DX関連、800万以下の転職求人

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【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

職務概要
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。


職務内容
●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。


魅力・アピールポイント
・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】
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

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
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。
【関わって頂く可能性の高いソリューション（研究開発や量産設計などの高度化を支援する産業DXソリューション）】

●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名のチームです。部内は専門部長、課長、その他は代前半 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。

【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。

今回募集する事業部は、深刻な人手不足や技術承継に悩む製造業界に対し、最先端のテクノロジーを駆使した「ものづくりDX支援」を行う特化型部門です。

生産データの利活用基盤構築、音声や手書き資料のデジタル化、映像解析による不良検知・故障予知など、手がけるプロジェクトはどれも製造業の心臓部に深く関わるものばかり。

これまでのプログラミング経験とマネジメント経験を活かし、単なるシステム開発に留まらない「市場価値の高いDXエンジニア」へとステップアップしませんか？

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。

●業務内容
原子力発電および廃炉事業におけるデジタル技術導入を、実務担当として着実に推進していただくポジションです。
上位職の方針のもと、技術調査から企画・導入支援まで、一定の役割を担いながらプロジェクトに関与いただきます。

・国内外のデジタル技術や活用事例の調査・整理
・現場課題の把握および改善テーマの検討補助
・デジタル技術導入に向けた企画立案・資料作成
・関係部門と連携したプロジェクト推進の実務対応
・将来的なシステム開発に向けた検討・準備のサポート

まずは既存の取り組みを理解しながら、実務を通じて段階的に担当領域を広げていくことを想定しています。

●職責
原子力発電および廃炉事業におけるデジタル技術導入について、上位職のもと、担当者として実務を担いながら推進に関与いただく役割です。
専門性を活かしつつ、検討から導入に向けた一連の業務に携わります。

・デジタル技術導入に向けた調査・検討および企画の実務対応
・上位職の方針を踏まえた業務の段取り・推進
・関係部門と連携した導入プロジェクトへの参画
・検討内容や結果の整理・取りまとめ

担当領域の実務を担いながら、経験に応じて関与範囲や役割を広げていくことを想定しています。

●魅力・やりがい
エネルギー政策の中核を担う原子力分野において、DXを通じて安全性と効率性の向上に寄与できる点が大きな特徴です。
中長期にわたり社会インフラを支える事業に関わる実感を得られます。

・国のエネルギー政策に関わる重要領域での業務経験
・発電所の安全性向上に直結するDX施策に携われる
・再稼働や新設など、中長期で拡大が見込まれる事業領域
・大規模プロジェクトや基幹システム開発に関与する機会
・技術導入の成果が現場運営や安定供給に直結する実感

業務を通じて、将来にわたる安定した電力供給の実現に寄与している実感を持てます。

●キャリアパス
以下のようなキャリアパスを想定しています。

短期（1 3年）：原子力発電事業/廃炉事業へのデジタル技術導入を推進の実務を経験いただきます。
中期（3 5年）：各発電所(福島・新潟・青森)への配属やシステム部門との人財交流により、様々なスキルを身につけていただきます。
長期（5年以上）：将来は部門の中核者として管理職任用を含めて活躍いただきます。

受入状況やご本人の意欲・能力により入社後に発電所勤務にて経験を積んで頂き、その後本社等へ配属になる可能性もございます。

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。

【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。

技術部門のDX推進担当として、以下の業務を中心にお任せします。

【職務概要】
航空機用ファスナー等の設計・製造を担う技術部門にて、工場のDX推進に向けたシステム基盤の構築を担当します。技術文書・製品データのデジタル化やシステム間のデータ連携を中心に、企画・要件定義から導入・運用まで幅広く担当します。

【詳細な業務内容】
1. 技術文書・製品データのデジタル管理基盤の開発・構築と運用（図面・仕様書等のペーパーレス化）
2. データ連携システムの活用促進
3. 工場全体のシステム化・自動化プロジェクトへの技術部門としての参画および技術部門の要件取りまとめ
4. 他拠点の同業務担当者との連携と取り組みの工場への展開（他工場との連携および先行事例の自社工場への展開）
5. 技術業務理解を深めるためにも工程設計などの業務（製造プロセスや構成管理等の業務理解を目的とした工程設計業務への参画）
6. 表面処理に関する客先の要求仕様書（規格）および国際標準規格を、社内手順へフローダウンする（社内手順書の作成・改訂作業）
7. 作成した社内手順の従業員への展開（教育）
8. 客先監査対応（監査準備、受審、指摘を受けた場合の是正対応）
9. 来客対応
10. 製造での品質トラブル時の対応
11. 品質計画プロセスを支援するシステムの導入・社内展開
12. 既存システムから新たな技術情報データベースへの移行に向けた要件定義・関係部門との調整

【キャリアパス】
まずは技術部門内のシステム化・業務効率化、及び技術業務の理解を深めるための工程設計業務からスタートします。将来的には工場全体のシステム化・自動化等の取り組みへの技術部門代表としての参画や、システム要件と製造品質の両方を深く理解するスペシャリストとしての活躍が期待されます。
将来的には管理職として若手技術者への指導・教育を担う、もしくは専門職としてエキスパートとして活躍するキャリアがあります。海外勤務の可能性もあります。

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）

業務概要: 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携わります。特定の業界に閉じず、多様な業界のお客様の課題解決にAIを活用します。特に強化していくのは、生成AIを活用したAI駆動開発です。開発生産性を高めるだけでなく、AIを組み込んだアプリケーションや、新しい開発体験そのものにも挑戦します。

具体的な業務: 本ポジションでは、開発実務に加えて、要件定義、設計方針の検討、コードレビュー、技術選定、タスク設計、メンバー支援なども担当します。将来的には、AI駆動開発を推進する開発リーダーとして、チームの開発品質・生産性向上を牽引することが期待されます。バックエンド寄り・フロントエンド寄り、どちらの経験からでも歓迎されます。入社後はAI駆動開発を軸に、フルスタックへと活躍の幅を広げ、フロント・バックの垣根を越えてキャリアを伸ばしながら、チーム開発をリードしたい方に最適なポジションです。
主な業務は以下の通りです。
1. Webアプリケーション／業務システムの要件定義、設計、開発、テスト
2. 生成AIを活用した開発プロセスの改善、実装支援、検証
3. AIを組み込んだ機能／アプリケーションの企画、実装、改善
4. 設計方針の検討、技術選定、コードレビュー
5. AWS等のクラウド環境を活用したシステム構築、改善
6. 開発タスクの整理、メンバーへの技術支援
7. AI駆動開発のチーム内展開、開発プロセス改善

ポジションの魅力:
1. 多様な業界のAI案件に数多く携わることができ、業界を限定せず、多くのお客様から「AIで解決したい」という相談が集まります。実践を通じて経験値を積み上げられます。
2. 組織全体でAI活用に取り組んでおり、経営トップがAIシフトを牽引し、部門責任者も日々最新のAI情報を社内に発信しています。組織全体にAI活用の文化が根付きつつあります。
3. 生成AIを個人で活用するだけでなく、チーム開発にどう組み込み、品質や生産性をどう高めるかにも関われ、開発プロセスそのものをアップデートしていく経験ができます。
4. 企画から運用まで一気通貫で関わり、価値提供の手触りを感じられます。
5. 完成された環境ではないため、開発文化や働き方を一緒につくることができます。

【業務概要】
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するポジションです。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携わります。特定の業界に閉じず、多様な業界の顧客の課題解決にAIを活用していきます。

特に強化していくのが、Claude / Claude Code などを活用したAI駆動開発です。開発生産性を高めるだけでなく、AIを組み込んだアプリケーションや、新しい開発体験そのものにも挑戦します。

【具体的な業務】
本ポジションでは、開発実務に加えて、要件定義、アーキテクチャ設計、技術選定、設計レビュー、コードレビュー、開発標準の整備、メンバーへの技術支援などをお任せします。AI駆動開発を推進するリードエンジニアとして、チームの技術的な意思決定や開発品質・生産性向上を牽引していただくことを期待しています。
バックエンド寄り・フロントエンド寄り、どちらのご経験からでも歓迎します。入社後はAI駆動開発を軸に、フルスタックへと活躍の幅を広げていただきます。フロント・バックの垣根を越えて、技術面からチーム開発をリードしたい方に最適なポジションです。

