AIエンジニアの転職求人

624 件

【職務概要】
生成AIの活用が急速に広がる中、日本政府においてもAI開発への投資が進んでいます。
同社では、AIモデルの開発に必要なAIインフラ（GPU基盤）の整備およびサービス提供を開始しています。

配属予定組織では、GPUサービスの顧客開拓および提案営業を担当します。
国内AI開発の最前線を担う企業に対するAIインフラの提案に加え、国家プロジェクトや助成金案件の獲得まで含め、幅広い営業活動を通じて事業成長をリードするポジションです。

【職務内容】
「GPUサービス」に関連する以下の業務を担当します。
・モデル開発企業、AI系スタートアップ、大手企業のAI部門へのGPUサービス提案および新規顧客開拓
・顧客のAI開発ロードマップを踏まえたGPU需要の創出および関係構築
・国家プロジェクトや補助金、助成金を活用した案件の獲得
・政策動向を踏まえたロビー活動および行政、業界団体との関係構築
・お客さまとの共創提案（PoC支援、ユースケース提案など）

【魅力・アピールポイント】
生成AIによる新たなビジネス創出はグローバルで加速しており、本業務を通じて多くの知見と経験を得られるでしょう。
新規事業の創造に直接関わることができる点が大きな魅力です。

・生成AIやLLM開発の最前線に位置する企業や研究機関と協働できる環境です
・学習用途に加え、推論需要という次の大きな波を最前線でキャッチアップできるポジションです
・サービス販売にとどまらず、顧客との共創や事業立案まで関わることができる裁量の広い営業スタイルです
・国家プロジェクトや助成金案件など、スケールの大きいビジネスに携わることができます
・社内技術部門と連携し、AIに関する最新の技術的知見を継続的に取得できる環境です

【業務概要】
AI技術の急速な発展とビジネスニーズの増加に伴い、同社グループではAIエージェントコンセプトを推進し、オフィスワーカーの業務プロセス変革を実現し、労働力不足の社会課題解決を目指しています。この取り組みの推進には、AIエージェント自体のプラットフォームおよび、AIエージェントが活用できる高品質なデータを蓄積するデータ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)が不可欠となります。そこで、AIエージェントの社会実装に向けた最適なプラットフォームを提案・提供できる技術者を強化するため、今回の募集に至りました。これからの社会変革を支える基盤を、一緒に創っていくことが期待されます。

【具体的な業務】
この組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、同社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォームを提案、実装できるメンバーを募集します。具体的には以下が職務内容となります。
・以下を考慮したAIエージェントプラットフォームの設計・実装
　AIエージェント（AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Vertex AI等）の特徴
　データ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)の特徴
　データパイプライン
　AIモデルの継続的改善（LLMOps／FMOps）
　セキュリティやガバナンス
・上記を実現するための最新技術調査、検証
・チームメンバーの指導・育成

【ポジション・部門の魅力】
同社は各業界をリードする大企業を顧客基盤としており、日本の社会を支えるインフラを多数運用しています。そのため、文字通り、AIによる社会変革を技術面でリードできる機会を提供可能です。
その中でも、この組織は生成AI活用コンセプトを推進する組織であり、AIエージェントの社会実装に携わることができます。
この組織は常に数年先の技術を見据えて、全社を技術的にリードしていくことが求められるため、特定のベンダーや製品に縛られずに最新のAI技術を学べる機会が多くあります。
組織を構成するメンバーは長年AIやデータ分析に関わってきたメンバーが多く、経験の中で培われた実践的な知見を得ることができます。
技術支援先は国内が主となりますが、グローバルレベルで戦略を策定する組織と連携しているため、グローバルへの挑戦機会も提供可能です。

【業務概要】
グループ会社を横断的に技術支援するチームでのポジションです。各事業部や国内グループ会社からの技術支援要請を受け、技術選定やアーキテクチャデザインなどをアーキテクトとして支援します。
これまで同チームでは「大規模システムのマイクロサービス化」「API基盤の新規構築」「膨大なソースコードのリファクタリング」といった技術的難易度の高いアーキテクチャのデザインを手掛けてきましたが、近年、「AI」に関連する案件が格段に増えており、2025年度の案件数は前年比で約5倍にもなっています。今後、AI技術の活用が更に加速していくなかで、近い将来、以下のような問題が発生すると見ています。

【今後発生しうる問題例】
1. 「従来型システム」 VS 「Agentic AI（※1）」
2. 部分的なAI導入効果の頭打ち
3. AIエージェント（※2）の乱立によるガバナンスの崩壊

※1 Agentic AI ：人間の継続的な指示がなくても自律的に目標を設定し、計画・実行・検証することができる次世代のAI技術
※2 AIエージェント：人間の継続的な指示のもと、特定の目的を達成することができるAI技術

特に、「Agentic AI」をベースとするシステムが社会全体で増えていく一方で、高い精度での正確性が必要な処理は引き続きルールベースの「従来型システム」が担うことになるため、この2つを共存させるアーキテクチャが必要になります。また、現状のAIエージェントは特定の業務に対する局所的な導入が大半で、その効果も限定的な上、AIエージェントの乱立により、ガバナンス上の問題や基幹データが破壊されるリスクが発生してしまいます。
このような時代の到来を見据え、先行的にAIアーキテクトの専門チームを立ち上げることになりました。以下のような次世代型の技術課題の解決に興味があり、業務アーキテクチャのデザインやAIインテグレーションアーキテクチャの構想・実現に共に挑戦したい方を求めています。

【技術課題例】
1. AIワークロードを踏まえた性能や拡張性をどう確保するか？
2. LLMの予想外の振る舞いや変化にも耐えられるような可用性をどの様に実現するか？
3. 決済のような人間にだけさせたい処理がある場合に、リクエストがAIか人間かをどのように見分けるか？

【具体的な業務】
主にAIを組み込むシステムアーキテクチャのデザインをご担当頂きます。個別のAI導入から、Agentic AIや複数のAIエージェントを採用するような大規模システムまで、様々なシステムのアーキテクチャをデザインして頂きます。想定されるトピックは、AI連携基盤の構想策定、iPaaS製品の構築、A2A（※3）やMCP（※4）などの技術プロトコルへの対応、AIゲートウェイの策定など多岐にわたります。
また、AIに限定されず広く多様なアーキテクチャ案件にも携わっていただくことを想定しており、システムに対するアセスメント、アーキテクチャ検討・実現性検証・提案や、フレームワークの導入・開発、技術統制・標準化、ソースコードレビューなどもご担当いただきます。
グループ全体のリテラシー向上のため、最新技術の講演や技術教育なども行っていただきます。それらをきっかけとしてプロジェクトが始まるケースもあります。

※3 A2A ： Agent2Agent。異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェント同士が相互に連携（通信・協調）するためのオープン規格
※4 MCP ： Model Context Protocol。AIエージェントと外部データ・システム（データベース、API、ファイルシステム等）を標準化された方法で接続するオープン規格

【AIに関連するプロジェクト事例】
・大手通信会社：複数顧客チャネルに生成AIを導入しつつ、AI-Hubで相互連携するシステムアーキテクチャ検討PJ
・大手製造業：データ活用基盤アーキテクチャ検討 データ活用基盤を軸としつつ、乱立するAIエージェントの統制

【ポジション・部門の魅力】
○先端技術を活用するアーキテクトであり続けられる
同チームで手掛けるプロジェクトの多くは、社会実装例が極めて少ないものや、国内初採用となる技術を扱うものなど、技術的難易度が高いものとなっています。このようなチャレンジングなプロジェクトにて、最先端のAIアーキテクチャをご自身で描いていくことができます。また、将来AIに代わる新しい技術が登場した場合は、その変化にも対応していくため、常に最先端の技術を活用したアーキテクチャのデザインに関わることが可能です。

○社会的影響の大きい大規模システムへのAI実装にチャレンジできる
同社では、社会的影響の大きいクライアントを多数抱えています。圧倒的な規模を誇り、機能要求もハイレベルなシステムのグランドデザインに挑戦することが可能です。

○希望のキャリアを実現できる
AI技術部の中でも最大規模のため、柔軟なアサインが可能となっています。AIアーキテクチャのスペシャリストとしてキャリアを積むことはもちろん、ラインマネージャーとして部門運営や事業企画、教育などに軸足を置くこともできます。また、Global Program Leadという、新技術の研究開発や、海外で実績のあるツールの調査などを担当しているチームで、市場調査やアセット開発などを手掛けるキャリアにも広げていくことも可能です。

【組織情報】
○技術革新統括本部
国内外のグループ各社が手掛ける多数のプロジェクトを技術面で支援する部門です。先進技術領域の高度な専門性を有する人材が集まっています。

○AI技術部 オファリングチーム
AI技術部は技術革新統括本部に属し、AIをはじめとする様々な最新技術の活用を推進しています。その中でも「オファリングチーム」は、ソフトウェア開発の生産性向上に向けた生成AIアセットの開発や国内への展開、生成AIコンサルティング、PoC実行、プロジェクト支援、ソフトウェアアーキテクチャ検討、大規模アジャイルフレームワークやローコードプラットフォームを利用したプロジェクトの推進、iPaaS導入など、先端技術や方法論の活用に強みを有しています。

●業務概要今後更なる発展が期待される生成AIのスペシャリストとして、システム開発、特にソフトウェア開発領域への生成AI適用に関するコンサルティング、および生成AI適用支援を実施し、抜本的に生産性向上の実現を目指します。

●業務内容グループ会社と連携を図り、同社グループが関わる各システムの開発プロセスのあるべき姿（ToBe）を描き、海外・国内で開発したアセットの開発・導入（検証・提案・技術支援）を検討します。また、導入の結果はフィードバックを行い、次の導入に向けた改善を図ります。
1. 検証・アセット開発
最新の生成AI（LLM）のソフトウェア領域への適用性を評価するとともに、海外・国内に適用可能な生成AIアセットの開発を行います。
2. 提案・コンサルティング
同社グループが関わる各システムの開発プロジェクトの現状（AsIs）とあるべき姿（ToBe）を明確にし、GAPを捉え、最適な生成AIアセットの提案を行います。
3. 技術支援
提案した生成AIアセットの確実な展開を図ると共に、同社グループのスキル底上げを目指し、人材育成も合わせて実施します。
4. フィードバック
技術支援の結果を確実にフィードバックし、今後新たな技術支援先に向けてブラシュアップを図ります。

●業務概要
クラウド・インフラ開発領域において、生成AI等の最新技術を活用したり、様々なシステム開発現場のプラクティスを集積し、クラウド・インフラ開発の生産性・品質を飛躍的に高めていく取り組みです。
同チームでは、同社が手掛ける数多くのクラウド・インフラ開発のプロジェクトと連携し、広く現場の課題解決のためのツール・プロセス等の整備や現場への導入・展開などを実施することで、社内全体のクラウド・インフラ開発の改善に貢献します。

●業務内容
公共・金融・法人等のインフラ開発における課題整理を行い、生成AI等の最新技術を活用して開発の高度化・効率化を実現するための研究開発、及び各プロジェクトへの導入・普及を推進します。
業務は大きく研究開発フェーズとして(1-1)研究開発(1-2)PoC/効果検証・改善、導入・普及フェーズとして(2-1)コンサルティング(2-2)実行・実装のステップで進めます。

(1-1)研究開発
インフラ開発における課題やニーズを踏まえ、インフラ開発の高度化・効率化のために様々な最新技術等を活用し、開発の生産性・品質を飛躍的に高めるチャレンジを継続的に実施します。
数多くの最新技術の中から、同社のビジネスへの貢献に向け、活用に関する企画立案から検証・実装まで幅広く携わります。

(1-2)PoC/効果検証・改善
事業部のプロジェクトと連携し、研究開発した成果物の効果検証を行い、他プロジェクトや本適用するための改善を実施します。

(2-1)コンサルティング（ITコンサル・アーキテクト）
研究成果やノウハウを踏まえ、プロジェクトの課題や要望に対応するための実行可能な計画策定やその支援を実施します。

(2-2)実行・実装（ITアーキテクト）
計画に基づき、プロジェクトのステークホルダーと連携し、研究成果やノウハウをプロジェクトへ導入・実装し、成果につなげます。

