Nishikaとは

当社は 「テクノロジーですべての人が誇りを持てる社会を」 をビジョンに掲げ、AIをコア技術とするプロダクトを開発・提供するスタートアップです。

テクノロジーを、普段テクノロジーからは縁の遠い人にとっても当たり前の存在としていき、皆の仕事の付加価値・業務効率を向上させることに貢献したいと考え、日々活動しています。

具体的には、以下事業に取り組んでいます。

AIプロダクト事業

・オフラインで利用可能なAI議事録ソフトウェア「SecureMemo」

・AI議事録SaaS「SecureMemoCloud」

AIソリューション事業

・LLM/SLMをコア技術としたお客様向けコンサルティング・開発

SecureMemo/SecureMemoCloudとは

主力事業である AI議事録プロダクトSecureMemo/SecureMemoCloud は、昨年比200%以上の成長を遂げています。

SecureMemoは警察・防衛系国家機関を中心としたガバメントセクターへ、
SecureMemoCloudはエンタープライズ企業への導入が進んでおり、
急成長事業でありながら安定的な事業基盤が構築 できているのも特徴です。

プロダクトの最大の強みは、高い性能を誇る  音声認識AI・話者認識AI・議事録作成機能を担うLLM/SLM です。
AIそのものの性能の高さだけでなく、ユーザー体験を最適化するためのAIの活用方法にもこだわり、以下のような強みを実現しています。

Nishikaの強み

• 世界最高水準の音声認識精度を達成する独自音声認識AI「shirushi」
• 【特許取得】音声AIと生成AIの組み合わせにより、ユーザーの専門用語・社内用語を認識
• 【特許取得】ユーザーの修正履歴を利用し音声認識結果を改善するパーソナライズ校正
• 業界随一の高精度・高速を両立した半教師あり話者認識AI
• LLMのコンテキストエンジニアリングにより高度に構造化された議事録を自動生成する「ほぼ完議事録」

SecureMemoをご利用いただける層を拡充すべく、ロースペック環境でも高い性能を発揮する要約特化SLM（小規模言語モデル）を開発しており、本テーマの社会実装の価値を認めいただき、 経済産業省・NEDOによる国産LLM開発プロジェクト「GENIAC」に採択 されています。

Nishikaが目指す世界

SecureMemo/SecureMemoCloudはAI議事録ソフトウェアとして広く導入いただいていますが、Nishikaは「AI議事録をつくる会社」が最終ゴールではありません。

SecureMemoシリーズが目指すものは、

会議を全てデータ化すれば、圧倒的な発展を遂げる生成AIの力で多くの価値を引き出せる。そんな世界を実現したい。

です。

SecureMemoシリーズはAI議事録ではなく、会議AIアシスタントとなることを目指しています。
会議AIアシスタントの一丁目一番地は高い精度であると考えており、そこに精度に強みを持つ我々が取り組む意義があると捉えています。

精度こそが会議AIの一丁目一番地 ― SecureMemoシリーズの展望

社名の「Nishika」は「自分にしかできない」「あなたにしかできない」「その人にしかできない」の「にしか」が由来です。

AIというテクノロジーの力を使ったプロダクトを広く提供し「◯◯にしかできない」を実現するのに欠かせないパートナーとなることを目指しています。

AI革命の真っ只中で「人にしかできないこと」にフォーカスし、ビジョンを実現する

Nishikaのカルチャー

文字通りフラットである点が最大の特徴で、ビジネスサイド・エンジニアサイド、正社員・業務委託・SES・インターンなど立場に関係なく、各人に意見を求め・また言い合える文化があります。

例えば、エンジニアサイドが行なっている社内勉強会である「AIよもやま研究定例」には、正社員エンジニアはもちろん、業務委託・SES・外部の会社の方も参加することがあります。立場は関係なく、誰が言うかではなく何を言うかが重要であると考え、積極的な情報共有・学習を行っています。

より大きな事業に仕立てる・より良いプロダクトをつくることが、当然最も重要な目標です。
この目標に向かって、スタートアップらしく素早い意思決定で大きな成長を実現しにいきつつ、
職場環境としては、 建設的に意見を戦わせながら最先端技術を活用した仕事をしていきたい方にフィットする環境  だと考えています。

募集背景

主力事業であるAI議事録ツール「SecureMemo/SecureMemoCloud」は昨年比200%成長を遂げており、政府系機関からエンタープライズ企業まで、幅広い組織にプロダクトを提供しています。

更なる成長のため、AI（音声認識・話者認識・LLM）の研究開発体制を強化する必要があります。 そこで、音声認識・話者認識・LLM領域における先端技術の研究開発を通じて、プロダクトの競争力を高めるリサーチエンジニアを募集します。

仕事内容

本ポジションのミッションは、「音声認識・話者認識・LLM領域における先端技術の研究開発を通じて、プロダクトの技術的優位性を確立すること」です。

最新の論文・手法の調査・検証から、新規アルゴリズムの開発・評価まで、研究開発を中心に担当していただきます。 加えて、受託したPoC案件での技術検証業務にも携わっていただきます。

