DX関連、800〜1000万の転職求人

517 件

業務概要
「最先端のAI技術」と「当グループのアセット（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。単なる「開発担当」ではなく、技術リーダーとしてプロジェクトを牽引しながら、チームの技術力を底上げする役割を担って頂きます。プレイヤーとして第一線で手を動かし続けながら、若手エンジニアの成長を支えてAI開発の再現性を高めていく、「マネジメント専任」でも「孤高のスペシャリスト」でもない「技術で引っ張るリーダー」を求めています。

具体的な業務
コンサルティングフェーズ
・コンサルタントと共にクライアントの課題を明確化し、AIによる解決方針を策定します。
・クライアント課題の整理・現状分析
・AI活用戦略の設計
・AIの基盤となるデータ活用構想の策定
・プロジェクト計画・マイルストーン設計

エンジニアリングフェーズ
・実証・実装・リリース後のサポートまで、技術判断と開発推進を担います。
・プロジェクトマネージャーとしての全体統括
・LLM／RAG等を活用したアプリケーション設計・開発
・データ設計・データ加工方針の策定
・設計レビュー／コードレビュー
・プロジェクトを通じての若手エンジニア育成
・最新技術のリサーチ・社内プロダクトチームとの連携

ポジションの魅力
1. 「AI×独自データ」の面白さ
当グループの生活者データ、プラットフォーマーのデータ、クライアント保有データなど、他社では触れられないデータ群とAIの掛け合わせによって新しい価値を生み出す醍醐味を味わえる。
2. マーケ＆セールス領域特化のAI実装
単なる効率化ではなく、「顧客のココロを動かす」ことが求められるマーケ＆セールス領域において、クリエイターやプランナーとも協働し「AIによる新しい売り方」づくりに挑戦できる。
3. 多様な業界・プロジェクトに携われる環境
当社の年間取引社数は多く、業種も多様、クライアントや業種ごとに異なる課題に適応する設計力・実装力を磨くことができる。

業務概要:当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。
ミッション: ""AI の出力品質を科学する 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する""
LLM / AI エージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。評価メトリクスの研究開発から自動評価パイプラインの本番実装まで、「AI 評価科学」という新しい研究領域を社内に確立し、多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を科学的に保証します。
具体的な業務:AI Quality Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。
1. 評価メトリクスの研究開発 LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します
2. 自動評価パイプラインの設計・構築 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します
3. レッドチーミング・安全性検証 adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します
4. 統計的実験計画に基づく品質改善 A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します
5. 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック モデル改善の複利ループを構築します
多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します
業務内容:
1. 評価メトリクスの研究開発
* LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules)
* 評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection)
* 報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究
* 評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection)
* 評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス
2. 自動評価パイプラインの設計・構築
* スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装
* CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築
* エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応)
* 評価パイプラインの再現性・信頼性の担保
3. 安全性・品質検証
* 自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装
* 安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築
* ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装
* プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行
4. 統計分析・実験設計
* 統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析
* 品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化
* 品質レポート作成と改善提案
* 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック
業務シナリオ:
シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証
新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。
シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート
LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。
シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証
金融機関向けに自社サービスを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ（機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等）を網羅的にテストします。ポリシー準拠率を達成します。
成果責任 (KR/メトリクス):
* 評価カバレッジ率（テストケース網羅率）
* 回帰検出率（リリース前の品質劣化検出率）
* 評価パイプライン実行時間（CI/CD内で完了）
* LLM-as-Judge と人間評価の一致率
* False Positive / Negative 率
* 安全性インシデント発生率（リリース後）
チーム体制:
開発組織に在籍しています。AI QA Engineerは品質保証の専門チームとして、以下のチームと密接に連携します:
* 密接に連携する役割:
* Agentic Product Engineer エージェント機能開発
* Research Engineer 研究開発・モデル改善
* Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) AI 実行基盤開発
* Product Manager プロダクト設計・品質要件定義
ポジション・部門の魅力:
1. Evaluation Science の実践 : 多くの企業が注力する「AI 評価科学」を、日本のエンタープライズ AI の文脈で実践できます。評価手法そのものを研究対象とする、世界的にも希少なポジションです
2. ML/DS スキルの新しい応用 : 機械学習・統計学の専門性を「モデル開発」ではなく「モデル評価」に応用します。報酬モデリング、LLM-as-Judge の校正理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面で知的挑戦があります
3. 品質がプロダクトの信頼を決める : 多くの企業が利用する本番環境で、あなたが構築した評価基盤がリリース品質の最後の砦になります。品...

業務概要:当社は、当グループ会社として設立されました。
AIエージェントの出力品質は、企業の業務運営に直結します。
「なんとなく動く」では許されません。
自社サービスが「企業の頭脳」として、承認ワークフロー、リソース配分、見込み客発見などのタスクを自律的に実行する世界では、AIの誤った出力は、却下されるべき承認が通ったり、不正確な人員配置が行われたり、不適切な顧客にアプローチしたりすることを意味します。
「企業の頭脳」が信頼されるためには、生成された応答の正確性、安全性、一貫性を科学的に評価し、保証するシステムが不可欠です。
従来のQAエンジニアリングはテストケースの設計と実行が中心でしたが、LLMエージェントの品質保証には、評価指標自体の研究開発、LLM-as-Judgeのキャリブレーション理論、報酬モデリング、統計的実験計画、ベンチマーク設計といったML/DSの専門知識が求められます。
当社は、世界的に先駆けている「AI評価科学」を日本のエンタープライズAIの文脈で確立するため、AI Quality Scientistを募集しています。
具体的な業務:ミッション: 「AIの品質を科学する 評価の研究開発を通じてエージェントの信頼性を証明する。
」機械学習、統計学、心理測定学の手法を用いて、LLM/AIエージェントの出力品質を定量的に評価し、改善します。
評価指標の研究開発から自動評価パイプラインの本番展開まで、「AI評価科学」を社内の新しい研究分野として確立し、本番利用される製品の品質を科学的に保証します。
AI Quality Scientistとして、AIエージェントの品質評価における研究と実装の両面を主導します。
1. 評価指標の研究開発: LLM-as-Judgeキャリブレーション、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて、「品質とは何か」を科学的に定義します。
2. 自動評価パイプラインの設計と構築: 研究成果を本番CI/CDに統合し、スケーラブルな品質ゲートを提供します。
3. レッドチームと安全性検証: 敵対的テストを自動化し、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します。
4. 統計的実験計画による品質改善の推進: A/Bテストと有意性検定を通じて、プロンプト戦略とモデル変更の有効性を定量的に検証します。
5. 評価シグナルを研究開発チームにフィードバック: モデル改善のための複利ループを構築します。
6. 「品質の科学」アプローチを通じて、本番利用される製品の品質を保証します。
詳細な業務内容:* 評価指標の研究開発:* LLM-as-Judgeキャリブレーション手法（ルーブリック設計、バイアス検出、適切なスコアリングルール）の研究と実装。
* 評価ベンチマーク（構成概念妥当性、汚染検出）の設計、構築、検証。
* 報酬モデリング/選好学習の評価への応用研究。
* 評価指標（勝率、タスク成功率、事実性、有害性検出）の選択と設計。
* 評価セット（合成データ + 実ログ）の設計、構築、維持。
* 自動評価パイプラインの設計と開発:* スケーラブルな自動評価パイプラインの設計と実装。
* 評価パイプラインをCI/CDに統合し、品質ゲートを構築。
* エージェント評価ハーネス（マルチターン、ツール使用、長文コンテキストサポート）の設計。
* 評価パイプラインの再現性と信頼性の確保。
* 安全性と品質検証:* 自動レッドチーム（自動敵対的テスト）の研究と実装。
* 安全性およびポリシー準拠検証フレームワークの構築。
* ハルシネーション検出とキャリブレーション手法の研究と実装。
* プロンプト/ツール回帰テストの設計と実行。
* 統計分析と実験計画:* 統計的実験（A/Bテスト、有意性検定）の設計と分析。
* 品質トレンドの可視化と回帰検出の自動化。
* 品質レポートと改善提案の作成。
* 評価シグナルを研究開発チームにフィードバック。
主要な成果（KR/指標）:* 評価カバレッジ率（テストケースカバレッジ）* 回帰検出率（リリース前品質劣化検出 >= 95%）* 評価パイプライン実行時間（CI/CD内で完了）* LLM-as-Judgeと人間評価の一致率* 偽陽性/偽陰性率* 安全インシデント率（リリース後）チーム体制:開発組織にはメンバーが所属しています。
AI QA Specialistは、専任の品質保証機能として、以下のメンバーと密接に連携して業務を行います。
* Agentic Product Engineer エージェント機能開発* Research Engineer 研究開発、モデル改善* Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) AI実行インフラ開発* Product Manager 製品設計と品質要件定義ポジション
・部門の魅力:* 実践的な評価科学: 世界的に投資されている「AI評価科学」を、日本のエンタープライズAIの文脈で実践できます。
評価手法そのものが研究対象となる、世界的に稀なポジションです。
* ML/DSスキルの新しい応用: 機械学習と統計学の専門知識を「モデル構築」ではなく「モデル評価」に応用します。
報酬モデリング、LLM-as-Judgeキャリブレーション理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面にわたる知的な挑戦があります。
* 品質が製品の信頼を決定: 本番環境において、あなたが構築する評価インフラはリリース品質の最後の砦となります。
品質保証がビジネスに直接与える影響を実感できます。
* グリーンフィールドポジション: AIエージェント評価科学という全く新しい専門領域をゼロから設計
・構築します。
評価指標の研究開発から自動評価パイプラインの本番展開まで、大きな裁量を持つことができます。
* AI安全の最前線: 自動レッドチーム、敵対的テスト、ポリシー準拠検証を含む責任あるAIの実践に携わります。
AIエージェントが「企業の頭脳」としてビジネスオペレーションを自律的に実行する世界で、安全性を科学的に保証する重要な役割を担います。
* 急成長環境で、技術的な意思決定において大きな裁量を持つことができます。
リサーチエンジニアやエージェントハーネスエンジニアと密接に連携し、製品スイート全体の品質に影響を与えます。

【業務概要】
当社ではプラットフォームをつくることで、中古物件の取引数が増加する住宅市場においてより多くの優秀なエージェントがより効率的かつ自由に働く環境をつくり、誰もがより自由に安心して不動産売買取引ができる世界の実現を目指しています。

不動産取引の世界には、「店舗に出社して電話を何度もかけないと営業ができない」「顧客に提示する住宅ローンの選択肢を会社の都合で絞る」「複数の不動産ポータルサイトに個別にログインして、ひとつづつ情報を掲載する」「人の手で類似物件を調査して、物件価格を決める」等、不動産を売買したい人も仕事として携わる人も双方得をしない、解決すべき古い商習慣が数多く存在しています。

そういった古い商習慣を変えるべく、当社では不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら当社では複数の新規プロダクトを開発しています。

【具体的な業務】
当社では生成AIによる不動産仲介業の効率化を目指しアプリケーションの開発を行っています。
本ポジションでは、一人目の生成AIエンジニアとして、不動産取引における非効率を解消し不動産取引をより安全に加速するため、課題の発見 / 解決策の模索 / 検証 / アプリケーションへの実装と幅広い範囲で業務をお任せします。

具体的には
- 生成AIを用いたソリューションの考案と実装
- 複数のモデルを用いた検証と精度の比較
- アプリケーションへの実装
- 継続的な精度向上のための仕組みづくり
に取り組んでいただきます

【主な技術スタック】
- フロントエンド
TypeScript / React.js / Next.js
- バックエンド
TypeScript / Node.js / (Python)
- インフラ
Google Cloud Platform / CDKTF

【主な利用ツール】
- Slack
- Notion
- Github
- Google Workspace(meet, calendar, gmail)

業務概要:2026年1月に発足した、全社の生成AI活用を推進するグループでの業務です。AI推進は経営方針として正式に打ち出されています。現在、一般社員が日常業務の中で生成AIを利用できる環境は整備済みであり、従業員の多くが毎日何らかの生成AIを業務で活用しています。今後は、生成AIを活用して業務負荷をさらに軽減していくフェーズに入っており、調達業務・審査業務・承認業務などの業務プロセスのAI化を順次進めています。
生成AI・デジタル技術の活用による業務効率化・高度化を目的とし、企画立案から導入・開発・社内浸透まで一貫して担当します。導入形態は、経営方針に基づくトップダウン展開と、現場ニーズ起点のボトムアップ展開の双方があります。開発は自社内開発に加え、外部ベンダーも活用します。

具体的な業務:
1. 生成AIエージェントの作成・配布や各種デジタルサービスの整備を通じて、ユースケースの先行創出から全社展開まで一貫して推進すること
2. デジタルサービスの活用促進と運用定着の支援
3. 体系的にBPR・デジタルを活用できる組織文化と人材の育成
4. 業務変革に繋がるデジタル技術を調査し、当社に導入できる形として導入するとともにその普及促進を進める
5. 事業およびスタッフ組織と連携し、あるべき業務プロセスをデザインする
6. AIなどのデジタル技術を用いて、業務プロセスの変革・自動化・高度化を推進する
7. 導入したデジタル施策の全社展開・定着に向けた活用促進、ナレッジ展開、人材育成を行う
8. ラジオ配信やコンテスト開催など、全社のDX活用促進を行う