主な業務は以下の通りです。
・Webアプリケーション／業務システムの要件定義、設計、開発、テスト
・アーキテクチャ設計、技術選定、設計方針の検討
・コードレビュー、設計レビュー、実装方針の策定
・Claude / Claude Code 等を活用した開発プロセスの改善、実装支援、検証
・AIを組み込んだ機能／アプリケーションの企画、実装、改善
・開発タスクの整理、メンバーへの技術支援、技術的な課題解決
・AI駆動開発のチーム内展開、開発標準やナレッジの整備

【ポジションの魅力】
1. AI駆動開発を技術面からリードできる
Claude / Claude Code などの生成AIを個人で活用するだけでなく、チーム開発にどう組み込み、品質や生産性をどう高めるかにも関われます。AIを前提とした開発プロセスや開発標準をつくっていく経験ができます。
2. 技術選定・設計・レビューまで幅広く携われる
要件定義から設計、実装、レビュー、改善まで一気通貫で関わり、技術面からプロジェクトを前に進めることができます。単に手を動かすだけでなく、チームの技術的な意思決定にも関われます。
3. 多様な業界のAI案件に数多く携われる
業界を限定せず、多くのお客様から「AIで解決したい」という相談が集まります。実践を通じて経験値を積み上げられます。
4. 全社をあげて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、経営トップがAIシフトを牽引。部門責任者も日々最新のAI情報を社内に発信しており、組織全体にAI活用の文化が根付きつつあります。
5. AI駆動開発をチームに広げる経験ができる
Claude / Claude Code などの生成AIを個人で活用するだけでなく、チーム開発にどう組み込み、品質や生産性をどう高めるかにも関われます。開発プロセスそのものをアップデートしていく経験ができます。
6. これからの組織・文化を一緒につくれる
完成された環境ではないからこそ、開発文化や働き方を一緒につくれます。

与信モデルの開発・運用・改善を通じた、事業成長への貢献
　企画: 課題発見と言語化、解決案の提示
　評価設計: オフライン指標だけでなく、重要なビジネスKPIやリスク指標、UX を含めた評価設計
　運用設計: ドリフト/モデル性能劣化/不具合の検知から恒久対応まで含む、SLO/運用設計
　技術意思決定: モデリング方針（解釈性 vs モデル性能、オンライン/バッチ、リアルタイム要件、ルールベースとの境界等）の決定
　モデル構築: データ分析、特徴量設計、テーブルデータ向けのMLモデルの設計・実装、推論/学習パイプライン整備、再現性担保、実験管理、モデルの品質保証を含む設計・実装
プロダクト/ビジネス/リーガル/コンプラ等のステークホルダーを巻き込んだ合意形成、コラボレーションの主導
次世代与信モデルの検討および開発
チームメンバーへの技術的なメンタリング

業務概要:
交通事故削減支援サービスである主力サービスのコア技術の1つであるAIモデルの開発 / 運用に関する業務に携わります。
AIモデルは、開発した通信型ドライブレコーダー（エッジ）とクラウドで動作しており、映像とセンサデータを解析して、脇見運転や一時不停止などの事故リスクの高い運転行動を自動的に検出します。検出されたシーンの映像と運転データは、ドライバーが自身の運転を振り返る際に活用されており、安全運転への行動変容を促進するための重要なデータとなっています。

具体的な業務:
危険運転行動を検知するAIモデルの開発・改善・運用を行います。
1. 映像 / GNSS / IMUデータ等をソースとして、AIモデルの構築、課題分析、性能改善
2. AIモデルの実サービスへの実装、モデル軽量化、リリース
3. AIモデルの継続的な性能改善、運用コストの削減
4. 地図データを用いたロジック構築 / データ分析

ポジション・部門の魅力:
1. 実験だけで終わらず、実サービスに活用される機械学習モデルを構築し、継続的に性能を改善する経験ができます。
2. 契約車両10万台のドライブレコーダーから得られる走行データ（映像 / GNSS / IMU等）と運用中のAIモデルの推論結果を分析 / 活用する経験ができます。
3. 異なる専門性を持ったチーム（データエンジニア / エッジエンジニア / アノテーター / カスタマーサクセス等）と連携しながらAIモデルを開発 / 運用する経験ができます。
4. AIモデルの開発 / 運用を通じて、交通事故の削減という社会貢献を実感できます。

事業部門が抱える開発生産性課題に対し、関連部門（開発部門・CRM・IT部門・外部ベンチャー等）と連携したビジネス課題の具体化、解決アプローチとしてのシステム設計・構築、クイックな検証サイクルによる取り組み推進を担当いただきます。
特に、事業部門が保有するナレッジ（VoC、技術文書、暗黙知等）の構造化・AI活用による顧客応対・商品企画・開発を効率化する社内基盤システムを対象とします。

【技術領域】
データサイエンス（統計解析、機械学習・深層学習、生成AI・Agentic AI）に関するEDA（探索的データ分析）・システム設計・機能実装

【この仕事の魅力】
・全社の挑戦的目標の実現に向けた、全社/グループ各社を支える基盤システムに関わる仕事です。
・常に最新の技術動向をキャッチアップしながら業務遂行するスキルが身につきます。
・社内外との協創を通じたプロジェクト推進を経験できます。

1.AXコンサルティング&ソリューション提案
● 顧客課題の抽出とAI活用提案:営業担当と同行してクライアント企業の経営・現場の課題をヒアリングし、生成AI等の最先端AI技術を用いたビジネスモデルの変革・業務改革・コスト削減策を企画・立案・提案します。
● AIシステムアーキテクチャの設計:生成AI、LLM、RAG、機械学習などの技術群をどのように組み合わせれば、顧客の高度な要望を実現できるか、実用性と精度を担保した最適なアーキテクチャを設計します。


2.生成AI等を活用したプロトタイプ開発およびプロジェクト参画
● プロトタイプの迅速な開発(PoC)：生成AIなどの最新技術を活用し、提案したソリューションの実現可能性や精度をスピーディーに検証するためのプロトタイプ(PoC)構築を行います。
● 本開発プロジェクトへの参画・リード:提案した案件が受注・プロジェクト化された際、主要メンバーとしてプロジェクトへ入り、自ら手を動かす実装支援から技術リーダーとしてチームを牽引・開発管理を行います。


3.最先端技術のR&D(研究開発)および産学連携プロジェクトの推進
当社では以下のような高度な技術研究や先進ソリューション開発に直接携わることができます。
● システム運用の無人化・自動化ソリューション(AIOps)
○ Grafana等のオブザバビリティツールと連携した、ログやメトリクスの高度な異常検知。
○ 異常検知を起点にGitHub(GitHub MCP等)と連携させ、ソースコードの自動解析から、プルリクエストの自動作成までを連動させる仕組みの構築。
○ GitHub Actions(CI/CD)や自動テストツールをシームレスに組み合わせ、開発からテスト、本番環境への自動デプロイまでを無人化・自動サイクル化するシステムの開発。

● RAG(検索拡張生成)の精度向上&共同研究:
○ 大学との産学共同研究として、グラフニューラルネットワーク(GNN)やGraphRAG技術を取り入れた超高精度なRAGソリューションの開発。
○ コールセンター等のQA業務効率化に向け、膨大な非構造化データを国際基準(KCS:Knowledge Centered Serviceなど)に準拠した形式へ構造化し、ナレッジをグラフ化するアプローチの実践・システム構築


4. 社内AIネイティブ化の推進・教育支援
● 従来のSES在籍エンジニアや社内開発メンバーを対象に、AI技術の普及を踏まえたマインドセット・技術シフトを促す啓発活動を行います。
● メンバーが「AIが存在する前提で業務やシステム設計を行える(AIネイティブな思考)」状態へと成長できるよう、教育カリキュラム作成のサポートや、教育用の社内システムの開発・提供を担当します。

「Upgrade Japan」をミッションに掲げ、大企業のAX（AIトランスフォーメーション）・DX推進を支援するテクノロジー企業でのポジションです。エンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードします。

