DX関連、1400〜1600万の転職求人

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【業務概要】
不動産領域におけるDXを推進する企業でのポジションです。事業拡大に伴い、スピーディかつ円滑な事業運営を実現するための次世代型の組織基盤づくりが重要なテーマとなっています。本ポジションは、指示された作業の改善に留まらず、グループ全体の業務プロセスやリソース配置を俯瞰し、生産性を高めるための最適なオペレーション設計や、AI等の最新テクノロジーを活用したプロセスの進化をゼロベースで描き、主導するBPR専任担当（マネージャー候補）の募集です。

【具体的な業務】
- 潜在的な改善機会・伸びしろの能動的な探訪：各現場の複数部門・多種多様なポジションが連携するプロセス全体を分析し、さらなる生産性向上や効率化の余地を自ら発見・可視化します。
- 業務プロセスのゼロベース再設計（BPR）：従来のやり方にとらわれず、さらなる事業拡大に耐えうる「あるべき業務フロー」や最適なリソース配置をリデザインします。
- AI・最新テクノロジーによる高度化推進：手作業や定型業務に対し、生成AIや最新ITツールを戦略的に取り入れた自動化・標準化を推進します。

【ポジション・部門の魅力】
- 大規模組織の立ち上げメンバーとして次世代の基盤を創る大きなインパクトがあります。決まった枠組みがないからこそ、自ら課題を設定し、組織全体の仕組み化・構造化を主導できる非常に高い裁量権があります。
- 人とAIの最適化で事業成長を直接加速できます。単なるコスト削減にとどまらず、AI活用や多様なリソース構造の適正化を含めた抜本的な構造改革を通じて、組織全体の生産性を爆発的に向上させます。
- BPR組織の立ち上げとマネジメントキャリアを築けます。まずは実務を牽引し、将来的には組織拡大に伴うBPRチームの立ち上げやマネジメント業務をお任せする予定です。

## 業務概要
本ポジションが所属する同社のコンサルティング組織は、顧客体験価値の最大化を起点に、企業の成長に伴走します。その中で本ポジションは、同社の独自基盤と、そこから得られるユーザーデータを活かし、経営判断・顧客体験・従業員体験に関わる課題に対して、AIを手段とした解決策の構想から実装・定着までをリードする役割です。構想だけで終わらせず、クライアントや社内外の専門家を巻き込みながら、成果創出までやり切ることを重視します。
単なる業務効率化そのものを目的とするのではなく、顧客体験・従業員体験の高度化、そしてそれらを通じた企業の成長に伴走することを目指します。
このポジションでは、エンタープライズ企業が抱える複雑な課題に対し、AIを用いた解決策を構想・具体化し、プロジェクトの推進とデリバリーに責任を持ちながら、導入・定着・成果創出まで導きます。
ご経験に応じて、プロジェクトリードとして推進責任を担うこともあれば、デリバリーの中核メンバーとして専門性を発揮しながら、徐々にプロジェクトマネジメントへ役割を広げることも想定されます。

## 具体的な業務
- クライアントの事業課題・業務課題の整理、およびAI活用テーマの具体化
- 顧客課題に応じたソリューションの構想、提案、要件定義
- 社内外の専門家やパートナーを巻き込んだプロジェクト推進
- PoC、本番導入、運用定着、成果創出に向けたデリバリーのリード
- 案件を通じて得た知見の型化、オファリング改善、再現性の向上

### 取り組むテーマの例
本ポジションでは、お客様が保有する1次データ、同社の独自データ、オープンデータなどを軸に、主に以下のようなテーマに取り組みます。

### 経営判断の高度化
- 同社のAI基盤を活用した伴走支援
- 将来LTVの高いユーザーの可視化とそれを用いた事業変革支援
- 顧客・業務・施策を横断した可視化や意思決定支援

### 顧客体験の高度化
- エンドユーザー向けAI Agentの開発支援
- AIO / LLMO支援
- VoCを用いた体験向上支援
- 個別課題に応じたモデル開発

### 従業員体験の高度化
- 従業員向けAI Agentの開発支援
- データ整備・利活用支援
- 特定のツール等を用いた生産性向上支援
- AIネイティブな業務体験の設計・実装支援

上記は一例であり、特定のソリューションありきではなく、クライアントごとの課題に応じて最適な手段を構想・選択します。

## ポジションの魅力
- AI活用の構想にとどまらず、実装・定着・成果創出まで一気通貫で関われます
- 同社の独自基盤と、そこから得られるユーザーデータを活かした支援ができます
- 1st Party Customer Data × AIによる、独自性のあるCX変革に携われます
- 経営判断、顧客体験、従業員体験といった、企業変革の中核テーマに向き合えます
- クライアントごとに異なる課題に対して、特定のソリューションに閉じず最適な手段を構想できます
- 事業・データ・マーケティング・テクノロジーを横断しながら、専門性を広げていけます

事業部における各種プロジェクトの内、生成AIやデータサイエンス等のテクノロジーを活用して、クライアント企業のDX推進を攻めと守りの両輪で支援するポジションです。本ポジションは、同社のアドバイザリー業務全体におけるデータ分析、機械学習モデル開発、生成AIやAIエージェント開発に関するCoE組織を兼ねています。

クライアント企業に提供するデータや最新デジタルテクノロジーを活用した課題解決および業務改善を支援するコンサルタントの内、マネジャー／シニアマネジャーとして以下のような業務のプロジェクト管理を担当していただきます。

・最先端のテクノロジー（AI、機械学習、クラウドサービス、等）を活用したサービスの研究開発とクライアント向けアドバイザリー業務、課題解決に最適なソリューションの設計／導入
・生成AI、AIエージェントを活用した業務改革支援
・データドリブンな意思決定を推進するためのクライアントの業務プロセス改善支援
・クライアントコミュニケーションを通じて、ビジネスを理解し、データをビジネス課題に結びつけ、ビジネスの目標や課題を把握し、それに適したデータ分析戦略の立案
・統計学や機械学習などのスキルを駆使し大量データの分析／可視化によるインサイト導出によるクライアントの課題解決支援
・AIシステムやAIモデル、生成AIなどの有効性、信頼性に係る検証支援
・データ分析業務の構築、業務プロセス設計等を通じたクライアントの課題解決支援

組織立ち上げから3年、約60名のチームで、社内ベンチャーのような勢いがあり、変化が多いながらも一体感のある風土・環境です。コンパクトな組織の中で、強固な信頼関係がある大手クライアントに向け、個人で大きな裁量をもって成長することが可能です。
ソリューション開発チームが隣接する環境で、新たな角度からの提案が生まれやすく、専門性を高めやすいというやりがいにつながります。新規サービスの開発にも関わることができます。
自己実現を応援する風土があり、DX関連業務（AI等の最新テクノロジー活用・データ分析・デジタルガバナンス構築等）だけでなく、ITアドバイザリー業務（データマネジメント・システム監査等）など幅広い業務があり、個人のキャリア希望に合わせて選択できます。兼務可能な業務の例として、監査、会計監査、各種保証業務、情報セキュリティ関連アドバイザリー、生成AIその他最新の先端技術の研究等があります。
グループ会社間の連携も多様で、プロジェクト単位で専門性を活かしたコラボレーションがあり、様々なニーズに対応していくことができます。

1．募集の背景と部門のミッション
本部門は、先端テクノロジーでグループ全体の変革に挑むことをPurposeに掲げ、AIやブロックチェーンなどを活用したグループ横断の変革を推進する社内カンパニーです。2019年の発足以降、体制の改編を重ね、2026年4月にはAI・データ戦略を担う部を新設しました。

AI活用は、2024年の基盤構築フェーズ、2025年から2026年のビジネスインパクト創出フェーズを経て、2027年の競争優位性の確立に向かう段階にあります。構想やPoCにとどまらず、業務・金融サービス・市場インフラ・事業機会を実際に進化させるところまでを担う人材を求めています。

本募集は、同カンパニー4部・7職種を対象とした部門単位での募集です。

2．組織・体制
カンパニーは以下の4部で構成され、同一フロアにフリーアドレスで隣接しています。部を越えた兼務や連携が日常的に行われており、組織の垣根は高くありません。

・デジタル戦略・企画部門　グループおよびカンパニーの戦略・企画策定、リサーチ・発信の強化、R&D投資を通じたビジネス開発、グローバル連携
・AI・データ戦略部門　グループ全体のAI利活用・データ戦略の策定と推進、各部門やコーポレートとの連携を通じた開発のリード（2026年新設）
・デジタルサービス開発部門　デジタルサービスの企画・コンテンツ・エンジニアリングを一気通貫で提供。デザイナーとエンジニアが多く在籍
・デジタルアセット部門　分散型台帳技術による権利のデジタル化で生まれる資本市場を拡張させる事業の企画・開発

AI領域では、2024年にグループ横断のAI専門組織（CoE）を立ち上げ、AIコンサルタント、AIエンジニア、事務局が連携しています。案件の承認と優先順位付けを行うステアリング・コミッティと、ユースケースのガバナンスと監督を担うガバナンスフォーラムが設置されています。2025年には海外拠点にも同様のCoEを設置し、グローバルでのスケール化を進めています。
3．募集ポジション（4部7職種）

＜デジタル戦略・企画部門＞
・経営戦略・企画（AI企画推進）［Senior Associate／Vice President／Executive Director］
AIを重要な戦略テーマとして、経営・事業課題を起点とした戦略と施策を企画・推進します。経営戦略・事業戦略の企画立案、先端テクノロジーの活用方針・重点テーマ・ロードマップの策定、新規事業や業務変革施策の企画、金融市場や規制動向の調査・分析、経営層への提言と意思決定支援、国内外企業との提携・出資の企画までを担います。上流の戦略立案だけでなく、AI企画まわりの事務局運営やステアリングコミッティの主導といった実務も業務の中心を占めます。

＜AI・データ戦略部門＞
・AI・データコンサルタント［Senior Associate／Vice President／Executive Director］
生成AIとデータ活用を一体で捉えた企画・推進を担います。各部門と連携したニーズ・課題・保有データの可視化、ユースケースの検討と優先順位付け、PoCの設計・推進・評価、業務要件／データ要件／運用要件／非機能要件の整理と導入支援、法務・コンプライアンスや情報セキュリティを踏まえた導入、導入後の活用定着・効果測定・改善までを一貫して担当します。すべてを一人で担うのではなく、ご経験・ご志向・強みに応じて、関係部署やチームと連携しながら推進いただくことを想定しています。

＜デジタルサービス開発部門＞
・Engineering Manager［Vice President／Executive Director］
グループ横断組織でエンジニア組織の内製化を目指しており、組織の立ち上げから参画いただけます。メンバーの目標設定、チームの業務量の管理・調整、自己成長に時間を使える環境づくり、長期的なチーム目標とロードマップの作成を担います。初期のアサインは個人のお客様向け資産管理アプリケーションのEngineering Managerです。

・サービスデザイナー［Senior Associate／Vice President／Executive Director］
事業戦略に基づくビジネス要求の明確化から、サービスコンセプトや改善施策の企画、顧客体験とそれを実現する業務フロー・運用の両面の設計、マーケティングリサーチ／デザインリサーチ、各部門との合意形成、大規模ユーザーを前提としたユーザビリティ／アクセシビリティ方針の取りまとめまでを担います。

・シニアQAエンジニア［Senior Associate／Vice President］
テスト計画の策定から設計、実施、品質評価までをリードし、開発・テストプロセスの改善提案と実行、自動E2Eテストの立ち上げと整備、組織全体への品質意識の醸成に取り組みます。チーム内でフラットに意見交換しながら業務を推進しています。

＜デジタルアセット部門＞
「デジタルアセットで資本市場を拡張する」をミッションに、セキュリティトークンの拡大、ステーブルコインを活用した新規サービス、暗号資産と既存金融機能を組み合わせたサービスの3領域でビジネス開発を進めています。

・セキュリティトークン事業　プロジェクトマネージャー／プロジェクトメンバー［Vice President］
事業戦略策定、新規事業開発、市場調査と法規制等の調査、組成・執行や体制整備に関わるプロジェクトに参画します。

・Web3事業　プロジェクトマネージャー／プロジェクトメンバー［Senior Associate／Vice President］
暗号資産やステーブルコインに関する事業戦略策定、新規事業開発、市場調査と法規制等の調査、取扱いに係る体制整備に関わるプロジェクトに参画します。

4．取り組み事例
・営業支援　提案資料の作成や面談履歴の生成をAIが担い、お客様と向き合う時間を創出
・調査・分析業務の再設計　DeepResearch機能を持つ自社の生成AIサービスで情報を収集・整理し、社内フォーマットに沿ったスライドを自動生成
・広告審査　金融商品取引法や業界団体のガイドライン、自社規定への適合審査を生成AIが確認
・全社員向け　自社開発の生成AIサービスを国内外の関連会社を含む全社員に提供し、社内大学で学習コンテンツを展開
・デジタルアセット　不動産STOや債券STOなど、国内の公募セキュリティトークン案件を継続して手がけています

AICoE（AI Center of Excellence）の推進体制を強化するため、以下の領域で活躍いただける社員を募集します。

想定業務内容
1 AIエージェントの設計・開発：業務課題のヒアリング → Agent設計 → 実装・検証
2 MCPサーバーの構築 社内システム／外部APIとLLMを繋ぐMCPサーバーの開発・運用
3 RAG基盤の構築 ナレッジ収集 → ベクトル化 → 検索・回答生成の実装
4 業務プロセスのAI化 既存業務の分析 → AI適用箇所の特定 → PoC → 本番展開
5 ナレッジ共有・教育 構築事例のドキュメント化、社内メンバーへの技術移転

【業務概要】
急成長を遂げた企業で、次に目指すのはさらなる企業価値向上と世界展開です。2021年の創業以来、黒字経営を続けてきた企業が、日本の基幹産業をアップデートし、世界市場での競争優位性を確立する決意のもと、資金調達に踏み切りました。創業から5年で、企業評価額は1,000億円を超えています。次の目標は、企業価値1兆円です。祖業の建設業を深化させつつ、同社とのフィジカルAI共同開発、モーターメーカーとの資本業務提携による経営参画など、「AIネイティブな製造業」の実装が始まりました。業界特化AIエージェントの導入企業は累計1,500社を超え、そのフィールドは物流、卸・小売など他業界へも広がり続けています。長きに渡って磨き続けてきた「ものづくり」という日本の誇りを、AIとロボティクスでさらに強固にし、世界市場へ展開します。インターネット時代に停滞した日本経済を、AI時代に再興することを目指しています。同社も日本一・世界一の企業となることを目指しています。同社は第二フェーズに突入しています。これまで以上にダイナミックにビジネスを展開していく中で、働くメンバーにも多くのチャンスが巡っていきます。この環境下で大きな使命を背負い、共に歩んでいただける方を募集しています。文章だけでは語り尽くせない想いや業務について、ぜひカジュアル面談でお話しください。

