DX関連、1600〜1800万の転職求人

57 件

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

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。

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

大手企業のソフトウェア開発組織に対して、生成AI・LLM・AIエージェントを活用した開発プロセス変革ソリューションの企画・提案・導入・定着をリードしていただきます。
具体的には、以下の業務を想定しています。
* 顧客の開発プロセス、システム構成、開発体制、品質管理、ナレッジ管理の現状把握
* 要件定義、設計、実装、テスト、レビュー、保守運用におけるAI活用ユースケースの設計
* 生成AI、RAG、AIエージェント、開発ツール、CI/CD、Git、チケット管理ツールなどを組み合わせたソリューション企画
* PoCテーマの選定、効果指標設計、検証計画、顧客折衝、プロジェクト推進
* AIエンジニア・ソフトウェアエンジニアとの連携によるプロトタイプ開発・本番導入支援
* 生成AI活用におけるセキュリティ、品質、監査、運用、利用ルールの設計
* 成功事例の横展開、ソリューションの型化・パッケージ化、新規事業化

プロジェクト例:
* 生成AIを活用した要件定義・設計レビュー支援ソリューションの企画・導入
* 大手企業の社内開発ナレッジ、設計書、チケット、コードを活用したRAG型開発支援基盤の構築
* コードレビュー、テストケース作成、テストコード生成を支援するAIエージェントの導入
* レガシーシステムの仕様理解、影響調査、移行計画を支援するAIソリューションの企画
* 開発組織における生成AI活用ルール、品質評価、セキュリティ、ガバナンス設計
* 金融・通信・小売・製造など、大手企業の開発生産性向上に向けたAI活用PoCおよび本番導入

ポジションの魅力:
* SIerで培った要件定義、設計、開発、テスト、品質管理、PM/PL経験を、AI時代の開発プロセス変革に活かせる
* AI/機械学習の専門家と協働しながら、開発現場に本当に使われるAIソリューションを作る経験が積める
* 単なるPoCではなく、顧客の開発標準、既存システム、セキュリティ、運用体制まで踏み込んだ実装・定着に関われる
* 生成AI・AIエージェント・RAG・DevOps・開発者体験改善など、今後ニーズが拡大する領域の専門性を身につけられる
* 将来的に、AIソリューションアーキテクト、AI駆動開発コンサルタント、プロダクトマネージャー、事業開発責任者など多様なキャリアに展開できる

●概要
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。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。
●詳細
【具体的には】※現状は導入時にカスタマイズ開発を前提としています
1. 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
2. アジャイル開発プロセスの実装・推進
3. 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
4. CI/CDを含むモダンな開発プロセスの実装
5. 開発チーム（5-10名規模）のマネジメント
6. 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

【ポジションの魅力】
・グループ会社ならではの安定した経営基盤
・リモート週3回、フルフレックスの働きやすい環境
・Google Cloud Platformでの最新AI技術開発経験を積める
・Gemini等の生成AI技術を活用したRAG・Bot系開発に携われる

業務概要:
日本の巨大産業を、AI Agent で作り変える。金融をはじめとする日本の巨大産業の現場に深く入り込み、業務そのものを AI Agent で構築し直す まだ世にない解をゼロから作るのが同社のForward Deployed Engineer（FDE）です。「提案して終わり」のコンサルでも、「実装して終わり」の受託でもない。課題を定義し、作り、動かし、顧客にとっての成果を出す その全部に責任を持ちます。（Palantir・OpenAI が切り拓いた Forward Deployed Engineer という職種を、後追いではなく、日本の産業変革のために独自に実践します。）

FDEは、顧客に深く入り込み、顧客先の業務を AI Agent で構築できるように分解し、同社の Agent Platform を土台に解をゼロから構築する役割です。いわゆる客先常駐のクライアントワークとは本質的に異なります。

この職種の出自は、Palantir・OpenAI など世界トップクラスの AI 企業が確立した Forward Deployed Engineer モデルにあります。同社はこれを、日本の巨大産業の Agent 化という独自の文脈で実践します。

FDEは、プロダクトという完成された武器を持たない領域で、課題そのものの発見から同社の Agent Platform を土台にした AI Agent の実装・定着までを担います。

ミッション（優先度順）
1. クライアント事業変革の技術的な主体となる
クライアント（主に金融・規制産業の大手企業）の現場に深く入り込み、まだプロダクトのない事業・業務領域でも課題を発見・定義し、AI Agentによる解を設計・実装・定着まで一気通貫で担う技術の当事者となること。
2. AI AgentソリューションのゼロからのPoCおよび社会実装を完遂する
プロダクト未整備領域でのAI Agentゼロ設計から本番運用まで、「使われる状態・成果が出る状態」まで確実に持ち込む。概念実証（PoC）で終わらせない。
3. クライアントとの技術的信頼関係を築き、案件を次フェーズへ拡張する
単なる導入・実装担当ではなく、クライアントの技術パートナーとして機能し、案件スコープの拡大・長期継続につなげる。
4. FDEとしての知見を組織に還元する
クライアント現場で得た課題・解決策・失敗から学んだことを社内ナレッジとして体系化し、後続メンバーの立ち上がりを加速させる。

具体的な業務:
［顧客業務のAI Agent化・Platform構築］
- 顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agent で構築できる形に分解・再設計
- 同社の Agent Platform を土台に、顧客固有の AI Agent ソリューションをゼロから設計・実装・本番運用
- LLM・RAG を活用した業務自動化アーキテクチャの設計（PoC ではなく本番実装）
- 予測・最適化モデル（需要予測・LTV最大化・顧客離反予測等）の設計・社会実装
- 運用定着KPIの設定とモニタリング（活用率・業務インパクトの数値化）

［顧客への伴走・定着］
- 課題定義・要件定義・提案（技術担当者 経営層まで幅広いオーディエンスへの説明）
- 定例MTGのファシリテーション、進捗管理、リスク管理
- 顧客担当者（非エンジニア含む）へのハンズオン・研修設計
- 障害対応・問合せ対応・継続改善の仕組みづくり

［セキュリティ・コンプライアンス対応］
- 金融機関・規制産業特有のセキュリティ要件（ネットワーク分離、データ保護、監査ログ等）への対応
- クライアント側のセキュリティ審査・NDA・情報取扱規程への準拠

活用する技術スタック（例）
- AIエージェント：OpenAI・Claude 等の LLM を用いた設計・実装
- 言語：Python / TypeScript が中心（実装言語は案件により異なります）
- クラウド：AWS 等（クラウド種別は顧客環境により異なります）
- Webアプリケーション開発・運用、クラウドインフラ構築・運用
- LLM / RAG を活用した本番システム開発（PoC ではなく本番実装）

※実際の技術構成は案件特性により異なり、入場後に最適な技術選定を行います。

チーム構成
FDEは、案件ごとに4 5名程度のチームを組成して対応します。案件の特性・フェーズに応じて最適なメンバーでチームを編成し、課題定義から AI Agent の設計・実装・定着までをチーム一体で担います。

