DX関連、1000〜1200万の転職求人

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生成AI・大規模言語モデル（LLM）の普及により、多くの企業がAI活用に取り組み始めています。しかし実際の現場では、「AIを入れたのに期待した回答が返ってこない」「古いマニュアルを正解として扱ってしまう」「構想はあるが業務に根付かない」といった課題が起きています。その多くは、AIモデルの性能だけでは解決できません。業務を理解し、AIが正しく機能するためのナレッジデータ・システム・運用を設計し、現場に根付かせる担い手が必要です。
Forward Deployed Engineer（FDE）は、顧客の業務課題を理解し、AIで解くべき課題を定義し、実際に動くものを作り、現場で使われる状態まで伴走するポジションです。

同社が取り組むのは、FAQツールとして培ってきた「ナレッジデータの設計・整備・活用」の知見を軸に、AIナレッジデータプラットフォームへと進化を遂げることです。目指すのは、単なるツール提供ではありません。企業が「AIを正しく機能させられる状態＝AI-Ready」を実現するための伴走です。
1. 現場に眠る暗黙知を発掘・構造化する
2. 正確な情報とノイズを切り分け、AIが判断できる状態に整える
3. 情報の鮮度を保ち続ける運用の仕組みを顧客と一緒に作る
特に、エンタープライズ企業・自治体・医療機関など、大規模で複雑なシステム環境を持つお客様への導入が急速に拡大しています。

同社はナレッジ改善を支援してきた実績を持ちます。この蓄積をもとに、AI活用の前提となるナレッジデータ整備から、業務への定着まで踏み込めることが強みです。特に金融・インフラ・公共など、セキュリティ要件が厳しく導入ハードルが高い領域においても実績が積み上がっており、エンタープライズ企業への深い関与を通じて得たノウハウが、AIコンサルの質を支えています。中長期では、コールセンター領域における問い合わせ対応の高度な自動化、いわゆるオートパイロットコールセンターの実現を目指しています。
そのロードマップは、Web自己解決 → コール → ボイスエージェント → チケット管理 → AIエージェント。「AI時代のスタンダードに最短でたどり着くお手伝いをする企業」として、このロードマップを先行者利益を取りながら進めるポジションです。

FDEは、顧客の業務課題を理解し、AIと技術を活用した解決策を構想から実装まで一気通貫で担うポジションです。単なる開発者でも、コンサルタントでもありません。
顧客の要望を「そのまま実装する」のではなく、業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を見極め、プロダクトを起点に解決策を作り上げます。客先常駐や受託開発とは異なります。FDEは自社プロダクトを起点に顧客課題を解き、現場で得た知見を同社プロダクト改善へ直接フィードバックします。「個別の顧客を助ける」と「プロダクトを進化させる」 この2つを同時に担うポジションです。
FDEは新設されたAIコンサルティング部門に所属します。従来型SaaSのような部分最適にとどまらず、顧客の業務構造そのものに踏み込み、AIを前提とした業務変革を目指します。
FDEはAIコンサルティング部門に所属し、業務コンサル、セールス、CS、開発チームと連携しながら、技術面から顧客のAI-Ready化を推進します。顧客課題の整理や業務変革の設計は業務コンサルと協働しますが、FDE自身にも、顧客のビジネス課題を理解し、技術でどのように価値を出すかを考える姿勢が求められます。現フェーズでは役割や進め方が固まりきっていないため、自分たちで型を作っていくことを楽しめる方を歓迎します。

具体的な業務は以下の通りです。
1. 顧客の業務課題・AI活用ニーズのヒアリングと構造化
* 顧客の業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を特定する
* 顧客の要望をそのまま受け取らず、背景・目的を深掘りして本質課題を言語化する
* 経営層・事業部門・IT部門など複数ステークホルダーとの合意形成
2. 技術的導入支援・PoC
* 営業・CSに技術専門家として同行し、IT部門・開発部門への技術説明・セキュリティ要件対応・実現可能性の検証（PoC）
* AIコーディングツールを活用し、議論の場で素早くプロトタイプを作成して顧客の意思決定を前に進める
* 顧客の既存システム（CRM・社内ポータル・各種SaaSなど）と同社プロダクトを連携させるためのアーキテクチャ設計・API連携の実装・技術要件定義
3. ナレッジデータ整備・AI-Ready化への伴走
* 顧客が保有するナレッジデータ（FAQ・マニュアル・社内文書など）の現状診断と整備
* 暗黙知・口頭伝承として現場に眠る知識の発掘・構造化・ドキュメント化支援
* ナレッジデータの同社プロダクトへの統合（データ抽出・クレンジング・変換スクリプトの作成）
* 情報鮮度を保ち続けるための運用ルール設計・定着支援
4. プロダクトへのフィードバック
* 現場で得た顧客ニーズ・導入時のペインポイントを抽象化し、機能要望として開発チーム（PM/エンジニア）へフィードバック
* 個別対応の中に「汎用化できる要素」を見出し、コアプロダクトの改善に貢献

プロダクトの技術要素:
フロントエンド：React, JavaScript/TypeScript
バックエンド：Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
インフラ：Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
開発支援：CircleCI, ESLint, Renovate
開発環境:
・ソースコード管理：GitHub
・コミュニケーション：Slack, コミュニケーションツール, Google Meet
・グループウェア：Google Workspace

同社の最先端技術に触れ、AIエンジン搭載システムのアーキテクチャ開発を担当していただきます。同社は、各産業現場の顧客にAIや最適化などの最先端技術を用いた最適化ソリューションを提供しています。社会インフラの多くの現場は「属人化の解消」「後任者不足の対応」「コスト削減」「CO2排出量の削減」などの課題に直面しています。同社はこれらの課題を深く理解し、人間では困難な膨大な組み合わせから様々な最先端技術を用いることで最適な計画を分析・立案・可視化しています。その結果、顧客のオペレーションを最適化することで大幅なコスト削減、CO2排出量削減を実現しています（※主な顧客：電力会社、物流会社、製造メーカー、IoTディベロッパー）。今回は、最先端AIの社会実装を加速させるため、システムとAIの融合を担う中核メンバーの募集を開始します。

アプリケーションとAI（機械学習、生成AI、数理最適化、アルゴリズムなど）を融合し、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。
1. AIとシームレスに連携するアプリケーションの全体設計、およびそのコンセプト策定を主導
2. AIモデルの特性を最大限に引き出すための、AIモデル内のアーキテクチャ設計と実装
3. AIとアプリケーション間の最適なインターフェース設計と、その継続的な改善・最適化を主導
4. LLMやAI-Agentの活用を前提とした、次世代の開発プロセスの構築
5. 技術選定、設計方針の策定、コードレビューなど、チーム全体の技術力向上に貢献する役割
6. 組織の成長戦略に基づき、技術的なロードマップ策定にも参画いただけます。

エンジニアとしての経験を活かし、AIを社会実装する先進的なチームの一員として活躍できます。アプリケーションの開発以外にも機械学習、数理最適化などのスキルを獲得するための環境と機会があります。CursorやClaude-Codeなどの有償のAI-IDE/AI-Agentツールを業務で利用できます。スマートシティや電力事業、製造業向けの重要なシステム開発に貢献し、社会に影響を与えるプロジェクトに参加する機会があります。数多いプロジェクトノウハウと顧客ネットワーク、専門家アドバイザーによる最新技術教育がメンバーの活躍をサポートしています。フルフレックス、リモート制度と、フランクなコミュニケーション文化が、裁量権を持って自由に行動する業務スタイルを支えています。

キャリアプラン:
AIとソフトウェア含めたアプリケーション全体を見通せるエンジニア
ドメイン業務知識に精通したエンジニア
プロジェクトやチームの取りまとめやマネージャー

【業務概要】
産業現場の顧客が先端技術を実際の業務で使えるよう、AI×数理最適化のソリューションを提供しています。社会インフラの多くの現場は「後任者不足、属人化問題、コスト削減、CO2削減」などの課題に直面しており、同社はこれらの社会課題に対する深い共感を持ち、複数のシナリオを効果的にシミュレーションし、分析結果を可視化することによって、顧客の最適なオペレーション判断とコスト削減を実現しています。主な顧客は電力会社、物流会社、製造メーカー、ディベロッパー(IoT)です。産業現場における「最先端技術の活用」はその重要性と可能性が日々高まり、参画するプロジェクト数も年々増えています。機械学習や数理最適化を用いたアルゴリズム開発メンバーを増強します。

【具体的な業務】
顧客の様々な課題をAIと数理最適化手法を用いて解決する業務全般をリードします。案件例としては、以下のものがあります。
1. 電力需給計画の最適化AIソリューション開発
2. 配船計画の最適化AIソリューション開発
3. センサーデータを用いた時系列予測、異常検知ソリューションの開発
4. 位置情報データを用いた人流分析、シミュレーション作成

具体的には、以下の業務を担当します（能力と希望に応じて担当領域を相談）。
1. 顧客の課題解決のためのデータ集約、クレンジング、可視化、解析業務
2. 機械学習エンジンの設計、実装、分析結果等のレポーティング
3. シミュレータの実装
4. 社内のデータサイエンティストを対象とした技術力向上のための教育活動
5. 主力プロダクトの開発における技術ディスカッションへの参加

【ポジション・部門の魅力】
社会を良くしたいという志を持つ社員が多く、機械学習、強化学習、量子コンピューターといった最先端技術への投資と、その技術が実社会・インフラ現場でどのように使われ続けるかを日々追求しています。物理、数学、工学の博士号取得者、重工やメーカー出身者のドメイン知識を持つ社員、コンピューターサイエンス専門家、数理最適化の実務経験豊富なプロフェッショナルで構成されたエンジニア組織です。顧客のそれぞれ異なるニーズや制約条件に対して、柔軟かつ確実なソリューションを提供しています。豊富なプロジェクトノウハウと顧客ネットワーク、専門家アドバイザーによる最新技術教育が社員の活躍をサポート。フルフレックス、フルリモート制度と、フランクなコミュニケーション文化が、裁量権を持って自由に行動する業務スタイルを支えます。

数理最適化のソリューションを提供する企業で、数理最適化を用いたアルゴリズム開発メンバーを増強する一環として新しいメンバーを募集しています。
お客様の様々な課題をAIと数理最適化手法を用いて解決する業務全般をリードしていただきます。

《案件例》
鉄道・交通分野における様々な計画の最適化ソリューション開発
電力需供計画の最適化ソリューション開発
配船計画の最適化ソリューション開発

具体的には、以下のような業務を担当してもらいます（能力と希望ベースで担当領域を相談）。
最適化エンジン/ソルバーのプログラム設計、実装、結果レポーティング
業務システムとの結合
SaaSプロダクトの開発における最適化アルゴリズムの設計・実装
顧客への結果の説明や、要件のヒアリング
社内のデータサイエンティストを対象にした技術力向上のための教育活動

