■職務内容
弊社は「健康と治療を最新の科学で更新する」をビジョンに、製薬・化学企業、大学・医療研究機関向けにサービスを提供しています。

【仕事内容（具体的な業務内容）】
適正に応じて、下記の業務を担当していただきます。
・次世代シーケンサー（NGS）のデータ解析
・論文調査や研究計画策定支援などのコンサルティング業務
・バイオインフォマティクストレーニング講師および教材作成
・生命科学研究向けシステム開発（Pythonを使用）

【主なクライアント】
・大学、国立研究所など
・製薬、化学、ヘルスケアテックベンチャー

■魅力
・バイオインフォマティクスはもちろん様々な専門性を持ったメンバーと協力して質の高いアウトプットを実現できる
・顧客の研究開発支援によって「研究成果を社会に役立てる」実感を持って働くことが出来る
・プライム市場のグループ会社に、電子カルテ・臨床検査などの事業があり、新しいヘルスケア事業の創出にかかわれるチャンスがある

弊社は「健康と治療を最新の科学で更新する」をビジョンに、製薬・化学企業、大学・医療研究機関向けにサービスを提供しています。

【製品】
■ オーダーメイドシステム開発
データ解析システムの開発から運用まで、バイオデータの解析をビジネスの現場で活用する仕組みをご提供しています。
・WEBシステム構築サービス：バイオベンチャーなど新規事業やプロジェクトの立ち上げに必要なシステムを開発します。
・解析パイプライン受託開発：研究現場のデータ解析の自動化や高速化のためのプログラム開発を行います。

■ Amelieff Quick Start Package
ゲノムの配列情報や遺伝子の活性状況を測定した実験データを解析するシステムです。
このシステムは、病気の仕組みの理解や、病気に関連する遺伝子を発見するために、研究機関で利用されています。
最新の医学・生命科学の論文で発表されたOSSやRに対応している点、解析メソッドと解析結果の記録まで１つの環境で完結する点が、強みです。

【仕事内容】
バイオインフォマティクス技術を活用した「自社プロダクトの開発」や、顧客の解析フローをオーダーメイドでシステム化し、最適解を提供する「受託のシステム開発」を両輪として事業を展開しています。各サービスで提案から設計、開発、運用まで一貫して担当していただきます。
医療創薬を中心に、食品企業、化学メーカー、環境調査など様々な領域でゲノム解析の技術が活用されています。システム開発とゲノム解析の技術を使って、広く社会に価値を届けるお仕事です。
システム系のエンジニアはバイオインフォマティクスに精通している必要はありません。システム開発技術に得意分野を持っている方、学ぶことが好きな方を歓迎しています。
※従事すべき業務の変更の範囲：当社業務全般

【具体的には】
モックアップとアーキテクチャの設計を行い、ユーザーの抱える課題解決のためのシステム化を提案
エンジニア/バイオインフォマティシャンと連携したシステム開発プロジェクトのリード
自社プロダクト開発における新機能開発および機能改善
自社サービスをグロースさせるための課題設定、仮説検証、プロダクト分析
開発フレームワークの整備や各PJで得た技術のアセット化
自身でのプログラミングとコードレビューなどによるメンバーの育成
活用する技術、基盤の選定・評価
【開発環境】
クラウドサービス：AWS、Microsoft Azure
AWS：EC2, S3, RDS, Cognito, VPN, ParallelCluster, Athena, SageMaker
仮想環境基盤：Docker, Vagrant
OS：Ubuntu, Redhat
ミドルウェア：Nginx, Flask, FastAPI, MySQL, Jupyter lab, Nextflow, slurm
機械学習： PyTorch, Keras
プロビジョニング：CloudFormation
開発環境：GitHub, Slack, Chatwork
使用言語：Python, R, Typescript, Javascript
コミュニケーションツール：slack
情報共有ツール：esa
タスク管理ツール：JIRA
【開発体制】
チーム構成：マネジャー2名、リーダー1名、メンバー2名、アルバイト、インターン

