DX関連、1000〜1200万の転職求人
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DX関連、1000〜1200万の転職求人一覧
新着 【東京・福岡】大手IT企業グループのAIセキュリティ基盤エンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
ご経験に応じて検討致します。
仕事内容
【具体的な業務内容】
AIエージェントを活用したセキュリティ自動化基盤の設計・開発をリードしていただきます。
MCP(Model Context Protocol)を活用したAIエージェント基盤の設計・実装
SIEM/EDR/脆弱性管理ツール等との連携基盤開発
複数AIエージェントを制御するオーケストレーション機構の開発
自律的なパープルチーミング基盤の設計・開発
クラウドネイティブなセキュリティアーキテクチャの設計
Terraform/Pulumi等を用いたInfrastructure as Codeの推進
▼本ポジションの魅力
●AI×セキュリティの最前線に挑戦できる
AIエージェントとパープルチーミングを組み合わせた、次世代セキュリティ基盤の立ち上げにゼロから関わることができます。
●「運用」ではなく「開発」が主役
セキュリティ運用を行うだけでなく、AIエージェント基盤や自動化パイプライン、クラウドネイティブなアーキテクチャの設計・開発に主体的に取り組めます。
●大規模環境で技術力を発揮できる
大規模なクラウド環境と豊富なデータを活用しながら、スケーラブルなシステム設計やAI活用に挑戦できる環境です。
AIエージェントを活用したセキュリティ自動化基盤の設計・開発をリードしていただきます。
MCP(Model Context Protocol)を活用したAIエージェント基盤の設計・実装
SIEM/EDR/脆弱性管理ツール等との連携基盤開発
複数AIエージェントを制御するオーケストレーション機構の開発
自律的なパープルチーミング基盤の設計・開発
クラウドネイティブなセキュリティアーキテクチャの設計
Terraform/Pulumi等を用いたInfrastructure as Codeの推進
▼本ポジションの魅力
●AI×セキュリティの最前線に挑戦できる
AIエージェントとパープルチーミングを組み合わせた、次世代セキュリティ基盤の立ち上げにゼロから関わることができます。
●「運用」ではなく「開発」が主役
セキュリティ運用を行うだけでなく、AIエージェント基盤や自動化パイプライン、クラウドネイティブなアーキテクチャの設計・開発に主体的に取り組めます。
●大規模環境で技術力を発揮できる
大規模なクラウド環境と豊富なデータを活用しながら、スケーラブルなシステム設計やAI活用に挑戦できる環境です。
新着 DX推進リーダー(将来のマネジメント候補(ex.統括部長))/国内中堅証券会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1600万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜管理職候補クラス ※経験・能力に応じて、管理職または専門職相当で処遇します。
仕事内容
単なるシステムの導入・管理ではなく、現場のユーザー部署と深く関わり、事業のトップライン(売上)向上に直結するDX施策を推進していただきます。
ポジションの特徴
・課題設定とPJ推進: ユーザー部署の業務を理解し、ボトルネックの特定とDXによる解決策の立案。
・データマネジメントの構築: 攻めのデータレイク構築、データ活用基盤の設計・運用。
・内製化の準備・実行: 将来的な内製開発チーム(3名規模)の立ち上げ。
・現場への浸透: ツール作成や業務フローの再構築を通じた、DX文化の醸成。
ポジションの特徴
・課題設定とPJ推進: ユーザー部署の業務を理解し、ボトルネックの特定とDXによる解決策の立案。
・データマネジメントの構築: 攻めのデータレイク構築、データ活用基盤の設計・運用。
・内製化の準備・実行: 将来的な内製開発チーム(3名規模)の立ち上げ。
・現場への浸透: ツール作成や業務フローの再構築を通じた、DX文化の醸成。
新着 AIエンジニア/資産相談プラットフォーム運営企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1000万円
ポジション
メンバー
仕事内容
●業務概要
当社は金融業界向けのSaaSプロダクト「自社サービス」「自社サービス」をリリースしており、追加機能開発等を行なっております。その中で、AIを駆使して圧倒的なスピードで開発を行い、プロダクトの価値を最大化させていただける方を募集いたします。
●具体的な業務
・AIツールを活用した高速なプロダクト開発(新機能・新プロダクト)
・要件の分解・整理からリリースまでの一気通貫の実装
・AIが生成したコードの検証・修正・品質担保
・開発チーム・PdMとの仕様調整・コミュニケーション
●ポジション・部門の魅力
・フルリモート&フレックスタイム制なのでライフスタイルに合わせて働けます。
・優秀なエンジニア陣のコードレビューもあり、お互いに切磋琢磨できる環境です。
・プロダクトの企画立案から実装・展開まで一気通貫に経験できます。
●開発環境
・使用端末: MacBook Pro(エンジニア用の高スペック端末を貸与いたします)
・開発言語: TypeScript, PHP, Python, MySQL
・フレームワーク: React, Vue 3, Laravel 9
・インフラ: AWS、Docker
・バージョン管理: GitHub
当社は金融業界向けのSaaSプロダクト「自社サービス」「自社サービス」をリリースしており、追加機能開発等を行なっております。その中で、AIを駆使して圧倒的なスピードで開発を行い、プロダクトの価値を最大化させていただける方を募集いたします。
●具体的な業務
・AIツールを活用した高速なプロダクト開発(新機能・新プロダクト)
・要件の分解・整理からリリースまでの一気通貫の実装
・AIが生成したコードの検証・修正・品質担保
・開発チーム・PdMとの仕様調整・コミュニケーション
●ポジション・部門の魅力
・フルリモート&フレックスタイム制なのでライフスタイルに合わせて働けます。
・優秀なエンジニア陣のコードレビューもあり、お互いに切磋琢磨できる環境です。
・プロダクトの企画立案から実装・展開まで一気通貫に経験できます。
●開発環境
・使用端末: MacBook Pro(エンジニア用の高スペック端末を貸与いたします)
・開発言語: TypeScript, PHP, Python, MySQL
・フレームワーク: React, Vue 3, Laravel 9
・インフラ: AWS、Docker
・バージョン管理: GitHub
大手信販会社でのAIエンジニア・AIコンサルタント補助 、データサイエンティスト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
750万円〜1200万円
ポジション
課長代理〜部長代理〜部長
仕事内容
●背景●
AI・データサイエンスの力で、ビジネスを変革する即戦力人材を求めています。
AIやデータ利活用によって業務の効率化、既存事業の高度化、新規事業の創出を加速させるフェーズにあります。
社内のさまざまな部門と連携しながら、実際に業務を変革し、成果を生み出すことが求められています。
上記背景を基に以下のようなスキルを持つ方を募集しています。
・AIソリューションの設計・構築ができるエンジニア
・データを活用して課題解決ができるデータサイエンティスト
経験者の皆様には、技術力だけでなく、現場との対話を通じて課題を見極め、実行に移す力を期待しています。
ともに、企業全体の競争力を高める変革の中心となっていただける方を歓迎します。
●職種別業務内容●
※どちらの職種にて採用となるかは、ご希望とご経験、適性を考慮して決定させていただきます。
(1)AIエンジニア、コンサルタント
・AIソリューションエンジニア(生成AIや機械学習を活用した業務改善、RAGやAIツールの拡張・高度化)
・AIアーキテクト(AIエージェント、クラウド基盤の設計・改善、経験に応じて設計領域へステップアップ可能)
・AIコンサルタント補助(業務課題の整理やAI適用検討、AI導入から業務実装までの一連のプロセス設計)
(2)データサイエンティスト(センター・オブ・エクセレンス)
・機械学習モデルの設計・開発・運用(マーケティング、与信、リスク管理、HR等)
・データ分析基盤の設計・構築・運用(クラウド環境含む)
・社内データ活用文化の醸成と教育
・データを活用した業務改善・新規企画の立案
・分析結果の可視化・提案資料作成・プレゼンテーション
●AIX推進室、データ・ソリューション部共通の魅力●
当社では、社員一人ひとりが専門性を高めながら、主体的にキャリアを築いていける環境づくりに力を入れています。入社後も、知識・スキルの習得を通じて多様な学びの機会が得られ、継続的な成長を支援します。
【資格取得支援制度】
業務に関連する資格取得に対して、受験費用の補助や学習支援制度を整備。社員の自律的な学びを後押しする仕組みが充実しています。
【協働を促すオープンな文化】
社内には、質問・相談がしやすい風土が根付いており、互いに教え合う文化があります。周囲との対話を通じて、新たな視点や気づきを得られる環境です。
【高度な専門性と最先端技術へのアクセス】
データ分析領域では、社内に専門性の高いスペシャリストが多数在籍。新しい技術や知見の研究にも積極的に取り組んでおり、最先端の技術に触れる機会が豊富です。
【多様なロールモデル】
異なるバックグラウンドやキャリアを持つ社員が多数活躍しており、自身の成長の方向性を描きやすい環境です。中途入社の方も、豊富なロールモデルから刺激を受けながらキャリアを築いていけます。
【多様で膨大なデータを活用】
当社では、以下のような豊富な顧客基盤と取引実績に基づき、月間億を超える決済・購買データを保有しています。
・オートローン利用件数:140万件
・海外オートローン利用件数:10万件
・クレジットカード会員数:1,087万人
・家賃保証決済利用者数:140万人
・売掛金決済保証利用社数:26万社
・銀行保証利用件数:128万件
これらの多様性に富んだ大規模データを活用し、顧客行動の理解、リスク予測、サービス改善、新規事業創出など、挑戦できる領域は多岐にわたります。
●AIX推進室の魅力●
【経営と関りあるAI推進部門】
