AIエンジニア、事業会社の転職求人

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AIを駆使して顧客の課題を解決する生成AIエンジニアとして、要件定義から本番運用・改善まで一気通貫で担当します。

具体的な業務:
1. 顧客の課題をヒアリングし、GeminiやAmazon Bedrockなどの最新サービスから最適な技術を選定・提案
2. 要件定義からPoC、本番稼働、運用改善（LLMOps）まで一気通貫で担当
3. 技術実装にとどまらず、チームリード、設計の主導、コードレビュー、後輩育成の実施

担当案件例:
* RAGシステムの精度・パフォーマンス改善
* LLM評価・監視の自動化と運用基盤の構築
* 大規模固有データを活用した生成AI基盤の構築とセキュリティ設計
* Fine-tuningやエージェント設計を用いたRAG精度向上
* 検索・コンテンツ生成を自動化するマルチエージェント構築
* 生成AIを組み込んだAI駆動開発の導入と検証

ポジションの魅力:
業界最先端のAI技術を複数案件で横断的に評価・検証する中で、クラウド・セキュリティ・スケーラビリティを統合したエンタープライズAIアーキテクチャの高度な設計力を磨くことができます。多様なプロジェクトへの参画を通じて特定領域の専門性を深めつつ、技術的判断の根拠を提示して顧客の意思決定を支援する高い提案力とコミュニケーションスキルが身に付く環境です。知見をアウトプットする社風があるため、技術力向上と組織全体の底上げへと直結させることで市場価値向上に繋げることができます。

AIを駆使して顧客の課題を解決する生成AIエンジニアとして、要件定義から本番運用・改善まで一気通貫で担当します。

具体的な業務は以下の通りです。
* 顧客の課題ヒアリング、および最新AIサービスを用いた最適な技術選定・提案
* 要件定義からPoC、本番稼働、運用改善にいたるまでの一貫したプロジェクト推進・変革のリード

担当案件例:
* RAGシステムの精度・パフォーマンス改善
* LLM評価・監視の自動化と運用基盤の構築
* 大規模固有データを活用した生成AI基盤の構築とセキュリティ設計
* Fine-tuningやエージェント設計を用いたRAG精度向上
* 検索・コンテンツ生成を自動化するマルチエージェント構築
* 生成AIを組み込んだAI駆動開発の導入と検証

このポジションで身に付くスキル・働く魅力:
* 複数プロジェクトを横断した技術選定や、セキュリティ・コスト・スケーラビリティを考慮したAI基盤の設計から運用・監視・改善まで、実践的なアーキテクチャ設計力が身に付きます。
* 顧客の業務課題を技術に落とし込む要件定義に加え、予算・スケジュール・リスクを管理しながらプロジェクトをリードするマネジメント視点（ビジネス推進力）も磨ける環境です。

技術環境:
● Core Stack
言語：Python / JavaScript / TypeScript / PHP
フレームワーク：FastAPI / Laravel / Next.js
Google Cloud：Cloud Run / App Engine / GKE / Cloud SQL / Big Query / Spanner
AWS： Lambda / ECS / EKS / Fargate / Aurora / DynamoDB / RDS

● AI Stack
Google Cloud：Gemini Enterprise Agent Platform（Agent Search / Vector Search / Agent Development Kit ）
AWS：Amazon Bedrock（Agent Core / Managed Knowledge Base）
その他：AI駆動開発 / 仕様駆動開発（Kiro / OpenSpec / cc-sdd）

AIを駆使して顧客の課題を解決する生成AIエンジニアとして、要件定義から本番運用・改善まで一気通貫で担当いただきます。

【具体的な業務】
顧客の課題をヒアリングし、最新サービスから最適な技術を選定・提案
要件定義からPoC、本番稼働、運用改善（LLMOps）まで一気通貫で担当
技術実装にとどまらず、チームリード、設計の主導、コードレビュー、後輩育成の実施

【担当案件例】
RAGシステムの精度・パフォーマンス改善
LLM評価・監視の自動化と運用基盤の構築
大規模固有データを活用した生成AI基盤の構築とセキュリティ設計
Fine-tuningやエージェント設計を用いたRAG精度向上
検索・コンテンツ生成を自動化するマルチエージェント構築
生成AIを組み込んだAI駆動開発の導入と検証

【ポジション・部門の魅力】
最先端環境で、生成AI基盤の設計からLLMOpsを用いた運用・改善まで一気通貫で携わることで、実践的なマルチクラウド×AIのアーキテクチャ設計力が身に付きます。
技術実装にとどまらず、顧客の課題を技術に落とし込む提案力や、チームリード・若手育成を通じたマネジメント視点も磨ける環境です。
最前線の技術変革を自ら推進し、チームとともに成長していく手応えと魅力を実感していただけます。

業務概要
・顧客課題に対するデジタル技術（特にAI・クラウド）の適用検討・提案
・PoCの実施と結果分析
・デジタル技術を活用したシステムの要件定義・設計・開発・導入・運用支援
・上記におけるプロジェクト推進および顧客折衝

具体的な業務
・顧客の業務課題に対する、AIやクラウド等のデジタル技術を活用した解決策の検討・提案
・上流工程（顧客ヒアリング、要件定義）のリード
・PoCの実施・結果分析、および本番導入・運用までの支援
・AIモデルの構築と精度評価（例：機械学習、自然言語処理等）
・クラウド環境（Azure, AWS, GCP）でのシステム設計・実装
・開発メンバーや社内外の技術者と連携したプロジェクト推進

ポジション・部門の魅力
・グループ会社の技術力を活かし、最先端のDX事例を創出できる
・顧客の経営課題解決に直結するテーマに、技術者として深く関与できる
・若手〜中堅層が活躍するチームで、技術力を磨きながら成長できる環境
・客先常駐は基本的にありません。

業務概要
顧客課題に対するAI技術の適用検討・提案、AI技術を活用したシステムの要件定義・設計・開発・導入・運用支援、PoCの実施と結果分析、上記におけるプロジェクト推進、顧客との技術的折衝を担当します。

具体的な業務
顧客の業務課題に対して、AI技術を活用した解決策を技術的に立案し、PoCを通じて検証します。モデル構築（例：機械学習、自然言語処理、画像認識など）と精度評価、クラウド環境（Azure, AWS, GCP）でのAIシステム設計・実装を行います。開発メンバーや社内外の技術者と連携し、プロジェクトを推進します。

ポジション・部門の魅力
グループ会社から受託する生成AIを適用した先進的な案件に、仙台や盛岡に居住しながら従事することができます。仙台／首都圏勤務のプロフェッショナルやビジネスパートナーと連携し、業務知識や最先端のAI開発知識を習得可能です。将来的には複数のAI開発プロジェクトを経験することで、AI開発技術者としてのスキルアップやマネージャーとしての経験を深めることができます。

プロジェクト例として、仙台・盛岡に在住しながらグループ会社の首都圏案件にて、リモート開発を行います。グループ会社はAIをフル活用したシステム開発を推進しており、業界最先端の開発プロセス確立に取り組んでいます。その先進的なプロジェクトにチームリーダー、メンバーとして参画していただきます。先進的なプロジェクトに参画することにより、今後必須となるAI開発のノウハウ・スキルを身につけることができます。
※当面首都圏で勤務し、将来的に仙台/盛岡に転居をご希望される場合はご相談ください。

業務を通じて獲得できるスキルは、プロジェクト推進スキル、AI技術開発スキルです。
客先常駐は基本的にありません。

業務概要
顧客課題に対するデジタル技術（特にAI・クラウド）の適用検討・提案、PoCの実施と結果分析、デジタル技術を活用したシステムの要件定義・設計・開発・導入・運用支援、および上記におけるプロジェクト推進と顧客折衝を担当します。

具体的な業務
顧客の業務課題に対する、AIやクラウド等のデジタル技術を活用した解決策の検討・提案を行います。上流工程（顧客ヒアリング、要件定義）のリード、PoCの実施・結果分析、および本番導入・運用までの支援を担当します。AIモデルの構築と精度評価（例：機械学習、自然言語処理等）、クラウド環境（Azure, AWS, GCP）でのシステム設計・実装、開発メンバーや社内外の技術者と連携したプロジェクト推進も行います。

ポジション・部門の魅力
グループの技術力を活かし、最先端のDX事例を創出できるポジションです。顧客の経営課題解決に直結するテーマに、技術者として深く関与できます。若手〜中堅層が活躍するチームで、技術力を磨きながら成長できる環境です。既存顧客および新規顧客に対して、AI技術を活用した顧客課題解決に向けた提案、設計・開発・導入支援を行います。AIモデルの選定・構築・評価から、PoC、本番導入、運用までを担当します。自身が手がけた仕事が社会に結びつくといった地域貢献へのやりがいも実感できるのは、このポジションならではの特長です。お客様や営業担当と意見を交わしながら進めていくモノづくりは達成感もひとしおです。

＜イベント概要＞
同社にご興味をお持ちの方を対象に、「1Day選考会」を開催いたします。通常複数回にわたる面接プロセスを1日で完結できる特別選考会です。「転職活動を効率的に進めたい」「短期間で選考を進めたい」という方におすすめです。当日は面接だけでなく、面接官より事業や組織、実際の業務内容についても丁寧にご説明いたします。皆さまのご応募を心よりお待ちしております！

●開催日時
下記の日程で開催いたします。
・10月7日（水）13:00〜21:00
・10月14日（水）13:00〜21:00
※ご希望の日時をお選びいただけます。
※各時間枠は先着順となりますため、ご希望に添えない場合がございます。あらかじめご了承ください。
※上記時間帯のうち、個別に面接時間をご案内いたします。

●面接について
対面面接1回／最長90分程度を予定しております。
本選考会では、1日で面接プロセスを完了いたします。
※選考結果については、後日ご連絡いたします。

●実施形式
対面での実施となります。
場所：弊社オフィス

●応募条件・提出書類
ご応募の際は、下記2点をご提出ください。
・履歴書（写真付き）
・職務経歴書（PDF形式）

●応募締切
定員に達し次第、受付を終了いたします。
ご興味をお持ちいただけましたら、ぜひお早めにご応募ください。

＜AI・データ事業部詳細＞
金融業界に特化したDXコンサルティング企業で「テクノロジーとコミュニティーで金融の未来を創る」をミッションに、金融業界の変革を目指しています。AI・データ業界横断の課題解決に取り組むコミュニティ活動に積極的に参加しながら業界の課題を解決したり、さらに汎用的なソリューションとしての自社プロダクトやコンサルティングパッケージを開発しており、それらから生まれたノウハウをコミュニティーに還元することにより、金融業界の変革を図っています。コミュニティー運営を基盤とする企業だからこそできる、テクノロジーによる真の業界変革を一緒に推進していく仲間を募集しています。
同社の中核事業の1つであるAI・データ事業では、実際に現場で使われビジネス価値を出すための分析や開発に取り組んできた経験が豊富なメンバーが、金融機関向けのデータ活用支援（分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など）と自社プロダクトの開発・提供を行っています。社内にはAI・データ分析組織をゼロから立ち上げてきたメンバーや、高度なデータ分析技術を用いて大きな価値を生み出すAI・機械学習モデルの開発を行ってきたメンバー、多数のユーザーに利用されている有名アプリケーションの中核機能の実装を担ってきたメンバーなどが多く在籍しており、日本の全ての金融機関のデータ分析組織（CoE）にとっての羅針盤「CoE of CoE」になり、金融業界の変革を成し遂げていくことを目指して、日々活動しています。なお、同社が自社開発をしている生成AIを活用したプロダクトが評価され「活躍が期待されるAIスタートアップ」に選定されました。

＜仕事内容＞
【職務概要】
本ポジションでは、金融機関が抱える業務・システム上の課題に対し、生成AIをはじめとする先端技術と同社の自社プロダクトを活用し、技術面から課題解決をリードする「Forward Deployed Engineer（FDE）」としてご活躍いただきます。
同社の主力プロダクトは、レガシーシステムのモダナイゼーションや、生成AIを活用した業務プロセスの効率化・高度化など、金融機関における幅広い業務・システム変革を支援するプロダクトです。
FDEは、単なるコンサルティングや技術提案にとどまらず、クライアントの業務や現行システムを深く理解した上で、課題整理・技術検証から、アーキテクチャ設計、実装、検証、本番導入までを一貫して担当します。主力プロダクトの活用、新たなAIソリューションのPoC、クライアント固有の機能開発など、顧客の課題に応じて柔軟に技術的な解決を実現していくポジションです。
静的解析・構造解析の高度化
・呼び出し関係／依存関係解析の設計・実装
・レガシーコードの構造抽象化および可視化基盤の構築
・変換前後の整合性検証ロジックの設計
モダナイゼーション変換基盤の構築
・言語横断的なコード変換エンジンの設計
・自動リファクタリング／変換ロジックの実装
AI統合基盤の整備
・LLM等を活用したコード理解・生成を可能にする構文基盤の設計
・AI連携を前提としたアーキテクチャ設計

【自社プロダクト開発例】
・主力プロダクト（AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール）

【具体的な業務内容】
・顧客の業務・システム課題を踏まえた、主力プロダクトの技術的な導入設計および実装推進
・顧客や社内関係者と連携した、レガシーシステムのモダナイゼーションや生成AIを活用した業務効率化・高度化に関する企画、技術検証、PoC推進
・PoCや技術検証の結果を踏まえた、本格開発・本番導入に向けたアーキテクチャ設計、技術検討および実装推進
・顧客固有の課題に応じた、AIソリューションや機能の設計・開発
・プロジェクトや顧客導入で得られた知見の、自社プロダクトの機能改善・プロダクト戦略へのフィードバック

＜魅力ポイント＞
プロジェクトの魅力
大手金融機関の業務・システム課題に対し、構想から実装・本番導入まで一貫して関与できる
自社プロダクトを活用し、レガシー刷新や生成AIによる業務変革など幅広いテーマに取り組める
レガシーからクラウドネイティブ、生成AI活用まで幅広い技術・アーキテクチャに関われる
生成AIを業務・システムに組み込み、顧客価値創出の最前線に携われる
短いサイクルで検証・改善を繰り返しながら、顧客と共に解決策を形にできる

ポジションの特徴
コンサルとエンジニアを兼ねるハイブリッドロール
要件整理から設計・実装・本番導入まで一貫して担当できる裁量
ソリューションに縛られず、課題起点で最適な技術を選び実装できる
現場で得た知見を自社プロダクトへ還元し、プロダクト進化に直接貢献できる