社会をよくしたいという志を持つ社員が活躍しています。数理最適化、機械学習、強化学習、量子コンピューターという最先端技術に投資すると同時に、その技術がどのように実社会・インフラ現場で使われ続けるかを全社員が日々考えています。
物理、数学、工学の博士号取得者、重工やメーカー出身者、コンピューターサイエンス専門家、数理最適化の実務経験豊富なプロフェッショナルで構成されたエンジニア組織です。お客様のそれぞれ異なるニーズや制約条件に対して、柔軟かつ確実なソリューションを提供しています。
豊富なプロジェクトノウハウと顧客ネットワーク、専門家アドバイザーによる最新技術教育が社員の活躍をサポートしています。
フルフレックス、フルリモート制度と、フランクなコミュニケーション文化が、裁量権を持って自由に行動する業務スタイルを支えます。

「インフラと社会の発展」をミッションとし、企業のDX化をAI技術でサポートする企業です。社会インフラ分野で革新的なシステム開発に取り組み、最新技術を学び実践できる環境を提供しています。経験の有無に関わらず、「社会貢献したい」「新しいことに挑戦したい」という意欲のある方を歓迎します。

ビジネスアーキテクトとして、クライアントのビジネス課題を構造化し、AI・数理最適化を活用した解決策を設計します。その上で、社会インフラ領域（エネルギー・製造・物流など）のAIプロジェクトを構想から実行までリードしていただきます。

●具体的な役割
1. 課題整理・構想
クライアントの経営層から現場担当者へのヒアリングを通じた、顧客課題や要件の整理・構造化
クライアント課題や要件に対して解決アプローチの仮説を構築し、妥当性についての説明・合意形成
2. 解決策の設計
数理最適化／機械学習／シミュレーションなどを組み合わせた運用までを見据えた開発方針の策定
3. プロジェクトの推進
AI／最適化エンジニア、ソフトウェアエンジニアなどの専門家チームを横断的にリードし、プロジェクトを推進します
4. 意思決定・マネジメント
技術的なトレードオフ（性能・開発コスト・運用性など）やQCD（品質・コスト・スケジュール）を踏まえ、プロジェクト全体最適の観点から意思決定を行います。
上記の判断について、ステークホルダーへの説明を行い、納得感のある合意形成をリードします。
5. 品質・リスク管理
PoC 本番リリースまでの各フェーズにおける品質・リスク管理、課題発生時の方針決定とリカバリプランの策定
6. 価値の拡大
推進中のプロジェクトにとどまらず、新たなソリューション展開も見据え、顧客ビジネスの拡張を構想・推進します。

●プロジェクト例
AIを活用した発電計画・需給調整の最適化により、電力運用の効率化と環境負荷低減を実現
生産計画・在庫配置の最適化を通じて、製造業のサプライチェーン効率向上とコスト削減に貢献
輸送計画の最適化により、物流・運送業界における配送効率向上と環境負荷低減を支援

技術と開発プロセスを理解し、お客様と伴走しながら事業価値の拡大をリードするポジションです。

●本ポジションの魅力
充実した教育プログラム：体系的な研修カリキュラムにより、未経験の方でも着実にスキルを習得
専門性の向上：実践的なプロジェクト経験を通じ、データサイエンスの専門知識を習得
知的好奇心：多様な業界・企業との連携により、常に新しい知見と課題に触れる機会を提供
高い裁量権：個人の裁量が大きく、社会貢献度を感じることができます

業務概要:
「AI×数理最適化」をコア技術に、電力需給・物流網・鉄道網といった社会インフラの計画業務を革新する企業でのポジションです。
同社の最適化エンジンは多くの産業現場で実稼働していますが、カーボンニュートラルの実現やサプライチェーンの複雑化に伴い、従来の古典コンピュータのみでは計算時間が指数関数的に増大する「組合せ爆発」の課題に直面しています。この社会の「計算資源の限界」を突破し、次世代の最適化基盤を構築するため、量子コンピューティングの実用化フェーズを最速で進める体制を強化しています。
同社では量子計算を含む量子技術を「実務で使えるレベル」に落とし込み、プロダクト・顧客実案件へ統合する取り組みを加速させています。本ポジションは、量子技術を最適化に限定せず、機械学習や、不確実性下の評価・シミュレーションにも適用し、価値検証（PoC）から実運用までを担う、極めてチャレンジングな役割です。
【ミッション：量子技術の「社会実装」の最短経路を設計する】
量子計算技術を、実務の制約（計算時間、精度、コスト、再現性、運用性）を前提に成立させ、PoCから実運用までの技術ロードマップを策定・推進します。数理最適化エンジニアと連携し、古典計算・近似・サロゲート等の手段も含めた選択肢の中で、量子技術を「必要なところに、必要な形で」組み込み、最短で価値を出すことが責務です。

具体的な業務:
1. 量子アルゴリズムの実装・検証
* 量子回路/量子アルゴリズム/量子シミュレーション等の実装と検証
2. ユースケース開発（最適化・機械学習・不確実性下評価）
* 社会インフラ領域の課題に対し、量子技術の適用仮説を立案し、PoC設計（指標、比較対象、統計的評価、再現性担保）を推進
3. 実案件へのアサイン
* 顧客のプロジェクトにおいて、数理最適化エンジニアと協力し、ハイブリッド（量子＋古典）アルゴリズムの適用可能性を検討・検証
4. 最新技術の社会実装
* 最先端の論文知識を実務上の制約条件（コスト、計算時間、精度）の中で最適化し、プロダクトへ反映

ポジション・部門の魅力:
1. 「理論」を「社会インフラ」へ
* 書いたコードが、日本の電力を守り、物流を効率化する実運用システムに組み込まれる手触り感があります。
2. グローバルかつ柔軟な環境
* 日本語能力不問・フルリモート相談可能です。世界中のトップタレントとフラットに議論できる環境です。
3. シニア層・エキスパート歓迎
* 年齢不問です。量子物理や量子情報の深い専門性を、ビジネスの力に変えたい想いのあるプロフェッショナルの方にはきっとご活躍いただける環境です。

業務概要:
AI駆動型プロダクトオーナー/システムエンジニアとして、顧客のビジネス変革を最上流からリードする以下の業務を担っていただきます。

具体的な業務:
大手顧客の大型案件の伴走支援/プロダクトオーナー
顧客の事業戦略策定に関わる支援
ビジネスアーキテクチャ設計（グランドデザイン）
顧客とその関係者間の合意形成と折衝
新規顧客開拓に向けたソリューション企画、提案活動の主導
AWS、GoogleCloudの最新機能を活用する請求関連システム企画・運営

ポジション・部門の魅力:
戦略や要件定義で終わらず、同社内の高いエンジニアリング力とアジャイル等の開発体制により、顧客の描いた戦略・課題解決策に最後まで関わることが可能です。
企画フェーズから開発チーム（技術スペシャリスト）が参画するため、技術的なフィージビリティをリアルタイムで検証しながら最適なソリューションを設計できます。

【業務概要】
エンタープライズ企業のデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出するポジションです。

【具体的な業務】
1. データ分析、機械学習モデルの設計・開発・評価
2. LLM/RAG/生成AIの実装・最適化
3. データ基盤の要件定義・設計支援
4. PoC〜本番運用までの一連のプロセス推進
5. クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援
6. AI/データ活用に関する技術リード

【ポジションの魅力】
1. 生成AI・LLM領域の最前線でプロジェクトをリードできる
2. 技術だけでなくビジネスインパクト創出にコミットできる
3. コンサルタントと密に連携し、技術選定から実装まで裁量が大きい

AI/ML/LLMを活用したソリューションの設計・開発・運用を担い、クライアントの業務変革を技術面から実現する役割です。

具体的な業務としては、以下の内容が含まれます。
1. AI/ML/LLMモデルの実装・最適化
2. RAG・エージェント・ワークフローの設計・開発
3. API連携、アプリケーション開発、PoC構築
4. MLOps/LLMOps環境の設計・構築
5. データパイプラインの設計・実装
6. 技術アーキテクチャの策定と技術選定

このポジションの魅力は、最新AI技術を用いたエンタープライズ案件をリードできる点、技術選定からアーキテクチャ設計まで裁量が大きい点、そしてコンサルタントと密に連携し、技術でビジネス成果を生み出せる点です。

同社では、2030年までに売上高3,000億円を目指す目標に向け、AIを中核とした事業を推進しています。多くの開発／保守現場では、属人化などを背景に、影響調査や改修対応に時間がかかる点が大きな課題となっています。同社はこうした課題に対し、「業務の分解・標準化」を軸に構造からプロセスを見直すとともに、AIを活用することで、開発プロセスの効率化と品質向上の両立を目指しています。具体的には、AIを積極的に活用して、影響調査、コード／テスト生成、レビュー高度化などを通じて、開発・改善プロセス全体の生産性を引き上げる取り組みを進めています。本ポジションでは、保守開発における課題分析からプロセス設計、改善、実装までを一気通貫で担い、システムが継続的に価値を生みつづける状態を設計、実装する役割をリードします。保守開発フェーズでの継続的改善や自動化に価値や達成感を感じる方、AIを活用して顧客に価値貢献していきたい方を歓迎します。

具体的な仕事内容:
1. 課題分析／構造把握
- 開発／保守プロセスの可視化、現状整理
- 影響調査〜リリースまでのボトルネックの特定
- 障害データの分析を通じた課題構造の抽出
2. プロセス設計／仕組み化
- 開発／保守プロセスの再設計（分解／標準化）
- 影響調査〜リリースまでのフロー最適化
- インシデント管理および再発防止のプロセス設計
3. AI活用による開発高度化
- 要件に対する影響調査レポートの自動化
- コード／テストコード生成の導入、活用推進
- コードレビューの自動化および品質改善施策の推進
4. 実装／定着／改善
- プロジェクトマネジメント
- 改善施策の実装、プロジェクト推進
- 現場への適用、運用定着支援
- 品質指標の可視化、継続的な改善サイクルの構築

ポジションの魅力:
●AI活用を通じて、実践的な経験が得られる
同社では、AI活用を外部に提供するだけでなく、自身の業務にも徹底的に適用しています。AIネイティブな企業への変革を目指すなかで、実際に使ってみてはじめてわかる価値や難しさを体感し、それを顧客への提案に活かすことができます。
●AIを活用した開発高度化に関われる
AIを活用することで、影響調査や改修、テスト、レビューといった開発プロセス全体の高度化に携わることができます。従来の保守開発にとどまらず、品質とスピードを両立する新しい開発のあり方を実務を通じて習得できるポジションです。
●成長性と安定性を兼ね備えた環境
AI BPaaSは同社の中核成長領域として位置づけられており、今後も継続的な拡大が見込まれるビジネスです。将来性のある領域に身を置きながら、安定した事業基盤のもとで長期的にキャリアを築くことができます。変化の激しい時代においても、安心して挑戦しつづけられる環境です。

