DX関連、1800〜2000万の転職求人

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・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。

【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

業務概要
お客様の業務／システムを構造的にとらえ、事業成長に必要な変革の意思決定を担い、全体最適の構想を描くポジションです。個別の改善にとどまらず、システム全体のあるべき姿を描き、取捨選択を行いながら、ビジネスインパクトにつながる構想を形にしていきます。また、AI活用ツールにより既存システムの構造を把握することで、現状を正確に捉えた、実現性の高い構想を描くことができます。

具体的な業務
・お客様へのヒアリング（業務／システム／経営観点）
・AIを活用した既存システムの構造可視化
・モダナイゼーション戦略の策定
- 新システム構造
- 投資対効果
- ロードマップ
- 廃止／統合方針
・サービス／機能単位での設計整理
・案件立ち上げおよび推進
・実装フェーズへの接続／関与

ポジション・部門の魅力
●このポジションの特徴
・システム全体のあるべき姿を自ら定義できる
・意思決定レイヤーに入り、ビジネスインパクトを生み出せる
・AIを活用し、構想の精度を高められる
・描いた構想を、実現まで見届けられる

◆事業の位置づけ
AI活用推進部門は、当社の次の成長の中核を担う事業です。代表をはじめとした経営層も、AI時代のビジネスとして、本領域を「会社の次の柱」と位置づけております。
・投資／人材を強化中
・基幹システムに関わる大規模案件が中心
・長期的なお客様との関係を築く領域

◆この事業の強み
多くの企業は、「構想」または「開発」のどちらかに強みをもっています。一方で当社は、以下を一気通貫で担います。
・構造可視化（リバースエンジニアリング）
・戦略設計
・開発実行
・品質保証（AI生成コード含む）
私たちは、お客様ファーストで、最後まで責任をもつパートナーであることを大事にしております。また、これらを支える基盤として、独自のフレームワークを活用しています。このフレームワークは、開発フェーズだけでなく、リバースエンジニアリングによる構造理解から、設計／実装／テストまでを一貫して支える仕組みです。これにより、構想した内容を、設計／実装までそのままつなげることができ、分析結果を活かした、根拠のある設計ができ、AI活用を含めた開発プロセスを、再現性高く進めることができるといった、構造理解から実行まで分断しない開発を実現しています。

◆モダナイゼーションについて
私たちが向き合っているのは、単なる保守や延命ではありません。ブラックボックスの解体、不要な複雑性の排除、AI前提の再設計。これからのビジネスを支えるシステムを設計する仕事です。

◆最後に
社会課題を解決していきたい、構想までで終わることに違和感がある、全体最適に踏み込みたい、技術を武器に、構想から社会課題を解決していきたい想いをおもちの方をお待ちしています。

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

変更の範囲：全ての業務への配置転換あり

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

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

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

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。

当社は大規模言語モデル
・予測分析
・自然言語処理といったAI技術の研究に注力】

マーケティング支援「自社サービス」、AI活用支援「自社サービス」、人材紹介「自社サービス」を展開】

プロフェッショナルの知見とAIプロダクトを掛け合わせ、企業の経営課題を解決】

企業の戦略パートナーとして、AIトランスフォーメーションを戦略立案から実行
・改善、人材採用
・育成まで一貫支援】

自社サービスが貢献し、エンタープライズ企業を中心に新規顧客を獲得、急成長中】

本ポジションでは、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】

クラウドネイティブな技術選定から、ビジネス要件に基づいたプラットフォーム設計、システム構築
・デリバリーまでを一気通貫で主導するスペシャリストとして参画いただきます】

具体的には、顧客のビジネス課題に基づいたクラウド戦略立案、アーキテクチャ策定、ビジネスケース
・ロードマップ策定、AWS, Azure, Google Cloud等のパブリッククラウドを用いたスケーラビリティと堅牢性を両立するシステム全体のアーキテクチャ設計および実構築、データサイエンティストやアプリケーションエンジニアと連携したLLM活用プラットフォーム、バックエンド基盤、AIモデルの実装基盤（MLOps）の設計
・プロトタイプ構築
・本番導入支援を行います】