ポジション・部門の魅力:
同社には「プロダクトエンジニア」「FDE」「Agentic Enabling Engineer」という3つのエンジニアの在り方があり、それぞれに異なるチャレンジがあります。プロダクトエンジニアには、同社プロダクトを磨き込み、多くの顧客に長く価値を届ける面白さがあります。FDEには、まだ解の存在しない領域に飛び込み、ゼロから設計して事業インパクトを生み出す面白さがあります。Agentic Enabling Engineer には、AI Agent の信頼性・品質・開発基盤（Agentic SRE／Agentic QA／Agentic Platform Engineering）を設計し、組織全体の""AI Agent を作り・動かす力""そのものを底上げする面白さがあります。本人の志向や成長に応じて、これらの挑戦機会にアクセスできることが、同社のエンジニアキャリアの大きな魅力です。

キャリアパス:
同社のエンジニア像は、技術領域別の分業（フロントエンド／バックエンド／SRE／QA等）から、技術領域を超えて「フルサイクル（要件定義から運用まで一気通貫）＋AI Agentのマネジメント」へと変化している過渡期にあります。

同社は入社時の職種・専門性を""入口""として尊重しつつ、育成・リスキリングを積極支援します（書籍・カンファレンス・社内勉強会・ローテーション等）。

短期的な成長の方向性： FDEとして、まだ解のない領域でのゼロイチ設計を繰り返し経験し、日本のAI社会実装における確かな実績を積みます。

中長期的な成長の方向性： 技術領域を横断するフルサイクル能力と、AI Agent群を設計・運用するマネジメント能力を獲得していきます。本人の志向に応じてリード職・マネジメント・新規プロダクト立ち上げ等への道が開かれています。顧客企業の現場に深く入り、他社環境で事業変革を主導する専門性を深める方向性も広がっています。

【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。

【業務概要】
「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、複数のプロダクト／サービスを提供。

【募集ポジションについて】
生成AIの進化により、経営・業務領域における「AI実装」の可能性は急速に広がっています。当社では「AIを経営に実装する」という新しいテーマに挑戦するため、LLM基盤チームを組成しており、エンジニアの新たな役割として、Forward Deployed Engineer（FDE）という新たな職種を設けました。FDEは、単なる「AI導入の支援者」ではなく、顧客の経営課題と技術の最前線に立ち、AIを“使える価値”として実装し、同時にプロダクトの進化を牽引する存在です。LLM基盤チームは、経営管理・経営企画・財務会計といった高度なビジネスドメインにおけるAI活用の第一線として、AIプロダクトの導入を支援しながら、顧客と共に「AIによる経営変革」のモデルケースを既に上場企業と共に創出しています。現在、エンタープライズ企業を中心にAI関連プロジェクトが急増しており、自社AI事業の中核メンバーとして新たなFDEを募集します。

【ポジション・部門の魅力】
所属予定チーム：AIソリューション本部
- CEO直下
- 複数名規模のクロスファンクショナルチーム（コンサル、エンジニア、PdM、デザイナー）
- 顧客の経営企画部・管理部門と直接連携しながら、自社LLM基盤の導入/DWH構築/PoC/運用を推進・支援
- FDEはプロジェクト単位でチームをリードし、技術的な実装・課題解決・プロダクト改善を一貫して担う

【具体的な業務内容・ミッション】
- 顧客企業の経営課題・業務フローを構造化し、自社LLM基盤、外部AIソリューションを用いた最適なソリューションを設計・実装・運用する
- AI（LLM、RAG,画像認識等）を活用した業務自動化の設計・実装・評価
- AI導入方針策定、顧客ヒアリング、精度検証、社内外ステークホルダー調整を実施
- 顧客ごとのユースケースを共通化し、自社LLM基盤の進化にフィードバック
- 社内のAI活用基盤・デリバリー基盤の整備、開発プロセス・ナレッジ共有の推進

●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

同社は生成AI関連事業でグローバル年間3,000億円の売上を目指しており、今後グループのビジネスの核となりうる、最先端の技術と市場の成長を牽引する重要な領域です。
テクノロジーコンサルティング＆ソリューション分野（TC＆S分野）は、業界横断で全社ビジネスをリードする立場です。
生成AIを活用した業務変革や働き方の改善、生成AI基盤の開発など、さまざまな社会課題解決ニーズに応えるため、ご経験を活かして社会・および全社のビジネス成長をリードいただける人材を募集しています。

事業領域のうち、公共・社会基盤、金融、法人分野は顧客業界特化型である一方、TC＆S分野は業界横断で価値提供しています。
最新のテクノロジーを用いて、顧客の課題解決に向けて伴走する組織です。
当分野のコンサルタントは、構想立案からサービス実装、運用定着までEnd to Endで顧客と並走し、社会的・経済的インパクトのある変革をテクノロジードリブンで実現します。

【AIプロダクト・ソリューション戦略策定】
・経営戦略、市場動向を踏まえた中長期のAIプロダクト・ソリューション群の開発ロードマップの策定
【事業開発】
・市場分析、顧客課題分析を踏まえた事業性評価および組織横断での事業開発推進
【プロダクト開発】
・AIプロダクト・ソリューションの設計、開発、商用化推進リード
・商用化後のアセット価値の継続的な向上、運用改善を組織的に推進
【プレゼンス向上】
・最先端の生成AI知見及び実践知の全社情報発信
【後進育成】
・人材育成を通じた組織力向上及び全社AIケイパビリティ向上への貢献

【ポジションの魅力】
・生成AIを活用した新規事業、プロダクト創出リード
・企画、技術、事業を横断した裁量の大きなポジション
・大規模顧客基盤、アセットを活用可能
・AIビジネスの中核人財としてアセット戦略、事業成長をけん引する重要ポジション
・国内外の最先端AI企業、研究機関等との連携

AI・生成AIを活用した顧客事業変革を推進する企業で、顧客変革に資するAIプロダクト・サービス開発を牽引するポジションです。本ポジションでは、AIプロダクト・ソリューション戦略立案、事業開発、プロダクト開発、プレゼンス向上・後進育成を通じて事業成長をリードします。

●具体的な業務
【AIプロダクト・ソリューション戦略策定】
・経営戦略、市場動向を踏まえた中長期のAIプロダクト・ソリューション群の開発ロードマップの策定
【事業開発】
・市場分析、顧客課題分析を踏まえた事業性評価および組織横断での事業開発推進
【プロダクト開発】
・AIプロダクト・ソリューションの設計、開発、商用化推進リード
・商用化後のアセット価値の継続的な向上、運用改善を組織的に推進
【プレゼンス向上】
・最先端の生成AI知見及び実践知の全社情報発信
【後進育成】
・人材育成を通じた組織力向上及び全社AIケイパビリティ向上への貢献

