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INDX Summer of Code 2026

AIネイティブ OSS開発インターン募集

日本の大学生・大学院生を対象とした、Google Summer of Code の生成AIコーディング版です。2026年8月より順次開始します。明確なユーザーストーリーとユースケースを持つソフトウェアを、フルタイムエンジニアのレビューのもとで開発し、オープンソースとして公開します。

応募するプログラム概要を見る

就職活動・研究と並行して、サイドプロジェクトとしての参加も可能です。

1テーマあたりの開発期間です。開始時期・期間は相談可能です。

時給2,000円以上。経験・スキルに応じて決定します。

成果物はオープンソースとして公開します。

リモート・現地のどちらも可能です。固定の勤務時間はありません。

About

INDX Summer of Code は、生成AIコーディングツールの活用を前提としたインターンプログラムです。3週間で1本のソフトウェアを完成させ、オープンソースとして公開します。生成物が動作した時点を完了とはしません。フルタイムエンジニアのレビューを経て、第三者による可読性と実行可能性、および終了後の自己修正が可能な状態への到達までを範囲とします。

01ユーザーストーリー対象者・目的・成功条件を1枚に定義02生成AIコーディングコーディングツールを用いた最小構成の実装03コードレビューフルタイムエンジニアによる週1回の定例レビュー04オープンソース化第三者が実行可能な状態での公開と継続的改善週次のレビューと修正

Why join

01

生成AIが出力したコードは、動作確認のみでは完了としません。設計・命名・エラーハンドリング・テストについて、週1回の定例レビューで実務担当のエンジニアがまとめてフィードバックします。各実装の妥当性とその理由を、言語化した形で確認できます。

  • 週1回の定例レビュー（60分）
  • 節目ごとの設計レビュー
  • 相談は随時受付

02

抽象的なAI活用ではなく、ユーザーストーリーとユースケースを事前に確定させた上で開発します。対象者・対象業務・所要時間の削減幅を、着手前に定義します。仕様が具体的であるため、3週間で完成に到達できます。

  • ユーザーストーリーからの着手
  • ユースケース単位での実装完了
  • 着手前の完成条件の定義

03

成果物はOSSライセンスで公開します。インターン終了後も、本人のリポジトリとして改善を継続できます。履歴書・ポートフォリオにURLを記載することで、コードとコミット履歴を直接参照してもらえます。

  • MIT / Apache-2.0 での公開
  • 終了後の継続的な改善
  • 履歴書に記載可能なURL

Team

コードレビューは、当社のフルタイムエンジニアが担当します。開発方針およびレビュー基準は、以下のメンバーを中心に定めています。

伊藤 克哉

01

代表取締役CEO

Katsuya Ito

学歴
東京大学理学部数学科を卒業後、東京大学大学院経済学研究科に進学。
職歴
PFN（Preferred Networks）でリードエンジニアとして勤務後、三井物産に入社。AIプロジェクトを0→1で担当。
髙谷 謙介

02

代表取締役COO

Kensuke Takatani

学歴
東京大学理学部生物学科を卒業後、筑波大学大学院生命環境科学研究科博士課程に進学（中退）。
職歴
オムロン株式会社、FPTコンサルティングジャパン株式会社に勤務。製造業とITコンサルティングの経験を持つ。
オレリアン・クルゾ

03

最高技術責任者CTO

Aurélien Cluzeau

学歴
フランス・パリのグランゼコール、セントラル・シュペレックを卒業。
職歴
AIスタートアップBuster.AIを創業しCTOを歴任。同社Exit後に来日し、2025年に当社参画。フルスタックエンジニアとして約10年、スタートアップCTOとして約4年。
チームの詳細を見る

Environment

クラウド利用料および生成AIツール利用料の自己負担は発生しません。開発に必要な環境は当社が支給し、稼働時間と勤務形態は本人が決定します。

INDXのクラウド環境を貸与します。GPUおよびマネージドサービスも、必要な範囲で利用できます。サーバー費用の自己負担は不要です。

業務で使用している生成AIコーディングツールのアカウントを支給します。個人契約による利用上限の制約はありません。

完全リモートでの参加が可能です。現地（オフィス）での参加も受け付けています。期間中の変更も可能です。

勤務時間の指定はありません。授業・研究・就業活動の合間に、本人が設定した時間で進行できます。

テーマごとに担当エンジニアを1名配置します。不明点はSlackで随時相談できます。

README・ライセンス・サンプルデータ・デモ動画を整備します。OSSとしての公開までを支援します。

Focus areas

テーマは以下の4領域から選択します。いずれも当社が実際に取り組んでいる領域であり、コードをレビューできるエンジニアが社内にいます。ご自身で提案いただくテーマも歓迎します。