AI BPaaSの特徴:
同社は現在、「人の生産性を高める」時代から、「AIで業務そのものを提供するモデル」＝Native AIへの転換を進めています。その中核を担うのがAI BPaaS事業です。
本組織では、AI活用を単なる効率化にとどめず、業務をAI前提で再設計し、運用まで含めて提供する「AI BPaaS」モデルの確立を進めています。
AI BPaaSでは、業務の可視化、AIを前提としたプロセス設計、AIによる業務の自動化、運用を通じた継続的な改善までを一気通貫で担います。これにより、従来の運用・改善にとどまらず、業務設計から価値創出まで関わることが可能になります。

業務概要:
同社では、2030年までに売上高3,000億円を目指すに向け、AIを中核とした事業推進を進めています。現在、AIの活用は単なる効率化にとどまらず、業務そのものの設計や価値の創出にまで踏み込むフェーズに入っています。一方で、多くの企業では、コンサルティング／エンジニアリング／オペレーションが分かれたままとなっており、部分的な改善にとどまっているのが実情です。同社はこうした課題に対し、コンサルティング／エンジニアリング／運用まで一気通貫で支援をしており、AI活用を前提に業務を再設計する「AI BPaaS」モデルを推進しています。本ポジションは、「AIを使って事業や社会を本気で変えたい」という思いとポテンシャルをもった方を幅広くお迎えするためのオープン枠です。

具体的な業務:
ご経験に応じて以下の業務を担当します。
●AIコンサルタント
・生成AI／LLMを活用した業務変革の企画、構想
・クライアントの課題整理およびAI導入戦略立案
・PoC推進および導入ロードマップ策定
・業務プロセスの再設計（BPR）
●AIオペレーションコンサルタント
・AI導入後の業務オペレーション設計
・業務フロー設計、KPI設計、運用モデル構築
・AIシステムと現場業務の統合支援
・継続的改善に向けた運用管理
●AI BPOマネージャー
・AIを活用した業務代行、業務効率化の設計、運用
・データ整備、アノテーション、AI学習支援
・業務プロセスの標準化、自動化推進
・オペレーション品質管理、改善
●AIエンハンスメントマネージャー
・AIモデル／プロンプトのチューニング、最適化
・運用後の精度改善、品質監視
・障害対応、問題分析、改善提案
・継続的な運用・保守業務

ポジションの魅力:
●AIを前提とした業務変革に携われる
AIを単なる効率化ツールとして扱うのではなく、業務そのものを見直し、価値の出し方を変えていくことに取り組んでいます。実際のプロジェクトを通じて、AIで何ができるかではなく、AIで何を変えるかを考え、実装していく経験を積むことができます。
●業務とITをつなぐ力が身につく
業務改善とIT活用を分断せず、一体で捉えながら課題解決に取り組むことができます。「業務はわかるがITは弱い」「ITはできるが業務知見がない」といった状態から、両方を理解し、全体を動かせる人材へ成長できる環境です。
●職種にとらわれないキャリア形成ができる
コンサルティング、エンジニアリング、オペレーションといった領域の経験をクロスボーダー的につむことで、特定の職種に閉じないキャリアを築くことができます。「コンサルか、エンジニアか」といった選択に縛られず、ご自身の強みや志向にあわせてキャリアを広げていける環境です。

【業務概要】
AIを導入するだけでは価値になりません。多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入検討が進む一方で、「何から始めればいいのか分からない」「PoCは実施したが業務へ定着しない」「現場で使われない」といった課題が数多く発生しています。業務を理解し、課題を整理し、適切なプロセスへ組み込み、現場で使われ続ける状態まで設計してはじめて、事業価値へつながります。
同社のAIエンジニアは、単なる“AIツール導入支援”を行うポジションではありません。顧客の業務課題へ深く入り込み、AI・データ・業務プロセス・システム構造を整理しながら、「AIをどう使うべきか」から実装・定着までを一気通貫で支援します。ITエンジニアとしてのバックグラウンドを活かしながら、顧客との対話・課題整理・提案・設計へと役割を広げていけることも特徴です。「実装するだけ」から次のステージへ進みたい。「技術」と「業務」の両方を理解できる人材を歓迎しています。
このポジションは、“AIを使う”ではなく、“AIで業務を変える”ことを重視しています。同社は、AIツールの導入だけを行う企業ではありません。顧客の経営・業務課題へ入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。単なるPoCやデモ開発ではなく、「実際に現場で使われる状態」を作ることを重視しています。同事業部では、以下のようなテーマに取り組んでいます。

【具体的な業務】
1. 生成AI活用支援: LLM・AIエージェントを活用し、業務プロセスを再設計します。
2. AI業務改善支援: BPR・業務分析を通じて、AI活用余地を整理し業務へ落とし込みます。
3. AIアーキテクチャ設計: RAG・ナレッジ活用・AIエージェント等を含め、信頼できるAIシステムを構造から設計します。
4. PoC 実装支援: ローコード・ノーコードも活用しながら、スピード感を持って業務実装まで伴走します。

主な業務内容は以下の通りです。
・顧客課題整理・業務分析: 顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います。
・AI活用提案・PoC支援: 生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します。
・要件整理・AI設計支援: 顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います。
・開発チーム連携: AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます。
・内製化・定着支援: AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します。

AIネイティブ開発グループの主な実績として、以下のような支援を行っています。
・AIネイティブ開発支援サービスの提供: クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発において、内製化および自走に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発（SDD）を自動化する同社のAIエージェントを開発中。
・AIエージェントシステム開発: LLMを活用し、社内データ検索（RAG）アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。
・生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発: 生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。
・生成AI開発ガイドライン策定支援: OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。
・要求開発モデリングサービスの提供: 生成AIを活用し、業務改革（DX）やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図（UML等）を自動生成する同社独自のサービス。
・対話型AIエンジンの提供: 同社開発のチャットボット製品の販売、および生成AI（ChatGPT、ローカルLLM等）連携機能の実装・導入支援。累計40社以上へ導入実績があります。

【ポジション・部門の魅力】
ITエンジニアから、より上流の課題解決やコンサルティングへ挑戦したい方に適した環境です。専門性の異なるメンバーとチームで協力し合い、顧客へ本質的な価値を届けることを大切にしています。社員の95%以上がリモートワークを活用しており、居住地に縛られない柔軟な働き方が可能です。2025年度の月平均残業時間は8.24時間と、ワークライフバランスを大切にしながら働ける環境です。子育てや介護と両立している社員も多く、それぞれのライフスタイルに合わせた働き方を実現しています。当事業部は、20代後半 30代前半の若手メンバーと、豊富な経験を持つスペシャリスト層がバランスよく在籍している組織です。技術への探究心が強いメンバーが多く、AI・クラウド・アーキテクチャ・データ活用などについて日常的に議論が行われています。「自分がやりたい技術」よりも、「顧客課題をどう解決するか」を重視する文化が根付いています。

【業務概要】AIプロジェクトは、単に技術を導入すれば成功するものではありません。業務・システム・データ・組織・運用まで含めて整理し、不確実性の高いプロジェクトを前に進める“リーダー”が必要です。AIネイティブ開発 プロジェクトリーダーは、単なるPMでも、単なるAIエンジニアでもありません。顧客の潜在課題を引き出し、AIを活用したビジネス構想を描き、社内外のプロフェッショナルを巻き込みながら、PoCから本番運用までをリードするポジションです。また、生成AI・AIエージェント時代における新しい開発・業務スタイルを顧客へ提案し、「AIを使う」から「AIでビジネスを変える」まで伴走していきます。AI時代の新しいプロジェクト推進を、自らリードしたい方を歓迎しています。

【このポジションの位置づけ】AI時代の“推進役”となるポジションです。同社は、AIツールを導入するだけの企業ではありません。顧客の経営・業務課題へ深く入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。その中で本ポジションは、顧客とエンジニアリングチームの中心に立ち、AIプロジェクト全体を推進する役割を担います。AIを“実際に使われる価値”へつなげるため、この組織では以下のテーマに取り組んでいます。
・生成AI活用支援: LLM・AIエージェントを活用した業務改革・業務支援
・AI業務変革: BPR・業務分析を通じたAI活用プロセス設計
・AIアーキテクチャ設計: RAG・ナレッジ活用・AIシステム構造設計
・PoC 本番運用支援: PoCだけで終わらせず、本番運用・改善・内製化まで伴走
AIネイティブな開発スタイルを推進し、AI駆動開発・AIエージェント活用・ナレッジ活用を前提とした「AIネイティブな開発スタイル」の実践を推進しています。GitHub CopilotやCursor等のAIコーディング支援ツールを活用しながら、開発速度・品質・知識共有のあり方をアップデートし続けています。この事業部には、AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア・コンサルタント・アーキテクトなど、多様な専門家が在籍しています。それぞれの専門性を活かしながら、顧客課題をチームで解決していく文化があります。

【主な業務内容】
・AIプロジェクト推進: 生成AI・AIエージェントを活用したプロジェクトにおいて、顧客折衝・要件整理・計画策定・進捗管理・品質管理をリードします。
・顧客課題整理・ビジネス構想: 顧客の潜在ニーズや課題を引き出し、AIを活用した新しい業務・ビジネスプロセスを構想します。
・提案・プレゼンテーション: 提案書・見積書作成、経営層向けプレゼンテーション等を通じて、AI活用の方向性を顧客へ提案します。
・エンジニアリングチーム連携: AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、PoC 本番運用までを推進します。
・組織・ナレッジ貢献: チームメンバー育成、社内ナレッジ共有、勉強会・研修企画等を通じて、組織全体の技術力向上へ貢献します。

