DX関連、事業会社の転職求人

574 件

【具体的な役割】
・ClaudeやCodexなどの生成AIツール、生成AI活用開発フレームワーク（FW）を活用ノウハウの習得
・実際のSI／開発現場への生産性向上支援や技術課題解決

【職務概要】
・生成AIを活用したシステム開発の生産性向上ユースケース開発・検証推進
・ユースケースのプロジェクト適用推進
・社内での業務効率化施策への貢献

【職務詳細】
・生成AIを活用した開発プロセスにおける課題を特定し、新たな解決手法を提案、検証を推進する
・実際のプロジェクトにおいて、プロジェクト担当者に対してAI技術の適用における技術的アドバイスや問題解決などの伴走支援を実施
・自部門の業務において業務効率化施策を検討し、カスタマーゼロとして検証、社内展開を推進

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・AIエンジニアとして最先端の生成AI技術に触れながらスキルアップでき、高度なノウハウも活用できます。生成AIを社内に展開することで、業務効率化の第一人者をめざせます。
・最新の研究やテクノロジーに日常的に触れられる環境があり、フロンティアAI企業との接点・協業の機会を持てる点も大きなやりがいです。
・システム開発への生成AI適用を通じて、金融機関の課題はもちろん、社会課題の解決にも貢献できます。
・・入社後は多くを学べる環境が整っております。

【職務概要】
特定テーマにおける顧客協創による事業開発の責任を負い、活動を担うチームを管理・監督する。AI(生成AI)分野における事業戦略の策定・実行、社内外ステークホルダとの関係構築を支援するとともに、顧客課題の抽出、事業計画の立案、プロジェクトの実行・管理・人財マネジメントなどを主体的に実行することにより組織目標を達成する。

【職務詳細】
・生成AI分野における事業開発
顧客ニーズ、社内ニーズ等から生成AI関連の事業開発を実施します。戦略策定・実行を様々な利害関係者と調整をしながら推進します。
・生成AI適用推進
社内及びGr会社への生成AI適用を推進します。生成AIの利用促進に向けた戦略作成・実行・状況調査を実施し、事業戦略目標を達成します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
金融AX推進センターでの業務には、技術の先駆けとなる役割や金融業界の課題解決に貢献するやりがいがあります。コンサルティングのスキルを活かしながら、金融システム開発の効率化や顧客業務プロセスの改善、新規ビジネス創出に取り組むことで、金融業界全体の発展に寄与できます。また、プロジェクト管理やコミュニケーション能力の向上を通じて成長し、金融業界の最新動向へのアクセスも得られます。

【職務概要】
特定テーマにおける顧客協創による事業開発の責任を負い、活動を担うチームを推進する。AI(生成AI)分野における事業戦略の策定・実行、社内外ステークホルダとの関係構築を支援するとともに、顧客課題の抽出、事業計画の立案、プロジェクトの実行・管理・人財マネジメントなどを上位者と連携しながら、主体的に実行することにより組織目標を達成する。

【職務詳細】
・生成AI分野における事業開発
顧客ニーズ、社内ニーズ等から生成AI関連の事業開発を実施します。戦略策定・実行を様々な利害関係者と調整をしながら推進します。
・生成AI適用推進
社内及びGr会社への生成AI適用を推進します。生成AIの利用促進に向けた戦略作成・実行・状況調査を実施し、事業戦略目標を達成します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
金融AX推進センターでの業務には、技術の先駆けとなる役割や金融業界の課題解決に貢献するやりがいがあります。コンサルティングのスキルを活かしながら、金融システム開発の効率化や顧客業務プロセスの改善、新規ビジネス創出に取り組むことで、金融業界全体の発展に寄与できます。また、プロジェクト管理やコミュニケーション能力の向上を通じて成長し、金融業界の最新動向へのアクセスも得られます。

グループ会社内の生成AIを始めとするAIやデータ活用に関する技術やサービスをグローバルに水平展開するための技術・マーケット調査や企画推進、海外グループ会社との共同ビジネス検討、ローカライズ、デリバリ体制構築、提案・案件支援などに一貫して取り組み、AI技術戦略のグローバル展開を推進するポジションです。
主に日本や欧米などを中心とした国内外のグループ会社と連携し、企画戦略の立案および推進、ビジネス拡大を実現するスキームを確立します。グローバルトップの競合と競うための基盤を構築するというチャレンジができる環境です。
ご経験やご志向に応じて以下の業務を担当します。

* 新規ビジネスの企画立案

【ポジション・部門の魅力】
* 国内最大級の生成AI活用推進に携わることができます。
* グループ全体の生成AI活用戦略の企画・推進に参画します。
* 数万人規模の社員を対象としたAI活用施策の企画・展開経験を積むことが可能です。
* 業務変革や生産性向上を実現するための全社横断プロジェクトをリードします。
* 世界最先端のAI技術・エコシステムに触れることができます。
* グローバルの主要テクノロジーパートナーとの連携を通じて最先端のAI技術動向をキャッチアップします。
* 最新の生成AI技術や活用事例の評価・検証を推進します。
* 国内外の先進事例を踏まえた新たな価値創出に挑戦できます。
* 経営層に近い立場でAI投資の意思決定を支援します。
* AI活用状況や投資対効果の分析・可視化を担当します。
* 経営層向けレポーティングや施策提言を実施します。
* AI活用を事業成果へ結びつけるための戦略立案に関与します。
* 大規模企業におけるAIシステムの管理・ガバナンス構築経験を積むことができます。
* 全社AI利用基盤の運営・高度化を推進します。
* セキュリティ、法務、調達、IT部門など多様な組織との連携を経験できます。
* AIガバナンスや利用ルール策定など、今後市場価値の高まる専門性を習得できます。
* グループ横断でのイノベーション創出に貢献します。
* 各事業部門やグループ会社と連携しながら新たな業務変革を推進します。
* 研究開発部門や事業部門との共創を通じた新規ユースケース創出に貢献します。
* 将来的なAI活用戦略や事業戦略の立案にも関与できます。

最先端の生成AI（LLM/RAGなど）やAIエージェント技術を顧客企業の業務プロセスに素早く組み込むため、Microsoft Power PlatformやCopilot Studioをはじめとするローコードツールを活用したシステム設計・構築・導入を牽引します。

