■ APTOについて
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。
生成AI・マルチモーダルAI・Physical AIなど、AI技術の進化に伴い、AI開発ではモデルだけでなく「データ」の重要性が高まっており、AI開発の基盤となる高品質データの収集・生成・アノテーション・評価までを一気通貫で支援しています。
主力サービスには、クラウド型AIデータプラットフォーム「harBest Annotation」や、専門家による高品質データ作成サービス「harBest Expert」があり、画像・動画・音声・テキストなど幅広いデータ領域に対応しています。
また、LLM向けデータ開発、Physical AI/Robotics向けデータ、マルチモーダルデータなど、次世代AI領域におけるデータ開発において、エンタープライズ企業・研究機関・海外AI企業を含む100社以上の導入支援実績を元に、AIデータ開発からAI導入支援まで幅広く展開しています。

■ 募集背景
生成AI市場の拡大に伴い、多くの企業でAI導入・AI活用の検討が進んでいます。

一方で企業の現場では、

・学習・評価に必要なデータが不足している
・データ品質や評価基準が整備されていない
・業務ごとにデータが分散している
・AIを組み込む業務フローが整理されていない
・PoCは実施できても、本番運用や全社展開まで進まない

といった課題が発生しています。
特に、生成AI・マルチモーダルAI・Physical AIの進化に伴い、求められるデータはより専門的かつ複雑になっており、単純なツール導入だけではAI活用が成立しないケースが増えています。
APTOでは、AI開発に必要なデータ収集・生成・アノテーション・評価に加え、AIソリューション開発や運用設計までを一気通貫で支援しています。

今回募集するポジションでは、顧客とのディスカッションを通じて課題を構造化し、

・どのデータが必要なのか
・どのように収集・運用するべきか
・AIをどの業務へ適用するべきか
・どうすれば実運用まで繋がるのか

を整理しながら、事業・プロダクト・オペレーションを横断して推進いただきます。

• ■ ポジション概要
• 一般的なプリセールスや受託PMとは異なり、担うのは、エンタープライズ企業を中心とした顧客に対し、業務構造やAI活用の目的を理解し、AIが成立するための条件そのものを設計することです。
• 企業の現場には属人的な判断基準や暗黙知が数多く存在します。
• そうした状態を整理し、必要なデータ要件・業務要件・運用設計へ落とし込み、PoCから本番導入まで伴走していただきます。
• ＜具体的には＞
• ・エンタープライズ企業へのAI導入構想支援
• ・顧客課題・業務課題・データ課題の構造化
• ・AI活用テーマの企画/PoC設計
• ・顧客ヒアリングを通じた事業仮説検証
• ・AIデータ基盤導入に向けた提案設計
• ・プロダクトチーム/R&Dチームとの連携
• ・新規事業企画・Go-To-Market戦略立案
• ・AI活用に必要な業務フロー/運用フロー設計
• ・市場/競合/ユースケースリサーチ
• ・パートナー企業とのアライアンス推進
• マーケティングから営業活動を通じて、企業の2〜3年後を推察しながら共にAI活用のあり方を設計し、実装まで伴走・推進するポジションです。
• ■ 本ポジションの魅力
• 1. AI×データの最前線に関われる
• 生成AI・マルチモーダルAI・Physical AIなど、次世代AI領域のデータ開発に関与できます。
• 2. 顧客の上流課題から入り込める
• PoCだけでなく、業務設計・データ設計・全社展開まで含めたAI活用支援に携われます。
• 3. 特定のロールに閉じないキャリア
• 事業開発・GTM・AI戦略・新規事業など、役割を横断しながらキャリアを広げられます。
• 4. 技術とビジネスを横断できる
• R&D/エンジニアチームと連携しながら、AI技術の社会実装を推進できます。

■ APTOについて
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。
クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。
主力サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できるAIデータプラットフォーム、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。
また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。

■ 募集背景
生成AIをはじめとした市場拡大に伴い、企業のAI活用ニーズは急速に高まっています。
一方で、多くの企業は「何から着手すべきか分からない」「AI導入に必要なデータが足りない」「PoCで止まってしまう」といった課題を抱えています。
こうした企業に対し、APTOの価値を届け、導入企業を拡大していくため、エンタープライズセールスを募集します。

