DX関連、800〜1000万の転職求人

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業務概要:エンタープライズ顧客向けに、Gleanを中心としたWork AI活用提案の技術支援を担当いただきます。単なる製品説明ではなく、顧客の情報活用課題・業務課題を整理し、どのデータソースをどうつなぎ、どの業務で価値を出すかを設計しながら、営業・CSM・技術メンバーと連携して提案を前に進めるポジションです。

具体的な業務:
1. 顧客ヒアリングを通じた、情報検索・ナレッジ活用・AI業務変革に関する課題整理
2. Gleanのデモ、提案資料作成、技術QA対応
3. PoC設計・推進（対象部門、対象データ、評価観点の整理）
4. 連携対象SaaSやID基盤、権限管理の確認と導入構成の検討
5. セキュリティ、運用、定着化を見据えた提案支援

案件事例:
1. MicrosoftCopilotや内製チャットなどのAI施策によって効果を上げられない企業の経営層、AI推進責任者、DX責任者に対する提案
2. Microsoft 365、Google Workspace、Slack、Box、Salesforce 等に分散した情報を横断検索し、社内問い合わせや資料探索の時間を削減するGlean導入提案
3. 情報システム部門・営業部門・人事部門向けに、Glean Assistantを活用した業務効率化／ナレッジ再利用のPoC支援

ポジション・部門の魅力:
1. 日本市場で立ち上がりフェーズのGleanビジネスに、当グループの安定した経営基盤の会社で、技術側の中核メンバーとして関われます。
2. 単なる製品説明ではなく、顧客の働き方そのものを変える提案に関われます。
3. 海外の最先端AIプロダクトを日常的に触りながら、自らの業務にもAIを組み込む実践経験が得られます。

ミッション
現場と経営を繋ぎ、事業を前に推し進める
組織の規模拡大に伴い、個人の知見に頼らない「組織としての突破力」が求められています。あなたのミッションは、現場のプロジェクト進捗やセールス活動を数値で捉え、組織のボトルネックを解消するプロセスを構築すること。多様な専門家が最高のバリューを発揮できる環境を整え、現場の「手触り感」ある課題を仕組みで解決していく。自身の描いたプロセスが事業の成長に直結する、ダイナミズムを体感できるポジションです。

具体的な業務
当社の事業成長を加速させる「管制塔（BizOps）」として、AIビジネスの不確実性を数値と仕組みで解き明かし、事業の再現性を作り上げて行くポジションです。
ご経験や強みに応じて、以下の3つの領域を横断的に、あるいは中心となってリードいただきます。
1. 経営・事業の意思決定支援（Business Steering & Analytics）
単なる集計ではなく、経営層の「右腕」として、次に打つべき一手を示すためのデータ基盤を構築・運用します。
・経営層向けのKPI可視化・レポーティング、および改善施策の提言
・SFAを用いた売上・受注・提案プロセスの管理と、数値に基づく事業課題の特定
・数値分析環境の企画・アップデート（BIツールの活用など）
2. 商談推進・受注プロセスの最適化（Deal Operations / BPR）
AIプロジェクトという「高度で個別性の高い商談」を、属人化させずに組織として着実にクローズさせるための仕組みを構築・運用します。
・受注プロセスの型化と高度化：商談の進捗を単なる「フェーズ」で管理するのではなく、AI案件特有の複雑な論点を整理し、営業が迷わず成約へ導くための推進フローを設計・改善します。
・契約・商談のガードレール設計（リーガル/PM連携）：法務と連携した複雑な契約スキームの整備や、デリバリー部門と連携した見積・工数根拠の明確化など、ビジネスリスクをコントロールしながらスピード感を持って受注するための「商談の基盤」を整えます。
・事業状況に応じたオプショナルな改善施策：状況に応じ、成約率向上のためのボトルネック分析（受失注要因の特定）や、フロントメンバーが商談に集中するための周辺業務の自動化・BPRを企画・実行します。
3. プロジェクト推進の高度化（Project Ops / PMO）
複数のAIプロジェクトを俯瞰し、全社的な生産性と収支を最大化させます。
・プロジェクトごとの工数・収支管理、およびリソースアサインの最適化
・PMOとして、プロジェクト進捗の可視化とプロセス改善施策の立案・実行
DXやAIの実装が進まない多くの企業に対し、当社がどう価値を提供し、どう事業として成立させるか。その「勝ちパターン」を自らの手で作り上げ、事業を前に進めていく 。「何から始めればよいか分からない」というカオスな市場環境を、あなたの設計した「仕組み」で切り拓いていく面白さを、ぜひ体感してください。

ポジション・部門の魅力
「AI×事業経営」のプロフェッショナルへ。
最先端のAIプロジェクトを推進する現場を背中から支え、組織としての実行力を最大化させる。今、市場で真に求められているのは、フロントチームが迷わず動ける「強固な社内基盤」を構築し、事業を形にする仕組み化の力です。
当社の事業管理は、単なる事務方ではありません。営業・PM・開発の全データを統合し、デリバリーのボトルネックを内側から解消して、経営の意思決定をアップデートする「ビジネスの管制塔」です。
現場を整理し、属人化させない「組織の型」を自ら実装する経験は、10年後のあなたにとって、「いかなる事業も内側からスケールさせることができる」という揺るぎない実績になるはずです。

【ミッション】
GRC（ガバナンス・リスク・コンプライアンス）領域の専門性を武器に、クライアントが抱える重要なリスク課題の解決を支援し、AX・DXの成功をサポートする。


【主な業務】
クライアントの内部規程、各種法令、ガイドラインを深く読み解き、関連法令や業界動向を踏まえ、GRCの観点から現状の課題を特定し、データ管理関連文書・体制・運用フロー等の検討に関する支援を通じて、クライアントのデータ活用やAI活用におけるリスク軽減と価値向上に貢献する。


【支援テーマ例】
AIガバナンス： ポリシー・ガイドライン策定、プロセス構築、組織構築
データプライバシー： プライバシーポリシー策定支援、従業員教育
その他： データマッピング、リスクレポート作成　など


【ポジションの魅力】
最先端AIガバナンスへの挑戦
急速なAI普及に伴い、安全かつ倫理的な活用を支える「AIガバナンス」の相談が急増中。AI事業を牽引するSoftBankと密に連携し、最先端AIプロジェクトに挑むことで、市場における希少価値を高めることが可能。
「攻めと守り」両面からの変革リード
単なるリスク回避に留まらず、生成AI活用を促進するためのガバナンス構築など、企業の「攻め」の姿勢を支えるプロフェッショナルとしても経験を積むことが可能。
大手中心の豊富な案件基盤
自律的かつ生産性の高い働き方
スーパーフレックスやリモート主体のスタイルを採用。個々のパフォーマンスを最大化する、自律的環境を実現。

●仕事内容
不動産・住宅情報サイトの新規事業として、住み替え体験の革新に向けた、不動産領域特化型の生成AIプロダクト開発業務を担っていただきます。

具体的には以下のような業務内容となります。
・住み替えに関わる現場の業務プロセス理解と洞察を通じた潜在的な課題の発掘
・課題やビジネス要求に対するソリューションの提案
・プロトタイピングから効果測定まで一連の仮説検証サイクルの推進
・生成AIプロダクトのシステム設計実装から導入

※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。

●やりがい・魅力
・新規事業ならではのスピード感あるプロジェクトをリードできます。
・生成AIをはじめとした先端技術を活用した実践的なプロダクト開発にチャレンジできます。
・利用者との直接対話を通じて、ファクトに基いたプロダクト開発を進めることができます。
・当社の資産を活用することで大胆なソリューションを提案することができます。
・クライアントの業務やユーザーの住み替え体験の革新に直接関わることができます。

●今抱えている課題
・現場スタッフやユーザーとの密なコミュニケーションの強化
・コミュニケーションを通じた、より現実に即したソリューション提供の体制の整備
・多様なシステム開発経験に基づく、多角的な視点でのアプローチ
・仮説検証プロセスのさらなる改善
・市場の変化や技術進歩に迅速に対応し、価値に変換する取り組みの強化
・生成AIに対するチームとしての理解と経験を通じた、この分野における潜在能力の最大化

●お任せしたいこと
開発チームメンバーとともに、現場や事業ドメインを深く理解しながら、住み替えに関わるプロセスの最適化に向けた生成AIを活用したプロダクト開発をリードしていただきます。

●チーム構成
エンジニアおよび事業開発・企画担当メンバーで構成された組織で、適宜チームを組んで複数プロジェクトを進行しています。

●開発環境
・バックエンド
　・Node.js（Express.js, サーバレス等）
・フロントエンド
　・TypeScript / React.js / Tailwind CSS / Flutter
・データベース
　・NoSQL
　・全文検索エンジン（Solr）
・インフラ
　・Azure / Google Cloud / AWS
　・セルフマネージドKubernetes基盤
・LLM
　・OpenAI / Gemini / Anthropic等
※プロジェクトに応じて変更する可能性があります。

