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VPoE候補!外資戦略コンサルCEOと東大松尾研顧問のスタートアップ

画像認識のAIアルゴリズム開発
中途
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on 2025/07/08

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VPoE候補!外資戦略コンサルCEOと東大松尾研顧問のスタートアップ

東京
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オンライン面談OK
東京
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Tanaka Hiroyuki

慶應義塾大学経済学部卒業後、 新卒でキーエンスにて画像処理システムの技術営業に従事。 その後、米国経営戦略コンサルファームのA.T. Kearneyにて複数の製造業領域のプロジェクトに参画し、2024年6月に、日本の製造業のポテンシャルを開放するべく、株式会社Resi Forを設立

Kobayashi Kensei

株式会社SonicAI(ソニックエーアイ)のメンバー

慶應義塾大学経済学部卒業後、 新卒でキーエンスにて画像処理システムの技術営業に従事。 その後、米国経営戦略コンサルファームのA.T. Kearneyにて複数の製造業領域のプロジェクトに参画し、2024年6月に、日本の製造業のポテンシャルを開放するべく、株式会社Resi Forを設立

なにをやっているのか

SonicAIは、AIとハードウェアを基軸とした技術開発により、製造業(Factory Automation領域)における検査および搬送工程の自動化を統合的に推進し、人材不足という構造的課題の根本的な解決を目指します。 検査領域では、教師なし学習に基づくAI画像処理技術の研究開発と社会実装に注力。従来のルールベースや大量ラベル付けを必要としないモデル設計により、少量の良品データのみで高精度な検査を可能にします。また、GPUを中心とした高性能プロセッサを搭載したエッジデバイスにより、リアルタイムかつ高速な画像処理を現場レベルで実現しています。 搬送領域においては、従来の6軸アームロボットやAGVでは対応が困難だった多品種・非連続工程の現場における搬送の自動化に挑戦。ヒューマノイドロボットや次世代ロボティクス技術の応用により、より柔軟で人間に近い動作を可能とし、これまで人手に頼らざるを得なかった工程への自動化を実現します。 SonicAIは、これらの技術を統合的に組み合わせることで、検査と搬送を一体化した高度なFA(Factory Automation)ソリューションを提供し、現場の生産性と持続可能性の飛躍的向上を目指しています。
AI画像処理エッジデバイス
GPUプロセッサー

なにをやっているのか

SonicAIは、AIとハードウェアを基軸とした技術開発により、製造業(Factory Automation領域)における検査および搬送工程の自動化を統合的に推進し、人材不足という構造的課題の根本的な解決を目指します。 検査領域では、教師なし学習に基づくAI画像処理技術の研究開発と社会実装に注力。従来のルールベースや大量ラベル付けを必要としないモデル設計により、少量の良品データのみで高精度な検査を可能にします。また、GPUを中心とした高性能プロセッサを搭載したエッジデバイスにより、リアルタイムかつ高速な画像処理を現場レベルで実現しています。 搬送領域においては、従来の6軸アームロボットやAGVでは対応が困難だった多品種・非連続工程の現場における搬送の自動化に挑戦。ヒューマノイドロボットや次世代ロボティクス技術の応用により、より柔軟で人間に近い動作を可能とし、これまで人手に頼らざるを得なかった工程への自動化を実現します。 SonicAIは、これらの技術を統合的に組み合わせることで、検査と搬送を一体化した高度なFA(Factory Automation)ソリューションを提供し、現場の生産性と持続可能性の飛躍的向上を目指しています。