■ 本ポジションのやりがい・魅力
・急成長するAI市場でエンタープライズ営業経験を積める
・高単価かつ難易度の高い提案営業に挑戦できる
・経営陣と近い距離で営業戦略に関われる
・営業組織づくりにも携われる
・AI業界の中心プレイヤーとの接点を持てる

• ■ 本ポジションのミッション
• 担うのは、エンタープライズ企業を中心とした顧客に対し、経営課題・業務課題を捉えながら、APTOのAIデータ基盤サービスを提案し、導入まで導くことです。
• 単なる0→1の新規営業ではなく、誰に・どの課題で・どの打ち手でアプローチするかを考えながら、事業成長に必要なGTM全体を設計・実行していただきます。
• ＜具体的には＞
• ・大手企業への新規開拓営業
• ・顧客課題のヒアリング
• ・提案資料作成、商談推進、クロージング
• ・既存顧客へのアップセル／クロスセル
• ・Solution Architectや社内チームとの連携
• ・営業戦略、ターゲット戦略の立案
• ・GTM施策の推進

■ APTOについて
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。
クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。
主力サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できるSaaS、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。
また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。

■ 募集背景
AI活用の拡大に伴い、企業のAI開発プロジェクトはPoCから本格運用フェーズへと移行しています。
その中で、データ収集・アノテーション・品質管理・納品までを一貫して設計・推進できるプロジェクトマネジメントの重要性が高まっています。
顧客のAI開発成功を支えるデータプロジェクトをリードするため、新たにプロジェクトマネージャーを募集します。

■ このポジションの魅力
・AI開発の根幹を支えるデータプロジェクトに深く関われる
・顧客企業のAI活用を成功に導く重要な役割を担える
・営業・開発・オペレーションを横断したプロジェクト推進ができる
・業界横断で多様なAIユースケースに携われる
・LLM／RAG／VLMなど次世代AI領域の案件に関与することができる

• ■ ポジション概要
• 企業のAI開発におけるデータプロジェクトの推進責任者として、要件整理から設計、進行管理、品質担保、納品までを一貫して担っていただきます。
• 顧客・社内メンバー・外部作業者を横断的に連携しながら、AI開発に不可欠な高品質データの安定供給を実現するポジションです。
• ■ 業務内容
• ・顧客のAI開発目的に基づくデータ要件の整理・仕様設計
• ・データ収集／アノテーションプロセスの設計・改善
• ・プロジェクトの進行管理（スケジュール／品質／コスト）
• ・社内外ステークホルダーとの調整・コミュニケーション
• ・クラウドワーカー活用体制の構築・運用管理
• ・成果物の品質評価・納品管理
• ・プロジェクトナレッジの蓄積と標準化

■ APTOについて
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。
クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。
主力サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できるAIデータプラットフォーム、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。
また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。

■ 募集背景
AIの社会実装が進む中、多くの企業がAI開発を検討する一方で、「学習データの準備」や「データ品質の担保」といった課題に直面しています。
APTOでは、AIデータ基盤サービスの導入を検討する企業が増えており、問い合わせや紹介、イベントなどをきっかけとしたリードが拡大しています。
一方で、AI活用に関心を持つ企業の多くは、「どこからAI開発を始めればよいのか」「どのようにデータを整備すればよいのか」といった段階にあり、初期段階での課題整理やコミュニケーションが重要になっています。
そういった背景から、問い合わせ対応を中心としたインバウンドリードへの初期対応を担いながら、顧客のAI活用ニーズや課題を整理し、商談機会を創出するインサイドセールスを募集します。

■ 本ポジションのやりがい・魅力
・AI社会を支える「データインフラ」領域の事業拡大に関われる
・AIスタートアップの初期セールス組織づくりに関われる
・マーケティングやプロダクトサイドと連携しながら、GTM戦略の実行を担える
・AIやデータ活用領域の知識を実務を通じて学ぶことができる

• ■ 本ポジションのミッション
• 問い合わせや資料請求などのインバウンドリードへの初期対応を中心に、顧客のAI活用ニーズや課題を整理しながら、商談機会を創出することです。
• ■ 具体的な業務
• ・問い合わせ企業への初期対応およびヒアリング
• ・資料請求やイベント参加などのリードへのフォロー対応
• ・顧客のAI活用ニーズや課題のヒアリング
• ・ターゲット企業へのアウトバウンドアプローチ
• ・商談機会の創出およびプロダクトチームへのトスアップ
• ・CRMを用いた顧客情報管理およびパイプライン管理
• ・マーケティングチームとの連携によるリード活用