●ポジション・部門の魅力
・生成AIを活用した新規事業、プロダクト創出リード
・企画、技術、事業を横断した裁量の大きなポジション
・同社の大規模顧客基盤、アセットを活用可能
・AIビジネスの中核人財としてアセット戦略、事業成長をけん引する重要ポジション
・国内外の最先端AI企業、研究機関等との連携

同部門は世の中の「働く」をテクノロジーで変えることをミッションとしており、生成AIをはじめとした先進技術を掛け合わせ、新しい働き方を創り出すソリューションを企画・提供しています。

業務概要:
Deployment Strategistは、顧客のセールスAX実現に向け「セールスAXの4つの壁」をすべて突破することをミッションとします。顧客ごとのカスタムAIエージェントの構築・導入を、業務理解から納品まで一気通貫でリードします。

具体的な業務:
●セールスAXの4つの壁
企業のAI導入プロジェクトの95%が経済的リターンを生み出せていない根本原因として、以下の4つの壁が存在します。
1. 業務の壁：自社の業務を十分に理解できておらず、何をAIに委ね、何をAIと協働すべきかが定義できていない
2. システム・データの壁：AIが個別業務を理解できる形でデータが整備されておらず、適切なアーキテクチャも組めていない
3. AIの壁：業務理解とデータ・アーキテクチャをもとに、エージェントを適切に構築できていない
4. ユーザーの壁：UI/UXを含め、現場ユーザーが適切に使える形でAIが実装されていない

●役割
・業務ディープダイブ：顧客の現場業務プロセスに深く入り込み、AIエージェントで解くべき課題を発掘・定義
・企画・提案：AIエージェント活用のROI設計と導入方針を策定し、経営層への提案・合意形成を主導
・要件定義：顧客固有の業務要件を構造化し、AIエージェントの機能・ワークフロー・UXを設計
・FDEとの共同開発：Forward Deployed Engineer（FDE）とペアを組み、AIエージェントの実装・テスト・改善を主導
・納品・定着支援：ユーザートレーニングおよび効果検証を行い、継続的な改善サイクルを確立
・プロダクトフィードバック：フィールドで得た知見を同社のプロダクトロードマップに還元

●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。

＜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:当社は、AI開発における「データ準備の課題」を解決する企業です。
生成AI
・マルチモーダルAI
・Physical AIなど、AI技術の進化に伴い、AI開発の基盤となる高品質データの収集
・生成
・アノテーション
・評価までを一気通貫で支援しています。
主力サービスには、クラウド型AIデータプラットフォーム「自社サービス」や、専門家による高品質データ作成サービス「自社サービス」があり、画像
・動画
・音声
・テキストなど幅広いデータ領域に対応しています。
LLM向けデータ開発、Physical AI/Robotics向けデータ、マルチモーダルデータなど、次世代AI領域におけるデータ開発において、エンタープライズ企業
・研究機関
・海外AI企業を含む多数の導入支援実績を元に、AIデータ開発からAI導入支援まで幅広く展開しています。
本ポジションでは、一般的なプリセールスや受託PMとは異なり、エンタープライズ企業を中心とした顧客に対し、業務構造やAI活用の目的を理解し、AIが成立するための条件そのものを設計します。
企業の現場に存在する属人的な判断基準や暗黙知を整理し、必要なデータ要件
・業務要件
・運用設計へ落とし込み、PoCから本番導入まで伴走していただきます。
具体的な業務:1. エンタープライズ企業へのAI導入構想支援2. 顧客課題
・業務課題
・データ課題の構造化3. AI活用テーマの企画/PoC設計4. 顧客ヒアリングを通じた事業仮説検証5. AIデータ基盤導入に向けた提案設計6. プロダクトチーム/R&Dチームとの連携7. 新規事業企画
・Go-To-Market戦略立案8. AI活用に必要な業務フロー/運用フロー設計9. 市場/競合/ユースケースリサーチ10. パートナー企業とのアライアンス推進マーケティングから営業活動を通じて、企業の将来を推察しながら共にAI活用のあり方を設計し、実装まで伴走
・推進するポジションです。
ポジション
・部門の魅力:1. AI×データの最前線に関われる: 生成AI
・マルチモーダルAI
・Physical AIなど、次世代AI領域のデータ開発に関与できます。
2. 顧客の上流課題から入り込める: PoCだけでなく、業務設計
・データ設計
・全社展開まで含めたAI活用支援に携われます。
3. 特定のロールに閉じないキャリア: 事業開発
・GTM
・AI戦略
・新規事業など、役割を横断しながらキャリアを広げられます。
4. 技術とビジネスを横断できる: R&D/エンジニアチームと連携しながら、AI技術の社会実装を推進できます。

●業務概要
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。

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

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

業務概要:当社は2026年より「AI Driven Design Company」へと舵を切り、AI専門組織の設立や、全社員へのAIツール活用義務化を進めています。
現在、クライアント案件の多くがAI活用を前提としたものにシフトしており「提案フェーズからAI実装を前提とした技術設計を行い、開発体制をゼロから構築
・リードする」ための体制強化が急務となっています。
このポジションが加わることで、提案フェーズから技術的な判断を内側に持てるようになり、これまで外部の協力を得ながら進めることもあった開発領域を自分たちの力で動かせるようになります。
具体的な業務:期待する役割: 開発案件の「受注確度の向上」と「デリバリーの仕組み化」の双方に責任を持ちます。
単なるエンジニアリングマネージャーではなく、AIツールを前提とした「新しい開発プロセスの標準」を作ることを期待しています。
「デザイン思考 × AI駆動開発」を統合した開発組織の立ち上げ経験が得られます。
具体的な業務内容:1. 案件提案への技術参画
・商談への同席、AI活用のフィジビリティスタディ（実現可否判断）
・数千万 億単位の案件における開発見積もりの作成
・技術的妥当性の担保
・「AIで内製するか、外部と協業するか」の判断と座組みの設計2. 案件のデリバリーリード
・AIツール等を活用したAI駆動開発プロセスの先導
・プロジェクト横断での技術選定、要件定義、QA（品質保証）の統括
・デザイナー
・PMと連携した、Agentic UX（AIエージェント時代のUI）の実装3. AI駆動開発の仕組み化
・体制構築
・AI駆動開発を前提とした開発フローの標準化（ドキュメント化
・仕組み化）
・外部パートナーの開拓や業務委託メンバーの採用
・評価
・チーム組成
・組織全体で受けられる開発案件のキャパシティ拡大ポジション
・部門の魅力:「デザイン思考 × AI駆動開発」を統合した開発組織の立ち上げ経験が得られます。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。

【ミッション】
「企業の脳」の心臓部を設計する。AIエージェントが安全・高速・確実に動作するためのAgent Harness 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。自社サービス上で動くワークフローの制御基盤を、自社で構築する。