なぜやるのか

日本の製造産業のポテンシャルを開放してレジリエンスを高める 私は東京都大田区、町工場が立ち並ぶ京浜工業地帯の中心で育ち、幼少期から中小製造現場に親しみがありました。大学卒業後、キーエンスにおいて画像処理システムの営業を担当し、大量生産を担う大企業には目視検査を自動化するソリューションを提供できる一方で、少量多品種生産を主とする下請けの中小製造企業では、自動ラインが整備されておらず、画像処理技術の導入が技術的に困難であるという現実を目の当たりにしました。加えて、人材不足や品質保証に対する納入先からの要求に直面し、これらの課題が企業経営に大きな負担を与えているリアルな現場の課題を深く実感しました。 その後、A.T.カーニーにて、国内外の製造メーカーの戦略策定およびサプライチェーン改革では、下請け企業が製造業全体の重要な役割を担いながらも、原価の上昇や納入先との構造的に不利な立場が原因で、値下げ交渉や利益圧迫にさらされ、持続可能性を損なっている現状を痛感しました。このままでは日本の中小製造業のみならず、日本製造業全体の競争力が大きく損なわれるという危機感を抱きました。 これらの経験を通じて、ハードウェアとソフトウェアを統合した革新的な技術の開発に取り組みこの課題を解決を目指すことを決意しました。製造業の大宗を占める多品種小ロットの現場において外観検査の自動化を実現することで、人材不足や品質不良といった課題を解決すると同時に、下請け中小企業が抱える構造的なジレンマを解消し、製造業全体の潜在力を最大限に引き出すことを目指しています。 私たちは、日本発の技術でグローバル市場に革新をもたらし、製造業に新たな価値を創造するだけでなく、新産業の創出を通じて日本経済の再活性化を目指します。失われた30年を取り戻し、日本が再び世界に輝く産業国家となるための一助となれるよう、全力で取り組んで参ります。

どうやっているのか

AI画像処理エッジデバイス

GPUプロセッサー

SonicAIは、AIとハードウェアを基軸に、検査と搬送の自動化を統合的に推進します。 ① 教師なし学習ベースのAI画像処理 従来の「良品データのラベリング」や「ルール定義」を前提とした画像検査は、多品種対応に大きなコストと時間を要します。 当社では、教師なし学習(良品学習)を応用したAIモデルを用いることで、極少数の良品画像から製品ごとの特徴を自動で学習し、異常検知・欠陥抽出を高速かつ柔軟に実行できます。これにより、新規品種にも即時対応できる柔軟性を確保しつつ、検査工程の大部分を自動化しています。 ② GPU搭載エッジデバイスによるリアルタイム処理 画像処理をクラウド依存にせず、工場内に設置可能なエッジデバイスにAIを搭載。 これにより、通信遅延のないリアルタイム推論を実現し、ミリ秒単位での判定・制御が求められる製造工程にも対応可能です。現場での素早いフィードバックやNG品排除、履歴記録が可能になり、ライン停止リスクの低減や品質安定化に貢献します。 ③ 次世代搬送自動化:複雑・非連続な製造現場への挑戦 従来の自動搬送は、構造がシンプルで大量生産に最適化された現場(例:自動車や電子部品の組立ライン)で主に導入されてきました。しかし、多品種小ロット・非連続工程を特徴とする現場では、定型的な6軸アームやAGVでは対応が難しく、ほとんどの搬送工程が人手に依存してきました。 当社はこうした環境下での搬送自動化に向けて、ヒューマノイドロボットや次世代ロボティクス技術の活用にも取り組んでいきます。これにより、人間が行っていた複雑な物の受け渡しや、空間的に制約のある中での柔軟な動作が求められる工程においても、機械による再現が可能になります。 さらに私たちは、こうした搬送自動化技術と、AI画像検査による判定処理をシームレスに統合した「一体型アプリケーション」を提供します。 特に、下記のような動作を、単なる装置の寄せ集めではなく全体最適されたスマートファクトリー・モジュールとして提供することで、製造現場の課題の解決を目指しています。 ・不良品を検出したらその場で自動で仕分け・排出 ・工程間の搬送を、検査結果や生産状況に応じて柔軟に制御 ・現場内の最適搬送動線を自律的に判断・更新