● 担っていただきたい役割
最先端AIとシミュレーション技術、そしてパートナーとの提携によりこれまで自動化が困難であったクライアントの現場(工場・倉庫等)における非定型タスクの知能化・自律化を進めます。
ハードウェアの製造・保守はパートナーと協業し、同社はAI・制御・デジタルツインの構築に特化して価値を提供します。

●主な業務内容
・クライアント課題のヒアリングと技術要求の明確化：クライアントとの密なコミュニケーションを通じて課題を理解し、解決のために必要な技術を明らかにします。
・AIソリューションの設計とPoCの主導：強化学習/模倣学習/基盤モデルのようなAIとロボティクス技術を組み合わせたアーキテクチャを設計・実装します。IsaacSim, Gazebo等のシミュレータを活用しながら、迅速なPoCを計画・実行します。
・ソリューションのデプロイ：ROS 2システムへ統合し、導入後の改善サイクルを回します。
・ステークホルダー連携：LLM/VLMを活用した次世代UX（自然言語指示等）を非技術者(クライアント、営業、経営層)にも分かりやすく説明し、合意形成を図ります。

●開発環境
言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等
採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等
データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等
クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等
ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence
BIツール：Power BI, Tableau

●キャリアアップの上での特長
・資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります。
・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります。
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます。
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。

DXを牽引する企業として、特にAI活用分野で急成長を遂げています。企業のAI活用が進む中、同社はAIによる企業変革「AIトランスフォーメーション（AX）」を最重要テーマとして位置づけています。多くの企業にAXのご相談をいただいており、採用を計画しています。本ポジションでは、業務におけるAI活用を大きく拡大するため、AIエージェントエンジニアとして尽力いただきます。

具体的な業務:
・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと共に、適切なAIエージェントの在り方を構想・PoC開発
・構想を受けてのAIエージェントをアジャイル開発
・顧客のビジネス環境の変化に伴う、AIエージェントへの柔軟かつ継続的な改善

ポジション・部門の魅力:
・資格取得や書籍購入といった自己成長投資をサポートする制度があります。
・ChatGPTやAI駆動開発ツールを始めとした先進的なソフトウェアツールに対する補助があります。
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。
・各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます。現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなど、それぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。
・その他ポジションに関わる福利厚生の一例として、書籍購入認証、オライリーオンライン、Claude/ChatGPT等LLMの業務利用に対する補助、インディングエージェントの補助、Google Cloud/AWS証明書の資格取得支援、社会人修士・社会人博士支援制度が挙げられます。

『Upgrade Japan』をミッションに掲げ、大企業のAX（AIトランスフォーメーション）・DX推進を支援するテクノロジー企業でのポジションです。本ポジションでは、AIエージェント開発とデータ基盤・MLOpsの両軸を担うエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードします。

担う役割:
・ビジネスコンサルタント・テクノロジーコンサルタントやデータサイエンティストと連携し、AIエージェントの構想・PoC開発・アジャイル開発を推進
・顧客ビジネス環境の変化に応じたAIエージェントの継続的改善・運用
・データパイプライン・データ基盤（DWH）の設計・開発・運用
・MLOps環境の構築・整備、CI/CDパイプラインの運用
・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進

主な開発環境:
言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等
採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等
データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等
クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等
ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence
BIツール：Power BI, Tableau

キャリアアップの上での特長:
・資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります
・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています

具体的な業務:
多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発を経験できます。

物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。

・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階
・顧客の業務で使用される本番運用段階
・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階

ビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積むことができます。

ポジションの魅力:
AIエージェント × データエンジニアリングの両領域を横断的に経験できる希少なポジションです。

・エンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。同社は祖業としてデータ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、エンジニアの成長を強く後押しできる環境です。

・単なるパイプライン構築に留まらず、DatabricksやMicrosoft Fabricといった最新プラットフォームを駆使し、ビジネス課題をどう解くかという「アーキテクチャ設計」から関与できます。

・データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積むことも自然と可能となります。

活用事例:
ヘルスケアの事例
LLMの活用事例

業務概要:AX（AIトランスフォーメーション）を「構想」ではなく「現場で機能する仕組み」として実装するために、フォワードデプロイドエンジニア（FDE）として尽力いただきます。FDEは、顧客企業の業務現場に深く入り込み、課題発見から設計・実装・運用改善までを高い裁量をもってリードするポジションです。要件が完全に固まっていない状態から、顧客と対話しながら「何を作るべきか」「どこまで作るべきか」を決め、AI／LLMを活用したソリューションを実際の業務に定着させることがミッションとなります。

具体的な業務:
・顧客企業の業務現場に入り込み、業務フロー・意思決定プロセス・制約条件を踏まえた課題特定
・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと連携し、AI／LLM活用の方針・優先度を現場視点で整理
・顧客業務に最適化されたAIソリューションの構想・PoC開発を主導
・プロトタイプを迅速に現場へ持ち込み、フィードバックを反映しながら本番実装まで推進
・導入後も継続的に顧客と向き合い、業務変化や利用状況に応じた改善・高度化をリード

ポジション・部門の魅力:
・顧客の最前線で技術的意思決定を担うことで、「作るだけで終わらない」エンジニア経験を積むことができます。
・技術選定やアーキテクチャ設計において、現場判断を尊重する文化があり、高い裁量を持って取り組めます。
・資格取得や書籍購入など、自己成長投資を支援する制度があります。
・ChatGPT、ClaudeなどのLLMやAI駆動開発ツールを業務で積極的に活用できる環境と補助があります。
・フレックスタイム制度や育休制度など、柔軟な働き方を支援しています。

画像AI・外観検査領域で培われた技術基盤を活用し、AIとロボティクスを融合したフィジカルAIソリューションの開発を推進します。
本ポジションでは、フィジカルAIの実現において重要な要素となるロボットハンドの開発を中心に担当します。
対象となるのは、従来の産業用ロボットでは自動化が難しい領域です。例えば食品製造現場における柔らかい対象物のハンドリングなど、人であれば自然に行える一方で、対象物の個体差や環境変化への対応が求められる作業の自動化に挑戦します。
構想立案から試作、実機評価、現場導入まで一貫して携わりながら、新たなロボティクスソリューションの開発を推進します。

【業務内容】
ロボットハンド（エンドエフェクタ）の構想設計・機構設計
柔軟物や不定形ワーク向け把持機構の開発
グリッパー、真空吸着機構などの設計・評価
ロボットを活用した自動化システムの開発
ロボットセルの構築および実機検証
AI画像認識システムとの連携検討
試作開発およびPoC推進
生産現場における評価・改善・チューニング
顧客課題の分析およびソリューション設計
商品化に向けた開発推進

当社では「AIセキュリティ」に関するサービス提供や調査研究、事業開発まで幅広く行っており、AIセキュリティエンジニアとして案件推進や調査研究からプロダクト/サービス開発まで幅広くお任せします。

【注力する2領域】
●AI for Security
顧客企業のセキュリティ業務におけるボトルネックを特定し、LLMやAIエージェント等のAI技術を活用することで、効率化・高度化（AI Transformation）します。

主な対象業務例：
　* セキュリティ監査の効率化・高度化（AI Transformation）支援
　* AIセキュリティに関連する技術的な相談対応
　* セキュリティ業務(SOC/ASM/CSIRT等)運用支援

●Security for AI
LLMやAIエージェント、MCP/A2A等のAI技術固有の脅威と対策を調査・検証します。検証結果を基に、以下の業務を行います。

主な対象業務例：
* AI技術固有の脅威と対策を調査・検証
* AIセキュリティ検知製品の検証
* AIエージェント向けセキュリティ対策ソリューションの開発


●ポジションの魅力
国内トップレベルのエンジニアと協働しながら、技術検証から事業開発、組織変革まで幅広く経験が可能
AI×セキュリティという今後の成長が期待される領域における、社会的インパクトの大きい案件への関与
最先端技術の追従と国内トップレベルのエンジニアと協働しながらスキル向上を目指せる環境
フルリモート可で育休も取得しやすい、働きやすい環境
技術者同士が互いを尊重し合い、切磋琢磨できる文化

