自然科学×AI｜AIエンジニア・DSの経験を活かして研究開発に挑戦

株式会社IDATENase

AIエンジニア

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on 2026/10/05

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自然科学×AI｜AIエンジニア・DSの経験を活かして研究開発に挑戦

株式会社IDATENase

東京

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東京

フリーランス

福田峻介

東京大学医科学研究所で炎症関連の分子生物学研究に従事し、現在博士課程では東京大学先端科学技術研究センターにて生体イメージング技術の革新に向けた生物物理研究を行う。株式会社IDATENaseを設立し、代表取締役CEOを務める。

宮下海

東京大学大学院情報理工学系研究科にて、皮膚コラーゲンの電子顕微鏡画像の解析に関する研究に従事。株式会社IDATENaseでは、主にR&D AIエンジニアとして、化学プラントにおける最適触媒量の推定や自動車におけるエンジン内部温度の予測などに関するAI研究開発に取り組む。

山村大樹

東京科学大学医学部医学科に在籍。松尾研究室の講座を優秀修了し、医療・ヘルスケア領域を中心にAI・データサイエンスの研究開発に取り組む。株式会社IDATENaseでは主にAIエンジニアとして、製造業・ヘルスケア領域の機械学習モデル開発やデータ解析に加え、顧客への提案から要件定義、プロジェクト推進まで幅広く担当している。

庄子慈人

東京大学工学部・同大学院工学系研究科にて、複合材料領域におけるビジョン基盤モデルの応用研究に従事。株式会社IDATENaseでは、細胞培養品質の予測モデルをはじめとしたAI開発プロジェクトでPMを務め、現在はPMOとして複数のプロジェクトを横断的に支援。

福田峻介

宮下海

山村大樹

庄子慈人

募集内容

なにをやっているのか

「深いScienceの知見で未踏の課題に挑む」私たちは、アカデミックな深いScienceの知見を基盤に、未踏の課題へ挑む東大松尾研発スタートアップです。 IDATENaseのMissionは、「AIで研究開発を高速化し、科学の進歩に直接貢献すること」。自然科学領域に特化した研究開発型AIスタートアップとして、単なる受託開発会社ではなく、研究の現場に深く入り込みます。問いを構造化し、仮説を立て、検証を回し続ける。そのプロセスそのものを加速させることが、私たちの仕事です。＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿私たちが向き合う課題 IDATENaseでは、化学・材料・ライフサイエンスなど、さまざまな自然科学領域の実データを活用し、AIによる研究開発の高速化に取り組んでいます。 ▍ライフサイエンス細胞画像や培養データから細胞状態・品質を予測し、細胞培養プロセスの効率化や品質管理の高度化を目指します。 ▍化学・材料過去の実験データから反応条件や材料条件と結果の関係を学習し、次に試すべき条件を探索することで、実験の試行錯誤を効率化します。 ▍社会・防災政府機関や研究機関が公開する統計データを統合・分析し、地域ごとの状況の可視化や将来予測に取り組みます。 ▍センサーデータ画像・振動・温度・圧力などの複雑な時系列データを解析し、機器の状態変化や異常兆候を検出するAIの開発に取り組みます。このように、私たちは特定のAI技術ありきではなく、「深いScienceの課題をどうAIで解くか」から考えます。

