Knowhere採用情報
我々の”ミッション” 「誰もがスポーツが上手くなれる環境を」
テクノロジーの進化によってスポーツ界にも大きな変化が起こりつつあります。
野球ではトラッキングシステムの導入によるフライボール革命の出現、ゴルフでも野球同様にトラッキングシステムの活用で効率よく上達できる環境の整備、サッカーのVARシステム、テニスのトラッキングシステムなど。
ただ、そういったテクノロジーを活用するためにはまだまだ高価な機材などが必要で主にトップアスリート向けとなっているのが実情です。
一方で、我々は1人1台といったレベルで高性能なスマートフォンを所持しています。特に昨今のスマートフォンの進化は目覚ましく、このハードに優秀なソフトウェア(アルゴリズム)を掛け合わせることで高価な機材などを使わずにアマチュアスポーツ界におけるテクノロジー活用を推進することを目指しています。
【Message from CEO】
これだけテクノロジーが発達しているのになぜスポーツの現場ではテクノロジーの活用が行われていないのか、そういった疑問が全ての始まりでした。
小中学校では野球部に、高校では陸上部に所属してスポーツに明け暮れました。野球部ではどれだけ練習してもレギュラーにはなれず、陸上部では最後の最後で大怪我をしてしまい、悔しい思いをしたのが今でも忘れられません。
けど結果を残せなかったのは練習が足りなかった、自分のセンスがなかったと全て自分のせいだと思っていました。
そんな想いを抱えながら大人になってMLBの中継を観ていると「フライボール革命」という今までゴロを打てと教えられてきて育った自分からすると真逆の指導方法が出現して結果を残しているのを見て衝撃を受けました。
それと同時に今まで自分たちが教えられてきたこと、あんなにも一生懸命練習した時間は何だったのか...少しでも同じような経験をする人を減らしたい、少しでもスポーツ界に貢献していきたい。
Knowhere(ノーウェア)は僕のそんな想いから生まれた会社です。
人が教えることは素晴らしく、良い指導者との出会いは何事にも代えがたい経験になると思います。一方で、良い指導者に出会えない、間違ったことを教えられるということがその人の成長機会を大きく奪うのは間違いないと思います。テクノロジーを使って少しでも多くの人に成長する機会を提供したい、それが僕の残りの人生で叶えたい目標です。
そんな想いに共感し、一緒に楽しんでくれる仲間を探しています。
株式会社Knowhere
代表取締役 伊藤 久史
我々の”いま”
次の“大谷翔平”を生み出すか──最先端のデータに基づき、トレーニングを積む「野球特化型ジム」
斎藤佑樹氏が「野球ジム」運営スタートアップに出資──起業から半年で語る「野球未来づくり」への思い
2021年12月に東京都の銀座線「外苑前駅」徒歩30秒の場所に野球に特化したジムをオープンしました。ジムにはラプソードなど最新の機器が揃っており、2022年2月現在で月間3万球のデータが取得できています。(NPBで1年間全ての公式戦のデータを取っても25万球ほど)
今後、モーションキャプチャーやフォースプレートなども導入し、量だけではなく取得できるデータの質(種類)も増やしていきます。
我々はこれら大量のデータを元にしてAI(アルゴリズム)を作り、スマートフォンのカメラで撮影した動画を使ってフィードバック出来るようなアプリを開発しています。
※開発中アプリイメージ
我々の”みらい”
まず最初は野球に特化したアプリの開発を行っていきますが、野球の次は他のスポーツでも同様のアプローチを取っていくつもりです。
そのためにもまずは野球でAI×スポーツの可能性を証明していきたいと思っています。
募集中の職種(※副業大歓迎です！)
エンジニア
⚾画像認識エンジニア
役割
画像データ内の人間の姿勢やボールなどのスポーツ器具を認識するプログラムの開発・性能改善に取り組んでいただきます。当社の目指す未来を実現するため、以下の役割を担っていただく可能性があります。
- 認識アルゴリズムの改良やパラメータ調整