体制：外注含めてメンバー2～4名程度
開発規模：複数の小中規模システム開発案件を並行で対応
※バイオインフォマティクス、遺伝子・ゲノム解析の経験や知識がなくても大丈夫です。解析やヘルスケアに関する専門性は、解析チームが担います。

弊社は「健康と治療を最新の科学で更新する」をビジョンに、製薬・化学企業、大学・医療研究機関向けにサービスを提供しています。

【製品】
■ オーダーメイドシステム開発
データ解析システムの開発から運用まで、バイオデータの解析をビジネスの現場で活用する仕組みをご提供しています。
・WEBシステム構築サービス：バイオベンチャーなど新規事業やプロジェクトの立ち上げに必要なシステムを開発します。
・解析パイプライン受託開発：研究現場のデータ解析の自動化や高速化のためのプログラム開発を行います。

■ Amelieff Quick Start Package
ゲノムの配列情報や遺伝子の活性状況を測定した実験データを解析するシステムです。
このシステムは、病気の仕組みの理解や、病気に関連する遺伝子を発見するために、研究機関で利用されています。
最新の医学・生命科学の論文で発表されたOSSやRに対応している点、解析メソッドと解析結果の記録まで１つの環境で完結する点が、強みです。

【仕事内容】
バイオインフォマティクス技術を活用した「自社プロダクトの開発」や、顧客の解析フローをオーダーメイドでシステム化し、最適解を提供する「受託のシステム開発」を両輪として事業を展開しています。各サービスで提案から設計、開発、運用まで一貫して担当していただきます。
医療創薬を中心に、食品企業、化学メーカー、環境調査など様々な領域でゲノム解析の技術が活用されています。システム開発とゲノム解析の技術を使って、広く社会に価値を届けるお仕事です。
システム系のエンジニアはバイオインフォマティクスに精通している必要はありません。システム開発技術に得意分野を持っている方、学ぶことが好きな方を歓迎しています。
※従事すべき業務の変更の範囲：当社業務全般

【具体的には】
モックアップとアーキテクチャの設計を行い、ユーザーの抱える課題解決のためのシステム化を提案
事業開発や業務プロセス改善等のプロジェクト推進
自社プロダクトのロードマップや開発戦略の立案
自社サービスをグロースさせるための課題設定、仮説検証、プロダクト分析
コードレビュー、技術指導などによるメンバーの育成
活用する技術、基盤の選定・評価

【開発環境】
クラウドサービス：AWS、Microsoft Azure
AWS：EC2, S3, RDS, Cognito, VPN, ParallelCluster, Athena, SageMaker
仮想環境基盤：Docker, Vagrant
OS：Ubuntu, Redhat
ミドルウェア：Nginx, Flask, FastAPI, MySQL, Jupyter lab, Nextflow, slurm
機械学習： PyTorch, Keras
プロビジョニング：CloudFormation
開発環境：GitHub, Slack, Chatwork
使用言語：Python, R, Typescript, Javascript
コミュニケーションツール：slack
情報共有ツール：esa
タスク管理ツール：JIRA

【開発体制】
チーム構成：マネジャー2名、リーダー1名、メンバー2名、アルバイト、インターン

体制：外注含めてメンバー2～4名程度
開発規模：複数の小中規模システム開発案件を並行で対応
※バイオインフォマティクス、遺伝子・ゲノム解析の経験や知識がなくても大丈夫です。解析やヘルスケアに関する専門性は、解析チームが担います。

【業務の進め方】
顧客ヒアリングを通して課題を整理し、解決策を提案
モックアップとアーキテクチャの設計を行い、システム化における具体的な内容を顧客と合意
社内メンバー、外部リソースと協力し、開発プロジェクトを推進
リリース後の運用とシステムの活用に対するフォローまで、すべてフェーズを一気通貫で担当

