DX関連、1000〜1200万の転職求人

478 件

1．業務内容
当社およびグループ各社のDX推進を担うポジションです。経営や事業の課題を整理し、デジタルやAIを活用した変革テーマへ落とし込みながら、構想立案から実装・定着まで一貫して関わります。全社横断の視点で、多様な関係者と連携しながら大規模なDX施策を前に進めていただきます。

・経営・事業課題の整理を行い、DXテーマや施策へ具体化
・As-Is／To-Beの整理や業務プロセス再設計、ロードマップ策定を推進
・データ・デジタル・AI活用を前提としたDXプロジェクトの立上げ・推進
・各事業会社のDX組織と連携し、共通課題の整理や施策展開を実施
・標準化・再現性の観点から、DX推進基盤や共通的な進め方の整備に参画

担当領域は、課題整理から構想策定、PoCや施策設計、実装推進、定着支援まで幅広く、影響範囲が全社レベルに及ぶテーマに携わる機会があります。

2．職責
入社後は、全社横断または重点プロジェクトにおけるDXテーマの企画・推進業務を担当いただくことを想定しています。単なるプロジェクト管理ではなく、課題の本質を整理し、関係者と合意形成を図りながら具体的な施策につなげる役割です。

・事業課題や経営課題を構造化し、DXテーマとして整理
・To-Be像の設計や施策の優先順位付けを実施
・実行ロードマップや推進体制の検討・構築をリード
・事業部門、DX組織、システム・セキュリティ部門との調整を推進
・複数テーマの横断整理や標準化、ナレッジ共有を支援

担当テーマにおいては、論点整理や施策案の立案、推進計画の策定などを主体的に進めながら、関係者との合意形成を通じて変革の実現を目指していただきます。

3．採用背景
当グループでは、AI活用の拡大や全社的なDX推進を重要テーマとして取り組んでいます。一方で、経営・事業課題を整理し、それらを具体的な変革テーマへ落とし込み、プロジェクトとして推進できる人財の強化が課題となっています。
特に当社では、グループ全体を俯瞰しながら重点テーマを横断的に推進し、各事業会社のDX組織と連携して変革を前進させる役割が求められています。そのため、事業とデジタルの両面を理解し、多様な関係者を巻き込みながら推進できる体制を強化するための採用です。

4．魅力・やりがい
1. グループ全体のDXを、HD軸で俯瞰しながら構想・推進できるポジションです。
2. 個別改善ではなく、AIシフトや重点PJなど経営アジェンダに直結するテーマに関われます。
3. HD・各基幹事業会社・外部パートナーを横断し、事業変革を実装までつなげる経験を積めます。
4. 将来的には各DX組織や重点PJへの配置・ローテーションも見据え、全社視点のキャリア形成が可能です。

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

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

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

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

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

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

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

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

同社は、グループ会社の新たなリテール戦略の中核として、2026年度後半の開業を目指し設立されました。金利環境の変化やデジタル化の進展、資産運用ニーズの高まりなど大きな転換点を迎えている金融業界において、金融の""わかりにくさ""を解消し、生涯にわたって前向きな金融体験を届けるサービスの提供を目指しています。
グループ全体の顧客基盤に向けて、これまでにないスケールとスピードで、唯一無二のデジタルバンクを立ち上げます。具体的には、クラウド基盤の活用や、外部企業と共同開発を進めている、独自アルゴリズムやAIを活用した総合アドバイザリー・プラットフォームを中核機能として搭載し、新たな顧客体験を届けていきます。
テクノロジーの力を活かし、お客様1人ひとりの”日常にも人生にも寄り添う”金融サービスを共に創っていきましょう。

【期待する役割】
2026年度に新たに立ち上げを目指すデジタルバンクにおける全社横断でのAI利活用に関するリスク管理およびガバナンス構築をお任せいたします。グループ会社では、AIを単なる業務効率化の手段ではなく、業務・組織・顧客提供価値そのものを変革する中核テーマと位置づけています。生成AIを含むAI活用のユースケース拡大に加え、それらを支える共通プロダクト・プラットフォームの整備やAIガバナンスの高度化を進めており、現在まさに全社横断で変革を加速させるフェーズにあります。本ポジションでは、同社における健全なAI利活用を推進するため、AIに関するリスク管理・ガバナンス態勢の企画・整備・運用を担っていただきます。

