Nishika_テックチーム_ご紹介資料 / Nishika_TechTeam_Introduction

Nishikaテックチーム（データサイエンスチーム、エンジニアリングチーム）のご紹介資料です。

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1. 1 © Nishika, Inc Nishika株式会社 テックチームのご紹介 2024年
2. 2 © Nishika, Inc 1. Nishikaについて 2. テックチームについて 3. 働き⽅ 4. 募集要項 5. 会社概要
3. 3 © Nishika, Inc Nishikaについて
4. 4 © Nishika, Inc ミッション テクノロジーですべての⼈が誇りを持てる社会を Nishikaは「テクノロジーですべての⼈が誇りを持てる社会の実現」をミッションに掲げています。 Nishikaは、すべての⼈が⾃分⾃⾝の⽣き⽅や仕事に誇りを持って⽇々を過ごしていける社会を実現することが、豊かで幸せな ⼈⽣を⽣きる上での礎になると信じています。 ⾃分がやるべきだと思ったことができる、⾃分がやったことが評価される、⾃分だからできると思ったことができることで、⼈は誇りを持 てると考えます 。 社名"Nishika"は、私達のサービスを通じて世界中の⼈々が「⾃分”にしか”できないと感じることをして欲しい」、 私達⾃⾝も「Nishika”にしか”できない仕事をしていきたい」、 という願いから名付けています。 Nishikaは、誇りを持てる社会を実現するための道具として、AIやデータサイエンスといったテクノロジーは⼤いに役⽴つものだと考 えています。 しかし、⾼度なテクノロジーは必ずしも多くの⼈が当たり前に使うことのできる状態にはなっていません。 Nishikaは、テクノロジーを、普段テクノロジーからは縁の遠い⼈にとっても当たり前の存在としていき、皆の仕事の付加価値・業 務効率を向上させることに貢献したいと考え、⽇々活動しています。
5. 5 © Nishika, Inc 事業内容 AIコンサルティング・開発 ü 法⼈向けGPTを超えた機能を提供する 「社内ナレッジの⽣き字引」システム AIコンシェルジュ powered by GPT ü 実務で使える・運⽤できる ⽣成AIコンサルティング・開発 Build-in⽣成AI ü データサイエンティスト同⼠の競争による 圧倒的⾼精度のAI開発 コンペティション型AI開発 AI搭載プロダクト ü クラウド不要でセキュア、世界最⾼⽔準の精度を⽰す AI⽂字起こしソフトウェア SecureMemo ü 世界最⾼⽔準の⾳声認識AIに加え、 ⽣成AIによる会議録特化型要約機能も搭載した、 会議録作成⽀援サービス SecureMemoCloud ü 最⾼⽔準の精度を誇るEC向け画像検索AI Nishika Image Finder AI⼈材マッチング ü データ分析コンペティションを通じて⽇夜腕を磨く、 10,000⼈超の優秀な⼈材に直接リーチできる ダイレクトリクルーティングサービス Nishika Connect ü AI・データ領域の⼈材紹介に専⾨性を有するエージェ ントによる⼈材紹介サービス Nishika エージェント
6. 6 © Nishika, Inc クライアント 警察
7. 7 © Nishika, Inc SecureMemo/SecureMemoCloud SecureMemo ü 世界最⾼⽔準の精度94.7%のAIを搭載しつつ、⽂ 字起こしがオフラインで完結する、⽇本市場唯⼀無 ⼆のソフトウェア ü OpenAI Whisperの課題を解決し実⽤化した点が 特徴。独⾃開発の話者特定AIも搭載 ü 2023年度より本格展開しているが、既に警察、医 療機関、学術機関、⺠間企業IR部⾨などに導⼊ SecureMemoCloud ü SecureMemoと同等以上の⾼精度⾳声認識AIを 搭載。認識精度だけではなく、読み⼿の読みやすさの 最適化を⽬標とし、フィラー除去等の機能も備える ü 独⾃に開発したアルゴリズムに基づく会議⽬的特化の AI要約を搭載 ü 2024年1⽉半ばにβ版公開、⽬⽴った広告を打たな い中、1ヶ⽉で300社強が利⽤
