ソフトウェアで、センサやモータ、ロボットを動かす。

 

組込み開発を起点に、IoTやデータ活用などの技術を組み合わせ、加工現場の課題を解決する製品や仕組みづくりに取り組んでいます。

 

 

ジーベックはこれまで、金属・樹脂加工におけるバリ取り・研磨の自動化・効率化に取り組んできました。

現在は、培ってきた加工技術を基盤に、電子機器製品やデジタル技術を活用した新しい製品・サービスの開発を進めています。

 

マイコン・センサ・モータを搭載した電子機器製品の市場導入に加え、

6軸ロボットを活用した加工技術、周辺センサ、新しい制御方法、IoT・AIによるデータ活用など、

研究開発テーマが広がっています。

 

 

従来の「組込みソフトウェア開発」に閉じず、

 

• フィジカルな製品をソフトウェアで制御する
• センサや機器から取得したデータを活用する
• ロボットやAIなど新しい技術と組み合わせる

 

といった領域を横断して開発を進めていきたいと考えています。

 

 

開発する製品は、製品は、Wi-Fi／Bluetooth通信モジュールを搭載したマイコン、複数のセンサ、モータで構成されます。

 

主な動作

 

• タブレットから動作条件や設定値を受信
• 各種センサから製品状態を取得
• 設定値とセンサ情報に基づきモータをリアルタイム制御
• センサ値、動作履歴、制御データをタブレットへ送信
• タブレット経由でクラウドへデータを蓄積
• 解析結果や改善した設定情報を製品へフィードバック

 

 

開発する製品についての詳細はこちらからご覧ください。

XEBEC CPS Auto Holder　2026年10月発売　

 

まずは電子機器製品を題材に、組込み・制御開発を担当します。

 

• マイコンを用いたファームウェア開発
• センサデータの取得・処理
• モータ／アクチュエータ制御
• Wi-Fi、Bluetooth等を用いた通信機能の実装
• 実機を用いたデバッグ、評価、性能改善ハードウェア担当者との仕様検討
• 製品から取得したデータの活用検討

 

 

組込み・制御開発を軸に、経験や関心、研究開発テーマに応じて、次の領域にも携わる可能性があります。

 

• 6軸ロボットや周辺機器を組み合わせた加工制御
• センサーを使った加工状態の検知・フィードバック制御
• Raspberry Piなどを用いたIoT機器・PoC開発
• カメラ・画像認識を活用した加工・検査技術
• Pythonによるデータ処理・分析
• AI・機械学習を用いた制御・最適化
• デバイスとクラウド・アプリケーションの連携

 

 

機械・加工技術、材料、ハードウェア、ソフトウェアなど、

異なる専門性を持つメンバーと協力して開発します。

必要に応じてユーザーの加工現場を見て、実際にどのような課題があるのかを理解した上で、試作や実機検証を重ねます。

 

仕様が決まりきっていないテーマでは、何を検知するか、どう制御するか、

取得したデータをどう改善に活用するかを検討し、現場で使える形へと育てていきます。

 

 

組込みだけに閉じない技術キャリア

 

組込みソフトウェアを軸にしながら、IoT、ロボット、センサ、画像認識、AI、データ活用などへ技術領域を広げることができます。

「ファームウェアだけを書く」ことが役割ではありません。

 

実際の製品・ロボット・センサを動かしながら、

 

• どう検知するか
• どう制御するか
• どうデータを取得するか
• どう次の改善につなげるか

 

まで考えられる環境です。

 

 

安定基盤のもとで0→1に挑戦

 

創業30年の事業基盤とグローバルな顧客基盤を活かしながら、当社初の電子機器製品と開発体制をつくる経験が得られます。

小さく試作し、実機で検証しながら、良いものを製品・サービスへ育てていく開発スタイルです。

 

 

エンドユーザと近い開発環境

 

当社は製品開発から販売、技術支援まで自社で行っています。

ユーザーの加工現場を直接見る機会があり、

「なぜこの機能が必要なのか」 「実際にどこで困っているのか」 を理解した上で開発できます。

自分が実装した制御や機能が、現場でどのように価値を生んでいるかを実感できます。

 