弊社は「健康と治療を最新の科学で更新する」をビジョンに、製薬・化学企業、大学・医療研究機関向けにサービスを提供しています。

【製品】
■ オーダーメイドシステム開発
データ解析システムの開発から運用まで、バイオデータの解析をビジネスの現場で活用する仕組みをご提供しています。
・WEBシステム構築サービス：バイオベンチャーなど新規事業やプロジェクトの立ち上げに必要なシステムを開発します。
・解析パイプライン受託開発：研究現場のデータ解析の自動化や高速化のためのプログラム開発を行います。

■ Amelieff Quick Start Package
ゲノムの配列情報や遺伝子の活性状況を測定した実験データを解析するシステムです。
このシステムは、病気の仕組みの理解や、病気に関連する遺伝子を発見するために、研究機関で利用されています。
最新の医学・生命科学の論文で発表されたOSSやRに対応している点、解析メソッドと解析結果の記録まで１つの環境で完結する点が、強みです。

【仕事内容】
バイオインフォマティクス技術を活用した「自社プロダクトの開発」や、顧客の解析フローをオーダーメイドでシステム化し、最適解を提供する「受託のシステム開発」を両輪として事業を展開しています。各サービスで提案から設計、開発、運用まで一貫して担当していただきます。
医療創薬を中心に、食品企業、化学メーカー、環境調査など様々な領域でゲノム解析の技術が活用されています。システム開発とゲノム解析の技術を使って、広く社会に価値を届けるお仕事です。
システム系のエンジニアはバイオインフォマティクスに精通している必要はありません。システム開発技術に得意分野を持っている方、学ぶことが好きな方を歓迎しています。
※従事すべき業務の変更の範囲：当社業務全般

【具体的には】
モックアップとアーキテクチャの設計を行い、ユーザーの抱える課題解決のためのシステム化を提案
エンジニア/バイオインフォマティシャンと連携したシステム開発プロジェクトのリード
自社プロダクト開発における新機能開発および機能改善
自社サービスをグロースさせるための課題設定、仮説検証、プロダクト分析
開発フレームワークの整備や各PJで得た技術のアセット化
自身でのプログラミングとコードレビューなどによるメンバーの育成
活用する技術、基盤の選定・評価

【開発環境】
クラウドサービス：AWS、Microsoft Azure
AWS：EC2, S3, RDS, Cognito, VPN, ParallelCluster, Athena, SageMaker
仮想環境基盤：Docker, Vagrant
OS：Ubuntu, Redhat
ミドルウェア：Nginx, Flask, FastAPI, MySQL, Jupyter lab, Nextflow, slurm
機械学習： PyTorch, Keras
プロビジョニング：CloudFormation
開発環境：GitHub, Slack, Chatwork
使用言語：Python, R, Typescript, Javascript
コミュニケーションツール：slack
情報共有ツール：esa
タスク管理ツール：JIRA

【開発体制】
チーム構成：マネジャー2名、リーダー1名、メンバー2名、アルバイト、インターン
体制：外注含めてメンバー2～4名程度
開発規模：複数の小中規模システム開発案件を並行で対応
※バイオインフォマティクス、遺伝子・ゲノム解析の経験や知識がなくても大丈夫です。解析やヘルスケアに関する専門性は、解析チームが担います。

■職務内容
弊社は「健康と治療を最新の科学で更新する」をビジョンに、製薬・化学企業、大学・医療研究機関向けにサービスを提供しています。

【仕事内容（具体的な業務内容）】
創薬支援サービスの事業拡大に伴いバイオインフォマティクスの実務経験者を募集いたします。
創薬、医薬品開発、個別化医療を支えるバイオデータ解析のトータルソリューションを提供する当社にて、PHCグループと連携し、顧客の研究開発をバイオインフォマティクスの切り口で支援するお仕事です。
・コンサルテーション／受託解析／トレーニングサービス提供
・顧客の研究開発目的に合わせたソリューションの提案／事業推進
・バイオインフォマティクス技術を活用した自社プロダクトの企画・開発・運用
・プロジェクトマネジメントおよびチームメンバーの育成
※従事すべき業務の変更の範囲：当社業務全般