金融機関を中心とした顧客に対し、生成AIをはじめとするAI技術を活用した業務変革・新規価値創出を支援します。

主な職務内容は以下の通りです。

・顧客の業務課題を起点としたAI活用テーマの企画構想
・AI Ready化に向けたデータ、業務、システム課題の整理
・非構造データの構造化、メタデータ整備、AI活用に必要なデータ整備方針の検討
・生成AI/LLM、機械学習、データ分析等を活用したPoC計画策定、技術検証、効果検証
・PoC結果を踏まえた本格導入可否の判断支援、実現方式検討、開発チームへの接続
・顧客、業務部門、IT部門、社内有識者、開発チーム、パートナー等のステークホルダ調整

足元ではAI活用構想、AI Ready化、PoC推進等の超上流案件が中心ですが、今後は本格開発・業務定着までを見据えた案件推進をリーダーとしてチームを率いて担っていただく想定です。

AI領域は技術・活用方法・顧客課題が日々変化しているため、上記に限らず、新しい技術やビジネス課題を取り込みながら、前例の少ないテーマにも主体的にチャレンジし、新たな価値創出に取り組んでいただく職務です。

本ポジションでは、生成AIをはじめとするAI技術を活用し、金融機関を中心とした顧客の業務変革・新規価値創出を支援します。

現在は、顧客がAIを十分に活用できる状態を整えるための超上流コンサルティング、AI活用構想、AI Ready化、PoC推進等の案件が中心ですが、今後はPoCで得られた成果を本格導入・業務定着につなげる案件も拡大していく想定です。そのため、AI技術・データ・業務・システム開発を横断的に捉えながら、顧客のAI活用を構想から実装・定着まで一気通貫でリードできる点が魅力です。

また、同社として金融業界の変革をリードする立場で、多数のステークホルダと連携しながら、前例の少ないAI活用テーマを具体化し、新しい価値を創出できる環境があります。将来的には、AI/データ活用案件のチームリーダーとして、チームメンバを率いながら、顧客・社内有識者・開発チーム・パートナー等と連携し、業界をリードするAI活用案件を推進するキャリアを目指すことができます。

【業務概要】
グループ会社は、AIネイティブな事業経営の実現に向け、2026年7月に「AIガバナンス・プラットフォーム推進室」を発足させました。本ポジションは、この新設組織が推進するグループ横断のAI CoE（Center of Excellence）を、立ち上げフェーズから共に実装していく中核メンバーの募集です（1名）。

【このポジションの位置づけ】
完成されたAI専門家を求めるものではありません。「AIで事業を成長させる」を目的に、ビジネス・技術・ガバナンスの三領域を束ね、グループ各社の課題を成果に変えていく推進役です。現在の技術スキルの高さよりも、仕事に対する姿勢・当事者意識・学習速度を重視します。正解のないテーマに対し、自分の仮説を持って前に進められる方を求めます。立ち上げ期の少人数組織のため、幅広い役割に一気通貫で関与いただけます。

〇ミッション〇
AI活用を「効率化」で終わらせず、事業課題の特定 → 顧客価値の設計 → 収益・成長への貢献につなげる。
グループ各社のリソースを束ね、テーマ単位で課題を解決する仕組みを回す。
解決で得た知見をCoEに還流させ、再利用可能な資産（標準・テンプレ・事例）に変える。

〇レポートライン〇
AIガバナンス・プラットフォーム推進室 室長 直下

〇このポジションで得られる経験〇
発足直後の新設組織を、立ち上げフェーズから当事者として形づくれる。
経営会議・取締役会に上がるテーマに、初期フェーズから関与できる。
AI／生成AIガバナンス、Frontier AIへの対応、ROIによる投資判断など、事業会社では希少なテーマに携われる。
常設組織ではなく「軽量な仕組み（テーマ型の課題解決チーム）」の設計・運用を経験できる。
想定キャリアパス：メンバー → テーマリード → CoE運営の中核人材

【具体的な業務】
※習熟度に応じて段階的にお任せします。

〇入社後 1年目〇
グループ各社から持ち込まれる課題の本質を理解したうえで、受付・整理（トリアージ）と、CoE適合性の判断支援。
テーマ型チームの編成支援（責任者・専門家・期限・成果物の設定）。
小さく実証（PoC）する伴走・検証と、週次での継続／停止判断の支援。
解決後の知見の還流（標準・テンプレ・FAQ・事例の蓄積）。

〇2年目以降（習熟に応じて）〇
ゲート審査（事業性・実現性・データ・リスク）の運用設計と改善。
ROI／KPIの事前定義と、投資対効果の可視化。
ガバナンス土台（HITL・最小権限・ログ）の運用と、各社への浸透。
経営会議・取締役会向け報告資料の作成、および説明への同席 担当。

グループのスタートアップ企業でのポジションです。

AI・MLエンジニアの役割:
技術のPoC（研究開発）にとどまらず、ビジネス現場の課題を解くAI/LLMプロダクトの本番運用・MLOps構築までを一気通貫で推進するテックリード / AI・MLエンジニアです。
自ら手を動かして機械学習モデル（CV/LLM）やエージェント基盤、MLOpsパイプラインを構築するだけでなく、ビジネスサイド（企画・プロダクト・クライアント・経営層等）と伴走し、課題特定・要件定義・アーキテクチャ選定・運用改善まで幅広く担当していただきます。
実際に、同社では複数のプロジェクトを経て、要件定義から提案・実装・運用まで一人称で担えるメンバーが増えてきており、そこで培った知見を活かして事業企画・事業責任といった役割へ挑戦するフェーズに入っています。

まずご一緒すること:
具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。
1. 生成AI・Agentic LLMおよびRAG基盤の設計・開発・運用
● マルチLLM（OpenAI / Claude / Gemini / Local LLM等） や Amazon Bedrock を活用した生成AIアプリケーションおよび基盤の設計・開発
● LangChain や LangGraph、MCP (Model Context Protocol) を活用した自律型AIエージェント（Agentic Workflow）の構築・評価
● Vector DB や RAG（検索拡張生成） パイプラインの実装、および LangSmith 等を用いた評価基盤・プロンプトエンジニアリングの最適化

2. コンピュータビジョン（CV）・機械学習モデルの最適化＆開発
● PyTorch や TensorFlow を用いた深層学習モデル（CNN / Swin Transformer / YOLO等）の開発・精度向上および推論高速化
● 画像認識・物体検出・マルチモーダル処理におけるデータ拡張や不均衡データ対策、アノテーション効率化（能動学習/BaaL等）の仕組み化
● ビジネス要件に応じた適切なアルゴリズム選定（scikit-learn等を用いた統計解析・機械学習から最新の生成AIまで）と精度検証

3. MLOps基盤構築・API化・本番運用（PoCからプロダクト化へ）
● FastAPI や Docker、各種クラウド（AWS / Azure / GCP）を活用した堅牢なML API・推論パイプラインの構築
● MLflow や Optuna を活用した実験管理・ハイパーパラメータ自動探索、および CI/CD（GitHub Actions等） による継続的学習（Continuous Training）環境の自動化
● 推論レイテンシの削減、コスト最適化、システムのモダナイズ（レガシーからの移植やコード変換支援）の推進

プロジェクトの例:
業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。
● プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装
● 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装
● 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発
● 大手インフラ企業さんの需要予測

中長期でご一緒したいこと:
同社ではエンジニアメンバーが越境的な役割に挑戦しており、例として以下のような関わり方を実践中です。
・AIソリューション企画 提案メニューの作成 実提案
・より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション
・AI/ソフトウェア/DX 領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出
・事業開発・技術責任（事業部長/技術責任者）への挑戦
・グループを巻き込んだ数百名規模のAIネイティブな組織作り など

・関連会社で行っている通信インフラ設備の建設・保守業務等に対し、AIを活用したDXを推進するため以下を実施
　- 各業務のコンサルティング、AI活用に向けた要件定義、システム設計、PoC＆商用システムの開発検証、導入支援
・上記インフラ設備系業務へのDXによって得られた知見をもとに、社内他組織および社外で類似事例を創出し、コンサルおよび開発を実施
・組織内におけるハイレベルAI技術者の育成サポート、社外事例の調査および導入提案等、担当全体の技術力向上

※コンサルティングから開発・導入支援までを一人称で実施できるのが望ましいが、得意分野に応じてチームでの実施も検討

●入社後に成長できる点
・大規模通信設備を対象とした大規模AIの開発経験
・画像解析を主軸とした各種AI分野における要件定義・コンサル〜開発・運用まで一連の開発経験
・通信設備系分野の業務知識や業界動向

●ポジションの魅力
ChatGPTの登場を契機にAIへの大きな期待感が醸成されています。一方で、業務にAIを適用して大きな成果を上げるためには、業務に対する深い理解と技術的なギャップを埋めることが不可欠です。当社の通信設備は東日本エリア全域の津々浦々に広がる非常に大規模なものですが、まだまだマンパワーに頼っている部分も多くなっており、設備業務に関するドメイン知識とAI領域への深い理解を組み合わせることで大きな成果を上げ、社会的貢献を果たす余地があります。
我々のチームはAI内製開発によってインフラ点検の効率化〜生成AIまで幅広くプロジェクトを手掛けています。
プロジェクトを通じて更なる大きな成果を挙げるため、高度な技術力とコンサルティング力を活かし、共にAI開発に取り組んでいただける方を募集しています。
最新AI技術と現場課題をマッチングさせて新たな価値創造をすることに興味のある方、大規模な設備系AI開発に興味がある方、共に悩み共に楽しみ共に前に進んでくださる方のご応募をお待ちしております。

【開催概要】
日時：2026年9月28日（月）19:00 20:30
形式：オンライン
参加費：無料

登壇者：
表取締役CEO
技術顧問
※プログラム内容や登壇者は、予告なく変更となる場合がございます。

【イベント詳細】
生成AIやAIエージェントの進化によって、「エンジニアがつくる」という行為そのものが変わり始めています。コーディングエージェントによって、ソフトウェアのプロトタイプをつくること自体は、これまで以上に速く、容易になりました。

では、その先でエンジニアは何によって価値を生み出すのでしょうか。
ここ最近、「Forward Deployed Engineer（FDE）」という言葉が急速に注目を集めています。顧客先に深く入り込み、AIシステムの構築から個社ごとのカスタマイズまでを担うエンジニア像です。
一方で、AIシステムを構築できることや、顧客ごとに技術をカスタマイズできることだけで、これからも十分な価値を発揮できるのでしょうか。

本イベントでは、「最高峰のFDEとは何か」という問いを起点に、Laboro.AI代表取締役CEOの椎橋徹夫と、技術顧問の須山が、AI時代のエンジニア、そしてコンサルタントに求められる役割を考えます。
議論するのは、AIエージェントのガバナンスやアライメント、人とAIの協調、複雑系としてのシステムデザインなど、すでに現実のビジネスと接続し始めているテーマです。
AIに権限を委ね、その能力を最大限に活用するほど、「どう制御するか」という課題は重要になります。また、AIが社会や事業の中に深く入り込むほど、モデル単体ではなく、人・組織・業務プロセスまで含めたシステム全体を設計する視点が求められます。
これから必要になるのは、ソフトウェアをつくる力だけではなく、人とAIが協調するプロセスや体験、エコシステムそのものを設計する力なのかもしれません。

最先端技術のフロンティアから、AIガバナンス、複雑系、FDEの未来まで。技術とビジネスの両面を行き来しながら、まだ答えのない領域で、これからのプロフェッショナルは何を理解し、何を設計できる人であるべきなのかを議論します。

【イベントで得られること】
・AIエージェント時代に生まれつつある、新たな技術課題への視点
・モデル単体ではなく、「人＋AI」のシステム全体を捉える考え方
・AI時代における「最高峰のFDE」を考えるためのヒント
・エンジニア／コンサルタントとして、これから磨くべき専門性を考えるきっかけ

【職務概要】
グループ全体の営業バックオフィス（営業事務、審査、請求等）を対象に、生成AIやデジタル技術を活用した「AIネイティブ」なEnd to End（E2E）プロセス改革をリードするポジションです。
同社が掲げる「コストセンターからバリューセンターへ」の実現に向け、グループ全体のO2Cプロセス（受注から入金まで）の再設計、および現場展開を推進する重要な役割です。
入社後は、まず既存の業務改革施策をキャッチアップしながら、審査・請求やグループ会社向け営業事務領域の業務プロセス棚卸しと課題抽出に着手いただきます。
入社後1年経つ頃には「統合センター体制」の実現に向け、プロセスオーナーとして業務改革（BPR）や組織変革を牽引し、自ら周囲を巻き込みながら変革を推進する変革実現者（イネーブラー）としての活躍を期待します。

【業務／プロジェクト例】
以下のプロジェクトで業務要件定義からAI活用企画・導入推進までを一貫してリードします。
【伝票依頼書作成支援AIプロジェクト】
受注計上時に営業（または営業事務職）が作成する伝票依頼書（約200項目）の作成プロセスにAIエージェントを適用し、効率化と情報精度の向上を実現します。
利用ツールやシステム：基幹システム、ServiceNow、Tableau、生成AIおよび汎用AI

【ポジションの魅力】
本社やグループ各社のプロセスオーナー（CFO/CHRO直下）と連携し、数千人規模の働き方を変革するプロジェクトに携わることができます。
社内外の有識者(外部コンサル、パートナー各社他)を巻き込みながら、最新AIを自ら業務に適用する「クライアントゼロ」として、シェアードサービスセンターの枠を超えた先進的な業務改革を経験できます。
定期的な1on1や部門長とのSkip 1on1を通じて、キャリアや悩みを相談しやすい環境です。
AI人材育成にも注力しており、資格取得支援や各種研修制度も充実しています。
同社ではキャリア入社の方全員に「メンター」制度を導入しており、数カ月の間会社や業務に慣れるまでをサポートします。

【想定キャリアパス】
本業務で培った業革スキルとAI活用実績を武器に、将来は市場顧客向けのコンサルティング事業への参画や、より上位のマネジメント層（ディレクター職等）への昇進が可能です。
リーン・シックス・シグマ（LSS）に基づく業革メソッド、AIネイティブなプロセス設計力、大規模組織のチェンジマネジメント力を身につけることができます。
従来の慣行や「当たり前」をゼロベースで否定し、新たな仕組みを構築することへの抵抗や葛藤がありますが、それを乗り越えるための「プロセスオーナー制度」等の強力なバックアップ体制があります。

