DX関連、800〜1000万の転職求人

597 件

生成AIの進化により、エンジニアの価値は「コードを書くこと」だけでなく「業務成果にどう接続するか」へと広がっています。本ポジションは、エンジニアリング・コンサルティング・プロジェクト推進の境界を越えて、現場の課題を起点にAIを“使われ続ける仕組み”へと昇華させる役割です。特定の事業部に深く入り込み、業務理解から「AIを使った業務再設計 → 実装 → 現場への定着 → 改善」までを一気通貫でリードします。担当部門で成果を出した後は対象部門を切り替え、複数部門での実装経験から共通項を抽出し、全社共通のAI基盤づくりへとつなげます。

主力サービスについて
AIコマースプラットフォーム「主力サービス」のサービスを展開し、販売チャネルの構築・強化からデータの取得・統合管理・分析・活用まで、コマースビジネスに特化した各プロダクトを提供しており、顧客のビジネスや目的に合わせてアジャイルにデータを活用しながら事業を成長させる為の環境構築を目指しています。大手企業からSMB・スタートアップ、化粧品・健康食品・食品など多岐に渡るジャンルでご利用いただいています。導入ショップや同社D2C事業運営部門から、モノを売るために必要な機能に関するフィードバックを直接受け、インハウスの開発部門がアジャイル開発で迅速に実装するサイクルが構築されています。

組織体制
同社の技術部門は、役員2名のもとで「情シス（コーポレートIT）」と「AI推進」を両輪に、全社横断で事業成長を加速させる組織です。AI推進ユニットは、現場に伴走しながら“使われる”仕組みとしてAI活用を定着させ、組織の生産性と意思決定の質を底上げします。本ポジションは特定の事業部に深く入り込み、その部門のAI化推進をリードする役割で、各部門での実装経験を全社共通のAI基盤づくりへとつなげていきます。
同社の技術部門直下：4名、コーポレートエンジニアリングユニット：3名、AI推進ユニット：3名（業務委託1名含む）

向き合う課題
・PoC止まりで定着しない: AIツール導入は進むが、現場の業務フローに組み込まれて「使われ続ける仕組み」になるケースは限定的
・「点」から「線・面」の改善へ: 部門単位でのツール導入は進み、業務プロセス全体をAIエージェントやワークフローで再設計するフェーズに入っている
・部門ごとのAI投資を全社共通の資産へ: 各部門が個別にAI化を進めるため投資が重複しやすく、共通項を抽出し全社基盤として展開する機能が必要
・限られた予算で最大の投資対効果を: 1人が全社を浅く見るのではなく、インパクトの大きい少数領域に深く関与することで成果を最大化する
・AI技術の進化スピードへの追従: 生成AI・エージェント技術は半年単位で進化しており、最新技術を素早くキャッチアップし業務にフィットさせる推進力が求められる
・全社的なAI活用マインドの醸成: AI活用の文化がまだ浸透しきれておらず、現場を巻き込みながら底上げしていく必要がある

具体的な業務
現場に入り込み、業務理解 → AIを使った業務再設計 → 実装 → 現場への定着・改善までを一気通貫でリードする役割です。単なるツール導入に留まらず、「現場が自走できる状態」をゴールに、仕組みとして残る形に落とし込みます。担当部門での成果創出フェーズが完了次第、対象部門を切り替え、複数部門での実装経験から共通項を抽出し、全社共通のAI基盤づくりにもつなげていきます。

＜現場の課題特定とソリューション開発＞
・担当部門の業務理解と課題ヒアリング（業務／データ／運用のボトルネック整理）
・AIツール（Cursor・Claude Code・Dify・n8n 等）を用いた業務再設計・ワークフロー実装
・顕在化している課題に対する業務効率化／品質向上プロジェクトの推進（PoCに留まらない実装・運用・現場定着まで）

＜業務プロセスの再定義＞
・改善プロジェクトの推進（進行管理・部門との調整・効果測定・継続改善）
・人とAIの協働を前提とした業務フロー・体験の再設計

＜全社基盤への統合・ナレッジ化＞
・活用知見の整理・体系化（ガイドライン、テンプレート、運用ルール、教育コンテンツ）
・社内研修・ワークショップの企画と実施（“使える”状態への引き上げ）
・改善活動が継続的に回る仕組みづくり（評価指標、ナレッジ循環の設計）
・部門ごとに構築したAI活用を横断的に再設計し、全社共通のAI基盤へ統合・昇華

利用AIツール
Gemini、NotebookLM、Claude、Claude Code、Cursor、n8n、Dify、Notion AI、Devin

ポジション・部門の魅力
1. 全社の生産性を底上げする「変革の基盤」をつくれる
各部署の業務を深く理解しボトルネックを解消することで、組織全体のスピードと質を引き上げます。単発の改善ではなく、仕組みとして定着させる経験が得られます。

2. 最先端AIを“現場で使われる”形に実装できる
Cursor・Dify・n8n 等を、流行ではなく「成果につながる業務プロセス」に変換します。複数ツールを組み合わせ、業務フローを自動化エコシステムへ統合する実践知が身につきます。

3. 一過性で終わらない「文化・仕組み化」に挑戦できる
ナレッジの体系化や教育設計まで含めて、改善が回り続ける状態をつくります。変革を“個人の頑張り”にせず、組織能力として積み上げる経験ができます。

同社は、「エクストリーマー集団が、日本を変える。」をミッションに掲げ、「AIと社員が溶け合う組織をつくり、利益と人材が共に成長する好循環を実現する」ことをビジョンに、AXコンサルティング事業・AXインテグレーション事業・AI研修事業・人材事業の4領域を一気通貫で展開しています。

日本企業が直面しているのは、単なる人材不足・生産性の問題ではなく、AIを前提とした事業構造・組織構造・仕事の仕方への構造転換という、変革です。同社は各社の変革を成功させるため、共に伴走し、会社、業界、日本、ひいては世界を変革していきます。

提供するのは、現在の業務を「AIを使えるようにする」だけの支援ではありません。顧客にたいして「AIを前提とした業務フローそのものに作り変える」ところまで踏み込み、人的変革（HX）・デジタル変革（DX）・ビジネス変革、業務プロセス変革（BX）としての「AX」を実現します。これまで、多数の変革支援実績を持ち、今後は、AXインテグレーションを軸に日本最大のAXプラットフォームへの進化を目指しています。

同社では、PoCで終わらせず本番導入・運用・定着まで踏み込む案件が拡大しており、顧客の業務そのものを作り変えるエンジニアを募集しています。

業務内容
クライアント企業のAX（AI変革）を、上流の業務分析から本番運用・定着支援まで一気通貫でリードします。

1. クライアント企業の業務プロセス分析とAI適用箇所の特定
2. LLMを組み込んだ業務アプリケーション・エージェントの設計・実装・運用
3. RAG基盤、社内データ連携、既存システム（SaaS／基幹系）とのインテグレーション
4. クライアント開発チームへのAI導入伴走支援（開発プロセスへのAIコーディングツール組み込み、ルール／コンテキスト整備、レビュー体制の再設計、ペアプログラミングや実装レビューを通じた定着支援）
5. 評価基盤（Evals）の構築、精度・コスト・レイテンシのチューニング
6. セキュリティ・ガバナンス要件への対応、本番運用の監視体制構築
7. PoCから本番導入までのリード、クライアントの技術者への引き継ぎ
※ 顧客は全国のため出張が発生する場合があります。

●このポジションの魅力
1. AIリーディングカンパニーで最先端スタックを本番投入: 最新のLLM・エージェント・SDD（仕様駆動開発）を“本番”で使い倒せる、成長産業の最前線です。
2. PoCで終わらせない、一人称の技術リード: 本番導入・運用監視・ガバナンスまで、一人称で設計しリードします。
3. 業界横断の実データ・実課題: 特定プロダクトに閉じず、多様な業界の実データと実課題に触れられます。
4. 守備範囲が広がる成長環境: Evals／LLMOps／エージェント設計まで、AIネイティブ開発の全工程で経験を積めます。
5. 経験・実力に見合った高い評価と待遇: 高い専門性を正当に評価し、実力に見合った納得感のある待遇を用意します。

あらゆる人を負の体験から解放することで、人と企業の可能性を引き出すことをミッションに掲げ、エンタープライズ企業のAI実装の最前線であるカスタマーサポート領域の変革に挑戦する企業でのポジションです。

カスタマーサポートは、顧客の「生の声」が集まり、企業の課題や価値が鮮明に表れる接点であり、AIとの親和性が極めて高い領域です。一方で、様々な壁によってその収集・分析・活用が十分に進んでいない現状があります。国内で3.1兆円超の市場規模と言われるカスタマーサポート領域を起点に、顧客体験をデータ×AIで変革するチャレンジを行っています。

創業当初からエンタープライズ企業へのプロダクト導入を進め、現在では、カスタマーサポート格付けTOP評価企業の約3割に導入が進み、金融、インフラ、通信キャリア、旅行代理店、航空会社等の幅広い業界のリーディングカンパニーに展開が進んでいます。

こうした実績をもとに、シリーズAラウンドにて資金調達を行いました。AIが日々進化していく現在、プロダクトの根幹となるLLMを組み込んだシステムの設計を担えるAIエンジニアは、顧客価値提供の根幹を担う存在です。

カスタマーサポートの変革をもたらす体験の実現を目指し、体験想像の最前線を担うために、AI devチームを立ち上げました。チームづくりから行い、プロダクトのコアの価値を共に作っていけるコアメンバーを募集します。

複数のプロダクトを運営しており、AIエンジニアとしてそれらすべてに対して、AIを活用した新機能の提案・設計・検証・開発・改善までを一貫して担当します。

単にAI機能を実装するだけでなく、プロダクトにおける「AIが生み出す価値」そのものに責任を持つポジションです。

ユーザーに本質的に価値のある体験を届けるために、データ分析、アルゴリズム設計、モデル選定・チューニング、検証、プロダクト実装、顧客との対話など、必要なことを幅広く行います。

もちろん、一人ですべてを担う必要はありません。それぞれの強みや専門性を活かしながら、チームとして価値を生み出していくことを大切にしています。

● 主な業務
- 解くべき課題の特定(顧客ヒアリングを含む)
- 課題に対する仮説の構築
- 仮説を解くためのアルゴリズムの提案・実装・検証
- 顧客価値を生み出すためのチューニング

● 期待する役割

1. AI技術を用いた顧客課題解決への責任を持つ
AI技術の担い手として、複数プロダクトから集まる多種多様なデータを活用しながら、解決難易度の高い顧客課題に向き合います。
AIを用いた解決方法の提案だけでなく、実際にプロダクトとして実装し、エンドユーザーへ価値を届けるところまで責任を持って推進します。
また、日々得られる知見を、実際のプロダクト機能や体験へ落とし込むことも期待されます。

2. ユーザー理解を起点に、本質的な体験を設計する
「AIとして何ができるか」ではなく、「ユーザーの課題をどう解決するか」を起点に、体験設計を行います。
実際に顧客と接しながら、ユーザーがどのように使い、どのような課題や期待を持っているのかを深く理解し、高い顧客解像度を持ってプロダクトづくりに向き合います。
理屈だけではなく、実際に価値を感じてもらえる体験を追求します。

3. 高速な仮説検証を通して価値を磨き込む
確からしい仮説を立てたら、まず素早く試し、ユーザーやデータから学びながら、着実にイテレーションを回します。
100%の完成度を目指すよりも、まず試して筋の良し悪しを見極めることを重視しています。
現時点では難しいことでも、将来につながる学びや技術的資産になることを前提に、積極的なトライを期待します。
また、得られた知見はチームへ共有し、組織の資産として蓄積していくことも期待されます。

【プロジェクト例】
顧客理解を高度化するプロダクト横断データ活用の設計・検証
- AIオペレーターの利用ログ、有人オペレーターの応対ログ、Web行動データ、FAQ・マニュアル等のナレッジを横断的に活用し、顧客状態を統合的に理解するデータ連携基盤を設計する
- Web行動データ、有人応対、AI応対等のデータを活用し、ユーザーの真の意図を推定するとともに、課題解決に向けた支援をプロアクティブに行う仕組みを検証する
- 複数プロダクト横断で蓄積されるデータを分析し、プロダクト改善や経営判断につながる示唆を継続的に創出する仕組みを企画・提案する

顧客課題を定量化するデータドリブンアセスメントの効果実証と自動化
- 問い合わせデータ、ナレッジ、利用ログ等の非構造データを横断的に分析し、顧客課題や運用状態を定量的に把握するアセスメントを設計する
- AIオペレーター・有人対応・Web行動データを統合的に解析し、AI化可能領域、ナレッジ整備が必要な領域、システム連携が必要な領域等を可視化する
- アセスメント結果に基づいた顧客ごとに最適化されたサポート改善やAI活用提案を継続的に実施可能とする、AIエージェントによるアセスメント基盤を構築する

継続改善を実現する自己進化型AI基盤の設計・実証
- 実運用データを活用し、AIが継続的かつ自律的に改善されるサイクルを実現し、ユーザー体験向上につなげる
- 顧客応対を自動で評価・分析し、改善課題の起票からSystem・Knowledge改善提案までを半自動で行う仕組みを設計・検証する
- AI改善による品質劣化やリスクを防ぐため、自律的なテスト生成・評価を含む安全性担保の仕組みと、現場で継続運用可能なユーザー体験を設計する