●プロジェクト参画スタイル
大きく、「研究開発フェーズ」と「導入・普及フェーズ」の2種類で参画スタイルが異なります。

・研究開発フェーズ：同チーム内で複数メンバー（協働者の方含む）と協働で研究開発の目標に基づき、プロジェクト計画・管理やツール・ノウハウ整備などを実施します。活用する技術を扱うベンダー等とコミュニケーションを図ることもあります。PoC/効果検証時は、プロジェクトのステークホルダーと連携し、どのようにプロジェクトでの検証計画・実行・レポート等をまとめ、改善へつなげます。目安として研究開発は半年 1年間、PoC/効果検証は数カ月程度です。
・導入・普及フェーズ：研究成果やノウハウをプロジェクトへ導入できるようにするため、プロジェクトのステークホルダーと課題・目標や対応するための実行計画などを合意形成していきます。また、プロジェクトメンバーと連携してその計画に基づき実行・実装を実施していきます。案件によって関わり方は異なりますが、コンサルティングのような関わり方では打ち合わせ等をベースにプロジェクトの課題抽出・目標設定等の策定を支援します。実行・実装では1プロジェクトメンバーとして実プロジェクトに参画します。

それぞれのフェーズが完全に独立せずに繰り返し実施しており、また案件や同チーム内の状況でも異なりますので、適宜、最適な形を選択することになります。

●組織説明
・技術革新統括本部
同社が手掛ける多数のプロジェクトを業界横断的に技術面で支援する技術特化部門です。クラウド、AI、ブロックチェーン、セキュリティといった先進領域の高度な専門性を有する人材が、事業部の各プロジェクトに対して技術的なリード、アドバイザリー、及び支援を行っています。

・AI技術部 クラウド・インフラチーム
AI技術部は、アプリケーション開発やクラウド・インフラ開発の高生産性を追求し、ビジネスアジリティを向上させることを専門とする部署です。その中でもクラウド・インフラチームは、高品質・ミッションクリティカル等のシステム開発の土台となるクラウド・インフラ構築の領域において、生成AI等の先進技術を活用してより高品質・高生産性を実現するべく研究開発や様々な案件へのコンサル・導入を推進しています。

【アピールポイント】
高品質・ミッションクリティカルなインフラ・クラウド開発において生成AI等の新技術を駆使し、さらなる高みを目指すことに挑戦したい方を歓迎します。
開発現場と共に課題を見つけ、改善をリードする中で、自らの専門性を磨き続けたい方に最適なポジションです。

1. 先進技術 × 基盤技術の両立
「生成AI等の先進技術をチャレンジしつつ、クラウドやオンプレ等の基盤開発の経験・知識も活かせる。」

2. 様々なシステム開発のノウハウに触れられる
「公共・金融・法人など、同社が関わる多彩な領域のインフラ開発のノウハウに触れることができ、幅広い知見を得られます。」

3. キャリアの成長機会
「ITアーキテクト・コンサルタントとしての論理的思考力、最新技術等のスキルに加え、プロセス改善などの知識だけでは得難い経験をもとにしたスキルアップなど、幅広いスキルを磨ける成長環境を提供します。」

4. 社内横断で活躍できるポジション
「全事業部から要請を受ける立場なので、さまざまな事業部・専門家と連携しながらプロジェクトを進められます。」

5. プロフェッショナル人材との協働
「AIに強い、インフラに精通したITアーキテクト・コンサルタントなど、専門性の高いメンバーとチームを組みながら成果を出せます。」

【業務概要】
顧客の業務課題を解き、AIが正しく機能するためのナレッジ・業務フロー・運用体制を設計し、現場で使われる状態まで伴走するポジションです。ツールを導入して終わりではなく、顧客の業績（PL）にまで効く業務変革をやり切ることをミッションにしています。技術的な実装はエンジニアと分担するため、ビジネス側の課題整理・業務設計に強みを持つ方を想定しています。
AIを使うためには既存ツール/システム（SoR/SoA）とのつなぎ込みと継続的な情報連携が不可欠です。顧客と握ったゴールを目的とした際に、最適な手段で既存ツール/システムとの連携を図りAIを稼働することが成果最大化に直結します。場合によっては同社内の追加開発や顧客側での既存ベンダーの乗り換え推奨含めて、ゴールを実現するためのシステム側の最適化を行うことが、役職において求められるミッションになります。

【具体的な業務】
顧客の業務課題の解決とAI-Ready化に向けて、業務プロセス・データ・既存ツール／システムの現状を整理し、AIが継続的に成果を出せる状態の設計から運用定着までを担っていただきます。進め方は大きく「1. 課題抽出（Discovery）」と「2. 実行支援（Delivery）」の2段階です。

1. 課題抽出（Discovery）：現状把握 → ゴール設定 → 実現ロードマップ
● 顧客の業務フロー、利用中のツール／システム、データ・ナレッジの流れを調査・ヒアリングし、現状を可視化する
● 業務上のボトルネックに加え、AI活用の妨げとなっている情報連携・システム運用・データ管理上の課題を特定する
● 顧客の要望をそのまま受け取らず、背景・目的を深掘りし、最終的に実現すべき業務成果・事業成果を言語化する
● 現状とゴールの差分を踏まえ、業務プロセスの見直し、既存ツール／システムとの連携、追加開発、既存ベンダーの見直しなども選択肢に含めた実現ロードマップを描く
● 工数削減・コスト削減・PLへの影響などの効果試算を行い、施策の優先順位や投資対効果を整理する
● 経営層・事業部門・IT部門・外部ベンダーなど、複数のステークホルダーの合意形成を支援・リードする

2. 実行支援（Delivery）：あるべき業務設計 → 実現方針整理 → 運用定着
● AI・ナレッジ活用を前提とした「あるべき業務」を設計し、新しい業務フロー・SOP（業務マニュアル）・意思決定基準を整える
● AIが担える業務と、人が判断・管理すべき業務を切り分け、業務プロセスを分解・再設計する
● AIを適用すべきポイントを見極め、必要な情報・データ・システム連携の方針を整理する
● エンジニアや運用コンサルタントと連携し、顧客ゴールの実現に必要な要件定義・実装方針・運用設計につなげる
● 必要に応じて、同社内での追加開発や顧客側の既存ツール／ベンダー見直しも選択肢に含め、エンジニアや関係部門と連携しながら実現方針を整理・提案する
● 現場への教育、運用ルールの整備、定着状況のモニタリング、レポーティングまで伴走し、解決策が継続的に使われる状態をつくる

【ポジション・部門の魅力】
同社は、FAQツールとして培ってきた「ナレッジデータの設計・整備・活用」の知見を軸に、AIを活用したナレッジデータプラットフォームへと進化してきました。目指しているのは単なるツール提供ではなく、企業が「AIを正しく機能させられる状態（＝AI-Ready）」をつくるための伴走です。現場に眠る暗黙知を発掘・構造化し、正確な情報とノイズを切り分け、情報の鮮度を保ち続ける運用の仕組みまでを、顧客と一緒に作り上げます。こうした地道なナレッジ改善を、同社は長年積み重ねてきました。とりわけ金融・インフラ・公共など、セキュリティ要件が厳しく導入難度の高い領域でも実績を伸ばしており、エンタープライズ企業への深い関与が強みになっています。
この変革を進めていくために新設されたのがAIコンサルティング部門です。従来型サービスのような部分最適にとどまらず、顧客の業務成果を最大化するために、AI・データ・ナレッジ・業務設計を組み合わせた変革を目指します。部門はPM・業務コンサル・運用コンサル・エンジニア・セールスで構成されており、業務コンサルタントは、「顧客の業務課題を整理し、あるべき業務プロセスを描く」役割を担います。顧客の要望をそのまま受け取って実装するのではなく、何を・なぜ解くのかを定義し、AIをどう活かすかを設計して、変革が現場に根づくまで伴走します。同社が見据えているのは、「AIと人が協働し、AIが担う業務と人が担う判断・管理が適切に設計されている」状態です。その実現に向けて、業務プロセスやAIと人の役割分担を見直し、AIマネジメントのあり方を具体化しながら、現場で成果が出る形に落とし込むのがこのポジションの役割です。技術的な実装はエンジニアや開発チームと分担するため、開発経験は前提としません。まだ役割や進め方が固まりきっていないフェーズだからこそ、自ら型をつくっていく面白さを楽しめる方を歓迎します。

成果（KPI）への責任と、コンサル手法の型づくり
● 成果指標（KPI）に向き合い、顧客と同じ目線で業務改善・PL改善に伴走する。例：コンタクトセンター領域では、「自己解決数の向上＝問い合わせ削減」「AHT（平均処理時間）の短縮＝対応コスト削減」などがPLに直結します。
● さらに上流では、事業KPIの再定義やROI設計など、経営レイヤーと接続した議論にも踏み込む。
● 個別プロジェクトの中で得られた知見から、汎用化できる業務変革・AI導入・システム連携の型を見出し、同社のコンサルティング手法として標準化していく。

なぜ今、同社なのか
同社は長年ナレッジ改善を支援し、自己解決率の向上や受電削減を通じて、顧客の業績に向き合い続けてきた企業です。そのデータ整備のノウハウが、AI-Ready化への伴走を支える土台になっています。日本の大企業・エンタープライズのAI活用という難度の高いテーマに、ナレッジ改善で積み上げてきた知見を武器に挑める環境です。顧客の変革を担い、そこで得た知見が次の顧客へと広がっていく その循環を、最前線でつくっていける仕事です。

画像処理AI・外観検査システムの開発を通じて、製造業の品質向上・生産性向上を支援する企業でのポジションです。
これまでの画像認識技術を強みに、現在はロボティクス・自動化領域へ事業を拡大し、AIとロボットを融合した「フィジカルAI」の研究開発を推進しています。
本ポジションでは、AIによる画像認識技術とロボット制御技術を組み合わせ、製造現場で活用されるロボットAIシステムの開発を担当いただきます。
画像認識からロボット制御、設備への実装まで一貫して携わり、人手に頼る製造工程の自動化を実現する次世代ロボットシステムの開発を推進していただきます。

【業務内容】
* 製造業向けロボットAIシステムの設計・開発
* AIを活用した画像認識・物体検出・姿勢推定アルゴリズムの開発
* カメラ・Depth Camera等を活用した認識システムの開発
* AIによる把持位置推定アルゴリズムの開発
* ロボットハンド・ロボットアームを活用した自動化システムの開発
* ロボットビジョンシステムの設計・開発
* ロボット・自動化設備・FA設備へのAI実装
* 学習データの収集・アノテーション設計・データセット構築
* AIモデルの学習・評価・改善・運用
* エッジデバイス上でのAI実装および最適化
* PoCから製品化・現場導入までのプロジェクト推進
* 最新のAI・ロボティクス技術の調査・検証およびプロダクトへの適用

【変更の範囲】
会社の定める全ての業務

AIやデータを活用することが増え、生成AIなどを駆使することが当たり前の時代となりました。顧客からも、DX加速や生成AIを中心とした先端技術の急速な進化、業務・ITの複雑化といった構造変化に伴う相談が数多く寄せられています。
同社は2017年から、AI/ビッグデータ活用のビジネスを進めてきましたが、その割合も年々増えております。
この度、「データ連携・データ基盤整備」「レガシーシステムのモダナイズ」「業務とITの全体最適化」等の領域を中心に、「コンサルティング×実行支援」を一体化したサービスを提供します。そのメンバーを募集しています。エンジニアとして市場価値を高め続けてみませんか。

【想定業務例】
・自動車車体設計におけるデータ利活用DXツールの開発
・AIエージェントによる社内業務アプリケーションの開発
・技術支援ワークフローシステムおよびツールの開発
・Local LLMを使った評価業務の効率化
・ソフトウェア開発で利用する生成AIツールの開発
・AIによる船舶制御の先行技術開発
・AIのOSSを応用した映像解析開発
・AIプロンプト自動更新機能の開発