【業務概要】
エンタープライズソリューション統括本部 ストラテジーサービス本部 ITサービス部への配属です。同部門はプライムSI（一次請けSI）を担い、戦略立案・企画から、設計・構築、運用保守まで一気通貫のサービス提供を行っています。新規顧客獲得を目的とした戦略立案及び実行を通して、アジャイル×PMOでのIT支援/DX推進、および新たな業界の顧客醸成を行います。そして、顧客課題の解決として、様々なSIプロジェクトを担います。

【具体的な業務】
顧客向けの各プロジェクトやITコンサルタント案件に対して、AI活用をテックリードするAX推進スペシャリストを募集します。同部門では、AI利活用を重要な取り組みの一つとして位置づけ、AIを用いて顧客への新たな価値提供や業務変革の実現に向けた取り組みを推進しています。
本ポジションでは、AIテックリードスペシャリストとして、特定案件の専任担当ではなく部門横断の立場で複数のプロジェクトを支援します。AI活用に関するアドバイザリー対応や技術検討、PoC支援、データ分析、技術選定などを通じて、案件推進を技術面からサポートいただきます。
また、顧客提案時の技術支援やプリセールス活動にも携わり、営業担当やPM、マネージャーと連携しながら、顧客課題に対する最適なAI活用方針の検討・提案を行っていただきます。特定の技術領域に限定することなく、生成AI、機械学習、データ分析など幅広い知見を活かしながら、企画から運用まで一貫して推進いただくことを期待しています。

【ポジションの魅力】
・複数のSI・コンサルティング案件を横断的に支援できる
・データ分析やPoCなどの実務から、技術提案・プリセールスまで幅広く携われる
・営業、PM、エンジニアなど多様なメンバーと連携しながらAI推進をリードできる
・特定技術に縛られず、案件ごとに最適解を選択できる

【キャリアパス・成長環境】
入社後は組織横断的な立場で複数案件に関与し、AI活用の起点となる役割を担っていただきます。AI活用パターンや知見を蓄積しながら、徐々に案件リードの比重を高めることが可能です。案件における技術的課題の解決支援やPoC推進だけでなく、営業提案やAI活用の検討などにも携わることで、技術力とコンサルティング力の両方を高めることができます。将来的には、AI活用方針の検討や標準化、AI案件のリード人材としての役割拡大など、個人の志向や成長に応じたキャリア形成ができます。ポテンシャル採用も想定しており、SIerにおけるAI活用を実務を通じて磨ける環境です。

【働き方・組織風土】
リモートワークを中心としたハイブリッド勤務です。所属組織は、志を持つ20〜50代の幅広いメンバーで構成され、コミュニケーションも活発な組織で、自由と裁量を持って挑戦できる文化が根付いています。

【組織ミッション】
「人と組織の生産性向上」への貢献を掲げる企業において、エンジニアとしてその価値を提供します。顧客やチームと伴走することで見えてくるシステム課題を解決し、達成感や喜びを共有しながら成長していくことをミッションとしています。

【組織魅力】
1. 一体感を持ったチーム体制: 同組織では一人ひとりの自主性を重んじ、常に挑戦し続けようという風土があります。また、様々な意見や考え方を積極的に発信するメンバーと、一人ひとりの意見をフラットに聞き、プロジェクトへ柔軟に反映するマネジメントでチームを構成することで一体感をもって開発を進めています。これまでの経験を活かしながらも新しいことに挑戦していくことができます。
2. スピードと裁量がある: エンタープライズソリューション本部は約350名の組織である一方、ほとんどの顧客がプライムで最上流から取り組みます。よって、プロジェクトの質を求められつつも、小回りの利いた動きが可能で、スピード感と裁量を通して、やりがいを感じることができます。これは通常のデリバリ部門だけでなく、営業や事業企画においても、自己裁量とチームマネジメントの両面で発揮されます。

当社が展開するプロダクト、またはデータ戦略部門・研究開発部門において、独自のビジネスデータベースと先端技術（AI・機械学習・生成AI）を組み合わせた機能開発・技術課題解決を担います。

ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域の業務を中心に行います。

1. 検索・推薦エンジニアリング
検索機能（キーワード検索、ベクトル検索、RAGなど）の設計・実装
検索精度の向上、パフォーマンスチューニング、UX改善指標の策定
2. 機械学習・自然言語処理・画像認識
文書からの情報抽出、名寄せ、ニュース推薦等のアルゴリズム研究開発
生成AI（LLM）を活用した新機能のプロトタイピングおよびプロダクト実装
実サービスへの導入に向けたモデルの最適化・API化
3. データサイエンス・戦略
事業課題に基づくデータ分析、統計モデリング、インサイト抽出
独自の企業データベース構築に向けた名寄せエンジンの開発・運用
4. アーキテクチャー・技術基盤
AI・データアプリケーションにおける最適なアーキテクチャー設計・技術選定
大規模データ処理基盤やMLOps/LLMOps環境の構築・運用

●本ポジションの魅力
・国内最大級のビジネスデータ（名刺、契約書、請求書等）を用いた高度な分析・開発経験を積める
・R&Dとプロダクト開発の距離が近く、自らの技術成果がダイレクトに事業貢献・ユーザー価値につながる実感を得られる
・生成AI、LLM、RAGなどの最先端技術を、実用的なプロダクト機能として実装する挑戦ができる
・スケーラブルな検索基盤やデータ基盤の設計・構築スキルが身に付く

●主な技術スタック
▼ 開発言語
-Python/TypeScript/Kotlin/Ruby/Rust 等

▼ インフラ
-AWS/Google Cloud/Azure/Docker/Kubernetes/Terraform

▼ データベース / 検索基盤
-PostgreSQL/Elasticsearch/OpenSearch/BigQuery/DynamoDB

▼ その他（ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc）
-GitHub, Datadog

※配属チームやプロジェクトにより、最適な技術を選定・使用します。

アプリやWebサイトなどの顧客接点において、生成AIを活用した先進的な機能実装やサービス改善プロジェクトの計画策定・進行管理を担うポジションです。特定の枠組みに固執せず、状況に応じて開発チームとビジネス部門の間を柔軟に立ち回り、プロジェクトをゴール（リリース）まで導く役割です。

【職務詳細】
1. 対顧客向けサービスへのAI導入プロジェクト管理
・AI導入テーマに沿ったプロジェクト計画の策定（スケジュール・リソース・タスクの洗い出し）
・開発プロセスにおけるボトルネックの特定と、関係各所（エンジニア・デザイン・法務等）との柔軟な調整による課題解決
・ユーザーの利便性を考慮したAIの振る舞いやアプリ／Web上の表示仕様などの要件定義支援

2. 現場主導のAI実装・改善
・生成AIの特性を活かしたプロトタイプ（PoC）の進行支援と、ユーザー体験の検証
・リリース後のユーザー反応やログに基づいた、プロンプトの微調整や追加改修プロジェクトのリード

3. ステークホルダーとの連携
・プロジェクトの状況に応じ、現場や開発パートナーのエンジニアから事業責任者まで、適切なタイミングで情報共有・連携を行い、プロジェクトを円滑に推進する

【本ポジションの魅力】
・実務に直結するAI経験：構想だけでなく、実際のプロダクトにAIを組み込み、世に送り出すまでのプロセスをリードできます。
・柔軟な動きを推奨する文化：定められた役割に縛られすぎず、プロジェクトを前に進めるために必要なアクションを自ら考え、臨機応変に実行できます。
・市場価値の高いスキルセット：顧客向けサービスのAI実装という、技術とビジネスの橋渡し役としての希少な経験を積むことができます。

同社は、ナレッジマネジメントに主軸を置いた3つの事業を運営しています。
主力製品として、スクリーンショット共有ツール、知的生産共有ノート、AIナレッジデータプラットフォームを提供しています。

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化によりAIの社会実装が加速する中、AIが何を根拠に判断しているかという視点が重要です。AIはモデルやアプリケーション単体では機能せず、正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供を行っています。

同社の主力プロダクトは、意図予測検索技術（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。

本ポジションは経営企画室への配属を予定しています。

●具体的な業務内容
・各種ツールを用いた、セールス・マーケティング全体のデータ集約基盤の構築と業務効率化/高度化
└ 上記の実現のために、ビジネスサイドの業務効率に関わる課題ヒアリング
└ 上記の課題を解消するための要件定義およびシステム/業務オペレーション設計（新たなシステムの新規導入検討を含む）

（参考）同社のBizOpsチームで取り扱っているサービス例
- Salesforce
- Miitel
- FORCAS
- Sansan
- Amptalk 等

└ 各部署（セールス、マーケティング、CS等）と連携した、各種行動データのモニタリング環境の構築
└ データ活用基盤の定期的なメンテナンス

セールス関連の業務をキャッチアップしていただく可能性があります。

経営企画室は現在、約5名（GM1名、メンバー4名）が在籍しています。

【利用ツール】
・Salesforce
・Slack
・Helpfeel Cosense
・GoogleMeet
・ZOOM
・ベルフェイス
・Miitel

同組織では、ビジネス事業領域全般において、AI活用による業務の高度化・効率化を推進しています。生成AI活用を前提に、業務改革とシステム改革の両輪で事業変革を推進し、事業全体の生産性向上と提供価値の最大化を目指しています。本ポジションでは、AI駆動開発による次世代システムの企画・推進を担当します。

AI駆動開発による次世代システムの企画・推進に関連する以下の業務を行います。

●次世代システムの企画・開発推進
・生成AIを活用した業務支援機能の企画・要件定義（業務高度化に資するAIエージェント等）
・グループ会社と連携したAI駆動開発プロジェクトの推進

●データ基盤の構築推進
・フロント/基幹データの一元化およびAI-Ready化に向けた要件整理
・データパイプラインの設計および構築支援

●業務改革との連携
・業務改革プロジェクトと連携した業務プロセス最適化
・現場ヒアリングを通じた課題抽出および改善施策の立案

●その他付帯業務
・リリースに向けたマイルストーン管理およびステークホルダー調整
・情報システム部門、営業部門などの関連部門との調整・折衝
・経営層向け報告資料の作成およびプレゼンテーション

●最先端のAI技術を実務で習得できる環境
生成AIを活用したシステム開発の最前線で、AI駆動開発の実践経験を積むことができます。グループ会社との協業を通じて、最新のAI技術やクラウド技術（AWS、Databricks等）を実務の中でスキルとして身につけることができる環境です。

●事業インパクトの大きいプロジェクトに携われる
本プロジェクトは、ビジネス事業全体へ大きな効果を見込む大規模プロジェクトです。抜本的な業務変革やシステム最適化等、経営に直結する成果を創出できます。

●業務改革の推進者として成長できる
単なるシステム開発ではなく、業務改革とシステム改革を両輪で推進する経験を積むことができます。現場の課題を深く理解し、テクノロジーで解決するスキルを磨くことが可能です。

AIプラットフォームの実装・導入プロジェクトの最終責任者として、前例のない難易度の案件でも顧客の事業成果として証明しきることがミッションです。そこで築いた信頼を起点に、次の実装領域を広げアカウントを拡大し、事業貢献性を高めます。

エンタープライズのAI導入には、まだ確立した正解がありません。顧客と一緒に前例をつくり、それを成果として証明し、次の領域へ広げていく。プロジェクトを完遂させるだけでなく、その先の展開まで自分で描けるのがこのポジションです。役割の本質は、エンタープライズ企業のAIの本格実装を通じて事業を非連続に伸ばす部分にあります。

**このポジションの魅力**
- 正解のない領域で、前例をつくる側に立てる: 市場に確立していない事業において、日本を代表するエンタープライズ企業と共創しながら形にしていく機会があります
- 成果と拡大の両方に踏み込める: 導入成功を作って終わりではなく、そこで得た信頼を次の提案につなげ、AI実装の領域を広げていけます。デリバリーと顧客の意思決定者との折衝を分断せずに推進することができます
- 1社の意思決定が業界のデファクトスタンダードをつくる: 金融・通信・インフラのラージエンタープライズが主戦場です。一つの成功事例が市場全体の導入基準になります
- 事業責任者につながる経験を、事業の最前線で磨ける: 担当領域を一つの事業として捉え、数字・型・組織の設計まで含めて意思決定に関われる環境です

**具体的な業務内容**
- 複数の実装・導入プロジェクトの最終責任者としての全体統括（スコープ・体制・スケジュール・品質の意思決定）
- 顧客の業務フロー・応対データの読み解きと、AIに任せる範囲および導入ロードマップの設計
- 成功条件の顧客合意、稼働後の成果レビュー、KPIモニタリングと改善方針の決定
- 導入領域の拡大に向けたロードマップ・商流・スコープ・見積の設計
- 意思決定者/決裁層との関係構築、次期投資に向けた提案のリード
- ASE（Agent Software Engineer）・PMを含むプロジェクトチームのリードと、案件間のリソース配分の判断
- 成功/失敗事例の構造化と、導入テンプレート・Sales/Partner向けenablement・プロダクト/プラットフォームへのフィードバック

業務概要:
モーションキャプチャースタジオにおいて、撮影オペレーションおよびPythonやAI技術を活用したツール開発・ワークフロー改善業務を担当します。

具体的な業務:
※撮影オペレーションについては未経験でも問題ございません。一からレクチャーさせていただきます。
1. 撮影オペレーション
・Viconモーションキャプチャーシステムを使用した撮影業務
・MotionBuilderを使用したリアルタイムプレビュー環境の構築・運用
・ハンドキャプチャー、フェイシャルキャプチャー、映像機材等のセッティング業務
2. ツール開発・ワークフロー改善業務
・Python等を活用したツール開発および業務自動化
・AI技術を活用したワークフロー改善・効率化推進
・モーションキャプチャーパイプラインの改善および技術検証
・内製エンジンを活用したデータ連携・運用支援
・社内クリエイターや関係各署との調整業務

ポジション・部門の魅力:
同社は創業以来、世界に誇るアクションゲーム開発を強みとしており、モーション制作においても多彩なノウハウを蓄積しています。
国内最大級のモーションキャプチャースタジオを有しており、スタジオスタッフだけでなく専属モーションアクターが社内に常駐しています。
高品質なモーション制作の開発環境や内製化にこだわり、常に動きを追及し続けています。
現状に満足することなく、撮影品質・開発効率・技術力のすべてにおいて、世界最高峰のモーションキャプチャースタジオを目指しています。
本ポジションでは、撮影オペレーションだけでなく、ツール開発や自動化、AI活用による業務改善にも携わります。
技術の力でクリエイターを支え、スタジオの進化を推進する重要な役割です。
世界中のプレイヤーを魅了する同社のゲームづくりを、「動き」と「技術」の両面から支える一員として挑戦できます。

