Prox Industrie 会社紹介

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1. 0 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. Prox Industries 事業紹介 2026年1月
2. 1 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 会社概要
3. 2 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 名称 Prox Industries株式会社 所在地 〒113-0033 東京都文京区本郷3-30-10 本郷 K&Kビル4階 設立 2024年6月 代表者 代表取締役 亀井 悠二 事業内容 • AI・Robotics技術を活用した研究支援事業 • AI・Robotics技術を活用した受託開発支援事業 • コンサルティング支援 パートナー シップ URL https://prox-industries.jp/ 東大 松尾研発 AIスタートアップ 会社概要 01 2 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 会社概要 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved.
4. 3 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 会社概要 01 経営メンバー (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. CEO 亀井 悠二 Yuji Kamei 慶應義塾大学在学中に起業。 その後、東大発AIスタートアップの創業支援に携 わり、松尾研エコシステムと出会う。Prox IndustriesのFounderとしてビジネスサイド全体を統 括。大手企業のR&D支援プロジェクトオーナーを 多数務めるほか、全社の事業戦略および組織戦略 に従事。 CAIO 小杉 雄斗 Yuto Kosugi 東京大学理学部生物学科出身。同大学院学際情報 学府総合分析情報学コース修士修了。博士後期課 程休学。 人工知能開発団体HAIT Labを代表として牽引し、 650名超のAI人材を育成/輩出。大手企業との共同 研究において論文執筆・国際学会にて口頭発表。 コンサルティングファームにも過去在籍。 CTO 東 大地 Daichi Azuma 京都大学工学部出身。同大学院情報学研究科（ATR連携 ユニット）修了。東京大学 大学院 松尾研究室 博士後期 課程。EmbodiedAI(3DVision&Language)。CVPR Oral採択 の『ScanQA』をはじめ、ICCV, 3DV, IROS等のトップカン ファレンスにて多数の採択実績。最先端のマルチモーダ ル・空間理解技術を、実世界の自律エージェントへと実 装・転換する技術開発をリード。 COO 櫛野 恭生 Yasuo Kushino 東京理科大学薬学部（生命医科研究所 免疫学専 攻）卒業。外資戦略コンサルティングファームに て、多様な業界、中央官庁・自治体の戦略策定お よびDX推進プロジェクトをリード。その後、AI系 スタートアップの代表就任や、個人でのAI系ス タートアップを起業等を経てProx Industriesへ参画。 幅広い業界における上流工程の戦略策定から下流 工程のDX推進実行までを提供。
5. 4 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 会社概要 01 開発支援体制（一部抜粋） (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. CRO 野田 雅貴 東京大学工学部機械工学科卒 同大学院工学系研究科機械工学専攻修士修了。 （主席卒業）専門は構造最適化。 「拡散モデルを用いたロボットマニピュレー ション」にてNEDO-NEP採択実績。 Chief AI/Robotics Engineer 熊崎 亘平 博士(理学) 東京大学大学院 工学系研究科卒 前職は株式会社デンソーにて 自動運転R&Dに従事。 Chief AI/Robotics Engineer グェン タン アン 東京工科大学 大学院 コンピュータサイエンス専攻 NVIDIA公式学生アンバサダーとして活 動。Omniverse ウェビナー担当講師を 務める。 Consultant 手塚 功翔 明治大学 法学部卒 キーエンス・コンサル ファーム出身。官民連携大 型AI PJ推進。 Consultant 松崎 哲史 慶應大学 経済学部卒 キーエンス出身。 事業部同期内1位獲得。 高度なハードウェア知見。 AI Engineer 中田 裕紀 東京大学 大学院 学際情報府先端表現情報学 コース 筧康明研究室所 GUGEN2024 大賞受賞。 AI/Robotics Engineer 杉本 諭哉 東京工科大 学長賞受賞。RoboCup JapanOpen経験者。 AI/Robotics Engineer 元持 文葉 東京大学 工学部機械情報学科 ロボコン国内大会リーグ優 勝／世界大会出場。 AI/Robotics Engineer 宮下 佑祥 青山学院大学 大学院理工学 系研究科理工学専攻 知能情 報コース 学業成績優秀者表彰 優秀賞 MIRU2025学生奨励賞。 AI/Robotics Engineer 徳原 利篤 東京工科大学 コンピュータサイエンス学 部。修士一貫早期終了 学長賞受賞。 Chief AI/Robotics Engineer 高円 悠聖 東京大学 工学部 システム創成学科 松尾研究室所属にて、世界モ デル・強化学習を研究。 Business Unit
6. 5 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 会社概要 01 我々のMission 日本から、物理知能を実装する Implement Physical Intelligence from Japan.