【具体的な業務】
1. AI管理に関するガバナンスフレームワークの検討・整備
2. AI利活用に係る手続き、管理プロセス、リスク評価プロセスの設計・改善
3. AI利活用ユースケースに対するリスク評価の実施
4. 各ユースケースに応じたリスク低減策・管理策の提案および導入支援
5. AI利活用の企画・検証・実装・運用に係る関係部署への助言・伴走支援
6. 規制要件、監督指針、業界標準等を踏まえたコンプライアンス確保
7. AIリスク・AIガバナンスに関する社内教育、啓発活動の企画・実施

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DEV TOOLS:
案件によって使う技術は変...

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

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

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

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

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

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

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

このポジションはグループ会社のスタートアップで業務を行うポジションです。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

●業務内容
▼業務内容プロダクトのバックエンド開発
・自社プロダクトのAPI設計・実装・運用。機能追加から性能改善、リファクタリングまで担当します。
▼AIエージェント機能の実装
・LLM・AIエージェントをプロダクトに組み込む実装。プロンプト設計、ツール呼び出しの制御、RAGパイプラインの構築などを、フロントエンド・Product Architect と連携しながら進めます。
▼外部SaaS連携・データ基盤
・Salesforce / SmartHR / kintone など顧客が使う各種SaaSとのAPI連携、データ同期処理の設計・実装。
▼技術的な意思決定への参加
・毎週の定常リリースを回しながら、設計レビュー・技術選定に加わっていただきます。年次ではなく、出したアウトプットで裁量が決まります。

●開発環境
・言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX
・AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK
・インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker
・データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース
・ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion
・AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin
・作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

●学習と開発の支援
▼AIツール利用サポート
・Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能
▼開発ツール支援
・利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで)
▼書籍購入補助
・技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで)
▼語学学習 / 資格取得支援
・日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能
▼リフレッシュ手当
・ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで)
・e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能
▼家賃手当
・該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで)

業務概要
生成AIをはじめとするAI技術の急速な進化により、企業におけるAI活用は、業務効率化にとどまらず、新たな顧客価値創出や事業変革を実現するための重要な経営アジェンダとなっています。一方で、AIの不適切利用、情報漏えい、バイアス、ハルシネーション、著作権・個人情報・説明責任への対応、国内外のAI規制・ガイドラインへの追随など、AI活用に伴うリスクは高度化・複雑化しています。
AIガバナンスは、AI活用を抑制するためのルール整備ではありません。AIを安心・安全かつ責任ある形で活用し、ビジネス変革につなげるための、経営・組織・プロセス・技術を横断した仕組みづくりです。
同社では、AI活用の推進とAIガバナンスの徹底を両輪で支援し、顧客が持続的にAIを活用できる環境づくりを進めています。同社グループ自身のAIガバナンス実践、外部有識者との連携、産官学・業界団体での活動、AI実装・AIセキュリティ領域の専門組織との連携、および金融・製造・通信・保険・公共等の幅広い業界での支援実績を活かし、日本企業のAIガバナンス市場をリードするチームを一緒に作っていただける方を募集します。

具体的な業務
AIガバナンスに関する経営アジェンダを起点としたコンサルティング、およびAIリスクマネジメント領域の新規サービス企画・推進に携わります。
AIを単に規制・抑制するのではなく、顧客のAI活用による業務変革・価値創出を実現するために、推進と統制のバランスを取りながら、全社AIガバナンス体制の構想策定、制度・プロセス設計、個別AIプロジェクトのリスク評価、技術的対策、運用定着化まで一気通貫で支援します。
また、経営層、法務・知財部門、コンプライアンス部門、情報システム部門、データサイエンス部門、現場のエンジニアなど、多様なステークホルダーと連携しながら、実効性のあるAIガバナンスの実装を推進します。