【AIネイティブ開発グループの主な実績】
・AIネイティブ開発支援サービスの提供: クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発（R&D）において、「内製化」および「自走」に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発（SDD）を自動化する同社AIエージェントを開発中。技術・ツール: Dify, Copilot Studio, Gemini Enterprise 等。主要顧客: 大手生命保険会社、大手自動車メーカー、大手商社 など。
・AIエージェントシステム開発: ChatGPTをはじめとするLLMを活用し、社内データ検索（RAG）アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。技術・ツール: Dify, LangChain, Copilot Studio 等。主要顧客: 大手総合電機メーカー、大手損害保険会社。
・生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発: 生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物（ソースコード、コーディング規約、アーキテクチャ図、テストケース、プロンプト設計書等）の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。技術・ツール: 主要LLM（ChatGPT, Gemini等）、各種AIノーコードツール。主要顧客: 大手生命保険会社、大手SIer。
・生成AI開発ガイドライン策定支援: OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。技術・ツール: Azure OpenAI Service, ChatGPT, Claude 等。主要顧客: 大手自動車部品メーカー。
・要求開発モデリングサービスを提供: 生成AIを活用し、業務改革（DX）やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図（UML等）を自動生成する同社独自のサービス。主要顧客: 大手通信キャリア、大手商社 など。
・対話型AIエンジンを提供: 同社開発のチャットボット製品の販売、および生成AI（ChatGPT、ローカルLLM等）連携機能の実装・導入支援。主要顧客: 大手総合電機メーカー、大手自動車部品メーカー、大手商社、官公庁をはじめ、累計40社以上へ導入。

【技術領域・活用例】
顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。
・クラウド: AWS / Azure / Google Cloud
・データ基盤: Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等
・データエンジニアリング: dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理
・AI/LLM関連: OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計
・MLOps / LLMOps: MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等
・AI駆動開発: GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用
特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。

【業務概要】
多くのAI活用プロジェクトでは、業務構造の整理やデータ設計、AIアーキテクチャの検討が不十分なまま開発が始まり、PoCで終わる、現場で使われない、運用できないといった課題が生じています。また、AI戦略を描ける人材や、AIを事業へ組み込むための構造設計ができる人材が不足している企業が多数存在します。
同社のデータ戦略グループは、単なるAI導入支援ではなく、経営戦略の策定段階から参画し、設計・実装・運用までを一気通貫で支援することで、これらの課題解決に取り組んでいます。
AIモデルやデータ基盤に詳しいだけでなく、顧客の経営課題を起点に、業務知識を構造化し、AIアーキテクチャを設計し、経営層と対話しながらプロジェクト全体を推進できる人材を求めています。オントロジーエンジニア・LLMエンジニア・データアーキテクトなどのスペシャリストと連携し、数名規模のチームをリードし、成果物の品質とプロジェクト成功に責任を持つことが期待されます。また、案件ごとの成功体験を属人的な知見で終わらせず、標準化・ナレッジ化し、次の案件やチームへ展開していくことも重要な役割です。

【具体的な業務】
このポジションでは、「AIを作る」のではなく、「AIを事業で使える構造」そのものを設計する挑戦が求められます。

1. 顧客上流対応:
工場長・経営企画部長・AI推進部門長等の意思決定者と直接向き合い、経営アジェンダとAI施策の接続、KPI・ロードマップ設計を主導します。「何をAIで解くべきか」という問いの設定から担当します。

2. チームマネジメント:
オントロジーエンジニア・LLMエンジニア・データアーキテクト等、数名のスペシャリストの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自身も上流作業を担当しながらチームを率います。

3. AI知識基盤の設計監督:
企業の暗黙知・業務ロジックをナレッジグラフ・業務オントロジーとして構造化するプロジェクトの設計判断を行います。LLMへのコンテキスト供給品質がAI出力精度を左右することを理解した上で、知識基盤とAIシステムの接続設計に責任を持ちます。

4. ノウハウの標準化と横展開:
案件で確立した戦略フレーム・アーキパターン・知識構造化手法を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体の提案品質・デリバリー速度の向上に貢献します。

5. AI・データ動向の事業反映:
AIエージェント・LLM・ナレッジグラフ・フィジカルAI等の最新動向を継続的にキャッチアップし、顧客提案・サービス設計・チームの技術方針に積極的に組み込みます。

【ポジション・部門の魅力】
* 戦略提案と受託開発の両面で顧客を支援します。顧客の経営・業務課題へ深く入り込み、AI戦略、データ戦略、AIアーキテクチャ設計、システム実装、内製化支援まで一気通貫で伴走します。「AIをどう使うべきか」から入り、「実際に使える状態」まで責任を持つことが特徴です。
* 以下の尖ったテーマに取り組んでいます。
* データドリブン経営支援: 経営アジェンダとデータ戦略を接続し、KPI・ロードマップ設計で意思決定を支える
* ナレッジグラフ構築支援: 企業知識を意味で繋ぎ、AIエージェントを賢くする知識基盤を築く
* AIアーキテクチャー設計: 「動くAI」ではなく「信頼できるAI」を構造から設計する
* 異なる専門性を持つメンバーが在籍しており、それぞれの強みを持ち寄りながら、チームで顧客課題を解決しています。
* リモートワークを活用した柔軟な働き方が可能で、全国各地から勤務する社員が在籍しています。月平均残業時間は8.24時間と、ワークライフバランスを大切にできる環境です。
* この事業部は、20代後半 30代前半の若手メンバーと、豊富な経験を持つスペシャリスト層がバランスよく在籍しています。技術への探究心が強く、AI・クラウド・アーキテクチャ・データ活用などについて日常的に議論が行われています。顧客課題解決を重視し、チームで協力して本質的な価値提供を目指す文化です。

多くのAIプロジェクトでPoCは成功するものの、本番環境での活用に至らないという課題があります。多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入が進む中、データ基盤、AI実装、開発プロセスの品質が不十分なまま開発が進む現状があります。これにより、LLMへのコンテキスト供給が不十分となり、AIがドメイン知識を理解できず、ハルシネーションや精度劣化を招くことがあります。
同社のデータ戦略グループは、単なるAI導入支援に留まらず、データ基盤、AIアーキテクチャ、AI駆動開発、内製化支援までを一気通貫で提供し、この課題解決に取り組んでいます。AIモデルに詳しいだけでなく、AI-Readyなデータ基盤を設計し、LLMが正しく理解できるコンテキストを供給し、AIを事業で使える状態まで導ける人材を求めています。クラウドエンジニア、データエンジニア、AIエンジニアと連携し、数名規模のチームを率いて、AIシステムの本番稼働まで責任を持っていただきます。AIモデルの構築だけでなく、AIが本番運用できる構造を構築する挑戦に意欲のある方を歓迎します。

具体的な業務:
* 顧客技術対話: 顧客のAI推進部門・情報システム部門・技術部門と対等に技術議論を行い、データ基盤・AIシステムの設計合意を主導します。上流フェーズのチームから本番化フェーズへの引き継ぎを技術的に完結させます。
* チームマネジメント: クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア等数名のメンバーの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自身も技術的な主担当を持ちながらチームを率います。
* AI実装品質の設計監督: データ基盤（スキーマ・ETL・品質管理）・AIアーキテクチャ（品質ゲート・評価基準）・AI駆動開発（コンテキスト設計）の各レイヤーの整合性を担保します。LLMへのコンテキスト不足がドメイン誤り・ハルシネーションを引き起こすリスクを構造的に排除します。
* 顧客内製化支援: 外部ベンダー依存から脱却し、顧客組織が自走できる状態を作ることを最終目標として設定します。AI駆動開発ガイドライン・標準プロセスの整備と顧客チームへの移転を担います。
* 実装ノウハウの標準化: 案件で確立したアーキテクチャパターン・実装手法・品質基準を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体のデリバリー品質と速度の向上に貢献します。
* AI・データ動向の事業反映: クラウドAIサービス・MLOps・LLMOps・AI駆動開発・フィジカルAI等の最新動向を継続的に把握し、設計判断・顧客提案・チームの技術方針に積極的に組み込みます。

ポジション・部門の魅力:
* PoC止まりでは終わらせない: AI戦略の策定だけでなく、データ基盤設計・AIアーキテクチャ・AI実装・AI駆動開発・内製化支援までを一気通貫で伴走し、「AIを継続的に運用できる状態」を構造から構築することが特徴です。
* “AI-Ready”な構造を作る: データ基盤構築支援（データメッシュ・コンポーザブル基盤）、AIアーキテクチャ設計（信頼できるAI）、AI駆動開発（開発プロセス進化）、データマネジメント（高品質データ供給）といったテーマに取り組んでいます。
* 専門性の異なるメンバーとチームで戦う: クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア・アーキテクトなど、異なる専門性を持つメンバーが在籍しており、それぞれの専門性を持ち寄りながらチームで顧客課題を解決しています。
* 実績: 製造業向けAI-Readyデータ利活用基盤構築、SI企業向けAI駆動開発標準化・教育プログラム開発、金融関連企業向けナレッジグラフRAGを活用した暗黙知の形式知化、製造業向け摩耗予測MLOps基盤構築支援、ITサービス企業向け次世代AIビジネス立ち上げ支援、多事業企業向けデータマネジメント活動支援など、多岐にわたる実績があります。
* 技術領域・活用例: 顧客環境に応じて、AWS / Azure / Google Cloud、Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift等のデータ基盤、dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理等のデータエンジニアリング、OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計等のAI/LLM関連、MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes等のMLOps / LLMOps、GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用等のAI駆動開発といった技術を活用しています。特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。
* 働きやすさと裁量を両立した環境: 社員の95%以上がリモートワークを活用しており、居住地に縛られない柔軟な働き方が可能です。2025年度の月平均残業時間は8.24時間と、ワークライフバランスを大切にしながら働ける環境です。
* 事業部の風土: 20代後半 30代前半の若手メンバーと、豊富な経験を持つスペシャリスト層がバランスよく在籍しています。技術への探究心が強く、AI・クラウド・アーキテクチャ・データ活用などについて日常的に議論が行われています。顧客課題解決を重視し、専門性を尊重しながらチームで協力し、本質的な価値を届けることを大切にしています。

【業務概要】
生成AI・AI駆動開発等の先端技術を活用した、同社IT・システム部門全体の開発生産性向上、業務・プロセス変革、AI利活用基盤・ルールの企画と推進を担当します。

【具体的な業務】
IT部門全体のDX推進、特にAI利活用・AI駆動開発の実現に向けた中核的な役割として、開発・保守・運用・非開発業務を含むIT業務全体を俯瞰し、生産性向上に資する施策の企画・推進を行います。

【ポジション・部門の魅力】
生成AI・AI駆動開発等の先端技術を活用した金融ITの変革に挑戦し、開発現場・業務現場の生産性を大きく向上させ、社会・企業を支える金融システムの進化に貢献したい意欲をお持ちの方を求めています。