01

社内外に散らばった情報を、集める・構造化する・引ける状態にするまでを、一続きの問題として扱う領域です。

テーマ例

  • 会議・チャット・ドキュメントを横断し、決定事項だけを時系列で追える基盤
  • エージェントがgrepの代わりに呼べる、トークン消費を10分の1にする検索層（MCPサーバ）
想定する成果物indx-kb

複数のソースを取り込み、出典付きで答えが返る社内ナレッジベースを、1コマンドで構築します。

$ uvx indx-kb ingest ./sources
$ uvx indx-kb ask "この仕様の決定経緯は"
PythonSQLiteMCPEmbedding

02

外部に出せないデータを扱うために、小型・オープンウェイトモデルを業務で使える水準まで引き上げる領域です。

テーマ例

  • 8B級モデルを1タスクに特化させ、フロンティアモデル相当の正答率に到達させる蒸留
  • 量子化とKVキャッシュの最適化による、GPUを持たない端末での実用速度の確保
想定する成果物indx-distill

タスクのサンプルを置くと、特化モデルと、精度・コストの比較表が出力されます。

$ uv tool install indx-distill
$ indx-distill train ./task --base qwen3-8b
PythonPyTorchvLLMLoRA

03

分析者の判断をエージェントに委譲し、人間は問いの設計と結論の検証に集中できる状態をつくる領域です。

テーマ例

  • データを渡すと、仮説の列挙から検証・反証までを自走し、根拠付きで結論を返すエージェント
  • 分析手順を再実行可能な形で記録し、結果の再現性を担保する評価基盤
想定する成果物indx-analyst

CSVと問いを1つ渡すと、検証の過程ごと再実行できる、根拠付きのレポートが返ります。

$ pip install indx-analyst
$ indx-analyst ask sales.csv "解約の主因は"
PythonpandasEvalsLLM API

04

PDF・帳票・図面・音声など、そのままでは検索も集計もできないデータを、構造を持ったデータに変換する領域です。

テーマ例

  • レイアウト崩れに強い帳票パーサと、抽出結果への信頼度スコアの付与
  • 単一バイナリで完結し、オフライン環境でも動く全文検索とベクトル検索
想定する成果物indx-corpus

非構造化ファイル群を全量インデックスし、任意の語の出現を年次で比較できる検索基盤です。

$ indx-corpus ingest ./docs --ocr
$ indx-corpus trend "生成AI" --by year
RustDuckDBParquetOCR

What you build

開発対象には、明確なユーザーストーリーとユースケースを設定します。加えて、リポジトリを受け取った第三者が、READMEの手順に従い1コマンドで実行できる状態とします。この2条件を満たした時点を完成とします。

リポジトリREADME.mdLICENSEcompose.yamlexamples/1コマンド$ git clone …$ docker compose uplocalhost:3000初めての方でも5分で実行可能サンプルデータ同梱による環境構築工数の削減
ユーザーストーリーの1文での明文化ユースケース2〜3件の動作READMEの手順による第三者の実行1コマンドでの起動（サンプルデータ同梱）OSSライセンスとデモの整備

Program

記載の期間は目安です。開始時期および1日あたりの稼働時間は、本人の予定に合わせて設定できます。

WEEK 0

テーマを決定し、ユーザーストーリーを1文に集約します。クラウド環境と生成AIコーディングツールを受け取り、リポジトリを作成します。

WEEK 1

生成AIコーディングツールを用いて、最小のユースケースを一気通貫で実装します。週1回の定例レビューで、まとめてフィードバックを受けます。

WEEK 2

残りのユースケースを実装します。設計・エラーハンドリング・テストをレビューで確定します。技術的な習得が最も進む週です。

WEEK 3

README・サンプルデータ・1コマンド起動・デモを整備します。ライセンスを付与し、オープンソースとして公開します。

AFTER

公開後も本人による改善を継続できます。Issue・PRの提出に対しては、当社も継続してレビューします。

Side project

就職活動や他社のインターンと並行する場合も、サイドプロジェクトとして参加できます。稼働はシフト制のため、特定の時間帯に拘束されることはありません。週末のみ・夜間のみの参加も可能です。

