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LeapMind 会社紹介資料 / Careers(JP)

87e7029951a152ac6c68cde8463e68c5?s=47 LeapMind Inc.
December 13, 2018

LeapMind 会社紹介資料 / Careers(JP)

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LeapMind Inc.

December 13, 2018
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  1. LeapMind株式会社 会社紹介資料 2021.07

  2. Contents About us Business overview Members&Organization Work style 2 1

    2 3 4
  3. 3 ①About us

  4. 機械学習を使った今までにない デバイスをあまねく世に広める MISSION 4 次世代の情報端末を実現するための キーテクノロジーを提供する VISION

  5. Message 社会はテクノロジーの進化とともに、刻⼀刻と変化しています。 デバイスの⾶躍的な⾰新とインフラの普及により、 データ活⽤とともに機械学習は⾝近な存在になってきています。 そういった未来をいち早く予測し、 我々は2012年から機械学習をベースとしたビジネスを⾏ってきました。 多様なスキルを持つ仲間たちと、数々のプロジェクトを進める中で 顧客や課題に対して真摯に向き合い続けた結果 「良質な機械学習モデルの開発」と 「⾼速で⾼効率なハードウェア

    IPの開発」の 2つが機械学習の実⽤化に必要な要素だという答えにたどり着きました。 ソフトウェアとハードウェアの両⾯からアプローチすることで、 不可能だったことを可能にする。 その未来は⼿が届くところまできています。 私たちは未来のキーテクノロジーとなる技術を 世の中に提供していくことで、 より⼈間らしい⽣活を創り上げることができると信じています。 CEO 松⽥総⼀ 5
  6. 6 会社名 設⽴ 資本⾦ 主要株主 従業員数 LeapMind Inc. 2012.12.25 2,587百万円

    (資本準備⾦含む) (2020年3⽉31⽇時点) 伊藤忠テクノロジーベンチャーズ、Intel Capital、 三井物産、トヨタ⾃動⾞、SBI 65名 Corporate Profile
  7. シリーズCとして約35億円の資⾦調達を実施 2019.10 2020.4 COOL Chips23基調講演登壇 超低消費電⼒AI推論アクセラレーターIP 「EfficieraⓇ」を商⽤版として正式提供開始 10 7 2012.12

    東京都⽬⿊区にてLeapMind株式会社 (旧︓株式会社AddQuality)を設⽴ DeLTA-Liteリリース、「DeLTA-Project」発表 2018.4 「Efficiera FPGAパートナープログラム」の 提供開始 量⼦化NN⽤ソフトウェアスタック「Blueoil」 オープンソース化 12
  8. 8 創業以来、機械学習の実⽤化を⽬指し、独⾃性を⽣かしたサービス・製品を提供してきました。 創業から現在に⾄るまで 機械学習技術の 実⽤化 企業との共同開発 極⼩量⼦化技術 商⽤IP OSS 2012創業

    2018 2019 2020 組込みDL開発Webサービス
  9. Weekly Toyo Keizai Forbes Japan Bloomberg

  10. 10 資⾦調達累計 約50億円 シリーズBラウンド 2017.10 シリーズAラウンド 2016.8 シリーズCラウンド 2019.10 伊藤忠テクノ

    ロジーベンチャーズ株式会社 Visionnaire Ventures Fund アーキタイプベンチャーズ株式会社 インテルキャピタル GMO VenturePartners株式会社 株式会社NTTデータ イノベーティブ・ベンチャー投資事業有限責任組合 伊藤忠テクノ ロジーベンチャーズ株式会社 Visionnaire Ventures Fund アーキタイプベンチャーズ株式会社 あいおいニッセイ同和損害保険株式会社 SBIインベストメント株式会社 トヨタ⾃動⾞株式会社 三井物産株式会社 約35億円 約11.5億 円 約3.4億円 LeapMindは、これまでに累計約 50億円の資⾦調達を実施しています
  11. 11 150以上のAI共同開発プロジェクトの実績 and more LeapMindには最先端の機械学習技術を活⽤した 150以上のAI共同開発プロジェクトの実績があります。