【期待する役割】
Agent Harness Engineerとして、AI/MLの知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。
1. LLM / AIエージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する
2. モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI特有のシステム設計を担う
3. 社内エンジニアが使うAgent SDKを設計・開発する
4. ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する
5. Research Engineerと連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する

【業務内容】
1. Agent Harness の設計・実装
- エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装
- Agent SDK の設計・開発 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース
- セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装
- ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 エージェントの行動を制御するルール実行基盤
2. AI/ML システム統合
- モデルルーティング 複数のLLMプロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング
- コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG統合)
- 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略)
- Research Engineerと連携した最新研究成果の本番基盤への統合
3. オーケストレーション・パフォーマンス
- ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発
- コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理)
- 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング
4. 信頼性・運用
- プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持
- インシデント対応・ポストモーテム
- データアクセス・権限管理基盤の設計

【このポジションの魅力】
1. Agent Harnessを自社で作る: 2026年最もホットなアーキテクチャ概念を、OSSに頼らず自社で設計・実装できる。業界の最前線に立てる。
2. AI/ML × バックエンドの交点: LLMの動作原理を理解した上で、エージェント実行基盤を自ら設計・実装する。純粋なインフラでも純粋なMLでもない、新しい領域。
3. 基盤ソフトウェアの設計者: YAMLを書く仕事ではなく、SDK・実行エンジン・オーケストレーターをコードで作る仕事。低レイヤーの知識が直接活きる。
4. 開発者体験の設計: 社内エンジニアが使うSDK・ツールチェーンを設計し、開発組織全体の生産性を向上させる。
5. 全プロダクトの土台を支える: 多くの企業が利用する本番環境で、あなたが作ったHarnessの上ですべてのAIエージェントが動く。
6. 急成長環境のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる。

業務概要:当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。

募集背景:自社サービスは「企業の脳」として、顧客企業の全SaaSを統合し、数百のワークフローをAIエージェントが自律的に実行する世界を目指しています。しかし、この構想を実現するには、現在のエージェント技術では解決できない「フロンティア課題」を突破しなければなりません。
1. 複数のSaaSを横断して情報を検索・統合する際の推論品質の限界
2. 長期にわたる業務プロセスを記憶し、文脈を維持する長期記憶の設計
3. テキスト・画像・音声・構造化データを統合的に扱うマルチモーダル対応
4. 数百社が同時利用する環境での低レイテンシ推論
この1年で、LLMを活用したエージェントシステムの採用は急速に進みました。今後、AIエージェントがより複雑なタスクをエンドツーエンドで、あるいは人間と協力して遂行する未来に向けて、当社では以下に取り組むチームを強化します。
- 長期ホライゾンの課題でより効果的なエージェントを実現する
- 様々なスケールで他のエージェントと協調し、大きなタスクを達成するための連携を設計する
- エージェント性能を最大化するため、新規のハーネス設計、インフラ改善、ファインチューニングなど必要な課題を解く

ミッション:Agentが降参する問題を解く。現在のAIエージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索/計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。自社サービス上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。

期待する役割について:Research Engineerとして、AI/LLM/MLの最先端研究と応用研究をリードしていただきます。
- 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等)
- 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装
- モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保
- プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決
- モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上
- 研究成果をAgentic Product Engineerチームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ
論文を書くことがゴールではありません。研究成果をプロダクションに適用し、企業が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。

具体的な業務:
- エージェント研究開発
- 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等)
- 新しい推論・計画・検索手法の研究開発
- マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発
- 最新論文の調査・再現・改良実装
- 評価・ベンチマーク
- 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装
- 合成データ生成・評価ベンチマーク設計
- モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体)
- プロダクション課題の解決
- 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等)
- モデル学習用データミックスの作成・最適化
- エージェント評価フレームワークの高度化
- 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング
- 技術移転・発信
- Agentic Product Engineerチームへの技術移転・メンタリング
- 学術機関・OSSコミュニティとの連携

業務シナリオ例:
● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ
RAGの研究開発 自社サービスが「企業の脳」として機能するには、顧客の全SaaSに散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。既存のRAGでは「Aプロダクトの従業員データ」と「Bプロダクトの商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。ナレッジグラフベースのRAGアーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。SaaS横断検索の回答精度を向上させ、Agentic Product Engineerチームに技術移転して全プロダクトに展開。

成果責任 (KR/メトリクス):
- ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク)
- 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり)
- 推論レイテンシ / コスト改善率
- 論文・技術ブログ発表数
- 社内技術移転完了数

チーム体制:
開発組織に在籍しています。
Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します:
- JAI Lab AI研究開発
- AI&Model モデル学習・最適化
- Voice & Tel 音声AI・電話システム
密接に連携する役割:
- Agentic Product Engineer エージェント機能開発 (技術移転先)
- Agent Harness Engineer エージェント実行基盤
- AI QA Specialist 評価パイプラインとの連携
- Product Manager プロダクト設計

ポジション・部門の魅力:
- 「企業の脳」を支える研究: 単なるチャットボットの改善ではない。企業の全SaaSを統合しAIが自律実行する「次世代基幹システム」の技術的基盤を、研究で切り拓く
- 研究→プロダクションの直結: 開発した手法が即座に本番環境へ適用され、企業が利用するシステムに反映される。論文で終わらない、実世界へのインパクトを実感できる
- 最先端AI研究の実践: 推論品質の限界突破、長期記憶設計、マルチエージェント協調など、業界最前線のフロンティア課題に取り組める
- 研究と発表の両立: 論文発表・技術ブログ執筆を推奨し、学術機関やOSSコミュニティとの連携も積極的に支援
- 技術移転のインパクト: 開発した手法をAgentic Product Engineerチームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げするリーダーシップを発揮できる
- 急成長環境: スタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる

業務概要: 当社は、当グループ会社として、AIエージェントの性能を決定づけるAgent Harness（モデルをラップし、セッション状態、チェックポイント、ガードレール、コンテキスト注入、ツール実行を管理する制御レイヤー）を社内で設計・実装するAgent Harness Engineerを募集しています。