少数精鋭の開発組織で、このフェーズならではの大きな裁量を持ち、プロダクトの核心に向き合う環境です。

【業務概要】
AI実装を最前線で推し進め、それを通じた経営変革・事業変革を実現する事業開発を推進するポジションです。重要事業として代表直下で事業を立ち上げていくというスタートアップの醍醐味を感じることができます。

【具体的な業務】
1. エンタープライズ企業向けAI実装プロジェクトの推進
- 現状把握（ヒアリング、業務・KPI・データ・運用の可視化）及び課題特定
- あるべき姿の定義、打ち手の企画（業務/体験/運用/AI活用の設計）
- クライアントとの論点整理・資料作成・合意形成支援
- 施策の実装推進（プロダクト活用を含む）、運用定着・効果検証・改善サイクル構築
- プロジェクト運営支援（WBS、会議体、リスク/課題管理、関係者調整）
2. 新規事業や自社AIプラットフォームの進化・改善への貢献
- プロジェクトを通じたナレッジの蓄積・高度化
- PdM・エンジニア等との連携を通じた自社AIプラットフォームの価値向上

＜プロジェクト例＞
- AI・データに基づく成長戦略・ロードマップ策定
- 自社AIプラットフォームを通じた事業課題の特定・施策立案・効果検証
- AIエージェントを活用した新たな顧客接点の開発・人とAIの協働設計
- 戦略に基づく自社AIプラットフォーム実装推進及び最適活用に向けた企画・改善

【ポジション・部門の魅力】
- 戦略提案で終わらない企業変革の実現：自社AIプラットフォームの活用によって、戦略立案から実装・定着・成果創出まで一気通貫でオーナーシップを持つことができる
- 最先端のAI実装組織を自らの手で設計できる経験：新組織の立ち上げメンバーとして、組織の方向性を決定・実行できる
- AIプラットフォームの進化に直接関与できる経験：PdM・エンジニア等の多様なメンバーと連携し、自社AIプラットフォームの価値を最大限に高め、AIの先端技術をビジネスに実装するプロセスに主体的に関与できる

同社では、生成AI・AIエージェントを活用した新規事業開発や業務効率化プロジェクトの企画・開発・運用までを一気通貫で実行しています。
本ポジションでは、ITコンサルタントとしての顧客折衝力とアーキテクトとしての技術リーダーシップを両立させながら、複数プロジェクトの技術方針決定やチームマネジメントをしていただきます。
特に、技術的な観点からのプロジェクト成功にコミットし、開発プロセスそのものを改善していく役割を期待しています。

【具体的な業務】
・技術選定、設計方針の策定、アーキテクチャ設計、ERD/DFD等の全体設計
・小規模チームの進捗管理・品質マネジメント
・要件定義のリーディング、クライアントとの要件整理
・DevOps、開発プロセス改善
・デザイナーと連携したUX改善およびUIデザイン支援

【ポジションの魅力】
・100%プライム案件の受託開発のため、SES形式の働き方はありません。
・クリエイティブ領域のAIエージェント開発など、業界の最先端事例の案件が多数存在しています。
・少数精鋭のエンジニアチームで、意思決定・実装スピードが速く、裁量も大きく働けます。
・気になるAI開発ツールは使い放題！好きなツールを試して生産性をあげていけます。
・安定した環境で、第2創業期の組織拡大を経験できます。

【仕事のやりがい】
・ビジネスと技術の橋渡し役として、クライアント課題を構造的に分解し、技術で解決へ導く上流工程に深く関わることができます。
・技術的な裁量が大きく、設計方針・アーキテクチャ選定・技術スタックの刷新などを自ら主導できます。
・少数精鋭のチームだからこそ、スピード感のある意思決定や新しい開発手法の導入がしやすい環境です。
・生成AIやAIエージェントなど、最新技術を実運用に落とし込む経験が豊富に得られます。

【身につくスキル・経験】
・技術コンサルタントとして、要件定義 設計 開発の全フェーズを一貫して担うスキル
・技術選定・アーキテクチャ設計・開発プロセス改善の実践的なマネジメント経験
・AIエージェントや生成AIを用いたPoC 実運用までの知見
・チームマネジメント、メンタリング、若手育成、開発組織構築の経験
・DevOps、CI/CD環境構築、テスト自動化などのモダンな開発運用知識

【チーム体制】
・プロジェクトごとに2 6名程度の開発チームを編成
・CTO直下の開発体制で、スピードと柔軟性を重視したスタイル
・コンサルとエンジニアが垣根なく協業するフラットな組織文化
・案件によってはBiz／Techのリードがペアを組み、上流から実装まで一気通貫で担当

【開発環境】
プロジェクトの特性に応じて、柔軟に技術選定を行っています。
Webは Next.js、モバイルは Flutter、バックエンドは Supabase を採用するケースが多く、AIエージェント開発では Google ADK を使った事例が豊富です。
＜AI開発＞
・LangChain / LangGraph / LangSmith
・Google ADK
・Vertex AI
＜AIツール＞
・Cursor
・Github Copilot
・Devin
・Claude Code など、好きなツールを会社で負担します
＜フロント・モバイル＞
・Flutter / Dart
・Next.js / React / TypeScript
＜バックエンド＞
・Supabase / PostgreSQL
・Deno / TypeScript
・Firebase
＜ソース管理＞
・Github
＜設計・デザイン＞
・Figma
・Diagrams.net
＜エディタ＞
・お好きなエディタをお使いいただけます。

●業務詳細
グループ各事業会社の経営戦略・事業課題に対し、生成AI・AI技術を中核に据えたプロダクト／システムの構想・企画から、設計・開発推進・リリースまでを一気通貫で担っていただきます。
AIを単なるツールとして扱うのではなく、AIを前提に業務やサービスを再設計し、構想を具体化し、設計・意思決定を前に進める役割です。
単一プロダクトに閉じない横断的な全体俯瞰、経営層・各SBU・関係部門との交渉、複数ステークホルダー間の合意形成を主導いただきます。

（ご担当頂く業務例）
・事業課題の可視化・言語化・整理・分析、構想立案 開発推進 リリースまでを担当
・グループ横断・事業横断テーマの選定、複数プロダクトを俯瞰したプロダクト戦略・ロードマップ統括
・複数プロダクト間の共通化／個別化の裁定、標準プロセス（PoC→評価→投資承認→本番化）の設計
・テックリード／システムアーキテクトと並走した、全体アーキ方針・非機能要件レベルでの俯瞰的意思決定
・経営層向け投資判断資料（役員向け稟議）の作成・説明、投資承認取得のリード
・各SBU（事業会社）との役割分担・費用負担・スコープに関する交渉
・情報セキュリティ／法務／財務／社内審査部門との調整・交渉、稟議プロセスを通じた企画推進
・PO組織における意思決定・優先度付け・品質／リスク管理ガバナンスの運用

●プロジェクト事例
各グループ会社の事業成長・業務高度化に貢献することを目的に、AI活用を前提としたプロダクトおよび、グループ横断で活用されるAI基盤の構想・設計を行います。
事例：
・営業AIロープレ（営業がいつでもAIとロールプレイ練習できる環境を提供し、スキル向上と育成標準化を支援）
・営業サポートAI（商談・顧客対応における事前情報整理や示唆提供をAIが支援し、営業活動の質と効率を向上）
・AIプロダクト開発共通基盤（複数AIプロダクトを支える基盤を設計し、事業横断での活用と継続的な進化を実現）

●魅力／やりがい
・単一サービスに留まらず、事業・複数SBU横断の変革に関与でき、企画で大きなインパクトを生み出せる
・ROIを合理的に説明できれば、領域・規模を問わず企画 実行まで一気通貫で担える裁量
・上流（戦略・企画）から運用まで一気通貫で対応できる体制
・特定製品の開発に限定されないため、ビジネスプロセスにダイレクトにフィットしたプロダクトを設計・実装できる
・AI推進のための専門組織となるため、AI前提の業務再設計・接続基盤整備を加速できる
・書籍購入・オンライン学習・外部研修参加など多様な自己研鑽に活用できる年間予算を各人に付与し、継続的なスキルアップを支援

●業務概要
グループ各事業会社の経営戦略・事業課題に対し、生成AI・AI技術を中核に据えたプロダクト／システムの構想・企画から、設計・開発推進・リリースまでを一気通貫で担っていただきます。
AIを単なるツールとして扱うのではなく、AIを前提に業務やサービスを再設計し、構想を具体化し、設計・意思決定を前に進める役割を期待しています。
リードクラスでは、事業課題・業務課題を「可視化」「言語化」「整理」「分析」する力を軸に、AI活用テーマを構想として立ち上げ、設計・開発推進まで落とし込むことをミッションとします。

●具体的な業務
・各事業会社の事業課題・業務課題のヒアリング、現状業務フロー・AI活用ユースケースの可視化・整理
・AI活用を前提とした課題整理および解決方針の言語化
・AI活用に伴う設計上のトレードオフ（コスト・品質・拡張性・運用性・リスク）の言語化
・ビジネス要件からシステム要件（機能／非機能）への言語化・落とし込み
・AI活用テーマにおけるKPI設定、投資対効果（ROI）の試算・分析（ビジネス担当と協業）
・PoC結果の定量／定性分析、次フェーズ計画への反映
・POとしての受入基準（DoD）策定、バックログ優先度付け・運用
・開発チーム（内製／外＋パートナー含む）との協働による開発推進・ディレクション

●プロジェクト事例
各グループ会社の事業成長・業務高度化に貢献することを目的に、AI活用を前提としたプロダクトおよび、グループ横断で活用されるAI基盤の構想・設計を行います。
事例：
・営業AIロープレ（営業がいつでもAIとロールプレイ練習できる環境を提供し、スキル向上と育成標準化を支援）
・営業サポートAI（商談・顧客対応における事前情報整理や示唆提供をAIが支援し、営業活動の質と効率を向上）
・AIプロダクト開発共通基盤（複数AIプロダクトを支える基盤を設計し、事業横断での活用と継続的な進化を実現）

●ポジション・部門の魅力
・単一サービスに留まらず、数千万 億規模の事業・複数SBU横断の変革に関与でき、企画で大きなインパクトを生み出せる
・ROIを合理的に説明できれば、領域・規模を問わず企画 実行まで一気通貫で担える裁量
・上流（戦略・企画）から運用まで一気通貫で対応できる体制
・特定製品の開発に限定されないため、同社のビジネスプロセスにダイレクトにフィットしたプロダクトを設計・実装できる
・AI推進のための専門組織となるため、AI前提の業務再設計・接続基盤整備を加速できる
・書籍購入・オンライン学習・外部研修参加など多様な自己研鑽に活用できる年間予算を各人に付与し、継続的なスキルアップを支援

【職務目的】
営業社員および事務スタッフの生産性向上と業務品質向上を目的に、生成AIを活用した業務改革を推進します。
現場の業務課題を理解し、AI活用の企画、プロンプト設計、チャットボット活用、既存システムの利便性向上を通じて、営業組織全体の業務効率化とDX推進を支援します。

【職責】
●AI活用企画・推進
営業部門および事務部門の業務課題分析
AI活用ユースケースの企画・推進
AI活用ロードマップの策定
活用状況の分析および改善提案

●Microsoft Copilot活用推進
営業・事務業務向けプロンプトの作成・標準化
提案書作成、会議要約、メール作成、データ分析等の活用促進
ベストプラクティスの整備・展開
社員向けトレーニングの企画・実施

●Gemini Chatbot企画・運営
Geminiを活用した業務支援チャットボットの企画
営業支援、商品照会、FAQ、業務手順案内等のユースケース設計
利用者の要望を踏まえた継続的な改善
効果測定および利用促進施策の立案

●AIを活用した既存システム改善
社内ポータル、ナレッジ管理システム、Microsoft 365等の利便性向上
AI検索やナレッジ活用施策の企画
IT部門およびベンダーとの要件整理・調整
ユーザー視点での業務プロセス改善提案

●AI活用定着化
AI研修・勉強会の企画運営
利用ガイドラインの整備
活用事例の収集・共有
AIアンバサダーとの連携推進


【主要な関係先】
●内部関係先
IT部門

●外部関係先
システムベンダー

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今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり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、AIナレッジデータ基盤（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。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織の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。

同社を代表する主力プロダクトは、日本語入力システムを開発したテクニカルフェローが発明した「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。

同社は、生成AIの活用を単なる業務効率化ではなく、競争優位そのものと捉え、プロダクト・開発・ビジネス・コーポレートの各領域で先進的な取り組みを続けてきました。

すでに社内では、
・自社製品への生成AI機能の継続的な組み込み
・開発部におけるバイブコーディングや開発AIエージェントの活用
・ビジネス・コーポレート部門での生成AI等の高度な業務活用
といった施策がトップダウン・ボトムアップの両面で自然に進んでいる状態です。

本ポジションは、こうした土台の上にあるAI活用をさらに引き上げ、知見を組織能力へと昇華し、組織の加速を目指す業務を担うものです。

▼主な業務内容
・社内で生まれている高度な生成AI活用事例の構造化・言語化
・優れたAI活用を、他部門へ再現・展開できる形へ昇華
・生成AI／AI支援SaaSの追加導入・統合・最適化
・新しいAI活用ユースケースの探索・企画・実験
・AI活用を前提としたルール・ガイドラインの高度化
　※ 活用を制限するためではなく、「安心して攻める」ための設計
・中級者 上級者向けの実践的な社内ワークショップや講習の企画・実施
・各部門と連携したPoC・試行的取り組みの伴走

