アスタミューゼとは

アスタミューゼは「圧倒的なデータ規模」と「少数精鋭の専門家チームの知見」を活かして、サステナブルで革新的な未来創造と企業価値向上につながる活動を支援している会社です。技術起点の未来推定、新規事業創出、R&D/知財戦略など、イノベーションの上流から下流まで一貫して支援し、わくわくする未来の実現にこだわります。

私たちの強み

①世界最大級のイノベーションデータベース
193カ国の技術・知財情報に加え、研究テーマ・サービスアイディア・ベンチャービジネス等の各情報と投資額を10億レコード以上、収集・統合し、未来推定の土台を構築しています。

②機械学習 × 博士人材の融合
自社で開発したアルゴリズムと、各専門分野に精通した博士人材（テクノロジーアナリスト）の知見を融合。このハイブリッド分析により、広範囲かつ高解像度な未来予測を実現します。

③ 多様なプロフェッショナル集団
コンサルファーム出身者（パートナークラス）、アカデミア出身の博士人材、データエンジニア、機械学習エンジニアが結集し、不確実な未来を勝ち抜くお客様の企業価値向上に貢献します。

■ ポジションの魅力：唯一無二のイノベーションデータを未来創造に活かす

アスタミューゼは、世界193カ国の約8億件に及ぶ「イノベーションデータ（技術・知財、研究テーマ、投資額など）」を保有しています。この膨大な独自データを最大限に活用し、 技術情報から未来の社会像をデータドリブンに描き、産業の進化をデザイン していきたいと考えております。

単なるデータ分析に留まらず、EBPMを掲げる政府機関への政策提言につながるようなデータ分析や大手製造業の新規事業創出支援、VC・投資銀行のデューデリジェンス支援など、社会性の高い課題解決のご支援をしております。

• 唯一無二のデータベース ： 特許・論文・VC/M&A・研究予算データなど、複合的な大規模テキストデータを教師データとした、AI・アルゴリズム開発に挑戦できます。
• 社会実装への高い貢献度 ： 脱炭素領域でのGPIF向け報告書への活用や、経済安全保障に関わる国家レベルのプロジェクトに携わり、分析結果が政策や社会の意思決定に直結します。
• フルスタックな経験 ： クライアントとのMTGにエンジニアとして同席し、課題のヒアリングから分析手法の構想、アルゴリズムの実装・実行、そして結果の説明まで一貫して担います。

■ 仕事内容：データ分析のプロフェッショナルとして、未来のインサイトを生み出す

未来を創るためのデータ情報源（世界193カ国、約8億件超のデータベース）を活用し、客観性・納得感の高いイノベーション創出のためのプロダクト、およびアルゴリズムを構築いただきます。

特に、特許・論文などの専門性の高いテキストデータ、画像、グラフなど複合的なデータを扱うため、コンピュータサイエンス、統計学、数理科学に基づいた高度な分析・構造化能力が求められます。

【主な業務内容】

1. 高度なデータ解析とアルゴリズム開発（プロジェクトデリバリ）
   1. 顧客のビジネス課題に応じた統計解析手法の選定と実行。
   2. 複合的なデータ（テキスト、画像、グラフ、表）を処理するための機械学習アルゴリズムの設計、開発、精度検証。
   3. 開発したアルゴリズムの実行結果を、専門家ではない顧客層にも分かりやすく説明する役割。
2. データプロダクト・AIエージェント開発
   1. 巨大な自社データベースとLLM（大規模言語モデル）を活用した社外向けAIエージェント、および社内向けシステムのプロダクト開発。
   2. プロジェクトで開発したアルゴリズムのAsset化（再利用可能な形へのリファクタリング、ドキュメント整備など）
3.   データエンジニアリング
   1. お客様の社内外のデータ収集および統計解析に適した形への集計・加工処理。（データチームと連携して対応いただく可能性あり）

【具体的なプロジェクト事例】

• 経済安全保障リスク評価： 官公庁等に対し、イノベーションデータを用いた技術的な強み・弱み、人的ネットワークなどの多角的な分析とシステム化。
• 未来技術の社会実装推進 ： 東京大学など最先端研究機関との連携による、革新的な基礎研究（例：光格子時計）の事業化・社会実装に向けた技術動向の分析と応用化。
• 脱炭素領域の評価 ： 大規模投資ファンド（例：GPIF）の報告書に活用される、気候変動技術に関する客観的かつデータドリブンな評価・分析システムの開発。

■ 開発環境・技術スタック

言語： Python
インフラ： Google Cloud Platform （GCP）
DWH/DB： BigQuery,PostgreSQL
ワークフロー：Google Cloud Composer (Apache Airflow), Dataflow(Apache Beam), Dataproc(Apach Spark)
実行環境：Cloud Run, Docker
機械学習：scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, transformers (LLM関連), numpy, pandas, RAPIDS など
その他：GitLab, Slack, Growi, Asana, Jenkins
個人環境：Mac/Windows/Linux（選択可）
開発手法：プロジェクトごとに選択、スクラム、チケット駆動開発

■ 働く環境・組織の特徴

• 働き方 ： フルリモート可（月1回程度の出社）、フレックス制（コアタイム10:30～17:30）。個々人のライフスタイルに合わせた柔軟な働き方が可能。
• プロフェッショナルな環境 ： 社内に大学の元教授や博士号取得者などアカデミア出身の専門家が多数在籍。エンジニアが分析した結果を、未来構想力のある示唆として具現化できる協力体制があります。
• 技術成長支援 ： 外部勉強会への参加・発表奨励、書籍購入費補助、週1回の社内勉強会実施。