【関われる製品・サービス】
自動車（開発効率化・自動化/生産効率化）
ロボット
次世代デバイス
医療機器
AR/VR製品
センシング/IoT etc…

変更の範囲：会社の定める業務

データテクノロジーとAI技術を組み合わせた最適なソリューションを通じて、クライアントの複雑な課題を解決へと導くことをミッションとする組織でのポジションです。コンサルタントに加え、データエンジニアやサイエンティストが約30名所属し、構想策定から提案、開発まで一気通貫で実行できる少数精鋭のプロフェッショナル集団です。エンタープライズ企業を中心に、顧客のWhy・Whatから深く伴走し、真の課題解決に貢献します。CTO直属組織であるため意思決定が迅速で、新しいツールの導入や最新のトレンドを実際のビジネスの場で試すことができる体制が整っており、常に最先端の技術動向を追求できる環境です。

エンタープライズ企業を中心とした一次請け案件において、データ・AI活用の構想策定から実装フェーズを一気通貫でリードします。

【主な業務内容】
1. データ活用構想・戦略フェーズ
- 経営層・業務部門へのヒアリング
- データ活用の目的定義（Why/Whatの明確化）
- KPI設計、ロードマップ策定
- 実現方式・技術選定
※「要件をまとめる」のではなく、「何をやるべきかを決めにいく」役割です

2. PoC 実装の技術リード
- LLM/RAG等を用いたPoCの開発、導入推進
- Snowflake/Databricks/Big Query等を活用した基盤設計
- データエンジニア・サイエンティストと連携した実装フェーズ牽引

3. このポジションで得られる経験・意義
- 戦略が提言で終わらず実装、定着まで伴走できる
- 社内に多数のデータエンジニアやサイエンティストを擁し、実装まで完結できる
- PoC量産ではなく「使われるAI」を実現するAI-Readyの思想
- 100%一次請け／意思決定者と直接向き合える環境
- CTO直属組織のため、技術・投資判断が速い
- 「戦略×実装」を個人技ではなく、組織力で実現できる環境があります。

【このポジションの魅力】
- 戦略・構想を“絵”で終わらせない実行経験
- 経営層・業務部門を巻き込む本質的な合意形成力
- モダンなデータ基盤・生成AIの社会実装経験
- コンサルティングとテクノロジーのハイブリッドキャリア

【役割】
圧倒的な実装力を活かし、AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や、他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤のコアロジック実装（プレイングの先頭）を担っていただきます。
その後、半年 1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。
・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現
・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定
・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR（アーキテクチャ決定記録）の主導
※ピープルマネジメント（評価・労務管理）の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。

【職務内容】
● 基盤アーキテクチャの設計・技術選定
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン
・非機能要件（レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ）を担保するクラウドインフラ（AWS等）およびバックエンドの設計
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Bedrock等）のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案
・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化
● コアコンポーネントの実装・品質担保
・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装
・PoC（仮説検証）コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導
・厳格な自動テスト（Unit, E2E, 負荷テスト等）の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現
・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング

業務概要:
圧倒的な実装力を活かし、AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤のコアロジック実装（プレイングの先頭）を担当します。その後、半年 1年を目安に以下のステップで技術への責任範囲を全社規模へと拡張します。
・基盤のコアコンポーネントの実装、および技術的ブレイクスルーの体現
・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定
・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR（アーキテクチャ決定記録）の主導
ピープルマネジメント（評価・労務管理）の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアが提供されます。

具体的な業務:
● 基盤アーキテクチャの設計・技術選定
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン
・非機能要件（レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ）を担保するクラウドインフラ（AWS等）およびバックエンドの設計
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Bedrock等）のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案
・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化
● コアコンポーネントの実装・品質担保
・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装
・PoC（仮説検証）コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導
・厳格な自動テスト（Unit, E2E, 負荷テスト等）の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現
・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング

ポジション・部門の魅力:
所属部署はアドバンスドテクノロジー部門（約80名、協力会社社員含む）で、先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門です。各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ（チーム）が存在します。
エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態です。統合人事システムに蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがいがあります。チーム内での技術の情報共有が積極的で、デイリーミーティングによるサポート体制があり、アットホームな雰囲気です。

圧倒的な実装力を活かし、AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発やセキュアなRAG基盤のコアロジック実装（プレイングの先頭）を担っていただきます。
その後、半年 1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。
・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現
・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定
・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR（アーキテクチャ決定記録）の主導
※ピープルマネジメント（評価・労務管理）の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。

● 基盤アーキテクチャの設計・技術選定
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン
・非機能要件（レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ）を担保するクラウドインフラ（AWS等）およびバックエンドの設計
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Bedrock等）のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案
・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化
● コアコンポーネントの実装・品質担保
・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装
・PoC（仮説検証）コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導
・厳格な自動テスト（Unit, E2E, 負荷テスト等）の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現
・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング

【役割】
高いエンジニアリング力を活かし、同社のAI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装をリードいただきます。
基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年 1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張いただきます。
1. コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮
2. PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定
3. メンバー（5 10名規模）の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導
「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM（プレイングマネージャー）」としての活躍を期待しています。

【職務内容】
● 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発リード
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Bedrock等）のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズ要件（マルチテナント性、強固なデータ分離）を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築
・PoC（仮説検証）から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング
● プロジェクト及びピープルマネジメント
・プロダクトマネージャー（PdM）と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定
・開発チーム（5 10名規模）のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理
・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ
・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援（1on1）、および新規エンジニアの採用面接

【役割】実装力を活かし、AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や、セキュアなRAG基盤のコアロジック実装（プレイングの先頭）を担っていただきます。その後、半年 1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。
1. 基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現
2. 全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定
3. 部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR（アーキテクチャ決定記録）の主導
※ピープルマネジメント（評価・労務管理）の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。

【職務内容】
● 基盤アーキテクチャの設計・技術選定
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン
・非機能要件（レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ）を担保するクラウドインフラ（AWS等）およびバックエンドの設計
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Bedrock等）のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案
・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化
● コアコンポーネントの実装・品質担保
・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装
・PoC（仮説検証）コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導
・厳格な自動テスト（Unit, E2E, 負荷テスト等）の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現
・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング

圧倒的な実装力を活かし、AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や、他社データを混在させないセキュアなRAG基盤のコアロジック実装（プレイングの先頭）を担当いただきます。その後、半年 1年を目安に以下のステップで技術への責任範囲を全社規模へと拡張していただきます。
・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現
・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定
・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR（アーキテクチャ決定記録）の主導
※ピープルマネジメント（評価・労務管理）の責務はありません。純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリストとしてのキャリアをお約束します。

職務内容:
● 基盤アーキテクチャの設計・技術選定
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン
・非機能要件（レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ）を担保するクラウドインフラ（AWS等）およびバックエンドの設計
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Bedrock等）のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案
・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化
● コアコンポーネントの実装・品質担保
・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装
・PoC（仮説検証）コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導
・厳格な自動テスト（Unit, E2E, 負荷テスト等）の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現
・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング

【役割】
高いエンジニアリング力を活かし、AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発やセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。
基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年 1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。
・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮
・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定
・メンバー（5 10名規模）の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導
※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM（プレイングマネージャー）」としての活躍を期待しています。

【職務内容】
1. 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発リード
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Bedrock等）のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズ要件（マルチテナント性、強固なデータ分離）を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築
・PoC（仮説検証）から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング
2. プロジェクト及びピープルマネジメント
・プロダクトマネージャー（PdM）と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定
・開発チーム（5 10名規模）のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理
・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ
・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援（1on1）、および新規エンジニアの採用面接

ホームページやSNSなどのデジタル接点におけるAI活用を通じて、これまでにない新しい顧客体験（CX/UX）を創造するとともに、社内業務のオートノマス化（自律化）を推進するポジションです。まずは配属予定部内において、顧客体験向上施策の実行とテクノロジー活用によるコスト合理化をリードしていただきます。将来的にはそこで確立したAI活用モデルを全社へと展開・最適化していくことを期待しています。

【具体的な業務】
●AIによる業務変革の企画・実行
・生成AIや機械学習を用いた業務プロセスの自動化・自律化（オートノマス化）の企画
・現場の課題抽出から要件定義、ツール導入、定着化までのハンズオン支援

●テクノロジーによるコスト合理化の促進
部内の既存業務フローを可視化し、無駄を排除した上でのテクノロジー置換によるコスト削減。

●技術浸透およびリテラシー向上
・本部内外へのAI最新動向の共有、活用事例のナレッジシェア
・非エンジニア層へ向けたAI利活用教育やガイドラインの策定

●組織プレゼンスの向上
AI活用の成功事例を社内・本部内で積極的に発信し、組織のブランディングを強化。

●全社最適化へのスケール
部内での成功モデルを、本部全体や全社レベルの共通基盤・標準プロセスへと昇華させる活動。

【ポジション・部門の魅力】
・社会的インパクト
通信インフラという大規模なフィールドで、社会を支える業務基盤へのAI実装を経験できます。
・裁量の大きさ
部内という機動力のある環境でスピーディに成果を出し、その取り組みを全社へスケールさせる醍醐味があります。
・高難度の課題解決
堅牢なセキュリティ環境下で、いかに高度なAI活用を実現するかという、市場価値の高い専門性が身につけることができます。

【業務概要】
「自社サービス」は、企業の中に散在する経営データ（財務数値／KPIの予算・見込・実績）の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。提供開始後、マルチプロダクト展開にも注力し、複数のプロダクト／サービスを提供。

【募集ポジションについて】
生成AIの進化により、経営・業務領域における「AI実装」の可能性は急速に広がっています。当社では「AIを経営に実装する」という新しいテーマに挑戦するため、LLM基盤チームを組成しており、エンジニアの新たな役割として、Forward Deployed Engineer（FDE）という新たな職種を設けました。FDEは、単なる「AI導入の支援者」ではなく、顧客の経営課題と技術の最前線に立ち、AIを“使える価値”として実装し、同時にプロダクトの進化を牽引する存在です。LLM基盤チームは、経営管理・経営企画・財務会計といった高度なビジネスドメインにおけるAI活用の第一線として、AIプロダクトの導入を支援しながら、顧客と共に「AIによる経営変革」のモデルケースを既に上場企業と共に創出しています。現在、エンタープライズ企業を中心にAI関連プロジェクトが急増しており、自社AI事業の中核メンバーとして新たなFDEを募集します。

【ポジション・部門の魅力】
所属予定チーム：AIソリューション本部
- CEO直下
- 複数名規模のクロスファンクショナルチーム（コンサル、エンジニア、PdM、デザイナー）
- 顧客の経営企画部・管理部門と直接連携しながら、自社LLM基盤の導入/DWH構築/PoC/運用を推進・支援
- FDEはプロジェクト単位でチームをリードし、技術的な実装・課題解決・プロダクト改善を一貫して担う

【具体的な業務内容・ミッション】
- 顧客企業の経営課題・業務フローを構造化し、自社LLM基盤、外部AIソリューションを用いた最適なソリューションを設計・実装・運用する
- AI（LLM、RAG,画像認識等）を活用した業務自動化の設計・実装・評価
- AI導入方針策定、顧客ヒアリング、精度検証、社内外ステークホルダー調整を実施
- 顧客ごとのユースケースを共通化し、自社LLM基盤の進化にフィードバック
- 社内のAI活用基盤・デリバリー基盤の整備、開発プロセス・ナレッジ共有の推進

【業務概要】
当社では「AIを経営に実装する」というテーマのもと、AIソリューション本部を組成し、エンタープライズ企業の経営課題に対してAIを""使える価値""として届けるプロジェクトを複数推進しています。AIソリューションエンジニアは、Forward Deployed Engineer（FDE）が設計したソリューションアーキテクチャをもとに、RAG・LLMアプリケーション・データパイプラインなどの実装・検証・改善を一貫して担うポジションです。 ※FDEの詳細はぜひこちらの記事を御覧ください。顧客企業の経営企画・管理部門が抱える「データはあるが活用しきれていない」「定型業務に時間を取られている」といった課題に対し、AIを用いた具体的な解決策をコードで形にする役割です。FDEが顧客の課題構造化と全体設計をリードする中で、AIソリューションエンジニアはその技術的な実現を担い、プロジェクトの成果品質を直接左右する存在です。

【ポジション・部門の魅力】
所属予定チーム： AIソリューション本部（CEO直下）1. クロスファンクショナルチーム（FDE、コンサル、PdM、デザイナー）の一員として稼働2. FDEが設計・顧客折衝をリードし、AIソリューションエンジニアが実装・技術検証を主導する体制3. 顧客の経営企画部・管理部門の業務に直接触れていただきます

