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Airion株式会社

https://airion.co.jp/

業界:

所在地:

東京都文京区本郷3-28-10柏屋ビル2 3F

アクセス:

都営大江戸線本郷三丁目駅 徒歩3分

Airion株式会社の目指していること

AI × 製造業の未来を創る

製造業特化のAIシステム開発と技術コンサルティング
Airion株式会社は、製造業向けにAIシステムの開発および技術コンサルティングを提供する、東大発のAIスタートアップ です。
私たちの事業の中心には、日本の製造業が抱える根本的な課題——「データの有効活用の不足」——をAIで解決するというビジョンがあります。

製造業には、製品ごとに 企画 → 設計 → 調達 → 製造 → 販売 という一連のバリューチェーンが存在します。この各段階で生まれる 企画書・仕様書・3Dモデル・図面・部品表・工程設計書・トラブル記録・販売実績 などの膨大なデータは、通常、製品単位で統合・管理されるべきものです。しかし、現実にはこの情報の一元管理が進んでおらず、データが散在し、せっかく蓄積された情報が有効活用されていません。

私たちAirionは、こうした製造業に眠るデータを AIを活用して価値ある知見へと変換し、現場の生産性向上と意思決定の最適化を支援 しています。
外観検査、予知保全、需要予測など、従来からのAI活用テーマはもちろんのこと、それらを単なる部分最適のソリューションに留めるのではなく、LLM(大規模言語モデル)やナレッジグラフを駆使し、製造業全体のデータ活用の在り方を根本から変革すること に挑んでいます。

ミッション:「世界に冠たる日本を築く。未来に誇れる今を創る。」
Airionは、以下の2つの使命を掲げています。

「世界に冠たる日本を築く」—— 製造業の現場とともに、次世代のものづくりを実現する

私たちが対峙するのは、日本のものづくりを支える製造業。
「失われた30年」と言われ、日本経済の成長が停滞している現状のなかで、私たちは 日本の再生の鍵は製造業にある と考えています。

実際に工場へ足を運ぶと、そこには 圧倒的な技術力と職人の知恵が息づいている ことが分かります。精緻で重厚なものづくりの技術は、日本が世界に誇る財産です。しかし、その技術の活用の仕方や生産管理の方法が データドリブンではなく、人の経験や勘に依存している ケースがまだまだ多い。これが、製造業が抱える「デジタル化の遅れ」の本質です。

私たちは、そこにAI・数理の力を掛け合わせることで、日本の製造業を世界に冠たるお手本へと押し上げる ことを目指しています。現場のノウハウとデータを結びつけることで、より合理的かつ革新的なものづくりを実現し、製造業の未来を切り拓く——それがAirionの使命のひとつです。

「未来に誇れる今を創る」—— 仕事を通じて、自己実現できる環境をつくる

この言葉は、Airionで働くメンバーに向けたものです。

今、日本の働き方は大きく変化しています。終身雇用の崩壊、キャリアの多様化、フリーランスの増加など、「こうすれば成功する」という明確なモデルが存在しない時代になりました。そのなかで、多くの人が 「親が喜ぶから」「友達にドヤれるから」 という理由で就職し、モチベーションを失っていく——そんな現状があります。

しかし、仕事とは本来 「他者に規定されるものではなく、自身の自己実現のためにあるべきもの」 です。そして、それは未来に振り返ったときに 「間違いなかった」と本心から思えるものであるべき です。

Airionは、そうした未来に誇れる仕事を、メンバーとともに創り上げていく場でありたいと考えています。
仕事を通じて、自分自身の成長を実感し、誇りを持てる——そんな環境を実現することが、私たちのもうひとつの使命です。

事業内容

私たちは東京大学発のAIベンチャーとして、製造業を主なクライアントにプロダクト開発を進めています。
トヨタ自動車や東京ガスなどの大手メーカーとの協業を通じて急成長し、自社開発の製造業特化型LLMの開発にも取り組んでいます。
今後は大手企業とのタッグをさらに強化し、開発を加速させる予定です。

製造業では一般的に、「企画→設計→調達→製造→販売」の一連のバリューチェーンが存在し、企画書・要求仕様書・3Dモデル・紙図面・部品表・工程設計書・トラブル記録・販売実績など多様な情報が生まれます。
本来、製品単位で紐づいて管理されるべきこれらのデータは、現状の日本では十分につながっておらず、活かしきれていません。

Airionは、この“眠っている製造業データ”をAI技術で活用する取り組みを進めています。
外観検査・予知保全・需要予測など従来のAIテーマに強みを持ちつつ、全体最適の視点でLLMやナレッジグラフなど先端技術を用い、製造業全体のデータをどう統合・管理・活用すべきかを追求しています。

