長期インターンで受け入れた学生に対して、
インターン期間中の実績評価を実施した割合です。
SCIENは創業以来、AIを含む科学技術の力で人々の暮らしを『彩』り、人と技術、人と人との『縁』を生み出すことをビジョンに掲げてまいりました。手段ではなく課題に真に寄り添い、お客様の現場に最適なソリューションを提供することで、業務効率化だけでなく、ヒトによる新たな価値創造の時間を生み出す——これこそが私たちの考える「彩り」です。
当社は短絡的・表面的な思考に寄らない、『地に足をつける』姿勢を大切にしています。最先端技術の可能性に目を奪われるのではなく真に役立つ形で科学技術を実装しイノベーションを創出します。
当社SCIENは、最新AI研究論文の実装技術を基盤に、製造業の現場課題を解決するソリューションを提供しています。特に外観検査領域では、熟練検査員の暗黙知をAIへ転写し、属人性を排除する独自のシステムを開発しました。照明条件や製品バリエーションなど製造環境特有の変動要因を考慮したデータセット構築から、精度検証、実装までをワンストップで提供しています。
私たちの強みは「PoC死」を防ぐ精度検証メソドロジーです。多くのAIプロジェクトが実証実験からの本番移行に失敗する中、当社は現場の実態に即したデータ収集設計と、論文の理論を現実に適応させる技術力で、導入後も持続的に機能するソリューションを実現しています。
今後は製造業に留まらず、医療・インフラ点検など様々な領域で、論文実装と現場知見の融合による社会実装モデルを展開し、AIの価値を真に社会へ還元していきます。
当社では「短絡的・表面的な思考に寄らない、地に足をつけた選択と実行」を行動指針としています。AIの可能性に目を奪われるのではなく、実際の現場と向き合い、課題の本質を見極め、真に必要なソリューションを提供することを重視しています。
チームの文化は「知の融合」です。AI研究者、エンジニア、デザイナー、そして各業界の専門家が垣根なく協働し、それぞれの知見を掛け合わせることで、単なる自動化を超えた価値創造を目指しています。論文を読み解く深い専門性と、現場を理解するための謙虚さ、その両方を大切にする文化があります。
SCIENでは、製造業を中心とした企業の現場に入り込み、人の頭の中にある経験や判断基準などの「業務の知」を整理・構造化し、AIが活用できる形にして実装する「知の実装」に取り組んでいます。
このインターンでは、社員やエンジニアメンバーと一緒に、実際のAIプロジェクトに参加していただきます。
最初は、これまでの経験や得意領域に応じて、以下のような業務からお任せします。
・Python／TypeScriptを用いた開発
・業務文書やデータの整理・構造化
・RAGや検索基盤の設計・実装
・生成AIを活用した業務アプリケーションの開発
・データモデルやスキーマの設計
・AIの出力精度を確認する評価・検証環境の構築
・既存機能の改善、テスト、デバッグ
経験を積んだ後は、単なる開発だけではなく、AIを実装する前段階からプロジェクトに関わることもできます。
例えば、
・熟練者へのヒアリングや業務文書から、判断基準や業務手順を言語化する
・業務に登場する概念・関係性・ルール・制約条件を整理する
・整理した情報をもとに、業務のオントロジーやデータモデルを設計する
・「この業務における正解とは何か？」を考え、AIの評価方法を設計する
・構造化した知識をAIエージェントへ接続し、実際の業務で使えるシステムとして実装する
といったところまで挑戦できます。
SCIENのインターンは、単に「最新のAIモデルを触ってみる」ものではありません。
「AIにどんな情報を渡せば、この業務を理解できるのか」
「現場の人は、何を根拠にこの判断をしているのか」
「どうすればAIをデモで終わらせず、実際の業務で使えるものにできるのか」
こうした問いを、社員やエンジニアと一緒に考え、実装していきます。
AI開発の技術だけでなく、企業のリアルな業務を理解し、曖昧な課題を構造化して、実際に使われるシステムまでつくる経験ができるインターンです。
SCIENには学生エンジニアも多く在籍しています。
最初から一人でプロジェクトを進められることは求めていません。
既存プロジェクトで実装経験を積みながら、徐々に技術選定や知の抽出、オントロジー設計、評価設計といった工程まで担当領域を広げてもらいます。
モデルは借りられる。
業務のオントロジーは、つくるしかない。
研究や個人開発で身につけた技術を、実際のビジネスや現場で使われるところまで持っていきたい方、ぜひ一度お話ししましょう！
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