AIX推進室は全社のAI活用を推進し、経営戦略や新規事業創出に関わるポジションです。経営層との距離が近く、自ら提案したAI施策が全社規模で導入されるスピード感があります。
【先端技術の実装フェーズに携われる】
生成AIを活用した社内壁打ち環境やRAGによるルールブック検索はすでに全社展開済み。今後はAIエージェントの実装や業務プロセスへの組込み、MLOpsの高度化など、AI前提で業務を再設計するフェーズに主体的に関われます。
【多様な知見が交差する、AI変革の推進組織】
40名超の体制のもと、多様なバックグラウンドを持つメンバーが集結。高い裁量のもと、AIを実業務・事業へと実装し、変革を自ら主導できる環境。
【成長機会とスキル拡張の場】
社内外の専門家との連携やPoCプロジェクトの推進を通じて、技術力だけでなく企画力・提案力も磨けます。また、AIガバナンスや倫理的AIの分野にも関わることができます。
●データ・ソリューション部の魅力●
【全社データ利活用の中核部門】
データ・ソリューション部は、社内外の多様なデータを活用し、収益拡大や業務課題の解決を支援する全社横断型のCoE(Center of Excellence)部門です。業務プロセスの改善やマーケティング強化など、ビジネスインパクトの大きい領域に直接関与できるポジションです。
【先端技術の実装フェーズに携われる】
量子コンピューティングや大学との共同研究など、常に最先端の技術を探索・検証する姿勢が根付いています。AI・データ基盤の高度化に向けたPoCや、最新アルゴリズムの業務実装など、研究段階から実務への橋渡しを担うことができます。
【外部企業との協業による新たな価値創出】
外部パートナーとの協業を通じて、データを軸とした新たなビジネスモデルの企画・立案に携われます。多様な質のデータを扱う機会が豊富で、最新の技術や知識に触れながら、実践的なスキルを磨くことができます。
【人材育成と社内変革への貢献】
全社のデータリテラシー向上を目的とした人材育成プログラムの企画・運営にも関与できます。教育を通じて社内のデータ活用文化を醸成し、組織全体の変革をリードする役割を担います。
AI・データサイエンスの力で、ビジネスを変革する即戦力人材を求めています。
AIやデータ利活用によって業務の効率化、既存事業の高度化、新規事業の創出を加速させるフェーズにあります。
社内のさまざまな部門と連携しながら、実際に業務を変革し、成果を生み出すことが求められています。
上記背景を基に以下のようなスキルを持つ方を募集しています。
・AIソリューションの設計・構築ができるエンジニア
・データを活用して課題解決ができるデータサイエンティスト
経験者の皆様には、技術力だけでなく、現場との対話を通じて課題を見極め、実行に移す力を期待しています。
ともに、企業全体の競争力を高める変革の中心となっていただける方を歓迎します。
●職種別業務内容●
※どちらの職種にて採用となるかは、ご希望とご経験、適性を考慮して決定させていただきます。
(1)AIエンジニア、コンサルタント
・AIソリューションエンジニア(生成AIや機械学習を活用した業務改善、RAGやAIツールの拡張・高度化)
・AIアーキテクト(AIエージェント、クラウド基盤の設計・改善、経験に応じて設計領域へステップアップ可能)
・AIコンサルタント補助(業務課題の整理やAI適用検討、AI導入から業務実装までの一連のプロセス設計)
(2)データサイエンティスト(センター・オブ・エクセレンス)
・機械学習モデルの設計・開発・運用(マーケティング、与信、リスク管理、HR等)
・データ分析基盤の設計・構築・運用(クラウド環境含む)
・社内データ活用文化の醸成と教育
・データを活用した業務改善・新規企画の立案
・分析結果の可視化・提案資料作成・プレゼンテーション
●AIX推進室、データ・ソリューション部共通の魅力●
当社では、社員一人ひとりが専門性を高めながら、主体的にキャリアを築いていける環境づくりに力を入れています。入社後も、知識・スキルの習得を通じて多様な学びの機会が得られ、継続的な成長を支援します。
【資格取得支援制度】
業務に関連する資格取得に対して、受験費用の補助や学習支援制度を整備。社員の自律的な学びを後押しする仕組みが充実しています。
【協働を促すオープンな文化】
社内には、質問・相談がしやすい風土が根付いており、互いに教え合う文化があります。周囲との対話を通じて、新たな視点や気づきを得られる環境です。
【高度な専門性と最先端技術へのアクセス】
データ分析領域では、社内に専門性の高いスペシャリストが多数在籍。新しい技術や知見の研究にも積極的に取り組んでおり、最先端の技術に触れる機会が豊富です。
【多様なロールモデル】
異なるバックグラウンドやキャリアを持つ社員が多数活躍しており、自身の成長の方向性を描きやすい環境です。中途入社の方も、豊富なロールモデルから刺激を受けながらキャリアを築いていけます。
【多様で膨大なデータを活用】
当社では、以下のような豊富な顧客基盤と取引実績に基づき、月間億を超える決済・購買データを保有しています。
・オートローン利用件数:140万件
・海外オートローン利用件数:10万件
・クレジットカード会員数:1,087万人
・家賃保証決済利用者数:140万人
・売掛金決済保証利用社数:26万社
・銀行保証利用件数:128万件
これらの多様性に富んだ大規模データを活用し、顧客行動の理解、リスク予測、サービス改善、新規事業創出など、挑戦できる領域は多岐にわたります。
●AIX推進室の魅力●
【経営と関りあるAI推進部門】
AIX推進室は全社のAI活用を推進し、経営戦略や新規事業創出に関わるポジションです。経営層との距離が近く、自ら提案したAI施策が全社規模で導入されるスピード感があります。
【先端技術の実装フェーズに携われる】
生成AIを活用した社内壁打ち環境やRAGによるルールブック検索はすでに全社展開済み。今後はAIエージェントの実装や業務プロセスへの組込み、MLOpsの高度化など、AI前提で業務を再設計するフェーズに主体的に関われます。
【多様な知見が交差する、AI変革の推進組織】
40名超の体制のもと、多様なバックグラウンドを持つメンバーが集結。高い裁量のもと、AIを実業務・事業へと実装し、変革を自ら主導できる環境。
【成長機会とスキル拡張の場】
社内外の専門家との連携やPoCプロジェクトの推進を通じて、技術力だけでなく企画力・提案力も磨けます。また、AIガバナンスや倫理的AIの分野にも関わることができます。
●データ・ソリューション部の魅力●
【全社データ利活用の中核部門】
データ・ソリューション部は、社内外の多様なデータを活用し、収益拡大や業務課題の解決を支援する全社横断型のCoE(Center of Excellence)部門です。業務プロセスの改善やマーケティング強化など、ビジネスインパクトの大きい領域に直接関与できるポジションです。
【先端技術の実装フェーズに携われる】
量子コンピューティングや大学との共同研究など、常に最先端の技術を探索・検証する姿勢が根付いています。AI・データ基盤の高度化に向けたPoCや、最新アルゴリズムの業務実装など、研究段階から実務への橋渡しを担うことができます。
【外部企業との協業による新たな価値創出】
外部パートナーとの協業を通じて、データを軸とした新たなビジネスモデルの企画・立案に携われます。多様な質のデータを扱う機会が豊富で、最新の技術や知識に触れながら、実践的なスキルを磨くことができます。
【人材育成と社内変革への貢献】
全社のデータリテラシー向上を目的とした人材育成プログラムの企画・運営にも関与できます。教育を通じて社内のデータ活用文化を醸成し、組織全体の変革をリードする役割を担います。
生成AIソリューションの企画・開発・導入/大手SIer
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1100万円
ポジション
課長代理, 主任
仕事内容
業務概要:生成AIをはじめとした先進技術を掛け合わせて新しい働き方を創り出すソリューションの企画/開発/顧客適用/運用/リリース後のサービス拡充などを担当いただきます。
具体的な業務:
1. 新サービス/新機能の企画
2. 事業部門/DX部門/経営層等への課題ヒアリング、プリセールス
3. PoCやシステム開発案件のリード(業務適用する為のシステム機能開発)
4. 生成AIサービスだけでなく、業務適用する為に必要なITシステム機能はなにか/業務に耐えうる性能要件、可用性要件、セキュリティ要件の検討・実現
5. リリース予定のサービスの運用フローの確立、リリースしたサービスの運用
※技術の変化、お客様ニーズなどに合わせて職務内容は随時アップデートしていきます。
ポジション・部門の魅力:
【職務の魅力】
・生成AI活用等、最先端の技術を用いた新規ビジネスの立ち上げに携わることができる。
・公共、金融、法人分野と幅広い顧客層との接点を持ち、業界に偏らない様々な経験を蓄積することができる。
・担当として、HW、SW、クラウドベンダーとのアライアンスも多く、最新技術に触れる機会も多いため、技術力・知見を高めることができる。
・若いメンバーでも1人称で主体的に案件やプロジェクトを積極的に任せており、成長の機会が多い。
・先進的技術を含め自社のオファリングとして具備をしながらお客様に最適な提案&デリバリをしていくため、顧客課題の解決に留まらず市場自体を創造していくことなど、やりがいを持てる業務が沢山ある。
【組織の魅力】
・社員同士で助け合う組織風土
Slack、Teams等のコミュニケーションツールを活用し、案件に関する相談、ナレッジ・知見の共有などが盛んに行われています。
組織全体が自由闊達な雰囲気で、社員同士で助け合う組織風土もあるため、経験者採用で入社された方も安心してキャッチアップすることが可能です。
・ワークライフバランスを重視した働き方
当社としてワークライフバランスを推進しており、有給休暇、産前産後休暇、育児休暇等の取得がしやすく、またリモートワーク制度も定着しています。
仕事と、プライベートやライフイベントを両立させることができます。
具体的な業務:
1. 新サービス/新機能の企画
2. 事業部門/DX部門/経営層等への課題ヒアリング、プリセールス
3. PoCやシステム開発案件のリード(業務適用する為のシステム機能開発)
4. 生成AIサービスだけでなく、業務適用する為に必要なITシステム機能はなにか/業務に耐えうる性能要件、可用性要件、セキュリティ要件の検討・実現
5. リリース予定のサービスの運用フローの確立、リリースしたサービスの運用
※技術の変化、お客様ニーズなどに合わせて職務内容は随時アップデートしていきます。
ポジション・部門の魅力:
【職務の魅力】