【主なクライアント】
・製薬、化学、創薬ベンチャー
・大学、公的研究機関

■魅力
・顧客の研究開発支援によって「研究成果を社会に役立てる」実感を持って働くことが出来る
・バイオインフォマティクスはもちろん様々な専門性を持ったメンバーと協力して質の高いアウトプットを実現できる
・PHCホールディングス株式会社（東証プライム）のグループに、電子カルテ・臨床検査・創薬支援などの事業があり、新しい創薬支援サービスの創出にかかわれるチャンスがある

【ミッション】
・言語／マルチモーダルモデルの安全性、信頼性、セキュリティに関する課題解決
・AIが有する有害性やリスクの発見と対策の実施
・機微なデータを扱うセキュアな学習基盤の構築
・論文や特許を通して知財化、対外発表を奨励する。

【具体的な業務】
・AI検査基盤（AIレッドチーム）の構築、運用、自動化
・SFT／RLHF／RLAIFなどによるモデルのモデレーション
・Guardrailや異常検知の開発
・安全性に関するデータ基盤の構築
・TEEを活用したプライバシー保護機械学習基盤の構築

【ミッション】
国産大規模言語モデル（LLM）の研究開発、および、生成AIサービスシステムの開発、運用に関わるルールメイキングやガバナンス全般

【具体的な業務】
・LLMを含む生成AI開発に関わるリスク調査、戦略策定、方針検討
・LLMを含む生成AI開発に関わる各種ルール策定、モニタリング、ガバナンスの実施
・ルールメイクに関わるステークホルダーとの折衝、ロビイング
・R＆D、技術開発、管理部門等、他部門との連携、相談窓口対応、ガバナンス管理
上記全てに関わる担当業務

【ミッション】
国産大規模言語モデル（LLM）の研究開発、および、生成AIサービスシステムの開発、運用に関わるルールメイキングやガバナンス全般

【具体的な業務】
・LLMを含む生成AI開発に関わるリスク調査、戦略策定、方針検討
・LLMを含む生成AI開発に関わる各種ルール策定、モニタリング、ガバナンスの実施
・ルールメイクに関わるステークホルダーとの折衝、ロビイング
・R＆D、技術開発、管理部門等、他部門との連携、相談窓口対応、ガバナンス管理
上記全てに関わるマネジメント業務

【ミッション】
・国産大規模言語モデル（LLM）の研究開発フローにおけるHPC／インフラ由来の課題の検知および改善
・将来のAI学習基盤の構築に向けた次世代計算機の調査、検討、性能評価

【具体的業務】
・数ヶ月に渡って実行するような大規模学習ジョブに対するベンチマークやプロファイラなどを用いた継続的な性能検証、可視化、性能劣化の自動検知
・性能劣化の原因分析、改善
・高速なアルゴリズムの開発や研究
・大規模学習ワークロードに最適となるHPCプラットフォームの調査、検討、性能評価

【ミッション】
SB Intuitions社内の大規模データの管理・活用を支えるデータプラットフォームの設計・構築・運用を通じて、データドリブンでイノベーションを推進します。また、データ品質の向上、セキュリティ維持、パフォーマンス最適化により、データ活用しやすい環境を提供します。

【具体的な業務】
・数十ペタバイト規模のデータを扱うオンプレミスおよびクラウド環境でのデータプラットフォームの設計、構築、運用
・オブジェクトストレージ（S3）を利用した分散型データ管理システムの開発・運用
・IAMアクセス制御やデータカタログによる、データガバナンス強化や管理及び、データ利用推進
・マルチデータセンター間でのストレージの統合レイヤーの開発と運用
・LLMモデル、コーパスデータ、RAG用基礎データの保存・管理