- 認識処理の高速化・省メモリ化
- 機械学習用のデータを収集するためのデータフローの設計・実装
- 開発した認識プログラムのMLOpsフローの設計・実装
必須要件
- PythonおよびTensorflow, Pytorch等の深層機械学習フレームワークの使用経験
- OpenPose, Detectron2, MMPose, Yolo等の姿勢推定/物体検出フレームワークの使用経験
- 機械学習モデルを本番環境にデプロイして活用した経験
- MLOpsに関する基礎的な知識
歓迎要件
- エッジデバイスに認識モデルをデプロイして利用した経験や、エッジでモデルを機能させるための工夫の経験（機械学習モデルの小型化やプログラムの高速化など）
- 画像データの収集やアノテーションを主導したり、MLOpsのためのデータフローを設計したりした経験
- 画像認識に関する査読付き論文の出版経験や、エンジニアブログなどで人に指導した経験
- Kaggleなどのデータ分析競技サービスにおける、画像認識系コンペティションでの入賞経験
求めるマインド
いずれかに当てはまる方
- スポーツをプレーする、見るのが好き
- 新しいことに挑戦するのが好き
- 未知の可能性を探求するのが好き
勤務形態
- 東京(外苑前野球ジムor渋谷)
- フルリモートでも可能です
雇用形態
- 正社員（試用期間：原則3ヶ月）
- 業務委託
まずは副業という形でも大歓迎です！
給与
800万円~2,000万円を想定
※パフォーマンスやスキルなどによって応相談
勤務時間
10時～19時(職種によっては裁量労働制適用)
※上記は目安で状況によって応相談
※所定労働時間：08時間00分 休憩60分（残業：有）
※残業手当：有
福利厚生
- 社会保険完備
- 外苑前野球ジム使い放題
- プロ野球選手にも会えたり！？
⚾データサイエンティスト
役割
データやAIの力を用いてスポーツの可能性を開拓していくことをお任せします。具体的には、
- 何をすればスポーツの可能性を切り開けるのか、仮説構築と検証
- カメラやセンサなどの入力機器からアルゴリズムの出力までのデータフローの設計と、そのためのデータ基盤の構築、整備
- 収集されたデータの分析やアルゴリズムの開発
必須要件
- データ分析 (Python, SQL, R, etc.) の実務経験
- 分析結果から施策を立案した経験
- データ基盤に関するプロジェクト管理・進行
- データガバナンス・データマネジメントでの実務経験
歓迎要件
以下の分野に関する先端知識や利用・研究経験
- 姿勢推定、物体検出、セマンティックセグメンテーションなどの画像認識技術
- Amazon RedShiftなどのデータエンジニアリングフレームワーク
- MLOps, DataOpsのプロセス構築やそのためのツール
- 物理学や生体力学（バイオメカニクス）などの科学・工学
- 統計, 微分積分, 線形代数などの数学
- その他、フルスタックエンジニアの歓迎項目
求めるマインド
いずれかに当てはまる方
- スポーツをプレーする、見るのが好き
- 新しいことに挑戦するのが好き
- 未知の可能性を探求するのが好き
勤務形態
- 東京(外苑前野球ジムor渋谷)
- フルリモートでも可能です
雇用形態
- 正社員（試用期間：原則3ヶ月）
- 業務委託
まずは副業という形でも大歓迎です！
給与
600万円~1,200万円を想定
※パフォーマンスやスキルなどによって応相談
勤務時間
10時～19時(職種によっては裁量労働制適用)
※上記は目安で状況によって応相談
※所定労働時間：08時間00分 休憩60分（残業：有）
※残業手当：有
福利厚生
- 社会保険完備
- 外苑前野球ジム使い放題
- プロ野球選手にも会えたり！？
⚾フルスタックエンジニア
役割
私たちが切り開いたスポーツの可能性をお客様に届けるためのソフトウェアの開発をお任せします。具体的には、
- 研究開発したアルゴリズムやプロセスを流通させるサービス（サーバ・クライアント両方。クライアントはモバイルとWeb）の開発
