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Turing会社紹介資料

Turing
PRO
June 27, 2023

 Turing会社紹介資料

Turingの会社紹介資料です。(2023年6月更新)

Turingにはソフト・ハード問わずさまざまな才能が必要です。気になった方は採用ページの「スカウトを待つ」からご応募ください。

▼ 採用ページ
https://www.turing-motors.com/jobs

▼Turing Tech Blog
https://zenn.dev/p/turing_motors

Turing
PRO

June 27, 2023
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Transcript

  1. Turing
    CompanyDeck

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  2. CONTENTS
    1. Turingについて
    2. 業界の変化やわれわれの壁
    3. マイルストーンと戦略
    4. チームとカルチャー
    5. 採用プロセス、働く環境
    6. APPENDIX
    P.3
    P.8
    P.12
    P.19
    P.22
    P.29

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  3. 2021年8月創業
    2021年12月
    AI-based PoC
    自動運転システムを構築
    2022年7月
    10億円の資金調達
    2022年10月
    北海道一周(約1,400㎞)を自
    動運転で走破
    2022年 11月
    500時間分の
    走行データ基盤を作成
    2023年2月
    THE FIRST TURING CARを
    販売完了
    2023年6月
    車両生産拠点開所
    Turing Kashiwa Nova Factory
    2023年3月
    AIデザインの「完全自動運転EV」
    コンセプトカーを発表
    2023年3月
    国産LLM開発着手
    2023年4月
    経済産業省主導
    「J-Startup企業」に選出
    COMPANY
    創業      2021年8月20日
    事業内容    完全自動運転EV量産
    本社所在地    千葉県柏市
    資本金    3000万円(※ J-KISSで10億円調達済み)
    社員数    40名(正社員27名、インターン・アルバイト13名)

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  4. BOARD MEMBERS
    Co-Founder, CEO
    Issei Yamamoto
    Ponanzaによる将棋名
    人への勝利、HEROZ上
    場牽引を経験。大きな産
    業で世界で戦える企業を
    創り上げるためにTuring
    を創業。
    Co-Founder, CTO
    Shunsuke Aoki
    CMUでPh.Dを取得。そ
    の後国立情報学研究所に
    て助教を務める。日本で
    産業を興すことを誓い、山
    本とTuringを創業。
    COO
    Daisuke Tanaka
    国内金融機関を経て、
    Googleに入社。2016年
    株式会社メドレーに参画、
    執行役員/事業責任者とし
    て上場に貢献。2023年1
    月、TuringのCOOに就
    任。

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  5. TEAM
    2021年8月創業 2022年4月 2022年8月 2023年1月 2023年3月 2023年6月
    8人
    15人
    24人
    30人
    39人
    Seed Round
    ex-CAIO ex-CyberAgent ex-Mercari ex-Entrepreneur ex-Honda & Tier ex-Recruit
    創業から2年でメガベンチャーや
    テックカンパニーから多くの人材がジョイン

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  6. 27名
    フルタイム
    39名
    従業員数
    リサーチチーム
    Turingの自動運転 AIを開発するチーム。リサーチ・基盤モデル
    開発・MLOps・大規模インフラ構築などを行う。
    プロダクトチーム
    自動運転AIと車両をつなぐチーム。 AI、ソフトウェア、 OS、計算
    機ハードウェアなど多岐にわたるレイヤで開発を行う。
    UXチーム
    IVIシステム構築を行うチーム。車に独自のスマホを搭載するよ
    うなイメージで、 OS・アプリ・バックエンド・低レイヤの開発を行
    う。
    車両開発チーム
    車体を開発するチーム。車体・シャシー・パワートレイン・駆動系
    など多くのレイヤを開発する。守備範囲はメカ・エレキ・低レイヤ
    ・回路などさまざま。
    MEMBER

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  7. We Overtake Tesla
    Turing’s Mission
    米中では何百社もEV・自動運転スタートアップがあります。我々だってできる。
    Turingは数百兆円の産業で大きく挑戦し、世界で戦う大きなチームを創り出します。