コンサルティングテーマ例:
1. 国内外のAI関連規制・ガイドラインを踏まえた、全社AIガバナンス体制の設計・導入
2. AIガバナンスアセスメントによる現状把握、課題可視化、ロードマップ策定
3. AI利活用に関するポリシー、ガイドライン、社内ルール、AI開発・運用ルールの策定／改訂
4. AIリスクを検知・審査するための組織設計、審査フロー、エスカレーションフロー、運用プロセスの構築
5. 現場のAI開発・利用実態に応じた、技術的・運用的リスクアセスメントの実施
6. 生成AI／AIサービス／AIプロジェクトに対するリスク評価、改善策の提示、対策実行支援
7. AIレッドチームによるAIモデル・AIシステムのセキュリティ／セーフティ評価
8. AIガードレール導入に向けた方針整理、製品・ツール評価、入出力監査・制御設計
9. AIガバナンスに関する社員教育、勉強会、教育コンテンツ作成、社内普及施策支援
10. AIガバナンス関連の新規コンサルティングサービス企画、提案活動、方法論整備

ポジション・部門の魅力
* コンサルティング×技術のシナジーを活かせる
AIガバナンスは、単なるルール策定やリスク管理にとどまりません。顧客がAIを安心して活用し、業務変革や新規価値創出につなげるためには、制度・組織・プロセスに加えて、AIモデル、データ、システム、セキュリティ対策を理解した実効性のある設計が必要です。同社では、AI活用ケース検討、PoC、AIモデル・サービス開発、運用保守を担う技術組織や、AIセキュリティ領域の専門部隊と連携しながら、モデル評価、脆弱性診断、AIセキュリティ対策、ガードレール導入までを見据えたコンサルティングに携わることができます。
* 自社実践に基づく先進的な知見を活用
同社グループでは、AI指針、生成AI利用ガイドライン、AI開発プロセス、AIリスクマネジメントの仕組みを整備・展開しています。また、AIガバナンスを所掌する専任組織や、外部有識者が参画するAIアドバイザリーボード、産官学・業界団体との連携を通じて、安心・信頼できるAI活用に向けた方法論を継続的に強化しています。こうした自社実践に基づく知見を活用しながら、大手金融機関、官公庁、大手事業会社など、社会的影響力の大きいクライアントのAI活用・AIガバナンス変革を支援できます。
* 構想策定から対策実行・定着化まで一気通貫で価値提供できる
AIガバナンス方針やガイドライン策定といった上流コンサルティングに加え、リスクチェックプロセス構築、AIプロジェクト評価、AIレッドチーム、ガードレール導入、社員教育、運用改善まで幅広く担当できます。上流で描いた構想を実際の業務プロセスやシステム統制に落とし込み、現場で機能する仕組みとして定着させる経験を積むことができます。
* 中長期的に市場価値の高い専門性を確立可能
AI×ガバナンスは、今後さらに重要性が高まる領域です。AI規制、AI倫理、AIセーフティ、AIセキュリティ、データガバナンス、知的財産、プライバシー、リスクマネジメントなど、複数領域を横断する実践的な経験を積むことで、希少性の高い専門性を確立できます。AIガバナンスのような難易度の高い専門領域においては、短期的な成果だけではなく、段階的に知見と経験を積み上げることが重要です。同社では、専門性の深化を中長期的に支援する評価・育成環境があります。
* 多様な業界・テーマに携われる
金融、製造、通信、保険、公共、サービス業など、AI活用が進む幅広い業界の顧客に対して、業界特性や業務特性を踏まえたAIガバナンスを支援します。全社AIガバナンス構築から、個別AIプロジェクトのリスク評価、生成AI活用ルール、CoE機能整備、ガードレール導入、更にはAIガバナンスから幅出ししたセキュリティリスクコンサルティングやコンプライアンスリスクコンサルティング等、さまざまなテーマに関与できます。

【業務概要】生成AIを活用したプロダクト開発に、領域を横断して取り組んでいただきます。

同社では、各主力プロダクト（クラウド型電子薬歴、薬局経営見える化クラウド、患者フォローシステム、医薬品在庫管理・発注システム）に対し、生成AIを活用した新機能の搭載を進めています。薬剤師の音声から薬歴を作成する「AIアシスタントー音声薬歴生成機能ー」は、先行検証を経て主力製品の標準機能となり、全ユーザーへの展開を進めています。現在は1日あたり数万件を超えるデータを処理しており、生成AIの活用が、日々の医療現場を支える基盤になっています。本ポジションでは、この機能の拡張を軸に、今後展開予定の複数のAIプロダクトの立ち上げにも携わっていただきます。

