製造業×AIの株式会社アダコテックの採用ピッチ資料を公開しています。
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製造業 × AI会社紹介・採用説明資料2023.06.01
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|ご挨拶 3モノづくりの進化と革新を支える。日本の基幹産業である製造業は大きな転換期を迎えています。決まったものを大量生産する時代から、変化に対応しながら新しいものを生み出し続けることが求められる時代への転換です。ただ、モノづくりの現場では検品などのアナログ工程が多く残っており、また、現場の経験と勘に頼ったプロセスも多く、変革を起こすことは容易なことではありません。アダコテックは15年の研究開発を経て実用化した唯一無二のAI技術を通じて、製造業の次の時代を切り拓く挑戦をしています。アナログ工程の高度な自動化、及び、生産工程のデジタル化を推し進め、本来モノづくりで最も大切である「ヒトの創造性」を解き放つことをミッションとしています。この志に共感頂ける方とぜひご一緒できればと思います。代表取締役CEO
目次|- アダコテックについて- 事業について- 特許技術について- プロダクトについて- 組織・環境について- 採用について44目次
|55アダコテックについて会社名 設立代表取締役正社員数本社事業内容自動車OEM/Tier1メーカー 、電子部品半導体メーカーで150件以上の検証実績㈱東京大学エッジキャピタルパートナーズ（UTEC）、DNX Ventures、リアルテックホールディングス株式会社、スパイラルキャピタル、東京大学協創プラットフォーム開発株式会社（東大IPC） 他株式会社アダコテック2012年3月12日河邑 亮太23人 ※2023年6月1日時点 役員含む東京都千代田区神田神保町２丁目11-15住友商事神保町ビル3F（WeWork神保町内）産総研特許に基づくAIソフトウェアの開発と販売取引実績 主要株主会社概要
|一橋大学法学部を卒業。 2011年に三井物産株式会社に入社。南米チリの子会社に社長補佐兼 CFOとして3年間出向後、東京本店では主に新規 M&A投資に従事。2018年にDMM.comに入社。経営企画室で新規事業立案及び、投資先の PMI/バリューアップ実施。2019年7月に参画、2020年4月より現職。米国公認会計士。大学院で遺伝的アルゴリズムの研究で産業技術総合研究所(AIST)との繋がりを持ち、AISTベンチャーに新卒入社。半導体設計ツールの研究開発に従事後、 AISTの非常勤職員などを得て、2012年4月にアダコテック創業メンバーとなる。 2022年6月より現職。アダコテックについて 6経営メンバー①代表取締役CEO 河邑 亮太取締役CTO 伊藤 桂一
|筑波大学大学院システム情報工学研究科博士後期課程修了。博士(工学)。新卒入社の株式会社サイバードにてデータ分析部門立ち上げ等を担当。その後、 2015年に株式会社Gunosyに入社。記事配信アルゴリズムの改善に携わったのち、ニュースプロダクトの事業部長や執行役員 CDO（Chief Data Officer）などを担当。2022年9月にアダコテックに入社。大阪大学大学院工学研究科修士課程卒業。三洋電機株式会社、ソニー株式会社で半導体の研究開発・商品化・工場出向等を経験。2018年にアクセンチュアに入社し、主にハイテク製造業のビジネスコンサルティングにプリンシパルディレクターとして従事。 2022年9月に株式会社アダコテックに入社。アダコテックについて 7経営メンバー②CDO 大曽根 圭輔（写真・左）COO 村井 誠（写真・右）
|アダコテックについて 8沿革2006 ・産総研の特許を事業化する産総研認定ベンチャーとして設立・株式会社アダコテック設立（2012年 上記事業承継）“産総研*発15年の研究開発を積み重ね、その集大成を事業化”・シリーズ A 資金調達（4億円）20192021・本田技研工業（株）と共同実証事例を精密機械工学会で発表・シリーズ B 資金調達（15.4億円）・WeWork神保町にオフィス移転2022・『AdaInspector Cloud』をリリース・ドイツの国際的展示会「VISION」初出展※産業技術総合研究所・経済産業省所管の国内最大級の公的研究機関・予算規模約1000億円、研究員約2300名2020 ・ICCサミットFUKUOKA スタートアップ・カタパルト 優勝・IVS LaunchPad 2020 Summer 優勝