AI関連プロジェクトチームにて、生成AIを活用した投資業務のDXを推進していただきます。当チームではPoCから本番展開まで大規模言語モデル（LLM）ベースのエージェントを活用した業務の再設計を進めます。本ポジションではその推進に当たり “最適な情報・ツール”をLLMに供給・設計をご担当いただきます。
具体的な業務内容は以下の通りです。
・コンテキスト設計サポート: 投資プロセスやPoCテーマごとに、「何を」「どんな順序で」「どの程度の詳細で」AIに伝えれば最適な回答が得られるかを、チームと一緒に考え、ドキュメントやテンプレートとしてまとめます。
・ユーザーテスト・検証: 作成したコンテキストテンプレートを用いてAIに実際に質問し、出力の質をチェック。改善点を洗い出し、文言や構成の調整を行います。
・ナレッジ共有と改善提案: 成功事例や注意点を社内で共有するためのガイドラインやFAQを作成し、誰でも同じ手順でコンテキスト設計ができる仕組みづくりを進めます。
・ワークショップ／勉強会運営: チームメンバーや他部署向けに、Context Engineeringの基本や応用を紹介するセッションを企画・実施し、社内リテラシー向上を図ります。
・ステークホルダー調整: 投資部門や調査部門とデータチーム、エンジニアと日々コミュニケーションをとりながら、「こんな情報をAIに渡したい」「こういう結果がほしい」といった要望を整理し、具体化します。

【業務の魅力】
・業界をリードする投資企業の業務改善に関われる
・ステークホルダーを巻き込みながら新サービスの開発に取り組める
・部署の立ち上げメンバーとして0からプロジェクトに関与出来る

【今後のキャリアパス】
AIと投資の両面に精通した次世代リーダーとしての成長を目指せるポジションです。

AI活用推進部門にて、生成AIを活用したベンチャーキャピタル業務のDXを推進していただきます。当部門ではPoCから本番展開まで大規模言語モデル（LLM）ベースのエージェントを活用した業務の再設計を進めています。本ポジションでは、生成AIを前提とした社内ナレッジ基盤および業務支援エージェントの整備を担っていただきます。具体的には、Snowflakeを用いたデータパイプラインの構築から、社内向けLLM APIの設計・運用までを担当し、生成AIを活用した業務変革の中核を担っていただきます。AIと投資の両面に精通した次世代リーダーとしての成長を目指せるポジションです。

【業務・会社の魅力】
・業界をリードするベンチャーキャピタルの業務改善に関われる
・ステークホルダーを巻き込みながら新サービスの開発に取り組める
・部署の立ち上げメンバーとして0からプロジェクトに関与出来る

当社のDXパートナーサービス事業のソフトウェアエンジニアとして、AIアルゴリズムを利用したシステム開発の要件定義から実装をお任せします。
様々な業界の企業にAIを導入するためのシステム開発を中心としながら、サービスを安定運用するための基盤システム整備まで幅広い開発をご担当いただきます。

当社は最先端のアルゴリズムを開発する会社であるため、機械学習やMLOpsに興味がある方を歓迎します。

AI技術を活用したDXプロジェクトは生成AIの登場により多くの企業でニーズが高まっています。
属人化した業務をオーダーメイドAIの導入により改革する、社会的なインパクトの強いエンジニアリングを行うポジションです。
※入社時点で機械学習やMLに関する知見や経験は不問です！

業務内容
DXプロジェクトにおける AIアルゴリズム導入のためのサーバーサイド開発およびインフラ設計・構築
利用シーンに合わせた データ管理基盤の設計・開発
AIアルゴリズムの高速化・最適化 に関する研究開発
システムの安定稼働を支える モニタリング・死活監視の仕組みの設計・運用

想定キャリア
自身の強みや志向性に合わせて以下のような複数キャリアの方向性を用意しています。

ソフトウェアアーキテクト：技術選定やアーキテクチャ設計をリードし、複数の開発プロジェクトを横断的に支える
AIエンジニア：機械学習モデルや生成AI技術をシステムに組み込む、AIプロダクト開発の中心を担うポジション
PM／ITコンサルタント：エンジニアとして培った技術理解を活かし、PJ推進・上流工程・顧客折衝をリード
開発環境
案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。

コード管理 : Git(GitHub)
主要言語：Python／TypeScript
フレームワーク：Django／Flask／FastAPI／ React等
OS：Linux
クラウド: AWS／Azure
インフラ: Docker, Terraform
ドキュメント管理: Notion
コミュニケーション: slack, zoom

業務概要:AI技術の進化に対応し、最新のAIを「現場で使われ続ける武器」へと昇華させる役割です。

具体的な業務:
1. AIツールの調査・検証（PoC）
2. 各部門からの相談対応・要件整理
3. ガイドライン設計
4. ベンダー選定・導入推進・運用設計
5. 社内展開・トレーニング
6. 改善提案

ポジション・部門の魅力:最新のAIツールを導入するだけでなく、現場で使われ続ける状態をつくる役割です。技術・業務・組織の間に立ち、関係者を巻き込みながら前進させるポジションです。

【業務概要】半導体関連の計測・検査・運用上の課題に対し、AI・画像処理・データ技術を用いたデジタルソリューションを企画・実装を支援するポジションです。装置・計測データを起点に、課題の構造化・仮説立案、最先端のAI・データ技術の活用や最適なツールの選定、開発スコープの定義など、上流工程から携わっていただきます。要件定義からデータ分析モデルの構築、ソフトウェア実装までの一連のプロセスをチームで推進し、プロジェクト／チームのサブリーダーとして、上流工程から実装までを主導的に推進する役割を期待しています。また、成果物の権利化・学会発表までを担います。
【具体的な業務】以下の業務をチームのサブリーダーとしてリード・推進していただきます。
1.課題分析・企画フェーズ（上流）
・半導体計測・検査・製造プロセスに関する課題の整理・構造化
・装置データ・画像データを起点とした課題仮説の立案
・解決すべきターゲット設定および実行計画の策定支援
・ソリューション構想段階における顧客とのディスカッション・要件整理
※顧客側がAI活用の初期段階であるケースも多く、課題定義から主導的に関与する場面が多いのが特徴です。
2.技術検討・設計フェーズ
・AI・画像処理・データ解析における最適なアプローチの検討
・利用技術（モデル構造・アルゴリズム・フレームワーク・ツール等）の選定
・開発スコープ・対応方針・役割分担の設計
・小規模プロトタイプを用いた技術検証
※OSSモデルを利用するだけでなく、対象データ・精度要件に応じてモデル構造に手を加える開発が前提です。
3.開発・検証フェーズ
・要件定義、データ前処理・加工、AI／画像処理モデルの構築・チューニング、評価・分析・報告、ソフトウェア実装
・顧客と連携したPoC（概念検証）・PoV（価値検証）の実行、開発成果物の権利化および学会発表
【開発環境】
・言語：Python
・AI/MLフレームワーク：PyTorch（推奨）、TensorFlow、JAX
・画像処理ライブラリ：OpenCV、Pillow、または同等のライブラリ
【ポジション・部門の魅力】半導体検査装置を扱うエンジニアは、社内・顧客双方で業務負荷が高い状況にあり、AI・画像処理による自動化・高度化で負担軽減を実現することが本ポジションのミッションです。人が介在することで、品質のばらつきやミス、歩留まり低下が生じる工程も存在しており、「人に依存しすぎないプロセス設計」を目指します（※人員削減ではなく、品質・歩留まりを維持／向上させながらの効率化）。お客様からニーズを取りに行くことも業務範囲に含まれ、プロジェクトのフェーズにより関わり方は変動します。
・明確な工程分業は行わず、課題分析・企画・設計・実装までを一通り担えるエンジニアを育成する方針です。
・昨年は「お客様の課題を見つけに行く」ことがチームのテーマであり、今後も新たな課題に対して新しいソリューションを創出していく想定です。
・「お客様の課題分析の専門家」など明確な役割分業は行っておらず、一通りの工程（課題分析 企画 実装まで）を担える人材を育成していく方針です。
・複数の企業と協業しながらプロジェクトを推進するケースもあります。
【配属部署】モノづくり技術統括本部 AIシステム統合部（AIソリューション開発チーム）
本ポジションは、新設されたAIシステム統合部に配属となります。全体組織の中でも、AI・デジタル技術を軸にしたソリューション創出を担う中核部門です。AIシステム統合部の中でも、今回の配属先は半導体メーカー向けAI・デジタルソリューションの企画・開発を担うチームであり、1チームあたり複数名体制のプロジェクトチームにアサイン予定です。各チームにはプロジェクトリーダーが配置されており、本ポジションはその下でサブリーダーとして、技術面・推進面の両面からプロジェクトを支える役割を担っていただきます。
【組織情報】モノづくり技術統括本部 ソフトウェア設計本部 AIシステム統合部
部署人員数：多様なメンバーが在籍
【組織の特徴】IT企業、半導体メーカーなど多様な業界出身のキャリア入社社員が多数在籍。比較的若く活気のある組織。国籍・バックグラウンドを問わず意見を出し合うフラットでオープンなカルチャー。AI・生成AI・ソフトウェア生産性向上といったテーマへの注目度が高く、新しい技術・取り組みを積極的に試せる環境。
【ビジョン／ミッション】「AI×当社」でモノづくりの未来を創る戦略的組織として、以下のミッションを担っています。
・「先端半導体業界における世界トップシェアの自社装置×先端AI」による価値創造・事業化
・ソフトウェア開発組織の「AIネイティブ化」を牽引
【キャリアパス】
プロジェクトメンバーとして、世界トップシェアの自社装置から得られる膨大なデータに触れ、データ加工、データ分析モデルの構築、ソフトウェア実装などの一連の開発プロセスに参画しながら、半導体計測・検査に関わるドメイン知識を深めていただきます。
その後、プロジェクトやチームのサブリーダーとして、先端AI・データ技術を活用した最適な手法やツールの選定、開発スコープの策定など上流工程をリードしていただきます。また、顧客と連携したPoC・PoVの実行や、海外の顧客先・協創施設における活動を通じて、グローバル人材としてのスキルを実践的に養っていただきます。
・それ以降のキャリア：技術面を極めるAI・データ解析のスペシャリストとしてのキャリアや、卓越したソリューションの企画・実行全体を纏めるプロジェクトマネージャーとしてのキャリアなど、ご自身の適性や希望を考慮して複数の方向性から選択いただけます。

