DX関連、1200〜1400万の転職求人

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顧客プロジェクトの現場にコンサルタントとタッグを組んで深く入り込み、顧客の課題を短いサイクルで解決していくためのプロダクト・システムを AI Agent を中心として実装し、成立させるポジションです。本ポジションは、単なる導入支援やPoCではなく、「業務に組み込まれ、使われ続ける仕組み」として立ち上げることをゴールにします。また、現場で得られた知見を抽象化し、自社製品へフィードバック・反映していくことも強く期待されます。立ち上げフェーズのため、当面はプレイングとして顧客業務に深く入り込みながら、 将来的には FDE 組織を立ち上げ、マネジメント・戦略を担う役割も担っていただきます。

●主な業務内容
・営業領域における AIエージェント／AIワークフロー の設計・実装
・ノーコード／ローコードツールを活用した業務自動化の立ち上げ
・ツールの限界を補うためのコード実装（Python 等）による拡張開発
・外部SaaS/CRM/社内データとの API / MCP を用いた連携実装、プラグイン等の開発
・品質・安全性・運用性の担保（本番導入・定着支援まで）
・複数顧客の業務理解を通じた、ニーズの抽象化・共通化およびプロダクト化の検討
・FDE 組織の立ち上げ・採用・育成・マネジメント

●この仕事の特徴・難しさ
・要件は最初から明確ではありません。仮説検証を前提に設計します
・LLM の非決定性・制約を理解した上での設計力が求められます
・PoC で終わらず、「業務に組み込まれて使われる」ことがゴールです
・技術的な正解に加えて、顧客価値としての正解が求められます
・立ち上げ期のため、仕組みも組織もゼロから作っていくフェーズです

●業務の変更の範囲
会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

当社はDXコンサルティングを通じて企業の変革を支援してきました。次のステージとして、生成AIを活用したプロダクト開発に注力しています。その中心となるのが 「AIプロダクトエンジニア」 です。単なるモデル実装やデータ分析に留まらず、Web開発の実装力 × ビジネス理解 × CX（顧客体験） × AI活用 を掛け合わせ、価値あるAIプロダクトを共に作り上げる仲間を募集しています。

業務内容
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）やLangChain等を用いた生成AIアプリケーション開発
・フロントエンド／バックエンドを含むWebアプリケーションの設計・実装
・PJにおける要件定義・設計・開発・テストといった一連の工程への参画
・チームメンバーやコンサルタントと連携したプロダクト開発

主なプロジェクト事例
・保険業向けAIクローンPoC支援
・情報通信業向けRAG活用ローカルLLM開発
・インフラ業向けローカルLLM導入・構築

当事業の目指す姿
当社はマインド・能力開発できる環境作りを追及してきました。Technology領域においても、技術軸のCxO（CTO、CIO、CDO…）や、社会的にインパクトのあるプロダクト開発、市場トップレベルの技術的な強みの獲得・発揮など、本人の志向に合わせた成長機会を創出していきます。

当事業の成長ステップ
STEP1：既存顧客へのオポチュニティ開拓・外部リソース含めた体制構築
STEP2：主要サービスラインを確定し、営業戦略再策定・採用強化
STEP3：デリバリーリソースの内製化・当事業起点での案件創出

当社クライアントの特徴
大手エンタープライズ企業とプライム（一次請け）を実現しております。

ポジションの魅力
・エンジニア組織の立ち上げコアメンバーとして、0→1フェーズを裁量を持って取り組むことができます
・事業戦略から顧客提案、組織開発まで、CxOとして必要となってくる能力を身に着けることができます
・CX領域に精通したメンバーと共に働き、顧客体験をデザインできます
・市場に大きなインパクトを与えてきたプロダクト開発者と共創できます
・技術選定から携わり、自らの手で「市場に刺さるプロダクト」を作り上げられます

その他の特徴
独自の能力開発制度を展開。本業のプロジェクトワークに加え、新規事業創出やマーケティング、営業、PR、採用、制度設計など、多様な社内取り組みに関与できます。大手ファームでは得がたい会社創り・事業創造への参画、そして異能を持つ個人同士が自由にコラボレーションする機会を通じ、事業を推進できる人材を育成します。

受賞歴
一人ひとりのマインドとスキルを高める仕組みを磨き続けています。こうした取り組みや企業としての成長が評価され、これまでにさまざまな賞を受賞してきました。

当社におけるAI関連プロダクトの開発運用を担当していただきます。

当社は、最先端のデジタル技術やAIを駆使し、会計監査の高度化・効率化や不正の検知・防止、データドリブンな意思決定の実現など、会計監査・経理財務領域のDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進しています。

<具体的な業務内容>
1. 生成AI／大規模言語モデル（LLM）を活用した新規ユースケースの探索および業務課題の特定
2. LLMを用いたPoC（Proof of Concept）の企画・設計・開発
3. 技術調査（最新LLM、関連ツール・フレームワーク等）および有効性・実現性の評価

・大規模基盤モデルの構築およびそのためのデータ基盤構築
・論文のサーベイ、先行手法の検証、論文執筆

・生成AIモデルを活用したインタラクティブシステムの開発及び評価
・開発したシステムの実証実験及び事業還元
・自社プロダクトにHCIの専門家として貢献

仕事の魅力
・当社の所有する国内最大規模の計算基盤を使ってHCIx生成AI分野の研究開発を行います。その成果を多くのユーザに届けるための事業化に向けた開発も進めます。
・大規模言語モデル、マルチモーダルモデル、生成モデルなど生成AIの様々な分野の研究者、エンジニアと協調して研究開発を進めることができます。

・ミッション達成に必要な要素技術開発及びシステム構築
・例1）大規模言語モデルの学習及び評価
・例2）LLMエージェントの構築及び評価
・知財化、研究成果の対外発表（研究機関との共同研究を含む

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

【主な業務】1. クライアントの内部規程、各種法令、ガイドラインを深く読み解き、関連法令や業界動向を踏まえ、GRCの観点から現状の課題を特定し、データ管理関連文書・体制・運用フロー等の検討に関する支援を通じて、クライアントのデータ活用やAI活用におけるリスク軽減と価値向上に貢献します。
2. マネージャー相当として、これまでの業務に加え、プロジェクトの推進・管理、およびGRC領域に関するソリューション提案を主導します。

【支援テーマ例】1. AIガバナンス： ポリシー・ガイドライン策定、プロセス構築、組織構築
2. データプライバシー： プライバシーポリシー策定支援、従業員教育
3. その他： データマッピング、リスクレポート作成 など

【ポジションの魅力】1. AI事業を牽引するパートナー企業と密に連携し、最先端AIプロジェクトへの参画とキャリアアップの機会があります。
2. 生成AIの活用や活用に向けたガバナンスなど、攻めと守りの両面から、最新の取り組みに携わることができます。
3. パートナー企業、および当グループ会社を含む多種多様なソリューションを連携して提案することができます。

職務内容
お客様のビジネス目標の達成に重点を置き、お客様とともに課題形成するフェーズから参画し、当グループのデジタル技術基盤を活かした、コンサルティングを担当していただきます。
AI駆動開発やITシステム開発・SIに関する知見を持ってコンサルティングを実施いただき、ビジネスとテクノロジーの橋渡しをすることで、お客様の課題解決や新規事業開発支援、社会課題の解決をしていただきます。
お客様に付加価値を提供できるよう、AI駆動開発や生成AIなどの市場トレンドを常にキャッチし、最新技術を適用した付加価値を提供できるよう、社内のAIチームをリードして提案から実装支援まで担当いただきます。

【具体的な業務内容】
お客様のAI駆動開発環境の構築・文化啓もう・定着支援
AI駆動開発を活用した業務変革コンサルティングやIT運用の高度化
AI駆動開発ソリューションの開発
当社内のAI駆動開発の定着化サポート
当社のグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討・開発支援
社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積
最新技術のリサーチやソリューション検討
など

【主なクライアント】
国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。
大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等

会社、仕事の魅力
当社は、最大級のデジタルコングロマリットである当グループの日本法人として、日本市場にてサービスを提供しており、カスタマーファーストを念頭に、お客様に寄り添い、課題の特定・構想策定から具体的な開発・運用保守に至るまで、End to Endでビジネスのゴールへの達成に貢献しています。
注力領域の一つにクラウド・データ・AI領域があり、事業部を新設してお客様へのサービスを強化しております。AIデータセンター・クラウド事業である自社AIファクトリーのサービスを開始する予定で、インフラからアプリまで、フルスタックでAIトランスフォーメーションの支援をできる企業は世界的にも多くありません。
当社は、特定のGPUクラウドサービスの先行予約を開始し、日本におけるAI開発を加速させる自社AIファクトリーを開設しました。
ディープラーニングの研究機関である特定の研究機関との連携や特定の企業への投資、そして特定の企業とのパートナーシップ締結など、かねてからクラウド・データ・AI領域へ力を入れていた当社が、日本市場においてさらなる事業の強化を行っております。本国およびグローバルでの実績と、最先端なテクノロジーに触れられるだけでなく、グローバルなダイナミズムやスピード感も感じていただけます。
私たちが目指しているのは、社員一人ひとりが経営に参画していく会社です。フラットな組織で個人の意向を尊重し、スピード感を持った意思決定を行い、挑戦を繰り返す。そうして、さまざまなイノベーションを起こしていきたいと考えています。
多様な顧客接点と、そこから生まれる膨大なデータ、決済、物流、マーケティング、インフラ等を統合し、最良の顧客体験・新たなビジネス機会を創出する事業展開力を有している点は、他の多くのコンサルティングファームやIT会社とは一線を画します。多様な国籍の多様な考え、経験をもったメンバーが在籍するグローバルかつダイバーシティを伴った社内環境も、日常的なイノベーションを可能とする要因のひとつです。

・画像からの3次元再構成、大規模3次元モデル生成のための基盤技術開発
・画像を中心とした大規模データの整備
・高品質な画像レンダリング手法の開発
・研究成果の論文発表、研究機関との共同研究

● 募集背景当社では、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成
・整備
・評価プロセスを自社サービスとして提供しています】

近年、AIの中でも特にコンピュータービジョン領域においては、1. 物体検知
・セグメンテーション
・トラッキングなどモデルの高度化2. 実運用を前提としたデータ量
・品質要件の急激な引き上げ3. 製造
・検査
・図面解析など産業領域特有のデータ課題の顕在化4. Physical AI(ロボティクス)におけるビジョンデータの処理、シミュレーション（Data augmentation)が同時に進み、モデル性能を左右する要因はアルゴリズム以上に 「どのようなデータを設計し続けられるか」 に移行しています】

特に現在は、1. 学習データの品質が属人的に管理されている2. 評価指標と実運用性能が乖離している3. データ改善の方法論が体系化されていないという課題があり、コンピュータービジョンモデルの性能をデータの観点から継続的に引き上げられるメンバーが求められています】

そこで今回、CV領域におけるデータ設計と評価ループを担うResearch Engineerを募集します】

● コンピュータービジョン領域における課題コンピュータービジョンとは、コンピュータに人間の「目」と「認識能力」を持たせる技術です】

画像や映像から特徴を抽出し、1. 物体が何かを識別し2. どこにあるかを特定し3. どのように動くかを理解することを可能にします】

主な技術領域には以下があります】

1. 画像分類: 画像全体から対象物のカテゴリを識別する技術】

2. 物体検知: 画像内の対象物の位置と種類を同時に特定する技術】

3. セグメンテーション: 画素レベルで対象物を区別する高度な認識技術】

4. トラッキング: 動画内における物体の動きを継続的に追跡する技術】

5. シミュレーション: 自社製品等を使ったデータの増強● 本ポジションの本質コンピュータービジョンモデルが正しく学習され、実環境で安定して動作し、課題を解決できる状態を、データ設計と評価ループの構築によって実現することを担っていただくポジションです】