【具体的な業務】
1. FDEが策定したソリューション設計に基づき、RAG・LLMアプリケーション・AIエージェントの実装・テスト・デプロイを遂行
2. プロンプトエンジニアリング、Embedding設計、検索精度チューニングなどLLM活用の技術的な精度追求
3. 顧客データを取り込むETL/データパイプラインの構築・運用
4. PoC（概念実証）フェーズにおけるプロトタイプの高速構築と精度検証
5. 実装過程で発見した技術的制約や改善案をFDE・PdMにフィードバックし、ソリューション設計の改善に関与
6. 社内のAI実装ナレッジ（テンプレート、評価基盤、共通ライブラリ）の整備・ドキュメンテーション

【業務概要】
同事業は<繋ぐ><切る>技術が高く評価され、同事業へのニーズが年々高まっており、成長をさらに加速させるべく2026年10月にグループ会社からの分社化が決定しております。
グループ会社は、2026年10月以降、独立し、自律的な事業運営と持続的成長の実現を目指しています。分社後の事業運営においては、Global Standard × Fit to Standardを前提としたシンプルな業務プロセスへの転換が求められます。一方で、標準化に伴い従来のような個別最適・例外対応による柔軟性は制約されるため、業務の成立および高度化のためにはAIの活用が不可欠となります。AIは単なる効率化ツールではなく「標準化された業務プロセスを維持しながら、業務運営を成立させる役割」「意思決定の高度化・迅速化を支援する役割」として位置づけています。このようなAI活用を業務に組み込み、事業競争力を高める取り組みをリードできる人材の採用が急務となっています。
データを活用した経営改革・業務改革を担当するデジタルトランスフォーメーション（DX）・AIトランスフォーメーション（AX）推進機能と、ITシステム導入を担当するEA機能を一体化した組織です。経営・業務部門と密接に連携しながら、全社横断でIT基盤の刷新および業務変革を推進します。新しい組織であり、上期6名、下期には十数名規模への拡大を想定しています。少人数で各領域の中核を担い、裁量を持って領域をリードすることが求められる環境です。

【具体的な業務】
・Fit to Standard前提の業務における課題を特定し、AIを業務プロセスに組み込むことで業務の成立と高度化を設計
・受注予測、在庫最適化、収益見通し、品質分析などのAIユースケースの企画・実装
・分析・予測・意思決定支援を業務プロセスに組み込むAI活用モデルの構築
・データ活用を前提とした意思決定プロセスの高度化を推進
・PoCに留まらず業務定着まで一貫してリード

【ポジション・部門の魅力】
AIを単なるツールとしてではなく、業務および経営の意思決定を変革する基盤として活用し、事業競争力の中核を担うポジションです。
分社直後の段階で、AI活用モデルをゼロから設計・構築し、全社展開できる点において、長期的に大きな影響力を持つ役割です。
・標準化された業務環境において、AIを組み込むことで業務運営を成立させる仕組みを構築
・分析・予測に基づく意思決定モデルの確立
・データ・AIを活用した意思決定の高速化・高度化を実現
リレー・スイッチ・センサ等の中核デバイスで蓄積した“繋ぐ・切る”技術と高品質・信頼性を強みに、EV・エネルギー・産業機器など成長市場を支える電子部品事業です。
長年培った高品質・高信頼性の技術力とグローバル顧客基盤が強みです。
独立化により意思決定の迅速化と投資力を強化し、急拡大する電動化・デジタル化領域での事業成長を加速します。その基盤として、グローバルで標準化されたIT環境の構築を推進します。

機械学習や生成AIを用いたソリューションを活用し、技術検証（PoC）から改善提案を行うコンサルティング業務です。同社の解析・分析装置などのOT領域の強みと、グループ会社のデジタルソリューションを掛け合わせ顧客への提供価値を高めることがミッションとなります。PoCを繰り返しながら、新規事業創出・スケーリングに直接関与するポジションです。

●配属先
同社ソリューション事業推進本部 同社ソリューション支援部(26年度新設）
グループ全体でデジタルビジネスを強化する方針を掲げており、同社内でのデジタルソリューション推進を目的としたこちらの新規部署に参画していただきます。

●業務内容
グループ会社は、半導体、ヘルスケア、環境、材料、産業・社会インフラなど、人々の生活を支える幅広い領域において、グローバルに事業を展開しており、各業界ごとで統括部を分けて活動しています。今回のポジションではグループ会社のデジタル部隊と連携しながら、顧客フロントとなる各統括部のサポートを行う役割を担っていただきます。各統括部とともに現場（顧客の最前線）に深く入り込み、課題抽出からステークホルダーとの折衝、技術の実装支援までを主体的に推進していただきます。
※自らも手を動かしてデータ分析を行い、プロジェクトを牽引する役割を期待していますが、ソリューションの開発・実装そのものは他部署で行います。開発を行うための要件定義やプロジェクトの取りまとめ役として活動いただきます。
※お任せするプロジェクトについては適性を考慮して決定します。

●扱うソリューションについて（一例）
インフォマティクスや生成AI等の既存ソリューションもありますが、ソリューション売りではなく顧客の課題起点で検討し、同社のソリューション（AI・装置等）の提供価値を高める役割を期待しています。目的に沿ったプラットフォームそのものを提供することもありますが、コンサルティングのような形で継続的にソリューション提案を行う形で入ることもあります。

●配属先
配属先は同社ソリューション支援部で、グループ会社からの出向者や兼務者を含めて約10名のチームです。部内は専門部長（40代）、課長（30代後半）、その他は30代前半 20代半ばが中心の組織であり、経験者採用での入社者も多い環境です。

●組織の強み／魅力
本組織で取り組んでいる内容はグループ全体でも非常に関心の高い取り組みであり、グループ横断の知見やリソースを活かしながら実務に携われる点が大きな魅力です。顧客データを起点に価値を生み出す実践的なプロジェクトに関わり、デジタル技術を用いた成果創出を経験できる環境です。

●キャリアパス
まずはプレイヤーとして業務に参画して頂きますが、適正に応じて、メンバーを取り纏めるマネージメント業務に携わることを期待しております。

●働き方
担当する業務にもよりますが、出社・在宅のハイブリット方式を採用しております。
出社は平均すると半分程度になる見込みです。

●その他
＜出張に関して＞
顧客訪問のため、国内出張が発生する可能性があります（プロジェクト状況にもよりますが、毎週の頻度で発生する場合も有）。訪問ベースでの運用ではなく、Teams会議と併用して効率よく進めています。

当行における健全なAI利活用を推進するため、AIに関するリスク管理・ガバナンス態勢の企画・整備・運用を担っていただきます。

本ポジションは、AIを「使わせないための管理」ではなく、「安全かつ適切に使うための管理」を設計・実装する役割です。
AI利活用を進める業務部門・企画部門と、リスク管理・コンプライアンス・法務・情報セキュリティ等の各専門部署をつなぎ、推進と統制の両立を図っていただきます。
AIガバナンスにおける1.5線機能として、AI利活用の企画・実装に近い立場から、個別のAI活用ユースケースに伴走しながら、全社的なAI管理のルール・プロセスを設計・運用・高度化していくポジションです。
なお、AIガバナンス領域では、リスク管理を担う2線部署（リスク統括部等）とも連携しながら業務を進めます。ご本人の希望・適性等に応じて、将来的に1.5線・2線双方の業務を経験し、AI利活用推進とAIリスク管理の両面で専門性を高めていくキャリアも想定されます。

【業務内容詳細】
具体的には、以下の業務を担当いただきます。
●行内の各リスク所管部署と協働し、AI利活用に必要となるリスク管理の企画・立案
・AI管理に関するガバナンスフレームワークの検討・整備
・AI利活用に係る手続き、管理プロセス、リスク評価プロセスの設計・改善
・AI利活用ユースケースに対するリスク評価の実施
・各ユースケースに応じたリスク低減策・管理策の提案および導入支援
・AI利活用の企画・検証・実装・運用に係る関係部署への助言・伴走支援
・グループ会社・海外拠点におけるAIガバナンス態勢の構築・高度化支援
・規制要件、監督指針、業界標準等を踏まえたコンプライアンス確保
・経営陣、業務部門、リスク所管部署、システム部門、グループ会社、海外拠点等のステークホルダーとの連携
・AIリスク・AIガバナンスに関する社内教育、啓発活動の企画・実施

【業務概要】
生成AIを核に市場ビジネスの早い変化への対応とビジネスのアジリティ向上を実現する人材を募集しています。市場エリアでは、グローバル化・多岐にわたる市場金融サービスへの対応や、各国規制・セキュリティの順守など、システムへの期待の高まりとともに難易度も年々向上しています。
この期待に応えるべく、開発の様々な局面にAIを活用することで、品質・コストを最適化しながらスピードを実現する、業務変革をともにリードする仲間を募集しています。同社では多様な領域でAI活用が加速しており、今まさに現場への浸透が進み始めていますので、グループ会社のAI推進部署の支援を受けながらAIスキルを活用して伸ばす、やりがいのある成長機会が提供されます。

【具体的な業務】
グループ会社の市場業務を支える以下のシステムの設計・開発・保守へのAI活用と浸透を担当します。
・為替予約の顧客チャネルシステム（国内、海外）
・為替電子取引・プライシングプラットフォーム
・為替資金、先物、通貨オプション、金利デリバティブ、債券等の社内業務システム
・情報系システム、規制報告・コンプライアンスモニタリングシステム
・リスク管理システム（市場リスク、信用リスク）
経験・適性に応じた役割をアサインし、アプリケーション開発をリードします。
若年層は、AIによるコーディングやテストコード生成、デプロイ・テスト自動化等を中心とするAI活用の浸透を行います。
管理職層は、AI活用シーンの新たな発掘や未活用エリアへの導入サポートなど、市場エリアのAI拡大をリードします。

【ポジション・部門の魅力】
市場エリアの大きな特徴は、ユーザーと距離が近いことであり、自身の成果をユーザーから直接フィードバックを得られることで、達成感・やりがいが感じられます。ユーザー部門でもAI活用が急速に広がっており、ユーザー・システム一体で取り組みが進められます。
グローバルに広がるユーザー組織、IT組織、ビジネスパートナー、外部機関、そして同社内各部署の、それぞれのトップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで、幅広い人たちと協業しながら仕事を進めます。国内金融機関の中でも常にフロントランナーとして道を開き、先進的なプロダクト、サービス、技術に挑戦する、各エリアのエキスパート達と切磋琢磨しあえる刺激的な環境です。

【成長機会】
・最先端のAIエージェントを利用した開発を通じて、実験から本番運用まで一気通貫でAI技術をリード可能な実践スキルの習得
・市場ビジネスに適用するAI活用シーンを見極め、新たな開発スタイルを伝播するエバンゲリオンとしての活躍機会
・海外も含めた幅広い市場エリアにおけるAIエンジニアやアジャイル運営推進

【想定キャリアパス】
＜専門職の深化＞
AIエンジニアとして技術を深堀し、テックリードやプリンシパルへ
＜横断プロダクトリード型＞
AIスキルを基礎力として、次世代の開発標準化やガバナンス、アジリティ向上のためのアジャイル運営体制整備等、プロダクト横断の開発に関与しリード
＜ドメイン特化型＞
特定業務のAI化を専門化し、社内外の市場ドメインエキスパートとして活躍。

すべての人に等しく医療を提供するというミッションのもと、ライフサイエンス領域の専門知識とAI技術を融合した研究開発を進める企業でのポジションです。ライフサイエンス領域の知見を活かし、医療・創薬・ヘルスケア分野に貢献するAIシステムの研究開発に取り組みます。

【ポジションの魅力】
1. 医療×AIの中でもテキスト解析において先行している技術を提案しながら、顧客の課題や共同研究先のニーズに沿った形でアウトプットを提案できます。
2. 民間企業においてプロダクトサイドに近い研究活動に携わり、自身の研究・解析の成果が社会の課題解決に役立つ過程を体感できます。
3. AIを活用した医療研究分野で活躍することができます。

【業務内容】
* 顧客との対話を通して、顧客の課題を抽出・具体化し、AIの解析結果に基づいた課題解決案を提案します（提案内容の検討から運用環境の立ち上げまで、一連の業務を遂行します）。
* AIを活用したライフサイエンス領域の研究を推進し、ビジネスの基盤を築きます。
* 医学・薬学の知識をもって、高度な専門知識を必要とする領域での業務遂行上の課題抽出や解決策を検討・探索します。

