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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。

【事業会社】
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ありません。整った設計図があるというより、白紙の領域が多く残っている状態に近い環境です。
山（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。その分、問いも役割も自分で取りにいく姿勢が前提になります。断片的な情報の中から仮説を立て、自ら動き、やり切る。そして結果に対しては徹底的に自責で向き合う。放任主義ですが、挑戦する人は見捨てません。甘やかさないが、伴走はする。この矛盾を楽しめるかどうかが、同社で活躍できるかの分かれ目です。
「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。会社を使い倒し、自分の市場価値を本気で高めたいと考えている方。同社で、本気の成長を一緒に追いかけませんか。

【業務概要】
社内給与計算担当者・顧客・開発チームのハブとして、問い合わせ対応・新機能のモンキーテストに加え、個社別の運用ツール開発やBPO業務のDX推進を担います。あわせて、BPO向けに配布しているAI活用ツールの導入支援・浸透・改善も進め、属人的な手作業や顧客ごとの差分を仕組みに変えながら、より良いサービス・運用を自ら提案していくポジションです。
お客さまとサービスをつなぐ、重要な役割を担うサービスエンジニアのポジションです。ご入社後は、社内のBPO担当者へAI活用を広める支援をスムーズにスタートしていただけるよう、オンボーディング環境を整えております。具体的には、BPO向けのAI活用スキルの習得や、セットアップ（AI活用ツール構築 → スキル導入 → 動作確認）から始めていただきます。まずは前月差分の調査や計算式の確認など、実務に近い領域からAI活用を推進していただく予定です。

【ポジションの魅力】
● 給与BPOの現場を、技術で直接改善できる
問い合わせ対応だけでなく、勤怠チェックやデータ取込、外部SaaS連携など、繰り返される手作業をツール化・標準化して業務そのものを改善できます。
● 現場とプロダクトをつなぐ役割を担える
顧客・BPO現場の課題を整理し、汎用化できるものはプロダクトへ、個別対応が必要なものは運用ツールへと最適な解決方法を考えます。
● AIを使ってBPO全体の生産性を高められる
AI活用ツールなどを活用し、調査・確認・分析業務を効率化。AI活用を現場へ浸透させ、属人的な業務を再現可能な仕組みへ変えていきます。
● サービス品質の改善まで自ら提案できる
問い合わせやテスト、障害対応で得た気づきを、プロダクト改善・運用改善・ナレッジ整備へつなげることができます。

【具体的な業務の一例】
1. 社内給与計算担当者からの問い合わせ対応（仕様確認、再現調査、開発へのエスカレーション）
2. 給与計算受託先との打ち合わせへの同席（課題ヒアリング、要件の整理、開発への橋渡し）
3. 主力ペイロールプロダクトの新機能に対するモンキーテスト（異常系・境界値・業務フロー観点での確認）
4. Slack等のチャットツールを起点とした対応・報告・ナレッジ共有
5. 障害発生時のトリアージ（影響顧客の特定、暫定回避策の提示、中間報告・完了報告、恒久対応のフォロー）
6. 問い合わせ傾向の集約と、プロダクト改善・運用改善・マニュアル整備へのフィードバック / 提案
7. 個社別・運用向けツールの開発・改善
8. BPO業務のDX推進
9. AI活用ツールの導入支援・浸透・改善
　・BPO向けスキルのセットアップ支援と利用フィードバックの収集
　・前月差分、月次分析、明細項目／計算式、参照関係調査など、実務スキルの追加・改善
　・現場での使い方を型化し、個社別ツール依存を減らしながら開発へ還元
10. AIを用いた調査・要約・テスト観点出しなどの試行と、チームへのノウハウ共有

【開発環境 / 利用ツール】
主力ペイロールプロダクトおよび周辺ツールは以下の構成です。サービスエンジニアは本体の実装専任ではありませんが、再現調査・モンキーテスト・個社別ツール開発・開発連携の中でこの環境に触れるので、下記の技術を習得することができます。
- 言語 / フレームワーク
　- Frontend：TypeScript、Vue 3、Vite
　- Backend：Python（3.12+）、Django 4.2、Django REST Framework
　- 運用ツール：TypeScript、Google Apps Script（GAS）、スプレッドシート連携 等
- DB：PostgreSQL
- インフラ：Docker、AWS（S3、Lambda 等）、Serverless Framework
- テスト：Playwright（E2E）、Vitest、実データ照合による移行検証 等
- 外部連携：勤怠 / HR / 労務系SaaS API・画面連携、Payroll API
- AI関連：OpenAI / AI活用ツール等のLLM、AIエージェント（問い合わせ調査・ナレッジ整理・テスト観点出し、Cowork 等の試行を含む。複数手段を比較しながら改善）
- コミュニケーション：Slack、メール（運用・開発・顧客対応。進捗・ETA・完了報告をオープンに共有）
- ドキュメント：Notion、Google Drive（再現手順・対応履歴・使い方・ナレッジのドキュメント化を重視）
- 開発連携：GitHub（Issue / PR。本体プロダクトに加え、運用ツールリポジトリも対象）
- その他：オンライン会議（顧客・受託先との打ち合わせ同席）

【体制】
少人数でスピード感を持って動くチームです。指示待ちではなく、現場の課題から自ら仕事を取りにいき、関係者とコミュニケーションを取りながら推進できる必要があります。ドキュメントと対話の両方を大切にし、個人の抱え込みではなくチームとして前進する運営を志向しています。週1回の出社を基本としつつ、リモートを組み合わせた働き方です。

【部署の特徴】
給与計算の実務知見を持つメンバーと、プロダクト開発メンバーが近い距離で連携しています。現場で起きた問い合わせや障害、個社別の運用負荷を、本体プロダクトの改善と運用ツールの両方に還元できる環境です。モダンな開発・運用のやり方を固定せず試し続けているため、「より良い進め方を自分たちでつくる」ことに興味がある方には特にフィットします。

※本求人は、同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

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...

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理解し、AIを活用した業務自動化・高度化に向けたプロトタイピングや実装支援を担当します。
入社後は、上位メンバーやプロジェクトリードの支援を受けながら、現場ヒアリング、課題整理、AIを活用した仮説検証、PoC開発、本番実装の一部を担い、実践を通じて「本当に使われるAIソフトウェア」をつくる力を身につけていただきます。

具体的な業務:
1. 現場実装と要件定義支援（Forward Deployment）
・クライアントの現場担当者・業務責任者との打ち合わせに同席し、業務内容や課題の理解を深めます。
・上位メンバーの支援を受けながら、AIで自動化・高度化できる業務領域の整理を行います。
・顧客課題に対して、AI APIや既存モデルを活用した簡易プロトタイプ・PoCを開発します。
・プロトタイプをもとに、現場での使いやすさや業務適合性を検証します。
・本番実装に向けた機能開発、テスト、改善対応を担当します。
・現場で実際に使われるAIソフトウェアに必要な要件や改善点を、開発チームと連携しながら整理します。
2. ソフトウェアの資産化（Product & Infrastructure）
・複数案件で共通して発生する課題や実装パターンを整理します。
・再利用可能なモジュール、テンプレート、開発基盤の整備を支援します。
・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構築に関わります。
・社内ナレッジや開発ノウハウをドキュメント化し、チーム内で再利用しやすい形に整えます。
・プロジェクトで得られた知見を、今後のプロダクト化・基盤化につなげるための情報整理を行います。
3. AI最新技術の検証・実装（R&D）
・最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェントなどの技術動向を調査します。
・具体的な事業課題に対して、新しいAI技術が活用できるかを検証します。
・小規模な検証実装やサンプル開発を通じて、技術の有用性を確認します。
・開発支援AIを活用し、開発効率を高める取り組みに参加します。
・新しい開発手法やAIツールの活用方法をチーム内に共有し、開発生産性の向上に貢献します。
単なる受託開発や指示された機能実装にとどまらず、現場の課題を理解し、AI技術を用いて価値あるソフトウェアに落とし込む経験を積むことができます。将来的には、要件定義、技術選定、設計、顧客折衝、プロジェクト推進まで担えるAIソフトウェアエンジニアを目指していただくポジションです。

ポジション・部門の魅力:
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
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。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
グループ会社の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。会社の成長とともに、自社プロダクトの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、大手IT企業などで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。

このポジションで得られる経験:
・AIを業務プロセスに組み込み、実際に使われるソフトウェアとして形にする経験
・Forward Deployment型の開発現場で、顧客課題の理解から実装・検証までを学ぶ経験
・Webアプリケーション、クラウド、AI開発支援ツールを組み合わせた実践的な開発経験
・プロトタイピング、テスト自動化、PoC、本番実装に至る開発プロセスの基礎経験
・案件で得た知見をモジュール、基盤、社内ナレッジとして資産化する経験
・AI時代の開発フローを、実務を通じて身につける経験

DEV TOOLS:
案件によって使う技術は変わりますが、ここに挙げているのは日常的に共通して使う基本的なツールです。案件に応じて最適な技術を選定するため、特定スタックに縛られず幅広く技術に触れていける環境です。
・AI TOOLS：Claude、ChatGPT、Gemini
・DEV TOOLS：Claude Code、Codex、Copilot、Replit、Bedrock、Playwright
・COLLABORATION：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace

Associate Forward Deployed Engineerとしてクライアントの現場課題を理解し、AIを活用した業務の自動化・高度化に向けて、課題整理、プロトタイピング、本番実装、導入後の改善までを担当いただきます。
プロジェクトリードやチームメンバーと連携しながら、顧客との対話と技術検証を繰り返し、実際の業務で継続的に使われるAIソフトウェアをつくるポジションです。
将来的には、要件定義、技術選定、アーキテクチャ設計、顧客折衝、プロジェクト推進などへ担当領域を広げ、プロジェクトを技術面からリードすることを期待しています。

【具体的には】
1. 現場課題の整理・要件具体化
クライアントとの対話や業務分析を通じて、業務フローや課題を理解し、AIを活用できる領域を整理する
プロジェクトリードや開発チームと連携し、顧客課題を実装可能な要件や機能に落とし込む
2. プロトタイピング・本番実装
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、技術的な実現性と業務上の有効性を検証する
利用者からのフィードバックをもとに機能開発、テスト、改善を行い、本番導入や運用定着を支援する
3. 技術資産化・AI技術の検証
案件で得られた知見や実装パターンを整理し、再利用可能なモジュール、テンプレート、社内ナレッジとして蓄積する
最新のAI技術や開発支援ツールを検証し、LLMOps、評価、開発自動化などの開発プロセス改善に取り組む
単に指示された機能を開発するのではなく、顧客の業務を理解し、課題整理から実装・改善まで携わることで、「現場で本当に使われるAIソフトウェア」をつくる力を身につけていただきます。

【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】
同社は、成長を約束するのではなく、実践を通じて成長できる環境を用意しています。
1. FDEとして独り立ちするまでの伴走体制
案件にはプロジェクトリードや先輩エンジニアとともにアサインされ、設計・実装のレビューを受けながら実務経験を積めます。実案件を通じて、FDEに必要な課題整理力や顧客対話力を段階的に身につけられる環境です。
2. 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。
3. 開発したものが、同社の資産になる
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。
4. 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、将来的にはSenior FDEやテックリードに加え、自社プロダクトのCTO、投資先企業のCxO、グループ内での起業など、幅広いキャリアを目指せます。
5. 経験豊富な技術リーダーに相談できる
経験豊富な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。

【開発環境】
案件に応じて最適な技術を選定するため、特定の技術スタックには限定していません。
AI Tools：Claude、ChatGPT、Gemini
Development Tools：Claude Code、Codex、Copilot、Replit、Amazon Bedrock、Playwright
Collaboration：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace

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。

生成AI・LLM・AIエージェントを活用し、新規事業の立ち上げを技術面から加速させるAIエンジニアの募集です。同社では最新のAI技術を積極的に取り入れながら、圧倒的なスピードで仮説検証を実施。AIの可能性を事業価値へと変換し、次世代のプロダクト開発に挑戦できる環境です。