具体的な業務イメージ:
* ローコードツールを用いたハイスピード開発: Power Apps、Power Automate、Power BI等を用いた、企業の業務効率化・自動化・可視化を支えるアプリケーションやワークフローの設計および構築。
* Microsoft Copilot Studio等を活用したAIエージェントの構築: 各種生成AIモデルや社内データと連携したカスタムCopilot（AIチャットボット/エージェント）の構築、および社内コミュニケーションツール（Teams等）への実装。
* 業務プロセスの可視化とソリューション提案: コンサルタントと協働し、顧客が抱える複雑な業務フローを可視化（BPR/BPMN等）。ローコードツールを活用し、いかに短期間で課題を解決できるかの実現可能性（PoC）検証とアーキテクチャ選定。
* パブリッククラウド（Azure/AWS）との連携および環境構築: 構築したローコードアプリやAIエージェントが、顧客企業のセキュアな自社環境下で安定して動作するためのクラウドインフラ（Azure、AWS等）との連携設計・環境ガバナンスの構築。
* 顧客の課題解決起点で行う要件定義および上流設計: 顧客企業の「どの業務に課題があり、どうAIやローコードで解決すべきか」という本質的な課題の特定から伴走。言われたものを作るのではなく、要件定義などの最上流工程から主体となってシステム設計へと落とし込みます。

ポジション・部門の魅力:
個人の適性・志向性にあわせ、2つのキャリアパスが用意されています。プロジェクトマネージャーとしてチームを牽引し、全体設計やメンバー育成、組織構築を担うマネジメントキャリア、または高度な技術的専門性を追求し、複数プロジェクトに横断的に貢献するスペシャリストキャリア（最高位Principle Specialist）を目指すことができます。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

業務概要: 既存事業の改善に加え、今後はAI、データ活用、医療・ヘルスケア領域の知見を組み合わせた新規サービス開発を強化します。特に、LLM、機械学習、RAG、外部AI API、社内データを活用し、PoCからMVP、PMF検証までを高速に回せる開発体制が必要です。本ポジションでは、完成された要件に基づいて開発するだけではなく、事業仮説の検証段階から関わり、プロダクトの立ち上げをエンジニアリング面から推進することを期待します。

ミッション: AIを組み込んだ新規サービスの仮説検証、PoC、MVP開発、PMF検証を、スピードと品質のバランスを取りながら推進する。研究開発職ではなく、AIをプロダクト価値に変換するアプリケーションエンジニアとしての役割です。

主な職務内容:
* 新規サービスの企画段階からの技術検討、実現可能性検証
* AI、LLM、機械学習モデル、RAG、外部APIを活用したPoC開発
* Python / TypeScript / React / Node.js / AWS / Google Cloud などを用いたプロトタイプ・MVP開発
* ユーザー検証、業務検証、データ検証に必要な最小限の機能設計・実装
* LLM API、Embedding、Vector Database、検索、プロンプト設計、評価基盤などの実装
* 既存データ、外部データ、ユーザー入力データを活用したサービス設計
* PM、事業責任者、デザイナー、営業、専門家との連携
* PoCで終わらせず、MVP・β版・正式版に進めるためのアーキテクチャ設計
* AI出力の品質評価、ハルシネーション対策、ログ収集、改善サイクルの構築
* セキュリティ、個人情報、権限管理、監査ログなどを踏まえた実装
* 新規サービスの技術選定、開発プロセス整備、ナレッジ化

利用技術:
* 開発言語: Python, TypeScript
* 開発フレームワーク: React, Vue3, Node, PyTorch, CatBoost / LGBM
* クラウド: AWS（CDK, Aurora Serverless, ECS, SageMaker等）、Google Cloud（Cloud Run, BigQuery, Vertex AI等）
* 開発ツール: GitHub Copilot, Devin, Docker Desktop, Gemini for Google Workspace, ChatGPT Plus

AIコンサルタントとして、クライアントのDXを成功に導くため、以下の業務を担います。
・生成AIを活用したプロジェクトのプランニング、実装
・生成AIを活用して実施内容の具体化、実装
・調査・分析業務
・業務フロー整理、As-Is／To-Beの可視化
・ヒアリング、インタビュー、ドキュメントレビュー
・要件定義・設計支援
・要件定義書・業務仕様書・画面／帳票定義書等のドラフト作成
・ドキュメンテーション・資料作成
・提案資料・報告書・会議体向け資料の作成
・クライアント向け各種説明資料の作成
・プロジェクト推進支援
・課題・タスク管理、議事録作成、会議運営サポート
・UAT支援、リリース準備支援

【解決している「具体的な顧客課題」】
現場に残る非効率やミスをなくし、企業が本来注力すべき仕事に向き合える環境をつくる。それが提供する価値です。属人化した業務や紙・Excelの手作業に追われる企業の「当たり前」を変え、社員が創造的な仕事に集中できる未来をつくります。部門ごとの業務課題に入り込み、短期間で成果を出し、定着させるDX伴走パートナーです。

【参画するメリット】
幹部候補として事業そのものをつくる経験を、初期メンバーとして積むことができます。事業を拡大していくタイミングだからこそ、部門の立ち上げや組織づくりに創業期のような手触り感を持って関われるポジションです。将来の事業成長を見据え、経営に近い立場で事業をつくる側に回れるフェーズ。仕組みを整える側ではなく、仕組みを生み出す側として参画できます。

【期待する役割・面白さ】
顧客の業務を深く理解し、課題の本質を捉えた上で最適な仕組みを設計・実装する、上流から下流まで一気通貫で担えるポジションです。単にソリューションを納品して終わりではなく、顧客の業務に深く入り込み、現場が変わっていく過程を間近で実感できること。「あの作業がなくなった」「ミスが減った」 その変化を顧客と一緒に見届けられる伴走型の仕事です。

同社の技術開発を担う研究開発部門において、以下の業務・役割を担当いただきます。

●FA領域向け画像センシング技術・アルゴリズムの構築と実装
・基板検査装置や画像センサ向けのAI画像センシングアルゴリズムの技術開発（以下のいずれか）
‐検査アルゴリズム開発（精度、ロバスト性、高速・軽量）
‐VLMをはじめとするマルチモーダルAIを活用した高精度な異常検知/予測保全/熟練者ノウハウ自動化など、次世代スマートファクトリーの中核技術創出

●事業部門との連携による技術の商品化・社会実装（R&Dから実用化へ）
・事業部門と緊密な連携・調整を行い、「事業に貢献する技術」として確立させます。

●技術の独自性創出と知財・学術活動への貢献
・開発テーマの実践を通じて、独自のアルゴリズムを創出し、特許の出願や論文執筆を行います。

【ポジション・部門の魅力】
●先端AIを“研究”で終わらせず、“現場で動く技術”に仕上げる面白さ
深層学習やVLMをはじめとするマルチモーダルAIなど、進化の速い先端技術を目利きし、現場で安定動作するアルゴリズムにまで高めていくことに挑戦できます。