【業務概要】
全社生成AIプロジェクトにおいて、内製開発を主導し、企画・実装・運用までを一気通貫で推進することで、事業部の課題解決とAX（AIトランスフォーメーション）の加速を実現いただきます。
【具体的な業務】
・自社生成AI・AIエージェント基盤の継続的な内製開発・運用（フロントエンド・バックエンド開発、ETL/ELT処理の実装、パブリッククラウド上での最新技術検証）
・LLM/RAG APIの各種業務アプリへの組み込み
・セキュリティを考慮した社内AIエージェントエコシステムの構築
・技術動向や事業部のニーズを踏まえた開発企画、要件整理、およびプロジェクト／開発チームのマネジメント
・経営層への技術報告や外部発信（事例公開、登壇）への関与
※変更の範囲：会社の定める業務
【キャリアステップイメージ】
全社生成AIプロジェクトの内製開発において、各事業部門のニーズ抽出から要件定義、実装、デリバリーまで一貫して携わり、実装面を中心に力を発揮いただきつつ、開発全体の設計や企画をリードする役割も担っていただきます。AI技術の選定やアーキテクチャの意思決定に関わり、プロジェクトの方向性を定める中心人物としての活躍を期待しています。
また、将来的には国内に留まらず、海外拠点と連携したグローバルベースでのAX（AI Transformation）を推進するリーダーを目指していただきます。世界規模でのAI活用を形にする、ダイナミックな役割を担っていただく想定です。
海外拠点とのプロジェクト推進に伴い、海外出張のチャンスもあります。赴任や異動を伴う転居は当面想定しておりませんが、ご本人のご希望に応じて、将来的なキャリア形成の一環として相談の上で決定する場合があります。
【ポジション・部門の魅力】
経営層とダイレクトに連携できる自由闊達な環境のもと、最先端の生成AIプロジェクトの内製開発を裁量権をもって進められます。
1. 全社プロジェクトを開発面からリード: 全社生成AIプロジェクトを自社で開発。高い技術力を武器に、構想から実装まで裁量を持って推進できる圧倒的な成長環境があります。
2. 経営層との直接連携: 社長等への直接報告や海外拠点との連携を通じ、全社規模の経営インパクトを肌で感じながら業務に取り組めます。
3. 自由闊達な挑戦の風土: 製造業の枠にとらわれず、多様なプロが知見を出し合う組織です。対外発信も推奨しており、エンジニアとしての市場価値も高められます。

業務概要:生成AIを活用したAIネイティブなIT組織
・業務プロセスの社内展開推進、開発推進を担っていただきます。
開発推進に留まらず、ルール化
・標準化
・人材育成までを含めた全体設計がミッションです。
具体的な業務:生成AI活用に関する社内展開推進、開発推進IT部および開発現場における業務×AI適用領域の整理生成AI基盤の活用方針、利用ルール、標準の設計PoC結果の横展開、業務定着に向けた施策立案
・推進社内向けガイドライン
・教育コンテンツの企画経営層
・関係部門への説明、合意形成支援ベンダーと協業し、AI開発の推進ポジション
・部門の魅力:生成AI活用推進を通じて、関係者調整力を身につける事ができる正解のない領域で、自ら型を作る経験ができる「AIを使う組織」から「AIを前提に動く組織」への変革に関われる

エンタープライズ企業の課題解決に向け、技術のプロフェッショナルとして最前線でクライアントと向き合い、技術検証（PoC）から本番環境への実装、そして定着支援（イネーブルメント）までを一貫して担っていただきます。

＜具体的な業務＞
・顧客課題のヒアリングと要件定義：ビジネスコンサルタントと共に顧客の経営層や現場部門と折衝し、AIを活用したシステムアーキテクチャや技術的な解決策を策定。
・プロトタイピングとアジャイル開発：生成AI（ChatGPT、Microsoft Copilot等）やLLMを活用したRAG（検索拡張生成）環境、AIエージェントのプロトタイプを高速で開発。
・システム実装とインテグレーション：既存システムや社内データとのAPI連携、セキュリティ要件（特に金融機関等で求められるセキュアな専用環境）を考慮したシステム構築のリード。
・技術的なフィージビリティ（実現可能性）検証とリスク管理。
・プロダクト開発部門へのフィードバック：現場で得た顧客のニーズや知見を、自社SaaS基盤の改善や新規プロダクト創出へ還元。

＜ポジション・部門の魅力＞
個人の適性・志向性にあわせ、2つのキャリアパスをご用意しています。
●マネジメントキャリア（Manager/Leader）：プロジェクトマネージャーとしてチームを牽引し、全体設計やメンバー育成、組織構築を担うパス。
●スペシャリストキャリア（Specialist）：高度な技術的専門性を追求し、複数プロジェクトに横断的に貢献。最高位（Principle Specialist）として社会や業界に影響を与える知見保持者を目指すパス。

各業界のリーディングカンパニーに対し、AI・データ・クラウドを活用した業務変革プロジェクトにおいて、構想・設計から実装、本番導入、運用・定着まで一気通貫でご担当いただきます。顧客の現場に深く入り込み、業務や制約を起点に課題を捉え、特定のツールやベンダーに依存しない中立的な立場で最適なソリューションを設計し、仮説検証を高速に回しながらプロジェクトを推進いただきます。本ポジションでは、提案やPoCに留まらず、実装・導入まで自ら手を動かしながら関与し、プロジェクトの成功に責任を持っていただきます。

具体的な仕事内容:
・顧客業務理解・課題整理支援
・AI / データ活用ユースケースの検討支援
・PoC / プロトタイプ開発支援
・LLM / RAG / ワークフロー自動化の実装支援
・導入・運用改善支援
・プロジェクト推進サポート

プロジェクト例:
・営業・コールセンター業務における生成AI活用（RAG / Agent構築）
・バックオフィス業務の自動化（ワークフロー / AI活用）
・全社データ活用基盤の構築および意思決定支援の高度化
・AIを活用した業務プロセス改革（BPR）
・クラウド / APIを活用した業務システム刷新
・DX戦略立案から実装・定着までの一気通貫支援

ポジション・部門の魅力:
・AI / データ / クラウド領域における実践経験
・PoC 導入までのプロジェクト経験
・顧客課題を整理し、技術で解決する基礎力
・Biz × Tech両面のスキル習得

Associate〜Senior Consultantは、上位FDEの監督のもと、またはチームの一員として以下を担当します。レベルに応じて担当範囲・自律度が拡大します。
1. 要件定義・課題分析支援
・クライアントへのインタビュー・ワークショップ参加
・現状業務・データフローの整理とAs-Is/To-Beドキュメント作成
・（SC）プロジェクト全体の要件定義を主導し、上位FDEとレビュー
2. AI・データソリューションの実装
・AIコーディングツール（Claude Code等）を活用したフロントエンド バックエンド・データ処理・クラウドサービスの実装
・データパイプライン構築・ETL処理・ダッシュボード開発
・AI生成コードの設計妥当性・セキュリティ・パフォーマンスの検証と修正
・（SC）単一クライアント環境へのE2Eデプロイを品質保証込みで完遂
3. クライアントコミュニケーション
・進捗報告・週次MTGでのファシリテーション
・技術的な内容を非技術者に分かりやすく説明するドキュメント作成
・（SC）担当プロジェクトにおける主要ステークホルダーとの関係維持
4. 品質管理・テスト
・ユニットテスト・結合テストの設計と実施
・AI出力の検証・バグ発見・修正
・（SC）チーム全体の成果物品質レビュー
5. ドキュメンテーション・ナレッジ共有
・技術仕様書・運用マニュアルの作成
・プロジェクト知見の社内への展開
・（SC）プロジェクト後のレトロスペクティブ主導と方法論化
6. 後輩FDE育成支援（SC）
・Associate、Consultantへの技術指導・コードレビュー
・「AIの使い方」を含むオンボーディング支援
7. 組織・方法論への貢献（SC）
・FDEコンサルタントの方法論・ツールキットへのフィードバック
・採用活動・社内勉強会への参加

立ち上げフェーズのAI活用コンサルティング事業において、ソリューションアーキテクトとして、エンタープライズ環境での生成AI導入に向けた全体設計・技術提案を担っていただきます。

・IT環境分析・要件整理：* クライアント固有の既存インフラ（Azure/AWS/GCP等）を分析し、最適なAI導入シナリオを策定。
・アーキテクチャ設計：* LLM基盤、ベクトルデータベース、認証基盤（OIDC/SAML等）、ネットワーク構成の設計。
・セキュリティ・ガバナンス設計：* 企業のセキュリティポリシーに準拠したデータ保護・利用制御の構成レビュー。
・技術実装の橋渡し：* エンジニアチーム（FDE等）との実装方針調整、および技術的なボトルネックの解消支援。

このポジションの重要性：エンタープライズ企業の「情報システム部門」や「セキュリティ部門」と技術対等に議論し、信頼を得ることがプロジェクト成功の鍵となります。ビジネスと技術の「結節点」として、極めて市場価値の高い経験を積むことが可能です。