【具体的な業務】
1. 生成AIを活用したWebアプリケーション機能の設計・実装
2. LLM/API連携、データ活用、プロトタイプ検証
3. 顧客課題へのAI機能の適用検討
4. PoCから本番運用を見据えた設計・評価
5. AI活用に関する社内ナレッジ化、開発標準化
6. PM/営業/顧客との技術的な要件整理

【ポジション・部門の魅力】
同社は「人とソフトウエアの共進化」をビジョンに掲げ、人と人の「間」をAIでつなぎ直すコネクティブAIを事業の核に据えています。顧客個別のアルゴリズムを開発・提供するAIソリューション事業、同社のAI SaaS製品等を展開するAI SaaS事業、そしてAIで人の能力を拡張するAI Powered Worker事業の3事業を推進しています。

社外DXを推進するDXコンサルタントを募集します。
既存顧客に対するDX支援の提案から実行までを一気通貫でお任せいたします。
また、上記業務と併行してグループ会社向けの業務プロセス効率化・自動化の支援業務もお任せいたします。

【募集背景】
事業拡大に伴う増員となります。

【具体的には,,,】
●クライアントのDX促進支援：業務プロセス効率化、自動化、デジタル化提案と実施、IT導入に関するサポート
●DX戦略の策定と推進：クライアント企業の現状分析と戦略立案、AIやデータ活用を含むデジタル技術を活用した新しいビジネスモデル提案
●社外向けDX研修やワークショップ等DXリテラシー向上施策の企画実施
●業務システム最適化と自動化：RPAやローコード開発ツールを活用したプロセス自動化、業務効率に向けたシステムの設計と実装
●社内業務プロセスのDX推進（業務プロセスの効率化・自動化）

●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。

「作ったシステムが、現場の人の仕事を変えた」そんな手応えを、開発の現場で感じたことがありますか。仕様書通りに作るだけでなく、「なぜこの業務はこうなっているのか」を問いながら、現場に本当に使われるものを届ける。それがDXエンジニアの仕事です。
日本企業の現場には、まだデジタルに置き換えられていない業務がたくさんあります。紙の帳票、手作業の集計、担当者しか知らない業務フロー。あるいは、老朽化した基幹システムを前に「変えなければ」と思いながらも動けずにいる企業。そこに飛び込み、動くものを素早く作って届け、フィードバックをもらってまた改善する。その繰り返しの中で、技術が企業を変えていく瞬間に立ち会えます。

業務概要:
DX推進を担う部門は、同社の「実装エンジン」です。「まず動かしてみること」を信条に、MVP（最小価値製品）を素早く実装して価値を検証し、顧客のフィードバックを取り込みながら継続的に改善するアジャイルアプローチで顧客のDX推進を支えます。
このポジションのエンジニアは、単に「与えられた仕様を実装する人」ではありません。顧客の業務課題を理解し、「何を作るか」を一緒に考え、生成AIを積極的に活用しながら現場に根ざしたシステムを作り上げる「課題解決者」としての役割が求められます。
ミッションは、顧客の業務課題に深く向き合い、生成AIをはじめとした最新技術を活用して「動くもの」を素早く作り、現場に定着するシステムを届けること。そのプロセスを通じて顧客との信頼を積み上げ、より戦略的な領域への関与拡大につなげることです。

具体的な業務:
・顧客の業務課題のヒアリング・理解と、実装要件への落とし込み
・WebアプリケーションやモバイルアプリなどのMVP開発・プロトタイプ開発
・生成AIを組み込んだシステムの設計・開発（顧客の業務課題に合わせたAI活用）
・APIを活用した既存システムや外部サービスとの連携設計・実装
・スプリントごとの進捗共有、顧客フィードバックの取り込みと継続的改善
・本番稼働後の保守・運用対応
・業務ドメイン知識の蓄積とチーム内でのナレッジ共有

ポジション・部門の魅力:
・顧客の業務課題に最初から向き合える：仕様書を受け取って実装するだけでなく、顧客とともに「何を作るか」から関与できる
・生成AIをフル活用した開発スタイル：AIを道具として自在に使いこなす力が、実務を通じて身につく
・システム全体を見渡せる：現場の業務改善から基幹システムとの連携まで、一気通貫のシステム設計に関われる
・50名規模の裁量ある環境：自分の設計判断・技術選定が、直接プロジェクトの成否に影響する実感を得られる

【概要】
同社は、Consulting×Technologyが真に融合したコンサルティングファームです。
単に理想を描くのではなく、真に必要な実現可能な戦略を具現化し、その後クライアントが自走できるまで支援するスタイルを貫いています。そのようなスタイルに共感した経験豊富なメンバーが多く参画し、クライアントの変革に貢献を続けています。
その支援スタイルと、戦略立案力・業務変革力・高い技術力を掛け合わせた実行力を評価いただき、多くのクライアントから継続的なご支援依頼をいただいています。
現在、生成AI・AIエージェント・データ活用を中心としたAI Transformation領域の拡大に伴い、中核メンバーとして活躍いただける生成AIコンサルタントを募集しています。
入社後は、職位・職種に関わらず、グループ会社に在籍し、別のグループ会社に出向する形態を想定しています。

【募集背景】
近年、生成AIの急速な進化を背景に、業務効率化にとどまらず、新規サービス創造や事業変革への活用に関する支援ニーズが急速に拡大しています。こうしたクライアントの期待に応えるため、生成AI領域のセールスとデリバリーを一気通貫で担う専任チームの組成を進めています。本ポジションは、その立ち上げメンバーとして、案件の創出・提案からデリバリー、社内ナレッジの集約・展開までを担っていただくコンサルタントの募集です。
本ポジションは、生成AI CoEの中核となる専任チームの立ち上げメンバーとして、クライアントへのコンサルティングに加え、全社の生成AI案件を支えるセールス活動支援、ナレッジマネジメント、既存プロジェクトへの知見提供を担うポジションです。チームとしての業務の型やアセット、社内連携体制の構築にも参画いただき、将来的には生成AI関連プロジェクトや専任チームを牽引するリーダー候補となることを期待しています。
グループは、中期経営計画の重点テーマの一つとして「AI-Native Delivery」の全社推進を掲げ、AIを個人の生産性向上ツールから、組織のデリバリーモデルへと進化させようとしています。社内プロジェクトでAI活用の経済性・再現性を検証し、そこで得た実践知を独自の統合フレームワークに反映・標準化・横展開することで、品質・生産性の向上と顧客向けAIサービスの創出・拡大につなげる方針です。本専任チームは、戦略・業務・ITを一気通貫で担うグループの強みを活かし、社内実践知をクライアント価値と新たな事業成長機会へ転換する中核を担います。

【仕事内容】
本ポジションでは、生成AIのセールス・デリバリー専任チームの立ち上げメンバーとして、生成AIを活用した業務効率化や新規サービス創造に関するコンサルティング案件について、案件のニーズ開拓、提案、デリバリーまでを一貫して担っていただきます。
また、生成AI CoEのメンバーとして、個別案件への参画にとどまらず、オファリング資料の作成、既存プロジェクトからの問い合わせ対応・知見提供、社内のセールス・デリバリーを通じて蓄積されたナレッジの収集・体系化・展開にも取り組んでいただきます。
クライアントと企業双方の課題やニーズを捉え、生成AIの技術的な可能性と適用上の制約を踏まえて、実現可能なユースケースや導入アプローチに落とし込むことが求められます。経営陣・マネージングディレクター（MD）陣やグループの有識者と連携しながら、生成AI領域における新たな価値提供の型をつくり、組織全体へ広げていただくことを期待しています。
例として下記のようなプロジェクトに参画いただきます。

▼主なプロジェクト事例(一部抜粋)
※ご経歴やご希望を参考にアサインを決定しております。
1. 証券業界：生成AIによるアンケート・顧客の声（VoC）分析の自動化
2. 証券業界：顧客行動データを活用した解約予兆検知・営業アクション高度化
3. 証券業界：通話録音データ分析による営業スキルの可視化・標準化
4. 証券業界：投資家の潜在ニーズ分析による提案・営業トーク最適化
5. 銀行業界：法人営業における生成AI活用ユースケース創出・業務定着化
6. エンターテインメント業界：来場者数予測AIを活用したチケット価格・人員配置最適化
7. 消費財業界：事業KPIの設計およびデータ分析・可視化基盤の構築
8. 金融グループ：グループ横断KPIの定義および日次モニタリング基盤の構築
9. 銀行業界：契約・収益データを統合した顧客分析・プロダクト横断データ基盤の整備
10. 証券業界：顧客接点施策の効果可視化および高速PDCA運用の構築
11. 官公庁：生成AIを活用した業務改革の構想策定・実行計画策定
12. 複数業界：業務プロセスへのAIエージェント導入・運用定着支援

【業務内容】
●生成AIコンサルティング案件のセールス・デリバリー
・クライアントの業務・事業課題の整理、生成AI活用ニーズおよびユースケースの発掘
・生成AIを活用した業務効率化、新規サービス創造に向けた構想策定、提案、プロジェクト設計
・AI活用ロードマップ、PoC計画、本番導入計画、定着化計画の策定
・PoC、要件定義、実装推進、業務定着、効果検証までのプロジェクトマネジメント PoC・導入・定着化を含むプロジェクトの推進、品質・進捗・課題管理
・クライアントの経営層・事業部門・IT部門等との合意形成および意思決定支援

●生成AI CoEとしてのセールス活動支援
・生成AI案件のニーズ開拓に向けたオファリング資料、提案書、事例・アセット等の作成・高度化
・営業・コンサルタントと連携した案件相談、提案方針の検討、提案活動の支援
・専任チームの立ち上げに伴う、セールス・デリバリーの方法論、役割分担、案件連携プロセス等の整備

●AI戦略に基づくサービス・組織づくり
・社内プロジェクトで得た実践知を独自の統合フレームワークの開発プロセス、AI基盤、ツール・アセット等へ反映し、標準化・横展開
・AI-Native Delivery導入・定着支援、AIエージェント、AIモダナイゼーション、AI運用最適化等の顧客向けオファリングの企画・高度化
・生産性向上と顧客向けサービス創出の両面から、AI活用施策の効果・経済性・再現性を検証

●既存プロジェクトへの知見提供
・既存プロジェクトから寄せられる生成AI活用に関する問い合わせ対応、技術・事例・進め方の助言
・ユースケース検討、実現性・リスク評価、PoC計画等に関するレビューおよび伴走支援

●ナレッジマネジメント
・社内の生成AI案件におけるセールス・デリバリーの知見、事例、成果物の収集・整理・体系化
・収集したナレッジの社内展開、勉強会・情報発信等を通じた組織全体の生成AI対応力向上

【ポジションの魅力について】
1. AI活用構想から実装・定着まで一気通貫で関与できる
多くのAIプロジェクトがPoC（概念実証）で終わる中、本ポジションでは構想策定やユースケース創出だけでなく、本番導入、業務定着、効果測定までを一気通貫で支援します。
業務プロセスや意思決定フローそのものにAIを組み込み、実際の業務変...