【ミッション】
当社の生成AI・データ活用を支えるAIプラットフォームを設計・開発・運用し、社内外の開発者や事業部門が、安全かつ迅速にAIサービスを構築・展開できる環境を実現します。
私たちはデータやAIモデルをユーザー企業の統制下で安全に扱える、主権性の高いAIプラットフォームを目指しています。個別案件や技術検証・実践を通じて得た知見をプラットフォームへ還元し、AI活用の再現性・拡張性・信頼性を高めるとともに、ユーザー企業の開発・運用体験を継続的に向上させます。

【主な業務】
個別顧客向けのAIアプリケーション開発ではなく、複数の組織・サービスから共通利用される「AIサービス共通基盤（PaaS）」の要件検討・技術検証・設計・開発・運用を担います。

【具体的な業務】
入社後は、これまでのご経験や専門性、プロダクトの状況、チーム内の役割分担を踏まえて担当領域を決定します。スクラムチームでは、以下のような業務を担います。
・AI駆動開発やミドルウエアの導入・改善による、開発生産性と品質の向上
・社内外の開発者が安全かつ迅速にAIアプリケーションやAIエージェントを開発・運用するためのAIサービス共通基盤（PaaS）の設計、開発、運用
・AIアプリケーション開発を効率化する共通機能、API、SDK、テンプレート、管理機能の整備
・LLM呼び出しに留まらない、RAG、LLM Proxy、モデル評価、AIライフサイクル管理などコア機能の開発
・エンタープライズ企業が安心してAIを活用するためのデータトラスト、AIガバナンス要件の実装（LLMガードレール、厳格な認証認可・アクセス制御、監査ログ、データ保護など）
・大規模データ基盤（レイクハウスなど）とAIをシームレスかつ安全に連携させるデータパイプラインおよびクエリ分析／データ処理基盤の設計
・AIモデルを継続的かつ安定稼働させるためのLLMOps／MLOps／DevOps基盤の構築（モデル管理、監視、ログ、評価、デプロイ自動化）

※開発はアジャイルに進めているため、担当領域は入社時点の開発状況とご経験・志向を踏まえて決定します。上流工程だけでなく、設計・実装・レビュー・運用改善まで幅広く携わります。


仕事の魅力
・個別顧客向けのAIソリューションではなく、複数の組織・サービスで再利用される汎用的なAIサービス共通基盤の立ち上げに、中核メンバーとして携わることができます
・大規模AIプラットフォームの設計・開発・運用に携わり、技術選定、アーキテクチャ設計、開発標準の策定に裁量を持って関わることができます
・検証だけで終わるPoCではなく、本番利用を前提とした企画・設計から、開発・運用・共通化まで、プロダクトライフサイクル全体を経験できます
・大規模データ、GPU基盤、分散処理、モデル推論、AIガバナンスなど、エンタープライズAIに必要な技術領域に挑戦できます
・社内外のクラウド、AI、データ、セキュリティ各領域の専門家と連携しながら業務を進めるため、さまざまな分野の知見を深めて成長できる環境が整っています
・AI駆動開発を積極的に取り入れながら、当社が社内外へ提供するサービスに求められる高い品質・信頼性・可用性を備えた、大規模ソフトウエア開発の知見を身につけることができます
・AI領域の実務経験が限定的な方も、クラウド、バックエンド、データ基盤、プロジェクト推進などの強みを生かし、業務を通じてAIプラットフォーム領域へ専門性を広げることができます

研修で終わらせない。「日本の企業が、本当にAIを使いこなす日」を現場から創る仕事です。「生成AIの研修を受けたけれど、結局誰も業務で使っていない…」いま、多くの日本企業がそんな壁にぶつかっています。単なる「お勉強」としての研修ではない、AI事業でのポジションです。会計事務所を母体とする信頼ネットワークを活かし、地方銀行や中小企業の中に入り込み、現場の社員がAIを相棒に業務を劇的に変えるまでを一気通貫で伴走するリアルなAX（AI変革）支援です。

本ポジションは、研修を受講した参加者が「わかった」から「今日から仕事で使える！」へと変わる瞬間を一番近くで支える、プロジェクトのキーパーソンです。エンジニアやコンサルタントとチームを組み、日本の現場をAIネイティブへと変革していく、社会実装に挑戦できるポジションです。

【ポジションの魅力】
1. 講座提供に留まらず、企業の劇的な変化を間近で見届けられます。進行管理やサポートによって、受講者がAIを使いこなし、業務時間が半減したり新しい企画が生まれたりする「現場の覚醒」をダイレクトに実感できます。
2. AI×BPR（業務改革）×プロマネの最先端スキルが身につきます。シニアコンサルタントやエンジニアと協働しながら、話題の生成AIツールをビジネスにどう落とし込むかのノウハウが自然と身につきます。
3. グループの総合力を活かした「一気通貫」の支援が可能です。強力な専門チームと連携し、研修の枠を超えて、システム開発や新規事業立ち上げまで一気通貫で支援するスケール感があります。

【具体的な業務】
受注したAI育成プログラムを、高い満足度とスピード感で完遂させるためのプロジェクト推進役を担当します。
1. 実施計画の策定・進行管理：顧客の課題や業務フローを理解し、研修・ワークショップのスケジュールや必要資材を準備・管理
2. ステークホルダーとの協調：顧客担当者、講師、シニアコンサルタント、社内関係者との連携・進捗共有
3. 受講者サポート・FAQ対応：受講者からの「ここが分からない」に寄り添い、サポート（高度な質問は専門チームへエスカレーション）
4. ナレッジ化・型化：案件での成功体験や学びをテンプレートやFAQに落とし込み、事業の「型」を作る
5. 次の変化への橋渡し：研修中に見えた顧客の深層課題を吸い上げ、営業や新規事業コンサルチームへ連携

社会課題をテーマに事業を行う企業は多くありますが、同社は行政・食品流通・AI駆動開発と異なる領域に挑戦し、現場に深く入り込みながら事業として形にしてきました。取り組む領域を広げ続けてきたのは、どの現場でも、本来なくてもいいはずの手続きや工程が人や組織の行動を止め、社会が前に進むことを阻害している現実に何度も直面してきたからです。AIの進化によって、これまでSaaSでは業務の個別性に対応しきれず、個別開発ではコストや運用負荷が大きすぎて実現できなかった“手順の問題”にまで踏み込めるようになりました。このミッションのもと、社会に根付いた「価値を生まない手順」に向き合い、事業をさらに進化させていきます。

同社は、行政向けGovtech事業と、生成AIを軸としたAI Solution事業（大手企業向けの基幹システム刷新・AI駆動開発など）という、一見異なる2つの領域で事業を展開しています。どちらの現場でも大切にしているのは「本当にお客様にとって価値のあるものは何か」という問いです。本ポジションでは、言われたものをそのまま形にするのではなく、顧客に問いを立てるところから始め、顧客の事業戦略を実際に機能するプロセス・仕組みに落とし込み、実装していきます。システムやソリューションを届けた先、最終的に顧客自身がそれを使いこなし、自ら回していける状態になるまで、責任を持って伴走します。また、特定の製品・技術領域に閉じることなく、省庁といった行政機関から大手企業まで幅広い現場に入り込みながら、一つひとつの案件で得た知見をその場限りで終わらせず、プロダクト・事業として資産化していくことも重視されます。

中央省庁、大手企業のいずれの現場にも入り込み、課題を深く理解した上で、ソリューション企画立案から実装までを一気通貫で担当します。
- 特定顧客に対する課題の抽出・分析、データに基づいたコンサルテーション業務
- 顧客のニーズに合った、ITソリューション提供、及び新規サービスの提案・開発・導入
- 顧客自身による保守・運用の内製化支援
- 上記に伴うプロジェクトの推進・マネジメント
- プロジェクトを通じて得た知見・ノウハウの資産化

上記に加え、組織活動に関わる全て（採用・育成・業務改善などの組織課題解決）を遂行、リードすることも期待されます。自身の強みを最大限に活かし、更なる機会にチャレンジしていくことで、幅広い経験を積むことができます。

【業務概要】
同社では、社内大学を通じてDX人材の育成を推進し、AI・IoT・クラウド技術を活用した新たな価値創出に取り組んでいます。
入社後は、社内大学における教育プログラムの企画・運営、PBL(Project Based Learning)推進、現場伴走を通じて、全社のDX人材育成と事業部門のデータ活用を支援します。

【具体的な業務】
上記業務領域を担当する推進チームをリードする人材を求めています。全社DX人材育成を企画・推進し、社内大学と事業部門をつなぐ中核メンバーとして、社内大学修了生や各部門のDX人材と協働しながら、外部で培ったDX推進・人材育成の知見を融合し、全社のDX人材育成基盤の高度化を推進します。教育企画にとどまらず、現場課題を起点としたPBLや実践テーマの企画・推進を通じて、人材育成を事業成果へとつなげる仕組みづくりを担います。

【使用ツール】
Python、SQL、Microsoft365関連ツール(PowerBIなど)、Copilot、GitHub、Databrics、UiPath、LMS等
クラウド：AWS、GCP、Azureなど

【ポジションの魅力】
・全社のDX人材育成を通じて、事業変革を支える基盤づくりに直接関われることが大きなやりがいです。
・教育プログラムの企画・運営にとどまらず、PBLや現場伴走を通じて、育成した人材が実際の業務改革や新たな価値創出につながる瞬間を間近で実感できます。
・多様な事業部門や経営層、外部パートナーと連携しながら全社規模の変革を推進できるため、取り組みが組織全体の競争力向上に直結します。
・AI・IoT・クラウドなどの先端技術に触れながら専門性を高めるとともに、「人の成長」と「事業の成長」の両方に貢献できることが、この仕事ならではの魅力です。
・社内大学において、継続的にデジタル人材育成を推進してきた実績があり、体系化された教育基盤のもとで人材育成に取り組むことができます。
・技術習得に積極的な若手人材と、それを牽引するテックリードが共存し、多様なDXテーマの創出・推進を通じて、実践的な教育と現場適用の両方に関わることができます。
・社内の各事業部門に加え、外部パートナーや専門家との協創が活発で、幅広いステークホルダーと連携しながら新たな価値創出に挑戦できる環境です。
・AI・IoT・クラウドなどの新技術を積極的に取り入れており、最先端の技術領域に触れながら、自身の専門性を高め続けることができます。

【キャリアパス】
社内大学での教育企画・運営やPBL推進、現場伴走の経験を通じて、DX人材育成と事業変革の両面の知見を習得できます。
その後は、全社のDX人材育成戦略を担うリーダーとして育成施策の企画・推進をリードするキャリアに加え、事業部門に入り込み業務改革やデータ活用を推進するDX推進リーダーとして活躍する道もあります。
また、AI・IoT・クラウドなどの技術知見を深め、データ活用やデジタル技術の活用を牽引するテックリードや組織マネジメントを担うポジションへの成長も期待されます。
人材育成、事業変革、技術活用のいずれかに軸足を置きながら、自身の志向や専門性に応じてキャリアを発展させることができます。

AI×IoTの自社開発プロダクトを手掛ける企業でのポジションです。主力プロダクトとして、製造現場のさまざまな検査に対応する汎用型AIプロダクトを開発しています。
外観検査やAIが現実世界の物体を認識・判断・制御するフィジカルAI領域の自社開発に取り組んでいます。
たとえば、AIが画像やセンサー情報をもとに状況を判断し、ロボットハンドなどの実機へ指示を出して動作させるなど、AIと現実世界をつなぐ技術開発領域です。

技術開発部では、最先端AI技術のリサーチから、アルゴリズム開発、実装まで一貫して携わることができます。
世界中の最新技術をリサーチし、製造現場の課題に対して「どのようなAI技術を活用すれば解決できるのか」という構想段階から、技術選定、アルゴリズム開発、検証・実装までを一貫して取り組みます。
研究して終わり、開発して終わりではなく、実際の製造現場で使われるプロダクトとして社会実装までつなげられることが特徴です。
AIの研究開発（R&D）だけでなく、実際の製造現場への社会実装まで一気通貫で経験できる環境です。

より具体的な開発テーマは以下のものがあります。
・検出ミスをフィードバックすることで自己改善する外観検査アルゴリズム
・大規模・小規模言語モデルを用いた、自然言語による検査設定基盤
・AI推論高速化・処理最適化：現場での処理速度向上や適用範囲拡大に直結する最適化
・AI設計・機能改善：従来の学習方法に頼らない新しいAI設計や機能の検討
・フィジカルAI：画像・センサー等から得た情報をAIが認識・判断し、ロボットや機器などの実世界のデバイスを動かすAI技術の研究開発

コンサルティングプロジェクトの現場に入り、デリバリー業務そのものをAIで作り替えていただきます。渡された仕様を実装するのではなく、課題整理からイシュー特定、解決策の設計・実装までを自ら担い、エンジニアとAIによる新しいデリバリーモデルの標準形を作るポジションです。

＜主な業務内容＞
- プロジェクト現場での課題整理とイシュー特定（同時2 3プロジェクトに伴走し、コンサルタントと直接対話しながら要件を固める）
- 調査・分析・資料作成・議事録などの知的労働のAI化（LLM・AIエージェントによる自動化・半自動化）
- プロジェクト支援用の社内ツールの設計・実装（プロトタイプから実運用までを一人称で担当）
- 作った仕組みの横展開（属人化させないテンプレート化・ツール化、他プロジェクトと社内業務への展開）
- エンジニアとAIによるデリバリーモデルの標準形の設計（検証結果をもとに事業サイドと一緒に決める）

＜担当するプロジェクトの領域＞
支援先は金融機関や国内大手企業が中心で、テーマはトークン化預金・ステーブルコインをはじめとするオンチェーン金融が中心です。ブロックチェーンの知識は入社後にチームで補完するため、選考時点では問いません。

ポジションの魅力
- 「何を作るべきか」から始められる
- ただ渡された仕様書通りの実装をするのではなく、現場に入ってプロジェクトマネージャーとともにイシューを見つけ、何を効率化（AI化）すべきかから設計できます。検証・仕組み化のオーナーとして裁量を持てます
- 自分の仕組みで仲間の生産性が上がる実感
- 自らが作ったツールやAIエージェントを使うのは、社内のコンサルタントです。自分が作った成果に対してフィードバックが即日返ってくる距離で、新しいビジネスオペレーションを思考・実装できます
- 解のないAIの組織実装を経営陣直下で大きい裁量で実現できる
- AIと事業を管掌する経営陣たちが現場検証をはじめた段階。コンサルティング事業をAIネイティブに再構築する事業改善を、変革初期メンバーとして参画できる
- すでに現場検証が動いており、ゼロからの孤立した挑戦ではありません。デリバリー変革の初期メンバーとして型作りに参画できます
- 経営との距離が近い
- 単体約20名・連結約50名。検証結果がそのまま組織・採用計画の意思決定に反映される環境です。SOは一定等級以上に一律付与（M&A時にも履行される設計）