生成AIを活用したプロダクト開発には、その加速度的な進化ゆえに統一化されたプラクティスが存在しません。プロトタイプは動くが、プロダクトとして求められる品質・コスト・レイテンシを満たせるか、という壁を越えるための設計と検証の方法は、自分たちで開拓していく必要があります。音声薬歴生成機能で一度越えたこの壁を、これから立ち上がる一つひとつのプロダクトで、あらためて越えていくことになります。

生成AIを活用したプロダクトでは、モデルの特性・データの前処理・システム構成・UIが密接に絡み合っており、ユーザー価値のボトルネックがどの層にあるのかは事前には分かりません。モデルの選択で解くのか、モデルオーケストレーションの作り込み（RAG・エージェント構成など）で解くのか、UIの見せ方で解くのか、を素早く試し、見極める必要があります。

そのため本ポジションでは、特定のレイヤーに閉じることなく、フロントエンドからバックエンド、インフラ、モデルの選定・活用までを横断して手を動かしていけるエンジニアを募集しています。プロダクトマネージャー(PdM)やデザイナー、ドメインエキスパート（薬剤師）と共に、プロトタイピングと評価・改善を繰り返しながら、ユーザーにとっての最適な体験をゼロから創造していきます。また、医療領域関連の顧客とともに生成AIの活用方法を探索する共創活動にも参加いただきます。

【具体的な業務】
本ポジションでは、主に以下のような業務に従事していただきます。すべて自分一人でできる必要はありません。

1. モデル選定・活用（DS/MLE領域）
- 課題に応じたモデル選定とトレードオフの評価
- LLMを用いた機能（RAG、AIエージェント、文書生成・要約・構造化抽出など）の方式設計
- プロンプト設計・コンテキスト設計、検索精度のチューニング
- 出力品質を継続的に担保するための評価基盤の構築とオフライン/オンライン評価の運用
- ハルシネーション対策、ガードレール設計など、医療情報を扱う上で必要な品質・安全性の担保

2. プロダクト開発（フロントエンド / バックエンド）
- React、TypeScriptを利用したフロントエンドの設計・実装
- TypeScript(Hono)、Pythonを利用したAPI・バッチの設計・実装
- 生成AIならではのUX（ストリーミング、生成中の状態、生成結果の修正・フィードバック導線など）の実装

3. システム・アーキテクチャ
- AWS/GCP/Azureを用いたシステム全体のアーキテクチャ設計とIaC(CDK)による構築・運用
- データパイプラインの設計・実装（Databricks等）
- 推論コスト・レイテンシ・スループットの最適化、可観測性（トレーシング、モニタリング）の確保

4. チーム・プロダクトへの貢献
- PdMやデザイナーなどと協調して技術的知見からの仕様策定
- 技術的知見からのフィージビリティスタディ
- 自身の得意領域における、チームメンバーへの技術支援・教育

【ポジションの魅力】
すべての領域における即戦力を求めているわけではありません。いずれかの領域に自身の軸となる強みを持ち、そこを起点に領域を広げていける方を歓迎します。同社の生成AI研究開発チームでは、SWEがフロントエンドからモデル活用まで担っており、入社後に得意領域を増やしていける環境です。

想定レベルはミドルクラスからシニアクラスまでと幅を持たせています。ご経験に応じてレベルと役割を決定しますので、ご自身が当てはまるか迷われる場合も、まずはカジュアル面談でお話しさせてください。いずれのレベルでも、設計上の判断を自ら行いながら開発を進めていただくことを前提としています。

生成AIエンジニアは、単なる実装者ではありません。技術でプロダクトを牽引する存在として、機能開発を中心に、プロンプト・モデルのバージョン管理、評価データセットの整備、自動テストの拡充、リファクタリング、ライブラリのバージョンアップといったコード品質の継続的な改善にも、AIを活用しながら取り組んでいただくことを期待します。

ドメイン知識のキャッチアップが進んだ頃には、開発だけではなくプロダクトや、開発プロセス、チームのあり方に関しても積極的に提案いただくことを歓迎します。

日本の医療現場が抱える課題は複雑であり、テクノロジーの力が不可欠です。同社は、医療という難易度の高い課題に向き合い、生成AIをはじめとする最新技術を積極的に活用しながら、泥臭い部分にも積極的に向き合っています。開発組織は約180名のエンジニアやPdMが所属し、「医療体験が日々進化する世界の実現」をミッションにプロダクト開発を続けています。開発組織の文化としては、開発ブログや勉強会、カンファレンス登壇を通じた組織内外への情報発信を推奨・サポートしています。