企業について: 同社は、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競争できる企業となることを目指しています。2021年設立で社員数が400名以上にまで拡大するなど、高い志を掲げ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：自社製ドローン制御開発: 最先端のAI・ロボティクス技術を駆使し、建設・製造現場を中心としたものづくり産業における「人の手に頼らざるを得なかった作業」をAIが行う世界を目指します。同社はヒューマノイドロボットと四足歩行ロボットを用いた実産業応用に取り組んできました。産業用ロボット、協働ロボット、ヒューマノイド機体は既製品を仕入れて自社仕様にカスタマイズし、足りない部品は自ら設計・試作できる体制を強化します。また、モーターメーカーへの出資を起点にハードウェア製品開発にも投資を進めてまいります。第一の取り組みとして、ドローン機体の自社開発にも着手し、モーターから組み込みソフトウェア、AIシステムまで垂直統合した製品を同社で手掛けます。将来的にはヒューマノイドなどのハードウェア開発も検討を進めております。単なるPoC(技術検証)に留まらず、実際の現場導入を見据えた開発と、実運用からのフィードバックループの構築を担当します。本ポジションは、建設・インフラ現場等での自律飛行・点検を見据え、ドローンの飛行制御と自律飛行アルゴリズムを開発・実証していただくポジションです。

【具体的な業務】
1. 飛行制御・自律飛行アルゴリズムの開発 (Flight Control & Autonomy)
- 姿勢・位置制御、経路計画、障害物回避アルゴリズムの設計と実装。
- GNSSが使えない屋内・構造物近傍等の環境における自己位置推定（VIO / LiDAR SLAM）と、その飛行制御への統合。
- 風外乱・ペイロード変動・センサーノイズに対するロバストな制御設計と、機体モデルの同定。
2. フライトスタックの開発 (Flight Stack)
- フライトコントローラソフトウェアの開発。
- 自社開発シミュレータや Gazebo / Isaac Sim 等を用いた SITL / HITL 検証環境の構築。
- AIモデル（認識・行動）の出力を飛行制御に反映するインターフェースの設計。
3. 実証と現場運用 (Field Test & Operations)
- 建設・インフラ現場を想定した飛行試験の計画・実施と、ログ解析に基づく改善。
- 点検・巡回等のオペレーション設計と、安全運用ルール・法規制への対応。
- ハードウェア・組み込み・AIチームと連携した機体全体の統合。

【ポジション・部門の魅力】
本ポジションの特徴:
1. ハードウェアを「自分たちの手で」つくれる環境
- 3Dプリンタをはじめとした試作設備と、多様な実機ロボット・センサー類を自由に利用可能。設計から試作、実機評価までを社内で高速に回せます。
2. AIシステムまで垂直統合した製品開発ができる環境
- ロボットAIモデル・ロボティクスエンジニアと隣り合って開発するため、AI側の要求を機体設計に、機体の制約をモデル側に、最短距離で反映できます。
3. 「リアル」な課題と「巨大」なインパクト
- 強固な基盤と顧客ネットワークにより、研究室の実験で終わらせず、日本の基幹産業の現場へダイレクトに技術をデプロイできます。
4. 技術者集団
- 優秀なエンジニアが数多く在籍しており、最新論文や技術選定に関する議論が活発に行われています。

創業から数年で高い評価を得ており、さらなる成長を目指しています。
創業以来、黒字経営を続けてきた同社が、日本の基幹産業をアップデートし、世界市場での競争優位性を確立するため、資金調達に踏み切りました。創業から数年で、高い評価を得ています。
次の目標は、さらなる企業価値向上です。祖業を深化させつつ、特定の企業とのフィジカルAI共同開発や、モーターメーカーとの資本業務提携による経営参画など、「AIネイティブな製造業」の実装が始まっています。業界特化AIエージェントの導入企業は累計で多数に上り、そのフィールドは物流、卸・小売など他業界へも広がり続けています。
長きに渡って磨き続けてきた「ものづくり」という日本の誇りを、AIとロボティクスでさらに強固にし、世界市場へ展開します。インターネット時代に停滞した日本経済を、AI時代に再興することを目指しています。同社は日本一・世界一の企業となり、日本の希望の光となることを使命としています。
同社は第二フェーズに突入しています。これまで以上にダイナミックにビジネスを展開していく中で、働くメンバーにも多くのチャンスが巡っていきます。この環境下で大きな使命を背負い、共に歩んでいただける方を募集しています。文章だけでは語り尽くせない想いや業務について、ぜひカジュアル面談でお話しください。

業務内容：ものづくり現場を動かす「ロボットの頭脳」をつくる
最先端のロボット学習・基盤モデル技術を駆使し、建設・製造現場を中心としたものづくり産業における「人の手に頼らざるを得なかった作業」をAIが行う世界を目指します。
本ポジションは、産業用ロボットアーム・協働ロボット・四足歩行ロボットなどの多様な実機、そしてドローンを動かす「AIモデルそのもの」の開発を担うポジションです。建設・製造現場から得られる実データと自社開発シミュレータを武器に、モデルの設計・学習・評価から実機への展開までを一気通貫で推進します。単なるPoC(技術検証)に留まらず、実際の現場導入を見据えた研究開発と、実運用からのフィードバックループ(データ フライホイール)の構築を担当します。

ロボット基盤モデル・ポリシーの開発 (Robot Learning & Foundation Models)
模倣学習（Imitation Learning / Diffusion Policy / ACT等）や強化学習を用いた、マニピュレーション・移動ポリシーの学習。
VLA (Vision-Language-Action) モデルやVLM等の事前学習済み基盤モデル（Foundation Models）の、現場タスクへのファインチューニング・蒸留・軽量化。
視覚・言語・点群・力覚など、マルチモーダル入力を扱うモデルアーキテクチャの設計。
世界モデル（World Models）や動画生成モデルの、学習データ生成・行動予測への応用。

データエンジンの構築 (Data Engine)
遠隔操作（テレオペレーション）・実機ログ・シミュレーションからの学習データ収集パイプラインの設計。
Synthetic Data生成とDomain Randomization、データ品質評価によるデータセットの拡充。
現場運用で得られた失敗事例を学習に戻し、モデルを継続的に改善するフィードバックループの設計。

評価と実機展開 (Evaluation & Deployment)
シミュレーション / 実機におけるベンチマーク設計と、汎化性能・安全性の評価。
TensorRT等を用いたエッジ推論の最適化と、実機への組み込み（ロボティクス・制御エンジニアと協働）。

本ポジションの特徴
同社が目指す「モーターからAIシステムまで垂直統合したロボット製品開発」
ヒューマノイドロボットと四足歩行ロボットを用いた実産業応用に取り組んできました。今後は協働ロボットとドローンを製品ラインナップに加え、製造現場や建設現場への本格導入を加速します。また、特定の企業への出資を起点にハードウェア製品開発にも投資を進めてまいります。第一の取り組みとして、ドローン機体の自社開発にも着手し、モーターから組み込みソフトウェア、AIシステムまで垂直統合した製品を同社で手掛けます。将来的にはヒューマノイドなどのハードウェア開発も検討を進めております。
圧倒的な計算リソースとハードウェア
社内GPUクラスタ（H200等 Kubenetesで構成）や、多様な実機ロボット・センサー類を自由に利用可能。アイデアを即座に実験できる環境があります。
「リアル」な課題と「巨大」なインパクト
強固な基盤と顧客ネットワークにより、研究室の実験で終わらせず、日本の基幹産業の現場へダイレクトに技術をデプロイできます。
技術者集団
優秀なエンジニアが数多く在籍しており、最新論文や技術選定に関する議論が活発に行われています。

【業務概要】
カスタマーエクスペリエンス部門は、主力事業の根幹であるオペレーション運営を担う、現在約400名規模の組織です。中小企業のバックオフィス業務をプロセスごとお預かりし、サービスデリバリーの品質と生産性を支えています。

本ポジションは、このカスタマーエクスペリエンス部門全体の統括責任者として、経営陣あるいは経営に近い幹部の一員として、オペレーション組織の運営と主力事業の推進を担っていただきます。事業の急成長に伴い組織は今後も拡大を続ける一方で、生成AI・AIエージェントのオペレーション実装による生産性の抜本的な向上も同時に実現していく必要があり、「人×AIのハイブリッドなオペレーションモデル」への進化をリードする役割です。

採用は同社で行われますが、採用後、主力事業を運営しているグループ会社へ出向となります。

【実現できていないこと】
1. スケールに耐えるオペレーション体制の構築
事業の急成長に伴いオペレーション組織は400名規模まで拡大していますが、今後のさらなる拡大を見据えると、属人性を排した標準化・仕組み化や、機能・拠点を横断したマネジメント体制の強化が追いついていません。組織拡大と品質・生産性の両立を設計・実行できる統括責任者が必要です。

2. オペレーションへのAI実装による生産性の非連続な向上
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。ただし、これを主力事業のオペレーション全体へ展開しきれてはいません。「どの業務からAI化するか」「人とAIの役割分担をどう設計するか」という意思決定を担い、労働集約型モデルからの転換をリードしていただきたいと考えています。

【具体的な業務】
1. カスタマーエクスペリエンス部門（約400名規模）の組織統括
・オペレーション組織全体の戦略策定・目標設定・PL/KPIマネジメント
・部門責任者・マネージャー陣のマネジメントと育成、採用
・組織拡大に対応する組織体制の設計・運営

2. オペレーションの設計・改善
・サービスデリバリープロセスの標準化・仕組み化と、品質・生産性のマネジメント
・「人が担うべき業務」と「AIに任せる業務」の切り分けを前提としたオペレーション設計
・生成AI・AIエージェント・ワークフローツールのオペレーション実装の推進

3. 主力事業の推進
・経営陣・事業部門と連携した事業計画の策定・遂行
・新サービス立ち上げ時のサービスデリバリー体制の構築

【使用ツール】
・生成AI / LLM（Gemini, ChatGPT, Claudeなど）
・自動化ツール（n8n, Dify, GASなど）
・プロジェクト管理ツール（Confluence, Jira, Miroなど）
・コミュニケーションツール（Chatwork）

【組織・チームの役割】
BPaaS事業の主力サービスにおいて、AIを前提としたサービスの企画・開発・運用を一気通貫で担う開発責任者のポジションです。
中小企業のバックオフィス業務をプロセスごと代行するBPaaSを、人が主体のオペレーションから、生成AI・AIエージェントが主体となって業務を遂行する次世代のサービスモデルへと進化させる役割を担います。
開発チームを率いて、“AIが業務を遂行することを前提としたサービスそのものの設計・開発”をリードし、BPaaS事業の非連続な成長を牽引するポジションです。

【実現できていないこと】
●AIサービスとしての標準化・プロダクト化
現在、一部の顧客業務領域では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個別対応にとどめず、再現性のある「AIサービス」として標準化・プロダクト化し、より多くの顧客に展開できる開発体制づくりを加速させることが課題です。

●AI主体のサービスデリバリーで、高採算・スケーラブルな事業成長を実現できる企業へ
目指すのは、AIがサービスデリバリーの中心を担い、人の介在を最小限にした高採算なモデルです。「どの顧客業務からサービス化するか」「共通化と個別対応のバランスをどう取るか」、この意思決定を担い、サービス開発をリードできる責任者を求めています。

【業務内容】
●BPaaS AIサービスの企画・設計
・顧客（中小企業）の業務プロセスの分析と、AI化によるインパクトの試算・サービス化対象の特定
・「人が対応すべき業務」と「AIに任せる業務」の切り分けを前提としたサービス設計

●AIサービスの開発・運用
・LLM、AIエージェント、ワークフローツール（n8n,Dify,GAS等）を組み込んだサービスの設計・開発・実装
・自動化率、処理コスト、品質などのKPI設計とモニタリング、継続的な改善

●開発組織の連携・マネジメント・プロジェクト推進
・開発ロードマップの策定と優先順位の意思決定
・オペレーション部門・事業部門と連携した開発プロジェクトの計画・推進
・開発メンバーの採用・育成・マネジメント

【使用ツール】
・生成AI / LLM (Claude Code,Codex,Cursorなど)
・自動化ツール (n8n, Dify, GASなど)
・プロジェクト管理ツール (Confluence, Jira,Miro,Githubなど)
・コミュニケーションツール (Chatwork)

1．イベント概要
みずほフィナンシャルグループ デジタル戦略部による採用セミナーです。同部は、グループ全体のデジタル戦略・AI活用推進を担い、重点AIプロジェクトの旗振り役として全社レベルで変革を牽引しています。
当日は、デジタル戦略部より部門の役割・体制・進行中のプロジェクトについてご説明したうえで、職種別のブースに分かれ、業務内容や働き方、キャリアの広がりを直接お伝えします。生成AI／AIエージェント領域では、テーマの検証（PoC）からプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製で一気通貫に進めており、事業の中枢でAIに取り組む実像を掴んでいただける場です。
以下のような方のご参加をお待ちしております。
・生成AI／AIエージェントの開発に、事業インパクトの大きな環境で取り組みたい方
・PoCで終わらせず、本番運用・継続改善まで一貫して関わりたい方
・金融機関ならではの制約条件のもとで、技術とガバナンスの両面から意思決定を行いたい方
・事業部門と協働し、AI活用によるビジネス／プロセス変革を企画から推進したい方

●イベント実施日時
2026年10月28日（水）19:00 20:30（18:45開場）

●応募期限
2026年10月23日（金）　※開催日の3日前

●開催場所
株式会社コトラ本社（東京都港区麻布台1-3-1　麻布台ヒルズ森JPタワー11F）

●内容
19:00 19:15：デジタル戦略部の概要説明（部門の役割、体制、AI戦略の全体像）
19:15 20:10：職種別ブースセッション（お申込みの際にご希望のブースをお選びください）
ブース1＿AIエンジニア・AIテックリード・LLMエンジニア・セキュリティエンジニア・クラウドエンジニア
ブース2＿PM（プロジェクトマネージャー）・PdM（プロダクトマネージャー）・ITアーキテクト
ブース3＿BA（ビジネスアナリスト）
20:10 20:30：自由交流　※軽食・ドリンクをご用意しております。

