カーブジェン採用チーム

AI技術を用いて感染症領域および薬剤耐性問題の解決を目指す、カーブジェン株式会社のプロ…

カーブジェン採用チーム

AI技術を用いて感染症領域および薬剤耐性問題の解決を目指す、カーブジェン株式会社のプロダクト開発における新しい取り組みや技術情報、設計の背景、経営陣やチームに関する情報などを紹介しています。

  • 採用関連情報

    働き方や働きがい、新ポジションなどをお伝えします

  • カーブジェンの最新動向

    カーブジェンの最新動向として、プロダクトの研究開発やイベント、登壇情報のレポートなどをまとめます。

  • CarbGem Tech Blog

    カーブジェンデータソリューションチームによるテックブログです！自社プロダクトに関する技術情報などを公開しています。

  • 経営陣・メンバーインタビュー

    カーブジェンの経営陣、メンバーのインタビュー記事です！どのような働き方、キャリアが歩めるかなどをお伝えしています。

CarbGeMでの働き

カーブジェンでは裁量と自由度高く働くことが可能です。当社のワークスタイルやよくいただく質問をまとめました。 組織についてどのような方々が働いていますか？ 当社のMission・Vision・Valueに共感し、日々学び、成長し、努力し続けるメンバーが集まっています。 当社は、年齢、学歴、性別、国籍等は一切不問ですので、若手はインターンを含め、20代から60代の幅広い世代がチーム一丸となって活躍しています。 得られる経験について当社を通じて得られる経験など教えてください。

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    • 【出展レポート】IDWeek 2023（米国・ボストン）

      カーブジェン株式会社は2023年10月11日〜15日、ボストンで開催されたIDWeek 2023で、4演題のポスター発表ならびにブース出展を行いました。 細菌感染症菌種推定支援AIソフトウェアや細菌増殖モニタリング装置の研究開発成果などを発表するとともに、本年9月に提供を開始した「自動グラム染色機（非医療機器） PoCGS®️-iE」など複数のプロダクトの展示を行いました。 米国をはじめ世界各国の感染症領域専門家、医療機関、事業会社の方々との交流を通じて、当社プロダクトの

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      • 【出展レポート】第44回日本食品微生物学会学術総会（大阪府堺市）

        カーブジェン株式会社は2023年9月21日（木）〜22日（金）、大阪で開催された「日本食品微生物学会学術総会」で、「自動グラム染色機（非医療機器） PoCGS®️-iE」ならびに「微生物推定支援AIソフトウェア（非医療機器）BiTTE®-iE」、そして開発中の細菌増殖モニタリング装置をの展示を行いました。 第44回日本食品微生物学会学術総会とは日本食品微生物学会は「食品の微生物に関する学術研究の推進、並びに成果の普及を図り、食品の安全および機能の向上に寄与すること」を目的と

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        • 深層距離学習（Deep Metric Learning）とは

          Deep Metric Learning(深層距離学習)とはDeep Metric Learningは、深層学習を使用してデータ間の距離や類似性を学習する手法です。距離学習は生データ(a)からデータ間の距離や類似度を計算し(b)、同じクラスのデータは近づき、異なるクラスのデータは遠ざかるように重みを更新することで(c)、データを効果的に表現する埋め込み空間（embedding space）を学習します(d)。これにより、埋め込み空間では同じクラスに属するデータは近くに配置され

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        CarbGeMでの働き

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        マガジン

        • 採用関連情報
          1本
        • カーブジェンの最新動向
          6本
        • CarbGem Tech Blog
          11本
        • 経営陣・メンバーインタビュー
          3本

        記事

          Uncertainty(不確実性)とは

          Uncertainty(不確実性)とは深層学習における予測のUncertainty（不確実性）とは、さまざまな確率的要因によって発生する予測のばらつきの程度のことを言います。または、予測の信頼度の指標と捉えることもできます。つまり、予測のばらつきが大きいほど、予測の信頼度は低く、不確実性は高いということです。例えば、回帰問題で予測値がとる値の幅が広いときや、分類問題でクラス毎の確率分布の差が小さいときなどは、予測がばらついており不確実性が大きいと言えます。（図１） 不確実性

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          医療画像AIにおけるDomain shift

          ドメインシフトとはドメインシフトとは、機械学習モデルの開発環境において学習に使用したデータ（以下、学習データ）と運用環境で予測対象となるデータ（以下、ターゲットデータ）の性質が異なることです。詳細には、学習データとターゲットデータでドメインと呼ばれる入力変数X、出力変数Y、(X, Y)の確率分布のいずれかが一致しないことを指しています。 ドメインシフトと精度ドメインシフトがどれくらい発生しているのかによって、運用環境では開発環境よりも予測精度が悪くなってしまいます。では、な

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          医療画像AIにおけるDomain shift

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          研究者×事業家という新たなキャリアが生み出す、「世界基準」の新サービスとは

          カーブジェン株式会社で採用広報を担当しております、早坂文花です。 当社は世界的な課題「薬剤耐性問題」の解決に向けて創業し、臨床現場での細菌感染症診断を支援するためのソフトウェアやハードウェアを開発しています。 2023年6月には海外の学会や展示会にも出展し、その新規性や医療貢献に対して、大きなご期待の声をいただきました。 【出展レポート】 ・ASM Microbe 2023（米国・ヒューストン）https://note.com/carbgem_hr/n/nad942481