  12. 12 Board Member 取締役 CEO Soichi Matsuda 2011年にエンジニアのスキルを可視化・マッチングするサービスを⽴ち上げシンガ ポール進出をし、同事業を事業譲渡。その後、ディープラーニング技術を「コンパ クトに、シンプルに」することで誰でも簡単に使えるプラットフォームを作り、複雑で

    煩雑な先端技術を社会に還元させ、世の中を⼀歩先に進めるために LeapMindを設⽴。 取締役 CTO Hiroyuki Tokunaga 2007年東京⼤学⼤学院情報理⼯学研究科修⼠課程修了。ヤフー株式会 社、株式会社Preferred Infrastructure、スマートニュース株式会社を経て、 2018年LeapMind取締役CTOに就任。 執⾏役員 Chief Research Officer & Chief Scientist Atsunori Kanemura, Ph.D. 京都⼤学⼤学院修了、博⼠(情報学)。これまで国内外の研究機関に在籍 し、学術論⽂約50編超、学会発表約100件超、AI分野の旗艦国際会議 AAAIでのチュートリアル講演などの経験を有する。認識機能を持った機械が 様々な場所で使われる未来像を研究を通して⽰すために、2018年 LeapMind執⾏役員CROに就任。 執⾏役員 VPof Business Katsutoshi Yamazaki 1970年⽣まれ。慶應義塾⼤学修⼠課程修了。⽇⽶欧の半導体/IP製造業 で事業責任者を歴任。2020年にLeapMindに⼊社し、Efficiera事業の責任 者を務める。
  13. 13 ②Business Overview

  14. 14 ⼈⼯知能 機械学習 ニューラルネットワーク エッジディープラーニングにフォーカス LeapMindは主に AIの要素技術「ディープラーニング」の画像認識分野のプロジェクトを 数多く⾏ってきました。中でも、ディープラーニングをエッジデバイス上で動作させる、 エッジディープラーニングの研究開発に注⼒しています。 ディープラーニング

    エッジディープラーニング
  15. 15 エッジディープラーニング市場の拡⼤ IoTデバイスの数は着実に増加し、扱うデータの量も数年後には爆発的に増加すると予想されています。膨⼤な量の データをクラウドで処理することは次第に困難になって⾏き、エッジ側でディープラーニング処理を⾏う需要が拡⼤すると 考えられます。 世界のIoTデバイス数の推移及び予測 (億台)

  16. 16 エッジデバイスの特徴 クラウドコンピューティングの 課題 GPUの課題 組込み向け FPGA・ASIC ネット常時接続が不要 デバイス単価が安い レスポンスが速い

    消費電⼒が⼩さい デバイス単価が⾼い 消費電⼒が⼤きい インターネットが必須 レスポンスが遅い 利⽤料⾦が⾼い
  17. 17 Digital still camera Digital TV Drone solution Surveillance camera

    ⾃動⾞やセキュリティなどの省電⼒かつエッジでのソリューションが必要とされている領域、 つまりエッジディープラーニングの需要が拡⼤している領域がLeapMindの主なターゲット市場です。 ローパワーなエッジデバイスを ターゲットに事業を展開 Healthcare Automotive Printer Industrial Agricultural / Construction machinery Smartphone Gaming
  18. エッジディープラーニングのメリット エッジディープラーニングには、クラウドや GPUでの推論処理にないメリットがあり、 通信の安定しない環境でもリアルタイムな応答が必要とされたり、個⼈情報を扱うような場⾯においての活⽤が 期待されています。 インターネット通信の 帯域幅・レイテンシ・信頼性に 依存しない 外部送信不要なため セキュリティ⾯のリスクを

    低減できる データアップロード、 クラウド使⽤のコストを削減 できる 18
  19. 19 LeapMindの強み 超低消費電⼒ AI推論アクセラレータIP Efficiera 数多くの プロジェクトから得た 知⾒と⽀援体制 独⾃のディープラーニングモデルの軽量化技術や専⽤回路設計技術、 150を超える企業との共創で得た知⾒と⽀援体制を活かし、事業を展開しています。

    コア技術 極⼩量⼦化技術
  20. 20 LeapMindによる課題解決⽀援 LeapMindはAI開発の各フローにおける課題に対して適切な⽀援を⾏うことができます AIプロジェクト共同企画 Efficiera FPGA パートナープログラム 極⼩量⼦化技術に基づく アクセラレーターIP Efficiera

