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クラウドエンジニア募集

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on 2024/06/25

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柳原 尚史

PROFILE: 柳原尚史です。1981年生。早稲田大学卒 株式会社Ridge-iのCEOをやっています。 人工知能(ディープラーニング・機械学習)専門のベンチャーです。 略歴: 小学4年生の時にN88-Basicでゲーム作りを始め、中高時代は秋葉原に毎日通うプログラマー(兼ゲーマー)。大学生時代は卒論を3年生で用意しておき、4年生はほぼフルタイムでSCEでPlayStation 2のゲーム制作に携わっていました。 大手通信業者に新卒として入社し、コンシューマー向けの複数の新規事業を企画・実現しました。その後、10年近く世界最大の運用機関を含む国内外の大手金融機関にて、電子取引環境の構築に従事。トレーディングシステム、FIXアプリケーションの開発、世界各国の取引所との高速接続、リスク分析およびアルゴリズム取引システムの設計・開発などに携わりました。 金融と通信で培った広範なビジネスと先端テクノロジー両面の知識・経験から、ニーズに合わせた最適なソリューションを提供します。 証券アナリスト、宅建、ネットワークスペシャリストなどの資格保有。すべて1-2週間の勉強で取得しました。 プライベートでは、3児の娘のパパ。30歳の時に登山およびトレイルランニングにはまる。 富士山を1日3往復(吉田、須走、御殿場)。UTMB(モンブラン1周170kmのトレイルレース)などを完走。UTMBでは44時間睡眠なしで走り続けました。

人工知能・深層学習の実社会での活用の推進に向けた日本マイクロソフト株式会社との連携のお知らせ

柳原 尚史さんのストーリー

岡本 昌也

PROFILE: 岡本昌也です。1997年生。慶應義塾大学大学院卒 株式会社Ridge-iのエンジニアをやっています。 人工知能(ディープラーニング・機械学習)専門のベンチャーです。 略歴: Ridge-iで大学4年生(2019年11月)からインターンとして働いており、そのまま新卒として入社し(2022年4月)、ドローン画像から海岸の海ごみの検出プロジェクトや、ゴミ焼却炉の自動化プロジェクトに参画しておりました。 プライベートは、サウナとクラフトビールで構成されています。最近は京都に行き白山湯や梅湯、京都醸造に行ってまいりました。

株式会社Ridge-iのメンバー

PROFILE: 柳原尚史です。1981年生。早稲田大学卒 株式会社Ridge-iのCEOをやっています。 人工知能(ディープラーニング・機械学習)専門のベンチャーです。 略歴: 小学4年生の時にN88-Basicでゲーム作りを始め、中高時代は秋葉原に毎日通うプログラマー(兼ゲーマー)。大学生時代は卒論を3年生で用意しておき、4年生はほぼフルタイムでSCEでPlayStation 2のゲーム制作に携わっていました。 大手通信業者に新卒として入社し、コンシューマー向けの複数の新規事業を企画・実現しました。その後、10年近く世界最大の運用機関を含む国内外の大手金融機関にて、電子取引環境の構築に...
人工知能・深層学習の実社会での活用の推進に向けた日本マイクロソフト株式会社との連携のお知らせ

人工知能・深層学習の実社会での活用の推進に向けた日本マイクロソフト株式会社との連携のお知らせ

なにをやっているのか

Ridge-iは、最先端のAI・ディープラーニング技術を活用し、企業や社会の現場で実際に機能するソリューションを提供しています。特に強みとしているのは画像解析技術であり、製造業における外観検査の自動化や、インフラ設備の点検・異常検知といった分野で導入が進んでいます。従来は人手に依存していた工程をAIによって効率化・高度化することで、品質向上とコスト削減の両立を実現しています。 また、Ridge-iの大きな特徴の一つが宇宙・衛星データ分野への取り組みです。衛星から取得される画像データを解析し、地表の変化検知や物体認識を行うことで、防災、環境監視、資源管理など社会的意義の高い領域に価値を提供しています。膨大かつ高解像度なデータを扱うための処理技術と、精度の高いAIモデルを組み合わせることで、これまで見えなかった情報を可視化しています。 これらの取り組みに共通しているのは、単なるPoC(概念実証)で終わらせない点です。モデル開発にとどまらず、実際の業務フローに組み込み、継続的に利用されるシステムとして構築することで、現場で価値を発揮するAIを実現しています。