プライベートエクイティファンド（主にバイアウト投資）の投資先のDX関連の取り組みサポートいただきます。
投資先にDX知見者が不在の場合、投資先のPMの立場で外部ベンダーの選定・管理、社内のチームアップ、PJTマネジメント、進捗報告、育成等を行っていただきます。
1人あたり3社程度の投資先を担当いただき、当ファンド内のDX推進も担当いただきます。

具体的な業務
新規プロジェクトにて、FAX・紙・Excelによる膨大な手作業が残る食品流通業界（メーカー・卸・小売）の現場に入り込み、AIエージェントを活用した業務自動化を推進するForward Deployed Engineer（FDE）を募集します。
Coding Agentの進化により、ソフトウェアの実装そのものはボトルネックではなくなりました。エンジニアに求められる付加価値は、顧客が抱える本質的な課題を深く理解し、要件定義から具体的なソリューションの設計・実装まで落とし込むことへと変化しています。
本ポジションでは、フルスタックな開発力を持つBuilderとしてプロダクトを実装するだけでなく、自ら顧客の現場に入り、業務や課題を深く理解することが求められます。課題の特定からプロトタイピング、本番実装、導入後の定着・改善まで、一連のプロセスを一気通貫で担っていただきます。

- 顧客の現場課題の特定
顧客へのヒアリングや現場理解を通じて、複雑な業務プロセスを構造的に整理し、本質的な課題を特定したうえで、具体的な解決策を提案します。
- ソリューションの設計
PoCで得られた検証結果をもとに、AI-OCRや非構造化データパイプラインなどの技術を組み合わせ、実運用を見据えたシステムを設計します。
- フルスタック開発
Coding Agentを最大限活用し、フロントエンド、バックエンドからAIエージェントハーネスの構築まで、必要な機能を一気通貫で実装します。
- 運用・定着・継続的な改善
ガードレールの設計やファインチューニングなどを通じて、実運用で得られるフィードバックループを回し、顧客への提供価値を最大化していきます。

## ポジション・部門の魅力
**事業・サービスの魅力**
- 社会的インパクトの大きさ：FAXや紙が主流で巨大な非効率が残る食品流通業界に対し、AIで劇的な生産性向上を実現できます。
- ベストな参入タイミング：AIエージェントが実用レベルになり、今後飛躍的な性能向上が見込まれる今、この業界への深い知見とネットワークを持つ企業に優位性があります。
- 経営層直下のスピード感：経営陣と極めて近い距離で、意思決定から実行までを最速で回せる環境です。

**チーム・ポジションの魅力**
- AIネイティブな開発環境：AIコーディングツールを前提とした開発環境をゼロから作り上げることができます。
- フルスタック開発：フロントからバックエンド・AIインフラまで一気通貫で設計・実装をしていただけます。
- 最先端技術の実装経験：AI-OCR、エージェントハーネス、ガードレール設計など、これからのAI時代にスタンダードになる技術知見を得られます。
- 事業価値に直結：直接顧客と会話し、業務課題の理解から解決策の実装まで一貫して担えます。

**開発環境**
**技術スタック**
- アプリケーション：フルスタックTypeScript（Bun / Hono, Elysia / TanStack Start）
- クラウド：AWS, Terraform
- LLMオブザーバビリティ：Langfuse
※技術スタックはまだ暫定であり変わる可能性があります。

具体的な業務
* 生成AIを活用したシステム開発（設計／実装／テスト）
* AIによるコード生成・レビュー・テスト自動化の活用
* プロンプト設計・改善による開発効率の最適化
* クラウド環境でのシステム設計・構築
* AI駆動開発の実践、DevSecOpsを意識した設計品質・セキュリティ担保
* 必要に応じた上流工程（要件定義・設計）参画

顧客事例
プライム（受託）案件中心にスキルを活かせる環境です。多様な業界の大手企業と直接取引し、上流工程から開発・運用まで幅広く関わることができます。

利用技術
* 言語：Java、Python、TypeScript 等
* フロント：React、Flutter 等
* クラウド：AWS、Azure
* DevSecOps：CI/CD、DevContainer (Docker)、Kubernetes
* 生成AI：GitHub Copilot、Claude、ChatGPT
* AI基盤：RAG、API連携、LLM活用

就業環境
* リモートワーク中心（出社とのハイブリッドも柔軟に対応）
* 東京（渋谷）、大阪（堂島）、名古屋（名駅）に拠点あり
* 積極的な有給取得推奨
* 時間単位での有給取得可能

ポジションの魅力
* AI活用開発におけるトップレベルの実践経験
* フルスタック＋AIエンジニアへの成長
* 設計・提案領域へのシフト機会
* 従来比で圧倒的な生産性向上を体感
* 成果や意欲に応じてテックリードなどへのキャリアアップも可能

サポート
* 専門領域別技術研修（業務知識、ソフトスキル、生成AI、PM等）
* 幅広いビジネススキルeLearning研修サービス
* 資格取得支援（AWS/Azure/GCP認定、PMP、IPA等）
* OJTやチームでのモブ＆ペアレビューによる実践的な成長支援
* 各種勉強会も盛んに開催
* 社員同士のコミュニケーション費用支援制度
* メンター制度によるオンボーディング支援
* 人事や役員へのよろず相談（セーフティーネット）の設置
* 社内公募制度を活用して部署をまたぐ異動の実現
* 年2回の人事考課（目標達成度およびスキルレベルの到達を上司と確認）と年一度必ず実施する役員とのフィードバック面談

職務内容
最先端のクラウド環境とAI技術を中心としたモダンな技術で、顧客との対話を通してビジネス課題の本質を見極め、システムアーキテクチャの定義から開発チームの牽引までを一貫して推進するポジションです。
1. 顧客のビジネス要求を整理・潜在課題を抽出し、クラウドサービスを活用したシステム構成案やWBSを作成
2. サーバーレスやコンテナ、生成AI基盤を最適に組み合わせたスケーラブルな設計
3. バックエンド実装の牽引、CI/CDパイプライン構築、AIツールを用いた開発プロセスの効率化
4. 技術的意思決定、メンバーのコードレビューや技術的なサポート

具体的な案件例
1. 生成AIを活用したマルチエージェント・RAG基盤の構築
2. 大手エンタープライズ向けのモダンWebアプリケーション開発
3. 通信事業者の5G新規事業や社会貢献性の高い大型スクラム開発案件
4. 大規模データ分析基盤の構築
5. ドローン・IoT基盤、FintechサービスのWebアプリ開発

身に付くスキル・働く魅力
1. 一次請けでの顧客伴走を通じ、「ビジネスと技術を繋ぐ架け橋」としてプロダクトの成功にダイレクトに貢献する手触り感を得ることが可能です
2. クラウドサービスのプレミアパートナーとしての強固な基盤のもと、AIツールを活用した最先端のAI駆動開発・クラウドネイティブな技術領域の実践スキルが身に付きます
3. アーキテクトやテックリード、PMなど自身の志向に応じた多様なキャリアパスの選択が可能です

開発環境・技術環境
Core Stack
言語：Python / TypeScript / JavaScript / PHP
フレームワーク：FastAPI / Next.js / React.js / Vue.js / Laravel
インフラ：Google Cloud （Cloud Run, GKE, BigQuery, Spanner）/ AWS （Lambda, ECS, EKS, Aurora）/ Azure
環境構築：Docker / CI/CD / Terraform

AI Stack
AI駆動開発：GitHub Copilot / Cursor / Amazon Q Developer / Gemini Code Assist
AI開発プラットフォーム：Gemini Enterprise Agent Platform / Amazon Bedrock
AIフレームワーク/基盤：LangChain / RAG / Agent Development Kit

このポジションはグループ会社のスタートアップで業務を行うポジションです。

募集背景
グループ会社は、上場企業と資本業務提携を結び、グループのAI戦略を技術面から牽引するスタートアップです。
2024年12月の提携締結から約1年半。上場企業が持つ数千社規模のエンタープライズ顧客基盤と、グループ会社のAI実装力を組み合わせた共通開発・営業パイプラインの構築が本格的に回り始めており、現在は、整った土台の上でどれだけ非線形な成長を生み出せるかという「第二次成長期」と呼ぶべきフェーズにあります。
エンジニアは、これまで一貫してFDE（Forward Deployed Engineer）として、自ら顧客と向き合い、課題定義から実装までを一気通貫で担ってきました。事業の拡大に伴い、いま同社は、このFDEとペアを組み、プロジェクトのデリバリーを共に牽引する仲間を新たに迎えるポジションです。それが、今回募集するAIコンサルタントです。

グループ会社におけるFDEとAIコンサルタント
エンジニアはこれまで通りFDEとして動く。その隣で、顧客対応と技術理解の両方でデリバリーを牽引するのがAIコンサルタントです。
エンジニアは、営業から課題を受け取って実装するだけの存在ではありません。自ら顧客と向き合い、課題を定義し、実現可能な解を提案して実装まで届けるFDEとして動きます。
AIコンサルタントは、そのFDEとペアを組み、プロジェクトのデリバリーを共に牽引する役割です。単なる進行管理役でも、技術を持たない折衝役でもありません。顧客対応力と技術的な理解の両方を備え、顧客・エンジニア・プロジェクトの間に立って、経営の視座とエンジニアとの協働の両輪で、難所を越えて成果まで導きます。
技術の構造や経営やビジネスの勘所を理解しているからこそ、顧客に現実的な提案ができ、エンジニアと同じ目線で意思決定を前に進められます。あくまで軸足はデリバリー。技術への理解を武器に、プロジェクトを成功まで導くことがミッションです。
実際に、同社では要件定義から提案・推進まで一人称で担えるメンバーが、そこで培った知見を活かして事業企画・事業責任といった役割へ挑戦するフェーズに入っています。

まずご一緒すること
顧客折衝から要件定義、成果を出すところまで。プロジェクトを前に進める推進役を担います。
クライアントの課題解決や新規事業の立ち上げを目的に、エンジニアと組んでAI活用プロジェクトを推進します。方針の整理→要件定義→成果の実現まで、顧客とエンジニアの間に立って全体を動かし、やり切るのが役割です。

* 経営・事業責任者層とのクライアント折衝、課題定義を通じて、事業・業務モデル構想設計
* AI導入前提でのロードマップ提案および業務プロセス・データ構造の再定義
* KGI、KPIなど成果指標を最適化し、継続的に事業成果を出す仕組みを設計
* PoC等を経て、クライアントごとの最適な型を構築する伴走支援
* 経営/ビジネスアジェンダを技術要件に変換させる役割として、エンジニアと共に全体を推進していただきます。

業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。
業界を代表するエンタープライズ企業（食品、エネルギー・インフラ、製造業、人材など）と直接取引で上流から参画しています。

プロジェクトの例
業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。

* 大手SIerの大規模開発における、AI開発プロジェクトのディレクション・推進
* プロダクト企業の、新規アプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装
* 大手自動車部品メーカーの、現場ノウハウの継承・標準化に向けたAI導入プロジェクトの推進

中長期でご一緒したいこと
デリバリーの先にある「自ら事業をつくる側」へのキャリアパスが開かれています。
少数精鋭のAI企画集団を目指す挑戦をご一緒していきたいと考えており、以下を現在のメンバーがすでに取り組んでいます。こちらの取り組みもご一緒していくことができればと考えています！

* AI技術への深いキャッチアップをもとに、提案 受注 デリバリまで含めたケイパビリティへの拡張
* 上場企業グループの経営戦略・営業戦略の立案から実行
* 自社ソリューションの企画立案・提案、実行などの事業開発ロール
* スタートアップの組織作り/ AIネイティブなBiz組織

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

FDE（Forward Deployed Engineer）として、要件定義からPoC、本番運用、改善まで一気通貫で担当する主担当ポジションです。「AIに詳しいエンジニア」ではなく「業務を理解しAIで現場を動かせる人」を求めています。

【具体的な業務】
1. 現場に張り付き、ドメイン理解（業務フロー観察、ペイン発見）
2. 業務要件を技術仕様へ変換（OpenAI/Claude API、LangChain等で実装）
3. 高速プロトタイピングから本番運用、改善まで（数日〜数週間でPoC、現場で回す）
4. AI活用パターンの横展開・組織化

【このポジションで得られるもの】
* 5事業×多職種の現場ドメイン知識
* LLM/AIをPoCから本番運用、改善まで回す一気通貫経験
* 非エンジニアとの要件定義・合意形成スキル
* 経営層に近い距離でAI戦略に関わる機会

【中長期キャリア】
FDEからAIプロジェクトリード、同社技術組織のヘッド職を想定しています。現場エンジニアと並走しながら組織全体の生産性向上をリードする役割です。