    数多くの プロジェクトから 得た知⾒ 適切なAIソリューション選定 実⽤化・量産化
  21. 21 LeapMindのコア技術 極⼩量⼦化技術

  22. エッジディープラーニングの課題 エッジディープラーニングにはいくつかの課題があり、 実⽤化の壁となっていました。 限られた計算資源 計算量と速度のトレードオフ デバイス上で利⽤できる処理能 ⼒、電⼒などの計算資源が制限 されてしまう 限られた計算資源では、演算量の 多さと推論の処理速度はトレード

    オフの関係になる 22
  23. 解決策 極⼩量⼦化技術 ディープラーニングモデルの軽量化⼿法の 1つ「量⼦化」を極限まで突き詰めたものです。 演算量などのエッジディープラーニングの抱える課題を解決に導きます。 • Extreme quantization reduces logic

    and memory usage. • Channel doubling technique can recover accuracy. 23
  24. 精度を保ったまま⼤幅にモデルサイズを削減 極⼩量⼦化技術をディープラーニングモデルに適⽤することで 精度を保ったまま⼤幅にモデルサイズを削減できます。 24

  25. 極⼩量⼦化技術で実現すること モデルの軽量化によるメモリ使⽤量と演算量の削減は 省電⼒化や演算回路規模の省⾯積化につながるため、制約が多いエッジデバイス上での ⾼速なディープラーニング推論処理を実現する鍵となります。 メモリ使⽤量削減 演算量削減 省電⼒化や演算回路規模の省⾯積化 25

  26. 極⼩量⼦化技術の解説動画 https://youtu.be/udliNii-FxI ⾮エンジニアでもわかる「極⼩量⼦化」 ーEfficieraを⽀えるLeapMindのコア技術ー 26 極⼩量⼦化技術についてのより詳しい解説は下記動画でご確認いただけます。

  27. 27 超低消費電⼒AI推論アクセラレータIP Efficiera

  28. 28

  29. Confidential: Internal Efficieraは、FPGAデバイス上もしくはASIC/ASSPデバイス上の回路として動作するCNNの推論演算処理に特化した超低 消費電⼒AI推論アクセラレータIPです。 本製品を利⽤することで、電⼒・コスト・放熱などの様々な技術的な課題を解決し、 エッジAI搭載製品の迅速な市場投⼊を可能にします。

  30. 省電⼒ 30 Efficieraの特⻑ ⾼性能 省⾯積 性能拡張性 データを表現するためのビット数を最 ⼩化することで、データの移動とコン ボリューション演算に要する電⼒を削 減します。

    演算ロジックの最⼩化により演算に 必要なクロックサイクル数も削減でき、 ⾯積・周波数あたりの演算性能を向 上させます。 演算ビット数を最⼩化することにより、 演算器1個あたりの回路⾯積と SRAMサイズを最⼩化します。 回路構成の選択により演算性能を 調整できるため、お客様の実施した いタスクに合わせて、コンフィギュレー ションを最適化し、Efficieraの性能 をあげることが可能です。 ディープラーニングに関する深い知⾒ ディープラーニング黎明期からソフトウェアとハードウェアの両⾯から研究開発を続けてきたモデルの軽量化技術や 専⽤回路設計技術・知⾒などをパッケージングして製品化します。 Efficieraは、優れた電⼒効率・⾯積効率を実現し、 AI搭載製品の省電⼒化・低コスト化に貢献します。
  31. FPGA Efficieraがもたらすメリット ASIC/ASSP CPU、画像⼊⼒回路と同⼀SoC FPGAデバイス上に Efficieraを集積することで、AI機能搭載製品のBoMコ スト削減に貢献 5nm, 7nmなどの先端半導体製造プロセスを使⽤せず に実⽤的な演算性能を実現することで、

