに提供実績があります。

■ 未来を造る人に 次世代の「はかる」を HACARUSは、2014年にヘルスケアのAIベンチャーとしてスタートしました。創業当初は、食事と栄養素を個人に最適化するための手段として、AI技術を取り入れていました。 その後、産業分野や医療の分野での課題解決にも応用できると考え、事業のピボットを経て、現在は医療、製造業、インフラ領域に、AIをコアにした製品・ソリューションを提供しています。DX の重要性とともに、デジタルデータを収集し活用する事への関心が高まっています。私たちは、このデジタルデータと AI といった新しい技術を組み合わせて、次世代の「はかる」を定義することで、様々な産業において新しい価値を生み出すことを目指します。 ■ 京都に腰を据える HACARUSは、2014年の創業以来本社を京都に置いています。現在は、国内3拠点、海外1拠点と拠点を少しずつ広げながら各拠点での採用を進め、現在ではご提供できるサービスの幅が広がっています。 私たちは、創業の地、「京都」に対し高い誇りを持っています。京都は、iPS細胞や再生医療などの先進地です。また、関西は、ものづくりの地としても栄えてきました。このような「ライフサイエンス」や「ものづくり」の分野における専門技術の継承、自動化に貢献するため、HACARUSは、京都の地の理を生かし、医療や産業系分野にこだわって事業を展開しています。

HACARUSには、様々なバックグラウンドを持つメンバーが在籍しており、その国籍や共通言語も様々です。そんなチームが、みんなでミッションを達成するために、大切にしている行動指針があります。 【HACARUSの行動指針 】 受け身を避け、自立と責任を追求する 課題を恐れず、可能性を探索する 一人ではなく、オープンな会話を行う 無理を見つけ、互いに手を差し伸べる 日本に留まらず、世界に視点を向ける

▼仕事内容 ハカルスは、業務提携している企業の課題を解決するため、データ収集方法の検討、収集、分析、ソリューション提案まで一貫して行なっている会社です。社内のデータサイエンティストの考案したアルゴリズムを、産業や医療分野での企業の課題解決を実現するソフトウェアとして実装していく役割を担っていただきます。 具体的な業務 ・インフラ ( AWS )の設計・構築 ・ソフトウェアの設計・実装 ・MLアルゴリズムの実装 既存システム等と連携しデータを収集する基盤の構築 データクレンジングやメタデータの抽出 アルゴリズム・モデルの評価 アルゴリズムをソフトウェアから呼び出すためのモジュールの開発 機械学習を組み込んだシステム全体の設計 ▼扱っているデータ ハカルスは、産業・医療・製薬などの業界が得意領域です。データの収集が難しい業界なため、資金調達を行う形で連携し、現場に寄り添ったデータ収集ができる環境を構築しています。 扱っているデータは、工場から収集されるセンサーデータや人のバイタルデータといった時系列データや、外観検査画像や医療用画像といった画像データまで多岐に渡ります ▼こんな方に向いています AWS等のクラウド環境でのアプリケーションの開発および運用経験をお持ちの方をお持ちの方。 AWSやGCPの機械学習サービスを触った経験をお持ちの方。 アプリケーション開発の知見を生かし、機械学習エンジニアやデータエンジニアを目指したい方 ▼ハカルスの開発メンバー CTOとCDOも、ハカルス以前は、データ分析専門の企業ではなく、クラウドサービスを開発する企業でのエンジニアをしていました。 開発の経験を生かすことで、AWS等の機械学習ツールのモデルや仕組みを理解していただき、徐々に機械学習のエンジニアとして実務経験をつんて頂きたいと思っています。 『なぜCTOたちはAIベンチャーに参画したのか 〜染田CTO編〜』 https://www.wantedly.com/companies/hacarus/post_articles/126873 『なぜCTOたちはAIベンチャーに参画したのか ～舞台を建設現場からパソコンの前に変えた 木虎CDO 編～』 https://www.wantedly.com/companies/hacarus/post_articles/128280 ▼開発環境 Docker / Git / Jenkins / Python 3.x / Flask / SQLAlchemy / Swift ( for iOS ) / Kotlin, Java ( for Android ) / Vue.js, ReactJS ( for frontend ) フロントエンドは元々 ReactJS だったのですが、最近は軽めのプロジェクトは Vue.js で済ませることが増えてきました。また Python については PyCon 関連のイベントで登壇するスタッフも多く、ソフトウェアエンジニア・データサイエンティストの間での共通言語は Python です。