- 開発したアプリの運用やテスト
- DevOpsを円滑に進めるためのフロー設計
必須要件
- Webアプリまたはモバイルアプリの企画・設計・実装・運用の各行程の実務経験
- 現在はWebは主にJS系ライブラリを採用しています。
- モバイルはFlutterが中心ですが、一部ネイティブ機能に関してSwift/Kotlinも利用しています。
- ネットワーク・クラウドインフラに関する知識・経験
- 特にAWSの各種サービスに関する深い知識と経験が必要です。
- データベースに関する知識・経験
- 現在はRDB(Postgres)を採用しています。
- セキュリティに関する知識・経験
- 数万人以上のユーザー規模のB2C基準のセキュリティ対策を構築する必要があります。
- その他DevOps全般に関する知識・経験
歓迎要件
以下の分野に関する先端知識や利用・研究経験（一例）
- iOS AVFoundationやAndroid Camera 2を用いたネイティブカメラアプリの開発経験
- AWSで大規模なAIタスクを高速・安価に処理する基盤の構築・運用経験
- 継続的に新機能をリリースするための開発体制の構築経験
求めるマインド
いずれかに当てはまる方
- スポーツをプレーする、見るのが好き
- 新しいことに挑戦するのが好き
- お客様に喜んでもらうのが好き
勤務形態
- 東京(外苑前野球ジムor渋谷)
- フルリモートでも可能です
雇用形態
- 正社員（試用期間：原則3ヶ月）
- 業務委託
まずは副業という形でも大歓迎です！
給与
800万円~2,000万円を想定
※パフォーマンスやスキルなどによって応相談
勤務時間
10時～19時(職種によっては裁量労働制適用)
※上記は目安で状況によって応相談
※所定労働時間：08時間00分 休憩60分（残業：有）
※残業手当：有
福利厚生
- 社会保険完備
- 外苑前野球ジム使い放題
- プロ野球選手にも会えたり！？
⚾モバイルアプリ開発エンジニア
役割
私たちが切り開いたスポーツの可能性をお客様に届けるためのソフトウェアの開発をお任せします。具体的には、
- 研究開発したアルゴリズムを利用するためのモバイルアプリ（クライアントサイド）の詳細設計・開発
- 開発したアプリの運用やテスト
必須要件
- Webアプリまたはモバイルアプリの企画・設計・実装・運用の各行程の実務経験
- Flutter, Swift, Kotlinを利用したアプリ開発経験
- AndroidおよびiOSに関する専門知識
- Google, Appleのアプリプラットフォームに関する知識・経験（審査、配信、課金etc）
- クライアントサイド開発でも最低限必要なサーバサイド関連知識
- Git等のシステム開発関連ツールの利用経験
歓迎要件
以下の分野に関する先端知識や利用・研究経験
- サーバサイドに関する豊富な知識・経験。サーバアプリ開発、インフラ設計、クラウド基盤利用、セキュリティ対策、など。
- AI, 機械学習に関する知識・経験。または、これから学んでみたいという意欲。
- より高い価値をお客様に提供するための仕様設計・企画への参画。
求めるマインド
いずれかに当てはまる方
- スポーツをプレーする、見るのが好き
- 新しいことに挑戦するのが好き
- お客様に喜んでもらうのが好き
勤務形態
- 東京(外苑前野球ジムor渋谷)
- フルリモートでも可能です
雇用形態
- 正社員（試用期間：原則3ヶ月）
- 業務委託
まずは副業という形でも大歓迎です！
給与
600万円~1.200万円を想定
※パフォーマンスやスキルなどによって応相談
勤務時間
10時～19時(職種によっては裁量労働制適用)
※上記は目安で状況によって応相談
※所定労働時間：08時間00分 休憩60分（残業：有）
※残業手当：有
福利厚生
- 社会保険完備
- 外苑前野球ジム使い放題
- プロ野球選手にも会えたり！？
⚾サーバサイドエンジニア
役割
私たちが切り開いたスポーツの可能性をお客様に届けるためのソフトウェアの開発をお任せします。具体的には、