7. 6 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 会社概要 01 物理知能とは：デジタルからフィジカルへ 従来のAIが「情報」を生成するのに対し、 物理法則を理解し、現実世界で「行動」を生成する身体性を持った知能 従来のAI 物理知能 タスク モダリティ タスク モダリティ 従来型 AI 質問応答 情報検索 画像解析 画像生成 適応 文章 画像 音声 動作 触覚 文章 画像 音声 行動 input output 物理知能 適応 AI 状態 input output (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved.
8. 7 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 会社概要 01 物理知能が作り出す未来 物理知能は、あらゆる産業を支えるインフラとなる 物理知能 交通 物流 製造 防災 農業 建設 産業を根底から支える「物理知能」 物理知能によって切り拓かれるAIロボット産業は、 「ロボットをつくり、販売する」 という従来の産業構造とは異なる 労働力不足などの社会課題解決を超え、 物流・建設・製造など、あらゆる産業を横断する、 "物理労働のインフラ"へと進化する (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved.
9. 8 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 会社概要 01 日本の基幹産業とアカデミアの共創が必須。 日本の 産業競争力 向上 Prox Industries VLA/VLM World Model Control Policy Orchestration アカデミアの知見を活用した 最先端技術の実装力 世界に誇る日本の基幹産業 Hardware High-quality Field Data Tacit Knowledge （暗黙知） Trust & Safety 世界を牽引してきた 産業資産と現場力 ロボット知能化の構成要素 ロボット知能化の構成要素 日本の基幹産業の強み ヒューマノイド・四足をはじめとする 様々なハードウェアを高知能化 製造・建設・物流などの最前線で 磨き上げられた技術と情報資産 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 既存の技術資産に最先端の知見を掛け合わせ 物理AI時代における日本産業の地位をゆるぎないものへ
10. 9 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 山の登り方 -着実に積み重ねる- 段階的な実践により、 日本発の物理AIを世界の産業へ昇華させる Step1 Step2 Step3 Step4 日本から世界へ ロボットを届ける 企業とのプロダクト 共同開発 企業との共同研究 社会実装プロジェクトを 連続展開
11. 10 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 事業概要
12. 11 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 事業概要 02 主なご対応領域 人型・四足・産ロボ・サービスロボットなど あらゆるハードウェアに、物理知能を実装する 人型/四足ロボットの知能化 次世代ロボットの社会実装 に向けた研究開発支援 産業用ロボットの知能化 工場タスクに特化した知能 の研究開発支援 サービスロボットの知能化 移動・コミュニケーション知能 の研究開発支援 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved.
13. 12 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 事業概要 02 ご支援技術領域 Physical AIの根幹技術を用いた網羅的かつ専門的なご支援が可能 マニピュレーション ◼ π0/ π0.5等のVLAモデルを活用し た物体操作ポリシーの獲得 ◼ 触覚モダリティを用いた器用な 物体操作 ◼ 多指ハンドを用いた物体操作 ◼ 強化学習を用いたマニピュレー ションポリシーの微調整 ロコモーション ◼ 不整地環境における二足歩行/四 足歩行/車輪の歩容生成 ◼ 荷物（ペイロード）やアーム付 き状態での安定歩行の実現 ◼ ドメインランダム化、カリキュ ラム学習・特権学習などによる Sim2Real (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. シミュレーション ◼ NVIDIA Omniverseと3DGS活用し たReal2Simによるデータ収集・ 検証環境の構築 ◼ GR00T-MimicやCosmosなどを用 いたデータ拡張・生成 ◼ Isaac Sim/Isaac Labを活用した各 種ポリシーの学習・評価 ナビゲーション ◼ 強化学習やMPCを組み合わせた 人混み環境における安全かつ効 率的なローカルプランニング ◼ VLMを活用した自然言語指示や社 会常識に基づいたグローバルナ ビゲーション、Semantic-SLAMの 実現 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved.