事業・ポジションの魅力

研究成果が実プロダクトで活用される環境

• 研究成果が数万ユーザーに届く実感
• 官公庁・大手企業の実データで研究開発
• プロダクトフィードバックを研究に活かせるサイクル

成長性と安定性を併せ持つ事業基盤

• 昨年比200%成長のスタートアップフェーズ
• 官公庁向け大規模案件を通じた安定した事業基盤
• 国のインフラを支える責任あるシステムで使用されるAIの研究開発
• NEDO「GENIAC」採択プロジェクトでの先端AI研究開発

知見共有が盛んで高いレベルで切磋琢磨できる環境

• AIエンジニア・リサーチエンジニアはKaggleでメダル獲得、上位入賞の実績のあるメンバーで構成
• 毎週水曜には「よもやま定例」という名の技術勉強会でR&Dやエンジニアリングのナレッジや意見交換を実施
• 最新の論文・技術トレンドをキャッチアップし、実務に活かす文化

具体的に期待する役割

入社後〜中期

• プロダクト理解・技術スタック習得
• 既存の研究テーマへの参画
• 独自の研究テーマのリード
• 技術検証の実施、プロトタイプの実装、技術レポートの作成
• プロダクトチームとの技術連携

中期〜

• 研究戦略の立案・推進
• 研究チームのリード・メンタリング
• 対外発表・技術ブランディングの推進

研究開発タスク

1. 文献調査・最新技術のキャッチアップ
   1. 最新論文（arXiv、主要国際会議等）のサーベイ
   2. 技術トレンドの分析・社内共有
2. 仮説立案・実験設計
   1.  課題定義と解決アプローチの策定
   2. 評価指標の設定・実験計画の立案
3. プロトタイプ実装・検証
   1. アルゴリズム実装・実験実施
   2. 結果分析・考察・技術レポート作成
4. 研究成果の発信・技術移転
   1. プロダクトチームへの技術知見の共有・連携
   2. 論文執筆・学会発表
   3. 特許出願

研究開発テーマ（例）

• 音声認識
  • 最新の音声認識モデル（Whisper、Conformer等）の調査・検証
  • バッチ処理における精度向上手法の研究
  • リアルタイム認識の精度・レイテンシ改善に向けた研究
  • ドメイン適応・Few-shot学習手法の検討
  • 日本語特有の課題（方言、専門用語等）への対応研究
• 話者認識
  • 話者分離（Speaker Diarization）の精度向上
  • 話者認証（Speaker Verification）の精度向上
  • 声紋を含む話者とそうでない話者の話者認識の精度向上
  • オーバーラップ音声への対応手法の研究
  • ノイズ環境下での頑健性向上
• LLM
  • 議事録生成に特化したプロンプトエンジニアリング手法の研究
  • 文脈理解・専門用語処理の精度向上
  • 誤認識修正（Post-Correction）手法の開発
  • Fine-Tuning手法の研究（LoRA、QLoRA等）
  • SLM（小規模言語モデル）の開発・最適化
  • 推論効率化手法の研究（量子化、蒸留等）

技術スタック

• プログラミング言語: Python
• AI/MLフレームワーク: PyTorch, HuggingFace Transformers
• 音声処理: librosa, torchaudio, pydub
• 実験管理: MLflow, Weights & Biases
• 開発ツール: Git, Docker
• クラウド: AWS, Azure, GCP

必須要件

以下いずれかの経験・実績

• 音声認識・音声処理・話者認識分野での研究経験（修士以上または同等の実務経験）
• LLM・自然言語処理分野での研究経験（修士以上または同等の実務経験）
• Kaggle等データ分析コンペでの賞金圏内入賞経験

かつ

• Python・PyTorchを用いた機械学習モデルの実装経験
• 英語論文の読解能力

歓迎要件

• トップカンファレンスでの複数論文採択経験
• 音声認識・話者認識の両分野での研究経験
• LLMのFine-Tuning・コンテキストエンジニアリング経験
• 博士号取得または博士課程在籍
• 特許出願・取得経験

こんな人と働きたい

• 最新の研究動向に強い関心を持ち、継続的に学習できる方
• 実験結果を論理的に分析し、次の打ち手を考えられる方
• 研究成果を論文・ブログ・社内勉強会等で積極的に発信できる方
• プロダクトチームと協働し、研究成果の技術移転に関心がある方
• 「研究のための研究」ではなく、「ユーザーに価値を届けるための研究」という意識を持てる

キャリアパス

入社直後〜中期

研究開発を通じて、以下のスキルを伸ばしていただきます。

• 音声認識・話者認識・LLM領域における最新技術の調査・検証スキル
• 実験設計・プロトタイプ実装・評価分析のスキル
• 研究成果を論文・技術レポート・社内勉強会等で発信するスキル
• プロダクトチームとの技術連携スキル(研究成果の技術移転、実データに基づく課題発見等)

将来

ご本人の志向性に応じて、以下のキャリアパスを想定しています

• リサーチエンジニアのリード
• リサーチエンジニアチームのマネジャー