株式会社ABEJA

【画像解析・機械学習技術を活用したインストアマーケティング事業を行っております】
リアルタイムでの店舗内行動データの取得及び有効活用を目的に、画像解析・機械学習等の最先端テクノロジーを活用したリアル市場のGoogleAnalyticsサービスの提供をしております。次世代のビジネスインテリジェンスツールを活用したA/Bテストに基づいて、店舗内の陳列方法や演出技術に変化を持たせることで、お客様の購買行動を科学する店舗内マーケティング支援を行っております。

※サービス概要
（1）性別年齢推定サービス「ABEJA Demographic」
⇒人物の顔映像から性別・年齢を推定して、統計的なデモグラフィックデータを取得するサービス。

（2）ヒートマップ解析サービス「ABEJA Behavior」
⇒人物の滞留・動態状況を数値に変換して、定量評価ができるデータを取得するサービス。

【今まで世に出てきていない インストアのオフラインマーケティング領域のパイオニア】
同社が現在リリースしております2つのサービスですが、店舗を持っているインストアに対しての「オフラインマーケティング」サービスです。
Web化が進んだ昨今の市場では「Web(オンライン)マーケティング」が主流です。ただ、同社の技術力を用いた「オフラインマーケティング」の実現を同社は成功しております。

【「テクノロジーで世界を変える」というビジョンを元に優秀なエンジニアが集まってきております】
同社は、「テクノロジーで世界を変える」というビジョンがございます。社内には優秀なエンジニアが多数在籍しており、代表の岡田氏は小学五年生の頃からプログラミングを行っている生粋の技術者で、CTOの緒方氏はIPA未踏IT人材発掘・育成事業未踏ユース「クラウド上のモデル駆動開発ツール、CloudMDDの開発」プロジェクト採択クリエータ。また、東京大学・会津大学名誉教授 國井利泰氏が最高技術顧問に就任、画像処理分野のエキスパート、 中部大学 教授藤吉弘亘氏、講師山下隆義氏と技術連携など事業拡大に向けて準備は整っております。

【導入事例、メディア掲載歴】
・三越伊勢丹百貨店導入事例
http://www.rbbtoday.com/article/2015/05/25/131546.html
・マーケティングから決済まで、人認証技術×ビジネスプロデュースで未来を変えるABEJAの挑戦【連載:NEOジェネ！】エンジニア Type
http://engineer.typemag.jp/article/abejaneo
・国内AIトップ研究者とのタッグで世界最先端狙う26歳 ABEJA岡田陽介 The WAVE
http://thewave.jp/archives/2286

「顧客企業を未来に必要とされる存在へ変える」
ABEJAのデジタルプラットフォーム事業である「ABEJA Platform」の開発を通じて、ABEJA LLM Series / ABEJA Insight for Retail などのサービスで顧客企業や業界の変革を牽引します。

※ABEJA Platformとは
デジタルトランスフォーメーションの実行に必要なデータ生成からデータ収集、データの加工、データ分析、AIモデリングまでのプロセスを提供し、継続的かつ安定的な運用を行うソフトウェア群です。

【具体的には】
■ABEJA Platform / ABEJA LLM Series / ABEJA Insight for Retail などのプロダクトに関連する開発・運用業務の実施
・AIパイプライン基盤、LLMOps基盤、数千台のカメラ・センサーデバイス等のデータ分析・可視化 B2B SaaS プロダクトなどの強化活動にバックエンドエンジニアとして参画し、提供価値を最大化、定期的なメンテナンス活動を実施
■プロダクト研究・開発に必要な技術検証業務の実施
・以下一例、スキルに応じて
・LLM/生成AIに関する技術検証
・新しいフレームワーク、新しい基盤の技術検証
・新しいIoTデバイスの価値検証

1.技術スキル
Webサービスのバックエンド開発経験／REST APIを理解し、Python/Go等の言語でAPIを構築できる／GitHubを用いたコード管理及びチーム開発の経験／コードレビューやマージといった営みをチームで回す事ができる／ブランチ戦略に合わせたCI/CDを構築ができる／クラウドサービス (AWS/GCP)を用いたサービス構築経験／各種サービス(Lambda、 API Gateway等）を組みわせてバックエンド構築ができる／MySQL/Postgres等のデータベースを用いた設計開発経験
DBスキーマ設計に関わったことがある／CRUDに必要なSQLクエリーをAPIハンドラーから呼び出せる／機械学習を用いたシステムの開発経験／機械学習への基礎理解がある／コンピュータービジョンや自然言語処理等のチュートリアルレベルはクリアできる