|アダコテックについて 99強力なテクノロジーリーダーシップと専門性職名 氏名 略歴最高技術顧問 大津 展之国立研究開発法人 産業技術総合研究所 元フェロー東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報専攻 元教授筑波大学連携大学院 元教授警察庁科学警察研究所 技術顧問技術顧問 村川 正宏東京大学大学院工学系研究科博士課程産業技術総合研究所 情報・人間工学領域 人工知能研究センター 副研究センター長(人間協議AI研究担当)、同センター研究企画室長技術顧問 小林 匠 東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報専攻産業技術総合研究所 人間情報インタラクション研究部門 脳数理研究グループ顧問論文AdaFilter: Adaptive Filter Design with Local Image BasisDecomposition for Optimizing Image Recognition Preprocessing査読付き国際カンファレンス「ICPR 2020」に採択特許6903142号他4件 アダコテックとして申請中
目次|- アダコテックについて- 事業について- 特許技術について- プロダクトについて- 組織・環境について- 採用について1010目次
|検品の社会課題事業について 11検品の95%が目視市場規模30兆円工場従事者の5人に1人
|検品担当者の抱える課題事業について 12単調プレッシャー熟練が必要
|事業について 13AIによる検査とは？人間が目視検査で行う「異常の発見」作業を、AIによって代替すること「いつもと違う」を見つける検査対象(ワーク) ワーク表面上の違和感に気づくように意識しながら観察視る 脳内処理 異常の発見画像を撮る 計算処理 異常の発見人の行動HLAC
|事業について 14アダコテックが選ばれる理由Deep Learning AI良品・不良品データ10,000枚高価なGPUが必要100万円判断根拠がブラックボックス良品データ100枚のみ汎用PCで処理可能10万円説明可能
|事業について 15ビジネスモデルAI学習 検査実行事業の特徴● お客様は生産ラインの設計や管理を担うメーカーの生産技術部。● 検品はミスが許されない工程のため、導入コストは高いが導入後の継続率はとても高い。● 導入時は見逃し0％の高精度が絶対条件。工場の環境は随時変化するため、再学習の容易さが重要。● 少量の正常データで高精度が実現できるアダコテックの強みが活きる。メーカー（生産技術部）AdaInspectorCloud検査アプリライブラリ￥ ￥￥...ライセンス利用料AI学習アプリと検査実行アプリを検品ラインごとにサブスクで提供
|事業について 16中長期構想自動車/電子部品半導体への拡販Phase1アダコテックの目指す世界製造業に携わる人々がAIを活用して業界の課題解決に躍動する世界を作るPhase1グローバル展開 ＆検査機への組み込み(ライセンス型の新規事業)Phase2 データ活用プラットフォームPhase3Phase1Phase2
目次|- アダコテックについて- 事業について- 特許技術について- プロダクトについて- 組織・環境について- 募集要項1717目次
|特許技術について 18産総研特許技術HLAC(高次局所自己相関特徴)とは？画像の特徴を認識する日本発の技術● 形状や面積等の対象の特徴を瞬時に認識● 計算は線形処理: ブラックボックス化しない
|特許技術について 19説明可能なシンプルな機械学習による異常検知対象物を3ピクセル×3ピクセルのマスクパターンでスクリーニング得られた特徴を主成分分析正常モデル正常モデルとの乖離が大きい→NG判定正常モデルのしきい値内→OK判定
Confidential & Proprietary |2020 20参考：説明性が担保されたアダコテックの判定根拠元画像 前処理画像 特徴抽出 判定処理NG判定数値データ(HLAC特徴量)HLAC特徴抽出(線形処理)フィルタ処理(線形処理)ステップ処理内容閾値判定(線形処理)特許技術について元画像のみでは異常値が大きくなる理由は解らない異常値を多次元情報で可視化する事でN増し学習の可否等を判断できる(未リリース)前処理画像を確認する事で誤報/見落としの理由が把握できるので処理を改善することができるヒートマップで欠陥の抽出を確認できるイメージ
目次|- アダコテックについて- 事業について- 特許技術について- プロダクトについて- 組織・環境について- 採用について2121目次
|AdaInspector Cloud：ご紹介プロダクトについて 22少量の正常な製品画像データを読み込み、正常/異常を判定するモデルを作成・精度検証する画像データをアップロード 判別モデルの作成モデルの精度を検証
|AdaInspector Cloudの解決策2323ターゲットユーザー像100-200枚の正常データで高い精度が出る非エンジニアでも使いやすいUI設計わかりやすいロジックと試行錯誤がしやすいUI検査自動化における顧客課題不良品率が低い中、大量の不良画像データを収集するのが大変高い精度(見逃し0％)が必須のため、モデルを作りこみたいが、ブラックボックスなAIではPDCAが回りにくい生産現場に複雑なツールを使いこなせる人が少ない● メーカー（大企業）の生産技術部のユーザー● 画像解析などの経験はあるが、機械学習の経験はない● 社内で設備開発やソフトウェア開発を行う事ができるプロダクトについてAdaInspector Cloud：顧客の課題