「教える役割」ではなく、一緒に試し、考え、発明する立場を期待しています。

【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: ESLint, Renovate

【開発環境】
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有: Slack, 社内ツール
・タスク管理: 社内ツール
・オフィスアプリケーション: Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Datadog
・Sentry
・社内ツール

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今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。
情報をその場で素早く残せるキャプチャツール製品の開発に携わります。見た瞬間を直感的に記録し、あとから必要なときにすぐ見つけ出し、誰にでも簡単に伝えることができます。Web、Windows、macOS、iOS、Android、ブラウザ拡張など多様なプラットフォームで展開され、日常のメモやアイデア整理から、チームでの開発・業務コミュニケーションまで、幅広い用途で活用されています。
このポジションでは、キャプチャツール製品のエンジニアとしてWebアプリケーションをメインにプロダクトの開発・改善に携わっていただきます。多くのユーザーが日常的に使うプロダクトとして、優れたUXと高度な機能を両立したアプリケーションの開発にチャレンジできる環境です。

【具体的な業務】
・同社が開発・運営するSaaSサービスであるキャプチャツール製品の開発を担当していただきます。
・主にWebアプリケーションのフロントエンド開発を中心に、PdM・デザイナー・バックエンドエンジニアなどの他職種と密に連携しながら、ユーザー体験の向上に取り組みます。
・また、既存機能の改善にとどまらず、新機能の提案・企画から実装、さらには利用状況の統計処理や分析まで、プロダクト成長に関わる幅広い業務に携わっていただきます。

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今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり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。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織の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・提供しています。

同社の主力プロダクトは、独自の検索技術（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。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

同社では生成AIを活用したプロダクトの開発やAIエージェントの開発などさまざまな形でAIの技術を利用しています。このポジションではAIを活用した新規ソリューション開発をリードいただけるエンジニアを募集しております。

【具体的な業務内容】
・AIを活用した新規プロダクトの開発
・既存プロダクトへのAI機能の追加
・セールスやカスタマーサクセスと連携しながら、AI機能を立案および実装
・フロントエンドとバックエンド両方での開発

【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: ESLint, Renovate

【開発環境】
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有: Slack, 情報共有ツール
・タスク管理: 情報共有ツール
・オフィスアプリケーション: Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Datadog
・Sentry
・同社の製品

業務概要
一人目のMLエンジニアの募集です。同社は急成長を遂げており、成長を支えるコア技術がレコメンデーションです。複数のMLモデルが本番稼働しており、導入以来KPIを大きく改善しています。モデルの実装・改善・プロダクション化を専任でリードできるMLエンジニアが求められています。現在はData Science / ML領域を業務委託1名体制で運用されており、仮説構築から実装・効果検証まで分業できる体制が求められています。今後はUGC（口コミ投稿）と顧客とのマッチング、商品出品者への改善提案、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、MLを活用できる領域は大きく広がっています。モデルの設計・実装からプロダクション化・効果検証まで、一気通貫でリードするMLエンジニアの募集です。

具体的な業務
MLモデルの設計・実装・改善を通じて、プロダクトの体験と事業成長を直接動かしていただきます。分析や基盤整備だけで終わらず、モデルそのものをプロダクションレベルで動かすことに責任を持つポジションです。
- レコメンドモデルの設計・実装・チューニング（Two-Tower / LightGBM等）
- 特徴量エンジニアリングの実装と、オフライン/オンライン評価の設計
- A/Bテストの設計・実施・効果検証を通じたモデル改善のPDCA
- モデルのプロダクション化（Cloud Run等への実装・最適化）
- ML施策の技術的意思決定とPdM等との連携
今後チームを拡大していく予定があり、採用や育成にも関わっていただけると嬉しいですが、まずは上記領域に専念いただきます。

ポジション・部門の魅力
書いたモデルが、翌日のKPIに直結します。同社のレコメンドはプロダクトの中核です。実装したモデルの改善が売上・滞在時間・継続率に直接反映される、解像度の高いフィードバックループの中で開発できます。
現行モデルの次を自分で設計できます。既存モデルはすでに本番稼働中ですが、アーキテクチャの進化余地は大きく残っています。「次世代のレコメンドエンジンをどう設計するか」を自分の技術判断でリードできる環境です。
独自のゲーム要素を持つ設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高いモデル設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。
レコメンドにとどまらず、ML活用の今後を自分で描けます。現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、同社におけるデータ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか、モデル実装していくか」の優先順位から自分で設計できる、一人目ならではの裁量があります。
AIフル活用が前提の職場です。DS含む全エンジニアにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。Claude Code・Cursor・Codexを使い、コードの大半をAI経由で生成。少人数でスピードと品質を両立するスタイルです。

主に大手・エンタープライズ企業に対して、AI活用による業務変革の提案 実装支援を一気通貫で担います。

課題定義・情報収集
顧客との関係構築をしながら、顧客の潜在課題を顕在化させます。

AIソリューションの設計・提案
課題に対し、どのAI技術・プロセス変更・ツール導入が最適かをゼロベースで設計し、特定プロダクトへの誘導ではなく、顧客にとってのベストソリューションを提案します。

社内チームとの連携・実装推進
社内のAI開発チームと連携しながら設計・提案し、実装フェーズのPMへ引き継ぎます。開発チームと密に直結した環境で動けます。

効果測定・追加提案
導入後の効果を検証し、フェーズ2・追加案件へと発展させます。

【受注事例】
・大手運輸・インフラグループ（従業員数千名規模）
既存のAIコンサルが入っているが成果が出ていない。原因はデータ整備の不足と業務フローの未整理。ゼロから業務を棚卸しし、AI活用できる状態を作るところから支援。グループ全社のAI基盤構築構想まで発展。

・大手商社（従業員数百 千名規模）
「社内でAIを使いこなしていきたい」というビジョンはあるが、どの業務に何から手をつけるかが不明確。業務整理→優先課題の特定→PoC設計という流れで支援。受注額1,000万 規模。

・国内最大級テーマパーク（従業員数千名規模）
マーケティング施策の精度向上を目的に、来場者データの活用を検討していたが社内にAI推進を主導できる人材がいない状態。データ整備・分析基盤の設計から入り、AI活用の具体的な施策立案まで支援。

【このポジションの魅力】
◆ 「AIコンサルの型を作る側」に立てる
エンタープライズ向けAI活用支援は、確立された手法が少ない領域です。大きな組織で既存の手順をこなすのではなく、自ら型を構築する側で活躍できます。

◆ 「提案して終わり」にならない、実装まで一気通貫
社内にPM/開発チームがいるため、コンサルタントは実装の細部ではなく顧客の課題特定・ヒアリング・提案に集中できます。自身が設計した構想が、チームの力で現場で動くまで見届けられる環境です。

◆ 自身の仕事が、事業方針に影響を与える
現場で得た顧客の声や提案が、そのままサービス設計や事業方針に反映されます。「自身が動いたことが事業を変えた」と実感できるのは、このフェーズならではです。

【職務概要】
本ポジションは、データとAIを活用し、事業成長や顧客価値向上を推進する役割を担います。入社後は、部門の中長期戦略への理解を深めながら、データ資産の棚卸・統合や顧客分析を通じて、LTV向上に向けた課題整理に取り組んでいただきます。その後は、有効施策の実行支援や効果検証、ROI分析に加え、部門全体のAI活用・DX推進をリードすることを期待しています。AIやDXに強い関心を持ち、新たな取り組みに主体的に挑戦しながら、チームを牽引する存在として活躍いただくポジションです。
【業務／プロジェクト例】
・顧客データを活用したLTV向上施策の企画・効果検証
・AI活用による業務効率化・生産性向上プロジェクト
・保険サイトのアクセス分析およびUI/UX改善施策の推進
・CRMツールを活用した顧客データ統合・分析基盤の構築
・デジタルマーケティング施策の企画・運用改善
・AI・DX人材育成プログラムの企画・展開
【ポジションのアピールポイント】
・グループ会社であることから、保険代理店の中ではAI活用を積極的に進めようとしていますが、まだまだこれからなのでアピールチャンスが非常にあります。
・営業サポート部門なので、保険営業経験は不問です。
・入社後、保険関連資格を取得する環境を整備（費用負担、手続き支援、研修支援等）しています。
・1on1の定期実施で相談しやすい環境です。
・年代も若手からベテランまで様々ですがまとまりがあり、エンゲージが高いです。
・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いたします。
【想定キャリアパス】
●将来的なキャリア
保険業界を取り巻く環境や事業特性を理解し、事業戦略・人材戦略・デジタル戦略の立案から実行まで推進できる人材を目指していただきます。将来的には主任・マネージャーとして組織運営や人材育成にも携わることが可能です。
●入社後、磨ける／伸ばせるスキル
保険業界の専門知識に加え、AI・DX・データ活用に関する知識や実践力を身につけることができます。一方で、変化の激しい業界環境を捉えながら、スピード感を持って変革を推進することが求められます。

業務概要:ソフトウェア開発において、仕様駆動ソフト開発プロセス設計に取り組みます。要求仕様書や設計指針書などを起点にして、AIエージェントが設計・実装・テストの各工程を自走かつ連携して取り組み、その成果物品質を担保される仕組み・プロセスの設計に取り組みます。また、インプットとなる要求仕様書などのドキュメントの標準化、および品質マネジメントプロセスの構築にも取り組みます。

具体的な業務:
1. 商品プロジェクト特性に応じた仕様駆動ソフト開発のAIエージェント実行基盤の構築
2. AIエージェント品質評価・検証手法の確立
3. 要求〜設計〜実装〜テストのトレーサビリティ基盤設計
4. 要求仕様書などのインプットドキュメントの標準化
5. AIエージェントの学習・強化サイクルプロセスの構築
6. AI開発ガバナンスおよび監査プロセスの設計
これらのパートのいくつかをご担当いただきます。

ポジションの魅力:
1. ソフトウェア開発の実践経験や、進化が著しいAI技術の知見を活用して、開発スピードと品質を異次元のレベルで両立させる新たなソフトウェア開発プロセスの構築に貢献できます。
- 開発の現場に存在する過去の組込み開発技術資産を活用させることで、FA分野の商品で求められる性能品質を担保できるAI駆動開発を実現し、同社の開発競争力を飛躍的に高めることに貢献できます。それにより顧客の様々な課題解決に貢献できる新商品・技術をスピーディに提供することに貢献できます。
2. 技術的挑戦と最先端技術への関与ができます。
- 生成AI、AIエージェント・マルチエージェントなど、現在注目されている技術に挑戦できます。
- これらの技術開発を通じて、ご自身のキャリア開発・スキルアップを図ることができます。
3. キャリアと成長の機会があります。
- AI活用したプロセス革新に取り組まれている商品群ごとに分かれている多様な経験を持たれたソフト開発エンジニアとの交流などを通じて、ご自身のキャリア形成・成長の機会を得ることができます。

【業務概要】
グループ会社のデータインテリジェンス領域において、AI活用プロジェクトのリーダーとして、以下の業務のいずれか、あるいは複数を担当していただきます。

【具体的な業務】
・生成AI活用推進: 社内生産性向上に向けた生成AI研修プログラムの作成、社内展開、および導入後の効果測定。
・業務改革プロジェクト（各業務ドメイン）: 在庫管理やEC業務の最適化を目的とした、デジタル・AI活用システムの企画・構築・展開と業務変革の推進。
・AIドリブンな新規ブランドの立ち上げ支援: 生成AIを用いた商品企画の生成・改善サイクルの構築など単なるシステム導入に留まらず、現場の業務定着までを責任を持って遂行し、全社の意思決定スピードと業務効率の向上に貢献していただきます。

また、場面に応じて下記のような業務をご担当いただくこともございます。
・AIガバナンスとルール策定: 法務・セキュリティ部門と連携したAI利用ガイドラインの策定、データガバナンスの設計・運用支援。
・ROIの算出と経営報告: AI導入による工数削減や売上向上などの費用対効果（ROI）の可視化と、経営陣への定期的なレポーティング。

【ポジション・部門の魅力】
小売・ECという顧客接点の多い豊富なリアルデータを活かし、「生成AIのビジネス実装」を最前線で体験・リードできます。AI技術の進化に合わせて柔軟に役割を広げられる、意欲的な方を求めています。

【業務概要】日本の基幹産業をアップデートし、世界市場での競争優位性を確立することを目指す企業でのポジションです。評価額は1,000億円を超え、大きな期待を背負う形となりました。設立以来急成長を続けてきた同社ですが、目指すのはさらにその先です。長きに渡って日本が磨き続けてきた「ものづくり」という世界に届く武器を、最先端AIやロボティクスの力でさらに強固なものにする。インターネット時代に停滞した日本経済を、AI時代に再興する。そして同社も日本一・世界一の企業となり日本の希望の光となる。それが実現できた時、当社の使命は達成されます。ここから同社の成長は第二フェーズに突入します。これまで以上にダイナミックなビジネスを展開していく中で、働くメンバーにも多くのチャンスが巡っていきます。この環境下で大きな使命を背負い、同社と共に歩んでいただける方を募集しています。

Account Consultant（アカウントコンサルタント／AC）は、建設業・製造業・卸小売業・物流業といった、日本経済の基幹産業に対し、業界特化型の生成AIプロダクトを起点に業務変革を推進するポジションです。今回は大阪支店の立ち上げメンバーとして、関西エリアにおけるエンタープライズ企業の開拓や、拠点立ち上げに向けた組織基盤づくりも担っていただきます。本ポジションでは、表面的な利用にとどまりがちなAIプロダクトを現場の課題解決へと深く浸透させ、コンサルタントとして最前線で業界の変革を牽引します。顧客の経営課題を定義し、AI活用の最適解を要件定義し、現場に定着するまで伴走する。「顧客のAI変革を、提案から成果創出まで一気通貫で背負い、事業収益に責任を持つ」唯一無二のポジションです。経営層の折衝から現場の業務改革まで全フェーズをリードし、生成AI導入に向けての要件定義と実行支援を担うコンサルティング担当のポジションです。関西エリアを拠点とし、立ち上げフェーズならではの大きな裁量を持って事業を牽引していただきます。