【業務概要】
本求人は、当グループのAI特化企業「当社」のものです。当社は、大手コンサルティングファームの基盤と、AI特化スタートアップの裁量を併せ持つ、唯一無二の企業です。
ミッションは、生成AIの登場がもたらした社会変革の中で、「AIをどう経営に活かすか」という問いに答えを出せずにいる多くの企業に対し、技術を経営アジェンダとして昇華させ、全社的な変革をリードできる「CAIO（最高AI責任者）」を育成・輩出することです。
単なるAI導入支援に留まらず、コンサルティングを通じて顧客の変革をリードし、そのプロセスを通じて顧客企業の中に「真のCAIO」を育成・輩出することを最大のミッションとしています。その過程で、単なるコンサルティングだけでなく、自社でのサービス/プロダクト作りにも取り組み、コンサルタントひいては顧客自らが課題解決し、企業を成長させ続けられる状態を目指します。

【具体的な業務】
当社は、経営とAIに精通したCAIOを体系的に育成し、変革リーダーを輩出します。戦略立案からPoC、実装・運用まで一気通貫で伴走し、AIで企業課題を解決します。さらに未来を見据え、先端AIの研究開発と事業創出に取り組み、企業や社会の持続的成長を支えます。
主な特徴は以下の3点です。
1. CAIO人材輩出: 経営とAIに精通するCAIOを育成し、変革を担う人材を輩出します。
2. AIフルコミット: AI戦略立案から実行まで、一気通貫で企業の課題解決に伴走します。
3. AIビジネスR&D: 未来を見据えたAI技術の研究・開発・事業創出に取り組んでいます。

当グループは、DX部門で世界1位を受賞しています。特に“AI×人材×グローバル”の融合戦略を高く評価されました。
* AI/DX実績支援の豊富さ: 大手企業や官公庁、またグローバル案件など、幅広い業界でAIのニーズをくみ取り課題解決を行っています。
* AIプロダクト開発と独自の人材育成による、持続可能なDX戦略: 市場変化に応じて社員の研修やプロダクトを改善し、社会に対して柔軟に対応できる組織体制を確立しています。
* 責任あるAIの活用: AI活用やDXを進めるうえで必須となる「セキュリティ対応・透明性・倫理」について、社内での研修や仕組みづくりを構築しています。

本ポジションでは、当社の基盤を生かした、マーケットイン型のプロダクト開発を進めています。
入社後は、まずAIコンサルタントとしてデリバリー経験を積んでいただきます。これは、顧客の生の声を聞き、プロダクトに落とし込むためです。
AIコンサルタントとして成果をあげた後、プロダクト開発にも関わる機会が増えていきます。既存の自社サービスである「自社サービス」「自社サービス」「自社サービス」の改善や、成果次第では、新規プロダクトの責任者に抜擢される可能性もあります。
あなたの志向性と社会のニーズをマッチングさせ、最も貢献できる形で業務に取り組んでいただきます。

**PJ事例**
* 大手ヘルスケア企業向け、AI内製化支援: LLMを活用したMVPを社内で回せるように軌道修正し、アーキ設計・評価指標・ログ監視・プロンプト運用まで含めた「現場で使われるプロダクト」を構築。
* 大手通信キャリア向け、詐欺電話撲滅プロダクト構築: 音声解析・モデル基盤・再学習を含めた新しいAI基盤を構築。誤検知を抑えながら、詐欺手口の変化に追随できるプロダクトとし、全国規模のユーザーへ展開。

**自社サービス紹介**
* 自社サービス1: コンサル業務の在り方を根底から変える、ワンストップAIプラットフォーム。優れたモデルが乱立する今、本当の課題は「どのモデルを使うか」ではなく「どう組み合わせ、どう制御するか」に移っています。タスクの難易度、コスト、レイテンシ、コンテキストウィンドウなど様々な情報をリアルタイムで解析し、動的に課題解決を支援するサービスです。
* 自社サービス2: 当グループ全社員のコンサル情報とあらゆる案件情報が蓄積されたデータ基盤上で、AIによるマッチングエンジンを開発・運用しています。今後は営業・HR・財務データを統合し、AIドリブンな経営意思決定基盤へと進化させる構想です。PoCではなく、全社員が日々使うプロダクトを自分の手で進化させられる環境です。
* 自社サービス3: ビジネスの未踏領域をハックするエキスパートチーム。現場に転がっている顧客の切実な課題に対し「技術的に何が可能か」を自ら分析/検証し、PoCからプロダクト実装まで一気通貫でリードします。抽象的な「AI活用」ではなく、顧客が持つ生データと複雑なビジネスロジックに向き合い、泥臭くもクリエイティブな解決策を導き出すサービスです。

【ポジション・部門の魅力】
人の感性とAIの正確性が融合した次世代型制度HARP（Human AI Review Program）を導入しています。定量×定性×多面×AI活用の4軸で、公平な評価を実現します。

【業務概要】
当社は「先進的な手法、AI人材の市場価値を最大化するAIコンサルファーム」として、FDE・Agentic workflow・MLOpsといった海外の先進的な手法を最速で活用し、国内大手企業を中心に提案・実装を行っています。
昨今、AIの急速な台頭により、企業が「AI戦略を描く」だけでなく「現場で実装・定着させる」フェーズが本格化しています。しかし、経営層への提言から現場へのAI実装まで一気通貫で担える人材は、依然として極めて希少です。その課題に対し、自社サービスは次のフェーズとして『FDE（Forward Deployed Engineer）』の体制強化を考えています。
FDEは、まさに海外発のロールであり、自社サービスとしては、下記のように定義しております。
――単なるコンサルタントでもなく、単なるエンジニアでもない クライアントの現場に深く入り込み、自社サービスの技術力を武器に、""変革の実行者""として成果を出し切る人材です。日本のAI変革を、海外のスタンダードで牽引する――
それが本ポジションの使命です。

【具体的な業務】
自社サービスのFDEは、海外で磨かれた手法をそのまま日本の現場に持ち込みます。そして、誰もが知っているような国内大手企業様を中心に、クライアントへの常駐・深掘りから始まり、AI戦略の立案、プロダクトの実装・展開まで、すべてのフェーズで主役を担います。コンサルタントが描いた絵を渡されるのではなく、自らクライアントの課題を発見し、自社サービス独自の資産（自社製品/自社サービス）も活用しながら、最速で価値を届けるのがこのロールの本質です。
・クライアントへのオンサイト常駐・深掘りヒアリングによる業務課題の構造化
・AI戦略のロードマップ策定・要件定義・システム化計画の立案
・LLM / 生成AIを活用したソリューションの設計・開発・プロトタイピング
・自社サービスプロダクト（自社製品/自社サービス）のカスタマイズ・改善提案
・クライアント現場へのAIシステム導入・実装・運用支援（PoC 本番展開まで）
・経営層・現場メンバーへの成果報告・提言・チェンジマネジメント支援
・プロジェクトで得たナレッジを自社サービス全体に還流し、プロダクト・サービスの進化に貢献

【PJ事例】
1. 大手ヘルスケア企業｜MVP開発・AI内製化支援
全国に店舗を展開する大手企業に常駐し、「店舗業務の70%をAIで省人化する」という経営目標を支援。現場で使われていない既存MVPをアーキ設計・評価指標・運用まで含めて全面再設計し、「10個作る」より「1名の内製エンジニアを育てる」方針で自走できる体制を構築しました。
2. 大手製造メーカー｜調達業務AIエージェント開発
調達部門に常駐し、分断・属人化された見積・発注・納期調整の各業務をRAG×AIエージェントで統合。「概念」にとどまる他ファームとの差別化として、短期間で動くMVPを持ち込んで合意形成し、PoC→本番展開まで一気通貫で推進しました。
3. 大手通信キャリア｜詐欺電話防止AIの新規基盤構築
従来の""後手""の音声解析AIに替わり、会話をリアルタイム解析して即時アラートを出す新たなAI基盤を設計・実装。提案・開発にとどまらず、再学習・改善・全国展開まで中長期で伴走し、他ファームとの明確な差別化を実現しました。

【ポジション・部門の魅力】
FDEの仕事の核は、「曖昧な課題を、動くソリューションに変えること」です。顧客の現場に入ると、要件が整理されていることはほとんどありません。業務フローを一緒に歩き、何が本当のボトルネックなのかを見極め、プロトタイプを素早く形にして、フィードバックを受けながら磨いていく。私自身、波情報サービスの文書自動化や製造業の需要予測など、業界の異なる複数のプロジェクトでPoCから本番運用までを一気通貫で推進してきましたが、毎回痛感するのは、技術の巧みさよりも「現場の言葉で課題を定義できるか」が成否を分けるということです。LLMやAIエージェントの技術は日々進化していますが、それを顧客の業務に根づかせ、自分がいなくなっても回り続ける状態まで持っていくには、技術力だけでなく、粘り強く伴走するオーナーシップが欠かせません。正解のない問いに、手を動かしながら答えを出していく。そのプロセスを面白いと思える方と、ぜひ一緒に働きたいと思っています。

【業務概要】
最先端の生成AI（LLM/RAGなど）やマルチエージェント技術をお客様企業へ組み込むため、戦略の具現化から実装、システムアーキテクチャの設計・開発までを一気通貫で担当します。特定のドメインに縛られない「ワンプール制」を導入しているため、金融機関の専用AI環境構築から製造業の業務プロセス変革まで、幅広い業界のフラッグシッププロジェクトに参画可能です。

【具体的な業務】
1. プロコードによるWebアプリケーション・API開発
JavaやTypeScriptなどを用いた、柔軟で拡張性の高いカスタムAIアプリケーション、社内システムのバックエンド/フロントエンド開発
2. データ基盤の設計・連携（RAG/LLM高度化）
お客様企業が持つ暗黙知や社内データをAIが適切に利活用できるよう、データ構造の設計、ETL/データパイプラインの構築、RAG（検索拡張生成）の精度向上のためのデータチューニング
3. AIエージェント・マルチエージェントの実装
定型業務の自動化に留まらない、業務プロセスを高度に自動化・最適化する次世代型AIエージェントシステムのアーキテクチャ設計および実装
4. コンサルタントやSaaS開発チームとの連携
ビジネスサイドのコンサルタントと協働し、お客様の課題起点で技術要件を定義。必要に応じて自社製品や自社サービスの技術アセットやノウハウとも連携しながら、最適なソリューションを構築します
5. Azure・AWS等のクラウドインフラ設計・構築
開発したAIアプリケーションやデータパイプラインが、セキュアかつ安定して動作するためのモダンなパブリッククラウド（Azure、AWS）環境の設計・構築。セキュリティ要件の厳しい大手企業のシステム特性に応じたインフラアーキテクチャの最適化や効率的な運用体制の構築

【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

◆概要
当社は、当グループの新たなテックカンパニーとして2024年9月に設立。「『好き』とデジタルの力で新しい体験を共創する」をミッションに掲げ、自社サービス会員基盤を活かしたフィンテック・リテールテック領域でのプロダクト開発を推進しています。
「生成AIをもっと身近に、もっと当たり前に」をテーマに、自社サービス会員向けサービスや社内業務の効率化を目的としたAIプロダクトの開発を進めています。