1．業務内容
当グループ全体のAIシフト推進に向け、AI活用の企画・設計・実装推進を担っていただきます。

主な業務は、以下です。
1.経営・事業課題を起点としたAI活用テーマの構想設計
2.生成AIや機械学習を活用したユースケースの具体化・優先度設計
3.外部ベンダーや関係部署と協働した実装推進・レビュー
4.PoCで終わらせない業務実装・定着
5.将来的な横断展開を見据えたAI活用方針や基盤設計の整理

担当プロセスは、課題整理→構想策定→要件定義→実装推進→効果検証→定着化を想定しています。
HD各部室、PG・EP・RP・原子力・廃炉のDX組織、システム/セキュリティ組織、関連システム会社、外部パートナーと連携しながら進めていただきます。
業務構成比は、プロジェクト業務60％、企画・構想30％、定常的な調整・報告10％を想定しています。

2．職責
入社直後は、既存のAI活用案件や生成AI施策のキャッチアップを行いながら、構想・設計内容の整理、改善提案、外部委託先との技術・業務レビューをご担当いただきます。
将来的には、新規AI活用テーマの立案や部門横断でのAI活用検討のファシリテーションも期待しています。
判断・主導いただきたい領域は、AI活用ユースケースの設計、優先度判断、実装方式・技術選定の提案、業務実装後の改善方針や展開可否の整理です。
関係部署との間では、業務主管部門との要件定義・業務設計、IT部門とのシステム構成・運用方針、外部パートナーとの役割分担やQCDについて合意形成いただきます。
MS級は担当テーマの推進と周囲支援、SS級はより難度の高いテーマ推進に加え、下位職者の業務支援・育成も期待します。

3．採用背景
当グループでは、AIシフトおよび全社DX推進を重要な経営テーマとして位置付け、AI・データ活用を前提とした業務変革を進めています。現在は、個別施策の推進に加え、各部門で得られた知見や成果を横断的に展開し、再現性のある形でグループ全体へ広げていくフェーズにあります。
また、AI活用に関する相談やプロジェクトの立上げニーズもグループ内で拡大しており、構想策定から実装・定着まで一貫して推進できる体制の強化を進めています。こうした取り組みをさらに加速させるため、業務変革の中核を担う新たなメンバーを募集します。

4．魅力・やりがい
本ポジションは、グループ全体のAIシフトをHD軸で俯瞰しながら、企画から業務実装まで一気通貫で推進できる点が大きな魅力です。個別最適ではなく、経営アジェンダに直結するテーマに関わり、HD・各基幹事業会社・外部パートナーを横断して価値発揮できます。また、将来的には各DX組織や重点プロジェクトへの配置・ローテーションも見据えた全社視点のキャリア形成が可能です。DX組織を横断しながらキャリアを形成する方針のもと、グループ全体の変革を自ら前に進める経験を積めます。

5．キャリアパス
短期（1 3年）：HD軸のDXプロジェクトで課題整理・構想策定・推進実務を経験いただきます。
中期（3 5年）：重点PJや各社DX組織との横断テーマで中核的役割を担い、複数案件をリードいただきます。
長期（5年以上）：DX組織のリーダー、重点PJ責任者、全社DX戦略・人財配置を担うポジションとして、組織全体の変革に関与いただくことを期待しています。

経営直下の少数精鋭の組織において、AIを活用した業務プロセス整理・改善企画から実装、定着まで裁量を持って携わることができます。既存のやり方に捉われず、PdMや社内他チームと伴走しながら以下に携わっていただきます。

・グループ4法人におけるAI活用に関する課題探索~プロトタイプ作成~実装
・生成AI導入後の運用設計、導入効果検証、追加打ち手の策定
・必要に応じたサポート対応

プロジェクト例：
・社内のAI活用事例を他部署も参照・活用できるようにするプラットフォーム
・役職別・スキル別のロードマップが表示される学習管理システム
・従業員のスキルや経験・評価データなどを社内システムと紐づけ、一元管理できる人材管理システム

●このポジションの特徴
社内の部門を「顧客」と捉え、現場に入り込んで課題をヒアリングし、
提案書ではなくプロトタイプを実装して課題を解決するFDE（Forward Deployed Engineer）として業務の仕組み化・自動化を推進いただきます。

その他要件
●業務の変更範囲は会社が定めるすべての業務（転籍・出向も含む）とする

●就業場所の変更範囲は会社（転籍・出向先の会社も含む）が定めるすべての事業所・場所（海外を含む）とする

【業務概要】
機械学習（ML）エンジニアとして、米国や欧州などの海外拠点に所属する英語話者のエンジニアチームと緊密に協業しながら、予測モデルや生成モデルを駆使した自律型AIエージェントの設計・実装を主導していただきます。
※日本・欧米間でのクロスボーダーな開発となるため、週2〜3回ほど早朝または夜間にオンラインミーティングが発生します。

【業務詳細】
- グローバル協働でのプロダクト開発： 海外拠点のエンジニアと連携したAIエージェント機能の開発・実装
- マルチプロバイダーの活用： コスト最適化やシステム堅牢性（レジリエンス）の担保を見据えた、複数プロバイダー（OpenAI, Anthropic, Google等）のLLM選定・モデルおよびAIエージェントの設計・検証
- MLOpsの推進： ベストプラクティスに基づいたCI/CDパイプラインの構築、モデルの学習・モニタリング・バージョン管理の仕組み化
- 基盤最適化： 機械学習モデルの推論パフォーマンスおよびスケーラビリティの最適化
- LLMの高度化： ドメイン特化のためのLLMのファインチューニング、および学習プロセスの設計・実装
- 技術リサーチ： 機械学習・MLOps・LLM領域における最新トレンドのキャッチアップと、新技術・手法の調査、およびプロダクトへの導入提案
（※実際の担当領域は、ご経験やご志向に応じて柔軟に決定いたします。）

【プロダクト・サービスへの組み込み例】
・生成AI技術を活用してリサーチ業務のオペレーション自動化を進めており、顧客が求めるエキスパートとのマッチング精度を飛躍的に向上させる予定です。
・AIによりエキスパートへの確認文面や、顧客へ提示する推薦文の自動生成機能を実装し、クライアントの工数削減とエキスパートへの訴求力向上を同時実現しています。
・多様なキャリアデータを最大限に活用するため、RAGによる個人の関心に最適化されたタイムライン表示システムの検証を行っています。

【このポジションに期待する役割】
自社保有のデータの半分程度は日本語のテキストデータであり、機械学習エンジニアとして海外拠点と協業しながら、日本語での自然言語処理や精度評価など自律型のAIエージェントの設計・実装をリードしていただきたいと考えています。

本ポジションの魅力
・機械学習モデルの設計やシステム開発の成果が当社の事業成長に直結するやりがいを感じることができます
当社では、80万人のエキスパートネットワークと数十億円の売上規模という既存の大きなアセットを持ちながら、そのプロダクトをAIベースで作り替えようとしています。当社のビジネスの根幹である「検索」や「マッチング」そのものをAIに置き換えることで、エキスパートの方が持つ一次情報を効率的に結びつけるための高度な検索・マッチングシステムを実現しようとしており、機械学習エンジニアは非常に重要な役割を担っています。
自身の開発した機械学習モデルやシステムが事業成長に直結するインパクトを感じながら業務に取り組むことができます。

・課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで一貫して携わることができます
ビジネスサイドと密に連携しながら、課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで進めることができます。
課題はビジネスサイドからの要望に基づくこともあれば、自らが提案することも可能です。自らの意見が反映されやすい環境であり、裁量を持って業務に取り組むことができます。

・国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことができます
日本だけではなく海外にもクライアントやエキスパートが多くいることや、優秀なPdMやソフトウェアエンジニアの仲間が海外拠点に多在していることから、当社では東京とアメリカ、EUを中心とする多拠点での開発体制をとっています。
海外の開発拠点との連携などグローバルチームのマネジメントを通して、文化や考え方の違うメンバーを融合しながら強いチームを作る経験ができるため、国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことが可能です。
ご希望次第ではニューヨークの開発拠点で勤務する可能性もあります。

開発環境
- 開発言語： Python, SQL
- AI/ML・オーケストレーション： Azure OpenAI, Gemini, Anthropic, LangChain, LangGraph, Scikit-learn, Transformers
- バックエンド・Webフレームワーク： FastAPI, Streamlit, SQLAlchemy
- データ基盤・検索エンジン： Azure Cognitive Search, Elasticsearch, Redis, CosmosDB, PostgreSQL
- インフラ・DevOps： Docker, Kubernetes, Azure Functions, Azure DevOps

グループ企業として2023年4月に設立されたAIカンパニーでのポジションです。単なるAIチャットボットの提供ではなく、企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを実装することを目指しています。中核プロダクトは累計400社・1.9万人以上に導入され、売上は前年同期比で約5倍に成長しています。

募集背景:
音声認識プロダクトは、会議・商談の音声をリアルタイムに文字起こしし、話者を分離し、決定事項とToDoまで構造化するプロダクトです。新しい認識エンジンと会議横断分析を投入し、いま最も伸びている領域のひとつになっています。リアルタイム性・認識精度・GPU推論コストという三つ巴のトレードオフを、顧客ごとの専門用語や60言語超の翻訳、日本リージョン限定処理といった制約の下で成立させる必要があります。この領域の設計を主導し、チームを技術的に牽引する技術的な意思決定者を置くための募集です。

Tech Lead としての仕事:
1. 音声処理基盤の技術戦略とアーキテクチャ設計
ストリーミング音声の取り込みから、認識・話者分離・要約までの処理パイプライン全体を設計します。精度・レイテンシ・推論コストのどれを、どこまで、どうやって取りに行くか その判断の責任を持ちます。技術選定、技術的負債の返済計画、スケーラビリティとコストの設計もここに含まれます。
2. プロダクト機能の設計・実装リード
会議横断分析、LLMを用いた要約・論点抽出、Zoom / Teams / Meet からの音声取り込み、Salesforce / Slack など業務ツールへの連携。PdM と要件を詰めながら、自ら手を動かして設計・実装をリードします。ISMS / Pマーク準拠、データ暗号化、日本リージョン処理といったエンタープライズ要件も設計に織り込みます。
例: 大規模会議での話者分離精度が伸び悩んでいた。音声波形ベースの分離モデルと後段のLLM補正を組み合わせる構成に切り替え、GPU推論をバッチング化。精度と推論コストを同時に改善する。
3. チームの技術リード
設計レビュー・コードレビューを通じた品質の底上げ、メンバーのメンタリング、開発プロセスの整備。技術面接への参加を通じて、チームを一緒に作る側に回っていただきます。

チーム体制:
エンジニア組織には約60名が在籍しています。エンジニアの外国籍比率は44%です。音声認識プロダクトチームは5名。PdM、AI Platform チーム (GPU / Kubernetes 基盤)、Product Engineerと連携して進めます。

【事業会社】
RPAやAIなどのオートメーション技術を武器に、Software/FDE/SaaS/BPOなど様々なビジネスモデルで、日本の生産性向上という構造課題に取り組む企業でのポジションです。
上場企業としての資本力と実績を持ちながら、組織はまだ完成形ではありません。整った設計図があるというより、白紙の領域が多く残っている状態に近い環境です。
山（目標）は決まっていますが、登り方は自由です。「裁量がある」というよりも、「選択肢が無限にある」環境です。その分、問いも役割も自分で取りにいく姿勢が前提になります。断片的な情報の中から仮説を立て、自ら動き、やり切る。そして結果に対しては徹底的に自責で向き合う。放任主義ですが、挑戦する人は見捨てません。甘やかさないが、伴走はする。この矛盾を楽しめるかどうかが、同社で活躍できるかの分かれ目です。
「安定」よりも「成長」、「整った環境」よりも「打席の多さ」に魅力を感じる方。会社を使い倒し、自分の市場価値を本気で高めたいと考えている方。同社で、本気の成長を一緒に追いかけませんか。

【業務概要】
社内給与計算担当者・顧客・開発チームのハブとして、問い合わせ対応・新機能のモンキーテストに加え、個社別の運用ツール開発やBPO業務のDX推進を担います。あわせて、BPO向けに配布しているAI活用ツールの導入支援・浸透・改善も進め、属人的な手作業や顧客ごとの差分を仕組みに変えながら、より良いサービス・運用を自ら提案していくポジションです。
お客さまとサービスをつなぐ、重要な役割を担うサービスエンジニアのポジションです。ご入社後は、社内のBPO担当者へAI活用を広める支援をスムーズにスタートしていただけるよう、オンボーディング環境を整えております。具体的には、BPO向けのAI活用スキルの習得や、セットアップ（AI活用ツール構築 → スキル導入 → 動作確認）から始めていただきます。まずは前月差分の調査や計算式の確認など、実務に近い領域からAI活用を推進していただく予定です。

【ポジションの魅力】
● 給与BPOの現場を、技術で直接改善できる
問い合わせ対応だけでなく、勤怠チェックやデータ取込、外部SaaS連携など、繰り返される手作業をツール化・標準化して業務そのものを改善できます。
● 現場とプロダクトをつなぐ役割を担える
顧客・BPO現場の課題を整理し、汎用化できるものはプロダクトへ、個別対応が必要なものは運用ツールへと最適な解決方法を考えます。
● AIを使ってBPO全体の生産性を高められる
AI活用ツールなどを活用し、調査・確認・分析業務を効率化。AI活用を現場へ浸透させ、属人的な業務を再現可能な仕組みへ変えていきます。
● サービス品質の改善まで自ら提案できる
問い合わせやテスト、障害対応で得た気づきを、プロダクト改善・運用改善・ナレッジ整備へつなげることができます。