【業務概要】
デジタルソリューション部は、様々なデジタル技術を活用し、グループ会社研究開発の加速・効率化・高度化を担う部署です。AI/シミュレーションチームは、シミュレーション技術、AI技術、これらの連携技術を用いて、グループ会社の様々な開発部署と協業を行いながら、研究開発の加速・効率化・高度化を推進するチームです。量子化学計算や分子動力学計算を始めとする分子シミュレーション技術、これらシミュレーションデータを機械学習を始めとしたデジタル技術を用いて高度利用する技術を強みとします。

【具体的な業務】
グループ会社の様々な国内外開発部署と協業し、主に、量子化学計算や分子動力学計算を始めとした分子シミュレーション技術を活用した新材料の設計と提案、物性値の推定、機構解明などの業務に取り組んでいただきます。また、開発課題の解決に有用なデジタル技術の導入を目的に、大学・研究機関とのコラボレーションに関する業務もあります。（ご本人のレベルや必要性に応じて上長と要相談）

入社後~1年間：入社後、上司や先輩社員と一緒に開発プロジェクトにご参加いただきます。その後、上司や先輩社員のサポートの下、1. 開発課題のヒアリング、2. 分子シミュレーションを用いた検討プランの策定と提案、3. 分子シミュレーションを用いた検討の実施、4. 結果報告、等の実務を段階的に担当いただきます。これら経験を通じて、各開発プロジェクトとの協業を自律的に推進できる姿を目指していただきます。

【キャリアパスイメージ】
1~3年後：担当する開発プロジェクトに関し、1. 開発課題のヒアリング、2. 分子シミュレーションを用いた検討プランの策定と提案、3. 分子シミュレーションを用いた検討の実施、4. 結果報告、の全てを自律的に担当いただき、具体的な成果・貢献を創出できる姿を目指していただきます。これら経験を通じ、担当する技術分野において、グループ会社を代表するデジタル専門人材を目指していただきます。
5年後 ：研究開発の加速・効率化・高度化に関する実務を高度なレベルで遂行するだけでなく、部署の管理・運営業務や、新たな施策の企画・立案にも加わっていただきます。また、経験した事や習得した技術・知識をベースに、後輩の指導にも携わっていただきます。将来的に、担当技術分野におけるリーダーとして活躍されることを期待しています。

【ポジション・部門の魅力】
デジタルソリューション部のメンバーは、グループ会社内の様々な開発部署と共に、新素材やその製造技術の開発に携わります。ご自身のデジタル技術から得られる成果や貢献が材料開発にダイレクトに活かされることは、多くのメンバーがやりがいとして実感しています。また、立場や経験に関係なく、研究開発の加速・効率化・高度化に有用な提案は、部署の施策として実現できる点にもやりがいを感じられると思います。加えて、多様なバックグラウンドを持ち、かつ、同社の中でもトップクラスの専門技術を持つメンバーの中で、自らの技術力を高められることも、魅力として感じられると思います。

【業務概要】
デジタルソリューション部は、様々なデジタル技術を活用し、グループ会社研究開発の加速・効率化・高度化を担う部署です。AI/シミュレーションチームは、AI技術、シミュレーション技術、これらの連携技術を用いて、グループ会社の様々な開発部署と協業を行いながら、研究開発の加速・効率化・高度化を推進するチームです。同社が独自保有する実験データやシミュレーションデータを、機械学習を始めとしたデジタル技術を用いて高度利用する技術を強みとします。
デジタルソリューション部は、研究開発におけるAI技術の活用を重点施策として推進しており、本施策の中心メンバーとして活躍いただくことを期待しています。グループ会社内の様々な開発部署と協業を行い、新素材やその製造技術の開発に携わります。各開発部署のプロジェクトメンバーと共に材料開発の中核に加わり、自身のデジタル技術を材料開発にダイレクトに活かせる機会があります。同社研究開発の変革を主導する部署であり、明確な目的・戦略があり、かつ、同社にとって有用な提案であれば、立場や経験に関係なく新たな提案を受け入れる風土があります。

【具体的な業務】
グループ会社の国内外開発部署と協業し、AI技術を用いた開発課題の解決に取り組みます。同社が独自に保有する実験データ・シミュレーションデータや、様々なデータベースの情報を基に、目的の機能を持つAIモデルを構築し、これを用いた新材料の設計と提案、物性値の推定などの業務に取り組みます。また、開発課題の解決に有用なデジタル技術の導入を目的に、大学・研究機関とのコラボレーションに関する業務もあります。（ご本人のレベルや必要性に応じて上長と要相談）

入社後1年間は、上司や先輩社員と一緒に開発プロジェクトに参加いただきます。その後、上司や先輩社員のサポートの下、1. 開発課題のヒアリング、2. AI技術を用いた検討プランの策定と提案、3. AI技術を用いた検討の実施、4. 結果報告、等の実務を段階的に担当いただきます。これらの経験を通じて、各開発プロジェクトとの協業を自律的に推進できる姿を目指していただきます。

【研修・OJT・フォローアップ体制】
入社後数か月を目安に、同社で使用する様々なツールやコンピューティングリソースの使用方法を習得いただきます。これと並行し、先輩社員が進める開発プロジェクトにも参加いただきます。また、必要に応じて社内外講座の受講や、人事部が提供するキャリア入社者向け集合研修（工場見学含む）なども予定しています。

【キャリアパスイメージ】
●1~3年後のキャリアイメージ
担当する開発プロジェクトに関し、1. 開発課題のヒアリング、2. AI技術を用いた検討プランの策定と提案、3. AI技術を用いた検討の実施、4. 結果報告、の全てを自律的に担当し、具体的な成果・貢献を創出できる姿を目指していただきます。これらの経験を通じ、担当する技術分野において、グループ会社を代表するデジタル専門人材を目指していただきます。

●5年後 のキャリアイメージ
研究開発の加速・効率化・高度化に関する実務を高度なレベルで遂行するだけでなく、部署の管理・運営業務や、新たな施策の企画・立案にも加わっていただきます。また、経験した事や習得した技術・知識をベースに、後輩の指導にも携わっていただきます。将来的に、担当技術分野におけるリーダーとして活躍されることを期待しています。

【ポジション・部門の魅力】
デジタルソリューション部のメンバーは、グループ会社内の様々な開発部署と共に、新素材やその製造技術の開発に携わります。自身のデジタル技術から得られる成果や貢献が材料開発にダイレクトに活かされることは、多くのメンバーがやりがいとして実感しています。また、立場や経験に関係なく、研究開発の加速・効率化・高度化に有用な提案は、部署の施策として実現できる点にもやりがいを感じられると思います。加えて、多様なバックグラウンドを持ち、かつ、同社の中でもトップクラスの専門技術を持つメンバーの中で、自らの技術力を高められることも、魅力として感じられると思います。
(変更の範囲)会社の定める業務全般

グループ会社は2023年4月に設立されたAIスタートアップです。グロース市場に上場しているグループ会社のグループ会社として設立されました。グループ会社は、プロダクト開発において積極的にAI技術を活用しており、主力製品やチャットサービスにおいて、AIを用いた議事録の自動要約やメールの自動作成など、顧客の業務効率化や生産性向上につながるAI関連機能を提供しています。
このような状況の中、グループはAI技術に関わる導入コンサルティング、プロダクト提供、ならびに研究開発をさらに推進するために、2023年4月に戦略的子会社である同社を設立いたしました。
同社は「AIで持続可能な未来の社会を創る」というPurposeを掲げ、日本企業の生産性向上や産業の活性化のための様々なAIプロダクトの開発と提供を行っています。高度なプロダクトを開発するために、大規模言語モデルやGenerative AIなどの分野の研究も進めています。
昨年2024年11月には、国内企業としても一早くAIサービスをローンチし、多くの企業に高評価を頂いており、国内市場を席捲しております。同社はAI市場のトップランカーであると自負しております。

本ポジションは、パートナー経由で受注した顧客の成功を支援しながら、パートナー企業との協業を強化する、新設ポジションです。
ミッションは、パートナー経由で受注した顧客の成功を実現し、パートナー企業・エンドユーザー顧客・同社のWin-Win-Winの協業体制を強化することです。

具体的な業務:
1. パートナー経由顧客へのカスタマーサクセス支援
* パートナー経由で受注した顧客の導入支援、オンボーディング
* AIサービスの活用方法のトレーニング、ベストプラクティスの共有
* 技術的な問い合わせ対応（生成AIサービス特有のテクニカルサポート）
* 顧客のニーズに応じたカスタマイズされたプロンプトの作成や設計を代行
* 顧客の成功事例の創出、導入効果の可視化
2. パートナー企業への提言・支援
* パートナー企業への技術情報、活用提案の提供、勉強会の実施
* パートナー企業との期待値調整、座組・商流の最適化
3. アライアンスCSの仕組み構築（0→1）
* アライアンスCSのオペレーション・プロセス設計
* パートナー向けマニュアル・資料の作成
* パートナーサクセスのKPI設計、効果測定
* プロダクトチームへのフィードバック、改善提案
4. チームの立ち上げ（事業拡大に応じて）
* パートナー経由売上の拡大に応じたアライアンスCSチームの組成・メンバー育成

ポジション・部門の魅力:
1. パートナー企業に対して、対等なビジネスパートナーとして提言できる
* 「パートナーの要望に応えるだけ」「受け身の対応に終始する」というもどかしさを感じていませんか？ 本ポジションでは、パートナー企業に対して技術情報の共有、課題解決支援を主体的に行い、対等なビジネスパートナーとして協業を推進します。あなたの提言がパートナー企業の売上拡大に直結し、Win-Winの関係を構築できるやりがいのあるポジションです。
2. 「0→1」でアライアンスCSの仕組みを創り、事業の中核を担える
* アライアンスCSは同社で新設されたばかりのポジションです。完成した仕組みをこなすだけでなく、自ら仕組みを創る側に回れる貴重な経験ができます。オペレーション設計、プロセス構築、KPI設計など、事業の中核を担う経験は、将来的なキャリアパスを大きく開きます。
3. 大手パートナー企業との協業を通じて、ビジネススキルとネットワークを飛躍的に広げられる
* 大手パートナー企業との協業を通じて、業界横断的な影響力を持つプロジェクトに携わることができます。大手企業の意思決定者との関係構築を通じて、ビジネススキルとネットワークを飛躍的に広げることができます。
4. 立ち上げフェーズ×大幅増員計画により、圧倒的スピードでキャリアアップできる
* 全社として2年連続で毎年約100名の採用を実現しており、今後も大幅な増員計画があります。アライアンスCSは立ち上げフェーズで今後増員の可能性が高く、チームの細分化に伴いポストがどんどん空くため、実力次第で短期間でリーダー・マネージャーへのキャリアアップが可能です。年齢・社歴に関係なく、実力次第で昇進・昇給できる社風のため、圧倒的なスピード感で成長できる環境です。
5. AI市場の最前線で、「AI×アライアンスCS」人材として唯一無二のキャリアを築ける
* AI市場は2030年までに最大約8.7兆円規模へ成長する見込みです。パイオニア企業として最新AI技術の知見を獲得し、今後重要視される「AI×パートナーサクセス」人材として、唯一無二のキャリアを築けます。

●企業概要
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。

●業務内容
▼業務内容プロダクトのバックエンド開発
・自社プロダクトのAPI設計・実装・運用。機能追加から性能改善、リファクタリングまで担当します。
▼AIエージェント機能の実装
・LLM・AIエージェントをプロダクトに組み込む実装。プロンプト設計、ツール呼び出しの制御、RAGパイプラインの構築などを、フロントエンド・Product Architect と連携しながら進めます。
▼外部SaaS連携・データ基盤
・Salesforce / SmartHR / kintone など顧客が使う各種SaaSとのAPI連携、データ同期処理の設計・実装。
▼技術的な意思決定への参加
・毎週の定常リリースを回しながら、設計レビュー・技術選定に加わっていただきます。年次ではなく、出したアウトプットで裁量が決まります。

