Description

[ Rapyuta Robotics について]

Rapyuta Robotics(ラピュタロボティクス株式会社)は,2014年にスイス連邦工科大学チューリッヒ校(ETH Zurich)のスピンオフとして設立されたロボティクス企業です."Empowering Lives With Connected Machines(マシンとマシンを繋げ,人々の生活を豊かにする)"をビジョンに,3K業務の自動化を通じて,人がより知的で創造的な仕事に挑戦できる社会の実現を目指しています.累計調達額は約106億円で,クラウドロボティクスプラットフォーム"rapyuta.io"を中核に,メーカーや機能の異なるロボットを共通基盤上でつなぎ,群制御AIによって複数台の経路計画やタスク配分を最適化するソリューションを提供しています.

物流領域では,ピッキングアシストロボット,自動倉庫,自動フォークリフトなどを同じクラウド基盤上で連携させることで,既存倉庫でも大規模工事を抑えつつ,生産性向上と柔軟な自動化を実現しています.

[主要ソリューション(受賞実績あり)]

• ラピュタPA-AMR(ピッキングアシストロボット):ピッキング生産性を約2倍に向上し,国内シェア約7割を獲得(2023年グッドデザイン賞受賞)

• ラピュタASRS(自在型自動倉庫):作業生産性最大約10倍,保管効率最大2.5倍を実現(2024年グッドデザイン賞 金賞受賞)

• ラピュタAFL(自動フォークリフト):パレット搬送を自動化し,高精度自己位置推定により既存倉庫にも柔軟に導入可能(夜間無人稼働にも対応)

[期待する役割]

配属先となるBusiness Analystチームでは,Field Sales,導入コンサルティング,オペレーションマネジメント(カスタマーサクセス)各チームと密接に連携し,顧客オペレーションの実態データと当社製品の群制御AIやクラウド技術の特性を踏まえたデータ分析を担当いただきます.

• 最適な導入プランの設計とROI(投資対効果)の検証:顧客から提供された出荷データや現場データを分析し,ロボットの最適な台数,レイアウト,期待される生産性向上効果を定量的に設計• 提示します.
• 導入後の運用最適化と価値最大化:導入後の稼働データ(生産性,AMRの待機時間,渋滞発生箇所など)を解析し,ボトルネックの特定,オペレーションロジックの改善,在庫配置の最適化といった具体的な施策を立案• 提案します.
• プロダクト改善への貢献:複数案件で得られた知見や成功パターン("勝ち筋")を一般化し,エンジニアリングチームと協働してデータ収集• 分析基盤の設計• 整備を進めると共に,クラウドプラットフォーム(rapyuta.io)機能改善にフィードバックします.

創意工夫により入手可能なデータから最大のインサイトを導ける方,固定観念にとらわれずに柔軟かつ効果的なソリューション提案ができる方,お客様をはじめとしたステークホルダーの状況を的確にヒアリングできる方,ロジカルかつ明快なプレゼンテーションを提供できる方,これらをスピード感を持って推進できる方を募集しています.

[職務内容]

• 導入検討フェーズにおける顧客データ分析と導入プランの設計• 提示
• 顧客の出荷データ,在庫データ,人員配置,オペレーションフローなどを詳細に分析し,サブスクリプション型の料金形態や投資回収基準にフィットするよう,費用対効果の根拠を提示します.
• 倉庫業務の理解とオペレーションデータ解析,ボトルネック可視化,改善策の立案• 提案
• ロボットの群制御AIによる最適化や,WMS連携を踏まえ,導入現場(3PLやメーカー物流)の特性に合わせたオペレーション改善施策を提案します.
• 稼働現場を可視化するダッシュボードやヒートマップを活用し,稼働した結果から得られるデータを集約• 分析します.
• 倉庫シミュレーション実行と結果分析,当社ソリューションの改善点特定と打ち手検討
• 実際の人の動きや現場で発生する様々な状況変化(物量の波動,レイアウト調整など)を再現し,最適なロボット台数や経路を特定します.
• 分析目的• 範囲の合意形成,レポーティング,主要ステークホルダーへのプレゼン
• 顧客(経営層,現場管理者)や,社内関係者(営業,カスタマーサクセス)に対し,複雑な技術的知見をロジカルかつ明快に伝え,施策実行への合意を導きます.
• エンジニアと協働したデータ収集• 分析基盤の設計• 整備
• ロボットの待機時間などのログデータや,個々の作業者ごとの作業実績(生産性)を効率的に取得• 解析するための基盤設計に関与し,プロダクトの継続的な改善(ソフトウェアアップデート)に貢献します.

Requirements

• 必須条件
• データ分析/ビジネス分析• 業務改善の実務経験2年以上
• Pythonによるデータ分析の実務経験1年以上(同等スキル可)
• 日本語:ネイティブレベル,英語:ビジネスレベル
• 高度なロジカルシンキング
• 優れたプレゼンテーション/ライティング/Excelスキル
• 尚可
• BIツールの利用経験(特にPower BI)
• Linux,Docker,Git,クラウド,DB,SQL などのテクニカルスキル
• 変化への適応力と学習意欲,制約条件下で成果を出す創意工夫
• 顧客の意図• 制約を踏まえた的確なヒアリング/内外調整/合意形成力
• 期待成果から自律的にタスクを設計し,シニアの助言を活かして完遂する力

Benefits