●複数事業に展開して価値を生むコア技術構築
一つのテーマ開発に閉じず、基板検査や画像センサなど複数の事業・製品に波及するコア技術づくりに携わることができます。自ら生み出した技術を横展開しながら、事業成長に直結するインパクトの大きな仕事に挑戦できます。

●要求定義から価値検証まで関わり、顧客に選ばれる瞬間を見届ける手応え
事業部門と密に連携しながら、リアルな要求仕様や制約条件の整理といった最上流から、最終的な価値検証まで深く関わることができます。自身が手がけた技術によって、現場の顧客から選ばれる瞬間を肌で感じられる確かな手応えがあります。

技術部門のDX推進担当として、以下の業務を中心にお任せします。
1. 技術文書・製品データのデジタル管理基盤の開発と運用
2. データ連携システムの活用促進
3. 工場全体のシステム化・自動化プロジェクトへの技術部門としての参画
4. 他拠点の同業務担当者との連携と取り組みの工場への展開
5. 技術業務理解を深めるためにも工程設計などの業務

業務概要: 生成AIを開発の前提に据え、従来の開発プロセスそのものをアップデートしながら、モダンなアプリケーション開発を推進します。お客様のビジネス実現を加速させるため、企画・コンサルティングから要件定義、設計、開発、テスト、運用まで一気通貫で携わります。特定の業界に閉じず、多様な業界のお客様の課題解決にAIを活用します。特に強化していくのは、生成AIを活用したAI駆動開発です。開発生産性を高めるだけでなく、AIを組み込んだアプリケーションや、新しい開発体験そのものにも挑戦します。

具体的な業務: 本ポジションでは、開発実務に加えて、要件定義、設計方針の検討、コードレビュー、技術選定、タスク設計、メンバー支援なども担当します。将来的には、AI駆動開発を推進する開発リーダーとして、チームの開発品質・生産性向上を牽引することが期待されます。バックエンド寄り・フロントエンド寄り、どちらの経験からでも歓迎されます。入社後はAI駆動開発を軸に、フルスタックへと活躍の幅を広げ、フロント・バックの垣根を越えてキャリアを伸ばしながら、チーム開発をリードしたい方に最適なポジションです。
主な業務は以下の通りです。
1. Webアプリケーション／業務システムの要件定義、設計、開発、テスト
2. 生成AIを活用した開発プロセスの改善、実装支援、検証
3. AIを組み込んだ機能／アプリケーションの企画、実装、改善
4. 設計方針の検討、技術選定、コードレビュー
5. AWS等のクラウド環境を活用したシステム構築、改善
6. 開発タスクの整理、メンバーへの技術支援
7. AI駆動開発のチーム内展開、開発プロセス改善

ポジションの魅力:
1. 多様な業界のAI案件に数多く携わることができ、業界を限定せず、多くのお客様から「AIで解決したい」という相談が集まります。実践を通じて経験値を積み上げられます。
2. 組織全体でAI活用に取り組んでおり、経営トップがAIシフトを牽引し、部門責任者も日々最新のAI情報を社内に発信しています。組織全体にAI活用の文化が根付きつつあります。
3. 生成AIを個人で活用するだけでなく、チーム開発にどう組み込み、品質や生産性をどう高めるかにも関われ、開発プロセスそのものをアップデートしていく経験ができます。
4. 企画から運用まで一気通貫で関わり、価値提供の手触りを感じられます。
5. 完成された環境ではないため、開発文化や働き方を一緒につくることができます。

【業務概要】
生成AIを開発の前提に据え、従来の開発プロセスそのものをアップデートしながら、モダンなアプリケーション開発を推進するポジションです。顧客のビジネス実現を加速させるため、企画・コンサルティングから要件定義、設計、開発、テスト、運用まで一気通貫で携わります。特定の業界に閉じず、多様な業界の顧客の課題解決にAIを活用していきます。

特に強化していくのが、Claude / Claude Code などを活用したAI駆動開発です。開発生産性を高めるだけでなく、AIを組み込んだアプリケーションや、新しい開発体験そのものにも挑戦します。

【具体的な業務】
本ポジションでは、開発実務に加えて、要件定義、アーキテクチャ設計、技術選定、設計レビュー、コードレビュー、開発標準の整備、メンバーへの技術支援などをお任せします。AI駆動開発を推進するリードエンジニアとして、チームの技術的な意思決定や開発品質・生産性向上を牽引していただくことを期待しています。
バックエンド寄り・フロントエンド寄り、どちらのご経験からでも歓迎します。入社後はAI駆動開発を軸に、フルスタックへと活躍の幅を広げていただきます。フロント・バックの垣根を越えて、技術面からチーム開発をリードしたい方に最適なポジションです。

主な業務は以下の通りです。
・Webアプリケーション／業務システムの要件定義、設計、開発、テスト
・アーキテクチャ設計、技術選定、設計方針の検討
・コードレビュー、設計レビュー、実装方針の策定
・Claude / Claude Code 等を活用した開発プロセスの改善、実装支援、検証
・AIを組み込んだ機能／アプリケーションの企画、実装、改善
・開発タスクの整理、メンバーへの技術支援、技術的な課題解決
・AI駆動開発のチーム内展開、開発標準やナレッジの整備

【ポジションの魅力】
1. AI駆動開発を技術面からリードできる
Claude / Claude Code などの生成AIを個人で活用するだけでなく、チーム開発にどう組み込み、品質や生産性をどう高めるかにも関われます。AIを前提とした開発プロセスや開発標準をつくっていく経験ができます。
2. 技術選定・設計・レビューまで幅広く携われる
要件定義から設計、実装、レビュー、改善まで一気通貫で関わり、技術面からプロジェクトを前に進めることができます。単に手を動かすだけでなく、チームの技術的な意思決定にも関われます。
3. 多様な業界のAI案件に数多く携われる
業界を限定せず、多くのお客様から「AIで解決したい」という相談が集まります。実践を通じて経験値を積み上げられます。
4. 全社をあげてAI活用に取り組んでいる
全社員に生成AIツールを配布し、経営トップがAIシフトを牽引。部門責任者も日々最新のAI情報を社内に発信しており、組織全体にAI活用の文化が根付きつつあります。
5. AI駆動開発をチームに広げる経験ができる
Claude / Claude Code などの生成AIを個人で活用するだけでなく、チーム開発にどう組み込み、品質や生産性をどう高めるかにも関われます。開発プロセスそのものをアップデートしていく経験ができます。
6. これからの組織・文化を一緒につくれる
完成された環境ではないからこそ、開発文化や働き方を一緒につくれます。