8. 8 © Nishika, Inc 生成AIプロジェクト例 n 質問から回答までの想定フロー 1. ユーザーの質問⼊⼒ 2. LLMが質問内容を解析してクエリを⽣成 3. 関連するドキュメントを取得し(Retrieval) 4. これをもとに質問に対する回答を⽣成（Augmented Generation） ユーザー ①︓ユーザーが質問を⼊⼒ 質問︓「Nox抑制に関する報告を教えて」 ベクトルDB GPT 埋め込み⽤ モデル(Ada) ②︓GPTが質問内容を解析。 クエリを⽣成し、DBを検索 クエリ︓「Nox抑制」 ④︓関連する報告書を元にGPTが回答を⽣成 回答︓「Nox抑制に関する報告書の検索結果を 以下に⽰します…」 ユーザー GPT ③︓関連する報告書を取得 研究報告書 ⑤︓ユーザーが追加の質問が⼊⼒ 質問︓「その中でEGRシステムを使ってい る報告を教えて」 報告書は取得済みなので検索は実施しない ⑥︓既に取得した報告書を元にGPTが回答を⽣成 回答︓「その中でEGRシステムに関する報告書は以 下でした...」 RAG+α︓エージェント型⽣成AIシステム
9. 9 © Nishika, Inc 目指す世界観 ⾳声認識AI （SecureMemo/ SecureMemoCloud） ⽣成AI （LLM、RAG、エージェント） 企業の会議を全てデータ化、 新たなデータ資産を⽣み出し、 ⽣成AIで価値を引き出す
10. 10 © Nishika, Inc 目指す世界観 • 話している内容が⾃動でリアルタイムにテキストに起こされる。 • 「いつものフォーマットで議事録整えておいて」と⾔えば共有/報告⽤ にまとめてくれます。 • 会議の初めに「前回、次に話そうねと⾔っていた内容はXXでした。 リマインドします。」とサポートしてくれます。 • 会議を終ろうとしたら「ちょっと待ってください。まだはっきり決定事項 の合意が取れてませんよ」と注意してきます（これは、嬉しくはない かもしれません）。 • 「あれってどういう経緯で決まったんだっけ」と聞くと「こういう経緯でし たよ」と答えてくれます。 • 「XXについての事例、うちの部署で誰か知らないかな」と聞くと「2ヶ ⽉前の会議でAさんがXXについて話してましたね」と教えてくれます。 • あなたが管理職だったら「この件、反対意⾒はなかったの︖」と聞くと、 もしかしたら部下に聞くよりも公平な⽬線で、そのとき出た意⾒を列 挙してくれます。 • あなたが経営者だったら「最近営業現場では何が話題になってる︖ 複数事業所で話題になっていることはある︖」と聞くと、全国的な 営業トピックの変化について分析してくれます。 会議を全てデータ化することで、新たに⽣まれる体験
11. 11 © Nishika, Inc 目指す世界観 活⽤シーンは会議を超える
12. 12 © Nishika, Inc テックチームについて
13. 13 © Nishika, Inc テックチーム CTO 技術顧問 データサイエンスチーム エンジニアリングチーム SecureMemo/SecureMemoCloudに関する モデル構築・論⽂等調査・MLOps構築 ⽣成AIプロジェクトの推進 データサイエンティスト5名 SecureMemoの開発 SecureMemoCloudの開発 エンジニア4名
14. 14 © Nishika, Inc テックチームの魅力 常にユーザー⽬線の 機能検討 • この機能を提供することに「熱量を向けてくれる」「お⾦を払っ てくれる」ユーザーの顔が⾒えるかを常に頭の⽚隅で意識しな がら、開発アイデア出し・開発優先順位決めを⾏なっています • 「⾃分が作った機能がユーザーに使われない」が極⼒発⽣し ない意思決定を⾏なっています 「まずは互いの意⾒を求める」 コミュニケーション • Nishikaは総員20名満たない⼩さなチームですが、その分 テックチーム・ビジネスチームの距離、データサイエンティスト・エ ンジニアの距離が⾮常に近いことが特徴です • 単に距離が近いだけでなく、コミュニケーションにおいては「まず あなたの考えは何なのか」を出発点にする⽂化があります。ど のような⽴場であっても意⾒表明できますし、むしろそれを当 たり前と捉えています 「⾯⽩い」「他にない」 を忘れない開発指針 • Nishikaで仕事をしている時間は、⼈⽣の中で決して短い時 間ではありません。それだけ貴重な時間を費やすのであれば、 やはり「⾯⽩い」「他にない」ことに時間を費やしたいものです • 仕事の⾃由度が少しでもあるなら、より「⾯⽩い」「他にない」 のはどっちだ、と考えながら指針を決めています • 毎週開催している「AIよもやま研究定例」では、その時々で 関⼼のあるテーマを⾃由に議論したりしています