ポジション・部門の魅力:
* 職場の魅力：主体性を持って自由闊達に業務に当たれる組織文化です。
* 仕事の魅力：AI Agentを業務変革に落とし込み、効果測定まで含め全社展開を推進します。基盤管理から価値創出まで一気通貫で関与し、事業や他のCxO組織と連携する必要があり、幅広い組織とコミュニケーションをとりながら活躍できます。
* 成長の魅力：技術調査から業務設計、AI実装、展開・育成まで一気通貫で経験できます。効果可視化に加え、コンテスト等の全社イベント企画・運営を通じ発信力と推進力を磨き、専門職・リーダー双方へ成長可能です。

業務概要:
クライアントの現場に常駐し、経営層・事業部・現場担当など多層のステークホルダーと信頼関係を構築しながら、業務ヒアリングから要件定義、設計、実装、デプロイまでを一気通貫で推進していただきます。

具体的な業務:
(コンサルティング業務)
1. クライアント現場への常駐・業務ヒアリング
2. 経営層・事業部・現場担当者との信頼関係構築
3. 業務フローの可視化・課題の特定
4. 既存業務のデジタル化・改善提案
5. 新規事業のプロトタイピング企画
(開発業務)
1. 要件定義・設計・実装・テスト・デプロイ
2. AI・LLMを活用したソリューションの提案・実装
3. Webアプリケーション開発（React / Next.js / FastAPI等）
4. クラウドインフラ構築（AWS / GCP）
5. AIエージェント / RAG構築（OpenAI / Claude / Gemini API）
(開発環境)
言語：Python / TypeScript / JavaScript
フロントエンド：React / Next.js
バックエンド：FastAPI / Django
クラウド：AWS / GCP
AI：OpenAI API / Claude API / 各種LLM
その他：Git / Docker / CI-CD / Notion
※上記すべての経験は不要です。入社後にキャッチアップいただければOKです。
(開発ツール ※全メンバーに有料プランを支給)
Claude Pro（Claude Code含む）
ChatGPT Plus / Team（Codex含む）
Google Workspace（Gemini、NotebookLM Pro等）
Cursor（AIネイティブコードエディタ）
JetBrains All Products（IDEフルライセンス）
Slack / Notion

ポジション・部門の魅力:
1. コンサルと開発の両面を実践でき、市場価値の高いキャリアを築ける
2. クライアントの事業成長に直接貢献できる手応えと達成感
3. AI・最新技術（LLMエージェント、RAG、コンテキストエンジニアリング等）を日常的に使い倒す環境
4. 少人数精鋭チームで裁量権が大きく、成長スピードが速い
5. Claude Pro、ChatGPT Plus、Cursor、JetBrains等の最先端ツールを全メンバーに支給

【職務概要】
　顧客の業務課題を聞きながら、プロンプトエンジニアリングやRAG等の生成AI性能向上手法、ファインチューニングや継続事前学習等のLLM/SLM学習手法を活用し、顧客の業務に応じたアプリやAIエージェントを構築・提供するためのコンサルと設計・構築、およびそれを汎化したサービスの設計開発を実施。

【職務詳細】
・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客ヒアリング・ディスカッションにおける顧客課題の特定および見積
・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客課題解決に必要なLLM精度やアプリケーションの要件定義
・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客データの収集/加工及びRAGチューニング、LLM/SLM学習、評価、AIエージェント開発、アプリ開発
・業務特化型LLM構築・運用サービスで活用するデータ処理や分析ツールの開発
・顧客対応で吸収したナレッジの業務特化型LLM構築・運用サービスへの反映

【業務概要】
・AI技術を活用したお客様のビジネスをDX化する
・お客様のもつ業務課題を解決すべく、業務改善をAI技術で支えていくための開発業務

【具体的な業務】
●業務内容
・自社製品を扱う顧客案件に関して、仕様調整、開発作業等を、AI技術スキルを発揮しながら実施する役割を担う。
・Deep LearningをはじめとするAI技術、各種機械学習ライブラリ、ミドルウェア（OSS）を活用し、様々な技術要素をインテグレーションすることで顧客の対象業務の効率化を図り、お客様のDX実現の支援を行う

◆入社後、担っていただく業務イメージ
1. 製造業およびインフラ業の顧客案件に関して、リーダーもしくは担当としての活躍を期待
※提案SEとして顧客の初期提案からアプリ開発までを担当

◆リーダークラスに求めるもの
1. 顧客との調整を含め、次に何をすべきか、自ら計画を立て行動し、プロジェクトメンバーを率いて行動できることを想定している。

●担当業務
・これまでのご経験やご希望を踏まえ、上記業務からアサイン先を決定します。
※アサイン時期や要員状況によってご希望に沿えない可能性もあります。

●オンボーディングプラン、入社後のスキルアップのイメージ
・既存メンバをサポートする形でコンサル、提案業務または開発業務に参画いただき、徐々に業務の幅を広げていただきます。
・提案チーム、開発チームでは既存メンバとペアまたはチームとなりスキルトランスファーを行います。
・月1回程度の定期的な面談でキャリアビジョンについて意見交換を行い、今後の業務をアサインします。

【業務概要】
デジタル社会共創コンサルティング室は、AIをはじめとしたデジタル技術の進化がもたらす社会・産業へのインパクトを捉え、クライアントである企業課題と政府・自治体の問題解決に取り組む専門組織です。構想〜パートナーシップ構築〜伴走までトータルで価値提供を行っています。

【今後の注力領域】
AI・ロボティクスの進化を踏まえて、新たな事業・サービスを生み出したい企業に、イノベーションにブレーキを掛けないための能動的なリスクマネジメントを行うガバナンス構築・推進を支援する。AIに関する政府のルールづくりと、ビジネスサイドのコンサルティングの両輪をまわすアプローチ。デジタルビジネスやAIレギュレーションに関して、世界的に活躍する第一人者（研究者等）との連携体制を構築し、専門性・客観性を担保。

【主なクライアント／インダストリー】
・通信大手…世界初のAIエージェントサービスの開発・提供に際して、法律・技術・倫理などの多角的な視点から新たなリスクを洗い出し、脅威度・優先度の評価、対策オプションの抽出・具体化など、伴走的に支援。単に規制遵守のためのチェックリスト管理ではなく、より良い、安心できるサービスを世の中に出すための能動的支援を実施。
・特定の機関…政府が推進するAIシステムの開発者や提供者のためのAIセーフティ評価のルール作り。特に、LLMからAIエージェントに進化する中で、固有の新たなリスクの定義、評価の観点・評価手法について調査研究。

【具体的な業務】
AIガバナンス／AI利活用の専門コンサルタントとして、以下の業務を担当いただきます。
1. AIガバナンス体制の構築: AIガバナンスの在り方に関する経営戦略立案、AIガバナンスサイクルの設計・運用支援、AIガバナンスボードの組成、各種規制への対応。
2. AIガバナンスの伴走支援: AIリスクアセスメント〜リスク対策検討、サービス開発へのフィードバック、個別リスク対策の検討・実装支援。
3. AIレギュレーションの制度設計: 海外先進事例調査、有識者インタビュー、調査分析、とりまとめ、検討タスクフォースの運営・ファシリテーション。
4. AI開発プロジェクトの伴走支援: 各種AI開発プロジェクトにおけるガバナンスサイドからの助言・検討分析支援。

【担当業務】
・プロジェクトリード（プロジェクトのディレクション、メンバーマネジメント、クライアントコミュニケーション）
・サブリード（プロジェクトリーダーのディレクションに基づく自律的な作業設計・アウトプット・下位メンバーへの作業指示）
・セールス（引き合いに対して、提案書の設計、執筆のサポート、クライアントコミュニケーション）

【ポジション・部門の魅力】
・国内外の最新AI規制・ガバナンス潮流に触れ、第一線で知見を磨ける。
・AI事業開発の最前線で、革新的なサービスが世に出ていくことに関われる、貢献できる。
・最先端の知識や研究が、ビジネスの現場で応用されて、社会実装される経験。

【業務概要】当社担当はシステム開発業務を対象として「AIを使いたい現場に入り込み、成功事例をつくり、それを全社の標準に変えていく役割」を担っています。近年はAIを活用したシステム開発が当たり前になっていることから、当社担当が中心となりAIを活用した開発手法の確立・標準化・展開を推進していきます。ゼロからAIを活用したシステム開発標準を作り上げ展開していく、非常に重要かつ達成感を得られる業務です。
【具体的な業務】AIをフル活用したシステム開発「AI駆動開発」の標準化と定着に向けた以下の業務を担当いただきます。
- システム開発における要件定義・製造・テスト・運用の各所へ適用できるAIツールの目利き
- これらのツールを組み合わせた「AI駆動開発標準」の策定
- AI駆動開発標準を各組織へ浸透させるための施策立案と実行
業務の遂行にあたっては、部内他担当の技術者と密に連携し、互いに情報交換しながら進めます。周囲にはシステム基盤・クラウド・AI技術・上流工程など各分野を専門とする有スキル者が多く在籍しています。
【ポジション・部門の魅力】入社後は当社担当の現メンバとチームを組み、プロジェクト支援業務を通じた現状把握とAI駆動開発標準の策定に従事いただきます。開発プロジェクトへのヒアリングや支援・他組織調整には現メンバも同席し、ネットワーキングなどを補助します。初期から単独での調査調整に当たることはありません。
リーダクラスの場合、当社の開発プロセスや開発業務の流れを理解できた段階から、リーダとしてチームメンバとともにAI駆動開発標準の策定と普及に従事いただきます。
開発業務はもちろん、OA業務など他分野に活用するAI技術に関する知識を身につけることができます。当社が開発する当グループのネットワークや当グループのサービスを支える巨大なシステムやこれらの開発現場の理解が深まります。社内外イベントでの講演を通して自身の知名度を高めることができます。最新AI技術の検証を通して自身のスキルアップができます。

新CRM開発・活用推進、デジタルマーケティング・アプリ戦略企画立案、左記業務に必要な銀行顧客データの分析等を通じ、銀行のブランド価値を高め、ロイヤリティの高い顧客基盤を拡大させることがミッションです。


主な業務は以下のとおり（一例）です。
●新CRM開発・活用によるリアルチャネル機能の高度化、JA向け利用推進
　　・対面営業強化等に資する新CRM開発（SalesForce）およびリリース後の機能拡充、JA向け利用推進
　　・他事業と連携したCRMのデータ・機能拡充
　　・CRMデータを活用した顧客ニーズ分析や渉外担当者の行動分析、および改善提案等

●デジタルチャネル向けマーケティング戦略企画・実践、新規サービス企画
　　・顧客データに基づく分析、デジタルマーケティング戦略立案、および他事業と連携したスマホアプリ戦略の高度化
　　・リアル・デジタルを融合するOMOシナリオ・事業間連携
　　・データ分析および顧客ニーズに基づいた新規サービスの企画

●リアル・デジタルチャネル機能等で利用するデータインフラの整備
　　・リアル・デジタルチャネル機能等で利用するデータ利用環境（＝データ基盤）の整備
　　・Snowflake・BIツールなどデータ利活用インフラの整備・利活用支援
　　・MAツールの構築・運用などデジタルマーケティング本格展開の環境整備　　

入行当初は、ご自身の希望・キャリアパス・保有スキルに応じて配属先やポジションを決定します。

【期待する役割】
これまでの業務経験を活かし、新CRM開発・活用推進、デジタルマーケティング・アプリ戦略の企画立案、左記業務等に必要な顧客データ分析等に取り組んでいただきます。

リテール事業本部では、激しい情勢の変化に対応するため、従来の延長ではなく、様々な新しい取組みにチャレンジしています。金融サービスのデジタル化に向けて、前例にとらわれず、各種企画に積極的に参画いただくことを期待しています。

＜足元の取組み（ご担当いただく業務）例＞
・新CRM開発・活用提案、JA向け利用推進
・銀行アプリ等の非対面チャネル接点を起点とした、デジタルマーケティング戦略・アプリ戦略の企画立案
・データ分析・利活用を通じたリアル・デジタルチャネル戦略等の業務高度化・効率化

業務概要: 当社のAI・データ活用専門組織のシニアコンサルタントとして、企業のデータ利活用・AI導入プロジェクトの「現場責任者」を担っていただきます。統計学・機械学習の深い理論的背景を土台としつつ、LLMやAIエージェントが実際に駆動するプロダクトとして落とし込むまでの「手触り感」を重視したデリバリーが特徴です。
具体的な業務: ディレクターやマネージャーの設計した戦略に基づき、プロジェクトの推進・実務をリードします。
1. データ活用・AIプロジェクトの実行推進: クライアントの現場部門との要件定義・調整、生成AI（LLM/音声AI等）を用いた業務変革ソリューションの実装リード、フロントエンドを含むAIプロダクトのユーザー体験（UX）設計と開発ディレクション
2. 分析・基盤構築のディレクション: モダンなデータ基盤（Databricks/Snowflake等）の構築リードとデータパイプライン設計、自らもPython/SQL等を用いたデータ分析やモデル検証、BIツールによる可視化の実行
3. ナレッジの体系化: 社内コンサルティングメソッドの言語化・ツール化
ポジション・部門の魅力:
1. 「市場価値」の圧倒的向上: 経験豊富なディレクター直下で、戦略から実装までを経験できます。ハイスキルフリーランスの知見を間近で吸収できるため、通常のコンサルファームの数倍速で「データに強いコンサル」としてのキャリアを築けます。
2. 早期のマネージャー昇格: 組織拡大中のため、ポストは十分にあります。実績次第で半年〜1年でのマネージャー昇格も可能です。
3. 成長機会とキャリアのレバレッジ: 将来的な成長機会や、当社のコアメンバーとして活躍するチャンスがあります。