●登壇者
株式会社みずほフィナンシャルグループ　デジタル戦略部

●定員
50名程度

2．デジタル戦略部の概要
みずほフィナンシャルグループでは、2026年度からの3年間で約1,000億円規模のデジタル投資を行い、デジタル・AIを軸とした変革を推進しています。デジタル戦略部はその中核として、グループ全体のデジタル戦略とAI活用推進を担っています。
生成AI／AIエージェント領域では、ビジネス部門の課題と向き合うプロジェクト推進チームとエンジニアを抱えるテクノロジー開発チームが連携しながら、PoCからプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製開発で一気通貫で進めています。
体制はBiz×Dev×Designの協働を前提とし、エンジニア、デザイナー、ビジネス、R&Dを推進するデータサイエンティストが近い距離で議論しながらプロダクトを推進しています。
内製開発のため、仮説検証からリリース、運用改善までを短いサイクルで回せる点が特徴です。すでに複数のプロダクトがリリースされ、従業員35,000名以上の日常業務で利用されています。

3．本セミナーの対象ポジションについて
3ブース9職種を対象としています。お申込みの際に、ご希望のブースをお選びください。

＜ブース1：エンジニアの職種＞
・AIテックリード：技術的な意思決定と開発推進をリード。実現可能性の判断・要件整理から、技術選定・アーキテクチャ設計、開発環境の標準化、運用改善までを横串で担います。
・AIエンジニア：生成AI基盤（AWS Bedrock／Google Gemini／OpenAI）を用いたPoC開発から、AIアプリの設計・実装・テスト・運用改善までを担います。
・セキュリティエンジニア：AI・生成AI活用案件のセキュリティ評価と、評価基準・評価プロセスの整備。新たなセキュリティラインの立ち上げに近いフェーズから関わります。
・クラウドエンジニア：次世代AI基盤「Wiz Base」をはじめ、AIプロダクトを支えるクラウド基盤の設計・構築・運用。AWSマルチアカウント構成における統制・セキュリティ設計を担います。
・LLMエンジニア：金融特化の独自LLM「みずほLLM」の開発を推進。学習データ設計、チューニングの実装・実行、性能評価、LLMOpsによる運用統制までを一気通貫で担います。

＜ブース2：PM・PdMの職種＞
・AIアプリ／エージェントのプロジェクトマネージャー（PM）：PoCの立ち上げから本番リリース、リリース後の運用改善まで、スコープ・スケジュール・品質・リスクの管理とステークホルダー調整を一貫してリードします。
・プロダクトマネージャー（PdM）：KPI設計・ロードマップ策定から本番化判断、リリース後のグロースまでを担い、プロダクトの成果に責任を持って推進します。
・ITアーキテクト：AIアプリ・エージェントの本番運用に関わる上流設計を企画・推進。運用体制やガードレール等の仕組みづくりから、導入するIT・AIツールの評価・検証・導入判断までを担います。

＜ブース3：BAの職種＞
・AIを活用したビジネス／プロセス変革を企画・推進するビジネスアナリスト：事業部門の課題起点でテーマを具体化し、As-Is／To-Beの整理、PoC計画の策定、経営層を含む関係者との合意形成、本番化・社内定着までを推進します。

4．プロダクト例
・面談記録・議事録作成支援「めんきくん」：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「みずほスライドジェネレーター」：作成したい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「みずほDeepResearch Advance」：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「RM Studio」：過去の法人RM（法人営業担当者）とお客さまとの打ち合わせ内容やお客さま情報をもとに、AIエージェントが次の商談資料を自動作成
・社内手続き検索支援「Wiz Search」：事務・与信など膨大な社内情報から、社員の質問に関連する手続書やマニュアルをAIが検索し、回答を生成
・暗黙知の形式知化「AIインタビュアー」：AIが法人RM（法人営業担当者）にインタビューし、営業ノウハウをナレッジ化

＜イベント概要＞
同社にご興味をお持ちの方を対象に、「1Day選考会」を開催いたします。通常複数回にわたる面接プロセスを1日で完結できる特別選考会です。「転職活動を効率的に進めたい」「短期間で選考を進めたい」という方におすすめです。当日は面接だけでなく、面接官より事業や組織、実際の業務内容についても丁寧にご説明いたします。皆さまのご応募を心よりお待ちしております！

●開催日時
下記の日程で開催いたします。
・10月7日（水）13:00〜21:00
・10月14日（水）13:00〜21:00
※ご希望の日時をお選びいただけます。
※各時間枠は先着順となりますため、ご希望に添えない場合がございます。あらかじめご了承ください。
※上記時間帯のうち、個別に面接時間をご案内いたします。

●面接について
対面面接1回／最長90分程度を予定しております。
本選考会では、1日で面接プロセスを完了いたします。
※選考結果については、後日ご連絡いたします。

●実施形式
対面での実施となります。
場所：弊社オフィス

●応募条件・提出書類
ご応募の際は、下記2点をご提出ください。
・履歴書（写真付き）
・職務経歴書（PDF形式）

●応募締切
定員に達し次第、受付を終了いたします。
ご興味をお持ちいただけましたら、ぜひお早めにご応募ください。

＜AI・データ事業部詳細＞
金融業界に特化したDXコンサルティング企業で「テクノロジーとコミュニティーで金融の未来を創る」をミッションに、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コミュニティ活動に積極的に参加しながら業界の課題を解決したり、さらに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しており、それらから生まれたノウハウをコミュニティーに還元することにより、金融業界の変革を図っています。コミュニティー運営を基盤とする企業だからこそできる、テクノロジーによる真の業界変革を一緒に推進していく仲間を募集しています。
同社の中核事業の1つであるAI・データ事業では、実際に現場で使われビジネス価値を出すための分析や開発に取り組んできた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。社内にはAI・データ分析組織をゼロから立ち上げてきたメンバーや、高度なデータ分析技術を用いて大きな価値を生み出すAI・機械学習モデルの開発を行ってきたメンバー、多数のユーザーに利用されている有名アプリケーションの中核機能の実装を担ってきたメンバーなどが多く在籍しており、日本の全ての金融機関のデータ分析組織（CoE）にとっての羅針盤「CoE of CoE」になり、金融業界の変革を成し遂げていくことを目指して、日々活動しています。なお、同社が自社開発をしている生成AIを活用したプロダクトが評価され「活躍が期待されるAIスタートアップ」に選定されました。

＜仕事内容＞
【職務概要】
本ポジションでは、金融機関が抱える業務・システム上の課題に対し、生成AIをはじめとする先端技術と同社の自社プロダクトを活用し、技術面から課題解決をリードする「Forward Deployed Engineer（FDE）」としてご活躍いただきます。
同社の主力プロダクトは、レガシーシステムのモダナイゼーションや、生成AIを活用した業務プロセスの効率化・高度化など、金融機関における幅広い業務・システム変革を支援するプロダクトです。
FDEは、単なるコンサルティングや技術提案にとどまらず、クライアントの業務や現行システムを深く理解した上で、課題整理・技術検証から、アーキテクチャ設計、実装、検証、本番導入までを一貫して担当します。主力プロダクトの活用、新たなAIソリューションのPoC、クライアント固有の機能開発など、顧客の課題に応じて柔軟に技術的な解決を実現していくポジションです。
静的解析・構造解析の高度化
・呼び出し関係／依存関係解析の設計・実装
・レガシーコードの構造抽象化および可視化基盤の構築
・変換前後の整合性検証ロジックの設計
モダナイゼーション変換基盤の構築
・言語横断的なコード変換エンジンの設計
・自動リファクタリング／変換ロジックの実装
AI統合基盤の整備
・LLM等を活用したコード理解・生成を可能にする構文基盤の設計
・AI連携を前提としたアーキテクチャ設計

【自社プロダクト開発例】
・主力プロダクト（AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール）

【具体的な業務内容】
・顧客の業務・システム課題を踏まえた、主力プロダクトの技術的な導入設計および実装推進
・顧客や社内関係者と連携した、レガシーシステムのモダナイゼーションや生成AIを活用した業務効率化・高度化に関する企画、技術検証、PoC推進
・PoCや技術検証の結果を踏まえた、本格開発・本番導入に向けたアーキテクチャ設計、技術検討および実装推進
・顧客固有の課題に応じた、AIソリューションや機能の設計・開発
・プロジェクトや顧客導入で得られた知見の、自社プロダクトの機能改善・プロダクト戦略へのフィードバック

＜魅力ポイント＞
プロジェクトの魅力
大手金融機関の業務・システム課題に対し、構想から実装・本番導入まで一貫して関与できる
自社プロダクトを活用し、レガシー刷新や生成AIによる業務変革など幅広いテーマに取り組める
レガシーからクラウドネイティブ、生成AI活用まで幅広い技術・アーキテクチャに関われる
生成AIを業務・システムに組み込み、顧客価値創出の最前線に携われる
短いサイクルで検証・改善を繰り返しながら、顧客と共に解決策を形にできる

ポジションの特徴
コンサルとエンジニアを兼ねるハイブリッドロール
要件整理から設計・実装・本番導入まで一貫して担当できる裁量
ソリューションに縛られず、課題起点で最適な技術を選び実装できる
現場で得た知見を自社プロダクトへ還元し、プロダクト進化に直接貢献できる

1．募集の背景と部門のミッション
DX戦略部門（2024年4月新設）を中心に、AI・データ利活用、デジタルアセット（次世代決済）、生成AI活用、グローバルDX、AIガバナンス、人材戦略など、複数のテーマで組織を拡大しています。本募集は、DX戦略部門および関連部署（AI・データ推進部門、社内DXコンサルティングチーム、事業開発チーム、証券会社出向ポジション）を対象とした、6チーム・24職種の部門横断募集です。

2．組織体制
DX戦略部門を核に、次世代決済チーム（デジタルアセット専門チーム）、AI・データ推進部門（AI・データ基盤・生成AI）、社内DXコンサルティングチーム（社内DX推進）、事業開発チーム（データサイエンス・アライアンス）、証券会社出向ポジションの6チームで構成。各チームが連携し、企画からPoC、開発、本番運用・定着化までを内製中心に一気通貫で推進しています。

3．募集ポジション（6チーム・24職種）
●DX戦略部門（3職種）
デジタル人材戦略の企画・推進／グローバルDX推進の企画・推進（海外協働）／コンタクトセンターDX改革（戦略企画・PJ推進）

●次世代決済チーム（デジタルアセット・6職種）
プロダクトエンジニア／ビジネスアーキテクト／プロジェクトリード／テックリード／海外PJ推進担当／次世代決済インフラ構築PM（新全銀対応）

●AI・データ推進部門（9職種）
AI/BI/PPFによる全社DX推進／システム企画・PM（DWH・データ基盤）／データマネジメント／データエンジニア／生成AIプラットフォーム戦略／AI施策の企画・PoC・開発推進／AI業務導入施策の企画・推進／AI利活用リスク・ガバナンス企画推進（1.5線）／データガバナンス

●社内DXコンサルティングチーム（2職種）
DXコンサルティング（社内業務高度化）／生成AI活用推進・コミュニケーション企画

●事業開発チーム（2職種）
データサイエンティスト（AI与信モデル）／デジタルアライアンス企画・推進

●グループ内証券会社デジタル戦略室（銀行所属・出向）（2職種）
全社DX基盤の企画・導入推進／各部DX施策の実装支援

4．応募について
本求人はDX戦略部門を中心とした部門単位での募集です。応募時点で職種を確定いただく必要はありません。ご経験の内容と幅、ご志向をふまえ、上記24職種のなかから最適なポジションをご相談しながら選考を進めます。

以下のような方に向いています。
・生成AI/AI・データ活用に、事業インパクトの大きな環境で取り組みたい方
・企画からPoC、本番運用・定着化まで一貫して関わりたい方
・金融機関ならではの制約条件のもとで、事業と技術の両面から意思決定を行いたい方

当社が展開するプロダクト、またはデータ戦略部門・研究開発部門において、独自のビジネスデータベースと先端技術（AI・機械学習・生成AI）を組み合わせた機能開発・技術課題解決を担います。

ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域の業務を中心に行います。

1. 検索・推薦エンジニアリング
検索機能（キーワード検索、ベクトル検索、RAGなど）の設計・実装
検索精度の向上、パフォーマンスチューニング、UX改善指標の策定
2. 機械学習・自然言語処理・画像認識
文書からの情報抽出、名寄せ、ニュース推薦等のアルゴリズム研究開発
生成AI（LLM）を活用した新機能のプロトタイピングおよびプロダクト実装
実サービスへの導入に向けたモデルの最適化・API化
3. データサイエンス・戦略
事業課題に基づくデータ分析、統計モデリング、インサイト抽出
独自の企業データベース構築に向けた名寄せエンジンの開発・運用
4. アーキテクチャー・技術基盤
AI・データアプリケーションにおける最適なアーキテクチャー設計・技術選定
大規模データ処理基盤やMLOps/LLMOps環境の構築・運用

●本ポジションの魅力
・国内最大級のビジネスデータ（名刺、契約書、請求書等）を用いた高度な分析・開発経験を積める
・R&Dとプロダクト開発の距離が近く、自らの技術成果がダイレクトに事業貢献・ユーザー価値につながる実感を得られる
・生成AI、LLM、RAGなどの最先端技術を、実用的なプロダクト機能として実装する挑戦ができる
・スケーラブルな検索基盤やデータ基盤の設計・構築スキルが身に付く

●主な技術スタック
▼ 開発言語
-Python/TypeScript/Kotlin/Ruby/Rust 等

▼ インフラ
-AWS/Google Cloud/Azure/Docker/Kubernetes/Terraform

▼ データベース / 検索基盤
-PostgreSQL/Elasticsearch/OpenSearch/BigQuery/DynamoDB

▼ その他（ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc）
-GitHub, Datadog

※配属チームやプロジェクトにより、最適な技術を選定・使用します。

組織について
同社のIntelligent Operational Excellence Business Unitは企業の競争力強化に向けて、AI活用を前提としたビジネスモデル転換を、構想からAIエージェントの構築・実装、そして実際の運用・定着までを一気通貫で支援する組織です。
クライアントと強固なリレーションを構築し、価値共創を進める原動力となることが求められています。

2026年4月、AIを主体としたお客様の変革を継続的に支援すべく、新たにビジネスユニット化しました。
単に「AIを構築する」だけでなく、構築したAIエージェントが実際に現場で機能し、お客様の生産性向上という成果に結びつくところまで責任を持って伴走することを特徴としています。

この変革をテクノロジー面から支える中核組織として設立したのが、本求人の募集ポジションであるABeam Intelligent Center（AIC）です。AICは、AIエージェントを中心に、構想策定・コンサルティングからAIエージェントの構築、運用、業務オペレーションまでを一気通貫で担う、同社のAI変革の中心的な基盤として位置づけられています。

AICならではの強み：「グループ内・社内で実践・検証した知見やノウハウ」の実践知
AICは、グループ会社および同社の業務変革を「実践知見」と位置づけ、グループ内・社内で実践・検証した知見やノウハウをお客様に提供しています。
自社実践に裏付けられた実効性の高いAI変革を届けられることが大きな特徴です。