同社のエンジニアとして得られる経験:
- 社会貢献性: 医療という社会課題の解決に、技術でダイレクトに貢献できる
- 領域を越えた成長: フロントエンド、バックエンド、インフラ、モデル活用までを一貫して担い、専門領域を広げられる
- 技術的裁量: 技術選定やアーキテクチャ設計、モデル選定に裁量を持って関わることができる
- 実データと向き合える環境: 薬局・医療の実業務データとドメインエキスパートが身近にあり、精度改善のサイクルを回せる
- モダンな開発環境: React, TypeScript, Pythonと主要なLLM（OpenAI / Gemini / Claude）を前提としたモダンな技術スタックで開発できる
- スケールとゼロイチの両方: 主力製品の標準機能となった音声薬歴生成機能（1日あたり数万件超を処理）の改善と、これから立ち上がる新規AIプロダクトの両方に携われる

当ポジションは、Data & AI領域の生成AI研究開発チームの開発メンバーです。プロダクト開発が主軸ですが、チーム名が示すとおり研究開発としての側面も持っています。国内の学会で研究内容を共有するほか、トップカンファレンスへの投稿にも挑戦しています。

生成AIをプロダクトとして届けるチームだからこそ、自分たちの開発にも生成AIをフル活用しています。コーディングエージェントを前提に開発を進め、AIにどこまで任せられるかを検証しながら、研究開発の進...

採用部門は、技術を担いつつ、各事業部と共に、マーケティング領域と決済領域の双方でデータを活用した新しいプロダクトや業務のDXを企画し、サービス化・事業化まで進めていく組織です。

本ポジションは、マーケティング／フィンテック領域において、【データプロダクト】【アドテクプロダクト】【業務DX】【データ基盤】の4つのプロダクト領域を、企画から生成AIでのプロトタイピングまで一気通貫で担い、事業部での事業化を推進します。

営業・事業責任者とともにゼロから企画を考え、生成AIを活用して自らMVPを高速に作りながら、新規プロダクトを形にしていくポジションです。立ち上げ期の新規プロダクトと、事業の根幹を支える既存基盤のリプレイスの双方があり、どちらも構想段階から関わることができます。

すでに広告効果計測基盤、広告データ基盤、成果データの自動化、決済データ分析など複数のプロダクトが稼働しており、事業部からの相談も継続的に発生しています。

部門としての立ち上げ期にあたり、企画・推進を担う仲間を増員したいと考えています。

※本部門では、プロダクトマネージャーも同時に募集しています。
　本ポジションは要件定義とプロジェクト推進の実行を主軸とし、プロダクトマネージャーは「何を作るか」の企画・プロダクトの意思決定を主軸としています。
　どちらが合うか迷われる場合は、選考の中でご相談ください。

●業務内容

以下のようなプロダクトの企画・立ち上げ・グロースを担当します。

・プロダクト構想／企画立案
・顧客・事業部へのヒアリング、課題の特定
・生成AIツールを活用したMVP・プロトタイプの作成と検証
・ビジネス要件整理／要件定義
・UX設計、画面設計
・エンジニアとの仕様策定
・リリース後の効果測定と改善

【担当プロダクト領域】
・データプロダクト … 生成AI時代の検索・言及分析、インフルエンサー／クリエイティブAI評価、加盟店向け決済データ分析など
・アドテクプロダクト … 広告効果計測基盤の次世代リプレイス
・業務DX … アフィリエイト広告、運用型広告のオペレーション業務のシステム化
・データ基盤 … BigQueryを中核とした広告データ基盤／決済データ基盤の構築・運用

特徴は、企画したものを「エンジニアに依頼して待つ」のではなく、生成AIを使ってプロダクトマネージャー自身が動くものを作り、事業部にぶつけて検証するプロセスを標準にしている点です。これにより企画から検証までのリードタイムを大幅に短縮し、事業化のスピードを上げています。


