◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」を掲げる、製造業特化のAIスタートアップです。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などを活用し、製造業の業務課題を解決するAIシステムの設計・開発を担当いただきます。
単なるPoCではなく、実際の現場で使われ、業務改善や事業成果につながるAIの社会実装を推進していくポジションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業向けのAI開発・導入支援を行っています。
データサイエンティストは、顧客の業務やデータを理解し、どの課題にAIを活用すると成果につながるかを分析・整理する役割です。必要に応じてモデルの初期検証も行い、PoCや本番開発につなげていきます。
扱うデータは、画像・時系列・自然言語・設備ログ・品質データなど幅広く、AIエンジニアやPM、Bizメンバーと連携しながら、実際の業務改善につながるAI活用を推進していただきます。
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️開発環境
- 言語：Python、SQL、R
- データ分析・統計：Pandas、NumPy、SciPy、scikit-learn、statsmodels
- 機械学習：scikit-learn、PyTorch、TensorFlow
- 可視化・BI：Matplotlib、Plotly、Tableau、Looker Studio など
- AI/生成AI：OpenAI API、Azure OpenAI Service、Anthropic Claude、Gemini、Amazon Bedrock、Vertex AI
- クラウド：AWS、Google Cloud、Azure
- データベース・データ基盤：PostgreSQL、MySQL、BigQuery
- コード管理：GitHub
- コミュニケーション：Slack、Notion
- その他：Cursor、ChatGPT、Claude、Gemini、GitHub Copilot など
※利用技術はプロジェクトや課題に応じて柔軟に選定します。
◼️必須スキル
- データ分析、統計解析、機械学習、データサイエンスのいずれかに関する実務経験または研究経験
- PythonまたはRを用いたデータ分析経験
- SQL等を用いたデータ抽出・加工経験
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語データのいずれかを扱った経験
- 探索的データ分析、可視化、仮説検証、モデル検証のいずれかの経験
- 分析結果を業務課題や改善施策に結びつけて説明できる力
- 顧客またはビジネスメンバーと対話し、課題を理解しながら分析を進められる力
- 日本語での円滑なコミュニケーション能力
※実務経験だけでなく、大学・大学院での研究、個人開発、インターン、業務委託、副業等での経験も歓迎します。
◼️歓迎スキル
- 製造業における生産、品質、設備、検査、サプライチェーン等のデータ分析経験
- 需要予測、異常検知、要因分析、品質予測、因果推論、最適化等の経験
- 顧客向けの分析報告、技術提案、PoC企画、改善提案の経験
- KPI設計、効果検証、意思決定支援の経験
- 機械学習モデルを用いた業務課題の検証経験
- BIツールを用いたダッシュボード構築・可視化経験
- データ基盤、ETL、データマート等に関する知識
- LLM、RAG、生成AIを活用したデータ分析・業務支援への関心または経験
- コンサルティング、DX支援、業務改革プロジェクトへの参画経験
- 論文執筆、学会発表、Kaggle等のコンペティション実績
私たちは、京都大学発及び松尾研究所発のスタートアップ企業として、主に製造業のクライアントに向け、生成AIを用いたシステム開発及び、自社プロダクトとしてバーティカルSaaSの提供を行っています。
2023年に実施された、大手企業を対象とした野村総合研究所のIT活用実態調査によると、生成AIの検討率は81%と高い数字を示したものの、その導入率はわずか24%しかありません。つまり、日本企業の多くが、「生成AIに興味はあるものの導入までは至っていない」というのが現状です。
我々は数多くの企業に対しワークショップや生成AI導入支援を行ってきた中で、導入までのハードルとして、「具体的な活用方法とその効果が分からない」「活用する上でのノウハウ不足」「リスクの把握ができない」「そもそもどうやって活用できるのかが分からない」といった声が多く聞かれたことも事実です。