※ご経験・志向に応じて、ビジネス寄り・技術寄りいずれの領域でもご活躍いただけます。

●今後のキャリアパス
個人の適性・志向性にあわせたキャリア形成が可能であり、マネジメントを志向するManager/Leader Staffの道と、技術の専門性を追求するSpecialistの道があります。
・Manager/Leader Staff： アーキテクトチームのマネジメントや、コンサルティングサービスの標準化・型化をリードしていただきます。
・Specialist： クラウド・セキュリティ・AIの融合領域におけるトップエンジニアとして、複数プロジェクトを技術横断的に牽引していただきます。
※最新技術へのキャッチアップや個々人のスキルアップに向けた1on1、OJT、トレーニングプログラムの環境が整備されています。

主にデータ基盤整備担当として、以下の業務を担当いただきます。

・データ品質管理のための体制整備、運用
・データガバナンス体制整備、運用
・データストレージ&オペレーションの実施
・上記体制の維持、改善
・各部からのDWHに関する要望取り纏め、要件調整等

【業務概要】営業部門におけるAI活用を、単なる業務効率化にとどめず、顧客体験の高度化・従業員の判断品質向上・人財価値の最大化につなげる中核ポジションです。顧客コミュニケーション領域における生成AI活用の戦略企画・推進を担い、AIを活用した新たなコミュニケーション手段や顧客体験の創出をリードしていただきます。営業現場目線での企画、要件整理、関係部との調整、実装推進まで一気通貫で担当いただく想定です。

【具体的な業務】関係部署と連携しながら、営業部門におけるAI活用の企画・推進を担っていただきます。部門横断でのプロジェクト推進が中心となるため、幅広い関係者と協働しながら、銀行全体の変革にインパクトを与えられる環境です。

【ポジション・部門の魅力】本ポジションの魅力は、「AIと共に働く未来」を自ら設計し、銀行の変革を実際に前へ進められることです。関係部門など多くの関係者と連携しながら、AIを前提とした新しい業務運営や顧客接点のあり方を形にしていきます。単なる構想だけではなく、実際の案件企画・推進・実装に近いところまで関わることができるため、戦略性と実行力の両方を高いレベルで磨けます。先進事例や最新技術トレンドに触れながら、銀行の中長期戦略に直結する経験を積むことができます。

1．イベント概要
日本生命のIT部門における具体的な業務内容や、入社後のキャリアパスについて理解を深めていただくことを目的としたセミナーです。IT部門の説明に加え、座談会を通じて、仕事内容や働き方など、実際の業務
イメージをお伝えします。併せて、当社の企業概要および人事制度についてもご説明いたします。
当社海外部門に関心をお持ちの方は、ぜひお気軽にご参加ください。
※本セミナーは、資産運用部門・海外事業部門との合同開催です。

●イベント実施日時
6月25日（木）19：00 20：30　

●応募期限
6月18日（木）12：00迄

●開催場所
東京都港区

●内容
1.19:00〜19:15：セミナー（会社説明）
2.19:15〜20:00：ご希望の部門に分かれ、ブース毎に説明、座談会の実施
　ブース1＿IT部門
　ブース2＿資産運用部門
　ブース3＿海外事業部門
3.20:00〜20:30：自由交流※
※軽食をご用意しております。

●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、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、参加者様のメールアドレス宛てにご案内させていただきます。

【本セミナー（IT部門）の対象業務について】
・全社IT・DXの企画、統制、コスト管理、リスク管理
・社内におけるIT・DX活用の推進
・大規模プロジェクト案件の牽引
（ビジネス要件定義、システム化方式の検討・社内調整・社外サービス利用の検討やベンダーコントロール 等）
※システム開発はベンダーに委託しており、実際に自ら開発していただくことはございません。
※ご経験・ご志向にあわせて業務を決定いたします。

2．IT部門の概要
当社では中期経営計画の中でIT・DXを明確に柱の一つとして掲げ、力を入れて取り組んでおります。今後も更なる事業成長へ向け大規模なIT領域への投資を予定しております。
現在の当社にない視点・技術を持った人材を社外から迎え入れ、IT・DX化を加速させるために2023年度よりIT人材のキャリア採用を積極的に開始しました。
入社後は全社ITの企画、社内におけるIT・DX活用の推進、SaaS含むクラウド基盤の積極活用や生成AIの活用検討、大規模プロジェクトの案件担当者としてプロジェクトを牽引するなど、中核メンバーとしての活躍のフィールドは幅広く広がっております

3．特徴・魅力
当社は「生命保険を中心にアセットマネジメント・ヘルスケア・介護・保育等の様々な安心を提供する“安心の多面体”としての企業グループ」を目指す企業像として掲げております。事業の多角化を進める中で本社グループの成長戦略をリードする存在としてIT領域の重要性は益々増しています。 これまでの知識やご経験を生かしていただきながら、豊富なアセットを活用した業界最大規模のシステム開発に携わることが出来ます。　

4．具体的なプロジェクト
約5万人の営業職員端末を含めた大型システムリニューアル、新商品開発、お客様満足度向上に向けたwebサービスの拡充、RPAやAIを活用した業務プロセス効率化、ヘルスケアサービス活用のプロジェクトがあります。その他、機動性・拡張性・継続性のある開発基盤の構築のため、アジャイル開発手法の導入/API共通基盤の整備/クラウド活用推進/メインフレームの移行など強固な経営基盤構築に向けた環境整備を推進しております。

5．キャリアパス
本人希望や適性、機能発揮状況等を踏まえ、グループ会社への出向も含めたIT領域内でのローテションを想定しております。マネジメントを目指していただくことはもちろん、スペシャリストの志向をお持ちの方にもご活躍いただけるキャリアパスがございます。

当社のAI研究開発部門は、生成AIをはじめとする先端技術を武器に、エンタープライズ企業の変革をリードしてきました。現在、引き合いは爆発的に増加しており、プロジェクトの規模も大型化しています。

業務内容:
生成AI事業の成長を牽引するシニアマネージャーとして、組織をリードしていただきます。
・部門のマネージャーとしてチームを支援し、採用／評価／育成まで幅広く担当
・技術戦略／開発プロセスの設計〜改善
・プロダクトマネジメント、ステークホルダー、デザイナーなどと連携し組織横断での成果最大化
・最新の技術／業界動向を取り入れ、事業成長に向けた戦略立案〜実行

ポジション・部門の魅力:
【得られるスキル／経験】
・急成長企業における戦略的思考と市場動向分析能力
・複数プロダクトと開発組織を横断しながら、事業をスケールさせる経験が得られます
・スタートアップのようなスピード感の中で、AIプロダクトとビジネスを同時にグロースさせる挑戦ができます

【ポジションの魅力】
・CTOをはじめ、AI関連領域に深い知見のあるシニアエンジニアが多く在籍している環境
・立ち上がったばかりの部門でもあるため、0→1の経験を得ることができます
・産学連携を推進しており、生成AIの研究開発に触れられる
・当社のAI研究開発部門は取締役員直下での研究開発プロジェクトとなっており、経営層と距離が近い環境で働くことができるのも魅力です

【会社全体の魅力・雰囲気】
新しい技術が好きなメンバーばかりなので、日々ワクワクしながら最新技術を学べる環境です。
リモート制度もございます。

＜募集背景＞
・事務領域の高度化・効率化が急務となっており、デジタル技術を活用した業務改革を加速させたい
・部門横断で課題を発掘し、最適なソリューション導入まで一貫して推進できる専門人材を必要としている

＜業務概要＞
事務領域におけるDX推進および業務改善プロジェクトをリードするポジションです。
業務分析、改善策立案、ツール選定、プロジェクトマネジメント、定着支援までを担当します。

＜具体的な業務＞
各部門へのヒアリングを通じた業務課題の抽出。
業務プロセスの可視化・標準化（As-Is/To-Be整理）。
RPA、ワークフロー、SaaS、生成AIなどの活用を踏まえた改善案の企画。
プロジェクト計画策定、要件定義、進捗管理、ベンダー調整。
導入後のマニュアル整備・トレーニング・利用定着支援。
効果測定（KPI設定）と継続的な改善。

＜ポジション・部門の魅力＞
当社全体の業務改革に直接影響を与えるポジションです。
最新のデジタル技術を自ら選定し、導入まで主体的にリードできます。
事務×ITの両面で専門性を磨ける希少なキャリアです。
部門横断で多様な関係者と協働でき、視座の高い経験を積めます。

業務概要:
当社は、AIやデータを活用した業務基盤整備を重要テーマと位置づけています。現場では、必要な情報や業務運用の業務の標準化やAI活用の定着が急務となっております。そこで今回、経営企画室直下でAI活用と業務基盤整備を横断的に推進し、構想を現場で使われる仕組みとして実装・定着まで担うAIプロジェクトマネージャーを募集します。

具体的な業務:
1. 経営陣の戦略やシステム要件をヒアリングし、現場部門（トレーディング、営業等）が実行可能な業務プロセスへ構造化する
2. 各現場に入り込み、既存業務の棚卸しとボトルネックの特定を行い、業務効率化・標準化に向けたBPRを推進する
3. 外部ベンダーの管理と外部パートナーとの協業プロジェクトの推進
4. SaaSツールや社内向けAIツールの運用ルールを策定し、現場社員へのレクチャーや定着支援をハンズオンで行う
5. 各ユニット長と連携し、新たな仕組みやシステムが現場に定着し、自走できる状態になるまで、継続的にPDCAを回す

入社後に期待すること:
● 1か月以内：現状把握、課題マップ整理、優先テーマ設定
● 3か月以内：優先度の高いAI活用テーマの試行開始、運用ルールの初期整備
● 半年以内：複数部門で活用される仕組みの定着、改善サイクルの稼働
● 1年以内：AI・ナレッジ・業務基盤の中核として、事業成長を支える運用モデルの確立