・事前学習モデル・事後学習モデルともに、内製モデルならびに外部公開モデルの評価
・日本語評価ベンチマークの設計・構築や既存の評価ベンチマークの整備
・事前学習モデル評価時のプロンプトや事後学習モデル評価用のLLM-as-a-judgeなど評価手法そのものの改善
・論文執筆、テックブログ執筆

・大規模音声言語モデル(Speech2Speech)を大量の計算機を用いて学習を行う
・データ構築・評価など開発環境を整備する

・大規模基盤モデルのファインチューニングに関する研究開発
・大規模基盤モデルを活用するメタなAIエージェントに関する研究開発
・論文のサーベイ、先行手法の検証、論文執筆

・大規模基盤モデルの構築およびそのためのデータ基盤構築
・論文のサーベイ、先行手法の検証、論文執筆

【ミッション】
SB Intuitionsの情報システムチームでは、生成AIサービスを安定かつ安全に提供するために、最新のITインフラとテクノロジーを活用し、全社的な業務改善と生産性向上に貢献します。
本ポジションでは、従来のIT運用に加え、生成AIや自動化技術の活用、DevOps/SREの観点を取り入れ、業務改善やシステム基盤の最適化を推進いただきます。

【想定される業務内容】
・生成AIサービスの提供を支える、クラウドインフラ（開発/検証/本番）の設計・構築・運用
・安定性・可用性を重視したシステム運用と改善
・SaaSや業務システムの選定・導入・統合、ユーザー管理
・MDM（Jamf / Intune）を用いた端末管理、セキュリティ設計
・社内環境およびSaaSOps全般の自動化と効率化
・社内ITガバナンス・監査対応・セキュリティ体制の強化
・各部署と連携した業務課題の特定と改善、クラウドサービスの組み合わせによる解決

【ミッション】
SB Intuitionsでは、「セキュリティと利便性の高度なバランス」を実現しながら、国内最高水準のセキュアなITの構築をミッションとしています。
企業の継続的成長と信頼性向上を支えるため、実行力と柔軟性を兼ね備えたセキュリティ運用体制の整備・改善に取り組んでいます。
また、開発現場に寄り添ったガイドラインの運用・改善を通じて、技術的な深さと組織的な強さを両立するセキュリティチームを志向しています。

【具体的な業務】
・セキュリティポリシー・ガバナンス体制の策定、社内展開、定期的なレビューと改善
・情報セキュリティ／リスク管理体制の構築・運用
・ISO27001の基準をベースにしたリスクアセスメント・監査対応
・セキュリティ関連プロセスの設計・改善・文書化
・社内教育・啓発活動の企画および実施
・インシデントレスポンス体制の構築・運用
・SaaS製品導入時のリスク評価、セキュリティレビュー

【ミッション】
・SB Intuitions のAIサービスを支えるシステムインフラをオンプレミスおよびクラウド環境(AWS等)で安定稼働させ、セキュアかつ高可用性な基盤を提供します。

・サービス開発および研究チームと密に連携し、ネットワークやセキュリティを含むインフラ全体の設計,構築,運用を担い、開発生産性やサービス品質を向上させます。

【具体的な業務】
・オンプレミスおよびAWSなどのクラウド環境におけるインフラ基盤の設計,構築,運用
・個人情報などの機密性の高いデータを取り扱う商用(プロダクション)環境の構築,保守運用
・商用環境（プロダクション環境）への導入,保守運用と高可用性,耐障害性を意識したシステムアーキテクチャ設計
・ネットワークの要件定義,設計,構築,セキュリティ設定や対策
・CI/CDパイプラインの構築・運用、開発生産性向上のための技術スタック選定,導入
・モニタリング・アラート運用体制の設計・改善によるサービス品質,パフォーマンスの最適化
・開発生産性を高めるためのツール導入または開発