【業務概要】生成AI（LLM）およびRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を活用したAIソリューションの企画・設計・開発から本番環境への導入、運用・改善まで一気通貫で担当します。最新のAIフレームワーク（例：LangChain等）を駆使し、技術的リードをとりながら、新規AIサービスの価値創出を推進します。また、チームメンバーの育成やナレッジ共有に積極的に関わり、組織の技術力向上にも寄与します。
【具体的な業務】入社後は既存プロジェクトに参加し、まずは生成AIモデルの実装環境やRAG関連技術のキャッチアップに注力します。PoCやプロトタイプの技術検証を経て、提案資料作成や顧客折衝など企画立案にも段階的に参画。プロジェクトの中心メンバーとして技術面で貢献しながら、本番導入に向けた安定性向上や性能最適化のためのチューニングも担当します。AIアルゴリズムの性能向上だけでなく、検索精度や応答の信頼度向上といったRAG特有の技術課題に対しても技術的解決をリード。モデルのチューニング、データベース連携の最適化、レイテンシー削減など幅広い課題解決に挑戦できます。技術リーダーとしてチームメンバーの技術支援、育成、ナレッジ共有を推進。AI事業のキーパーソンとしてプロジェクト推進に関わり、多方面のステークホルダーと連携しながらサービスの品質向上と機能拡充を担います。
【ポジション・部門の魅力】将来的には、複数のAIプロジェクトを横断的に技術面でリードするテックリードや、マネジメント職としてのキャリアパスも用意されており、技術とマネジメントの両面で専門性と影響力を広げられる環境です。

業務概要:
CSO直下でAIを活用した業務プロセスの設計から実行・改善までを一気通貫で担う新職種です。生成AIやRPAを前提に社内業務をゼロベースで再設計する「AI BPR」の全社推進をお任せします。まずは特に定型業務の多いバックオフィスやセールスオペレーション領域から改革をリードし、生産性を大幅に向上させることを期待しています。従来のBPRや業務改善の枠を超え、AIが活躍することを前提とした業務そのものの再設計をリードする役割です。
現在、一部の業務領域ではAIを活用したオペレーションが稼働し、成果が出始めています。この成功パターンを他領域にも展開し、会社全体を非連続に成長させるための体制づくりを加速させたいと考えています。「どの業務領域に展開するか」「共通化と個別対応のバランスをどう取るか」の意思決定を担い、拡大をリードできる人材を求めています。
目指すのは、AIが業務の中心を担い、人の介在を最小限にした高採算なモデルです。定型的な処理はAIに任せ、人はAIでは対応できない高度な判断・業務に集中する組織体制を創っていきます。

具体的な業務:
1. 業務プロセスの分析と課題特定
- 当社全社の既存業務におけるプロセスの可視化と課題特定
- AI/RPAなどのツール導入による効率化・生産性向上のインパクトを試算・特定
2. AIオペレーションの設計・構築
- 「人が対応すべき業務」と「AIに任せる業務」の切り分け設計
- ワークフローツール（n8n,Dify,GAS等）やAIエージェントを組み込んだ新しい業務フローを設計・構築
- 自らオペレーションを実行しながら、品質課題の発見と改善
3. プロジェクトマネジメント・効果測定と改善
- 関連部門と連携し、AIオペレーションの全社導入プロジェクトを計画・推進
- 導入したオペレーションの自動化率、処理コスト、品質などのKPI設計とモニタリング、改善

ポジション・部門の魅力:

【具体的な業務】
大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
1. Embodied AI / VLAの研究開発
- Embodied AI／VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装
- 模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価
- 実機制約（レイテンシ、計算資源、安全性）を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上（ノイズ/外乱/環境変化への耐性）
2. 学習データ収集・データ基盤整備
- 実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計（テレオペ、デモ収集、計測設計）、評価用データ整備と継続的なデータ更新
- データ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保（データセット/メタデータ設計）
- 合成データの作成戦略作りおよび活用
3. シミュレーション環境構築
- 物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備（キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む）
4. 評価・ベンチマーク設計
- タスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計
- オフライン評価（ログ/リプレイ/シミュレーション）とオンライン評価（実機/現場）を組み合わせた継続的な性能モニタリング
- データ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化
5. プロダクト/現場価値への接続（価値提供まで一気通貫）
- プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義（安全・品質・コスト・運用制約）とモデル方針への落とし込み
- プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用（再学習/再評価/リリース）まで推進
- 導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開
6. チームリーディング、技術横展開・技術発信
- 技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
- メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
- 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）

【ポジション・部門の魅力】
- 立ち上げ初期の少数精鋭チームで、Embodied AIの研究開発に高い裁量を持って取り組めます。技術選定やテーマ設定、検証の優先順位付けまで自らリードし、大規模基盤モデルによるロボット制御・動作生成のコアに深く踏み込める点が本ポジションの大きな魅力です。
- 研究開発で終わらず、実機・実現場で価値を出し切るところまで一気通貫で推進できます。プロジェクトマネージャと課題設定や要件定義から議論し、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携して、推論・データ基盤・運用設計まで含めて「現場で動き続ける」形に落とし込む経験が得られます。
- 関連団体を通じた実証実験の場があるため、仮説検証を現実の環境で回しやすいのが特長です。データ収集→学習→シミュレーション→sim2real→実機評価→改善というサイクルを、机上ではなく実証の場で高速に回すことで、研究と社会実装の距離を縮められます。
- 学習データ収集からsim2real、評価設計まで幅広く触れます。現場特有の制約（安全性、安定稼働、環境変動、コスト）を前提に、ロバスト性や運用性まで踏まえたEmbodied AI開発の総合力を身につけられます。
- 当社が培ってきた社会実装の知見と、フィジカル領域への新規挑戦が交差するフェーズです。難易度の高いテーマに向き合いながら、学び合う文化の中でアウトプット（新規技術検証、論文読み会、発表、技術ブログ等）も後押しされ、長期的に強い専門性を築けます。

業務概要:
当社は創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすいのが現実です。また、取り扱うデータの性質上、処理を自社環境内で完結させたいというニーズも大きく、ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増しています。
日進月歩で進化を続ける大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて、生成AI時代のミッションクリティカル領域における価値提供を強化していただきたいと考えています。
ミッション:
生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、大規模言語モデル（視覚言語モデルを含む）の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、当社が描く未来を共に創っていただきます。
具体的な業務:
高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
1. 大規模言語モデル（LLM）の開発・改善・研究
* モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装
* 継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上
* 長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討
* 日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立
2. 評価・ベンチマーク設計
* 日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用
* オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知
* ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策
3. 開発基盤・データ基盤の整備
* 学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築
* データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用
* コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備
4. プロダクト/ソリューションへの接続
* PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定
* エンジニアと連携した商用実装（API化、周辺機能、運用設計）、クライアント環境での導入支援（オンプレミス含む）
* 業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善
* 再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開
5. チームリーディング、技術横展開・技術発信
* 技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
* メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
* 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
ポジション・部門の魅力:
* 少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができます。性能向上や新規手法の検証にとどまらず、開発したLLMをプロダクト/ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える点が、本ポジションの最大の魅力です。
* 受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できます。モデルの要件（性能/コスト/セキュリティ/運用制約）をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができます。
* また、ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習/評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができます。実運用の制約下で性能と利便性を両立させるための意思決定や設計は、汎用的なLLM活用だけでは得づらい専門性となります。
* 当社は大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、その座組みだからこそ、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できます。優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化があります。
* LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションです。

当ポジションは当社雇用、当社出向ポジションです。

業務概要:
クライアントの課題解決や新しい事業基盤創出を目的として、AI・ソフトウェア技術を活用し、業務・プロダクト方針整理→要件の定義→アルゴリズムの開発→ソフトウェアとしての実装を一気通貫で担いながら、プロジェクトの“軸”として意思決定に関わる関わりに挑戦できるポジションです！
オンボーディングを経て一部領域から参画し、徐々にスコープ拡張できる体制・チームが整っており、ソフトウェアエンジニアのAI/LLMアプリ開発ディレクション(E2EのLLMアプリ設計・開発推進) にも力を入れています。
業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しており、食品、エネルギー・インフラ、製造業、人材、SIなど幅広い業界でのご一緒の実績があります。

具体的な業務:
プロジェクトの例:
1. プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装
2. 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装
3. 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発
4. 大手インフラ企業さんの需要予測
本ポジションは、これまで募集してきたエンジニア/PMポジションと比べて、業務内容そのものが大きく変わるわけではありません。一方で、裁量の渡り方や成長スピードが異なります。早い段階から「プロジェクトの軸」として意思決定に関われることを想定しています！経験に応じ、通常よりも早くプロジェクト全体の設計・推進・難しい論点整理をご一緒できればと考えております！将来的に次の中核として事業企画ロールへの成長を想定しています。

中長期でご一緒したいこと:
少数精鋭のAI企画集団を目指す挑戦をご一緒していきたいと考えており、以下を現在のメンバーがすでに取り組んでいます。こちらの取り組みもご一緒していくことができればと考えています！
1. ソリューション企画・実提案（すでにエンジニアメンバーが提案メニュー作成中）
2. より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション
3. AI/ソフトウェア/DX 領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出
4. 事業開発・技術責任（事業部長/技術責任者）への挑戦
5. AIネイティブな組織づくり

技術スタック（一例）:
* バックエンド: Python, Flask, FastAPI
* フロントエンド: React, TypeScript
* インフラ: Microsoft Azure, Google Cloud
* AI: Python/Numpy/Pandas/Pytorch

【業務概要】当社は、当グループ会社として、AIが自律的にビジネスオペレーションを実行する次世代のコアシステム「自社システム」を構築しており、本ポジションでは、現在のエージェント技術では解決できない「フロンティア課題」を突破し、より効果的なエージェントの構築、大規模な目標達成のためのエージェント連携メカニズムの設計、エージェント性能を最大化するための課題解決（新規ハーネス設計、インフラ改善、ファインチューニング）を強化するチームの一員として、AI/LLM/MLにおける最先端かつ応用研究を主導します。

【具体的な業務】
1. エージェントの研究開発
- 異なるエージェントハーネス（メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャなど）の考案、開発、比較
- 新しい推論、計画、検索手法の研究開発
- マルチモーダルおよび長文コンテキスト処理技術の開発
- 最新の研究論文の調査、再現、改善
2. 評価とベンチマーク
- 大規模なエージェントタスクのための厳密な定量的ベンチマークの設計と実装
- 合成データ生成および評価ベンチマークの設計
- モデルとプロンプトの自動評価のサポート（トレーニングから本番まで）
3. 本番環境での問題解決
- 推論レイテンシとコストの最適化（量子化、蒸留、キャッシングなど）
- トレーニングデータミックスの作成と最適化
- エージェント評価フレームワークの推進
- 本番環境での品質向上とパフォーマンスチューニング
4. 知識移転とアウトリーチ
- Agentic Product Engineerチームへの技術移転と指導
- 学術機関やOSSコミュニティとの連携

【ポジション・部門の魅力】
- 「企業の頭脳」を動かす研究: チャットボットの改善に留まらず、AIがエンタープライズSaaSを統合し自律的に業務を実行する次世代コアシステムの技術基盤を研究を通じて構築します。
- 研究成果が直接プロダクションへ: 開発した手法は、多くの企業が利用する本番環境に即座にデプロイされ、論文で終わらない実世界への影響を実感できます。
- 最先端のAI研究を実践: 推論品質の限界突破、長期記憶の設計、マルチエージェント連携のオーケストレーションなど、業界のフロンティア課題に取り組みます。
- 研究と発表の両立: 論文発表や技術ブログ執筆を奨励し、学術機関やOSSコミュニティとの連携を積極的に支援します。
- 技術移転によるインパクト: Agentic Product Engineerチームに手法を移転し、全製品の品質向上においてリーダーシップを発揮します。
- 急成長環境で、技術的な意思決定において大きな裁量を持てます。

●Mission
""Scientifically evaluate and guarantee the output quality of agents.""

Evaluate and guarantee AI agent output quality through scientific methods. Build systems for automated evaluation, red teaming, safety verification, and regression detection. Ensure the quality of products used in production by approximately 200 companies through a ""science of quality"" approach.

●Role & Expectations
As an AI QA Specialist, you will lead the design, construction, and operation of the quality evaluation infrastructure for AI agents.