◆主な業務
フィンテック×リテールという領域において、生成AIを活用したプロダクト開発を推進いただけるエンジニアを募集します。
- LLMを活用したアプリケーションの設計・開発・運用（RAG、既存システムへのAI機能組み込み含む）
- LangChain・LangGraphを用いたRAGアプリケーションの実装
- モデル精度向上のためのファインチューニング
- プロトタイピングをベースとした新規機能開発と改善
- ビジネスサイドと連携した仕様検討・要件定義
- LLMアプリケーションや関連技術の情報キャッチアップと調査・検証
※機械学習モデルの構築・学習は本ポジションの主務ではありません。LLM APIを活用したアプリケーション開発が中心となります。

◆対象プロジェクト一例
- 自社サービス会員向けAIチャットボット・問い合わせ対応の自動化
- 社内業務効率化ツール（ドキュメント要約、FAQ生成など）
- 顧客データを活用したパーソナライズ提案機能
- その他、生成AIを活用した新規プロダクトの企画・開発

◆技術スタック・技術環境
- フロントエンド: React、Next.js
- バックエンド：Java,JavaScript, TypeScript
- インフラ・ミドルウェア：AWS, Lambda(Node.js), Amazon Aurora PostgreSQL, BigQuery,ECS, Terraform
- 開発ツール：GitHub, Slack, Looker, Notion, Jira, Figma

- 「AI開発ツール」の活用
- AI開発ツールを使った高速な開発
- AIツールを活用したコード生成・リファクタリング
- 生産性向上のための効率的な開発フロー構築
※技術選定に関与いただける環境です

◆本ポジションの魅力
プロダクト・事業の魅力
- 大規模サービスでのAI活用経験が積める
- 実サービスへの実装: 研究開発で終わらず、実際のユーザーに届くプロダクト開発
- フィンテック×リテール: 金融と小売の両領域でAI活用を推進できる

開発環境の魅力
- 技術的裁量: 新規技術・ツールの選定に積極的に関与できる
- 安定基盤: 当グループの経営基盤のもと、チャレンジが可能

キャリアの魅力
- 0→1経験: AIプロダクトの立ち上げフェーズに参画できる
- 幅広い経験: 企画から実装、運用まで一気通貫で関われる
- 成長機会: 当グループ全体へのAI活用推進に携われる

業務概要：
データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。プロジェクト事例：・ゲーム×AI（当社）・インフラ×AI（当社）・食品×AI（当社）・マルチモーダルAI（当社）

具体的な業務：
機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
・これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします
・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます
・クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます
・ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です
業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。

ポジション・部門の魅力：
当社は、創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。世界のプラットフォーマーである当社や当社から技術力を高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
・当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます
・クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析〜開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
・社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です
勉強会事例：MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)

「企業変革の加速」に向け、業務効率化や収益向上など行内各部の課題解決に重点を置き、AI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを活用したDX施策の企画・推進を担っていただきます。
具体的な担当プロジェクトは、ご経験・スキルに応じて決定します。

主な業務内容は以下の通りです。
・ユーザーによるAI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを活用した業務効率化ツールの導入・実装支援
・ユーザー要件を踏まえた、AI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを用いた業務効率化ツールの企画・作成
・業務課題の発掘・整理、課題解決に向けたPoCの実施、および所管ソリューションの管理

※AI＝ChatGPT Enterprise、Copilotをはじめとする生成AIツール
※BI＝Tableau
※ローコード・ノーコード＝Microsoft Power Platform

【役割】
AI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを活用した業務効率化案件において、ユーザー実装支援やシステム開発推進を担っていただきます。
また、経験・スキルに応じて、ビジネスアナリスト（BA）やプロジェクトマネージャー（PM）の役割も担っていただきます。

・ユーザー実装支援：要件整理、実装方針整理、ツール作成支援、リリースまでの推進
・システム開発推進：要件定義、設計、業務アプリ作成、テスト、リリースまでの推進
・ビジネスアナリスト（BA）：要件定義や事務・システム設計の主導、必要に応じた開発標準や管理方針の策定・実装
・プロジェクトマネージャー（PM）：実務レベルでのロードマップ策定、実行計画の立案・推進

当社について
当グループのヘルスケアIT事業である「自社製品」はこれまで、医療情報システムの電子カルテをはじめとして、医療機関や薬局などのIT化を牽引してきました。幅広い分野のヘルスケアIT領域のパイオニアとしてシェアを確立してきた、自社ヘルスケアIT事業は、2023年4月1日より「当社」として始動しました。
医療への更なる貢献を見据え、企画・開発から販売まで一気通貫でのサービス提供を実現するとともに、政府推進の医療DX政策などをはじめとする市場環境変化に迅速に対応するデジタルヘルス事業の促進に取り組みます。
これまでに培った医療ITの知見を活かし、医療領域における課題解決に取り組むだけでなく、生活者一人ひとりの「Well-being」に寄与するソリューションを探求し社会に貢献し続けることで、ヘルスケアIT業界のトップランナーとしての責任と期待を担った新しいチャレンジを推進しています。

求人概要
当グループでは、中期計画のひとつとして「健康経営」の領域に取り組むことを標榜し、健康状態の可視化や予防医療による従業員の活力向上に向け貢献する企業・健保向けソリューションの構築に取り組んでおり、その一環として、2023年4月より当グループの関連会社の健康診断サポート事業を当社に統合しました。
高齢化や医療費の高騰などを背景に「医療から健康・予防・未病へ」への期待が高まり、国家的にも戦略的な取り組みが加速しています。
健康経営においては、予防や健康管理にとどまらず、生産性改善や長時間労働抑制、メンタルヘルス等を意味し、大企業中心に経営者や人事の注目する重要テーマの一つとなっています。

＜業務について＞
当ポジションでは、予防医療領域における「AI駆動型ソフトウェア開発ライフサイクル（AI-SDLC）」を自社プロダクトおよび業務プロセスに導入・推進いただきます。
単なるIT導入ではなく、事業課題の特定から現場の複雑なニーズや課題（ドメイン知識）を深く理解し、AI・データを活用した業務設計、プロダクト企画、開発推進、現場定着まで、自ら手を動かし一気通貫で推進いただくことを期待しています。

例えば、以下のようなミッションに取り組んでいただきます:
1. 生成AI/AIエージェントの実装
複数の業務プロセス（健康診断サポート業務、データ分析、顧客対応等）に生成AI・AIエージェントを組み込み、業務時間の大幅削減を目指すシステム構築
2. コンテキストエンジニアリング
社内に点在するドメイン知識（業務ルール、顧客ニーズ等）をナレッジグラフ化し、開発AIアシスタントにリアルタイム提供することで、開発精度・スピードを飛躍的に向上
3. デジタル基盤の刷新
従来の基幹システムを、特定の生成AIコーディングプラットフォームやクラウド基盤を活用した次世代アーキテクチャへ段階的に移行
4. 自動化パイプラインの構築
要件分析〜コード生成〜テスト〜デプロイまでをAIエージェントで自動化し、リリース周期を従来の1/3に短縮
特に、生成AIやAIエージェント等の最新技術のキャッチアップから活用シーンを設計し、従来の業務プロセスやシステム開発のあり方を刷新し、事業成長を加速させる役割を担っていただきます。

リスク・セキュリティを統括する部門にて、当社のビジネス展開に伴い必要となる社内の情報セキュリティに関わる業務をご担当いただきます。

入社後は、特に以下業務をご担当いただくことを想定しています。

SIEM とその他サービスとの連携と高度化
モニタリングの運用自動化
CSIRT支援のための開発
また、ご経験・ご希望に応じて以下業務へのアサインも可能です。
インフラ環境の堅牢化・コード化
SOC (Security Operation Center) 業務
ログ統合分析によるスレットハンティング
脆弱性情報収集、周知、対応推進
スレットインテリジェンスを活用したサイバーレジリエンス強化
フォレンジック調査やマルウェア解析
フィッシングサイトの調査・対応
PurpleTeaming 業務
CSIRT（Computer Security Incident Response Team）業務
情報セキュリティの啓発活動（ルール策定、周知・教育・徹底）
社内外の関連組織、関連企業、関連団体と連携した情報交換および協力


▼開発環境
| Python, Node.js, Go
| MySQL, Docker, Github Action, AWS
| draw.io, miro.com
| Slack, Zoom
| EDR, SIEM, Proxy 等


▼本ポジションの魅力
経験と知見を最大限に活かし、短期間で多くのアウトプットを作り出す経験を積むことができます。
攻撃・防御の両方の視点が求められるため、両面でのスキルアップができます。
裁量が非常に大きく、提案から改善まで柔軟に行うことができます。
脅威インテリジェンスや脅威分析による攻撃推測の設計やモデリングに関する経験を積むことができます。
メイン担当としては開発業務となりますが、ご経験・ご希望に応じてセキュリティの実務経験も積むことが可能です。

全社横断の業務プロセス改善、付加価値向上をミッションとする当社のビジネスプロセス企画部において、当面は上位者の具体的な指示やご自身起案のもと以下の業務に従事頂きます。
1. 業務プロセスの把握/分析、効率化・高度化
組織横断の業務プロセス分析、課題抽出と改善策の立案・実行
2. 全社最適を考慮した業務プロセスにおけるIT化の企画やシステム開発の上流工程を担います
3. その他、新しい価値創造に向けたDXの企画・推進
4. クラウド/生成AI技術の導入・環境構築と活用促進、生成AIが活用可能なデータベースとデータ管理体制の構築
5. 生成AIツールの運用管理、機能改善・拡張の企画・実施 (一定程度の技術スキルを必要とします)