提供サービスの一例
1. AIエージェントを前提とした業務・組織変革の構想立案
2. AIエージェントの設計・構築・導入
3. 導入後のAIエージェントの運用・保守、継続的な改善（マネージドサービス）
4. グループ会社／同社実践で磨いた業界ベストプラクティスの提供

提供サービスの一例
1. クライアントのバック・ミドル業務における、組織・システム・業務変革の構想立案・実行/導入支援
2. お客様シェアードサービスセンター（SSC）のAIなど先進テクノロジーを活用した変革支援
3. AIエージェントマネージドサービス
4. アドバイザリーとしてBPO推進における業務分析やベンダ選定等支援
5. BPaas（業務ツールの導入に合わせて、業務運用をセットにする形）サービス

入社後のアサイン想定プロジェクト
【リード/マネージャーとして期待する役割】
組織立ち上げフェーズのため、事業構築から案件獲得、プロジェクトマネジメントまで経営に近い視点で活躍いただけます。
AICでは「AIエージェントを作って終わり」ではなく「現場に定着させ、成果を出し続ける」フェーズまで関与するため、事業オーナーの視点で仕事に取り組めます。

想定プロジェクト
以下案件の案件創出からデリバリーまでリードいただきます。
1. AIエージェントを前提とした業務変革の構想提案・ソリューション設計
2. クライアント業務のAI活用に向けた業務プロセス再設計プロジェクト
3. AIエージェントの選定・構築・カスタマイズ（自社アセット活用、新規開発を含む）
4. 稼働後のAIエージェントの運用・保守・継続改善（マネージドサービス）
5. グループ会社／同社の業務変革プロジェクトへの参画（実践知見の活用）

キャリアの魅力
1. 最新のAIエージェント関連コンサルティングを実践できます
2. 立ち上げ期のため、組織の中心メンバーとしての活躍を期待しています
3. 0→1のサービス構築が経験できます
4. 案件創出からデリバリーまでを一連で経験いただけます

1．募集の背景と部門のミッション

当社では、数百億円規模のデジタル投資を継続的に行い、デジタル・AIを軸とした変革を推進しています。本募集部門はその中核として、全社のデジタル戦略とAI活用推進を担い、重点AIプロジェクトの旗振り役として全社レベルで変革を牽引しています。

本募集は、AI・デジタル領域における3領域10職種を対象とした部門単位での募集です。生成AI／AIエージェント領域において、テーマの検証（PoC）からプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製で一気通貫に進める体制のもと、事業の中枢でAIに取り組むポジションです。

2．組織・開発体制

生成AI／AIエージェント領域では、ビジネス部門の課題と向き合うプロジェクト推進チームと、エンジニアを抱えるテクノロジー開発チームが連携しながら、PoCからプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製開発で一気通貫に進めています。

体制はBiz×Dev×Designの協働を前提とし、エンジニア、デザイナー、ビジネス、R&Dを推進するデータサイエンティストが近い距離で議論しながらプロダクトを推進しています。

内製開発のため、仮説検証からリリース、運用改善までを短いサイクルで回せる点が特徴です。すでに複数のプロダクトがリリースされ、数万人規模の従業員の日常業務で利用されています。


3．募集ポジション（3領域10職種）

＜領域1：エンジニア＞

・AIテックリード
技術的な意思決定と開発推進をリードします。実現可能性の判断・要件整理から、技術選定・アーキテクチャ設計、開発環境の標準化、運用改善までを横串で担います。

・ソリューションテックリード
プロダクト・案件を横断して技術の意思決定を担います。技術評価、本番運用を前提としたアーキテクチャ設計・レビュー、共通基盤や設計ガイドラインの整備を通じて、組織全体の生成AI開発力を高めます。

・AIエンジニア
生成AI基盤（AWS Bedrock／Google Gemini／OpenAI）を用いたPoC開発から、AIアプリの設計・実装・テスト・運用改善までを担います。

・LLMエンジニア
金融領域に特化した独自LLMの開発を推進します。学習データ設計、チューニングの実装・実行、性能評価、LLMOpsによる運用統制までを一気通貫で担います。

・クラウドエンジニア
AIプロダクトを支える次世代クラウド基盤の設計・構築・運用を担います。AWSマルチアカウント構成における統制・セキュリティ設計を担います。

・セキュリティエンジニア
AI・生成AI活用案件のセキュリティ評価と、評価基準・評価プロセスの整備を担います。新たなセキュリティラインの立ち上げに近いフェーズから関わります。

＜領域2：PM・PdM＞
・AIアプリ／エージェントのプロジェクトマネージャー（PM）
PoCの立ち上げから本番リリース、リリース後の運用改善まで、スコープ・スケジュール・品質・リスクの管理とステークホルダー調整を一貫してリードします。

・プロダクトマネージャー（PdM）
KPI設計・ロードマップ策定から本番化判断、リリース後のグロースまでを担い、プロダクトの成果に責任を持って推進します。

・ITアーキテクト
AIアプリ・エージェントの本番運用に関わる上流設計を企画・推進します。運用体制やガードレール等の仕組みづくりから、導入するIT・AIツールの評価・検証・導入判断までを担います。

＜領域3：BA＞
・AIを活用したビジネス／プロセス変革を企画・推進するビジネスアナリスト
事業部門の課題起点でテーマを具体化し、As-Is／To-Beの整理、PoC計画の策定、経営層を含む関係者との合意形成、本番化・社内定着までを推進します。

4．プロダクト例
・面談記録・議事録作成支援
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
作成したい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
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
過去の法人営業担当者とお客さまとの打ち合わせ内容やお客さま情報をもとに、AIエージェントが次の商談資料を自動作成

・社内手続き検索支援
事務・与信など膨大な社内情報から、社員の質問に関連する手続書やマニュアルをAIが検索し、回答を生成

・暗黙知の形式知化
AIが法人営業担当者にインタビューし、営業ノウハウをナレッジ化

5．技術環境（一部）
開発言語：TypeScript、Python
フレームワーク：Next.js、React、Vue.js、FastAPI、Streamlit
AI関連ライブラリ：Assistants API、Agents SDK、Strands Agents SDK、LangChain、LangGraph、Vertex AI
インフラ・ミドルウェア：AWS、S3、ECS、ElastiCache、Terraform、CDK、Bedrock、Bedrock AgentCore
テスト：Jest、Pytest、Playwright
ツール：GitHub、Teams、Slack、Jira、Confluence
AIツール：Anthropic Claude Code、AWS Kiro、OpenAI Codex、Amazon Q Developer、Devin、Dify、v0


6．応募について
本求人は部門単位での募集です。応募時点で職種を確定いただく必要はありません。ご経験の内容と幅、ご志向をふまえ、上記10職種のなかから最適なポジションをご相談しながら選考を進めます。

以下のような方に向いているポジションです。
・生成AI／AIエージェントの開発に、事業インパクトの大きな環境で取り組みたい方
・PoCで終わらせず、本番運用・継続改善まで一貫して関わりたい方
・金融機関ならではの制約条件のもとで、技術とガバナンスの両面から意思決定を行いたい方
・事業部門と協働し、AI活用によるビジネス／プロセス変革を企画から推進したい方

デジタル戦略企画部は、デジタル・カンパニーの経営戦略・事業戦略の策定、新規事業の企画、社外企業との提携・出資、子会社・出資先の管理およびカンパニーの経営管理を担う組織です。

本ポジションでは、特にAIを重要な戦略テーマとして捉え、経営・事業課題を起点とした戦略や施策の企画・推進を担っていただきます。

【業務概要】
先端テクノロジーでグループの変革に挑み、新たな価値を創造することをPurposeに掲げ、AIやブロックチェーンなどを活用したグループ横断の変革を推進する企業でのポジションです。
デジタル戦略企画部は、経営戦略・事業戦略の策定、新規事業の企画、社外企業との提携・出資、子会社・出資先の管理および経営管理を担う組織です。
本ポジションでは、特にAIを重要な戦略テーマとして捉え、経営・事業課題を起点とした戦略や施策の企画・推進を担当します。

【具体的な業務】
経営環境、金融業界およびテクノロジーの変化を捉え、グループの成長と変革につながるデジタル戦略を企画・推進します。
主な業務は以下のとおりです。
・デジタル戦略・事業戦略の企画立案
・AIをはじめとする先端テクノロジーの活用方針、重点テーマおよびロードマップの策定
・経営・事業課題を起点とした新規事業や業務変革施策の企画
・金融市場、競合企業、テクノロジーおよび規制動向の調査・分析
・経営層への提言、意思決定支援および経営管理
・グループ各部門、関係会社、社外パートナーとの調整・合意形成
・国内外企業との提携・出資およびビジネス共創の企画
・戦略に基づく各種施策の推進・モニタリング

【ポジション・部門の魅力】
デジタル戦略・事業企画を幅広く担いながら、特に重点領域であるAIについて、活用戦略や重点施策の企画・推進を中心的に担当します。リーダー層には、経営層への提言やチームマネジメントを通じて、グループのAI・デジタル戦略を牽引することが期待されます。

【業務概要】
機械学習（ML）エンジニアとして、米国や欧州などの海外拠点に所属する英語話者のエンジニアチームと緊密に協業しながら、予測モデルや生成モデルを駆使した自律型AIエージェントの設計・実装を主導していただきます。
※日本・欧米間でのクロスボーダーな開発となるため、週2〜3回ほど早朝または夜間にオンラインミーティングが発生します。

【業務詳細】
- グローバル協働でのプロダクト開発： 海外拠点のエンジニアと連携したAIエージェント機能の開発・実装
- マルチプロバイダーの活用： コスト最適化やシステム堅牢性（レジリエンス）の担保を見据えた、複数プロバイダー（OpenAI, Anthropic, Google等）のLLM選定・モデルおよびAIエージェントの設計・検証
- MLOpsの推進： ベストプラクティスに基づいたCI/CDパイプラインの構築、モデルの学習・モニタリング・バージョン管理の仕組み化
- 基盤最適化： 機械学習モデルの推論パフォーマンスおよびスケーラビリティの最適化
- LLMの高度化： ドメイン特化のためのLLMのファインチューニング、および学習プロセスの設計・実装
- 技術リサーチ： 機械学習・MLOps・LLM領域における最新トレンドのキャッチアップと、新技術・手法の調査、およびプロダクトへの導入提案
（※実際の担当領域は、ご経験やご志向に応じて柔軟に決定いたします。）

【プロダクト・サービスへの組み込み例】
・生成AI技術を活用してリサーチ業務のオペレーション自動化を進めており、顧客が求めるエキスパートとのマッチング精度を飛躍的に向上させる予定です。
・AIによりエキスパートへの確認文面や、顧客へ提示する推薦文の自動生成機能を実装し、クライアントの工数削減とエキスパートへの訴求力向上を同時実現しています。
・多様なキャリアデータを最大限に活用するため、RAGによる個人の関心に最適化されたタイムライン表示システムの検証を行っています。

【このポジションに期待する役割】
自社保有のデータの半分程度は日本語のテキストデータであり、機械学習エンジニアとして海外拠点と協業しながら、日本語での自然言語処理や精度評価など自律型のAIエージェントの設計・実装をリードしていただきたいと考えています。

本ポジションの魅力
・機械学習モデルの設計やシステム開発の成果が当社の事業成長に直結するやりがいを感じることができます
当社では、80万人のエキスパートネットワークと数十億円の売上規模という既存の大きなアセットを持ちながら、そのプロダクトをAIベースで作り替えようとしています。当社のビジネスの根幹である「検索」や「マッチング」そのものをAIに置き換えることで、エキスパートの方が持つ一次情報を効率的に結びつけるための高度な検索・マッチングシステムを実現しようとしており、機械学習エンジニアは非常に重要な役割を担っています。
自身の開発した機械学習モデルやシステムが事業成長に直結するインパクトを感じながら業務に取り組むことができます。

・課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで一貫して携わることができます
ビジネスサイドと密に連携しながら、課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで進めることができます。
課題はビジネスサイドからの要望に基づくこともあれば、自らが提案することも可能です。自らの意見が反映されやすい環境であり、裁量を持って業務に取り組むことができます。

・国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことができます
日本だけではなく海外にもクライアントやエキスパートが多くいることや、優秀なPdMやソフトウェアエンジニアの仲間が海外拠点に多在していることから、当社では東京とアメリカ、EUを中心とする多拠点での開発体制をとっています。
海外の開発拠点との連携などグローバルチームのマネジメントを通して、文化や考え方の違うメンバーを融合しながら強いチームを作る経験ができるため、国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことが可能です。
ご希望次第ではニューヨークの開発拠点で勤務する可能性もあります。

開発環境
- 開発言語： Python, SQL
- AI/ML・オーケストレーション： Azure OpenAI, Gemini, Anthropic, LangChain, LangGraph, Scikit-learn, Transformers
- バックエンド・Webフレームワーク： FastAPI, Streamlit, SQLAlchemy
- データ基盤・検索エンジン： Azure Cognitive Search, Elasticsearch, Redis, CosmosDB, PostgreSQL
- インフラ・DevOps： Docker, Kubernetes, Azure Functions, Azure DevOps

グループ企業として2023年4月に設立されたAIカンパニーでのポジションです。単なるAIチャットボットの提供ではなく、企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを実装することを目指しています。中核プロダクトは累計400社・1.9万人以上に導入され、売上は前年同期比で約5倍に成長しています。

募集背景:
音声認識プロダクトは、会議・商談の音声をリアルタイムに文字起こしし、話者を分離し、決定事項とToDoまで構造化するプロダクトです。新しい認識エンジンと会議横断分析を投入し、いま最も伸びている領域のひとつになっています。リアルタイム性・認識精度・GPU推論コストという三つ巴のトレードオフを、顧客ごとの専門用語や60言語超の翻訳、日本リージョン限定処理といった制約の下で成立させる必要があります。この領域の設計を主導し、チームを技術的に牽引する技術的な意思決定者を置くための募集です。

Tech Lead としての仕事:
1. 音声処理基盤の技術戦略とアーキテクチャ設計
ストリーミング音声の取り込みから、認識・話者分離・要約までの処理パイプライン全体を設計します。精度・レイテンシ・推論コストのどれを、どこまで、どうやって取りに行くか その判断の責任を持ちます。技術選定、技術的負債の返済計画、スケーラビリティとコストの設計もここに含まれます。
2. プロダクト機能の設計・実装リード
会議横断分析、LLMを用いた要約・論点抽出、Zoom / Teams / Meet からの音声取り込み、Salesforce / Slack など業務ツールへの連携。PdM と要件を詰めながら、自ら手を動かして設計・実装をリードします。ISMS / Pマーク準拠、データ暗号化、日本リージョン処理といったエンタープライズ要件も設計に織り込みます。
例: 大規模会議での話者分離精度が伸び悩んでいた。音声波形ベースの分離モデルと後段のLLM補正を組み合わせる構成に切り替え、GPU推論をバッチング化。精度と推論コストを同時に改善する。
3. チームの技術リード
設計レビュー・コードレビューを通じた品質の底上げ、メンバーのメンタリング、開発プロセスの整備。技術面接への参加を通じて、チームを一緒に作る側に回っていただきます。