【ミッション】
大規模視覚言語モデルの研究開発における課題解決。モデルの学習手法、データ処理、評価などの諸課題に対する問題解決を実施。得られた成果を事業に還元する。必要に応じて論文や特許、対外発表をおこなう。

【具体的な業務】
・大規模視覚言語モデルの開発基盤の構築
・大規模視覚言語モデルの性能改善や評価改善に関する研究開発
・データエンジニアリング、データ基盤の構築

【ミッション】
・3次元空間基盤モデルの研究開発
・大規模な画像、他のセンサデータの処理、モデル学習・評価のためのソフトウェア開発
・マルチモーダルモデルやロボティクスとの連携、事業への貢献

【具体的な業務】
・画像からの3次元再構成、大規模3次元モデル生成のための基盤技術開発
・画像を中心とした大規模データの整備
・高品質な画像レンダリング手法の開発
・研究成果の論文発表、研究機関との共同研究

【ミッション】
The research scientist will focus on designing, implementing, and evaluate novel algorithms, models, and techniques for visual and multimodal generation.
The research engineer will focus on implementation & optimization: Translate research concepts into practical implementations by developing and optimizing multimodal AI models, and building and maintaining robust data pipelines for training and evaluation.

・Research scientist：視覚およびマルチモーダル生成のための新規アルゴリズム、モデル、手法の設計・実装・評価
・Research engineer：実装と最適化にフォーカスし、研究コンセプトを実用化するためにマルチモーダルAIモデルの開発・最適化を行い、学習・評価用の堅牢なデータパイプラインを構築・維持

【具体的な業務】
・Training of foundational image, video and multimodal generation models, ensuring advanced performance and scalability.
・Translate cutting-edge research into practical solutions by investigating downstream applications that enhance the model’s business value and delivering actionable insights directly to the product team.
・Disseminate your findings at premier international conferences, showcasing your work to the global research community and forging connections with leading experts.

・ 大規模な画像・動画・マルチモーダル生成モデルの開発。
・ プロダクトチームと連携し研究成果を実用的なプロダクトに繋げる。そのために市場の動向を調査し知見を収集。
・ トップカンファレンスでの研究成果の発表。グローバルな研究者コミュニティとのつながりを構築。

・ミッション達成に必要な要素技術開発及びシステム構築
・例1）大規模言語モデルの学習及び評価
・例2）LLMエージェントの構築及び評価
・知財化、研究成果の対外発表（研究機関との共同研究を含む）

・Development of key technologies and system integration for achieving the mission
・Example 1）Training and evaluation of LLMs
・Example 2）Development and evaluation of LLM agents
・Intellectual property generation and presentation of research outcomes, including joint research with partners

・大規模言語モデルのファインチューニングに関する研究開発
・人手・疑似データ生成にまつわるデータエンジニアリング、データ基盤の構築
・論文のサーベイ、先行手法の検証、論文執筆

・100Bパラメータを超える大規模言語モデルを大量の計算機を用いて学習を行う
・計算コストに対して効率良く性能を向上させるためのデータ整備

・内製Deep Researchの開発と評価
・Deep Researchのためのデータ合成・強化学習
・テキスト埋め込みモデルやリランキングモデルの学習
・検索用の基盤モデルの学習
・R&D用のデータ基盤や検索基盤の構築
・情報検索技術を用いたAIプロダクトやLLMエージェントのプロトタイピング

【ミッション】
「国産LLM『Sarashina』を通じて圧倒的なユーザー体験を創出し、AIジャイアントと戦い、勝ち抜く」
モデルとユーザー体験の間に横たわるあらゆる課題を技術的創意で乗り越え、
極限まで磨き抜かれたパフォーマンスとスケーラビリティの実現を使命としています。
モデルのポテンシャルを最大化するためのプロダクトの理想を掲げ、
技術的挑戦を厭わず、成果に誇りを持つプロフェッショナル集団を目指しています。