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  8. 業界構造の変化とスタートアップの勃興
    自動車業界はEV化、そして自動運転化によってビジネスモデルに
    ドラスティックな変化が起きており、この流れは不可逆だと我々は
    考えています。
    アメリカと中国で現在何百もの EV・自動運転スタートアップがある
    一方、日本でこの分野のスタートアップは数えるほどしかありませ
    ん。彼らはAI・ソフトウェア時代のクルマを開発しており、次の時代
    に進んでいます。しかしこれは Turingの視点に立てば非常にポジ
    ティブでと捉えています。米中に比べて優秀なエンジニア人材の獲
    得倍率が低く、1つの場所に才能を集中させることが可能です。

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  9. 自動車産業のイノベーションのジレンマ
    自動車会社が持つ主な機能は「設計、部材調達、ライン工場、販
    売」です。この4つの機能のうちライン工場におけるエンジン、各部
    材調達におけるモジュールの位置付けの 2点がAI・ソフトウェア化、
    EV化の時代の変化に適応できていません。
    あくまでエンジンという内燃機関が大きなシェアをとってきた中でそ
    れを捨てることは容易ではありません。また、ハードウェアが主役
    でありその下にECUやAI・ソフトウェアを位置付けるという優先順
    位の構造によりソフトウェア主導でプロダクトを支配できないジレン
    マを抱えています。

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  10. 人間は複雑な運転を容易にこなす
    今までの自動運転へのアプローチは地図情報・位置情報・セン
    サーでした。限定区間での自動運転においては光が指したもの
    の、センサーだけでは複雑な状況を判断・解決できません。
    ドライバー同士のコミュニケーションが介入するシーンや高度な判
    断が求められるシーンなどにおいては限界があります。
    われわれはAIとカメラを中心にした Vision Centricなアプローチで
    自動運転を実現します。

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  11. 量産フェーズ前に存在する死の谷
    車両の設計・販売において、 2つの壁があります。 1つは法規認証・
    保安基準という設計の壁、もう一つは量産の壁です。スタートアッ
    プが法規認証・保安基準を通過するに耐えうる設計・開発のケイパ
    ビリティを獲得するのは非常に大変です。
    また、販売台数規模によって生産手法や販売価格は異なります。
    数百〜数千台規模ではセル生産にて車両開発を行うケースがあり
    ますが、採算性の観点では事業成立が難しいです。有名な話とし
    て、アストンマーチンが 7度の倒産を経験しています。スタートアッ
    プが量産メーカーになるためには死の谷を乗り越えなければなりま
    せん。

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  12. MILESTONE
    Series A
    Seed Series B Series C IPO
    独自のAI開発
    1台目車両の販売
    工場の立ち上げ
    サプライヤー獲得
    試作車設計~生産
    データセンター
    充電網構築
    100台の車両販売
    量産工場用地取得
    Starship試作
    量産開始
    レベル5自動運転
    1万台の量産販売
    シリーズAで車両製造メーカーになり2030年にIPOを目指す

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  13. Strategy 〜AI〜
    高速な応答
    小さなNNで実現
    複雑な状況判断
    LLMで実現
    大規模NNが唯一の道
    Turingではカメラベースの AIを開発しており、 end-to-endのアプ
    ローチで完全自動運転実現に挑戦しています。 LLMを活用した
    Navigator-Driverモデルの実現に挑戦しており、すでに独自モデ
    ルを特許出願済みです。
    LLMやマルチモーダルなど多くの技術革新を活用し、レベル 5、ハ
    ンドルのない車を実現させる未来に挑みます。

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  14. Strategy 〜Software〜
    独自UIUX開発チームの立ち上げ
    現代の車にはボタンが数十個配置されています。車産業の組織図
    が反映されたUIUXがユーザーに提供されており、中にはユー ザー
    がほとんど触れないものもある状態です。
    現代のユーザーはスマホやタブレットに常に触れておりインタ
    フェースとしてのボタンは世代が昔のものとなっています。われわ
    れは新しいユーザー体験を提供すべく、独自の IVIシステム、OS、
    デバイスドライバーを開発するチームを立ち上げました。