■ APTOについて
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。
クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。
主力サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できるAIデータプラットフォーム、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。
また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。

■ 募集背景
AI開発の高度化とともに、企業が直面する課題は「モデル開発」だけではなく、「AIに投入するデータをどう整備するか」「業務にどう組み込むか」へと広がっています。
現在、クライアントの多くは国内外のAIモデルプロバイダーや大手事業会社であり、マルチモーダルAI開発、AI-OCR、物体検出、VLMデータ作成、難度の高い音声収集などテーマも多岐にわたります。
こうした複雑な課題に対し、顧客の業務構造を理解しながら、AI活用を成立させる要件整理・設計・導入推進を担うSolution Architectを募集します。

■ 本ポジションの魅力
・AI社会実装を支える「データインフラ」の拡大に関与できる
・顧客課題の整理から設計、導入まで一気通貫で関われる
・経営陣やプロダクトサイドと近い距離で提案・改善サイクルを回せる
・AIモデル開発のPoC〜本番化に触れ、技術理解を深められる
・Solution Architectとして希少性の高いキャリア形成ができる

• ■ ポジション概要
• 一般的なプリセールスや受託PMとは異なり、担うのは、エンタープライズ企業を中心とした顧客に対し、業務構造やAI活用の目的を理解し、AIが成立するための条件そのものを設計することです。
• 企業の業務はそのままではAIが扱える形をしておらず、現場には属人的な判断基準や暗黙知が数多く存在します。
• そうした状態を整理し、必要なデータ要件・業務要件・運用設計へ落とし込み、PoCから本番導入まで伴走していただきます。
• ＜具体的には＞
• ・顧客の業務課題およびAI活用構想のヒアリング
• ・AI活用に関する課題整理
• ・データ要件／業務要件の整理
• ・AIデータ基盤アーキテクチャ設計
• ・PoC提案および導入推進
• ・プロジェクトマネジメント
• ・プロダクト改善へのフィードバック

■ APTOについて
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。
クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。
主力サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できるAIデータプラットフォーム、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。
また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。

■ 募集背景
AIの社会実装が進む中で、企業のAI導入はPoCから本格運用フェーズへと移行しています。
それに伴い、AIデータ領域における市場理解の醸成やリード創出、顧客育成を担うマーケティングの重要性が高まっています。
APTOでは、セールス・プロダクトと密に連携しながら、マーケティング戦略の設計から実行までを担う中核メンバーを募集します。

■ 本ポジションのやりがい・魅力
・AI社会実装を支える「データインフラ」の拡大に関与できる
・新規開拓からプロジェクト実行支援、プロダクト開発まで一気通貫でかかわれる
・経営陣やプロダクトサイドと近い距離で提案・改善サイクルを回せる
・自由度の高い環境で、マーケティング戦略をゼロから構築できる
・クラウドソーシング×AIという先端領域でのマーケティング経験を積める

• ■ 本ポジションのミッション
• AIデータプラットフォーム事業の成長を支えるマーケティング担当として、リード獲得から顧客育成、営業連携まで一貫したマーケティング活動を推進していただきます。
• 初期段階においてはインサイドセールス業務も兼任し、顧客のステージングを理解した上で、市場理解の深化とデータ活用を軸に、戦略設計から施策実行、効果分析まで幅広く関わるポジションです。
• ＜具体的には＞
• ・デジタル広告運用：SNS広告（バナー作成・運用・効果分析）やメルマガ運営、PR記事の作成
• ・コンテンツ制作：ホワイトペーパーやケーススタディの作成
• ・データ分析：施策後の結果分析と改善策の提案・実行
• ・イベント企画：インナー・アウターイベントの企画・運営・登壇
• ・マーケティングツール活用：マーケティングオートメーションツールやCRMツールを活用した業務の効率化
• ・セールス支援：CVリードへのコミュニケーションおよびセールスプロジェクトの推進と、営業戦略の改善