15. 15 © Nishika, Inc テックチームメンバー 髙⼭ 雄貴 | データサイエンティスト 早稲⽥⼤学卒業後、システムインテグレーターにてサーバー運⽤やアプリケーション開 発に従事。ソフトウェアベンダーにて、主にデータベースの設計、運⽤に従事する傍ら、 データ利活⽤案件にも参画。Nishika参画後は、⽣成AI活⽤プロジェクトの推進・ AIプロダクト機能開発の両⽅を担うデータサイエンティストとして活躍。 Kaggle Expert。趣味はボードゲーム。 渡辺 光太朗 | データサイエンティスト 中央⼤学卒業後、製造業の情報システム部にて、販売システムの刷新などに従事。 その後、データサイエンス関連企業にてSNSデータの解析、アプリケーションや機械学 習モデルの開発に従事。Nishika参画後は、AIプロダクトのモデル性能向上・アルゴリ ズム考案を中⼼的に担うデータサイエンティストとして活躍。 Kaggle Master。趣味は料理。 冨野 恭兵 | エンジニア 熊本⼤学⼤学院卒業後、システムインテグレーターにおけるシステムエンジニア・インフ ラエンジニアとしての勤務経験を経て、創業4ヶ⽉⽬に第⼀号社員としてNishikaに参 画。オンプレ・Web、アプリ・AI問わず、Nishikaのエンジニアリング全般をリードする。 猫を2匹飼っている。 岸本 光司 | エンジニア ⾼知⼯業⾼等専⾨学校卒業後、RPAプロダクト開発エンジニアとしての勤務経験を 経て、Nishikaに参画。 最も得意とするのはフロントエンド開発だが、フルスタックの開発も担うNishikaプロダク ト開発の中⼼的存在。 お昼休みはいつも散歩している。
16. 16 © Nishika, Inc 開発環境 Python Flask AWS (SageMaker,RDS, DynamoDB, ECS,Lambda) Auth0 TypeScript GitHub GCP (GCE,BigQuery,Clo ud Run,Vertex AI) Sentry Flutter GitHub Actions Azure Stripe React CircleCI Docker Contentful Next.js AWS CodePipeline Vercel SendGrid Django Streamlit FastAPI LangChain Slack Trello Zoom Looker Studio oVice ChatGPT Notion Figma Canva 開発 ツール
17. 17 © Nishika, Inc 主な取組課題 「認識精度」ではない指標 を⽬的とした性能向上 発話された通りに⽂字起こしすることが必ずしもユーザーにとって ベストな体験ではない。ユーザーの望む出⼒をどう定義し、どう実 現するか ⾳声AIのMLOps ⾼速・⾼品質にアノテーションを⾏いAIの精度を向上させるため に、⽇々投⼊される⾳声データの特性を可視化する⾳声AIの MLOps構築が必要 ⾳声AIファインチューニングによる 精度向上 ⼈⼯⾳声でデータを⽣成すれば学習データ量は稼げるが、実際 にユーザーが投⼊するデータと特性が異なり必ずしも精度向上に つながらない AI要約の コストパフォーマンス向上 LLMに「要約して」というだけで⼿に⼊る要約はユーザーが欲しい 会議要約ではない。また、⽂字起こしでは⼊⼒tokenが過⼤に なりがちでありコスト低減も重要。 プロンプトエンジニアリング・従来のNLP⼿法・低品質LLMを併⽤ したAI要約が必要
18. 18 © Nishika, Inc データ分析コンペとの関わり • Nishikaは、データ分析コンペティションを祖業としてスタートし た会社ですが、現在はコンペティション事業とは異なる⽅向で の事業成⻑を遂げています • しかし、現在も弊社は事業推進にあたってデータ分析コンペを 重要視しています • というのも、データサイエンスチームの全員が、Kaggleや Nishikaコンペで上位⼊賞の経験があるメンバーとなっている からです （Kaggle Master1名、Kaggle Expert3名） • Nishikaは、コンペで成績を収めている⽅は、AIプロダクト開 発でも⼤きな価値を出されると考えています • 「コンペと実業務は⽬指すものが違う」と⾔われることもありま すが、私たちは、コンペで実績を残す⽅の - 実験的な思考 - 未知の専⾨分野でも探求する知的好奇⼼ - 最新技術へのアンテナの⾼さ - 試⾏錯誤のボリューム - 引き出しの多様さ は、実業務でも⼤きな価値を⽣むと考えています • Kagglerの⽅中⼼に、弊社にjoinいただければ、当然⼤きな 活躍をされるだろうと確信しています