少数精鋭チームのリーダーとして、要件の具体化からシステム実装、現場検証までをリードいただきます。

ビジネスロジックの可視化・要件定義
工場や現場のオペレーションに存在する多種多様な変数やビジネスルールをヒアリングし、システムに組み込むためのロジックとして構造化。

プロトタイプ検証の推進（PoCフェーズ）
技術スペシャリストと連携し、コアとなるロジックのシミュレーション環境をクイックに構築。現場データを用いた検証とフィードバック対応の高速リピート。

ミニマムなシステム開発・インテグレーション（実装フェーズ）
無駄な機能を削ぎ落とした、必要最小限（MVP）の業務システムの設計・開発ディレクション。既存システム（基幹システム等）とのデータ連携仕様の策定・進捗管理。

現場定着と実用化のリード
現場でのテスト運用を主導し、小さく生んで大きく育てるための改善サイクルの管理。

従事すべき業務の変更の範囲
将来的に会社の定める業務へ変更となる場合があります。

業務概要: 生成AIを活用した業務・ビジネス変革の構想から実行、定着までを一気通貫でリードするAI業務コンサルタントのポジションです。単なるAI導入支援やPoC対応に留まらず、顧客の経営課題に対し、AIの専門性とビジネス視点を掛け合わせ、手戻りのないロードマップと具体的な実行計画を策定し、現場での定着まで導きます。

具体的な業務:
* PoC企画・導入支援: 顧客課題に基づきPoCテーマを設定し、マルチエージェントAIの実現性・効果を検証。業務変革につながるソリューションを設計・導入します。
* 業務定着・運用設計: 導入後の業務プロセスを設計し、AI活用の定着化・成果創出までを支援します。
* プロジェクトマネジメント: 社内外ステークホルダーとの調整や進行管理を行い、チームのタスク遂行と育成をリードします。
* 案件事例:
* マーケティング領域におけるデータ・AIを活用した業務変革
* コーポレート業務を効率化するLLMアプリケーションの開発
* ネットワーク領域におけるデータ・AIを活用した業務変革
* 業務比率: 提案・設計40％／分析レビュー30％／顧客折衝30％

ポジション・部門の魅力:
* 「AIを使う」ではなく「AIで業務・意思決定を変える」という視点で、戦略構想から現場定着まで一気通貫で関与できます。
* 正解が決まっていない生成AI領域において、仮説検証を繰り返しながら新たな価値を創造できます。
* 大規模な実ビジネスに直結した変革プロジェクトに携わることが可能です。
* 豊富なデータ資産を活用し、AIを軸としたコンサルティング業務やLLMアプリケーションの開発経験を積むことができます。
* グループ全体の事業変革を支える立場として、社会的インパクトの大きいプロジェクトをリードできます。

下記はいずれも一例です。エンジニア一人ひとりの志向や経験、描きたいキャリアに応じて、役割を固定せず、柔軟にプロジェクトへアサインされます。

【J-LAKE（データエンジニア／データ基盤）】
取引所に蓄積されるマーケットデータや上場会社の開示情報など、多様かつ大規模なデータを統合・活用するためのデータレイク基盤「J-LAKE」の構築・進化を担っていただきます。データの収集・整形から蓄積、ガバナンス設計、分析・AI・APIへの連携まで、一気通貫で設計・実装に関わることができます。単なるデータ保管ではなく、「誰が・どの用途で使えるか」を設計し、ビジネス価値につなげることが求められるポジションです。金融市場を支える基盤を、自らの手で設計・改善し続けるダイナミックな環境で、データエンジニアリングの専門性を高められます。データを起点に新たな価値創出に挑戦したい方を歓迎します。

【J-WS（クラウドエンジニア／アーキテクト）】
当社グループ全体のDXを支えるクラウド基盤「J-WS」の設計・推進を担うポジションです。AWSを中心としたクラウド環境において、信頼性・セキュリティ・ガバナンスを担保しながら、スピード感のある開発を実現するアーキテクチャ設計をリードしていただきます。単なる基盤提供にとどまらず、各プロジェクトの技術的意思決定を支援し、内製開発を加速させる推進役としての役割を担います。金融市場という高い信頼性が求められる環境において、新しいクラウド技術の採用と安定運用の両立に挑戦できる点が特徴です。全社規模のプラットフォームを進化させる経験を通じて、クラウドアーキテクトとしての視野を大きく広げることができます。

【J-LENS（AIエンジニア／生成AI）】
上場企業の開示情報など膨大なテキストデータを対象に、生成AIとベクトル検索を組み合わせた次世代検索プロダクト「J-LENS」の開発を担っていただきます。自然言語を基にした検索体験の設計から、LLM・ベクトルDBを活用したシステム実装、精度・UXの改善まで、プロダクト全体に深く関与できるポジションです。金融ドメイン特有の表記ゆれやノイズに対応しながら、「検索できる」を超えて「使える」サービスを実現することが求められます。生成AIをPoCで終わらせず、実運用スケールで価値を提供する経験が得られる点が大きな魅力です。AI技術を社会インフラに組み込み、ユーザー体験を変革したい方を歓迎します。

※データ基盤・クラウド・AIのいずれかにおける設計・実装経験を持ち、AWS等のクラウド環境やデータ処理技術（ETL、SQL、Pythonなど）に関する基礎知識を有する方を求めています。
※加えて、ビジネス課題を理解しプロダクトとして価値に落とし込む力、自ら手を動かしながら改善を続ける姿勢、チームで協働しながら技術的意思決定に関与できる方を歓迎します。

【募集職種の期待役割】
生成AI（Claude Code等）や自動化ツール（Playwright等）を最大限に活用し、アプリケーション開発における生産性向上と高度化をリードしていただきます。
単に最新ツールを利用するだけでなく、事業計画やプロジェクトの目標に基づき、ビジネス課題の解決に直結するAI技術を主体的にキャッチアップ・選定し、現場の業務への導入を推進する役割を期待しています。技術革新による社内および顧客プロジェクトの変革を牽引する中核としての活躍を期待しています。

【具体的な職務内容】
AI技術および自動化ツールを活用したアプリケーション設計・開発業務、および生産性向上の推進が主な職務内容です。
案件によってはエリア札幌だけでなく、東京の部署とも連携して活動します。
・生成AI（Claude Code等）を活用したコーディング支援、レビュー自動化、開発プロセスの高度化
・自動化ツール（Playwright等）を用いたテスト自動化、業務プロセスの効率化
・顧客向けアプリケーション開発プロジェクトにおける設計・実装のリード
・社内の生産革新施策における最新AIツールの検証（PoC）と導入・定着化の支援
・ビジネスの要請に基づく技術動向の調査、プロジェクトへの適用方針の策定

【携わるビジネス・サービス・テーマ】
●主な業務領域・プロジェクト例：
・様々な業界の顧客に向けた、AI/自動化技術を活用したアプリケーションの開発プロジェクト
・社内の生成AI・テスト自動化ツールの検証、ガイドライン策定および導入プロジェクト
・ビジネス課題解決のための新規技術のPoC（概念実証）および導入支援

【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
札幌拠点にいながら、生成AIや自動化技術の最前線に立ち、開発パラダイムの変革を体感できます。
プロジェクトにおける個別のアプリ開発に留まらず、社内全体の生産性を向上させる施策にも関わることができます。
最新の技術トレンドを追求しつつ、それを「ビジネス価値」に結びつける経験を通じて、AI時代に求められるエンジニアとしてのキャリアパスを描くことができます。

量子コンピューティングは、従来のコンピュータでは困難な特定の問題領域において、飛躍的な計算能力を発揮することが期待されている革新的な技術です。近年では、量子コンピュータの開発が世界中で加速的に進展しており、さまざまな分野で応用が模索されています。こうした動向から、量子コンピュータが社会に普及する時期は着実に近づいており、今後の技術革新や産業構造にも大きな変化をもたらすと考えられます。
しかし、企業における量子コンピューティングの具体的なユースケース探索は依然として十分に進んでおらず、どのようにビジネスへ活用すべきかの検討が重要な課題となっています。また、量子コンピューティングの実務適用には、AI・データサイエンスや最適化など幅広い数理技術の知見も求められるため、従来のITスキルだけでは対応が難しく、必要な人材も大きく不足しているのが現状です。
そこで、同社のEngineeringユニットは、量子コンピューティングを中心に、AI・データサイエンスや最適化などの数理技術も活用し、実証実験から実装までを一貫して支援することで、顧客のビジネス変革を成功へ導くことを目指しています。黎明期である今こそ、この分野に参画することが大きなビジネスチャンスとなります。最先端技術の現場で新たな価値創出や社会への貢献に挑戦できる環境を提供しており、量子コンピューティングや数理技術の分野でキャリア形成を目指す方を歓迎します。

量子コンピューティング、量子アニーリング、量子インスパイアード技術を中心に、AI・データサイエンスや最適化などの数理技術も活用し、顧客のビジネス変革を支援します。顧客と密にコミュニケーションを取りながら、課題の抽出から解決策の提案、実証実験（PoC）、社会実装まで一貫して推進する業務です。
主な業務内容は以下の通りです。
1. 顧客のビジネスや業務課題をヒアリング・分析し、量子・数理技術の適用可能性を検討
2. 既存課題に対する量子・数理技術の検証内容の詳細設計、検証環境の選定、プロトタイプ実装、検証実施と評価・考察
3. 社会実装、既存業務フローやシステムとのインテグレーションの戦略策定および実行支援
4. 顧客への技術導入・構築支援、ハンズオン等の人材育成支援

最先端技術の現場で新たな価値創出や社会への貢献に挑戦できる環境を提供しており、量子コンピューティングや数理技術の分野でキャリア形成を目指す方を歓迎します。

【ミッション】
AIを全社に浸透させ、組織文化を変革するポジションです。全社員がAIを「使える」から「使いこなせる」、そして「自ら業務を再設計できる」状態へと導くための戦略立案から実行までを担っていただきます。

【具体的な業務内容】
1. AI活用戦略の立案と推進
・全社のAI活用ロードマップの策定
・各部門の業務分析とAI活用機会の特定
・経営層・現場双方へのAI活用価値の訴求

2. AIツールの導入・定着支援（伴走型サポート）
・生成AIの全社導入・運用設計
・部門別AIツールの選定、導入、セットアップ、カスタマイズ
・現場社員への伴走支援、実務での活用促進
・AIツール活用のガイドライン・セキュリティポリシーの策定
・AIツール利用のためのインフラ構築（例：監査ログ保存環境やMCP接続など）

3. 組織文化の醸成と変革推進
・社員育成プログラムの企画・実行（研修、ワークショップ、勉強会、ハッカソン等）
・AI活用スキルの可視化と分析、レベル別育成プランの設計
・心理的ハードルを下げるためのコミュニケーション設計
・成功事例の収集・社内展開によるポジティブな風土醸成

4. 効果測定と継続的改善
・AI活用による業務効率化・生産性向上の定量的な効果測定
・活用状況のモニタリングとボトルネックの特定
・フィードバックを基にした改善施策の立案・実行

【ポジションの魅力】
・IPO準備フェーズという変化の激しい環境で、全社横断的なAI変革をリードできます
・ツール選定から導入、育成プログラム設計まで、一気通貫で担当できます
・日本でもまだ少ないAIアダプション専門職として、先駆的なキャリアを築けます
・技術的な知見を活かしながら、非エンジニア含む全社員の成長を支援できます
・自身の取り組みが全社の生産性向上に直結し、成果を実感できます
・最新のAIツールを業務で試し、実践的に学べる環境です

【このポジションに期待する役割】
全社のAI活用を推進し、組織文化を変革するというミッションを担っていただきます。具体的には、AIツールの導入・定着支援、社員育成プログラムの企画・実行、効果測定と継続的改善などを通じて、「全社員がAIを日常の相棒として使いこなし、自律的に業務を再設計できる組織」の実現を目指していただきたいです。現場に寄り添いながら一つひとつの改善を積み重ね、組織全体の生産性を飛躍的に高める基盤づくりに貢献していただきたいと考えています。

