単価90万円以上の案件一覧

クライアント(AIベンチャー)メンバーの一員として大手製造業向け開発支援サービスのWebシステム開発において、主にフロントエンド部分の開発をお願いします。

具体的な業務イメージ
■ 仕様書から基本設計・詳細設計を行う
■ 詳細設計をもとに実装を行う
■ 詳細設計をもとにテストケースを作成し、単体テストを実施し結果をまとめる
■ 仕様書・基本設計をもとに結合テストを計画・作成し、実施結果をまとめる

言語：Python, Typescript
フレームワーク：FastAPI, React, Next.js
DB：RDB(MySQL, PostgreSQLあたりを予定), Redis
ソースコード管理：GitHub
PJ管理：GitHub, Backlog
情報共有ツール：Slack
その他インフラ：AWS
システム規模：スクラッチ開発
開発体制：3名 PM(1)、リードエンジニア(1),エンジニア(1)

PJの各工程において、必要に応じて以下資料を作成していただきます。　
◆仕様策定・基本設計
　○ 機能仕様書
　○ 画面仕様書
　○ 画面設計
◆詳細設計
　○ UIコンポーネント設計書
　○ データフロー図
◆テスト
　○ UIコンポーネントテスト項目
　○ E2Eテスト項目

本プロジェクトでは、生成AIを活用した対話型コミュニケーションの高度化を目指し、カーナビシステムにおける音声認識・自然言語処理の精度向上と、新たなユーザー体験の提供を行います。

クライアントは、長年にわたり自動車業界でユーザー向け対話システムの開発・運用を行っております。
今回のプロジェクトでは、より柔軟かつ高度な応答処理を実現する技術開発が求められています。

本プロジェクトは、クライアントと連携しながら、上流工程から開発まで一貫して関与できる環境です。
仕様が完全に固まっているわけではないため、技術的な点を理解したうえで最適なアプローチを考え、複数ある選択肢から比較・検討・提案しながらプロジェクトを推進できる方を募集しています。

【想定業務内容】：リード・アイデア創出・品質担保の3軸での支援

1. 生成AIを活用した対話システムの開発
   ・ユーザーの自然な会話を理解し、適切な応答を生成する対話システムの設計・開発
   ・既存の音声認識システムと連携し、ユーザーの発話から意図を抽出・分析する仕組みの構築
2. セキュリティ強化と制度整備
   ・データの適切な管理・運用
3. 上流工程（提案・企画）からの参画
   ・クライアントと連携し、生成AIの活用方法や新たな価値創出の提案
   ・AIを活用したユーザー体験の最適化に向けたアイディア出し
4. システム開発とアジャイル推進
   ・生成AIシステム開発の前処理・データ処理の実装

本案件は、粉ミルク缶の異常検出を目的とした外観検査AIシステムのPoCを実施し、
その後のシステム構築フェーズに参加いただくプロジェクトです。

PoCでは、良品学習モデルを用いて、缶内の異常（傷やサビなど）を検出する精度を検証します。
既存の塗膜片検出AIと連携し、新たな異常を発見するためのモデルを開発します。

作業内容:

PoCフェーズ（5月～6月）
・良品学習モデルの作成と精度検証
・既存の塗膜片検出AIと連携し、異常（傷、サビ等）の検出精度を評価
・粉ミルク缶の外観検査における異常検出のAIシステムの検証

システム構築フェーズ（7月～8月）
・良品学習モデルをシステムに組み込み、実際の工場での利用に向けたシステム開発
・顧客工場での現地リリースを目指してシステム運用の準備

また、4月～5月には生成AIやAIエージェントを使ったサービスやソリューションの開発も進行しており、画像系と生成AI系の経験を持つ方が望ましい。

電力会社向けに変電所の機器異常を検出するAIシステムのPoCを実施するプロジェクトです。
特に断路器の刃の入り具合を画像認識技術で検査・監視する手法を開発・改良し、
許容角度誤差5度以内での検出精度を向上させることを目的としています。

背景:
2024年度に実施された検証では、既存の手法では許容誤差範囲を満たしておらず、
さらなる精度向上が必要とされている。
本PoCでは、ブレードの固定切り抜き手法の適用、およびAIモデルの精度向上を図り、
目標とする誤差範囲内での検査可否を検証する。

検証ターゲット:
カメラ台数: 4台

ズームパターン: 4種類
ブレードを最大まで拡大（光学ズーム+デジタルズーム）
ブレードを最大まで拡大（光学ズームのみ）
ブレードとガイドを最大まで拡大（光学ズーム+デジタルズーム）
ブレードとガイドを最大まで拡大（光学ズームのみ）

作業内容:
データアセスメント
画像アノテーション
良品学習＋セグメンテーションを用いた学習モデル作成
モデルのテスト・評価
パフォーマンス調整・改善
検証結果レポートの作成（pptx）

クライアントセキュリティチームの補強およびセキュリティ体制強化のため、セキュリティチームに合流しプロジェクトを推進していただきます。
主に以下のような内容をご担当いただく想定です。
■企画・推進
　・クラウド(SaaS)利用時の審査プロセスの見直し
　・工場セキュリティ施策の検討・推進(NW分割ポリシーの検討等)
　・SIEM/SOCの監視対象の拡大検討・運用整備

■運用
　・EDRやSOCからのアラートを受けた際のインシデント対応
　・メール訓練や現場教育(ツール利用)の実施
　・現場からの相談対応
業務内容については、クライアントからのレクチャーもございますので、全体的なご経験がなくともご参画いただくことが可能です。