扱う対象は単なる画像データではなく、1. ノイズを含む実世界データ2. クラス不均衡の激しいデータ3. 長尾分布を持つ例外ケースといった、CV特有の難しさを持つデータです】

● 主な役割1. 物体検知
・セグメンテーションモデル向けデータ設計2. 画像
・動画データの前処理
・品質管理3. アノテーション方針およびガイドライン設計4. モデル評価指標の設計および評価分析5. 学習 → 評価 → データ改善のフィードバックループ構築6. モデル開発チームとの連携による性能改善● 研究
・応用テーマ例本ポジションでは以下の一例のようなテーマに取り組みます】

CVデータ設計1. モデル性能を最大化するデータ分布設計2. 少量データ環境におけるデータ効率化3. 長尾クラス問題への対応評価設計1. 実運用性能を反映する評価指標設計2. 誤検知
・未検知の原因分析3. アノテーション品質評価手法産業応用1. 製造ラインにおける異常検知データ設計2. 図面画像の構造理解
・3D化に向けたデータ設計3. マシンビジョンにおける実環境適応● 主軸（最も期待する領域）1. CVモデル向けデータ設計
・品質管理2. モデル評価とデータ改善ループ構築3. Pythonを用いた画像データ処理
・分析4. データ視点からのモデル性能改善● このポジションで得られるもの1. CVモデル性能を左右するデータ設計の実務経験】

2. 実環境で使われるマシンビジョンの課題解決経験】

3. 研究と自社サービス開発を横断したキャリア】

4. AIの社会実装を支える基盤設計への関与】

当社では、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスをプロダクトとして提供しています。
近年、AIモデルの進化に伴い、競争力の源泉はモデル構造そのものから、「どのようなデータを、どのように設計し、評価し、改善し続けられるか」へと急速にシフトしています。
特に、LLM / VLM / マルチモーダルモデルの高度化、本番運用を前提とした大規模データ要求、データ品質がモデル性能を直接左右する構造が同時に進み、AI開発におけるボトルネックは完全に「データ側」に移行しています。
さらに現在は、有害データの混入、バイアスの増幅、誤学習によるリスク、評価指標と実運用性能の乖離といった AIの安全性・信頼性に関わる課題 が顕在化しており、データ設計は単なる精度改善の問題ではなく、AIの社会実装における責任領域へと拡張しています。
当社では現在、データ設計や評価が属人的に行われている、モデル改善のボトルネックがデータ側にあるが体系化されていない、安全性・品質・性能を統合した設計思想が未確立という課題を抱えており、AIモデル性能と安全性を「データの観点から」引き上げられるResearch Engineerを募集します。

このポジションの本質:
AIモデルが正しく学習され、安全性・信頼性を担保し、本番環境で信頼できる性能を発揮する状態を、データ設計と評価ループの構築によって実現することを担っていただくポジションです。
扱う対象は単なる学習データではなく、モデルの挙動を規定する訓練信号、評価基準を形作るテストデータ、安全性を担保するガードレールデータといった、AIのモデルの出力特性と性能を規定する要素です。
そのため本ポジションでは、どのデータがモデルの意思決定に影響するのか、どの評価が本番性能を適切に測定できるのか、どのようなデータ設計が安全性を担保するのかといった問いに対し、研究的視点と実装視点の両方から取り組むことが求められます。

主な役割:
・LLM / VLM / マルチモーダルモデル向けの学習データ設計
・データ前処理・アノテーション方針の設計と改善
・モデル評価指標の設計および評価結果の分析
・学習 → 評価 → データ改善 のフィードバックループ構築
・モデル開発チームとの連携による性能改善
・データ品質・バイアス・安全性に関する設計指針の確立

研究テーマとしての領域:
データ設計領域
・モデル性能を最大化するデータ分布設計
・データカバレッジと一般化性能の関係
・少量データ環境での効率的データ生成
評価領域
・モデルの実運用性能を反映する評価指標の設計
・評価データセットの品質設計
・自動評価と人手評価の統合設計
AI安全性領域
・有害出力を抑制する訓練データ設計
・バイアス・公平性に関するデータ分析
・安全性評価データセット（ベンチマーク）の設計
・データガバナンス・トレーサビリティ設計
・SFT, RLHFによるモデルの性能向上

主軸（最も期待する領域）:
・AIモデル向けデータ設計・品質管理
・モデル評価とデータ改善ループの設計
・Pythonを用いたデータ処理・分析
・データ視点からのモデル性能改善

扱う対象例:
・LLM / VLM 向けテキスト・画像・動画データ
・物体検知・画像認識モデル向けデータ
・アノテーションデータ・メタデータ
・安全性評価用データセット

このポジションで得られるもの:
・AIモデル性能を左右するデータ設計の実務経験。
・最新のLLM / VLM を実運用レベルで扱う希少な機会。
・AIの安全性・信頼性に関わる最前線の課題に取り組む経験。
・研究とプロダクト開発を横断したキャリア。

●具体的な業務内容
・大規模データ運用を前提としたアーキテクチャ設計
・顧客AIプロジェクトにおける技術提案およびPoCの実装
・顧客との技術ディスカッションおよび要件整理
・クラウド環境におけるソリューションの設計・運用
・プロダクトのスケールに伴う技術的ボトルネックの解消

●このポジションの難易度と面白さ
本ポジションでは、一般的なWeb開発では扱わない課題に直面します。
例えば、顧客ごとに異なるAI開発プロセスへの適応、Computer vision、LLMなどの領域で最先端研究へのキャッチアップ、自律運転、LLM(VLM、RAG)、Phycial AI(ロボティクス)などの幅広い課題といった、AI開発特有の複雑な問題に向き合うことになります。
一方で、それらを解決することで、AIが実際に社会で使われる状態を技術的に支えることができるという極めて大きなインパクトを持つポジションです。

●このポジションで得られるもの
・プロダクト開発と顧客プロジェクトの両面における技術判断経験。
・技術選定やアーキテクチャ設計を主導する裁量。
・将来的にTech Leadやアーキテクトとして成長できる環境。

具体的な業務
AI契約データベースにおいて、根幹機能である検索機能のアップデートを行います。さまざまな活用方法を実現するために、UIやデータベース設計も含めた改善をお任せします。

検索体験の高速化・多様化支援─キーワード検索／全文検索／構造化検索／類似度検索／生成AI検索や、レイヤー別に最適な検索の方式の設計・実装など
プロダクト横断の技術課題解決─パフォーマンス計測基盤やABテスト設計など評価基盤構築、検索UX改善指標の策定など

当社は、金融業界に特化したDXコンサルティング企業として、金融業界の変革を目指しています。AI・データ業界横断の課題解決に取り組む金融データ活用推進協会や金融IT協会といったコミュニティ活動に積極的に参加し、汎用的なソリューションとしての自社プロダクトやコンサルティングパッケージを開発。そのノウハウをコミュニティーに還元することで、金融業界の変革を図っています。
AI・データ事業では、現場で使われビジネス価値を出すための分析や開発経験が豊富なメンバーが、金融機関向けのデータ活用支援（分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など）と自社プロダクトの開発・提供を行っています。

【仕事内容】
大阪エリアの金融機関向けITコンサルティングおよびAI活用支援強化のため、大阪オフィスを開設。立ち上げフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードする方を募集します。

【職務概要】
本ポジションでは、AI活用に関するコンサルティング案件のプロジェクトマネージャーとして参画いただきます。特に、CoE（分析組織）支援、AI・データ戦略策定、ガバナンス設計、業務改善の上流検討などを中心に、金融業界の大手クライアントと直接連携しながらプロジェクトを推進します。技術実装から業務設計・体制構築まで幅広いデータ活用支援を手がけており、技術メンバーのサポートを受けつつ、上流フェーズや組織設計・ルール設計といった非技術領域のリードも担います。クライアントはほぼすべてが日本を代表する大手金融機関であり、高い業界理解とビジネスインパクトのある案件に携わることが可能です。

【プロジェクト体制】
チーミング

【具体的な業務内容】
・金融機関向けの生成AI活用コンサルティング案件でのプロジェクトリード
・データサイエンティストやエンジニアの成果物を理解し、顧客への説明や橋渡し
・CoE組織の立ち上げ・運営支援
・データ人材育成伴走支援、仕組みづくり
・AI・データ活用の中長期戦略・ロードマップ策定
・データ活用ポリシー、ガイドライン、ルールの設計
・AIガバナンス（モデルの品質管理・セキュリティ・倫理面対応）の検討

【プロジェクト事例】
・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援
・大手金融グループ様におけるAI組織での活用推進支援
・資産運用会社様におけるAI戦略策定、AI推進支援
・証券会社様におけるデータ分析基盤の構築支援
・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援
・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援
・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援
・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織開発支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（自社プロダクトを活用）
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（自社プロダクトを活用）

【魅力ポイント】
プロジェクトの魅力
・大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい案件に携われる
・開発したプロダクトが実際に大手金融機関に導入・活用される現場志向のものづくり
・プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で、成果が事業価値に直結
・金融業界に強いネットワークを活かし、高難度な業務課題に深く関与できる

組織とカルチャー
・役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感

成長環境
・社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能

働きやすさと安定性
・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・社会保険完備、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準

・アジア各国グループ会社と連携し圧倒的スピード感をもって新たな価値を提案する決済系新規事業を一人称で企画立案・推進する
・グローバルマーケットで決済代行事業者の次世代ビジネスと新たな収益源を創る。

【アピールポイント（職務の魅力）】
・当社は主にアジアマーケットをターゲットとしており、ローカルマーケットの知見を強みにしながら、圧倒的なスピード感をもってTry & Errorを繰り返していくため、大きな裁量を持って日本のマーケットではできない経験ができる。
・日本のグローバル決済サービス事業者として、当社の海外グループ会社の仲間とともに仕事の経験を積むことができる。
・日系及び海外のグローバル企業の先進的なサービスに組み込まれる決済サービスを提案する機会を得ることができ、チャレンジングであるやりがいのある職務である。

【担当領域】
大手金融機関様を中心にデジタル案件のサービス開発を担当頂き、設計や開発、運用構築を推進するとともに、サービス自体の創発や企画といった超上流の活動にも参画頂くことが可能です。また、導入したユースケースやアセットといった商材は非金融含む他領域への展開を想定しています。

【ビジネス・開発形態】
ビジネス形態は受注型ほか企画型（投資案件）も含まれ、また、開発手法は、ウォーターフォール／アジャイル／DevOpsほか、最適な手法を取り入れて進めます。

【事例紹介】
デジタルアセット・プラットフォームの開発案件 など
（ブロックチェーン技術を利用した共通基盤にて不動産や社債、株式などの資産をデジタルトークン化することで、日本社会におけるセキュリティトークンのナショナルインフラ化の促進を目指す。3メガ信託銀行や取引所機関との協業体制にて推進中）

【アピールポイント（職務の魅力）】
・先端テクノロジーを活用しお客様の課題解決や、新たなサービスを主体的に創り上げることがミッションの組織です。
・自らマーケットニーズが何かを考え、時にはお客様と共創し新サービスを一緒に考え、形のないものを創り上げていくチャレンジングな案件に取り組むことで達成感や自己実現を得ることができます。
・組織としてデジタル領域拡大に力を入れていく方針であり、提案をすればチャレンジを受け入れる風土があります。
・正解のないなかで突き進む必要があるため、相応の主体性や創造力、バイタリティが求められますが、非常にやりがいがあり働きやすい環境です。
・経験やスキルに応じて配属検討しつつ、入社後はOJT等で徐々に新たな業務・技術領域にもアサインさせて頂きます。

AI技術部は、グローバルにおけるAgentic AIおよび生成AIの高付加価値アセット開発と展開を推進する組織です。また、システム開発のプロフェッショナルとして現場・案件の支援も実施します。我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIやシステム開発に関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。顧客業務を理解し、課題解決を提案・推進できるメンバを募集します。
当組織で募集している下記ポジションから、選考プロセスの中で、ご希望と、ご経験・適性を踏まえていずれかをご提案いたします。面談・面接を通して、ご自身に適したポストを検討されたい方向けの募集となります。
以下をご確認いただき、ご興味あれば各ポスト詳細をご覧ください。
1. 【技術】ITグランドデザイン・コンサルタント
お客様の現実に即した技術面で実効性の高いITグランドデザインを提案します。ITアーキテクチャやITモダナイゼーションに強みのある当部と事業部が連携することにより、お客様の要望を叶えられるご提案を実現します。
2. 【技術】ソフトウェアアーキテクト
「ソフトウェアアーキテクト」 としてプロジェクトに参画し、適切なアーキテクチャの提案や実現性検証、レビューを実施します。
3. 【技術】ローコードプラットフォームを活用したシステム開発のエバンジェリスト・アーキテクト
ローコードプラットフォームを活用して前例のないシステムを高速かつ高品質で提供し、圧倒的な生産性向上とDXのスピーディーな実現を可能とします。
4. 【技術】生成AIのグローバルアセット開発・展開
生成AI/データ活用に関するグローバル技術戦略を定め、注力先進技術に関するアセットを国内外グループ会社と共同で開発、グローバル展開します。
5. 【技術】生成AI・Agentic AIに関するグローバル技術戦略策定とアセット開発・展開（アプリケーション開発）
アプリケーション開発領域における抜本的な開発生産性向上を目指し、生成AI・Agentic AIに関するグローバル技術戦略を定め、国内外グループ会社と共同でグローバルアセットを開発、展開します。
6. 【技術】生成AI・ITコンサルタント／技術支援
生成AIのスペシャリストとして、システム開発、特にソフトウェア開発領域への生成AI適用に関するコンサルティング、および生成AI適用支援を実施し、抜本的に生産性向上の実現を目指します。
7. 【技術】AIエーシ ェントの社会実装に向けたAI技術活用リータ ー
AIエージェント「自社製品」のコンセプトのもと、オフィスワーカーの業務プロセス変革を実現し、労働力不足の社会課題解決を目指しています。この取り組み推進に向けて、効果的なAIソリューションを提案・提供します。
8. 【技術】AIエーシ ェントの社会実装に向けたプラットフォーム技術者
AIエージェントの社会実装に向けた最適なプラットフォームを提案・提供します。

【アピールポイント（職務の魅力）】
アジャイル・アーキテクチャ・AI・グローバルといった多様な領域で、最先端技術とビジネスの融合を実現できる環境です。業界トップレベルのアジャイル知見、ローコード開発、生成AI・Agentic AI、CxOクラスとの対峙、グローバルでの活躍、など、様々な技術や経験を通して、ビジネスデザインと技術開発の両面を身につけることが可能です。国内外の拠点や海外ベンダーとの協業、社会変革を担うAI実装など、グローバルに挑戦しながら専門性を磨き、多様なキャリアパスを描けるのが魅力です。

当社の特定の分野にて、生成AIを活用した業務変革や働き方改善、生成AI基盤開発など、社会課題解決ニーズに応える業務を担当します】

当該分野は業界横断で価値提供し、最新テクノロジーでお客様の課題解決を支援します】

主要な業務内容は以下の通りです】

1. ビジネス推進（ビジネスディベロッパ）: 生成AIビジネス戦略の策定と市場展開の推進、営業企画および戦略立案、市場分析およびソリューション戦略策定】

2. 営業（顧客営業
・ソリューション営業）: 生成AIを活用した営業企画および顧客対応活動、プリセールス支援、顧客課題に基づくテーマの提案および営業活動】

3. 開発/サービス企画（AIエンジニア、データサイエンティスト、ITスペシャリスト、ITアーキテクト、アプリケーションスペシャリスト、プロジェクトマネージャ）: 生成AIソリューションの企画
・開発
・運用、サービスリリース後の運用フロー設計および運営、GPU基盤サービスの企画構想、および設計
・構築
・最適化】

4. コンサルティング（コンサルタント、デジタルビジネスマネージャ）: 顧客の競争力強化/CX変革/業務効率化オファリングの企画
・サービス化、事業部門／DX部門／経営層への課題ヒアリング、プリセールス、生成AIによる変革テーマ、新業務プロセス設計、変革ロードマップ策定、ROI 試算、PoCから業務適用に至るまでの顧客伴走支援、AI基盤の導入に向けた提案および技術支援】

【職務の魅力】●ビジネス創出
・スケールの経験: 新規ビジネスの構想から立ち上げ、スケールまで一貫して携われ、生成AIやSmart AI Agentなど先進技術を活用した価値創出が可能です】

●挑戦できる環境: 豊富なリソースを活かしつつ、ベンチャーのようなスピードと裁量でチャレンジ可能】

技術実装の実験結果をもとに、実戦的ナレッジで顧客に貢献できます】

●多様な協業と価値提供: 多様なバックグラウンドを持つスペシャリストと協業し、最先端技術や知見を活用しながらお客様のビジネス成果
・価値に貢献】

構想から実装
・定着までEnd to Endで伴走し、「手触り感ある」価値提供を実現します】

●幅広い業界との接点: 各インダストリのリーディングカンパニーを対象としたプロジェクトが多く、ハイレベルかつ多様な案件を通じて成長機会を提供します】

【組織の魅力】●学びと成長を支えるカルチャー: 案件共有会、外部勉強会、マンツーマンコーチング、ナレッジベース整備など成長支援が充実】

SlackやTeamsを活用した相談
・情報共有が活発な風通しの良い組織です】

●柔軟なキャリアパス: 超上流のコンサルティングから開発
・運用
・セキュリティ対応まで幅広い業務フェーズに対応】

組織内ローテーションや関連部門への異動も可能で、志向に合ったキャリア構築が可能です】

【働く環境】ワークライフバランスの実現のため、フレックス勤務制度やハイブリッド勤務体制（リモート×出社）を導入】

経験者採用者への手厚いオンボーディングでスムーズな立ち上がりを支援します】

「助け合い」「情報共有」「ナレッジ活用」を重視し、孤立せず成長できる環境です】

【職務内容】
社会的にAI活用が促進される中で、AI開発を支えるためのGPU基盤開発サービスのニーズが上昇しております。当社では最新技術を活用したGPU基盤サービスの開発強化を行っており、新たに自社サービスを企画し提供を開始しております。今後さらなる需要拡大も見込まれているため、プライベートAI基盤サービスの企画構想を共にリードしていただける方を募集しております。

＜具体的な業務内容＞
・マーケットやニーズ分析を基にしたソリューション戦略策定
・サービスの立案や計画策定・実行
・サービス導入に向けたプリセールス
・AI基盤活用に向けたコンサルティング
・数名のメンバーマネジメント

【アピールポイント（職務の魅力）】
1. 当社の未来を担う注目事業に参画
今後当グループのビジネスの核となりうる領域であり、最先端の技術と市場の成長を牽引する重要なポジションでご活躍いただけます。

2. 立ち上げ期ならではの挑戦と面白さ
プライベートAI基盤サービスは現在、立ち上げフェーズにあります。市場もまだ成熟していないため、サービスの形を自ら創り上げていく面白さと、事業成長に直接貢献できるやりがいを感じられます。

3. 当社ならではの圧倒的なリソース
AI基盤ビジネスには大規模な投資が必要ですが、当社ならではの強固なインフラと資本力により、スピード感を持って事業をスケールさせることが可能です。

4. 多様な人財と共に成長できる環境
社内には多様なバックグラウンドを持つスペシャリストが多数在籍。最先端技術や知見を活用しながら、お客様のビジネス成果・価値にどう貢献するかを考え抜く経験を通じて、自身の思考力・技術力を磨くことができます。

●提供しているソリューションに関して
現在、日本の多くの金融機関は、レガシーで重厚長大なシステムによって、デジタルな顧客体験を最適化するような改善が行えないという課題を抱えています。こういった課題を抱える日本の金融システムを、モダンな環境（オンプレミス→クラウド）、技術（Go/コンテナ）、設計（モノリス→マイクロサービス）を使って作り直しています。スタートアップながら、当社、当社、当社、当社などの日本を代表する企業とインフラ領域で協業し、高い評価を得ております。

●業務の概要
VP of Data & AIの大野/Kevin直下で、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。

【具体的な業務内容】
・データ基盤の構築やデータマネジメントの仕組みづくり
・セキュアなAI基盤設計・運用
　・高セキュリティ基準下でのサンドボックス環境やガバナンス機能実装
　・AIの評価基盤や、Gateway機能の設計・構築
・LLMオーケストレーションとMCP実装
　・社内SaaS・DB・ドキュメントをMCP経由でLLMへ提供
　・社内ツールとAIエージェントの統合、業務特化型AIエージェントのワークフロー設計・評価パイプライン構築

●配属先
「AI+チーム」
CTO直下の独立したチームです。少数精鋭で、当グループ全体の技術スタックを横断的にハックし、全社員の生産性を引き上げることをミッションとします。

●本ポジションの魅力
・技術的フロンティア
MCPという最新プロトコルを全社規模で実戦投入し、AIエージェントが実業務を動かす環境をゼロから構築できます
・圧倒的な裁量
CTO直下チームのため、意思決定が極めて速く、最新のモデルや技術スタックの導入に制約がほとんどありません
・データの質と量
金融事業や自社サービスなど、非常に密度が高く複雑なデータを「AIにどう解釈させるか」という、データエンジニアとして最高難度の課題に挑戦できます

【技術スタック】
Python、dbt、Airflow、Snowflake、Terraform、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

【その他】
・Snowflake の年一度の最大のイベント Data Cloud Summit に参加して情報収集を行いました。
・Data Platform Engineering チームの紹介をしている記事です。
・当社、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定いただきました。
・Snowflakeの「Industry Solution Partner of the Year」を受賞
・当社、VP of Data & AIに大野巧作 / Kevin が就任
・大野（Kevin）が「Snowflake Data Superhero」に選出

ポジション概要
生成AI関連技術を活用した新サービスの設計、開発、実装をお任せします。

主な業務内容
具体的には以下の業務を想定しています。
1. 大規模言語モデル（LLM）を利用した各種新システムの開発
* LLMを利用してさまざまな新システムの開発が可能か検証し、プロトタイプを作成します。
* LLMエージェントを用いた新機能提案や機能改善提案を行います。
* AIエージェント開発、Model Context Protocol（MCP）などのLLMツール開発、モデルのファインチューニング、プロンプト開発とその評価などが含まれます。
2. LLMを活用した社内システムの効率化
* 当社が提供する自社サービスの内部システムにLLMを活用し、業務効率化を図るシステムを構築します。
3. 生成AIモデルの設計、トレーニング、最適化
4. クライアントのニーズに基づくAIソリューションの提案と開発
5. データ収集、前処理、解析の実施
6. 開発したAIシステムのテストと評価、公開新技術の迅速な評価と検証
※変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり

プロダクトを知る
生成AIを活用した新サービスが自社サービスに誕生し、提供を開始しました。自社サービスが人とAIをつなぐプラットフォームとなります。

2.ポジションについて
プロダクト概要:
「自社サービス」は、企業の中に散在する経営データ（財務数値／KPIの予算・見込・実績）の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。提供開始後、マルチプロダクト展開にも注力し、プロダクト／サービスを提供。プロダクトビジョンの実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。

募集ポジションについて:
私たちは、「AIを業務に溶け込ませる」世界の実現に向け、LLM・AIエージェントを企業の中核業務へ本格実装する取り組みを推進しています。企業のAI活用がPoC（実証）から“本番活用”へと急速にシフトする中で、「技術と業務の翻訳」が極めて重要になります。そこで、顧客の業務を深く理解し、AIエージェントのユースケースを設計し、技術チームと共に“実装”まで導くコンサルタントを新たに募集します。