データと生成AIを武器に、新規事業・プロダクト開発・事業化を推進するポジションです。

【業務概要】
AI×データ テクニカルプロデューサーとして、定量データ分析を起点に、課題発見・仮説立案・施策提案・可視化・業務改善まで幅広く担当します。また、生成AIを活用した分析業務の効率化や、AIエージェント化・自動化にも取り組み、データ活用とAI活用の両面から事業推進を支援します。

【具体的な業務】
* 膨大なデータからのデータ抽出、集計、加工、分析
* SQL、Pythonなどを用いた定量データ分析
* 分析結果からの傾向把握、課題抽出、仮説立案
* データに基づく施策考案、改善提案、事業推進支援
* 分析結果の可視化、レポート作成、ダッシュボード化
* 分析目的・KPI・集計ロジックなどのデータ分析設計
* 生成AIを活用した分析業務の効率化、自動化
* Codex、Claude Code、ChatGPTなどの生成AIツールを活用したコード生成、分析支援、プロトタイプ開発
* AIエージェントや生成AIツールを活用した業務改善・新しい分析手法の検討
* データ分析・生成AI活用を通じた新規事業やプロダクト開発の支援

【ポジションの魅力】
* プログラミング経験が浅い・無い方でも、生成AIを活用しながらSQL/Pythonなどの実践スキルを高められます。
* 膨大なデータを活用し、抽出・集計・分析・可視化・施策提案まで一気通貫で経験できます。
* データ分析だけでなく、分析設計やKPI設計、事業課題の整理にも関わることができます。
* 生成AIを活用したコード生成、分析効率化、自動化、AIエージェント化など、今の時代ならではの開発・分析経験を積むことができます。
* データドリブンな発想をもとに、事業改善・新規事業・プロダクト開発に挑戦できます。
* 将来的に、プロダクトマネージャー、事業責任者、CTO、起業家のような役割を目指せる環境です。

上場企業や外資系企業に対する税務コンプライアンスサービス、および法人クライアントに対する各種税務コンサルティングサービスを提供しています。

【ミッション・役割】
テクノロジー側面からのサポートとして、主に以下の業務を担当します。
1. 税務業務の標準化に向けたシステム開発プロジェクトの企画・リード・マネジメント
2. テクノロジー分野からの税務コンサルティングサービス提供環境の構築・洗練化

上記を実装するための業務理解を深める目的で、税務コンサルティング業務にも関与します。また、税務コンサルティングサービスの提供を行う各エンゲージメントチームからの技術的な要望を抽出し、対応します（現場の声を更なるテクノロジー活用・AI活用につなげます）。

【具体的な業務】
税務業務の提供におけるテクノロジー活用・AI活用の推進に係るプロジェクトマネジメント（企画、進行管理、実行支援、活用推進、ローンチ後の定期的なフォローアップ等）を行います。
テクノロジー活用において、各税務コンサルティング業務に係るプロジェクト関係者との連携（必要に応じて、開発ベンダー担当者とのコミュニケーション含む）を行います。
その他関連業務を担当します。
※開発はチーム内のエンジニアメンバー、もしくは外部ベンダーが対応するため直接開発作業は担当しない想定ですが、CopilotのAgent構築等の初期的・簡易的な開発作業は担当する可能性があります。

【ポジションの魅力】
週2 3回程度の在宅勤務が可能で、ワークライフバランスが取りやすい環境です。
AI活用にも力を入れているため、AI分野の知見や経験を積みたい方にもおすすめです。
業務上、グローバルとの関わりも多いため、英語力を活かしていただけます。また、今後英語力を伸ばしたい方には補助制度などをご利用いただけます（要件を満たした場合に利用可能です）。

【クライアント テクノロジー ハブ (CTH) について】
同社は税務アドバイザリーやコンサルティングなど複数のプロフェッショナルサービスを顧客に提供しており、それらのサービスラインに対して、テクノロジーの要件や課題をヒアリングし、デジタルソリューションの提案を行っているチームです。CTHチームには、PMやエンジニア、UI/UXデザインなどができる優秀なメンバーが在籍しています。

生成AI・大規模言語モデル（LLM）の普及により、多くの企業がAI活用に取り組み始めています。しかし実際の現場では、「AIを入れたのに期待した回答が返ってこない」「古いマニュアルを正解として扱ってしまう」「構想はあるが業務に根付かない」といった課題が起きています。その多くは、AIモデルの性能だけでは解決できません。業務を理解し、AIが正しく機能するためのナレッジデータ・システム・運用を設計し、現場に根付かせる担い手が必要です。
Forward Deployed Engineer（FDE）は、顧客の業務課題を理解し、AIで解くべき課題を定義し、実際に動くものを作り、現場で使われる状態まで伴走するポジションです。

同社が取り組むのは、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ナレッジデータプラットフォームへと進化を遂げることです。目指すのは、単なるツール提供ではありません。企業が「AIを正しく機能させられる状態＝AI-Ready」を実現するための伴走です。
1. 現場に眠る暗黙知を発掘・構造化する
2. 正確な情報とノイズを切り分け、AIが判断できる状態に整える
3. 情報の鮮度を保ち続ける運用の仕組みを顧客と一緒に作る
特に、エンタープライズ企業・自治体・医療機関など、大規模で複雑なシステム環境を持つお客様への導入が急速に拡大しています。

同社はナレッジ改善を支援してきた実績を持ちます。この蓄積をもとに、AI活用の前提となるナレッジデータ整備から、業務への定着まで踏み込めることが強みです。特に金融・インフラ・公共など、セキュリティ要件が厳しく導入ハードルが高い領域においても実績が積み上がっており、エンタープライズ企業への深い関与を通じて得たノウハウが、AIコンサルの質を支えています。中長期では、コールセンター領域における問い合わせ対応の高度な自動化、いわゆるオートパイロットコールセンターの実現を目指しています。
そのロードマップは、Web自己解決 → コール → ボイスエージェント → チケット管理 → AIエージェント。「AI時代のスタンダードに最短でたどり着くお手伝いをする企業」として、このロードマップを先行者利益を取りながら進めるポジションです。

FDEは、顧客の業務課題を理解し、AIと技術を活用した解決策を構想から実装まで一気通貫で担うポジションです。単なる開発者でも、コンサルタントでもありません。
顧客の要望を「そのまま実装する」のではなく、業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を見極め、プロダクトを起点に解決策を作り上げます。客先常駐や受託開発とは異なります。FDEは自社プロダクトを起点に顧客課題を解き、現場で得た知見を同社プロダクト改善へ直接フィードバックします。「個別の顧客を助ける」と「プロダクトを進化させる」 この2つを同時に担うポジションです。
FDEは新設されたAIコンサルティング部門に所属します。従来型SaaSのような部分最適にとどまらず、顧客の業務構造そのものに踏み込み、AIを前提とした業務変革を目指します。
FDEはAIコンサルティング部門に所属し、業務コンサル、セールス、CS、開発チームと連携しながら、技術面から顧客のAI-Ready化を推進します。顧客課題の整理や業務変革の設計は業務コンサルと協働しますが、FDE自身にも、顧客のビジネス課題を理解し、技術でどのように価値を出すかを考える姿勢が求められます。現フェーズでは役割や進め方が固まりきっていないため、自分たちで型を作っていくことを楽しめる方を歓迎します。

具体的な業務は以下の通りです。
1. 顧客の業務課題・AI活用ニーズのヒアリングと構造化
* 顧客の業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を特定する
* 顧客の要望をそのまま受け取らず、背景・目的を深掘りして本質課題を言語化する
* 経営層・事業部門・IT部門など複数ステークホルダーとの合意形成
2. 技術的導入支援・PoC
* 営業・CSに技術専門家として同行し、IT部門・開発部門への技術説明・セキュリティ要件対応・実現可能性の検証（PoC）
* AIコーディングツールを活用し、議論の場で素早くプロトタイプを作成して顧客の意思決定を前に進める
* 顧客の既存システム（CRM・社内ポータル・各種SaaSなど）と同社プロダクトを連携させるためのアーキテクチャ設計・API連携の実装・技術要件定義
3. ナレッジデータ整備・AI-Ready化への伴走
* 顧客が保有するナレッジデータ（FAQ・マニュアル・社内文書など）の現状診断と整備
* 暗黙知・口頭伝承として現場に眠る知識の発掘・構造化・ドキュメント化支援
* ナレッジデータの同社プロダクトへの統合（データ抽出・クレンジング・変換スクリプトの作成）
* 情報鮮度を保ち続けるための運用ルール設計・定着支援
4. プロダクトへのフィードバック
* 現場で得た顧客ニーズ・導入時のペインポイントを抽象化し、機能要望として開発チーム（PM/エンジニア）へフィードバック
* 個別対応の中に「汎用化できる要素」を見出し、コアプロダクトの改善に貢献