成果物はオープンソースとして公開されます。エントリーシート・ポートフォリオにURLを記載することで、コードとコミット履歴を直接参照してもらえます。生成AIツールの利用経験を記述するよりも、公開済みの成果物を提示するほうが、選考における説明の負担は小さくなります。

履歴書に記載可能なURL実績としてのコミット履歴終了後の継続的な改善

Requirements

実務経験は問いません。ただし、コードを自身で読解できること、および生成AIコーディングツールの仕組みを一定程度理解していることを前提とします。

必須スキル

  • 日本の大学・大学院への在籍（学部・修士・博士、専攻不問）
  • スクリプト言語またはコンパイル言語1つ以上の実装能力（Python・C・Go・TypeScript等、言語不問）
  • 生成AIコーディングツールに関する一定の理解（スキル・ハーネス・ワークフロー・ワークツリー・ループ等の概念）
  • Git / GitHub の基本操作（ブランチ・PR・レビュー対応）
  • 成果物のオープンソースとしての公開への同意

歓迎スキル

  • 個人開発・研究における実装コードの保有
  • CLIツールまたはWebアプリケーションの開発経験
  • ドメイン知識（金融・医療・製造・研究領域等）
  • OSSへのIssue・PRの提出経験

該当項目が少ない場合でも、開発したい対象があれば応募を受け付けます。まず30分の面談から開始します。

Outline

対象
日本国内の大学・大学院に在籍する学生（学部・修士・博士）
実施期間
1テーマあたり3週間 2026年8月より順次開始。開始時期および期間は相談可能です。
勤務地
フルリモート、または東京都港区六本木7-7-7（本社） いずれも選択できます。期間中の変更も可能です。
勤務形態
シフト制 固定の勤務時間はありません。稼働時間はご自身で設定できます。
雇用形態
アルバイト（有期雇用契約）
時給
2,000円以上 経験およびスキルに応じて決定します。
応募締切
随時受付 定員に達し次第、受付を終了します。

選考フロー

  1. 01応募フォームの送信本ページ下部のフォームから応募します。
  2. 02書類確認2営業日以内に、担当エンジニアより連絡します。
  3. 03カジュアル面談（30分・オンライン）開発したい対象と進め方を確認します。
  4. 04テーマとスケジュールの調整担当エンジニアとテーマを確定します。
  5. 05参加決定・開発環境の受け取りクラウド環境とツールのアカウントを支給します。
応募フォームへ

FAQ

Q.
A.

参加できます。サイドプロジェクトとして、週に数時間から始める人が多いです。稼働はシフト制の自己申告で、開始時期も相談できます。3週間は集中して進めた場合の目安で、締切ではありません。

Q.
A.

応募できます。選考で見るのは、これまでにつくったもの（規模は問いません）と、これからつくりたいものです。生成AIコーディングツールの使い方は、参加後に一緒に整えます。

Q.
A.

両立できます。勤務時間の指定はありません。夜だけ、週末だけという進め方もできます。

Q.
A.

準備は不要です。INDXのクラウドインフラと生成AIコーディングツールのアカウントを支給します。手元はブラウザとエディタがあれば始められます。

Q.
A.

OSSライセンス（MIT / Apache-2.0 など）で公開し、期間終了後もあなた自身が自由に改善・利用できます。顧客データや業務上の機密情報は、テーマに含めません。

Q.
A.

応募フォームの送信、カジュアル面談（30分）、テーマのすり合わせ、参加決定という流れです。報酬は時給2,000円以上で、経験・スキルに応じて決定します。

Apply

応募後、担当エンジニアより2営業日以内にご連絡します。30分のカジュアル面談で、開発対象と進行方法を調整します。

募集要項・選考フローを見る
INDXのエンジニアリングについて

言語・開発ツール

実装できる言語（複数選択可）*

使用経験のある開発ツール（複数選択可）

自由記述

3週間で開発したい対象と、想定する利用者・ユースケースをご記入ください。募集テーマの領域名だけでも構いません。

以下は任意です。書ける範囲で、箇条書きで構いません。

  • 開発経験（つくったものを1件、規模と担当範囲を添えて）
  • 生成AIコーディングツールの使い方（ワークフロー、ワークツリー、ループ実行など）
  • 参加希望（時期・稼働時間・リモート／現地）
  • 志望理由
  • その他の特記事項（成果物のURL、就職活動や研究の予定、連絡可能な時間帯など）

情報収集を目的とした応募も受け付けています

contact@indx.jp