Own the entire process from evaluation metric selection and design to integrating automated evaluation pipelines into CI/CD
Plan and execute red teaming to detect safety risks before release
Quantitatively verify the effectiveness of quality improvements through A/B test analysis based on statistical experimental design
Feed evaluation signals back to the research and development teams, creating a compound-interest loop for model improvement
Ensure the quality of products used in production by ~200 companies through a ""science of quality"" approach

●Job Description
・Evaluation Infrastructure Design & Development
　Design, build, and maintain evaluation sets (synthetic data + real logs)
　Select and design evaluation metrics (win rate, task success, factuality, harm detection)
　Build automated evaluation pipelines and integrate them into CI/CD
　Design agent harnesses (multi-turn, tool use, long-context support)

・Safety & Quality Verification
　Plan and execute red-teaming (adversarial testing)
　Build safety and policy compliance verification frameworks
　Design and run prompt/tool regression tests
　Analyze and improve issues related to hallucination, bias, and output quality

・Statistical Analysis & Reporting
　Design and analyze statistical experiments (A/B tests, significance testing)
　Create quality reports and improvement proposals
　Visualize regression detection and quality trends
　Feed evaluation signals back to research and development teams

＜具体的な業務内容＞
・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発
・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開
・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明
・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング

・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ
・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務（採用、評価、育成等）

ポジションの魅力
・常に新しいLLM技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題をLLM技術で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つLLM技術応用やLLMシステム開発に携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる

このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。

2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。

3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
メイン担当者を補佐する立場であるSV（スーパーバイザー）がプロジェクトに1名配置されますので、案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。

【業務概要】生成AI・デジタル技術の活用による業務効率化・高度化を目的とし、企画立案から導入・開発・社内浸透まで一貫して担当します。導入形態は、経営方針に基づくトップダウンと、現場ニーズ起点のボトムアップの双方があります。開発は自社内開発に加え、外部ベンダーも活用します。
【具体的な業務】1. 生成AIエージェントの作成・配布や各種デジタルサービスの整備を通じ、ユースケースの先行創出から全社展開まで一貫して推進。2. デジタルサービスの活用促進と運用定着の支援。3. 体系的にBPR・デジタルを活用できる組織文化と人材の育成。4. 業務変革に繋がるデジタル技術を調査し、当社に導入できる形として普及促進。5. 事業およびスタッフ組織と連携し、あるべき業務プロセスをデザイン。6. AIなどのデジタル技術を用いて、業務プロセスの変革・自動化・高度化を推進。7. 導入したデジタル施策の全社展開・定着に向けた活用促進、ナレッジ展開、人材育成。8. ラジオ配信やコンテスト開催など、全社のDX活用促進。
【ポジション・部門の魅力】
* 職場の魅力：主体性を持って自由闊達に業務に当たれる組織文化。
* 仕事の魅力：AI Agentを業務変革に落とし込み、効果測定まで含め全社展開を推進。基盤管理から価値創出まで一気通貫で関与し、事業や他のCxO組織と連携する必要があり、幅広い組織とコミュニケーションをとりながら活躍できる。
* 成長の魅力：技術調査から業務設計、AI実装、展開・育成まで一気通貫で経験。効果可視化に加え、コンテスト等の全社イベント企画・運営を通じ発信力と推進力を磨き、専門職・リーダー双方へ成長可能。
* 生活の魅力：交通アクセスや環境の良さ、オフィス眺望や環境の良さ。
【キャリアパス】まずはプロジェクトメンバーとして参画し、担当領域の企画・推進を担っていただきます。その後、プロジェクトリーダーとして、関係部門をリードしながらプロジェクト全体をけん引していただきます。将来的には、複数プロジェクトを同時にマネジメントし、組織横断でデジタル施策を推進するポジションを目指していただくことも可能です。
【変更の範囲】会社ならびに出向先の定める全ての業務（配置転換を含む人事異動を命じることがある）

業務概要:大きく次の4つの分野のいずれかを主に担当いただく予定です。
1. 生成AIを利用した全社規模の業務効率化推進
・企画
・構築
・運用業務全般 2. 生成AI等最新技術を用いたシステムの内製開発チームの立ち上げ
・運用 3. 各部署から依頼された生成AIを活用した業務改善ツールの開発と運用業務 4. 生成AIに関する当グループ全体のガバナンス構築、社内教育、リスク対応等の業務全般。
開発自体は外部ベンダーに依頼をしておりますが、内製開発に注力していく予定です。
具体的な業務:Microsoft 365 Copilot/Copilot Studio等を活用したAIエージェントの開発（2025年度の重要ミッション）、社内版生成AIチャットボットを筆頭に、生成AIを活用した社内手続きの照会対応ツールや、稟議書ドラフト
・議事録などのドキュメント作成や要約サポートツール、法人営業における支援エージェントのPocなど、生成AI活用を支えるシステム基盤の企画/運用、システム内製開発の体制構築、企画/運用、AIポリシー、AIガバナンス構築。
ポジション
・部門の魅力:本チームは組成中のため様々なバックグラウンドを持つメンバーで構成されています。
他社での経験が活かしやすく、また当社も自社にない新たな経験
・知見を求めていますので、活発な議論が可能な環境です。
生成AI活用に関しては全社規模の一大プロジェクトであり、成功させることは従業員の働き方の改善につながり、結果的に顧客満足や企業利益に貢献できるため、非常にやりがいのある業務です。
実際のツール開発のみならず、従業員の生成AI活用推進に向けた企画業務やリスク統制プロセスの確立など、全体のガバナンス構築にもかかわるため、企画推進の経験を積むことができ自身の市場価値を高めることが可能です。
将来的には部門全体をリードしていただけることを期待しており、システムを本番リリースできるような体制を目指しております。

●業務詳細
当社グループの各事業会社における経営戦略・事業課題に対し、AI活用を前提とした システム構想・設計・意思決定の中核 を担い、複数プロダクトを横断するプラットフォーム視点で、企画からリリース・進化までをリードしていただきます。

（ご担当頂く業務例）
・グループ横断／事業横断の視点でのシステム構想・全体アーキテクチャ設計
・事業・ビジネス要件の構造化および、システム要件・非機能要件への落とし込み
・各プロダクト要求の再構造化および、共通化／個別化の判断
・技術選定方針およびアーキテクチャ方針の策定
・設計思想・判断基準を展開するためのガイドライン・標準化の整備
・プロダクトマネジメント（プラットフォーム視点での横断的なPOとしての役割）
・開発フェーズにおけるディレクションおよび意思決定支援（なお、開発は開発チームが担います）
・担当PJにおけるマネジメントおよび関係者とのコミュニケーション

●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）

●魅力／やりがい
・クライアントワークではなく、事業者の立場でAI活用を前提としたシステム構想・全体設計・設計判断に主体的に関われる環境
・実際に事業で使われるAIプロダクトの企画・構想段階から関与し、「AIをどう使えば事業価値が出るか」を設計として形にできる経験
・複数のAIプロダクトを俯瞰するプラットフォーム視点で、上位レベルの構想・設計判断を行い、グループの事業成長に直結する意思決定をリードできるポジション

◆ このポジションの役割
現場ヒアリングから業務フロー設計・AIツール実装・定着支援まで一貫して担います。「ツールを入れた」で終わらず、「業務が変わった」「生産性が変わった」という成果にコミットするロールです。

◆ 主な仕事内容
（1）業務分析・課題の特定
・現場ヒアリング・業務観察による非効率ポイントの特定
・As-Is / To-Beプロセスの設計と改善インパクトの定量試算
・改善施策の優先順位付けとロードマップ策定
（2）AI・自動化技術の実装
・LLM（OpenAI API・Anthropic API等）を活用した業務自動化ツールの開発
・AI Agentの設計・実装（LangChain・LangGraph等）
・n8n・Zapier・Make等のノーコード/ローコードツールを活用したワークフロー自動化
・社内ダッシュボード・BIツール（Redash・Metabase等）の構築
（3）推進・定着支援
・現場メンバーへのAIリテラシー研修・ツール導入支援
・効果測定・KPI設計と継続的な改善サイクルの確立
・ナレッジの体系化と横展開

業務概要:
当社では「AIネイティブなSIカンパニー」を目指し、AIを中核に据えた事業推進に取り組んでおります。
当社のAI事業は単なる顧客向けSIではなく、自社の業務にAIを深く適用し、確かな成果が得られた取り組みを自社製品化 → 外販する戦略をとっています。
営業・人事・デリバリなど各部門が自ら主導してAI活用を行ってきましたが、現在はそれらを横断する「AI統括室」へと開発機能を集約し、スケーラブルなプロダクト開発体制を強化中です。
この「全社横断のAI開発チーム」の中核人材として、複数プロダクトの技術戦略・新規開発を牽引するテックリードを募集します。

具体的な業務:
当社のAI統括室では、複数の自社AI製品を横断してリードできるテックリードを募集しています。PoCから本番導入、プロダクト化・外販まで、当社独自のサイクルの中で開発を牽引していただきます。
1. プロダクト横断の技術戦略推進
・複数の自社AI製品にまたがるアーキテクチャの共通化・最適化
・技術仕様やフレームワークの標準化による開発効率の最大化
・開発チーム間の技術方針のすり合わせや、横断的な技術リード
・各エンジニアはプロダクトに並行で関与し、全体視点と専門性の両立を図っています
2. AIプロダクト開発の実務リード
・オンボーディングフェーズでは、既存プロダクトの設計・開発に参画し、業務理解・基盤習得を進めていただきます
・徐々に新規プロダクトに移行し、要件定義・技術選定・フィージビリティ検証を主導
・プロダクトごとのアーキテクチャ設計と技術スタック選定、実装方針策定
・実装にも手を動かしながら、チームのコード品質管理・技術レビューを実施
・PdMやビジネス部門、デザイナーと連携しながら、ユーザーに届く形に仕上げていきます
3. プロトタイピング 社内でのテストマーケティング
・経営陣と月次のアイデア検討MTGを通じて、仮説ベースの新機能やプロダクトを設計
・まずは実際に動くプロトタイプを構築し、手触り感で判断
・社内をテストユーザーとしたフィードバックサイクルを回し、精度高く改善
・効果が見えたプロダクトは、本番導入・外販展開へとスケーラブルに昇華

ポジション・部門の魅力:
1. 最先端ツールを即試せる、技術選定の自由度
Cursor・Devin・Clineなどの話題ツールも、承認不要で即利用可能。AIモデルや開発環境に縛られず、開発効率を最大化する選択ができるため、テックリードとして最新技術をチームに取り込みながら、最速でプロダクト開発につなげる動きができます。
2. 強固な事業基盤で、失敗を恐れず挑戦できる
多くのAIスタートアップでは、1つのPoC失敗が即資金難に繋がるリスクがありますが、当社は強固な事業基盤を持つため、プロダクトのチャレンジに“全振り”できる環境があり、「失敗を恐れずに開発できる」という安心感のもと、本質的な技術判断とプロダクト開発に集中できます。
3. ユーザーの声を最速で拾い、製品改善に直結させられる
新機能は社内で即時に展開され、リアルな業務フィードバックが即日得られます。定性・定量の両面から改善につなげられる、エンジニア冥利に尽きる環境です。
4. 常に新しい開発フェーズが走っており”飽きない”組織構造
当社では、常に新規開発が並行して複数走っており、0→1／1→10の両方に継続的に関われる構造があります。そのため、「最新技術に触れたい」「成果が出るまで責任を持ちたい」といった思いを長期的に持ち続けられる環境です。

当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちは、企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する次世代の基幹システムを構築することを目指しています。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。AIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。

期待する役割:
Human-AI Collaboration Architectとして、当社の全プロダクト (自社サービス等) におけるAIエージェント体験の設計をリードしていただきます。
1. エージェントの対話フロー・インタラクションパターンを設計し、ユーザーがAIを信頼して業務に活用できる体験を実現する
2. 不確実性の可視化、信頼度表示、可逆操作 (Undo / 修正)、トレーサビリティ表示など、AI特有のUX課題を解決する
3. ユーザーリサーチ (インタビュー、ユーザビリティテスト、A/Bテスト) に基づくデータドリブンなデザイン判断を行う
4. AIプロダクト向けデザインシステムを構築・運用し、プロダクト横断で一貫した体験を提供する
5. エンジニア・PM・AI研究者と密に連携し、技術的制約を理解した上でデザインする

具体的な業務:
1. エージェント体験 (AX) の設計
* エージェント対話フロー・インタラクションパターンの設計
* 不確実性の可視化・信頼度表示のUI設計
* 可逆操作 (Undo / 修正) ・権限付与UIの設計
* エージェント行動のトレーサビリティ表示設計
* Human-in-the-Loop評価UI・フィードバックループの設計
* エージェントのパーソナ (性格・振る舞い・トーン) の設計
2. ユーザーリサーチ
* ユーザーインタビュー、ユーザビリティテスト、A/Bテストの設計・実施
* 定性・定量データに基づくデザイン判断
* ペルソナ・ジャーニーマップの作成・更新
* AIエージェントに対するユーザーの信頼度・満足度の測定
3. デザインシステム・プロトタイピング
* AIプロダクト向けデザインシステムの構築・運用
* 高速プロトタイピング (Figma、コードプロトタイプ等)
* 情報アーキテクチャ (IA) 設計
* デザインパターンのドキュメント化・チーム間共有