想定する評価指標:
● AI活用テーマの立ち上がり数と定着率
● 業務時間削減、手戻り削減、検索性改善などの実効成果
● 現場利用率、継続利用率、満足度
● 外部パートナー管理の品質と推進スピード

ポジション・部門の魅力:
・急成長企業において、代表直下の経営企画という立場から、事業基盤の構築を主導できる
・大規模な情報統合基盤の構築や全社横断のAI活用といった先進的な取り組みを、実際のビジネスオペレーションに落とし込む希少な経験を得られる
・属人的な業務運営に依存する組織から、テクノロジーを活用して仕組み化された組織へと変革する過渡期において、大きな裁量と影響力を持って取り組める
・経営企画室直下で、経営陣と近い距離でAI・業務変革を推進する機会がある
・再生可能エネルギー、地域還元、社会インフラ化という大きなテーマの中でAI実装に取り組めます
・0→1の立ち上げだけでなく、1→10の定着・改善まで責任を持てます
・現場・経営・外部パートナーを横断し、自ら仕組みをつくる手触りのあるポジションです

業務内容
本ポジションは、経営や現場の課題を起点に、生成AIを活用した業務変革を企画・設計し、実装から定着までを一貫して推進する役割です。PoCに留まらず、実業務で使われ続ける仕組みとして根付かせることを重視しています。
【業務詳細】
・経営・現場課題を踏まえた生成AI活用テーマの構想設計
・業務変革に直結するユースケースの具体化、優先度設計
・社内・外部パートナー（コンサル・Sier）と協働したAI開発推進・内容レビュー
・実業務への適用、効果検証と改善の継続
・将来の横断展開を見据えた設計思想・活用方針の整理

職責
既存のAI活用案件を理解したうえで、構想や設計を整理・改善しながら、関係者と合意形成を行い、業務実装を前に進めていただく役割です。
【詳細】
・進行中の生成AI施策の内容把握と構想・設計の整理
・外部委託先に対する技術・業務観点でのレビュー対応
・AI活用ユースケースの設計、優先度の検討
・実装方式や技術選定に関する提案・確認
・業務実装後の改善方針や展開可否の検討

魅力・やりがい
エネルギーという社会基盤を支える領域において、生成AIを活用した業務変革に直接関われる点が本ポジションの特徴です。影響範囲が部門単位から全社レベルに及ぶテーマに携わることもあります。
【詳細】
・大規模な企業における生成AI活用の企画から業務定着までを経験できる
・業務改善の成果が現場 生産性や安定運営に反映されやすい
・研修やOJTを通じて、AI領域の知識・実践力を高められる
・スマートメーター等、当社ならではの大規模データに触れる機会がある
社会的意義と実務的な手応えの両立を感じられる環境です。

キャリアパス
以下のようなキャリアパスを想定しています。
短期（1 3年）：AI活用プロジェクトの推進メンバーを経験頂きます。
中期（3 5年）：プロジェクトリーダー的な立場でチームを運営頂きます。
長期（5年以上）：リーダーとしての経験を積み、ひいては組織全体の経営に携わっていただくことを期待しています。

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

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

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

業務概要: VPoT直下で特定のプロダクトに限定されない横断的な技術課題に取り組みます。生成AIを活用した高速開発を基盤として、各事業領域の技術的ボトルネックを解決し、組織全体の開発効率と技術基盤の向上を実現するのが主な役割です。
具体的な業務:
- 技術POCと新規領域の実装: 各事業領域から持ち上がる新規事業仮説や技術的課題に対し、生成AIをフル活用して迅速にプロトタイプを構築・検証し、実装可能性を判断
- データ基盤・基盤システムの企画・構築: 複数事業にまたがるデータ分析基盤、顧客基盤、マスタデータ管理などの基盤整備を推進
- 認証・アカウント基盤の統一化: 既存プロダクト間の認証方式の統一、SSO導入など、全社横断的な認証基盤の構築
- プロダクト間連携の中間システム開発: 複数プロダクトを統合するAPIやデータパイプラインの設計・構築
- 技術スタック・ライブラリの選定・導入: 不確実性の高い要件に対し、生成AIを活用して最適な技術選択を行い、チーム内で展開
- VPoT・各プロダクトマネージャーとの技術的な相談対応: 技術的な実装方針の検討、アーキテクチャレビュー、開発効率改善の提案
こちらはあくまで一例となるため、状況に合わせて優先度判断をしながら柔軟に広範囲の課題に対して取り組みます。
ポジションの魅力:
【生成AIフル活用による新しい開発体験】
従来の開発とは異なり、Claude等の最新生成AIをプロンプト設計・コード生成・テスト・ドキュメント作成・品質保証など開発プロセスの全段階で活用します。AIとの対話を通じた反復的な改善により、数日で機能を実装・検証するサイクルが実現可能です。単なる効率化ではなく、不確実性の高い環境での意思決定そのものが高速化される経験ができます。
▼不確実性への対応と裁量の大きさ
通常のプロダクト開発と異なり、要件が曖昧で何をすべきかが自明でない課題が日常です。VPoTと一緒に「何をやるべきか」を定義することから「どう実装するか」まで、あらゆる局面で自らの判断と技術選択が求められます。ビジネス視点と技術視点の両立、複数の選択肢を並行検討する機会が豊富です。
▼VPoTとの協働で得られる成長機会
20代のVPoT直下で動きます。組織課題・事業課題を含めた総合的な視点を学び、自分の技術判断がビジネス全体にどう影響するかを体験できます。アドバイスを受けながら、リーダーシップやビジネスセンスを磨く環境が整備されています。
▼複数事業領域への横断的な貢献
マッチングサービス、配車管理、配車計画など、複数の事業領域の技術課題に関わることで、事業理解が深化し、単一プロダクトに限定されない幅広い技術経験が身につきます。5年、10年先のキャリアを見据えたとき、複数領域の課題を解決してきた実績と経験を得られます。
▼物流産業の変革への直接的な社会インパクト
2024年問題という社会的大課題を背景に、物流業界のDX化を加速させています。自分たちが構築した技術基盤が、配送効率の向上、ドライバーの労働環境改善、物流コストの削減につながる直感的なインパクトを感じることができます。

当社は、こだわりや情熱、たのしみによって駆動される経済の発展に寄与することを目指しています。中堅・中小規模のお店を運営する方々にむけて、自社サービスを展開し、事業拡大をソフトウェアで総合的に支援しています。
当社は、いくつかの新製品を立ち上げながら、データとオペレーションを統合するプラットフォームを構築し、消費者とお店の取引を支えるまでに成長しました。
市場の中で、当社の支援できている割合は本当に小さく、まだまだやりたいことがたくさんあります。たのしみや情熱を抱いた人々が商売をはじめ、お客さまとなめらかにつながり、街により多くの面白いお店が溢れる世界を一緒に目指して仕事をする仲間を募集しています。

本ポジションでは、AIを前提としたソフトウェア開発を実現するため、圧倒的な技術力と課題設定・解決力を持ったインディビジュアルコントリビューター（IC）を募集します。
AIの急速な進化によりソフトウェアの作り方は劇的に変化しています。それら変化の中でこれまで以上の事業成長を実現するためには、これまでのシステム・開発手法の延長でAI利用するのではなく、AIを中心にシステム・開発環境・プロセス等を再構築し、開発スピードを実現していく必要があります。
既存の枠組みや特定の技術にとらわれず、AI時代のソフトウェア開発がどうあるべきか？を共に考え、これまでに培った高い技術力と経験を武器に、組織・システム全体の変革を牽引できる、そんなエンジニアを求めています。

AI エージェントが自律的にソフトウェアを開発していく環境を実現するためのハーネスエンジニアリング構築し、AIによってソフトウェアが高速で進化していく世界を目指します。具体的な構想から実装までを担当いただきます。
1. AI による 自社プロダクトの抜本的なリアーキテクチャ
2. AI エージェントによるソフトウェア開発環境の構築・基盤整備
- AI がより高い品質の開発ができるように、新しいツールの実装や、既存システム・ツールの改修を行なっていただきます
3. 自社プロダクトの機能改善および新プロダクトの立ち上げ
4. プロダクト開発における技術リードあるいはチームリード

最初は現行のプロダクト・システム・アーキテクチャを理解いただき、AIを前提とした際に必要となるシステムや開発環境の課題を発見した上で、VPoEやシニアエンジニアと壁打ちをしながらロードマップを作成し実行して行きます。必要に応じて推進メンバーを巻き込みチーム化していきます。

開発環境:
- サーバーサイド: Ruby, Ruby on Rails, Java, SpringBoot, Go
- インフラ: AWS, Google Cloud, Cloudflare, RDBMS, MongoDB, Terraform
- フロントエンド: React, Vue, Next.js, Nuxt, React Router
- モバイル: Swift, SwiftUI, Kotlin, Jetpack Compose, Xcode Cloud, Bitrise
- AI: Claude Code, 内製 AI Agent (Claude Agent SDKベース)
- 業務ツール: Google Workspace, Slack, Notion

入社後のサポート体制について:
- 入社日当日は原則ご出社いただき、オリエンテーションに参加いただきます
- 人事メンバーや同時期入社メンバーとの顔合わせ
- 勤怠ツールや稟議システム、社内で活用しているITツールの紹介 etc
- 入社後1ヶ月間は、サポーターと呼ばれるオンボーディング担当メンバーがマンツーマンで立ち上がりをサポートします