- 開発中サービスのサーバサイドの開発
- 開発したサービスの運用やテスト
- DevOpsを円滑に進めるためのフロー設計
必須要件
- Webアプリフレームワークに関する知識・経験
- 現在はNode.js, Express, NestJSなどのJS系を採用しています。
- フロントエンドについてもNext.jsのSSRやホスティングのような境界部分の開発は担当いただきます。
- データベースに関する知識・経験
- 現在はRDB(Postgres)を採用しています。
- ネットワーク・クラウドインフラに関する知識・経験
- 特にAWSの各種サービスに関する深い知識と経験が必要です。
- セキュリティに関する知識・経験
- 数万人以上のユーザー規模のB2C基準のセキュリティ対策を構築する必要があります。
歓迎要件
以下の分野に関する先端知識や利用・研究経験
- モバイルアプリのクライアントサイドの知識・経験。flutter, swift, kotlinなどの言語・フレームワークや、Android, iOSの知識など
- AI, 機械学習に関する知識・経験。または、これから学んでみたいという意欲
- より高い価値をお客様に提供するための仕様設計・企画への参画
求めるマインド
いずれかに当てはまる方
- スポーツをプレーする、見るのが好き
- 新しいことに挑戦するのが好き
- お客様に喜んでもらうのが好き
勤務形態
- 東京(外苑前野球ジムor渋谷)
- フルリモートでも可能です
雇用形態
- 正社員（試用期間：原則3ヶ月）
- 業務委託
まずは副業という形でも大歓迎です！
給与
600万円~1,500万を想定
※パフォーマンスやスキルなどによって応相談
勤務時間
10時～19時(職種によっては裁量労働制適用)
※上記は目安で状況によって応相談
※所定労働時間：08時間00分 休憩60分（残業：有）
※残業手当：有
福利厚生
- 社会保険完備
- 外苑前野球ジム使い放題
- プロ野球選手にも会えたり！？
役員
カジュアル面談
応募したい、興味がある、話を聞いてみたいなどあれば代表の伊藤のMeetyまでお気軽にご応募ください！オンラインでも実際にジムにお越し頂くなどどちらでも可能です！
採用ブログ
採用担当にて、Knowhereの採用ブログを更新しています！
⚾Knowhereからスカウトメッセージを受け取ったあなたへ📩
スカウトメールを受け取ってくださった方の中には、
「どうして自分にスカウトメール？」と思った方もいるかもしれません。
でも、実は私たちがあなたに連絡したのには、ちゃんとした理由があるんです！
今回は、その理由とともに、Knowhereのカジュアル面談についてご紹介します。
🔍なぜあなたにスカウトが届いたのか？
私たちはスカウトを送る際に「とりあえず送ってみよう」ということはしません。
登録されている情報をもとにじっくり慎重に選定したうえでお送りしています。
たとえば…
✅サーバーエンジニアなら「AWS」「TypeScript」の経験がある方
✅画像認識エンジニアなら「Python」の知識が豊富な方
といった具合に、まずは技術スタックやご経験を踏まえたうえでピックアップを行います。
そこから、CTOとも相談しながら候補者様お一人おひとりのレジュメを20～30分ほどかけてじっくり読み込み、開発経験・志向性・希望条件などを確認し、これまでのご経歴がKnowhereでどう活かしていただけそうか、しっかり考えたうえでお送りしています。
💬 カジュアル面談でお話する内容
「カジュアル面談って何を話すの？」と疑問に思う方もいらっしゃるかもしれません。
簡単に言うと「お互いのことを知る場」 で面接ではなくあなたにも「この会社、自分に合いそうかな？」 と考えていただくためにざっくばらんにお話をする時間です。
※カジュアル面談では、選考を実施することはございません。
🔹 主なお話の内容
✅ 会社のビジョンやプロジェクトをお伝えします
- 事業内容やどんな未来を目指しているのか