【具体的な業務】
・大規模言語モデル『Sarashina』のモデルの価値をユーザの価値に変えるシステムの構築
・チームの開発プロセスの設計管理や生産性向上のための各種活動

【ミッション】
「国産LLM『Sarashina』を通じて圧倒的なユーザー体験を創出し、AIジャイアントと戦い、勝ち抜く」
モデルとユーザー体験の間に横たわるあらゆる課題を機械学習技術とシステム設計の創意工夫で乗り越え、極限まで磨き抜かれた性能・スケーラビリティを実現することを使命としています。LLMを主軸に据え、アルゴリズムからプロダクトへの実装・運用までライフサイクル全体を担い、技術的挑戦を厭わず、成果に誇りを持つMLエンジニアであることを信条とします。

【具体的な業務】
・大規模言語モデル『Sarashina』のモデルの価値をユーザの価値に変えるシステムの構築
・チームの開発プロセスの設計管理や生産性向上のための各種活動

【ミッション】
「国産LLM『Sarashina』を通じて圧倒的なユーザー体験を創出し、AIジャイアントと戦い、勝ち抜く」
モデルとユーザー体験の間に横たわるあらゆる課題を技術的創意で乗り越え、極限まで磨き抜かれたパフォーマンスとスケーラビリティの実現を使命としています。モデルのポテンシャルを最大化するためのプロダクトの理想を掲げ、技術的挑戦を厭わず、成果に誇りを持つプロフェッショナル集団を目指しています。

【具体的な業務】
・大規模言語モデル『Sarashina』のモデルの価値をユーザの価値に変えるシステムの構築
・チームの開発プロセスの設計管理や生産性向上のための各種活動

ドメイン特化データ獲得・構築
・医療/製薬/金融/法律/コンタクトセンターなどにおける専門データの収集/整理/品質管理
・各業界の専門家・顧客企業との連携による高品質なドメインデータセットの構築
・データクレンジング、前処理

継続事前学習の実装・最適化
・既存のベースモデルに対するドメイン特化継続事前学習の設計・実行
・学習データの特性に応じた最適な学習戦略の立案・実装
・学習効率とモデル性能のバランスを考慮したハイパーパラメータチューニング

ベンチマーク設計・評価
・各ドメインに特化したベンチマークタスクの選定
・既存ベンチマークでの性能評価と競合モデルとの比較分析
・ドメイン専門家と連携した評価指標の定義・検証

モデルチューニング・最適化
・ファインチューニング、LoRA、QLoRAなどの手法を活用したモデル最適化
・推論速度・メモリ使用量の最適化（量子化、蒸留等）
・各業界の運用環境に適したモデルサイズ/性能調整

顧客との共同研究推進
・専門領域の顧客企業との技術的な議論・要件定義
・共同研究契約に基づく協業プロジェクトの技術面リード
・業界横展開に向けた汎用化・標準化の検討

・金融や医療をはじめとするドメイン特化LLMの研究開発
・LLM、RAG、AIエージェントを含む最先端のAI技術を用いた顧客へのソリューションの提供
・顧客とのコミュニケーションを通じたドメインやタスクの深い理解に基づく顧客の課題解決

・生成AIモデルを活用したインタラクティブシステムの開発及び評価
・開発したシステムの実証実験及び事業還元
・自社プロダクトにHCIの専門家として貢献

ミッション
・基盤モデル(大規模原モデル・ビジョンランゲージモデル等)を活用したインタラクティブシステムの研究開発
・生成AIプロダクトによる問題解決のための調査研究とプロトタイピング
・生成AIプロダクトを評価するためのユーザ実験の実施
・実証実験システムの開発
・得られた成果を事業に還元するとともに論文や特許、対外発表を通してHCI研究x生成AIで業界をリード