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  15. Strategy 〜設計〜
    試作車を開発し、組織練度を高める
    車は数万個の部品の集合体であり、現代の技術が詰まったプロダ
    クトです。それらをゼロから内製で開発することは容易ではありま
    せん。
    創業初期は「走る・曲がる・止まる」といった駆動系のケイパビリティ
    を獲得していましたが、今後は車両企画・車体設計といった能力を
    組織が獲得していく必要があります。われわれは設計〜開発のプ
    ロセスを何度も経験することで組織の練度を高め、車両開発能力
    を高めていきます。

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  16. Strategy 〜調達〜
    既に多くのアライアンスを獲得
    2023年3月に東京アール &デー様とのアライアンスを発表しまし
    た。そこから今日に至るまでに多くのサプライヤーや協力会社との
    アライアンスを締結しています。
    複数社のパートナー契約を締結できたことでアライアンスが加速し
    ており、現在さまざまな部品やレイヤーで交渉をしています。今後
    独自のサプライチェーンを構築していきます。

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  17. Strategy 〜工場〜
    生産工場を立ち上げ、量産のPoCを開始
    2023年6月に工場を開所しました。試作車の設計〜販売サイクル
    を多く回し、2024~2025年にかけての100台生産を推進していきま
    す。われわれのマイルストーンは、「 2030年に10,000台の量産を
    すること」です。
    すでにシニアな生産技術者を組織に迎え、量産ラインにおけるロ
    ボットアーム導入や生産ラインの検証を計画しています。量産に向
    けた準備をスタートしており、完全自動運転 EV量産に向けた布石
    を打っています。

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  18. Strategy 〜販売〜
    売る力とユーザー体験のための充電網
    2023年3月にTHE FIRST TURING CARを販売しました。販売を
    することでしか得られない経験があり、われわれが研究開発にとど
    まらず、売り切る力を証明した瞬間でした。
    Turingではこれから100台・10,000台の車両を販売していきます。
    組織として販売やアフターサポートのケイパビリティーを身につけ
    着々と力を身につけていく予定です。ここにとどまらず、 EVメーカー
    として充電体験・インフラ構築にも力を入れていきます。ユーザー
    に最高の体験を提供することにわれわれはこだわります。

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  19. TEAM & CULTURE


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  20. 2024年には100名組織へ
    Turingは現在、40名の組織です。2024
    年末までにAI・ソフト・ハード問わずで 50
    名以上、2025年には100名近くの正社員
    採用を予定。各部門を垂直に立ち上げて
    いきます。
    急拡大組織の基盤構築
    Turingは全てのレイヤで技術革新を行う
    会社です。組織が 100名以上になっても、
    部門立ち上げを行い続けます。この 1年で
    加わる人は急成長組織の核となる人材で
    す。
    安全かつ最速の開発を
    自動車は最高レベルの安全・セキュリティ
    品質を求められます。品質を高めながら
    も爆速で開発していくために、われわれ
    にない知識・技術・経験を持つ方を求め
    ています。
    Turingは、人類が誰も答えを知らない課題を非連続的に解決していく組織です。
    これから多くの技術・ビジネス課題を解決し、産業革命に匹敵するインパクトを社会に起こし
    ていきます。そのためにはあなたの力が必要です。
    Our Issues

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  21. ソフトウェアとハードウェアが仲良くなれば、最高のプロダクトを生み出せるはず。Turingでは
    事業の変化に合わせ、組織の形も柔軟に変えていきます。さまざまな才能が集まり相互に連
    携するのがTuringです。
    TEAM
    開発 AI・ソフトウェア
    グループ
    UXグループ
    車両開発グループ
    リサーチチーム
    プロダクトチーム
    UX Engineering
    Vehicle
    Engineering
    共通 ファイナンス
    コーポレート
    HR PR
    事業開発