具体的な業務:
Agent Harness Engineerとして、AI/MLの知識を活用し、エージェントの制御・実行インフラを設計・実装します。
1. Agent Harnessの設計・実装:
* AIエージェントの動作原理を深く理解し、実行エンジン（Graph Runtime / State Machine）を設計・実装します。
* 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェースであるAgent SDKを設計・開発します。
* セッション管理、チェックポイント、リカバリメカニズムを実装します。
* エージェントの動作を安全に制御するルール実行インフラであるガードレール/ポリシー実行エンジンを構築します。
2. AI/MLシステム統合:
* 複数のLLMプロバイダーとモデルタイプ間で推論リクエストを最適にルーティングするモデルルーティングを設計します。
* コンテキスト管理とメモリインフラ（長期メモリ、ワーキングメモリ、RAG統合）を設計します。
* 推論パイプラインを最適化します（レイテンシ削減、コスト効率、キャッシング戦略）。
* リサーチエンジニアと協力し、最新の研究成果を本番インフラに統合します。
3. オーケストレーションとパフォーマンス:
* ワークフローオーケストレーションとキューイングシステムを開発します。
* コスト/パフォーマンス最適化（オートスケーリング、キャッシング、バッチ処理）を行います。
* 推論リクエストのルーティングとロードバランシングを行います。
4. 信頼性と運用:
* プラットフォームの稼働時間を維持します。
* インシデント対応と事後分析を行います。
* データアクセスと権限管理インフラを設計します。

ポジション・部門の魅力:
* Agent Harnessを社内で構築: 最先端アーキテクチャコンセプトをOSSに頼らず設計・実装し、業界の最先端に立ちます。
* AI/ML × バックエンドの交差点: LLMの動作原理を深く理解し、エージェント実行インフラを設計・実装します。純粋なインフラでも純粋なMLでもない、新しい領域です。
* 基盤ソフトウェアデザイナー: YAMLを書く仕事ではなく、SDK、実行エンジン、オーケストレーターをコードで構築します。低レベルの知識が直接適用されます。
* 開発者体験アーキテクト: 社内エンジニアが使用するSDKとツールチェーンを設計し、開発組織全体の生産性を向上させます。
* すべての製品を支える: 本番環境で、すべてのAIエージェントがあなたが構築するHarness上で動作します。
* 急成長環境: 技術的な意思決定において大きな裁量を持つことができます。

業務概要:当社は、テレビCMを中心としたマーケティングコミュニケーション領域のサポートを通じて、クライアントの事業成長に貢献するエージェンシーです。当社開発組織では、テレビCMの効果を可視化・分析する「自社サービス」に加え、マーケティング統合分析（MMM）によるメディア貢献度の分析や予算最適化などのソリューションを提供しています。今後は「自社サービス」の展開に加え、社内の業務基盤についても「人とAI（テクノロジー）の役割分担」を前提に根本から再設計を進め、「AIネイティブ」な業務基盤の構築を推進していきます。

具体的な業務:
1. AIエージェント基盤の設計・開発・運用: LLMプラットフォーム（Bedrock, Vertex AI等）やエージェント基盤（LangGraph, CrewAI等）を活用したシステムの構築。
2. 評価・改善サイクルの設計: AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定。
3. 運用基盤の構築: MCP（Model Context Protocol）や外部APIを統合し、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計。
4. 可観測性の確保: エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決。
直近の取り組み: セキュアなAI基盤の構築（広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備）。
将来的な取り組み: 自社サービスのAIエージェント化、マーケティングAIエージェントの提供、Human in the loop設計の高度化。
実際の業務進行: 社内依頼者と伴走しながら、顧客の複雑な要望に対してAI・テクノロジーを活用したソリューションを提供。ソリューション提供後は、個別案件で得られた解決策を抽象化し、AIエージェントなどの標準プロダクト機能へと昇華させ、再利用可能なアーキテクチャとして組織知に蓄積。

ポジション・部門の魅力:
やりがい: AIを単なる検証に留めず、実際のビジネスの意思決定基盤として運用し、クライアントの事業成長に直接貢献できます。ローカルLLM、AIエージェント、MCPなど、常に進化するAIテクノロジーをプロダクトに組み込む挑戦が可能です。
魅力: 開発だけでなく運用までを見据えた品質評価や安全性の担保など、AI活用の「中核」を担う仕組みづくりに関われます。パートナー、当グループの独自アセット等を活用して、顧客課題解決に向けたマーケティングソリューションを創出できます。

業務概要:一般業務領域および銀行業務領域において、生成AIやローコード開発環境を積極的に活用し、業務の抜本的な変革を推進していくため、専門人材を募集しています。

具体的な業務:
1. 一般業務領域:
- Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、Power Platform、kintone などの生成AIサービスやローコード開発環境を活用し、社内一般業務の抜本的な改善、効率化、高度化を推進。
- 全社員へのCopilot活用定着に向けた、継続的な研修体制の整備や、社内外における好事例の収集・共有体制の構築・推進。
- 社内各部と連携し、具体的な業務・タスクへの生成AI適用およびシステム化の推進。
2. 銀行業務領域:
- AWS、Salesforce、UiPath などの生成AIおよびローコード開発環境を活用し、銀行オペレーション業務の抜本的な改善、効率化、高度化を推進。
- コンタクトセンター／カスタマーサポート領域における、生成AI活用による業務改革の推進（Salesforce Agentforce を中心に活用し、生成AIを各種業務・タスクへ適用することで、人手による作業の大幅な削減を目指します）。
- 上記以外の銀行オペレーション業務（外貨送金、住宅ローン審査 等）においても、生成AIやローコード開発環境を活用した抜本的な業務改善を推進。
3. 共通:
- 生成AI分野をリードするグローバル企業や国内大手SIer、当グループ各社、当グループとの連携を推進。
- 生成AIおよびローコード開発環境の活用について、企画・検討段階から、実装・定着、継続的な改善に至るまで、一連のプロセスを一貫して担当。

ポジション・部門の魅力:
- メガバンク等では業務が細分化されがちですが、当社では上流から一貫して関わることができ、幅広くかつ深いスキルを身につけることが可能です。
- 銀行として求められる高い信頼性・安全性を大前提としつつ、ロジカルに考え、柔軟かつスピーディに物事を進める文化があります。
- クラウドを前提としたシステム環境で、新しい技術やチャレンジに取り組めます。

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。顧客課題をデータ・機械学習の観点から分析し、アルゴリズム設計および実験検証を主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。

・顧客のビジネス課題に基づいたデータ分析、仮説立案、および実験設計の推進
・機械学習や統計解析を用いたモデル設計およびアルゴリズムの検証
・実装を見据えたPoC開発や評価指標の設計、およびモデルの精度改善に向けた要因分析と施策の実行
・最新論文の調査・理解、および先端技術を用いたアルゴリズムのプロダクトやプロジェクトへの応用

●事業に携わる魅力
・当社はSaaS企業であり、事業会社として自社での実践に基づく型作りに強みがあるため、絵に描いた餅で終わらない実践的なアプローチをとることができます。
・コンサルタントとしてクライアントに向き合いつつ、事業開発の主体者としての側面も持つことができるため、その両軸での成長機会を得ることができます。
・純粋なコンサルファームと異なり、コンサルティング / 採用 / プロダクト提供 ができる当社だからこそ、クライアント企業に対して本質的な課題解決が実現できます。
・生成AIツールが社内環境に広く導入されており、開発・分析・ドキュメント作成などの業務においてAIを前提とした働き方が全社的に浸透しています。AIを活用しながら効率的に開発を進められる環境が整っています。