プロダクトの技術要素:
フロントエンド：React, JavaScript/TypeScript
バックエンド：Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
インフラ：Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
開発支援：CircleCI, ESLint, Renovate
開発環境:
・ソースコード管理：GitHub
・コミュニケーション：Slack, コミュニケーションツール, Google Meet
・グループウェア：Google Workspace

【業務概要】
産業現場の顧客が先端技術を実際の業務で使えるよう、AI×数理最適化のソリューションを提供しています。社会インフラの多くの現場は「後任者不足、属人化問題、コスト削減、CO2削減」などの課題に直面しており、同社はこれらの社会課題に対する深い共感を持ち、複数のシナリオを効果的にシミュレーションし、分析結果を可視化することによって、顧客の最適なオペレーション判断とコスト削減を実現しています。主な顧客は電力会社、物流会社、製造メーカー、ディベロッパー(IoT)です。産業現場における「最先端技術の活用」はその重要性と可能性が日々高まり、参画するプロジェクト数も年々増えています。機械学習や数理最適化を用いたアルゴリズム開発メンバーを増強します。

【具体的な業務】
顧客の様々な課題をAIと数理最適化手法を用いて解決する業務全般をリードします。案件例としては、以下のものがあります。
1. 電力需給計画の最適化AIソリューション開発
2. 配船計画の最適化AIソリューション開発
3. センサーデータを用いた時系列予測、異常検知ソリューションの開発
4. 位置情報データを用いた人流分析、シミュレーション作成

具体的には、以下の業務を担当します（能力と希望に応じて担当領域を相談）。
1. 顧客の課題解決のためのデータ集約、クレンジング、可視化、解析業務
2. 機械学習エンジンの設計、実装、分析結果等のレポーティング
3. シミュレータの実装
4. 社内のデータサイエンティストを対象とした技術力向上のための教育活動
5. 主力プロダクトの開発における技術ディスカッションへの参加

【ポジション・部門の魅力】
社会を良くしたいという志を持つ社員が多く、機械学習、強化学習、量子コンピューターといった最先端技術への投資と、その技術が実社会・インフラ現場でどのように使われ続けるかを日々追求しています。物理、数学、工学の博士号取得者、重工やメーカー出身者のドメイン知識を持つ社員、コンピューターサイエンス専門家、数理最適化の実務経験豊富なプロフェッショナルで構成されたエンジニア組織です。顧客のそれぞれ異なるニーズや制約条件に対して、柔軟かつ確実なソリューションを提供しています。豊富なプロジェクトノウハウと顧客ネットワーク、専門家アドバイザーによる最新技術教育が社員の活躍をサポート。フルフレックス、フルリモート制度と、フランクなコミュニケーション文化が、裁量権を持って自由に行動する業務スタイルを支えます。

「インフラと社会の発展」をミッションとし、企業のDX化をAI技術でサポートする企業です。社会インフラ分野で革新的なシステム開発に取り組み、最新技術を学び実践できる環境を提供しています。経験の有無に関わらず、「社会貢献したい」「新しいことに挑戦したい」という意欲のある方を歓迎します。

ビジネスアーキテクトとして、クライアントのビジネス課題を構造化し、AI・数理最適化を活用した解決策を設計します。その上で、社会インフラ領域（エネルギー・製造・物流など）のAIプロジェクトを構想から実行までリードしていただきます。

●具体的な役割
1. 課題整理・構想
クライアントの経営層から現場担当者へのヒアリングを通じた、顧客課題や要件の整理・構造化
クライアント課題や要件に対して解決アプローチの仮説を構築し、妥当性についての説明・合意形成
2. 解決策の設計
数理最適化／機械学習／シミュレーションなどを組み合わせた運用までを見据えた開発方針の策定
3. プロジェクトの推進
AI／最適化エンジニア、ソフトウェアエンジニアなどの専門家チームを横断的にリードし、プロジェクトを推進します
4. 意思決定・マネジメント
技術的なトレードオフ（性能・開発コスト・運用性など）やQCD（品質・コスト・スケジュール）を踏まえ、プロジェクト全体最適の観点から意思決定を行います。
上記の判断について、ステークホルダーへの説明を行い、納得感のある合意形成をリードします。
5. 品質・リスク管理
PoC 本番リリースまでの各フェーズにおける品質・リスク管理、課題発生時の方針決定とリカバリプランの策定
6. 価値の拡大
推進中のプロジェクトにとどまらず、新たなソリューション展開も見据え、顧客ビジネスの拡張を構想・推進します。

●プロジェクト例
AIを活用した発電計画・需給調整の最適化により、電力運用の効率化と環境負荷低減を実現
生産計画・在庫配置の最適化を通じて、製造業のサプライチェーン効率向上とコスト削減に貢献
輸送計画の最適化により、物流・運送業界における配送効率向上と環境負荷低減を支援

技術と開発プロセスを理解し、お客様と伴走しながら事業価値の拡大をリードするポジションです。

●本ポジションの魅力
充実した教育プログラム：体系的な研修カリキュラムにより、未経験の方でも着実にスキルを習得
専門性の向上：実践的なプロジェクト経験を通じ、データサイエンスの専門知識を習得
知的好奇心：多様な業界・企業との連携により、常に新しい知見と課題に触れる機会を提供
高い裁量権：個人の裁量が大きく、社会貢献度を感じることができます

主に製造系企業に対し、SmartOperationビジネスの拡大に向けて、生成AIや深層学習を活用した業務改善を提案し開発する担当です。顧客の課題を把握し、顧客とともに最適な課題解決を検討・導出し、同社およびグループ会社、他社の技術を活用した提案、開発を行います。

PM: 実現可能性に応じて最適な優先順位を決め、スコープ・方向性を顧客と調整・合意します。
AIコンサル: 顧客目的・課題の整理、取組方針策定、解決策の実現に向けたAI活用、ITアーキ策定、ロードマップ策定を行います。
AIエンジニア: 生成AIや深層学習を活用したアプリケーション開発を行います。

このビジネスの魅力:
1. 生成AIや深層学習の活用を学び、AI活用のスペシャリストになることができます。
2. 生成AIをはじめとするAIはクラウド上に構築することが多いため、クラウドネイティブ開発のスキルアップに繋がります。
3. 先端技術を活用した難易度の高いプロジェクト運営を経験するため、プロジェクトマネジメントスキルが向上します。
4. 変革の中心である顧客接点領域に携わることで、IT市場の中でも価値のある人材になることができます。

組織情報:
現在の組織は社員5名、パートナー6名で構成されています。

勤務形態:
テレワークと出社を組み合わせた勤務をしています。家庭の事情により出社が難しくなった際も、テレワークに切り替えて業務を行うことも可能なため、ワークライフバランスを充実させる制度を活用可能です。

【業務概要】
AI駆動型プロダクトオーナー/システムエンジニアとして、顧客のビジネス変革を最上流からリードする以下の業務を担っていただきます。
1. 大手顧客の大型案件の伴走支援/プロダクトオーナー
2. 顧客の事業戦略策定に関わる支援
3. ビジネスアーキテクチャ設計（グランドデザイン）
4. 顧客とその関係者間の合意形成と折衝
5. 新規顧客開拓に向けたソリューション企画、提案活動の主導
6. AWS、GoogleCloudの最新機能を活用する請求関連システム企画・運営

【ポジション・部門の魅力】
1. 戦略や要件定義で終わらず、同社内の高いエンジニアリング力とアジャイル等の開発体制により、顧客の描いた戦略・課題解決策に最後まで関わることが可能です。
2. 企画フェーズから開発チーム（技術スペシャリスト）が参画するため、技術的なフィージビリティをリアルタイムで検証しながら最適なソリューションを設計できます。