同社のAI・データ領域を牽引する事業部長候補として、事業戦略立案から組織マネジメント、顧客開拓、プロジェクト統括までを幅広く担当いただきます。AIソリューションを活用した新規事業創出や既存クライアントのデータ活用推進を通じて、事業の成長をドライブしていただくポジションです。

【主な業務内容】
・事業戦略・収益管理、KPI設計、予算策定・実行管理
・クライアント企業とのリレーション構築および新規案件開拓
・AIエンジニア／データサイエンティスト／アナリストの組織マネジメント
・経営陣や他事業部との連携による全社DX推進
・生成AI、MLOps、データ基盤を活用した新サービス開発・実証

【PJ例 ※実績ベース】
・大手飲料メーカー向けマーケティング分析支援（年間3,000万円規模）
・通信大手向け生成AI分析アシスタントが正式オプションとして採択
・小売業界のAIレコメンド最適化・顧客行動分析支援

【本ポジションの魅力】
・AI／データサイエンス事業の戦略から実行まで一貫してリードできる
・生成AI・データサイエンス領域で、社会的インパクトの大きいプロジェクトを推進
・技術×ビジネスの両面から事業を創る「グロッシップ人材」として活躍可能
・成果と実行力を背景に評価されるフラットでスピーディーな組織文化
・グループ会社のネットワークを活かし、先端技術活用の幅広い経験を積める

与信モデルの開発・運用・改善を通じた、事業成長への貢献
　企画: 課題発見と言語化、解決案の提示
　評価設計: オフライン指標だけでなく、重要なビジネスKPIやリスク指標、UX を含めた評価設計
　運用設計: ドリフト/モデル性能劣化/不具合の検知から恒久対応まで含む、SLO/運用設計
　技術意思決定: モデリング方針（解釈性 vs モデル性能、オンライン/バッチ、リアルタイム要件、ルールベースとの境界等）の決定
　モデル構築: データ分析、特徴量設計、テーブルデータ向けのMLモデルの設計・実装、推論/学習パイプライン整備、再現性担保、実験管理、モデルの品質保証を含む設計・実装
プロダクト/ビジネス/リーガル/コンプラ等のステークホルダーを巻き込んだ合意形成、コラボレーションの主導
次世代与信モデルの検討および開発
チームメンバーへの技術的なメンタリング

【業務概要】
Data AI Solution事業は、データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。データクラウドを活用したデータ基盤構築から、AIエージェントのガバナンス基盤（MCPass）、AI協働プラットフォーム（Finstage Cowork）まで、一貫したデータ×AIのスタックを持ち、エンタープライズ向けに展開しています。

Data AI Solution事業が提供しているサービス:
- MCPass（新規立ち上げ）
組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。エンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中です。
- Finstage Cowork（企業向けAI協働プラットフォーム）
企業向けにAI×業務協働（バイブワーキング）の環境を提供するプロダクトです。チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。
- NorthCast
データクラウドをベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能です。

このポジションでは、同社の主力プロダクト（MCPass・Finstage Cowork）の開発を軸にしながら、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。

【具体的な業務内容】
- BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える
- 金融機関のセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する
- フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる
- 顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする

【ポジション・部門の魅力】
- AI駆動開発とガードレールの両立
Claude Code・Cursor等のAIコーディングツールを業務で積極活用。一方で金融水準のガバナンスが求められるため、コードレビュープロセス・プロンプト品質管理・LLMの出力検証（Harness Engineering）の仕組みを整備しており、「使いっぱなし」ではなくAI活用の品質設計ごと経験できる環境です。
- Forward Deployed Engineer（FDE）として顧客と最前線で戦う/目指すことができる
FDEとは、顧客の現場に深く入り込み、技術的な課題解決を直接リードするエンジニア職です。同社では、エンジニアが顧客との要件定義・技術選定・実装まで一気通貫でリードするスタイルを採用。「開発だけ」「営業だけ」ではなく、ビジネスインパクトをコードで直接生み出す動き方ができます。特にMCPass・Finstage Coworkでは、金融機関のITガバナンス要件を理解した上で設計・提案できるエンジニアが在籍し、またそれを目指せる環境です。
- 手応えのある1→10フェーズ
新規事業の立ち上げフェーズでありながら、すでに大手企業との案件実績があり、「不確実性の高い0→1」ではなく手応えのあるフェーズで価値を生み出せる環境です。また、データ基盤が整っているため新規プロダクトを開発しやすい環境です。
- 幅広い技術領域への挑戦
バックエンドの枠にとらわれず、PdM、テックリード、アナリティクスエンジニアのような動きを取り、他ポジションに染み出せる環境です。API、DB、インフラなどサーバーサイドとその周辺領域の開発経験を積むことができます。
- バラエティ豊富なデータ
クレジットカードやPOSデータなど機密性の高いデータを扱え、プロダクトを通じて企業の意思決定を支え、ビジネスの成功に直結していることを実感できます。
- フルサイクル・裁量
エンジニアが直接顧客と対話し、要件定義から技術選定・実装までリードする文化です。配属先によってはエンジニア×Bizdevでロードマップを議論する体制が整っています。

Data AI Solution事業チームは、社員の過半数をエンジニアが占めており、PM・コンサルタント・Bizdevと密に連携しながら開発を進めるスタイルです。チームは大学の研究室に近い、知的好奇心旺盛な雰囲気です。技術的な議論が日常的に飛び交い、技術書の輪読会なども自発的に開かれています。20 30代のメンバーが中心ですが、経験やバックグラウンドは多様で、コンサルティングファーム出身・SIer出身・金融業界経験者など様々なメンバーが在籍しています。働き方はフルリモート対応で、全国各地にメンバーが在籍しており、家庭やプライベートと両立しながらライフステージに合わせた柔軟な働き方が可能です。キャリアパスとしては、テックリード・PdM・PMなど複数の選択肢があり、エンジニアとしてプロダクト開発をリードしながらPdMとしても活躍するメンバーも実際にいます。

●開発環境（AI）
コーディング：Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用
コードレビュー・仕様管理：AIによるドラフト生成 ＋ エンジニアレビューの二段階プロセス
エージェント開発：MCPass（同社のMCP Gateway）経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用
AI利用比率：エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしています。

業務概要:
交通事故削減支援サービスである主力サービスのコア技術の1つであるAIモデルの開発 / 運用に関する業務に携わります。
AIモデルは、開発した通信型ドライブレコーダー（エッジ）とクラウドで動作しており、映像とセンサデータを解析して、脇見運転や一時不停止などの事故リスクの高い運転行動を自動的に検出します。検出されたシーンの映像と運転データは、ドライバーが自身の運転を振り返る際に活用されており、安全運転への行動変容を促進するための重要なデータとなっています。