なにをやっているのか

なぜやるのか

▍Mission AI技術でScienceの力を解き放つ。私たちが目指しているのは、単なるDX支援ではありません。単発のPoCで終わる企業でもありません。「R&Dそのものを高速化する企業になること」 AIによって研究プロセスを構造化し、仮説検証を加速し、科学の進歩に直接貢献する。それが、IDATENaseの存在理由です。＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍Vision 私たちは、研究開発を支える標準的な基盤になることを目指しています。再生医療、災害対策、医療、材料、インフラ。社会を前進させるあらゆる領域の根底には、科学技術があります。しかし研究の現場では今もなお、属人的な判断、再現性の担保が難しいプロセス、試行錯誤に依存した実験設計、構造化されていないデータといった課題が存在しています。優れた研究者がいても、仮説検証の速度が遅ければ、発見は遅れる。だから私たちは、研究プロセスそのものを構造化し、高速に回る基盤をつくりたい。「発見の速度」を引き上げる存在になること。それが、私たちのVisionです。＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍なぜ、研究開発なのか世界の発見速度が上がれば、何が起こるのか。それは単に論文が増えるという話ではありません。再生医療の実用化が早まれば、救われる命が増える。防災技術の高度化が進めば、被害は減る。材料開発が加速すれば、脱炭素社会への移行も早まる。発見の速度は、社会課題解決の速度です。さらに、研究プロセスが構造化されれば、無駄な実験が減り、有望な仮説に集中でき、再現性が高まり、成功確率が上がる。研究の「量」だけでなく「質」も向上します。研究者はデータ整理や反復作業ではなく、問いを深め、構造を見抜くことに集中できる。そして科学技術の進歩は、国家や社会の競争力そのものを左右します。「発見の速度」は、社会の進化速度です。私たちは、その変数を引き上げる企業でありたい。それが、IDATENaseがこの挑戦を続ける理由です。

どうやっているのか

▍私たちの進め方私たちは、「自然科学 × AI」の領域で研究開発の現場に深く入り込みながら価値を生み出すスタートアップです。特徴的なのは、構成メンバーの多くが大学生・大学院生であり、研究活動と並行して会社に関わっていることです。研究で培った専門性や思考法を、そのまま社会の課題解決に持ち込む。研究と実装が分断されない環境こそが、IDATENaseの強みです。＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍私たちを支える5つのValues ◇ Ownership 一人ひとりが当事者として意思決定し、結果に責任を持ちます。指示待ちではなく、自ら課題を定義する。「何がボトルネックか」「次に何を作れば発見速度が上がるか」まで踏み込む。サラリーマン思考ではなく、スタートアップ思考を体現します。 ◇ Scientific Integrity 科学的厳密さを、すべての基準にします。再現性、検証、誠実さを最優先。精度が出た、で終わらない。なぜそうなったのかを構造で説明できること。私たちはAIをブラックボックスで終わらせません。 ◇ Radical Speed 圧倒的な速度で仮説検証を回します。完璧を待たない。構造を掴みながら前進する。「IDATEN＋ase ― 反応を加速させる酵素のように ―」、素早く柔軟に研究開発を前に進めます。 ◇ Co-Creation 私たちはワンマンではありません。信頼関係を基点に、共に価値を創り続けます。成果だけでなく、長期的な関係性そのものを価値と考えます。人との信頼を軽視する行動は評価しません。 ◇ Growth Beyond Work ここでの挑戦を、人生を支える力に変える。スキルだけでなく、思考力、挑戦力、自己研鑽力を磨く。「なぜIDATENaseに所属しているのか」を問い続けられる環境です。＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍研究と開発が両立する仕組み私たちの働き方は、研究と実装の両輪が回るように設計されています。・受託で現場に入り込み、得た知見を抽象化・資産化する・案件を単発で終わらせず、再利用可能な基盤へ昇華する・技術だけでなく、設計・議論・ナレッジ共有まで含めて価値を出す・研究との両立（社会人博士など）も柔軟に支援する役割は固定されすぎません。構造を作れる人が、価値を作ります。＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍チームの雰囲気メンバーは好奇心旺盛で、新しい技術や知識を積極的に学ぶ姿勢を大切にしています。日々のコミュニケーションはSlackを中心に行っており、ハドルなどを活用しながら気軽に相談できる環境です。分からないことや困ったことがあれば、職種を問わずメンバー同士でサポートし合う文化が根付いています。リモート環境でもコミュニケーションが活発で、意見交換や情報共有を通じて、お互いに刺激を受けながら成長できるチームです。＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍求めているのは、共に会社を創る仲間私たちは、スタートアップを「完成された組織」とは考えていません。一人ひとりの意思決定とアウトプットの積み重ねによって、会社そのものが進化し続ける存在だと捉えています。そのため、当事者意識を持って事業づくりに関わる姿勢を特に大切にしています。求めているのは一緒に会社を作る仲間です。不安や疑問があるのは自然なこと。だからこそ将来像・成長ロジック・報酬設計を言語化し、対話します。リスクを取りながら、安定を作りにいく。発見の速度を上げる挑戦を、共に楽しめる人を待っています。