・生成AI活用等、最先端の技術を用いた新規ビジネスの立ち上げに携わることができる。
・公共、金融、法人分野と幅広い顧客層との接点を持ち、業界に偏らない様々な経験を蓄積することができる。
・担当として、HW、SW、クラウドベンダーとのアライアンスも多く、最新技術に触れる機会も多いため、技術力・知見を高めることができる。
・若いメンバーでも1人称で主体的に案件やプロジェクトを積極的に任せており、成長の機会が多い。
・先進的技術を含め自社のオファリングとして具備をしながらお客様に最適な提案&デリバリをしていくため、顧客課題の解決に留まらず市場自体を創造していくことなど、やりがいを持てる業務が沢山ある。
【組織の魅力】
・社員同士で助け合う組織風土
Slack、Teams等のコミュニケーションツールを活用し、案件に関する相談、ナレッジ・知見の共有などが盛んに行われています。
組織全体が自由闊達な雰囲気で、社員同士で助け合う組織風土もあるため、経験者採用で入社された方も安心してキャッチアップすることが可能です。
・ワークライフバランスを重視した働き方
当社としてワークライフバランスを推進しており、有給休暇、産前産後休暇、育児休暇等の取得がしやすく、またリモートワーク制度も定着しています。
仕事と、プライベートやライフイベントを両立させることができます。
BizDev(事業推進)/AI開発プラットフォーム提供企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1800万円
ポジション
担当者
仕事内容
業務概要:当社は、AI開発における「データ準備の課題」を解決する企業です。
生成AI
・マルチモーダルAI
・Physical AIなど、AI技術の進化に伴い、AI開発の基盤となる高品質データの収集
・生成
・アノテーション
・評価までを一気通貫で支援しています。
主力サービスには、クラウド型AIデータプラットフォーム「自社サービス」や、専門家による高品質データ作成サービス「自社サービス」があり、画像
・動画
・音声
・テキストなど幅広いデータ領域に対応しています。
LLM向けデータ開発、Physical AI/Robotics向けデータ、マルチモーダルデータなど、次世代AI領域におけるデータ開発において、エンタープライズ企業
・研究機関
・海外AI企業を含む多数の導入支援実績を元に、AIデータ開発からAI導入支援まで幅広く展開しています。
本ポジションでは、一般的なプリセールスや受託PMとは異なり、エンタープライズ企業を中心とした顧客に対し、業務構造やAI活用の目的を理解し、AIが成立するための条件そのものを設計します。
企業の現場に存在する属人的な判断基準や暗黙知を整理し、必要なデータ要件
・業務要件
・運用設計へ落とし込み、PoCから本番導入まで伴走していただきます。
具体的な業務:1. エンタープライズ企業へのAI導入構想支援2. 顧客課題
・業務課題
・データ課題の構造化3. AI活用テーマの企画/PoC設計4. 顧客ヒアリングを通じた事業仮説検証5. AIデータ基盤導入に向けた提案設計6. プロダクトチーム/R&Dチームとの連携7. 新規事業企画
・Go-To-Market戦略立案8. AI活用に必要な業務フロー/運用フロー設計9. 市場/競合/ユースケースリサーチ10. パートナー企業とのアライアンス推進マーケティングから営業活動を通じて、企業の将来を推察しながら共にAI活用のあり方を設計し、実装まで伴走
・推進するポジションです。
ポジション
・部門の魅力:1. AI×データの最前線に関われる: 生成AI
・マルチモーダルAI
・Physical AIなど、次世代AI領域のデータ開発に関与できます。
2. 顧客の上流課題から入り込める: PoCだけでなく、業務設計
・データ設計
・全社展開まで含めたAI活用支援に携われます。
3. 特定のロールに閉じないキャリア: 事業開発
・GTM
・AI戦略
・新規事業など、役割を横断しながらキャリアを広げられます。
4. 技術とビジネスを横断できる: R&D/エンジニアチームと連携しながら、AI技術の社会実装を推進できます。
生成AI
・マルチモーダルAI
・Physical AIなど、AI技術の進化に伴い、AI開発の基盤となる高品質データの収集
・生成
・アノテーション
・評価までを一気通貫で支援しています。
主力サービスには、クラウド型AIデータプラットフォーム「自社サービス」や、専門家による高品質データ作成サービス「自社サービス」があり、画像
・動画
・音声
・テキストなど幅広いデータ領域に対応しています。
LLM向けデータ開発、Physical AI/Robotics向けデータ、マルチモーダルデータなど、次世代AI領域におけるデータ開発において、エンタープライズ企業
・研究機関
・海外AI企業を含む多数の導入支援実績を元に、AIデータ開発からAI導入支援まで幅広く展開しています。
本ポジションでは、一般的なプリセールスや受託PMとは異なり、エンタープライズ企業を中心とした顧客に対し、業務構造やAI活用の目的を理解し、AIが成立するための条件そのものを設計します。
企業の現場に存在する属人的な判断基準や暗黙知を整理し、必要なデータ要件
・業務要件
・運用設計へ落とし込み、PoCから本番導入まで伴走していただきます。
具体的な業務:1. エンタープライズ企業へのAI導入構想支援2. 顧客課題
・業務課題
・データ課題の構造化3. AI活用テーマの企画/PoC設計4. 顧客ヒアリングを通じた事業仮説検証5. AIデータ基盤導入に向けた提案設計6. プロダクトチーム/R&Dチームとの連携7. 新規事業企画
・Go-To-Market戦略立案8. AI活用に必要な業務フロー/運用フロー設計9. 市場/競合/ユースケースリサーチ10. パートナー企業とのアライアンス推進マーケティングから営業活動を通じて、企業の将来を推察しながら共にAI活用のあり方を設計し、実装まで伴走
・推進するポジションです。
ポジション
・部門の魅力:1. AI×データの最前線に関われる: 生成AI
・マルチモーダルAI
・Physical AIなど、次世代AI領域のデータ開発に関与できます。
2. 顧客の上流課題から入り込める: PoCだけでなく、業務設計
・データ設計
・全社展開まで含めたAI活用支援に携われます。
3. 特定のロールに閉じないキャリア: 事業開発
・GTM
・AI戦略
・新規事業など、役割を横断しながらキャリアを広げられます。
4. 技術とビジネスを横断できる: R&D/エンジニアチームと連携しながら、AI技術の社会実装を推進できます。
Gleanプリセールスエンジニア(エンタープライズ担当)/大手商社グループIT関連サービス提供企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
870万円〜1190万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
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。
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。
BizOps(事業管理)/AIソリューション企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1300万円
ポジション
担当者
仕事内容
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。
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。
デジタル・ビジネスリスクコンサルタント/データビジネスソリューションの開発企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
マネージャー
仕事内容
【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】
1. 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。
2. マネージャー相当として、これまでの業務に加え、プロジェクトの推進・管理、およびGRC領域に関するソリューション提案を主導する。
【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事業を牽引する当社と密に連携し、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。
* 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。
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】
1. 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。
2. マネージャー相当として、これまでの業務に加え、プロジェクトの推進・管理、およびGRC領域に関するソリューション提案を主導する。
【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事業を牽引する当社と密に連携し、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。
* 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。
上場不動産情報サービス会社でのバックエンドエンジニア(生成AI)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
665万円〜1080万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
●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。
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活用推進 Corporate LLMエンジニア/ベンチャーキャピタル(総合金融グループ)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1200万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
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