| 2424機械学習用のデータセットの作成 良品/不良品の判別モデル作成 判別モデルのテスト● 機械学習に必要なOK/NGを定義する製品画像をアップロードして、データセットを作成するプロダクトについてAdaInspector Cloud：使い方 1/3
| 2525機械学習用のデータセットの作成 良品/不良品の判別モデル作成 判別モデルのテスト● ワンクリックの自動学習で、数分で精度の高い機械学習モデルを作成できる● 手動学習の細かなチューニングで、グラフやマップを確認しながら試行錯誤して精度を向上できるプロダクトについてAdaInspector Cloud：使い方 2/3
| 2626● NGと判定した画像のヒートマップが表示される→判定理由が明確にわかる機械学習用のデータセットの作成 良品/不良品の判別モデル作成 判別モデルのテスト● 作成した判別モデルで実際に画像データをテスト検査するプロダクトについてAdaInspector Cloud：使い方 3/3
|プロダクトについて 27AI検査をとりまくプロダクト群検査モデルの管理ソフト（オンライン利用：事務所など）検知モデル作成検知モデルの改善異常検知の実行ソフト（オフライン利用：製造現場など）製造ラインを監視想定外の見逃しや過剰検出🏢 🏭ユーザーがPDCAを回せる● AdaInspector Cloud● モデル作成サポート● Windows アプリケーション● API、検査機への組み込み etc
目次|- アダコテックについて- 事業について- 特許技術について- プロダクトについて- 組織・環境について- 採用について2828目次
|組織・環境について 29メンバー
|組織・環境について 30社員出身企業アクセンチュア株式会社株式会社IHI株式会社アカツキ株式会社アンドパッド株式会社エヌ・ティ・ティ・データ株式会社Gunosy株式会社識学株式会社新生銀行株式会社ニコン株式会社manaby極東貿易株式会社合同会社DMM.comソニー株式会社パナソニック株式会社ピクシーダストテクノロジーズ株式会社ボストン・コンサルティング・グループ本田技研工業株式会社三井物産株式会社ヤマハ株式会社楽天グループ株式会社スタンレー電気株式会社マツダ株式会社株式会社XTIAヴィスコ・テクノロジーズ株式会社 etc…
|組織・環境について 31私たちが大切にしていることユーザーのリアルに向き合い続けるユーザーが何を求めているのかを見つめること。リアルな課題をとことん追求し、解像度を上げるための行動を怠らないこと。フィードバックを歓迎する仲間やユーザーの言葉に耳を傾け、自らを省みる素直さを持つこと。常に良いものを探し取り入れていく柔軟性。むずかしい、を面白がれる難しいミッションを仲間とともに楽しむチカラ。自分にストイックにミッションをやり切るプロ意識。遊ぶように学ぶハングリーに新しい知識を吸収し続ける貪欲さ。多方面にわたって好奇心を絶やさず、学ぶことを楽しむ。
|組織・環境について 32カルチャー情報発信多くの方に私たちの取り組みや技術のことを知っていただくために、積極的な登壇や情報発信を推奨しています。展示会への出展製造業のお客様と出会うために展示会は非常に重要なイベントです。エンジニアもスタッフとして参加しお客様と対話を重ねています。勉強会の主催各メンバーが業務を通して得た学びやお客様の声は、誰でも参加できる勉強会として共有する文化があります。懇親会&ランチ会新しいメンバーが増えた時、会社にとって大きな区切りのタイミングにはみんなで集まってチームワークを醸成しています。
|組織・環境について 33組織構成※正社員23名。業務委託・アルバイト等含まず。事業開発 コーポレートプロダクト開発・セールス・技術営業・営業企画・人事、総務・経理・広報・プロダクト開発・R&D
|組織・環境について 34制度・環境について- 入社後に有給休暇3日付与- 社会保険完備- リモートワークOK (週2日出社)- フレックス制 (コアタイム：11時～16時)- 私服勤務OK- フリードリンク完備- PC及び周辺機器の選択可能- 自己研鑽補助（書籍購入、セミナー参加等）- 育児休暇制度（男性取得実績あり）WeWork神保町（神保町駅より徒歩2分）
目次|- アダコテックについて- 事業について- 特許技術について- プロダクトについて- 組織・環境について- 採用について3535目次
|組織・環境について 36募集中の職種※2023年6月1日現在＜ビジネス職＞- 事業開発＜エンジニア職＞- エンジニアリングマネージャー- データエンジニア- バックエンドエンジニア募集職種一覧：https://herp.careers/v1/adacotech/
|採用について 37採用フロー● オンライン面談も可能です。ご内定までに1度は直接お会いさせてください。● ポジションによって二次面談時にワークサンプル（技術面談）をお願いする場合があります。カジュアル面談書類選考一次面談 二次面談 最終面談 内定QRコード面談・選考について▲採用求人一覧
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