＜入社後のイメージ＞
まずは既存メンバーと一緒に実装・開発業務に取り組んでいただき、徐々に上流工程（企画・要件定義等）にも携わっていただきます。

【業務概要】募集ポストは以下2種類です。
1. DX企画人材: ウエルスマネジメントビジネス領域におけるDX企画立案・推進。生成AIをはじめとした先進テクノロジーを活用したビジネスプロセス再構築・マーケット拡大・顧客体験高度化施策の企画・開発推進。営業担当者・本部メンバー・顧客体験の可視化、課題分析、改善施策の立案・実行、利用浸透。
2. 営業支援ツールのシステム企画・開発推進人材: 自社サービスを中心としたウエルスマネジメントビジネス領域のシステム企画・開発推進、業務要件整理、システム要件定義。営業現場・本部関係部署・システム部門・外部ベンダーとの調整、合意形成、プロジェクト推進、利用浸透。リリース後の利用状況分析、ユーザーの声を踏まえた改善企画・機能高度化。
【組織構成】当部内には、戦略企画、人材開発、営業推進、デジタルのラインがあり、本募集ポストはデジタルラインに所属します。デジタルラインは、当グループを横断したウエルスマネジメントビジネスにおけるデジタル戦略、システム企画、データ・AI活用、営業支援システム開発、社内DX等を担うチームです。ラインメンバーは20人強で平均年齢は30代半ばです。企画業務経験者、システム開発経験者、個人営業・ウエルスマネジメントビジネス領域経験者、キャリア採用者など、多様なバックグラウンドを持つメンバーが在籍しています。
【部署概要】当部は、持株と銀行の双方に所属する組織であり、銀行・信託・証券グループ一体でのウエルスマネジメントビジネスに係る戦略・企画立案・推進を担います。部全体の業務ラインは人材開発、デジタル、営業推進等多岐に及びますが、本募集ポストはデジタルラインにおいて、ウエルスマネジメントビジネスのデジタル戦略・システム企画・社内DX推進を担うポストです。デジタルラインでは、営業支援・顧客向けシステムの高度化、生成AI・データ活用、業務効率化、顧客接点のデジタル化等を通じ、「人×デジタル」によるウエルスマネジメントビジネスモデルの進化を推進しています。
【ポジション・部門の魅力】当グループの注力領域であるウエルスマネジメントビジネスにおいて、銀行・信託・証券を横断するデジタル変革に携わることができます。単なるシステム開発・効率化にとどまらず、営業現場の働き方や顧客体験そのものを変える企画に関与できます。営業支援ツールや顧客チャネルなどの自社プロダクト大幅改善、生成AI活用、データ活用、顧客接点高度化等、次期中計の中核施策を超上流から推進できます。在宅勤務等を活用した柔軟な働き方も可能です。
【イメージしているキャリアパス】入社後は当部デジタルラインにおいて、DX企画または自社サービスを中心としたシステム企画・開発推進を担っていただきます。その後も、デジタル企画、システム企画、データ・AI活用等の専門性を活かしながら継続性のあるキャリア形成が可能です。

業務概要
本ポジションは、社内エンジニア組織を率い、業務効率化・生産性向上を目的としたAI／DX推進を統括する責任者ポジションです。経営直下に近い立ち位置で、各部門へのヒアリング・課題抽出から、AI／自社製品の企画・導入、運用・定着までを一気通貫で担っていただきます。「責任者として即着任いただく方」「責任者候補として段階的にロールを広げていく方」のいずれにも門戸を開いています。ご経験に応じてポジション・処遇を設計します。

具体的な業務
現場部門へ深く入り込みながら、業務分析から課題抽出、AIプロダクト導入、運用改善まで一気通貫で担っていただきます。単なるシステム導入ではなく、「現場業務をどう変えるか」を考えながら、事業成長に直結するDX推進をリードいただくポジションです。

具体的な業務内容:
・各部門へのヒアリング・業務分析
・AI／DXを活用した業務改善提案
・AIツール・生成AIプロダクトの選定／導入
・データ分析・業務可視化
・社内システム改善・運用最適化
・業務フロー設計・改善推進
・ベンダーコントロール／外部パートナー連携
・AI導入後の運用・保守・定着支援
・スクラム開発を用いたプロジェクト推進

ポジション・部門の魅力
AI活用・DX推進をゼロベースから推進できます。経営・現場双方に近い立場で事業変革へ携われます。特定領域に閉じず、全社横断で課題解決に挑戦できます。急成長企業の業務基盤づくりを担えます。IPO準備フェーズの変化ある環境で大きな裁量を持てます。創業以来、黒字経営・無借金経営を継続し、海外展示会事業も拡大中です。

業務概要
機械学習エンジニアは、入札最適化ロジックに関わるエンジニアリング業務を担当します。私たちは、フルサイクルなデータサイエンスチームです。ビジネス課題に対し、データ分析を通した仮説の構築から始まり、プロダクト環境でのA/Bテストまでを行います。

具体的な業務
1. 入札ログ等を用いた探索的分析
2. 入札ログの再設計や外部データの活用
3. CTR/CVR予測モデルなど機械学習モデルの構築
4. 数理最適化や制御工学などを用いた入札価格最適化ロジックの構築
5. オンライン実験を含めたプロダクト環境での仮説検証
6. 大規模データを活用するための分析基盤および、MLパイプラインの構築・運用
7. 学会参加や論文調査による情報収集

ポジション・部門の魅力
▼ビジネスの生命線を担う
機械学習チームは、入札最適化ロジックの開発を通じてビジネスの生命線を担います。機械学習や最適化の精度が高ければ、多くのユーザー獲得を低コストで実現できます。このパフォーマンスの高さが競争力の源泉になります。どのようなデータを使ってモデルを作るか、どのようなモデルを採用するかの判断一つとっても全てがビジネスの意思決定です。

▼プロダクトの技術課題へのアプローチ
私たちのプロダクトで扱うデータは大規模かつ不均衡です。加えて、オークションに勝利して表示された広告からしかユーザーの反応をみることができないという本質的な難しさがあります。A/Bテストを実施するなどして仮説を確かめながら進むことが求められます。また、機械学習・数理最適化・制御工学など様々な要素を組み合わせて課題に立ち向かう面白さもあります。

【業務概要】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。単なるAIチャットボットの提供ではなく、企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することを目指しています。「自社プロダクト」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。本ポジションは、FDE (Forward Deployed Engineer) をAIエージェント時代にアップデートした「AIソリューションエンジニア」です。顧客の最も困難な業務課題を、AIと自社プロダクトを武器に解決します。顧客の業務プロセスを解体し、AIを前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装することがミッションです。
【具体的な業務】1. 顧客課題の発見・設計: 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を深く理解し、AIで解決すべき課題を特定します。AIがどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計し、利害関係者 (経営層 現場担当者) との関係構築・調整、課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案を行います。2. ワークフロー構築・PoCの高速実装: 自社プロダクトを活用した業務ワークフローの構築 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等) を行います。LLM / AIエージェントを活用した軽量PoCの高速実装、顧客の既存SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) とのAPI連携・データ統合、フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド) を担当します。3. 本番導入・伴走: 本番導入の技術支援・運用設計、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着支援・改善提案を行います。4. プロダクトフィードバック: 顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元、新規ユースケースの発見・提案、プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化を行います。
【業務シナリオ例】
- 製造業の「SaaS疲れ」解消: SmartHR/楽々精算/kintone/Salesforceを連携し、経費精算自動承認や受注データ自動連携で業務削減を実現。
- 金融機関の見込み顧客探索: 企業データベース・ニュースフィード・決算情報を統合し、AIが24時間体制で見込み顧客を探索・スコアリング。営業担当者のアプローチ数向上、受注率向上。
- 小売業の稟議承認AI化: 紙ベースの稟議をAIで一次判断し、承認リードタイムを短縮。
【成果責任 (KR/メトリクス)】
- 先行指標: 自社プロダクトでの新規ワークフロー構築数、SaaS連携数、デプロイ速度。
- 遅行指標: アクティブ利用率 (MAU/DAU)、顧客の業務削減時間/ROI、アップセル・クロスセル額。
【チーム体制】開発組織中、FDEチームは現在構成されています。Product Architect、Agentic Engineer、AI Success Engineer、Deployment Strategyと密接に連携します。
【ポジション・部門の魅力】1. 「企業の脳」を実装する手応え: 顧客の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「次世代の基幹システム」を自分の手で実装できます。2. 顧客のビジネスを変える瞬間: 自分が作ったソリューションが顧客の業務を根本から変える瞬間を目の前で体験できます。3. 0→1のソリューション構築: 顧客の課題発見からPoC実装、本番導入まで一気通貫で担い、企画・設計・実装・導入のすべてを経験できます。4. AIエージェント時代の最前線: 自社プロダクトを武器に、従来のSIerやコンサルでは不可能だったスピードと精度で顧客課題を解決します。5. プロダクトを進化させる: 顧客の現場で得た知見がプロダクトチームにフィードバックされ、当社のプロダクト自体を進化させます。6. 多様な業界・課題への挑戦: 金融、製造、小売、不動産など、多様な顧客が抱える多様な課題に取り組め、幅広い経験が積めます。7. 急成長環境: 急成長環境のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てます。

●変革推進リード（ビジネスアナリシス & プロセス改革）人材
ミッション：
・当社のコマーシャル商品における「次世代のオペレーションモデル」を経営層やビジネス部門やシステム部門と共にゼロから描き出し、変革をリードする

具体的な職務内容：
・現状分析と課題の整理: 営業・アンダーライティング部門などへのヒアリングを通じて、既存業務の課題や潜在ニーズを可視化・整理
・次世代の業務プロセスの企画・構想・立案: SFA/CRM/MA、生成AI、パッケージ製品（Guidewire）などを活用した次世代の業務プロセスをデザインし、関係者（経営層・ビジネス部門・システム部門）との合意形成をリード
・ビジネス要件定義: 企画・構想・立案した業務プロセスを実現するためのビジネス要件・機能要件を定義し、システム開発チームへ連携
・高度なステークホルダーマネジメント: 経営層から現場まで、多様多様なステークホルダーとの期待や懸念を的確に捉え、変革の目的やメリットを丁寧に説明し、納得感を醸成しつつプロジェクトを推進



●変革推進リード（システム開発プロジェクトマネジメント）人材
ミッション：
・数百億円規模「次世代のオペレーションモデル」のシステム開発を確実に実現するためのリードする
・多種多様な開発チームや外部ベンダーを統率し、QCD（品質・コスト・納期）を意識し、実現をリードする

具体的な職務内容：
・大規模開発プロジェクトの計画策定と実行:SFA/CRM/MA、生成AI、パッケージ製品（Guidewire）などの導入から成る、全社横断的の大規模プログラムのプロジェクト計画やマスタースケジュールを策定し、実行をリード
・マルチベンダー体制での開発マネジメント:複数の外部パートナーを含む開発チーム全体を統括し、課題やリスクを早期に特定・解決しながら、プロジェクトを成功に導く
・QCD（品質・コスト・納期）の徹底管理:プロジェクトを適切に管理し経営層や関係部門に対して、定量的かつ的確なレポーティングを実施
・システム的な課題解決のリード: 開発過程で発生する複雑なシステム課題に対し、システム部門やベンダーと密に連携し、最適な解決策の意思決定をリード