- どんな技術スタックで開発を進めているのか
✅ チーム体制や募集背景をご紹介します
- どんなメンバーと働くことになるのか？
- 今後の成長戦略と、そのなかで参画してほしいポジションについて
✅ あなたのキャリアの方向性や技術志向をお聞かせください
- 今転職を考えているのか
- どんな働き方を希望しているか？
- どんな仕事や技術に興味があるか
より有意義な時間になるよう、あなたのこともお伺いできればと思います。
ミスマッチが起こらないよう、良いことも課題も含めて包み隠さずお話いたしますので
気になることがあれば、どんどん聞いてください！
👨💻カジュアル面談を行う担当者
カジュアル面談は、KnowhereのCTO・今井が担当します！
●CTO・今井のプロフィール
🔹経歴
AIや機械学習の分野で20年以上の経験を持ち、VPoEとして多様なプロジェクトに携わりながら、採用や営業にも関わっていました。
2022年にKnowhereのCTOに就任し、解析AIからインフラ、Web/モバイルまで幅広い技術領域をカバーし、開発チームをリードしています。
🔹趣味
インドア派で、シミュレーションゲームが好きです。
球技には自信がないですが、野球観戦は大好きです！
🔹メッセージ
Knowhereで働くイメージを持っていただけるよう、事業の詳細やお任せしたいポジションについて沢山お話できればと思っています！
📝 CTO・今井の執筆記事も公開中！
CTO・今井が、AIに関する知識を解説する記事も執筆しています。
興味のある方は、ぜひご覧ください！
🤝 転職を考えていなくても問題ありません！
「実は、転職するつもりはないんだけど…それでも面談していいの？」
→ はい、大歓迎です！ 🙆♂️
転職活動は、「いますぐ決めるもの」ではなく、
✅ 自分の市場価値を知る
✅ 将来の選択肢を広げる
という目的で動くのもアリだと思います。
カジュアル面談後に「もう少し検討したい」という選択をされても問題ありません。
もちろん、あなたが選考を希望しない限り、無理に面接へ進めることはありませんのでご安心ください。
📍 選考はオンラインで実施 & オフィス見学も可能！
カジュアル面談は、オンラインで実施します。
- 「直接会って話したい！」
- 「外苑前ジムやオフィスを見学してみたい！」
という方も大歓迎です！
オフィスでの面談や見学も可能ですので、ご希望があればぜひお知らせください✨
💡最後に
「スカウトメールに返信するのって、ちょっと不安…」という方もいるかもしれません。
でも、カジュアル面談はあくまで「情報交換の場」です。
無理に転職を決める必要はありませんし、
「ちょっと話を聞いてみるか」くらいの気持ちで問題ありません。
少しでも興味を持っていただけたなら、ぜひ気軽にお話ししましょう！
お話できることを楽しみにしています✨
⚾Knowhereのエンジニア採用選考時に見ているポイント＆よくある質問を大公開！
「応募してみたいけど、どんなところを見られるんだろう？」
「面接でどんな質問があるのか、事前に知りたい！」
そんな疑問をお持ちの方のために、今回は書類選考や面接でチェックしているポイントや、よくある質問について詳しくご紹介します。
応募を迷っている方や、少しでも興味のある方に参考にしていただける内容になっていますので、ぜひ最後までご覧ください！
📌 書類選考で見ているポイント
まずはKnowhereにて、書類選考時によく見ているポイントについてご紹介します。
✅職務経歴書の充実度
Knowhereでは、“職務経歴書の内容が具体的かつ詳細に記載されているか”という点をかなり重視しています！
▼特に記載いただきたい内容
- プロジェクトの概要（目的、規模、関わった期間）
- 担当フェーズ（設計・開発・テスト・運用など）
- 技術スタック
- 使用ツール・環境
応募要件を満たしていなくても、「この経験があれば活躍できそう」と判断できることもあります。
そのため、できるだけ詳細に記載していただくことをおすすめします◎
✅ どのようにプロジェクトに携わってきたか