同社では、2030年までに売上高3,000億円を目指す目標に向け、AIを中核とした事業を推進しています。多くの開発／保守現場では、属人化などを背景に、影響調査や改修対応に時間がかかる点が大きな課題となっています。同社はこうした課題に対し、「業務の分解・標準化」を軸に構造からプロセスを見直すとともに、AIを活用することで、開発プロセスの効率化と品質向上の両立を目指しています。具体的には、AIを積極的に活用して、影響調査、コード／テスト生成、レビュー高度化などを通じて、開発・改善プロセス全体の生産性を引き上げる取り組みを進めています。本ポジションでは、保守開発における課題分析からプロセス設計、改善、実装までを一気通貫で担い、システムが継続的に価値を生みつづける状態を設計、実装する役割をリードします。保守開発フェーズでの継続的改善や自動化に価値や達成感を感じる方、AIを活用して顧客に価値貢献していきたい方を歓迎します。

具体的な仕事内容:
1. 課題分析／構造把握
- 開発／保守プロセスの可視化、現状整理
- 影響調査〜リリースまでのボトルネックの特定
- 障害データの分析を通じた課題構造の抽出
2. プロセス設計／仕組み化
- 開発／保守プロセスの再設計（分解／標準化）
- 影響調査〜リリースまでのフロー最適化
- インシデント管理および再発防止のプロセス設計
3. AI活用による開発高度化
- 要件に対する影響調査レポートの自動化
- コード／テストコード生成の導入、活用推進
- コードレビューの自動化および品質改善施策の推進
4. 実装／定着／改善
- プロジェクトマネジメント
- 改善施策の実装、プロジェクト推進
- 現場への適用、運用定着支援
- 品質指標の可視化、継続的な改善サイクルの構築

ポジションの魅力:
●AI活用を通じて、実践的な経験が得られる
同社では、AI活用を外部に提供するだけでなく、自身の業務にも徹底的に適用しています。AIネイティブな企業への変革を目指すなかで、実際に使ってみてはじめてわかる価値や難しさを体感し、それを顧客への提案に活かすことができます。
●AIを活用した開発高度化に関われる
AIを活用することで、影響調査や改修、テスト、レビューといった開発プロセス全体の高度化に携わることができます。従来の保守開発にとどまらず、品質とスピードを両立する新しい開発のあり方を実務を通じて習得できるポジションです。
●成長性と安定性を兼ね備えた環境
AI BPaaSは同社の中核成長領域として位置づけられており、今後も継続的な拡大が見込まれるビジネスです。将来性のある領域に身を置きながら、安定した事業基盤のもとで長期的にキャリアを築くことができます。変化の激しい時代においても、安心して挑戦しつづけられる環境です。

AI BPaaSの特徴:
同社は現在、「人の生産性を高める」時代から、「AIで業務そのものを提供するモデル」＝Native AIへの転換を進めています。その中核を担うのがAI BPaaS事業です。
本組織では、AI活用を単なる効率化にとどめず、業務をAI前提で再設計し、運用まで含めて提供する「AI BPaaS」モデルの確立を進めています。
AI BPaaSでは、業務の可視化、AIを前提としたプロセス設計、AIによる業務の自動化、運用を通じた継続的な改善までを一気通貫で担います。これにより、従来の運用・改善にとどまらず、業務設計から価値創出まで関わることが可能になります。

業務概要:
同社では、2030年までに売上高3,000億円を目指すに向け、AIを中核とした事業推進を進めています。現在、AIの活用は単なる効率化にとどまらず、業務そのものの設計や価値の創出にまで踏み込むフェーズに入っています。一方で、多くの企業では、コンサルティング／エンジニアリング／オペレーションが分かれたままとなっており、部分的な改善にとどまっているのが実情です。同社はこうした課題に対し、コンサルティング／エンジニアリング／運用まで一気通貫で支援をしており、AI活用を前提に業務を再設計する「AI BPaaS」モデルを推進しています。本ポジションは、「AIを使って事業や社会を本気で変えたい」という思いとポテンシャルをもった方を幅広くお迎えするためのオープン枠です。

具体的な業務:
ご経験に応じて以下の業務を担当します。
●AIコンサルタント
・生成AI／LLMを活用した業務変革の企画、構想
・クライアントの課題整理およびAI導入戦略立案
・PoC推進および導入ロードマップ策定
・業務プロセスの再設計（BPR）
●AIオペレーションコンサルタント
・AI導入後の業務オペレーション設計
・業務フロー設計、KPI設計、運用モデル構築
・AIシステムと現場業務の統合支援
・継続的改善に向けた運用管理
●AI BPOマネージャー
・AIを活用した業務代行、業務効率化の設計、運用
・データ整備、アノテーション、AI学習支援
・業務プロセスの標準化、自動化推進
・オペレーション品質管理、改善
●AIエンハンスメントマネージャー
・AIモデル／プロンプトのチューニング、最適化
・運用後の精度改善、品質監視
・障害対応、問題分析、改善提案
・継続的な運用・保守業務

ポジションの魅力:
●AIを前提とした業務変革に携われる
AIを単なる効率化ツールとして扱うのではなく、業務そのものを見直し、価値の出し方を変えていくことに取り組んでいます。実際のプロジェクトを通じて、AIで何ができるかではなく、AIで何を変えるかを考え、実装していく経験を積むことができます。
●業務とITをつなぐ力が身につく
業務改善とIT活用を分断せず、一体で捉えながら課題解決に取り組むことができます。「業務はわかるがITは弱い」「ITはできるが業務知見がない」といった状態から、両方を理解し、全体を動かせる人材へ成長できる環境です。
●職種にとらわれないキャリア形成ができる
コンサルティング、エンジニアリング、オペレーションといった領域の経験をクロスボーダー的につむことで、特定の職種に閉じないキャリアを築くことができます。「コンサルか、エンジニアか」といった選択に縛られず、ご自身の強みや志向にあわせてキャリアを広げていける環境です。

【業務概要】
AIを導入するだけでは価値になりません。多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入検討が進む一方で、「何から始めればいいのか分からない」「PoCは実施したが業務へ定着しない」「現場で使われない」といった課題が数多く発生しています。業務を理解し、課題を整理し、適切なプロセスへ組み込み、現場で使われ続ける状態まで設計してはじめて、事業価値へつながります。
同社のAIエンジニアは、単なる“AIツール導入支援”を行うポジションではありません。顧客の業務課題へ深く入り込み、AI・データ・業務プロセス・システム構造を整理しながら、「AIをどう使うべきか」から実装・定着までを一気通貫で支援します。ITエンジニアとしてのバックグラウンドを活かしながら、顧客との対話・課題整理・提案・設計へと役割を広げていけることも特徴です。「実装するだけ」から次のステージへ進みたい。「技術」と「業務」の両方を理解できる人材を歓迎しています。
このポジションは、“AIを使う”ではなく、“AIで業務を変える”ことを重視しています。同社は、AIツールの導入だけを行う企業ではありません。顧客の経営・業務課題へ入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。単なるPoCやデモ開発ではなく、「実際に現場で使われる状態」を作ることを重視しています。同事業部では、以下のようなテーマに取り組んでいます。

【具体的な業務】
1. 生成AI活用支援: LLM・AIエージェントを活用し、業務プロセスを再設計します。
2. AI業務改善支援: BPR・業務分析を通じて、AI活用余地を整理し業務へ落とし込みます。
3. AIアーキテクチャ設計: RAG・ナレッジ活用・AIエージェント等を含め、信頼できるAIシステムを構造から設計します。
4. PoC 実装支援: ローコード・ノーコードも活用しながら、スピード感を持って業務実装まで伴走します。

主な業務内容は以下の通りです。
・顧客課題整理・業務分析: 顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います。
・AI活用提案・PoC支援: 生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します。
・要件整理・AI設計支援: 顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います。
・開発チーム連携: AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます。
・内製化・定着支援: AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します。