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  22. リサーチチーム
    私たちの最終目標は、完全自動運転を現実のものにすること
    です。その達成のために、大規模学習のためのMLOpsの構
    築、完全自動運転を支えるNavigatorやDriverモデルの研究
    開発を積極的に進めています。
    大規模なGPUクラスタを利用し、ビジョンベース自動運転のた
    めの深層学習モデルやレベル5自動運転に利用するマルチ
    モーダル基盤モデルの研究開発を行っています。
    リサーチチームでは、誰も達成したことのないレベル5自動運
    転技術を研究開発するリサーチャー、研究用のデータ基盤を
    構築するデータエンジニア、学習基盤であるGPUクラスタ環境
    を整備するインフラエンジニアを募集しています。
    技術スタック
    言語:Python, C++等
    ライブラリ:pytorch, OpenCV, MMDetection, Hugging Face等
    ミドルウェア: kubernetes, Slurm
    GPU環境: H100, A100, V100等
    Cloud: AWS, GCP, Lambda Cloud
    AI・ソフトウェアグループ

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  23. AI・ソフトウェアグループ
    プロダクトチーム
    このチームでは、 Turingのプロダクトの柱である自動運転機能を
    開発しています。
    私たちが目指しているのはハンドルのない完全自動運転です。そ
    の実現にはAIから車両まで幅広い理解が必要です。そこでプロダ
    クトチームでは、機械学習、ソフトウェア、組み込み、インフラなど幅
    広い専門性を持ったメンバーが一つのチームで開発しています。
    自動運転の実現に情熱を持ち、様々なレイヤを飛び越えた開発を
    楽しめるエンジニアを求めています。
    技術スタック
    言語:C、C++、Python
    ビルドツール:Make、SCons
    プラットフォーム:Linux (Ubuntu)
    やること
    機械学習モデルの設計・開発
    自動運転システムの設計・開発
    デバイスドライバなどの設計・開発
    車載ネットワークプログラムの設計・開発

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  24. UXグループ
    UX Engineeringチーム
    このチームのミッションはスマホで得られている体験をシームレス
    に車両体験に持ち込むことです。完全自動運転 EVが実現した世界
    において、それは動くスマホと同義と言われるかもしれません。お
    そらく、第二の家となるでしょう。われわれはソフトウェアの力で、車
    両空間の価値を高めていきます。
    それを形にすべく、車載アプリ、車載 OSからデバイスドライバなど
    ソフトウェアの高レイヤーから低レイヤまで実装していきます。
    技術スタック
    言語:Kotlin、Java、C++、C#、Rust
    ツール:Unity
    ライブラリ: Jetpack
    ビルドツール:Soong、Make、Gradle
    やっていること
    Androidアプリ開発
    AOSP(Android Open Source Project)ベースの車載OS開発
    デバイスドライバの開発

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  25. 車両開発グループ
    Vehicle Engineeringチーム
    Turingでは将来の量産に向けた毎年 1台以上の試作車開発に取
    り組んでいきます。これまではコンセプトカーの制作、駆動系やシャ
    シーの開発を中心に進めてきましたが、今後はモノコックボディの
    設計、統合制御 ECUの開発、サプライヤーマネジメント、生産技術
    部門の立ち上げなど、さまざまな組織機能を獲得していく必要があ
    ります。そのため、機械設計・電気電子・設計や開発プロセスの構
    築・生産工程設計などに強い経験を持ち、試作から将来的な量産
    にいたるまでのプロセスを構築していけるタフなエンジニアを求め
    ています。
    技術スタック・利用ツール
    CAD:CATIA V6
    1D シミュレーション:MATLAB Simulink
    プラットフォーム:3DEXPERIENCE
    プロジェクト管理:Miro Jira Notion
    回路設計:Fusion 360

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  26. ビジネス・コーポレート
    ファイナンス
    これまでのラウンドは国内VCからの資
    金調達を行ってきましたが、シリーズB以
    降は国外や機関投資家など多くのパート
    ナーにファイナンスを実行します。そのた
    め、多様なバックグラウンドを持つ経験
    者を求めています。
    事業開発
    Turingではアライアンス獲得やロビイン
    グ、補助金・工場用地の獲得、行政との
    連携など官民問わず多くの味方を獲得し
    ていく必要があります。完全自動運転の
    社会実装を推進するには多様な経験を
    持った仲間が必要です。
    コーポレート
    今後Turingでは数十億〜数百億円の
    資金を運用し100名以上の組織へと成
    長していきます。われわれがアクセルを
    踏み続けるにはそれを支えるコーポレー
    トの存在が必要不可欠です。管理部門
    責任者や法務・労務・経理の経験者をお
    待ちしています。
    HR PR
    国内外から圧倒的に優秀な人材を惹き
    つけ、獲得していくことはTuringの至上
    命題です。前例にとらわれない攻めの広
    報・採用を実行していくことが求められま
    す。採用1人目のPR責任者、2人目以降
    のHRメンバーを求めています。