具体的な業務:
危険運転行動を検知するAIモデルの開発・改善・運用を行います。
1. 映像 / GNSS / IMUデータ等をソースとして、AIモデルの構築、課題分析、性能改善
2. AIモデルの実サービスへの実装、モデル軽量化、リリース
3. AIモデルの継続的な性能改善、運用コストの削減
4. 地図データを用いたロジック構築 / データ分析

ポジション・部門の魅力:
1. 実験だけで終わらず、実サービスに活用される機械学習モデルを構築し、継続的に性能を改善する経験ができます。
2. 契約車両10万台のドライブレコーダーから得られる走行データ（映像 / GNSS / IMU等）と運用中のAIモデルの推論結果を分析 / 活用する経験ができます。
3. 異なる専門性を持ったチーム（データエンジニア / エッジエンジニア / アノテーター / カスタマーサクセス等）と連携しながらAIモデルを開発 / 運用する経験ができます。
4. AIモデルの開発 / 運用を通じて、交通事故の削減という社会貢献を実感できます。

業務概要:
技術研究開発を牽引するストラテジックR&D本部（旧技術・知財本部）のデジタルソリューションセンタへの配属です。製造業向けデータソリューション事業を対象とした、サービス企画部門と密に連携したAI・データ分析基盤およびアプリケーションの設計・開発を担います。本ポジションでは、新たなデータビジネスの立ち上げフェーズにおいて、ITとOTを融合したAI・データ分析基盤の要件検討からアーキテクチャ設計、実装まで一気通貫で関わることが可能です。
また、将来的には構築した基盤を活用したグループ会社の各データサービス事業に展開し、全社の開発生産性を革新する技術開発も担うことを予定しています。

具体的な業務:
・製造現場データを活用したAI・データ分析基盤のアーキテクチャ設計・構築（要件定義〜実装まで主体的に推進）
・サービス企画部門や顧客との協働による、技術観点からの要件整理・価値提案
・最新クラウド技術の動向調査・選定および基盤・アプリケーションへの適用

主な役割:
・技術開発テーマの企画・推進
・担当する技術開発の要件定義と実行
・開発で得た知見の資産化（特許、論文等含む）
・関係する同僚、部下の指導

ポジション・部門の魅力:
・スピーディーな開発体制：データソリューション事業の立上げ・成長におけるスピーディーな事業検証・開発サイクルに携わることができます。
・経営に近い技術活用：経営層や顧客に対する直接的な価値伝達を担うため、技術を起点とした意思決定に深く関わることができます。
・事業と研究開発の両立：短期の直接的な事業インパクトと、中長期の技術開発の両方に関わることができます。
・全社横断での技術貢献：FAのみならず、ヘルスケアやソーシャルソリューションなど多様な事業に貢献する機会があります。

【業務概要】
本ポジションは、CTO直下の「技術共創室」に所属します。技術共創室は、既存プロダクトの開発・導入に留まらず、顧客の現場に深く入り込み、業務や意思決定プロセスを理解しながら、顧客自身もまだ言語化できていない重要課題を発見し、数理最適化・AI・システム開発の力で新しいソリューションを顧客と共に創り上げていく組織です。
顧客から与えられた要件を実装するのではなく、顧客の組織の中に入り込み、「本当に解くべき課題は何か」を見つけ、プロトタイプやPoCを通じて新しい価値を形にしていただきます。単なる常駐や受託開発ではなく、顧客と同社が一体となって事業化・プロダクト化を目指す、技術共創の中核ポジションです。

【本ポジションの役割】
Forward Deployed Engineer（FDE）は、顧客の現場と同社の技術をつなぐポジションです。顧客の業務現場や意思決定の場に入り込み、現場責任者・業務担当者・経営層と対話しながら、業務の構造、制約条件、意思決定の難しさを理解します。そのうえで、数理最適化・AI・データ分析・システム開発の知見を用いて、解決すべき課題を定義し、解決策の仮説をプロトタイプとして形にしていきます。
受注前は、顧客理解、課題仮説の構築、簡易プロトタイプやデモの作成、PoCテーマの設計を担います。受注後は、プロジェクトチームと連携しながら、本開発・プロダクト化・運用定着に向けた橋渡しを担います。

【具体的な業務】
技術共創室のForward Deployed Engineerとして、以下の業務を担当いただきます。
・顧客企業の現場責任者、業務担当者、経営層とのディスカッション
・顧客の業務プロセス、意思決定プロセス、制約条件、現場課題の理解
・顧客自身がまだ言語化できていない課題や改善余地の発見
・顧客業務を数理最適化、AI、システム開発の観点から構造化
・Python等を用いた簡易プロトタイプ、デモ、モックアップの作成
・PoCテーマの設計、検証観点、成功条件の整理
・エンジニア、PM、コンサルタント、営業と連携した本開発・プロダクト化への橋渡し

【ポジションの魅力】
・CTO直下の技術共創室で、同社の次の成長領域を自らつくることができます。
・顧客の要件を待つのではなく、現場に入り込み、本質的な課題発見から関わることができます。
・数理最適化・AI・システム開発を、電力・エネルギー、物流、生産、都市・交通などの社会インフラ領域に実装できます。
・個社特化の課題解決から、他社展開可能なプロダクトやサービスの創出に挑戦できます。

事業部門が抱える開発生産性課題に対し、関連部門（開発部門・CRM・IT部門・外部ベンチャー等）と連携したビジネス課題の具体化、解決アプローチとしてのシステム設計・構築、クイックな検証サイクルによる取り組み推進を担当いただきます。
特に、事業部門が保有するナレッジ（VoC、技術文書、暗黙知等）の構造化・AI活用による顧客応対・商品企画・開発を効率化する社内基盤システムを対象とします。

【技術領域】
データサイエンス（統計解析、機械学習・深層学習、生成AI・Agentic AI）に関するEDA（探索的データ分析）・システム設計・機能実装

【この仕事の魅力】
・全社の挑戦的目標の実現に向けた、全社/グループ各社を支える基盤システムに関わる仕事です。
・常に最新の技術動向をキャッチアップしながら業務遂行するスキルが身につきます。
・社内外との協創を通じたプロジェクト推進を経験できます。

DXは終わり、AX（AIトランスフォーメーション）の時代へ

AX事業部 設立の背景
生成AIの台頭による「AI革命」の中、企業が求めているのは、言われたものを作る「作業者」ではなく、AI前提でビジネスを再設計する「AXパートナー」です。そこで当社は、従来の作業受託モデルから完全に脱却し、お客様の変革を共に担う「価値共創型AXパートナー」へと生まれ変わります。この新たなビジョンのもと、全社の専門知見を掛け合わせ、最前線でAIネイティブな価値を生み出す中核組織として「AX事業部」を新設しました。

AXアーキテクト募集の背景
当社の最高技術責任者の直下で、AI時代の最前線を創る「AIアーキテクト」へ
私たちがまず仕掛けるのは、企業のAI導入ロードマップを描く新規事業「自社サービス」の立ち上げです。そのコアメンバーとして、CTOの設計意図を具現化し、AI・LLMアプリやプロトタイプを爆速で形にしていく役割をお任せします！

具体的な業務
新規事業「自社サービス」の立ち上げ
様々な業界の企業の「業務AI代替可能性」を診断し、AI導入のロードマップを提示するサービスの立ち上げメンバーとして下記業務をお任せします。
・CTOの設計意図を具現化するAI・LLMアプリ実装
・社内エンジニアへの技術展開（AIエバンジェリスト活動）
・PoC・プロトタイプの実際の構築

ポジション・部門の魅力
1. 技術統括役員直下で新規事業立ち上げに携われる

本ポジションは、技術統括役員直下の組織で、AX事業の立ち上げフェーズから参画できます。サービス設計、技術選定、顧客提案、プロジェクト推進など、決められた領域だけではなく、事業そのものを成長させる経験を積むことができます。
2. AI導入構想から実装まで一気通貫で経験できる
顧客課題の整理やAI活用方針の策定だけではなく、PoC開発、AIアプリケーション実装、導入後の改善まで関われます。
コンサルティング視点とエンジニアリング視点の両方を磨きながら、AI時代に必要な実践的なスキルを身につけられる環境です。
3.技術×ビジネス推進力を高められる
AI技術を理解するだけではなく、「どの業務に、どのようにAIを組み込めば価値につながるのか」を考え、顧客と共に変革を進める経験ができます。
また、AMBLでは全社員のAI人材化に向けた取り組みも進めており、社内外のAI活用推進や人材育成にも関われます。

画像AI・外観検査領域で培われた技術基盤を活用し、AIとロボティクスを融合したフィジカルAIソリューションの開発を推進します。
本ポジションでは、フィジカルAIの実現において重要な要素となるロボットハンドの開発を中心に担当します。
対象となるのは、従来の産業用ロボットでは自動化が難しい領域です。例えば食品製造現場における柔らかい対象物のハンドリングなど、人であれば自然に行える一方で、対象物の個体差や環境変化への対応が求められる作業の自動化に挑戦します。
構想立案から試作、実機評価、現場導入まで一貫して携わりながら、新たなロボティクスソリューションの開発を推進します。

【業務内容】
ロボットハンド（エンドエフェクタ）の構想設計・機構設計
柔軟物や不定形ワーク向け把持機構の開発
グリッパー、真空吸着機構などの設計・評価
ロボットを活用した自動化システムの開発
ロボットセルの構築および実機検証
AI画像認識システムとの連携検討
試作開発およびPoC推進
生産現場における評価・改善・チューニング
顧客課題の分析およびソリューション設計
商品化に向けた開発推進

業務概要:
CTO直下のAI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、複数の事業および経営基盤の業務における生成AI応用のイネーブリングを担当します。

具体的な業務:
プロジェクトに携わる前の段階で、複数の事業を横断し、生成AIで解決すべき課題を探索します。

基盤整備:
全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用可能なインフラ基盤、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供します。
新技術の探索と研究を通じて、将来的に利用すべき手段を見定めます。
社内外に知見を発信し、開発生産性とプレゼンスを高めます。
AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上させ、モデルケースとして展開します。

事業適用:
生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。
ヒアリング・要求分析: 優先度の高まった事業チームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出します。
何をどのように進めるのかを決定: どのような方法で課題を解決するのが効果的かつ効率的かを考え、事業メンバーと共に決定します。変化の激しいAI進展と事業環境に耐えうる堅牢性・柔軟性を両立する技術選定が求められます。
実装: 高速なフィードバックサイクルを回し、「作らない」手段も含めて解決策を実現します。
継続して改善: プロダクトのバックグラウンドとなるWeb開発技術・生成AI技術関連のツールセットや開発手法について、継続して投資し、良いプラクティスを探索します。CI/CD、LLM-as-a-judge、LLM自体のモニタリング、ソフトウェア自体のオブザーバビリティの向上など、システムを継続して利用する上でのツールおよび運用改善に取り組みます。
成果を横展開: 成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です。

ポジション・部門の魅力:
CTOと共にグループ経営および事業開発を経験できます。
複数の事業にエンジニアとして携わる機会があり、生成AIの利活用に関する実践の場があります。
アンラーンの機会が数多くあり、自身のバイアスを見直し、組織や事業に向き合うスキルを経験あるメンバーからフィードバックをもらいつつ高めることができます。
アプリケーション開発だけでなく、インフラ、モデリング、分析、ライブラリ整備、エージェント実装など、価値提供に必要なシステムをチームでフルサイクルに開発・運用することができます。
最新の生成AIを活用した事業創出、業務改善の機会が多くあり、実践経験を積むことができます。
データサイエンスやエンジニアリングに長けた同僚と共に、フルサイクルエンジニアリング文化のなかで経験を最大化することができます。
エンジニアだけではなく、クリエイティブ職やビジネス職等多くの専門性をもった同僚と、生成AIを活用した事業開発の経験を積むことができます。
新技術研究・発信を通じて技術プレゼンス向上に取り組むことができます。

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

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

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

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

●業務概要
同社は2018年に創業以来、大規模言語モデル・予測分析・自然言語処理といったAI技術の研究とビジネス実装に力を入れています。
これらの技術力や実装力を背景に、マーケティング支援の主力サービスに加え、AI活用による事業変革支援サービス、AIを駆使した次世代型の人材紹介など複数の事業を展開しています。
企業の戦略パートナーとして、AI戦略の立案から実装、採用・育成まで一気通貫で支援しています。
企業のAIトランスフォーメーション（AX）を強力に推進した結果、エンタープライズ企業を中心に顧客が急増し、急成長を続けています。
2026年5月には国内最大手の企業との資本業務提携を発表。同時にシリーズCで資金調達を実施しています。