AIネイティブ開発グループの主な実績として、以下のような支援を行っています。
・AIネイティブ開発支援サービスの提供: クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発において、内製化および自走に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発（SDD）を自動化する同社のAIエージェントを開発中。
・AIエージェントシステム開発: LLMを活用し、社内データ検索（RAG）アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。
・生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発: 生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。
・生成AI開発ガイドライン策定支援: OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。
・要求開発モデリングサービスの提供: 生成AIを活用し、業務改革（DX）やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図（UML等）を自動生成する同社独自のサービス。
・対話型AIエンジンの提供: 同社開発のチャットボット製品の販売、および生成AI（ChatGPT、ローカルLLM等）連携機能の実装・導入支援。累計40社以上へ導入実績があります。

【ポジション・部門の魅力】
ITエンジニアから、より上流の課題解決やコンサルティングへ挑戦したい方に適した環境です。専門性の異なるメンバーとチームで協力し合い、顧客へ本質的な価値を届けることを大切にしています。社員の95%以上がリモートワークを活用しており、居住地に縛られない柔軟な働き方が可能です。2025年度の月平均残業時間は8.24時間と、ワークライフバランスを大切にしながら働ける環境です。子育てや介護と両立している社員も多く、それぞれのライフスタイルに合わせた働き方を実現しています。当事業部は、20代後半 30代前半の若手メンバーと、豊富な経験を持つスペシャリスト層がバランスよく在籍している組織です。技術への探究心が強いメンバーが多く、AI・クラウド・アーキテクチャ・データ活用などについて日常的に議論が行われています。「自分がやりたい技術」よりも、「顧客課題をどう解決するか」を重視する文化が根付いています。

【業務概要】AIプロジェクトは、単に技術を導入すれば成功するものではありません。業務・システム・データ・組織・運用まで含めて整理し、不確実性の高いプロジェクトを前に進める“リーダー”が必要です。AIネイティブ開発 プロジェクトリーダーは、単なるPMでも、単なるAIエンジニアでもありません。顧客の潜在課題を引き出し、AIを活用したビジネス構想を描き、社内外のプロフェッショナルを巻き込みながら、PoCから本番運用までをリードするポジションです。また、生成AI・AIエージェント時代における新しい開発・業務スタイルを顧客へ提案し、「AIを使う」から「AIでビジネスを変える」まで伴走していきます。AI時代の新しいプロジェクト推進を、自らリードしたい方を歓迎しています。

【このポジションの位置づけ】AI時代の“推進役”となるポジションです。同社は、AIツールを導入するだけの企業ではありません。顧客の経営・業務課題へ深く入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。その中で本ポジションは、顧客とエンジニアリングチームの中心に立ち、AIプロジェクト全体を推進する役割を担います。AIを“実際に使われる価値”へつなげるため、この組織では以下のテーマに取り組んでいます。
・生成AI活用支援: LLM・AIエージェントを活用した業務改革・業務支援
・AI業務変革: BPR・業務分析を通じたAI活用プロセス設計
・AIアーキテクチャ設計: RAG・ナレッジ活用・AIシステム構造設計
・PoC 本番運用支援: PoCだけで終わらせず、本番運用・改善・内製化まで伴走
AIネイティブな開発スタイルを推進し、AI駆動開発・AIエージェント活用・ナレッジ活用を前提とした「AIネイティブな開発スタイル」の実践を推進しています。GitHub CopilotやCursor等のAIコーディング支援ツールを活用しながら、開発速度・品質・知識共有のあり方をアップデートし続けています。この事業部には、AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア・コンサルタント・アーキテクトなど、多様な専門家が在籍しています。それぞれの専門性を活かしながら、顧客課題をチームで解決していく文化があります。

【主な業務内容】
・AIプロジェクト推進: 生成AI・AIエージェントを活用したプロジェクトにおいて、顧客折衝・要件整理・計画策定・進捗管理・品質管理をリードします。
・顧客課題整理・ビジネス構想: 顧客の潜在ニーズや課題を引き出し、AIを活用した新しい業務・ビジネスプロセスを構想します。
・提案・プレゼンテーション: 提案書・見積書作成、経営層向けプレゼンテーション等を通じて、AI活用の方向性を顧客へ提案します。
・エンジニアリングチーム連携: AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、PoC 本番運用までを推進します。
・組織・ナレッジ貢献: チームメンバー育成、社内ナレッジ共有、勉強会・研修企画等を通じて、組織全体の技術力向上へ貢献します。

【AIネイティブ開発グループの主な実績】
・AIネイティブ開発支援サービスの提供: クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発（R&D）において、「内製化」および「自走」に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発（SDD）を自動化する同社AIエージェントを開発中。技術・ツール: Dify, Copilot Studio, Gemini Enterprise 等。主要顧客: 大手生命保険会社、大手自動車メーカー、大手商社 など。
・AIエージェントシステム開発: ChatGPTをはじめとするLLMを活用し、社内データ検索（RAG）アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。技術・ツール: Dify, LangChain, Copilot Studio 等。主要顧客: 大手総合電機メーカー、大手損害保険会社。
・生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発: 生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物（ソースコード、コーディング規約、アーキテクチャ図、テストケース、プロンプト設計書等）の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。技術・ツール: 主要LLM（ChatGPT, Gemini等）、各種AIノーコードツール。主要顧客: 大手生命保険会社、大手SIer。
・生成AI開発ガイドライン策定支援: OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。技術・ツール: Azure OpenAI Service, ChatGPT, Claude 等。主要顧客: 大手自動車部品メーカー。
・要求開発モデリングサービスを提供: 生成AIを活用し、業務改革（DX）やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図（UML等）を自動生成する同社独自のサービス。主要顧客: 大手通信キャリア、大手商社 など。
・対話型AIエンジンを提供: 同社開発のチャットボット製品の販売、および生成AI（ChatGPT、ローカルLLM等）連携機能の実装・導入支援。主要顧客: 大手総合電機メーカー、大手自動車部品メーカー、大手商社、官公庁をはじめ、累計40社以上へ導入。

【技術領域・活用例】
顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。
・クラウド: AWS / Azure / Google Cloud
・データ基盤: Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等
・データエンジニアリング: dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理
・AI/LLM関連: OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計
・MLOps / LLMOps: MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等
・AI駆動開発: GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用
特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。

【業務概要】
AI駆動による独自開発アプリケーション、システム開発を牽引する開発者としてのポジションです。製造業の製品開発・品質管理分野向け業務改革パッケージソフト、および、空調事業に関係する建設業向けアプリケーション開発ソフトのソフトウェア開発を担当いただきます。AI駆動による開発を牽引する役割です。

【具体的な業務】
顧客ニーズ調査、機能検討・企画から実現性調査、仕様定義、設計、開発といったソフト商品開発において、開発プロジェクトをリードする役割を担っていただきます。

【ポジション・部門の魅力】
グローバルメーカーの強みを活かしつつ、自身のアイデアをソフトウェアパッケージ（独自製品）として開発・具現化し事業に繋げることができます。特定ユーザ要望に従うスクラッチ開発でなく、独自開発したパッケージ型ITソリューションを広く市場展開することが主ミッションとなるため、商品展開後も多くの顧客の声をダイレクトに受け取れる楽しさがあります。パッケージソフトウェアは、日本の国際競争力を支える製造業・建設業を支えるプロダクトであり、業界のノウハウ、知見が必要で他社には真似が難しい差別化された製品です。事業成長のため中核人材を増員募集しています。空調事業と連携しながら、他社には得られない知見をベースに、製造業・建設業に横たわる人材不足、技術者の高齢化、労働環境の改善といった課題に独自の価値を提供できます。営業から開発まで距離感の近い組織の中で、顧客課題に向き合った製品開発ができることが本職種の強みです。

【キャリアパス】
1. 開発業務を担当し、ソフトウェア開発の全体像を掴む。
2. 製品の機能検討・企画し、ソフトウェアへ適用させるため、開発を主導する。
3. 技術戦略、製品戦略を理解した上で製品開発リーダーとして活躍する。

【業務概要】先進IT技術を活用した業務改革企画（IT創発）を担当します。IT創発グループのメンバーまたはリーダーとして、構想企画からプロジェクト実行までを推進します。AI、IoTなどの最新の技術トレンド（技術、事例）と同社全社の課題を掛け合わせ、全社横断での業務改革やビジネス革新の構想立案、ITを活用した解決策の提示、事業部門やコーポレート部門、部門ITグループなど関連部門を巻き込んでの実行をリードします。