    デバイス開発 費の削減に貢献 既存画像処理FPGAデザインにAI機能を追加する場 合に最適 Efficieraに最適化した学習済みモデルを基にカスタムデ ータセットを学習させ、 AIソリューションを構築可能 標準的なセルライブラリとメモリだけで RTLが実装できるた め、多くのデバイス設計に利⽤可能 12nmプロセスにおいて 27.7 TOP/Wの演算能⼒を実 現※開発プロトタイプでの計測 31
  32. FPGAデバイスでの利点 BoMコスト削減 既存回路との相乗りにより、追加部品コストなしに AI機能を追加できます。 LeapMind AI Accelerator IP “Efficiera®” Board

    DDR SDRAM SoC型FPGA DDR Ctlr CPU On-chip Memory Peripherals 32
  33. Efficieraの適応領域 33 FPGA ASIC/ASSP Consumer Electronics Industrial

  34. 34 Efficiera製品構成 Efficiera Efficieraに最適化した 学習済みモデル • 極⼩量⼦化AI推論アクセラレータIP • FPGA実装⽤に最適化、ASIC/ASSPもカバー •

    Efficieraに最適化されたディープラーニングモデル • FPGAの性能レンジに最適化 • 代表的なユースケースにトレーニング済 • お客様側で「ファインチューニング※」を実施 可能なツールも提供 ※ 既存のモデルの⼀部を再利⽤して新しいモデルを構築する⼿法
  35. Efficieraユースケース 映像の⾼解像度化 35 映像ストリーミングの⾼品質化 撮影画像の画質改善 プライバシーマスク 劣化点検 介護施設での⾒守り 数千⼈規模の⼈数カウント 接近危険検知

  36. EIZOが開発する視認性向上システム「DuraVision EVS1VX」にEfficiera を実装し、エッジAIシステムの構築に向けた共同評価を 完了しました。FPGAにおけるリソース使⽤率・推論処理速度・物体検出の精 度・物体検出モデルの汎化性の4つの評価を⾏い、Efficieraの特⾊とその有 ⽤性を確認しました。 共同性能評価において実⽤的な性能を出せることを確認 EIZO株式会社︓視認性向上システム Board DDR

    SDRAM SoC型FPGA DDR Ctlr CPU On-chip Memory Peripherals Efficiera® 「Efficiera」の特⻑の1つである省⾯積を活 かすことで、既製品 DuraVision EVS1VXのハードウェアを追加・変更するこ となく実装済みの FPGAの空き領域を活⽤ してディープラーニングの機能を駆動可能に。 FPGAで1チップ化を実現し全体のシステムコスト削減に貢献 36
  37. ハードウェアを追加・変更することなく既存 FPGAの空 き領域でディープラーニングが動かせるほど Efficieraは 軽量で、それでいて実⽤的な性能を出せました。 従来機能とディープラーニングを FPGAで1チップ化する ことでシステムコストを低く抑えることができました。 ⾼い頻度で会議を実施いただき問題や進捗状況を迅速に共有、 かつ、技術サポートも素早く丁寧に対応していただけました。

    Efficieraを評価したお客様からの声 実⽤的な性能を実現できた コスト削減に繋がった サポートが⼿厚く、迅速に対応してくれた 37
  38. 38 60 FPS Object detection 60 FPS Pose estimation 60

    FPS Crowd counting 1–2 TOP/s 4–8 TOP/s 8–12 TOP/s 60 FPS Noise reduction 40–50 TOP/s 回路構成の選択により演算性能を調整できるため、物体検出などの画像認識タスクだけでなく、超解像などの画 質改善タスクのリアルタイム処理に必要な性能レンジをカバーできます。 Efficiera 性能スケーラビリティ 接近危険検知 介護施設での⾒守り 数千⼈規模の ⼈数カウント 撮影画像の画質改善
  39. 39 知⾒と⽀援体制

  40. 40 150を超える企業との共創で得られた知⾒

  41. 41 運転⽀援技術 良品・不良品分類 ドローンの⾃動制御⽀援 傷・ヒビの⾃動検出 監視カメラによる危険検知 異物検知 これまで⾏なってきた企業との取り組み

  42. 42 150以上のAI共同開発プロジェクトの実績 and more LeapMindには最先端の機械学習技術を活⽤した 150以上のAI共同開発プロジェクトの実績があります。

  43. 43 JAXA︓GIDLIE(宇宙⽤超⼩型スマートカメラ) 宇宙機の最⾼の⾃撮りの実現 Submit © JAXA プロジェクト実例 カメラモジュールが撮影した探査機の⾃撮り写真をディープラーニングでスコアリングし、スコアの⾼い写真だけを地 球へ送信します。

