株式会社モルフォ

仕事内容

【現在募集中のテーマ】
以下のテーマから１つ選択の上、研究開発に取り組んでいただきます。
① 高精度3Dポーズ推定の実現に向けたアプローチの探求
（想定言語：Python）
　人物の姿勢を捉えるポーズ推定技術は、2Dの領域では大きく発展し、様々な応用が生まれています。現在、その技術的フロンティアは3Dへと移行しており、メタバースやスポーツ科学をはじめ、新たな応用分野を切り拓く鍵としてその実用化が期待されています。
　本テーマでは、高精度な3Dポーズ推定を実現するため、最新動向の調査・有望な技術の選定・実装から評価までの一連の開発を通じて、実践的なR&Dを経験していただきます。

② AIによるインテリジェント作業ログ探索ツールの開発
（想定言語：Python等）
　現代のPC作業は、無数のアプリケーションやWebページを横断するため、過去の作業内容や情報を探し出すことが非常に困難です。画面上の視覚情報（テキスト、UI要素、画像）をAIが自動で理解・構造化する技術は、この課題を解決し、人の記憶を拡張する可能性を秘めています。
　本テーマでは、OCRやあいまい検索、VLMといった複数のAI技術を組み合わせることで、「PC上のあらゆる作業を記録し、後からすぐ検索できるツール」というコンセプトを、実際に動くプロトタイプとして実装していただきます。

③画像認識における次世代バックボーンの調査（想定言語：Python）
　画像認識AIにおいて、入力画像から特徴を抽出する役割を担うのが「バックボーン」です。あらゆるタスクの性能を左右するこの領域では現在、モデル構造の進化に加え、大規模データと高度な学習手法を統合した「基盤モデル（Foundation Model）」の重要性が高まっています。特にMeta社の「DINOv3」は、その洗練された手法で学習された重みが公開されており、画像に関するタスクにおいて高い汎用性を持つ基盤モデルとして注目されています。一方で、従来のCNNやTransformerとは異なる設計思想を持ち、計算効率と精度の両立を目指す新アーキテクチャも登場しており、技術の潮流は多岐にわたります。あ
　本テーマでは、DINOv3が提供する強力な特徴表現能力や新アーキテクチャが持つ特性が、実務上の課題に対してどの程度有効かを探求していただきます。実データを用いた検証を通じ、従来技術と比較した際の優位性や適用可能性を評価し、次世代の画像認識AI開発に向けた技術選定の指針を作っていただきます。

【開発環境】
・開発言語：Python、C, C++
・OS：Windows PCおよびLinux(Ubuntu)
・マシン：活動に必要なPCおよびGPUサーバーの貸与