●得られる経験・スキル

・プロダクト企画から事業化までの一気通貫の経験
・生成AIを前提とした新しい開発プロセスそのものを設計・確立する経験
・技術選定を含めたプロダクトの実現方針を、自ら検証して決める経験
・広告（アドテク）と決済（フィンテック）という2ドメインのデータ活用知見
・BigQuery等のデータ基盤設計、およびそれを事業価値に転換する力
・事業部門・経営層を巻き込んだ推進力


●キャリアパス

・複数プロダクトを束ねるプロダクト責任者
・新規事業／部門の立ち上げ責任者
・データプロダクト領域のテックリード

部門の立ち上げ期であるため、成果に応じて役割を拡張していける環境です。

組織のミッション
契約データを活用するためには単にデータを保持するだけではなく、情報要求に対して的確な応答を行うことが重要です。取引管理サービスのAI・検索チームは生成AIの回答、および検索品質に関してエンドツーエンドで責任を持ち、契約領域における品質課題をゼロにすることをミッションとしています。

具体的な業務
取引管理サービスにおいて、根幹機能である生成AI・検索機能の改善を行います。UI／UXを含めた生成AI・検索体験の設計・実装・運用・評価・改善のすべてを担当します。

検索体験の向上 サジェスト、ハイライト、ランキング、パフォーマンスなどを含む契約書検索体験の設計・改善
評価指標の設計 生成AI出力、検索品質の評価指標の設計と改善
可観測性の向上 パフォーマンスメトリクス、検索品質、生成AI出力の継続的な評価と監視基盤の構築
AIエージェント ランタイム、ループ設計、メモリ、ツールセットを含めたエコシステムの全体設計・基盤構築・運用

本ポジションの魅力
日本有数の規模の企業情報・契約データを相手に最先端技術やアルゴリズムの実務経験が得られます
画像認識、自然言語処理、情報検索などの領域の専門家が多く在籍しており、レベルの高い環境で働くことができます
生成AI・検索基盤をデータ構造から設計する経験が得られます
作って終わりではない生成AI・検索精度の改善サイクルを回す経験が得られます

開発環境、使用するツールなど
フロントエンド：TypeScript, React, Vite, Storybook, HTML, CSS
サーバーサイド：Kotlin, Ktor, Spring Boot, Gradle, Python
データベース：Cloud SQL（PostgreSQL）, Elasticsearch
運用・監視：Splunk, Cloud Logging
CI：GitHub Actions, Cloud Build
バージョン管理・コラボレーションツール：GitHub, Notion, Gather
インフラ：Google Cloud（Cloud Run／Cloud Functions／Cloud Tasksなど）, Cloudflare

本ポストは、顧客の経営課題、事業戦略、組織課題を起点に、生成AI／AI Agentによって変革すべき業務領域を特定し、BPR構想から実行フェーズの立ち上げまでをリードするポジションです。
特定のAIソリューションや個別業務への適用を起点とするのではなく、経営層・事業部門・DX部門との対話を通じて、「どの業務を、なぜ変えるのか」「どの程度の経営・業務効果を目指すのか」を明確にし、部門横断の業務変革テーマとして具体化します。対象業務のAs-Is分析やTo-Be業務プロセス設計も行いますが、個別業務の再設計にとどまらず、複数の業務・部門を見渡しながら、人・AI Agent・システムの役割、データ・基盤、組織・人材、運用体制までを含む変革プログラムとして企画・立上げることが特徴です。

●具体的な業務
・経営課題、事業戦略、組織課題を踏まえた生成AI／AI Agent活用テーマの発掘
・経営層、事業部門、DX部門へのヒアリングおよび課題構造の整理
・対象業務のAs-Is分析、課題・ボトルネック・変革余地の可視化
・人・AI Agent・システムの役割分担を踏まえたTo-Be業務プロセス設計
・部門横断で取り組むべきBPRテーマの定義、優先順位付け
・投資対効果、KGI・KPI、実行ロードマップ、PoC計画の策定
・必要となるデータ、システム基盤、ガバナンス、組織・人材、運用体制の具体化
・顧客上層部・関係部門との合意形成および実行フェーズの立ち上げ
・AI-BPR、FDE、AIエージェント実装、データ・基盤等を担う社内専門チームとのプロジェクト組成
・PoC・初期導入後の効果測定、改善テーマの具体化、他部門・他業務への横展開支援

