DX関連、1000〜1200万の転職求人

485 件

●業務内容
原子力発電および廃炉事業におけるデジタル技術導入を、実務担当として着実に推進していただくポジションです。
上位職の方針のもと、技術調査から企画・導入支援まで、一定の役割を担いながらプロジェクトに関与いただきます。

・国内外のデジタル技術や活用事例の調査・整理
・現場課題の把握および改善テーマの検討補助
・デジタル技術導入に向けた企画立案・資料作成
・関係部門と連携したプロジェクト推進の実務対応
・将来的なシステム開発に向けた検討・準備のサポート

まずは既存の取り組みを理解しながら、実務を通じて段階的に担当領域を広げていくことを想定しています。

●職責
原子力発電および廃炉事業におけるデジタル技術導入について、上位職のもと、担当者として実務を担いながら推進に関与いただく役割です。
専門性を活かしつつ、検討から導入に向けた一連の業務に携わります。

・デジタル技術導入に向けた調査・検討および企画の実務対応
・上位職の方針を踏まえた業務の段取り・推進
・関係部門と連携した導入プロジェクトへの参画
・検討内容や結果の整理・取りまとめ

担当領域の実務を担いながら、経験に応じて関与範囲や役割を広げていくことを想定しています。

●魅力・やりがい
エネルギー政策の中核を担う原子力分野において、DXを通じて安全性と効率性の向上に寄与できる点が大きな特徴です。
中長期にわたり社会インフラを支える事業に関わる実感を得られます。

・国のエネルギー政策に関わる重要領域での業務経験
・発電所の安全性向上に直結するDX施策に携われる
・再稼働や新設など、中長期で拡大が見込まれる事業領域
・大規模プロジェクトや基幹システム開発に関与する機会
・技術導入の成果が現場運営や安定供給に直結する実感

業務を通じて、将来にわたる安定した電力供給の実現に寄与している実感を持てます。

●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）：原子力発電事業/廃炉事業へのデジタル技術導入を推進の実務を経験いただきます。
中期（3 5年）：各発電所(福島・新潟・青森)への配属やシステム部門との人財交流により、様々なスキルを身につけていただきます。
長期（5年以上）：将来は部門の中核者として管理職任用を含めて活躍いただきます。

受入状況やご本人の意欲・能力により入社後に発電所勤務にて経験を積んで頂き、その後本社等へ配属になる可能性もございます。

下記はいずれも一例です。エンジニア一人ひとりの志向や経験、描きたいキャリアに応じて、役割を固定せず、柔軟にプロジェクトへアサインされます。

【J-LAKE（データエンジニア／データ基盤）】
取引所に蓄積されるマーケットデータや上場会社の開示情報など、多様かつ大規模なデータを統合・活用するためのデータレイク基盤「J-LAKE」の構築・進化を担っていただきます。データの収集・整形から蓄積、ガバナンス設計、分析・AI・APIへの連携まで、一気通貫で設計・実装に関わることができます。単なるデータ保管ではなく、「誰が・どの用途で使えるか」を設計し、ビジネス価値につなげることが求められるポジションです。金融市場を支える基盤を、自らの手で設計・改善し続けるダイナミックな環境で、データエンジニアリングの専門性を高められます。データを起点に新たな価値創出に挑戦したい方を歓迎します。

【J-WS（クラウドエンジニア／アーキテクト）】
当社グループ全体のDXを支えるクラウド基盤「J-WS」の設計・推進を担うポジションです。AWSを中心としたクラウド環境において、信頼性・セキュリティ・ガバナンスを担保しながら、スピード感のある開発を実現するアーキテクチャ設計をリードしていただきます。単なる基盤提供にとどまらず、各プロジェクトの技術的意思決定を支援し、内製開発を加速させる推進役としての役割を担います。金融市場という高い信頼性が求められる環境において、新しいクラウド技術の採用と安定運用の両立に挑戦できる点が特徴です。全社規模のプラットフォームを進化させる経験を通じて、クラウドアーキテクトとしての視野を大きく広げることができます。

【J-LENS（AIエンジニア／生成AI）】
上場企業の開示情報など膨大なテキストデータを対象に、生成AIとベクトル検索を組み合わせた次世代検索プロダクト「J-LENS」の開発を担っていただきます。自然言語を基にした検索体験の設計から、LLM・ベクトルDBを活用したシステム実装、精度・UXの改善まで、プロダクト全体に深く関与できるポジションです。金融ドメイン特有の表記ゆれやノイズに対応しながら、「検索できる」を超えて「使える」サービスを実現することが求められます。生成AIをPoCで終わらせず、実運用スケールで価値を提供する経験が得られる点が大きな魅力です。AI技術を社会インフラに組み込み、ユーザー体験を変革したい方を歓迎します。

※データ基盤・クラウド・AIのいずれかにおける設計・実装経験を持ち、AWS等のクラウド環境やデータ処理技術（ETL、SQL、Pythonなど）に関する基礎知識を有する方を求めています。
※加えて、ビジネス課題を理解しプロダクトとして価値に落とし込む力、自ら手を動かしながら改善を続ける姿勢、チームで協働しながら技術的意思決定に関与できる方を歓迎します。

生成AIを開発の前提に据え、従来の開発プロセスそのものをアップデートしながら、モダンなアプリケーション開発を推進しています。顧客のビジネス実現を加速させるため、企画・コンサルティングから要件定義、設計、開発、テスト、運用まで一気通貫で支援しています。
本ポジションでは、顧客の経営・事業・業務・開発組織における課題を捉え、AI駆動開発を軸とした提案を創出・推進していただきます。単に受託開発案件を獲得するだけではなく、「AIで何を変えられるか」「どのような開発・業務プロセスに変えるべきか」「どのようなプロダクト・機能として実現するか」を、顧客や社内のエンジニア・コンサルタントとともに考え、案件化から受注後の立ち上げまでをリードいただきます。また、営業活動そのものにもAIを活用し、顧客理解、提案設計、商談準備、社内連携の質とスピードを高めながら、成果創出につなげていただきます。

【主な業務】
* 新規顧客の開拓、既存顧客の深耕および中長期的な関係構築
* 重点顧客に対するアカウント戦略の立案・実行、新規案件の創出
* 顧客の経営・業務・開発課題のヒアリング、論点整理
* AI駆動開発、生成AI、クラウド、データ活用を組み合わせたソリューション提案
* AI活用テーマの具体化、提案内容・ロードマップの設計、および提案書作成・プレゼンテーション・見積・契約条件の調整
* エンジニア、コンサルタント、デザイナー等と連携した提案体制の構築、受注後の立ち上げ支援
* 生成AIを活用した顧客・業界リサーチ、商談準備、提案設計、営業活動の改善

【ポジションの魅力】
* AI駆動開発を、顧客の変革テーマとして提案できる
AIツールや開発体制を提供するだけではなく、顧客の事業スピード、開発生産性、品質、人材不足といった本質的な課題に向き合い、AIを活用した変革提案をつくることができます。
* 営業活動そのものをAIでアップデートできる
顧客・業界リサーチ、商談準備、提案の構成検討、資料作成、ナレッジ活用など、営業活動にも生成AIを積極的に取り入れています。定型業務の効率化にとどまらず、顧客理解や提案の質を高めるためにAIを使いこなし、営業としての成果を最大化していくことができます。
* 多様な業界のAI案件に携われる
特定の業界に閉じず、多様な顧客のAI活用・アプリケーション開発・業務変革に関わることができます。幅広いテーマに触れながら、提案力と営業としての専門性を高められる環境です。
* 企業全体でAI活用に取り組んでいる
全社員に生成AIツールを配布し、経営トップを含めてAIシフトを推進しています。営業も技術部門と連携しながら、AIを活用した新しい提案のつくり方に挑戦できます。
* まだ完成されていないからこそ、提案の型をつくれる
AI駆動開発における営業スタイルや提案メニューは、まだ発展途上です。顧客との対話を通じて得た知見をもとに、再現性のある営業・提案の型づくりにも関われます。

【具体的な役割】
・AI技術活用した実際のSI／開発現場への生産性向上支援や技術課題解決
・システム開発におけるAI技術活用ノウハウの体系化、社内展開をリードして推進
・今後のSI事業のビジネスモデル変革を牽引

【職務概要】
・生成AIを活用したシステム開発における専門的な問題解決の推進
・適用ノウハウの体系化、社内展開
・AI駆動開発における中長期戦略の企画、推進

【職務詳細】
・生成AIを活用したシステム開発の生産性向上ユースケース開発や実際の適用プロジェクトにおいて、本人による問題解決及び他部門のエキスパートと連携した問題解決に従事
・アプリ開発分野、システム基盤分野、マネジメント分野などの多岐にわたる適用ノウハウを体系的に管理し、社内適用拡大施策を検討する
・組織内外のステークホルダーと連携し、AI駆動開発を通じた新たなビジネスモデルの検討やシステム開発プロセスの高度化に資する技術開発の企画、推進

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・AIエンジニアとして最先端の生成AI技術に触れながらスキルアップでき、高度なノウハウも活用できます。生成AIを社内に展開することで、業務効率化の第一人者をめざせます。
・最新の研究やテクノロジーに日常的に触れられる環境があり、フロンティアAI企業との接点・協業の機会を持てる点も大きなやりがいです。
・システム開発への生成AI適用を通じて、金融機関の課題はもちろん、社会課題の解決にも貢献できます。
・入社後は多くを学べる環境が整っております。

【具体的な役割】
・ClaudeやCodexなどの生成AIツール、生成AI活用開発フレームワーク（FW）を活用ノウハウの習得
・実際のSI／開発現場への生産性向上支援や技術課題解決

【職務概要】
・生成AIを活用したシステム開発の生産性向上ユースケース開発・検証推進
・ユースケースのプロジェクト適用推進
・社内での業務効率化施策への貢献

【職務詳細】
・生成AIを活用した開発プロセスにおける課題を特定し、新たな解決手法を提案、検証を推進する
・実際のプロジェクトにおいて、プロジェクト担当者に対してAI技術の適用における技術的アドバイスや問題解決などの伴走支援を実施
・自部門の業務において業務効率化施策を検討し、カスタマーゼロとして検証、社内展開を推進

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・AIエンジニアとして最先端の生成AI技術に触れながらスキルアップでき、高度なノウハウも活用できます。生成AIを社内に展開することで、業務効率化の第一人者をめざせます。
・最新の研究やテクノロジーに日常的に触れられる環境があり、フロンティアAI企業との接点・協業の機会を持てる点も大きなやりがいです。
・システム開発への生成AI適用を通じて、金融機関の課題はもちろん、社会課題の解決にも貢献できます。
・・入社後は多くを学べる環境が整っております。

【職務概要】
特定テーマにおける顧客協創による事業開発の責任を負い、活動を担うチームを管理・監督する。AI(生成AI)分野における事業戦略の策定・実行、社内外ステークホルダとの関係構築を支援するとともに、顧客課題の抽出、事業計画の立案、プロジェクトの実行・管理・人財マネジメントなどを主体的に実行することにより組織目標を達成する。

【職務詳細】
・生成AI分野における事業開発
顧客ニーズ、社内ニーズ等から生成AI関連の事業開発を実施します。戦略策定・実行を様々な利害関係者と調整をしながら推進します。
・生成AI適用推進
社内及びGr会社への生成AI適用を推進します。生成AIの利用促進に向けた戦略作成・実行・状況調査を実施し、事業戦略目標を達成します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
金融AX推進センターでの業務には、技術の先駆けとなる役割や金融業界の課題解決に貢献するやりがいがあります。コンサルティングのスキルを活かしながら、金融システム開発の効率化や顧客業務プロセスの改善、新規ビジネス創出に取り組むことで、金融業界全体の発展に寄与できます。また、プロジェクト管理やコミュニケーション能力の向上を通じて成長し、金融業界の最新動向へのアクセスも得られます。

【職務概要】
特定テーマにおける顧客協創による事業開発の責任を負い、活動を担うチームを推進する。AI(生成AI)分野における事業戦略の策定・実行、社内外ステークホルダとの関係構築を支援するとともに、顧客課題の抽出、事業計画の立案、プロジェクトの実行・管理・人財マネジメントなどを上位者と連携しながら、主体的に実行することにより組織目標を達成する。

【職務詳細】
・生成AI分野における事業開発
顧客ニーズ、社内ニーズ等から生成AI関連の事業開発を実施します。戦略策定・実行を様々な利害関係者と調整をしながら推進します。
・生成AI適用推進
社内及びGr会社への生成AI適用を推進します。生成AIの利用促進に向けた戦略作成・実行・状況調査を実施し、事業戦略目標を達成します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
金融AX推進センターでの業務には、技術の先駆けとなる役割や金融業界の課題解決に貢献するやりがいがあります。コンサルティングのスキルを活かしながら、金融システム開発の効率化や顧客業務プロセスの改善、新規ビジネス創出に取り組むことで、金融業界全体の発展に寄与できます。また、プロジェクト管理やコミュニケーション能力の向上を通じて成長し、金融業界の最新動向へのアクセスも得られます。

グループ会社内の生成AIを始めとするAIやデータ活用に関する技術やサービスをグローバルに水平展開するための技術・マーケット調査や企画推進、海外グループ会社との共同ビジネス検討、ローカライズ、デリバリ体制構築、提案・案件支援などに一貫して取り組み、AI技術戦略のグローバル展開を推進するポジションです。
主に日本や欧米などを中心とした国内外のグループ会社と連携し、企画戦略の立案および推進、ビジネス拡大を実現するスキームを確立します。グローバルトップの競合と競うための基盤を構築するというチャレンジができる環境です。
ご経験やご志向に応じて以下の業務を担当します。

* 新規ビジネスの企画立案

【ポジション・部門の魅力】
* 国内最大級の生成AI活用推進に携わることができます。
* グループ全体の生成AI活用戦略の企画・推進に参画します。
* 数万人規模の社員を対象としたAI活用施策の企画・展開経験を積むことが可能です。
* 業務変革や生産性向上を実現するための全社横断プロジェクトをリードします。
* 世界最先端のAI技術・エコシステムに触れることができます。
* グローバルの主要テクノロジーパートナーとの連携を通じて最先端のAI技術動向をキャッチアップします。
* 最新の生成AI技術や活用事例の評価・検証を推進します。
* 国内外の先進事例を踏まえた新たな価値創出に挑戦できます。
* 経営層に近い立場でAI投資の意思決定を支援します。
* AI活用状況や投資対効果の分析・可視化を担当します。
* 経営層向けレポーティングや施策提言を実施します。
* AI活用を事業成果へ結びつけるための戦略立案に関与します。
* 大規模企業におけるAIシステムの管理・ガバナンス構築経験を積むことができます。
* 全社AI利用基盤の運営・高度化を推進します。
* セキュリティ、法務、調達、IT部門など多様な組織との連携を経験できます。
* AIガバナンスや利用ルール策定など、今後市場価値の高まる専門性を習得できます。
* グループ横断でのイノベーション創出に貢献します。
* 各事業部門やグループ会社と連携しながら新たな業務変革を推進します。
* 研究開発部門や事業部門との共創を通じた新規ユースケース創出に貢献します。
* 将来的なAI活用戦略や事業戦略の立案にも関与できます。

【業務概要】
2026年1月、特定のAI技術がビジネス職にまで広がり、産業革命であると確信されています。AIはチャットボットからエージェント／オーケストレーションの段階に入り、『PCでできる仕事はすべてAIでできるようになる。』働き方も、組織も、業務も、戦略も、全部作り直さないと間に合わない時代です。
そして同社は、この波を最も典型的に活かせるのは『日本の製造業』だと考えています。「変化のスピードで攻める力」と「現場で精度高く積み上げる力」――その両方を持つ国は、世界を見渡してもそう多くありません。
同社が目指すのは、提案書作成やAIツール導入に留まらず、『AI時代の、新しい製造業のオペレーティングシステム（圧倒的に生産性の高いOS）を、現場に入り込んで実装する』ことです。その仕事に取り組む仲間を募集しています。

大手製造業のクライアントに対し、『フロントオフィス（マーケティング・顧客接点）からバックオフィス（生産・保全・品質・人事・R&D）まで』、データとAIエージェントを武器に業務変革を届けます。
課題ヒアリング → 要件定義 → プロトタイプ構築 → 社内展開・運用移管まで、一気通貫で関わる『FDE（Forward Deployed Engineer）型』のポジションです。「導入して終わり」ではなく「業務が変わる・解けた」まで伴走します。
このポジションは『1つの職種』ですが、あなたの志向と強みに応じて2つの配属トラックがあります。

1. フロントオフィス・トラック（マーケティング領域）
製造業クライアントの営業DX、顧客体験設計、ブランディング、マーケティングオートメーション、サイト制作などを、データとAIで変革する。
2. バックオフィス・トラック（AX／AI変革領域）
設備保全、品質検査、生産管理、人事、R&D など、製造業の基幹オペレーションにAIエージェントを実装する。
3. トラックは越境できる
マーケティングという仕事自体が変容し、フロントとバックの垣根は急速になくなっています。同社では2トラックを行き来するキャリアを歓迎します。

【具体的な業務内容】
・クライアントへのヒアリングを通じた業務課題の特定・要件定義
・プロジェクトのスコープ設計・フェーズ分割・スケジュール策定
・データの取得・加工・可視化と、それを起点とした課題抽出・仮説立案
・特定のAI技術を使った『簡易実装・プロトタイプのクイック構築』とクライアントデモ
・現場への運用移管・社内展開支援（現場が自分でAIを回せる状態をつくる）
・社内AIチーム・ステークホルダーとの連携・進捗管理
※フルスタックのシステム開発までは求めません。「特定のAI技術で動くものを素早く作って見せる」レベルの簡易実装ができれば問題ありません。できなくても、研修で身につけられます。

【プロジェクト事例】
CASE 01 | 大手素材メーカー
特定のAI技術内製化を起点に、受発注DX・設備保全DXへ展開。運用移管済・次フェーズ構想中
CASE 02 | 大手自動車・二輪メーカー
完成車の生産現場と全社データ基盤の両側から、製造業AIを実装（製作所×本社の両輪で進行）
CASE 03 | 大手素材・ヘルスケアメーカー
特許・論文を起点に、商品企画プロセスをAIで再設計（実装伴走型研修でPoC完成度9割）
CASE 04 | 大手食品・嗜好品メーカー
5部門横断のAI業務変革スタジオを年次運用。経営アジェンダを現場実装まで最短化
CASE 05 | 大手SIer（政策PoC）
政府統計・白書から知識モデルを構築。大手コンペに勝ち取った案件をPhase2へ

【ポジションの魅力】
・製造業に特化している
製造業はけっして""儲かりやすい""ドメインではありません。だからこそ正面から張る支援会社は多くない。日本のものづくりを世界に通用する形で取り戻す最前線で活躍できます。
・AI駆動の会社運営そのものに挑戦している
AI駆動の組織運営に挑戦しており、自身の業務をコードで記述する実アーキテクチャの中で働けます。
・研修のクオリティに自信あり
大手企業向けにもAI・特定の技術・SQLの研修を提供しており、技術未経験者も育成する環境があります。
・経営レイヤーと直接渡り合える
大手クライアントの部長・役員クラスと、若手でも直接対話できる環境です。
・ポータブルスキルが身につく
答えのない問いにデータで切り込む力は、これからのキャリアを生き抜く武器となります。

●業務内容
開発チームの成果を最大化し、組織の成長を支える役割を担います。エンジニアが安心して挑戦できる環境を整え、プロダクト開発を円滑に推進することで、事業の継続的な成長に貢献いただきます。

・エンジニアチームの採用・育成・評価、1on1を通じたキャリア支援
・開発プロセスの改善と生産性向上（スクラム・アジャイル導入推進）
・技術的負債や品質課題の管理、改善施策の実行
・プロダクトマネージャーやデザイナーとの連携による開発推進
・経営陣との調整を通じた組織戦略やリソース配分の最適化

●ご担当いただく業務の魅力/やりがい
▼技術力の高い仲間と共に、刺激的な毎日を
GAFAM出身者をはじめとした優秀なエンジニアが多数在籍し、技術的なレベルが非常に高い環境です。
AIをはじめとした、様々な技術を学べるため、スキルアップにつながります！

▼新規事業立ち上げに積極的＆挑戦的なフィールド
新規事業の立ち上げにも積極的で、0→1の挑戦が豊富。
AI Labの自社SaaSもインターン生が起案して、PJが始動しました。
また、年2回の評価サイクルがあり、スキルや努力の正当な評価につながり、成長がそのままキャリアと報酬につながる環境です

●キャリアパス
エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます
入社から半年で役員登用になった方もいます！

●使用言語 ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です
フロントエンド：TypeScript, React
バックエンド：Python
データベース：PostgreSQL(RDS), MySQL
フレームワーク：Flask
インフラ：Azure, AWS, GCP
ツール：Terradate

AIを活用した業務（投資先企業分析・モニタリング、バックオフィス、コーポレート部門等）のDX推進を担当していただきます。
・業務のデジタル化による業務高度化、業務効率化、業務改善の推進
・システムの企画・導入・運用・管理

【業務概要】
Data AI Solution事業は、データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。データクラウドを活用したデータ基盤構築から、AIエージェントのガバナンス基盤（MCPass）、AI協働プラットフォーム（Finstage Cowork）まで、一貫したデータ×AIのスタックを持ち、エンタープライズ向けに展開しています。

Data AI Solution事業が提供しているサービス:
- MCPass（新規立ち上げ）
組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。エンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中です。
- Finstage Cowork（企業向けAI協働プラットフォーム）
企業向けにAI×業務協働（バイブワーキング）の環境を提供するプロダクトです。チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。
- NorthCast
データクラウドをベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能です。

このポジションでは、同社の主力プロダクト（MCPass・Finstage Cowork）の開発を軸にしながら、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。

【具体的な業務内容】
- BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える
- 金融機関のセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する
- フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる
- 顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする

【ポジション・部門の魅力】
- AI駆動開発とガードレールの両立
Claude Code・Cursor等のAIコーディングツールを業務で積極活用。一方で金融水準のガバナンスが求められるため、コードレビュープロセス・プロンプト品質管理・LLMの出力検証（Harness Engineering）の仕組みを整備しており、「使いっぱなし」ではなくAI活用の品質設計ごと経験できる環境です。
- Forward Deployed Engineer（FDE）として顧客と最前線で戦う/目指すことができる
FDEとは、顧客の現場に深く入り込み、技術的な課題解決を直接リードするエンジニア職です。同社では、エンジニアが顧客との要件定義・技術選定・実装まで一気通貫でリードするスタイルを採用。「開発だけ」「営業だけ」ではなく、ビジネスインパクトをコードで直接生み出す動き方ができます。特にMCPass・Finstage Coworkでは、金融機関のITガバナンス要件を理解した上で設計・提案できるエンジニアが在籍し、またそれを目指せる環境です。
- 手応えのある1→10フェーズ
新規事業の立ち上げフェーズでありながら、すでに大手企業との案件実績があり、「不確実性の高い0→1」ではなく手応えのあるフェーズで価値を生み出せる環境です。また、データ基盤が整っているため新規プロダクトを開発しやすい環境です。
- 幅広い技術領域への挑戦
バックエンドの枠にとらわれず、PdM、テックリード、アナリティクスエンジニアのような動きを取り、他ポジションに染み出せる環境です。API、DB、インフラなどサーバーサイドとその周辺領域の開発経験を積むことができます。
- バラエティ豊富なデータ
クレジットカードやPOSデータなど機密性の高いデータを扱え、プロダクトを通じて企業の意思決定を支え、ビジネスの成功に直結していることを実感できます。
- フルサイクル・裁量
エンジニアが直接顧客と対話し、要件定義から技術選定・実装までリードする文化です。配属先によってはエンジニア×Bizdevでロードマップを議論する体制が整っています。

Data AI Solution事業チームは、社員の過半数をエンジニアが占めており、PM・コンサルタント・Bizdevと密に連携しながら開発を進めるスタイルです。チームは大学の研究室に近い、知的好奇心旺盛な雰囲気です。技術的な議論が日常的に飛び交い、技術書の輪読会なども自発的に開かれています。20 30代のメンバーが中心ですが、経験やバックグラウンドは多様で、コンサルティングファーム出身・SIer出身・金融業界経験者など様々なメンバーが在籍しています。働き方はフルリモート対応で、全国各地にメンバーが在籍しており、家庭やプライベートと両立しながらライフステージに合わせた柔軟な働き方が可能です。キャリアパスとしては、テックリード・PdM・PMなど複数の選択肢があり、エンジニアとしてプロダクト開発をリードしながらPdMとしても活躍するメンバーも実際にいます。

●開発環境（AI）
コーディング：Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用
コードレビュー・仕様管理：AIによるドラフト生成 ＋ エンジニアレビューの二段階プロセス
エージェント開発：MCPass（同社のMCP Gateway）経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用
AI利用比率：エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしています。

業務概要:
交通事故削減支援サービスである主力サービスのコア技術の1つであるAIモデルの開発 / 運用に関する業務に携わります。
AIモデルは、開発した通信型ドライブレコーダー（エッジ）とクラウドで動作しており、映像とセンサデータを解析して、脇見運転や一時不停止などの事故リスクの高い運転行動を自動的に検出します。検出されたシーンの映像と運転データは、ドライバーが自身の運転を振り返る際に活用されており、安全運転への行動変容を促進するための重要なデータとなっています。

具体的な業務:
危険運転行動を検知するAIモデルの開発・改善・運用を行います。
1. 映像 / GNSS / IMUデータ等をソースとして、AIモデルの構築、課題分析、性能改善
2. AIモデルの実サービスへの実装、モデル軽量化、リリース
3. AIモデルの継続的な性能改善、運用コストの削減
4. 地図データを用いたロジック構築 / データ分析

ポジション・部門の魅力:
1. 実験だけで終わらず、実サービスに活用される機械学習モデルを構築し、継続的に性能を改善する経験ができます。
2. 契約車両10万台のドライブレコーダーから得られる走行データ（映像 / GNSS / IMU等）と運用中のAIモデルの推論結果を分析 / 活用する経験ができます。
3. 異なる専門性を持ったチーム（データエンジニア / エッジエンジニア / アノテーター / カスタマーサクセス等）と連携しながらAIモデルを開発 / 運用する経験ができます。
4. AIモデルの開発 / 運用を通じて、交通事故の削減という社会貢献を実感できます。

「Upgrade Japan」をミッションに掲げ、大企業のAX（AIトランスフォーメーション）・DX推進を支援するテクノロジー企業でのポジションです。エンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードします。

● 担っていただきたい役割
最先端AIとシミュレーション技術、そしてパートナーとの提携によりこれまで自動化が困難であったクライアントの現場(工場・倉庫等)における非定型タスクの知能化・自律化を進めます。
ハードウェアの製造・保守はパートナーと協業し、同社はAI・制御・デジタルツインの構築に特化して価値を提供します。

●主な業務内容
・クライアント課題のヒアリングと技術要求の明確化：クライアントとの密なコミュニケーションを通じて課題を理解し、解決のために必要な技術を明らかにします。
・AIソリューションの設計とPoCの主導：強化学習/模倣学習/基盤モデルのようなAIとロボティクス技術を組み合わせたアーキテクチャを設計・実装します。IsaacSim, Gazebo等のシミュレータを活用しながら、迅速なPoCを計画・実行します。
・ソリューションのデプロイ：ROS 2システムへ統合し、導入後の改善サイクルを回します。
・ステークホルダー連携：LLM/VLMを活用した次世代UX（自然言語指示等）を非技術者(クライアント、営業、経営層)にも分かりやすく説明し、合意形成を図ります。

●開発環境
言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等
採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等
データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等
クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等
ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence
BIツール：Power BI, Tableau

●キャリアアップの上での特長
・資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります。
・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります。
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます。
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。

DXを牽引する企業として、特にAI活用分野で急成長を遂げています。企業のAI活用が進む中、同社はAIによる企業変革「AIトランスフォーメーション（AX）」を最重要テーマとして位置づけています。多くの企業にAXのご相談をいただいており、採用を計画しています。本ポジションでは、業務におけるAI活用を大きく拡大するため、AIエージェントエンジニアとして尽力いただきます。

具体的な業務:
・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと共に、適切なAIエージェントの在り方を構想・PoC開発
・構想を受けてのAIエージェントをアジャイル開発
・顧客のビジネス環境の変化に伴う、AIエージェントへの柔軟かつ継続的な改善

ポジション・部門の魅力:
・資格取得や書籍購入といった自己成長投資をサポートする制度があります。
・ChatGPTやAI駆動開発ツールを始めとした先進的なソフトウェアツールに対する補助があります。
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。
・各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます。現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなど、それぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。
・その他ポジションに関わる福利厚生の一例として、書籍購入認証、オライリーオンライン、Claude/ChatGPT等LLMの業務利用に対する補助、インディングエージェントの補助、Google Cloud/AWS証明書の資格取得支援、社会人修士・社会人博士支援制度が挙げられます。

『Upgrade Japan』をミッションに掲げ、大企業のAX（AIトランスフォーメーション）・DX推進を支援するテクノロジー企業でのポジションです。本ポジションでは、AIエージェント開発とデータ基盤・MLOpsの両軸を担うエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードします。

担う役割:
・ビジネスコンサルタント・テクノロジーコンサルタントやデータサイエンティストと連携し、AIエージェントの構想・PoC開発・アジャイル開発を推進
・顧客ビジネス環境の変化に応じたAIエージェントの継続的改善・運用
・データパイプライン・データ基盤（DWH）の設計・開発・運用
・MLOps環境の構築・整備、CI/CDパイプラインの運用
・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進

主な開発環境:
言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等
採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等
データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等
クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等
ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence
BIツール：Power BI, Tableau

キャリアアップの上での特長:
・資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります
・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています

具体的な業務:
多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発を経験できます。

物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。

・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階
・顧客の業務で使用される本番運用段階
・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階

ビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積むことができます。

ポジションの魅力:
AIエージェント × データエンジニアリングの両領域を横断的に経験できる希少なポジションです。

・エンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。同社は祖業としてデータ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、エンジニアの成長を強く後押しできる環境です。

・単なるパイプライン構築に留まらず、DatabricksやMicrosoft Fabricといった最新プラットフォームを駆使し、ビジネス課題をどう解くかという「アーキテクチャ設計」から関与できます。

・データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積むことも自然と可能となります。

活用事例:
ヘルスケアの事例
LLMの活用事例

業務概要:AX（AIトランスフォーメーション）を「構想」ではなく「現場で機能する仕組み」として実装するために、フォワードデプロイドエンジニア（FDE）として尽力いただきます。FDEは、顧客企業の業務現場に深く入り込み、課題発見から設計・実装・運用改善までを高い裁量をもってリードするポジションです。要件が完全に固まっていない状態から、顧客と対話しながら「何を作るべきか」「どこまで作るべきか」を決め、AI／LLMを活用したソリューションを実際の業務に定着させることがミッションとなります。

具体的な業務:
・顧客企業の業務現場に入り込み、業務フロー・意思決定プロセス・制約条件を踏まえた課題特定
・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと連携し、AI／LLM活用の方針・優先度を現場視点で整理
・顧客業務に最適化されたAIソリューションの構想・PoC開発を主導
・プロトタイプを迅速に現場へ持ち込み、フィードバックを反映しながら本番実装まで推進
・導入後も継続的に顧客と向き合い、業務変化や利用状況に応じた改善・高度化をリード

ポジション・部門の魅力:
・顧客の最前線で技術的意思決定を担うことで、「作るだけで終わらない」エンジニア経験を積むことができます。
・技術選定やアーキテクチャ設計において、現場判断を尊重する文化があり、高い裁量を持って取り組めます。
・資格取得や書籍購入など、自己成長投資を支援する制度があります。
・ChatGPT、ClaudeなどのLLMやAI駆動開発ツールを業務で積極的に活用できる環境と補助があります。
・フレックスタイム制度や育休制度など、柔軟な働き方を支援しています。

