仕事内容

匠技研工業は、製造業に特化したVertical SaaS／AI「匠フォース」を開発する東大発スタートアップです。
新たに、製造業特化の【AI受託開発事業】を立ち上げます。
大手製造業が抱える特有の課題に対し、当社の技術と人材を組み合わせてソリューションを提案・開発・提供します。
本ポジションが所属するCV系チームは、図面解析をはじめとする画像・コンピュータビジョン領域を担います。
仕様通りに量産実装するウェブ受託ではなく、顧客の本質課題に挑む「探索・研究開発型」の事業です。

【ミッション】
大手製造業の課題に対し、画像・CV技術（図面解析、外観検査、画像認識・物体検出・セグメンテーション等）を用いて半年〜1年スパンの研究開発に取り組み、「本当に解決すべき課題」を解きます。
得られた技術は当社プロダクトにも還元します。

【任せたいこと】
- 製造業ドメインのCV研究開発（2次元図面からの設計情報抽出、外観検査・欠陥分類、画像認識／物体検出／セグメンテーション 等）
- 探索（PoC）から本開発まで、半年〜1年スパンでの技術検証・実装
- PMと協働した技術アプローチの設計・推進
- 得られた技術・知見の言語化と、自社ノウハウ／プロダクトへの還元

必要な経験・スキル

【必須スキル】
- コンピュータビジョン／画像処理の実務経験、または深い理解（古典的画像処理〈前処理・特徴抽出等〉に加え、CNN等のニューラルネットワークモデルの理解）
- 不確実なテーマを探索し、半年〜1年かけて形にできる力
- 日本語での実務コミュニケーション

【歓迎スキル】
- 物体検出・セグメンテーション・画像分類等のモデル開発実績
- PyTorch／TensorFlow 等での学習・評価の経験
- 図面・製造画像・3次元データなど製造系の画像経験
- 製造業ドメインの知見
- 研究開発（R&D）・論文の実績
- 顧客の課題定義から関与した経験

【求める人物像】
- 画像処理・CNNを理解し、製造CV（図面解析・外観検査等）の研究開発に取り組める方
- 探索・研究が好きで、不確実なテーマを半年〜1年やり切れる方
- AIツールを積極活用し（Cursor／Devin／Claude 等）、新領域を学び続けられる方

匠技研工業株式会社について

Vision

《MISSION》
「フェアで持続可能な、誇れるモノづくりを。」

日本のGDPにおいて20％の割合を占め、世界トップレベルの技術力を誇る日本の製造業。
しかし、人材不足や技術承継、業界構造の歪み等を背景に、現場の努力がフェアに報われているとは言い難い状況に陥っています。
匠技研工業は、モノづくりに携わる全ての人々が誇りを持って働くことができる世界を実現し、
世界で飛躍する基幹産業として、未来の世代にバトンを繋いでいきます。

事業内容

工作機械は24時間稼働を目指して進化し続けているのに、それを動かす工場管理業務——原価管理・見積・受注・設計・生産計画・調達・検査——は、いまだ人手と紙とExcel、ベテランの暗黙知に依存しています。

設備がどれだけ高速化しても、管理業務が人手で滞れば工場全体のスループットはそこで頭打ちになる。

この“工場管理業務こそが、工場全体のボトルネック”だと私たちは考えています。

主力プロダクト「匠フォース」は、このボトルネックをAIによる自動化で解消します。

起点は「見積」。
見積は単なる事務作業ではなく、原価・値付け・製造ナレッジが交差する製造業の経営判断そのものです。
ここに入り込むことで、外部からは決して取得できないVerticalなデータが蓄積され、それを基盤に原価〜見積〜受注〜製造までを一気通貫で動かすOSへと進化していきます。

思想の核は「機能を売る」から「業務を引き受ける」への転換です。
まずはAIが提案し人が修正・承認するHuman-in-the-Loop（人とAIの共創）から始め、人の修正をAIが学んで賢くなり、やがて人は“確認・判断だけ”になる世界を目指します。

模倣困難性は単なるデータ量ではなく、顧客接点・データ・業務遂行を一体で握る「分離不可能性」から生まれます。
事業の手応えは数字にも表れています（直近1年でARR250%超、導入社数は約2倍、解約率は低水準を維持）。

製造業に特化したAI企業として、V-SaaSの枠を超えV-AIへ——世界を狙えるカテゴリを、今、1からつくっています。