＜共通＞
このポジションの魅力：
当社は現在、コマーシャル事業における次世代オペレーション改革の黎明期にあり、事業会社の中で自らの構想をベースにビジネス部門・システム部門一体となって未来の事業基盤を作り上げ、その成果をダイレクトに実感できる機会があります

【業務概要】本ポジションでは、顧客のAI活用状況を踏まえ、AIがどの業務に適用可能かを評価し、活用方針および実行テーマを設計します。実装そのものではなく、構想・企画・設計フェーズを主導する役割です。

【具体的な業務】
1. AI活用状況の評価・課題整理
・顧客の事業内容・業務プロセスの理解
・AI活用状況のヒアリングおよび現状評価
・AI活用における課題・ボトルネックの特定
・「AIが適用可能か／適用すべきか」の判断
2. AI活用テーマの設計・提案
・AI適用可能な業務領域の特定
・業務改善・効率化に向けたユースケース設計
・AI活用テーマの整理および優先順位付け
・顧客への活用方針・活用イメージの提示
3. AI活用方針・ロードマップの策定
・AI導入に向けた全体方針の設計
・短期／中長期の活用ロードマップ作成
・段階的な導入シナリオの設計
・投資対効果やリスクを踏まえた実行計画の整理
4. 実行フェーズへの接続
・PoCテーマの定義・企画
・開発／導入チームへの要件連携
・AI活用の全体設計およびレビュー
・活用フェーズへのスムーズな移行支援

【ポジション・部門の魅力】ご経験や志向性に応じて、IT戦略・構想策定や業務改革プロジェクトにアサインし、プロジェクトの推進・管理を担っていただきます。その中で、特定領域における専門性を磨きながら、顧客課題の整理や構想策定を通じて、クライアントへの価値提供をリードいただきます。また、AI領域は当社として今後注力していくテーマの一つであり、本ポジションではAI活用構想や新たなテーマ創出にも主体的に関与いただくことを期待しています。将来的には、シニアマネージャーやディレクターとして、AI領域を含む新たなケイパビリティ形成や組織づくりを牽引いただくことを期待しています。
入社後はタイトル別研修、プロジェクト・ソリューション活用事例の勉強会、テーマ別の実践型勉強会、最新テクノロジー勉強会など、必要な知識を身につける機会をご用意しています。業務外の社員交流として、部活動やクロスランチ制度を設けています。

業務概要
本ポジションでは、クライアントの業務整理し、AIが適応できるかどうかを判断したのちに複数のAIプラットフォームを活用し、現場で使われる状態の実現までを担います。

具体的な業務
1. 顧客業務理解およびAI活用テーマの整理
・顧客の事業内容・業務プロセス・課題のヒアリング
・AIエージェントを適用すべき業務の整理・優先順位付け
・業務改善・効率化に向けたユースケース設計

2. AIエージェントの業務適合設計・接続
・既存のLLM／AIエージェント基盤を前提とした活用設計
・業務フローとAIエージェントの接続設計
・対話フロー／入出力情報の整理
・プロンプト／ルール／制約条件の設計・最適化
・複数のAIプラットフォームを踏まえた適用設計

3. 実装・導入・業務適用
・AIエージェントの設定・カスタマイズ
・各種業務システムやSaaSとの連携
・実業務で活用できる形へのチューニング
・ユーザー利用を前提とした改善・最適化

4. PoC 本番導入・定着支援
・PoC（概念実証）の設計・実行
・業務ユーザーからのフィードバックを踏まえた改善
・本番導入に向けた運用設計
・利用ガイド・活用ルールの整備

ポジション・部門の魅力
経験に応じて適切なプロジェクトにアサインされ、プロジェクトの主要メンバーとしてゴール達成に向け、チームとともに成果にコミットしていただきます。将来的には、マネージャーとしてプロジェクト全体を牽引するポジションへのステップアップを期待しています。また、実力次第で早期昇格のチャンスがあり、キャリアの成長スピードを自ら切り拓ける環境です。

【募集背景】
近年、クライアント企業における生成AI・AIエージェント活用への関心が急速に高まっており、当社に対しても、AI活用に関する相談や支援ニーズが増加しています。
現在もAI活用構想の整理や導入支援を行っていますが、今後さらに多様化・拡大するニーズへ対応していくため、AI活用支援を専門的に推進いただける方を募集します。
本ポジションでは、単なるAI導入に留まらず、顧客業務を理解した上で、AIをどのように活用すべきかを整理し、現場で活用される状態の実現までをリードいただきます。

【業務内容】
本ポジションでは、クライアントの業務整理し、AIが適応できるかどうかを判断したのちに複数のAIプラットフォームを活用し、現場で使われる状態の実現までを担います。
1. 顧客業務理解およびAI活用テーマの整理
- 顧客の事業内容・業務プロセス・課題のヒアリング
- AIエージェントを適用すべき業務の整理・優先順位付け
- 業務改善・効率化に向けたユースケース設計
2. AIエージェントの業務適合設計・接続
- 既存のLLM／AIエージェント基盤を前提とした活用設計
- 業務フローとAIエージェントの接続設計
- 対話フロー／入出力情報の整理
- プロンプト／ルール／制約条件の設計・最適化
- 複数のAIプラットフォーム（OpenAI / Azure / 各種SaaS等）を踏まえた適用設計
3. 実装・導入・業務適用
- AIエージェントの設定・カスタマイズ
- 各種業務システムやSaaSとの連携（Slack / Teams / CRM 等）
- 実業務で活用できる形へのチューニング
- ユーザー利用を前提とした改善・最適化
4. PoC 本番導入・定着支援
- PoC（概念実証）の設計・実行
- 業務ユーザーからのフィードバックを踏まえた改善
- 本番導入に向けた運用設計
- 利用ガイド・活用ルールの整備

【キャリアイメージ】
経験に応じて、適切なプロジェクトにアサインされ、マネージャーとしてプロジェクトの管理・推進を担っていただきます。その中で、特定領域における専門性を磨きながら、クライアントへの価値提供をリードしていただきます。将来的には、組織の中核を担う存在へと成長していただき、シニアマネージャーやディレクターへのプロモーションを期待しています。

【業務概要】当社で開発しているアプリケーションをAI駆動開発化する際の基盤整備・チューニング、Claude Code等のツールを最大限活用するための開発環境・ルール・プロンプト・コンテキスト設計、コーディング規約、テスト戦略、CI/CDとの連携など、AIが実力を発揮できる土台づくりを行います。
【具体的な業務】上記のAI駆動開発環境を活用した、業務アプリケーション／ユーザー向けアプリケーションの構築、業務要件定義からシステム化検討までの上流工程、関係者へのヒアリング、要件の整理・ドキュメント化、課題の構造化、システム化方針の策定、実現可能性の検討を担当します。

＜業務概要＞当ポジションでは、全社のAI活用高度化を牽引する中核人材として、AI戦略の立案から基盤設計、ユースケース創出を関係者と協議しながら一気通貫で進めていただきます。特に、既存のエンタープライズシステムとAIを連携させるためのデータ連携・API設計・運用ルール整備を行い、全社的なAI活用を推進していただきます。
＜具体的な業務＞
1. AIインフラ・アーキテクチャ構想
・全社AI基盤（生成AI、データ基盤、業務システム連携）の設計
・セキュリティ、ガバナンスを考慮したアーキテクチャ設計
・内製/外部サービスの最適な組み合わせ設計
2. AI活用・ソフトウェア戦略
・業務プロセス変革を見据えたAI活用シナリオの設計
・AIエージェントや自動化ソリューションの企画・実装・展開
・事業部門と連携したユースケース創出および横展開
3. データ戦略・ナレッジ基盤構想
・データ統合・標準化および利活用戦略の策定
・RAG等を活用したナレッジ基盤の構想・実装
・データガバナンス・品質管理の設計
＜ポジション・部門の魅力＞
・職場の魅力：主体性を持って自由闊達に業務に当たれる組織文化です。
・仕事の魅力：AI Agentを業務変革に落とし込み、効果測定まで含め全社展開を推進します。基盤管理から価値創出まで一気通貫で関与し、事業や他のCxO組織と連携する必要があり、幅広い組織とコミュニケーションをとりながら活躍ができます。
・成長の魅力：技術調査から業務設計、AI実装、展開・育成まで一気通貫で経験できます。効果可視化に加え、コンテスト等の全社イベント企画・運営を通じ発信力と推進力を磨き、専門職・リーダー双方へ成長可能です。
・生活の魅力：交通アクセスや環境の良さ、オフィス眺望や環境の良さも魅力です。

【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。

業務概要:金融業務における部門・業務を横断した立場でのAI利活用した顧客向けサービス、または業務効率化ツールの企画立案、PoC推進、開発推進をお任せします。施策推進にあたっては、社内の関係各部やパートナー企業、ベンダとの折衝や合意形成を行います。

具体的な業務:
1. プロジェクト企画・PoC
・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します。
・PoC計画の立案と遂行管理を行います。
・PoC実施にあたっての関係先部署との折衝を行います。
2. 開発
・既存または新規システムへのAI機能部分の要件定義を行い、開発部署もしくはベンダと連携しながら設計・開発・試験を推進します。
・AI特有のリスク評価とそれぞれの対策をシステム面・プロセス面で実施します。
・ITシステムとして機能・非機能の要件定義と品質担保を実施します。

●ミッション
社内（当グループ）における生成AI活用の加速を目的とし、社員の理解・関心・実践を高めるためのコミュニケーション施策及びイベントの企画・実行を担って頂きます。
生成AIを「一部の専門人材のツール」から「全社員が活用する標準的な業務基盤」として定着させることがミッションです。
単なる情報発信に留まらず、行動変容を促す仕組み作りと、社員一人ひとりの業務への定着につながる施策設計を推進していただきます。

●業務内容
1. 生成AI活用促進施策の企画・推進
・社内向けAI活用施策の企画・実行
・AI活用事例の収集・体系化・発信
・利用促進に向けた導線設計（ポータル、ナレッジ基盤等の整備支援）

2. 研修・コミュニティの企画・運営
・AI活用促進イベント（説明会・ハンズオン・勉強会等）の企画・運営
・研修プログラムの設計、および講師登壇または外部講師のディレクション
・社内コミュニティの立ち上げ・活性化

3. コンテンツ企画・制作
・AI活用を促進する各種コンテンツ（資料、記事、動画等）の企画・制作

4. ステークホルダー調整・プロジェクト推進
・各業態・各部門へのヒアリング及び課題整理
・活用促進に向けた施策提案および合意形成
・小規模プロジェクトのリード（進行管理、成果創出）

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。

●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

●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。

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。

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。

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

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

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

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

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

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

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

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


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


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


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

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

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

※変更の範囲：会社の定める業務に変更の可能性があります。

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

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

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

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

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

AI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。