社風・風土

Airionはミッション実現のため、全員が主体的に動くプロフェッショナルな組織づくりを重視し、5つの行動指針を掲げています。
①猛スピード:返信・着手・成果物提出・報告を誰より早く行い、信頼と成長を加速させる。
②泥臭く:派手さより継続を重んじ、モチベーションに左右されず365日やり抜く。
③結束:個人の力に頼らず、一体となって巨大産業に挑む。
④率先:与えられた仕事ではなく、自ら機会を創り改善提案を即実行する文化。
⑤プロ意識:年齢役職に関係なく専門性を磨き続け、価値提供の責任を背負う。

これらを実践することで、メンバーは常に挑戦と成長を続け、組織全体の力を最大化しながら、日本の製造業の変革に貢献しています。価値観に共感し、ともに未来を創る仲間を歓迎します。

会社概要

会社名
Airion株式会社
設立日
2021年04月
従業員規模
31~50名
所在地
東京都文京区本郷3-28-10柏屋ビル2 3F

募集中のAirion株式会社のインターン

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Airion株式会社
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update 1日前
card_giftcard奨学金有り

AIプロダクトのフルスタック開発|CTO直下で挑むWebエンジニア

職種
Webエンジニア
特徴
1・2年生歓迎理系学生にオススメベンチャー社長直下留学生歓迎高時給/高収入一部リモート可3年生歓迎4年生歓迎
アクセス
都営大江戸線本郷三丁目駅 徒歩3分
業界
ITメーカー
勤務条件
【応相談】最低6ヶ月から/1日3時間から/週4日から 【OK】土日出勤
給与
時給2,000円 (交通費:1ヶ月25,000円まで)
必須・歓迎
【必須】・Webアプリ開発経験:Python(Django/FastAPI)やTypeScript(Next.js)を用いた開発経験 ・DB設計・運用経験:PostgreSQLなどRDBの利用経験
【歓迎】・機械学習やディープラーニング、LLM開発等のAI分野における開発経験 ・3D CAD(SOLIDWORKS, AutoCADなど)を使用した設計・モデリング経験 ・製造業における産業用ロボットやPLC(シーケンサ)に関する知識・ご経験 ・生産設備の自動化やスマートファクトリーに関する興味・関心
身につくスキル
① 独学では得られない、AIの社会実装を経験 国家プロジェクト採択の東大発ベンチャーで、AIの社会実装を体験。製造業の現場課題に対し、要件定義からインフラまで一貫して担当します。現場のフィードバックで高速な開発サイクルを回し、研究とビジネスの両視点を磨ける環境です。 ② 需要の高いモダン技術を実践で磨く Next.js(フロントエンド)、Python(バックエンド)、AWS(インフラ)まで、開発の全領域に一貫して携わります。需要の高いモダン技術を実践で習得し、市場価値の高いフルスタックなスキルが身につき
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募集終了したAirion株式会社のインターン

募集終了
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update 1日前
card_giftcard奨学金有り

生成AI・LLM開発|CTO直下で挑むAIエンジニア

職種
AIエンジニア
特徴
1・2年生歓迎理系学生にオススメベンチャー社長直下留学生歓迎高時給/高収入一部リモート可3年生歓迎4年生歓迎
アクセス
都営大江戸線本郷三丁目駅 徒歩3分
業界
ITメーカー
勤務条件
【応相談】最低6ヶ月から/1日3時間から/週4日から 【OK】土日出勤
給与
時給2,000円 (交通費:1ヶ月25,000円まで)
必須・歓迎
【必須】・基礎的な数学・統計学・機械学習・深層学習の理論的な理解 ・ライブラリやOSSを用いた機械学習手法の実装 ・Pytorchを用いた深層学習手法の実装 ・LLMを中心としたAI系のAPIサービスの活用 ・大規模計算リソースを用いたLLMの学習 ・AI分野の論文等による最新技術・サービス調査 ・GitやGithubを用いたチーム開発 ・AWS等のクラウドサービスの活用経験がある方
【歓迎】・ 上記重点スキルのいずれかに高い専門性を持ち、開発をリードできる方 ・AI分野における研究・論文執筆実績のある方 ・バックエンド・フロントエンド・インフラ等、AI以外のエンジニアリング領域の知識・経験をお持ちの方 ・Kaggle, SIGNATEなどのデータ分析コンペティションや、AtCoderなどの競技プログラミングコンペティションでの上位入賞経験をお持ちの方 ・製品レベルのプロダクトのデプロイ・運用経験をお持ちの方 ・ビジネスサイドやシステムエンジニアと連携してプロジェクト全体をリードするPMとしてご活躍頂ける方
身につくスキル
① 国家プロジェクトでAIの社会実装を経験 経済産業省採択の国家プロジェクトを担う東大発ベンチャーで、研究を社会実装する経験を。製造業の現場にて、要件定義からインフラ構築まで一貫して開発。高速の仮説検証サイクルを通じ、研究スキルとビジネス視点の両方を磨けます。 ② 生成AIなど最先端技術の全工程に挑戦 業界特化LLMやRAG構築、数理最適化など多彩なテーマに取り組めます。モデル実装からMLOps基盤の構築まで研究開発の全工程に関わり、スキルの幅を拡大。成果次第ではプロジェクトマネージャーとしてチームを率
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