【自社サービスの魅力】当社はSaaS企業として自社実践に基づく型作りに強みがあり、実践的なアプローチが可能】

コンサルタントとしてクライアントに向き合いながら、事業開発の主体者としての成長機会を得られます】

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、本質的な課題解決が実現】

生成AIツールが社内環境に広く導入され、AIを前提とした効率的な働き方が浸透しています】

【ポジションの魅力】エンタープライズ規模のIT基盤をAI活用を前提とした形で再設計
・進化させるクラウドアーキテクトを募集】

単なる技術選定ではなく、組織
・プロセス
・ガバナンスを含めた「全体設計」を担い、AI時代に適したアーキテクチャへと組織を導く役割です】

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り、高い貢献度を実現】

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り、部署内での異動機会も豊富】

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る可能性もあります】

業務の変更の範囲は会社の定める業務】

本人の希望を聞かずに転勤させることはありません】

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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。

生成AIの社会実装を支援するコンサルティング事業において、生成AI技術を活用し、クライアントの課題解決と業務効率化を支援していただきます。

・顧客ニーズに応じた生成AIソリューションの提案と実施
・生成AI技術を活用したビジネスプロセスの最適化支援
・金融機関へのAI基盤構築プロジェクトの基盤構築、併走
・生成AIによる事業変革アイデアコンテストの企画、実施
・人材や組織戦略の立案と実行　など

※スキルに応じておまかせする領域をご相談させていただきます。

顧客プロジェクトの現場に深く入り込み、生成AI／RAGを中心とした機能を短いサイクルで実装するための、プロダクト・システムとして成立させるポジションです。要件が流動的な環境で、設計 実装 検証 改善までを高速に回し、顧客価値を最短で立ち上げます。
1. 営業領域における AIエージェント／AIワークフロー の設計・実装
2. RAG構成の設計・実装
3. ノーコード／ローコードツール＋必要に応じたコード実装（Python等）による拡張開発
4. 外部SaaS/CRM/社内データとのAPIやMCPを用いた連携実装、プラグイン等の開発
5. 品質・安全性・運用性の担保
6. 異なるお客さまの業務理解に基づき、ニーズを抽象・共通化したプロダクト化の検討

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。

【求人の概要】
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。自社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、自社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。

【業務の魅力】
- アサインプロジェクトは、個々のキャリア志向や希望に寄り添いながら決定します。「伸ばしたいスキルを伸ばす」チャンスがあります。
- 共同で研究開発を行うクライアントは、自社グループ各社や自社のシステムインテグレーションビジネスの多種多様な顧客企業であり、大企業中心です。プロジェクト規模やビジネスインパクトに意義を実感しながら仕事ができます。
- AIやクラウドをはじめとするさまざまな技術領域にチャレンジできます。
- 多様なバックグラウンドを持つ社員が所属しており、受け入れ体制が整っています。

【具体的な担当案件の例】
- 機械学習関連オープンソースの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開
- 最新クラウドサービスの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開
- 自社グループ企業におけるAIシステムの研究開発、構築
- 自社グループ外の企業向けAIプロダクト研究開発
- 金融業界向けAIプロダクト
- 通信業界向けAIプロダクト
- ヘルスケアデータを活用した経営最適化AIソリューション
- 自律的生成AIソリューションの研究開発
- 研究開発成果の社外発信（講演、書籍執筆、論文執筆、メディア露出など）
- 社内のシステムエンジニアを対象としたAI教育と育成

【ミッション】
AI研究開発チームやデータサイエンス部門が生み出す成果を、実際の業務やサービスで活用できる「基盤システム」として実装していくポジションです。
生成AI、LLM、マルチモーダルデータ、分散データ基盤などの最先端技術を理解し、社会実装に求められる品質／スケーラビリティ／セキュリティを備えたアプリケーションやプラットフォームを構築します。
研究成果を「技術」から「価値」へと変える、実装現場のリーダーを求めています。

【主な業務】
AI・データに関連する要素技術とデータスペース技術を組み合わせた、AIがデータを活用できる基盤の設計および実装

【具体的な業務】
・AI要素技術（LLM、Embedding、Rerankなど）の成果を理解し、基盤システムへ実装
・クラウド上でのAI／データ連携基盤およびアプリケーションの設計／開発／運用リード
・LLMや生成AI APIを活用したアプリケーションや業務支援ツールの開発
・データパイプライン、API、コンテナ環境（Kubernetesなど）の設計／構築
・PoCから本番導入までの技術検証、性能最適化、信頼性設計
・研究部門やビジネス部門との要件調整、プロトタイプ開発および改善のリード

仕事の魅力
AIが自律的にデータと連携する新しい世界を自らの技術で創り上げることができます。
生成AI、計算基盤、多種多様なデータの全てを揃える当社だからこそ実現できる、次世代の基盤をぜひ一緒に開発しましょう！

【ミッション】
AI研究開発の成果を社会実装へと橋渡しする、AIデータアーキテクトを募集します。
社内外の研究チームが開発する要素技術（エンベディング統合、Rerank、マルチモーダル理解など）を理解し、それらをクラウド、データ基盤、サービスシステムの間で『使える形』に組み上げるアーキテクチャ設計を担っていただきます。
AIやデータの技術を「研究」から「価値創出」へとつなぐ道筋を描ける、技術リーダーを求めています。

【主な業務】
AI・データに関連する要素技術とデータスペース技術を組み合わせた、AIがデータを活用できる基盤のアーキテクチャ設計および実装

【具体的な業務】
・研究／開発チームが生成するAI要素技術（LLM、エンベディング、Rerankなど）の理解と技術要件の整理
・それらの技術をデータ／AI基盤に統合するためのアーキテクチャ設計
・データスペース技術（Gaia-X、IDS、Catena-Xなど）を活用した分散データ連携構想の設計および実装リード
・AI社会実装における非機能要件（セキュリティ、ガバナンス、運用性など）の設計
・社内外の研究開発部門や業務部門との技術的な調整

仕事の魅力
AIが自律的にデータと連携する新しい世界を自らの技術で創り上げることができます。
生成AI、計算基盤、多種多様なデータの全てを揃える当社だからこそ実現できる、次世代の基盤をぜひ一緒に開発しましょう！

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

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

職務内容
下記のいずれかまたは両方：
（主にAコース向け）【クライアントへの支援を起点に自社の新規事業を立ち上げる】
当社全体では、新規事業開発のプロフェッショナルとしてクライアントを支援する業務がある。社員には、その支援を通じて業界の課題を発見し、課題を解決できるサービスやプロダクトを企画、検証できる力が求められている。
・クライアントを支援する業務の例：生成AIに関する技術調査、機能企画、開発支援；生成AIを活用するデータ分析、営業支援など
・課題を解決するサービスやプロダクトの例：生成AIを活用するデータ分析ツール、営業支援ツール、業務プロセスの自動化ツールなど

（主にBコース向け）【社内の生成AIに関する新規事業の立ち上げを加速させる開発】
社内の生成AI関連の新規事業に技術担当として参画し、要求定義からフロントエンド・バックエンド双方を含む開発を担当する。ただし、単に開発を行うだけでなく、事業モデルを理解した上で、新たな機能やアプローチを自分から提案できる力も求められている。
開発内容の例：テキストの分類および分類別のデータ件数の集計、テキストの要約および考察、表記ゆれの修正、皮肉表現を含むテキストのポジネガ判定、検索拡張生成など
社内新規事業例：GPT方式と辞書ベース方式を組み合わせた新たなテキスト分類ツール、PDF文書を検索エンジン化・レコメンドシステム化した営業リード獲得支援サイト、テキストマイニングとWebスクレイピングを活用した検索クエリの分類・分析ツール

当ポジションの魅力点
【環境の特徴】
・自分の生成AIに関する発想をプロダクトとして具体化できる場。
・案件起点だけでなく、自分の提案から始まるプロトタイプ開発ができる
・失敗を恐れず、挑戦を歓迎する環境。

【当社での成長】
新規事業立ち上げの手法を身につけながら、「生成AI時代の開発者」へ成長するチャンスがあります。アイデア企画から自分で手を動かしてプロトタイプを開発し、ユーザー検証を通じて発送をプロダクトにするプロセスを経験できます。業界理解→課題発見→AI活用の提案→プロトタイプ開発→検証→改善の高速サイクルを通じて、開発者としての実行力と事業創造力を大幅に広げることが可能です。

【実践的な学習環境】
・プロトタイプ開発・事業推進を実戦で覚える ─ MVP開発、API連携など
・様々な新規事業を経験 ─ 開発スキル・課題解決スキルの両方を成長させる
・新会社設立・新規事業の初期から参画 ─ 中心メンバーとしてやや技術面から事業を支援

【使用するツールやフレームワークなどの例】
Jupyter Notebook、Python、Pandas、Dash、Streamlit、Flask、Django、FastAPI、JavaScript、Vue.js、React、Node.js、ChatGPT、Hugging Face、Google Cloud Platform、etc.

- 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

DXパートナーサービスにおけるシニアディレクター業務（パートナークラス）をお任せします。
次世代/先進的なAI活用を専門とするチームの中で、プロジェクトの構想・提案・実行をリードし、社会実装までを担っていただきます。また、連続的な成長のためにデリバリーチーム全体の組織改革を経営と共に推進いただくポジションです。

最先端AI技術を活用し、本質的な課題特定や顧客の価値創出に向けて、前例の有無に関わらず実現できる方法を描き、アルゴリズムエンジニアと密に連携しながら実現に導いていただくビジネス最前線ポジションです。

クライアントの経営課題／事業課題に対する、先進的なAI活用の構想・提案・実行のリード
デリバリー組織のマネジメント、および体制設計・運営改善
社内のアルゴリズムエンジニア／ソフトウェアエンジニアと連携したプロジェクト共創
このポジションの魅力
経営と近い距離で、事業と組織をリードできる裁量
当社は現在、IPOを見据えた変革フェーズにあります。
本ポジションでは、戦略・事業・組織づくりに深く関与できる立場として、トップマネジメントと対等な距離でディスカッションし、経営の意思決定に影響を与えることが可能です。単なるプロジェクト推進にとどまらず、会社の成長を牽引する中核としての裁量をお渡しします。

先進的なAI活用テーマに挑戦できる提案機会
展開済みのソリューションだけでなく、まだ世の中にないテーマに対して仮説を構築し、顧客とともに形にしていくスタイルを歓迎しています。 シニアディレクターには、提案〜受注〜実行の全工程で先頭に立って動くことが期待されます。自らマーケットを切り拓くような挑戦に取り組めます。

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。

【業務の魅力】
・お取引先は基本、国内の大手企業様となり、プロジェクト規模やビジネスインパクトの大きさは面白さの1つです。
・お客様のニーズを起点に、課題に応じてデータ分析、自然言語処理、画像認識、機械学習、生成AIなど、幅広い技術領域を組み合わせ、提案から設計、構築、運用設計、継続的な改善までを一貫して担うことで、技術者としての専門性と創造性を発揮できる環境が整っています。

【業務詳細】
当社では、クラウドシフトやデータ分析基盤の構築をはじめとする先進的なプロジェクトを多数推進しており、
これらの実績を背景に、AIエージェントプラットフォームの構築をはじめとするAI関連案件の提案機会が増加しています。
主要顧客は大手通信事業者および金融機関ですが、近年ではエネルギー、デジタルコマース、オンライン決済など、ライフデザイン領域へと事業が拡大しており、
AI技術を通じて多様な分野における価値提供が可能となっています。
また、社内においても最先端のAI技術を活用した自社プロダクトの企画・開発・提案活動を強化しており、
技術者としての専門性を活かしながら、社会的意義のあるプロジェクトに参画いただける環境を整えています。
・AIに関する市場動向や技術の調査・検証
・営業担当と連携した、顧客のビジネスニーズに即したデータ分析・利活用のコンサルティング
・AI・データ分析基盤の設計・開発・運用
・上記領域に関する案件獲得に向けた提案活動
・AIを活用したプロダクトの企画・設計・開発、プロダクト化に向けたプロトタイプの作成
・社内におけるAI活用の推進・展開支援

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。

AI（含む生成AI）を活用した業務アプリケーションの開発推進を担当いただきます。
・内製開発チームのスクラムマスター、複数プロダクト横断でのスクラムマスター（RTE等）
・関係各部、開発チーム、パートナー企業をはじめとしたステークホルダーとの折衝、合意形成
・プロジェクトマネジメント全般

【魅力】
・業務部門との距離が近く一体となって推進していること、また内製開発を行っているため試行錯誤が迅速に行えます。
・国内外スタートアップ、テック企業と連携し、先端技術のビジネス実装企画、推進が行えます。
・外部の登壇、アウトリーチ活動を積極的に支援、推進しています(国内外イベント登壇、外部媒体掲載実績多数あり)

【キャリアパス】
市場領域でのプロダクト開発推進者として深みを追求していくキャリアパス以外に、本人の希望と適性に応じて、当室内他部署や、システム部署、グループ会社へ異動することで、業務の幅を広げることも可能です。

●AIコンサルタント兼エンジニア
【役割】 AI系PJへのアサイン、クライアントとの共同開発PJのPM及びメンバー

【業務内容】
生成AIおよび関連技術を活用したプロダクト・ソリューションの開発に従事いただきます。開発チームの一員として、生成AIモデルのチューニングやプロンプト最適化、検索強化（RAG）技術の実装、クラウド環境でのAIシステム構築など、幅広い技術領域に関与いただきます。
RAGを活用したAIシステムの設計・開発を担当し、ベクトルデータベースを活用した高精度な情報検索機能の実装を行います。また、AIモデルの継続的な運用を支援するため、MLOpsの導入を進め、CI/CDを活用した自動デプロイやモデル監視の仕組みを構築します。