業務シナリオ例:
1. 稟議承認AIの信頼度表示UI設計: AIエージェントが「この稟議を承認すべき」と判断した際、ユーザーが「この判断はどの程度信頼できるか」を直感的に判断できるUIを設計。信頼度スコア、参照した過去の承認パターン、判断根拠の表示方法をプロトタイプし、ユーザビリティテストで検証。
2. SaaS横断ワークフローの可逆操作UI設計: AIエージェントが複数のSaaSを横断して自律的に実行したアクションに対し、ユーザーが安心して「取り消し」「修正」できるUIを設計。複数のSaaSにまたがるアクションのUndo / Redoのインタラクションパターンを定義し、「どのSaaSのどのデータが変更されたか」を一覧で確認できるトレーサビリティ表示を実装。
3. デザインシステム構築: 複数のプロダクトで一貫した体験を提供するため、エージェント対話コンポーネントを標準化したデザインシステムを構築。

ポジション・部門の魅力:
1. AXという新しいデザイン領域: 「人とAIの信頼関係」という、まだ正解のないデザイン領域に挑戦でき、業界の先駆者になれます。
2. 複数のプロダクトを横断: 当社の多様なAIプロダクトのデザインに携われ、1つのプロダクトに閉じない幅広い経験を積めます。
3. デザインシステムをゼロから構築: AIプロダクト向けのデザインシステムを設計・構築でき、コンポーネント設計からインタラクションパターンまで、基盤を作る仕事です。
4. ユーザーリサーチの実践: 多数の顧客に対して、インタビュー・ユーザビリティテスト・A/Bテストを実施し、データに基づくデザイン判断ができます。
5. 急成長環境: 設立後、大規模な組織、複数のプロダクト展開のスタートアップで、デザインの意思決定に大きな裁量を持てます。

業務概要: 当社は、当グループ会社として、AIエージェントの性能を決定づけるAgent Harness（モデルをラップし、セッション状態、チェックポイント、ガードレール、コンテキスト注入、ツール実行を管理する制御レイヤー）を社内で設計・実装するAgent Harness Engineerを募集しています。

具体的な業務:
Agent Harness Engineerとして、AI/MLの知識を活用し、エージェントの制御・実行インフラを設計・実装します。
1. Agent Harnessの設計・実装:
* AIエージェントの動作原理を深く理解し、実行エンジン（Graph Runtime / State Machine）を設計・実装します。
* 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェースであるAgent SDKを設計・開発します。
* セッション管理、チェックポイント、リカバリメカニズムを実装します。
* エージェントの動作を安全に制御するルール実行インフラであるガードレール/ポリシー実行エンジンを構築します。
2. AI/MLシステム統合:
* 複数のLLMプロバイダーとモデルタイプ間で推論リクエストを最適にルーティングするモデルルーティングを設計します。
* コンテキスト管理とメモリインフラ（長期メモリ、ワーキングメモリ、RAG統合）を設計します。
* 推論パイプラインを最適化します（レイテンシ削減、コスト効率、キャッシング戦略）。
* リサーチエンジニアと協力し、最新の研究成果を本番インフラに統合します。
3. オーケストレーションとパフォーマンス:
* ワークフローオーケストレーションとキューイングシステムを開発します。
* コスト/パフォーマンス最適化（オートスケーリング、キャッシング、バッチ処理）を行います。
* 推論リクエストのルーティングとロードバランシングを行います。
4. 信頼性と運用:
* プラットフォームの稼働時間を維持します。
* インシデント対応と事後分析を行います。
* データアクセスと権限管理インフラを設計します。

ポジション・部門の魅力:
* Agent Harnessを社内で構築: 最先端アーキテクチャコンセプトをOSSに頼らず設計・実装し、業界の最先端に立ちます。
* AI/ML × バックエンドの交差点: LLMの動作原理を深く理解し、エージェント実行インフラを設計・実装します。純粋なインフラでも純粋なMLでもない、新しい領域です。
* 基盤ソフトウェアデザイナー: YAMLを書く仕事ではなく、SDK、実行エンジン、オーケストレーターをコードで構築します。低レベルの知識が直接適用されます。
* 開発者体験アーキテクト: 社内エンジニアが使用するSDKとツールチェーンを設計し、開発組織全体の生産性を向上させます。
* すべての製品を支える: 本番環境で、すべてのAIエージェントがあなたが構築するHarness上で動作します。
* 急成長環境: 技術的な意思決定において大きな裁量を持つことができます。

募集背景:AIエージェントの出力品質は企業の業務に直結します。「なんとなく動く」では許されません。自社サービスが「企業の脳」として稟議承認・リソース配置・見込み顧客探索などの業務を自律的に実行する世界では、AIの出力が間違えれば、承認すべきでない稟議が通り、誤った人員配置が行われ、不適切な顧客にアプローチしてしまいます。「企業の脳」が信頼されるためには、生成回答の正確性・安全性・一貫性を科学的に評価・保証する仕組みが不可欠です。当社では、多数の顧客が本番環境で利用するAIエージェントの品質を科学的に保証するため、自動評価パイプライン・レッドチーミング・統計的実験計画に基づく品質保証体制を構築するAI QA Specialistを募集します。

ミッション:Agentの出力品質を科学的に評価・保証する。AIエージェントの出力品質を科学的手法で評価・保証し、自動評価・レッドチーミング・安全性検証・回帰検出の仕組みを構築する。多数の顧客が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保する。

具体的な業務:AI QA Specialistとして、AIエージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。
1. 評価メトリクスの選定・設計から、自動評価パイプラインのCI/CD組込みまでをオーナーとして担う
2. レッドチーミングの計画・実施により、リリース前に安全性リスクを検出する
3. 統計的実験計画に基づくA/Bテスト分析で、品質改善の効果を定量的に検証する
4. 評価シグナルを研究・開発チームにフィードバックし、モデル改善の複利ループを作る
5. 多数の顧客が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保する

業務内容:
1. 評価基盤の設計・構築
* 評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス
* 評価メトリクス選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection)
* 自動評価パイプラインの構築とCI/CDへの組込み
* エージェント・ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応)
2. 安全性・品質検証
* レッドチーミング (adversarial testing) の計画・実施
* 安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築
* プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行
* ハルシネーション・バイアス・出力品質の課題分析と改善
3. 統計分析・レポーティング
* 統計的実験計画 (A/Bテスト、有意差検定) の設計・分析
* 品質レポート作成と改善提案
* 回帰検出・品質トレンドの可視化
* 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック

業務シナリオ:
※以下は想定される業務シナリオの例です
1. シナリオ 1: 新モデル導入時の品質ゲート
LLMプロバイダーが新モデルをリリース。既存の評価セットで回帰テストを実行し、factualityスコアが低下していることを検出。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了。
2. シナリオ 2: エンタープライズ顧客向けの安全性検証
金融機関向けに自社サービスを導入する際、業界固有のレッドチーミングシナリオ (機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等) を設計・実施。ポリシー準拠率以上を達成し、顧客のセキュリティ審査を通過。
3. シナリオ 3: A/Bテストによるプロンプト最適化の効果検証
エージェントの回答品質改善のため、2種類のプロンプト戦略をA/Bテストで比較。統計的有意差検定により、新プロンプトがtask success rateを向上させることを実証し、本番適用を決定。

成果責任 (KR/メトリクス):
* 評価カバレッジ率 (テストケース網羅率)
* 回帰検出率 (リリース前の品質劣化検出率)
* 評価パイプライン実行時間 (CI/CD内で完了)
* False Positive / Negative 率
* 安全性インシデント発生率 (リリース後)

チーム体制:AI QA Engineerは品質保証の専門チームとして、以下のチームと密接に連携します:
* 密接に連携する役割:
* Agentic Product Engineer エージェント機能開発
* Research Engineer 研究開発・モデル改善
* Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) AI実行基盤開発
* Product Manager プロダクト設計・品質要件定義

業務概要
当社はDXコンサルティングを通じて企業の変革を支援してきました。次のステージとして、生成AIを活用したプロダクト開発に注力しています。その中心となるのが 「AIプロダクトエンジニア」 です。
単なるモデル実装やデータ分析に留まらず、Web開発の実装力 × ビジネス理解 × CX（顧客体験） × AI活用 を掛け合わせ、価値あるAIプロダクトを共に作り上げる仲間を募集しています。

具体的な業務
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）やLangChain等を用いた生成AIアプリケーション開発
・フロントエンド／バックエンドを含むWebアプリケーションの設計・実装
・PJにおける要件定義・設計・開発・テストといった一連の工程への参画
・チームメンバーやコンサルタントと連携したプロダクト開発

主なプロジェクト事例
・保険業向けAIクローンPoC支援
・情報通信業向けRAG活用ローカルLLM開発
・インフラ業向けローカルLLM導入・構築

ポジション・部門の魅力
・エンジニア組織の立ち上げコアメンバーとして、0→1フェーズを裁量を持って取り組むことができます
・事業戦略から顧客提案、組織開発まで、CxOとして必要となってくる能力を身に着けることができます
・CX領域に精通したメンバーと共に働き、顧客体験をデザインできます
・市場に大きなインパクトを与えてきたプロダクト開発者と共創できます
・技術選定から携わり、自らの手で「市場に刺さるプロダクト」を作り上げられます

業務概要
あらゆるデータ × AIからコンテクストを読み解き、顧客価値の創造を支援します。
AIが当たり前になる中、企業の成長を左右するのは顧客の「コンテクスト」を読み解く力です。
当社のAI専任チーム「Data Mind」は、データ×AIの技術でこれからの時代に必要な方法論を提供します。
単なる業務効率化ではなく、企業競争力の源泉となる独自の価値提供の強化と新たな顧客価値の創造を支援することが、Data Mindの目的です。
コンテクストという切り口で新たなデータを生み出し、顧客の価値創造につなげるAIの開発や活用を目指しています。
Data Mind におけるビジネスオペレーションリードは、当社の次なる成長を牽引するキーとなるポジションです。
AIの進化が著しい中で、事業が如何にスピードをもって、且つスムーズに進むか？事業がスケールできるように如何にオペレーションプロセスを構築するか？
CTOを始め、チームのエンジニアやビジネスのリーダー、そして社内の多くのステークホルダーと新しいプロセスを構築するポジションです。

具体的な業務
1. AIを活用した高生産性な業務オペレーションの設計・構築・推進
2. 事業運営に関する企画・運営（採用・育成・評価・要員管理・契約・財務等）
3. 事業計画策定のリードと各種部門との連携
4. Data Mind事業の中長期の事業成長を見据えた新しいサービスラインの企画立案と全体設計、推進チームとの連携

ポジション・部門の魅力
1. 事業立ち上げフェーズならではの広範囲の事業課題に対して、大きな裁量で取り組める
2. 事業責任者の直下で、事業視点・経営視点でのマネジメントスキルが身に付く
3. AIを活用したプロフェッショナルサービス事業及びSaaS事業のビジネスモデルを学べる

業務概要:
テクノロジーの力で当グループビジョンを実現することをミッションに、サービスの進化や、当グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。
当グループ企業に対し、ホールディングスの専門部隊の一員として、各社の事業・サービス企画を一緒に立案・推進し、実現します。
部門を跨いだ組織を形成しており、積極的に組織を拡大していく方針ですので、変化に富んだ状況の組織作りにも挑戦することが可能です。
具体的な業務:当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。
(ご担当頂く業務例)
1. 各事業会社の事業課題・業務課題に対する、AI活用を前提とした課題整理および解決方針の策定
2. AI活用を前提としたシステム／プロダクト構想の立案、ロードマップ策定
3. AI活用テーマにおけるビジネス要件整理、KPI設定、投資対効果(ROI)の整理(ビジネス担当とチームを組んで協業しながら行います)
4. AIシステムを前提としたビジネス要件からシステム要件(機能／非機能)への落とし込み
5. 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)の整理と言語化
6. 全体アーキテクチャ方針の検討、システム境界・責務分離の整理(システムアーキテクトとチームを組んで協業しながら行います)
7. プロダクトオーナー(PO)としてのバックログ優先度付け、受入基準(DoD)策定
8. 開発チーム(内製／外部パートナー含む)との協働による開発推進・ディレクション
9. リリース計画の策定、運用引き渡しに向けた関係部門との連携
10. グループ各社・現場部門とのディスカッション、AI活用を前提とした業務ヒアリング・検証(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:
1. 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)
2. AIサポート(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)
3. 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:
1. グループ横断のAI活用を推進する中核組織として、抽象度の高い事業課題や構想を、論点整理・言語化を通じて具体化し、構想・設計・意思決定を前に進める役割を担えます
2. 実際の事業課題を題材に、AI前提で「何を実現するか」「どこまでやるか」を整理し、構想から実行につながる判断をリードできます
3. 経営層・事業責任者・開発チームと向き合いながら、ビジネス要求と技術制約をつなぎ、意思決定を支えることで、事業とテクノロジーを橋渡しする推進力を磨けるポジションです