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          説明可能なAIモデル

          What are Explainable models?explainable modelとはexplainable modelとはAIによる予測の根拠を人が理解できるように説明するモデルを指します。近年の第三次AIブームに伴う機械学習技術の向上によって、より高精度な予測や複雑な処理が可能になりました。こうした技術はマーケティング、自動運転、診断支援など幅広い分野での応用が期待されます。一方で多くの予測モデルは予測理由の説明が困難であり、特にDeep Learningのような

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          【発表資料掲載】「YOUTRUST x ゆめみ Flutter LT会@渋谷 #2」で当社社員が発表

          (2023年7月26日更新) LT会にてお話をしたテーマは、「FlavorフルなFlutter: 複数環境でのアプリ開発とデプロイ」です。 我々がアプリを開発する際には、通常、開発環境、ステージング環境、そして本番環境といった複数の環境での運用が求められます。 しかし、各環境に応じてアプリを構築する際にソースコードの修正が必要となり、その結果ビルド作業に多大な時間がかかってしまうという課題がありました。 この課題を解決するために、我々はFlavorの設定を見直し、アプリの

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          【発表資料掲載】「YOUTRUST x ゆめみ Flutter LT会@渋谷 #2」で当社社員が発表

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          【出展レポート】ASM Microbe 2023（米国・ヒューストン）

          カーブジェン株式会社は2023年6月15日から19日、米国・ヒューストンで開催された「ASM Microbe 2023」で、当社が研究開発を進めるテーマ計4件が採択され、演題発表を行いました。 当社のポイント・オブ・ケア・グラム染色システム（PoCGS®）の初期的な臨床試験結果報告ならびに細菌感染症菌種推定・適正抗菌薬選定支援アプリ「BiTTE®」の成果発表などを通じて、米国をはじめ海外関連企業への販路開拓、事業提携、ライセンスアウト等の国際市場での協業・パートナリング交渉の

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          【出展レポート】BIO International Convention 2023（米国・ボストン）

          カーブジェン株式会社は2023年06月05日〜2023年06月08日（米国時間）に米国・ボストンで開催された「BIO International Convention 2023」に出展しました。 また同会期中には、経済産業省、JETRO、JBA等が主催する「Japan Innovation Night」を含め連日関連イベントが開催されました。これらへの参加により、医療・バイオ分野で先進的な取り組みを行う多くの企業・団体と交流し、国際展開のはずみとなりました。 BIO In

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          物体検出とは？

          Object Detection(物体検出)とは Object Detection(物体検出)とは「画像や動画から物体を検出する技術」です。具体的にはバウンディングボックスと呼ばれる枠とラベルで、画像中の物体に対して位置決定とクラス分類を行います。Object Detectionを利用することで私たちは「画像中のどこに何があるか」を機械的に把握することができます。またボックス数を数えることで「対象の物体がいくつあるか」も推定できます。 image classificati

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          機械学習におけるImage Segmentationとは

          What is Image Segmentation?機械学習におけるImage Segmentationとは画像をいくつかの領域に「分割」するタスクを指しています。Image Segmentationでは、画像を構成する一つ一つのピクセルに対してクラス分類を行います。そして分類されたクラスに割り当てられたピクセル値を表示することで、領域ごとに異なる色で塗り分けられた画像を出力します。Segmentationタスクは、ピクセルのクラス分類の仕方によってSemantic Seg

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          医用画像分類のAI

          What is Image Classification?Image Classificationとは画像データを用いた機械学習のタスクの一つで、画像の分類を予測するものです。正確には、入力された画像が複数の分類カテゴリ(以下、カテゴリ)の中でどのカテゴリに該当するかの予測確率を出力します。具体例を以下に示します。まず各カテゴリの画像とラベル(airplane、automobile…)のセットを準備します。これが学習データにあたります。次に機械学習モデルの構築を行います。モデ

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          世界的課題を解決するプロダクトを生み出すために、個の「強み」を生み出す行動と、情熱をつらぬけるチームへと

          カーブジェン株式会社で採用を担当しております、FHです。 当社は世界的な課題「薬剤耐性問題」の解決に向けて、医療とデジタルを融合し、細菌感染症の適切な診断を支援するための細菌感染症菌種推定支援アプリ「BiTTE」を開発しています。 2023年4月28〜30日に開催された第97回日本感染症学会総会では「BiTTE」を展示し、多くの方にご覧いただけました✨ 今回は、BiTTEなどを開発するデジタルソリューション部を統括する取締役・宮塚のこれまでのキャリア、そして目指すチームの

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          【出展レポート】第97回日本感染症学会総会（横浜市）

          みなさん、こんにちは！カーブジェン株式会社で採用を担当しております、FH（早坂文花）です。 2023年4月28〜30日に開催された第97回日本感染症学会総会で、細菌感染症菌種推定・適正抗菌薬選定支援アプリ「BiTTE」の展示を行いました。 今回は、「BiTTE」の製品改良を目的とした”研究用製品”を展示しており、ご協力頂ける医師・技師・医療機関・企業の皆様に知っていただくことを目的として、出展しました。 4月26日に日本経済新聞でご紹介いただいた影響もあり、多くの医療関

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          【出展レポート】第97回日本感染症学会総会（横浜市）

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