【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
AI活用推進担当(AI Enablement/社内DX)/総合デジタルマーケティングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
リード
仕事内容
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。
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。
AIネイティブ組織構築リード(または担当) 生成AI活用推進担当/大手(東証プライム上場)リース会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
650万円〜1250万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
・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
Field Development Engineer (立ち上げメンバー)/HRテック事業・DX事業会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
立ち上げメンバー
仕事内容
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。
<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。
FDE Associate/ITコンサルティング企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1200万円
ポジション
プロジェクトリード (アソシエイト)
仕事内容
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
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
Forward Deployed Engineer/リアルビジネスも手掛けるコンサルティングファーム
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,200万円(経験・スキルにより決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
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
AIコンサルティング新規事業開発責任者(候補)/ITテクノロジーを活用した事業やサービスの企画・開発・運営企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1620万円
ポジション
新規事業開発責任者(候補)
仕事内容
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: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。
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: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。
HRテック事業・DX事業会社でのソリューションアーキテクト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
720万円〜
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
・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。
AIテックリード/大手銀行
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1100万円
ポジション
AIテックリード
仕事内容
【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。
【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。
日本生命保険相互会社/【6月25日】採用セミナー/IT・DX企画・推進・開発ポジション/大手生命保険会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
820万円〜1210万円、月給:430,000円〜
ポジション
IT・DX企画・推進・開発
仕事内容
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。
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AI Lab シニアマネージャー/HRテック事業・DX事業会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
840万円〜1500万円
ポジション
シニアマネージャー
仕事内容
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。
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。
DX推進・業務改善プロジェクトマネージャー/大手(東証プライム上場)リース会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
650万円〜1250万円
ポジション
プロジェクトマネージャー
仕事内容
<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。
・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。
AIプロジェクトマネージャー(社長直下/社内AI推進責任者)/地域再生エネルギー会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1200万円
ポジション
AIプロジェクトマネージャー(社長直下/社内AI推進責任者)
仕事内容
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
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
生成AIによるビジネス変革の構想設計・業務実装 ※メンバークラス※/大手電力会社グループ
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
メンバークラス
仕事内容
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。
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。
公募投信プロダクト向けRFP作成・データスペシャリスト/日系大手運用会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験と能力により考慮します。(イメージ〜2000万円)
ポジション
担当者〜
仕事内容
・社内ツールやAccess、Excel関数などでDBからデータを抽出し、Word、ExcelやPowerPointで資料を作成し、マニュアルを整備。
・初級レベルのプログラミング(VBAマクロ、python、SQLなどAIに聞きながら)による資料の自動作成。
・顧客からのファンドや運用体制への質問書、運用報告書などに対して、社内DBや関連部署からの回答をもとに書類を作成。
(チームメンバーから丁寧に手順を説明いたします)
・上記業務プロセスの高度化、効率化に向けたDX推進 など
●役割期待
・チーム長の指示のもとメンバー(現在5名中、3名が初級レベルのプログラミングスキル)と協働してRFP関連資料作成やDB整理を行う
・関係者との適宜・適切なコミュニケーションやIT・DXの積極活用等により、既存の業務プロセスの高度化・効率化に果敢にチャレンジする
・ファンド分析機能等の発揮により販売方針策定や営業活動支援等に貢献する
・初級レベルのプログラミング(VBAマクロ、python、SQLなどAIに聞きながら)による資料の自動作成。
・顧客からのファンドや運用体制への質問書、運用報告書などに対して、社内DBや関連部署からの回答をもとに書類を作成。
(チームメンバーから丁寧に手順を説明いたします)
・上記業務プロセスの高度化、効率化に向けたDX推進 など
●役割期待
・チーム長の指示のもとメンバー(現在5名中、3名が初級レベルのプログラミングスキル)と協働してRFP関連資料作成やDB整理を行う
・関係者との適宜・適切なコミュニケーションやIT・DXの積極活用等により、既存の業務プロセスの高度化・効率化に果敢にチャレンジする
・ファンド分析機能等の発揮により販売方針策定や営業活動支援等に貢献する
AIx音声で中堅中小企業の人手不足を解消する新規事業の立ち上げ/大手通信事業会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
610万円〜1,070万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
新たなDXソリューション、とくにAIを用いた音声DXの企画・開発において、幅広く活躍いただける方を募集しています。
・サービスの成長にむけた商品戦略の企画・実行(マーケティング、サービスの要件定義、エンジニアと連携した開発)
・協業パートナーの開拓(営業サイドと連携した協業提案、協議)
・サービスを利用される顧客のカスタマーサクセス活動(利用ログ等のデータにもとづく能動的な顧客アプローチ施策の検討)
●入社後に成長できる点
・AI時代に対応するマーケティング力、企画力
最新のAIを事業戦略に取り込むためのマーケティング、商品戦略の企画スキル
・クラウド(AWS/Azure等)や生成AI(ChatGPT、Gemini等)の知識習得と価値訴求
最先端の技術やサービスを理解し、顧客目線でサービスに応用するスキル
・全国規模での大規模なサービス提供に必要となるノウハウおよび実績
●ポジションの魅力