現在は、エンタープライズ向けAIアシスタントやコンサルタントの議事録作成ノウハウを詰め込んだAI議事録作成ツールの開発を進めており、生成AIを活用した業務自動化や、個別業務に最適化されたAIモデルの開発・運用を行っています。AIシステムの精度向上や応答速度の最適化に取り組み、ユーザー体験を向上させることが求められます。
AIエンジニアとして、AI技術の適用範囲を拡大し、データサイエンティストやシステムアーキテクトと協力しながら、最先端技術を活用した革新的なAIソリューションを実現していただきます。

【テックスタック】
・LLMプラットフォーム：OpenAI API、Geminiなど
・クラウド環境：AWS・GCP・Azureのいずれか
・ベクトルデータベース（RAG実装）、ファインチューニング
・コンテナ技術（Docker, Kubernetes, Terraform）、バージョン管理ツール(Github)
・言語：Python（5年以上）
(尚可)
・AIを実サービスとして運用するためのスキル：CI/CD（GitHub Actions, Jenkins）、LLMOps（AIモデルの継続的評価・データ更新・再学習機構の構築）の実務経験
・LangChain（エージェント設計）、LlamaIndex（RAGの組み込み）

●データ基盤系コンサルタント兼エンジニア
【役割】 AI・データ基盤開発系PJへのアサイン、クライアントとの共同開発PJのPM及びメンバー

【業務内容】
AI・データ活用を支える基盤システムの設計・開発・運用に従事いただきます。特に、クラウド環境を活用したデータパイプラインの構築や、大規模データの統合・処理・最適化に関する技術的リードを担っていただきます。
データ統合基盤の設計・構築を行い、ETL/ELTパイプラインの設計・実装を通じて、データの正確性・一貫性を確保するとともに、リアルタイム処理・バッチ処理の最適化を推進します。また、データモデリングやパフォーマンスチューニングの知識を活かし、ビジネス要件に応じた最適なデータ基盤の提供を目指します。

今後は、AIモデルの学習・推論環境を支えるためのMLOps基盤の構築や、データパイプラインの自動化を進めていく必要があり、DataOpsの概念を取り入れた効率的な運用の実現が求められてきます。加えて、CI/CDを活用したデプロイ・監視の仕組みを整備し、データ基盤の信頼性と拡張性をさらに高めていく活動にも従事頂きます。
システムアーキテクトとして、データ基盤の長期的な運用を見据えた設計を行い、データサイエンティストやAIエンジニアと協力しながら、組織全体のデータ活用力を向上させる役割を担っていただきます。

【テックスタック】
・DWH/データレイク：DataBricks, Snowflake, BigQuery, Redshift など
・データ処理エンジン：Apache Spark（PySpark, Scala）
・プログラミング言語：Python, SQL（5年以上）
・ETL/ELTツール：dbt, Apache Airflow, AWS Glue など
・クラウドプラットフォーム：AWS, GCP, Azure のいずれか
・コンテナ技術：Docker, Kubernetes, Terraformなど
・バージョン管理ツール：GitHub, GitLabなど
(尚可)
・MLOps：MLflow, Vertex AI Pipelines, SageMaker Pipelinesなど
・CI/CD：GitHub Actions, Jenkinsなど
・BIツール連携：Tableau, Power BIなど

●ミッション
「医療xインターネット」の領域で独自の事業を推進する当社のビジネスを加速するため、最高の社内環境・仕組みを構築し、医療を変革する

●担当業務
各種テクノロジー・AI/クラウドサービスを活用し、当社本体および国内グループ各社の戦略立案、業務改善・システム導入をリード頂きます。
・生産性向上に向けたIT戦略策定
・AI/クラウドサービスを活用した社内DX推進
・Salesforceをはじめとしたツールの導入・運用によるビジネス支援
・BPR（ビジネスプロセス・リエンジニアリング）推進による業務プロセスの最適化