【具体的な業務の一例】
1. 社内給与計算担当者からの問い合わせ対応（仕様確認、再現調査、開発へのエスカレーション）
2. 給与計算受託先との打ち合わせへの同席（課題ヒアリング、要件の整理、開発への橋渡し）
3. 主力ペイロールプロダクトの新機能に対するモンキーテスト（異常系・境界値・業務フロー観点での確認）
4. Slack等のチャットツールを起点とした対応・報告・ナレッジ共有
5. 障害発生時のトリアージ（影響顧客の特定、暫定回避策の提示、中間報告・完了報告、恒久対応のフォロー）
6. 問い合わせ傾向の集約と、プロダクト改善・運用改善・マニュアル整備へのフィードバック / 提案
7. 個社別・運用向けツールの開発・改善
8. BPO業務のDX推進
9. AI活用ツールの導入支援・浸透・改善
　・BPO向けスキルのセットアップ支援と利用フィードバックの収集
　・前月差分、月次分析、明細項目／計算式、参照関係調査など、実務スキルの追加・改善
　・現場での使い方を型化し、個社別ツール依存を減らしながら開発へ還元
10. AIを用いた調査・要約・テスト観点出しなどの試行と、チームへのノウハウ共有

【開発環境 / 利用ツール】
主力ペイロールプロダクトおよび周辺ツールは以下の構成です。サービスエンジニアは本体の実装専任ではありませんが、再現調査・モンキーテスト・個社別ツール開発・開発連携の中でこの環境に触れるので、下記の技術を習得することができます。
- 言語 / フレームワーク
　- Frontend：TypeScript、Vue 3、Vite
　- Backend：Python（3.12+）、Django 4.2、Django REST Framework
　- 運用ツール：TypeScript、Google Apps Script（GAS）、スプレッドシート連携 等
- DB：PostgreSQL
- インフラ：Docker、AWS（S3、Lambda 等）、Serverless Framework
- テスト：Playwright（E2E）、Vitest、実データ照合による移行検証 等
- 外部連携：勤怠 / HR / 労務系SaaS API・画面連携、Payroll API
- AI関連：OpenAI / AI活用ツール等のLLM、AIエージェント（問い合わせ調査・ナレッジ整理・テスト観点出し、Cowork 等の試行を含む。複数手段を比較しながら改善）
- コミュニケーション：Slack、メール（運用・開発・顧客対応。進捗・ETA・完了報告をオープンに共有）
- ドキュメント：Notion、Google Drive（再現手順・対応履歴・使い方・ナレッジのドキュメント化を重視）
- 開発連携：GitHub（Issue / PR。本体プロダクトに加え、運用ツールリポジトリも対象）
- その他：オンライン会議（顧客・受託先との打ち合わせ同席）

【体制】
少人数でスピード感を持って動くチームです。指示待ちではなく、現場の課題から自ら仕事を取りにいき、関係者とコミュニケーションを取りながら推進できる必要があります。ドキュメントと対話の両方を大切にし、個人の抱え込みではなくチームとして前進する運営を志向しています。週1回の出社を基本としつつ、リモートを組み合わせた働き方です。

【部署の特徴】
給与計算の実務知見を持つメンバーと、プロダクト開発メンバーが近い距離で連携しています。現場で起きた問い合わせや障害、個社別の運用負荷を、本体プロダクトの改善と運用ツールの両方に還元できる環境です。モダンな開発・運用のやり方を固定せず試し続けているため、「より良い進め方を自分たちでつくる」ことに興味がある方には特にフィットします。

※本求人は、同社での採用となります。
※業務内容の変更の範囲：同社業務全般

AIソフトウェアエンジニアとして、クライアントの現場課題を深く理解し、AIを活用した業務自動化・高度化に向けた要件定義、プロトタイピング、本番実装、改善までを一貫して担います。あわせて、プロジェクトにおける技術面のリードとして、技術方針の整理、設計判断、実装品質の担保、開発メンバーへの技術的な支援・レビューにも関わります。
本ポジションでは、単に仕様に沿って開発するだけではなく、クライアントの現場に入り込み、「どの業務にAIを適用すべきか」「どのような形であれば実際に使われるか」を見極めながら、AIソフトウェアとして価値に落とし込むことが求められます。そのうえで、プロジェクト内の技術的な論点を整理し、実装方針やアーキテクチャの方向性を示しながら、チームとして成果を出す役割を期待します。
また、個別案件で得られた知見や実装パターンを、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへと昇華させることで、継続的に価値を生み出せる開発体制づくりにも関わります。

具体的な業務:
1. 現場実装と要件定義（Forward Deployment）
・クライアントの現場担当者・業務責任者との対話を通じ、AIで自動化・高度化すべき業務を特定します。
・現場の業務フローや課題を整理し、AIソフトウェアとして実装すべき要件を定義します。
・顧客課題に対して、AI APIやLLM、各種AI技術を活用した高速プロトタイピングを行います。
・PoCを通じて仮説検証を行い、実際の業務利用を見据えた改善・設計に反映します。
・エンタープライズ品質を意識した本番実装、テスト、運用改善を推進します。
・実装方針やアーキテクチャの選定にあたり、選定理由・トレードオフ・想定リスクを整理し、クライアントおよびチームに対して技術的に説明可能な状態を保ちます。
・現場で継続的に使われるAIソフトウェアにするため、利用者のフィードバックをもとに改善を行います。
2. ソフトウェアの資産化（Product & Infrastructure）
・複数案件から抽出された共通課題や実装パターンを整理し、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへ転換します。
・LLMOps、評価パイプライン、開発自動化など、AIネイティブな開発プロセスの設計・構築に関わります。
・個別開発にとどまらず、組織として再利用できる技術資産・社内ナレッジを整備します。
・プロジェクトで得られた知見を開発標準やテンプレートに反映し、チーム全体の開発生産性向上に貢献します。
・将来的なプロダクト化やスケールを見据えたアーキテクチャ設計・技術選定を行います。
・プロジェクト横断で再利用できる技術資産を意識し、品質・拡張性・保守性の観点から実装をリードします。
3. AI最新技術の社会実装（R&D）
・最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェント等の技術を調査・検証し、具体的な事業課題への適用可能性を見極めます。
・新しいAI技術を活用したPoCやプロトタイプを設計・実装します。
・検証結果をもとに、実案件への導入可否や実装方針を整理します。
・Cursor、Claude Code等の開発支援AIを活用し、次世代の開発生産性を追求します。
・技術検証で得られた知見をチームに共有し、開発プロセスや技術選定の改善につなげます。
本ポジションでは、AI技術を使った開発力に加え、現場課題を構造化する力、クライアントと対話しながら要件を具体化する力、実装したソフトウェアを継続的に使われる形へ改善していく力が求められます。
新しい技術にキャッチアップしながら、AI特有のリスク（プロンプトインジェクション、データ・個人情報の取り扱い、LLM APIコスト等）も踏まえた設計判断や、チームが技術的に安心して頼れる存在となり、プロジェクトでの開発・実装を前に進める役割も期待します。
個別案件の開発に閉じず、現場で得た知見をプロダクト・基盤・開発プロセスへと還元しながら、AIソフトウェアの社会実装をしていただくポジションです。

プロジェクト例:
1. AI検証を活用したWebサービスの基盤刷新プロジェクト
同社のVCファンドが買収した企業のWebサービスを対象に、レガシーフレームワークからモダンフレームワークへ段階的に移行するプロジェクトです。
新旧アプリケーションを並行稼働させながら、画面表示・APIレスポンスの挙動差分を継続的に検証。AIを活用して実装およびテスト自動化、バグ検知を効率化することで、開発工数と期間を大幅に削減しました。
単なるリプレイスではなく、事業継続性・品質担保・開発生産性の向上を同時に追求する、技術難易度の高いモダナイズ案件です。
2. 需要予測AIで解く、駅ナカ小売の発注最適化プロジェクト
大手鉄道会社グループの駅ナカ小売店では、商品の発注量が長年、現場のベテラン社員の経験と勘に依存していました。
一方で、廃棄量削減を重視すると欠品が増え、売上最大化を重視すると廃棄が増えるというジレンマがありました。
本プロジェクトでは、欠品が発生していなかったと仮定した際の理想的な売上をAIにより推定し、2週間程度で高精度の予測を実現しました。
現場業務に深く入り込み、AIを実際の意思決定に組み込んでいくプロジェクトです。
3. 給与計算業務のAIエージェント化プロジェクト
大手飲料メーカー関連会社における給与計算業務を、AIエージェントによって自動化するプロジェクトです。
給与計算は、会社ごとの制度、雇用形態、勤怠データ、手当、控除、例外処理などが複雑に絡む業務です。
本プロジェクトでは、業務フローを分解し、ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせることで、複雑な判断や確認作業を自動化。約80%の業務自動化を実現し、担当者の作業工数を大幅に削減しました。
AIを実際の業務プロセスに組み込み、属人化の解消と業務効率化に直結させるプロジェクトです。

ポジションの魅力:
成長を約束する仕組みではなく、成長が起きる現場を用意しています。
・AIを使い倒して成果に変える
Claude Code、Cursor、Codex などの開発支援AIを全員が日常的に活用。個人の生産性ではなく、案件の成果やプロダクトのアウトカムに直結させる使い方を磨きながら、AI時代の開発フローそのものを更新していきます。
・案件が、資産になる
「納品して終わり」ではなく、書いたコードや設計が、共通基盤・プロダクト・ナレッジとして蓄積されていく。個人の仕事が次の事業を加速させる資産になる手応えが、エンジニアとしての確かな自信を育てます。
・キャリアがさらに広がる
同社のVCファンドのエコシステムを活かし、エンジニアの枠を越えたキャリアを全力で支援します。企業の成長とともに、プロダクトのCTO、投資先のCxO、グループ内での起業といった道も広がっていく想定です。
・技術的な相談ができる環境
技術顧問としては、一休、Yahoo、メルカリ、GREEなどでCTOやVPoEを担ってきた日本を代表するエンジニアリングリーダーたちがテクニカルフェローと参画しています。

DEV TOOLS:
案件によって使う技術は変...

AIソフトウェアエンジニアとして、クライアントの現場課題を理解し、AIを活用した業務自動化・高度化に向けたプロトタイピングや実装支援を担当します。
入社後は、上位メンバーやプロジェクトリードの支援を受けながら、現場ヒアリング、課題整理、AIを活用した仮説検証、PoC開発、本番実装の一部を担い、実践を通じて「本当に使われるAIソフトウェア」をつくる力を身につけていただきます。

具体的な業務:
1. 現場実装と要件定義支援（Forward Deployment）
・クライアントの現場担当者・業務責任者との打ち合わせに同席し、業務内容や課題の理解を深めます。
・上位メンバーの支援を受けながら、AIで自動化・高度化できる業務領域の整理を行います。
・顧客課題に対して、AI APIや既存モデルを活用した簡易プロトタイプ・PoCを開発します。
・プロトタイプをもとに、現場での使いやすさや業務適合性を検証します。
・本番実装に向けた機能開発、テスト、改善対応を担当します。
・現場で実際に使われるAIソフトウェアに必要な要件や改善点を、開発チームと連携しながら整理します。
2. ソフトウェアの資産化（Product & Infrastructure）
・複数案件で共通して発生する課題や実装パターンを整理します。
・再利用可能なモジュール、テンプレート、開発基盤の整備を支援します。
・LLMOps、評価パイプライン、開発自動化など、AIネイティブな開発プロセスの構築に関わります。
・社内ナレッジや開発ノウハウをドキュメント化し、チーム内で再利用しやすい形に整えます。
・プロジェクトで得られた知見を、今後のプロダクト化・基盤化につなげるための情報整理を行います。
3. AI最新技術の検証・実装（R&D）
・最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェントなどの技術動向を調査します。
・具体的な事業課題に対して、新しいAI技術が活用できるかを検証します。
・小規模な検証実装やサンプル開発を通じて、技術の有用性を確認します。
・開発支援AIを活用し、開発効率を高める取り組みに参加します。
・新しい開発手法やAIツールの活用方法をチーム内に共有し、開発生産性の向上に貢献します。
単なる受託開発や指示された機能実装にとどまらず、現場の課題を理解し、AI技術を用いて価値あるソフトウェアに落とし込む経験を積むことができます。将来的には、要件定義、技術選定、設計、顧客折衝、プロジェクト推進まで担えるAIソフトウェアエンジニアを目指していただくポジションです。

ポジション・部門の魅力:
成長を約束する仕組みではなく、成長が起きる現場を用意しています！
・AIを使い倒して成果に変える
開発支援AIを全員が日常的に活用。個人の生産性ではなく、案件の成果やプロダクトのアウトカムに直結させる使い方を磨きながら、AI時代の開発フローそのものを更新していきます。
・案件が、資産になる
「納品して終わり」ではなく、書いたコードや設計が、共通基盤・プロダクト・ナレッジとして蓄積されていく。仕事が次の事業を加速させる資産になる手応えが、エンジニアとしての確かな自信を育てます。
・キャリアがさらに広がる
グループ会社のVCファンドのエコシステムを活かし、エンジニアの枠を越えたキャリアを全力で支援します。会社の成長とともに、自社プロダクトのCTO、投資先のCxO、グループ内での起業といった道も広がっていく想定です。
・技術的な相談ができる環境
技術顧問としては、大手IT企業などでCTOやVPoEを担ってきた日本を代表するエンジニアリングリーダーたちがテクニカルフェローと参画しています。

このポジションで得られる経験:
・AIを業務プロセスに組み込み、実際に使われるソフトウェアとして形にする経験
・Forward Deployment型の開発現場で、顧客課題の理解から実装・検証までを学ぶ経験
・Webアプリケーション、クラウド、AI開発支援ツールを組み合わせた実践的な開発経験
・プロトタイピング、テスト自動化、PoC、本番実装に至る開発プロセスの基礎経験
・案件で得た知見をモジュール、基盤、社内ナレッジとして資産化する経験
・AI時代の開発フローを、実務を通じて身につける経験

DEV TOOLS:
案件によって使う技術は変わりますが、ここに挙げているのは日常的に共通して使う基本的なツールです。案件に応じて最適な技術を選定するため、特定スタックに縛られず幅広く技術に触れていける環境です。
・AI TOOLS：Claude、ChatGPT、Gemini
・DEV TOOLS：Claude Code、Codex、Copilot、Replit、Bedrock、Playwright
・COLLABORATION：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace

Associate Forward Deployed Engineerとしてクライアントの現場課題を理解し、AIを活用した業務の自動化・高度化に向けて、課題整理、プロトタイピング、本番実装、導入後の改善までを担当いただきます。
プロジェクトリードやチームメンバーと連携しながら、顧客との対話と技術検証を繰り返し、実際の業務で継続的に使われるAIソフトウェアをつくるポジションです。
将来的には、要件定義、技術選定、アーキテクチャ設計、顧客折衝、プロジェクト推進などへ担当領域を広げ、プロジェクトを技術面からリードすることを期待しています。

