【運行管理チームとの技術面の連携設計】
・運行管理チームが担う一次対応の範囲、手順、エスカレーション基準を設計し、合意・文書化する
・運行管理チームとの定例の場を設計・運営し、運用上の課題を拾い上げて改善する
・一次対応で使うチェックリスト、報告フォーマット、連絡経路を整備し、形骸化していないかを定期的に点検する
・稼働率、データ欠損率、不具合対応にかかった時間などを週次で集計し、関係チームに共有する

【データ収集プロセスの標準化・改善】
・データ収集オペレーションの手順書・チェックリストを、運行管理チームが実行できる粒度で設計する
・GNSS測位ロスト、LiDAR/カメラのフレームドロップ、車載PCの異常終了など、走行後に繰り返し発生する不具合パターンを蓄積し、一次対応手順書を更新する
・エンジニアリングチームと、頻発する不具合・改善要望をすり合わせる場を設定し問題解決を進める

【車載機器トラブルシューティングのリード】
・一次切り分けでは原因が特定できなかった事象（例: 特定条件でのみ発生するセンサー同期ズレ、ストレージ書き込みエラー、ネットワーク瞬断など）について、ログ・配線・プロセス状態を突き合わせて原因を特定し、再現条件を明らかにする
・データ収集車両のソフトウェア更新の計画・実施・検証と、失敗時の復旧を担う
・車載機器の交換・設定変更を実施し、作業記録を残す

【現地での判断と重大事象の初動】
・データ収集走行を止める・続ける、車両を出す・出さないといった現地判断の基準を設計し、基準に基づいてその場で判断する
・事故・ヒヤリハット・第三者からの問い合わせなど重大事象が発生した際の初動を担い、東京の開発チームへ即時連絡する条件とエスカレーション基準を定めて運用する
・現地で起きていることについて、東京の意思決定者が判断に使える唯一の情報源として、確認済みの事実と未確認の情報を区別して報告する

【事象の振り返りと手順への反映】
・発生した不具合・重大事象について振り返りを行い、根本原因と再発防止策を記録する
・週次で不具合の傾向をレビューし、一次対応手順・チェックリスト・エスカレーション基準の改訂をリードする

【東京の開発チームとのリモート連携】
・東京のAutonomy Garage Tokyoにいる開発チームとの定例ミーティングを設計・運営（頻度、アジェンダ、引き継ぐ情報の水準を決める）
・車両の状態や配線、現場の環境要因など、現地でしか分からない情報を、リモートのエンジニアがそのまま判断に使える形（写真、数値、ログの切り取り方等）でドキュメント化するルールを整備
・拠点↔開発チーム↔運行管理チームの報告フォーマット・エスカレーションルールを整備し、情報のズレや伝達漏れを防ぐ
・開発チームが行いたい実車検証（例: 新しいセンサー構成の試験走行）の受け入れを、運行管理チームと調整する

【技術研修】
・セーフティドライバー・運行管理者向けの技術研修（走行前後のチェックリスト運用、車載機器の起動・停止、トラブル時の報告方法など）の内容を設計し、実施する
・日次報告の内容を点検し、繰り返し発生する問題や手順の形骸化を拾い上げて研修・手順に反映する

【複数拠点展開を見据えた拠点づくり】
JOTO Baseでの運用ルール・チェックリスト・研修プログラム・運行管理との分業モデルを、拠点固有の事情に依存する部分と汎用化できる部分に切り分け、次の拠点でもそのまま展開できる「型」としてドキュメント化する
拠点立ち上げに必要な要素（車両・機材の初期セットアップ、一次/二次対応の境界設計、研修計画など）を整理し、次拠点の立ち上げ期間を短縮できる仕組みを設計
今後の拠点開設・拡張の検討に、JOTO Baseでの運営知見をもとに参画


■newmoのミッション

私たち newmo（ニューモ）は、「 移動で地域をカラフルに。」 をミッションに掲げ、フィジカルAI（End-to-End自動運転モデルなど）と大規模なリアルアセットを統合し、日本の移動インフラを根本から再設計する次世代のモビリティテックカンパニーです。
私たちは、既存のタクシー・ハイヤーの運行エコシステムを最先端のテクノロジーで全レイヤーにわたりアップデートし、少子高齢化や人手不足に起因する地域交通の縮小という社会課題に対し、デジタルとリアルアセットの双方を統括する自社内製技術をもって、新たな “移動のかたち”をつくり続けています。
私たちの真の強みは、自社フリートから得られるエッジデータと走行・安全データを、内製化された自動運転パイプラインへ高速フィードバックする「リアルアセット・データ直結型」の稀有なAI開発エコシステムにあります。
さらに、経済産業省・NEDO「GENIAC」への採択、堺市での国家プロジェクトへの参画、自動運転ソフトウェアをリードする企業との協業など、多くのパートナーとともに挑戦を加速。日本特有の環境に対応したAI基盤モデルの社会実装をリードしていきます。
現在、私たちは2028年の自動運転レベル4商用化を見据え、自社システムの内製開発（newmo Autonomy）を本格始動しました。
狙うのは、従来の認識・予測・計画を切り離したルールベースのモジュール型にとらわれない、センサー入力から直接車両を制御する最先端の「End-to-End自動運転モデル」の開発です。
本ポジションは、自動運転事業の拠点運営そのものを仕組み化できるポジションであり、この難易度の高い課題に、初期コアメンバーとして共に挑んでくれる方を募集いたします。