●ポジションの魅力
・最新のテクノロジーを用いた提案、設計、導入まで幅広く関わることができます。
・日本を代表するエンタープライズ企業に事業推進パートナーとして関わることができ、クライアントへの貢献度が高いです。
・マネジメント、スペシャリストそれぞれのキャリアパスがあることに加え、部署内での異動の機会も豊富です。
・ご自身の専門性やスキルに応じて自社の事業開発に関わっていただける可能性があります。

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。機械学習モデルの実装から推論最適化、MLOpsの構築、実運用における保守・改善までを主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。

・顧客のビジネス課題に基づいたAIシステムの設計・開発・運用
・機械学習・深層学習を用いたAIモデル実装、および推論パイプラインの構築・最適化
・MLOps基盤の構築、およびモデルのデプロイ・監視・継続的な精度改善フローの運用
・生成AI（LLM等）を含む先端技術の調査・検証、および実務プロジェクトへの実装
・データサイエンティストと連携したPoCの推進、技術選定・ベストプラクティスの確立

【事業に携わる魅力】
・当社はSaaS企業であり、事業会社として自社での実践に基づく型作りに強みがあるため、絵に描いた餅で終わらない実践的なアプローチをとることができます。
・コンサルタントとしてクライアントに向き合いつつ、事業開発の主体者としての側面も持つことができるため、その両軸での成長機会を得ることができます。
・純粋なコンサルファームと異なり、コンサルティング / 採用 / プロダクト提供 ができる当社だからこそ、クライアント企業に対して本質的な課題解決が実現できます。
・生成AIツールが社内環境に広く導入されており、開発・分析・ドキュメント作成などの業務においてAIを前提とした働き方が全社的に浸透しています。AIを活用しながら効率的に開発を進められる環境が整っています。

【ポジションの魅力】
・最新のテクノロジーを用いて、PoC→MVP→本番運用まで一連のプロセスを推進することができます。
・日本を代表するエンタープライズ企業に事業推進パートナーとして関わることができ、クライアントへの貢献度が高いです。
・マネジメント、スペシャリストそれぞれのキャリアパスがあることに加え、部署内での異動の機会も豊富です。
・ご自身の専門性やスキルに応じて自社の事業開発に関わっていただける可能性があります。

当社のAIX（AI Transformation）部門は、M&A・戦略コンサルティング領域においてAIによる業務変革および新規ビジネス創出、自社プロダクト開発を推進しています。
本ポジションは、サービス部門と開発の分断を解消し、AI変革の設計・優先順位決定・実装統括を担う中核ポジションです。部門長直下で、重要テーマの設計・推進・意思決定を担います。
【業務内容】
・FAS領域におけるAI重要テーマ設計・優先順位決定
・業務課題の構造化およびAI適用方針の設計
・開発プロジェクトにおける要件定義・基本設計のリード
・サービス部門と開発チームを横断した実装推進責任
【得られる知見】
・生成AIを活用した業務変革の最前線に携わる経験
・コンサルティングファームにおけるAI導入・運用の実践知（ガバナンス、セキュリティ、定着化など）
・組織全体でのAI推進プロジェクトを企画・実装するマネジメント経験
【主な役割】
・業務内容において部門長の戦略思考における補佐
※上記は雇入れ直後の業務範囲であり、会社の定める業務内容に変更の可能性あり

・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

・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

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

●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

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プロダクト責任者候補として、各プロダクトにおけるAI開発戦略の策定・推進・実装をリードしていただきます。経営方針や事業戦略を踏まえつつ、プロダクト開発の観点から、AI技術をどの領域・機能に、どの形で組み込むべきかを定義し、PoCから正式リリースまでを一気通貫で推進する役割を担っていただきます。具体的には、以下の業務を想定しています。
各プロダクトにおけるAI開発戦略・ロードマップの策定と推進
AI技術（LLM／生成AI／MLOps 等）の検証・導入方針の立案とプロダクトへの適用推進
プロダクト開発におけるAI活用基盤・開発プロセスの整備およびチーム連携の推進
必要に応じて、外部パートナー／クラウドベンダーとの技術検証・共同開発の推進

本ポジションの魅力:
自社サービスの中核として、AI技術を活用しながらプロダクトの価値を高め、医療業界の構造的課題解決に挑むポジションです。医療従事者の業務効率化や意思決定支援といった、社会的インパクトの大きい領域でユーザー課題の解像度を高め、AIを通じて新しい体験を生み出すプロダクトづくりに取り組めます。
「どの課題を、なぜAIで解くのか」を定義しながら、AI機能の企画から実装・検証・改善までを一気通貫でリードしていただきます。
小規模かつ専門性の高いチームで、AI開発の方向性を定めるオーナーシップを発揮しつつ、PoCにとどまらないプロダクト実装を通じて、事業と技術の両側面で価値を生み出すことができます。
AIの力で医療現場の非効率を解消し、より良い医療体験を届ける社会的インパクトの大きい挑戦ができます。

●募集背景
当社は「DXの社会実装をリードする」をビジョンに掲げており、グループの産業知見と先進的なテクノロジーを活用しながら、顧客の課題解決だけでなく社会課題を解決することに挑んでいます。 当社のビジョンに共感し、変革の実行にコミットいただける方にジョインいただきたいと考えています。

●仕事内容
当社はグループのデジタル事業会社として、デジタル事業の開発及びグループ各社のデジタル化推進支援を担っています。
グループを中心としたクラインアントに対して、クライアント（発注者）の立場で、中長期の目線を持ちながら、CXO組織伴走支援を責任者としてリード頂きます。
ゆくゆくは支援を通じて得た経験・ナレッジ・人脈を駆使し、サービス化・事業化をリード頂きます。

具体例：
・CIO/CDO組織支援：IT/デジタル戦略立案、PM/PdM伴走、AI活用推進、プロジェクト推進、IT/デジタル人材育成　等
・COO組織支援：業務プロセス変革、新規事業/サービス立案　等
・CEO組織支援：会社設立（経営基盤/ITインフラ）、リサーチ、戦略立案　等
※IT/デジタル、ビジネス変革、戦略等、得意分野にあわせて、ご担当業務を決定させていただきます

●得られるスキル/経験
・顧客や産業にインパクトを与えるプロジェクトへの関与
・グループを中心とした多様な産業の最先端DXプロジェクトへ参画
・デザイナーやエンジニアとの協働によるスピーディな価値提供
・クライアント（発注者）の立場での中長期的なプロジェクト関与

日々進化する生成AI技術を用いて、クライアントのマーケティングおよび営業活動の高度化につながるソリューションを提案・実装していただきます。当社のこれまでに培ってきたマーケティングノウハウと、最先端のテクノロジーを掛け合わせることで、クライアントの課題解決に貢献していくポジションです。