【具体的な業務】
1. 課題の構造化と要件定義
* 先方担当者との潜在課題の特定と業務の分解
* 最先端LLMを組み込んだ業務改革案の策定
2. 経営層への提案・ROI策定
* クライアント内におけるAI導入によるROI（人時削減・売上創出）の定量化
* 段階的ロールアウト計画（例：1部署50ID→半年後全社300ID）の策定と合意形成
3. 導入支援・伴走
* データドリブンな定着支援（プロセス再構築、プロンプト開発支援、ワークショップ企画）
* 現場への確実な成果創出の牽引
4. アカウント戦略立案・MRR責任
* 顧客のMRR純増（アップセル・クロスセル・チャーン防止）
* 中長期アカウントプランの設計および実行
5. ゼロからの拠点構築とカルチャー醸成
* 大阪支店の創業メンバーとして、組織の立ち上げという「ゼロイチ」の経験を積み、新しい拠点のカルチャーを自らの手で創り上げていく醍醐味があります。

【ポジションの魅力】
1. 戦略 × 実行 × プロダクトの越境スキル獲得
* 戦略立案から導入支援・伴走、プロダクト改善まで「事業を創り、伸ばす」全フェーズの経験
2. 高度な課題特定力・具現化力の向上
* エンタープライズ企業の複雑な経営課題をAI実装へ繋ぐビジネス力の獲得
3. 最先端LLMの圧倒的活用スキル
* 生成AIを業務インフラとして駆使する「AIネイティブな働き方と実装力」の習得
4. 多様なキャリアパス
* デリバリー実績に基づくPdM、新規事業開発、組織責任者等、全社牽引ポジションへの登用
5. 熱量の高いメンバーと、日本産業の発展を。そして日本一・世界一の企業へ
* 最高の夢を見させ、最高の夢を実現する環境です。設立以来、確実に日本の産業へインパクトを出し始めています。AI時代の最前線で日本を変革していく誇りと実感を胸に仕事に取り組めます。
* 経営陣含めメンバー全員が、本気で日本一、世界のトップになれると信じ、熱い気持ちで顧客の課題に真剣に向き合い取り組んでいます。
* 従業員数は拡大していますが、経営陣を含め全員が密にコミュニケーションを取りながら業務に取り組んでいます。入社する方には、同社の将来の中心メンバーとして組織を盛り上げる存在になっていただきたいと考えています。

＜イベント概要＞
野村證券のデジタルカンパニーにおける「AI・データコンサルタント」ポストの業務内容について、理解を深めていただけるセミナーとなります。
日系トップTierの証券会社が進める生成AIとデータ活用の取り組みについて理解が深まります。
また、野村證券の方から直接話しを聞くことができる、貴重な機会であり、福利厚生や働き方についても説明いただけるので、入社後のイメージがより明確になります。

トップ企業が進めるAI活用についてご関心が有る方、または次のキャリアとして金融にご関心の有る方は、本セミナーにお気軽にご参加ください。

●イベント実施日時：
9月2日（水）19：00〜21：00（最大）

●応募期限
8月26日（水）迄

●開催場所
コトラ面談ルーム（麻布台ヒルズ森JPタワー 11階　コトラオフィス内）

●内容
19:00〜19:30：関連プロジェクトや業務内容に関する説明（野村ホールディングス　デジタル戦略部　金谷エグゼクティブディレクター）
19:30〜21:00：各ブースに分かれ、説明等実施
　ブース1＿キャリアパスや福利厚生、働き方の説明
　ブース2＿キャリア採用担当との座談会（希望者のみ）

●その他
(1)セミナー参加にあたっては、コトラがお預かりしている情報の範囲で、氏名・在籍企業・年齢・学歴等の基本的な情報を企業様とご共有いたしますのでご承知置きください。
　また、採用担当とのカジュアル面談を希望される場合は、可能な範囲で履歴書・職務経歴書をご準備いただければ幸いです。
(2)会場の都合上、参加者多数の場合は、抽選により参加者を限定させていただく可能性がございます。
　その場合は別途、ご連絡差し上げます。
(3)麻布台ヒルズの入館証につきましては、応募締め切り後、別途、森ビルより参加者様のメールアドレス宛てにご案内させて頂きます。
※
(4)当日の緊急連絡先 :03-6277-7050

【本セミナーの対象業務について】
●ポスト名：AI・データコンサルタント
●業務内容:
当グループにおける生成AIとデータ活用を一体で捉えた企画・推進を担っていただきます。
各部門と連携しながら、業務課題の整理、ユースケースの検討、PoCの推進、本番導入に向けた要件整理、導入後の活用定着まで一貫して支援いただくポジションです。
先端技術を活用しながら、各部門の業務変革や付加価値創出を支援し、PoCに留まらない実運用での成果創出を目指していただきます。
加えて、国内に限らず海外を含む関係者と連携しながら推進いただく機会もあります。
全社横断で多様な部門と関わりながら、AI・データ活用の上流構想から導入・定着まで幅広く携わることができる、影響範囲の大きい役割です。
なお、上記をすべて一人で担うのではなく、ご経験・ご志向・強みに応じて、関係部署やチームと連携しながら推進いただくことを想定しています。

●具体的な仕事：
1. 関係各部署と連携し、ニーズや課題、保有データの可視化・整理
2. AI・データ活用施策の企画、ユースケース検討、優先順位付け支援
3. PoCの設計・推進・評価、および本番導入に向けた論点整理
4. 業務要件・データ要件・運用要件・非機能要件の整理、導入支援
5. AI活用を支えるデータ整備、データ品質・管理ルールの検討支援
6. AI利用を通じて得られる行動・業務データの蓄積・活用設計
7. 法務・コンプライアンス、情報セキュリティ、リスク管理を踏まえた導入支援
8. 導入後の活用定着、利用促進、効果測定、改善支援

【業務概要】
最先端の「AI駆動」「AIエージェント」を中心に据えた次世代サービスの企画・立案からパッケージ化、リリースまでを牽引するポジションです。

【具体的な業務】
1. 生成AI（Claude、Gemini等）の最新技術トレンドや競合動向の調査
2. 顧客の潜在ニーズに沿ったソリューションの具体化
3. 市場の先手を打つ新規サービスのコンセプト立案、AIエージェント商材の企画・提案
4. ソリューション提案書の雛形作成・更新
5. プロトタイプの開発・検証（AI駆動）
- 小規模なプロトタイプは、自ら仮説検証を行い、事業部承認のもと開発からリリースまでを完遂
6. プロジェクト管理・ディレクション

【ポジション・部門の魅力】
生成AIの台頭という時代の転換期に、最新のLLM技術（Claude、Gemini等）を駆使して、次世代のビジネスを設計するポジションです。まだ誰も考えついていないようなAIエージェントやソリューションをゼロから形にし、社会に大きなインパクトを与えることで、成果がダイレクトに市場価値・キャリアへと繋がります。最先端のAI技術を駆使したサービス開発を牽引し、市場をリードする未来を創造していくことが期待されます。

1. 最新のLLM技術やAIエージェントを組み合わせた次世代ビジネスをゼロから立ち上げ形にしていくスキルが身につき、市場価値の極めて高い経験が得られます。
2. 特定の技術に縛られることなく、自ら立てた仮説をもとにプロトタイプの作成からリリースまでをスピーディーに形にできます。
3. 開発、営業、クリエイティブなど、社内の多様なステークホルダーを巻き込みながらプロジェクトをリードするディレクションスキルが身に付きます。

プライム市場上場グループの一員として、システム開発・ITインフラ・DX支援により顧客の課題解決を牽引する企業です。役員陣は全員がエンジニア出身であり、技術者が現場で力を発揮し、顧客や事業に直接向き合い、自らキャリアと仕事をつくっていける環境を目指しています。長年培ったSES事業の基盤を活かし、受託開発・ITコンサルティング・生成AI支援へと事業領域を急速に拡大する変革期を迎えています。

主な業務領域は以下の通りです。
● クライアント向け業務（客先・プロジェクト業務）
・顧客の経営・業務課題のヒアリング、受託・プライム案件の企画・提案・獲得
・システム化構想、DXロードマップ策定、生成AIを活用したPoC企画・業務改善推進
・要件定義からリリースまでのプロジェクト統括、QCD・リスク管理、ステークホルダーとの合意形成
・クライアントの開発組織における生成AI活用の導入・内製化支援、伴走

● 社内組織向け業務（AI利活用促進・開発プロセスの再構築）
・社内エンジニア組織への生成AI利活用促進、プロンプト活用やナレッジの共有・展開
・生成AIを前提とした新しい受託開発フローの設計、ガイドラインやベストプラクティスの整備
・AI活用における品質や保守性を担保するための設計・レビュー方針の策定
・社内向けのAIを用いたシステム開発、および開発生産性向上のためのツール導入・標準化

【ポジションの魅力】
・ビジネスを自ら「つくる」手触り感：受注後の管理だけでなく、技術（特にAI）を起点とした最上流のビジネス創出から携われます。
・社内外への大きな影響力：クライアントの変革を直接支援しつつ、エンジニア組織全体のレベルアップや開発パラダイムの変革にも直接コミットできます。
・経営陣と近い距離での挑戦：経営層・事業責任者とダイレクトに連携し、事業戦略や組織づくりへの意見をスピーディに反映・実践できる環境です。
・最高峰の待遇と高裁量：年収1,000万〜2,000万円を想定。営業・コンサル・PMと細かく分業せず、一気通貫でプロジェクトをリードする高い裁量が与えられます。

【業務概要】
企業では、企業経営におけるさまざまな意思決定や業務プロセスを変革する、新たなAIプロダクトの開発を進めています。これまで同社は、経営管理領域を中心に、企業内に分散するデータを統合し、経営判断を支えるプロダクトを提供してきました。現在はその事業基盤や顧客接点を生かし、LLM・AIエージェントを前提とした複数の新規プロダクトを立ち上げています。対象となるのは、IRや営業をはじめとする、企業活動において高い専門性と多くの情報処理を必要とする領域です。これらの領域には、文書・議事録・商談情報・社内データなどの多様な情報を扱いながら、状況を整理し、次のアクションを判断する業務が数多く存在します。一方で、その多くは個人の経験や手作業に依存しており、AIによって業務体験そのものを再設計できる大きな余地があります。今後も、特定の領域に限定せず、企業経営における重要な課題を起点として、新たなAIプロダクトを継続的に立ち上げていく方針です。そこで、新規事業・AIプロダクト領域を横断的な選択肢として、プロダクト開発をリードするAIプロダクトエンジニアを募集します。

本ポジションでは、展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在する領域ではありません。そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。

【具体的な業務】
顧客課題の探索とプロダクト設計
LLM・AIエージェントを活用したプロダクト開発
PMFに向けた高速な開発・改善
プロダクトの成長を支える技術基盤の構築
※参画するプロダクトや具体的な業務範囲は、ご経験・志向、選考時点の事業状況を踏まえて決定します。

【ポジション・部門の魅力】
特定の業務領域に限定せず、AIプロダクト開発に挑戦できます。
顧客課題の探索からプロダクト開発まで一気通貫で関われます。
LLMを組み込むだけでなく、業務体験そのものを設計できます。
PMF前後のプロダクトを育てる経験が得られます。
AI時代のソフトウェア開発を実践できます。

本ポジションは、個別の開発プロジェクトにおける「技術的な最終判断」と「エンジニア組織の育
成」に責任を持つプレイングリーダーをお任せします。
戦略コンサル・公認会計士である代表が描く「業務改善のデザイン」を、IT基盤へと落とし込む技
術的な要として、設計・品質・メンバー育成のすべてに責任を持っていただきます。
単一のツール導入に留まらず、RPA、ローコードツール、生成AIなどを適材適所で組み合わせ、
業務プロセス丸ごと自動化を実現する「Hyper Automation」の全体設計をリードしていただきま
す。
具体的な使用ツール・技術領域
● RPA：UiPath、Automation Anywhere
● Microsoft Power Platform（Power Apps, Power BI等）・kintone
● AI/先進技術：生成AI、AI-OCR、各種SaaSツール
＜現状の課題と、あなたにお任せしたい「仕組み創り」＞
弊社は、創業から7年目というこのタイミングで、これまで蓄積してきた膨大なノウハウを、仕組み
化するフェーズを迎えています。具体的には、ドキュメントの標準化やマニュアル整備に加え、生
成AIを活用した「ドキュメント作成・更新手法の整備」や「ナレッジ共有システムの構築」といったプ
ロジェクトを進めています。その中核メンバーとして、R&D的な取り組みにもチャレンジいただきたいと考えています。
仕組みが完成されていないということは、柔軟性のある組織として捉えることもできます。
プレイヤーとしての面白さを味わいながら、技術選定や仕組み化をリードするという挑戦の充実感も得ることができます。
メンバーからは、「ここで過ごす1年は、大企業の5年分の成長に匹敵する」との声も！