●開発環境
・言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX
・AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK
・インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker
・データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース
・ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion
・AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin
・作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

●学習と開発の支援
▼AIツール利用サポート
・Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能
▼開発ツール支援
・利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで)
▼書籍購入補助
・技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで)
▼語学学習 / 資格取得支援
・日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能
▼リフレッシュ手当
・ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで)
・e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能
▼家賃手当
・該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで)

法人企業の経営課題に対し、外部プロ人材の経験・知見を活用して解決に導くコンサルティング営業を展開する企業でのポジションです。
コンサルティング営業は、経営者のビジネスパートナーとして事業の変革と成長に深くコミットし、企業成長を後押しする解決策を提供します。
営業戦略立案、新規事業創出、人事制度構築、マーケティング戦略立案など、あらゆる経営テーマに対して最適なプロ人材とタッグを組み、プロジェクトの成功まで責任を持って伴走します。
※プロ人材とは：高い知見・経験をお持ちのハイクラス人材(フリーランス・経営者・大手企業役員)

同社は、外部プロフェッショナルの経験・知見を複数の企業でシェアし、経営課題を解決する新しい人材活用モデルを展開する企業です。
2025年8月よりグループ会社に参画。現在はグループ全体の核心戦略である「AIと人の協働」の社会実装を担う推進主体へと進化しました。
その中で今期特に注力していく領域が、同社GTM（Go-to-Market）オペレーションをAIで再設計するプロジェクトです。
マーケティング、インサイドセールス、フィールドセールス、カスタマーサクセスといった分断されがちな部門を横断し、AIとワークフローで一気通貫の生産性向上を実現します。
将来的には、同社で実証した仕組みをグループ会社やその顧客にも展開し、新たな収益柱に育てていく構想です。
本ポジションでは、このプロジェクトにおけるAX（AI-Transformation）実装リードをお任せします。

具体的な業務の流れ:
1. 現場のオペレーション分析と型化（現場への潜り込み）：営業やマーケティングの現場に深く入り込み、業務プロセスやドキュメント、暗黙知となっている「成果が出る動き」をヒアリング・観察。ビジネスの構造を理解し、再現性のある「型」へと抽象化・ドキュメント化します。
2. AI・テクノロジーを活用したAXの企画・設計：グループ会社のAI技術（生成AI、LLM、自然言語処理など）や各種テクノロジーを組み合わせ、どの業務をAIに代替させ、どこで「人とAIの協働」を生み出すかの変革プランを策定します。
3. PoC（概念実証）の推進と要件定義：開発チームやグループ会社のアルゴリズムエンジニアと連携し、AIを活用したワークフローやシステムのプロトタイプ（PoC）を構築。現場でテスト運用を行い、効果検証とプロダクトへのフィードバック（要件定義）を行います。
4. チェンジマネジメントと現場への定着化：新しいAIオペレーションを現場のメンバーが使いこなせるよう、リスペクトと情熱を持って巻き込み、研修やマニュアル作成、意識改革を推進。現場から「なくてはならないインフラ」と言われるまで伴走・定着化させます。
5. 成果の可視化と全社展開：AX導入前後の生産性指標（商談獲得率、成約率、業務時間削減など）を定量的に測定し、経営陣へレポート。成功事例を他部門や全社へ横断展開します。

ポジションの魅力:
1. 全社のオペレーションを変える司令塔：マーケティングから契約後フォローまで、分断された業務を「AI×ワークフロー」で一気通貫に再構築する全社規模のミッションです。
2. 社内実装から外販プロダクトへ：同社で実装した仕組みを、グループ会社および同社の顧客向けに「AIを活用したプロフェッショナルサービス」として外販する構想があり、社内AXの延長線上にプロダクト企画への拡張機会があります。
3. グループ会社との濃密な連携：最先端のAI技術や生成AIプロダクト、グループ会社のエンジニア/PdMとの並走を通じて、最先端AI実装の実践知を積むことができます。
4. AI×事業オペレーションのスペシャリスト：「AIを活用したGTM」「AX推進」は近年急速に需要が高まっている領域です。AI活用実績と外販パッケージ化までの経験を合わせ、稀有な市場価値を持つ人材へと成長できます。
5. キャリアパス：全社AX推進リード、外販プロダクトの事業責任者、または事業企画／経営企画へのキャリアパスが開けます。

AI検索最適化（AEO）領域の新規事業において、「AI検索での露出・引用をどう測り、どう改善するか」を設計・実行するアナリストのポジションです。業界標準が未確立な効果測定の枠組みそのものを構築しながら、BizDev／コンサルティングチームと連携してクライアントの成果向上に貢献します。立ち上げ期のため、優先順位や前提が頻繁に変わる環境です。

具体的な業務は以下の通りです。
1. AI検索の測定と分析: ChatGPT / Perplexity / Gemini / Google AI Overviews等における露出・引用状況を測定し、示唆を抽出します。
2. 指標設計・分析手法の開発: 「何を・どう測るか」の枠組み自体を設計・構築します（業界標準が存在しない領域）。
3. 提案・レポートの根拠づくり: 顧客向けレポートや改善提案の土台となるデータ分析とインサイト抽出を行います。
4. BizDev／コンサルとの連携: 分析結果を共有し、提案を裏づけるデータを提供します。
5. プロダクトへのフィードバック: 分析から得た示唆をサービス設計・プロダクト開発に還元します。

【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

AIトランスフォーメーションを先導するCoE（Center of Excellence）にて、組織横断型の全社員向けAIエージェント/AIプロダクトのプロダクトオーナー（PO）を担っていただきます。
本ポジションでは、各事業部門のビジネス課題やKGI/KPIを踏まえ、技術理解をベースにプロダクトの企画・優先順位付け・意思決定をリードし、PoCに留まらない「使われるプロダクト」の創出と成長に責任を持っていただきます。さらに、社内で磨き上げたプロダクトを将来的に社外向けサービスとして展開することも見据え、事業化を前提としたプロダクト開発・推進を担っていただきます。

以下の業務を行っていただき、個別開発エージェントを横展開可能な形、プロダクトへ持ち上げてマネタイズへ貢献いただきます。（自部門のみでの変革から全社変革を目指します）
・事業/利用部門と導入目的やKGI/KPI、対象スコープの定義を行い、AIエージェントを「使われるプロダクト」として実装・推進します。
・各部門の要望や業務課題をもとに経営層・事業部門・IT部門・コーポレート部門など、多様なステークホルダーと合意形成を図りながら、プロダクトビジョンおよびゴールを策定し、バックログの作成・優先順位付け・進行管理をリードします。※横展開可能な共通プロダクト/プラットフォームとして再設計・汎用化を行います。
・プロダクトのリリース計画を策定し、実行および利用促進・定着化を推進します。
・ユーザーフィードバックや利用データ、最新の市場・技術動向に基づく継続的な改善サイクルを実行します。

入社後は、既存のAIプロダクトや社内システム・データ基盤への理解を深めながら、プロダクト開発・運用の実務を担っていただきます。
その後、早期に担当領域を広げ、ゆくゆくは以下の役割を主体的にリードしていただくことを期待しています。
・複数のAIプロダクトを横断したビジョンおよびロードマップの策定
・全社AI活用に向けたユースケース選定と投資優先度の意思決定（ポートフォリオマネジメント）
・プロダクト共通基盤、UX、ガバナンス、開発プロセスの標準化推進
・KGI/KPI設計およびモニタリングを通じた、経営と現場の橋渡し
・社内外に向けたエバンジェリズムの推進
・将来的な社外向けサービス展開を見据えたプロダクト企画・推進

●中核領域で全社AIトランスフォーメーションをリード
全社員向けAIエージェント/AIプロダクトを通じて、社員の働き方・生産性・意思決定を変革する役割を担います。

●通信×リアル×デジタル×AIの掛け合わせが可能な独自の環境
大阪・堺にAIデータセンターを構築し、最新のGPU基盤を整備しています。
通信インフラ・IoT・位置情報・決済などのアセットを活用しながら、他社にはないAI体験を設計できる環境です。

●0→1と1→10の両フェーズを経験できるポジション
PoCなどの0→1を作る業務に加え、プロダクト化・横展開・標準化などの1→10に広げる業務も担うことで、「AIプロダクトを事業としてグロースさせる」スキルを獲得できます。

●グローバルなパートナーとの協業と最先端技術へのアクセス
海外クラウドベンダーやスタートアップとの技術連携・交渉を通じて、生成AI/LLM、RAG、MLOpsなどの最先端技術をプロダクトレベルで活用する機会があります。

●事業会社ならではの当事者意識と長期的なプロダクト成長をリード
受託・案件単位ではなく、同社プロダクトおよび同社の働き方を自ら変革し続ける立場として、実務で使われ続けるプロダクトの価値創出に向き合うことができます。

業務概要
生成AIをはじめとするAI技術の急速な進化により、企業におけるAI活用は、業務効率化にとどまらず、新たな顧客価値創出や事業変革を実現するための重要な経営アジェンダとなっています。一方で、AIの不適切利用、情報漏えい、バイアス、ハルシネーション、著作権・個人情報・説明責任への対応、国内外のAI規制・ガイドラインへの追随など、AI活用に伴うリスクは高度化・複雑化しています。
AIガバナンスは、AI活用を抑制するためのルール整備ではありません。AIを安心・安全かつ責任ある形で活用し、ビジネス変革につなげるための、経営・組織・プロセス・技術を横断した仕組みづくりです。
同社では、AI活用の推進とAIガバナンスの徹底を両輪で支援し、顧客が持続的にAIを活用できる環境づくりを進めています。同社グループ自身のAIガバナンス実践、外部有識者との連携、産官学・業界団体での活動、AI実装・AIセキュリティ領域の専門組織との連携、および金融・製造・通信・保険・公共等の幅広い業界での支援実績を活かし、日本企業のAIガバナンス市場をリードするチームを一緒に作っていただける方を募集します。

具体的な業務
AIガバナンスに関する経営アジェンダを起点としたコンサルティング、およびAIリスクマネジメント領域の新規サービス企画・推進に携わります。
AIを単に規制・抑制するのではなく、顧客のAI活用による業務変革・価値創出を実現するために、推進と統制のバランスを取りながら、全社AIガバナンス体制の構想策定、制度・プロセス設計、個別AIプロジェクトのリスク評価、技術的対策、運用定着化まで一気通貫で支援します。
また、経営層、法務・知財部門、コンプライアンス部門、情報システム部門、データサイエンス部門、現場のエンジニアなど、多様なステークホルダーと連携しながら、実効性のあるAIガバナンスの実装を推進します。

コンサルティングテーマ例:
1. 国内外のAI関連規制・ガイドラインを踏まえた、全社AIガバナンス体制の設計・導入
2. AIガバナンスアセスメントによる現状把握、課題可視化、ロードマップ策定
3. AI利活用に関するポリシー、ガイドライン、社内ルール、AI開発・運用ルールの策定／改訂
4. AIリスクを検知・審査するための組織設計、審査フロー、エスカレーションフロー、運用プロセスの構築
5. 現場のAI開発・利用実態に応じた、技術的・運用的リスクアセスメントの実施
6. 生成AI／AIサービス／AIプロジェクトに対するリスク評価、改善策の提示、対策実行支援
7. AIレッドチームによるAIモデル・AIシステムのセキュリティ／セーフティ評価
8. AIガードレール導入に向けた方針整理、製品・ツール評価、入出力監査・制御設計
9. AIガバナンスに関する社員教育、勉強会、教育コンテンツ作成、社内普及施策支援
10. AIガバナンス関連の新規コンサルティングサービス企画、提案活動、方法論整備