生成AIを開発の前提に据え、従来の開発プロセスそのものをアップデートしながら、モダンなアプリケーション開発を推進しています。顧客のビジネス実現を加速させるため、企画・コンサルティングから要件定義、設計、開発、テスト、運用まで一気通貫で支援しています。
本ポジションでは、顧客の経営・事業・業務・開発組織における課題を捉え、AI駆動開発を軸とした提案を創出・推進していただきます。単に受託開発案件を獲得するだけではなく、「AIで何を変えられるか」「どのような開発・業務プロセスに変えるべきか」「どのようなプロダクト・機能として実現するか」を、顧客や社内のエンジニア・コンサルタントとともに考え、案件化から受注後の立ち上げまでをリードいただきます。また、営業活動そのものにもAIを活用し、顧客理解、提案設計、商談準備、社内連携の質とスピードを高めながら、成果創出につなげていただきます。

【主な業務】
* 新規顧客の開拓、既存顧客の深耕および中長期的な関係構築
* 重点顧客に対するアカウント戦略の立案・実行、新規案件の創出
* 顧客の経営・業務・開発課題のヒアリング、論点整理
* AI駆動開発、生成AI、クラウド、データ活用を組み合わせたソリューション提案
* AI活用テーマの具体化、提案内容・ロードマップの設計、および提案書作成・プレゼンテーション・見積・契約条件の調整
* エンジニア、コンサルタント、デザイナー等と連携した提案体制の構築、受注後の立ち上げ支援
* 生成AIを活用した顧客・業界リサーチ、商談準備、提案設計、営業活動の改善

【ポジションの魅力】
* AI駆動開発を、顧客の変革テーマとして提案できる
AIツールや開発体制を提供するだけではなく、顧客の事業スピード、開発生産性、品質、人材不足といった本質的な課題に向き合い、AIを活用した変革提案をつくることができます。
* 営業活動そのものをAIでアップデートできる
顧客・業界リサーチ、商談準備、提案の構成検討、資料作成、ナレッジ活用など、営業活動にも生成AIを積極的に取り入れています。定型業務の効率化にとどまらず、顧客理解や提案の質を高めるためにAIを使いこなし、営業としての成果を最大化していくことができます。
* 多様な業界のAI案件に携われる
特定の業界に閉じず、多様な顧客のAI活用・アプリケーション開発・業務変革に関わることができます。幅広いテーマに触れながら、提案力と営業としての専門性を高められる環境です。
* 企業全体でAI活用に取り組んでいる
全社員に生成AIツールを配布し、経営トップを含めてAIシフトを推進しています。営業も技術部門と連携しながら、AIを活用した新しい提案のつくり方に挑戦できます。
* まだ完成されていないからこそ、提案の型をつくれる
AI駆動開発における営業スタイルや提案メニューは、まだ発展途上です。顧客との対話を通じて得た知見をもとに、再現性のある営業・提案の型づくりにも関われます。

生成AIを開発の前提に据え、従来の開発プロセスそのものをアップデートしながら、モダンなアプリケーション開発を推進しています。お客様のビジネス実現を加速させるため、企画・コンサルティングから要件定義、設計、開発、テスト、運用まで一気通貫で支援しています。
顧客の事業・業務・開発における課題を捉え、AI駆動開発、生成AI、クラウド、データ活用を組み合わせた提案を創出・推進していただきます。
「AIで何を変えられるか」「どのような開発・業務プロセスに変えるべきか」「どのような機能やサービスとして実現するか」を、お客様や社内のエンジニア・コンサルタントとともに考え、案件化から受注後の立ち上げまでを担っていただきます。
営業活動そのものにもAIを活用し、顧客理解、提案設計、商談準備、社内連携の質とスピードを高めながら、成果創出につなげていただきます。

【主な業務】
* 新規顧客の開拓、既存顧客の深耕および中長期的な関係構築
* 顧客の業務課題・開発課題のヒアリング、論点整理
* AI駆動開発、生成AI、クラウド、データ活用を組み合わせたソリューション提案
* AI活用テーマの具体化、提案内容・ロードマップの設計
* 提案書作成、プレゼンテーション、見積、契約条件の調整
* エンジニア、コンサルタント、デザイナー等と連携した提案体制の構築、受注後の立上げ支援
* 生成AIを活用した顧客・業界リサーチ、商談準備、提案設計、営業活動の改善

【ポジションの魅力】
* AI駆動開発を、顧客の課題解決につなげられる
AIツールや開発体制を提供するだけではなく、お客様の開発生産性、品質、人材不足、業務効率化といった課題に向き合い、AIを活用した解決策を提案できるポジションです。
* 営業活動そのものをAIでアップデートできる
顧客・業界リサーチ、商談準備、提案の構成検討、資料作成、ナレッジ活用など、営業活動にも生成AIを積極的に取り入れています。定型業務の効率化にとどまらず、顧客理解や提案の質を高めるためにAIを使いこなし、営業としての成果を最大化していくことができます。
* 多様な業界のAI案件に携われる
特定の業界に閉じず、多様なお客様のAI活用・アプリケーション開発・業務変革に関わることができます。幅広いテーマに触れながら、提案力と営業としての専門性を高められる環境です。
* 全社をあげてAI活用に取り組んでいる
全社員にClaudeを配布し、経営トップを含めてAIシフトを推進しています。営業も技術部門と連携しながら、AIを活用した新しい提案のつくり方に挑戦できます。
* 提案の型づくりにも関われる
AI駆動開発における営業スタイルや提案メニューは、まだ発展途上です。顧客との対話を通じて得た知見をもとに、より再現性のある営業・提案の型づくりにも関われます。

【具体的な役割】
・AI技術活用した実際のSI／開発現場への生産性向上支援や技術課題解決
・システム開発におけるAI技術活用ノウハウの体系化、社内展開をリードして推進
・今後のSI事業のビジネスモデル変革を牽引

【職務概要】
・生成AIを活用したシステム開発における専門的な問題解決の推進
・適用ノウハウの体系化、社内展開
・AI駆動開発における中長期戦略の企画、推進

【職務詳細】
・生成AIを活用したシステム開発の生産性向上ユースケース開発や実際の適用プロジェクトにおいて、本人による問題解決及び他部門のエキスパートと連携した問題解決に従事
・アプリ開発分野、システム基盤分野、マネジメント分野などの多岐にわたる適用ノウハウを体系的に管理し、社内適用拡大施策を検討する
・組織内外のステークホルダーと連携し、AI駆動開発を通じた新たなビジネスモデルの検討やシステム開発プロセスの高度化に資する技術開発の企画、推進

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・AIエンジニアとして最先端の生成AI技術に触れながらスキルアップでき、高度なノウハウも活用できます。生成AIを社内に展開することで、業務効率化の第一人者をめざせます。
・最新の研究やテクノロジーに日常的に触れられる環境があり、フロンティアAI企業との接点・協業の機会を持てる点も大きなやりがいです。
・システム開発への生成AI適用を通じて、金融機関の課題はもちろん、社会課題の解決にも貢献できます。
・入社後は多くを学べる環境が整っております。

【具体的な役割】
・ClaudeやCodexなどの生成AIツール、生成AI活用開発フレームワーク（FW）を活用ノウハウの習得
・実際のSI／開発現場への生産性向上支援や技術課題解決

【職務概要】
・生成AIを活用したシステム開発の生産性向上ユースケース開発・検証推進
・ユースケースのプロジェクト適用推進
・社内での業務効率化施策への貢献

【職務詳細】
・生成AIを活用した開発プロセスにおける課題を特定し、新たな解決手法を提案、検証を推進する
・実際のプロジェクトにおいて、プロジェクト担当者に対してAI技術の適用における技術的アドバイスや問題解決などの伴走支援を実施
・自部門の業務において業務効率化施策を検討し、カスタマーゼロとして検証、社内展開を推進

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・AIエンジニアとして最先端の生成AI技術に触れながらスキルアップでき、高度なノウハウも活用できます。生成AIを社内に展開することで、業務効率化の第一人者をめざせます。
・最新の研究やテクノロジーに日常的に触れられる環境があり、フロンティアAI企業との接点・協業の機会を持てる点も大きなやりがいです。
・システム開発への生成AI適用を通じて、金融機関の課題はもちろん、社会課題の解決にも貢献できます。
・・入社後は多くを学べる環境が整っております。

【職務概要】
特定テーマにおける顧客協創による事業開発の責任を負い、活動を担うチームを管理・監督する。AI(生成AI)分野における事業戦略の策定・実行、社内外ステークホルダとの関係構築を支援するとともに、顧客課題の抽出、事業計画の立案、プロジェクトの実行・管理・人財マネジメントなどを主体的に実行することにより組織目標を達成する。

【職務詳細】
・生成AI分野における事業開発
顧客ニーズ、社内ニーズ等から生成AI関連の事業開発を実施します。戦略策定・実行を様々な利害関係者と調整をしながら推進します。
・生成AI適用推進
社内及びGr会社への生成AI適用を推進します。生成AIの利用促進に向けた戦略作成・実行・状況調査を実施し、事業戦略目標を達成します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
金融AX推進センターでの業務には、技術の先駆けとなる役割や金融業界の課題解決に貢献するやりがいがあります。コンサルティングのスキルを活かしながら、金融システム開発の効率化や顧客業務プロセスの改善、新規ビジネス創出に取り組むことで、金融業界全体の発展に寄与できます。また、プロジェクト管理やコミュニケーション能力の向上を通じて成長し、金融業界の最新動向へのアクセスも得られます。

【職務概要】
特定テーマにおける顧客協創による事業開発の責任を負い、活動を担うチームを推進する。AI(生成AI)分野における事業戦略の策定・実行、社内外ステークホルダとの関係構築を支援するとともに、顧客課題の抽出、事業計画の立案、プロジェクトの実行・管理・人財マネジメントなどを上位者と連携しながら、主体的に実行することにより組織目標を達成する。

【職務詳細】
・生成AI分野における事業開発
顧客ニーズ、社内ニーズ等から生成AI関連の事業開発を実施します。戦略策定・実行を様々な利害関係者と調整をしながら推進します。
・生成AI適用推進
社内及びGr会社への生成AI適用を推進します。生成AIの利用促進に向けた戦略作成・実行・状況調査を実施し、事業戦略目標を達成します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
金融AX推進センターでの業務には、技術の先駆けとなる役割や金融業界の課題解決に貢献するやりがいがあります。コンサルティングのスキルを活かしながら、金融システム開発の効率化や顧客業務プロセスの改善、新規ビジネス創出に取り組むことで、金融業界全体の発展に寄与できます。また、プロジェクト管理やコミュニケーション能力の向上を通じて成長し、金融業界の最新動向へのアクセスも得られます。

グループ会社内の生成AIを始めとするAIやデータ活用に関する技術やサービスをグローバルに水平展開するための技術・マーケット調査や企画推進、海外グループ会社との共同ビジネス検討、ローカライズ、デリバリ体制構築、提案・案件支援などに一貫して取り組み、AI技術戦略のグローバル展開を推進するポジションです。
主に日本や欧米などを中心とした国内外のグループ会社と連携し、企画戦略の立案および推進、ビジネス拡大を実現するスキームを確立します。グローバルトップの競合と競うための基盤を構築するというチャレンジができる環境です。
ご経験やご志向に応じて以下の業務を担当します。

* 新規ビジネスの企画立案

【ポジション・部門の魅力】
* 国内最大級の生成AI活用推進に携わることができます。
* グループ全体の生成AI活用戦略の企画・推進に参画します。
* 数万人規模の社員を対象としたAI活用施策の企画・展開経験を積むことが可能です。
* 業務変革や生産性向上を実現するための全社横断プロジェクトをリードします。
* 世界最先端のAI技術・エコシステムに触れることができます。
* グローバルの主要テクノロジーパートナーとの連携を通じて最先端のAI技術動向をキャッチアップします。
* 最新の生成AI技術や活用事例の評価・検証を推進します。
* 国内外の先進事例を踏まえた新たな価値創出に挑戦できます。
* 経営層に近い立場でAI投資の意思決定を支援します。
* AI活用状況や投資対効果の分析・可視化を担当します。
* 経営層向けレポーティングや施策提言を実施します。
* AI活用を事業成果へ結びつけるための戦略立案に関与します。
* 大規模企業におけるAIシステムの管理・ガバナンス構築経験を積むことができます。
* 全社AI利用基盤の運営・高度化を推進します。
* セキュリティ、法務、調達、IT部門など多様な組織との連携を経験できます。
* AIガバナンスや利用ルール策定など、今後市場価値の高まる専門性を習得できます。
* グループ横断でのイノベーション創出に貢献します。
* 各事業部門やグループ会社と連携しながら新たな業務変革を推進します。
* 研究開発部門や事業部門との共創を通じた新規ユースケース創出に貢献します。
* 将来的なAI活用戦略や事業戦略の立案にも関与できます。