電話対応って、地味に“人生の時間”を削ります。
出られない→折り返し→すれ違い→また電話…のループ。
私たちはそれを、AIで断ち切りたい。自動応対、用件振り分け、録音、テキスト化・要約、通知。電話業務の当たり前をアップデートする新規サービスを開発中です。
電話の会社だからこそ、提供できる価値。この挑戦に飛び込む仲間を募集しています。
・サービスの成長にむけた商品戦略の企画・実行(マーケティング、サービスの要件定義、エンジニアと連携した開発)
・協業パートナーの開拓(営業サイドと連携した協業提案、協議)
・サービスを利用される顧客のカスタマーサクセス活動(利用ログ等のデータにもとづく能動的な顧客アプローチ施策の検討)
●入社後に成長できる点
・AI時代に対応するマーケティング力、企画力
最新のAIを事業戦略に取り込むためのマーケティング、商品戦略の企画スキル
・クラウド(AWS/Azure等)や生成AI(ChatGPT、Gemini等)の知識習得と価値訴求
最先端の技術やサービスを理解し、顧客目線でサービスに応用するスキル
・全国規模での大規模なサービス提供に必要となるノウハウおよび実績
●ポジションの魅力
電話対応って、地味に“人生の時間”を削ります。
出られない→折り返し→すれ違い→また電話…のループ。
私たちはそれを、AIで断ち切りたい。自動応対、用件振り分け、録音、テキスト化・要約、通知。電話業務の当たり前をアップデートする新規サービスを開発中です。
電話の会社だからこそ、提供できる価値。この挑戦に飛び込む仲間を募集しています。
AIソリューションエンジニア/次世代型経営管理クラウド企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1050万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
【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
【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
VPoT直下 事業横断フルスタックエンジニア/物流のシェアリングプラットフォーム運営会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
Data&AIコンサルタント(ソリューションアーキテクト)/少数精鋭の業務/ITコンサルティングファーム
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜3300万円
ポジション
コンサルタント〜
仕事内容
【ポジションの魅力】
・新チーム立ち上げにおいて、技術/アーキテクチャの意思決定を担える
・技術を手段として、業務やビジネスの構造そのものを変えることに向き合える
・個別開発に留まらず、再現性のあるソリューションとして昇華させることに関与できる
【具体的な業務】
業務プロセスを踏まえたAI活用の設計およびアドバイザリー業務に従事していただきます。
業務イメージ:
・システム全体(LLM、データ基盤、クラウド)のデザイン・設計方針策定
・Webアプリケーションおよびバックエンドシステムにおけるアーキテクチャ設計および技術選定
・生成AI(RAG等)を活用したアプリケーションに関する設計および技術的意思決定
・設計 開発プロセスにおける技術的観点でのレビューおよび意思決定支援
主なPJ事例:
・クライアント企業:AI-Ready戦略企画
・クライアント企業:アフターサービス新事業構想・AI開発PoC
・クライアント企業:工程設計業務における属人化解消AI企画・開発
・クライアント企業:新規AI運用オペレーション構想企画・AI開発
・新チーム立ち上げにおいて、技術/アーキテクチャの意思決定を担える
・技術を手段として、業務やビジネスの構造そのものを変えることに向き合える
・個別開発に留まらず、再現性のあるソリューションとして昇華させることに関与できる
【具体的な業務】
業務プロセスを踏まえたAI活用の設計およびアドバイザリー業務に従事していただきます。
業務イメージ:
・システム全体(LLM、データ基盤、クラウド)のデザイン・設計方針策定
・Webアプリケーションおよびバックエンドシステムにおけるアーキテクチャ設計および技術選定
・生成AI(RAG等)を活用したアプリケーションに関する設計および技術的意思決定
・設計 開発プロセスにおける技術的観点でのレビューおよび意思決定支援
主なPJ事例:
・クライアント企業:AI-Ready戦略企画
・クライアント企業:アフターサービス新事業構想・AI開発PoC
・クライアント企業:工程設計業務における属人化解消AI企画・開発
・クライアント企業:新規AI運用オペレーション構想企画・AI開発
Data&AIコンサルタント(ビジネスアーキテクト_新チーム立ち上げ中核人材)/少数精鋭の業務/ITコンサルティングファーム
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜3300万円
ポジション
コンサルタント〜
仕事内容
【ポジションの魅力】
・新チーム立ち上げにおいて、売上拡大・品質高度化や運営改善のための各種施策提言ができる中核メンバーとして活躍できる
・技術を手段として、業務やビジネスの構造そのものを変えることに向き合える
・個別開発に留まらず、再現性のあるソリューションとして昇華させることに関与できる
【具体的な業務】
・生成AI を活用したありたい経営・業務オペレーション構想の策定
・AsIS 業務とデータ調査・分析、ToBe 業務設計と業務/データ要件定義
・ToBe業務設計・プロセスに対するAI活用領域定義、AI・関連技術検討
・AI PoCシナリオ策定 (ToBe業務設計、KPI定義、システム全体構成概要定義、実行計画策定等)
【主なPJ事例】
・大手インフラメーカー:AI-Ready戦略企画
・大手機械系製造:アフターサービス新事業構想・AI開発PoC
・大手自動車部品:工程設計業務における属人化解消AI企画・開発
・大手IT:新規AI運用オペレーション構想企画・AI開発
・新チーム立ち上げにおいて、売上拡大・品質高度化や運営改善のための各種施策提言ができる中核メンバーとして活躍できる
・技術を手段として、業務やビジネスの構造そのものを変えることに向き合える
・個別開発に留まらず、再現性のあるソリューションとして昇華させることに関与できる
【具体的な業務】
・生成AI を活用したありたい経営・業務オペレーション構想の策定
・AsIS 業務とデータ調査・分析、ToBe 業務設計と業務/データ要件定義
・ToBe業務設計・プロセスに対するAI活用領域定義、AI・関連技術検討
・AI PoCシナリオ策定 (ToBe業務設計、KPI定義、システム全体構成概要定義、実行計画策定等)
【主なPJ事例】
・大手インフラメーカー:AI-Ready戦略企画
・大手機械系製造:アフターサービス新事業構想・AI開発PoC
・大手自動車部品:工程設計業務における属人化解消AI企画・開発
・大手IT:新規AI運用オペレーション構想企画・AI開発
インディビジュアルコントリビューター(IC)/インターネットビジネスの企画・開発・運営会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
850万円〜1550万円
ポジション
テックリード(インディビジュアルコントリビューター)
仕事内容
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
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
Forward Deployed Engineer(FDE)/次世代型経営管理クラウド企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜2000万円
ポジション
プロジェクトリーダー
仕事内容
【業務概要】
「自社サービス」は、企業の中に散在する経営データ(財務数値/KPIの予算・見込・実績)の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。提供開始後、マルチプロダクト展開にも注力し、複数のプロダクト/サービスを提供。
【募集ポジションについて】
生成AIの進化により、経営・業務領域における「AI実装」の可能性は急速に広がっています。当社では「AIを経営に実装する」という新しいテーマに挑戦するため、LLM基盤チームを組成しており、エンジニアの新たな役割として、Forward Deployed Engineer(FDE)という新たな職種を設けました。FDEは、単なる「AI導入の支援者」ではなく、顧客の経営課題と技術の最前線に立ち、AIを“使える価値”として実装し、同時にプロダクトの進化を牽引する存在です。LLM基盤チームは、経営管理・経営企画・財務会計といった高度なビジネスドメインにおけるAI活用の第一線として、AIプロダクトの導入を支援しながら、顧客と共に「AIによる経営変革」のモデルケースを既に上場企業と共に創出しています。現在、エンタープライズ企業を中心にAI関連プロジェクトが急増しており、自社AI事業の中核メンバーとして新たなFDEを募集します。
【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
- 複数名規模のクロスファンクショナルチーム(コンサル、エンジニア、PdM、デザイナー)
- 顧客の経営企画部・管理部門と直接連携しながら、自社LLM基盤の導入/DWH構築/PoC/運用を推進・支援
- FDEはプロジェクト単位でチームをリードし、技術的な実装・課題解決・プロダクト改善を一貫して担う
【具体的な業務内容・ミッション】
- 顧客企業の経営課題・業務フローを構造化し、自社LLM基盤、外部AIソリューションを用いた最適なソリューションを設計・実装・運用する
- AI(LLM、RAG,画像認識等)を活用した業務自動化の設計・実装・評価
- AI導入方針策定、顧客ヒアリング、精度検証、社内外ステークホルダー調整を実施
- 顧客ごとのユースケースを共通化し、自社LLM基盤の進化にフィードバック
- 社内のAI活用基盤・デリバリー基盤の整備、開発プロセス・ナレッジ共有の推進
「自社サービス」は、企業の中に散在する経営データ(財務数値/KPIの予算・見込・実績)の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。提供開始後、マルチプロダクト展開にも注力し、複数のプロダクト/サービスを提供。