ポジション・部門の魅力
* コンサルティング×技術のシナジーを活かせる
AIガバナンスは、単なるルール策定やリスク管理にとどまりません。顧客がAIを安心して活用し、業務変革や新規価値創出につなげるためには、制度・組織・プロセスに加えて、AIモデル、データ、システム、セキュリティ対策を理解した実効性のある設計が必要です。同社では、AI活用ケース検討、PoC、AIモデル・サービス開発、運用保守を担う技術組織や、AIセキュリティ領域の専門部隊と連携しながら、モデル評価、脆弱性診断、AIセキュリティ対策、ガードレール導入までを見据えたコンサルティングに携わることができます。
* 自社実践に基づく先進的な知見を活用
同社グループでは、AI指針、生成AI利用ガイドライン、AI開発プロセス、AIリスクマネジメントの仕組みを整備・展開しています。また、AIガバナンスを所掌する専任組織や、外部有識者が参画するAIアドバイザリーボード、産官学・業界団体との連携を通じて、安心・信頼できるAI活用に向けた方法論を継続的に強化しています。こうした自社実践に基づく知見を活用しながら、大手金融機関、官公庁、大手事業会社など、社会的影響力の大きいクライアントのAI活用・AIガバナンス変革を支援できます。
* 構想策定から対策実行・定着化まで一気通貫で価値提供できる
AIガバナンス方針やガイドライン策定といった上流コンサルティングに加え、リスクチェックプロセス構築、AIプロジェクト評価、AIレッドチーム、ガードレール導入、社員教育、運用改善まで幅広く担当できます。上流で描いた構想を実際の業務プロセスやシステム統制に落とし込み、現場で機能する仕組みとして定着させる経験を積むことができます。
* 中長期的に市場価値の高い専門性を確立可能
AI×ガバナンスは、今後さらに重要性が高まる領域です。AI規制、AI倫理、AIセーフティ、AIセキュリティ、データガバナンス、知的財産、プライバシー、リスクマネジメントなど、複数領域を横断する実践的な経験を積むことで、希少性の高い専門性を確立できます。AIガバナンスのような難易度の高い専門領域においては、短期的な成果だけではなく、段階的に知見と経験を積み上げることが重要です。同社では、専門性の深化を中長期的に支援する評価・育成環境があります。
* 多様な業界・テーマに携われる
金融、製造、通信、保険、公共、サービス業など、AI活用が進む幅広い業界の顧客に対して、業界特性や業務特性を踏まえたAIガバナンスを支援します。全社AIガバナンス構築から、個別AIプロジェクトのリスク評価、生成AI活用ルール、CoE機能整備、ガードレール導入、更にはAIガバナンスから幅出ししたセキュリティリスクコンサルティングやコンプライアンスリスクコンサルティング等、さまざまなテーマに関与できます。

後継者不足などで事業継続に課題のある国内ソフトウェアを次世代へ繋ぐ「AI駆動型ソフトウェア事業承継プラットフォーム」を運営する企業でのポジションです。M&Aを通じてこれらを統合し、既存資産へAIを実装することで、事業の再成長を実現しています。
グループ会社には、医療・建設・自治体向けなど、業界特化型のソフトウェア企業が多数参画しており、その技術環境は意図的に多様です。この多様性こそが、AI実装の「活用先」の豊かさでもあります。
本ポジションは、こうしたグループ各社の現場に入り込み、それぞれのシステム・組織・事業フェーズに合わせて最適解を設計し、実行まで伴走する役割です。グループ全体を一つの技術方針で統括するポジションではなく、「この会社・このシステムにとって何が効くか」を個別に見極め、実行する役割です。

【具体的な業務】
グループ各社への技術支援・課題解決:
グループ各社の開発現場に入り、アーキテクチャ設計、技術的課題の解決、開発プロセスの改善を支援します。各社の技術スタックや開発文化は異なるため、画一的な正解を押し付けるのではなく、現場の実情に即した現実的な打ち手を設計・実行します。

既存資産へのAI実装・モダナイゼーション:
承継したプロダクトのコード解析・技術負債の解消をLLMで効率化しながら、蓄積されたドメイン知識を活かすAI機能の実装を進めます。利用実態・コスト・既存ユーザーの習熟度を踏まえ、維持すべき箇所と刷新すべき箇所を見極めた上で、段階的なモダナイゼーションを計画・実行します。

AI駆動開発の実践と定着:
AIコーディングエージェントを用いた開発が前提です。自らAI駆動開発を実践して成果を示し、その開発スタイルを各社の体制・システム特性に合わせて定着させます。

技術ナレッジの共有・育成:
支援を通じて得た知見をグループ内で共有し、各社のエンジニアが自走できる状態をつくります。技術レクチャーや設計レビューを通じて、グループ全体の技術力の底上げに貢献します。

【ポジション・部門の魅力】
グループ横断の技術専門職としての採用であり、入社時点で特定の役職を約束するものではありません。一方で、同グループはM&Aにより継続的に拡大しており、支援先での実績次第で、グループ会社の技術責任者など経営に近い立場を担っていただく可能性があります。マネジメントには進まず専門職として横断支援を極める道も同様に尊重します。

【業務概要】生成AIを活用したプロダクト開発に、領域を横断して取り組んでいただきます。

同社では、各主力プロダクト（クラウド型電子薬歴、薬局経営見える化クラウド、患者フォローシステム、医薬品在庫管理・発注システム）に対し、生成AIを活用した新機能の搭載を進めています。薬剤師の音声から薬歴を作成する「AIアシスタントー音声薬歴生成機能ー」は、先行検証を経て主力製品の標準機能となり、全ユーザーへの展開を進めています。現在は1日あたり数万件を超えるデータを処理しており、生成AIの活用が、日々の医療現場を支える基盤になっています。本ポジションでは、この機能の拡張を軸に、今後展開予定の複数のAIプロダクトの立ち上げにも携わっていただきます。

生成AIを活用したプロダクト開発には、その加速度的な進化ゆえに統一化されたプラクティスが存在しません。プロトタイプは動くが、プロダクトとして求められる品質・コスト・レイテンシを満たせるか、という壁を越えるための設計と検証の方法は、自分たちで開拓していく必要があります。音声薬歴生成機能で一度越えたこの壁を、これから立ち上がる一つひとつのプロダクトで、あらためて越えていくことになります。

生成AIを活用したプロダクトでは、モデルの特性・データの前処理・システム構成・UIが密接に絡み合っており、ユーザー価値のボトルネックがどの層にあるのかは事前には分かりません。モデルの選択で解くのか、モデルオーケストレーションの作り込み（RAG・エージェント構成など）で解くのか、UIの見せ方で解くのか、を素早く試し、見極める必要があります。

そのため本ポジションでは、特定のレイヤーに閉じることなく、フロントエンドからバックエンド、インフラ、モデルの選定・活用までを横断して手を動かしていけるエンジニアを募集しています。プロダクトマネージャー(PdM)やデザイナー、ドメインエキスパート（薬剤師）と共に、プロトタイピングと評価・改善を繰り返しながら、ユーザーにとっての最適な体験をゼロから創造していきます。また、医療領域関連の顧客とともに生成AIの活用方法を探索する共創活動にも参加いただきます。

【具体的な業務】
本ポジションでは、主に以下のような業務に従事していただきます。すべて自分一人でできる必要はありません。

1. モデル選定・活用（DS/MLE領域）
- 課題に応じたモデル選定とトレードオフの評価
- LLMを用いた機能（RAG、AIエージェント、文書生成・要約・構造化抽出など）の方式設計
- プロンプト設計・コンテキスト設計、検索精度のチューニング
- 出力品質を継続的に担保するための評価基盤の構築とオフライン/オンライン評価の運用
- ハルシネーション対策、ガードレール設計など、医療情報を扱う上で必要な品質・安全性の担保

2. プロダクト開発（フロントエンド / バックエンド）
- React、TypeScriptを利用したフロントエンドの設計・実装
- TypeScript(Hono)、Pythonを利用したAPI・バッチの設計・実装
- 生成AIならではのUX（ストリーミング、生成中の状態、生成結果の修正・フィードバック導線など）の実装

3. システム・アーキテクチャ
- AWS/GCP/Azureを用いたシステム全体のアーキテクチャ設計とIaC(CDK)による構築・運用
- データパイプラインの設計・実装（Databricks等）
- 推論コスト・レイテンシ・スループットの最適化、可観測性（トレーシング、モニタリング）の確保

4. チーム・プロダクトへの貢献
- PdMやデザイナーなどと協調して技術的知見からの仕様策定
- 技術的知見からのフィージビリティスタディ
- 自身の得意領域における、チームメンバーへの技術支援・教育

【ポジションの魅力】
すべての領域における即戦力を求めているわけではありません。いずれかの領域に自身の軸となる強みを持ち、そこを起点に領域を広げていける方を歓迎します。同社の生成AI研究開発チームでは、SWEがフロントエンドからモデル活用まで担っており、入社後に得意領域を増やしていける環境です。

想定レベルはミドルクラスからシニアクラスまでと幅を持たせています。ご経験に応じてレベルと役割を決定しますので、ご自身が当てはまるか迷われる場合も、まずはカジュアル面談でお話しさせてください。いずれのレベルでも、設計上の判断を自ら行いながら開発を進めていただくことを前提としています。

生成AIエンジニアは、単なる実装者ではありません。技術でプロダクトを牽引する存在として、機能開発を中心に、プロンプト・モデルのバージョン管理、評価データセットの整備、自動テストの拡充、リファクタリング、ライブラリのバージョンアップといったコード品質の継続的な改善にも、AIを活用しながら取り組んでいただくことを期待します。

ドメイン知識のキャッチアップが進んだ頃には、開発だけではなくプロダクトや、開発プロセス、チームのあり方に関しても積極的に提案いただくことを歓迎します。

日本の医療現場が抱える課題は複雑であり、テクノロジーの力が不可欠です。同社は、医療という難易度の高い課題に向き合い、生成AIをはじめとする最新技術を積極的に活用しながら、泥臭い部分にも積極的に向き合っています。開発組織は約180名のエンジニアやPdMが所属し、「医療体験が日々進化する世界の実現」をミッションにプロダクト開発を続けています。開発組織の文化としては、開発ブログや勉強会、カンファレンス登壇を通じた組織内外への情報発信を推奨・サポートしています。

同社のエンジニアとして得られる経験:
- 社会貢献性: 医療という社会課題の解決に、技術でダイレクトに貢献できる
- 領域を越えた成長: フロントエンド、バックエンド、インフラ、モデル活用までを一貫して担い、専門領域を広げられる
- 技術的裁量: 技術選定やアーキテクチャ設計、モデル選定に裁量を持って関わることができる
- 実データと向き合える環境: 薬局・医療の実業務データとドメインエキスパートが身近にあり、精度改善のサイクルを回せる
- モダンな開発環境: React, TypeScript, Pythonと主要なLLM（OpenAI / Gemini / Claude）を前提としたモダンな技術スタックで開発できる
- スケールとゼロイチの両方: 主力製品の標準機能となった音声薬歴生成機能（1日あたり数万件超を処理）の改善と、これから立ち上がる新規AIプロダクトの両方に携われる

当ポジションは、Data & AI領域の生成AI研究開発チームの開発メンバーです。プロダクト開発が主軸ですが、チーム名が示すとおり研究開発としての側面も持っています。国内の学会で研究内容を共有するほか、トップカンファレンスへの投稿にも挑戦しています。

生成AIをプロダクトとして届けるチームだからこそ、自分たちの開発にも生成AIをフル活用しています。コーディングエージェントを前提に開発を進め、AIにどこまで任せられるかを検証しながら、研究開発の進...

業務概要
エンタープライズ企業へのLLM活用を中心とした生成AIプロジェクトにおけるソリューション企画・提案を行います。

具体的な業務
・エンタープライズ企業を中心とした顧客の課題ヒアリング
・LLM を活用したソリューションの企画・提案
・協業パートナーとの連携による共同提案・案件推進
・提案資料・見積書・契約書の作成
・継続受注のための顧客フォロー・企画・提案
・リード創出・ナーチャリング活動
・サービス改善のためのフィードバック提供

●業務概要
LLM活用を中心とした研究開発および顧客の生成AIプロジェクトの技術支援

●業務内容
・自然言語処理および関連分野での研究開発
・自然言語処理および関連分野での顧客案件における技術支援（PM・生成AIエンジニアと遂行）
・学会・勉強会などでの研究成果の発表
・未知のテーマへの取り組みとノウハウ化

●職種の魅力
・純粋な自然言語処理関連の研究活動だけではなく、研究成果を実際の案件の中で適用し、クライアント課題や社会課題を解決する経験を積むことができます。
・学会発表・論文投稿・技術ブログ執筆・イベント登壇等、社外発信を通して対外的に評価・認知される仕組みがあるため、自身の研究者としてのブランディングを行うことができます。
・社内にまだ知見のないテーマに最初に取り組み、社内のナレッジの起点となることができます。

●業務概要
LLM活用を中心とした顧客の生成AIプロジェクトにおけるPoC・開発・運用

●業務内容
・RAGなどのLLM技術を活用したアプリケーションの設計・実装・デプロイ
・技術調査・選定
・データ調査・整備
・プロンプト設計・検証
・Embedding検証・チューニング
・LLM検証・チューニング
・MLOpsパイプライン設計・運用自動化
・OSS・論文・技術ブログへの貢献

●職種の魅力
・自然言語処理の専門家として、案件を通して最新の生成AI技術に触れながら、実践的なスキルが磨けます。
・研究部門とエンジニア部門の距離が非常に近く、研究部門で得られた知見をサービス提供時に組み込んだり、研究部門へ案件の相談ができる体制になっているため、最先端技術の実用化に直接携わることができます。
・ナショナルクライアントを有しているため、最先端の案件（取り組み）に携われる機会があり、社会的なインパクトを感じることができます。
・設計・検証・評価・チューニングまで、一連のAI構築プロセスを担当することとなります。そのため、幅広い業務をこなしながら、短期間で生成AIエンジニアとしてワンランク上の成長ができます。
・今後の組織拡大に伴って、リーダー/マネージャーポジションを複数用意するため、本人の志向や成果次第では組織マネジメントの経験を積むことが可能です。
・技術に興味がある人が多く、チーム全体での技術力向上に対する意識が高いため、勉強会やSlackでの共有を通して最新の技術に触れる機会が多いです。

採用部門は、技術を担いつつ、各事業部と共に、マーケティング領域と決済領域の双方でデータを活用した新しいプロダクトや業務のDXを企画し、サービス化・事業化まで進めていく組織です。

本ポジションは、マーケティング／フィンテック領域において、【データプロダクト】【アドテクプロダクト】【業務DX】【データ基盤】の4つのプロダクト領域を、企画から生成AIでのプロトタイピングまで一気通貫で担い、事業部での事業化を推進します。

営業・事業責任者とともにゼロから企画を考え、生成AIを活用して自らMVPを高速に作りながら、新規プロダクトを形にしていくポジションです。立ち上げ期の新規プロダクトと、事業の根幹を支える既存基盤のリプレイスの双方があり、どちらも構想段階から関わることができます。

すでに広告効果計測基盤、広告データ基盤、成果データの自動化、決済データ分析など複数のプロダクトが稼働しており、事業部からの相談も継続的に発生しています。

部門としての立ち上げ期にあたり、企画・推進を担う仲間を増員したいと考えています。

※本部門では、プロダクトマネージャーも同時に募集しています。
　本ポジションは要件定義とプロジェクト推進の実行を主軸とし、プロダクトマネージャーは「何を作るか」の企画・プロダクトの意思決定を主軸としています。
　どちらが合うか迷われる場合は、選考の中でご相談ください。

●業務内容

以下のようなプロダクトの企画・立ち上げ・グロースを担当します。

・プロダクト構想／企画立案
・顧客・事業部へのヒアリング、課題の特定
・生成AIツールを活用したMVP・プロトタイプの作成と検証
・ビジネス要件整理／要件定義
・UX設計、画面設計
・エンジニアとの仕様策定
・リリース後の効果測定と改善

【担当プロダクト領域】
・データプロダクト … 生成AI時代の検索・言及分析、インフルエンサー／クリエイティブAI評価、加盟店向け決済データ分析など
・アドテクプロダクト … 広告効果計測基盤の次世代リプレイス
・業務DX … アフィリエイト広告、運用型広告のオペレーション業務のシステム化
・データ基盤 … BigQueryを中核とした広告データ基盤／決済データ基盤の構築・運用

特徴は、企画したものを「エンジニアに依頼して待つ」のではなく、生成AIを使ってプロダクトマネージャー自身が動くものを作り、事業部にぶつけて検証するプロセスを標準にしている点です。これにより企画から検証までのリードタイムを大幅に短縮し、事業化のスピードを上げています。


●得られる経験・スキル

・プロダクト企画から事業化までの一気通貫の経験
・生成AIを前提とした新しい開発プロセスそのものを設計・確立する経験
・技術選定を含めたプロダクトの実現方針を、自ら検証して決める経験
・広告（アドテク）と決済（フィンテック）という2ドメインのデータ活用知見
・BigQuery等のデータ基盤設計、およびそれを事業価値に転換する力
・事業部門・経営層を巻き込んだ推進力


●キャリアパス

・複数プロダクトを束ねるプロダクト責任者
・新規事業／部門の立ち上げ責任者
・データプロダクト領域のテックリード

部門の立ち上げ期であるため、成果に応じて役割を拡張していける環境です。

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

本ポストは、顧客の経営課題、事業戦略、組織課題を起点に、生成AI／AI Agentによって変革すべき業務領域を特定し、BPR構想から実行フェーズの立ち上げまでをリードするポジションです。
特定のAIソリューションや個別業務への適用を起点とするのではなく、経営層・事業部門・DX部門との対話を通じて、「どの業務を、なぜ変えるのか」「どの程度の経営・業務効果を目指すのか」を明確にし、部門横断の業務変革テーマとして具体化します。対象業務のAs-Is分析やTo-Be業務プロセス設計も行いますが、個別業務の再設計にとどまらず、複数の業務・部門を見渡しながら、人・AI Agent・システムの役割、データ・基盤、組織・人材、運用体制までを含む変革プログラムとして企画・立上げることが特徴です。

●具体的な業務
・経営課題、事業戦略、組織課題を踏まえた生成AI／AI Agent活用テーマの発掘
・経営層、事業部門、DX部門へのヒアリングおよび課題構造の整理
・対象業務のAs-Is分析、課題・ボトルネック・変革余地の可視化
・人・AI Agent・システムの役割分担を踏まえたTo-Be業務プロセス設計
・部門横断で取り組むべきBPRテーマの定義、優先順位付け
・投資対効果、KGI・KPI、実行ロードマップ、PoC計画の策定
・必要となるデータ、システム基盤、ガバナンス、組織・人材、運用体制の具体化
・顧客上層部・関係部門との合意形成および実行フェーズの立ち上げ
・AI-BPR、FDE、AIエージェント実装、データ・基盤等を担う社内専門チームとのプロジェクト組成
・PoC・初期導入後の効果測定、改善テーマの具体化、他部門・他業務への横展開支援

●入社後・将来のキャリア
入社後は、重点顧客における生成AI／AI Agent活用案件に参画し、変革テーマの発掘、BPR構想、ロードマップ・PoC計画策定、推進体制設計、実行フェーズの立ち上げ等を担っていただきます。
将来的には、重点顧客の経営・事業課題を起点に、生成AIによる業務変革プログラムの創出から案件化、成果創出までを一貫してリードするコンサルタントとしての活躍を期待しています。

業務概要
同社は、主に大手企業をクライアントとして、戦略策定・BPR・サービス開発など幅広いコンサルティングを提供しているコンサルティングファームです。
実益の創出までコミットすることを信念とし、コンサルティング力と最先端のデータサイエンス・AI技術を武器に企業のDX・課題解決に取り組む業務受託型のプロフェッショナルサービスを主力としています。
そのプロフェッショナルサービスで培ったノウハウをベースに、研修・人材育成サービス「DX・AI活用研修」や、グループ会社の「SkillAX」(AI・DX人材のスキル評価・育成プラットフォーム)も展開しており、大手企業のAI・DX人材育成を幅広く支援しています。
「AIを導入したものの、現場で使いこなせていない」「PoCは動いたが業務成果につながらない」といった相談が、いま急速に増えています。多くの企業では、ツールを入れること自体は進んでも、現場の業務に合わせてAI活用を具体化し、成果として測るところまで伴走できる人材が足りていません。
この課題に応える「AI活用伴走」（クライアントの現場に入り込むAI活用の実行支援）を専任体制として新たに立ち上げます。現場の業務を理解し、AI活用テーマを具体化して成果に変えていける仲間を募集しています。
クライアントへの提案営業から、現場に入り込んでのAI活用実行支援までを一気通貫で担っていただきます。AI活用推進における提案・企画・業務整理・PoC設計・導入伴走・定着化までを、自ら推進するポジションです。
背後にはプロフェッショナル人材（データサイエンティスト・エンジニア・AI/DXの実務家）がバックアップとして控えており、Claude／OpenAIなどの生成AI製品・サービスの活用支援を中心に、製品・サービスに制約がある場合や既存システムにもできる限り対応します。技術的に難易度の高いテーマも、一人で抱え込む必要はありません。

具体的な業務
● AI活用伴走（現場でのAI活用実行支援）
- AI製品・ツールの活用サポート（Claude／OpenAIなどの生成AI製品・サービス。製品・サービスに制約がある場合や既存システムにもできる限り対応）
- AI活用テーマの発掘・整理・ユースケース具体化（現場へのヒアリングを通じて、AI活用の余地を見つけ、整理し、具体的なユースケースに落とし込む）
- 業務プロセスの可視化とAI適用ポイントの特定、PoC検討・提案
- 要件整理・プロンプト／ナレッジの整備
- 利用部門への伴走・定着支援
- 効果測定の設計・運用

● 提案営業
- クライアント企業のAI活用・業務課題のヒアリング
- AI活用伴走プランの提案・見積もり作成
- マーケティング・インサイドセールス担当と連携した商談対応・受注活動
- 既存クライアントへの追加提案、リピート受注の獲得

ポジション・部門の魅力
- 「導入して終わり」にしない実行支援 ── AI活用テーマの発掘から、PoC設計、要件整理、定着支援、効果測定までを一気通貫で担えます。業務成果につながるAI活用を、自分の手で生み出せるポジションです。
- プロフェッショナル人材によるバックアップ ── 現役のデータサイエンティスト・エンジニア・AI/DXの実務家が背後で支えます。第一線の知見を借りながら、難易度の高いテーマにも踏み込めます。
- 現場で磨かれるAI活用の実践力 ── Claude／OpenAIなどの生成AI製品を現場の業務に合わせて使いこなし、成果に変える経験を積めます。AI・DXコア人材として、市場価値の高い実践力が身につきます。
- 専任ポジションとしては初の募集 ── 「AI活用伴走」の体制をゼロから立ち上げるコアメンバーとして、成長を牽引できること

職務内容要約
本ポジションは、Country IT Manager のもと、Japan IT チームの一員として DX 推進を担当します。
Individual Contributor（IC）として、DX・IT 領域の専門性を活かし、ハンズオンで業務改善や IT ソリューションの導入を推進します。
勤務地は東京本社ですが、必要に応じて国内各事業所での業務対応が発生します。
社内業務アプリケーションの運用・改善、RPA 等のツール導入、DX 推進を通じて、社内の業務効率化とビジネスオペレーションの最適化に貢献していただきます。

