About Woven by Toyota Woven by Toyota is enabling Toyota’s once-in-a-century transformation into a mobility company. Inspired by a legacy of innovating for the benefit of others, our mission is to challenge the current state of
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ウーブン・バイ・トヨタについて ウーブン・バイ・トヨタは、トヨタの100年に一度のモビリティ・カンパニーへの変革に寄与していきます。「自分以外の誰かのために」発明を続けたという歴史からインスピレーションを受けた私たちのミッションーそれは、モビリティの定義を拡げ、そしてモビリティが社会に貢献する方法を拡張し、人を想うイノベーションで、モビリティの常識に挑み続けることです。 私たちは4つの柱を中心に活動しています：自動運転・先進運転支援システム技術のAD/ADAS、SDV（ソフトウェア定義車両）のための車両ソフトウェア生産プラットフォームであるArene、モビリティのテストコースであるWoven City、そして協業基盤を支えるデジタル・インフラストラクチャのCloud & AIです。また、ビジネスに不可欠な機能がこれらのチームの実装を下支えし、一丸となって「事故ゼロ社会」と「幸せの量産」の実現に向けて取り組んでいます。 = チームについて トヨタはモビリティの意味を再定義します。ヒト、モノ、情報、そしてエネルギーを動かし、モビリティの常識に挑み続けます。Woven Cityでは、このような様々なモビリティを生み出し、試すテストコースとして、ヒト中心の街・実証実験の街・未完成の街をコンセプトに、幸せの量産を目指します。 Woven Cityには未来のモビリティへの想いを共有する多様な仲間が集まります。Inventors（インベンターズ／発明家）、住民、ビジターは、ヒト・モビリティ・社会インフラが連携する街の形をしたテストコースで、生活をしながら様々なプロダクトやサービスを実証します。 Decarb Venture Studioは、Woven by Toyotaにおいて複数の新規サービスや事業を継続的に創出する組織です。私たちのミッションは「脱炭素の民主化」です。脱炭素を限られた専門家だけの業務から、あらゆる組織と人が手軽に参加できる実践的な活動へ広げることを目指しています。スタートアップのような裁量・スピード・創造性と、トヨタの事業規模・信頼・現実世界での検証機会を両立します。机上の仮説だけでプロダクトをつくるのではなく、複雑な実オペレーションから学び、再現可能なパターンを抽出し、トヨタの外にも広く展開できる汎用ソフトウェアへ昇華します。最初のサービスはPoCを終え、ベータ開発へ移行しています。電力・ガス・油・水など、顧客設備のインフラデータを統合するB2Bアプリケーションです。最先端のIoT、AI、ブロックチェーン、クラウド技術を活用してデータ基盤を構築すると同時に、産業用ソフトウェアであってもコンシューマーサービスのように直感的なUXを追求します。 Decarb Venture Studioは一つのプロダクトで終わりません。最初のサービスを有償化・スケールさせながら、顧客探索、PoC、プロトタイプを通じて次の事業の萌芽を継続的に生み出します。チームには国籍・言語・性別の多様性がある一方で、トヨタの文化に対する尊重も大切にしています。 働き方はハイブリッド（オフィスもしくはリモート）となります。今後の状況によっては、トヨタ自動車もしくはトヨタグループへの出張が発生する場合があります。 Woven Cityの詳細はこちらをご覧ください： https://www.woven-city.global/ 求める人材 複雑な顧客環境に入り込み、現場観察、業務設計、プロダクト思考、導入、カスタマーサクセスを自在に行き来できる方を求めています。 顧客が語る内容だけでなく、実際にどのように仕事が行われているかを理解し、プロダクトが価値を生み出す上での業務・組織・行動上の障壁を特定します。 初回導入から継続利用までの道筋を設計します。顧客探索、成功条件、データ・センサ準備、オンボーディング、運用フロー、教育、サポート、価値測定、利用拡大までを一貫して担います。 一般的なアカウントマネジメントではありません。顧客価値を現場で実証し、個別顧客から得た知見を、再現可能なプロダクトとGo-To-Marketモデルへ変換する、ハンズオンな事業創出の役割です。 業務内容 顧客の現実を理解する：現場調査を通じて業務・課題・機会を把握する 導入を設計する：導入・業務設計・オンボーディング・運用準備をリードする 利用定着を実現する：活用促進・カスタマーサクセス・継続改善を推進する 再現性ある事業へ昇華する：顧客の学びを製品・Go-To-Market・運用モデルへ反映する 次の機会を発見する：新たな顧客課題を探索し、次の事業機会を検証する 必須条件 顧客探索：B2Bソフトウェアにおいて、顧客探索、デプロイメント、導入、またはカスタマーサクセスを主導した経験
Our Mission At Palo Alto Networks®, we’re united by a shared mission—to protect our digital way of life. We thrive at the intersection of innovation and impact, solving real-world problems with cutting-edge technology and bold thinking.