 

技術スタック

• 使用言語：C/C++、Python
• 開発環境：IDF、PlatformIO

 

 

AI活用状況

• AI活用に関する社内勉強会・ギルドがある
• エンジニア以外もAIで開発・制作を行う文化がある
• AIツール導入の費用補助がある
• AIツールを選択・導入できる

 

 

導入しているAIツール

• Cursor
• Claude Code
• Codex
• ChatGPT
• Claude

 

 

一律のキャリアパスは設けていません。

一人ひとりの専門性や関心と、研究開発テーマを組み合わせてキャリアを形成していきます。

 

組込み・制御技術を深めるほか、ロボット制御、IoT、センサー・データ処理、

画像認識・AI、クラウド・アプリ連携などへ経験を広げる道があります。

 

将来的には、研究開発テーマの企画や技術選定、PoC、製品化を担う可能性もあります。

 

入社～1年目

既存の電子機器製品の開発を通じて、

• ファームウェア
• センサ
• モータ
• 通信
• 実機評価

 

など、組込み・制御開発の経験を深めます。

既存の組込みエンジニアと連携しながら、製品理解と制御技術を身につけていただきます。

 

 

2～3年目

組込み開発を軸に、本人の関心や得意分野に応じて新しい研究テーマへ領域を広げます。

組込み　➡  ロボット制御

組込み　➡  IoTデバイス

組込み　➡ センサ・データ処理

組込み　➡ 画像認識・AI

組込み　➡ クラウド／アプリ連携

 

 

3年目以降

複数の技術領域を横断しながら、新しい研究開発テーマの企画・技術選定・PoC・製品化を担うエンジニアを目指します。

例えば、

• ロボット加工システムの技術リード
• IoTデバイス開発の技術リード
• AI・センサを活用した新規制御技術の研究
• 新規電子機器製品の開発リード

 

などへの発展が可能です。

 

担当領域や時期は、本人の経験や開発状況によって異なります。

 

 

メンバー

18名（正社員・契約社員・派遣社員・業務委託）

 

工作機械、家電、通信機器、自動車、バリ取り等のメーカ出身者を中心に、

それぞれの専門性を組み合わせて、新たな製品開発を行っています。

 

• 機械工学・加工技術系エンジニア　→　工具および工法開発・メカ設計
• 材料開発エンジニア　→　研磨工具の材料からの差別化に向けた研究開発
• ソフトウェアエンジニア　→IoT機器およびアプリケーションの開発、社内生成AI開発

 

 

研究開発部の特徴

 

• ボトムアップ型の研究開発環境

自分の経験や関心を会社の方針とすり合わせ、開発テーマ設定、新規事業創出ができます。

まだプロジェクト化されていないものでも、

気になる領域の最新機器や工具など学びになるものに対して予算が出ることがあり、

これを作ってみたいというものを自分でプロジェクト化するなど、ゼロからの研究開発も可能です。

 

 

• 安定した経営基盤をベースにしたスタートアップ型の研究開発

新しい技術やアイディアに挑戦し、スリムな組織形態で機動力が高いことを活かして迅速に事業化を目指す

スタートアップ企業のような特性がある一方で、創業から約30年成長を続けている安定した経営基盤もあります。

 

 

• エンドユーザとの距離が近い研究開発環境

エンドユーザとの関係が良好で、アイディア創出や製品開発の中で必要があれば、

ユーザの声を直接聞き、テーマに反映することもできます。

今後どんな新しいニーズが生れるか、自分たちが開発した製品がどのような価値を提供しているのかも感じられる環境です。

 

 

出社・在宅勤務のハイブリッドワークが基本です。

 

自社開発のため、厳しい納期に追われることはなく、仕事や出張のスケジュールも、ある程度自分でコントロールできます。

在宅勤務も可能で、その日の業務によって、出社・在宅勤務と働く場所を選ぶことができます。

 

育児短時間勤務制度（最長12年）、産休・育休制度（男女とも取得率100％）を含め、

長く就業いただける環境整備は現在進行形で行っています。