そこで我々は、以下の事業を通して企業の抱える課題の抽出や、課題解決に向けたAIソリューションの提供を行っています。ただ開発するにとどまらず、スタッフへのサポートや現場で実際に動いているかの検証を通して、現場に確かな価値を届けることを大切にしています。
◼️事業内容◼️
ハッカソンをはじめとしたイベントで多数の入賞経験を持つエンジニアや、東京大学/京都大学の大学院でAI技術を研究したメンバーが、クライアントの課題に応じたAIシステムを開発。
特に製造業における生成AIの学習・RAG構築・時系列処理・画像認識・最適化を得意としています。
「AIインタビュアー」「AI特許ロケット」の二つのSaaS提供を行なっております。詳細はポートフォリをご覧ください。
安全に使えるAIチャットボットを自社開発しています。
クライアントの社内環境や業務内容に合わせた機能を実装し、業務効率化に貢献します。
また、上記に加えて生成AIに関するワークショップも開催。生成AIの周知活動にも注力しています。
◼️今後の展望◼️
エムニは、「製造業におけるAI活用のハブになる」を事業目標に掲げ、テクノロジーと製造現場の知見を掛け合わせたソリューションで、製造業の本質的な課題解決に貢献してまいります。
より多くの企業に利用しやすいサービスを提供し、AI開発を通して日本を元気にすることが、我々の信念です。
◼️Mission◼️
「日本を盛り上げる」
製造業は、日本が世界に誇る最大の強みです。
この領域を最先端のAIで引き上げることができれば、日本全体を再び活気づけられると、私たちは考えています。
私たちは日本の製造業に特化したAI開発で、日本を盛り上げることに本気で挑みます。
◼️Vision◼️
「製造業におけるAI活用のハブになる」
製造業の各企業には、それぞれ固有の技術や知見が蓄積されています。
エムニは、その土台となる共通の技術基盤を担い、
あらゆる企業のAI活用を下支えする存在でありたいと考えています。
個々の企業の力を、私たちのAI技術でつなぎ、引き出す。
それが「製造業におけるAI活用のハブ」の姿です。
◼️Value◼️
私たちが大切にしている4つの価値観です。
１．バージョンアップ
自ら学び、変わり続け、変化を起こす側であり続ける
２．圧倒的プロフェッショナル
本質的な課題を見極め、期待を超える成果を出す
３．相手を慮る
相手の立場を想像し、信頼を積み上げながら成果に向かう
４．変革の当事者であれ
会社・チームの成果を自分ごと化し、変革を起こす
◼️共に働くメンバーたち◼️
現在160名ほどのメンバーが在籍しています。
20名ほどのフルタイムメンバーと、社会人副業・インターン含め全国各地より優秀なメンバーが在籍。CEOの下野は松尾研究所で化学プラントにおけるAIの社会実装に従事し、2023年後藤らとともにエムニを創業。創業二期目で100名を超え事業を急成長に導き、「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」に選出。
COOの後藤は同研究所で生成AIモデルの開発プロジェクトで技術的な面をリードし、フルスタックエンジニアとして開発責任を担う。2025年 京都大学情報学同窓会理事に就任。
また下野・後藤をはじめ、多くのメンバーがITメガベンチャーでのプロジェクトを推進した経験を持ち、数々のコンペ等での受賞経験を保有。
◼️働く環境◼️
業務はフルリモート・フルフレックスで行っています。
就業中はSlackのハドルミーティングに常時接続し、他のメンバーとオンラインで議論しながら業務を進めています。リモート環境下でもコミュニケーションが活発で、フラットで明るい雰囲気の職場です。
また、本社のある東京、京都にそれぞれオフィスがあるため、出社勤務も可能。オフラインでの交流の機会も大切にしています。
◼️開発環境◼️
「AI駆動経営」を指針として、AIネイティブな開発環境を実現。
- 言語：Python、TypeScript
- フレームワーク：React、Next.js、PyTorch、Streamlit、FastAPI
- クラウド：Azure、AWS、Google Cloud
- データベース：MySQL、PostgreSQL
- コード管理：GitHub
- コミュニケーションツール：Slack、Notion
- その他：cursor、ChatGPT、Figma、GitHub copilot等
- AI駆動開発を推進する「AI駆動ワーキング制度」を導入
【勤務地】東京
【本社所在地】〒101-0031 東京都千代田区東神田1丁目11-5 石田ビル東神田3F