なにをやっているのか

Ridge-iは、最先端のAI・ディープラーニング技術を活用し、企業や社会の現場で実際に機能するソリューションを提供しています。特に強みとしているのは画像解析技術であり、製造業における外観検査の自動化や、インフラ設備の点検・異常検知といった分野で導入が進んでいます。従来は人手に依存していた工程をAIによって効率化・高度化することで、品質向上とコスト削減の両立を実現しています。 また、Ridge-iの大きな特徴の一つが宇宙・衛星データ分野への取り組みです。衛星から取得される画像データを解析し、地表の変化検知や物体認識を行うことで、防災、環境監視、資源管理など社会的意義の高い領域に価値を提供しています。膨大かつ高解像度なデータを扱うための処理技術と、精度の高いAIモデルを組み合わせることで、これまで見えなかった情報を可視化しています。 これらの取り組みに共通しているのは、単なるPoC(概念実証)で終わらせない点です。モデル開発にとどまらず、実際の業務フローに組み込み、継続的に利用されるシステムとして構築することで、現場で価値を発揮するAIを実現しています。

なぜやるのか

AI技術は急速に進化し、多くの可能性が語られていますが、実際のビジネスや社会の現場では「使える形」で導入されているケースはまだ多くありません。特に、PoCで一定の成果が出たとしても、現場の運用や既存システムとの統合が難しく、本番導入に至らないという課題が多く存在します。 Ridge-iは、この「技術と現場の間にあるギャップ」を埋めることに強い課題意識を持っています。どれだけ優れたアルゴリズムであっても、現場で使われなければ価値は生まれません。だからこそ、技術の高さだけでなく、ビジネスインパクトの創出までを見据えたソリューション提供にこだわっています。 また、衛星データの活用など、これまで十分に活かされてこなかったデータや技術を社会実装することで、新しい価値を生み出せると考えています。AIを“研究のための技術”ではなく、“社会を前進させるための手段”として活用し、産業や社会の構造そのものに変化をもたらすことが、Ridge-iの目指す姿です。

どうやっているのか

Ridge-iでは、エンジニアドリブンかつデータドリブンなアプローチでプロジェクトを推進しています。まず顧客の業務や現場の課題を深く理解することから始め、何を解くべきかという課題定義の段階から関与します。その上で、最適なアルゴリズムの選定やモデル開発を行い、さらに実運用を見据えたシステムとして実装していきます。 例えば製造業の外観検査では、単に画像分類モデルを作るだけでなく、撮影環境のばらつきや現場の運用フローまで考慮し、安定して精度を出し続けられる仕組みを構築します。また、衛星データ解析においては、大規模データの前処理・管理・解析を一体として設計し、実用的なインサイトを導出しています。 こうした一気通貫の開発体制を支えているのは、高い専門性を持つメンバーと、創造性・革新性を重視するカルチャーです。さらに、失敗を恐れずに挑戦し続ける姿勢を大切にしながら、技術とビジネスの両面から価値を最大化しています。結果として、単なる技術導入ではなく、継続的に成果を生み出す仕組みとして社会に実装している点が、Ridge-iの強みです。

こんなことやります

【業務内容】 AWS、GCP、Azureを始めとしたパブリッククラウドを用いたシステムの設計・構築を行います。 ・クラウドシステムのインフラ設計・構築(ネットワーク・セキュリティの整備) ・クラウドシステム運用・保守の設計 ・クラウドシステムに関わるドキュメントの整備 ・社内外の開発チームとの打合せ 【この仕事の魅力】 ・AIを中心とした様々な技術についての知識を獲得しながら、幅広い事業領域のシステム開発に携わることができます。 【必須スキル】 ・AWS、GCP、Azureのいずれかのクラウドサービスを用いた設計・開発経験が3年以上( ・Infrastructure as Code(IaC)の開発・活用経験 ・AWS、GCP、Azureのいずれかのクラウドサービスの運用・保守経験 ・学ぶ意欲 ・ロジカルシンキング 【歓迎スキル】 ・AIのアルゴリズムを用いたシステム開発の知識・経験 ・セキュリティ、ネットワークの知識 ・システム開発に関する資格(情報処理試験、MCP・AWS認定などベンダー資格) ・英会話スキル
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    話を聞きに行くステップ

    1. 応募する「話を聞きに行きたい」から応募
    2. 会社からの返信を待つ
    3. 話す日程を決める
    4. 話を聞きに行く
    募集の特徴
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    会社情報

    2016/07に設立

    46人のメンバー

    • 1億円以上の資金を調達済み/
    • 社長がプログラミングできる/

    東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル438