DX関連、1000〜1200万の転職求人

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

業務概要:これまで自社サービスは、ノンデスクワーカー領域のお客様を中心に、現場の日常に深く入り込み、顧客の組織文化の変容や組織作りを支援してきました。
実際に、お客様から「現場のオペレーション」や「属人化した業務設計」に関するリアルな悩みや課題が寄せられています。
働きやすさを実現するために、自社サービスの枠を超えてお客様の現場に入り込み、AIで最適化や半自動化を推進する「AX（AI Transformation）」を実現したいと考えています。
本年度、当社のAI戦略責任者として、AI活用技術とビジネスの双方に精通したメンバーが参画。
社内にはAIの専門知見を持つプロフェッショナルが集い始めています。
単なる既存事業の延長ではなく、この「AI×業務コンサルティング」の新領域において、当社の未来を創る「事業責任者候補」として、ゼロから事業を仕掛けていくリーダーを募集します。
具体的な業務:AI/AX事業の戦略立案および事業開発- ビジネスモデル構築：AI活用の成果に基づく新しい課金モデルの設計
・検証- ROIフレームの構築：業務削減効果の定量化および、ROI証明手法の確立- GTM戦略の策定：新規市場開拓、および既存SaaSチャネルを活用したGo-To-Market戦略の立案
・実行- オペレーション設計：事業のスケールを見据えた、安定性と拡張性を両立する組織
・業務フローの設計顧客の業務変革（AX）コンサルティング- 課題の構造化：顧客の業務（稟議や請求書などのバックオフィスフロー、企業様特有のフロー等）をヒアリングし、ペインポイントの深掘りと課題の構造化- ソリューション設計： LLM/AIを活用したBPR案の策定、および「業務の自動完結」を目指したAI導入プロセスの設計- AIエージェントの導入支援：自社サービスの接点データと顧客の業務コンテキストを掛け合わせた、最適なAI活用シナリオの提案- 分析基盤の整備：BigQueryやLookerを活用したデータモデリングおよび、可視化による意思決定支援ポジション
・部門の魅力:事業開発部は、高い目標を達成するための最重要部門です。
- 「0→1」とその先の「1→100」の責任：単なる新規事業の立ち上げに留まらず、将来的に全社売上を支える事業へとグロースさせるミッションを担います。
- 自社サービスアセットの活用：自社サービスが培ってきた顧客基盤や信頼を土台に、コンサルティングを掛け合わせて顧客に価値を提供します。
- 働きがいのある社会の実現： 自社サービスが「場の提供」を担ってきた一方で、事業開発部ではその一歩先にある「経営戦略」「人事制度」「組織文化」といったOSの部分から変革を支援します。
その先の「働きがいのある社会」を自らの手で作り上げるやりがいがあります。
- プロフェッショナルが集う組織： 少数精鋭のチームであり、各メンバーがオーナーシップを持ち意思決定を行っています。
事業責任者に必要な総合力（戦略
・営業
・開発連携
・PL管理）を、実践を通じて習得できる部門です。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

・社内ツールやAccess、Excel関数などでDBからデータを抽出し、Word、ExcelやPowerPointで資料を作成し、マニュアルを整備。
・初級レベルのプログラミング（VBAマクロ、python、SQLなどAIに聞きながら）による資料の自動作成。
・顧客からのファンドや運用体制への質問書、運用報告書などに対して、社内DBや関連部署からの回答をもとに書類を作成。
（チームメンバーから丁寧に手順を説明いたします）
・上記業務プロセスの高度化、効率化に向けたDX推進　など

●役割期待
・チーム長の指示のもとメンバー（現在5名中、3名が初級レベルのプログラミングスキル）と協働してRFP関連資料作成やDB整理を行う
・関係者との適宜・適切なコミュニケーションやIT・DXの積極活用等により、既存の業務プロセスの高度化・効率化に果敢にチャレンジする
・ファンド分析機能等の発揮により販売方針策定や営業活動支援等に貢献する

業務概要:大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AI技術を用いて、AIサービス・プロダクトの開発・運用を担います。プロンプト設計、LLM API活用、ファインチューニング、AIエージェント構築、MLOps環境整備など、モデルを「動くもの」として実装する技術に携わります。学術研究や個人開発での経験も歓迎します。

具体的な業務:
1. LLM（GPT-4, Claude, Llama等）を用いたアプリ・PoC開発
2. LangChain, RAG, ベクトルDBなどを用いた生成AIアーキテクチャの構築
3. PythonによるAPI開発（FastAPIなど）・コンテナ化（Docker）
4. CI/CD・MLOps環境整備
5. ユーザー課題に即したLLM選定・チューニング・評価

ポジション・部門の魅力:
1. 金融×AIのリアルな社会課題に挑戦: 決済・金融領域における膨大なテキスト・数値データを扱い、会員対応、内部業務、リスク管理など、人とAIの協働を支える仕組みを開発します。
2. 生成AIを事業価値に変える先端プロジェクト: ChatGPT, Claude, LlaMAなどの最新LLMを活用し、実際に業務やサービスへ組み込むプロジェクトに携わります。技術検証だけでなく、“動くAI”を社会実装するフェーズに参加できます。
3. LLM活用の全工程を経験できる環境: PoC企画からプロンプト設計、評価、チューニング、API化、運用まで一貫して担当。小規模精鋭チームで裁量を持ち、生成AIの可能性を広げることができます。
4. 自由な発想と新技術への探究を歓迎する文化: PoC提案や個人開発での挑戦も評価対象。OSSや論文発表など、技術的アウトプットにも積極的なエンジニアを歓迎します。

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

【ポジションの魅力】
・新チーム立ち上げにおいて、技術/アーキテクチャの意思決定を担える
・技術を手段として、業務やビジネスの構造そのものを変えることに向き合える
・個別開発に留まらず、再現性のあるソリューションとして昇華させることに関与できる

【具体的な業務】
業務プロセスを踏まえたAI活用の設計およびアドバイザリー業務に従事していただきます。

業務イメージ:
・システム全体（LLM、データ基盤、クラウド）のデザイン・設計方針策定
・Webアプリケーションおよびバックエンドシステムにおけるアーキテクチャ設計および技術選定
・生成AI（RAG等）を活用したアプリケーションに関する設計および技術的意思決定
・設計 開発プロセスにおける技術的観点でのレビューおよび意思決定支援

主なPJ事例:
・クライアント企業：AI-Ready戦略企画
・クライアント企業：アフターサービス新事業構想・AI開発PoC
・クライアント企業：工程設計業務における属人化解消AI企画・開発
・クライアント企業：新規AI運用オペレーション構想企画・AI開発

【ポジションの魅力】
・新チーム立ち上げにおいて、売上拡大・品質高度化や運営改善のための各種施策提言ができる中核メンバーとして活躍できる
・技術を手段として、業務やビジネスの構造そのものを変えることに向き合える
・個別開発に留まらず、再現性のあるソリューションとして昇華させることに関与できる

【具体的な業務】
・生成AI を活用したありたい経営・業務オペレーション構想の策定
・AsIS 業務とデータ調査・分析、ToBe 業務設計と業務/データ要件定義
・ToBe業務設計・プロセスに対するAI活用領域定義、AI・関連技術検討
・AI PoCシナリオ策定 (ToBe業務設計、KPI定義、システム全体構成概要定義、実行計画策定等)

【主なPJ事例】
・大手インフラメーカー：AI-Ready戦略企画
・大手機械系製造：アフターサービス新事業構想・AI開発PoC
・大手自動車部品：工程設計業務における属人化解消AI企画・開発
・大手IT：新規AI運用オペレーション構想企画・AI開発

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

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

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

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

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

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

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

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

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

業務概要:当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、AIエンジニアの観点からご活躍いただきます。当社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、生成AIを中心に活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。

具体的な業務:
1. 業務部門と連携したAIエージェント/RAG等の技術を用いたアプリケーション開発
・各部署のナレッジに特化したRAGアプリの設計・開発
・社内の業務フローに即したAIエージェントの設計・開発
・開発高速化を目的とした生成AIアプリケーションのテンプレート化
2. 生成AIアプリケーションのモニタリングによる継続的な評価・精度改善
・AIガバナンス対応のためのガードレール設計・構築
・継続的改善に向けたモニタリングの仕組み構築
・フィードバックに基づいた改善の実施
3. アプリケーション安定提供のための適切なAIサービスの技術選定、基盤強化の企画
・AWSを中心とした利用サービスの選定
・マルチクラウドを見据えたAI活用環境の企画

ポジション・部門の魅力:
・国内有数の決済データ：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結：マーケティングやレコメンドなどの攻め領域、不正検知や与信審査などの守り領域など、様々なビジネスに直結する課題に取り組めます。ビジネスの上流〜下流まで、一気通貫で取り組むことができます。
・幅広い技術：予測AI/生成AI関わらず、ビジネス課題を解決するために様々な技術を扱っています。特有の技術にとらわれることなく、日々新しい技術を取り入れ、業務活用することができます。

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

変更の範囲：全ての業務への配置転換あり

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

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

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

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

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

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

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

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

変更の範囲：全ての業務への配置転換あり

業務概要:当社は「医療系の会社」ではなく、医療業界にシフト（変革）を起こす会社です。共同創業し、経営チームが率いる急成長スタートアップです。歯科医療市場はDXがほぼ進んでおらず、大手が構造的に参入しにくい空白地帯です。当社はこの市場で、集客・店舗オペレーション・データ／AIの三層を一社で持つ独自の事業構造を展開。毎年平均で成長・全事業黒字化を達成し、エンジェル投資家から高く評価されています。IPOを目指しています。

募集背景:AIの登場で開発の進め方そのものが変わりつつある今、AI時代のエンジニア組織を定義・構築できるCTOを新設しました。社内全部署へのAI導入推進から、AIを活用した新規事業の構想・実装まで担える技術リーダーが必要です。着任後は代表が事業戦略・新規事業開発に軸足を移し、技術戦略の策定・実行はCTOに大きな裁量をお渡しします。
※入社後について：正式なCTOへの登用は、入社後の移行期間を経て行われます。

具体的な業務:
このポジションの役割:
3つのミッションを担っていただきます。
1. AI時代のエンジニア組織の構築：AIを前提とした開発のあり方を描き、チーム体制を組成します。
2. 社内業務のAIによる刷新：全部署へのAI導入を推進し、業務プロセスの再設計から実装まで担います。
3. AIを活用した新規事業の構想・実装：技術起点での新規事業アイデアの創出と事業化を推進します。

主な仕事内容:
1. AI時代のエンジニア組織づくり
　AI活用を前提とした開発プロセス・チーム体制の設計
　エンジニアの採用・育成・技術評価制度の設計
　技術スタック・アーキテクチャの意思決定
　CI/CD・開発プロセスの整備と生産性向上
2. 社内AIトランスフォーメーションの推進
　各部署の業務課題のヒアリングとAI活用計画の策定
　LLM（GPT-4o・Claude・Gemini等）・AI Agentを活用した業務自動化の設計・実装
　RAG・Fine-tuning等の技術選定と導入
　AI活用による生産性向上の定量評価と継続的な改善
3. AIを活用した新規事業の構想・実装
　技術起点での新規事業アイデアの創出とビジネスモデル設計
　PoC・MVP開発の推進
　経営陣・事業部門と協働した事業化プロセスの推進

ポジション・部門の魅力:
働く環境:
勤務スタイル　フレックスタイム（コアタイム 9:45 15:00）
出社　月・水・金 出社基本（エンジニア）
家賃補助　飯田橋オフィス半径2km以内で月3万円／引越し費用7万円補助
その他　月・金ランチ無料、代表との定期1on1、テックブログ運営中

よくある懸念:
Q. 歯科に興味がなくても大丈夫？
　大丈夫です。大切なのは「変革を起こしたい」という意欲です。
Q. スタートアップは不安定では？
　全事業黒字化済み。毎年平均で成長。財務的な安定性は同規模では異例のレベルです。

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

業務概要
「最先端のAI技術」と「当グループのアセット（生活者データなど）」をフル活用し、クライアントのマーケティング変革や新たな顧客体験創出を実装まで導くポジションです。単なる「開発担当」ではなく、技術リーダーとしてプロジェクトを牽引しながら、チームの技術力を底上げする役割を担って頂きます。プレイヤーとして第一線で手を動かし続けながら、若手エンジニアの成長を支えてAI開発の再現性を高めていく、「マネジメント専任」でも「孤高のスペシャリスト」でもない「技術で引っ張るリーダー」を求めています。

具体的な業務
コンサルティングフェーズ
・コンサルタントと共にクライアントの課題を明確化し、AIによる解決方針を策定します。
・クライアント課題の整理・現状分析
・AI活用戦略の設計
・AIの基盤となるデータ活用構想の策定
・プロジェクト計画・マイルストーン設計

エンジニアリングフェーズ
・実証・実装・リリース後のサポートまで、技術判断と開発推進を担います。
・プロジェクトマネージャーとしての全体統括
・LLM／RAG等を活用したアプリケーション設計・開発
・データ設計・データ加工方針の策定
・設計レビュー／コードレビュー
・プロジェクトを通じての若手エンジニア育成
・最新技術のリサーチ・社内プロダクトチームとの連携

ポジションの魅力
1. 「AI×独自データ」の面白さ
当グループの生活者データ、プラットフォーマーのデータ、クライアント保有データなど、他社では触れられないデータ群とAIの掛け合わせによって新しい価値を生み出す醍醐味を味わえる。
2. マーケ＆セールス領域特化のAI実装
単なる効率化ではなく、「顧客のココロを動かす」ことが求められるマーケ＆セールス領域において、クリエイターやプランナーとも協働し「AIによる新しい売り方」づくりに挑戦できる。
3. 多様な業界・プロジェクトに携われる環境
当社の年間取引社数は多く、業種も多様、クライアントや業種ごとに異なる課題に適応する設計力・実装力を磨くことができる。

業務概要:当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。
ミッション: ""AI の出力品質を科学する 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する""
LLM / AI エージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。評価メトリクスの研究開発から自動評価パイプラインの本番実装まで、「AI 評価科学」という新しい研究領域を社内に確立し、多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を科学的に保証します。
具体的な業務:AI Evaluation Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。
1. 評価メトリクスの研究開発 LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します
2. 自動評価パイプラインの設計・構築 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します
3. レッドチーミング・安全性検証 adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します
4. 統計的実験計画に基づく品質改善 A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します
5. 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック モデル改善の複利ループを構築します
多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します
業務内容:
1. 評価メトリクスの研究開発
* LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules)
* 評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection)
* 報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究
* 評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection)
* 評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス
2. 自動評価パイプラインの設計・構築
* スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装
* CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築
* エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応)
* 評価パイプラインの再現性・信頼性の担保
3. 安全性・品質検証
* 自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装
* 安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築
* ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装
* プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行
4. 統計分析・実験設計
* 統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析
* 品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化
* 品質レポート作成と改善提案
* 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック
業務シナリオ:
シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証
新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。
シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート
LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。
シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証
金融機関向けに自社サービスを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ（機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等）を網羅的にテストします。ポリシー準拠率を達成します。
成果責任 (KR/メトリクス):
* 評価カバレッジ率（テストケース網羅率）
* 回帰検出率（リリース前の品質劣化検出率）
* 評価パイプライン実行時間（CI/CD内で完了）
* LLM-as-Judge と人間評価の一致率
* False Positive / Negative 率
* 安全性インシデント発生率（リリース後）

ポジション・部門の魅力:
1. Evaluation Science の実践 : 多くの企業が注力する「AI 評価科学」を、日本のエンタープライズ AI の文脈で実践できます。評価手法そのものを研究対象とする、世界的にも希少なポジションです
2. ML/DS スキルの新しい応用 : 機械学習・統計学の専門性を「モデル開発」ではなく「モデル評価」に応用します。報酬モデリング、LLM-as-Judge の校正理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面で知的挑戦があります
3. 品質がプロダクトの信頼を決める : 多くの企業が利用する本番環境で、あなたが構築した評価基盤がリリース品質の最後の砦になります。

業務概要:当社は、当グループ会社として設立されました。
AIエージェントの出力品質は、企業の業務運営に直結します。
「なんとなく動く」では許されません。
自社サービスが「企業の頭脳」として、承認ワークフロー、リソース配分、見込み客発見などのタスクを自律的に実行する世界では、AIの誤った出力は、却下されるべき承認が通ったり、不正確な人員配置が行われたり、不適切な顧客にアプローチしたりすることを意味します。
「企業の頭脳」が信頼されるためには、生成された応答の正確性、安全性、一貫性を科学的に評価し、保証するシステムが不可欠です。
従来のQAエンジニアリングはテストケースの設計と実行が中心でしたが、LLMエージェントの品質保証には、評価指標自体の研究開発、LLM-as-Judgeのキャリブレーション理論、報酬モデリング、統計的実験計画、ベンチマーク設計といったML/DSの専門知識が求められます。
当社は、世界的に先駆けている「AI評価科学」を日本のエンタープライズAIの文脈で確立するため、AI Quality Scientistを募集しています。
具体的な業務:ミッション: 「AIの品質を科学する 評価の研究開発を通じてエージェントの信頼性を証明する。
」機械学習、統計学、心理測定学の手法を用いて、LLM/AIエージェントの出力品質を定量的に評価し、改善します。
評価指標の研究開発から自動評価パイプラインの本番展開まで、「AI評価科学」を社内の新しい研究分野として確立し、本番利用される製品の品質を科学的に保証します。
AI Quality Scientistとして、AIエージェントの品質評価における研究と実装の両面を主導します。
1. 評価指標の研究開発: LLM-as-Judgeキャリブレーション、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて、「品質とは何か」を科学的に定義します。
2. 自動評価パイプラインの設計と構築: 研究成果を本番CI/CDに統合し、スケーラブルな品質ゲートを提供します。
3. レッドチームと安全性検証: 敵対的テストを自動化し、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します。
4. 統計的実験計画による品質改善の推進: A/Bテストと有意性検定を通じて、プロンプト戦略とモデル変更の有効性を定量的に検証します。
5. 評価シグナルを研究開発チームにフィードバック: モデル改善のための複利ループを構築します。
6. 「品質の科学」アプローチを通じて、本番利用される製品の品質を保証します。
詳細な業務内容:* 評価指標の研究開発:* LLM-as-Judgeキャリブレーション手法（ルーブリック設計、バイアス検出、適切なスコアリングルール）の研究と実装。
* 評価ベンチマーク（構成概念妥当性、汚染検出）の設計、構築、検証。
* 報酬モデリング/選好学習の評価への応用研究。
* 評価指標（勝率、タスク成功率、事実性、有害性検出）の選択と設計。
* 評価セット（合成データ + 実ログ）の設計、構築、維持。
* 自動評価パイプラインの設計と開発:* スケーラブルな自動評価パイプラインの設計と実装。
* 評価パイプラインをCI/CDに統合し、品質ゲートを構築。
* エージェント評価ハーネス（マルチターン、ツール使用、長文コンテキストサポート）の設計。
* 評価パイプラインの再現性と信頼性の確保。
* 安全性と品質検証:* 自動レッドチーム（自動敵対的テスト）の研究と実装。
* 安全性およびポリシー準拠検証フレームワークの構築。
* ハルシネーション検出とキャリブレーション手法の研究と実装。
* プロンプト/ツール回帰テストの設計と実行。
* 統計分析と実験計画:* 統計的実験（A/Bテスト、有意性検定）の設計と分析。
* 品質トレンドの可視化と回帰検出の自動化。
* 品質レポートと改善提案の作成。
* 評価シグナルを研究開発チームにフィードバック。
主要な成果（KR/指標）:* 評価カバレッジ率（テストケースカバレッジ）* 回帰検出率（リリース前品質劣化検出 >= 95%）* 評価パイプライン実行時間（CI/CD内で完了）* LLM-as-Judgeと人間評価の一致率* 偽陽性/偽陰性率* 安全インシデント率（リリース後）チーム体制:開発組織にはメンバーが所属しています。
AI QA Specialistは、専任の品質保証機能として、以下のメンバーと密接に連携して業務を行います。
* Agentic Product Engineer エージェント機能開発* Research Engineer 研究開発、モデル改善* Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) AI実行インフラ開発* Product Manager 製品設計と品質要件定義ポジション
・部門の魅力:* 実践的な評価科学: 世界的に投資されている「AI評価科学」を、日本のエンタープライズAIの文脈で実践できます。
評価手法そのものが研究対象となる、世界的に稀なポジションです。
* ML/DSスキルの新しい応用: 機械学習と統計学の専門知識を「モデル構築」ではなく「モデル評価」に応用します。
報酬モデリング、LLM-as-Judgeキャリブレーション理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面にわたる知的な挑戦があります。
* 品質が製品の信頼を決定: 本番環境において、あなたが構築する評価インフラはリリース品質の最後の砦となります。
品質保証がビジネスに直接与える影響を実感できます。
* グリーンフィールドポジション: AIエージェント評価科学という全く新しい専門領域をゼロから設計
・構築します。
評価指標の研究開発から自動評価パイプラインの本番展開まで、大きな裁量を持つことができます。
* AI安全の最前線: 自動レッドチーム、敵対的テスト、ポリシー準拠検証を含む責任あるAIの実践に携わります。
AIエージェントが「企業の頭脳」としてビジネスオペレーションを自律的に実行する世界で、安全性を科学的に保証する重要な役割を担います。
* 急成長環境で、技術的な意思決定において大きな裁量を持つことができます。
リサーチエンジニアやエージェントハーネスエンジニアと密接に連携し、製品スイート全体の品質に影響を与えます。

【業務概要】
当社ではプラットフォームをつくることで、中古物件の取引数が増加する住宅市場においてより多くの優秀なエージェントがより効率的かつ自由に働く環境をつくり、誰もがより自由に安心して不動産売買取引ができる世界の実現を目指しています。

不動産取引の世界には、「店舗に出社して電話を何度もかけないと営業ができない」「顧客に提示する住宅ローンの選択肢を会社の都合で絞る」「複数の不動産ポータルサイトに個別にログインして、ひとつづつ情報を掲載する」「人の手で類似物件を調査して、物件価格を決める」等、不動産を売買したい人も仕事として携わる人も双方得をしない、解決すべき古い商習慣が数多く存在しています。

そういった古い商習慣を変えるべく、当社では不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら当社では複数の新規プロダクトを開発しています。

【具体的な業務】
当社では生成AIによる不動産仲介業の効率化を目指しアプリケーションの開発を行っています。
本ポジションでは、一人目の生成AIエンジニアとして、不動産取引における非効率を解消し不動産取引をより安全に加速するため、課題の発見 / 解決策の模索 / 検証 / アプリケーションへの実装と幅広い範囲で業務をお任せします。

具体的には
- 生成AIを用いたソリューションの考案と実装
- 複数のモデルを用いた検証と精度の比較
- アプリケーションへの実装
- 継続的な精度向上のための仕組みづくり
に取り組んでいただきます

【主な技術スタック】
- フロントエンド
TypeScript / React.js / Next.js
- バックエンド
TypeScript / Node.js / (Python)
- インフラ
Google Cloud Platform / CDKTF

【主な利用ツール】
- Slack
- Notion
- Github
- Google Workspace(meet, calendar, gmail)

業務概要:
クライアントの現場に常駐し、経営層・事業部・現場担当など多層のステークホルダーと信頼関係を構築しながら、業務ヒアリングから要件定義、設計、実装、デプロイまでを一気通貫で推進していただきます。

具体的な業務:
(コンサルティング業務)
1. クライアント現場への常駐・業務ヒアリング
2. 経営層・事業部・現場担当者との信頼関係構築
3. 業務フローの可視化・課題の特定
4. 既存業務のデジタル化・改善提案
5. 新規事業のプロトタイピング企画
(開発業務)
1. 要件定義・設計・実装・テスト・デプロイ
2. AI・LLMを活用したソリューションの提案・実装
3. Webアプリケーション開発（React / Next.js / FastAPI等）
4. クラウドインフラ構築（AWS / GCP）
5. AIエージェント / RAG構築（OpenAI / Claude / Gemini API）
(開発環境)
言語：Python / TypeScript / JavaScript
フロントエンド：React / Next.js
バックエンド：FastAPI / Django
クラウド：AWS / GCP
AI：OpenAI API / Claude API / 各種LLM
その他：Git / Docker / CI-CD / Notion
※上記すべての経験は不要です。入社後にキャッチアップいただければOKです。
(開発ツール ※全メンバーに有料プランを支給)
Claude Pro（Claude Code含む）
ChatGPT Plus / Team（Codex含む）
Google Workspace（Gemini、NotebookLM Pro等）
Cursor（AIネイティブコードエディタ）
JetBrains All Products（IDEフルライセンス）
Slack / Notion

ポジション・部門の魅力:
1. コンサルと開発の両面を実践でき、市場価値の高いキャリアを築ける
2. クライアントの事業成長に直接貢献できる手応えと達成感
3. AI・最新技術（LLMエージェント、RAG、コンテキストエンジニアリング等）を日常的に使い倒す環境
4. 少人数精鋭チームで裁量権が大きく、成長スピードが速い
5. Claude Pro、ChatGPT Plus、Cursor、JetBrains等の最先端ツールを全メンバーに支給

【業務概要】
デジタル社会共創コンサルティング室は、AIをはじめとしたデジタル技術の進化がもたらす社会・産業へのインパクトを捉え、クライアントである企業課題と政府・自治体の問題解決に取り組む専門組織です。構想〜パートナーシップ構築〜伴走までトータルで価値提供を行っています。

【今後の注力領域】
AI・ロボティクスの進化を踏まえて、新たな事業・サービスを生み出したい企業に、イノベーションにブレーキを掛けないための能動的なリスクマネジメントを行うガバナンス構築・推進を支援する。AIに関する政府のルールづくりと、ビジネスサイドのコンサルティングの両輪をまわすアプローチ。デジタルビジネスやAIレギュレーションに関して、世界的に活躍する第一人者（研究者等）との連携体制を構築し、専門性・客観性を担保。

【主なクライアント／インダストリー】
・通信大手…世界初のAIエージェントサービスの開発・提供に際して、法律・技術・倫理などの多角的な視点から新たなリスクを洗い出し、脅威度・優先度の評価、対策オプションの抽出・具体化など、伴走的に支援。単に規制遵守のためのチェックリスト管理ではなく、より良い、安心できるサービスを世の中に出すための能動的支援を実施。
・特定の機関…政府が推進するAIシステムの開発者や提供者のためのAIセーフティ評価のルール作り。特に、LLMからAIエージェントに進化する中で、固有の新たなリスクの定義、評価の観点・評価手法について調査研究。

【具体的な業務】
AIガバナンス／AI利活用の専門コンサルタントとして、以下の業務を担当いただきます。
1. AIガバナンス体制の構築: AIガバナンスの在り方に関する経営戦略立案、AIガバナンスサイクルの設計・運用支援、AIガバナンスボードの組成、各種規制への対応。
2. AIガバナンスの伴走支援: AIリスクアセスメント〜リスク対策検討、サービス開発へのフィードバック、個別リスク対策の検討・実装支援。
3. AIレギュレーションの制度設計: 海外先進事例調査、有識者インタビュー、調査分析、とりまとめ、検討タスクフォースの運営・ファシリテーション。
4. AI開発プロジェクトの伴走支援: 各種AI開発プロジェクトにおけるガバナンスサイドからの助言・検討分析支援。

【担当業務】
・プロジェクトリード（プロジェクトのディレクション、メンバーマネジメント、クライアントコミュニケーション）
・サブリード（プロジェクトリーダーのディレクションに基づく自律的な作業設計・アウトプット・下位メンバーへの作業指示）
・セールス（引き合いに対して、提案書の設計、執筆のサポート、クライアントコミュニケーション）

【ポジション・部門の魅力】
・国内外の最新AI規制・ガバナンス潮流に触れ、第一線で知見を磨ける。
・AI事業開発の最前線で、革新的なサービスが世に出ていくことに関われる、貢献できる。
・最先端の知識や研究が、ビジネスの現場で応用されて、社会実装される経験。

新CRM開発・活用推進、デジタルマーケティング・アプリ戦略企画立案、左記業務に必要な銀行顧客データの分析等を通じ、銀行のブランド価値を高め、ロイヤリティの高い顧客基盤を拡大させることがミッションです。


主な業務は以下のとおり（一例）です。
●新CRM開発・活用によるリアルチャネル機能の高度化、JA向け利用推進
　　・対面営業強化等に資する新CRM開発（SalesForce）およびリリース後の機能拡充、JA向け利用推進
　　・他事業と連携したCRMのデータ・機能拡充
　　・CRMデータを活用した顧客ニーズ分析や渉外担当者の行動分析、および改善提案等

●デジタルチャネル向けマーケティング戦略企画・実践、新規サービス企画
　　・顧客データに基づく分析、デジタルマーケティング戦略立案、および他事業と連携したスマホアプリ戦略の高度化
　　・リアル・デジタルを融合するOMOシナリオ・事業間連携
　　・データ分析および顧客ニーズに基づいた新規サービスの企画

●リアル・デジタルチャネル機能等で利用するデータインフラの整備
　　・リアル・デジタルチャネル機能等で利用するデータ利用環境（＝データ基盤）の整備
　　・Snowflake・BIツールなどデータ利活用インフラの整備・利活用支援
　　・MAツールの構築・運用などデジタルマーケティング本格展開の環境整備　　

入行当初は、ご自身の希望・キャリアパス・保有スキルに応じて配属先やポジションを決定します。

【期待する役割】
これまでの業務経験を活かし、新CRM開発・活用推進、デジタルマーケティング・アプリ戦略の企画立案、左記業務等に必要な顧客データ分析等に取り組んでいただきます。

リテール事業本部では、激しい情勢の変化に対応するため、従来の延長ではなく、様々な新しい取組みにチャレンジしています。金融サービスのデジタル化に向けて、前例にとらわれず、各種企画に積極的に参画いただくことを期待しています。

＜足元の取組み（ご担当いただく業務）例＞
・新CRM開発・活用提案、JA向け利用推進
・銀行アプリ等の非対面チャネル接点を起点とした、デジタルマーケティング戦略・アプリ戦略の企画立案
・データ分析・利活用を通じたリアル・デジタルチャネル戦略等の業務高度化・効率化

業務概要: 当社のAI・データ活用専門組織のシニアコンサルタントとして、企業のデータ利活用・AI導入プロジェクトの「現場責任者」を担っていただきます。統計学・機械学習の深い理論的背景を土台としつつ、LLMやAIエージェントが実際に駆動するプロダクトとして落とし込むまでの「手触り感」を重視したデリバリーが特徴です。
具体的な業務: ディレクターやマネージャーの設計した戦略に基づき、プロジェクトの推進・実務をリードします。
1. データ活用・AIプロジェクトの実行推進: クライアントの現場部門との要件定義・調整、生成AI（LLM/音声AI等）を用いた業務変革ソリューションの実装リード、フロントエンドを含むAIプロダクトのユーザー体験（UX）設計と開発ディレクション
2. 分析・基盤構築のディレクション: モダンなデータ基盤（Databricks/Snowflake等）の構築リードとデータパイプライン設計、自らもPython/SQL等を用いたデータ分析やモデル検証、BIツールによる可視化の実行
3. ナレッジの体系化: 社内コンサルティングメソッドの言語化・ツール化
ポジション・部門の魅力:
1. 「市場価値」の圧倒的向上: 経験豊富なディレクター直下で、戦略から実装までを経験できます。ハイスキルフリーランスの知見を間近で吸収できるため、通常のコンサルファームの数倍速で「データに強いコンサル」としてのキャリアを築けます。
2. 早期のマネージャー昇格: 組織拡大中のため、ポストは十分にあります。実績次第で半年〜1年でのマネージャー昇格も可能です。
3. 成長機会とキャリアのレバレッジ: 将来的な成長機会や、当社のコアメンバーとして活躍するチャンスがあります。

業務概要:
CSO直下でAIを活用した業務プロセスの設計から実行・改善までを一気通貫で担う新職種です。生成AIやRPAを前提に社内業務をゼロベースで再設計する「AI BPR」の全社推進をお任せします。まずは特に定型業務の多いバックオフィスやセールスオペレーション領域から改革をリードし、生産性を大幅に向上させることを期待しています。従来のBPRや業務改善の枠を超え、AIが活躍することを前提とした業務そのものの再設計をリードする役割です。
現在、一部の業務領域ではAIを活用したオペレーションが稼働し、成果が出始めています。この成功パターンを他領域にも展開し、会社全体を非連続に成長させるための体制づくりを加速させたいと考えています。「どの業務領域に展開するか」「共通化と個別対応のバランスをどう取るか」の意思決定を担い、拡大をリードできる人材を求めています。
目指すのは、AIが業務の中心を担い、人の介在を最小限にした高採算なモデルです。定型的な処理はAIに任せ、人はAIでは対応できない高度な判断・業務に集中する組織体制を創っていきます。

具体的な業務:
1. 業務プロセスの分析と課題特定
- 当社全社の既存業務におけるプロセスの可視化と課題特定
- AI/RPAなどのツール導入による効率化・生産性向上のインパクトを試算・特定
2. AIオペレーションの設計・構築
- 「人が対応すべき業務」と「AIに任せる業務」の切り分け設計
- ワークフローツール（n8n,Dify,GAS等）やAIエージェントを組み込んだ新しい業務フローを設計・構築
- 自らオペレーションを実行しながら、品質課題の発見と改善
3. プロジェクトマネジメント・効果測定と改善
- 関連部門と連携し、AIオペレーションの全社導入プロジェクトを計画・推進
- 導入したオペレーションの自動化率、処理コスト、品質などのKPI設計とモニタリング、改善

ポジション・部門の魅力:

【具体的な業務】
大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
1. Embodied AI / VLAの研究開発
- Embodied AI／VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装
- 模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価
- 実機制約（レイテンシ、計算資源、安全性）を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上（ノイズ/外乱/環境変化への耐性）
2. 学習データ収集・データ基盤整備
- 実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計（テレオペ、デモ収集、計測設計）、評価用データ整備と継続的なデータ更新
- データ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保（データセット/メタデータ設計）
- 合成データの作成戦略作りおよび活用
3. シミュレーション環境構築
- 物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備（キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む）
4. 評価・ベンチマーク設計
- タスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計
- オフライン評価（ログ/リプレイ/シミュレーション）とオンライン評価（実機/現場）を組み合わせた継続的な性能モニタリング
- データ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化
5. プロダクト/現場価値への接続（価値提供まで一気通貫）
- プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義（安全・品質・コスト・運用制約）とモデル方針への落とし込み
- プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用（再学習/再評価/リリース）まで推進
- 導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開
6. チームリーディング、技術横展開・技術発信
- 技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
- メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
- 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）

【ポジション・部門の魅力】
- 立ち上げ初期の少数精鋭チームで、Embodied AIの研究開発に高い裁量を持って取り組めます。技術選定やテーマ設定、検証の優先順位付けまで自らリードし、大規模基盤モデルによるロボット制御・動作生成のコアに深く踏み込める点が本ポジションの大きな魅力です。
- 研究開発で終わらず、実機・実現場で価値を出し切るところまで一気通貫で推進できます。プロジェクトマネージャと課題設定や要件定義から議論し、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携して、推論・データ基盤・運用設計まで含めて「現場で動き続ける」形に落とし込む経験が得られます。
- 関連団体を通じた実証実験の場があるため、仮説検証を現実の環境で回しやすいのが特長です。データ収集→学習→シミュレーション→sim2real→実機評価→改善というサイクルを、机上ではなく実証の場で高速に回すことで、研究と社会実装の距離を縮められます。
- 学習データ収集からsim2real、評価設計まで幅広く触れます。現場特有の制約（安全性、安定稼働、環境変動、コスト）を前提に、ロバスト性や運用性まで踏まえたEmbodied AI開発の総合力を身につけられます。
- 当社が培ってきた社会実装の知見と、フィジカル領域への新規挑戦が交差するフェーズです。難易度の高いテーマに向き合いながら、学び合う文化の中でアウトプット（新規技術検証、論文読み会、発表、技術ブログ等）も後押しされ、長期的に強い専門性を築けます。

業務概要:
当社は創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすいのが現実です。また、取り扱うデータの性質上、処理を自社環境内で完結させたいというニーズも大きく、ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増しています。
日進月歩で進化を続ける大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて、生成AI時代のミッションクリティカル領域における価値提供を強化していただきたいと考えています。
ミッション:
生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、大規模言語モデル（視覚言語モデルを含む）の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、当社が描く未来を共に創っていただきます。
具体的な業務:
高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
1. 大規模言語モデル（LLM）の開発・改善・研究
* モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装
* 継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上
* 長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討
* 日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立
2. 評価・ベンチマーク設計
* 日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用
* オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知
* ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策
3. 開発基盤・データ基盤の整備
* 学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築
* データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用
* コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備
4. プロダクト/ソリューションへの接続
* PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定
* エンジニアと連携した商用実装（API化、周辺機能、運用設計）、クライアント環境での導入支援（オンプレミス含む）
* 業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善
* 再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開
5. チームリーディング、技術横展開・技術発信
* 技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
* メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
* 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
ポジション・部門の魅力:
* 少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができます。性能向上や新規手法の検証にとどまらず、開発したLLMをプロダクト/ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える点が、本ポジションの最大の魅力です。
* 受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できます。モデルの要件（性能/コスト/セキュリティ/運用制約）をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができます。
* また、ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習/評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができます。実運用の制約下で性能と利便性を両立させるための意思決定や設計は、汎用的なLLM活用だけでは得づらい専門性となります。
* 当社は大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、その座組みだからこそ、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できます。優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化があります。
* LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションです。

業務概要:
AI領域のスペシャリストとして、自社プロダクトへのAIプログラム開発とWEBアプリケーションオマージュ、データベースを活用した解析・分析・活用を担うポジションです。自社サービスにおいて、製品の軸から市場優位性を高めることに貢献いただきます。

具体的な業務:
【メインミッション】
購買体験（コマース）のデータ活用、AI領域のPOCプロジェクトから、AIの新しいサービスを創出し、お客様への価値創出を増大するミッションをお持ちいただきます。

【手がける製品・サービス】
大手企業に導入されている自社ECプラットフォームの開発に携わります。業界最高水準の機能を持ち、独自カスタマイズが可能です。最新テクノロジーで購買体験をさらに進化させることを目指しています。

【開発環境・業務範囲】
技術スタック:
言語: Python/C#/JavaScript/SQL
フレームワーク: ASP.NET Web Forms, ASP.NET MVC
ライブラリ: 自社ライブラリ含む多数
統合開発環境: Visual Studio
データベース管理: SQL Server
バージョン管理: Team Foundation Server, Git
使用PC: Windows10

当ポジションは当社雇用、当社出向ポジションです。

業務概要:
クライアントの課題解決や新しい事業基盤創出を目的として、AI・ソフトウェア技術を活用し、業務・プロダクト方針整理→要件の定義→アルゴリズムの開発→ソフトウェアとしての実装を一気通貫で担いながら、プロジェクトの“軸”として意思決定に関わる関わりに挑戦できるポジションです！
オンボーディングを経て一部領域から参画し、徐々にスコープ拡張できる体制・チームが整っており、ソフトウェアエンジニアのAI/LLMアプリ開発ディレクション(E2EのLLMアプリ設計・開発推進) にも力を入れています。
業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しており、食品、エネルギー・インフラ、製造業、人材、SIなど幅広い業界でのご一緒の実績があります。

具体的な業務:
プロジェクトの例:
1. プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装
2. 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装
3. 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発
4. 大手インフラ企業さんの需要予測
本ポジションは、これまで募集してきたエンジニア/PMポジションと比べて、業務内容そのものが大きく変わるわけではありません。一方で、裁量の渡り方や成長スピードが異なります。早い段階から「プロジェクトの軸」として意思決定に関われることを想定しています！経験に応じ、通常よりも早くプロジェクト全体の設計・推進・難しい論点整理をご一緒できればと考えております！将来的に次の中核として事業企画ロールへの成長を想定しています。

中長期でご一緒したいこと:
少数精鋭のAI企画集団を目指す挑戦をご一緒していきたいと考えており、以下を現在のメンバーがすでに取り組んでいます。こちらの取り組みもご一緒していくことができればと考えています！
1. ソリューション企画・実提案（すでにエンジニアメンバーが提案メニュー作成中）
2. より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション
3. AI/ソフトウェア/DX 領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出
4. 事業開発・技術責任（事業部長/技術責任者）への挑戦
5. AIネイティブな組織づくり

技術スタック（一例）:
* バックエンド: Python, Flask, FastAPI
* フロントエンド: React, TypeScript
* インフラ: Microsoft Azure, Google Cloud
* AI: Python/Numpy/Pandas/Pytorch

【業務概要】当社は、当グループ会社として、AIが自律的にビジネスオペレーションを実行する次世代のコアシステム「自社システム」を構築しており、本ポジションでは、現在のエージェント技術では解決できない「フロンティア課題」を突破し、より効果的なエージェントの構築、大規模な目標達成のためのエージェント連携メカニズムの設計、エージェント性能を最大化するための課題解決（新規ハーネス設計、インフラ改善、ファインチューニング）を強化するチームの一員として、AI/LLM/MLにおける最先端かつ応用研究を主導します。

【具体的な業務】
1. エージェントの研究開発
- 異なるエージェントハーネス（メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャなど）の考案、開発、比較
- 新しい推論、計画、検索手法の研究開発
- マルチモーダルおよび長文コンテキスト処理技術の開発
- 最新の研究論文の調査、再現、改善
2. 評価とベンチマーク
- 大規模なエージェントタスクのための厳密な定量的ベンチマークの設計と実装
- 合成データ生成および評価ベンチマークの設計
- モデルとプロンプトの自動評価のサポート（トレーニングから本番まで）
3. 本番環境での問題解決
- 推論レイテンシとコストの最適化（量子化、蒸留、キャッシングなど）
- トレーニングデータミックスの作成と最適化
- エージェント評価フレームワークの推進
- 本番環境での品質向上とパフォーマンスチューニング
4. 知識移転とアウトリーチ
- Agentic Product Engineerチームへの技術移転と指導
- 学術機関やOSSコミュニティとの連携

【ポジション・部門の魅力】
- 「企業の頭脳」を動かす研究: チャットボットの改善に留まらず、AIがエンタープライズSaaSを統合し自律的に業務を実行する次世代コアシステムの技術基盤を研究を通じて構築します。
- 研究成果が直接プロダクションへ: 開発した手法は、多くの企業が利用する本番環境に即座にデプロイされ、論文で終わらない実世界への影響を実感できます。
- 最先端のAI研究を実践: 推論品質の限界突破、長期記憶の設計、マルチエージェント連携のオーケストレーションなど、業界のフロンティア課題に取り組みます。
- 研究と発表の両立: 論文発表や技術ブログ執筆を奨励し、学術機関やOSSコミュニティとの連携を積極的に支援します。
- 技術移転によるインパクト: Agentic Product Engineerチームに手法を移転し、全製品の品質向上においてリーダーシップを発揮します。
- 急成長環境で、技術的な意思決定において大きな裁量を持てます。

●ファンド/ETF等の組成経験を活用し、暗号資産/ブロックチェーン技術を用いた新たな金融商品組成のマネジメント

＜業務内容＞
●ブロックチェーン技術の活用に伴う資産の「決済高度化」を実現するため、伝統的なミドル・バックのシステムやオペレーションの刷新を推進する

＜具体的な業務内容＞
・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発
・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開
・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明
・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング

・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ
・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務（採用、評価、育成等）

ポジションの魅力
・常に新しいLLM技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題をLLM技術で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つLLM技術応用やLLMシステム開発に携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる

このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。

2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。

3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
メイン担当者を補佐する立場であるSV（スーパーバイザー）がプロジェクトに1名配置されますので、案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。

業務概要
当社のAI・データ活用専門組織のマネジメント層として、企業の経営課題を上流から特定し、生成AI（LLM/AIエージェント/音声AI等）やカスタムAIプロダクトの実装・定着までを一気通貫でリードしていただきます。
当社の最大の特徴は、自社コンサルタントと「市場価値の高いハイスキルフリーランス」を融合させた独自のギルド型組織です。これら精鋭スペシャリストたちを束ねる「軍師」として、難易度の高いエンタープライズ案件を成功へと導いてください。

具体的な業務
ご自身のこれまでの知見や得意領域（戦略・分析・基盤構築等）に基づき、以下の業務の「統括および推進」を担っていただきます。
1. 戦略・構想策定
・経営層へのヒアリングを通じたAI/データ活用ロードマップの策定
・生成AI（LLM/音声AI/マルチモーダル等）のビジネス適用シナリオ策定とPoC設計
・データドリブン組織への変革に向けたDMO（Data Management Office）立ち上げ支援
2. プロジェクトマネジメント・チーム組成
・案件の要件定義からデリバリーまでの総責任（PM/PMO）
・AIプロダクト（SaaS型/カスタム開発）の開発プロセス管理と品質担保
・ハイスキルフリーランス（DS/DE/PM）との最適なチーム編成とクオリティ管理
3. ソリューション開発・組織拡大
・再利用可能なAI資産（LLMオーケストレーション基盤等）の共通化・プロダクト化
・上場に向けた組織作り、メソッドの標準化
・ナレッジシェアによる若手コンサルタントの育成、および新規サービスの企画

ポジション・部門の魅力
1. 「上場前夜」のダイナミズムを当事者として経験
株式上場という明確なマイルストーンがあります。組織が急拡大するフェーズで、仕組み作りや事業成長に直接寄与できる、キャリアにおいて最もエキサイティングな時期にご参画いただけます。
2. 「自社リソース」に縛られない、真のクライアントファースト
社内のエンジニアの稼働を埋めるための提案は不要です。市場から最適なスキルを持つフリーランスをアサインできるため、常に「解くべき課題に対して最高の布陣」で挑むことができます。
3. キャリアの拡張性
コンサルタントとしての深化はもちろん、事業会社としての側面を活かし、自社発の新規AIプロダクト立ち上げや、事業責任者（事業部長・役員候補）へのパスも開かれています。

業務概要:大きく次の4つの分野のいずれかを主に担当いただく予定です。
1. 生成AIを利用した全社規模の業務効率化推進
・企画
・構築
・運用業務全般 2. 生成AI等最新技術を用いたシステムの内製開発チームの立ち上げ
・運用 3. 各部署から依頼された生成AIを活用した業務改善ツールの開発と運用業務 4. 生成AIに関する当グループ全体のガバナンス構築、社内教育、リスク対応等の業務全般。
開発自体は外部ベンダーに依頼をしておりますが、内製開発に注力していく予定です。
具体的な業務:Microsoft 365 Copilot/Copilot Studio等を活用したAIエージェントの開発（2025年度の重要ミッション）、社内版生成AIチャットボットを筆頭に、生成AIを活用した社内手続きの照会対応ツールや、稟議書ドラフト
・議事録などのドキュメント作成や要約サポートツール、法人営業における支援エージェントのPocなど、生成AI活用を支えるシステム基盤の企画/運用、システム内製開発の体制構築、企画/運用、AIポリシー、AIガバナンス構築。
ポジション
・部門の魅力:本チームは組成中のため様々なバックグラウンドを持つメンバーで構成されています。
他社での経験が活かしやすく、また当社も自社にない新たな経験
・知見を求めていますので、活発な議論が可能な環境です。
生成AI活用に関しては全社規模の一大プロジェクトであり、成功させることは従業員の働き方の改善につながり、結果的に顧客満足や企業利益に貢献できるため、非常にやりがいのある業務です。
実際のツール開発のみならず、従業員の生成AI活用推進に向けた企画業務やリスク統制プロセスの確立など、全体のガバナンス構築にもかかわるため、企画推進の経験を積むことができ自身の市場価値を高めることが可能です。
将来的には部門全体をリードしていただけることを期待しており、システムを本番リリースできるような体制を目指しております。

●業務詳細
当社グループの各事業会社における経営戦略・事業課題に対し、AI活用を前提とした システム構想・設計・意思決定の中核 を担い、複数プロダクトを横断するプラットフォーム視点で、企画からリリース・進化までをリードしていただきます。

（ご担当頂く業務例）
・グループ横断／事業横断の視点でのシステム構想・全体アーキテクチャ設計
・事業・ビジネス要件の構造化および、システム要件・非機能要件への落とし込み
・各プロダクト要求の再構造化および、共通化／個別化の判断
・技術選定方針およびアーキテクチャ方針の策定
・設計思想・判断基準を展開するためのガイドライン・標準化の整備
・プロダクトマネジメント（プラットフォーム視点での横断的なPOとしての役割）
・開発フェーズにおけるディレクションおよび意思決定支援（なお、開発は開発チームが担います）
・担当PJにおけるマネジメントおよび関係者とのコミュニケーション

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

●魅力／やりがい
・クライアントワークではなく、事業者の立場でAI活用を前提としたシステム構想・全体設計・設計判断に主体的に関われる環境
・実際に事業で使われるAIプロダクトの企画・構想段階から関与し、「AIをどう使えば事業価値が出るか」を設計として形にできる経験
・複数のAIプロダクトを俯瞰するプラットフォーム視点で、上位レベルの構想・設計判断を行い、グループの事業成長に直結する意思決定をリードできるポジション

◆ このポジションの役割
現場ヒアリングから業務フロー設計・AIツール実装・定着支援まで一貫して担います。「ツールを入れた」で終わらず、「業務が変わった」「生産性が変わった」という成果にコミットするロールです。

◆ 主な仕事内容
（1）業務分析・課題の特定
・現場ヒアリング・業務観察による非効率ポイントの特定
・As-Is / To-Beプロセスの設計と改善インパクトの定量試算
・改善施策の優先順位付けとロードマップ策定
（2）AI・自動化技術の実装
・LLM（OpenAI API・Anthropic API等）を活用した業務自動化ツールの開発
・AI Agentの設計・実装（LangChain・LangGraph等）
・n8n・Zapier・Make等のノーコード/ローコードツールを活用したワークフロー自動化
・社内ダッシュボード・BIツール（Redash・Metabase等）の構築
（3）推進・定着支援
・現場メンバーへのAIリテラシー研修・ツール導入支援
・効果測定・KPI設計と継続的な改善サイクルの確立
・ナレッジの体系化と横展開