主な業務内容
1. 技術的品質の担保（レビュー業務）
● 設計書レビュー
○ 業務フローの例外処理が網羅されているか、将来のツール変更に耐えうる柔軟
性があるかを確認
● コードレビュー
○ RPAシナリオやkintone / Power Appsスクリプトが標準化ルールに則っているか
のチェック
2. プロジェクトの実現可能性判断
● 見積もり・難易度評価
○ 業務理解に基づく正確な工数算出と技術的ハードルの特定
● リスク・例外処理の判断
○ エンジニアの視点で「ITで自動化すべきこと」と「人が担うべきこと」の境界線を引
き、運用後の破綻を防ぐ
3. 複合的な全体設計（ソリューションアーキテクチャ）
● RPA単体に留まらず、DB・API・AI-OCR・生成AI・基幹システム等を組み合わせた最適なデータフローの設計
● 顧客の既存環境に最適なツール選定と、複数ツールを統合する仕組みの設計
※当社のRPAは「Hyper RPA」と位置づけ、APIを直接叩き、AIエージェントとの中継も含めた高度な業務プロセス自動化を実現しています。
4. 組織の仕組み化・ノウハウの整理
● 生成AIを活用した「ドキュメントの作成、更新手法の整備」や「属人化したナレッジの共有
システムの構築」の推進
● 開発の標準化ルールの策定やアップデート、組織として効率的にデリバリーできる基盤
づくり
5. メンバーの立ち上げ支援
● メンバー育成
○ 技術習得だけでなく「なぜこの設計にするか」という思考プロセスや仕事の進め方
の指導
● チーム力の向上
○ チーム全体の技術的な壁打ち相手となり、組織全体のデリバリー能力を底上げ
6. 会計事務所向けパッケージ対応
● 新規パッケージロボットの設計開発・既存パッケージロボットの顧客環境への導入・カス
タマイズ（設定ファイル作成・オプション開発）
● 繁忙期（年末 3月）に集中するメンテナンス対応の優先度判断・割り振りなどについて、
PMO対する技術的な助言
※会計事務所特有の業務（申告業務の流れ・税務ソフト操作など）の知識は入社後習得いただきます。専門用語もございますが、代表も公認会計士・税理士のキャリアがありますので、伴走しながら学んでいただく環境です。

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

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

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

＜募集背景＞
AI技術の急速な発展とビジネスニーズの増加に伴い、グループ会社では同社の主力サービス（※）のコンセプトのもと、オフィスワーカーの業務プロセス変革を実現し、労働力不足の社会課題解決を目指しています。この取り組み推進に向けて、顧客業務に即した効果的なAIソリューションを提案・提供できるリーダーポジションを強化する必要が生じ、今回の募集に至りました。グローバルレベルでビジネス展開している企業で、社会変革を実践できるポジションです。

＜具体的な業務＞
本組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、顧客業務を理解し、AIによる課題解決を提案・推進できるメンバーを募集します。具体的には以下の業務を担当します。
・AI関連の技術力をベースにCR組織と協力して顧客業務の分析、AIによるプロセス変革の提案を行う
・AI、特にAIエージェントの要件定義 運用における全工程を技術的にサポート
・AIエージェントを実現するための技術調査、機能実装
・チームメンバーの指導・育成

＜ポジションの魅力＞
同社は各業界をリードする大企業を顧客基盤としており、社会インフラを多数運用しています。そのため、AIによる社会変革を技術面でリードできる機会を提供可能です。その中でも、本組織は生成AI活用コンセプトである同社の主力サービスを推進する組織であり、AIエージェントの社会実装に携わることができます。

＜最新技術に触れる機会＞
本組織は常に数年先の技術を見据えて、全社を技術的にリードしていくことが求められるため、特定のベンダーや製品に縛られずに最新のAI技術を学べる機会が多くあります。

＜専門性の高い組織＞
組織を構成するメンバーは長年AIやデータ分析に関わってきた者が多く、経験の中で培われた実践的な知見を得ることができます。

＜グローバルへの挑戦＞
技術支援先は国内が主となりますが、グローバルレベルで戦略を策定する組織と連携しているため、グローバルへの挑戦機会も提供可能です。

生成AIやAIエージェントを活用し、これからのシステム開発に合った開発プロセスやプロジェクト管理の進め方を、チームと一緒に考え、形にしていくポジションです。

特定のLowCode開発製品を中核とするLowCode開発で、特定の生成AI/AIエージェントをどのように活用できるかを実案件で試しながら、現場で使いやすい標準やルールへ整理していきます。入社時点ですべてのAI技術や製品に詳しい必要はありません。これまでの開発・PMO経験を生かし、メンバーや関係部署と相談しながら取り組んでいただきます。

●主な業務内容
・AIを活用した開発手順やプロジェクト管理方法の検討・改善
・実案件でのPoCや試行に向けた計画づくり、関係者との調整
・WBSによる全体管理と、スプリント／チケットによる日々の管理を組み合わせた進め方の検討
・AIが生成した成果物の確認方法や、レビュー・再生成・実機確認を含む品質管理ルールの整理
・生産性、品質、手戻り等のデータを用いたAI活用効果の確認
・開発チームへの説明、教育、利用支援、改善意見の収集
・実案件で得られた学びを開発標準やガイドへ反映

まずは経験のある領域から担当し、チーム内で役割を分担しながら対象範囲を広げていただく想定です。

生成AIの進化により、システム開発の進め方は大きく変わり始めています。一方で、どのようなプロセスや管理方法が最適なのかは、まだ答えが決まっているわけではありません。本ポジションでは、現場のメンバーと一緒に試し、話し合い、改善しながら、新しい標準を作っていきます。

●職務の魅力
・これまでのPM、PMO、PL、開発リーダー等の経験を、AI時代の開発プロセスづくりに生かせる
・AIの専門家として完成された知識を求めるのではなく、実案件を通じてAI活用を学びながら経験を広げられる
・特定のLowCode開発製品×生成AI／AIエージェントという新しい開発モデルの検討に、早い段階から参加できる
・進捗集計や会議運営だけでなく、現場の困りごとを起点に仕組みやルールの改善を提案できる
・大規模なシステムを対象に、PoCから標準化、展開・定着まで継続して関われる
・開発者、PM、業務部門など、さまざまなメンバーと協力して成果を作れる

最初から一人で正解を出す役割ではありません。既存の仕組みや検討成果を引き継ぎ、チームの知見とご自身の経験を組み合わせながら、できるところから改善を進めていただきます。

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

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

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

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

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

AI技術の急速な発展とビジネスニーズの増加に伴い、グループ会社ではAIエージェントコンセプトのもと、オフィスワーカーの業務プロセス変革を実現し、労働力不足の社会課題解決を目指しています。この取り組み推進に向けて、顧客業務に即した効果的なAIソリューションを提案・提供できるリーダーポジションを強化する必要が生じ、今回の募集に至りました。グローバルレベルでビジネス展開している企業で、一緒に社会変革を実践していくポジションです。

この組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、同社各分野の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、顧客業務を理解し、AIによる課題解決を提案・推進できるメンバーを募集します。具体的には以下が職務内容となります。

1. AI関連の技術力をベースにCR組織と協力して顧客業務の分析、AIによるプロセス変革の提案を行う。
2. AI、特にAIエージェントの要件定義から運用における全工程を技術的にサポート。
3. AIエージェントを実現するための技術調査、機能実装。
4. チームメンバーの指導・育成。

【ポジション・部門の魅力】

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

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

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

●仕事概要
当社では、システム化企画や刷新計画などの上流フェーズから参画し、クライアントのビジネス課題を解決するための最適な生成AI・DXソリューションを提供しています。
直近では生成AIなどの最先端技術の案件が増えており、生成AI技術を用いた最適なソリューションを提供・実装していただきます。

【システム化企画・要件定義】
・システム化企画や業務刷新計画の立案からプロジェクトに参画
・クライアントのビジネス目標や課題を理解し、生成AI・DXを活用したシステム要件を定義
・プライム案件として、クライアントとの直接のコミュニケーションをリード

【生成AI・データ活用基盤の構築】
・大規模言語モデルの技術調査
・生成AIを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上
・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング
・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築・運用

【開発・実装】
・Python、TypeScriptなどを用いたカスタムアプリケーションの開発・運用
・生成AIを活用した自動化ソリューションの設計・実装
・API開発やクラウドネイティブなシステム設計

【生成AIソリューションの導入・最適化】
・生成AIによる業務最適化の実装・運用支援
・生成AIを活用したビジネスモデルの策定と実装
・クライアントのデジタル変革を支援するソリューション開発

●プロジェクトの特徴
エンタープライズおよびオーナー企業を中心に、生成AIを駆使して、PMOや開発という業務自体をDXして効率化した働き方をお客様に提供します。
エンジニアの方には1つの案件にとどまらず、複数のプロジェクトに横断的に関わっていただくことを想定しています。複数の案件を通じて多様な業界や技術領域に触れることができるため、短期間で幅広い経験値を積むことができます。

＜プロジェクト事例＞
●生成AI活用・AIエージェント開発
・コンシューマ向け店頭AIエージェント開発（UI/UX設計 実装）
・大手不動産デベロッパーグループ各社への生成AIアプリ開発（CRM効率化、重説自動作成、レポート自動生成等）
・大手インフラ企業向け生成AI PoC展開（所見書生成、ファイル探索等を複数部署に実装）
・総合商社と連携した建設業界の見積もり業務AI自動化アプリ開発
・証券会社向けAIコールセンター・全件モニタリングシステム開発
・大手通信会社のモバイルネットワーク業務効率化AIエージェント開発　他

●新規事業のシステム開発
・大手商社のリユースビジネスのプラットフォーム開発
・大手通信会社の生成AIアンケートサービス開発
・生成AI×子供向けコンテンツサービス開発　他

●製造業DX
・建材設計の自動化アルゴリズム・Webサービス開発
・自動車メーカー向け要因解析AIアプリPoC開発
・商品情報探索AI開発　他

●金融・業務システム
・金融機関向けM&A支援AIシステム開発
・事務センター業務の生成AIによる効率化システム開発
・マーケティング企業向けキャンペーン管理システム開発（Salesforce）　他

●当社の特徴
当社は外資コンサル出身者が創設した、AI時代のコンサルティングファームです。
自社でPMO・会計・人事評価・採用・契約管理などの業務をAIで自動化し、すでに成果が出たユースケースだけをお客様に提供しています。机上の空論ではなく、自ら実証した技術をクライアント企業の内部に入り込んで実装し、新しいビジネスを共に作り上げることを得意としています。

他ファームとのビジネス上の差別化として、下記の2点がございます。

1.少人数のコンサルタントが、提案から実行支援まで一気通貫で担当
大手ファームは、ピラミッド型組織の上位に昇進しないと、上流の仕事ができないケースがあります。
また大人数のコンサルタントを""食べさせる""ためにPJは肥大化する傾向にあります。
弊社は、1つの案件を1 3人ほどの少数でPJを組成し、クライアントの意思決定者への提案から、実行支援まで一貫して対応します。

2.「やらないこと」を明確にしている
・役割の固定をしない：PM・エンジニア・コンサルタントを分けません。少人数が全領域を横断するからこそ、AI時代のスピードについていけます。
・保守契約を取らない：顧客が自走できる状態をゴールに置き、依存関係を残しません。
・中長期DX計画を作らない：半年で陳腐化する計画に時間をかけるより、今この瞬間のベストを実装し続けます。

プロジェクトの9割はプライム案件（過去クライアントからの紹介・リファラル）です。

●技術スタック
AI・分析ツール：GPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity、Rodin、Devin、Cursor
開発・インフラ：GitHub、Docker、Terraform、ADK（Agent Development Kit）、FastAPI、GCP、AWS、Azure
言語・フレームワーク：Next.js、React、Vue.js、TypeScript、Python、JavaScript、Streamlit、Salesforce
※効率化に繋がるツールなら何でも導入可
※学習費用は全額会社負担

●自社で実証済みのAI自動化
・議事録AI分析：動画→文字起こし→要約→タスク抽出を完全自動化
・会計・請求AI：freee連携で請求書生成からメール送信まで自動化
・人事評価AI：Slack/GitHub/日報からAI評価ドラフトを自動生成
・採用マッチングAI：候補者×ペルソナをLLMで適合度分析
・PMOエージェント：タスク/課題/進捗を毎朝自動管理・アラート
・マーケティングAI：LP・クリエイティブ・広告文をAIで生成
・契約AI読取：契約書アップロード→条件抽出→台帳化
・開発エージェント：タスクからDevinセッションを自動起動

### 仕事概要
急拡大する電力市場を舞台に、本ポジションでは、発電所や需要所の発電需給予測、電力市場の価格予測、需要所や蓄電所を組み合わせた売買計画の最適化といった研究開発を、AI Agent を最大限に活用して、調査から実装・実運用・改善まで一気通貫で担います。研究アイデアを、サービス品質で動作するコードとして実装し、実運用まで最短で落とし込みながら、改善サイクルを高速に回します。

### 主な業務内容
1. 太陽光発電をはじめとする、発電所・需要所の発電需給予測モデルの研究・開発
2. 電力市場（JEPX スポット・インバランス・需給調整市場 等）の価格予測モデルの研究・開発
3. 需要所や蓄電所を組み合わせた売買計画の最適化アルゴリズムの研究・開発
4. 開発したアルゴリズムのプロダクトクオリティでの実装・運用
5. 実運用中のアルゴリズムの収益効果分析と継続的な改善
6. AI Agent を活用した開発運用フローの継続的な改善