●入社後・将来のキャリア
入社後は、重点顧客における生成AI／AI Agent活用案件に参画し、変革テーマの発掘、BPR構想、ロードマップ・PoC計画策定、推進体制設計、実行フェーズの立ち上げ等を担っていただきます。
将来的には、重点顧客の経営・事業課題を起点に、生成AIによる業務変革プログラムの創出から案件化、成果創出までを一貫してリードするコンサルタントとしての活躍を期待しています。

【業務概要】
同社では、生成AI・AIエージェントを活用したDX・新規事業開発プロジェクトを推進しています。
本ポジションでは、生成AI・AIエージェントを活用したプロジェクトにおいて、クライアントとの要件整理からプロジェクト推進まで主体的に担当します。
顧客・エンジニア・デザイナーをつなぎながら、プロジェクトの中核メンバーとしてプロジェクトをリードします。

【具体的な業務】
・クライアントとの要件整理・要件定義
・AI・DXプロジェクトの企画・推進
・プロジェクト計画策定・進捗管理
・エンジニア・デザイナーとの連携
・顧客への改善提案・技術提案
・小規模プロジェクトのリード
・若手メンバーへのフォロー・レビュー

【ポジションの魅力】
・AI・生成AIを活用したプロジェクトを上流からリードできます。
・顧客のDX・業務改革を推進する中核メンバーとして活躍できます。
・技術・ビジネス双方を理解しながらプロジェクトを推進できます。
・組織づくりにも主体的に関われます。

【身につくスキル・経験】
・AI・DXプロジェクトのリード経験
・顧客提案・課題解決能力
・プロジェクトマネジメント力
・若手育成・リーダーシップ
・組織づくり・事業づくりへの参画経験

【チーム体制】
・プロジェクトごとにコンサルタント・エンジニア・デザイナーがチームを編成します。
・役員や事業責任者とも距離が近く、スピーディーに意思決定できる環境です。
・職種の垣根なく議論しながらプロジェクトを推進するフラットな組織文化です。
・一人ひとりに裁量があり、主体的な提案・チャレンジを歓迎する風土です。

同社は「AI×コマースの第一想起企業」としてのポジションを確立すべく、主力AIコマースプラットフォームを主軸とした、大企業（エンタープライズ）向けDX支援を全社戦略の柱として推進しています。大企業の複雑な課題を解決するためには、スライドによる戦略提言だけでなく、現場のオペレーションに深く入り込み、実際に動く仕組みを提供して変革を起こす「現場密着型（FDE）」的なアプローチが必要不可欠です。同社はSaaS FDEの事業モデルを推進しており、コマース領域の高度化やAI活用は同社のプラットフォームで実現し、同社のプラットフォームがカバーしきれない複雑な社内業務課題についてはFDEによるAI BPRによって事業全体の変革を現場から強力に推進するモデルを目指しています。本ポジションでは、配属先となるプロフェッショナルコンサルティンググループにおいて、ビジネスとテクノロジーの架け橋となり、クライアントの最前線で「AI×同社のプラットフォーム」による業務変革を自ら手を動かして形にする中核メンバーを新たに募集します。

大企業クライアントの現場に入り込み、同社のプラットフォームの機能や生成AI、ノーコードツールを活用して、コマース領域（サプライチェーン、CS、マーケティング等）の業務プロセス改革（BPR）を推進します。

1. 現場の課題特定と業務プロセスの可視化：
クライアントの現場オペレーションを深く理解し、どこに非効率があるか、同社のプラットフォームの活用や生成AIの導入によってどう劇的に改善できるかのボトルネック特定

2. 生成AI×同社のプラットフォームを用いたクイックなBPR検証：
同社のプラットフォームの標準機能・API設定、生成AIツール（ClaudeCode、Cursor）、iPaaS（Make、Zapier等）を組み合わせ、「現場で今すぐ動く自動化ワークフロー」を自ら手を動かして構築・検証

3. 現場への定着化（チェンジマネジメント）とプロダクトへのフィードバック：
作成したAIワークフローや同社のプラットフォームの新しい運用の定着をレクチャーから伴走までトータルで支援。さらに、現場の検証で浮き彫りになった本格的なシステム開発ニーズや共通課題を社内のプロダクト開発チームやAI専門チームへフィードバックし、プロダクトの進化を牽引