チーム体制:
エンジニア組織には約60名が在籍しています。エンジニアの外国籍比率は44%です。音声認識プロダクトチームは5名。PdM、AI Platform チーム (GPU / Kubernetes 基盤)、Product Engineerと連携して進めます。

AIソフトウェアエンジニアとして、クライアントの現場課題を深く理解し、AIを活用した業務自動化・高度化に向けた要件定義、プロトタイピング、本番実装、改善までを一貫して担います。あわせて、プロジェクトにおける技術面のリードとして、技術方針の整理、設計判断、実装品質の担保、開発メンバーへの技術的な支援・レビューにも関わります。
本ポジションでは、単に仕様に沿って開発するだけではなく、クライアントの現場に入り込み、「どの業務にAIを適用すべきか」「どのような形であれば実際に使われるか」を見極めながら、AIソフトウェアとして価値に落とし込むことが求められます。そのうえで、プロジェクト内の技術的な論点を整理し、実装方針やアーキテクチャの方向性を示しながら、チームとして成果を出す役割を期待します。
また、個別案件で得られた知見や実装パターンを、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへと昇華させることで、継続的に価値を生み出せる開発体制づくりにも関わります。

具体的な業務:
1. 現場実装と要件定義（Forward Deployment）
・クライアントの現場担当者・業務責任者との対話を通じ、AIで自動化・高度化すべき業務を特定します。
・現場の業務フローや課題を整理し、AIソフトウェアとして実装すべき要件を定義します。
・顧客課題に対して、AI APIやLLM、各種AI技術を活用した高速プロトタイピングを行います。
・PoCを通じて仮説検証を行い、実際の業務利用を見据えた改善・設計に反映します。
・エンタープライズ品質を意識した本番実装、テスト、運用改善を推進します。
・実装方針やアーキテクチャの選定にあたり、選定理由・トレードオフ・想定リスクを整理し、クライアントおよびチームに対して技術的に説明可能な状態を保ちます。
・現場で継続的に使われるAIソフトウェアにするため、利用者のフィードバックをもとに改善を行います。
2. ソフトウェアの資産化（Product & Infrastructure）
・複数案件から抽出された共通課題や実装パターンを整理し、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへ転換します。
・LLMOps、評価パイプライン、開発自動化など、AIネイティブな開発プロセスの設計・構築に関わります。
・個別開発にとどまらず、組織として再利用できる技術資産・社内ナレッジを整備します。
・プロジェクトで得られた知見を開発標準やテンプレートに反映し、チーム全体の開発生産性向上に貢献します。
・将来的なプロダクト化やスケールを見据えたアーキテクチャ設計・技術選定を行います。
・プロジェクト横断で再利用できる技術資産を意識し、品質・拡張性・保守性の観点から実装をリードします。
3. AI最新技術の社会実装（R&D）
・最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェント等の技術を調査・検証し、具体的な事業課題への適用可能性を見極めます。
・新しいAI技術を活用したPoCやプロトタイプを設計・実装します。
・検証結果をもとに、実案件への導入可否や実装方針を整理します。
・Cursor、Claude Code等の開発支援AIを活用し、次世代の開発生産性を追求します。
・技術検証で得られた知見をチームに共有し、開発プロセスや技術選定の改善につなげます。
本ポジションでは、AI技術を使った開発力に加え、現場課題を構造化する力、クライアントと対話しながら要件を具体化する力、実装したソフトウェアを継続的に使われる形へ改善していく力が求められます。
新しい技術にキャッチアップしながら、AI特有のリスク（プロンプトインジェクション、データ・個人情報の取り扱い、LLM APIコスト等）も踏まえた設計判断や、チームが技術的に安心して頼れる存在となり、プロジェクトでの開発・実装を前に進める役割も期待します。
個別案件の開発に閉じず、現場で得た知見をプロダクト・基盤・開発プロセスへと還元しながら、AIソフトウェアの社会実装をしていただくポジションです。

プロジェクト例:
1. AI検証を活用したWebサービスの基盤刷新プロジェクト
同社のVCファンドが買収した企業のWebサービスを対象に、レガシーフレームワークからモダンフレームワークへ段階的に移行するプロジェクトです。
新旧アプリケーションを並行稼働させながら、画面表示・APIレスポンスの挙動差分を継続的に検証。AIを活用して実装およびテスト自動化、バグ検知を効率化することで、開発工数と期間を大幅に削減しました。
単なるリプレイスではなく、事業継続性・品質担保・開発生産性の向上を同時に追求する、技術難易度の高いモダナイズ案件です。
2. 需要予測AIで解く、駅ナカ小売の発注最適化プロジェクト
大手鉄道会社グループの駅ナカ小売店では、商品の発注量が長年、現場のベテラン社員の経験と勘に依存していました。
一方で、廃棄量削減を重視すると欠品が増え、売上最大化を重視すると廃棄が増えるというジレンマがありました。
本プロジェクトでは、欠品が発生していなかったと仮定した際の理想的な売上をAIにより推定し、2週間程度で高精度の予測を実現しました。
現場業務に深く入り込み、AIを実際の意思決定に組み込んでいくプロジェクトです。
3. 給与計算業務のAIエージェント化プロジェクト
大手飲料メーカー関連会社における給与計算業務を、AIエージェントによって自動化するプロジェクトです。
給与計算は、会社ごとの制度、雇用形態、勤怠データ、手当、控除、例外処理などが複雑に絡む業務です。
本プロジェクトでは、業務フローを分解し、ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせることで、複雑な判断や確認作業を自動化。約80%の業務自動化を実現し、担当者の作業工数を大幅に削減しました。
AIを実際の業務プロセスに組み込み、属人化の解消と業務効率化に直結させるプロジェクトです。

ポジションの魅力:
成長を約束する仕組みではなく、成長が起きる現場を用意しています。
・AIを使い倒して成果に変える
Claude Code、Cursor、Codex などの開発支援AIを全員が日常的に活用。個人の生産性ではなく、案件の成果やプロダクトのアウトカムに直結させる使い方を磨きながら、AI時代の開発フローそのものを更新していきます。
・案件が、資産になる
「納品して終わり」ではなく、書いたコードや設計が、共通基盤・プロダクト・ナレッジとして蓄積されていく。個人の仕事が次の事業を加速させる資産になる手応えが、エンジニアとしての確かな自信を育てます。
・キャリアがさらに広がる
同社のVCファンドのエコシステムを活かし、エンジニアの枠を越えたキャリアを全力で支援します。企業の成長とともに、プロダクトのCTO、投資先のCxO、グループ内での起業といった道も広がっていく想定です。
・技術的な相談ができる環境
技術顧問としては、一休、Yahoo、メルカリ、GREEなどでCTOやVPoEを担ってきた日本を代表するエンジニアリングリーダーたちがテクニカルフェローと参画しています。

DEV TOOLS:
案件によって使う技術は変...

Forward Deployed Engineerとして、顧客との課題設定から技術設計・実装をリードし、プロジェクト全体の技術品質やメンバー支援まで担うポジションです。クライアントの業務課題を深く理解し、AIを活用したソフトウェアの要件定義、プロトタイピング、本番実装、導入後の改善までを一貫して担当します。
また、プロジェクトの技術面をリードするとともに、案件で得た知見や実装を共通基盤やプロダクトへ還元し、組織全体の開発力向上にも取り組みます。

【具体的な業務】
1. 現場実装・プロジェクト推進
* クライアントへのヒアリングや業務分析を通じて、AIで解決すべき課題を特定し、実装可能な要件へ落とし込む
* LLM、RAG、AIエージェントなどを活用したプロトタイプやPoCを開発し、検証結果や利用者のフィードバックをもとに本番導入・改善を進める
* 品質、セキュリティ、拡張性、コストなどを踏まえて技術方針やアーキテクチャを設計し、レビューや技術支援を通じてプロジェクトを推進する
2. ソフトウェア・技術資産の共通化
* 案件で得られた知見や実装パターンを、再利用可能なモジュール、共通基盤、テンプレート、プロダクトへ転換する
* LLMOps、評価パイプライン、モニタリング、開発自動化などを整備し、開発品質と生産性の向上に取り組む
3. AI技術の検証・社会実装
* 最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェントなどを調査・検証し、事業課題への適用可能性や導入方針を整理する
* Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを活用し、AIネイティブな開発プロセスの構築・改善を進める

【プロジェクト例】
* AIを活用した実装・テスト自動化による、Webサービス基盤のモダナイゼーション
* 需要予測AIを活用した、駅ナカ小売店舗における発注業務の最適化
* ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせた、給与計算業務の自動化 など
業界や技術領域を限定せず、AIを実際の業務プロセスや意思決定に組み込むプロジェクトを手掛けています。

【このポジションの魅力】
実践を通じて成長できる環境が用意されています。
* AIを成果につなげる開発環境
Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを、全員が日常的に活用しています。単なる個人の生産性向上にとどまらず、案件の成果やプロダクトの価値につなげる使い方を実践しながら、AI時代の開発フローそのものをつくっていけます。
* 開発したものが、会社の資産になる
案件ごとに納品して終わるのではなく、開発したコードや設計、知見を共通基盤、プロダクト、ナレッジとして蓄積します。自身の仕事が次の案件や事業を加速させる資産として残るため、継続的な価値を生み出す実感を得られます。
* エンジニアの枠を越えてキャリアを広げられる
グループ会社のネットワークを活かし、社内の技術組織を率いるVPoE・CTOに加え、自社プロダクトの事業責任者、投資先企業のCxO、グループ内での起業など、実装力を起点に経営へ踏み出すキャリアを目指せます。
* 経験豊富な技術リーダーに相談できる
元CTOやVPoEを務めたエンジニアリングリーダーが、テクニカルフェローとして参画しています。設計や技術選定、キャリアについて、経験豊富なメンバーに相談しながら開発を進められる環境です。

●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
1.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
2.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。

【業務概要】
AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するため、人の理解がベースになるあらゆるプロセス（採用・評価・育成・配置）をデータドリブンに再構築しています。
その第一歩として、AIが面接官の役割を担うプロダクトを提供しています。AI面接という新しいカテゴリーを切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、高い実績を上げています。
同社は上記の主力プロダクトを提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。主力プロダクトはその入口の一つに過ぎず、同社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードすることにあります。

【具体的な業務】
1. AIモデル基盤の設計・構築
* AI面接・評価ロジックを支えるモデルの設計・開発・運用
* LLMを中核とした推論パイプラインの構築と高度化
* モデルの品質・再現性・パフォーマンスを担保する基盤整備
2. 強化学習・学習サイクルの設計
* オントロジー構築や評価精度向上に向けた強化学習サイクルの研究・適用
* フィードバックを学習へ還元する仕組みの設計と検証
* データ基盤と連携した、継続的なモデル改善プロセスの構築
3. 公平性・アラインメントへの取り組み
* 評価AIの公平性・説明責任・安全性を担保する仕組みへの関与
* モデル／エージェントのアラインメント設計と検証
* ガバナンス要件を満たすモデル運用の実装
4. 研究知見のプロダクト実装
* 研究的な探索結果を、実プロダクトへ実装可能な形へ落とし込み
* AIエージェント基盤（マルチエージェント構成）への組み込みと検証
* 知見の体系化・標準化による再現性の確立

【ポジションの魅力】
* 共通の評価軸で一貫して蓄積された希少なデータ資産を扱える
* 採用・評価という社会的影響の大きい領域で、公平性・アラインメントに正面から向き合える
* 研究的な探索と、実プロダクトへの実装・運用が地続きになっている環境
* オントロジーを核としたエージェンティックな全社基盤の中核に関与できる

同社について
同社は、AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業です。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。

その第一歩が、AIが面接官の役割を担う主力プロダクトです。今や日本で当たり前になりつつある“AI面接”という新しいカテゴリーを切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、アップセル率100%、チャーン率0の実績とともに、トップティアVCからシリーズAにて調達しています。

事業概要
同社は主力プロダクトを提供する単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「組織基盤OS」を実装していきます。AI面接はその入口の一つに過ぎず、同社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードすることにあります。

募集の背景
同社は、個社ごとの深い実装を担う開発組織（ラボ）と、そこで生まれた価値をSaaSとして汎用化する開発組織（ファクトリー）の二層モデルで開発を進めています。Forward Deployed Engineerはこの二層をつなぐ中核ポジションであり、大手企業アカウントに対しては顧客のCTOとして、社内に対してはプラットフォームのCTOとして、双方向にコミットメントを持って動いていただきます。

Forward Deployed Engineerは“実装の下請け”ではありません。顧客の課題解決と価値創出に対してオーナーシップを持ち、課題定義から設計・実装・スケールまでを一気通貫で担う。さらに「この実装をどう汎用化しプラットフォームへ還元するか」までを主体的に考え、プロダクトそのものを進化させることが期待されます。ユースケース開拓のフロントラインとして、複数名体制の組成を進めています。

ポジションの魅力
- 顧客のCTOとしてアカウントに深く入り、同時にプラットフォームのCTOとして全社基盤の進化を牽引できる、稀有な二面性のあるポジション
- 個社実装で終わらせず、汎用化・プラットフォーム還元まで設計に織り込む「もう一段上」の価値創出にコミットできる
- 導入・立ち上げフェーズに集中できる設計（安定運用フェーズはプラットフォーム側のテックリードへ引き継ぐ、常駐しない出入り型）
- オントロジーを核としたエージェンティックな全社基盤という、技術的に希少な題材に最前線で触れられる

業務内容
【1】顧客の課題解決・価値創出へのコミットメント
- 大手企業アカウントにおける課題定義と、AIエージェントで解くべき価値の設計
- Deployment Strategist（CPO役）と二人三脚での要件スコーピング・優先度設計
- 顧客の意思決定層・現場双方との折衝と、事業成果への接続

【2】設計・実装・スケール
- 個社の粒度がバラバラなデータの繋ぎこみ・構造化と、オントロジーへの接続
- AIエージェントの設計・実装・チューニングと本番品質でのデリバリー
- 不確実な技術領域を自らキャッチアップし、動くものとして作り切る

【3】プラットフォームへの汎用化・還元
- 個社実装の中から汎用化可能なパターンを抽出し、プラットフォームCTOとしてプロダクトへ還元
- 「なぜこの作り方か」を言語化し、全社基盤の設計思想として体系化
- 安定運用フェーズのプラットフォーム側テックリードへの引き継ぎ設計

