私たちについて
Prox Industriesは、製造業の現場に根ざした技術課題に対して、AI・ロボティクスを軸としたテクノロジーで解決を図るスタートアップです。
「AIを使うこと」が目的ではなく、「AIによって現場が本当に動くこと」「課題が解消されること」をゴールに置いた支援を展開しています。
製造現場の課題は、業界や企業ごとに非常に多様です。私たちは、食品や自動車、電子部品、医療、インフラ、金属、機械、化学など多くの領域で、実際に現場に入り込みながら、課題の構造を捉え直し、実効性ある技術導入を進めてきました。
この支援は、単なるPoC（概念実証）にとどまるものではありません。私たちは「導入して終わり」ではなく、「使われて成果が出る」ことに責任を持つ姿勢を大切にしており、要件定義からPoC、実装、運用・定着まで一気通貫での支援体制を整えています。
事業内容
R&D支援
最新のAI・ロボティクス技術を用いた研究開発のサポート。大学や企業の研究部門と連携し、マルチモーダルAIや生成AIなど先端領域のリサーチ・PoCを行います。
実装支援
製造現場の効率化・省人化・コスト削減に直結する技術導入を支援。たとえば検査工程の自動化や、熟練者のノウハウを活かした意思決定支援システムなどが対象です。
「深いドメイン理解 × 実装力 × 最先端技術」の掛け合わせを強みに、Prox Industriesは、単なるAIベンダーではなく“現場で結果を出すテクノロジーパートナー”として、多くの企業に選ばれています。
私たちが目指していること
Prox Industriesが掲げるミッションは、「Japan as No.1 in Manufacturing」。
これは単なるキャッチコピーではなく、私たちが事業を通じて守りたいと願う価値そのものです。
私たちはこれまで、大小さまざまな製造業の現場に関わりながら、そこにある技術・創意工夫・人の知恵が、社会にとってどれほど大きな意味を持っているかを何度も目にしてきました。
「この部品は、実はこうやって磨かれていたのか」「この工程は、熟練者の経験によって成り立っていたのか」
そんな驚きと敬意を持って、現場の価値を正しくテクノロジーに翻訳すること。それが私たちの役割だと考えています。
近年、製造業は「人手不足」や「技能継承の難しさ」「設備の複雑化」「コスト圧力」といったさまざまな課題に直面しています。
こうした構造的な問題に対して、単なる“業務の効率化”や“自動化”ではなく、根本から価値の在り方を見直すアプローチが必要です。
その鍵になるのが、AIやロボティクスといった先端技術です。
しかし、それらの技術を「ただ導入するだけ」では意味がありません。
現場で本当に使われ、運用され、価値を生み出すには、深い現場理解と技術実装力の両方が求められます。
私たちは、「技術」と「現場」をつなぐ“実装のプロ”として、ただの請負やPoCに終わらず、社会にインパクトを残すことを目指しています。
その実装が、目の前の企業にとっての価値であると同時に、日本のものづくり全体の未来につながる。
そう信じて、私たちは今日も現場に足を運び、最前線の技術を磨き続けています。
インターンについて
仕事内容
下記から専門性に応じて決定します。
AI技術の研究開発
- 視覚・言語・触覚などのマルチモーダル入力を統合するフィジカルAIモデル（例：VLA、RL、IL、Diffusion-based Policyなど）の設計・開発・評価
- Vision-Language Model (VLM)、Foundation Model、Transformer系モデルを応用した高次プランニング・意思決定モジュールの構築
- 既存のロボティクス制御（SLAM、動作計画、力制御など）とAIモデルを統合し、環境適応型ロボットを実現
実機ロボットへのインテグレーション
- マニピュレーター、移動ロボット、四足歩行ロボット、ヒューマノイドなど多様なプラットフォームでのAIモデル実装と評価
- 実機を用いた連続学習やオンライン適応実験を通じ、モデルの性能最適化を推進
- ハードウェアチームと協力し、センサ・制御系とのインターフェース最適化を実施
シミュレーション環境の構築・活用
- Isaac Sim、Gazebo、MuJoCo、NVIDIA Omniverseなどを活用し、物理的タスクの再現性の高い検証環境を構築
- シミュレーションと実機間のギャップを低減するためのSim2Real技術研究
- データ生成パイプラインの設計と効率的なデータセット構築・管理
必須条件（must）
学歴・経験
- コンピュータサイエンス、ロボット工学、機械学習、または関連分野を専攻する学士号以上の方、または同等の知識・スキルを有する方
- 機械学習またはロボティクス分野での研究・開発経験（学術・インターン・個人プロジェクトいずれも可）
技術スキル
- Python、C++などによるソフトウェア開発経験
- ROS (Robot Operating System) の使用経験
- Transformer系モデル、強化学習、または模倣学習に関する基礎知識
コミュニケーションスキル
- 技術的な内容を明確に伝える口頭・文書コミュニケーション能力
- チームメンバーと連携してプロジェクトを推進できる協調性
歓迎条件（want）
- フィジカルAI、VLA、またはマルチモーダルAIの研究・開発経験
- Isaac Sim、MuJoCo、Gazebo、Omniverseなどの実務経験
- 実機ロボット（マニピュレーター、移動ロボット、ヒューマノイドなど）の制御実績
- SLAM、3D認識、力制御、視覚サーボなどのロボットビジョン技術の知識
- 強化学習（RL）、模倣学習（IL）、またはDiffusion Policyの実装経験
- 学術論文執筆・国際会議での発表経験
- 英語での技術文献読解および国際チームとの協業経験
- PyTorch、TensorFlowなどを用いた深層学習モデル開発経験