こんなことやります

▍AIエンジニアの仕事 IDATENaseのAIエンジニアは、AI技術を用いて自然科学領域の課題解決に取り組むポジションです。化学・材料・ライフサイエンスなどの実データを活用し、AIモデルの設計・実装から検証まで一貫して携わります。単にモデルを開発するだけでなく、顧客や研究メンバーと議論を重ねながら、本質的な課題を捉え、実際の現場で価値を生み出すソリューションを構築していきます。受託案件で得られた知見を再利用可能な資産として蓄積し、将来的なプロダクト化につなげることも重要なミッションです。＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍働き方（例） 1〜3ヶ月目：既存案件に参画し、データ分析やモデル実装、コードレビューなどを通して業務の流れを学びます。 3〜6ヶ月目：  AIモデルの設計・実装やPoCの開発を担当し、研究メンバーやプリセールスエンジニアと連携しながらプロジェクトを進めます。 6ヶ月目以降：  技術選定や設計方針の検討にも主体的に関わり、AIエンジニアとしてプロジェクトをリードしていただきます。＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍このポジションの魅力・AI技術だけでなく、自然科学領域の知識も身につく化学・材料・ライフサイエンス・エネルギーなど、多様な企業とのプロジェクトに携わるため、各業界の課題や研究開発の現場について学ぶことができます。また、実データを扱いながら、AIの社会実装まで一貫して経験できます。・最先端のAI開発に携われる IDATENaseのエンジニアは、単なる実装担当ではありません。肩書や年次に関係なく、誰もが研究開発の現場に入り込み、PoCから実運用まで一貫して携わります。そして、合理性と構造に基づいて自ら意思決定し、プロダクトを進めていきます。・AIを「作る」だけで終わらない経験ができる受託案件を通じて得られた知見を再利用可能な資産として蓄積し、将来的なプロダクト化につなげていくため、事業づくりの視点も身につきます。＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍主な業務内容・実験・製造・研究データの解析、モデリング、可視化  ・機械学習モデル（回帰・分類・時系列・最適化など）の設計・実装  ・PoC（概念実証）の企画・実装・検証  ・データ構造や分析手法の抽象化・再利用設計  ・AIモデルの精度改善および運用改善  ・顧客・社内メンバーとの技術的議論、設計方針の整理  ・エンジニアチームと連携したプロジェクト推進＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍具体的なプロジェクト例実際には、以下のようなプロジェクトに携わる可能性があります。・細胞・組織形態の定量解析および将来状態予測AIの開発・新規材料・薬剤候補の探索・スクリーニングモデルの構築・材料組成・配合条件と物性の関係性モデル化・製造条件と品質の関係解析によるプロセス最適化 ※プロジェクト内容は一例であり、状況に応じて異なります。＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍必須条件・フルコミット可能な方・Pythonを用いたデータ分析、または機械学習モデルの実装経験がある方（年数不問）・生成AIを活用する場合でも、その内容を理解し、自分の言葉で説明できる方  ・チーム内外とのコミュニケーションを通じて、物事を前に進められる方  ・IDATENaseの方向性に共感できる方  ・成長意欲が高く、主体的に行動できる方  ・スタートアップを大きくすることに興味がある方  ・関東エリアでの勤務が可能な方＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍歓迎条件・研究やインターン等でAIモデルの実装経験・PythonのAI関連ライブラリを用いた開発経験・3年以上のAI・機械学習関連の実務経験・自然科学領域（化学・材料・ライフサイエンス等）の研究経験・PoCやプロダクト開発の経験・チームマネジメント経験＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▍求める人物像・AI技術を社会実装し、価値創出につなげたい方  ・新しい技術や研究分野を学ぶことが好きな方  ・論理的に考え、課題解決に取り組める方  ・技術だけでなく、ビジネス視点も身につけたい方  ・スタートアップならではのスピード感を楽しめる方  ・裁量ある環境で、自ら手を動かして成長したい方

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