【具体的には】
1. 現場課題の整理・要件具体化
クライアントとの対話や業務分析を通じて、業務フローや課題を理解し、AIを活用できる領域を整理する
プロジェクトリードや開発チームと連携し、顧客課題を実装可能な要件や機能に落とし込む
2. プロトタイピング・本番実装
LLM、RAG、AIエージェントなどを活用したプロトタイプやPoCを開発し、技術的な実現性と業務上の有効性を検証する
利用者からのフィードバックをもとに機能開発、テスト、改善を行い、本番導入や運用定着を支援する
3. 技術資産化・AI技術の検証
案件で得られた知見や実装パターンを整理し、再利用可能なモジュール、テンプレート、社内ナレッジとして蓄積する
最新のAI技術や開発支援ツールを検証し、LLMOps、評価、開発自動化などの開発プロセス改善に取り組む
単に指示された機能を開発するのではなく、顧客の業務を理解し、課題整理から実装・改善まで携わることで、「現場で本当に使われるAIソフトウェア」をつくる力を身につけていただきます。

【プロジェクト例】
AIを活用した実装・テスト自動化による、Webサービス基盤のモダナイゼーション
需要予測AIを活用した、駅ナカ小売店舗における発注業務の最適化
ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせた、給与計算業務の自動化 など
業界や技術領域を限定せず、AIを実際の業務プロセスや意思決定に組み込むプロジェクトを手掛けています。

【このポジションの魅力】
同社は、成長を約束するのではなく、実践を通じて成長できる環境を用意しています。
1. FDEとして独り立ちするまでの伴走体制
案件にはプロジェクトリードや先輩エンジニアとともにアサインされ、設計・実装のレビューを受けながら実務経験を積めます。実案件を通じて、FDEに必要な課題整理力や顧客対話力を段階的に身につけられる環境です。
2. AIを成果につなげる開発環境
Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを、全員が日常的に活用しています。単なる個人の生産性向上にとどまらず、案件の成果やプロダクトの価値につなげる使い方を実践しながら、AI時代の開発フローそのものをつくっていけます。
3. 開発したものが、同社の資産になる
案件ごとに納品して終わるのではなく、開発したコードや設計、知見を共通基盤、プロダクト、ナレッジとして蓄積します。自身の仕事が次の案件や事業を加速させる資産として残るため、継続的な価値を生み出す実感を得られます。
4. エンジニアの枠を越えてキャリアを広げられる
グループ会社のネットワークを活かし、将来的にはSenior FDEやテックリードに加え、自社プロダクトのCTO、投資先企業のCxO、グループ内での起業など、幅広いキャリアを目指せます。
5. 経験豊富な技術リーダーに相談できる
経験豊富なエンジニアリングリーダーが、テクニカルフェローとして参画しています。設計や技術選定、キャリアについて、経験豊富なメンバーに相談しながら開発を進められる環境です。

【開発環境】
案件に応じて最適な技術を選定するため、特定の技術スタックには限定していません。
AI Tools：Claude、ChatGPT、Gemini
Development Tools：Claude Code、Codex、Copilot、Replit、Amazon Bedrock、Playwright
Collaboration：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace

Forward Deployed Engineerとして、顧客との課題設定から技術設計・実装をリードし、プロジェクト全体の技術品質やメンバー支援まで担うポジションです。クライアントの業務課題を深く理解し、AIを活用したソフトウェアの要件定義、プロトタイピング、本番実装、導入後の改善までを一貫して担当します。
また、プロジェクトの技術面をリードするとともに、案件で得た知見や実装を共通基盤やプロダクトへ還元し、組織全体の開発力向上にも取り組みます。

【具体的な業務】
1. 現場実装・プロジェクト推進
* クライアントへのヒアリングや業務分析を通じて、AIで解決すべき課題を特定し、実装可能な要件へ落とし込む
* LLM、RAG、AIエージェントなどを活用したプロトタイプやPoCを開発し、検証結果や利用者のフィードバックをもとに本番導入・改善を進める
* 品質、セキュリティ、拡張性、コストなどを踏まえて技術方針やアーキテクチャを設計し、レビューや技術支援を通じてプロジェクトを推進する
2. ソフトウェア・技術資産の共通化
* 案件で得られた知見や実装パターンを、再利用可能なモジュール、共通基盤、テンプレート、プロダクトへ転換する
* LLMOps、評価パイプライン、モニタリング、開発自動化などを整備し、開発品質と生産性の向上に取り組む
3. AI技術の検証・社会実装
* 最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェントなどを調査・検証し、事業課題への適用可能性や導入方針を整理する
* Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを活用し、AIネイティブな開発プロセスの構築・改善を進める

【プロジェクト例】
* AIを活用した実装・テスト自動化による、Webサービス基盤のモダナイゼーション
* 需要予測AIを活用した、駅ナカ小売店舗における発注業務の最適化
* ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせた、給与計算業務の自動化 など
業界や技術領域を限定せず、AIを実際の業務プロセスや意思決定に組み込むプロジェクトを手掛けています。

【このポジションの魅力】
実践を通じて成長できる環境が用意されています。
* AIを成果につなげる開発環境
Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを、全員が日常的に活用しています。単なる個人の生産性向上にとどまらず、案件の成果やプロダクトの価値につなげる使い方を実践しながら、AI時代の開発フローそのものをつくっていけます。
* 開発したものが、会社の資産になる
案件ごとに納品して終わるのではなく、開発したコードや設計、知見を共通基盤、プロダクト、ナレッジとして蓄積します。自身の仕事が次の案件や事業を加速させる資産として残るため、継続的な価値を生み出す実感を得られます。
* エンジニアの枠を越えてキャリアを広げられる
グループ会社のネットワークを活かし、社内の技術組織を率いるVPoE・CTOに加え、自社プロダクトの事業責任者、投資先企業のCxO、グループ内での起業など、実装力を起点に経営へ踏み出すキャリアを目指せます。
* 経験豊富な技術リーダーに相談できる
元CTOやVPoEを務めたエンジニアリングリーダーが、テクニカルフェローとして参画しています。設計や技術選定、キャリアについて、経験豊富なメンバーに相談しながら開発を進められる環境です。

生成AI・LLM・AIエージェントを活用し、新規事業の立ち上げを技術面から加速させるAIエンジニアの募集です。同社では最新のAI技術を積極的に取り入れながら、圧倒的なスピードで仮説検証を実施。AIの可能性を事業価値へと変換し、次世代のプロダクト開発に挑戦できる環境です。

【具体的な業務】
1. 生成AIを活用したWebアプリケーション機能の設計・実装
2. LLM/API連携、データ活用、プロトタイプ検証
3. 顧客課題へのAI機能の適用検討
4. PoCから本番運用を見据えた設計・評価
5. AI活用に関する社内ナレッジ化、開発標準化
6. PM/営業/顧客との技術的な要件整理

【ポジション・部門の魅力】
同社は「人とソフトウエアの共進化」をビジョンに掲げ、人と人の「間」をAIでつなぎ直すコネクティブAIを事業の核に据えています。顧客個別のアルゴリズムを開発・提供するAIソリューション事業、同社のAI SaaS製品等を展開するAI SaaS事業、そしてAIで人の能力を拡張するAI Powered Worker事業の3事業を推進しています。

●業務概要
これまで自社サービスは、ノンデスクワーカー領域のお客様を中心に、現場の日常に深く入り込み、顧客の組織文化の変容や組織作りを支援してきました。
実際に、お客様から「現場のオペレーション」や「属人化した業務設計」に関するリアルな悩みや課題が寄せられています。
働きやすさを実現するために、自社サービスの枠を超えてお客様の現場に入り込み、AIで最適化や半自動化を推進する「AX（AI Transformation）」を実現したいと考えています。
本年度、当社のAI戦略責任者として、AI活用技術とビジネスの双方に精通したメンバーが参画。
社内にはAIの専門知見を持つプロフェッショナルが集い始めています。
単なる既存事業の延長ではなく、この「AI×業務コンサルティング」の新領域において、当社の未来を創る「事業責任者候補」として、ゼロから事業を仕掛けていくリーダーを募集します。

●具体的な業務
1.AI/AX事業の戦略立案および事業開発
・ビジネスモデル構築：AI活用の成果に基づく新しい課金モデルの設計・検証
・ROIフレームの構築：業務削減効果の定量化および、ROI証明手法の確立
・GTM戦略の策定：新規市場開拓、および既存SaaSチャネルを活用したGo-To-Market戦略の立案・実行
・オペレーション設計：事業のスケールを見据えた、安定性と拡張性を両立する組織・業務フローの設計
2.顧客の業務変革（AX）コンサルティング
・課題の構造化：顧客の業務（稟議や請求書などのバックオフィスフロー、企業様特有のフロー等）をヒアリングし、ペインポイントの深掘りと課題の構造化
・ソリューション設計： LLM/AIを活用したBPR案の策定、および「業務の自動完結」を目指したAI導入プロセスの設計
・AIエージェントの導入支援：自社サービスの接点データと顧客の業務コンテキストを掛け合わせた、最適なAI活用シナリオの提案
・分析基盤の整備：BigQueryやLookerを活用したデータモデリングおよび、可視化による意思決定支援ポジション

●部門の魅力
事業開発部は、高い目標を達成するための最重要部門です。
・「0→1」とその先の「1→100」の責任：単なる新規事業の立ち上げに留まらず、将来的に全社売上を支える事業へとグロースさせるミッションを担います。
・自社サービスアセットの活用：自社サービスが培ってきた顧客基盤や信頼を土台に、コンサルティングを掛け合わせて顧客に価値を提供します。
・働きがいのある社会の実現： 自社サービスが「場の提供」を担ってきた一方で、事業開発部ではその一歩先にある「経営戦略」「人事制度」「組織文化」といったOSの部分から変革を支援します。
その先の「働きがいのある社会」を自らの手で作り上げるやりがいがあります。
・プロフェッショナルが集う組織： 少数精鋭のチームであり、各メンバーがオーナーシップを持ち意思決定を行っています。
事業責任者に必要な総合力（戦略・営業・開発連携・PL管理）を、実践を通じて習得できる部門です。

具体的な業務
新規プロジェクトにて、FAX・紙・Excelによる膨大な手作業が残る食品流通業界（メーカー・卸・小売）の現場に入り込み、AIエージェントを活用した業務自動化を推進するForward Deployed Engineer（FDE）を募集します。
Coding Agentの進化により、ソフトウェアの実装そのものはボトルネックではなくなりました。エンジニアに求められる付加価値は、顧客が抱える本質的な課題を深く理解し、要件定義から具体的なソリューションの設計・実装まで落とし込むことへと変化しています。
本ポジションでは、フルスタックな開発力を持つBuilderとしてプロダクトを実装するだけでなく、自ら顧客の現場に入り、業務や課題を深く理解することが求められます。課題の特定からプロトタイピング、本番実装、導入後の定着・改善まで、一連のプロセスを一気通貫で担っていただきます。

- 顧客の現場課題の特定
顧客へのヒアリングや現場理解を通じて、複雑な業務プロセスを構造的に整理し、本質的な課題を特定したうえで、具体的な解決策を提案します。
- ソリューションの設計
PoCで得られた検証結果をもとに、AI-OCRや非構造化データパイプラインなどの技術を組み合わせ、実運用を見据えたシステムを設計します。
- フルスタック開発
Coding Agentを最大限活用し、フロントエンド、バックエンドからAIエージェントハーネスの構築まで、必要な機能を一気通貫で実装します。
- 運用・定着・継続的な改善
ガードレールの設計やファインチューニングなどを通じて、実運用で得られるフィードバックループを回し、顧客への提供価値を最大化していきます。

## ポジション・部門の魅力
**事業・サービスの魅力**
- 社会的インパクトの大きさ：FAXや紙が主流で巨大な非効率が残る食品流通業界に対し、AIで劇的な生産性向上を実現できます。
- ベストな参入タイミング：AIエージェントが実用レベルになり、今後飛躍的な性能向上が見込まれる今、この業界への深い知見とネットワークを持つ企業に優位性があります。
- 経営層直下のスピード感：経営陣と極めて近い距離で、意思決定から実行までを最速で回せる環境です。

**チーム・ポジションの魅力**
- AIネイティブな開発環境：AIコーディングツールを前提とした開発環境をゼロから作り上げることができます。
- フルスタック開発：フロントからバックエンド・AIインフラまで一気通貫で設計・実装をしていただけます。
- 最先端技術の実装経験：AI-OCR、エージェントハーネス、ガードレール設計など、これからのAI時代にスタンダードになる技術知見を得られます。
- 事業価値に直結：直接顧客と会話し、業務課題の理解から解決策の実装まで一貫して担えます。

**開発環境**
**技術スタック**
- アプリケーション：フルスタックTypeScript（Bun / Hono, Elysia / TanStack Start）
- クラウド：AWS, Terraform
- LLMオブザーバビリティ：Langfuse
※技術スタックはまだ暫定であり変わる可能性があります。

具体的な業務
* 生成AIを活用したシステム開発（設計／実装／テスト）
* AIによるコード生成・レビュー・テスト自動化の活用
* プロンプト設計・改善による開発効率の最適化
* クラウド環境でのシステム設計・構築
* AI駆動開発の実践、DevSecOpsを意識した設計品質・セキュリティ担保
* 必要に応じた上流工程（要件定義・設計）参画

顧客事例
プライム（受託）案件中心にスキルを活かせる環境です。多様な業界の大手企業と直接取引し、上流工程から開発・運用まで幅広く関わることができます。

利用技術
* 言語：Java、Python、TypeScript 等
* フロント：React、Flutter 等
* クラウド：AWS、Azure
* DevSecOps：CI/CD、DevContainer (Docker)、Kubernetes
* 生成AI：GitHub Copilot、Claude、ChatGPT
* AI基盤：RAG、API連携、LLM活用

就業環境
* リモートワーク中心（出社とのハイブリッドも柔軟に対応）
* 東京（渋谷）、大阪（堂島）、名古屋（名駅）に拠点あり
* 積極的な有給取得推奨
* 時間単位での有給取得可能

ポジションの魅力
* AI活用開発におけるトップレベルの実践経験
* フルスタック＋AIエンジニアへの成長
* 設計・提案領域へのシフト機会
* 従来比で圧倒的な生産性向上を体感
* 成果や意欲に応じてテックリードなどへのキャリアアップも可能