【具体的な業務】使用ツール: 機械学習（Python）、生成AI（ChatGPT、Claude、Gemini、RAG、グラフDB等）、データ分析（PowerBI、Tableau）、RPA、VR/AR、クラウド（AWS、GCP、Azure） 等

【ポジション・部門の魅力】モノづくりからコトづくりへシフトする企業において、事業に対してより直接的に貢献する「攻め」のIT部門を目指して活動しています。事業部門やR&D部門、グローバル拠点とも連携し、最新技術を活用した業務改革テーマを企画・推進しています。社内外と広く連携し、最新技術や他社事例などの探索から、テーマの企画・提案、アジャイルアプローチでのPoC（価値検証）まで、一連のプロセスを主体的に実行できるポジションです。製造業のITでありながら、常に先進のIT技術に携わることができます。部門との連携を通じて、製造業の業務知識を習得し、業務とIT活用の双方を理解することができます。活用可能性が不透明な先進技術だからこそ、まずやってみる、というスタンスでチャレンジすることができます。上司との距離が近く、スピーディーな判断の下テーマを進めることができます。

【キャリアパス】まずは部門へのテーマ提案、PoC、本番導入を通じて、テーマを一巡させる感覚を身に着けます。そのうえで、経営に資するような重点テーマへの関与を通じて部門課題の落とし込み、先進技術の活用提案をするスキルを強化していきます。将来的には、全社を巻き込むような大きなテーマの企画・立案・実行に携わり、企業の変革の一翼を担うことができます。

【業務概要】
現場作業員のスキル向上や人材不足への対応を目的に、外部パートナーと協創し、映像・音声AIを活用した空調サービス現場のDXに取り組んでいます。ウェアラブルデバイスとクラウドサービスを組み合わせることで、熟練エンジニアが遠隔から新人を実践的に支援できる仕組みを研究・開発しており、これらの業務に携わっていただきます。さらに空調に関する多くのデータを蓄積しており、予防保全・予知保全、省エネ制御・エネルギーマネジメントなどの顧客への価値提供のためのデータ分析の取り組みも行っています。

【具体的な業務】
Video-Language Model（VLM）や、作業内容を文章として整理・提示するLLMを活用し、作業者が行っている工程や動作を自動的に認識・解析する仕組みの研究、開発に携わっていただきます。遠隔地の熟練作業者が現場の映像を見ながらリアルタイムにアドバイスしたり、LLMが作業手順を適切にガイドするなど、未経験者でも高品質な作業を行う支援を行うためにAIモデルの開発、映像処理、行動認識、評価パイプライン構築など、幅広い技術を組み合わせた取り組みを行います。
使用ツール：Python、OpenCV、FFmpeg（画像・動画処理の技術）、NumPy、Pandas（データ処理の技術）など。

【ポジション・部門の魅力】
同社は空調機の販売だけでなく、故障診断やカスタマーサポートなどソリューション領域でもビジネスを構築した実績を持ちます。機器の製品情報、運転情報、販売情報、現場（修理）情報など、多くの情報が蓄積されており、予防保全・予知保全、省エネ制御・エネルギーマネジメント、営業提案の最適化・自動化、保守・メンテナンス作業効率化など、様々な領域でのデータ活用を行っています。
IoT、AI時代の到来を機会ととらえ、研究開発拠点を起点に産学連携やIoT人材の確保、ベンチャーとの提携などを進め、社内外の垣根を超えた協創環境を作り出し、さまざまなイノベーティブな取り組み、概念検証を行っています。
一般的なユーザー企業のように上流設計だけを担当し、開発作業はパートナー企業に委託する形ではなく、同社のエンジニアも研究／開発作業を担当する体制を取っており、最先端技術を使ったエンジニアリングを経験できます。
他部門からの要求を受けて開発するだけでなく、自部門で新たなビジネスモデルを提案したり、業務改革を提案し、その提案を支える研究や開発を行っています。技術的にも先進的な技術を積極的に取り入れており、事業のための研究開発だけでなく、将来を見据えた取り組みも行い、エンジニアとしてのスキルアップもバックアップしています。
新しいIoTやAI技術を積極的に導入し、技術開発を進めていきます。人材育成にも力を入れており、入社後も新しいスキルや技術を身に付けることが可能です。海外主催のイベントにも積極的に参加しています。
グローバルで事業展開をしており、開発した技術や商品をグローバルに展開していきます。また、技術開発では、各地域のR&Dや事業部と連携しながら開発を進めていきますので、各地域・市場の声・ニーズを掴み取りながら開発を進めていきます。
単なる研究、開発業務だけでなく、新しい技術を活用し新しい価値を一緒に作っていきます。そのためには、研究だけでなく、開発した技術や商品をお客様の価値に繋げるための事業開発にも深く入り込んだ開発を行っています。
将来のキャリアとしてエンジニアとして専門性を高めることに加え、新たな価値を探索しテーマ化、事業化につなげる企画職や事業開発キーマン、グローバル各地で開発をリードしていくグローバルなエンジニアとしてのキャリアアップが可能です。
キャリアパスイメージ：
1. AI技術の第一人者として新製品開発をリードし、海外拠点への技術展開も担うグローバルエンジニア。
2. 高度なAI開発スキルを活かしつつ、プロジェクトやチームを率いる技術系リーダーとして活躍。
3. 市場や現場に近い立場から課題を発見し、AI活用テーマの企画と事業化を推進する役割。
4. 最先端AI技術を取り入れ、未来の標準技術を創り上げる専門性の高いエンジニア。
上記のキャリアを積んだうえで、それぞれのスキームでのマネージャー職や課長職へのキャリアパスを想定しています。

【業務概要】
全社のAI・データ活用推進部門において、事業部門や業務変革部門と連携し、AI活用テーマの企画構想から要件定義、業務適用、開発推進、定着化までを一気通貫で担います。加えて、個別テーマの推進にとどまらず、複数部門で再利用可能な設計・標準・運用ルールへ落とし込み、全社横展開につなげる役割も担います。

【具体的な業務】
AIテーマ企画推進リーダーとして、以下の業務を担当します。
・事業部門におけるAI活用テーマの具体化・要件定義
・業務プロセスへのAI適用推進
・AIエージェント開発の推進マネジメント
・AI活用テーマの標準化・横展開

使用ツール: ChatGPT、Gemini、Claude、Azure Foundry、OpenAI AgentBuilder、Dify等

【ポジション・部門の魅力】
●生成AI活用は全社戦略経営計画の中でも重点テーマと定めた領域で、今後急加速していく領域です。企業として注目度の高いテーマの遂行部隊として、同社の経営戦略の一端を担えます。入社後は社内における生成AI活用の第一人者として戦略立案・推進をリードする醍醐味があります。
●グローバルに展開する企業の本社組織として、グローバルで活躍する機会が多くあります。
●最上流の企画構想立案から、PoC、実運用設計、定着活動まで様々な部門と連携し、携わることができます。
●海外拠点やグローバル経営層とも連携し、全社横断で生成AI活用施策を推進できます。
●上司や経営層との距離が近く、スピーディに意思決定・修正・実行ができます。
●特定の業界に特化した企業だからこそ、製品・サービスのデジタル化、ものづくりDX、サプライチェーン改革など、幅広いテーマをまたいだ成長経験ができます。

【キャリアパス】
●事業会社全体のデジタル戦略を推進する中で、データ分析、業務プロセス設計、AI活用、サイバーセキュリティ、DX推進手法など幅広い領域に携わりながら、ビジネスとデジタルの両面に強いスキルが身につきます。
●特定領域（データサイエンス、業務改革、デジタルガバナンスなど）を深堀りし、専門性を極めるキャリアを選択することも可能です。（グローバル標準を意識し、世界に通用する知見・スキルを持つことが重要）
●全社横断プロジェクトのリーダーや、事業部門・本社部門を束ねるマネジメントポジションへステップアップする道もあり、デジタル領域における経営幹部候補を目指すこともできます。