ウーブン・バイ・トヨタについて ウーブン・バイ・トヨタは、トヨタの100年に一度のモビリティ・カンパニーへの変革に寄与していきます。「自分以外の誰かのために」発明を続けたという歴史からインスピレーションを受けた私たちのミッションーそれは、モビリティの定義を拡げ、そしてモビリティが社会に貢献する方法を拡張し、人を想うイノベーションで、モビリティの常識に挑み続けることです。 私たちは4つの柱を中心に活動しています：自動運転・先進運転支援システム技術のAD/ADAS、SDV（ソフトウェア定義車両）のための車両ソフトウェア生産プラットフォームであるArene、モビリティのテストコースであるWoven City、そして協業基盤を支えるデジタル・インフラストラクチャのCloud & AIです。また、ビジネスに不可欠な機能がこれらのチームの実装を下支えし、一丸となって「事故ゼロ社会」と「幸せの量産」の実現に向けて取り組んでいます。 = チームについて トヨタはモビリティの意味を再定義します。ヒト、モノ、情報、そしてエネルギーを動かし、モビリティの常識に挑み続けます。Woven Cityでは、このような様々なモビリティを生み出し、試すテストコースとして、ヒト中心の街・実証実験の街・未完成の街をコンセプトに、幸せの量産を目指します。 Woven Cityには未来のモビリティへの想いを共有する多様な仲間が集まります。Inventors（インベンターズ／発明家）、住民、ビジターは、ヒト・モビリティ・社会インフラが連携する街の形をしたテストコースで、生活をしながら様々なプロダクトやサービスを実証します。 モビリティBUのInfo Mobility Carチームは、運転者への運転方法提案・声掛けを行うドライバーサポート機能を開発しています。 車内・車外の画像や各種車両センサ情報を活用し、運転者の「忙しさ」や状態を推定するアルゴリズムをコア技術として、より安全で快適な運転体験を実現することを目指しています。 ソフトウェア開発チームやシミュレーションベースの評価チームと連携しながら、機能そのものの性能向上を継続的に推進していきます。 Woven Cityに関する詳細は、以下をご覧ください： https://www.woven-city.global/jpn/ 求める人材 車両のCAN信号や各種車載センサ、ドライバーの操作ログなど 時系列データ を組み合わせ、ML ベースでドライバーの運転負荷（忙しさ）を推定するアルゴリズム開発をリードできる方を求めています。 ドライバー状態または車両運動・センサフュージョン・機械学習の知見を活かしつつ、他の忙しさ指標（周辺車両やVisionベース指標など）とのバランスも意識しながら、より妥当でロバストな運転負荷インデックスを設計・改善できる方を歓迎します。 不確実性の高い領域でも、データから仮説検証を繰り返しながら、関係者と協働してプロダクト価値に結びつけられる方を想定しています。 業務内容 車両のCAN信号や各種車載センサ、ドライバーの操作ログなど時系列データを入力とした、MLベースのドライバー運転負荷（忙しさ）推定アルゴリズムの設計・実装・高度化 教師データ設計、アノテーション方針、データ前処理・特徴量設計を含む学習データ基盤および評価パイプラインの構築・運用 CANベースの運転負荷指標と、周辺車両の情報や画像ベースの指標など他の忙しさ指標を組み合わせるためのロジック検討・改善 忙しさ推定結果を運転方法提案・声掛け機能のロジックに取り込むためのインタフェース設計・仕様検討と、機能全体の性能改善の継続的な実施 ソフトウェアエンジニア／テストエンジニア／UXメンバー等との協働による要件・評価指標のすり合わせ、および実験結果・技術知見の整理・共有 プロジェクト・業務上の必要に応じ、出張を含め、シミュレータおよび実車試験での評価計画の立案・実施に参加し、実環境での確認と改善サイクルを推進 必須条件 主に車両のCAN信号や各種車載センサ、ドライバーの操作ログなど時系列データを対象としたソフトウェア開発・アルゴリズム開発の実務経験（目安：3年以上） 機械学習／深層学習、もしくは統計的モデリングを用いたアルゴリズム開発の実務経験
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