ポジションの魅力:
1. 「コンサル」と「FDE（テック活用）」のハイブリッドなキャリア：
スライドを描くだけのコンサルタントでもなく、仕様書通りにコードを書くエンジニアでもない。「生成AIやSaaSの仕組みを使いこなし、目の前の顧客の業務を劇的に変える」という、これからのAI時代に最も市場価値が高まるスキルの獲得

2. ノンコーディングで、最先端の「AI×BPR」をリードする手応え：
フルスクラッチのプログラミング知識（PythonやJava等）がなくても、同社プロダクトやAIエージェントという強固な土台を活用可能。API連携やプロンプトエンジニアリングを武器に、アイデアを即座に顧客の価値へと変えられる圧倒的なスピード感

3. SaaS FDE だからこそ起こせる大きな事業インパクト：
「RPAの代替」としてのFDEではなく、SaaSとしての土台があるからこそ、顧客の企業にとって価値のある変革を大胆かつスピーディーに推進できる。仕事がエンドユーザーや顧客のためになっていることを実感しながら様々なことにチャレンジできる

AI×コマースの第一想起企業としてのポジション確立を目指し、主力AIコマースプラットフォームを主軸とした、大企業（エンタープライズ）向けDX支援を全社戦略の柱として推進しています。
大企業の複雑な業務要件や既存システムとの整合性を紐解くためには、単なる製品売りではなく、「SaaSの標準機能（ベストプラクティス）と顧客要件の乖離（Fit&Gap）」を正確に見極め、最適なシステムアーキテクチャを提示する高度な技術提案力が必要です。
本ポジションは、配属先となるプロフェッショナルコンサルティンググループにおいて、トップファーム出身のコンサルタントと共に大企業への提案活動を牽引し、最重要戦略をリードするソリューションアーキテクトの中核メンバーを募集します。

提案活動を通じて得た大企業のリアルな要望や技術トレンドを、社内のプロダクトチームやAI専門チームへ正確にフィードバック。大企業向けに圧倒的な競争力を持ち続けるための機能ロードマップ策定への寄与を行います。

1. 大規模のディールを動かす「受注の決め手」を作るダイナミズム:
コンサルタントと強固なタッグを組み、自らのシステム設計と提案によって数億円規模の大型案件の意思決定を覆し、受注へと導く専門職としての最高峰の面白さ
2. 「AI×SaaS×コンサル」を掛け合わせた次世代のキャリア価値:
単なるSaaSパッケージの機能説明に終始する専門職ではなく、AIエージェントを組み込んだBPR提案や、超上流の構想策定提案など、ビジネスとテクノロジーの双方に深く踏み込むことで、市場価値の高い次世代型アーキテクトへの成長
3. 顧客の声でプロダクトの未来（ロードマップ）を左右する影響力:
日本のトップ企業の要望を最前線で受け止め、プロダクトの開発チームに直接フィードバックできる環境。自身の提案活動が、プロダクトの機能拡張や進化にダイレクトに反映される手応え

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

● 期待する役割

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。
同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供しています。

同社の主力プロダクトは、独自の検索技術（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

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

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

【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
・開発支援: ESLint, Renovate

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

●イベント実施日時：
9月2日（水）19：00〜21：00（最大）

●応募期限
8月26日（水）迄

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【ポジション・部門の魅力】

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

他ファームとのビジネス上の差別化として、下記の2点がございます。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

●概要
Google Cloudを基盤とした主力SaaSの開発プロジェクトを技術面から統括。生成AI・クラウドネイティブ技術を活用し、ビジネス価値とQCDを両立するアジャイル開発体制を構築・推進します。
●詳細
【具体的には】※現状は導入時にカスタマイズ開発を前提としています
1. 生成AI・クラウドネイティブなアーキテクチャ設計の技術統括
2. アジャイル開発プロセスの実装・推進
3. ビジネス要件をアプリケーションへ具体化し提案・合意形成
4. CI/CDを含むモダンな開発プロセスの実装
5. 開発チーム（5-10名規模）のマネジメント
6. 顧客ニーズを確認しながら先端技術を活用する開発体制の構築

【ポジションの魅力】
・グループ会社ならではの安定した経営基盤
・リモート週3回、フルフレックスの働きやすい環境
・Google Cloud Platformでの最新AI技術開発経験を積める
・Gemini等の生成AI技術を活用したRAG・Bot系開発に携われる

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

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