19. 19 © Nishika, Inc 働き方
20. 20 © Nishika, Inc 働き方 働き⽅ フレックス ハイブリッドワーク 四半期 1on1 エンジニア向けMacBook貸与 ⾃由に触れるAWS・GCP・Azure環境 GitHub Copilot補助 社内勉強会 社内研究会 制度 健康診断補助 結婚祝い⾦・出産祝い⾦ ⾃⼰研鑽補助 インフルエンザワクチン補助 休⽇出勤⼿当・出張⼿当 副業可
21. 21 © Nishika, Inc 募集要項
22. 22 © Nishika, Inc 募集職種一覧 最新の募集状況はこちらから確認ください SecureMemo/SecureMemoCloudのAI機能に関するモデ ル開発、論⽂等調査、MLOps構築・運⽤を中⼼的に担う。⽣ 成AI導⼊プロジェクトにも、将来的な⾃社AIプロダクトへの適⽤ を⾒据えつつ参画する データサイエンティスト SecureMemoを中⼼としたオンプレベースの⾃社プロダクトにつ いて、設計・実装・保守運⽤を担う。アプリ開発に加え、搭載す るAIの性能/負荷テストも担う。フロントエンド・バックエンド・インフ ラ（スタンドアロン/クライアントサーバ）のいずれの構築にも関わ る機会がある AIアプリエンジニア ⽣成AI導⼊プロジェクトをリードする。顧客の要望をどう実現する か、既知のソリューションにとどまらず、要素技術の組み合わせも 含めて解決⼿段を提案する。各プロジェクトの成果物を⾃社AI プロダクトに取り込む提案も期待される ⽣成AIコンサルタント SecureMemoCloudを中⼼としたWebベースの⾃社プロダクト について、設計・実装・保守運⽤を担う。アプリ開発に加え、搭 載するAIの性能/負荷テストも担う。 フロントエンド・バックエンド・ インフラ（AWS/GCP/Azure）のいずれの構築にも関わる機 会がある Webアプリエンジニア
23. 23 © Nishika, Inc ご応募お待ちしております！ We are hiring!
24. 24 © Nishika, Inc 会社概要
25. 25 © Nishika, Inc 会社概要 社名 Nishika株式会社（Nishika, Inc） 設⽴ 2019年5⽉7⽇ 住所 東京都港区芝浦3丁⽬7番8-202号 会社HP コーポレートサイト: https://info.nishika.com サービスサイト: https://www.nishika.com 役員 代表取締役CEO ⼭下達朗 代表取締役CTO 松⽥裕之 主要株主 創業者、サイバーエージェント・キャピタル、リヴァンプ、グロービス 他 主な事業内容 AIソフトウェア開発 AIに関するコンサルティング・開発 AI・データ分析⼈材特化型求⼈サービス
26. 26 © Nishika, Inc 経営メンバー 創業者 / 代表取締役CEO ⼭下 達朗 • 2006年に野村総合研究所コンサルティング事業本部に ⼊社。 • 以降、情報通信業、サービス業などに対するコンサルティン グ業務に従事。中⻑期の戦略⽴案、組織変⾰、ｺｰﾎﾟﾚﾄ ﾌｧｲﾅﾝｽに関するコンサルティングなど100件以上のプロジェ クトに参画。 • 2019年5⽉に同社を退職し、Nishika（株）を創業 • 東京理科⼤学⼤学院、ニューヨーク⼤学 MBA 修了 創業者 / 代表取締役CTO 松⽥ 裕之 • 2010年に野村総合研究所に⼊社。主に海外進出⽀援 に従事。 • 2016年に⽇本アイ・ビー・エムに⼊社。データサイエンティス トとして⼈⼯知能Watson・機械学習技術を活⽤するシス テムの技術検証を主導。 • 2019年7⽉に同社を退職し、Nishika（株）を創業 • 東京⼤学⼤学院修⼠課程修了（⼯学）、筑波⼤学⼤ 学院修⼠課程修了（経営学）
27. 27 © Nishika, Inc アドバイザー 技術顧問 ⼭本 ⼤輝 • 2015年に東京⼤学⼤学院 情報理⼯学系研究科の博 ⼠前期課程を修了 • 同年、Acroquest Technology株式会社に⼊社 • 現在はシニアデータサイエンティストとして、画像処理、⾃然 ⾔語処理を中⼼に幅広い分野の案件に従事 • 2021年8⽉Kaggle Competitions Grandmasterを 取得。
28. 28 © Nishika, Inc