画像AI・外観検査領域で培われた技術基盤を活用し、AIとロボティクスを融合したフィジカルAIソリューションの開発を推進します。
本ポジションでは、フィジカルAIの実現において重要な要素となるロボットハンドの開発を中心に担当します。
対象となるのは、従来の産業用ロボットでは自動化が難しい領域です。例えば食品製造現場における柔らかい対象物のハンドリングなど、人であれば自然に行える一方で、対象物の個体差や環境変化への対応が求められる作業の自動化に挑戦します。
構想立案から試作、実機評価、現場導入まで一貫して携わりながら、新たなロボティクスソリューションの開発を推進します。

【業務内容】
ロボットハンド（エンドエフェクタ）の構想設計・機構設計
柔軟物や不定形ワーク向け把持機構の開発
グリッパー、真空吸着機構などの設計・評価
ロボットを活用した自動化システムの開発
ロボットセルの構築および実機検証
AI画像認識システムとの連携検討
試作開発およびPoC推進
生産現場における評価・改善・チューニング
顧客課題の分析およびソリューション設計
商品化に向けた開発推進

業務概要:
CTO直下のAI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、複数の事業および経営基盤の業務における生成AI応用のイネーブリングを担当します。

具体的な業務:
プロジェクトに携わる前の段階で、複数の事業を横断し、生成AIで解決すべき課題を探索します。

基盤整備:
全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用可能なインフラ基盤、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供します。
新技術の探索と研究を通じて、将来的に利用すべき手段を見定めます。
社内外に知見を発信し、開発生産性とプレゼンスを高めます。
AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上させ、モデルケースとして展開します。

事業適用:
生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。
ヒアリング・要求分析: 優先度の高まった事業チームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出します。
何をどのように進めるのかを決定: どのような方法で課題を解決するのが効果的かつ効率的かを考え、事業メンバーと共に決定します。変化の激しいAI進展と事業環境に耐えうる堅牢性・柔軟性を両立する技術選定が求められます。
実装: 高速なフィードバックサイクルを回し、「作らない」手段も含めて解決策を実現します。
継続して改善: プロダクトのバックグラウンドとなるWeb開発技術・生成AI技術関連のツールセットや開発手法について、継続して投資し、良いプラクティスを探索します。CI/CD、LLM-as-a-judge、LLM自体のモニタリング、ソフトウェア自体のオブザーバビリティの向上など、システムを継続して利用する上でのツールおよび運用改善に取り組みます。
成果を横展開: 成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です。

ポジション・部門の魅力:
CTOと共にグループ経営および事業開発を経験できます。
複数の事業にエンジニアとして携わる機会があり、生成AIの利活用に関する実践の場があります。
アンラーンの機会が数多くあり、自身のバイアスを見直し、組織や事業に向き合うスキルを経験あるメンバーからフィードバックをもらいつつ高めることができます。
アプリケーション開発だけでなく、インフラ、モデリング、分析、ライブラリ整備、エージェント実装など、価値提供に必要なシステムをチームでフルサイクルに開発・運用することができます。
最新の生成AIを活用した事業創出、業務改善の機会が多くあり、実践経験を積むことができます。
データサイエンスやエンジニアリングに長けた同僚と共に、フルサイクルエンジニアリング文化のなかで経験を最大化することができます。
エンジニアだけではなく、クリエイティブ職やビジネス職等多くの専門性をもった同僚と、生成AIを活用した事業開発の経験を積むことができます。
新技術研究・発信を通じて技術プレゼンス向上に取り組むことができます。

【業務概要】CTO直下のAI関連チームに所属し、複数の事業および経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。
【具体的な業務】プロジェクト化以前の段階で、同社の事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。
▼基盤整備
1. 全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるデータ基盤、評価システム、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する
2. 新モデル、事後学習、データマネジメント技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める
3. 社内外に知見を発信し、同社としての開発生産性とプレゼンスを高める
4. AI関連チーム自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する
▼事業適用
同社の生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、グループ全体として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。
以下のようなプロセスで取り組みを進めます。
1. ヒアリング・要求分析: 優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す
2. 何をどのように進めるのかを決める: どのような評価手法・学習戦略で課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する
3. 検証する: 高速なフィードバックサイクルを回し、""やらない""手段も含めて評価・学習戦略を検証する
4. 継続して改善する: モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新手法について継続して投資し、良いプラクティスを探索する。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む
5. 成果を横展開する: 成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です
【ポジション・部門の魅力】
得られるスキルや経験:
1. CTOと共にホールディングス経営及び事業開発を経験できます
2. 複数の事業にデータサイエンティストとして携わる機会があり、生成AIの評価・活用に関する実践の場があります
3. アンラーンの機会が数多くあります。自らのバイアスを見直し、組織や事業に向き合うスキルを経験あるメンバーからフィードバックをもらいつつ高めることができます
4. モデル評価だけでなく、ファインチューニング、RAG構成、評価基盤設計、ガイドライン整備、PoC支援など、価値提供に必要な取り組みをチームでフルサイクルに推進することができます
やりがい:
1. 最新の生成AIを活用した評価・検証の機会が多くあり、実践経験を積むことができます
2. データサイエンスやエンジニアリングに長けた同僚と共に、科学的・定量的な判断を重視する文化のなかで経験を最大化することができます
3. エンジニアだけではなく、クリエイティブ職やビジネス職等多くの専門性をもった同僚と、生成AIを活用した事業開発の経験を積むことができます
4. 最新研究・発信を通じて技術プレゼンス向上に取り組むことができます
【開発環境・利用しているツール】
LLM基盤・ツール: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など、LangChain, Langfuse
プログラミング言語・フレームワーク: Python (pandas, scikit-learn など)、必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用)
インフラ・MLOps: AWS, GCP、Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用
コミュニケーション: GitHub, Slack, Google Meet