車両開発におけるシステム開発・ソフトウェア開発の各工程を対象に、品質確保の効率化を目的としたAI活用に繋がる課題を抽出し、その解決手法の検討および提案を行います。
提案が受容された後は、実装・運用に向けた開発活動を推進・統括していただきます。
・要件定義・ヒアリング：テストに関するヒアリングを通じて、AIやその他の手段で解決可能な課題を発見し、要件として整理・定義。
顧客との合意形成までを担っていただきます。
・PoC（技術検証）：定義した要件が実現可能か、想定効果が見込めるかを検証するため、トライアル版のサービスを開発します。
自身で開発する場合と、子会社に委託する場合があります。
・本開発：本開発は基本的に子会社へ委託し、開発窓口として進捗管理や品質確認などのマネジメント業務を担当していただきます。
・導入・展開：開発したサービスを顧客や当社事業部へ導入し、業務で活用されるまでの定着を支援します。
また、導入事例としての整理・文書化を行い、他顧客や事業部への展開・普及を推進します。
・マネジメント：以上の活動をチームとして推進するため、スケジュールや予算の管理を含むプロジェクトマネジメントを行っていただきます。

顧客の現状を踏まえ、車両開発プロセスの自動化やDX適用に関する構想を検討し、提案活動を行います。
採用された提案については、実装・運用に向けた開発活動の推進および取りまとめを担当していただきます。

【業務詳細】
・開発業務分析：顧客の開発業務を詳細に把握し、ヒアリングと分析を通じてプロセス上の課題を抽出します。
・DX方針検討：抽出した課題に対し、どのようなプロセス・手法で解決するかを検討し、構想を作成します。
提案を進め、顧客との合意形成を行います。
・PoC（技術検証）：検討した方針に基づき、実現可能性や方法論の妥当性を検証するため、トライアルプロセスやDX運用の試作を行います。
自身で開発する場合と、子会社に委託する場合があります。
・本開発：本開発は基本的に子会社に委託し、開発窓口として進捗確認や品質管理などのマネジメントを行います。
・導入・展開：開発したサービスを顧客または社内事業部に導入し、業務への定着を支援します。
導入後は事例として整理し、他顧客・他事業部への展開・普及活動を推進します。
・マネジメント：上記の活動をチームで推進するため、スケジュールや予算の管理を含むプロジェクトマネジメントを担っていただきます。

【業務概要】
主な事業として、AX戦略の立案から最適なソリューション導入、専門人材の育成・リソース提供までをワンストップで支援する自社サービスと、生成AI専門教室としての知見を活かし、業種・職種に合わせた実践的なリスキリングを提供する自社サービスを展開しています。
経営者、人事、IT部門など幅広い層の課題解決に伴走するとともに、ベンチャービルダー事業やAI人材のための拠点運営などを通じ、日本全国の企業がAIの価値を享受し、人々が幸せに働ける未来の実現を目指しています。

【具体的な業務】
当社の強みでもある「AI駆動開発エンジニア向け研修」の講師をお任せします。
基本形式としては、
・研修形式は、オンライン／オフライン共にご対応いただきます
・カリキュラムは、TypeScript や Python 等、AI Friendly な言語での開発がメインです
・受講生からのリアルタイムなリクエストやカスタマイズ要望への回答対応いただきます
対象となる受講者は、プログラミング経験があり、仕様書があれば基本的なコードの読み書きや単体テストができるレベルのエンジニアです。
※コンテンツ制作経験は問いません。もちろん、経験がある方は大歓迎です。
※顧客対象は全国なので、出張していただく場合もあります。
※研修登壇以外の空いた時間には、自社の開発業務に関わっていただくことも可能です。

【ポジション・部門の魅力】
1. AI分野での市場創出
成長産業であるAI分野において、新たな市場や事業モデルを創出する最前線に立ち会えます。次世代の開発手法を広め、市場形成の起点を作ることができる社会的意義の大きなポジションです。
2. 大規模かつインパクトのある案件への参画
個人やフリーランスでは獲得が困難な、企業間の大型契約に直接携わることができます。有名企業からの依頼も多く、スケールの大きな舞台で経験を活かせる環境です。
3. エンジニアの生産性向上に直結する貢献実感
受講者が「手作業で1時間かかっていた作業を数十秒で完了させる」レベルへと成長する過程を支援します。現場エンジニアの生産性を劇的に高め、IT業界の底上げに直接貢献できることは大きなやりがいとなります。
4. 現場の技術力を維持できる柔軟な働き方
研修への登壇だけでなく、空いた時間を自身の開発業務に充てることが想定されています。そのため、講師業に専念して技術力が落ちる心配がなく、現場の勘やスキルを維持しながら柔軟に働くことが可能です。
5. 経験・実力に見合った高い評価と好待遇
テックリーダー等の高い専門性をしっかり評価し、実力に見合った納得感のある待遇が得られます。

グループの各社事業におけるAI利活用を通じた業務改革の実現役として、サービスやプロダクトのモノづくりに携わっていただきます。
事業責任者と一緒にゼロベースからの企画立ち上げに加わり、ビジネス課題の解決策を技術的な観点から提案し、プロダクトとして形にしていく中心メンバーとしてご活躍いただく業務です。

具体的には、以下のような業務をチームで連携しながら進めていただくことを想定しています。

【主な業務内容】
* 事業責任者や企画担当者と連携した要件定義、技術仕様の策定
* Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockといった、AIモデルやAIエージェントをプロダクトで活用するためのAPI設計・開発、Webアプリケーション全体のアーキテクチャ設計・技術選定
* Typescriptを用いたバックエンド・フロントエンドの設計、開発、実装
* Azure/AWS等のクラウド環境におけるインフラ設計・構築（IaCの推進）
* データサイエンティストと緊密に連携し、業務に最適化されたAIエンジンの実装
* 開発したプロダクトの運用・保守、および継続的な機能改善

●想定PJT
以下を想定しています。
・グループ社員向け新規AIプロダクトの開発
・グループ社員向けプロダクトであるCHASSUの保守開発・運用
・グループ個社向けのプロダクト開発
※配属についてはご希望及び適性を踏まえて選考を通じて決定します。

●開発環境
一般的に標準的なモダンな開発環境を導入しています（IaC 、 CI/CD 、 Docker 、テスト自動化）
言語・フレームワーク：Typescript（React）など
生成AI：Azure OpenAI, AWS Bedrock
※これらは現段階で使用しているものであり、PJの特性によって技術選定も担っていただきます。

●開発手法・組織カルチャー
スクラム開発の実践：1週間単位のスプリントサイクルを採用／小規模プロダクトは約3ヶ月での開発完了を目標／グループ社員のみのスクラム体制
対話から生まれる組織：役職や経験を超えたオープンな議論を通じて、技術的・人間的な成長が両立する組織づくりを目指しています
学びと共有の文化：専門書の輪読会で知識を共に学ぶ／ナレッジサークルでの専門分野の深掘り／失敗から学ぶ振り返りの習慣化

●魅力/やりがい
・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。
・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。（リモートワーク率85％)

業務概要:
当社に対し、独自生成AIを活用した業務改善施策の企画・推進から、各部門への浸透・活用支援までを一貫して担っていただきます。単なるツール導入にとどまらず、現場業務への定着と活用価値の最大化を通じて、組織全体の生産性向上を推進するポジションです。

具体的な業務:
・独自生成AIを活用した業務改善施策の企画・立案・推進
・当社各部門への生成AI利用浸透・啓発活動（研修・勉強会の企画・実施）
・現場部門のユースケース発掘・PoC支援、導入後の効果測定・改善提案
・当社社内担当者・関係者との折衝・進捗管理
・KPI管理・導入状況レポーティング

ポジション・部門の魅力:
・生成AIを活用した業務改善の企画から浸透・定着まで、一連のプロセスに幅広く関われる
・単なる運用支援ではなく、現場の課題発掘やPoC、効果測定、改善提案まで踏み込めるため、上流から価値発揮しやすい
・当社を対象に、組織全体へ生成AI活用を広げていく経験を積める

【業務内容】
●全社AI戦略の策定と実行（業務効率化と新規プロダクト創出の両軸）
●経営層と連携したAI投資方針・AIガバナンス体制の構築
●AI×Blockchain融合プロダクトの構想・開発推進（AI専用ウォレット、ステーブルコイン決済、AI Agent向けSaaSプラグイン、オンチェーンデータ分析基盤等）
●AI Agentが自律的に経済活動を行うためのインフラ設計・PoC推進
●クロスファンクショナルチーム（プロダクト/エンジニアリング/企画/法務/コンプライアンス）との実装調整
●社内AI基盤・データパイプライン・MLOps環境の戦略策定と統括
●AIリスクマネジメント・AI倫理基準の策定と社内浸透
●外部パートナー（AIベンダー／研究機関／Blockchainプロトコル）とのアライアンス推進