組織のミッション
契約データを活用するためには単にデータを保持するだけではなく、情報要求に対して的確な応答を行うことが重要です。取引管理サービスのAI・検索チームは生成AIの回答、および検索品質に関してエンドツーエンドで責任を持ち、契約領域における品質課題をゼロにすることをミッションとしています。

具体的な業務
取引管理サービスにおいて、根幹機能である生成AI・検索機能の改善を行います。UI／UXを含めた生成AI・検索体験の設計・実装・運用・評価・改善のすべてを担当します。

検索体験の向上 サジェスト、ハイライト、ランキング、パフォーマンスなどを含む契約書検索体験の設計・改善
評価指標の設計 生成AI出力、検索品質の評価指標の設計と改善
可観測性の向上 パフォーマンスメトリクス、検索品質、生成AI出力の継続的な評価と監視基盤の構築
AIエージェント ランタイム、ループ設計、メモリ、ツールセットを含めたエコシステムの全体設計・基盤構築・運用

本ポジションの魅力
日本有数の規模の企業情報・契約データを相手に最先端技術やアルゴリズムの実務経験が得られます
画像認識、自然言語処理、情報検索などの領域の専門家が多く在籍しており、レベルの高い環境で働くことができます
生成AI・検索基盤をデータ構造から設計する経験が得られます
作って終わりではない生成AI・検索精度の改善サイクルを回す経験が得られます

開発環境、使用するツールなど
フロントエンド：TypeScript, React, Vite, Storybook, HTML, CSS
サーバーサイド：Kotlin, Ktor, Spring Boot, Gradle, Python
データベース：Cloud SQL（PostgreSQL）, Elasticsearch
運用・監視：Splunk, Cloud Logging
CI：GitHub Actions, Cloud Build
バージョン管理・コラボレーションツール：GitHub, Notion, Gather
インフラ：Google Cloud（Cloud Run／Cloud Functions／Cloud Tasksなど）, Cloudflare

同社は「AI×コマースの第一想起企業」としてのポジションを確立すべく、主力AIコマースプラットフォームを主軸とした、大企業（エンタープライズ）向けDX支援を全社戦略の柱として推進しています。大企業の複雑な課題を解決するためには、スライドによる戦略提言だけでなく、現場のオペレーションに深く入り込み、実際に動く仕組みを提供して変革を起こす「現場密着型（FDE）」的なアプローチが必要不可欠です。同社はSaaS FDEの事業モデルを推進しており、コマース領域の高度化やAI活用は同社のプラットフォームで実現し、同社のプラットフォームがカバーしきれない複雑な社内業務課題についてはFDEによるAI BPRによって事業全体の変革を現場から強力に推進するモデルを目指しています。本ポジションでは、配属先となるプロフェッショナルコンサルティンググループにおいて、ビジネスとテクノロジーの架け橋となり、クライアントの最前線で「AI×同社のプラットフォーム」による業務変革を自ら手を動かして形にする中核メンバーを新たに募集します。

大企業クライアントの現場に入り込み、同社のプラットフォームの機能や生成AI、ノーコードツールを活用して、コマース領域（サプライチェーン、CS、マーケティング等）の業務プロセス改革（BPR）を推進します。

1. 現場の課題特定と業務プロセスの可視化：
クライアントの現場オペレーションを深く理解し、どこに非効率があるか、同社のプラットフォームの活用や生成AIの導入によってどう劇的に改善できるかのボトルネック特定

2. 生成AI×同社のプラットフォームを用いたクイックなBPR検証：
同社のプラットフォームの標準機能・API設定、生成AIツール（ClaudeCode、Cursor）、iPaaS（Make、Zapier等）を組み合わせ、「現場で今すぐ動く自動化ワークフロー」を自ら手を動かして構築・検証

3. 現場への定着化（チェンジマネジメント）とプロダクトへのフィードバック：
作成したAIワークフローや同社のプラットフォームの新しい運用の定着をレクチャーから伴走までトータルで支援。さらに、現場の検証で浮き彫りになった本格的なシステム開発ニーズや共通課題を社内のプロダクト開発チームやAI専門チームへフィードバックし、プロダクトの進化を牽引

ポジションの魅力:
1. 「コンサル」と「FDE（テック活用）」のハイブリッドなキャリア：
スライドを描くだけのコンサルタントでもなく、仕様書通りにコードを書くエンジニアでもない。「生成AIやSaaSの仕組みを使いこなし、目の前の顧客の業務を劇的に変える」という、これからのAI時代に最も市場価値が高まるスキルの獲得

2. ノンコーディングで、最先端の「AI×BPR」をリードする手応え：
フルスクラッチのプログラミング知識（PythonやJava等）がなくても、同社プロダクトやAIエージェントという強固な土台を活用可能。API連携やプロンプトエンジニアリングを武器に、アイデアを即座に顧客の価値へと変えられる圧倒的なスピード感

3. SaaS FDE だからこそ起こせる大きな事業インパクト：
「RPAの代替」としてのFDEではなく、SaaSとしての土台があるからこそ、顧客の企業にとって価値のある変革を大胆かつスピーディーに推進できる。仕事がエンドユーザーや顧客のためになっていることを実感しながら様々なことにチャレンジできる

AI×コマースの第一想起企業としてのポジション確立を目指し、主力AIコマースプラットフォームを主軸とした、大企業（エンタープライズ）向けDX支援を全社戦略の柱として推進しています。
大企業の複雑な業務要件や既存システムとの整合性を紐解くためには、単なる製品売りではなく、「SaaSの標準機能（ベストプラクティス）と顧客要件の乖離（Fit&Gap）」を正確に見極め、最適なシステムアーキテクチャを提示する高度な技術提案力が必要です。
本ポジションは、配属先となるプロフェッショナルコンサルティンググループにおいて、トップファーム出身のコンサルタントと共に大企業への提案活動を牽引し、最重要戦略をリードするソリューションアーキテクトの中核メンバーを募集します。

提案活動を通じて得た大企業のリアルな要望や技術トレンドを、社内のプロダクトチームやAI専門チームへ正確にフィードバック。大企業向けに圧倒的な競争力を持ち続けるための機能ロードマップ策定への寄与を行います。

1. 大規模のディールを動かす「受注の決め手」を作るダイナミズム:
コンサルタントと強固なタッグを組み、自らのシステム設計と提案によって数億円規模の大型案件の意思決定を覆し、受注へと導く専門職としての最高峰の面白さ
2. 「AI×SaaS×コンサル」を掛け合わせた次世代のキャリア価値:
単なるSaaSパッケージの機能説明に終始する専門職ではなく、AIエージェントを組み込んだBPR提案や、超上流の構想策定提案など、ビジネスとテクノロジーの双方に深く踏み込むことで、市場価値の高い次世代型アーキテクトへの成長
3. 顧客の声でプロダクトの未来（ロードマップ）を左右する影響力:
日本のトップ企業の要望を最前線で受け止め、プロダクトの開発チームに直接フィードバックできる環境。自身の提案活動が、プロダクトの機能拡張や進化にダイレクトに反映される手応え

同社では、生成AI・AIエージェントを活用した新規事業開発や業務効率化プロジェクトの企画・開発・運用までを一気通貫で実行しています。
本ポジションでは、ITコンサルタントとしての顧客折衝力とアーキテクトとしての技術リーダーシップを両立させながら、複数プロジェクトの技術方針決定やチームマネジメントをしていただきます。
特に、技術的な観点からのプロジェクト成功にコミットし、開発プロセスそのものを改善していく役割を期待しています。

【具体的な業務】
・技術選定、設計方針の策定、アーキテクチャ設計、ERD/DFD等の全体設計
・小規模チームの進捗管理・品質マネジメント
・要件定義のリーディング、クライアントとの要件整理
・DevOps、開発プロセス改善
・デザイナーと連携したUX改善およびUIデザイン支援

【ポジションの魅力】
・100%プライム案件の受託開発のため、SES形式の働き方はありません。
・クリエイティブ領域のAIエージェント開発など、業界の最先端事例の案件が多数存在しています。
・少数精鋭のエンジニアチームで、意思決定・実装スピードが速く、裁量も大きく働けます。
・気になるAI開発ツールは使い放題！好きなツールを試して生産性をあげていけます。
・安定した環境で、第2創業期の組織拡大を経験できます。

【仕事のやりがい】
・ビジネスと技術の橋渡し役として、クライアント課題を構造的に分解し、技術で解決へ導く上流工程に深く関わることができます。
・技術的な裁量が大きく、設計方針・アーキテクチャ選定・技術スタックの刷新などを自ら主導できます。
・少数精鋭のチームだからこそ、スピード感のある意思決定や新しい開発手法の導入がしやすい環境です。
・生成AIやAIエージェントなど、最新技術を実運用に落とし込む経験が豊富に得られます。

【身につくスキル・経験】
・技術コンサルタントとして、要件定義 設計 開発の全フェーズを一貫して担うスキル
・技術選定・アーキテクチャ設計・開発プロセス改善の実践的なマネジメント経験
・AIエージェントや生成AIを用いたPoC 実運用までの知見
・チームマネジメント、メンタリング、若手育成、開発組織構築の経験
・DevOps、CI/CD環境構築、テスト自動化などのモダンな開発運用知識

【チーム体制】
・プロジェクトごとに2 6名程度の開発チームを編成
・CTO直下の開発体制で、スピードと柔軟性を重視したスタイル
・コンサルとエンジニアが垣根なく協業するフラットな組織文化
・案件によってはBiz／Techのリードがペアを組み、上流から実装まで一気通貫で担当

【開発環境】
プロジェクトの特性に応じて、柔軟に技術選定を行っています。
Webは Next.js、モバイルは Flutter、バックエンドは Supabase を採用するケースが多く、AIエージェント開発では Google ADK を使った事例が豊富です。
＜AI開発＞
・LangChain / LangGraph / LangSmith
・Google ADK
・Vertex AI
＜AIツール＞
・Cursor
・Github Copilot
・Devin
・Claude Code など、好きなツールを会社で負担します
＜フロント・モバイル＞
・Flutter / Dart
・Next.js / React / TypeScript
＜バックエンド＞
・Supabase / PostgreSQL
・Deno / TypeScript
・Firebase
＜ソース管理＞
・Github
＜設計・デザイン＞
・Figma
・Diagrams.net
＜エディタ＞
・お好きなエディタをお使いいただけます。

業務概要
一人目のMLエンジニアの募集です。同社は急成長を遂げており、成長を支えるコア技術がレコメンデーションです。複数のMLモデルが本番稼働しており、導入以来KPIを大きく改善しています。モデルの実装・改善・プロダクション化を専任でリードできるMLエンジニアが求められています。現在はData Science / ML領域を業務委託1名体制で運用されており、仮説構築から実装・効果検証まで分業できる体制が求められています。今後はUGC（口コミ投稿）と顧客とのマッチング、商品出品者への改善提案、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、MLを活用できる領域は大きく広がっています。モデルの設計・実装からプロダクション化・効果検証まで、一気通貫でリードするMLエンジニアの募集です。

具体的な業務
MLモデルの設計・実装・改善を通じて、プロダクトの体験と事業成長を直接動かしていただきます。分析や基盤整備だけで終わらず、モデルそのものをプロダクションレベルで動かすことに責任を持つポジションです。
- レコメンドモデルの設計・実装・チューニング（Two-Tower / LightGBM等）
- 特徴量エンジニアリングの実装と、オフライン/オンライン評価の設計
- A/Bテストの設計・実施・効果検証を通じたモデル改善のPDCA
- モデルのプロダクション化（Cloud Run等への実装・最適化）
- ML施策の技術的意思決定とPdM等との連携
今後チームを拡大していく予定があり、採用や育成にも関わっていただけると嬉しいですが、まずは上記領域に専念いただきます。

ポジション・部門の魅力
書いたモデルが、翌日のKPIに直結します。同社のレコメンドはプロダクトの中核です。実装したモデルの改善が売上・滞在時間・継続率に直接反映される、解像度の高いフィードバックループの中で開発できます。
現行モデルの次を自分で設計できます。既存モデルはすでに本番稼働中ですが、アーキテクチャの進化余地は大きく残っています。「次世代のレコメンドエンジンをどう設計するか」を自分の技術判断でリードできる環境です。
独自のゲーム要素を持つ設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高いモデル設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。
レコメンドにとどまらず、ML活用の今後を自分で描けます。現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、同社におけるデータ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか、モデル実装していくか」の優先順位から自分で設計できる、一人目ならではの裁量があります。
AIフル活用が前提の職場です。DS含む全エンジニアにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。Claude Code・Cursor・Codexを使い、コードの大半をAI経由で生成。少人数でスピードと品質を両立するスタイルです。

プライム市場上場グループの一員として、システム開発・ITインフラ・DX支援により顧客の課題解決を牽引する企業です。役員陣は全員がエンジニア出身であり、技術者が現場で力を発揮し、顧客や事業に直接向き合い、自らキャリアと仕事をつくっていける環境を目指しています。長年培ったSES事業の基盤を活かし、受託開発・ITコンサルティング・生成AI支援へと事業領域を急速に拡大する変革期を迎えています。

主な業務領域は以下の通りです。
● クライアント向け業務（客先・プロジェクト業務）
・顧客の経営・業務課題のヒアリング、受託・プライム案件の企画・提案・獲得
・システム化構想、DXロードマップ策定、生成AIを活用したPoC企画・業務改善推進
・要件定義からリリースまでのプロジェクト統括、QCD・リスク管理、ステークホルダーとの合意形成
・クライアントの開発組織における生成AI活用の導入・内製化支援、伴走

● 社内組織向け業務（AI利活用促進・開発プロセスの再構築）
・社内エンジニア組織への生成AI利活用促進、プロンプト活用やナレッジの共有・展開
・生成AIを前提とした新しい受託開発フローの設計、ガイドラインやベストプラクティスの整備
・AI活用における品質や保守性を担保するための設計・レビュー方針の策定
・社内向けのAIを用いたシステム開発、および開発生産性向上のためのツール導入・標準化

【ポジションの魅力】
・ビジネスを自ら「つくる」手触り感：受注後の管理だけでなく、技術（特にAI）を起点とした最上流のビジネス創出から携われます。
・社内外への大きな影響力：クライアントの変革を直接支援しつつ、エンジニア組織全体のレベルアップや開発パラダイムの変革にも直接コミットできます。
・経営陣と近い距離での挑戦：経営層・事業責任者とダイレクトに連携し、事業戦略や組織づくりへの意見をスピーディに反映・実践できる環境です。
・最高峰の待遇と高裁量：年収1,000万〜2,000万円を想定。営業・コンサル・PMと細かく分業せず、一気通貫でプロジェクトをリードする高い裁量が与えられます。