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  27. 1日体験入社について
    1日体験入社では、SlackやNotionなど社員と同じ
    レベルで社内情報にアクセスできる情報を共有し、
    配属予定チームの社員と1日一緒に働いていただく
    プロセスです。
    Turingのカルチャーを体感いただき、お互いにミス
    マッチがないかを確認するための場になります。
    選考期間の目安は、およそ2〜3週間です。
    ◆カジュアル面談
    ◆書類選考
    ◆面接(1~2回)
    ◆1日体験入社
    ◆最終面接(1日体験入社と前後する可能性有)
    ◆内定・オファー面談
    Recruit Process ※正社員

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  28. 選考期間の目安は、およそ2〜3週間です。
    ◆カジュアル面談
    ◆書類選考
    ◆面接(1~2回)
    ◆体験入社(最長2週間)
    ◆最終面接(1日体験入社と前後する可能性有)
    ◆内定・オファー面談
    Recruit Process ※インターン
    体験入社について
    体験入社では、SlackやNotionなど社員と同じレ
    ベルで社内情報にアクセスできる情報を共有し、配
    属予定チームの社員と最長2週間一緒に働いてい
    ただくプロセスです。
    Turingのカルチャーを体感いただき、お互いにミス
    マッチがないかを確認するための場になります。

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  29. Turing Values
    GO GO
    Turingは大きな挑戦をし、社会にインパクトを与えるための会社です。大きな挑戦をするために Turingにいることを忘れずに、「 Noじゃなければ
    Go」の精神を大切にしましょう。
    伝える努力と理解する努力
    Turingはさまざまなバックグラウンドの人が共に働く場所です。セクショナリズムを超えて良い製品をつくるためにも、言葉遣い・専門用語の使用に
    注意し、明快なコミュニケーションを目指しましょう。
    いいやつになろう
    Turingは明るいこと・元気なこと・やさしいことを大切にする組織です。スキル・経験があっても周囲に悪い影響を与える人は決して採用しませんし、
    評価しません。
    安全第一
    Turingは従業員の安全と健康を大切にします。安全に関するルールを守るだけでなく、事故・災害を防止するために日々の危険予知活動を行いま
    しょう。
    私たちが「Turingを創る」ために最も大切にしている価値観

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  30. 働く場所について
    勤務地は千葉県柏市、都心から 30-40分のところです。「柏の葉
    キャンパス駅」から徒歩 5分、「柏インターチェンジ」から車で 10分の
    場所に位置しています。
    オフィスは200平米ほど。眺望がとてもよいです。会社の近くに走行
    試験場があり、走行試験場内に作業場所を用意しています。
    また、6月に車両生産拠点「 Turing Kashiwa Nova Factory」を千
    葉県柏市に稼働開始しました。今後は都内にオフィス拠点を増やす
    ことを予定しています。
    東京オフィス
    柏の葉キャンパス
    オフィス
    Kahiwa
    Nova Factory
    六本木
    オフィス

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  31. Welfare
    はたらく環境
    基本情報
    ・完全週休2日制(土日)、祝日
    ・夏季休暇・年末年始休暇
    ・産前産後・育児休暇
    ・社会保険/労働保険完備
    ・通勤手当:上限4万円/月
    働き方・制度
    ・フレックスタイム制度
    ・服装自由
    ・リモート勤務(社内規定有)
    福利厚生


    学習サポート


    ・PC・ディスプレイ等開発環境構築支援

    ・書籍購入(社内規定有)