チームについて:
所属予定チームは新規事業部、LLM基盤チームです。CEO直下のAI・LLM領域のクロスファンクショナルチームであり、コンサル、FDE（エンジニア）、PdM、デザイナーが密に連携し、課題発見から実装までを一気通貫で担当します。エンタープライズ企業の経営企画・業務部門と直接連携し、AI導入の成功パターンを創出。LLM基盤チームと協働し、ユースケースの共通化・AIエージェントの標準化も推進します。「机上の戦略」ではなく、実際に動くAIエージェントを顧客とつくる“実装特化型”のコンサル組織です。

具体的な業務内容・ミッション:
業務内容:
1. 顧客の業務プロセス分析・課題の構造化
2. AI適用ポイントの特定とユースケース設計
3. LLM／AIエージェントの要件定義（FDEと連携）
4. 業務フロー・ナレッジ・ツール連携を踏まえたAIエージェント設計
5. 導入プロジェクトの推進（要件整理 導入 定着まで）
6. AI精度評価・改善サイクルの運用
7. 顧客で生まれた成功パターンの標準化・プロダクトへのフィードバック
8. ステークホルダー管理、進捗・リスクのハンドリング

ミッション:
1. LLM技術を「使える形」で事業価値に転換する
2. 高速に検証→改善→実装できるAI基盤の構築
3. 複雑な文書業務をAIで処理できるドメイン特化基盤を作り上げる
4. 顧客企業での“AI活用の成功例”を再現性ある形で創出する

◆AI（機械学習）、画像処理などの先端技術開発
◆三次元計測・認識、VR/ARなどの先端技術開発
◆FVC、HEVC、AACなどの映像・音声圧縮符号化分野の先端技術開発
◆無線通信、暗号など、情報通信分野の先端技術開発
◆上記を含む情報通信技術を応用した先端システムの試作

◆AIエンジニアおよびコンサルタント
＜従事する職務＞
・AIに関する技術開発や新規サービス開発
・お客さまの課題に合わせたAI導入に向けたコンサルティング業務

＜具体的な業務内容＞
様々なAI技術を活用して金融業界に留まらず、製造業や建設業など幅広い業種の課題解決を行います。
AIを活用した自社サービス開発や、お客さまへの課題ヒアリングから解決策検討、データ分析、AI開発、導入まで一連のコンサルティングや開発業務を担当していただきます。

当グループのDX戦略を支える最新デジタル技術の導入や実利用に向けたアーキテクチャ設計まで一貫して取り組んでいただきます。具体的には、応募者の業務経験・希望・スキル等に応じて、以下のいずれか、あるいは複数のテーマを担当いただきます。
・AI
・プラットフォームエンジニアリング
・データ＆アナリティクス
・モダンセキュリティ
・モダンアプリアーキテクチャ
・ブロックチェーン

AIの急速な進化により、単なる業務効率化を超え、業務の在り方・顧客体験そのものを再定義する機会が生まれています。当社では、それらの変化をチャンスととらえ、AI CoE（Center of Excellence）組織の立ち上げを推進しており、データ・AIの積極的な活用により新たな価値を生み出し、ビジネスの成長と発展に貢献する専門人材を募集しています。本募集では、実務で現場と伴走しながらAI活用を推進できる実践型リーダーを求めています。

【職務内容】
●ビジネスアナリスト
AI CoEの立ち上げメンバーとして、生成AIやデータ活用を前提とした業務課題整理・ビジネスケース策定・ユースケース企画・効果検証・業務設計を担います。

＜主な業務＞
・各部門（営業／保全／事務／コンプライアンス等）の業務ヒアリング
・As-Is / To-Be 業務フローの可視化、課題抽出
・生成AI・データを活用した業務改善アイデアの企画
・AIユースケースのPoC企画、実施、効果測定（定量・定性）
・ビジネスケース、概算費用対効果（ROI）の作成
・AI導入に伴うリスク／ガバナンス／ルール検討（専門部門と連携）
・導入後の定着支援・運用プロセス構築
・部門横断のステークホルダー調整・合意形成のリード
・AI CoE基準（ユースケース管理、要件定義標準等）の整備
・グループ会社および他部門との協働によるプロジェクト推進
※海外グループ会社等との連携は「必要に応じて参加」

【このポジションの魅力、得られる経験等】
・生成AI×業務改革 の最前線で、生命保険の根幹業務を変革できる
・社内のITリテラシー課題に対して、BAの役割が非常に大きく、成果が目に見えやすい
・AI CoE立ち上げメンバーとして、会社のAI活用プロセスをゼロから構築できる
・職種の境界を超えた多様な部門との連携により、事業理解と企画力が圧倒的に伸びる
上位マネージャーとして、将来的に AIユースケース推進リード／標準プロセス責任者 などへの成長も可能

プロダクト概要:
自社サービスは、企業の中に散在する経営データ（財務数値／KPIの予算・見込・実績）の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。自社サービスを複数展開するまでに至りました。また、プロダクトビジョンの実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。

募集ポジションについて:
「設計力を磨き、事業を創る側へ」 ビジネスアーキテクト募集。このポジションの業務は、一般的なシステム導入コンサルティングとは大きく異なります。あなたがやることは、顧客の経営管理の「あるべき姿」を設計し、実装することです。顧客の業務・システム・データを読み解き、オペレーション・ロジックを設計し、顧客と一体となりながら業務に実装する。このプロセスで得た知見は、そのままプロダクトの機能として実装されます。つまり、あなたの仕事は顧客の課題解決とプロダクトの進化を同時に設計することです。現在、少数精鋭の立ち上げフェーズであり、あなたの仕事が直接プロダクトの方向性を決め、事業の成長を左右します。初期メンバーとして顧客案件の最前線でアーキテクトとしての設計力を磨きながら、チームを率いるリーダーへ、そしてゆくゆくは事業の成長を牽引する存在へとキャリアを広げていただくことを期待しています。変革期を迎えた製造業に対して、現場と経営をデータでつなぐ「次世代のスタンダード」をゼロから創り上げる。日本の製造業の「稼ぐ力」を再定義し、その先にある「良い景気」を本気でつくりにいく。その挑戦の中心に、初期メンバーとして立つ。それが、このポジションの仕事です。

具体的な業務内容・ミッション:
ミッション: 現在、少数精鋭の立ち上げフェーズであり、あなたの仕事が直接プロダクトの方向性を決め、事業の成長を左右します。変革期を迎えた製造業に対して、現場と経営をデータでつなぐ「次世代のスタンダード」をゼロから創り上げる。日本の製造業の「稼ぐ力」を再定義し、その先にある「良い景気」を本気でつくりにいく。それが、このポジションのミッションです。
業務内容: 製造業顧客の経営データを「意思決定に使える形」へ再構築し、プロダクトとして実装するまでの一連のプロセスをリードいただきます。
1. 顧客データの読み解きと構造化：顧客の基幹システムから出力される多種多様なデータを受領し、業務プロセスとの関係を整理。顧客固有の業務ルールや暗黙知を言語化し、データの意味を構造的に理解する
2. 分析ロジックの設計・構築：現場の活動データを収益性（P/L）へ翻訳するためのロジックを、顧客ごとに設計。パッケージのパラメータ設定ではなく、「この顧客にとって何が正しい計算か」をゼロから考え抜く
3. 生成AIを活用した高速プロトタイピング：生成AIを活用し、従来は長期間かかっていた分析基盤の構築・検証サイクルを圧倒的なスピードで回す。AI×ドメイン知識の掛け合わせで、業界に前例のないデリバリーモデルを体現する
4. 仮説検証・計算結果の突合：構築したロジックの出力を顧客の実績データと突合し、乖離があれば仮説を立てて原因を追求。「なぜこの数字になるのか」を顧客と共に解き明かす
5. 顧客との合意形成・ユースケース開発：分析結果の妥当性を顧客の経営層・現場双方と確認し、新たなユースケースの発見・言語化を通じてプロダクトの活用範囲を拡張する
6. プロダクトへのフィードバック：顧客課題の解決過程で得た知見をPdM・エンジニアチームに還元し、プロダクトの機能そのものを進化させる

この仕事ならではの魅力:
* ロジックの設計者になれる：パラメータ設定ではなく、仕組みそのものを設計する。あなたが設計したロジックがプロダクトの機能になる
* 事業の成否に直接関わる：新規事業の立ち上げフェーズであり、あなたの仕事が事業の成長に直結する
* 大手製造業の経営課題に踏み込める：顧客のCFOや製造本部長クラスと、経営のトップイシューを議論し、変革を起こす
* テクノロジーでキャリアを拡張できる：クラウド×AIという新しい武器を手に入れ、従来のコンサルキャリアとは異なる成長曲線を描ける

当社が提供する各種開発支援サービスにおいて、大規模・基幹・レガシーシステムを含むプロジェクトの上流工程をリードしていただきます。本ポジションでは、既存システムや業務構造を正しく把握したうえで、コンサルタントとしての構想力とアーキテクト視点を活かし、「どう変えるべきか」「どう進めるべきか」を設計・判断する役割を担います。当社では、AIを単なる自動化手段としてではなく、現状把握・論点整理・意思決定を支える補助線として活用しています。AIによる分析結果と人の判断を組み合わせることで、構想から実装まで一貫したプロジェクト推進を可能にしています。

業務内容例:
・営業と連携した提案活動、上流検討フェーズでの技術支援
・AIを活用した既存システム仕様・構造の可視化、現状把握
・現行仕様・業務課題を踏まえたシステム構想・改善方針の策定
・サービス・機能単位での設計整理および中長期ロードマップの検討
・段階的な刷新・改善を前提としたアーキテクチャ設計
・ToBeシステムの全体整合性を保ちながら、プロジェクト全体を推進

※開発フェーズでは、AIを前提とした開発プロセスと開発標準（自社DQS）を活用し、品質・生産性・判断スピードのバランスを取ったプロジェクト運営を行います。AIエージェントなどの技術は、実装を支える手段として活用しつつ、本ポジションでは設計・意思決定・合意形成に集中できる環境が整っています。

当部署で働く魅力:
・構想を絵で終わらせない：自ら策定した構想を、AI実装体制とともに現実に変えていく“手応え”を得られます。
・自社独自のAI解析ツールという武器：従来数ヶ月のヒアリングが必要だった工程を、コード解析により短期間で可視化。そのため、リアリティある構想を提案できます。
・実行支援に強いコンサルティング：経営層や情報システム部門だけでなく、「業務部門のリアル」と「システム刷新」をつなぐ実行主義。お客様内の横断的な対話に入り込みながら、全体を前に進めていく役割を担えます。
・プライム案件中心で顧客と直接向き合える：構想から実装、エンハンスまで一貫して関われるため、短期的な成果ではなく、本質的な価値提供と信頼を築くことができます。
・戦略×業務×技術が交差するキャリア：当社ではそれぞれの得意分野や志向に応じて、アーキテクト、業務コンサル、PM、プロダクト設計など多彩なキャリアパスが用意されています。

AI・DXプロフェッショナルの魅力:
・AIありきではなく、経営支援の高度化をAIで推し進めるという発想が求められる（価値にフォーカスすることが求められる）
・ハンズオンで現場に入り込み、経営層とも距離が近いため、一気通貫で推進しやすい
・「PoCを繰り返して結局何も生まれない」ということがない（実際に現場で運用するところまでやりきれる）

業務内容:
ご入社後、下記の中から得意な領域を中心に業務をお任せし、徐々に経営支援全体（マーケティング／デジタル／ファイナンスなど）へ、幅を広げて頂きます。
-課題特定・解決のためのビッグデータを用いた分析
-機械学習システムの導入・運用
その他事例）
- 独自モデル・アルゴリズムの企画〜実装〜評価
- 論文/OSS 調査と技術 PoC の高速回転
- MLOps・GPUインフラ最適化
- 技術ブログ・登壇によるブランディング

プロジェクト事例:
【事例1】機械学習を活用したCRMセグメンテーション最適化支援
《開始前》
・顧客セグメントごとにCRM施策は実施していたものの、使用情報が乏しく、大まかな分類でしかなかった
・セグメント精度が低く、個別施策の効果検証も不十分であったため、マーケティング投資の無駄が発生していた
《支援内容》
・既存CRMデータ（購買履歴、会員属性など）を収集・統合し、機械学習モデルの基盤を構築
・勾配ブースティングを用いて、顧客セグメントを再定義し、精度の高いセグメンテーションを実現
・新たに構築した機械学習システムは現場のCRMプラットフォームに組み込み、通常業務化
・ABテストフレームワークを導入し、機械学習によるセグメンテーション施策と従来施策を比較検証
《成果》
・機械学習によるセグメンテーション最適化により、トップライン向上含む年間約〇〇円の利益貢献を達成

【事例2】機械学習を用いた顧客仮説検証から高LTV化施策まで一気通貫で支援した案件
《開始前》
・どの顧客が高いライフタイムバリュー（LTV）を生むか把握できず、筋のいい施策が打てていない状態
・CRMデータを活用した分析体制が未整備であり、購買行動に基づく施策立案が困難だった
《支援内容》
・既存CRM／購買履歴データを収集し、EDA（探索的データ解析）を実施。高LTV化に寄与する購買行動パターンを機械学習手法で特定
・特定された行動パターンをもとに、顧客仮説を再構築。たとえば「定期購入開始後○回目までに○○カテゴリを併せ買いする顧客ほどLTVが高い」などの仮説を抽出
・新たに策定した仮説に基づき、ターゲットセグメント向けのプロモーション施策を設計。
・施策効果を検証するため、ABテスト環境を構築。仮説に沿ったグループと従来施策グループを比較し、インパクトを定量的に評価
《成果》
・機械学習によって抽出された高LTV顧客の購買行動に基づく施策を展開した結果、年間で約〇〇円の粗利益貢献を実現

ミッション:
最新AI技術（LLM・拡散モデル・自律エージェント等）を“経営課題解決ツール”へ昇華しSaaS／内製プラットフォームとして提供していきます

業務内容（変更の範囲）:
・雇入れ直後：経営支援（一般的にはコンサルタント業務）
・変更の範囲：会社の定める業務

【具体的な業務内容】
・生成AI基盤（AWS Bedrock / Google Gemini / OpenAI）を用いたアジャイルPoCの開発・実行・評価
・顧客サービス改善 / 新規サービス開発に向けたAIアプリの設計・実装・テスト
・LLM（大規模言語モデル）の選定や、LLMの評価・運用の仕組みづくり
・LLMの技術調査やLLMを活用した機能の開発、プロンプト設計・改善
・LLM運用課題の特定、改善策の提案・最適化（AIテックリードと連携）
・テストデータ生成、データクレンジング、データ加工

【プロジェクト例】
・技術検証（モデル／プラグイン等）：各種AIモデルやプラグインの活用検討、適用可否の評価
・業務支援アプリの内製開発（AWS等クラウド上）：生成AIを活用した面談記録・議事録作成アプリ、社内手続きの照会ツール等の開発・PoC（技術検証）
・ローコード／ノーコード：開発ツールの試行利用と社内導入の検討
・モデル高度化の検証：ファインチューニングを視野に入れた技術検証
・自社独自モデル：独自モデルの構築および評価・実証

【プロダクト例】
・面談記録・議事録作成支援「自社製品」：対面/オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS/Webアプリケーション
・スライド生成支援「自社製品」：作成したいスライド内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成
・リサーチ支援「自社製品」：ユーザの指示に応じてWeb上の膨大な情報をAIが検索・精査し、レポートを自動生成
・営業支援「自社製品」：営業担当者が1日 5日かけていた調査・資料作成を自動化。過去のお客さまとの打ち合わせ内容や、お客さま情報からAIエージェントが次の商談の資料を自動作成

【ポジションの魅力】
1. ビジネスインパクトの大きさ
当グループの業務・顧客接点を、生成AI／AIエージェントで“現場の働き方ごと”変えていくポジションです。企画検証に留まらず、実際に使われ続けるプロダクトとして社内展開し、改善サイクルを回します。業務効率化だけでなく、提案高度化・判断支援など、価値の出しどころが広いのが特徴です。「新しい技術を試す」ではなく、「価値に変える」ことがミッション。PoC→本番→継続改善まで一気通貫で関われます。

2. プロダクトの規模感
社内ユーザーの裾野が広いサービス開発に携われます。30 40件規模のテーマが同時並行で進む環境のため、単一プロダクト開発だけでなく、複数案件を横串で支える共通化（設計・評価・運用の型化）にも挑戦できます。社内のテクノロジー開発チームを中核に、ビジネス部門と近い距離で“作って終わり”にしないプロダクト開発が前提です。

3. 金融独自の独自性・複雑性
金融ならではの前提（セキュリティ／コンプライアンス／機密情報の取り扱い／出力品質・安全性への配慮）を踏まえた設計・実装が求められ、技術的に“難しいからこそ面白い”領域です。LLM/RAG/マルチモーダルなどの技術を、制約の中で使える形に落とし込む力が鍛えられます。単なるツール導入ではなく、業務・データ・運用とセットで組み上げる実戦経験が積めます。責任あるAIの観点を持ちながら、スピード感ある価値検証も両立する。このバランス感覚こそ、金融×生成AIのど真ん中の経験になります。

当社のデータ&AI部門が開発する最先端の自社AIプロダクト（自社サービス等）を武器に、クライアントのマーケティング課題を解決する役割です。単なる「営業」ではなく、データとAIを駆使した上流工程のマーケティング提案をリードしていただきます。

＜具体的には＞
1. 自社AIソリューションのセールス・推進: SNSデータ、AIペルソナ等を活用した次世代マーケティング施策の提案。当グループのデータマーケティング部門との連携。
2. 局内のメンバーと深く連携し、潜在的な案件ニーズを汲み取り、当社の技術を繋ぎ込んでプロジェクト化する。
3. 開発チームとのブリッジ: 現場のニーズを開発メンバーにフィードバックし、プロダクトの改善や新メニュー開発を共に推進する。

※業務上の必要または当人の希望がある場合、職種変更の可能性あり。

現在、巨大なメディア市場はいまだアナログなプロセスが中心です。私たちは、当グループ独自の「生活者データ」と「AI・数理最適化」を武器に、この巨大なマーケットの仕組みを根本から変えようとしています。本ポジションは、AIプロダクトの開発PLとして、単なる開発にとどまらず、ビジネス課題をどう技術で解くかの意思決定から携わります。現在、チームは組織力の向上と内製化の強化という過渡期にあり、「自分の意思決定が当社の技術スタンダードを構築する」という、極めて裁量と影響力の大きいフェーズでの参画となります。

業務詳細:
開発PLとして、以下の業務を遂行いただきます。
1. 技術選定・アーキテクチャ設計: 顧客課題やデータ特性に基づき、機械学習・数理最適化・LLM等の最適な技術手法を検討・導入。他プロダクトとの連携やインフラ構成を含め、広範な技術裁量を持って推進します。
2. 開発プロジェクトのリード: 技術検証（PoC）からシステム開発までのタスク管理・指示。
3. 顧客・現場との折衝: クライアントの経営層（CMO等）や、テレビ局・エンタメ業界のドメインエキスパートと直接議論し、技術的実現性を軸にプロジェクトをリードします。

具体案件:
* 自社サービス： 高精度な視聴率予測システム
* 自社サービス： テレビCM出稿枠の数理最適化システム
* 自社サービス： メディア・スポーツ・エンタメ各局の業務高度化支援
* 自社サービス： 国内最大級のオンオフ統合マーケティングプラットフォームの基盤開発

このポジションで得られるもの:
* 圧倒的な社会的インパクト: 巨大な市場の仕組みをアップデートする手応え
* 技術選定の裁量: 新しいライブラリやLLM活用など、最適解であれば自身の判断で導入が可能
* キャリア: 技術に閉じず、ビジネス・経営層・現場と対峙し、コンサルティング能力も備えた人材へのキャリアアップが可能
* 組織創りへの参画: これから内製化を進めていくフェーズで、組織の型そのものを創る経験を積める

当社は、AI技術を活用し、お客様のビジネス課題を構造化
・可視化し、プロダクトや業務プロセスに変革をもたらす提案
・実装を行っています】

自然言語処理、画像解析、機械学習、生成AI（LLM）などを活用し、課題の定義からアルゴリズム選定、PoC、実装、MLOps
・運用まで、プロジェクト全体を推進していきます】

本ポジションでは、AI領域の技術知見をベースに、顧客折衝
・要件定義
・チーム設計
・進行管理など、プロジェクトマネージャーとしてプロジェクト全体をリードしていただきます】

具体的な業務: 顧客課題のヒアリング
・要件定義
・PoC設計、AIモデル開発（選定
・評価
・チューニング
・実装支援）、プロジェクト進捗
・品質
・リソース管理、社内エンジニアや外部パートナーとの協業マネジメント、AI導入後の業務適用支援、MLOps体制構築支援、LLMを活用したプロンプト設計やシステム統合支援（必要に応じて）】

利用技術: モデル
・ライブラリ：PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、Transformers（HuggingFace）など、言語：Python、TypeScript、SQL、クラウド：AWS（SageMaker, Lambda, EC2, S3等）、GCP、Azure（OpenAI含む）、ML基盤／MLOps：SageMaker、MLflow、Docker、GitHub Actions、FastAPI、Streamlit、LLM活用：OpenAI API、Azure OpenAI、LangChain など、タスク管理：JIRA、Backlog、Notion】

※プロジェクトにより異なりますが、柔軟な技術選定を歓迎する文化です】

ポジションの魅力: 企画 運用まで一貫して関われるAIプロジェクト（業務課題の言語化
・AIアプローチの設計
・MLOpsまで幅広く担えます）、生成AIを活用した先進事例の創出に携われる（OpenAIやLLMを活用したプロンプト設計
・RAG設計などの機会が豊富です）、専門性×マネジメントの両立（技術理解を武器にしながら、プロジェクト責任者としての裁量も発揮できます）、部門横断での組織づくり
・AI文化醸成にも貢献（成長途上の組織で、スキルだけでなく文化づくりにも関われます）】

【配属組織】
エンタープライズソリューション本部 ITサービス部
●部門ミッション
プライムSI（一次請けSI）を担い、戦略立案・企画から、設計・構築、運用保守まで一気通貫のサービス提供を行っております。当部は、ミッションとして新規顧客獲得を目的とした戦略立案及び実行を通して、アジャイル×PMOでのIT支援/DX推進、および新たな業界の顧客醸成します。そして、顧客課題の解決として、様々なSIプロジェクトを担います。

【職務内容】
●担当業務
顧客向けAI活用プロジェクトを組織横断的に支援するデータサイエンティストを募集します。当部門では今後、AI利活用を重要な取り組みの一つとして位置づけ、生成AIを中心に実案件への適用を進めていく方針です。現在は探索フェーズにあり、特定の技術や手法に固定せず、案件ごとに最適なAI活用方法を検討・提案していただきます。まずはAI活用の相談窓口・壁打ち役として既存プロジェクトに参画、またはプリセールスにて、顧客の業務理解やAI活用のコンサルティングから参画し、実運用につながるAI活用を推進していただきます。

●ポジションの魅力
・部門としてAI利活用に注力していくフェーズに関われる
・生成AIを中心に、探索段階から実案件への適用まで経験できる
・特定技術に縛られず、案件ごとに最適解を選択できる
・アプリ／インフラ／UX/UIと協働し、実務に効くAI活用を実践できる

●キャリアパス・成長環境
入社後は組織横断的な立場で複数案件に関与し、AI活用の起点となる役割を担っていただきます。AI活用パターンや知見を蓄積しながら、徐々に案件リードの比重を高めることが可能です。将来的には、AI活用方針の検討や標準化、AI案件のリード人材としての役割拡大など、個人の志向や成長に応じたキャリア形成ができます。ポテンシャル採用も想定しており、SIerにおけるAI活用を実務を通じて磨ける環境です。

【組織風土】
所属組織は、志を持つ幅広いメンバーで構成され、コミュニケーションも活発な組織で、自由と裁量を持って挑戦できる文化が根付いています。

【組織魅力】
1. 一体感を持ったチーム体制
当組織では一人ひとりの自主性を重んじ、常に挑戦し続けようという風土があります。また、様々な意見や考え方を積極的に発信するメンバーと、一人ひとりの意見をフラットに聞き、プロジェクトへ柔軟に反映するマネジメントでチームを構成することで一体感をもって開発を進めております。これまでのご経験を活かしながらも新しいことに挑戦していくことができます。
2. スピードと裁量がある
エンタープライズソリューション本部は組織である一方、ほとんどの顧客がプライムで最上流から取り組みます。よって、プロジェクトの質を求められつつも、小回りの利いた動きが可能で、スピード感と裁量を通して、やりがいを感じることができます。これは通常のデリバリ部門だけでなく、営業や事業企画においても、自己裁量とチームマネジメントの両面で活躍できる環境です。

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、上場企業である当グループの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。特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的な自社製品や自社サービスを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。当社は、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、顧客に対して最適な自社サービスを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。

期待する役割: 当社は、AI活用のベストプラクティスを常に追求しています。本ポジションの担当がプロジェクトの全体設計とステークホルダーマネジメント、ROIの可視化を行い、一方でForward Deployed Engineer『現場に深く入り込むエンジニア』もエキスパートとしてプロジェクトに関わります。ビジネス価値の定義と技術的な実現可能性を複数のロールで検証しつつプロジェクトを前進させます。

このポジションの魅力:
1. AI活用のベストプラクティスを実践する上位職: AIが活発にビジネス利用されている中、社内外で役割が認識されてきているDeployment Strategistとしてエンタープライズ向けの大規模プロジェクトを直接リードし、高い評価を得ることができるキャリアです。カスタマーサクセスやITコンサルタントの上位に位置するキャリアを構築することができます。
2. 事業成長への貢献と明確なキャリアパス: 担当するプロジェクトの成功やチームの成果を通じて、事業の成長にダイレクトに貢献している達成感を味わえます。将来的には、裁量権を持つマネージャーや当該領域の専門性をさらに追求するエキスパートとしてのキャリアを目指すことが可能です。

業務内容: AIの不確実性と向き合いつつプロジェクト推進を行うポジションです。技術とビジネスの翻訳者として適切な予測と説明（ステークホルダーマネジメント）を行います。現場へ入り込むことで把握した業務側の要件・要求をアジャイルに実装するためのディレクションを行います。具体的には以下の業務に取り組んでいただきます。
* プロジェクト管理支援: プロジェクト計画策定・進捗管理・リスク管理の実施、成果物の品質管理・検収対応、プロジェクトドキュメント(要件定義書・仕様書等)の作成。
* 顧客対応・調整業務: 顧客折衝・要件ヒアリング・課題抽出、エンジニアチームとのコミュニケーション・調整、社内外のステークホルダーとの折衝・合意形成。
* その他業務: プロジェクトの改善提案、開発プロセスの最適化。
設計・構築・運用定着を高速で実現することで自社AI製品の活用度合い・ROIを引き上げるミッションです。

当社は、技術系コンサルティング会社です。Javaやオブジェクト指向技術黎明期から、技術と開発プロセスの最前線をリードしてきました。現在は、エンタープライズシステム開発、クラウドネイティブアプリケーション開発、アジャイル開発支援、生成AI・機械学習のPoC開発支援、エンベデッド／ロボット・自動車領域の先端技術開発、産業DX・データ利活用支援、エンジニア育成・教育コンテンツの提供など、幅広い領域で支援を行っています。当グループは統合を経て新たな体制となり、日本のものづくりに変革をもたらすコンサルティング会社としてさらなる成長を続けています。

当事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を想像することを行います。当事業部は、日本にはまだ少ないサイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。また、官公庁や国公立大学や私立大学とも連携して産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクノロジーを社会に還元する取り組みを実施しています。

当ポジションでは、顧客のビジネス課題に対し、AI技術を用いたソリューションの企画、設計、開発、導入、運用まで一貫して実施します。

具体的な業務内容:
1. AI/機械学習プロジェクトの企画・提案：顧客のニーズをヒアリングし、AI技術による解決策を提案します。
2. システム設計・開発：開発したAIモデルを組み込んだシステム（Webアプリケーション、APIなど）の設計・開発を行います。
3. PoC（概念実証）の実施：新規技術やアイデアの実現可能性を検証します。
4. 技術調査・研究：最新のAI技術やトレンドを常にキャッチアップし、社内へのナレッジ共有や新規事業創出に貢献します。

当社の強み・魅力:
●日本トップクラスの技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
●顧客のソフトウェア・ファースト＝内製化を実現することを最終ゴールとしており、ここへ到達するための質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を当社は兼ね備えています。
●働きやすい環境：社員のほとんどがリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。平均残業時間は短く、ライフワークバランスを両立できる環境です。子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
●技術者ファーストな企業風土：フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から1人のエンジニアとして自由な働き方ができます。コンサルタント、エキスパート、マネージメントの3つのキャリアを自分で選択でき、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
●技術者としての圧倒的な成長スピード：技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。

事業部の風土：
事業部メンバー構成としては、若くて活気のある事業部となっています。また女性社員も在籍し、多様な人材で構成されています。

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〜実行拓いていきませんか？ 会社の発展とともに自己成長を追求する方をお待ちしています。

【得られるスキル／経験】
・IPOを見据えた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
・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
当社のモットーである「Give & Give」の精神が根付いており、困ったときは自然と助け合うチーム文化があります。
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。

生成AIを活用した新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト改善や立ち上げをご担当いただきます。

当社では、薬局向けSaaS事業で展開している自社サービス群（自社サービス、自社サービス、自社サービス、自社サービス 等）に対し、LLMなど生成AIを活用した新機能の搭載を進めています。

生成AIは技術的にまだ新しく、プロダクト開発における実践的なプラクティスも確立されていません。

また、薬局業務における生成AI活用の事例はまだ少なく、「どのような機能を、どの価格帯で、どのように提供するか」といった正解がない領域でもあります。

本ポジションでは、既存の自社サービス群に対する生成AIによる複数のエンハンスメントPJのほか、将来的な社会実装を見据えた生成AI活用ユースケースの特許化PJなどに、機械学習エンジニアという立場から携わっていただきます。

主な業務は以下の通りです。

1. 音声認識、構造化等の自然言語処理に関するユースケースの問題設定、実験、評価
2. 同プロダクト、実験基盤の設計・実装
3. プロダクト利用状況のデータ分析から、課題設定や改善施策の立案
4. 特許化に向けた企画/検証

薬局の基幹業務で使われるため高い信頼性・品質が求められるプロダクトであり、業務においては精度のみならずコスト、速度、セキュリティ、AI安全性など様々な側面の品質のバランスをとることが求められます。

当ポジションは、Data & AI領域の生成AI研究開発チームの開発メンバーになります。

チーム構成はEM, DS/MLE, SWE, PdM, Domain Expert(薬剤師)です。

社内のカウンターパートはPdM, CS, SRE, DRE teamで、基本的にプロダクト開発に必要なメンバーはチーム内にいる状況です。

当社では、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しており、部門横断のAI活用コミュニティが存在し、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しています。

責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。

開発環境として、利用技術はReact, Hono, TypeScript, Python, AWS (Glue,Athena,ECS Fargate,SageMaker,Lamdba,CDK), Azure(OpenAI Service), GCP(VertexAI), Databricks

LLMはOpenAI, Gemini, Claude (Amazon Bedrock)

AI SaaSはGitHub Copilot, Dify, Cursor, Devin, NotebookLMを使用しています。

業界特化型生成AIエージェントの開発（AI SaaS事業部への配属）において、プロダクトの「要件」を「技術」へと翻訳し、チームの最大出力を引き出すリードエンジニアを募集します。
【ミッション】
ビジネス要件を実装可能な技術仕様へと落とし込み、自ら開発を牽引すると同時に、ジュニアメンバーへの適切なタスク配分と設計支援を通じて、チーム全体の開発生産性とアウトプット品質を最大化させます。
【業務例】
1. 要件定義から技術仕様への落とし込み: PdMやビジネスサイドとの上流工程からの議論に参加し、曖昧なビジネス要件を、エンジニアが実装可能なレベルの技術仕様書・インターフェース定義まで具体化します。
2. タスク分解と采配（ディスパッチ）: 大きな機能を「ジュニアメンバーが実装可能なサイズ（1 3日程度）」のタスクに分解し、メンバーのスキルセットに合わせて適切に割り振ります。
3. アーキテクチャ設計と技術戦略: プロダクト全体の整合性を保つためのアーキテクチャ選定、技術的負債の返済計画の策定、スケーラビリティを考慮したインフラ設計を行います。
4. 組織の技術力底上げ: コードレビューの最終責任者として品質を担保すると同時に、AI開発支援ツール（Devin/Claude Code等）の活用ベストプラクティスを策定し、組織全体の開発生産性を向上させます。
【技術スタック】
フロントエンド：TypeScript/Node.js/React/Next.js
バックエンド：TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC
インフラ：Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure
AI：Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV
【AI開発支援ツールの導入】
当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。
Devin：自動タスク実行、同時並行実装数を上昇
Claude Code：自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇
v0.dev：高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化
GitHub Copilot：日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ
Gemini：Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上
【ポジションの特徴】
1. 急拡大するトラフィックを支える、大規模アーキテクチャへの挑戦: サービスは急成長を続けています。この規模だからこそ直面するパフォーマンス課題に対し、アーキテクチャの抜本的な再構築や高度なチューニングを行い、数ミリ秒を削り出すような技術的追求が可能です。
2. 自社AIモジュール × SaaS開発という、稀有な技術環境: 自社でAIモジュールを多数保有しているため、単なる外部APIの連携にとどまらない、深いレベルでのプロダクト開発が可能です。自社AIの強みを最大限に引き出す実装は、他社のSaaS開発では味わえない独自の経験となります。
3. 「正解のない課題」を突破し、エンジニアとしての市場価値を高める: サービスがスケールする過渡期にあるため、教科書通りの実装が通用しない複雑な課題に日々直面します。これらを技術力で解決していくプロセスそのものが、エンジニアとしての「対応力」と「設計力」を飛躍的に成長させます。
4. 大手導入実績が証明する信頼性、エンタープライズ基準の高度な品質追求: 大手デベロッパーや業界をリードする大企業への導入が進んでおり、社会インフラに近い重要な業務を支えています。そのため、大規模トラフィックへの対応だけでなく、エンタープライズ水準の高い可用性・セキュリティ・信頼性を担保する、プロフェッショナルな設計・実装力が磨かれます。
【開発例】
・建設業特化の生成AI 自社製品：建設業特化の生成AIエージェントプロダクト。多数の契約を達成。
・製造業特化の生成AIエージェント 自社製品：製造業特化の生成AIエージェントプロダクト。累積データの検索・分析が可能。
・物流業特化の生成AIエージェント 自社製品：物流業特化の生成AIエージェントプロダクト。配送・輸送コストの見直しが可能。
・卸売・小売業特化の生成AIエージェント 自社製品：小売業特化の生成AIエージェントプロダクト。仕入れ・販売計画の作成が可能。

当事業本部のリードエンジニアとして、プロジェクト全体の技術選定、アーキテクチャ設計、そして開発組織の技術水準の引き上げを担っていただきます。VPoE、そしてビジネスサイドと連携し、「産業のあるべき姿」をシステムとして具現化する最終的な技術責任を持っていただきます。

【具体的な役割と期待】
1. アーキテクチャのグランドデザイン：数年後のスケーラビリティやAIモデルの進化を見据え、Webアプリケーション、データパイプライン、インフラ全体のアーキテクチャを構想し、意思決定を行います。
2. 「Sim-to-Real」の社会実装：Web空間だけでなく、物理空間（建設現場のロボット、点群データ、センサー）と連動する複雑なシステム要件を、疎結合で保守性の高い設計（ドメイン駆動設計等）に落とし込みます。
3. 技術組織のカルチャー醸成：コードレビューや技術選定の標準化（ADRの運用など）を通じて、「なぜその技術を使うのか」を言語化し、ジュニア・ミドルのエンジニアの視座を引き上げます。
※PMと共にクライアントミーティングに参加し、技術的な観点から実現可能性の提示や代替案の提案を行うこともあります。

【開発例】
・画像認識による非構造化データの自動整理：数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装
・点群データを活用した幾何学的シミュレーション：3Dスキャンデータ（点群）を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックを実施する大規模3DWebアプリケーションの開発
・動画解析を活用したインフラ管理プラットフォーム：車載カメラ等の動画データから変状箇所を特定する解析エンジンをバックエンドに統合し、解析結果を地図上で可視化・管理できるWebアプリケーションの開発
・ドメイン特化型LLMを搭載した業務支援アプリケーション：建設・製造業向けにチューニングされたLLMを組み込み、専門的な質疑応答やドキュメント生成を行う対話型AIツールのAPI設計・チャットUI実装
・ロボット遠隔操作・モニタリングシステム：VLA・VLM（視覚言語モデル）を用いたロボット制御AIと連携し、行動ログの可視化やタスク指示を行う管理ダッシュボードおよび、推論サーバーとの通信基盤の構築
・AIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発：1千万件規模の技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示するAIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発

【技術スタック（一例）】
・フロントエンド：Typescript/Node.js/React/Next.js
・バックエンド：Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC
・インフラ：Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure/GCP
・AI：Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV
・AI開発ツール：Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

【ソフトウェアエンジニアポジションの特徴】
・日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携しながら、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。当社としてAIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを非常に重視している。
・当社でないと解けない産業の難題がある。当社は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。
・当社のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客の課題やビジネスを理解するために直接顧客と話すこともある。
・技術力が高く志も高いメンバーと一致団結をしながら熱量高く働くことができる。経験の浅いメンバーも追いて行かずに助け合う組織。

当社は、AIスタートアップ企業です。AIを中心とする最先端テクノロジーで日本の産業をアップデートし、世界のテクノロジートップ企業と本気の戦いをする企業となることを目指しています。
創業から急成長を続けてきました。企業のDXパートナーとしてコンサルティングやオーダーメイド開発を行う「DX Solution事業」と、AI SaaSプロダクトを提供する「AI SaaS事業」の二つの事業を展開しています。最先端技術を特定の産業に特化して提供しているからこそ、他社では中々実現できない奥深くにある課題解決を特徴としています。当初は建設業界を中心にDX・AIソリューションを提供していましたが、現在は建設業で培ったノウハウと技術をもとに、製造業、物流業などの隣接する業界への事業拡大を積極的に進めています。

業務内容:
・課題の数理的定式化と技術戦略の策定 (Research & Design)
顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル（機械学習、数理最適化、シミュレーション等）への定式化を行います。
類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS/CVPR/ICML等の最先端論文（SOTA）から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約（コスト、計算リソース、リアルタイム性）を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。

・高難度アルゴリズムの実装と突破 (Implementation)
既存ライブラリでは対応できない特殊な要求に対し、論文の数式を深く理解し、PyTorch等を用いてアルゴリズムをスクラッチで実装・独自改良します。
ノイズが多い、データが少ないといった悪条件下でも機能するロバストなモデルを構築するために、ドメイン知識を組み込んだ特徴量設計や、学習プロセスの高度なチューニングをリードします。

・アーキテクチャ設計と技術品質の統制 (Engineering)
個別のプロジェクトにとどまらず、会社全体のMLシステムアーキテクチャやデータパイプラインの設計責任を持ち、長期的な保守性と拡張性を担保します。
全社的な技術選定の指針策定や、ベストプラクティスの標準化を行い、組織全体のエンジニアリング品質の底上げを主導します。

・事業価値への接続と期待値コントロール (Communication)
技術的なアプローチが、顧客のPL（売上向上・コスト削減）にどう貢献するかを言語化し、経営層やクライアント責任者に対して論理的に提案・合意形成を行います。
技術的な不確実性が高いフェーズにおいて、何ができて何ができないか（技術的限界）を明確に伝え、顧客の期待値を適切にコントロールしながらプロジェクトを成功へ導きます。

【ポジションの魅力】
・経営の中枢で技術戦略を描き、日本の産業構造を変革する舵取り役
当社において技術は「手段」ではなく「事業のコア」そのものです。そのため、このポジションは経営層とダイレクトに連携し、全社の技術戦略やロードマップ策定に深く関与します。「技術的に可能か」だけでなく、会社全体の事業成長を技術面からリードする。高い技術力を有する当社の中心として活躍いただきます。

・大手導入実績が証明する信頼性、エンタープライズ基準の高度な品質追求
大手企業への導入が進んでおり、社会インフラに近い重要な業務を支えています。そのため、エンタープライズ水準の品質を追求しています。

・多数の独自AIモジュール資産。多角的な技術アプローチで、本質的な課題解決に挑める
図面解析、NLP、点群処理、物理シミュレーションなど、多数のアルゴリズムモジュールを保有。また、ロボティクス分野にも進出しています。これら多様な技術資産を「武器」として組み合わせることで、顧客ごとの複雑な課題に対し「どう解くか」という応用・最適化の部分に注力できます。多様な実装コードに触れられるため、技術の引き出しも格段に広がります。

【開発例】
・画像認識による非構造化データの自動整理
大規模な現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装
・点群データを活用した幾何学的シミュレーション
3Dスキャンデータ（点群）を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装
・動画解析によるインフラ異常検知システム
車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発
・ドメイン特化の大規模言語モデル
建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築
・ロボット行動学習
VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築
・RAGを用いた会社独自のエージェント
社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発

当社のアルゴリズムエンジニアポジションの特徴:
1. 当社でないと解けない産業の難題がある。当社は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。
2. 当社のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客を、ビジネスを理解するために、提案もすれば、現場にも足を運ぶ。そうやって培ったビジネス感覚と、技術とデータの広い扱い幅を持ち、技術のクリエイティビティを追求することで、初めて難題が解ける。
3. ひとりひとりが専門性を持ち、フラットに隔たりなく、技術をシェアし高めあえる組織である。難しい挑戦だからこそ、みんなで助け合い、組織を、事業を成長させる。
4. 手を挙げればどんな挑戦でもできる。エンジニアリングにとどまらず、セールス、コンサル・知財交渉・PMなど一通りプロジェクトに関わることができる。

【具体的な業務内容】
下記業務をシニアエンジニアとしてリーディングを行っていただきます。
・バックオフィス業務自動化に向けたAI/MLモデルの開発と実装
　自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等を用いて、お客さまの業務改善に役立てます。
・MLモデル開発の為のデータ分析：
　LLMを用いた先端技術開発
　探索的データ解析、ドメイン特化データマートの構築
　AWSのSageMaker/Databricksを利用した機械学習モデルの開発
・モデル評価とデモ環境構築：
　開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築します。
・製品・システム開発チームへの技術の運用設計、MLOpsの実行：
　サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品・システム実装をサポートします。
・社内外の技術トレンド探索・知見共有：
　学会発表・特許出願・技術ブログ投稿 等
▼学会発表実績
　・言語処理学会
　・人工知能学会
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
バックオフィス業務を支援し、得た成果を各自社製品やサービスに搭載することでお客さまのビジネスを支援できます。
また、学会発表などの外部登壇をすることで、自身の成果を広く世に公開できることと、そのことにより当社のプレゼンスの向上に寄与できます。

【使用技術・開発環境】
クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks
開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks
開発言語：Pythonなど
その他：PyTorch, Pandasなど
コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase

【配属先チームの特徴】
当社のエンジニア全体を統括する全社横断組織の中で、主にAIやデータ活用をミッションとして担っている部門の中で、AI/MLやデータ解析などの応用研究及び実用化の支援を行っているチームです。


【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】
現在在籍しているメンバーは、大学在学中に自然言語処理や時系列分析、統計解析などの「機械学習」や「データサイエンス」を学び、大学卒業後はそういった方面のスキルを活かして機械学習モデルや統計モデルの開発を行っていた人が多いです。

【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
先端技術獲得や技術獲得をリードしていくようなポジションを担い、チームメンバーと一丸となって、AIやDX分野での実用化や運用設計を行うことで当社の将来へ貢献することができます。

【具体的な業務内容】
下記業務をシニアエンジニアとしてリーディングを行っていただきます。
・当社の自社製品・自社サービスに搭載するAI/MLモデルの開発と実装（自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等）
・MLモデル開発の為のデータ分析：LLMを用いた先端技術開発、探索的データ解析、ドメイン特化データマートの構築、AWSのSageMaker/Databricksを利用した機械学習モデルの開発
・モデル評価とデモ環境構築：開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築
・自社製品/システム開発チームへの技術の運用設計、MLOpsの実行：サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの自社製品・自社システム実装をサポート
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
お客様のバックオフィス業務を支援し、スモールビジネスの活性化へつながるような自社製品・自社サービスの開発を行うことが可能です。
また、ご自身がお持ちのAIに関する知見を活かして、新たな価値を創出するプロダクト開発に携わることができます。

【使用技術・開発環境】
クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks
開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks
開発言語：Pythonなど
その他：PyTorch, Pandasなど
コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase

当社では、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスを自社サービスとして提供しています。
近年、LLM / VLM / 画像・動画モデルなど扱うモデルの高度化、本番運用を前提としたデータ量・品質要件の急激な引き上げ、顧客ごとに異なる「モデル性能を左右するデータ要件」が同時に進み、モデルそのもの以上に「データ設計と評価ループ」が自社サービスの競争力を左右するフェーズに入っています。
現在は、データ設計や評価改善が属人的になっている、モデル改善のボトルネックがデータ側にあるが、体系化しきれていないという課題を抱えており、AIモデルの性能を「データの観点から」引き上げられるエンジニアをR&Dの中核メンバーとして迎えたいと考えています。

このポジションは、モデルを作るエンジニアではありません。モデルが「本番で機能する状態」を、データ設計で実現するエンジニアです。
主な役割:
- LLM / VLM / 画像・動画モデル向けの学習データ設計
- データ前処理・アノテーション方針の設計・改善
- モデル評価指標の設計、評価結果の分析
- 学習 → 評価 → データ改善のフィードバックループ構築
- モデル開発チーム・プロダクトチームとの連携
「なぜ精度が出ないのか」「どのデータをどう変えるべきか」をデータ側から考え、実行する役割です。

主軸（最も期待する領域）:
- AIモデル向けデータ設計・前処理・品質管理
- モデル評価とデータ改善ループの設計
- Pythonを用いたデータ処理・分析

扱う対象例:
- LLM / VLM 向けテキスト・画像・動画データ
- 物体検知・画像認識モデル向けデータ
- アノテーションデータ・メタデータ
※モデルの重み設計やアルゴリズム研究が主業務ではありません。「データ × モデル性能」の実運用設計が中心です。

任せたい裁量・意思決定範囲:
- 学習データの設計方針・品質基準の策定
- モデル評価指標・評価方法の設計
- アノテーション改善・再設計の判断
- モデル改善に向けたデータ戦略の主導
データに関する意思決定を、エンジニアとして主体的に担っていただきます。

このポジションで得られるもの:
- AIモデル性能を左右するデータ設計の実戦経験
- LLM / VLM 等の最新モデルを「使い切る」視点
- 学習 → 評価 → 改善を回す実運用の知見