●具体的な業務
・請求作業/経理連携
・法務連携
・事業者との連携作業(定例MTGなど)
・アカウント担当のサポート業務
・数値管理

生成AI・大規模言語モデル（LLM）の普及により、多くの企業がAI活用に取り組み始めています。しかし実際の現場では、「AIを入れたのに期待した回答が返ってこない」「古いマニュアルを正解として扱ってしまう」「構想はあるが業務に根付かない」といった課題が起きています。その多くは、AIモデルの性能だけでは解決できません。業務を理解し、AIが正しく機能するためのナレッジデータ・システム・運用を設計し、現場に根付かせる担い手が必要です。
Forward Deployed Engineer（FDE）は、顧客の業務課題を理解し、AIで解くべき課題を定義し、実際に動くものを作り、現場で使われる状態まで伴走するポジションです。

同社が取り組むのは、FAQツールとして培ってきた「ナレッジデータの設計・整備・活用」の知見を軸に、AIナレッジデータプラットフォームへと進化を遂げることです。目指すのは、単なるツール提供ではありません。企業が「AIを正しく機能させられる状態＝AI-Ready」を実現するための伴走です。
1. 現場に眠る暗黙知を発掘・構造化する
2. 正確な情報とノイズを切り分け、AIが判断できる状態に整える
3. 情報の鮮度を保ち続ける運用の仕組みを顧客と一緒に作る
特に、エンタープライズ企業・自治体・医療機関など、大規模で複雑なシステム環境を持つお客様への導入が急速に拡大しています。

同社はナレッジ改善を支援してきた実績を持ちます。この蓄積をもとに、AI活用の前提となるナレッジデータ整備から、業務への定着まで踏み込めることが強みです。特に金融・インフラ・公共など、セキュリティ要件が厳しく導入ハードルが高い領域においても実績が積み上がっており、エンタープライズ企業への深い関与を通じて得たノウハウが、AIコンサルの質を支えています。中長期では、コールセンター領域における問い合わせ対応の高度な自動化、いわゆるオートパイロットコールセンターの実現を目指しています。
そのロードマップは、Web自己解決 → コール → ボイスエージェント → チケット管理 → AIエージェント。「AI時代のスタンダードに最短でたどり着くお手伝いをする企業」として、このロードマップを先行者利益を取りながら進めるポジションです。

FDEは、顧客の業務課題を理解し、AIと技術を活用した解決策を構想から実装まで一気通貫で担うポジションです。単なる開発者でも、コンサルタントでもありません。
顧客の要望を「そのまま実装する」のではなく、業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を見極め、プロダクトを起点に解決策を作り上げます。客先常駐や受託開発とは異なります。FDEは自社プロダクトを起点に顧客課題を解き、現場で得た知見を同社プロダクト改善へ直接フィードバックします。「個別の顧客を助ける」と「プロダクトを進化させる」 この2つを同時に担うポジションです。
FDEは新設されたAIコンサルティング部門に所属します。従来型SaaSのような部分最適にとどまらず、顧客の業務構造そのものに踏み込み、AIを前提とした業務変革を目指します。
FDEはAIコンサルティング部門に所属し、業務コンサル、セールス、CS、開発チームと連携しながら、技術面から顧客のAI-Ready化を推進します。顧客課題の整理や業務変革の設計は業務コンサルと協働しますが、FDE自身にも、顧客のビジネス課題を理解し、技術でどのように価値を出すかを考える姿勢が求められます。現フェーズでは役割や進め方が固まりきっていないため、自分たちで型を作っていくことを楽しめる方を歓迎します。

具体的な業務は以下の通りです。
1. 顧客の業務課題・AI活用ニーズのヒアリングと構造化
* 顧客の業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を特定する
* 顧客の要望をそのまま受け取らず、背景・目的を深掘りして本質課題を言語化する
* 経営層・事業部門・IT部門など複数ステークホルダーとの合意形成
2. 技術的導入支援・PoC
* 営業・CSに技術専門家として同行し、IT部門・開発部門への技術説明・セキュリティ要件対応・実現可能性の検証（PoC）
* AIコーディングツールを活用し、議論の場で素早くプロトタイプを作成して顧客の意思決定を前に進める
* 顧客の既存システム（CRM・社内ポータル・各種SaaSなど）と同社プロダクトを連携させるためのアーキテクチャ設計・API連携の実装・技術要件定義
3. ナレッジデータ整備・AI-Ready化への伴走
* 顧客が保有するナレッジデータ（FAQ・マニュアル・社内文書など）の現状診断と整備
* 暗黙知・口頭伝承として現場に眠る知識の発掘・構造化・ドキュメント化支援
* ナレッジデータの同社プロダクトへの統合（データ抽出・クレンジング・変換スクリプトの作成）
* 情報鮮度を保ち続けるための運用ルール設計・定着支援
4. プロダクトへのフィードバック
* 現場で得た顧客ニーズ・導入時のペインポイントを抽象化し、機能要望として開発チーム（PM/エンジニア）へフィードバック
* 個別対応の中に「汎用化できる要素」を見出し、コアプロダクトの改善に貢献

プロダクトの技術要素:
フロントエンド：React, JavaScript/TypeScript
バックエンド：Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
インフラ：Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
開発支援：CircleCI, ESLint, Renovate
開発環境:
・ソースコード管理：GitHub
・コミュニケーション：Slack, コミュニケーションツール, Google Meet
・グループウェア：Google Workspace

同社の最先端技術に触れ、AIエンジン搭載システムのアーキテクチャ開発を担当していただきます。同社は、各産業現場の顧客にAIや最適化などの最先端技術を用いた最適化ソリューションを提供しています。社会インフラの多くの現場は「属人化の解消」「後任者不足の対応」「コスト削減」「CO2排出量の削減」などの課題に直面しています。同社はこれらの課題を深く理解し、人間では困難な膨大な組み合わせから様々な最先端技術を用いることで最適な計画を分析・立案・可視化しています。その結果、顧客のオペレーションを最適化することで大幅なコスト削減、CO2排出量削減を実現しています（※主な顧客：電力会社、物流会社、製造メーカー、IoTディベロッパー）。今回は、最先端AIの社会実装を加速させるため、システムとAIの融合を担う中核メンバーの募集を開始します。

アプリケーションとAI（機械学習、生成AI、数理最適化、アルゴリズムなど）を融合し、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。
1. AIとシームレスに連携するアプリケーションの全体設計、およびそのコンセプト策定を主導
2. AIモデルの特性を最大限に引き出すための、AIモデル内のアーキテクチャ設計と実装
3. AIとアプリケーション間の最適なインターフェース設計と、その継続的な改善・最適化を主導
4. LLMやAI-Agentの活用を前提とした、次世代の開発プロセスの構築
5. 技術選定、設計方針の策定、コードレビューなど、チーム全体の技術力向上に貢献する役割
6. 組織の成長戦略に基づき、技術的なロードマップ策定にも参画いただけます。