【業務概要】
2026年1月、特定のAI技術がビジネス職にまで広がり、産業革命であると確信されています。AIはチャットボットからエージェント／オーケストレーションの段階に入り、『PCでできる仕事はすべてAIでできるようになる。』働き方も、組織も、業務も、戦略も、全部作り直さないと間に合わない時代です。
そして同社は、この波を最も典型的に活かせるのは『日本の製造業』だと考えています。「変化のスピードで攻める力」と「現場で精度高く積み上げる力」――その両方を持つ国は、世界を見渡してもそう多くありません。
同社が目指すのは、提案書作成やAIツール導入に留まらず、『AI時代の、新しい製造業のオペレーティングシステム（圧倒的に生産性の高いOS）を、現場に入り込んで実装する』ことです。その仕事に取り組む仲間を募集しています。

大手製造業のクライアントに対し、『フロントオフィス（マーケティング・顧客接点）からバックオフィス（生産・保全・品質・人事・R&D）まで』、データとAIエージェントを武器に業務変革を届けます。
課題ヒアリング → 要件定義 → プロトタイプ構築 → 社内展開・運用移管まで、一気通貫で関わる『FDE（Forward Deployed Engineer）型』のポジションです。「導入して終わり」ではなく「業務が変わる・解けた」まで伴走します。
このポジションは『1つの職種』ですが、あなたの志向と強みに応じて2つの配属トラックがあります。

1. フロントオフィス・トラック（マーケティング領域）
製造業クライアントの営業DX、顧客体験設計、ブランディング、マーケティングオートメーション、サイト制作などを、データとAIで変革する。
2. バックオフィス・トラック（AX／AI変革領域）
設備保全、品質検査、生産管理、人事、R&D など、製造業の基幹オペレーションにAIエージェントを実装する。
3. トラックは越境できる
マーケティングという仕事自体が変容し、フロントとバックの垣根は急速になくなっています。同社では2トラックを行き来するキャリアを歓迎します。

【具体的な業務内容】
・クライアントへのヒアリングを通じた業務課題の特定・要件定義
・プロジェクトのスコープ設計・フェーズ分割・スケジュール策定
・データの取得・加工・可視化と、それを起点とした課題抽出・仮説立案
・特定のAI技術を使った『簡易実装・プロトタイプのクイック構築』とクライアントデモ
・現場への運用移管・社内展開支援（現場が自分でAIを回せる状態をつくる）
・社内AIチーム・ステークホルダーとの連携・進捗管理
※フルスタックのシステム開発までは求めません。「特定のAI技術で動くものを素早く作って見せる」レベルの簡易実装ができれば問題ありません。できなくても、研修で身につけられます。

【プロジェクト事例】
CASE 01 | 大手素材メーカー
特定のAI技術内製化を起点に、受発注DX・設備保全DXへ展開。運用移管済・次フェーズ構想中
CASE 02 | 大手自動車・二輪メーカー
完成車の生産現場と全社データ基盤の両側から、製造業AIを実装（製作所×本社の両輪で進行）
CASE 03 | 大手素材・ヘルスケアメーカー
特許・論文を起点に、商品企画プロセスをAIで再設計（実装伴走型研修でPoC完成度9割）
CASE 04 | 大手食品・嗜好品メーカー
5部門横断のAI業務変革スタジオを年次運用。経営アジェンダを現場実装まで最短化
CASE 05 | 大手SIer（政策PoC）
政府統計・白書から知識モデルを構築。大手コンペに勝ち取った案件をPhase2へ

【ポジションの魅力】
・製造業に特化している
製造業はけっして""儲かりやすい""ドメインではありません。だからこそ正面から張る支援会社は多くない。日本のものづくりを世界に通用する形で取り戻す最前線で活躍できます。
・AI駆動の会社運営そのものに挑戦している
AI駆動の組織運営に挑戦しており、自身の業務をコードで記述する実アーキテクチャの中で働けます。
・研修のクオリティに自信あり
大手企業向けにもAI・特定の技術・SQLの研修を提供しており、技術未経験者も育成する環境があります。
・経営レイヤーと直接渡り合える
大手クライアントの部長・役員クラスと、若手でも直接対話できる環境です。
・ポータブルスキルが身につく
答えのない問いにデータで切り込む力は、これからのキャリアを生き抜く武器となります。

最先端の生成AI（LLM/RAGなど）やAIエージェント技術を顧客企業の業務プロセスに素早く組み込むため、Microsoft Power PlatformやCopilot Studioをはじめとするローコードツールを活用したシステム設計・構築・導入を牽引します。

具体的な業務イメージ:
* ローコードツールを用いたハイスピード開発: Power Apps、Power Automate、Power BI等を用いた、企業の業務効率化・自動化・可視化を支えるアプリケーションやワークフローの設計および構築。
* Microsoft Copilot Studio等を活用したAIエージェントの構築: 各種生成AIモデルや社内データと連携したカスタムCopilot（AIチャットボット/エージェント）の構築、および社内コミュニケーションツール（Teams等）への実装。
* 業務プロセスの可視化とソリューション提案: コンサルタントと協働し、顧客が抱える複雑な業務フローを可視化（BPR/BPMN等）。ローコードツールを活用し、いかに短期間で課題を解決できるかの実現可能性（PoC）検証とアーキテクチャ選定。
* パブリッククラウド（Azure/AWS）との連携および環境構築: 構築したローコードアプリやAIエージェントが、顧客企業のセキュアな自社環境下で安定して動作するためのクラウドインフラ（Azure、AWS等）との連携設計・環境ガバナンスの構築。
* 顧客の課題解決起点で行う要件定義および上流設計: 顧客企業の「どの業務に課題があり、どうAIやローコードで解決すべきか」という本質的な課題の特定から伴走。言われたものを作るのではなく、要件定義などの最上流工程から主体となってシステム設計へと落とし込みます。

ポジション・部門の魅力:
個人の適性・志向性にあわせ、2つのキャリアパスが用意されています。プロジェクトマネージャーとしてチームを牽引し、全体設計やメンバー育成、組織構築を担うマネジメントキャリア、または高度な技術的専門性を追求し、複数プロジェクトに横断的に貢献するスペシャリストキャリア（最高位Principle Specialist）を目指すことができます。

●業務内容
開発チームの成果を最大化し、組織の成長を支える役割を担います。エンジニアが安心して挑戦できる環境を整え、プロダクト開発を円滑に推進することで、事業の継続的な成長に貢献いただきます。

・エンジニアチームの採用・育成・評価、1on1を通じたキャリア支援
・開発プロセスの改善と生産性向上（スクラム・アジャイル導入推進）
・技術的負債や品質課題の管理、改善施策の実行
・プロダクトマネージャーやデザイナーとの連携による開発推進
・経営陣との調整を通じた組織戦略やリソース配分の最適化

●ご担当いただく業務の魅力/やりがい
▼技術力の高い仲間と共に、刺激的な毎日を
GAFAM出身者をはじめとした優秀なエンジニアが多数在籍し、技術的なレベルが非常に高い環境です。
AIをはじめとした、様々な技術を学べるため、スキルアップにつながります！

▼新規事業立ち上げに積極的＆挑戦的なフィールド
新規事業の立ち上げにも積極的で、0→1の挑戦が豊富。
AI Labの自社SaaSもインターン生が起案して、PJが始動しました。
また、年2回の評価サイクルがあり、スキルや努力の正当な評価につながり、成長がそのままキャリアと報酬につながる環境です

●キャリアパス
エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます
入社から半年で役員登用になった方もいます！

●使用言語 ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です
フロントエンド：TypeScript, React
バックエンド：Python
データベース：PostgreSQL(RDS), MySQL
フレームワーク：Flask
インフラ：Azure, AWS, GCP
ツール：Terradate

技術的なAIリスク評価の運用リード
すべてのAIプロジェクトを安全に推進するため、技術的なAIリスクの評価を実施します。事業環境や技術動向の変化を踏まえて、AIリスクフレームワークの改善を行うとともに、AIプロジェクトに対するモニタリングを実施します。グループと議論しながら、グループのリスクフレームワークとの整合性なども確認します。四半期ごとに執行役員レベルへのAIリスク評価結果の報告と最新動向の共有なども実施します。この役割では、AIの技術的な側面からのリスク評価が強く求められており、ご自身でもAI開発や推進が可能な方が望ましいです。

AIプラットフォームの導入・展開支援
全社的に高まりつつあるAIエージェント活用の機運を背景に、Databricks上のMosaic AIおよびAzureを基盤としたAIプラットフォームの導入・展開を支援します。プラットフォームに関する知見を深化させるとともに、グループ各社からの情報を集約し、全社の各領域においてAI開発・活用が円滑に進むよう、ユーザー向けの支援を行います。さらに、Databricks上でのAutoML導入を通じて、ユーザーが機械学習を業務に取り入れられるよう、教育および継続的なサポートを提供します。AI開発の民主化における司令塔として、全社横断でのAIユースケース創出に貢献します。

AI・データプロジェクトのリードおよび推進
保険業界におけるAI・データ活用プロジェクトをリードし、業務課題の特定からソリューション設計、モデル開発、実装までを一貫して推進します。規制対応やリスク管理を十分に考慮しながら、顧客データを活用した予測モデルや業務自動化を実現し、業務効率化および収益性向上に貢献します。また、部門横断での調整や多様なステークホルダーとの連携を担い、戦略的な視点からプロジェクトを成功に導きます

【当該業務の魅力】
全社横断でAIリスクを管理および助言していくAIエキスパートになれる執行役員とAIプロジェクトについてコミュニケーションが取れる全社のAIユースケースを俯瞰でき、実務につながるAI活用をリードできるグローバルなチーム構成でかつ、在宅勤務可外資系金融機関で保険に関する業務経験を得ることができる今後数年で確実に重要度が高まるキャリア分野


【将来のキャリア展望】
AIエキスパートAI／データ戦略関連マネジメントポジションAIアーキテクト

主となる業務は以下となります。
・契約部の外部委託業者の管理（契約締結、請求書対応、在庫管理、ID管理等）
・契約部が使用している各種システムのアカウント権限管理（権限付与申請、付与対象者管理等）
・監査、モニタリング等に対する必要資料の準備
・その他システム管理、プロジェクト対応等

ご担当いただく業務は幅が広いように見えますが、月次やプロジェクト毎の定型的な作業が主の業務となります。

【当該業務の魅力】
・毎日決まった作業を時間内にこなす業務ではないため、業務後や休みの設定などスケジュール組みやすい仕事です。

【将来のキャリア展望】
・正社員への登用
・引受部門の企画業務、査定業務に携わることが可能です

同社は生成AI関連事業でグローバル年間3,000億円の売上を目指しており、今後グループのビジネスの核となりうる、最先端の技術と市場の成長を牽引する重要な領域です。
テクノロジーコンサルティング＆ソリューション分野（TC＆S分野）は、業界横断で全社ビジネスをリードする立場です。
生成AIを活用した業務変革や働き方の改善、生成AI基盤の開発など、さまざまな社会課題解決ニーズに応えるため、ご経験を活かして社会・および全社のビジネス成長をリードいただける人材を募集しています。

事業領域のうち、公共・社会基盤、金融、法人分野は顧客業界特化型である一方、TC＆S分野は業界横断で価値提供しています。
最新のテクノロジーを用いて、顧客の課題解決に向けて伴走する組織です。
当分野のコンサルタントは、構想立案からサービス実装、運用定着までEnd to Endで顧客と並走し、社会的・経済的インパクトのある変革をテクノロジードリブンで実現します。