事業者の皆さまが事業を立ち上げ、発展する過程で直面するさまざまな課題にお応えできる存在を目指しています。世の中の最先端のAI・テクノロジーを取り入れながら、次の当社の核となるAIプロダクトの検討・検証・創出を担っていただきます。

【具体的な業務】
下記業務をシニアエンジニアとしてリーディング・実装・検証を行っていただきます。
1. 当社の製品サービスに搭載するAIエージェントの開発と検証
- LLM（各種）を用いた応答UIUX、API/MCP連携による参照・操作、製品・データとの連携アプリケーション構築
- Databricksを活用したデータ連携・可視化機能のあるモックアプリケーションの開発
- UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装
2. 企画、要求定義から要件定義、設計、開発・検証まで、上流から下流工程までの幅広いフェーズに携わっていただきます
まずはアジャイルでAI駆動開発によりMVPをプロトタイピングしながら、現状のAIの可能性や実現性・課題について検証し、製品化やサービス化に向けたリードをいただきます
3. 製品/システム開発チームへの技術移管、運用設計・実行
- サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品・システム実装をサポートしていただきます
※仕事内容の変更範囲：当社の指示する業務

【ポジション・部門の魅力】
お客さまのバックオフィス業務や経営を支援し、スモールビジネスの活性化へつながるような製品サービスの開発を行うことが可能です。また、ご自身がお持ちのAIに関する知見を活かして、新たな価値を創出するプロダクト開発に携わることができます。

【使用技術・開発環境】
以下の当社の環境の中で、Speed、Cost、Skill、Usability等を鑑みて、選択可能
クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks、その他必要な環境
フロントエンド： TypeScript,React,Next.js ,Java（Spring Boot）、Rubyなど
バックエンド： TypeScript, NestJS,GraphQL,Prisma
データベース： Aurora(MySQL),DynamoDBなど
AWS：ECS Fargate Lambdaなど
CI/CD： GitHub Actions, Codeシリーズなど
バージョン管理： GitHub
データ・AI環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks
AI： LLM・Agent（ChatGPT, Gemini/VertexAI, Claude/Sonet）
コミュニケーションツール：notion、Google workspace

【業務概要】国内・世界トップクラスの総合人材企業である当グループ。テクノロジーの力で当グループのビジョン実現をミッションに、サービスの進化や、当グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。当グループに対し、ホールディングスのエンジニアとして、AIという手段に拘りながら、各事業、サービスの新しい「はたらく」を作っていきます。

【具体的な業務】AI R&Dとして、エンジニアリングプロセスを継続的に進化させる取り組みを推進していただきます。具体テーマは入社後にチームと合意のうえ柔軟に設定しますが、以下のような内容を想定しています。
* 問題発見と評価設計：開発フローの摩擦を定量化し、仮説と指標を定義
* 迅速な実験とプロトタイピング：短サイクルでPoCを主導し、効果を検証
* 実運用への橋渡し：LLMOps/MLOps、セキュリティ・ガバナンスを含めた運用設計
* ナレッジの標準化：ベストプラクティス、サンプル実装を整備し社内展開

【想定PJT】R&Dは部内エンジニアをターゲットまたはプロダクトへ組み込める可能性がある技術をテーマとして、技術検証と結果フィードバックのサイクルを回していただくことを予定しております。

【ポジション・部門の魅力】
* 世界トップクラス規模の総合人材企業である当グループで、様々な経験を積むことができます。
* 当グループ各社のAI利活用を牽引する立場で、AIに関する知見や技術力を発揮するだけでなく、事業変革の一端に取り組むような難しくもやりがいのあるミッションを担って頂くポジションです。
* 戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
* フルスタックエンジニアとしての経験を積むことができます。
* 技術選定に対し、裁量が与えられます。
* まだ立ち上げたばかりの組織のため、一緒に組織を作っていくことができます。
* リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。

業務概要:自社サービス開発において、自然言語処理（NLP）や大規模言語モデル（LLM）を活用したプロダクト開発をリードいただきます。
顧客からのフィードバックを取り入れながら、改善を繰り返し継続的なサービス価値の向上に取り組んでいただきます。
具体的な業務内容:1. 多様で構造化されていないデータ（特許や論文、企業情報、企業のプレスリリース情報など）を処理
・検索する自然言語処理アルゴリズムの開発と改善2. 学習
・評価のためのデータ整備、エラー分析、それに基づく改善案の立案および改善の実施3. 自社サービスの運用手法や社内
・社外ユーザーが行っているプロセスの把握
・理解4. 上記関係者のフィードバックを受けて継続的な改善の実施5. これらの技術をWebサービスとして実現するため、PythonやLLMを用いた機能実装を行うポジション
・部門の魅力:
・リモート勤務可能（現在、エンジニアはリモート勤務が可能です。
）
・技術研鑽補助（業務時間内でのWeb勉強会等への参加も問題ありません。
）
・柔軟な組織（新しいサービスを事業部と一緒に作っていけます。
）

【業務概要】技術開発本部は、DX・AX推進や全社イノベーション推進機能の中核として、1. 新技術探索、2. 技術評価・実証、3. 知財管理・標準化をリードするイノベーション・ハブの役割を担います。技術評価・実証では、新技術を社内で実証し、現場受容性を高める改良を加えた上で、当グループ内の業務展開および社会実装を図ります。
【具体的な業務】当グループにおける現場作業の自動化・ロボット化に関わるアジャイル的な研究開発およびこれに付随した業務を担当いただきます。社内事業部門ならびに社外との技術連携、技術開発プロジェクトマネジメント、開発技術の社会実装に向けた戦略策定も行います。具体的には、当グループの各部門や社会の課題を把握し、課題解決を図るための技術研究開発におけるプロジェクトマネジメントを担当。各社の課題ヒアリング、国・自治体・インフラ企業等における社会課題の調査を行うと共に、当該課題の解決に貢献する既存技術や最新技術動向を調査・分析し、社内外と連携しながらアジャイル的な技術開発・実証試験等を行います。今回、発電、送変電や配電設備における巡視・保守・保全などの業務のロボット化の研究プロジェクトの立ち上げから、推進、社内外への実装に至るまでの一連の業務を遂行。ロボット化に適した業務の検討、現場作業に適したロボットの発掘・作業方法の検討など研究の初期からお任せします。開発した技術は、当グループの各部門の業務に反映するとともに、社外へのサービス化に向けた検討を行います。また、複数の研究開発チームを巻き込んだプロジェクト型の研究においては、研究遂行に関わるマネジメント業務も行っていただきます。
【ポジション・部門の魅力】当グループ内外の課題解決を図ることで、広く社会に貢献できます。最先端の技術を駆使し、先駆的な技術者と共に仕事を進められます。課題の調査・発掘から、社内外への研究成果の実装に至るまでの一連の業務を経験できます。キャリアアップイメージとしては、当グループの技術開発業務、事業創造本部や経営戦略部門での技術開発業務や社外連携業務があります。

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

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

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

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

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

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

プロジェクト参画スタイル:
・研究開発フェーズ: 当チーム内で複数メンバー（協働者の方含む）と協働で研究開発の目標に基づき、プロジェクト計画・管理やツール・ノウハウ整備などを実施いただきます。活用する技術を扱うベンダー等とコミュニケーションを図っていただくこともあります。PoC/効果検証時は、プロジェクトのステークホルダーと連携し、どのようにプロジェクトでの検証計画・実行・レポート等をまとめ、改善へつなげます。目安ですが研究開発は半年 1年間、PoC/効果検証は数カ月程度。
・導入・普及フェーズ: 研究成果やノウハウをプロジェクトへ導入できるようにするため、プロジェクトのステークホルダーと課題・目標や対応するための実行計画などを合意形成していきます。また、プロジェクトメンバーと連携してその計画に基づき実行・実装を実施していきます。案件によって関わり方は異なりますが、コンサルティングのような関わり方では打ち合わせ等をベースにプロジェクトの課題抽出・目標設定等の策定を支援します。実行・実装では1プロジェクトメンバーとして実プロジェクトに参画いただきます。
それぞれのフェーズが完全に独立せずに繰り返し実施しており、また案件や当チーム内の状況でも異なりますので、適宜、最適な形を選択することになります。

【ポジション・部門の魅力】
当社の高品質・ミッションクリティカルを支えるインフラ・クラウド開発において生成AI等の新技術を駆使して、さらなる高みを目指すことに挑戦したい方を歓迎します。
開発現場と共に課題を見つけ、改善をリードする中で、自らの専門性を磨き続けたい方に最適なポジションです。
1. 先進技術 × 基盤技術の両立: 「生成AI等の先進技術をチャレンジしつつ、クラウドやオンプレ等の基盤開発の経験・知識も活かせる。」
2. 当社の様々なシステム開発のノウハウに触れられる: 「公共・金融・法人など、当社が関わる多彩な領域のインフラ開発のノウハウに触れることができ、幅広い知見を得られます。」
3. キャリアの成長機会: 「ITアーキテクト・コンサルタントとしての論理的思考力、最新技術等のスキルに加え、プロセス改善などの知識だけでは得難い経験をもとにしたスキルアップなど、幅広いスキルを磨ける成長環境を提供します。」
4. 社内横断で活躍できるポジション: 「当社の全事業部から要請を受ける立場なので、さまざまな事業部・専門家と連携しながらプロジェクトを進められます。」
5. プロフェッショナル人材との協働: 「AIに強い、インフラに精通したITアーキテクト・コンサルタントなど、専門性の高いメンバーとチームを組みながら成果を出せます。」

【業務概要】
当社は生成AI関連事業でグローバルでの売上を目指しており、今後当グループのビジネスの核となりうる、最先端の技術と市場の成長を牽引する重要な領域です。その中でテクノロジーコンサルティング＆ソリューション分野（TC&S分野）は、業界横断で全社ビジネスをリードしていく立場です。生成AIを活用した業務変革や働き方の改善、生成AI基盤の開発など、さまざまな社会課題解決ニーズに応えるため、ご経験を活かして社会・および全社のビジネス成長をリードいただける人材を募集しています。
TC&S分野は、最新のテクノロジーを用いて、お客様の課題解決に向けて伴走する組織です。

【具体的な業務】
※下記は代表的な業務です。ご経験に沿ったポジションをご提案していくため、詳細は選考を通じてご説明いたします。
1. ビジネス推進（ビジネスディベロッパ）
・生成AIビジネス戦略の策定と市場展開の推進
・生成AIを核とした営業企画および戦略立案
・市場分析およびソリューション戦略策定
2. 営業（顧客営業・ソリューション営業）
・生成AIを活用した営業企画および顧客対応活動
・生成AIビジネス拡大を目指したプリセールス支援
・顧客課題に基づくテーマの提案および営業活動
3. 開発/サービス企画（AIエンジニア、データサイエンティスト、ITスペシャリスト、ITアーキテクト、アプリケーションスペシャリスト、プロジェクトマネージャ）
・生成AIソリューションの企画・開発・運用
・サービスリリース後の運用フロー設計および運営
・GPU基盤サービスの企画構想、および設計・構築・最適化
4. コンサルティング（コンサルタント、デジタルビジネスマネージャ）
・顧客の競争力強化/CX変革/業務効率化オファリングの企画・サービス化
・事業部門／DX部門／経営層への課題ヒアリング、プリセールス
・生成AIによる変革テーマ、新業務プロセス設計、変革ロードマップ策定、ROI 試算
・PoCから業務適用に至るまでの顧客伴走支援
・AI基盤の導入に向けた提案および技術支援

【ポジション・部門の魅力】
●職務の魅力
・ビジネス創出・スケールの経験：新規ビジネスの構想から立ち上げ、スケールまで一貫して携われる。生成AIやSmart AI Agentなど先進技術を活用した価値創出。
・挑戦できる環境：豊富な企業リソースを活かしつつ、ベンチャーのようなスピードと裁量でチャレンジ可能。社内技術実装の実験結果をもとに、実戦的ナレッジで顧客に貢献。
・多様な協業と価値提供：社内には多様なバックグラウンドを持つスペシャリストが多数在籍。最先端技術や知見を活用しながらお客様のビジネス成果・価値にどう貢献するかを考え抜く経験を通じて、自身の思考力・技術力を磨きつつ構想から実装・定着までEnd to Endで伴走。コンサルティングにとどまらない「手触り感ある」価値提供。
・幅広い業界との接点：各インダストリのリーディングカンパニーを対象としたプロジェクト多数。ハイレベルかつ多様な案件を通じて成長機会を提供。
●組織の魅力
・学びと成長を支えるカルチャー：案件共有会、外部勉強会、マンツーマンコーチング、ナレッジベース整備など成長支援が充実。SlackやTeamsを活用した相談・情報共有が活発な風通しの良い組織。
・柔軟なキャリアパス：超上流のコンサルティングから開発・運用・セキュリティ対応まで幅広い業務フェーズに対応。組織内ローテーションや関連部門への異動も可能で、志向に合ったキャリア構築が可能。