    ・ネクストコア制度


    その他


    ・ストックオプション

    ・シャッフルランチ

    ・Turing式オフィスグリコ

    ・柏の葉オフィスのコワーキングスペース利用可能

    ・酸素カプセル利用可能

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  32. ストックオプションと次世代への誓い
    ストックオプションとは、従業員に対して企業の株式を一定の価格
    で購入する権利を付与する制度です。
    この仕組みの一例として、日本を代表するスタートアップの一つ、メ
    ルカリがあり、30名以上の従業員が 6億円以上の資産を獲得した
    と言われています。
    Turingの創業も、代表の山本が前職である HEROZの上場・ストッ
    クオプション活用によって得られた資産が原資となっています。
    Turingでは可能な限りたくさんのメンバーにストックオプションを配
    り、次世代産業の育成や新たなエコノミクス創出に挑戦していきま
    す。

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  33. We Overtake Tesla
    We are
    Hiring !

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  34. Appendix

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  35. LLMがなぜ完全自動運転に必要なのか?
    2023年に生成AIやChatGPTに代表されるLLM(大規模言語モデ
    ル)の出現は私達に衝撃を与えました。
    これは表面的にはお絵描きやチャットボットという印象を持つかもし
    れません。しかしこれらの AIの本質は世界を認知・理解している点で
    す。
    Turingの自動運転アプローチはカメラ方式で、運転の判断機構を
    重視しています。人間の運転学習と同様のアプローチで AIを開発す
    ることが完全自動運転の実現に繋がると考えています。大規模基盤
    モデルが現実世界を理解し、制御できるようになることで、レベル 5
    の自動運転が実現するでしょう。

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  36. 総走行距離 : 1480 km (うち自動運転 : 1395 km)
    自動運転率 : 94.3%
    公道走行実証試験
    1. 千葉県内
    ・千葉県柏市において認可を得て、公道走行実証を開始
    ・協業法人等が対象の試乗会を随時実施中
    2. 北海道一周
    ・総走行距離1,480kmのうち約95%の道のりを自動運転 モードで 走

    ・北海道全域を実証実験地区と設定した国内初の取組

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  37. 走行データ取得
    2022年時点で、日本国内で最大級の900時間相当
    の走行データを取得。
    自動運転AIモデルの開発には学習教材となる多様かつ膨大な実走
    行データの蓄積が不可欠です。 TURINGでは、データ収集環境を車
    両費用含めて200万円で構築しました。 2022年には900時間分の収
    集が完了。さらに 2023年中に10,000時間のデータ収集を次なるマイ
    ルストーンとして掲げています。
    これらの大容量データを用いてシームレスに管理するための処理技
    術を確立することで、ソフトとハードが密接に連携する統合システムの
    実現を目指しています。

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  38. Series B以降のテーマ
    Series Aで独自価値を持つ車両メーカーになり、 Series Bでは工場
    を獲得し、量産体制を始動させていくことをテーマとしています。
    Teslaの躍進を支えた一つの要因として、 NUMMIの工場獲得が挙
    げられます。NUMMIは1982年には一度閉鎖したものの、その後、
    トヨタ自動車とGMの合弁工場である「 NUMMI(New United
    Motor Manufacturing)」として、1984年に再稼働。26年間にわた
    り、トヨタおよびGM向けの自動車生産が行われてきた場所です。量
    産ラインを手に入れたことで、彼らの生産能力が向上し収益性が改
    善されました。TuringもSeries Bで工場を獲得し量産体制を垂直で
    立ち上げていきます。

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  39. BENCHMARK:TESLA
    2003年創業
    2004年
    シリーズAで7.5M調達
    イーロン・マスク参画
    2005年
    シリーズBで13M調達
    2006年
    シリーズCで40M調達
    2007年
    シリーズDで45M調達
    2008年
    ロードスター発売
    シリーズEで40M調達
    マスク個人が70M調達
    2009年
    ベンツから50M調達
    米環境省から465M借入
    2010年
    NASDAQ上場
    2012年
    モデルS発売
    2015年
    モデルX発売
    2017年
    モデル3発売
    2020年
    モデルY発売
    2014年
    PanasonicとGigafactory
    (バッテリー工場)建設
    2010年
    NUMMI工場取得

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