【業務概要】
- 生成AI・LLM等の最新技術を用いたマーケティング・営業支援や業務変革プロジェクトの推進・実行
- 具体的には、
- クライアントビジネスにおけるAI活用ソリューションの企画・設計
- 生成AIソリューションやLLMの実装・開発
- データやAIを起点にした各種UX/コミュニケーション施策設計
- プロジェクトマネジメント

【案件例】
- 食品：顧客データを用いたAIペルソナ構築
- 企業が保有する顧客インサイトデータをもとに、LLMによりAIペルソナを生成。新規サービスの企画や事前評価に活用。
- 金融：ローン相談用の対話型AIアバターの構築
- 24h365日対応可能なAIチャット窓口を構築。身近な存在としてのUXを保ちながらいつでも相談できる利便性を確立。
- 自動車：生成AIを用いたデータ分析プロセスの効率化支援
- データ分析をユーザーフレンドリーなUI（チャット形式等）でLLMベースで実現できるような環境構築を支援。

【ポジションの魅力】
- 当グループならではの独自データや、Tier1クライアントのデータに触れることができる
- メンバーと切磋琢磨しながら最新技術の情報をキャッチアップできる
- データ・AI利活用の構想から施策実装・定着化まで一気通貫での支援が可能
- 当グループが得意とする、マーケティングやクリエイティブ領域における生成AI活用の最前線に参画できる

【メッセージ】
- 上流の課題解決に携わりたい、事業の成果をクライアントとともに生み出したい、という方のご応募をお待ちしております！
- 〜上流志向の方へ〜
- 実行まで支援するからこそ、コンサルファームよりも当社が選ばれることが多い
- 実行フェーズで課題が発生した際の代替案検討など、現場で発生する予測不能かつ多様な課題の解決もクライアントに感謝されるポイントであり、やりがいを感じることも多い
- また経験則としては、実行支援の経験を積むことで上流の戦略策定の精度も上がる（どこで課題が発生しそうか、の感度が上がる）
- 〜事業会社志向の方へ〜
- クライアントと共にKPIを設計し、その改善に向けて一歩一歩施策実施を並走するため、クライアントと同じ目線で価値実感できる。むしろクライアントからも""当事者""としてのコミットを求められるケースの方が多い（アドバイスをして終わりではない）
- 事業会社側だと、ステークホルダの調整や社内説明などの付随業務に忙殺されてしまうこともあるが、コンサルの立場であれば、プロジェクト期間中は100%課題解決にコミットすることができる
- AIやデータの利活用を通して、クライアント企業のビジネスや社会に貢献したいという気概がある方、一緒に働けることを心待ちにしております。案件での経験値は勿論、様々なバックグランドを持った人間が相互に刺激し合う環境がここにはありますので、ご自身のキャリアプランにあった自己実現ができると思います！

生成AIの登場は、産業革命にも匹敵するインパクトを社会にもたらしました。 しかし、多くの企業が「AIをどう経営に活かすか」という最大の問いに答えを出せずにいます。

技術はあっても、それを「経営アジェンダ」として昇華させ、全社的な変革をリードできる人材、すなわち「CAIO（最高AI責任者）」が圧倒的に不足しているからです。

私たちは、この課題を解決するために設立されました。 単にAI導入を支援するのではありません。 コンサルティングを通じて顧客の変革をリードし、そのプロセスを通じて顧客企業の中に「真のCAIO」を育成し、輩出することを最大のミッションとしています。

CAIOの役割（一例）
・AI戦略の策定とロードマップ管理
・投資ポートフォリオとROI最大化
・全社溶断のガバナンスとデータ活用基盤整備
・責任あるAI（Responsible AI）とリスク管理
・組織変革リーダーシップとチェンジマネジメント
・外部ステークホルダーとの連携
・イノベーション促進と新規事業創出
・ミッション完了後の統合設計

ソリューションアーキテクトとして、AI／DXソリューションの構想設計から実装ロードマップ策定、プロジェクト推進支援までをリードします。
具体的には以下のような業務を想定しています。
・クライアント企業の事業・業務課題のヒアリングおよび構造化
・AI／データ活用、クラウド基盤、システム連携を含むアーキテクチャ設計
・技術選定（LLM／生成AI／RAG／データパイプライン）およびロードマップ立案
・社内開発チーム（MLエンジニア、データエンジニア、インフラエンジニア）および顧客側関係者との調整・推進
・プロジェクト提案資料・技術仕様書作成、ステークホルダーへの説明
・導入後の効果測定・改善提案、運用設計支援

●ポジションの魅力
◯最新技術への積極的なチャレンジ
クラウドネイティブ技術、コンテナ、サーバーレス、IaCなど、モダンな技術スタックを積極的に導入しています。
◯裁量の大きい環境
技術選定やアーキテクチャ設計にも主体的に関われるため、エンジニアとしての成長機会が豊富です。
◯チーム横断でのコラボレーション
開発・データ・AIチームなど多様な専門家と協働しながら、より良いプロダクト基盤を共に作り上げていけます。

●ご担当いただく業務の魅力/やりがい
・リモート×フレックスで自由な働き方（一部出社の必要あり）
働く場所も時間も柔軟に選べ、趣味や家庭との両立ができる環境です！
残業もほとんどないため、ワークライフバランス◎

・技術力の高い仲間と共に、刺激的な毎日を
大手IT企業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。
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。

●会社全体の魅力・雰囲気
新しい技術が好きなメンバーばかりなので、日々ワクワクしながら最新技術を学べる環境です。
リモートOKで、場所にとらわれない働き方も魅力のひとつ。もちろん出社も自由にできます。

- 全社横断の業務プロセス可視化と課題抽出しデータを基に改善仮説を構築
- AI活用戦略・ロードマップ策定、生成AI、RPA、OCR、iPaaS等の技術を組み合わせ、業務変革を計画・実行
- AIネイティブな業務フロー/ツールの設計・導入
- モデル選定・RAG設計・プロンプト策定、ワークフロー再設計と高速実装を実現
- KPI設計・効果測定のダッシュボード化と継続的改善
- 社内研修・オンボーディング計画でAI実装を定着、AIリテラシーを醸成
- プライバシー保護や法令遵守、AI利用ポリシーを策定
- Biz・PdM・経営層を巻き込み、企画から運用までPJマネジメントを実行

期待する役割について
顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、弊社 AI プロダクトを活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。

・顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する
・弊社 AI プロダクトを活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する
・PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する
・現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる
・経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する

業務内容
●顧客課題の発見・設計
　- 顧客の業務プロセス・データ環境・既存 SaaS 群の全体像を深く理解し、AI で解決すべき課題を特定
　- AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する
　- 利害関係者 (経営層 現場担当者) との関係構築・調整
　- 課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案
●ワークフロー構築・PoC の高速実装
　- 弊社 AI プロダクトを活用した業務ワークフローの構築 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等)
　- LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装
　- 顧客の既存 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合
　- フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド)
●本番導入・伴走
　- 本番導入の技術支援・運用設計
　- セキュリティ・コンプライアンス要件への対応
　- 導入後の利用定着支援・改善提案
●プロダクトフィードバック
　- 顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元
　- 新規ユースケースの発見・提案
　- プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化