当社では「AIセキュリティ」に関するサービス提供や調査研究、事業開発まで幅広く行っており、AIセキュリティエンジニアとして案件推進や調査研究からプロダクト/サービス開発まで幅広くお任せします。


【注力する2領域】
● AI for Security
顧客企業のセキュリティ業務におけるボトルネックを特定し、LLMやAIエージェント等のAI技術を活用することで、効率化・高度化（AI Transformation）します。

主な対象業務例：
　* セキュリティ監査の効率化・高度化（AI Transformation）支援
　* AIセキュリティに関連する技術的な相談対応
　* セキュリティ業務(SOC/ASM/CSIRT等)運用支援


● Security for AI
LLMやAIエージェント、MCP/A2A等のAI技術固有の脅威と対策を調査・検証します。検証結果を基に、以下の業務を行います。

主な対象業務例：
* AI技術固有の脅威と対策を調査・検証
* AIセキュリティ検知製品の検証
* AIエージェント向けセキュリティ対策ソリューションの開発・販売
* 対外発表（技術記事執筆や国内外カンファレンスでの発表）


●ポジションの魅力
AI×セキュリティという今後の成長が期待される領域における、社会的インパクトの大きい案件への関与
国内トップレベルのエンジニアと協働しながら、技術検証から事業開発、組織変革まで幅広く携われる裁量
フルリモート可で育休も取得しやすい、働きやすい環境

当社では「AIセキュリティ」に関するサービス提供や調査研究、事業開発まで幅広く行っており、AIセキュリティエンジニアとして案件推進や調査研究からプロダクト/サービス開発まで幅広くお任せします。

【注力する2領域】
●AI for Security
顧客企業のセキュリティ業務におけるボトルネックを特定し、LLMやAIエージェント等のAI技術を活用することで、効率化・高度化（AI Transformation）します。

主な対象業務例：
　* セキュリティ監査の効率化・高度化（AI Transformation）支援
　* AIセキュリティに関連する技術的な相談対応
　* セキュリティ業務(SOC/ASM/CSIRT等)運用支援

●Security for AI
LLMやAIエージェント、MCP/A2A等のAI技術固有の脅威と対策を調査・検証します。検証結果を基に、以下の業務を行います。

主な対象業務例：
* AI技術固有の脅威と対策を調査・検証
* AIセキュリティ検知製品の検証
* AIエージェント向けセキュリティ対策ソリューションの開発


●ポジションの魅力
国内トップレベルのエンジニアと協働しながら、技術検証から事業開発、組織変革まで幅広く経験が可能
AI×セキュリティという今後の成長が期待される領域における、社会的インパクトの大きい案件への関与
最先端技術の追従と国内トップレベルのエンジニアと協働しながらスキル向上を目指せる環境
フルリモート可で育休も取得しやすい、働きやすい環境
技術者同士が互いを尊重し合い、切磋琢磨できる文化

【業務概要】
生成AIや各種テクノロジーを駆使し、金融現場の業務プロセスを抜本的に効率化・高度化することで、組織全体の付加価値を最大化することをミッションとします。単なるシステムの受託開発ではなく、ビジネス部門（運用・営業等）の課題抽出から、AI・ダッシュボード等の企画・プロトタイプ開発・現場定着までを一気通貫で担当します。

【業務内容】
1. アジャイルな業務効率化ツールの開発（BPR/EUC開発）
完璧な仕様書を待つウォーターフォール型ではなく、現場のニーズを元に「小さく作って試す」アジャイルなスピード感でのプロトタイプ・ツール開発を行います。Python、Google Apps Script（GAS）、VBA等を用いた、データ連携・定型業務の自動化プログラムの実装を担当します。生成AI（LLM）のAPI等を実験的に取り入れた社内向けツールの企画・検証・実装を行います。
2. ビジネス部門との協働・要件定義
運用部門や営業部門の「困りごと」を丁寧にヒアリングし、技術的に解決可能な要件へと落とし込みます。
3. プロジェクト・進捗管理
アジャイル開発のスプリントを回しつつ、自身のタスクおよび開発進捗を管理します。

【ポジション・部門の魅力】
●アジャイルな業務効率化を現場で実践できる
「まずは小さく作って現場に試してもらう」スタイルが基本です。現場の課題解決に繋がるのであれば、生成AI等の最新技術を自身の裁量でスピーディーに実験・導入検討が可能です。
●ビジネス部門と直結したフィードバック
運用部門や営業部門と直接対話しながら開発するため、効率化への感謝の声や改善に向けたコメントをダイレクトに受け取ることができます。
●役員直結のスピード感と裁量
役員直結のチームであるため、意思決定のスピードが圧倒的に早いです。経営層の理解のもと、煩雑な社内調整に時間を取られることなく、本当に価値のある業務改善に集中できる環境です。

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。

◆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。

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。