サポート
* 専門領域別技術研修（業務知識、ソフトスキル、生成AI、PM等）
* 幅広いビジネススキルeLearning研修サービス
* 資格取得支援（AWS/Azure/GCP認定、PMP、IPA等）
* OJTやチームでのモブ＆ペアレビューによる実践的な成長支援
* 各種勉強会も盛んに開催
* 社員同士のコミュニケーション費用支援制度
* メンター制度によるオンボーディング支援
* 人事や役員へのよろず相談（セーフティーネット）の設置
* 社内公募制度を活用して部署をまたぐ異動の実現
* 年2回の人事考課（目標達成度およびスキルレベルの到達を上司と確認）と年一度必ず実施する役員とのフィードバック面談

職務内容
最先端のクラウド環境とAI技術を中心としたモダンな技術で、顧客との対話を通してビジネス課題の本質を見極め、システムアーキテクチャの定義から開発チームの牽引までを一貫して推進するポジションです。
1. 顧客のビジネス要求を整理・潜在課題を抽出し、クラウドサービスを活用したシステム構成案やWBSを作成
2. サーバーレスやコンテナ、生成AI基盤を最適に組み合わせたスケーラブルな設計
3. バックエンド実装の牽引、CI/CDパイプライン構築、AIツールを用いた開発プロセスの効率化
4. 技術的意思決定、メンバーのコードレビューや技術的なサポート

具体的な案件例
1. 生成AIを活用したマルチエージェント・RAG基盤の構築
2. 大手エンタープライズ向けのモダンWebアプリケーション開発
3. 通信事業者の5G新規事業や社会貢献性の高い大型スクラム開発案件
4. 大規模データ分析基盤の構築
5. ドローン・IoT基盤、FintechサービスのWebアプリ開発

身に付くスキル・働く魅力
1. 一次請けでの顧客伴走を通じ、「ビジネスと技術を繋ぐ架け橋」としてプロダクトの成功にダイレクトに貢献する手触り感を得ることが可能です
2. クラウドサービスのプレミアパートナーとしての強固な基盤のもと、AIツールを活用した最先端のAI駆動開発・クラウドネイティブな技術領域の実践スキルが身に付きます
3. アーキテクトやテックリード、PMなど自身の志向に応じた多様なキャリアパスの選択が可能です

開発環境・技術環境
Core Stack
言語：Python / TypeScript / JavaScript / PHP
フレームワーク：FastAPI / Next.js / React.js / Vue.js / Laravel
インフラ：Google Cloud （Cloud Run, GKE, BigQuery, Spanner）/ AWS （Lambda, ECS, EKS, Aurora）/ Azure
環境構築：Docker / CI/CD / Terraform

AI Stack
AI駆動開発：GitHub Copilot / Cursor / Amazon Q Developer / Gemini Code Assist
AI開発プラットフォーム：Gemini Enterprise Agent Platform / Amazon Bedrock
AIフレームワーク/基盤：LangChain / RAG / Agent Development Kit

このポジションはグループ会社のスタートアップで業務を行うポジションです。

募集背景
グループ会社は、上場企業と資本業務提携を結び、グループのAI戦略を技術面から牽引するスタートアップです。
2024年12月の提携締結から約1年半。上場企業が持つ数千社規模のエンタープライズ顧客基盤と、グループ会社のAI実装力を組み合わせた共通開発・営業パイプラインの構築が本格的に回り始めており、現在は、整った土台の上でどれだけ非線形な成長を生み出せるかという「第二次成長期」と呼ぶべきフェーズにあります。
エンジニアは、これまで一貫してFDE（Forward Deployed Engineer）として、自ら顧客と向き合い、課題定義から実装までを一気通貫で担ってきました。事業の拡大に伴い、いま同社は、このFDEとペアを組み、プロジェクトのデリバリーを共に牽引する仲間を新たに迎えるポジションです。それが、今回募集するAIコンサルタントです。

グループ会社におけるFDEとAIコンサルタント
エンジニアはこれまで通りFDEとして動く。その隣で、顧客対応と技術理解の両方でデリバリーを牽引するのがAIコンサルタントです。
エンジニアは、営業から課題を受け取って実装するだけの存在ではありません。自ら顧客と向き合い、課題を定義し、実現可能な解を提案して実装まで届けるFDEとして動きます。
AIコンサルタントは、そのFDEとペアを組み、プロジェクトのデリバリーを共に牽引する役割です。単なる進行管理役でも、技術を持たない折衝役でもありません。顧客対応力と技術的な理解の両方を備え、顧客・エンジニア・プロジェクトの間に立って、経営の視座とエンジニアとの協働の両輪で、難所を越えて成果まで導きます。
技術の構造や経営やビジネスの勘所を理解しているからこそ、顧客に現実的な提案ができ、エンジニアと同じ目線で意思決定を前に進められます。あくまで軸足はデリバリー。技術への理解を武器に、プロジェクトを成功まで導くことがミッションです。
実際に、同社では要件定義から提案・推進まで一人称で担えるメンバーが、そこで培った知見を活かして事業企画・事業責任といった役割へ挑戦するフェーズに入っています。

まずご一緒すること
顧客折衝から要件定義、成果を出すところまで。プロジェクトを前に進める推進役を担います。
クライアントの課題解決や新規事業の立ち上げを目的に、エンジニアと組んでAI活用プロジェクトを推進します。方針の整理→要件定義→成果の実現まで、顧客とエンジニアの間に立って全体を動かし、やり切るのが役割です。

* 経営・事業責任者層とのクライアント折衝、課題定義を通じて、事業・業務モデル構想設計
* AI導入前提でのロードマップ提案および業務プロセス・データ構造の再定義
* KGI、KPIなど成果指標を最適化し、継続的に事業成果を出す仕組みを設計
* PoC等を経て、クライアントごとの最適な型を構築する伴走支援
* 経営/ビジネスアジェンダを技術要件に変換させる役割として、エンジニアと共に全体を推進していただきます。

業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。
業界を代表するエンタープライズ企業（食品、エネルギー・インフラ、製造業、人材など）と直接取引で上流から参画しています。

プロジェクトの例
業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。

* 大手SIerの大規模開発における、AI開発プロジェクトのディレクション・推進
* プロダクト企業の、新規アプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装
* 大手自動車部品メーカーの、現場ノウハウの継承・標準化に向けたAI導入プロジェクトの推進

中長期でご一緒したいこと
デリバリーの先にある「自ら事業をつくる側」へのキャリアパスが開かれています。
少数精鋭のAI企画集団を目指す挑戦をご一緒していきたいと考えており、以下を現在のメンバーがすでに取り組んでいます。こちらの取り組みもご一緒していくことができればと考えています！

* AI技術への深いキャッチアップをもとに、提案 受注 デリバリまで含めたケイパビリティへの拡張
* 上場企業グループの経営戦略・営業戦略の立案から実行
* 自社ソリューションの企画立案・提案、実行などの事業開発ロール
* スタートアップの組織作り/ AIネイティブなBiz組織

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

FDE（Forward Deployed Engineer）として、要件定義からPoC、本番運用、改善まで一気通貫で担当する主担当ポジションです。「AIに詳しいエンジニア」ではなく「業務を理解しAIで現場を動かせる人」を求めています。

【具体的な業務】
1. 現場に張り付き、ドメイン理解（業務フロー観察、ペイン発見）
2. 業務要件を技術仕様へ変換（OpenAI/Claude API、LangChain等で実装）
3. 高速プロトタイピングから本番運用、改善まで（数日〜数週間でPoC、現場で回す）
4. AI活用パターンの横展開・組織化

【このポジションで得られるもの】
* 5事業×多職種の現場ドメイン知識
* LLM/AIをPoCから本番運用、改善まで回す一気通貫経験
* 非エンジニアとの要件定義・合意形成スキル
* 経営層に近い距離でAI戦略に関わる機会

【中長期キャリア】
FDEからAIプロジェクトリード、同社技術組織のヘッド職を想定しています。現場エンジニアと並走しながら組織全体の生産性向上をリードする役割です。

【業務概要】
デジタルソリューション部は、様々なデジタル技術を活用し、グループ会社研究開発の加速・効率化・高度化を担う部署です。AI/シミュレーションチームは、シミュレーション技術、AI技術、これらの連携技術を用いて、グループ会社の様々な開発部署と協業を行いながら、研究開発の加速・効率化・高度化を推進するチームです。量子化学計算や分子動力学計算を始めとする分子シミュレーション技術、これらシミュレーションデータを機械学習を始めとしたデジタル技術を用いて高度利用する技術を強みとします。

【具体的な業務】
グループ会社の様々な国内外開発部署と協業し、主に、量子化学計算や分子動力学計算を始めとした分子シミュレーション技術を活用した新材料の設計と提案、物性値の推定、機構解明などの業務に取り組んでいただきます。また、開発課題の解決に有用なデジタル技術の導入を目的に、大学・研究機関とのコラボレーションに関する業務もあります。（ご本人のレベルや必要性に応じて上長と要相談）

入社後~1年間：入社後、上司や先輩社員と一緒に開発プロジェクトにご参加いただきます。その後、上司や先輩社員のサポートの下、1. 開発課題のヒアリング、2. 分子シミュレーションを用いた検討プランの策定と提案、3. 分子シミュレーションを用いた検討の実施、4. 結果報告、等の実務を段階的に担当いただきます。これら経験を通じて、各開発プロジェクトとの協業を自律的に推進できる姿を目指していただきます。

【キャリアパスイメージ】
1~3年後：担当する開発プロジェクトに関し、1. 開発課題のヒアリング、2. 分子シミュレーションを用いた検討プランの策定と提案、3. 分子シミュレーションを用いた検討の実施、4. 結果報告、の全てを自律的に担当いただき、具体的な成果・貢献を創出できる姿を目指していただきます。これら経験を通じ、担当する技術分野において、グループ会社を代表するデジタル専門人材を目指していただきます。
5年後 ：研究開発の加速・効率化・高度化に関する実務を高度なレベルで遂行するだけでなく、部署の管理・運営業務や、新たな施策の企画・立案にも加わっていただきます。また、経験した事や習得した技術・知識をベースに、後輩の指導にも携わっていただきます。将来的に、担当技術分野におけるリーダーとして活躍されることを期待しています。

【ポジション・部門の魅力】
デジタルソリューション部のメンバーは、グループ会社内の様々な開発部署と共に、新素材やその製造技術の開発に携わります。ご自身のデジタル技術から得られる成果や貢献が材料開発にダイレクトに活かされることは、多くのメンバーがやりがいとして実感しています。また、立場や経験に関係なく、研究開発の加速・効率化・高度化に有用な提案は、部署の施策として実現できる点にもやりがいを感じられると思います。加えて、多様なバックグラウンドを持ち、かつ、同社の中でもトップクラスの専門技術を持つメンバーの中で、自らの技術力を高められることも、魅力として感じられると思います。

【業務概要】
デジタルソリューション部は、様々なデジタル技術を活用し、グループ会社研究開発の加速・効率化・高度化を担う部署です。AI/シミュレーションチームは、AI技術、シミュレーション技術、これらの連携技術を用いて、グループ会社の様々な開発部署と協業を行いながら、研究開発の加速・効率化・高度化を推進するチームです。同社が独自保有する実験データやシミュレーションデータを、機械学習を始めとしたデジタル技術を用いて高度利用する技術を強みとします。
デジタルソリューション部は、研究開発におけるAI技術の活用を重点施策として推進しており、本施策の中心メンバーとして活躍いただくことを期待しています。グループ会社内の様々な開発部署と協業を行い、新素材やその製造技術の開発に携わります。各開発部署のプロジェクトメンバーと共に材料開発の中核に加わり、自身のデジタル技術を材料開発にダイレクトに活かせる機会があります。同社研究開発の変革を主導する部署であり、明確な目的・戦略があり、かつ、同社にとって有用な提案であれば、立場や経験に関係なく新たな提案を受け入れる風土があります。

【具体的な業務】
グループ会社の国内外開発部署と協業し、AI技術を用いた開発課題の解決に取り組みます。同社が独自に保有する実験データ・シミュレーションデータや、様々なデータベースの情報を基に、目的の機能を持つAIモデルを構築し、これを用いた新材料の設計と提案、物性値の推定などの業務に取り組みます。また、開発課題の解決に有用なデジタル技術の導入を目的に、大学・研究機関とのコラボレーションに関する業務もあります。（ご本人のレベルや必要性に応じて上長と要相談）

入社後1年間は、上司や先輩社員と一緒に開発プロジェクトに参加いただきます。その後、上司や先輩社員のサポートの下、1. 開発課題のヒアリング、2. AI技術を用いた検討プランの策定と提案、3. AI技術を用いた検討の実施、4. 結果報告、等の実務を段階的に担当いただきます。これらの経験を通じて、各開発プロジェクトとの協業を自律的に推進できる姿を目指していただきます。

【研修・OJT・フォローアップ体制】
入社後数か月を目安に、同社で使用する様々なツールやコンピューティングリソースの使用方法を習得いただきます。これと並行し、先輩社員が進める開発プロジェクトにも参加いただきます。また、必要に応じて社内外講座の受講や、人事部が提供するキャリア入社者向け集合研修（工場見学含む）なども予定しています。

【キャリアパスイメージ】
●1~3年後のキャリアイメージ
担当する開発プロジェクトに関し、1. 開発課題のヒアリング、2. AI技術を用いた検討プランの策定と提案、3. AI技術を用いた検討の実施、4. 結果報告、の全てを自律的に担当し、具体的な成果・貢献を創出できる姿を目指していただきます。これらの経験を通じ、担当する技術分野において、グループ会社を代表するデジタル専門人材を目指していただきます。

●5年後 のキャリアイメージ
研究開発の加速・効率化・高度化に関する実務を高度なレベルで遂行するだけでなく、部署の管理・運営業務や、新たな施策の企画・立案にも加わっていただきます。また、経験した事や習得した技術・知識をベースに、後輩の指導にも携わっていただきます。将来的に、担当技術分野におけるリーダーとして活躍されることを期待しています。

【ポジション・部門の魅力】
デジタルソリューション部のメンバーは、グループ会社内の様々な開発部署と共に、新素材やその製造技術の開発に携わります。自身のデジタル技術から得られる成果や貢献が材料開発にダイレクトに活かされることは、多くのメンバーがやりがいとして実感しています。また、立場や経験に関係なく、研究開発の加速・効率化・高度化に有用な提案は、部署の施策として実現できる点にもやりがいを感じられると思います。加えて、多様なバックグラウンドを持ち、かつ、同社の中でもトップクラスの専門技術を持つメンバーの中で、自らの技術力を高められることも、魅力として感じられると思います。
(変更の範囲)会社の定める業務全般