主な業務内容
DX 推進・業務改善
各ビジネスラインの業務プロセスを理解し、業務効率化のための IT ソリューションを選定・導入
DX 推進に向けた中長期計画の策定および実行
RPA（Power Automate Desktop）やマクロ、VBA を活用した業務自動化の推進
IT アプリケーション運用
社内業務アプリケーションの運用・管理・改善
システム導入時の仕様書・手順書作成
ユーザーサポートおよび社内トレーニング
デジタルサービス運用
Web サイト、メールマガジン、電子請求書、顧客アンケート等の運用サポート
社内 IT リテラシー向上のための教育・コーチング
プロジェクト推進
IT ベンダー選定（RFP 作成、コンペ実施）
プロジェクトマネジメント（スケジュール、コスト、リスク管理）
社内関係者との調整および改善施策の推進
職務のメジャメントとして下記が含まれます:
社内ユーザーへのタイムリーな情報共有とコミュニケーション
手順書・企画書・管理台帳などのドキュメント整備
業務改善による効率化・コスト削減の成果
社内ユーザー満足度（User Satisfaction）

オートメーション事業で約120年の歴史があり安定した事業基盤を持つグループ会社において、既存業務をデジタルの力で変えていく「攻めのDX」を推進いただくポジションです。
社内各部門およびグループ会社の業務を、デジタル技術により変革するプロジェクトに参画し、プロジェクトを推進支援いただきます。

・社内部門およびグループ会社の要求・課題整理
・適用するデジタル技術の方式検討
・プロジェクトが円滑に進むようステークホルダーと各種調整
・全社DX推進の方針検討およびその展開
・デジタルツール（ローコード、RPA等）をさらに活用するための機能拡張の企画検討、実装作業を行います。

【業務概要】
同社では、生成AI・AIエージェントを活用したDX・新規事業開発プロジェクトを推進しています。
本ポジションでは、生成AI・AIエージェントを活用したプロジェクトにおいて、クライアントとの要件整理からプロジェクト推進まで主体的に担当します。
顧客・エンジニア・デザイナーをつなぎながら、プロジェクトの中核メンバーとしてプロジェクトをリードします。

【具体的な業務】
・クライアントとの要件整理・要件定義
・AI・DXプロジェクトの企画・推進
・プロジェクト計画策定・進捗管理
・エンジニア・デザイナーとの連携
・顧客への改善提案・技術提案
・小規模プロジェクトのリード
・若手メンバーへのフォロー・レビュー

【ポジションの魅力】
・AI・生成AIを活用したプロジェクトを上流からリードできます。
・顧客のDX・業務改革を推進する中核メンバーとして活躍できます。
・技術・ビジネス双方を理解しながらプロジェクトを推進できます。
・組織づくりにも主体的に関われます。

【身につくスキル・経験】
・AI・DXプロジェクトのリード経験
・顧客提案・課題解決能力
・プロジェクトマネジメント力
・若手育成・リーダーシップ
・組織づくり・事業づくりへの参画経験

【チーム体制】
・プロジェクトごとにコンサルタント・エンジニア・デザイナーがチームを編成します。
・役員や事業責任者とも距離が近く、スピーディーに意思決定できる環境です。
・職種の垣根なく議論しながらプロジェクトを推進するフラットな組織文化です。
・一人ひとりに裁量があり、主体的な提案・チャレンジを歓迎する風土です。

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

同社は、「エクストリーマー集団が、日本を変える。」をミッションに掲げ、「AIと社員が溶け合う組織をつくり、利益と人材が共に成長する好循環を実現する」ことをビジョンに、AXコンサルティング事業・AXインテグレーション事業・AI研修事業・人材事業の4領域を一気通貫で展開しています。

日本企業が直面しているのは、単なる人材不足・生産性の問題ではなく、AIを前提とした事業構造・組織構造・仕事の仕方への構造転換という、変革です。同社は各社の変革を成功させるため、共に伴走し、会社、業界、日本、ひいては世界を変革していきます。

提供するのは、現在の業務を「AIを使えるようにする」だけの支援ではありません。顧客にたいして「AIを前提とした業務フローそのものに作り変える」ところまで踏み込み、人的変革（HX）・デジタル変革（DX）・ビジネス変革、業務プロセス変革（BX）としての「AX」を実現します。これまで、多数の変革支援実績を持ち、今後は、AXインテグレーションを軸に日本最大のAXプラットフォームへの進化を目指しています。

同社では、PoCで終わらせず本番導入・運用・定着まで踏み込む案件が拡大しており、顧客の業務そのものを作り変えるエンジニアを募集しています。

業務内容
クライアント企業のAX（AI変革）を、上流の業務分析から本番運用・定着支援まで一気通貫でリードします。

1. クライアント企業の業務プロセス分析とAI適用箇所の特定
2. LLMを組み込んだ業務アプリケーション・エージェントの設計・実装・運用
3. RAG基盤、社内データ連携、既存システム（SaaS／基幹系）とのインテグレーション
4. クライアント開発チームへのAI導入伴走支援（開発プロセスへのAIコーディングツール組み込み、ルール／コンテキスト整備、レビュー体制の再設計、ペアプログラミングや実装レビューを通じた定着支援）
5. 評価基盤（Evals）の構築、精度・コスト・レイテンシのチューニング
6. セキュリティ・ガバナンス要件への対応、本番運用の監視体制構築
7. PoCから本番導入までのリード、クライアントの技術者への引き継ぎ
※ 顧客は全国のため出張が発生する場合があります。

●このポジションの魅力
1. AIリーディングカンパニーで最先端スタックを本番投入: 最新のLLM・エージェント・SDD（仕様駆動開発）を“本番”で使い倒せる、成長産業の最前線です。
2. PoCで終わらせない、一人称の技術リード: 本番導入・運用監視・ガバナンスまで、一人称で設計しリードします。
3. 業界横断の実データ・実課題: 特定プロダクトに閉じず、多様な業界の実データと実課題に触れられます。
4. 守備範囲が広がる成長環境: Evals／LLMOps／エージェント設計まで、AIネイティブ開発の全工程で経験を積めます。
5. 経験・実力に見合った高い評価と待遇: 高い専門性を正当に評価し、実力に見合った納得感のある待遇を用意します。

あらゆる人を負の体験から解放することで、人と企業の可能性を引き出すことをミッションに掲げ、エンタープライズ企業のAI実装の最前線であるカスタマーサポート領域の変革に挑戦する企業でのポジションです。

カスタマーサポートは、顧客の「生の声」が集まり、企業の課題や価値が鮮明に表れる接点であり、AIとの親和性が極めて高い領域です。一方で、様々な壁によってその収集・分析・活用が十分に進んでいない現状があります。国内で3.1兆円超の市場規模と言われるカスタマーサポート領域を起点に、顧客体験をデータ×AIで変革するチャレンジを行っています。

創業当初からエンタープライズ企業へのプロダクト導入を進め、現在では、カスタマーサポート格付けTOP評価企業の約3割に導入が進み、金融、インフラ、通信キャリア、旅行代理店、航空会社等の幅広い業界のリーディングカンパニーに展開が進んでいます。

こうした実績をもとに、シリーズAラウンドにて資金調達を行いました。AIが日々進化していく現在、プロダクトの根幹となるLLMを組み込んだシステムの設計を担えるAIエンジニアは、顧客価値提供の根幹を担う存在です。

カスタマーサポートの変革をもたらす体験の実現を目指し、体験想像の最前線を担うために、AI devチームを立ち上げました。チームづくりから行い、プロダクトのコアの価値を共に作っていけるコアメンバーを募集します。

複数のプロダクトを運営しており、AIエンジニアとしてそれらすべてに対して、AIを活用した新機能の提案・設計・検証・開発・改善までを一貫して担当します。

単にAI機能を実装するだけでなく、プロダクトにおける「AIが生み出す価値」そのものに責任を持つポジションです。

ユーザーに本質的に価値のある体験を届けるために、データ分析、アルゴリズム設計、モデル選定・チューニング、検証、プロダクト実装、顧客との対話など、必要なことを幅広く行います。

もちろん、一人ですべてを担う必要はありません。それぞれの強みや専門性を活かしながら、チームとして価値を生み出していくことを大切にしています。

● 主な業務
- 解くべき課題の特定(顧客ヒアリングを含む)
- 課題に対する仮説の構築
- 仮説を解くためのアルゴリズムの提案・実装・検証
- 顧客価値を生み出すためのチューニング

● 期待する役割

1. AI技術を用いた顧客課題解決への責任を持つ
AI技術の担い手として、複数プロダクトから集まる多種多様なデータを活用しながら、解決難易度の高い顧客課題に向き合います。
AIを用いた解決方法の提案だけでなく、実際にプロダクトとして実装し、エンドユーザーへ価値を届けるところまで責任を持って推進します。
また、日々得られる知見を、実際のプロダクト機能や体験へ落とし込むことも期待されます。

2. ユーザー理解を起点に、本質的な体験を設計する
「AIとして何ができるか」ではなく、「ユーザーの課題をどう解決するか」を起点に、体験設計を行います。
実際に顧客と接しながら、ユーザーがどのように使い、どのような課題や期待を持っているのかを深く理解し、高い顧客解像度を持ってプロダクトづくりに向き合います。
理屈だけではなく、実際に価値を感じてもらえる体験を追求します。

3. 高速な仮説検証を通して価値を磨き込む
確からしい仮説を立てたら、まず素早く試し、ユーザーやデータから学びながら、着実にイテレーションを回します。
100%の完成度を目指すよりも、まず試して筋の良し悪しを見極めることを重視しています。
現時点では難しいことでも、将来につながる学びや技術的資産になることを前提に、積極的なトライを期待します。
また、得られた知見はチームへ共有し、組織の資産として蓄積していくことも期待されます。

【プロジェクト例】
顧客理解を高度化するプロダクト横断データ活用の設計・検証
- AIオペレーターの利用ログ、有人オペレーターの応対ログ、Web行動データ、FAQ・マニュアル等のナレッジを横断的に活用し、顧客状態を統合的に理解するデータ連携基盤を設計する
- Web行動データ、有人応対、AI応対等のデータを活用し、ユーザーの真の意図を推定するとともに、課題解決に向けた支援をプロアクティブに行う仕組みを検証する
- 複数プロダクト横断で蓄積されるデータを分析し、プロダクト改善や経営判断につながる示唆を継続的に創出する仕組みを企画・提案する

顧客課題を定量化するデータドリブンアセスメントの効果実証と自動化
- 問い合わせデータ、ナレッジ、利用ログ等の非構造データを横断的に分析し、顧客課題や運用状態を定量的に把握するアセスメントを設計する
- AIオペレーター・有人対応・Web行動データを統合的に解析し、AI化可能領域、ナレッジ整備が必要な領域、システム連携が必要な領域等を可視化する
- アセスメント結果に基づいた顧客ごとに最適化されたサポート改善やAI活用提案を継続的に実施可能とする、AIエージェントによるアセスメント基盤を構築する

継続改善を実現する自己進化型AI基盤の設計・実証
- 実運用データを活用し、AIが継続的かつ自律的に改善されるサイクルを実現し、ユーザー体験向上につなげる
- 顧客応対を自動で評価・分析し、改善課題の起票からSystem・Knowledge改善提案までを半自動で行う仕組みを設計・検証する
- AI改善による品質劣化やリスクを防ぐため、自律的なテスト生成・評価を含む安全性担保の仕組みと、現場で継続運用可能なユーザー体験を設計する

少数精鋭の開発組織で、このフェーズならではの大きな裁量を持ち、プロダクトの核心に向き合う環境です。

ミッション:
生成AI/LLMを活用したプロダクトの精度・安定性・信頼性を担保し、継続的な改善ループを自動化します。エラー・ドリフト・失敗事例を検知・分析し、ナレッジとして再利用可能な仕組みを構築します。

主な業務内容:
- LLM/RAGシステムの運用監視・アラート・可観測性（ログ、メトリクス、トレース）の設計
- 推論品質の自動評価基盤構築（Faithfulness / Factuality / Latencyなど）
- エラー発生時の一次切り分け・暫定回復・再発防止策立案
- モデル/プロンプト更新時の安全性・回帰テストの実施
- PoC〜本番環境における運用Runbook/SLO/SLAの整備
- ナレッジ運用（VoC・FAQ・負例分析）と精度改善レポートの継続運用