■ 募集背景
現在のAI開発において、最も重要でありながら、最も未整備な領域はモデルではなく 「データ」 にあります。

実際、AIプロジェクトの開発工数の大半は、データ収集・整形・アノテーション・品質管理・運用設計といった
データ準備工程に費やされており、多くの企業がこの領域の難易度の高さによってAIを実運用まで到達させることができていません。

APTOは、この構造的な課題に対し、AIデータ生成・管理プラットフォームを提供すると同時に、
顧客ごとのAI開発におけるデータ基盤設計・運用設計までを担うことで、企業がAIを実用化できる状態をつくることをミッションとしています。

現在はプロダクトの本番利用拡大に加え、LLM・画像認識・業務自動化など多様な領域でのAI開発支援プロジェクトが急増しており、

・顧客課題に応じたアーキテクチャ設計
・プロダクトの進化を見据えた技術判断

を横断的に担えるエンジニアが不足しています。

そこで今回、AIデータ基盤の設計責任を担いながら、顧客AIプロジェクトの技術パートナーとして関わるリードエンジニアを募集します。
顧客の業務構造やAI活用の目的を理解し、最適なソリューションを共に設計していくことが求められます。

■ 具体的な業務内容
・大規模データ運用を前提としたアーキテクチャ設計
・顧客AIプロジェクトにおける技術提案およびPoCの実装
・顧客との技術ディスカッションおよび要件整理
・クラウド環境におけるソリューションの設計・運用
・プロダクトのスケールに伴う技術的ボトルネックの解消

■ このポジションの難易度と面白さ
本ポジションでは、一般的なWeb開発では扱わない課題に直面します。

例えば、
・顧客ごとに異なるAI開発プロセスへの適応
・ Computer vision、LLMなどの領域で最先端研究へのキャッチアップ
・ 自律運転、LLM(VLM、RAG)、Phycial AI(ロボティクス)などの幅広い課題

といった、AI開発特有の複雑な問題に向き合うことになります。

一方で、それらを解決することで、AIが実際に社会で使われる状態を技術的に支えることができるという極めて大きなインパクトを持つポジションです。

■ このポジションで得られるもの
・プロダクト開発と顧客プロジェクトの両面における技術判断経験。
・技術選定やアーキテクチャ設計を主導する裁量。
・将来的にTech Leadやアーキテクトとして成長できる環境。

■ 募集背景
APTOでは、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスをプロダクトとして提供しています。

近年、AIの中でも特にコンピュータービジョン領域においては、

・物体検知・セグメンテーション・トラッキングなどモデルの高度化
・実運用を前提としたデータ量・品質要件の急激な引き上げ
・製造・検査・図面解析など産業領域特有のデータ課題の顕在化
・Physical AI(ロボティクス)におけるビジョンデータの処理、シミュレーション（Data augmentation)

が同時に進み、モデル性能を左右する要因はアルゴリズム以上に 「どのようなデータを設計し続けられるか」 に移行しています。

特に現在は、
・学習データの品質が属人的に管理されている
・評価指標と実運用性能が乖離している
・データ改善の方法論が体系化されていない

という課題があり、コンピュータービジョンモデルの性能をデータの観点から継続的に引き上げられるメンバーが求められています。

そこで今回、CV領域におけるデータ設計と評価ループを担うResearch Engineerを募集します。

■ コンピュータービジョン領域における課題
コンピュータービジョンとは、コンピュータに人間の「目」と「認識能力」を持たせる技術です。

画像や映像から特徴を抽出し、

・物体が何かを識別し
・どこにあるかを特定し
・どのように動くかを理解する

ことを可能にします。

主な技術領域には以下があります。

・画像分類
画像全体から対象物のカテゴリを識別する技術。

・物体検知
画像内の対象物の位置と種類を同時に特定する技術。

・セグメンテーション
画素レベルで対象物を区別する高度な認識技術。

・トラッキング
動画内における物体の動きを継続的に追跡する技術。

・シミュレーション
Nvidia Cosmos, Issac sim等を使ったデータの増強

■ 本ポジションの本質
コンピュータービジョンモデルが正しく学習され、実環境で安定して動作し、課題を解決できる状態を、データ設計と評価ループの構築によって実現することを担っていただくポジションです。