### ポジションの魅力
1. 研究を、最短でサービスに変えられる
研究と事業開発が分断された大企業では、研究開発の製品化に大きなタイムラグが生まれます。本ポジションでは、研究アイデアを実運用まで最短で落とし込み、改善サイクルを自分の手で回せます。電力市場の取引最適化は売上への影響が大きく、事業成果に直結する研究開発に取り組めます。
2. AI Agent を最大限に活用し、一人で広い範囲に責任を持てる
少人数チームで、AI Agentを徹底的に活用して業務に取り組める環境です。日進月歩の AI Agent 活用を試行錯誤しながら、一人で進められる範囲を広げていける環境です。

大手企業のソフトウェア開発組織に対して、生成AI・LLM・AIエージェントを活用した開発プロセス変革ソリューションの企画・提案・導入・定着をリードしていただきます。
具体的には、以下の業務を想定しています。
* 顧客の開発プロセス、システム構成、開発体制、品質管理、ナレッジ管理の現状把握
* 要件定義、設計、実装、テスト、レビュー、保守運用におけるAI活用ユースケースの設計
* 生成AI、RAG、AIエージェント、開発ツール、CI/CD、Git、チケット管理ツールなどを組み合わせたソリューション企画
* PoCテーマの選定、効果指標設計、検証計画、顧客折衝、プロジェクト推進
* AIエンジニア・ソフトウェアエンジニアとの連携によるプロトタイプ開発・本番導入支援
* 生成AI活用におけるセキュリティ、品質、監査、運用、利用ルールの設計
* 成功事例の横展開、ソリューションの型化・パッケージ化、新規事業化

プロジェクト例:
* 生成AIを活用した要件定義・設計レビュー支援ソリューションの企画・導入
* 大手企業の社内開発ナレッジ、設計書、チケット、コードを活用したRAG型開発支援基盤の構築
* コードレビュー、テストケース作成、テストコード生成を支援するAIエージェントの導入
* レガシーシステムの仕様理解、影響調査、移行計画を支援するAIソリューションの企画
* 開発組織における生成AI活用ルール、品質評価、セキュリティ、ガバナンス設計
* 金融・通信・小売・製造など、大手企業の開発生産性向上に向けたAI活用PoCおよび本番導入

ポジションの魅力:
* SIerで培った要件定義、設計、開発、テスト、品質管理、PM/PL経験を、AI時代の開発プロセス変革に活かせる
* AI/機械学習の専門家と協働しながら、開発現場に本当に使われるAIソリューションを作る経験が積める
* 単なるPoCではなく、顧客の開発標準、既存システム、セキュリティ、運用体制まで踏み込んだ実装・定着に関われる
* 生成AI・AIエージェント・RAG・DevOps・開発者体験改善など、今後ニーズが拡大する領域の専門性を身につけられる
* 将来的に、AIソリューションアーキテクト、AI駆動開発コンサルタント、プロダクトマネージャー、事業開発責任者など多様なキャリアに展開できる

AI検証プラットフォームを大規模マルチテナントSaaS基盤へ成長させるために、必要なアーキテクチャ設計・実装リードをしていただきます。
【業務例】
1. スケーラビリティの担保：複数ワークフローの並列実行や、タスクの依存関係・実行順序を管理するジョブオーケストレーションを設計し、利用拡大に耐えるアーキテクチャを構築。
2. エンタープライズ基盤の構築：エンタープライズ企業への提供に向けて、権限分離などのセキュリティを担保する基盤の設計・実装。
3. ワークフローエンジンの構築：ノーコードUIで構築されたワークフローを、実行基盤上で確実に動かすためのエンジンロジックを開発。
【技術スタック】
フロントエンド：TypeScript/Node.js/React/Next.js/React Flow
バックエンド：Python/FastAPI
インフラ：AWS/Terraform
ワークフロー基盤：Prefect
MLOps/評価：Weights & Biases
検索：OpenSearch
AI：PyTorch/OpenCV/AWS Bedrock
AI開発支援ツール：Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

このソフトウェアエンジニアポジションの特徴は以下の通りです。
1. 日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携しながら、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる点です。企業としてAIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを非常に重視しています。
2. 同社でないと解けない産業の難題があります。同社は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決しています。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができます。
3. 技術力が高く志も高いメンバーと一致団結をしながら熱量高く働くことができます。経験の浅いメンバーも追いて行かずに助け合う組織です。

AI活用を通じたインサイドセールスおよびフィールドセールスの高度化を図り、販売拡大を推進するため、以下の業務をご担当いただきます。

・AI推進プロジェクトの企画・推進・マネジメント
・AIの精度向上に向けた、データ活用戦略・実行計画策定
・地域のSMB・SOHO市場における300万社以上の顧客データを活用した販売施策の検討・実行
・営業現場や社内外ステークホルダーの調整・折衝（経営層への提案、関連部の巻き込み）

●AI推進プロジェクトの例
・コンタクトセンターにおけるAI-IVR活用の推進
年間200万コール以上に及ぶコンタクトセンターにて、AI活用による有人対応支援の強化と無人対応の高度化を推進。
AI-IVRにより適切な振り分けを行い、有人対応の品質向上と、AIによるフル対応の実現を目指す。

●入社後に成長できる点
・AIプロジェクト企画から関連組織を巻き込んだ実装実現までの一連のプロセス経験
・大規模データ（300万社以上の顧客基盤）を活用した営業組織の支援、DX推進スキル向上
・経営層への提案・折衝を通じたビジネススキルの向上
・グループの豊富なリソースを活用したAI/DX推進の実践経験
・多様な関係者を巻き込む経験を通じた人・組織を動かすスキルや調整力

●ポジションの魅力
デジタルマーケティングやインサイドセールスなど、多様な営業機能において日々多くのお客様と接点を持っていることから、データを活用してお客様インサイトを把握し、AIを活用してより効率的かつ的確にお客様の期待に応えていく必要があります。
地域の中小企業のお客様への付加価値提供や、各種営業機能のさらなる生産性向上に向けて、DX化を一層加速させていきたいと考えています。
「AIの実務経験は浅いものの、ITプロジェクトのマネジメント経験を活かしてAI領域へキャリアを広げたい方」や、「データ分析におけるPM経験を活かし、より戦略的な立場で活躍したい方」を歓迎します。
地域の中小企業が抱える社会課題の解決に向けて、AIとデータの力でともに貢献していきましょう。

業務概要:
データとAI活用を牽引することで、ビジネス成長へ貢献することをミッションとしています。同社では、2024年7月に従業員向けに社内用LLMツールを導入し、同年8月より段階的に全従業員へ「Google Workspace with Gemini」を展開しました。現在の生成AIの社内利用率は100%に達しています。

AI活用による顧客サービスと業務効率化の進展が評価され、保険業界で初となる『財界 BEST AI 100』に選出されました。全社を挙げたAI推進の成果が、外部からも評価として認められています。

エンジニア出身の社長に交代し、新たに掲げた『全自動の生命保険』構想の実現を進めています。現場から湧き上がるアイデアに躊躇なく投資し、スピード感を持ってPoCから本番実装までをリードできるコアメンバーを募集します。

具体的な業務:
全社的なAI戦略に基づき、社内ユーザー部門の現場に深く入り込み、AIによる事業構造の変革をリードいただきます。具体的には、to C（お客さま向け）およびto E（従業員向け）の両輪で、上記『全自動の生命保険』構想に関わる多岐にわたるプロジェクトの企画・実装・横展開を一気通貫でお任せします。

下記プロジェクト以外にさらに領域を広げていくことを担っていただきたいと思っています。
1. to C（お客さま向け）顧客体験革新プロジェクト例
・AI査定
・AIボイスボット・チャットボットのエンハンス
・AIO対策（AI最適化）の戦略推進
2. to E（従業員向け）生産性向上プロジェクト例
・広告運用内製化の支援
・データ分析用AIエージェント構築運用
・全社員向け目標設定サポートAIの構築運用
3. 全社への横展開とAIカルチャーのアップデート
・担当施策で得たベストプラクティスや再利用可能なモジュールの型化・共通化
・各部署に“AIの専門家”を育てるための全社向け勉強会や「AI Hackathon」の企画・運営
・各業務部門（主役）の課題整理や要件定義のサポート

ポジションの魅力:
中期計画の目標達成に向けた「主要な成長ドライバー」として、同社の未来を形づくる役割を担えます。従来の開発組織の垣根を越え、自らの判断で迅速に実装を進められる環境です。プロトタイプ（PoC）の作成から、実際に価値を生む本番実装、運用後のフィードバック反映までを一気通貫で担当できるうえ、単一のプロダクト開発だけでなく、複数のプロダクトを横串で支える共通化（設計・評価・運用の型化）にも挑戦できます。セキュリティだけでなく、情報の取り扱いや出力内容の安全性の配慮など、生命保険会社として求められる制約の中、最新技術をいかに落とし込んで実際に使えるようにするのかを追及できます。

サポートアンドサービス領域（ICT関連の問い合わせ処理領域）におけるAX推進に関する以下の業務を担当いただきます。

・サポート業務、サービス業務における業務課題のヒアリング、可視化、分析
・生成AI、AIエージェント、チャットボット、FAQ、ナレッジマネジメント、自動化技術などを活用した改善施策の企画
・AI活用による問い合わせ対応、保守運用、技術支援、社内サポート業務の高度化
・PoCの企画、実行、評価、および本番導入に向けた要件整理
・社内外向けの提案資料、企画書、報告資料の作成
また、将来的には下記業務にも携わっていただきます。
・業務部門、技術部門、営業部門、パートナー企業との連携によるAX施策の推進
・AI活用に必要な業務プロセス設計、運用設計、ガイドライン整備
・導入後の効果測定、改善提案、利用定着化支援
・最新AI技術や市場動向の調査、およびサポートアンドサービス領域への適用検討

●ポストの魅力
本ポジションの魅力は、AI技術を活用しながら、実際のビジネス現場に大きな変革を起こせる点にあります。
サポートアンドサービス領域は、問い合わせ対応、技術支援、保守、運用、ナレッジ活用など、多くの業務知見が蓄積されている一方で、AIによる変革余地が非常に大きい領域です。生成AIやAIエージェントの活用により、業務効率化だけでなく、対応品質の向上、属人化の解消、顧客体験の向上、新しいサービスモデルの創出にも挑戦できます。
また、先端技術室の一員として、最新のAI技術に触れながら、企画・コンサルティング・業務改革・実装支援を横断的に経験できます。単なるシステム導入担当ではなく、事業部門とともに課題を発見し、AIを使って解決策を設計し、実際の成果につなげる役割です。
AI活用を通じて、サポートアンドサービスの未来をつくる中核人材として活躍できるポジションです。

業務概要:
日本の巨大産業を、AI Agent で作り変える。金融をはじめとする日本の巨大産業の現場に深く入り込み、業務そのものを AI Agent で構築し直す まだ世にない解をゼロから作るのが同社のForward Deployed Engineer（FDE）です。「提案して終わり」のコンサルでも、「実装して終わり」の受託でもない。課題を定義し、作り、動かし、顧客にとっての成果を出す その全部に責任を持ちます。（Palantir・OpenAI が切り拓いた Forward Deployed Engineer という職種を、後追いではなく、日本の産業変革のために独自に実践します。）

FDEは、顧客に深く入り込み、顧客先の業務を AI Agent で構築できるように分解し、同社の Agent Platform を土台に解をゼロから構築する役割です。いわゆる客先常駐のクライアントワークとは本質的に異なります。

この職種の出自は、Palantir・OpenAI など世界トップクラスの AI 企業が確立した Forward Deployed Engineer モデルにあります。同社はこれを、日本の巨大産業の Agent 化という独自の文脈で実践します。

FDEは、プロダクトという完成された武器を持たない領域で、課題そのものの発見から同社の Agent Platform を土台にした AI Agent の実装・定着までを担います。

ミッション（優先度順）
1. クライアント事業変革の技術的な主体となる
クライアント（主に金融・規制産業の大手企業）の現場に深く入り込み、まだプロダクトのない事業・業務領域でも課題を発見・定義し、AI Agentによる解を設計・実装・定着まで一気通貫で担う技術の当事者となること。
2. AI AgentソリューションのゼロからのPoCおよび社会実装を完遂する
プロダクト未整備領域でのAI Agentゼロ設計から本番運用まで、「使われる状態・成果が出る状態」まで確実に持ち込む。概念実証（PoC）で終わらせない。
3. クライアントとの技術的信頼関係を築き、案件を次フェーズへ拡張する
単なる導入・実装担当ではなく、クライアントの技術パートナーとして機能し、案件スコープの拡大・長期継続につなげる。
4. FDEとしての知見を組織に還元する
クライアント現場で得た課題・解決策・失敗から学んだことを社内ナレッジとして体系化し、後続メンバーの立ち上がりを加速させる。

具体的な業務:
［顧客業務のAI Agent化・Platform構築］
- 顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agent で構築できる形に分解・再設計
- 同社の Agent Platform を土台に、顧客固有の AI Agent ソリューションをゼロから設計・実装・本番運用
- LLM・RAG を活用した業務自動化アーキテクチャの設計（PoC ではなく本番実装）
- 予測・最適化モデル（需要予測・LTV最大化・顧客離反予測等）の設計・社会実装
- 運用定着KPIの設定とモニタリング（活用率・業務インパクトの数値化）

［顧客への伴走・定着］
- 課題定義・要件定義・提案（技術担当者 経営層まで幅広いオーディエンスへの説明）
- 定例MTGのファシリテーション、進捗管理、リスク管理
- 顧客担当者（非エンジニア含む）へのハンズオン・研修設計
- 障害対応・問合せ対応・継続改善の仕組みづくり