【募集ポジションについて】
生成AIの進化により、経営・業務領域における「AI実装」の可能性は急速に広がっています。当社では「AIを経営に実装する」という新しいテーマに挑戦するため、LLM基盤チームを組成しており、エンジニアの新たな役割として、Forward Deployed Engineer(FDE)という新たな職種を設けました。FDEは、単なる「AI導入の支援者」ではなく、顧客の経営課題と技術の最前線に立ち、AIを“使える価値”として実装し、同時にプロダクトの進化を牽引する存在です。LLM基盤チームは、経営管理・経営企画・財務会計といった高度なビジネスドメインにおけるAI活用の第一線として、AIプロダクトの導入を支援しながら、顧客と共に「AIによる経営変革」のモデルケースを既に上場企業と共に創出しています。現在、エンタープライズ企業を中心にAI関連プロジェクトが急増しており、自社AI事業の中核メンバーとして新たなFDEを募集します。
【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
- 複数名規模のクロスファンクショナルチーム(コンサル、エンジニア、PdM、デザイナー)
- 顧客の経営企画部・管理部門と直接連携しながら、自社LLM基盤の導入/DWH構築/PoC/運用を推進・支援
- FDEはプロジェクト単位でチームをリードし、技術的な実装・課題解決・プロダクト改善を一貫して担う
【具体的な業務内容・ミッション】
- 顧客企業の経営課題・業務フローを構造化し、自社LLM基盤、外部AIソリューションを用いた最適なソリューションを設計・実装・運用する
- AI(LLM、RAG,画像認識等)を活用した業務自動化の設計・実装・評価
- AI導入方針策定、顧客ヒアリング、精度検証、社内外ステークホルダー調整を実施
- 顧客ごとのユースケースを共通化し、自社LLM基盤の進化にフィードバック
- 社内のAI活用基盤・デリバリー基盤の整備、開発プロセス・ナレッジ共有の推進
大手セキュリティベンダーでのオートモーティブ・AIアーキテクト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
440万円〜1,090万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
【東京/栃木】大手セキュリティベンダーでのプロセスDXアーキテクト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
人材大手グループ持株会社のAI × Webエンジニア(グループ会社向けプロダクト開発)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1510万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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%)
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%)
AI戦略(室長/マネージャー)/大手仮想通貨fintech企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜3000万円
ポジション
室長/マネージャー
仕事内容
【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
●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
リードLLMエンジニア/美容医療口コミ・予約アプリの開発、運営企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
900万円〜1500万円
ポジション
リードLLMエンジニア
仕事内容
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
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
AX/DX推進リード (AIオペレーションマネージャー)/上場マーケティング支援企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1200万円
ポジション
AIオペレーションマネージャー
仕事内容
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
- 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
2. 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
3. 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
4. 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
5. 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。
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
- 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
2. 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
3. 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
4. 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
5. 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。
AII戦略(マネージャー/メンバー)/大手仮想通貨fintech企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,200万円
ポジション
マネージャー/メンバー
仕事内容
【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
●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
AIを活用したDX施策の企画・推進/グローバルバンク
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1600万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
【業務内容】
以下、共通業務をベースとして1〜3いずれかの業務をお任せいたします。
[共通]
・金融業務における部門・業務を横断した立場でのAI、機械学習利活用の企画立案
・関係各部、データサイエンティスト、エンジニア、パートナー企業をはじめとしたステークスホルダーとの折衝、合意形成
1
・AIを含む、新技術ソリューション群の最適解を提案しプロジェクトを組成
・プロジェクトマネジメント全般
2
・AI・機会学習の金融業務適用に際しての適切なリスク検討・対策実施
3
・海外グループ会社へのノウハウナレッジの展開、施策推進支援
以下、共通業務をベースとして1〜3いずれかの業務をお任せいたします。
[共通]
・金融業務における部門・業務を横断した立場でのAI、機械学習利活用の企画立案
・関係各部、データサイエンティスト、エンジニア、パートナー企業をはじめとしたステークスホルダーとの折衝、合意形成
1
・AIを含む、新技術ソリューション群の最適解を提案しプロジェクトを組成
・プロジェクトマネジメント全般
2
・AI・機会学習の金融業務適用に際しての適切なリスク検討・対策実施
3
・海外グループ会社へのノウハウナレッジの展開、施策推進支援
CTO/歯科業界向けサイト運営スタートアップ企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1500万円
ポジション
CTO(候補)
仕事内容
業務概要:当社は「医療系の会社」ではなく、医療業界にシフト(変革)を起こす会社です。共同創業し、経営チームが率いる急成長スタートアップです。歯科医療市場はDXがほぼ進んでおらず、大手が構造的に参入しにくい空白地帯です。当社はこの市場で、集客・店舗オペレーション・データ/AIの三層を一社で持つ独自の事業構造を展開。毎年平均で成長・全事業黒字化を達成し、エンジェル投資家から高く評価されています。IPOを目指しています。
募集背景:AIの登場で開発の進め方そのものが変わりつつある今、AI時代のエンジニア組織を定義・構築できるCTOを新設しました。社内全部署へのAI導入推進から、AIを活用した新規事業の構想・実装まで担える技術リーダーが必要です。着任後は代表が事業戦略・新規事業開発に軸足を移し、技術戦略の策定・実行はCTOに大きな裁量をお渡しします。
※入社後について:正式なCTOへの登用は、入社後の移行期間を経て行われます。
具体的な業務:
このポジションの役割:
3つのミッションを担っていただきます。
1. AI時代のエンジニア組織の構築:AIを前提とした開発のあり方を描き、チーム体制を組成します。
2. 社内業務のAIによる刷新:全部署へのAI導入を推進し、業務プロセスの再設計から実装まで担います。
3. AIを活用した新規事業の構想・実装:技術起点での新規事業アイデアの創出と事業化を推進します。
主な仕事内容:
1. AI時代のエンジニア組織づくり
AI活用を前提とした開発プロセス・チーム体制の設計
エンジニアの採用・育成・技術評価制度の設計
技術スタック・アーキテクチャの意思決定
CI/CD・開発プロセスの整備と生産性向上
2. 社内AIトランスフォーメーションの推進
各部署の業務課題のヒアリングとAI活用計画の策定
LLM(GPT-4o・Claude・Gemini等)・AI Agentを活用した業務自動化の設計・実装
RAG・Fine-tuning等の技術選定と導入
AI活用による生産性向上の定量評価と継続的な改善
3. AIを活用した新規事業の構想・実装
技術起点での新規事業アイデアの創出とビジネスモデル設計
PoC・MVP開発の推進
経営陣・事業部門と協働した事業化プロセスの推進
ポジション・部門の魅力:
働く環境:
勤務スタイル フレックスタイム(コアタイム 9:45 15:00)
出社 月・水・金 出社基本(エンジニア)
家賃補助 飯田橋オフィス半径2km以内で月3万円/引越し費用7万円補助
その他 月・金ランチ無料、代表との定期1on1、テックブログ運営中
よくある懸念:
Q. 歯科に興味がなくても大丈夫?
大丈夫です。大切なのは「変革を起こしたい」という意欲です。
Q. スタートアップは不安定では?
全事業黒字化済み。毎年平均で成長。財務的な安定性は同規模では異例のレベルです。
募集背景:AIの登場で開発の進め方そのものが変わりつつある今、AI時代のエンジニア組織を定義・構築できるCTOを新設しました。社内全部署へのAI導入推進から、AIを活用した新規事業の構想・実装まで担える技術リーダーが必要です。着任後は代表が事業戦略・新規事業開発に軸足を移し、技術戦略の策定・実行はCTOに大きな裁量をお渡しします。
※入社後について:正式なCTOへの登用は、入社後の移行期間を経て行われます。
具体的な業務:
このポジションの役割:
3つのミッションを担っていただきます。
1. AI時代のエンジニア組織の構築:AIを前提とした開発のあり方を描き、チーム体制を組成します。
2. 社内業務のAIによる刷新:全部署へのAI導入を推進し、業務プロセスの再設計から実装まで担います。
3. AIを活用した新規事業の構想・実装:技術起点での新規事業アイデアの創出と事業化を推進します。
主な仕事内容:
1. AI時代のエンジニア組織づくり
AI活用を前提とした開発プロセス・チーム体制の設計
エンジニアの採用・育成・技術評価制度の設計
技術スタック・アーキテクチャの意思決定
CI/CD・開発プロセスの整備と生産性向上
2. 社内AIトランスフォーメーションの推進
各部署の業務課題のヒアリングとAI活用計画の策定
LLM(GPT-4o・Claude・Gemini等)・AI Agentを活用した業務自動化の設計・実装
RAG・Fine-tuning等の技術選定と導入
AI活用による生産性向上の定量評価と継続的な改善
3. AIを活用した新規事業の構想・実装
技術起点での新規事業アイデアの創出とビジネスモデル設計
PoC・MVP開発の推進
経営陣・事業部門と協働した事業化プロセスの推進
ポジション・部門の魅力:
働く環境:
勤務スタイル フレックスタイム(コアタイム 9:45 15:00)
出社 月・水・金 出社基本(エンジニア)
家賃補助 飯田橋オフィス半径2km以内で月3万円/引越し費用7万円補助
その他 月・金ランチ無料、代表との定期1on1、テックブログ運営中
よくある懸念:
Q. 歯科に興味がなくても大丈夫?
大丈夫です。大切なのは「変革を起こしたい」という意欲です。
Q. スタートアップは不安定では?
全事業黒字化済み。毎年平均で成長。財務的な安定性は同規模では異例のレベルです。
フォワード・デプロイド・エンジニア (FDE)/データベース管理システムの開発・運営会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1500万円
ポジション
フォワード ・デプロイド ・エンジニア (FDE)
仕事内容
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。
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。
AIエンジニアリーダー/総合デジタルマーケティングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1800万円
ポジション
AIエンジニアリーダー
仕事内容
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。
「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。
AI Evaluation Scientist/上場マーケティング支援企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
AI Quality Scientist
仕事内容
業務概要:当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。
ミッション: ""AI の出力品質を科学する 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する""
LLM / AI エージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。評価メトリクスの研究開発から自動評価パイプラインの本番実装まで、「AI 評価科学」という新しい研究領域を社内に確立し、多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を科学的に保証します。
具体的な業務:AI Quality Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。
1. 評価メトリクスの研究開発 LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します
2. 自動評価パイプラインの設計・構築 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します
3. レッドチーミング・安全性検証 adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します
4. 統計的実験計画に基づく品質改善 A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します
5. 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック モデル改善の複利ループを構築します
多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します
業務内容:
1. 評価メトリクスの研究開発
* LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules)
* 評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection)
* 報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究
* 評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection)
* 評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス
2. 自動評価パイプラインの設計・構築
* スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装
* CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築
* エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応)
* 評価パイプラインの再現性・信頼性の担保
3. 安全性・品質検証
* 自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装
* 安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築
* ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装
* プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行
4. 統計分析・実験設計
* 統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析
* 品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化
* 品質レポート作成と改善提案
* 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック
業務シナリオ:
シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証
新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。
シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート
LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。
シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証
金融機関向けに自社サービスを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ(機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等)を網羅的にテストします。ポリシー準拠率を達成します。
成果責任 (KR/メトリクス):
* 評価カバレッジ率(テストケース網羅率)
* 回帰検出率(リリース前の品質劣化検出率)
* 評価パイプライン実行時間(CI/CD内で完了)
* LLM-as-Judge と人間評価の一致率
* False Positive / Negative 率
* 安全性インシデント発生率(リリース後)
ポジション・部門の魅力:
1. Evaluation Science の実践 : 多くの企業が注力する「AI 評価科学」を、日本のエンタープライズ AI の文脈で実践できます。評価手法そのものを研究対象とする、世界的にも希少なポジションです
2. ML/DS スキルの新しい応用 : 機械学習・統計学の専門性を「モデル開発」ではなく「モデル評価」に応用します。報酬モデリング、LLM-as-Judge の校正理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面で知的挑戦があります
3. 品質がプロダクトの信頼を決める : 多くの企業が利用する本番環境で、あなたが構築した評価基盤がリリース品質の最後の砦になります。品...