扱う対象は単なる画像データではなく、

・ノイズを含む実世界データ
・クラス不均衡の激しいデータ
・長尾分布を持つ例外ケース

といった、CV特有の難しさを持つデータです。

■ 主な役割

・物体検知・セグメンテーションモデル向けデータ設計
・画像・動画データの前処理・品質管理
・アノテーション方針およびガイドライン設計
・モデル評価指標の設計および評価分析
・学習 → 評価 → データ改善のフィードバックループ構築
・モデル開発チームとの連携による性能改善

■ 研究・応用テーマ例

本ポジションでは以下の一例のようなテーマに取り組みます。

CVデータ設計

・モデル性能を最大化するデータ分布設計
・少量データ環境におけるデータ効率化
・長尾クラス問題への対応

評価設計

・実運用性能を反映する評価指標設計
・誤検知・未検知の原因分析
・アノテーション品質評価手法

産業応用

・製造ラインにおける異常検知データ設計
・図面画像の構造理解・3D化に向けたデータ設計
・マシンビジョンにおける実環境適応

■ 主軸（最も期待する領域）

・CVモデル向けデータ設計・品質管理
・モデル評価とデータ改善ループ構築
・Pythonを用いた画像データ処理・分析
・データ視点からのモデル性能改善

■ このポジションで得られるもの
・CVモデル性能を左右するデータ設計の実務経験。
・実環境で使われるマシンビジョンの課題解決経験。
・研究とプロダクト開発を横断したキャリア。
・AIの社会実装を支える基盤設計への関与。

■ 募集背景
APTOでは、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスをプロダクトとして提供しています。

近年、AIモデルの進化に伴い、競争力の源泉はモデル構造そのものから、
「どのようなデータを、どのように設計し、評価し、改善し続けられるか」へと急速にシフトしています。

特に、

・LLM / VLM / マルチモーダルモデルの高度化
・本番運用を前提とした大規模データ要求
・データ品質がモデル性能を直接左右する構造

が同時に進み、AI開発におけるボトルネックは完全に「データ側」に移行しています。

さらに現在は、

・有害データの混入
・バイアスの増幅
・誤学習によるリスク
・評価指標と実運用性能の乖離

といった AIの安全性・信頼性に関わる課題 が顕在化しており、データ設計は単なる精度改善の問題ではなく、AIの社会実装における責任領域へと拡張しています。

APTOでは現在、

・データ設計や評価が属人的に行われている
・モデル改善のボトルネックがデータ側にあるが体系化されていない
・安全性・品質・性能を統合した設計思想が未確立

という課題を抱えており、AIモデル性能と安全性を「データの観点から」引き上げられるResearch Engineerを募集します。

■ このポジションの本質
AIモデルが正しく学習され、安全性・信頼性を担保し、本番環境で信頼できる性能を発揮する状態を、データ設計と評価ループの構築によって実現することを担っていただくポジションです。

扱う対象は単なる学習データではなく、

・モデルの挙動を規定する訓練信号
・評価基準を形作るテストデータ
・安全性を担保するガードレールデータ

といった、AIのモデルの出力特性と性能を規定する要素です。

そのため本ポジションでは、

・どのデータがモデルの意思決定に影響するのか
・どの評価が本番性能を適切に測定できるのか
・どのようなデータ設計が安全性を担保するのか

といった問いに対し、研究的視点と実装視点の両方から取り組むことが求められます。

■ 主な役割

・LLM / VLM / マルチモーダルモデル向けの学習データ設計
・データ前処理・アノテーション方針の設計と改善
・モデル評価指標の設計および評価結果の分析
・学習 → 評価 → データ改善 のフィードバックループ構築
・モデル開発チームとの連携による性能改善
・データ品質・バイアス・安全性に関する設計指針の確立

■ 研究テーマとしての領域
本ポジションでは、以下のような研究的テーマに取り組んでいただく想定です。

データ設計領域
・モデル性能を最大化するデータ分布設計
・データカバレッジと一般化性能の関係
・少量データ環境での効率的データ生成

評価領域
・モデルの実運用性能を反映する評価指標の設計
・評価データセットの品質設計
・自動評価と人手評価の統合設計

AI安全性領域
・有害出力を抑制する訓練データ設計
・バイアス・公平性に関するデータ分析
・安全性評価データセット（ベンチマーク）の設計
・データガバナンス・トレーサビリティ設計
・SFT, RLHFによるモデルの性能向上