【AIプロダクト・ソリューション戦略策定】
・経営戦略、市場動向を踏まえた中長期のAIプロダクト・ソリューション群の開発ロードマップの策定
【事業開発】
・市場分析、顧客課題分析を踏まえた事業性評価および組織横断での事業開発推進
【プロダクト開発】
・AIプロダクト・ソリューションの設計、開発、商用化推進リード
・商用化後のアセット価値の継続的な向上、運用改善を組織的に推進
【プレゼンス向上】
・最先端の生成AI知見及び実践知の全社情報発信
【後進育成】
・人材育成を通じた組織力向上及び全社AIケイパビリティ向上への貢献

【ポジションの魅力】
・生成AIを活用した新規事業、プロダクト創出リード
・企画、技術、事業を横断した裁量の大きなポジション
・大規模顧客基盤、アセットを活用可能
・AIビジネスの中核人財としてアセット戦略、事業成長をけん引する重要ポジション
・国内外の最先端AI企業、研究機関等との連携

AI・生成AIを活用した顧客事業変革を推進する企業で、顧客変革に資するAIプロダクト・サービス開発を牽引するポジションです。本ポジションでは、AIプロダクト・ソリューション戦略立案、事業開発、プロダクト開発、プレゼンス向上・後進育成を通じて事業成長をリードします。

●具体的な業務
【AIプロダクト・ソリューション戦略策定】
・経営戦略、市場動向を踏まえた中長期のAIプロダクト・ソリューション群の開発ロードマップの策定
【事業開発】
・市場分析、顧客課題分析を踏まえた事業性評価および組織横断での事業開発推進
【プロダクト開発】
・AIプロダクト・ソリューションの設計、開発、商用化推進リード
・商用化後のアセット価値の継続的な向上、運用改善を組織的に推進
【プレゼンス向上】
・最先端の生成AI知見及び実践知の全社情報発信
【後進育成】
・人材育成を通じた組織力向上及び全社AIケイパビリティ向上への貢献

●ポジション・部門の魅力
・生成AIを活用した新規事業、プロダクト創出リード
・企画、技術、事業を横断した裁量の大きなポジション
・同社の大規模顧客基盤、アセットを活用可能
・AIビジネスの中核人財としてアセット戦略、事業成長をけん引する重要ポジション
・国内外の最先端AI企業、研究機関等との連携

同部門は世の中の「働く」をテクノロジーで変えることをミッションとしており、生成AIをはじめとした先進技術を掛け合わせ、新しい働き方を創り出すソリューションを企画・提供しています。

業務概要:
Deployment Strategistは、顧客のセールスAX実現に向け「セールスAXの4つの壁」をすべて突破することをミッションとします。顧客ごとのカスタムAIエージェントの構築・導入を、業務理解から納品まで一気通貫でリードします。

具体的な業務:
●セールスAXの4つの壁
企業のAI導入プロジェクトの95%が経済的リターンを生み出せていない根本原因として、以下の4つの壁が存在します。
1. 業務の壁：自社の業務を十分に理解できておらず、何をAIに委ね、何をAIと協働すべきかが定義できていない
2. システム・データの壁：AIが個別業務を理解できる形でデータが整備されておらず、適切なアーキテクチャも組めていない
3. AIの壁：業務理解とデータ・アーキテクチャをもとに、エージェントを適切に構築できていない
4. ユーザーの壁：UI/UXを含め、現場ユーザーが適切に使える形でAIが実装されていない

●役割
・業務ディープダイブ：顧客の現場業務プロセスに深く入り込み、AIエージェントで解くべき課題を発掘・定義
・企画・提案：AIエージェント活用のROI設計と導入方針を策定し、経営層への提案・合意形成を主導
・要件定義：顧客固有の業務要件を構造化し、AIエージェントの機能・ワークフロー・UXを設計
・FDEとの共同開発：Forward Deployed Engineer（FDE）とペアを組み、AIエージェントの実装・テスト・改善を主導
・納品・定着支援：ユーザートレーニングおよび効果検証を行い、継続的な改善サイクルを確立
・プロダクトフィードバック：フィールドで得た知見を同社のプロダクトロードマップに還元

●業務の変更の範囲
会社の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

業務概要: 既存事業の改善に加え、今後はAI、データ活用、医療・ヘルスケア領域の知見を組み合わせた新規サービス開発を強化します。特に、LLM、機械学習、RAG、外部AI API、社内データを活用し、PoCからMVP、PMF検証までを高速に回せる開発体制が必要です。本ポジションでは、完成された要件に基づいて開発するだけではなく、事業仮説の検証段階から関わり、プロダクトの立ち上げをエンジニアリング面から推進することを期待します。

ミッション: AIを組み込んだ新規サービスの仮説検証、PoC、MVP開発、PMF検証を、スピードと品質のバランスを取りながら推進する。研究開発職ではなく、AIをプロダクト価値に変換するアプリケーションエンジニアとしての役割です。

主な職務内容:
* 新規サービスの企画段階からの技術検討、実現可能性検証
* AI、LLM、機械学習モデル、RAG、外部APIを活用したPoC開発
* Python / TypeScript / React / Node.js / AWS / Google Cloud などを用いたプロトタイプ・MVP開発
* ユーザー検証、業務検証、データ検証に必要な最小限の機能設計・実装
* LLM API、Embedding、Vector Database、検索、プロンプト設計、評価基盤などの実装
* 既存データ、外部データ、ユーザー入力データを活用したサービス設計
* PM、事業責任者、デザイナー、営業、専門家との連携
* PoCで終わらせず、MVP・β版・正式版に進めるためのアーキテクチャ設計
* AI出力の品質評価、ハルシネーション対策、ログ収集、改善サイクルの構築
* セキュリティ、個人情報、権限管理、監査ログなどを踏まえた実装
* 新規サービスの技術選定、開発プロセス整備、ナレッジ化

利用技術:
* 開発言語: Python, TypeScript
* 開発フレームワーク: React, Vue3, Node, PyTorch, CatBoost / LGBM
* クラウド: AWS（CDK, Aurora Serverless, ECS, SageMaker等）、Google Cloud（Cloud Run, BigQuery, Vertex AI等）
* 開発ツール: GitHub Copilot, Devin, Docker Desktop, Gemini for Google Workspace, ChatGPT Plus

AIコンサルタントとして、クライアントのDXを成功に導くため、以下の業務を担います。
・生成AIを活用したプロジェクトのプランニング、実装
・生成AIを活用して実施内容の具体化、実装
・調査・分析業務
・業務フロー整理、As-Is／To-Beの可視化
・ヒアリング、インタビュー、ドキュメントレビュー
・要件定義・設計支援
・要件定義書・業務仕様書・画面／帳票定義書等のドラフト作成
・ドキュメンテーション・資料作成
・提案資料・報告書・会議体向け資料の作成
・クライアント向け各種説明資料の作成
・プロジェクト推進支援
・課題・タスク管理、議事録作成、会議運営サポート
・UAT支援、リリース準備支援

【解決している「具体的な顧客課題」】
現場に残る非効率やミスをなくし、企業が本来注力すべき仕事に向き合える環境をつくる。それが提供する価値です。属人化した業務や紙・Excelの手作業に追われる企業の「当たり前」を変え、社員が創造的な仕事に集中できる未来をつくります。部門ごとの業務課題に入り込み、短期間で成果を出し、定着させるDX伴走パートナーです。

【参画するメリット】
幹部候補として事業そのものをつくる経験を、初期メンバーとして積むことができます。事業を拡大していくタイミングだからこそ、部門の立ち上げや組織づくりに創業期のような手触り感を持って関われるポジションです。将来の事業成長を見据え、経営に近い立場で事業をつくる側に回れるフェーズ。仕組みを整える側ではなく、仕組みを生み出す側として参画できます。

【期待する役割・面白さ】
顧客の業務を深く理解し、課題の本質を捉えた上で最適な仕組みを設計・実装する、上流から下流まで一気通貫で担えるポジションです。単にソリューションを納品して終わりではなく、顧客の業務に深く入り込み、現場が変わっていく過程を間近で実感できること。「あの作業がなくなった」「ミスが減った」 その変化を顧客と一緒に見届けられる伴走型の仕事です。

同社の技術開発を担う研究開発部門において、以下の業務・役割を担当いただきます。

●FA領域向け画像センシング技術・アルゴリズムの構築と実装
・基板検査装置や画像センサ向けのAI画像センシングアルゴリズムの技術開発（以下のいずれか）
‐検査アルゴリズム開発（精度、ロバスト性、高速・軽量）
‐VLMをはじめとするマルチモーダルAIを活用した高精度な異常検知/予測保全/熟練者ノウハウ自動化など、次世代スマートファクトリーの中核技術創出

●事業部門との連携による技術の商品化・社会実装（R&Dから実用化へ）
・事業部門と緊密な連携・調整を行い、「事業に貢献する技術」として確立させます。

●技術の独自性創出と知財・学術活動への貢献
・開発テーマの実践を通じて、独自のアルゴリズムを創出し、特許の出願や論文執筆を行います。

【ポジション・部門の魅力】
●先端AIを“研究”で終わらせず、“現場で動く技術”に仕上げる面白さ
深層学習やVLMをはじめとするマルチモーダルAIなど、進化の速い先端技術を目利きし、現場で安定動作するアルゴリズムにまで高めていくことに挑戦できます。

●複数事業に展開して価値を生むコア技術構築
一つのテーマ開発に閉じず、基板検査や画像センサなど複数の事業・製品に波及するコア技術づくりに携わることができます。自ら生み出した技術を横展開しながら、事業成長に直結するインパクトの大きな仕事に挑戦できます。

●要求定義から価値検証まで関わり、顧客に選ばれる瞬間を見届ける手応え
事業部門と密に連携しながら、リアルな要求仕様や制約条件の整理といった最上流から、最終的な価値検証まで深く関わることができます。自身が手がけた技術によって、現場の顧客から選ばれる瞬間を肌で感じられる確かな手応えがあります。

AI、ブロックチェーン、量子コンピュータなどの先端技術に関する調査・研究を行う部署において、国内外の先進的な製品・ソリューションの調査・検証を担当します。あわせて、グループ会社内の各事業部門に対し、それらの活用提案や協業プロジェクトの企画・推進を行うビジネスディベロップメント（BizDev）を担当します。本ポジションの主なミッションは、先端技術に関する知識・知見をもとに、各事業部門の事業戦略や課題を深く理解し、同部署の研究者と連携しながら新技術の活用案を検討・具体化することです。技術とビジネスの双方をつなぐ“翻訳者”として、実効性のある提案とプロジェクト推進をします。

●業務内容例
・事業部門のニーズや課題解決につながる新たなソリューションの評価・検証
・評価結果をもとに、各事業部門の戦略に即した活用提案へ落とし込み
・事業部門の役職者とのリレーション構築
・協業・共同プロジェクトの提案、企画、推進支援
・国内外の先進的なデジタル製品・技術に関する知見と、各事業部門の事業戦略の双方を踏まえ、最適な技術活用提案を行う
・事業部門と連携してプロジェクトの企画・推進を担い、業務改善や新たな事業機会の創出を支援します。

●期待する役割
BizDev担当として、グローバルを含む先進的なデジタル製品・技術への理解と、各事業部門の戦略理解の双方をもとに、最適な技術活用提案を行います。
また、事業部門と共同でプロジェクトを企画・推進し、業務改善や新たな事業機会の創出に貢献することが期待されます。

【同部署のやりがい】
先端技術ラボは、グループ会社における先端技術を活用した新サービスの早期実現の為の技術の目利き役として、先端技術トレンドの調査・提言、技術検証・評価、ビジネス活用の観点からの応用研究に取り組んでいます。メンバー全員がエンジニアのバックグラウンドをもっており、技術に中立的かつ実践的な立場で向かい合うことをモットーとしています。20歳代~40歳代までの幅広い年齢層のメンバーが、調査研究活動の一線で活躍中。グループ内のR＆D組織であることからグループ内の事業部署との距離が近く、技術的な専門性に加えて、事業部署との共同研究プロジェクト等を通してビジネスセンスを磨いていくことも大切にしています。以下の機会も提供されます。
・ビジネスとアカデミア（学会活動など）の両面に貢献
・社外への情報発信・提言、コミュニティ活動を通じた個人のプレゼンス向上
・各分野のスペシャリストとの勉強会（※参加者全員の貢献が求められます）