●当該ポジションの魅力
・デジタルテクノロジーの活用
生成AI、クラウドサービス等のデジタルテクノロジーを様々なビジネス課題に合わせ裁量を持って選択・活用することができ、IT・デジタル領域のプロフェッショナルとしてのキャリアを構築出来ます
・実践的な経験獲得
多様な業種・事業フェーズの事業に対する課題解決を通じ、様々なIT環境・ツールに触れながらビジネス課題に対する最適な解決策を立案し、解決する経験が得られます
・フラットでスピーディな組織
フラットで仕事の進め方や判断が合理的な組織の中で、自ら提案〜実装・定着化までをスピーディに行える環境にあります

ソリューションデザイナは、AIをビジネスで実用化していく上で不可欠な人材であり、「ビジネス」「機械学習・AI」双方の知識を持って、クライアント企業の課題解決・共同開発・新規事業や全社DXを推進します。
ソリューションデザイナの主な役割は、コンサルティング・AIに関する知見をもとにAI関連のプロジェクトの提案およびプロジェクトマネージャーになります。
中でもシニアソリューションデザイナはプロジェクトの推進に加え、クライアント企業のアカウントマネジメントや当社におけるソリューションデザイン部門と関連部門の組織作り、協業先企業との事業検討など、より高い責任を担っていただきます。

＜職務内容＞
・AIを活用したプロジェクト受注を目指した企画・提案セールス
　- クライアントへのプロジェクト提案・セールス活動（セールスのリードは問い合わせや紹介といったpull型営業が中心）
　- クライアントへのヒアリングおよび施策の提案
　- クライアントの役員・リーダークラスのアカウントマネジメント
・受注プロジェクトの推進
　- AI活用戦略立案
　- AI活用の企画・要件定義
　- プロジェクトマネジメント
　- エンジニアへの要件伝達・エンジニアと連携して成果創出
　- AIの学習結果、分析等のクライアントへの報告
　- クライアントのデータの簡易的な分析
　※AIモデルの開発は社内の機械学習エンジニアが行うため、機械学習のコーディングは業務には含まれません。
・チーム、組織作り
　- ソリューションデザイナのチームリード、スーバーバイズ、評価、採用
　- ソリューションデザイナのチームにおける営業企画のリード

＜プロジェクトの特徴＞
・AI/データ戦略の策定
　　例）製薬会社様のAI/データ戦略策定支援　
・新規事業の開発
　　例）食品メーカー様と消費者向けアプリ開発
・最先端技術の長期R＆D
　　例）ゼネコン様と振動制御技術の開発（共同で論文発表）

※代表的なプロジェクトパターン
・AI が関連する事業・サービス・製品の企画コンサルティング
・AI 活用の構想策定コンサルティング
・AIのPoC（実現内容が明確な3ヶ月から中長期的な研究の数年まで幅があり）
・PoC後のAIのシステム開発・運用

＜このポジションの魅力＞
・大手コンサルティングファーム同等レベルの年収水準
・大手企業との継続的なプロジェクト実績（博報堂、三井化学、日本ガイシ、SCREENホールディングス、味の素、エン・ジャパン、エーザイ、大林組、大成建設、鹿島建設、ソニーセミコンダクタソリューションズ、本田技研など）
・テクノロジーを尊重するカルチャー
・AIという新たな技術・産業の拡大を中心メンバーとして経験可能
・ベンチャーとして企業の成長フェーズを体験することができる
・セールスからコンサルティング、PMなど非常に幅広いロールを担うことで、成長機会が豊富
・SCREEN ASや博報堂等との資本業務提携を通した堅牢な財務体制

Forbes500／Nikkei225クラスのエンタープライズに対し、課題特定 構想 実装・定着までを一気通貫でリードする“伴走型コンサルティング”に従事していただきます。製品や枠組みに依存せず、クライアントの自立・自走を実現することがミッションです。

▼コンサルティング領域

● Strategy Consulting
- 事業戦略、外部提携戦略の設計
- 新規事業開発：アイデア創出 事業化（PMF・Growth Hack含む）

● Management Consulting
- BPR/BPO：全社の効率化・コスト最適化、専門人材を活用したBPO設計・運用
- 業務システム導入：ERPに合わせたプロセス可視化・再構築・定着化
- 営業改革：モデル・特性に応じたKPI設計、管理プロセス設計、現場の営業活動まで伴走

● Technology Consulting
- ITグランドデザイン：業務特性を踏まえた基幹を含む全体アーキ設計
- 先端技術導入：Digital Twin／AI／VR等を活用した業務高度化（PoC 実装）
- セキュリティ対策：脆弱性診断〜対応策設計・実装、全社セキュリティ体制の構築