「開発においてどんな課題に直面し、どう解決したか」も重要なポイントです。
特に、以下のような情報が書かれていると、グッと興味が湧きます！
▼特に記載いただきたい内容
- 技術選定の理由（なぜその技術を選んだのか？他の選択肢は？）
- チームでの役割や関わり方（コードレビュー、技術勉強会の実施 など）
- 成果や実績（導入後のKPI改善、システムの安定稼働、コスト削減など）
大規模データ処理やスケーラブルなインフラ設計経験のある方は特に歓迎していますので
ぜひアピールしてください！
✅ 今後やりたいことがマッチするか
Knowhereでは、どのポジションも開発業務がメインとなります。
そのため「マネジメント専任を希望」 という方は、ご希望にマッチしない可能性が高いです。
逆に「開発を続けながら、ゆくゆくはテックリードやアーキテクトも目指したい」 という方は大歓迎です！
✅ Knowhereで活躍していただけそうか
Knowhereでは、スタートアップならではのスピード感に対応できる適応力、自分の担当範囲をしっかりと進められるスキルと責任感を持つメンバーが活躍しています。
そのほか、野球やスポーツテックに興味がある方、AIや機械学習に関する知識がある方にはピッタリの環境です◎
🎤 面接担当がよく行う質問
続いてKnowhereの面接官が、よく求職者様に確認する質問内容です。
（１）今までの経験について
「これまでどんなプロジェクトに関わってきましたか？」
⇒開発経験や課題解決の具体例をお聞きします。
特に「自分がどう考えて行動したか」を話してもらえると、あなたの強みが伝わりやすいです。
（２） 技術的な壁をどう乗り越えたか
「今まで一番大変だった課題は何ですか？」
⇒問題解決能力を測るためにお聞きします。
技術的な壁、チームでの調整、スケジュール管理など、乗り越えた経験を教えてください。
（３） チームワーク・コミュニケーションに関する質問
「技術的な意見が対立したとき、どのように解決しますか？」
⇒ チーム内での調整力や柔軟性を確認させていただきます！
（４） Knowhereでやりたいこと
「入社したらどんなことに挑戦したいですか？」
⇒開発だけでなく、チーム作りや技術発信、スポーツデータの新しい活用方法など、興味があることを教えてください！
🎤 求職者からよくある質問
求職者様から面接時によくお伺いする質問もまとめて紹介いたします！
Ｑ. リモートワークは可能か？ 出社の頻度はどれくらいか？
A. リモートワークは基本的に自由です！
業務の進め方やチームとのコミュニケーションを考慮しながら、柔軟な働き方ができます。
ただし、「緊急対応が必要な場合」と「対面での意思決定が重要なMTG」がある際は、オフィスへの出社をお願いする場合があります。
そのため、フルリモートは導入しておらずオフィスに通勤できる範囲にお住まいであることを必須としています。
※もちろん、交通費は全額支給しますのでご安心ください！
Ｑ. 副業は可能か？
A. 副業ももちろん可能です。
ただし、業務に支障が出ない範囲でお願いしています。
例えば技術ブログの執筆、個人開発、OSS活動など、エンジニアとしてのスキルアップにつながる活動は大歓迎です✨
Ｑ. 業務委託からの参画は可能か？
A. 正社員登用を前提とした業務委託の参画は相談可能です！
お互いにミスマッチを防ぐため、まずは業務委託としてお試しいただき、その後双方合意のもとで正社員登用もできます。
※今後組織が更に拡大した際には、業務委託のポジションの募集も検討する予定です。
Ｑ. チームの雰囲気は？
A. 少数精鋭のチームで裁量が大きく、自分の意見やアイデアを活かしやすい環境です！
Knowhereのチームは、代表とCTOそして業務委託メンバー8名・正社員2名という少数精鋭で構成されています。
年齢層は20代後半〜40代前半と、幅広い世代が活躍中です。
2024年12月からは代表がアメリカへ移住し、メジャーリーグ（MLB）との契約に向けて動き出しています。
Knowhereではエンジニア主導で技術選定を行っています。
