:kencopa_logo_transparent: 株式会社KENCOPAとは

株式会社KENCOPAは、建設業界での「完全自律施工」の実現を目指す会社です。

日本の社会インフラは1960〜70年代に集中的に整備されたため、老朽化が一斉に顕在化していきます。2040年には道路橋の約75%が築50年以上（＝更新や大規模補修の目安）となる見通しです。さらに2024年時点で建設業就業者に占める55歳以上の割合は約37%に達しており、熟練者の大量引退が目前です。業界は変革が不可避な局面に入っています。

そこで私たちは、LLMなどの最先端技術を活用し、建設業が抱える構造的な課題を根本から解決しようとしています。具体的には、建設現場が直面している下記のような課題を解決するべく、建設現場の省人化・自動化を実現するサービス「Kencopa」を開発しています。

1. 過大な業務負荷
   報告書作成や調整業務といったノンコア業務に追われ、本来の管理業務に集中できない。
2. 熟練技術の喪失
   熟練技術者の退職に伴い、個人に依存していたノウハウが失われ、若手が育たない。

募集ポジション

私たちが求めるエンジニア像

「それ、現場で使えるの？」——私たちはその問いに答えられるエンジニアを探しています。

建設の現場は、物理的な制約が多い世界です。大人数で図面を覗き込み、書き込みながら議論することが求められることもあり、そういった場合はデジタルではなくA3で印刷した紙が最適解だと言えます。こうした現実を理解したうえで、真に現場で機能するプロダクトを形にするには、深いドメイン理解と全開発プロセスに主体的に関わる姿勢が欠かせません。

AI活用が前提となった時代においては、単なる実装スキルだけでなく、より上流での設計や「何を作るべきか」という価値判断こそが成果を左右します。企画・設計・実装・リリースといった全プロセスを担い、現場や顧客の課題解決と価値創造をオーナーシップを持って追求できるエンジニアを求めています！

ミッションと募集背景

機械学習エンジニアのミッションは下記です。
1. 膨大なドキュメントを機械的に扱える仕組みを築き、建設現場の働き方を根本から変革すること

建設業では、数百ページに及ぶ図面や設計書といったドキュメントが現場の中心にあります。これまでは施工管理技師が経験に基づきそれらを解釈し、現場を動かしてきました。今までシステムによる膨大なドキュメントの解釈は困難であったため、現場での生産性向上は部分的な改善にとどまっていました。

しかし、AI/LLMの技術革新によってドキュメントを自動的に処理できるようになり、業務のあり方を大きく変革できる可能性が開けています。とはいえ、実務で使えるシステムを構築するには基盤モデルに頼るだけでは不十分であり、機械学習の知見を持つ方による最適化が欠かせません。

しかし、私たちのチームには、まだ機械学習の専門家がいません。技術の深い知見から課題を解決し、業界全体の変革を後押ししてくれる仲間を求めています。

ポジションの魅力

本ポジションには、「エンジニアリングとしての面白さ」と「成果によって会社の事業領域を広げられるビジネスサイドの面白さ」があります。

<エンジニアリングとしての面白さ>

建設業のドキュメントは種類もフォーマットも多種多様で、ページ数も膨大です。例えば同じ「仕様書」でも、発注者によって形式や記載内容はまったく異なります。さらに、土木にしか存在しないドキュメントや、建築にしかないドキュメントもあります。こうしたインプットの多様性に対応できるシステムをつくることは、エンジニアとして腕が鳴る部分であり、大きなやりがいです。

<ビジネスとしての面白さ>

図面の読み取り精度が上がると、弊社が参入できる事業領域は広がっていきます。たとえば建設業には「数量拾い」という業務があります。これは図面から鉄骨や型枠などの資材数量を読み取り、記録する作業で、見積もりの基礎となるものです。

もし図面から資材の数量を自動的に算出できれば、「数量拾い」を代替するサービスを展開でき、見積もり領域へと事業を拡大できます。建設業にはこのように、図面や仕様書を起点とした業務が数多く存在します。自らの成果が会社の成長に直結することも、本ポジションの大きな魅力です。

募集要件

業務内容

1. LLMや機械学習を用いた図面・設計書の読み取りに関する技術検証
2. 1の知見を生かした図面・設計書読み取り機能の開発

スキル要件

【必須スキル】
	- 機械学習を用いた開発経験（3年以上、領域問わず）
	- LLMを活用した開発経験または知見（個人開発・勉強でも可）
【歓迎スキル】
	- 画像分野での機械学習開発経験
	- webアプリケーションの構築経験（言語・フレームワーク問わず）

開発環境

開発スタイル