業務概要:当社は事業を通じて社会課題の解決を目指すソーシャルエンタープライズです。
テクノロジーで業界を革進すべく、全社員がデータ/AIを活用する“デジタル
・カンパニー”への変革を推進中です。
生成AIの台頭を非連続な成長機会と捉え、新設のAICoEを中心に、あらゆる業務プロセスをAIで再定義し「より早く
・賢く
・創造的に働ける組織」への進化を目指しています。
新設する AICoE の役割は、1. 生成AIの共通基盤
・ガイドライン整備、2. 全職種を対象としたシチズンデベロッパー育成、3. AI活用PoC の高速推進、これらを通じて、当グループ全体の業務効率と付加価値創出を最大化することです。
今回募集するポジションは、当グループ全体のAI活用を加速し、非連続な生産性向上を実現するため、AI活用基盤の構築と運用を担うエンジニアです。
現在、当グループ各社
・各部門でのAI推進に大きな開きがあり、機会損失が発生しています。
AIトランスフォーメーション部の新設に伴い、ナレッジベースシステム、モニタリングダッシュボード、ローコード/ノーコードツールを活用した共通基盤を構築し、全社のAI活用を技術面から支える中核メンバーを募集します。
具体的な業務:本ポジションは、エンジニアチームのリーダーとして、当グループ全体のAI活用基盤を構築
・運用し、非連続な生産性向上を実現していただくポジションです。
1. AI活用基盤の構築
・運用
・生成AI / ローコード /ノーコード各種ツール（Dify、Make、Zapier等）の評価
・導入
・社内向けAI活用基盤(MCP構築など)
・データ基盤の整備(RAG構築など)
・技術観点でのAIガバナンス検討
・ナレッジベースシステムの設計
・構築2. AI活用のPoC
・先行実験
・生成AI/ローコードツールを活用した業務効率化の検証
・横展開可能な技術パターンの抽出3. 技術判断
・外注管理
・生成AI関連ツールの選定
・導入判断
・外注ベンダーの技術管理
・技術仕様書作成※変更の範囲：会社の定める業務に変更の可能性があります。
ポジション
・部門の魅力:
・経営インパクト: 非連続な生産性向上という明確な経営目標に技術で貢献できます
・技術裁量: ツール選定から基盤構築まで技術的な裁量があります
・最新技術: Claude, DIfy, Notion等の最先端AI
・ローコードツールを実務で活用できます
・0→1の構築: 新組織の立ち上げフェーズで、基盤を一から設計
・構築できます
・全社展開: 自分が構築した基盤やプロセスが、当グループ全体で使われます

【業務概要】
AI技術部は、グローバルにおけるAgentic AIおよび生成AIの高付加価値アセット開発と展開を推進する組織です。また、システム開発のプロフェッショナルとして現場・案件の支援も実施します。我々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やシステム開発に関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。顧客業務を理解し、課題解決を提案・推進できるメンバを募集します。
当組織で募集している下記ポジションから、選考プロセスの中で、ご希望と、ご経験・適性を踏まえていずれかをご提案いたします。面談・面接を通して、ご自身に適したポストを検討されたい方向けの募集となります。

【具体的な業務】
1. ITグランドデザイン・コンサルタント: お客様の現実に即した技術面で実効性の高いITグランドデザインを提案します。ITアーキテクチャやITモダナイゼーションに強みのある当部と事業部が連携することにより、お客様の要望を叶えられるご提案を実現します。
2. ソフトウェアアーキテクト: プロジェクトに参画し、適切なアーキテクチャの提案や実現性検証、レビューを実施します。
3. ローコードプラットフォームを活用したシステム開発のエバンジェリスト・アーキテクト: ローコードプラットフォームを活用して前例のないシステムを高速かつ高品質で提供し、圧倒的な生産性向上とDXのスピーディーな実現を可能とします。
4. 生成AIのグローバルアセット開発・展開: 生成AI/データ活用に関するグローバル技術戦略を定め、注力先進技術に関するアセットを国内外当グループ会社と共同で開発、グローバル展開します。
5. 生成AI・Agentic AIに関するグローバル技術戦略策定とアセット開発・展開（アプリケーション開発）: アプリケーション開発領域における抜本的な開発生産性向上を目指し、生成AI・Agentic AIに関するグローバル技術戦略を定め、国内外当グループ会社と共同でグローバルアセットを開発、展開します。
6. 生成AI・ITコンサルタント／技術支援: 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。
7. AIエージェントの社会実装に向けたAI技術活用リーダー: AIエージェント「自社サービス」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、効果的なAIソリューションを提案・提供します。
8. AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォーム技術者: 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・提供します。

【ポジション・部門の魅力】
アジャイル・アーキテクチャ・AI・グローバルといった多様な領域で、最先端技術とビジネスの融合を実現できる環境です。業界トップレベルのアジャイル知見、ローコード開発、生成AI・Agentic AI、CxOクラスとの対峙、グローバルでの活躍、など、様々な技術や経験を通して、ビジネスデザインと技術開発の両面を身につけることが可能です。国内外の拠点や海外ベンダーとの協業、社会変革を担うAI実装など、グローバルに挑戦しながら専門性を磨き、多様なキャリアパスを描けるのが魅力です。

【業務概要】
当社は生成AI関連事業でグローバル年間売上を目指しており、今後当グループのビジネスの核となりうる、最先端の技術と市場の成長を牽引する重要な領域です。その中で当社の特定分野は、業界横断で全社ビジネスをリードしていく立場です。生成AIを活用した業務変革や働き方の改善、生成AI基盤の開発など、さまざまな社会課題解決ニーズに応えるため、ご経験を活かして社会・および全社のビジネス成長をリードいただける人材を募集しています。
当社の特定分野は、最新のテクノロジーを用いて、お客様の課題解決に向けて伴走する組織です。

【具体的な業務】
※下記は代表的な業務です。ご経験に沿ったポジションをご提案していくため、詳細は選考を通じてご説明いたします。
1. ビジネス推進（ビジネスディベロッパ）
・生成AIビジネス戦略の策定と市場展開の推進
・生成AIを核とした営業企画および戦略立案
・市場分析およびソリューション戦略策定
2. 営業（顧客営業・ソリューション営業）
・生成AIを活用した営業企画および顧客対応活動
・生成AIビジネス拡大を目指したプリセールス支援
・顧客課題に基づくテーマの提案および営業活動
3. 開発/サービス企画（AIエンジニア、データサイエンティスト、ITスペシャリスト、ITアーキテクト、アプリケーションスペシャリスト、プロジェクトマネージャ）
・生成AIソリューションの企画・開発・運用
・サービスリリース後の運用フロー設計および運営
・GPU基盤サービスの企画構想、および設計・構築・最適化
4. コンサルティング（コンサルタント、デジタルビジネスマネージャ）
・顧客の競争力強化/CX変革/業務効率化オファリングの企画・サービス化
・事業部門／DX部門／経営層への課題ヒアリング、プリセールス
・生成AIによる変革テーマ、新業務プロセス設計、変革ロードマップ策定、ROI 試算
・PoCから業務適用に至るまでの顧客伴走支援
・AI基盤の導入に向けた提案および技術支援

【ポジション・部門の魅力】
●職務の魅力
・ビジネス創出・スケールの経験：新規ビジネスの構想から立ち上げ、スケールまで一貫して携われる。生成AIやSmart AI Agentなど先進技術を活用した価値創出。
・挑戦できる環境：豊富なリソースを活かしつつ、ベンチャーのようなスピードと裁量でチャレンジ可能。社内技術実装の実験結果をもとに、実戦的ナレッジで顧客に貢献。
・多様な協業と価値提供：社内には多様なバックグラウンドを持つスペシャリストが多数在籍。最先端技術や知見を活用しながらお客様のビジネス成果・価値にどう貢献するかを考え抜く経験を通じて、自身の思考力・技術力を磨きつつ構想から実装・定着までEnd to Endで伴走。コンサルティングにとどまらない「手触り感ある」価値提供。
・幅広い業界との接点：各インダストリのリーディングカンパニーを対象としたプロジェクト多数。ハイレベルかつ多様な案件を通じて成長機会を提供。
●組織の魅力
・学びと成長を支えるカルチャー：案件共有会、外部勉強会、マンツーマンコーチング、ナレッジベース整備など成長支援が充実。SlackやTeamsを活用した相談・情報共有が活発な風通しの良い組織。
・柔軟なキャリアパス：超上流のコンサルティングから開発・運用・セキュリティ対応まで幅広い業務フェーズに対応。組織内ローテーションや関連部門への異動も可能で、志向に合ったキャリア構築が可能。

業務概要:当社は製造業向けAI画像検査システム「自社製品」を自社開発しています。現在は、新規機能開発や新プロダクト立ち上げなど、新規開発フェーズの真っ只中にあり、技術選定やアーキテクチャ設計にも裁量を持って関与できる環境です。
具体的な業務:本ポジションでは、バックエンド領域の開発マネージャー候補として、AI検査実行アプリケーションやAI学習システムにおける仕様検討・要件定義からアルゴリズム／システム設計、実装、導入までを一貫してリードしていただきます。また、バックエンドリードとして開発を牽引しながら、大規模画像処理やリアルタイムAI処理、パフォーマンス最適化などの技術課題にも取り組み、バックエンド技術を通じて製造業向け産業システムの高度化に貢献できるポジションです。
主な業務内容:
1. AI検査実行アプリケーション・AI学習システムの設計・実装・テスト・運用のリード
2. パフォーマンス改善・高速化、大規模データ処理の最適化
3. 高速化・最適化の成果が実際に検査できる対象や量の増加につながり、現場の生産性向上に直結
4. 新プロダクト開発における技術選定・アーキテクチャ設計
5. チーム管理、コードレビュー、開発プロセス改善
ポジション・部門の魅力:
1. 新規開発・プロダクト立ち上げに裁量を持って関わることが可能
2. 高度なバックエンド技術・リアルタイム処理・パフォーマンスチューニングに挑戦できる
3. 高速化・最適化の成果が、現場で検査できる対象や量の増加につながり、直接的にお客様の価値向上に貢献
4. 小規模チームのテックリードとして、設計方針や開発プロセスに直接影響可能
5. 産業系知見を活かし、異分野の技術と組み合わせた新しいプロダクト設計に挑戦できる

当社は製造業向けAI画像検査システム「自社製品」を自社開発しています。
本ポジションでは、AIアルゴリズム開発を中心に、仕様検討・要件定義からアルゴリズム設計、現場導入までを一貫して推進する開発マネージャー候補としてご活躍いただきます。

具体的な業務:
1. AI学習効率化: データ生成や学習補助など、少ないデータでも高精度化できる手法の検討
2. 微細対象の検出精度向上: 髪の毛や小さな欠陥など、微細な対象の検出性能改善
3. AI推論高速化・処理最適化: 現場での処理速度向上や適用範囲拡大に直結する最適化
4. AI設計・機能改善: 従来の学習方法に頼らない新しいAI設計や機能の検討

研究開発に留まらず、製造現場で実際に稼働するAIシステムとしての実装・最適化まで責任を持って関与できる点が特徴です。
また、今後の組織拡大を見据え、AI開発チームの技術的リードおよびメンバーマネジメントも担っていただくことを期待しています。

当社は製造業向けAI画像検査システムを自社開発しています。
本ポジションでは、AIアルゴリズム開発を中心に、仕様検討・要件定義からアルゴリズム設計、現場導入までを一貫して推進する開発マネージャー候補としてご活躍いただきます。

具体的には、以下の開発テーマに挑戦できます:
1. AI学習効率化：データ生成や学習補助など、少ないデータでも高精度化できる手法の検討
2. 微細対象の検出精度向上：髪の毛や小さな欠陥など、微細な対象の検出性能改善
3. AI推論高速化・処理最適化：現場での処理速度向上や適用範囲拡大に直結する最適化
4. AI設計・機能改善：従来の学習方法に頼らない新しいAI設計や機能の検討

研究開発に留まらず、製造現場で実際に稼働するAIシステムとしての実装・最適化まで責任を持って関与できる点が特徴です。
また、今後の組織拡大を見据え、AI開発チームの技術的リードおよびメンバーマネジメントも担っていただくことを期待しています。

業務概要
当社は製造業向け自社開発のAI画像検査システムを提供しています。現在は、新規機能開発や新プロダクト立ち上げなど、新規開発フェーズの真っ只中にあり、技術選定やアーキテクチャ設計にも裁量を持って関与できる環境です。

具体的な業務
本ポジションでは、バックエンド領域の開発マネージャー候補として、AI検査実行アプリケーションやAI学習システムにおける仕様検討・要件定義からアルゴリズム／システム設計、実装、導入までを一貫してリードしていただきます。
また、バックエンドリードとして開発を牽引しながら、大規模画像処理やリアルタイムAI処理、パフォーマンス最適化などの技術課題にも取り組み、バックエンド技術を通じて製造業向け産業システムの高度化に貢献できるポジションです。

主な業務内容:
・AI検査実行アプリケーション・AI学習システムの設計・実装・テスト・運用のリード
・パフォーマンス改善・高速化、大規模データ処理の最適化
・高速化・最適化の成果が 実際に検査できる対象や量の増加につながり、現場の生産性向上に直結
・新プロダクト開発における技術選定・アーキテクチャ設計
・チーム管理（2〜5名規模）、コードレビュー、開発プロセス改善