■ 主軸（最も期待する領域）

・AIモデル向けデータ設計・品質管理
・モデル評価とデータ改善ループの設計
・Pythonを用いたデータ処理・分析
・データ視点からのモデル性能改善

■ 扱う対象例

・LLM / VLM 向けテキスト・画像・動画データ
・物体検知・画像認識モデル向けデータ
・アノテーションデータ・メタデータ
・安全性評価用データセット

■ このポジションで得られるもの
・AIモデル性能を左右するデータ設計の実務経験。
・最新のLLM / VLM を実運用レベルで扱う希少な機会。
・AIの安全性・信頼性に関わる最前線の課題に取り組む経験。
・研究とプロダクト開発を横断したキャリア。

■ APTOについて
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。
クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。
主力サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できるAIデータプラットフォーム、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。
また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。

■ 募集背景
生成AIの次のテーマとして、ロボティクス・自動化・実世界AIを含む「Physical AI」が急速に注目されています。

その中で重要になるのが、
“AIが現実世界を理解し、制御するためのデータ”
です。

特にロボティクス領域では、実世界だけで十分なデータを集めることが難しく、シミュレーション環境を活用した合成データ生成の重要性が急速に高まっています。

APTOでは現在、
・Isaac Sim
・MuJoCo
・シミュレーション環境
・Synthetic Data
・Sim2Real
・Cosmos

などを活用しながら、Physical AI向けデータ生成基盤の構築を推進しています。

今回募集するポジションでは、ロボティクス向けシミュレーション環境の構築から、AI学習用データ生成、シナリオ設計、Sim2Real改善までを担っていただきます。

単なるシミュレーション開発ではなく、
「AIが現実世界で機能するために、どのようなデータが必要なのか」
を考えながら、0→1で基盤を作っていくフェーズです。

■ 業務内容
・Isaac Sim、MuJoCo等を用いたシミュレーション環境の構築
・ロボティクス・Physical AI向けの合成データ生成パイプラインの設計・実装
・実環境データとシミュレーションデータの差分分析、品質改善
・学習データ・評価データとして利用可能なデータセット設計
・MLエンジニア、リサーチエンジニア、BizDevと連携した顧客課題の技術検証

■ 本ポジションの魅力
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI/MLエンジニアと密に連携しながら、シミュレーション・データ・AIを横断した開発ができる
・単なるシミュレーション構築ではなく、「AIを賢くするためのデータ生成」に深く関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIモデル学習やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、技術選定・アーキテクチャ・環境設計などに大きな裁量を持てる
・Physical AI × Synthetic Dataという、国内でも希少なテーマに挑戦できる

■ APTOについて
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。
クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。
主力サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できるAIデータプラットフォーム、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。
また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。

■ 募集背景
APTOでは現在、Physical AI・ロボティクス領域への投資を本格化しています。
その中で、AIモデル開発だけでなく、実世界データを取得・制御・運用するためのハードウェア設計能力が重要になっています。

今回募集するポジションでは、
・CADを用いた機構設計
・試作
・センサー/デバイス組み込み
・筐体設計
・実機検証
・シミュレーション

などを中心に、AIチーム・ソフトウェアチームと連携しながら、Physical AIを支える実機開発を推進いただきます。
単なる受託的な設計ではなく、「AI時代に必要なハードウェアとは何か」から考え、0→1で形にしていくフェーズです。

■ 業務内容
・CADを用いた機構/筐体設計
・試作機開発、組み立て、評価
・センサー/カメラ等を含むHW構成検討
・ロボティクス関連機材の設計/改善
・AIデータ取得を目的としたデバイス開発
・ソフトウェア/AIチームとの仕様調整
・部材選定、発注、ベンダー折衝
・量産を見据えた設計改善
・PoC〜実運用に向けたHW改善
・データ拡張

■ 本ポジションの魅力
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI/MLエンジニアと密に連携しながら、ソフトウェアと実機を横断した開発ができる
・単なるCAD設計ではなく、試作・組み立て・改善・運用まで一気通貫で関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIデータ取得やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、仕様策定・技術選定・HW構成などに大きな裁量を持てる