ミッション: ""AI の出力品質を科学する 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する""
LLM / AI エージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。評価メトリクスの研究開発から自動評価パイプラインの本番実装まで、「AI 評価科学」という新しい研究領域を社内に確立し、多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を科学的に保証します。
具体的な業務:AI Quality Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。
1. 評価メトリクスの研究開発 LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します
2. 自動評価パイプラインの設計・構築 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します
3. レッドチーミング・安全性検証 adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します
4. 統計的実験計画に基づく品質改善 A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します
5. 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック モデル改善の複利ループを構築します
多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します
業務内容:
1. 評価メトリクスの研究開発
* LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules)
* 評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection)
* 報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究
* 評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection)
* 評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス
2. 自動評価パイプラインの設計・構築
* スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装
* CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築
* エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応)
* 評価パイプラインの再現性・信頼性の担保
3. 安全性・品質検証
* 自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装
* 安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築
* ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装
* プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行
4. 統計分析・実験設計
* 統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析
* 品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化
* 品質レポート作成と改善提案
* 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック
業務シナリオ:
シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証
新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。
シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート
LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。
シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証
金融機関向けに自社サービスを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ(機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等)を網羅的にテストします。ポリシー準拠率を達成します。
成果責任 (KR/メトリクス):
* 評価カバレッジ率(テストケース網羅率)
* 回帰検出率(リリース前の品質劣化検出率)
* 評価パイプライン実行時間(CI/CD内で完了)
* LLM-as-Judge と人間評価の一致率
* False Positive / Negative 率
* 安全性インシデント発生率(リリース後)
ポジション・部門の魅力:
1. Evaluation Science の実践 : 多くの企業が注力する「AI 評価科学」を、日本のエンタープライズ AI の文脈で実践できます。評価手法そのものを研究対象とする、世界的にも希少なポジションです
2. ML/DS スキルの新しい応用 : 機械学習・統計学の専門性を「モデル開発」ではなく「モデル評価」に応用します。報酬モデリング、LLM-as-Judge の校正理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面で知的挑戦があります
3. 品質がプロダクトの信頼を決める : 多くの企業が利用する本番環境で、あなたが構築した評価基盤がリリース品質の最後の砦になります。品...
AI Evaluation Scientist /上場マーケティング支援企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
AI Quality Scientist
仕事内容
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。
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。
リード生成AIエンジニア/不動産会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
960万円〜1200万円
ポジション
リード生成AIエンジニア
仕事内容
【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)
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)
Field Development Engineer(FDE)/RPA分野先端技術会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1030万円
ポジション
Field Development Engineer
仕事内容
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
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
生成AIに関するLLMエンジニア/大手総合電機会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
910万円〜1030万円 ※経験・スキルを考慮の上決定
ポジション
主任クラス
仕事内容
【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
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
AIガバナンスコンサルタント/国内系戦略コンサルティングファーム
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
740万円〜1400万円
ポジション
マネージャー、シニアマネージャー、ディレクター
仕事内容
【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。
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。
大手金融機関でのアプリ・CRM・データ利活用高度化
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1,100万円 ※残業を除く
ポジション
担当者〜
仕事内容
新CRM開発・活用推進、デジタルマーケティング・アプリ戦略企画立案、左記業務に必要な銀行顧客データの分析等を通じ、銀行のブランド価値を高め、ロイヤリティの高い顧客基盤を拡大させることがミッションです。
主な業務は以下のとおり(一例)です。
●新CRM開発・活用によるリアルチャネル機能の高度化、JA向け利用推進
・対面営業強化等に資する新CRM開発(SalesForce)およびリリース後の機能拡充、JA向け利用推進
・他事業と連携したCRMのデータ・機能拡充
・CRMデータを活用した顧客ニーズ分析や渉外担当者の行動分析、および改善提案等
●デジタルチャネル向けマーケティング戦略企画・実践、新規サービス企画
・顧客データに基づく分析、デジタルマーケティング戦略立案、および他事業と連携したスマホアプリ戦略の高度化
・リアル・デジタルを融合するOMOシナリオ・事業間連携
・データ分析および顧客ニーズに基づいた新規サービスの企画
●リアル・デジタルチャネル機能等で利用するデータインフラの整備
・リアル・デジタルチャネル機能等で利用するデータ利用環境(=データ基盤)の整備
・Snowflake・BIツールなどデータ利活用インフラの整備・利活用支援
・MAツールの構築・運用などデジタルマーケティング本格展開の環境整備
入行当初は、ご自身の希望・キャリアパス・保有スキルに応じて配属先やポジションを決定します。
【期待する役割】
これまでの業務経験を活かし、新CRM開発・活用推進、デジタルマーケティング・アプリ戦略の企画立案、左記業務等に必要な顧客データ分析等に取り組んでいただきます。
リテール事業本部では、激しい情勢の変化に対応するため、従来の延長ではなく、様々な新しい取組みにチャレンジしています。金融サービスのデジタル化に向けて、前例にとらわれず、各種企画に積極的に参画いただくことを期待しています。
<足元の取組み(ご担当いただく業務)例>
・新CRM開発・活用提案、JA向け利用推進
・銀行アプリ等の非対面チャネル接点を起点とした、デジタルマーケティング戦略・アプリ戦略の企画立案
・データ分析・利活用を通じたリアル・デジタルチャネル戦略等の業務高度化・効率化
主な業務は以下のとおり(一例)です。
●新CRM開発・活用によるリアルチャネル機能の高度化、JA向け利用推進
・対面営業強化等に資する新CRM開発(SalesForce)およびリリース後の機能拡充、JA向け利用推進
・他事業と連携したCRMのデータ・機能拡充
・CRMデータを活用した顧客ニーズ分析や渉外担当者の行動分析、および改善提案等
●デジタルチャネル向けマーケティング戦略企画・実践、新規サービス企画
・顧客データに基づく分析、デジタルマーケティング戦略立案、および他事業と連携したスマホアプリ戦略の高度化
・リアル・デジタルを融合するOMOシナリオ・事業間連携
・データ分析および顧客ニーズに基づいた新規サービスの企画
●リアル・デジタルチャネル機能等で利用するデータインフラの整備
・リアル・デジタルチャネル機能等で利用するデータ利用環境(=データ基盤)の整備
・Snowflake・BIツールなどデータ利活用インフラの整備・利活用支援
・MAツールの構築・運用などデジタルマーケティング本格展開の環境整備
入行当初は、ご自身の希望・キャリアパス・保有スキルに応じて配属先やポジションを決定します。
【期待する役割】
これまでの業務経験を活かし、新CRM開発・活用推進、デジタルマーケティング・アプリ戦略の企画立案、左記業務等に必要な顧客データ分析等に取り組んでいただきます。
リテール事業本部では、激しい情勢の変化に対応するため、従来の延長ではなく、様々な新しい取組みにチャレンジしています。金融サービスのデジタル化に向けて、前例にとらわれず、各種企画に積極的に参画いただくことを期待しています。
<足元の取組み(ご担当いただく業務)例>
・新CRM開発・活用提案、JA向け利用推進
・銀行アプリ等の非対面チャネル接点を起点とした、デジタルマーケティング戦略・アプリ戦略の企画立案
・データ分析・利活用を通じたリアル・デジタルチャネル戦略等の業務高度化・効率化