［セキュリティ・コンプライアンス対応］
- 金融機関・規制産業特有のセキュリティ要件（ネットワーク分離、データ保護、監査ログ等）への対応
- クライアント側のセキュリティ審査・NDA・情報取扱規程への準拠

活用する技術スタック（例）
- AIエージェント：OpenAI・Claude 等の LLM を用いた設計・実装
- 言語：Python / TypeScript が中心（実装言語は案件により異なります）
- クラウド：AWS 等（クラウド種別は顧客環境により異なります）
- Webアプリケーション開発・運用、クラウドインフラ構築・運用
- LLM / RAG を活用した本番システム開発（PoC ではなく本番実装）

※実際の技術構成は案件特性により異なり、入場後に最適な技術選定を行います。

チーム構成
FDEは、案件ごとに4 5名程度のチームを組成して対応します。案件の特性・フェーズに応じて最適なメンバーでチームを編成し、課題定義から AI Agent の設計・実装・定着までをチーム一体で担います。

ポジション・部門の魅力:
同社には「プロダクトエンジニア」「FDE」「Agentic Enabling Engineer」という3つのエンジニアの在り方があり、それぞれに異なるチャレンジがあります。プロダクトエンジニアには、同社プロダクトを磨き込み、多くの顧客に長く価値を届ける面白さがあります。FDEには、まだ解の存在しない領域に飛び込み、ゼロから設計して事業インパクトを生み出す面白さがあります。Agentic Enabling Engineer には、AI Agent の信頼性・品質・開発基盤（Agentic SRE／Agentic QA／Agentic Platform Engineering）を設計し、組織全体の""AI Agent を作り・動かす力""そのものを底上げする面白さがあります。本人の志向や成長に応じて、これらの挑戦機会にアクセスできることが、同社のエンジニアキャリアの大きな魅力です。

キャリアパス:
同社のエンジニア像は、技術領域別の分業（フロントエンド／バックエンド／SRE／QA等）から、技術領域を超えて「フルサイクル（要件定義から運用まで一気通貫）＋AI Agentのマネジメント」へと変化している過渡期にあります。

同社は入社時の職種・専門性を""入口""として尊重しつつ、育成・リスキリングを積極支援します（書籍・カンファレンス・社内勉強会・ローテーション等）。

短期的な成長の方向性： FDEとして、まだ解のない領域でのゼロイチ設計を繰り返し経験し、日本のAI社会実装における確かな実績を積みます。

中長期的な成長の方向性： 技術領域を横断するフルサイクル能力と、AI Agent群を設計・運用するマネジメント能力を獲得していきます。本人の志向に応じてリード職・マネジメント・新規プロダクト立ち上げ等への道が開かれています。顧客企業の現場に深く入り、他社環境で事業変革を主導する専門性を深める方向性も広がっています。

事業の生産性改善、業務効率化に資するDXやデジタル化推進における企画立案、プロジェクトマネジメントを推進するポジションです。
具体的には、本社、銀行ビジネス、住宅ローン業務等における業務・オペレーション改善に関する企画立案、推進を担います。既存の取り組みを推進するだけでなく、0ベースから新たな取り組みを起案し推進できるポジションです。

【案件事例】
・業務効率化、DXシステム開発
・生成AIを活用したシステム開発

【主な業務】
・デジタルトランスフォーメーション（DX）戦略の立案および実行
・DXプロジェクトのリード（企画、実行、進捗管理、結果分析）
・新しい技術導入の検討と、既存の業務プロセスの改善
・社内外の関連部門やパートナーとの連携・調整
・チームのスキルアップ支援や育成

【ポジションの魅力】
・DXに関する最先端技術や手法に触れられる環境
・経営層と近い距離で働き、組織変革に直接貢献できるやりがい
・業界における競争力強化とイノベーション推進の中心的役割
・自らのアイデアを形にできる自由度の高い職場文化
・成長志向のメンバーとの協働で自己成長が見込める環境

生成AIや機械学習技術を活用し、AIプロダクトや業務実装を推進する職種です。

最先端のAI技術とグループ会社のアセット（生活者データなど）をフル活用し、クライアントのマーケティング変革や新たな顧客体験創出を実装まで導くポジションです。
ご経験と志向性に合わせて、以下のいずれか、または複数の領域に携わっていただきます。

1. AIエージェント・ソリューション開発
LLM、RAG、プロンプトエンジニアリングを活用したAIエージェントの設計・実装。
クライアント業務の自動化や、顧客体験向上を支援するアプリケーション構築。

2. AIプロダクト・システム基盤構築
広告クリエイティブ制作支援ツールや、対話型AI開発支援アプリ等のシステム開発・安定稼働推進。
AIモデルを組み込んだWebシステムのバックエンド/フロントエンド開発、API連携、セキュリティ対策。

3. AIコンサルティング・テクニカルリード
クライアント課題の整理、AIによる解決方針の策定、データ活用構想の立案。
プロジェクトの技術判断、設計・コードレビュー、小規模チーム（2 5名程度）のリード。

【ポジションの魅力】
「AI×独自データ」の面白さ： グループ会社が保有する膨大な生活者データと最新AIを掛け合わせ、他社では実現できない新しい価値を生み出す醍醐味があります。
フルスタックなスペシャリスト集団： PM、UI/UXデザイナー、データサイエンティスト等が同じチームに在籍。上流から下流まで一貫して携われる風通しの良い環境です。
AI関連事業の拡大： AI活用ニーズが急拡大しており、今後さらに多様かつ大規模なプロジェクトが予定されています。最先端技術の実運用経験を積むことができます。

● 募集背景当社では、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成
・整備
・評価プロセスを自社サービスとして提供しています】

近年、AIの中でも特にコンピュータービジョン領域においては、1. 物体検知
・セグメンテーション
・トラッキングなどモデルの高度化2. 実運用を前提としたデータ量
・品質要件の急激な引き上げ3. 製造
・検査
・図面解析など産業領域特有のデータ課題の顕在化4. Physical AI(ロボティクス)におけるビジョンデータの処理、シミュレーション（Data augmentation)が同時に進み、モデル性能を左右する要因はアルゴリズム以上に 「どのようなデータを設計し続けられるか」 に移行しています】

特に現在は、1. 学習データの品質が属人的に管理されている2. 評価指標と実運用性能が乖離している3. データ改善の方法論が体系化されていないという課題があり、コンピュータービジョンモデルの性能をデータの観点から継続的に引き上げられるメンバーが求められています】

そこで今回、CV領域におけるデータ設計と評価ループを担うResearch Engineerを募集します】

● コンピュータービジョン領域における課題コンピュータービジョンとは、コンピュータに人間の「目」と「認識能力」を持たせる技術です】

画像や映像から特徴を抽出し、1. 物体が何かを識別し2. どこにあるかを特定し3. どのように動くかを理解することを可能にします】

主な技術領域には以下があります】

1. 画像分類: 画像全体から対象物のカテゴリを識別する技術】

2. 物体検知: 画像内の対象物の位置と種類を同時に特定する技術】

3. セグメンテーション: 画素レベルで対象物を区別する高度な認識技術】

4. トラッキング: 動画内における物体の動きを継続的に追跡する技術】

5. シミュレーション: 自社製品等を使ったデータの増強● 本ポジションの本質コンピュータービジョンモデルが正しく学習され、実環境で安定して動作し、課題を解決できる状態を、データ設計と評価ループの構築によって実現することを担っていただくポジションです】

扱う対象は単なる画像データではなく、1. ノイズを含む実世界データ2. クラス不均衡の激しいデータ3. 長尾分布を持つ例外ケースといった、CV特有の難しさを持つデータです】

● 主な役割1. 物体検知
・セグメンテーションモデル向けデータ設計2. 画像
・動画データの前処理
・品質管理3. アノテーション方針およびガイドライン設計4. モデル評価指標の設計および評価分析5. 学習 → 評価 → データ改善のフィードバックループ構築6. モデル開発チームとの連携による性能改善● 研究
・応用テーマ例本ポジションでは以下の一例のようなテーマに取り組みます】

CVデータ設計1. モデル性能を最大化するデータ分布設計2. 少量データ環境におけるデータ効率化3. 長尾クラス問題への対応評価設計1. 実運用性能を反映する評価指標設計2. 誤検知
・未検知の原因分析3. アノテーション品質評価手法産業応用1. 製造ラインにおける異常検知データ設計2. 図面画像の構造理解
・3D化に向けたデータ設計3. マシンビジョンにおける実環境適応● 主軸（最も期待する領域）1. CVモデル向けデータ設計
・品質管理2. モデル評価とデータ改善ループ構築3. Pythonを用いた画像データ処理
・分析4. データ視点からのモデル性能改善● このポジションで得られるもの1. CVモデル性能を左右するデータ設計の実務経験】

2. 実環境で使われるマシンビジョンの課題解決経験】

3. 研究と自社サービス開発を横断したキャリア】

4. AIの社会実装を支える基盤設計への関与】

〜生成AI・データ基盤・自動化技術を掛け合わせ、業務プロセスを根本から変革する〜
私たちは、RAG／AIエージェント／DWH／MLOpsなどの技術を活用し、“実運用を前提としたAI活用”を通じてプロセスDXを実現しています。

AIエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、業務構造の理解からソリューション設計、実装、運用・改善までを担い、AIをビジネス価値へと接続する役割を担います。

DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。
当組織は、データエンジニアリング領域を強みとしており、
DWH・データパイプラインの設計・構築・運用に関する知見を有しています。
そのため、単なるPoCや一部機能開発にとどまらず、
データ取得・加工・検索設計
RAG / AIエージェントの実装
精度改善・運用サイクル構築
まで、実運用を前提とした一気通貫の開発に取り組める点が特徴です。

今回は、市場的なニーズが急増している、
生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど
最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。

≪業務内容≫
1.課題把握・業務構造の分解
　業務フロー・KPI・例外処理の可視化
　自動化・AI適用が成立する領域／しない領域の見極め

2.ソリューション設計
　業務要件・制約（精度／コスト／運用負荷／セキュリティ）を踏まえた
　生成AI／AIエージェント／RPA／API／DWH の構成設計
　技術選定およびアーキテクチャ設計

3.実装・検証（PoC 本番導入）
　Python・API連携による実装
　RAG、OCR、音声解析などのモデル・構成選定と検証
　PoC結果を踏まえた 本番導入可否の判断・改善

4.本番運用・高度化
　KPI設計、精度劣化検知、改善サイクル構築
　変更管理、再学習・再設計方針の策定
　手順書整備・運用定着支援

5.ステークホルダー連携
　技術的制約やリスクを踏まえた期待値調整・合意形成
　ROI可視化・報告資料作成

● ポジションの魅力　
・RAG / AIエージェントの実装 精度改善まで関与
・データ基盤（DWH / パイプライン）と連携した実運用前提のAI開発
・PoCにとどまらず、本番導入・継続的な改善サイクルまで担当
・技術選定・アーキテクチャ設計など、高い裁量のもとでの開発
・特定業界に依存せず、多様な業務課題に対するAI適用が可能

グループ会社の一員として、大企業のDX戦略の実現を担うテクノロジー集団です。単なる「システムの受託開発」ではなく、日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End（一気通貫）」で支援できる実績と難易度の高い案件が集まる環境です。

● 業務内容
AI（または生成AI）および「次世代データ基盤（DWH/データレイク/データパイプライン）」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI（RAG等）とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。

具体的な業務：
- AI・データ基盤プロジェクトの推進・リード: AI/生成AI、および大規模データ基盤（ETL/ELT、データパイプラインなど）領域におけるプロジェクト推進（タスク整理・実行、品質管理、コードレビューなど）
- アーキテクチャ設計・実装: 大企業のエンタープライズデータを一元化するモダンデータ基盤の設計、生成AIを掛け合わせたシステムの最適なアーキテクチャ設計、および技術仕様書等のドキュメント作成
- チームリード・メンバー育成: 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、技術面（データモデリングやAI実装など）でのサポートや教育、指導
- ビジネスサイドとの連携: プロダクトマネージャーやビジネスサイドのメンバーと協調し、ビジネス要件をデータモデルやAIの機能へと落とし込む技術的な要件定義・技術選定の推進

案件事例：
※本求人だけではなく同社での過去案件を一部記載させていただきます※
- 自動車業界クライアント向け: 複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計
- 自動車業界クライアント向け: 車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築
- 自動車業界クライアント向け: 車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築
- 電気通信事業クライアント向け: デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築
- 小売業クライアント向け: オンプレミスのクラウド移行
- 電気ガス事業クライアント向け: 生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応
- デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー

●取り扱うソリューション
ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。開発手法: アジャイル（スクラム開発）※クライアントや案件属性によって変更あり。

Cloud:
- AWS, Azure, Google Cloud, OCI

AI/ML:
- AWS Bedrock, SageMaker, Knowledge Base for Amazon Bedrock etc
- Azure AI Foundry, OpenAI Service, Machine Learning, AI Search, Prompt Flow etc
- Google Cloud Vertex AI, Agent Engine, Vertex AI Search, Gemini Enterprise etc
- NVIDIA NIM, NeMo, Omniverse, Databricks - Agent Bricks

データ基盤/活用:
- AWS Redshift / Athena, Glue, Kinesis Data Analytics, EMR, Kinesis + SNS/SQS, Glue Studio etc
- Azure Synapse Analytics, Data Factory, Synapse Pipelines, HDInsight, Event Hubs, Data Factory etc
- Google Cloud BigQuery, Pub/Sub, Dataplex, Dataflow etc
- Databricks, Snowflake