【ミッション】
・5G／5G Advanced、将来の6Gを見据えたRANソフトウェアを自らの手で実装し、当社のモバイルネットワーク性能／拡張性／自律性を進化させること
・AI-RAN、vRAN／Open RAN時代に対応した、柔軟かつ高性能なRANソフトウェアアーキテクチャを現場で動かすこと

【主な業務】
・RANソフトウェア（Layer1〜Layer3）の設計／開発／評価
・商用ネットワークを見据えた性能最適化、機能拡張
・AI-RANを含む次世代RANアーキテクチャの実装／検証

【具体的な業務】
・PHY／MAC／RLC／PDCP／RRC など、RAN各レイヤのソフトウェア開発
・スケジューリング、リンク制御、ハンドオーバ、無線リソース制御の実装／改善
・vRAN／Cloud Native環境でのRANソフトウェア開発／性能チューニング
・シミュレーション／実機評価を通じた品質検証、性能改善
・AI技術を用いたRAN制御／最適化機能の実装

●仕事の魅力
・Layer1〜Layer3を横断して、RANの“芯”を触れるポジション
・商用ネットワーク直結の開発だから、成果が数字と品質で返ってくる
・AI-RAN／Open RANなど、次世代RANを“試す”ではなく“作る”側に立てる
・研究／標準化／運用が近い距離にあり、 「作って終わり」ではなく「使われて改善する」サイクルを回せる

当行内でAI・データ戦略の策定・推進を担う「デジタル戦略部　AI推進G」にて、全社のデータ戦略・基盤やデータ利活用の実効体制の構築、ならびにデータ企画、利活用推進までデータマネジメント領域を幅広く担当します。

【主な業務内容】
●全社データマネジメント戦略の立案、データ標準化、および事業横断的なデータモデル設計の遂行
●ビジネス部門(現場)でのデータ利活用促進に向けた社内DXコンサルティング・伴走支援(最新技術や好事例の共有、プロトタイプ開発、リスク評価支援)
●社内外データをAI・分析で最適に活用する為のデータ基盤（DWH・DataLake・DataHub）のグランドデザイン・環境整備の推進
●データマネジメント高度化・効率化のための最新技術・製品評価および導入推進
●データマネジメントに関するルール・ガイドラインの整備・管理

【中長期的な業務イメージ／キャリアパス例】
データマネジメント領域は、金融DXの中核を支える重要分野であり、その全社CoE組織で働く事で以下のような成長が可能
●全社的なデータガバナンス態勢の構築主導し、構想策定 設計・定着までをリードする経験を積む事ができます。
●DWH/DataLake/DataHub等の基盤企画・要件定義を通じ、アーキテクト/データプロダクト企画の専門性を高められます。
●データ基盤の企画・整備に加え、各部門・事業に伴奏して、データ利活用を推進することで、意思決定や業務プロセスの高度化に直結する“実装力”を磨けます。
●全社的なCoE的役割として、標準化やベストプラクティスの策定・展開、ツール運用ガイドライン整備を通じて、横断リーダーとしての役割や経験を広げる事ができます。
●データカタログ／ETL／DQ等の技術選定・導入を経験し、最新ソリューションの実装・運用力を体系的に習得できます。
●ルール・ガイドライン整備を牽引する事でセキュリティと利便性を両立したデータガバナンスの専門性の深化が可能です。
●業務を通じて、経営層への提言や全社データ戦略策定に関与し、データドリブン文化醸成を牽引する役割へと成長できます。

【この仕事の魅力】
●金融DXの最前線： 膨大なデータを保有する金融機関（信託銀行）において、全社横断的なデータ活用の仕組みをゼロベースに近い段階から設計・構築できます。
●経営へのインパクト： 単なる基盤守・運用ではなく、経営層への提言やデータガバナンス戦略の策定に関与し、企業文化を変革するダイナミズムを体感できます。
●CoE（Center of Excellence）としてのキャリア： データ基盤の整備から、現場へのコンサルティングまで一気通貫で担うことで、真の「データアーキテクト」「DX推進リーダー」としてのキャリアを形成することができます。

本ポジションは、該当セクターデジタルHR戦略の策定と推進において、その推進役となるマネージャのポジションとなります。本ポジションは、グローバルに広がった社内外のステークホルダーと連携し、HRテクノロジーを活用したビジネス価値の実現と、従業員体験の向上を目的とした取り組みをリードします。 具体的には下記の通り。
1.デジタルツールの導入・運用
2.データ分析を踏まえた提案
3.各社及び事業ラインの状況をふまえたロードマップの策定、課題とソリューションの実行
4.HRメンバーのデジタルスキルの育成
5.社内外ステークホルダーとのパートナーシップの構築・協働
6.チームマネジメント

【職務詳細】
・各事業部門のパートナーとして、HRのデジタルニーズを把握し、グローバル戦略と整合させることでビジネス価値を創出する。
・グローバルおよび日本のCOE（センター・オブ・エクセレンス）チームと協働し、HRプロセスの標準化とデジタル化を可能にするテクノロジーロードマップを策定・実行する。
・HR分野での生成AI（GenAI）およびその他AIイニシアチブに貢献し、グローバルな活動にも連携する。
・グローバルに広がるチームメンバーと密接に連携し、従業員・マネージャー・HR・ビジネスリーダーなど全てのユーザーの体験とビジネス価値を重視したHRテクノロジーソリューションの円滑な導入を支援する。
・HRテクノロジーの、データフロー、ユーザー体験に関するデジタルの仕組みの整合性を確保し、拡張性と将来性のある仕組みを推進する。
・ユーザー視点を重視し、継続的な改善を推進。HRテクノロジーを「記録のためのシステム」から「体験のためのシステム」へと進化させる。
・戦略的なHRデジタルイニシアチブの導入を、体系的なプロジェクトマネジメント手法により遂行する。
・チェンジマネジメント活動（コミュニケーション、トレーニング、ステークホルダーエンゲージメントなど）を主導する。
・外部のHRテクノロジーパートナーと協働し、市場調査、ソリューションの評価、導入支援を行う。
・WorkdayをはじめとするHRテクノロジープラットフォームおよび補完・拡張的なソリューションのロードマップと目標を定義・実行する。
・自部門メンバーの育成、組織強化を行い、継続的にパフォーマンスを発揮できる組織を確立する。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
1.該当セクターセクターのグローバルワイドなDXの企画・立案・実行を担うことで、組織・個人双方の観点での成長・適所適財を実現し、グローバル事業を行う組織のポテンシャルを拡大する業務に携わることができます。
2.日本を含むグローバルと日本の両方の観点からHRプラクティスを俯瞰し、システムやプロセス等の観点から最適解をグローバルチームとの協働、検討により導き出すことが出来ます。
3.当社が展開するグローバル人財マネジメント施策との連動、各種業務システムとの連携、新たにリリースされるテクノロジーサイドからのアップデートを自身の中に取り込み、応用していくことでHRとしてもITコンサルタントとしても成長することができます。
4.様々なITツールの機能面での理解と人事制度との整合性をとることで、専門性の高いCoEとして、全社の人財部門を対象にローテーションの可能性がございます。

本ポジションは、エンタープライズ・トランスフォーメーションのプロフェッショナルとして、ターゲットアーキテクチャ（To Be）の実現をリードいただく魅力的な役割です。主な期待役割は、ビジネス戦略とテクノロジービジョンを統合し、企業全体の最適化を推進することです。昨今、当社はレガシー環境からの脱却とデジタル活用の高度化を目指しており、ビジネス・アプリケーション・データ・インフラを横断した変革への取り組みを進めています。

具体的には以下のような業務をご担当いただきます。
・将来のあるべき姿（To Be）と移行ロードマップの策定・維持、および全社的な合意形成のリード
・レガシープロセス／システムの最適化および全体最適化に向けた戦略的課題への介入・解決
・Japan Chief Architect、各領域アーキテクト（データ／アプリ／インフラ）との連携によるEA統合ガバナンスの推進
・AI/ML・生成AIなど新技術の調査・評価、およびビジネス価値創出に向けた適用リード
・US グローバルアーキテクチャチームとの協働を通じた国際的なアライメント形成・実行支援

組織概要:
当組織は当グループの中でエンタープライズアーキテクチャ（EA）と全社変革の推進を所管する戦略組織であり、主に全社横断のIT／ビジネス統合戦略の企画立案と実行を担っています。部署全体は少数精鋭のアーキテクトチームにより構成され、グローバル・ローカル双方と密に連携しながら変革を推進する点が大きな特徴です。組織ミッションは当グループ全体のターゲットアーキテクチャ（To Be）の実現と、それを支える統合環境の構築であり、スピードと協働性を重視した組織運営を行っています。今後は事業戦略の高度化に伴い、データ・アプリケーション・テクノロジー領域を含むエンタープライズ全体の最適化をさらに加速し、持続的成長につながる変革をリードしていきます。

Positionの魅力:
・全社横断の変革を司る“当グループの中核ポジション”として、戦略 実行まで一気通貫でリードできる
・グローバルアーキテクチャチームと日常的に連携し、最先端のテクノロジー戦略に触れながら変革を推進できる
・特定領域に閉じず、ビジネス・アプリ・データ・インフラすべてに関与できる高い裁量と影響力がある
・組織の意思決定層（CIO、エグゼクティブ）と直接議論しながら、企業の未来像を形づくる経験が得られる
・レガシー脱却とデジタル化の両輪を担うため、変革リーダーとしてのキャリア価値が大きく向上する

単なる「要件を聞いてシステムを作る」役割ではありません。
成長・変化の著しいヘルスケア事業に深く入り込み、事業側と一体となってビジネス成果に貢献していただきます。

◆業務詳細
以下のような業務をご経験や事業状況に合わせてお任せいたします。
1.事業・IT戦略の策定（ビジネスパートナー業務）:
・事業責任者や各機能（セールス・マーケティング・CS）のリーダーと連携し、中期経営計画達成のためのロードマップを策定。
・「どの業務をシステム化し、どこに人を張るか」といったROI視点での投資判断・技術選定。

2.オペレーション・アーキテクチャの“0→1”構築：
・複雑化し始めたオペレーションを整理し、拡張性に優れた業務フローとシステム基盤（CRM、SFA、データ基盤等）をゼロベースに近い状態で設計・構築。
※レガシーシステム等の「技術的負債」がほぼないため、Kintoneや最新のSaaS、スクラッチ開発など、目的に応じてフラットに技術選定が可能です。

3.データドリブン経営の推進：
・事業KPIの定義からモニタリング環境（ダッシュボード等）の構築。
・勘と経験に頼らない、データに基づく意思決定プロセスの定着化。

4.プロジェクトマネジメントと実行：
・社内外のリソース（開発パートナー、社内エンジニア）を調達・指揮し、スピーディーな実装・導入を推進。

◆仕事のやりがい・働く魅力
1.事業の「IT参謀」として、IT戦略を主導
・グループ内で成長途上にあるヘルスケア事業において、独立したベンチャー企業のCIOのような立場で、IT戦略の立案から実行まで、事業責任者と密に連携し推進できます。
　事業の根幹に深く関わり、大きな裁量と成長貢献を実感できるポジションです。

2.事業成長への直接的な貢献
・システムを利用し顧客へサービス提供をする社内メンバーからフィードバックを受け、営業から事業成長といった貢献をダイレクトに実感できる環境です。

3.BPR変革期の当事者として、組織の未来を創る
・BPR推進部の「顧客への価値提供」へのミッション進化を、自ら創り上げていく当事者として推進できます。完成された組織ではなく、ダイナミックで挑戦しがいのあるフェーズです。

4.技術を柔軟に活用し、幅広い経験を積むことが可能
・目的達成に最適な技術・アーキテクチャを柔軟に選択し、ビジネス課題を解決できます。
　また、立ち上げ初期・成長フェーズの事業での、業務プロセスの一気通貫した改善・構築など、幅広い視野とスキル・経験を身に着けることが可能です。