グループ会社のグローバルネットワークによってもたらされる海外案件を中心に、AI／DXプロジェクトを推進するグローバル案件の責任者を募集しています。
海外出張や、将来的に海外駐在の可能性もあるポジションです。

【概要】
グループ会社が展開する多様な業界において、データドリブンなイノベーションを推進するデータサイエンティストを募集しています。本ポジションでは、クライアントと直接対話しながらビジネス課題を特定し、戦略的なソリューションを立案・提案するとともに、機械学習・統計モデルを開発して実用的なインサイトを提供していただきます。また、ソフトウェアエンジニアと連携しながら、モデルの構想段階から本番システム・AI SaaSとしての提供までを推進します。
主に、英語圏のクライアントとの対面でのエンゲージメントが求められ、要件定義からソリューション提供までのライフサイクル全体を管理していただきます。

【主な業務内容】
・クライアントエンゲージメント： 英語圏のクライアントとの対面での折衝をリードし、ビジネス課題を特定・理解する。
・戦略的問題解決： ビジネスニーズを数理的・データドリブンな問題へと落とし込み、テーラーメイドのソリューションを立案・提案する。
・高度な分析： 詳細なデータ分析と予測モデリングを通じてビジネスインサイトを提供する。
・モデル開発： 本番環境向けの機械学習モデルの設計・構築・実装・チューニングを行う。
・事業開発： クライアントデータを分析し、新たな事業機会を特定して戦略的なコンサルティング案件を提案する。

【過去の実績例】
・LNGプラントにおける予知保全モデリング
・Physical AI PoC：倉庫内におけるヒューマノイド型ロボットによる荷物搬送
・ドローン競技会向け自律航行の開発
・珪砂輸送における船舶配船最適化
・大手国内コンビニエンスストアチェーン向けデータ分析
・トレーディング業務のAI駆動自動化
・BESS（電池エネルギー貯蔵システム）の収益最適化およびMLOpsパイプライン開発

【利用フレームワーク・ツール】
・機械学習： PyTorch、LightGBM、Optuna など
・強化学習： Stable Baselines、RLlib など
・ML基盤： Luigi、Kubeflow Pipelines
・最適化： OR-Tools、Gurobi など
・クラウド基盤： Google Cloud Platform（Compute Engine、Cloud Storage、BigQuery、Vertex AI）
・コラボレーション： Slack、GitHub、Confluence

【プロジェクト実績のある国・地域】
アメリカ
カナダ
イギリス
オランダ
香港
フィリピン
インド
インドネシア
オーストラリア
チリ など多数

Google Cloudを基盤とした主力SaaSの開発プロジェクトを技術面から統括します。生成AI・クラウドネイティブ技術を活用し、ビジネス価値とQCDを両立するアジャイル開発体制を構築・推進します。

具体的には、生成AI・クラウドネイティブなアーキテクチャ設計の技術統括、アジャイル開発プロセスの実装・推進、ビジネス要件をアプリケーションへ具体化し提案・合意形成、CI/CDを含むモダンな開発プロセスの実装、開発チーム（5-10名規模）のマネジメント、顧客ニーズを確認しながら先端技術を活用する開発体制の構築を行います。
グループ会社ならではの安定した経営基盤があり、リモート週3回、フルフレックスの働きやすい環境です。Google Cloud Platformでの最新AI技術開発経験を積むことができ、Gemini等の生成AI技術を活用したRAG・Bot系開発に携われます。

業務概要:
データとAI活用を牽引することで、ビジネス成長へ貢献することをミッションとしています。同社では、2024年7月に従業員向けに社内用LLMツールを導入し、同年8月より段階的に全従業員へ「Google Workspace with Gemini」を展開しました。現在の生成AIの社内利用率は100%に達しています。

AI活用による顧客サービスと業務効率化の進展が評価され、保険業界で初となる『財界 BEST AI 100』に選出されました。全社を挙げたAI推進の成果が、外部からも評価として認められています。

エンジニア出身の社長に交代し、新たに掲げた『全自動の生命保険』構想の実現を進めています。現場から湧き上がるアイデアに躊躇なく投資し、スピード感を持ってPoCから本番実装までをリードできるコアメンバーを募集します。

具体的な業務:
全社的なAI戦略に基づき、社内ユーザー部門の現場に深く入り込み、AIによる事業構造の変革をリードいただきます。具体的には、to C（お客さま向け）およびto E（従業員向け）の両輪で、上記『全自動の生命保険』構想に関わる多岐にわたるプロジェクトの企画・実装・横展開を一気通貫でお任せします。

下記プロジェクト以外にさらに領域を広げていくことを担っていただきたいと思っています。
1. to C（お客さま向け）顧客体験革新プロジェクト例
・AI査定
・AIボイスボット・チャットボットのエンハンス
・AIO対策（AI最適化）の戦略推進
2. to E（従業員向け）生産性向上プロジェクト例
・広告運用内製化の支援
・データ分析用AIエージェント構築運用
・全社員向け目標設定サポートAIの構築運用
3. 全社への横展開とAIカルチャーのアップデート
・担当施策で得たベストプラクティスや再利用可能なモジュールの型化・共通化
・各部署に“AIの専門家”を育てるための全社向け勉強会や「AI Hackathon」の企画・運営
・各業務部門（主役）の課題整理や要件定義のサポート

ポジションの魅力:
中期計画の目標達成に向けた「主要な成長ドライバー」として、同社の未来を形づくる役割を担えます。従来の開発組織の垣根を越え、自らの判断で迅速に実装を進められる環境です。プロトタイプ（PoC）の作成から、実際に価値を生む本番実装、運用後のフィードバック反映までを一気通貫で担当できるうえ、単一のプロダクト開発だけでなく、複数のプロダクト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。セキュリティだけでなく、情報の取り扱いや出力内容の安全性の配慮など、生命保険会社として求められる制約の中、最新技術をいかに落とし込んで実際に使えるようにするのかを追及できます。

生成AIや機械学習技術を活用し、AIプロダクトや業務実装を推進する職種です。

最先端のAI技術とグループ会社のアセット（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。
ご経験と志向性に合わせて、以下のいずれか、または複数の領域に携わっていただきます。

1. AIエージェント・ソリューション開発
LLM、RAG、プロンプトエンジニアリングを活用したAIエージェントの設計・実装。
クライアント業務の自動化や、顧客体験向上を支援するアプリケーション構築。

2. AIプロダクト・システム基盤構築
広告クリエイティブ制作支援ツールや、対話型AI開発支援アプリ等のシステム開発・安定稼働推進。
AIモデルを組み込んだWebシステムのバックエンド/フロントエンド開発、API連携、セキュリティ対策。

3. AIコンサルティング・テクニカルリード
クライアント課題の整理、AIによる解決方針の策定、データ活用構想の立案。
プロジェクトの技術判断、設計・コードレビュー、小規模チーム（2 5名程度）のリード。

【ポジションの魅力】
「AI×独自データ」の面白さ： グループ会社が保有する膨大な生活者データと最新AIを掛け合わせ、他社では実現できない新しい価値を生み出す醍醐味があります。
フルスタックなスペシャリスト集団： PM、UI/UXデザイナー、データサイエンティスト等が同じチームに在籍。上流から下流まで一貫して携われる風通しの良い環境です。
AI関連事業の拡大： AI活用ニーズが急拡大しており、今後さらに多様かつ大規模なプロジェクトが予定されています。最先端技術の実運用経験を積むことができます。

● 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】

グループ会社の一員として、大企業のDX戦略の実現を担うテクノロジー集団です。単なる「システムの受託開発」ではなく、日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End（一気通貫）」で支援できる実績と難易度の高い案件が集まる環境です。

● 業務内容
AI（または生成AI）および「次世代データ基盤（DWH/データレイク/データパイプライン）」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI（RAG等）とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。

具体的な業務：
- AI・データ基盤プロジェクトの推進・リード: AI/生成AI、および大規模データ基盤（ETL/ELT、データパイプラインなど）領域におけるプロジェクト推進（タスク整理・実行、品質管理、コードレビューなど）
- アーキテクチャ設計・実装: 大企業のエンタープライズデータを一元化するモダンデータ基盤の設計、生成AIを掛け合わせたシステムの最適なアーキテクチャ設計、および技術仕様書等のドキュメント作成
- チームリード・メンバー育成: 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、技術面（データモデリングやAI実装など）でのサポートや教育、指導
- ビジネスサイドとの連携: プロダクトマネージャーやビジネスサイドのメンバーと協調し、ビジネス要件をデータモデルやAIの機能へと落とし込む技術的な要件定義・技術選定の推進

案件事例：
※本求人だけではなく同社での過去案件を一部記載させていただきます※
- 自動車業界クライアント向け: 複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計
- 自動車業界クライアント向け: 車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築
- 自動車業界クライアント向け: 車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築
- 電気通信事業クライアント向け: デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築
- 小売業クライアント向け: オンプレミスのクラウド移行
- 電気ガス事業クライアント向け: 生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応
- デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー

●取り扱うソリューション
ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。開発手法: アジャイル（スクラム開発）※クライアントや案件属性によって変更あり。

Cloud:
- AWS, Azure, Google Cloud, OCI

AI/ML:
- AWS Bedrock, SageMaker, Knowledge Base for Amazon Bedrock etc
- Azure AI Foundry, OpenAI Service, Machine Learning, AI Search, Prompt Flow etc
- Google Cloud Vertex AI, Agent Engine, Vertex AI Search, Gemini Enterprise etc
- NVIDIA NIM, NeMo, Omniverse, Databricks - Agent Bricks

データ基盤/活用:
- AWS Redshift / Athena, Glue, Kinesis Data Analytics, EMR, Kinesis + SNS/SQS, Glue Studio etc
- Azure Synapse Analytics, Data Factory, Synapse Pipelines, HDInsight, Event Hubs, Data Factory etc
- Google Cloud BigQuery, Pub/Sub, Dataplex, Dataflow etc
- Databricks, Snowflake

ローコード/ノーコード:
- Power Automate /Power Apps, UiPath, Blueprism, AutomationAnywhere
- Dify, Gemini Enterprise, MS Copilot Studio

EMTech:
- 量子コンピュータ, Physical AI - Robotics, Web4

プログラミング言語/FW:
- Python, Java, TypeScript, Node.js
- Flask, FastAPI, SpringBoot, React, Next.js, Vue.js, Nuxt.js
- LangChain/LangGraph, MLflow
- MicrosoftAgentFramework, SemanticKernel, AutoGen
- MCP, MCPPythonSDK, FastMCP, ROS2
- A2A, AP2

IaC/CI:
- Terraform, CloudFormation, Ansible
- GitHubActions, AWSCodePipeline, AzureDevOps, Jenkins

AIツール:
- MSCopilotStudio, M365Copilot, ChatBot(ChatGPTライク)
- GitHubCopilot, Devin, v0

AIロボティクス:
- SLAM, Navigation, 強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル

データベース:
- 各種RDS, NoSQL, NewSQL, VectorDB, GraphDB

監視/評価/セキュリティ:
- Langfuse, RAGAS, RAGChecker, mlFlow, Datadog, Snyk

※印以外は同社に組織としてノウハウがあるもの

●業務の魅力
- 「Biz（ビジネス）× Tech（技術）」を体現する、最上流からのコミット: 実装フェーズだけでなく、テクノロジーのプロとして顧客の課題ヒアリングや抽出段階から深くコミットできます。顧客に最も近いポジションで、自身の技術がどうビジネスに直結するかを実感できます。
- グループ会社の他部門（戦略・業界特化コンサルタントなど）と密に連携するため、多様な業界・業種の最上流戦略から実装までを一気通貫で経験可能。技術一辺倒に留まらない、ビジネス視点を持った市場価値の高いエンジニアへと成長できます。
- テックリードとして「技術」と「組織」を育てる面白さ: プロダクトの成長に合わせた柔軟な技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持てるほか、チームビルディ...

【業務概要】
主力クラウド経営管理システムは、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システムです。
同システムは2020年から提供開始され、2023年からはマルチプロダクト展開にも注力し、計5つのプロダクト／サービスを提供するまでに至りました。
プロダクトビジョン「MAKE NEW DIRECTION」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。

【具体的な業務】
SaaSプロダクトにおけるAI機能のプロダクトリード、AIプロジェクトの推進、およびAIチームのマネジメント全般を担っていただきます。
AI/LLMを活用したプロダクト開発およびアーキテクチャ設計
既存・新規プロダクトにおけるAI施策（LLMアプリ、AI Agent）の構想設計、技術選定、および本番環境への実装
経営数字を扱う領域における、AIの信頼性（Hallucination対策、堅牢な数値検証ロジック、ハーネスエンジニアリング等）を担保するシステム設計
データのトレーサビリティやセキュリティ（マルチテナント等）を考慮した、堅牢なAI Agent基盤の構築
ビジネス戦略と連動したAIプロダクト開発の技術リードおよびプロジェクト推進
事業責任者、PdM、開発チーム等と連携し、ビジネス上の課題から技術的な打ち手（AI実装）への落とし込み・壁打ちの実施
技術視点から経営レイヤー（CxO等）と協働し、AIプロダクト開発におけるロードマップや技術戦略の策定・推進

【ポジション・部門の魅力】
「生成AIの台頭により、単なるデータの『器』に過ぎないSaaSは価値を失う」と言われる時代において、これからのAI時代に圧倒的な優位性を持つのは、汎用AIが絶対に触れることのできない「企業の非公開データ」、「数字化されないコンテキスト（文脈）」をワークフローの最深部で保持しているプロダクトです。同社には、まさにその環境が整っています。
圧倒的なリッチ・クローズドデータ
市場に出回らない機密性の高いデータの活用
一般的なAI開発では手に入らない、企業内の深くクローズドなデータを保持しており、これを用いた独自のAI開発が可能です。
数字化されない文脈の解析
単なる数値の羅列だけでなく、業務上のメモなど「数字化されない文脈」までをAIに理解させるという、難易度が高い挑戦ができます。
アドインではなく「ビルトイン」
AIネイティブなプロダクトの再構築
既存のSaaSプロダクトに後付け（アドイン）でAI機能を載せるのではなく、コアの設計思想からAIを前提としたプロダクトへと再開発・再構築する、一番面白いタイミングで参画できます。
業務の背景やロジックまで深く理解するAI
例えば予算策定において、単に「前年比105%」という結果の数値を扱うだけでなく、「なぜ105%なのか」という計算式の背景、コンテキスト、ドメインロジックそのものをAIが理解・保持できるような高度なプロダクト構造を作り込んでいます。
高い自由度と意思決定の余白
サービスに依存しない自由な設計思想
外部エージェントサービスをあえてそのまま使わず、ドメインの複雑さに最適化されたコンテキスト注入ができるよう、自社で基盤から作り込みを行っています。
モデル・サービスロックをしない構造
特定のLLMモデルに依存せず、将来的な技術トレンドの変遷に合わせて複数モデルを柔軟に切り替えられるアーキテクチャを、設計段階から採用しています。
一気通貫で先進事例を作る機会
エージェント基盤をマイクロサービスで構築しており、LLMオブザーバビリティ（O11Y）への取り組みなど、業界でも先駆的な事例を自身の意思決定で進めることができます。