ローコード/ノーコード:
- Power Automate /Power Apps, UiPath, Blueprism, AutomationAnywhere
- Dify, Gemini Enterprise, MS Copilot Studio

EMTech:
- 量子コンピュータ, Physical AI - Robotics, Web4

プログラミング言語/FW:
- Python, Java, TypeScript, Node.js
- Flask, FastAPI, SpringBoot, React, Next.js, Vue.js, Nuxt.js
- LangChain/LangGraph, MLflow
- MicrosoftAgentFramework, SemanticKernel, AutoGen
- MCP, MCPPythonSDK, FastMCP, ROS2
- A2A, AP2

IaC/CI:
- Terraform, CloudFormation, Ansible
- GitHubActions, AWSCodePipeline, AzureDevOps, Jenkins

AIツール:
- MSCopilotStudio, M365Copilot, ChatBot(ChatGPTライク)
- GitHubCopilot, Devin, v0

AIロボティクス:
- SLAM, Navigation, 強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル

データベース:
- 各種RDS, NoSQL, NewSQL, VectorDB, GraphDB

監視/評価/セキュリティ:
- Langfuse, RAGAS, RAGChecker, mlFlow, Datadog, Snyk

※印以外は同社に組織としてノウハウがあるもの

●業務の魅力
- 「Biz（ビジネス）× Tech（技術）」を体現する、最上流からのコミット: 実装フェーズだけでなく、テクノロジーのプロとして顧客の課題ヒアリングや抽出段階から深くコミットできます。顧客に最も近いポジションで、自身の技術がどうビジネスに直結するかを実感できます。
- グループ会社の他部門（戦略・業界特化コンサルタントなど）と密に連携するため、多様な業界・業種の最上流戦略から実装までを一気通貫で経験可能。技術一辺倒に留まらない、ビジネス視点を持った市場価値の高いエンジニアへと成長できます。
- テックリードとして「技術」と「組織」を育てる面白さ: プロダクトの成長に合わせた柔軟な技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持てるほか、チームビルディ...

【組織のミッション】
グループグローバルのAI＆データ駆動型企業への変革牽引をミッションとしています。

【組織課題】
AIエージェント適用の戦略・実行の両面の推進力不足が課題です。

【業務内容】
・AIエージェント戦略立案及びAIエージェント案件の実行主導: 80%
・ピープルマネジメント等: 20%
（室長・CxO・ステークホルダーと協議し、方向性を定め推進いただき、自律的に報告相談を行っていただきます。）

【将来的にお任せしたい業務】
ゆくゆくはAI全般の戦略立案及び実行推進をおまかせすることを期待しています。
ご本人の能力やご希望等に応じて、さいたまのグループ会社で実行組織長の可能性もあります。

【仕事上のやりがい・厳しさ】
グループグローバルのAI・データ領域におけるCoEとして高い品質とスピード感が求められ、次世代の競争力の源泉を生み出す難しさ・厳しさを乗り越える所にやりがいがあります。

【アピールポイント】
・グループグローバルの戦略と実行を両立させる業務を主導することが出来ます。
・AIエージェント等で第一人者になることが出来ます。
・AI・データに関わる幅広い領域に関わることが出来ます。

Gen AI Leadとして、Generative AIソリューションのアーキテクチャ設計、設計・開発をリードするとともに、Gen AIエンジニアチームを技術面から牽引し、各種Generative AIユースケースのデリバリーに責任を持っていただきます。また、GitHub Copilot、Claude Code、Google ADKなどのGenerative AIツールや、LangChain、LangGraph、CrewAIなどのAgentic Workflowフレームワークの実務経験をお持ちの方を歓迎します。

主な業務内容（Job Responsibilities）
関係部門と連携し、Generative AIソリューションの企画から設計・開発・導入までを一貫して推進する
ソリューションアーキテクトや設計チームと協力し、社内外のステークホルダー向けに拡張性の高いGenerative AIソリューションを設計・開発する
Generative AIソリューションの設計・開発・運用を行い、業務課題やビジネス課題を解決するAIエージェントを開発する
自動化されたユニットテストの作成・実装
障害解析および不具合修正
Google Cloud Platform（GCP）上で稼働するAIエージェントの監視・自動化・運用管理
設計書・技術文書などの成果物を常に最新の状態で維持し、適切なドキュメントを作成・管理する
業界標準に沿ったAPIおよびマイクロサービスの設計・開発・管理を実施する
オフショア開発チームと連携し、円滑なプロジェクトデリバリーを推進する

業務概要
主力SaaS製品の海外展開フェーズにおいて、開発を進めるエンジニアを募集しています。生成AI利用ログの収集・分析基盤、可視化ダッシュボード、セキュリティ検知機能などのプロダクトのコアを共につくっていきます。

具体的な業務
AI Monitoringのバックエンド／フロントエンドの設計・実装（主に Go / Python / TypeScript）
生成AI利用ログの収集・分析基盤、可視化ダッシュボードの実装
プロンプト検知・アノマリー検知などセキュリティ機能の開発
各種生成AIサービス（ChatGPT、Microsoft Copilot、Gemini 等）との連携実装
API設計、DB設計、アーキテクチャ設計・改善
AWSを利用したクラウドインフラの設計・構築・運用
コードレビューや品質改善、チーム内の開発スタイル改善
PM・デザイナー・セキュリティ専門家と連携した機能開発と改善

ポジションの魅力
主力製品の開発中！0→1フェーズの参画で、スキルアップが可能です
技術的な知識だけでなく、プロジェクト管理、コミュニケーション、組織マネジメントなど、多様なスキルを活用でき、幅広い能力を磨くことができます
生成AI時代に必要な革新的なセキュリティソリューションの開発に携わることができ、常に最新の技術を学び、実践する機会があります
様々な職種の担当者と連携を取りながら、事業成長や技術に対する取り組みができるため、多角的な視点を身につけることができます
経営層との連携が多いポジションのため、経営視点での戦略思考が養われます

「顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し、日本全体を成長させるAIを実装する」をミッションに掲げるAI SaaS企業でのポジションです。
同社は「AI Agent × M&A」を全社戦略とし、複数の主力製品を展開し、培ったAI技術とM＆Aによる事業拡大を組み合わせることで、非連続な成長を実現しています。

コンサルティング・事業開発部門は、クライアント企業のAI活用・業務/組織変革だけでなく、事業開発、Agent駆動型事業への転換を推進する組織です。AI Agentを「絵に描いた餅」で終わらせず、現場に実装し成果を出すことにコミットしています。

このポジションのミッションは、AI Agentソリューションを安定的に運用し、継続的に成果を出し続けられる状態を維持・向上することです。クライアントの業務・システム環境に深く入り込み、導入後のソリューション運用・保守・改善を統括します。

具体的な業務:
同社ソリューションを導入済みのクライアント（および新規導入プロジェクト）に対し、ソリューション運用・保守・改善の責任者として以下を担当します。

1. ソリューション運用マネジメント
* 複数クライアントの運用プロジェクトを統括
* SLA管理、品質管理、インシデント対応の指揮
2. クライアント業務要件の翻訳
* クライアント固有の業務フロー・システム要件をソリューション運用に落とし込み
* 運用ルール・手順書の整備
3. Tech部門との連携
* バグ・機能改善要望をプロダクトチームに連携、優先順位調整
* 新機能リリース時の運用設計
4. 継続的改善
* 運用データの分析、運用効率化の提案
* 自動化・AI化による運用コスト削減
5. クライアント窓口
* 運用報告、定例会運営、エスカレーション対応

このポジションの魅力:
1. AI Agent時代の最前線: 生成AI・LLMを活用した最先端ソリューションの運用設計・改善を最前線で経験できます。
2. 最短の成長環境: 複数プロダクト・複数クライアントの運用を統括することで、事業横断の視座が短期間で身につきます。
3. 経営人材への道: 運用品質を軸にした事業責任者、あるいはM&A買収先の運用改革担当として活躍する道が開かれています。

キャリアパス:
* 短期: Manager → Senior Manager → Director
* 中長期:
* 運用統括責任者・事業責任者
* M&A買収先企業の運用改革・PMI担当
* Tech部門と連携したCustomer Reliability Engineering領域のリード

【概要】
クライアントの事業課題に対し、「AI Agent（自律型AI）」を活用したあるべき姿（To-Be）を描き、業務変革（BPR）を推進するポジションです。
特に音声AI領域においては、既存のコールセンターや接客業務のフローを深く理解・整理し、AIが代替・補完する新たなオペレーションを設計します。

【詳細】
1. 業務改革・プロセス設計（音声AI領域メイン）
クライアントの現場（コールセンター等）における既存業務フロー（As-Is）の調査・可視化
AI Agent導入による新業務フロー（To-Be）の策定、ROI試算
現場へのヒアリングを通じた、暗黙知の形式知化および業務要件の整理

2. 戦略策定・プロジェクト推進
顧客の経営課題に対するAI活用ロードマップの策定
プロジェクト全体の進捗管理、課題解決、顧客ステークホルダーとの合意形成

【このポジションの魅力】
「AI×BPR」の希少性: AI技術と業務改革の両方のスキルセットを持つ人材は市場にまだ少なく、市場価値の高いキャリアを築けます。
経営人材への道: 将来的には、同社のM&A戦略に伴う買収先企業の経営幹部や事業責任者としてご活躍いただくことを期待しています。

【キャリアパス】
『事業家・経営者ルート』
コンサルタントとして「AIによる事業変革」の実績を積んだ後は、同社の事業責任者や、同社がM&Aを行う企業の経営幹部（事業再生・PMI担当）として、経営の一翼を担うキャリアパスが開かれています。

同社グループが提供するサービスや研究開発等において、ビジネス部門と協業しながら、以下のような業務に従事いただきます。
・AIシステム、AIエージェントの設計・開発・運用
・ビジネス課題に対するAI活用戦略の立案および技術選定
・パートナー企業と連携したAI開発プロジェクトのリード
・Pythonを用いたデータ分析、AIモデル構築
・AWSやサーバレスアーキテクチャを採用したシステム設計・開発
・関係者（ビジネス部門、パートナー会社 等）を交えたプロジェクト推進

全自動の資産運用サービスを提供しています。預かり資産は国内最大規模のロボアドバイザーです。その成長スピードは加速しています。この大きな成長を土台として、資産運用の枠を超え、生命保険や年金、PFM（個人資産管理）など、個人のお金に関する課題全般を解決する「総合金融プラットフォーム」への拡張に挑戦しています。その中核を担うのが独自のAIとアルゴリズムです。一人ひとりに最適な人生設計を提案し、誰もが安心してお金を管理できる新たな金融インフラを構築します。この構想は、グループが持つ顧客基盤などの巨大なアセットと、同社が培ってきたプロダクト開発力や顧客体験 (UI/UX) を融合させる取り組みです。まだ世の中に正解がない領域で、ゼロベースでの価値創造に挑んでいます。

募集背景・期待する役割
顧客規模の拡大やマルチプロダクト化を背景として、規模拡大を可能とする業務効率化と複数サービスを考慮した顧客体験の向上が今まで以上に重要になってきています。業務効率化と顧客体験の向上のためには、自動化やパーソナライズを可能にするAI技術が非常に重要です。社内AI利活用の浸透とともに、リスク管理・法規制対応・社員教育・ツール導入など、AIガバナンスに関わる業務領域は急速に拡大しています。現場に寄り添いながら「使われるガバナンス」を設計・推進し、プロジェクトをリードできる人材を求めています。
組織横断でAIガバナンスを設計・推進し、現場への浸透を担うリードポジションです。ポリシー策定からツール導入・社員教育・現場伴走まで、一気通貫で担当いただきます。

業務内容
AIガバナンスフレームワークの設計・運用
1. AIの安全な利用に向けたガイドライン・ポリシーの策定・改定
2. AIリスクアセスメントプロセスの構築・維持
3. AI関連法規制・ガイドラインのモニタリングおよび社内対応
4. セキュリティ・法務部門と連携した継続的なガバナンス強化
AI利活用の推進・統制
1. 全社的なAIツールの選定・導入・運用
2. AIツール・機能のリスク評価・リスク棚卸し
3. 全社員を対象としたAI活用の相談対応・伴走支援
4. 現場社員向けのAI活用勉強会・リテラシー向上研修の企画・実施
5. ボトムアップのAI活用エコシステム構築（個人利用と組織利用の良いサイクル構築等）
AI人材育成・教育基盤の整備
1. 社員のAIスキル定義・測定の仕組み構築
2. 全社員・管理職向けAI教育コンテンツの企画・制作・展開
3. AIリテラシートレーニングの実施とモニタリング
ステークホルダー連携・プロジェクトマネジメント
1. 経営層・法務・セキュリティ・人事・現場部門との横断的な連携・調整
2. AIガバナンス関連プロジェクトの計画立案から推進・報告まで一気通貫での管理
3. グローバル組織との連携が発生する場合は英語でのコミュニケーションも担当

ポジションの魅力
1. 全社のAI活用を牽引する中心的ポジションとして、経営に直結する課題に取り組める
2. ガバナンス設計から現場伴走・人材育成まで、AIガバナンスの全領域を一気通貫で経験できる
3. セキュリティ・法務・人事・事業部門など、社内のあらゆる部門と連携する横断的な業務環境
4. 業務の成果が業界メディアへの掲載・対外発信につながる実績を積める環境
5. 少数精鋭から拡大期を迎えたチームの中核メンバーとして、組織・仕組みづくりから携われる