変更の範囲：全ての業務への配置転換あり

【業務概要}
当社は現在、DX（デジタルトランスフォーメーション）のその先である「AX（AI Transformation）」の会社へと進化しようとしています。「バックオフィスAIカンパニー」を目指し、AIエージェントやデジタルワーカーの活用によって企業の生産性を劇的に向上させることが、会社全体の重要戦略となっています。このAXの取り組みは、プロダクト開発だけではありません。営業・マーケティング・カスタマーサクセスといった事業オペレーションそのものをAI前提で再設計していくことが、これからの事業成長において極めて重要だと考えています。
当グループは、バックオフィスのデジタル化を通じた働き方改革を推進しています。リーガル領域では電子契約サービス「自社サービス」を展開し、市場拡大とともに事業は第二成長フェーズに入っています。
リーガルソリューション本部は、契約管理・審査・承認・保管にまたがる法務ワークフロー全体を提供する法務SaaS事業部です。当社の顧客基盤・ブランドを背景に持ちながら、プロダクトの独自価値を顧客課題に直接ミートさせるGo-To-Market体制の構築・強化が現在の最重要テーマです。
一方で、事業成長に伴い、マーケティング、インサイドセールス、フィールドセールス、カスタマーサクセスといったビジネスサイド全体で、業務の複雑性や負荷は高まっています。現場では日々改善が進んでいる一方で、部分最適に留まりやすく、「AIを前提に業務そのものを再設計する」 という変革は、まだこれから本格的に進めていく段階です。
そこで本ポジションでは、本部直下の新設ポジションとして、ビジネスサイド全体のAXを横断的に推進し、業務生産性の向上と、より高付加価値な顧客対応へのシフトを実現することをミッションとして担っていただきます。
このポジションに求めるのは以下の三軸です。
1. マーケティング、IS、FS、CSの業務プロセスを構造的に整理し、課題を特定できること
2. AIやテクノロジーを活用した業務改革プロジェクトを企画・推進し、現場実装までリードできること
3. 各部門と伴走しながら、組織にAI活用を定着させ、「人がやるべきこと」に集中できる状態をつくること
単なる効率化ではなく、事業の成長を支えるオペレーションを、AI時代に合った形へ進化させることがこのポジションの役割です。
また、本事業はCOO直下の事業領域であり、営業戦略・プロダクト・カスタマーサクセス・事業戦略を横断しながら、事業づくりそのものに関与できるポジションです。意思決定のスピードが速く、自ら設計したプロジェクトや仕組みを事業に反映しながら変革を推進できる環境があります。

【具体的な業務}
本ポジションは、リーガルソリューション本部におけるAX推進機能として、ビジネスサイド全体のAI活用・業務改革プロジェクトの企画・推進を担っていただきます。
【お任せしたい業務内容}
・マーケティング、インサイドセールス、フィールドセールス、カスタマーサクセスの業務プロセス整理・可視化
・AI活用による業務効率化・自動化・生産性向上テーマの特定と企画立案
・部署横断のAXプロジェクトの企画・設計・推進
・各部門へのAI導入伴走支援（要件整理、活用設計、導入、定着まで）
・AIツール、LLM、ノーコード/自動化ツール等を活用した業務改善の推進
・オペレーションの再設計、標準化、ナレッジ蓄積の推進
・AI活用事例の収集、型化、展開による活用文化の醸成
・必要に応じたプロダクト、エンジニア、コーポレート部門との連携
・事業責任者・本部長・マネージャー陣への改善提案、進捗レポーティング
単にツールを導入するのではなく、現場業務・顧客対応・事業KPIを踏まえながら、AIを前提とした業務のあり方へ変えていくことを期待しています。

【ポジション・部門の魅力}
1. 事業成長を支えるビジネスサイド全体のAXを担える
マーケティング、営業、カスタマーサクセスを横断して、事業オペレーション全体のAXを推進するポジションです。一部門に閉じず、事業成長に直結する変革テーマに取り組むことができます。
2. COO直下事業で、事業戦略と直結した改革を推進できる
本事業はCOO直下の事業領域であり、事業責任者や各マネージャーと近い距離で議論しながら、重要テーマをスピーディに形にすることができます。
3. 新設ポジションとして、AX推進の仕組みそのものをつくれる
本ポジションは新設のため、決まった正解や前例がありません。だからこそ、役割・テーマ設定・進め方まで含めて、自ら設計しながら本部のAX推進機能を立ち上げる経験ができます。
4. AI×事業推進×業務改革という希少性の高いキャリアを築ける
生成AIや自動化技術を活用しながら、事業オペレーションの変革をリードする経験は、今後ますます市場価値が高まる領域です。単なる業務改善に留まらず、事業成長に資する変革を実践できるポジションです。

●AIによる企業・事業分析
事業承継の検討プロセスにおいて、対象企業のプロダクト資産や業務フローを解析します。AIとの親和性を精査するだけでなく、既存の運用フローを尊重した上での省人化や高付加価値化の実現性を評価し、現実的な技術導入計画を策定します。

●プロダクトのAIモダナイゼーション
承継したプロダクトのコード解析や技術負債の解消をLLMによって効率化します。単に最新技術に置き換えるのではなく、利用実態や開発コスト、既存ユーザーの習熟度を考慮し、維持すべき仕様と刷新すべき箇所のバランスを判断した上で、持続可能なシステム構成へと最適化します。

●AIエージェントによる事業・経営の自律化
AIエージェントが事業運営の一部を担う仕組みを構築します。経営判断の意思決定支援から、各部門の定型・非定型業務を自律的に遂行するマルチエージェントシステムの設計・開発を行い、現場の負担を軽減しながら事業運営を自動化するフローを実装します。

●AI活用支援・技術レクチャー
最新のAI技術動向を継続的に把握し、社内や承継先企業の具体的な課題に対して、費用対効果に見合う手法を選定・導入支援します。現場への技術共有を通じて、組織全体の開発効率を向上させ、実務に即したAI活用を定着させる役割を担います。

●AI駆動型への事業モデルの再定義
承継した事業の収益構造と業務フローを分析し、企業の文化を尊重しながらどのプロセスをAI（RAG、エージェント）に置き換えるべきかの戦略立案。
現場の暗黙知をデータ化し、マーケティング、カスタマーサクセス等の各機能を自律型AIへと移行させ、事業の収益性と拡張性を最大化します。

●AIエージェントを活用した事業運営
事業指標のデータ基盤を構築した上でAIを用い、実際の事業運営（意思決定、リソース配分、KPI管理）を執行。
AIが生成するアウトプットの品質を管理し、より高度な戦略判断や例外対応に集中する「次世代型経営」のモデルケース化。

●現場主導の実務支援
戦略を描くだけでなく、自ら現場のオペレーションに深く入り込みます。承継先の社員と連携を深め、実務に効果的なAIを使いこなせるようにするための導入支援と意識変革。

業務概要:当社は、自社サービスを展開しており、今後は「AIによる体験の変革」に挑戦しています。

具体的な業務:
LLMエンジニアとして、生成AIを活用した新機能の企画・設計・実装をリードしていただきます。特に「AIコンシェルジュ」や「自動応答・レコメンド」などの体験価値を中心に、プロダクトチーム・サーバサイドチーム・デザインチームと協働しながら進めます。
AIアプリケーション設計・実装:
- LLM（OpenAI / Anthropic / Geminiなど）を活用した自然言語対話・レコメンド体験の設計・API連携
- RAGでのアプローチを主軸に、Prompt設計・Function calling・Context管理を組み合わせたLLMアプリケーションパイプラインの設計・最適化（埋め込み生成・再ランキング・動的応答制御など）
- Ruby / Python等を用いたサーバサイド開発およびAIマイクロサービスの構築（FastAPI, LangChain, LlamaIndex 等）
周辺業務:
- 応答の品質管理・トークンコスト最適化・LLM切替アーキテクチャの設計、モデルバージョン管理など
- サーバサイド・フロントエンドとの連携を考慮したエンドツーエンドのAI実装設計
- チーム内でのAI開発ナレッジ共有・ベストプラクティス整備

ポジション・部門の魅力:
- AIコンシェルジュ構想の立ち上げフェーズに携わり、技術選定・実装まで一気通貫で関われます
- ChatGPT / Claude / Gemini などマルチLLMの活用・比較検証・最適化を自らリードできます
- 必要に応じてベクトルDBによるナレッジ検索基盤の構築や、アプリUXの中核を担うAI機能の二手三手先までの設計にR&Dとして携わっていただきます
- 既存のネイティブアプリ・Railsバックエンドとの統合を通じ、組織開発としてのフィージビリティ課題とも向き合う経験、事業スケールとAI技術の橋渡し役としてのキャリア拡大を狙っていただけます

業務概要:AIオペレーションマネージャーは、AI時代における新しい職種です。これまでの業務改善は「既存の業務フローにAIツールを当てはめる」というアプローチでした。しかし、真にAIの力を引き出すには、業務そのものをAIが最大限活躍できる形に再設計する必要があります。このポジションでは、Purposeのもと、AIを前提とした業務オペレーションを企画・設計・実装します。単なるツール導入担当ではなく、「AIと人がどう協働すべきか」という業務の本質を再定義する役割です。当グループ全体の業務変革を推進する横断組織の中核メンバーとして、各事業部門と連携しながら、生産性と業績を飛躍的に向上させる新しい働き方を創造していただきます。

具体的な業務:
期待する役割:
- 業務のAI再設計リーダー: 各部門の業務を分析し、AIが最も効果を発揮できる形に業務フローを再構築。単なる効率化ではなく、業務の質的変革を実現します。
- 実装とプロジェクト推進の両立: 構想だけでなく、ツール（自社開発のAIエージェント）を活用して自らもAGENTを作成。技術的実現可能性を検証しながら、プロジェクトを推進します。
- 部門横断の橋渡し役: 経営層、事業部門、エンジニア、情報システム部門など、多様なステークホルダーと対話し、合意形成を図りながら全社展開を推進します。
- AI活用文化の醸成: 成功事例の横展開、ナレッジの体系化、社内トレーニングなどを通じて、組織全体のAI活用レベルを底上げします。