自分の意見が反映されやすくみんなが協力し合って議論を重ねながら開発を進めているので、どんな意見も大切にしている環境です！
💡最後に
書類や面接はあなたの経験や考え方を伝える場です。
難しく考えすぎず、 あなたらしく話してもらえたら嬉しいです！
少しでも興味を持っていただけたら、お気軽にご応募ください。
⚾“AIで野球を変える—”世界中のプレイヤーを支えるアプリ開発の舞台裏
突然ですが、スポーツテックという言葉をご存知でしょうか？
スポーツとテクノロジーが融合した分野、それが「スポーツテック」です。
私たち、株式会社Knowhereは、まさにその最前線に立ち、野球の世界を変える挑戦をしています。
私たちが目指すのは、AIやデータ解析の力を駆使して、世界中の野球選手たちが自分の限界を超える手助けをすることです。
プロ選手からアマチュアまで、すべての選手がより高いパフォーマンスを発揮できるような開発業務を行っています。
⚾スポーツテックの市場について
スポーツテック市場は年々急成長を続け、2019年310億円規模だったものが、2025年には1,500億円を超える規模になると言われています。
そのためAIやデータ解析を活用した新しいトレーニング法やパフォーマンス向上ツールが、今後ますます多くのアスリートに普及していくと考えられています。
私たちはその一歩先を行き、AIを使ったピッチングやバッティングの分析など、革新的なアプローチで選手たちをサポートしています！
⚾私たちが目指すのは「野球の未来を変えるアプリ」
プロやアマチュアを問わず、野球は戦略・技術・データが複雑に絡み合うスポーツです。
選手やコーチが本当に必要な情報や改善点を掴むには、膨大なデータを分析し、適切な形で提供することが不可欠です。
たとえば…
✅スイング解析
スマートフォンのカメラやセンサーを利用し、バットスイングを 高精度にトラッキング＆分析。
✅投球モーション診断
AIを活用した投球フォーム解析で、パフォーマンスの改善ポイントを可視化。
✅パフォーマンスデータの可視化
選手ごとの成績や成長を一目で把握できるダッシュボード機能などを開発。
これらのサービスを支えているのは、バックエンドで動く大規模なデータ処理と、
選手一人ひとりに最適化された解析結果を届けるロジックです。
さらに、時代を変えるような 次世代プロダクトの開発も進行中なのでお楽しみに！
💻サーバーサイドエンジニアとしての役割
このアプリを支えるバックエンドでは、大量のデータを効率よく処理し
選手一人ひとりにカスタマイズされた情報を届ける仕組みを作っています。
具体的にはこんなことをやります👇
- リアルタイムデータ処理
選手のスイングやフォームの動作データをリアルタイムで収集・解析し、即座にフィードバックを返す仕組みを設計・開発
- スケーラブルなインフラ設計
世界中の選手が快適に使えるよう、数百万規模のユーザーが同時接続できるシステムを構築。
- パーソナライズロジック
AIによる解析結果を元に、選手ごとの特徴に合わせてトレーニングを最適化。
- データ基盤の構築
選手のプレーデータや解析結果を蓄積し、AIの学習モデルの精度向上に貢献。
データ基盤を整え、より高度な分析を可能にします。
👨💻一緒に解決したい課題
正直、簡単なプロジェクトではありません。
しかし、その分エンジニアとしてもプロダクトとしても、圧倒的な成長ができる環境です！
- リアルタイム処理の高速化
動作データの処理速度を上げ、少しでも早く結果を返せるように最適化中。
- データのスケーラビリティ
膨大な選手データを安定管理し、効率よく運用する。
- グローバル展開への対応
各国で異なるインフラ要件や通信環境に適応した最適化を進める。
🤝 こんな方を求めています
私たちが一緒に働きたいのは、以下の経験や思いを持っている方です。
- TypeScriptの開発経験
- バックエンド開発経験（3年以上）
- 大規模データ処理やスケーラブルなインフラ設計に興味がある方
- AI・機能学習技術に興味がある方