14. 13 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 事業概要 02 Physical AIにおける価値創出方法 社会・産業ニーズと技術潮流の深い理解に基づく「課題設定」と、 AI・ロボティクス・シミュレーションを統合した「技術実装」の両方が重要 Strategic Layer：解くべき課題を見極める Execution Layer：課題を解く A：社会的要請・事業シナリオの構築 （Context & Needs） B：技術潮流・シーズの最適選定 （Technology & Landscape） 短期的課題 長期的課題 サービスロボッ トなど既存商品 の高知能化 労働力不足や産 業構造変化を見 据え「あるべき 姿」からみた基 盤技術の獲得 基礎研究 応用研究 最新論文・理論 のキャッチアッ プと原理原則の 理解 既存技術の限界 把握と、適切な 要素技術 （SOTAモデル 等）の選定 A B 時間軸を持った シナリオ プランニング力 潜在的課題に対する 技術的フィジビリ ティの目利き Key Capability Core Output 実装可能な「本質的課題」の定義 複雑な物理世界への「適応と解決」 Intelligence / World Model) AI Digital Twin / Omniverse Simulation Action / Orchestrator Robotics 実機制御、ハード ウェアへの実装、 実環境でのオーケ ストレーション 物理的に正確な環境再現、 合成データ生成による 学習効率化とリスク低減 空間認識、物理法則の 理解、自律的な推論 ・判断を行う知能核の開 発 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. Core Output
15. 14 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 事業概要 02 コアコンピタンス PhysicalAIの社会実装に不可欠な「AI」「ロボティクス」「シミュレーション基盤」 の各技術領域において、高度な専門性を有するエンジニアによる開発体制を構築 Physical AI Domain AI (Intelligence / World Model) Robotics (Action / Orchestrator) Simulation (Digital Twin / Omniverse) ★Cross-Domain Mizuki Sato Kaggle Master (USPTO 10位入賞) Yusei Koen 東大松尾研所属 世界モデル研究者 Toshiatsu Tokuhara 東京工科大学長章 ロボット学会員 Nguyen An NVIDIAアンバサダー Omniverse 元講師 Ayaha Motomochi ロボコン国内優勝 世界大会出場 Yuki Nakata 東大先端表現情報学 GUGEN大賞受賞 Daichi Azuma 世界最難関国際学会 CVPR Oral採択者 Yuto Kosugi 東大人工知能開発団体 HAIT Lab元代表 Masaki Noda 東大工学部機械工 主席卒業 Nguyen An NVIDIAアンバサダー Omniverse 元講師 Satoya Sugimoto 東京工科大学長章 RoboCup JapanOpen 経験者
16. 15 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. カルチャー・働き方
17. 16 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. カルチャー・働き方 03 オフィス (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 16
18. 17 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. カルチャー・働き方 03 働き方・環境 勤務体系 待遇 • 勤務地（東京都文京区本郷） • 基本は出社 （個別の事情に応じてリモート可） • 職種・役職に応じて裁量労働あり • 有給休暇 • 社会保険完備 • 産前産後、育児、介護、慶弔休暇 • セミナー・Web講座・書籍購入補助 福利厚生 オフィス インフラ • 業務用ノートPC支給 • 全席4Kサブモニター完備 • Slack・Github Enterpriseなど コミュニケーションツール一式 • ウォーターサーバー・ コーヒーメーカー完備 • テレワークブース • GPU（RTX 6000 Ada）搭載社内サーバ イベント • 四半期に毎に全社会を開催 • 1on1 • 社内勉強会 • ピザパーティ (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved.
19. 18 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. カルチャー・働き方 03 評価制度 個の力を尊重しながら、チームとしての価値創出を最大化する 私たちは、“挑戦・共創・思考の深さ” を軸に、多様な力を正当に評価します。 評価タイミング 評価基準 評価：年二回 ⚫ 行動評価 ⚫ パフォーマンス ⚫ 能力・スキル (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved.
20. 19 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 採用情報
21. 20 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 採用情報 04 採用職種 ご活躍いただけるポジションを多数ご用意しています 詳しい情報は、https://www.notion.so/prox-industries/Prox-Industries-1b31c9954e0b803ab7a1c16498022c8bをご参照ください。 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. プロジェクトマネージャ • プロジェクトの統括・推進業務 • マネジメント業務 AIエンジニア • ML/DL開発関連プロジェクトに おける開発業務全般 ロボティクスエンジニア • Physical AI関連プロジェクトに おける開発業務 ソフトウェアエンジニア • システム開発関連プロジェクトに おける開発業務
22. 21 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 採用情報 04 選考プロセス 担当：現場エンジニア 当社への理解を深めていただく場です。会社が目指すビジョン、職場環境に加え、 詳しい職務内容についても詳細にお伝えします。 書類にて選考を行います。 担当：役員メンバー これまでのご経歴を踏まえ、価値観やご希望の働き方について、お伺いします。 担当：社長 弊社代表の亀井が、当社と一緒に未来を創り出せる人材か、最終確認をいたします。 カジュアル面談 1 書類選考 2 一次面接 3 最終面接 4 内定 5 (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved. 21
23. お問い合わせ先 Prox Industries株式会社 住所：東京都文京区本郷3丁目-30-10 本郷K&Kビル 4F メール：company@prox-industries.jp URL：https://prox-industries.jp/ (C) Prox Industries Inc. All Rights Reserved.