このポジションの魅力
- 「企業の脳」を実装する手応え : 単なる AI チャットの導入ではない。顧客の全 SaaS を統合し、AI が自律的に業務を実行する「次世代の基幹システム」を、自分の手で実装できる
- 顧客のビジネスを変える瞬間 : 自分が作ったソリューションが顧客の業務を根本から変える瞬間を、目の前で体験できる。これはプロダクト開発だけでは得られない体験
- 0→1のソリューション構築 : 顧客の課題発見から PoC 実装、本番導入まで一気通貫で担う。企画・設計・実装・導入のすべてを経験できる
- AIエージェント時代の最前線 : 弊社 AI プロダクトを武器に、従来のSIerやコンサルでは不可能だったスピードと精度で顧客課題を解決する
- プロダクトを進化させる : 顧客の現場で得た知見がプロダクトチームにフィードバックされ、プロダクト自体を進化させる。あなたの発見が次の機能になる
- 多様な業界・課題への挑戦 : 金融、製造、小売、不動産など、約200社の顧客が抱える多様な課題に取り組める。1つの業界に閉じない幅広い経験が積める
- 急成長環境 : 設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる

既存プロダクトのソースコードの現状分析と改善方針の立案
生成AIを活用した新設計方針へのコードマイグレーションの主導
生成AI活用ノウハウのドキュメント化および社内勉強会・ハンズオンの企画・実施
プロジェクト終了後も継続して、全社で生成AIが活用できる支援体制の構築
プロダクト機能への生成AI活用のため、機能実装やPoCを主導　など

ミッション
医療プラットフォーム事業における病院・有床診療所領域において、生成AIを活用して既存プロダクトのソースコードを抜本的に刷新し、開発生産性を飛躍的に高めていただきます。 単なるコードの書き換えにとどまらず、現状のコード品質を正確に見極めた上で、将来の拡張性や保守性を踏まえた新たな設計方針を策定し、生成AI活用の知見の体系化など、プロジェクト完了後もメンバーが高い生産性を維持できるような体制を創り、連続的なM&Aや中長期的な自社プロダクト最適化にも耐えうる強固な技術基盤を築くことが、このポジションに求められる成果です。

弊社ではグローバルな産業領域において予測と最適化を組み合わせたシステムの検証・開発を行なっています。エンタープライズの領域でもAIを活用できる領域はたくさんあると考え、その領域において関連会社のグループ会社を中心に価値を提供し、将来的にはグループ以外の会社にも使ってもらえるようなSaaSの開発を進めています。

プロジェクトマネージャーとして、各プロジェクトをリードしていただける方を募集しています。

【業務内容】
現在、全産業を俯瞰できる事業ポートフォリオを持つ親会社とともに、業界全体のDXを推進すべく、日本を代表する主要企業のAI活用に取り組んでいます。様々なお客様とコミュニケーションし、AIビジネスの創出や、AIプロジェクトのマネジメントを遂行して頂きます。
課題設定や技術検討を実施し、データ準備、PoC、検証〜評価〜実運用まで、お客様の本質的な課題解決に向けて、AIプロジェクトを完遂するマネージメントをしていただきます。

＜プロジェクト例＞
・大手自動車会社海外販売会社：end-to-endの顧客接点における課題定義・アイデア創出、施策案検討支援
・大手運送会社：全社課題定義からの施策立案・実行支援
・そのほか食品、電力、金融など各産業のデータ活用・DXプロジェクト支援、人材育成領域のDX支援など

AI技術を利用した画像処理ソフトウェアおよびアルゴリズムの開発を行います。
機械学習モデルの開発、ユーザー環境を踏まえた学習データの準備、アルゴリズムの
チューニングなどＡＩ技術を利用した画像処理ソフトウェアを設計・実装します。
市場調査から抽出した要求に対し、最新技術やトレンドを把握しながら解決策を提案し、商品に適用します。

効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。フロンティア研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。
- 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。
- 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。
- 特に、AIエンジンの実行プラットフォーム、データマネジメントプラットフォーム、新しいAIソリューションに必要なアーキテクチャ全体の調査・企画・研究・開発・ビジネス実装がミッションです。

【業務の詳細】
- AI/機械学習モデルを用いてビジネス改善をもたらす新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、AIエンジニア/AIアーキテクトとして従事していただきます。AIの実行基盤やアーキテクチャの設計・構築を中心に、AIソリューション研究開発活動全体を支える業務です。
- 研究開発は、グループ各社や外部の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。
- 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的・自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして迅速に課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと協議しつつソリューションを作り上げることがミッションです。
- 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。
- 先進ITテクノロジーを活用した顧客企業の課題解決ソリューションの研究開発
- 顧客折衝、企画、プロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行
- AI/データサイエンス関連のシステム構築（主にパブリッククラウドを利用）
- 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証
- プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築
- 調査や研究開発成果の社内外への情報発信

AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、各メンバーがそれぞれの強みを活かしてチームでプロジェクトを遂行します。入社後はご経験や強み、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定します。

●ポジション概要
データ・AI領域の機械学習エンジニアとして、機械学習のモデル開発、およびシステム開発（バッチ処理による機械学習、オンライン機械学習、クライアント連合学習などの設計から構築）などをお任せします。
革新的な機械学習技術の開発をリードできるポジションです。

●主な業務内容
・リードエンジニアとしての技術選定や設計、開発メンバーの補助や円滑な進行の支援。
・個別の事業やサービス向け機械学習ソリューションの開発・実装、および性能改善。
・大規模データを用いた大規模分散処理を伴う汎用的な機械学習アーキテクチャやモデルの設計、開発、最適化。
・機械学習に関わるライブラリ・データパイプライン・中間生成データ等の標準化と活用。
・事業横断的な機械学習プラットフォームの開発や設計。
・ユーザー行動ログなどのテーブルデータと画像・テキストなどのメディアデータ、画像・言語モデルを組み合わせた機械学習・情報推薦エンジンの開発・実装。
・プラットフォーム開発組織や事業組織との協業によるプロジェクトの推進やリード。

【変更の範囲】
会社の定める業務

●開発環境
開発言語：Python、SQL（Apache Spark）、Rust、Go（Golang）
OS：Linux
機械学習ライブラリ：PyTorch、Burn
コンテナ：Docker、Kubernetes
監視：Prometheus、Grafana、Sentry
CI/CD：Argo CD、GitHub Actions
データベース：Redis、MySQL、Apache Hadoop
その他ツール：Apache Airflow、GitHub Enterprise、Confluence、Slack、Jira