- スポーツが好き、野球が好きという熱意がある方ならさらに大歓迎！
⚾あなたのスキルで、野球の未来を一緒に作りませんか？
野球は「データのスポーツ」と言われるほど、数字が結果を左右する世界。
しかし、データを持っているだけでは非常にもったいないです！
大事なのは、それを「選手がすぐに活用できる形」にすること。
私たちはAIとデータの力で、世界中の野球選手が自分の限界を超える瞬間を生み出したいー
プロもアマも、すべてのプレイヤーがより強く、より速く、より精度高くプレーできる未来を一緒に作りませんか？
スポーツ×テクノロジーの最前線で、本気で世界を変えたい人、待ってます！！
実はまだまだコチラには書ききれない開発中のプロダクトもたくさんあります。
まずはざっくばらんにカジュアルな面談も大歓迎していますので、
ご希望の方は以下フォームよりご記入の上ご連絡ください✨
⚾「すべてのプレイヤーにデータ革命を」～スマホ1台で実現する次世代野球～
今、スポーツテクノロジーの進化が、野球のプレースタイルやトレーニングの概念を大きく変えようとしています。
私たちが開発しているのはスマホのカメラだけで投球やスイングを画像認識技術で解析し、フォームや動作データを分析して選手にフィードバックを提供できる革新的な野球アプリです。
プロ・アマ問わず、すべてのプレイヤーが“データの力”で進化できる世界を目指しています。
この挑戦のカギを握るのが、AI × 画像認識の技術です！
画像認識の精度を極限まで高めリアルタイム解析を最適化することが、私たちの次なるミッションです。
今回は、この挑戦を共に進める 「画像認識エンジニア」 についてご紹介します。
🏆画像認識エンジニアとしてのミッション
野球は、ミリ単位のズレが勝敗を左右するスポーツです。
ボールの回転数、リリースポイント、スイング軌道、守備の動き──
これらを正確に解析し、プレイヤーが自分の動きを客観的に理解できる環境を作ることが理想です。
私たちの技術では、スマートフォンのカメラだけでボールの成分の解析を実現できます。
簡単に言うと、画像認識を活用してピッチングやバッティングの動画をキャプチャし、投球や打球の速度や回転などのデータをフィードバックする仕組みを開発しています。
このポジションでのミッションは、認識精度をさらに向上させ、リアルタイム処理の最適化を進めることです。
💡 画像認識エンジニアとして一緒に解決したい課題
このプロジェクトでは画像認識技術を活用し、選手やコーチにとって 「使いやすく、正確で、役立つ」 システムの開発に日々取り組んでいます！
具体的には以下の課題に一緒に挑戦したいと考えています。
✅ 解析の精度向上
→ ボールの動きや人の姿勢などを高精度で検出し、解析の精度を上げる
✅ AIモデルの軽量化と最適化
→ エッジデバイスでの運用を前提に、処理負荷を抑えた機械学習モデルを構築
✅ データの蓄積とモデルの継続的な改善
→ 多様なユーザーのプレーデータを活用し、解析精度を向上させる
✨ こんな方と一緒に挑戦したい！
✔ Pythonでのプログラミング経験をお持ちの方
✔ 人工知能・機械学習分野におけるプロダクト開発に携わったことがある方（3年以上）
✔ 野球やスポーツが好きで、プレイヤーのパフォーマンス向上に貢献したい方
MLOpsやエッジデバイスでのAIモデル運用、データ分析の経験がある方は大歓迎です！
🚀プロレベルの解析を、すべてのプレイヤーに！
私たちが開発しているアプリは、単なる計測ツールに留まらず「野球」というスポーツのあり方を変える可能性を秘めています。
かつてはプロの施設や高価な機材が必要だったデータ解析を、スマートフォン一台で誰でも利用できる時代が来ました。
将来的には、学生やアマチュア選手でもプロと同じレベルの分析を受けることができ、未来のスター選手はこのアプリから生まれるかもしれません…！
この挑戦に共感し「技術の力でスポーツの未来を切り拓きたい！」 と思う方は、ぜひ一度カジュアルに面談をしませんか？
ご希望の方は以下フォームよりご記入の上ご連絡ください✨