こんなことやります

こんにちは!株式会社SonicAIのCEO、田中です。 当社は労働人口の減少課題を解決するため、製造現場向けにAI画像処理エッジデバイスを開発するシード期のスタートアップです。 ◼️​当社について SonicAIは、「AI × ハードウェア(IoTエッジ)× 製造業」の最前線で、まだ誰も成し遂げていない“製造現場の未来”をつくるスタートアップです。 中長期的にはヒューマノイドロボットなどと連携して検査工程の完全自動化にも挑みます。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000163686.html 私たちが挑んでいるのは、ディープラーニングや生成AIを活用した画像処理技術で、“人の目”による品質検査に頼らざるを得なかった中小製造業の現場を根本から変えること。特に注力しているのは、**少量の良品データのみで学習可能なアルゴリズムの研究開発(いわゆる「良品学習」)**です。近年、Meta社のAnomaly DINOなどに代表される自己教師あり学習の進展により、従来のラベル付き不良データ依存から脱却し、キーエンスなどの既存の大手メーカーでは対応できなかった、多品種小ロットの製造現場に革新をもたらすことを目指します。 日本の製造業はGDPの2割を支える中核産業。しかし、その現場には「人手不足」「品質のばらつき」「トレーサビリティの欠如」という深刻な課題が横たわっています。私たちは、これら“三大課題”に真正面から向き合い、AIとハードウェアの力で根本解決を目指します! ◼️​役割 <VPoE/テックリード> 本ポジションは、画像処理を含むAIシステムの中核開発から、エッジデバイスの設計・実装、将来的なロボット連携などとの統合まで、当社の技術戦略全体を牽引していただく役割です。 特に、最新の研究動向を踏まえた良品学習モデルを中心とする機械学習アルゴリズムの設計・実装、現場でのリアルタイム処理を実現するためのモデル最適化・軽量化、GPU/CPU搭載エッジデバイスの選定と組み込み開発、さらにOEM先との技術要件調整を含めたプロダクト品質の高度化まで、ソフトウェアとハードウェア両面から製品開発の中核を担っていただきます。 業界課題の本質に迫る技術的挑戦を通じて、製造現場に革新をもたらすプロダクトを共に創出する、極めて重要なポジションです。 ◼働き方 勤務地:東京都港区。国内最大級のVC「インキュベイトファンド」の投資先が集積するオフィスで、国内屈指の優秀な起業家や技術者と共に切磋琢磨できる環境 出社頻度:週3回以上を目安とし、柔軟な働き方を推奨 服装:カジュアルスタイルOK。生産性を重視したリラックススタイルを推奨 勤務時間:コアタイム10時〜17時。成果至上主義 ◼️契約形態について 現時点では正社員に限らず、副業・業務委託でのご参画も歓迎しております。まずは柔軟な形でフィッティングを確かめていただきながら、中長期的本格参画をご検討いただくことも可能です。 ◼️​スキル ​​​​・機械学習エンジニアとしての実務経験(画像処理分野であれば尚歓迎) ・IoTエッジデバイスや組み込みシステムの開発経験 ・AIモデルを現場運用環境へ最適化・実装した経験 ・ハードウェアとソフトウェアを横断してプロダクト設計に携わった経験 ・プロトタイプから製品化に至る開発プロセスへの一貫した関与 *上記に記載されたすべてのスキルや経験が必須ではありません。一部の経験が不足していても、技術への強い好奇心と自己成長への意欲を持ち、自律的に課題を発見し解決に導く能力を重視しています。 ◼️​求める人物像 ・最新技術に対して強い好奇心を持ち、技術的な探求を楽しむ方(自走して技術者として成長ができる強い個) ・技術に精通し、個人としても高いスキルを発揮できると同時に、エンジニアチームを主導できる方 ・製造業という領域に興味を持ち、技術で業界を変革したいという情熱を持つ方画像処理技術に関する深い関心を持ち、継続的に学び成長できる方。 ◼️​やりがい ・東京大学松尾研究所やその他研究機関等と連携し、生成AIやディープラーニングを含む最先端技術を学びながら製造現場への実装をリードできます。スタートアップならではの迅速な意思決定により、学んだ技術を即座に社会実装できる環境が整っており、技術者としての好奇心を満たすとともに、成果を実感できる充実感を味わえる ・製造業という日本が持つ強みのある領域で、グローバルなエンジニアチームを構築・統率し、自らの技術がグローバル市場で影響を与えるやりがいがある
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    2025/07に設立

    • 社長が20代/
    • 1億円以上の資金を調達済み/

    東京都港区三田3-5-27  住友不動産東京三田サウスタワー 10F