Rapyuta Robotics株式会社（ラピュタロボティクス）は、アインシュタインをはじめ、数々の著名研究者を輩出しているチューリッヒ工科大学（ETH Zürich）からスピンオフした大学発のベンチャー企業です。 「ロボットを便利で身近に」(「Making robotics attainable and useful for anyone」)をビジョンに掲げ、世界でも最先端の制御技術および人工知能技術を活用した次世代クラウドロボティクス・プラットフォーム「rapyuta.io」の開発と、日本の企業への導入・運用支援を行っています。 rapyuta.ioを活用することで、メーカーが異なる多種多様な複数のロボットを、中央管理・中央制御することが、直感的かつ容易になります。また、rapyuta.ioを使用することで、システム構成要素を一から作り上げる必要はがなくなることから、ロボットメーカーは技術分野の開発のみに集中できるようになります。 現在は、東京都江東区に本社を置き、大手事業会社様を中心に、物流ロボットを活用した自動化ソリューションを提供しています。

社会における3K労働(「きつい (Kitsui) 」「汚い (Kitanai) 」「危険 (Kiken) 」)は自動化されるべきであり、人々はより知的で創造的な仕事にチャレンジする選択肢を与えられるべきだと、私たちは考えています。 これらを可能にするための手段として、私たちは、多種多様な複数のロボットを統合して制御できるプラットフォーム「rapyuta.io」を開発し、導入を進めています。 「ロボティクスを便利で身近に」という弊社のビジョンの完全な実現までには、乗り越える壁が多くあります。しかし、その世界の実現に一歩でも近づけるよう、理念に賛同してともに働いていただける方を募集しています。

ラピュタロボティクスは、さまざまな考え方や、文化背景を持つ世界各国からやってきた、多様な価値観をもつメンバーで構成されています。当社ではすべての社員の活動と、判断、行動のための原則を「コア・バリュー」という指針で定めています。 ＜６つのコアバリュー＞ ◆Empathy（思いやる優しさ） 人は素直な気持ちを、必ずしもすべてだしてくれるわけではありません。私たちは、お客様、同僚、地域社会などのコミュニティとお付き合いしていくなかで、相手のことを思いやり、ニーズや感情を汲み取り、ときには痛みも含めた「真意」を正しく理解するための努力を惜しみません。 ◆Openness（情報の透明性） 当社では、給与以外の会社にまつわる情報は、社員にすべて公開し、共有します。その理由は、よりよいソリューションをパートナーに提案し、「みんなで」いいものを作り上げる意識を持ちたいから。透明性が徹底されていれば、誰がリーダーになっても経緯や理由まで理解してプロジェクトを推進できます。同時に「なぜそう判断したか」の内容も透明にしています。多様な観点からのフィードバックを得て、より良いものをつくっていくのに非常に重要だと考えています。 ◆First Principles（物事を根本原理までつきつめる） 私たちはなにかをつくるとき、物事を「そもそもの問題・命題は何なのか」まで分解して根本的に考え、推論することで、最適なソリューションを構築します。ベストかつオリジナル性の高い提案をするためには、この考え方が欠かせません。また時間やリソースに限りがあるなか、正しい結論を導き出すために必要な手順でもあります。 ◆Simplicity（情報の取捨選択と整理） たくさんの物事が常にインプットされていく中、情報は常にわかりやすく整理し、無駄を省いておく必要があります。こうすることで情報はいつでも誰でも必要なときに、素早く取り出して使える便利なものになります。同時にシンプルにしておくことで、お客様が本当に必要としているものだけを抽出し、ベストソリューションを提案することができます。 ◆Drive（学びへの意欲を止めない） 我々には“マシンとマシンを繋げ、人々に活力を与える”という大きなミッションがあります。これを実現するためには、社員の一人ひとりが実行するためのスキルを持たねばならず、常に前向きに「学ぶこと」が必要不可欠です。ラピュタロボティクスでは、社員の自主性を尊重し、過干渉しないことで、常に学び続ける社員を応援しています。 ◆Fearlessness（恐れない） 企業として、計算されたリスクを受け入れながらも実行に移せる「大胆さ」を持ちます。そのため、会社の風土として、失敗しても周囲が支え、再チャレンジできる環境を作っています。皆が安全に失敗できる環境を整えることで、大胆にリスクをとって行動できるようになるからです。合わせて、何かが我々の信念に反するときは、恐れずに声を上げていきます。 この６つのコア・バリューを軸にして、どれだけみんなで楽しく成長できるかを大事にしている社風です。 例えば、人事評価もコア・バリューをベースに評価。営業成績とともに、コア・バリューを中心とした日々の評価を重視しています。またその結果社内では「オープンマインドで恐れずに話せる」カルチャーが生まれており、そこから大きなイノベーションが生まれると感じています。当社のミッション、ビジョン、コア・バリュー、に共感していただく方と、ワクワク楽しく仕事をしたいと考えています。

私たちは物流業界の課題解決を目指すロボティクスソリューションを提供しています。その中の1つである倉庫のピッキングアシストロボットを、データ分析によって改善していくのがあなたのお仕事です。導入効果の推定やボトルネックの分析などを通じて、顧客の生産性向上に大きく寄与できるポジションなので、データアナリストとしての面白さを感じられると思います。 【具体的な仕事内容】 ■顧客データの加工、AMRシミュレーションのインプットデータを作成 ■AMRシミュレーションの実行および環境管理 ■シミュレーション結果データの集計、可視化 ■データ加工や結果集計に必要なツールの改善、作成など ■上記に関する手順書の作成 あなたが配属されるチームでは、ピッキングアシストロボット『ラピュタPA-AMR』を導入いただいている企業の事業分析を行い、顧客の成果向上を目指していきます。 顧客データを活用しながら、ピッキングアシストロボットの動きをシミュレーションし、「導入することでどれぐらい効果があるのか」「生産性のボトルネックはどこなのか」などを分析してください。 マネージャークラスの方であれば、データ分析プロセスを自動化・高度化する仕組みの構築にも携わっていただきます。 【この仕事の魅力】 ■答えを見つける面白さが味わえる データ分析の仕事は地道な作業が多いですが、答えに辿り着いたときは、難しいパズルを解いたような達成感があります。また、データ分析から得られた結果によって、顧客の利益に大きなインパクトを与えることもあり、この仕事の重要性を実感しやすいです。 ■今後大きく成長が見込める分野に携われる 自立型ロボットの導入対象となる倉庫の市場規模は約1兆円。しかし、実際に自動化が実現できているのは全体の5％程度です。まだまだ開拓の余地があるので、シェアを拡大させていく面白さを実感できます。 【必須（MUST）】 ■Pythonによるデータ加工や集計の経験 └ pandas, numpy, matplotlibなど ■Excelによるデータ加工や集計の経験 └ ピボットテーブル、グラフ、各種関数など ■ネイティブレベルの日本語でのコミュニケーション能力 ■ツールのマニュアルや手順書を理解できるレベルの英語能力 【歓迎（WANT）】 ・Google ColaboratoryやGoogle Dataportal の利用経験 ・Git, Linux, GCPの利用経験 ・データ不備などによるエラーの原因を特定できる方