以下の業務に取り組んでいただきます。
1. 業務分析とAI活用機会の発見
2. 各部門の業務フローをヒアリング・可視化
- ボトルネックや非効率な作業を特定し、AI活用による改善余地を定量的に評価
- 経営インパクトの大きい領域から優先順位を設定
3. AIオペレーションの企画・設計
- 業務要件を整理し、AIエージェントやワークフロー自動化の仕様を設計
- ノーコード/ローコードツールを活用したプロトタイプ作成
- 自社開発のAIエージェント等のAI開発ツールを使った簡易スクリプトやツールの実装
- セキュリティ、コスト、運用負荷を考慮した実装方針の策定
4. 導入プロジェクトの推進
- 要件定義からPoC、効果検証、本番導入、運用定着までのプロジェクト管理
- 情報システム部門やエンジニアチームと連携した技術的課題の解決
- 現場部門への説明、トレーニング、フィードバック収集と改善
5. 効果測定と継続改善
- 導入したAIオペレーションのKPI設計とモニタリング
- 業務時間削減、品質向上、コスト削減等の効果を定量的に測定
- 運用データをもとにした継続的な改善サイクルの構築
6. ナレッジ蓄積と組織学習の促進
- 成功パターンや失敗事例のドキュメント化
- 最新AI技術のリサーチと社内への情報共有
- 他部門への横展開支援

ポジション・部門の魅力:
- 経営直轄組織で、AI時代の働き方をゼロから創る: AIオペレーションマネージャーという新職種の確立に初期メンバーとして参画。裁量と意思決定スピードが大きく、自らの判断で変革を推進できます。
- 最先端AI技術を実運用で使いこなす: 自社開発のAIエージェントなど最新ツールを実業務で活用し、市場価値の高い実践スキルを獲得できます。
- 全社横断で事業成長に直結する成果を出せる: 経営層・事業部門と直接対話しながらプロジェクトを推進。自身の施策が業績向上に直結する達成感を味わえます。

【業務内容】
●全社AIプロジェクトの企画・運営・進捗管理
●データ×AIによる業務改善・新規価値創出施策の実行支援
●AIモデル導入・PoC推進・成果分析と改善計画策定
●KPI管理・成果レポーティングおよび経営層への報告
●社内AIツール/ソリューションの導入推進と評価
●AI×Blockchainユースケースの調査・検証支援
●リスク管理・AI倫理ガイドライン運用の補佐
●チーム横断でのAIナレッジ共有・ドキュメント整備

変更の範囲：全ての業務への配置転換あり

業務概要
AIを前提としたシステム開発、および業務変革を推進するAIエンジニアを募集します。本ポジションでは、当社業務の高度化・効率化を目的としたAIエージェント開発から、クライアント課題に応じたAIソリューション開発まで、幅広いテーマに携わっていただきます。
単なる技術検証やツール活用にとどまらず、業務理解を踏まえた要件整理、アーキテクチャ設計、実装、導入・改善までを一気通貫で担っていただくことを期待しています。生成AIやAIワークフローを業務やシステムにどう組み込むべきかを考え、実際の価値創出につなげるポジションです。
ご経験や志向に応じて、当社向けのAI活用推進、もしくはクライアント向けのAIソリューション開発を担っていただきます。
※配属はAI領域の専門組織を想定しており、ご経験・志向に応じて決定します。

具体的な業務
1. 当社業務の高度化・効率化に向けたAIエージェントの企画、設計、開発
2. クライアント課題に応じたAIソリューションの要件整理、設計、実装、導入
3. LLMを活用した業務支援アプリケーション、業務自動化機能の開発
4. AIワークフローの設計・構築・改善
5. AIを前提としたシステム全体設計、アーキテクチャ設計
6. 当社のマーケター、コンサルタント、デザイナー等との連携による業務適用支援
7. 最新のAI関連技術の調査、検証、当社内外への展開

ポジション・部門の魅力
本ポジションでは、AIエージェント開発とAIソリューション開発の両方に関わることができます。当社業務の変革に直接関わるテーマから、クライアント向けの実案件まで幅広く携わることができ、技術検証にとどまらない実践的なAI開発経験を積むことが可能です。
また、マーケティング、営業、コンサルティングなど多様な領域のメンバーと連携しながら、AIをどのように業務や事業に実装するかを考え、実行できる環境があります。技術力だけでなく、課題解決力や事業視点も磨けるポジションです。

AI分野における研究開発・技術開発に加え、PoCから事業部門と連携した製品開発までを担当いただきます。
工場や建物で蓄積される様々なデータを活用し、異常（予兆）検知、予測・推定、最適化、自動化に関するアルゴリズムの検討・実装・評価を行います。
1. アルゴリズムの研究開発、プロトタイプ実装および評価
2. 事業部門と連携した検証・製品化検討
3. 社内外での技術発表、特許出願、協業推進
4. 上記テーマに関するプロジェクト推進

【業務概要】LLM利用環境を提供するシステムや、AIエージェント開発プロジェクトのプロジェクトメンバーとして、各種開発業務（システム設計、開発、構築、等）に対応いただきます。
【具体的な業務】当グループ社員向けにLLM機能を提供する基盤システム、および、同基盤を活用したAIエージェント開発プロジェクトのメンバーとして、下記に代表される各種開発業務に携わっていただきます。なお、LLM機能を提供する基盤システムにおいては、LLM機能を提供するシステムではありますが、開発対象はLLM環境に閉じず、GUIや保守機能等の付帯機能についても対象となります。
1. LLM（生成AI）活用に際した基盤システム開発
- 要求事項の具体化検討、実現するシステム構成検討、リソース設計、各種ドキュメント作成
- 設計に基づいてのシステム構築業務（クラウドサービス構築、アプリケーション設定）、および、各種試験対応
- 利用ユーザからの故障問合せの解析、回避措置や対処の検討
- システム運用として必要になる各種作業（デプロイ、障害復旧等）の検討、手順書やマニュアルの作成、検証
- 開発に伴う事務処理作業や報告、調整等の各種付帯作業
2. LLM（生成AI）活用に際した業務支援システム開発
- 顧客業務の分析、課題抽出および解決策の立案等の企画・提案活動
- 上記に関わる開発作業（要件定義、設計、実装、試験）※pythonやローコードツール、クラウドサービスを用いたAIエージェント開発やRAG開発を含む
- 利用ユーザからの故障問合せの解析、回避措置や対処の検討
- 開発に伴う事務処理作業や報告、調整等の各種付帯作業
将来的には、本業務経験を基に、チームリーダーとして各種業務の実行管理/推進役を担っていただくことにも期待します。担当業務は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。
【ポジション・部門の魅力】
●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
- 既存メンバーをサポートする形で開発業務に参画いただき、スキルトランスファーを行いつつ、徐々に業務の幅を広げていただきます。
- AWS/Azureやアジャイルについては研修受講の機会があるため、必要に応じて、業務時間内で受講していただくことが可能です。
- 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。
- システム開発プロジェクトのPL、PMを目指す場合: 各種開発業務の支援 → 次Step開発で一部機能の開発 → 一部機能開発のチームリーダー → 開発のプロジェクトリーダー → システム全体のPM

業務概要:当社は、AI×データで事業価値を創出してきたテクノロジーカンパニーです。
多数の企業を支援する中で見えてきた次の壁が、AIを現場業務に根付かせるラストワンマイルです。
モデルの性能は上がり、データ基盤も整ってきた。
それでもAI導入が成果に結びつかない最大の理由は、技術と現場の間を埋める担い手が不足していることです。
FDE（Forward Deployed Engineer）は、顧客の現場に深く入り込み、課題を定義し、技術で解決し、業務定着までやり切るポジションです。
AI時代の事業価値創出を支えるこのロールを担える人材は、日本市場ではまだ極めて希少です。
具体的な業務:顧客の現場に入り、AIソリューションを「動くもの」として業務に根付かせる 構想で終わらせず、現場実装までやり切ることがFDEのミッションです。
FDEは顧客先に常駐し、現場の業務文脈を肌で理解しながら動きます。
物理的な近さが、課題発見のスピードと顧客との信頼構築の両方を生み出します。
1. 現場と事業の課題を特定する: LoBや情報システム部門など多様なステークホルダーと向き合い、業務の文脈とビジネスの論理を踏まえて、「AIで解くべき問い」を定義します。
2. プロトタイプを素早く作り、顧客の意思決定を前に進める: AIコーディングツールを駆使し、議論の場で素早く形にします。
「検討します」ではなく「今作ります」のスタンスで、顧客の推進力を生み出します。
3. 現場に根付かせる: セキュリティ、既存システム連携、運用体制、ユーザーリテラシーなどの制約を乗り越え、プロトタイプを実運用までつなげます。
ポジション
・部門の魅力:FDEは、AIと現場をつなぐ、AI時代が生んだ新しいロールです。
当社のFDEは、技術と現場の最前線に立つ精鋭ポジションです。
1. 希少ポジションの型を、自分で作る: 日本市場においてFDEはまだ新しいロールです。
評価基準も動き方も、これから作っていくフェーズ。
その経験自体が、AI時代に最も需要が高まるキャリア資産になります。
2. 多様な現場が、視野を広げ続ける: 複数社
・複数業界の案件に同時並行で関わります。
異なる組織文化
・業務構造の中で動くことで、特定環境に依存しない実行力が身につきます。
3. 現場知見を思想に昇華し、発信する: 顧客最前線で得た知見を言語化し、登壇
・記事執筆を通じて発信する機会があります。
個人の市場価値と当社のブランドを同時に高められる環境です。
当社は、データとAIを活用した事業価値創出に取り組んでいます。
当社の提供するサービス:
・クラウドETL「自社サービス」
・AIデータプラットフォーム「自社サービス」
・ヒト×データ×AIでの競争力強化を支援する「プロフェッショナルサービス」
・エージェント型AIソリューション「自社サービス」の提供主力事業である自社サービスは、多数の企業や団体に提供しています。

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 Evaluation 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）

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。

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:
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。