RPAやAIなどのオートメーション技術を武器に、Software/FDE/SaaS/BPOなど様々なビジネスモデルで、日本の生産性向上という構造課題に取り組む企業でのポジションです。上場企業としての資本力と実績を持ちながら、組織はまだ完成形ではなく、白紙の領域が多く残っている状態です。目標は決まっていますが、登り方は自由です。裁量があるというよりも、選択肢が無限にある環境です。問いも役割も自ら取りにいく姿勢が前提となります。断片的な情報の中から仮説を立て、自ら動き、やり切る。結果に対しては徹底的に自責で向き合う姿勢が求められます。挑戦する人は見捨てず、伴走する文化があります。この矛盾を楽しめる方が活躍できるでしょう。「安定」よりも「成長」、「整った環境」よりも「打席の多さ」に魅力を感じる方、市場価値を本気で高めたいと考えている方にとって、本気の成長を追求できる環境です。

業務概要:
ナショナルクライアントの経営課題・業務課題に対し、AI・DXを活用したコンサルティングからプロジェクト推進までを担当いただきます。クライアントの現場へ深く入り込み、現状（As-Is）の業務フローや課題を整理した上で、AIを活用した将来像（To-Be）を設計し、提案・プロジェクト推進・導入まで一気通貫で支援します。また、技術チーム・デザイナー・エンジニアと連携しながら、お客様と開発チームをつなぐハブとしてプロジェクト全体をリードいただきます。将来的にはForward Deployed Engineering（FDE）の中核メンバーとして、同社プロダクトを活用した新しいAIコンサルティングモデルの構築にも携わっていただきます。

ポジションの魅力:
・ナショナルクライアントの変革を最前線でリード
大手企業の経営層や事業責任者と直接コミュニケーションを取りながら、AI・DX戦略の立案から実行まで携わることができます。
・AIを使い倒せる環境
Claude、Cursor、Codexをはじめとする最新の生成AIツールを積極的に導入しています。新しいAIサービスが登場すれば迅速に検証・導入を行い、有料アカウントも含めて自由に活用できる環境があります。
・技術とビジネスの両方を磨ける
AI・システム開発のバックグラウンドを持つエンジニアと協働しながら、技術理解とコンサルティング力の両方を高めることができます。
・国内トップクラスの研究ネットワーク
博士号取得者や大学研究機関とのネットワークを活かし、最先端AI技術を実案件へ活用できる環境があります。
・数億円規模のプロジェクトを裁量を持って推進
一案件あたり数億円規模のプロジェクトを担当する機会もあり、自ら提案した内容を最後まで責任を持って推進できます。
・成果を正当に評価
年収1,000万円 1,500万円に加え、案件創出・売上への貢献に応じたインセンティブ制度を用意しています。

具体的な業務内容:
● AI・DXコンサルティング
・経営課題・業務課題のヒアリング
・As-Is業務分析
・To-Be業務設計
・AI活用戦略の立案
・提案資料作成
・経営層へのプレゼンテーション

● プロジェクトマネジメント
・プロジェクト全体の推進
・スケジュール管理
・品質管理
・リスク管理
・クライアントとの折衝
・開発チームとの連携

● ビジネス開発
・新規案件創出
・追加提案
・既存顧客へのアップセル提案
・案件化に向けた提案活動
・プロジェクトの収益最大化

● AI活用推進
・最新生成AIの検証
・AIを活用した業務改善提案
・新サービス企画
・同社プロダクトへのフィードバック

※本求人は、グループ会社での採用となります。
※業務内容の変更の範囲：同社業務全般

「顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し、日本全体を成長させるAIを実装する」をミッションに掲げるAI SaaS企業でのポジションです。
同社は「AI Agent × M&A」を全社戦略とし、複数の主力製品を展開し、培ったAI技術とM＆Aによる事業拡大を組み合わせることで、非連続な成長を実現しています。

コンサルティング・事業開発部門は、クライアント企業のAI活用・業務/組織変革だけでなく、事業開発、Agent駆動型事業への転換を推進する組織です。AI Agentを「絵に描いた餅」で終わらせず、現場に実装し成果を出すことにコミットしています。

このポジションのミッションは、AI Agentソリューションを安定的に運用し、継続的に成果を出し続けられる状態を維持・向上することです。クライアントの業務・システム環境に深く入り込み、導入後のソリューション運用・保守・改善を統括します。

具体的な業務:
同社ソリューションを導入済みのクライアント（および新規導入プロジェクト）に対し、ソリューション運用・保守・改善の責任者として以下を担当します。

1. ソリューション運用マネジメント
* 複数クライアントの運用プロジェクトを統括
* SLA管理、品質管理、インシデント対応の指揮
2. クライアント業務要件の翻訳
* クライアント固有の業務フロー・システム要件をソリューション運用に落とし込み
* 運用ルール・手順書の整備
3. Tech部門との連携
* バグ・機能改善要望をプロダクトチームに連携、優先順位調整
* 新機能リリース時の運用設計
4. 継続的改善
* 運用データの分析、運用効率化の提案
* 自動化・AI化による運用コスト削減
5. クライアント窓口
* 運用報告、定例会運営、エスカレーション対応

このポジションの魅力:
1. AI Agent時代の最前線: 生成AI・LLMを活用した最先端ソリューションの運用設計・改善を最前線で経験できます。
2. 最短の成長環境: 複数プロダクト・複数クライアントの運用を統括することで、事業横断の視座が短期間で身につきます。
3. 経営人材への道: 運用品質を軸にした事業責任者、あるいはM&A買収先の運用改革担当として活躍する道が開かれています。

キャリアパス:
* 短期: Manager → Senior Manager → Director
* 中長期:
* 運用統括責任者・事業責任者
* M&A買収先企業の運用改革・PMI担当
* Tech部門と連携したCustomer Reliability Engineering領域のリード

当行における健全なAI利活用を推進するため、AIに関するリスク管理・ガバナンス態勢の企画・整備・運用を担っていただきます。

本ポジションは、AIを「使わせないための管理」ではなく、「安全かつ適切に使うための管理」を設計・実装する役割です。
AI利活用を進める業務部門・企画部門と、リスク管理・コンプライアンス・法務・情報セキュリティ等の各専門部署をつなぎ、推進と統制の両立を図っていただきます。
AIガバナンスにおける1.5線機能として、AI利活用の企画・実装に近い立場から、個別のAI活用ユースケースに伴走しながら、全社的なAI管理のルール・プロセスを設計・運用・高度化していくポジションです。
なお、AIガバナンス領域では、リスク管理を担う2線部署（リスク統括部等）とも連携しながら業務を進めます。ご本人の希望・適性等に応じて、将来的に1.5線・2線双方の業務を経験し、AI利活用推進とAIリスク管理の両面で専門性を高めていくキャリアも想定されます。

【業務内容詳細】
具体的には、以下の業務を担当いただきます。
●行内の各リスク所管部署と協働し、AI利活用に必要となるリスク管理の企画・立案
・AI管理に関するガバナンスフレームワークの検討・整備
・AI利活用に係る手続き、管理プロセス、リスク評価プロセスの設計・改善
・AI利活用ユースケースに対するリスク評価の実施
・各ユースケースに応じたリスク低減策・管理策の提案および導入支援
・AI利活用の企画・検証・実装・運用に係る関係部署への助言・伴走支援
・グループ会社・海外拠点におけるAIガバナンス態勢の構築・高度化支援
・規制要件、監督指針、業界標準等を踏まえたコンプライアンス確保
・経営陣、業務部門、リスク所管部署、システム部門、グループ会社、海外拠点等のステークホルダーとの連携
・AIリスク・AIガバナンスに関する社内教育、啓発活動の企画・実施

【業務概要】
生成AIを核に市場ビジネスの早い変化への対応とビジネスのアジリティ向上を実現する人材を募集しています。市場エリアでは、グローバル化・多岐にわたる市場金融サービスへの対応や、各国規制・セキュリティの順守など、システムへの期待の高まりとともに難易度も年々向上しています。
この期待に応えるべく、開発の様々な局面にAIを活用することで、品質・コストを最適化しながらスピードを実現する、業務変革をともにリードする仲間を募集しています。同社では多様な領域でAI活用が加速しており、今まさに現場への浸透が進み始めていますので、グループ会社のAI推進部署の支援を受けながらAIスキルを活用して伸ばす、やりがいのある成長機会が提供されます。

【具体的な業務】
グループ会社の市場業務を支える以下のシステムの設計・開発・保守へのAI活用と浸透を担当します。
・為替予約の顧客チャネルシステム（国内、海外）
・為替電子取引・プライシングプラットフォーム
・為替資金、先物、通貨オプション、金利デリバティブ、債券等の社内業務システム
・情報系システム、規制報告・コンプライアンスモニタリングシステム
・リスク管理システム（市場リスク、信用リスク）
経験・適性に応じた役割をアサインし、アプリケーション開発をリードします。
若年層は、AIによるコーディングやテストコード生成、デプロイ・テスト自動化等を中心とするAI活用の浸透を行います。
管理職層は、AI活用シーンの新たな発掘や未活用エリアへの導入サポートなど、市場エリアのAI拡大をリードします。

【ポジション・部門の魅力】
市場エリアの大きな特徴は、ユーザーと距離が近いことであり、自身の成果をユーザーから直接フィードバックを得られることで、達成感・やりがいが感じられます。ユーザー部門でもAI活用が急速に広がっており、ユーザー・システム一体で取り組みが進められます。
グローバルに広がるユーザー組織、IT組織、ビジネスパートナー、外部機関、そして同社内各部署の、それぞれのトップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで、幅広い人たちと協業しながら仕事を進めます。国内金融機関の中でも常にフロントランナーとして道を開き、先進的なプロダクト、サービス、技術に挑戦する、各エリアのエキスパート達と切磋琢磨しあえる刺激的な環境です。

【成長機会】
・最先端のAIエージェントを利用した開発を通じて、実験から本番運用まで一気通貫でAI技術をリード可能な実践スキルの習得
・市場ビジネスに適用するAI活用シーンを見極め、新たな開発スタイルを伝播するエバンゲリオンとしての活躍機会
・海外も含めた幅広い市場エリアにおけるAIエンジニアやアジャイル運営推進

【想定キャリアパス】
＜専門職の深化＞
AIエンジニアとして技術を深堀し、テックリードやプリンシパルへ
＜横断プロダクトリード型＞
AIスキルを基礎力として、次世代の開発標準化やガバナンス、アジリティ向上のためのアジャイル運営体制整備等、プロダクト横断の開発に関与しリード
＜ドメイン特化型＞
特定業務のAI化を専門化し、社内外の市場ドメインエキスパートとして活躍。

すべての人に等しく医療を提供するというミッションのもと、ライフサイエンス領域の専門知識とAI技術を融合した研究開発を進める企業でのポジションです。ライフサイエンス領域の知見を活かし、医療・創薬・ヘルスケア分野に貢献するAIシステムの研究開発に取り組みます。

【ポジションの魅力】
1. 医療×AIの中でもテキスト解析において先行している技術を提案しながら、顧客の課題や共同研究先のニーズに沿った形でアウトプットを提案できます。
2. 民間企業においてプロダクトサイドに近い研究活動に携わり、自身の研究・解析の成果が社会の課題解決に役立つ過程を体感できます。
3. AIを活用した医療研究分野で活躍することができます。

【業務内容】
* 顧客との対話を通して、顧客の課題を抽出・具体化し、AIの解析結果に基づいた課題解決案を提案します（提案内容の検討から運用環境の立ち上げまで、一連の業務を遂行します）。
* AIを活用したライフサイエンス領域の研究を推進し、ビジネスの基盤を築きます。
* 医学・薬学の知識をもって、高度な専門知識を必要とする領域での業務遂行上の課題抽出や解決策を検討・探索します。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

＜AI推進部長として（FY26〜FY27）＞
●戦略
・HDのAI戦略・ロードマップを経営アジェンダレベルで定義・更新。
・3つの北極星（意思決定の質／プロセス透明性／人材活用の最適化）に整合させる。
●施策統括
・PB開発×AI、疾患別アプリ群（特定領域薬局構想下の30アプリ）、MD改革分析、本部DX・総務DX、HQ DX backoffice AI、・流通連携（TRIAL／ 関連）等、横断するAI施策のプログラム責任。
●基盤
・データ基盤（Lakehouse／DLH）×AI基盤×MLOps×生成AI基盤の設計と運用方針の責任。
・BI×AI統合ダッシュボードを経営の標準業務に組み込む。
●重複投資排除
・EPMと本部DX backoffice AIの間で発生しがちな重複投資をテーブルに載せて整理・統合。
●組織立ち上げ
・AI推進部の立ち上げ（内部・外部混成）、FY28までの内製化比率引き上げ、AI/MLリード人材の採用・配置・育成。
●要件定義の内製化
・要件定義・ソリューショニング・アーキテクチャ設計を外注丸投げにしない体制を構築。ベンダーは知見移転のための共創パートナーとして位置づける。
●ガバナンス
・生成AIガバナンス（情報持出・著作権・PII・モデル運用リスク）、AIアセスメント、責任あるAI原則の社内浸透。
●対外
・外部パートナー（クラウド／LLMベンダー／コンサル／スタートアップ）とのアライアンス。
・学会・業界での発信を通じた採用ブランディング。

＜統括部長 候補として（FY27〜FY28）＞
将来の統括部長就任を見据え、以下の領域でも段階的に責任範囲を拡張する。

・両輪改革の経営参謀：事業基盤改革（電子決済サービス／会員価値最大化／OMO調剤／ 店舗DX／医療DB構想等）と経営基盤改革の整合・優先順位付け
・重要会議体での説明責任：DX/AI投資のROI／ROIC、リスク、進捗を重要会議体で説明
・M&A PMI：恒久的PMI機能の一翼として、買収先のAI/DX統合方針を主導
・AX推進統括部 全体の人材マネジメント：3層人材（リード／普通／底上げ）構造の維持、スキルマトリクス×ロールアサインリストの運用
・対外発信：当社型DX/AI人材ブランドの確立、業界における「One SUGI DX」の発信主体

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

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

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

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

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

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

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

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

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



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

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

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

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

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

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