  44. 44 前川製作所︓⾷⾁処理ロボット 開発中の新型機種に搭載される予定のディープラーニングを使ったカット位置の割り出し機能の共同開発プロジェ クトに取り組んでいます。 ディープラーニングでカット位置のずれを低減 プロジェクト実例

  45. 45 強⼒なパートナー企業

  46. 46 ビジネスを推進するためにパートナー企業と協業 強⼒なパートナー企業様とともにエッジ AI搭載製品の実⽤・量産化の実現を⽬指します

  47. 47 Efficiera FPGA パートナープログラム 「顧客課題を解決可能なAI搭載製品・ソリューションの共創」 を⽬的とするプログラムです。 パートナープログラムの活動を通して、強⼒なパートナー企業 様と共にお客様のエッジAI搭載製品の実⽤・量産化を実現 します。 エッジAIの実現

    お客様のエッジAI搭載製品の実⽤・量産化を実現 • ローコストなFPGAパッケージソリューションの提供 • 他社IPと組み合わせた共創ソリューションの提供 • 共同プロモーションの実施 FPGA ソリューションプロバイダ Partners
  48. 48 ③Members& Organization

  49. • メンバーの60%がエンジニアまたはリサーチャー Techベンチャー • 12ヶ国から集まったメンバー • 英語と⽇本語が⾶び交い、英語での会議も多い • マネージャー、リサーチャー、エンジニアなど、組織のあらゆるレイヤー、 ポジションで⼥性社員が活躍

    ダイバーシティ • フレックス制度と柔軟なワークスタイル • ボードメンバーとの距離が近い ⾃由闊達 LeapMindの特徴 49
  50. 50 Engineer Researcher Business development Back office 職種別⽐率 エンジニアまたは リサーチャー

    60%が メンバーの
  51. LeapMindの⼈材 リサーチャー コンサルタント ディープラーニング エンジニア ハードウェア エンジニア 機械学習 エンジニア アプリケーション

    エンジニア 51 LeapMindには様々なエンジニアが在籍 しています
  52. 52 Office アメリカ合衆国 ⽇本 イギリス インド マレーシア モンゴル ロシア 台湾

    中国 タイ ベトナム ポーランド 社員の出⾝地 12ケ国
  53. 53 ④Work style

  54. 54 エンジニアの働き⽅について LeapMindでは、エンジニアがそれぞれの分野のエキスパートとして活躍しています。チーム によって開発フローは異なりますが、社内に共通するのは Design Docの存在です。 また、Office Hour、Engineer MeetUpなど定期的にエンジニアのためのイベントを開 催しているのも特徴です。

    Design Doc プロジェクトごとに、何を・何のために・ どのように作るかを記したドキュメント Office Hour 社内のエキスパートと⼀緒にDeep Learningほか様々なテーマについて 学ぶことができる社員主催の勉強会 Engineer MeetUp CTO/VPoEのトークセッション、エン ジニアによる LT、Q&Aなどを⾏うイベ ント
  55. Confidential: Internal HackDays LeapMindで最⼤のイベントは⻑期間通常の業務を⽌めて開催する HackDaysです。 好きな開発をしたり、やってみたかったことに挑戦したり、いつもとは違う⼈と⼀緒にチームを組んで取り組んだりと、 ⾃分の持つ知識と会社のあらゆるものを駆使して様々なものをHackするイベントです。 HackDaysの様⼦はブログにも掲載しています。 https://leapmind.io/blog/2019/09/03/hackdays-2019-3q/ 55

  56. 56 ビジネスインタビュー WebサイトにEfficiera開発についてのインタビューを掲載しています。 ぜひ御覧ください。 https://leapmind.io/careers/ プロダクトオーナー インタビュー 事業部⻑インタビュー General Manager

    Efficiera Division ⼭崎 勝利 Efficiera Product Owner, Efficiera Division 脇坂 琢也
  57. 57 社員インタビュー Webサイトに社員インタビューを掲載しています。ぜひご覧ください。 https://leapmind.io/careers/ 「すぐやる︕」社⾵は、私にとって、 ⼤きな励み。 Researcher, Noise Reduction Team,