ポジション・部門の魅力
・新規開発・プロダクト立ち上げに裁量を持って関わることが可能
・高度なバックエンド技術・リアルタイム処理・パフォーマンスチューニングに挑戦できる
・高速化・最適化の成果が、現場で検査できる対象や量の増加につながり、直接的にお客様の価値向上に貢献
・小規模チームのテックリードとして、設計方針や開発プロセスに直接影響可能
・産業系知見を活かし、異分野の技術と組み合わせた新しいプロダクト設計に挑戦できる

▼職務内容これまで、事業成長に伴って増大する業務をエンジニアリングによって支え、業務プロセスの効率化とスケールを実現してきました。
現在は、商品情報整備や問い合わせ対応、営業提案、部門横断での要件整理といった判断
・実行業務が複雑化しています。
こうした状況を踏まえ、人手中心の運用から脱却し、生成AI
・AIエージェント技術を活用して社内業務そのものを再設計することで、さらなる飛躍的な生産性向上を目指しています。
その実現に向けて、当社ではAIエージェントを単なる補助ツールではなく、業務プロセスの一部として組み込み、継続的に改善可能な仕組みとして実装していきます。
開発プロダクトイメージとしては以下のようなものがあります。
1. 商品マスタや検索ログを活用し、商品情報整備や検索品質改善を支援する商品情報整備
・検索品質改善エージェント2. 問い合わせ内容や注文履歴、過去対応履歴を参照し、回答案作成を支援するカスタマーサポート向け問い合わせ解決エージェント3. 商談メモや仕様書、過去対応履歴をもとに、要件整理を支援する要件整理
・業務連携支援エージェント4. 社内ドキュメントや業務データを活用し、問い合わせ対応や定型業務を支援する社内ナレッジ活用
・業務実行エージェントAIエージェント開発エンジニアは、これらのAIエージェントの開発や社内業務への組み込み、実運用できる仕組み構築を担当していただきます。
業務システム
・データ基盤
・AIモデルを接続し、継続的に品質を改善しながら業務に定着させることが求められるポジションです。
▼主な役割CTO直下組織にて、AIエージェントを業務システムに統合するアプリケーション開発、LLMOps基盤の整備、業務プロセスへの組み込みまで一気通貫で担当いただきます。
AIエージェントを実運用可能な形で業務に定着させるためのエンジニアリングがミッションです。
[具体的な業務内容]1. AIエージェントアプリケーションの開発 - 生成AIを活用した業務支援システムの設計
・開発 - 社内システムやデータと連携するAIエージェント基盤の構築 - 業務フローに組み込まれるAIエージェントの実装および改善2. LLMOps
・評価基盤の構築 - LLMを利用したアプリケーションの運用基盤構築 - AIエージェントの品質評価および改善サイクルの設計 - モデル更新やプロンプト変更に伴う品質管理プロセスの整備3. RAG
・エージェント基盤の整備 - 社内情報および外部情報を活用するためのエージェント基盤構築 - 複数システムを横断した業務システムとのインターフェース設計4. 業務システムとのAI統合 - 業務部門と連携した要件整理 - AIエージェントを組み込んだ業務フローの設計 - 業務システムとAIエージェントを接続するツール連携基盤の設計 - 運用状況を踏まえた改善サイクルの構築[技術スタック]開発言語：Python / GoLLM：OpenAI / Geminiフレームワーク：OpenAI Agent SDKクラウド：AWS / GoogleCloudコンテナ：Docker / Kubernetes/ CloudRun※技術スタックは今後変わる可能性があります

当社は製造業向けAI画像検査システム「自社製品」を自社開発しています。
本ポジションでは、AIアルゴリズム開発を中心に、仕様検討・要件定義からアルゴリズム設計、現場導入までを一貫して推進する開発マネージャー候補としてご活躍いただきます。

具体的な業務：
・AI学習効率化：データ生成や学習補助など、少ないデータでも高精度化できる手法の検討
・微細対象の検出精度向上：髪の毛や小さな欠陥など、微細な対象の検出性能改善
・AI推論高速化・処理最適化：現場での処理速度向上や適用範囲拡大に直結する最適化
・AI設計・機能改善：従来の学習方法に頼らない新しいAI設計や機能の検討

研究開発に留まらず、製造現場で実際に稼働するAIシステムとしての実装・最適化まで責任を持って関与できる点が特徴です。
また、今後の組織拡大を見据え、AI開発チームの技術的リードおよびメンバーマネジメントも担っていただくことを期待しています。

業務概要
本ポジションのミッションは、顧客企業とともにPhysical AIの活用可能性を定義し、技術検証を通じて実運用につながる形へと具体化することです。
事業戦略レベルでの論点整理から、PoC設計、実機検証、現場導入までを一貫してリードし、各社が試行錯誤を行っているPhysical AIのユースケースと事業モデルを現実の形に落とし込んでいただきます。

具体的な業務
- 顧客企業の業務やオペレーションを理解したうえで、Physical AIによって解決可能な課題を整理し、事業および技術の両面から仮説を構築する業務
- 顧客とのディスカッションを通じて、PoCや技術検証の目的、スコープ、評価指標を定義し、プロジェクト全体の方針を設計する業務
- ロボットやAIモデル、センサ、ソフトウェアなど複数の技術要素を前提に、エンジニアチームと連携しながら検証計画を具体化し、進行管理を行う業務
- 技術検証の結果を踏まえ、仮説の修正や追加検討を行いながら、次の検証フェーズや社会実装に向けた打ち手を整理する業務
- 顧客企業との定期的なコミュニケーションを通じて、進捗共有、論点整理、意思決定支援を行い、信頼関係を構築する業務
- 実証環境から実運用環境への移行にあたり、現場制約や運用条件を踏まえた導入計画を策定し、立ち上げをリードする業務
- 社内のエンジニア、リサーチャー、ビジネスサイドと連携し、Physical AI事業としての再現性や横展開可能性を検討する業務

ポジション・部門の魅力
本ポジションでは新規性の高い技術を扱うPhysical AI 領域において、顧客とともに事業とプロダクトを構想段階から形にしていく経験を得ることができます。既存の枠組みに沿うのではなく、技術的可能性と顧客課題を往復しながら、新しい価値の定義そのものに関与できる点が特徴です。
技術検証と事業仮説が密接に結びつくプロジェクトを、企画から社会実装まで一貫してリードできる裁量があり、進行管理にとどまらず、技術とビジネスを統合した意思決定に関与できます。ヒューマノイドや双腕ロボット、AMR など複数のロボットプラットフォームと最先端の AI 技術を横断しながら事業を設計する経験は、ロボティクス領域における希少性の高いマネジメント力につながります。
不確実性の高い環境で試行錯誤を重ね、仮説検証を通じて意思決定を行うプロセスそのものが成長機会となり、Physical AI が実際の現場に組み込まれていく過程を当事者として体験できることが、このポジションの大きな魅力です。

業務概要当社では、Vision-Language-Action（VLA）をはじめとするPhysical AI技術を、実際のロボットシステムとして顧客現場に社会実装する取り組みを進めています。
その中で、ハードウェアエンジニアやミドルウェアエンジニア、データサイエンティストがそれぞれ専門性を発揮する一方で、それらを横断し、システム全体として成立させるソフトウェアレイヤーの重要性が増しています。
ロボットからのデータ収集基盤、学習
・推論と連携するサービスレイヤー、実機にインテグレーションされるアプリケーションなど、Physical AIの価値を形にするソフトウェア開発をリードできるエンジニアを募集します。
本ポジションのミッションは、Physical AIシステムにおけるソフトウェアレイヤー全体を設計
・実装し、ロボット、データ、AIが一貫してつながる状態を実現することです。
ハードウェアおよびミドルウェアの制約条件を理解したうえで、データ収集から学習、推論、現場での運用までを支えるソフトウェア基盤を構築し、プロジェクトを技術的にリードしていただきます。
具体的な業務1. ロボットシステム全体を俯瞰し、ハードウェア、ミドルウェア、AIモデル、アプリケーションをつなぐソフトウェアアーキテクチャを設計する業務2. ロボットから取得されるセンサデータやログを安定的に収集
・管理するためのデータ収集基盤およびパイプラインを設計
・実装する業務3. 学習および推論システムと連携するバックエンドサービスやAPIを設計し、ロボット実機や上位アプリケーションと接続する業務4. ロボットにインテグレーションされるアプリケーションやサービスレイヤーを開発し、現場運用を前提とした機能実装や改善を行う業務5. クラウドおよびオンプレミスを含むインフラ構成を設計し、開発
・検証
・運用を支える基盤を整備する業務6. 顧客ごとに開発した内容を抽象化し、共通するプロダクト開発を行う業務7. 実機検証や顧客導入の過程で明らかになる要件や制約を踏まえ、ソフトウェア設計や実装を柔軟に見直しながら改善を進める業務8. ハードウェアエンジニア、ミドルウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーと連携し、技術的な意思決定や設計方針を主導する業務ポジション
・部門の魅力1. Physical AIという新しい技術領域において、ロボット、データ、AIを統合するソフトウェア設計を中核として担える経験2. 単一のアプリケーション開発に留まらず、データ収集、学習、推論、現場運用までを含むエンドツーエンドのシステム設計に関われる環境3. ハードウェアやミドルウェアの制約条件を踏まえたうえで、現実世界に耐えるソフトウェアを設計
・実装する実践的な経験4. 技術的な判断や設計がプロジェクト全体の成否に直結するフェーズで、リードエンジニアとして裁量を持って取り組める点5. 実際の顧客業務にPhysical AIが組み込まれていく過程を、ソフトウェアの立場から支える経験

業務概要
当社では、基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、双腕ロボット、AMR、産業用ロボットなど、多様なメーカーや仕様のロボットを扱う中で、ハードウェアやセンサ構成の違いを吸収し、上位の制御・AIレイヤーと現場オペレーションを橋渡しするミドルウェア層の重要性が急速に高まっています。これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としています。
本ポジションでは、既製ロボットやODMロボットを前提に、ソフトウェアスタック全体を俯瞰しながら、インテグレーションおよび実装を主導できるミドルウェアエンジニアを募集します。

ミッション
本ポジションのミッションは、既製品またはODMロボットに対して、制御系・センサ系・AIモデル・業務アプリケーションを安定的に接続し、現場で運用可能なロボットシステムとして成立させることです。
ハードウェア固有の差異や制約条件を吸収しながら、再利用性と拡張性を意識したミドルウェア設計・実装を行い、ロボット導入から運用までを支える基盤を構築していただきます。

具体的な業務
1. 既製品ロボットやODMロボットを対象に、制御系、センサ系、通信系を含むソフトウェア構成を整理し、全体アーキテクチャを設計する業務
2. ROSまたはROS2を中心としたミドルウェアレイヤーにおいて、既存ドライバやノードの選定、統合、設定調整を行い、システムとして一貫性のある構成を実装する業務
3. 各種センサ、アクチュエータ、コントローラと上位の制御・AIレイヤーを接続するインターフェース設計および実装を行う業務
4. ロボットメーカーやODM先が提供するSDKやAPIを理解したうえで、プロジェクト要件に適した形で組み込み・拡張を行う業務
5. 実機を用いた動作確認や結合試験を通じて、通信遅延、同期ズレ、例外動作などの課題を洗い出し、安定動作に向けた調整を行う業務
6. 顧客導入フェーズにおいて、現地環境に合わせた設定変更やシステム調整を行い、立ち上げまでを技術的に支援する業務
7. ハードウェアエンジニア、AIリサーチャー、アプリケーションエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携し、実装上の制約や課題を整理しながら全体最適を図る業務

ポジション・部門の魅力
本ポジションでは、基盤モデルや上位アプリケーションの設計思想と、各ロボットが持つ機構・センサー・アクチュエータの制約条件とを接続する中核レイヤーを担うことで、ソフトウェアとハードウェアの両面からロボットシステム全体を俯瞰できる視座を獲得することができます。
単に特定機種の開発に閉じるのではなく、複数のロボットプラットフォームを横断しながら、実運用を前提としたミドルウェア設計や統合実装に取り組むため、抽象度の高いアーキテクチャ設計力と、実機レベルでの具体的な制御・評価能力の双方を高い解像度で磨くことが可能です。
また、研究用途に限定された実験環境ではなく、顧客業務の中で継続的に稼働するロボットを成立させるフェーズに深く関与できる点も大きな特徴です。
要求定義から実機検証、導入後の改善までを一貫して経験することで、理論上の最適解と現場制約の間にあるギャップを構造的に理解し、再現性のある実装へと落とし込む力が養われます。
机上の設計や部分最適な開発にとどまらず、事業として成立するロボットシステムを構築する経験を積むことができます。
さらに、基盤モデルと実機ハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、データ品質、制御安定性、安全性といった複数の制約を同時に扱いながら技術的解を導き出す経験は、今後のロボット産業において希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をモデル改善やアーキテクチャ再設計へとフィードバックできる循環に関与できることも、本ポジションならではの魅力です。