    Model Development Group, Efficiera Division Joel Nicholls 偉⼤な⽬標へ挑戦する勇気に影響。 Engineer, Business Development Team, Commercia lization Group, Efficiera Division Lily Tiong
  58. 58 福利厚⽣、制度 LeapMindでは、社員の多様な働き⽅をサポートするための制度づくりに取り組んでいます。 Work Style 完全フレックス制度、リフレッシュ休暇などの柔軟な働き ⽅ Free Drinks ミネラルウォーター、コーヒーが無料

    Education Support Courseraの受講や書籍購⼊などスキルアップのために 必要な費⽤などのサポート 1 on 1 社員の成⻑サポートのため、個別⾯談を実施し、 コミュニケーションを深めています 随時、フェーズに合わせ、新しい制度の導⼊を検討しています︕ Development Environment 開発環境をより良くするためのサポート 4Kモニタとラップトップ、ハイバックチェア支 給 Office Event 全社員の情報共有とコミュニケーション活性化のため、交 流会やバーベキューを実施
  59. 59 新型コロナウイルス対策 Work From Home(在宅勤務)推奨 メンバーの80%以上がWork From Homeで業務を⾏なっています。 業務連絡、会議はGoogleMeet、Slackを使っています。 在宅勤務⼿当の⽀給

    毎⽉の在宅勤務⼿当に加え、リモートワークに使う機材のための補 助 ”Remort Work Device Support” もあります。 フルフレックス制度の導⼊ コアタイムのないフルフレックス制で、⾃由な時間に働けます。 社内イベントのリモート開催 ⼊社オリエンテーションや全体のミーティング、HackDays、DL Office Hourなどのイベントをオンラインで開催しています LeapMindは国内の新型コロナウイルス感染症拡⼤防⽌のための対策を徹底しています。 (2021年7⽉現在、新型コロナウイルスの状況により変更する場合があります) ⾯接は基本的にオンラインのみで実施しております。 また、当⾯の間は海外採⽤を⾒合わせておりますが、 弊社では海外⼈材向けリロケーションサポートプラン(Welcome Japan Package)を整えておりますので、 海外採⽤を再開した際にはぜひ再度ご検討いただけますと幸いです。
  60. 60 Welcome Japan Package 社員エクスペリエンス向上を⽬指す取り組みとしてWelcome Japan Packageを⽤意しています。 これは海外からLeapMindへの⼊社を希望される⽅をサポートするための試みです。 就労ビザ取得の ⽇本側⼿続きを代⾏

    海外から転居される⽅には 引越し費⽤の⼀部補助 遠⽅に住んでいる⽅は、 内定までオンラインでの ⾯談も可能 英語での私⽣活関連 相談窓⼝ 社内資料は英語と ⽇本語両表記 ⽇本語能⼒試験JLPT(N1,2) 受験費⽤負担(Education Support利⽤) Aあ
  61. 61 機械学習エンジニアの選考フロー例 書類スクリーニング コーディングテスト & エンジニア⾯接(2~3回) オファー 採⽤委員会 ⾯接等は全てオンラインにて実施しています。

  62. Confidential: Internal 年齢や性別をはじめ、国籍、⼈種などを問わず、 誰もが平等に仕事のできる環境を整えています。 私たちLeapMindは、能⼒とスキルを最⼤限に活かしたい⼈、 多様性を尊重できる⼈と⼀緒に働きたいと思っています。 様々なバックグラウンドを持つメンバーの⽬指すところは同じです。 To create innovative

    devices with machine learning and make them available everywhere 今、世界で⼀番ワクワクできること、LeapMindでやっています。 ⼀緒に、LeapMindの⽬指す未来を作りませんか︖ 62
  63. Confidential: Internal WEʼRE HIRING https://leapmind.io/ https://leapmind.io/careers/ https://www.wantedly.com/companies/leapmind https://www.linkedin.com/company/leapmind-inc/ https://jobs.atcoder.jp/offers/list?f.CompanyScreenName=lea pmind

    Official Page Careers Wantedly Linkedin AtCoder @leapmind_inc https://www.facebook.com/leapmin d.io/ 63