エンジニアとしての経験を活かし、AIを社会実装する先進的なチームの一員として活躍できます。アプリケーションの開発以外にも機械学習、数理最適化などのスキルを獲得するための環境と機会があります。CursorやClaude-Codeなどの有償のAI-IDE/AI-Agentツールを業務で利用できます。スマートシティや電力事業、製造業向けの重要なシステム開発に貢献し、社会に影響を与えるプロジェクトに参加する機会があります。数多いプロジェクトノウハウと顧客ネットワーク、専門家アドバイザーによる最新技術教育がメンバーの活躍をサポートしています。フルフレックス、リモート制度と、フランクなコミュニケーション文化が、裁量権を持って自由に行動する業務スタイルを支えています。

キャリアプラン:
AIとソフトウェア含めたアプリケーション全体を見通せるエンジニア
ドメイン業務知識に精通したエンジニア
プロジェクトやチームの取りまとめやマネージャー

【業務概要】
産業現場の顧客が先端技術を実際の業務で使えるよう、AI×数理最適化のソリューションを提供しています。社会インフラの多くの現場は「後任者不足、属人化問題、コスト削減、CO2削減」などの課題に直面しており、同社はこれらの社会課題に対する深い共感を持ち、複数のシナリオを効果的にシミュレーションし、分析結果を可視化することによって、顧客の最適なオペレーション判断とコスト削減を実現しています。主な顧客は電力会社、物流会社、製造メーカー、ディベロッパー(IoT)です。産業現場における「最先端技術の活用」はその重要性と可能性が日々高まり、参画するプロジェクト数も年々増えています。機械学習や数理最適化を用いたアルゴリズム開発メンバーを増強します。

【具体的な業務】
顧客の様々な課題をAIと数理最適化手法を用いて解決する業務全般をリードします。案件例としては、以下のものがあります。
1. 電力需給計画の最適化AIソリューション開発
2. 配船計画の最適化AIソリューション開発
3. センサーデータを用いた時系列予測、異常検知ソリューションの開発
4. 位置情報データを用いた人流分析、シミュレーション作成

具体的には、以下の業務を担当します（能力と希望に応じて担当領域を相談）。
1. 顧客の課題解決のためのデータ集約、クレンジング、可視化、解析業務
2. 機械学習エンジンの設計、実装、分析結果等のレポーティング
3. シミュレータの実装
4. 社内のデータサイエンティストを対象とした技術力向上のための教育活動
5. 主力プロダクトの開発における技術ディスカッションへの参加

【ポジション・部門の魅力】
社会を良くしたいという志を持つ社員が多く、機械学習、強化学習、量子コンピューターといった最先端技術への投資と、その技術が実社会・インフラ現場でどのように使われ続けるかを日々追求しています。物理、数学、工学の博士号取得者、重工やメーカー出身者のドメイン知識を持つ社員、コンピューターサイエンス専門家、数理最適化の実務経験豊富なプロフェッショナルで構成されたエンジニア組織です。顧客のそれぞれ異なるニーズや制約条件に対して、柔軟かつ確実なソリューションを提供しています。豊富なプロジェクトノウハウと顧客ネットワーク、専門家アドバイザーによる最新技術教育が社員の活躍をサポート。フルフレックス、フルリモート制度と、フランクなコミュニケーション文化が、裁量権を持って自由に行動する業務スタイルを支えます。

数理最適化のソリューションを提供する企業で、数理最適化を用いたアルゴリズム開発メンバーを増強する一環として新しいメンバーを募集しています。
お客様の様々な課題をAIと数理最適化手法を用いて解決する業務全般をリードしていただきます。

《案件例》
鉄道・交通分野における様々な計画の最適化ソリューション開発
電力需供計画の最適化ソリューション開発
配船計画の最適化ソリューション開発

具体的には、以下のような業務を担当してもらいます（能力と希望ベースで担当領域を相談）。
最適化エンジン/ソルバーのプログラム設計、実装、結果レポーティング
業務システムとの結合
SaaSプロダクトの開発における最適化アルゴリズムの設計・実装
顧客への結果の説明や、要件のヒアリング
社内のデータサイエンティストを対象にした技術力向上のための教育活動

社会をよくしたいという志を持つ社員が活躍しています。数理最適化、機械学習、強化学習、量子コンピューターという最先端技術に投資すると同時に、その技術がどのように実社会・インフラ現場で使われ続けるかを全社員が日々考えています。
物理、数学、工学の博士号取得者、重工やメーカー出身者、コンピューターサイエンス専門家、数理最適化の実務経験豊富なプロフェッショナルで構成されたエンジニア組織です。お客様のそれぞれ異なるニーズや制約条件に対して、柔軟かつ確実なソリューションを提供しています。
豊富なプロジェクトノウハウと顧客ネットワーク、専門家アドバイザーによる最新技術教育が社員の活躍をサポートしています。
フルフレックス、フルリモート制度と、フランクなコミュニケーション文化が、裁量権を持って自由に行動する業務スタイルを支えます。

「インフラと社会の発展」をミッションとし、企業のDX化をAI技術でサポートする企業です。社会インフラ分野で革新的なシステム開発に取り組み、最新技術を学び実践できる環境を提供しています。経験の有無に関わらず、「社会貢献したい」「新しいことに挑戦したい」という意欲のある方を歓迎します。

ビジネスアーキテクトとして、クライアントのビジネス課題を構造化し、AI・数理最適化を活用した解決策を設計します。その上で、社会インフラ領域（エネルギー・製造・物流など）のAIプロジェクトを構想から実行までリードしていただきます。

●具体的な役割
1. 課題整理・構想
クライアントの経営層から現場担当者へのヒアリングを通じた、顧客課題や要件の整理・構造化
クライアント課題や要件に対して解決アプローチの仮説を構築し、妥当性についての説明・合意形成
2. 解決策の設計
数理最適化／機械学習／シミュレーションなどを組み合わせた運用までを見据えた開発方針の策定
3. プロジェクトの推進
AI／最適化エンジニア、ソフトウェアエンジニアなどの専門家チームを横断的にリードし、プロジェクトを推進します
4. 意思決定・マネジメント
技術的なトレードオフ（性能・開発コスト・運用性など）やQCD（品質・コスト・スケジュール）を踏まえ、プロジェクト全体最適の観点から意思決定を行います。
上記の判断について、ステークホルダーへの説明を行い、納得感のある合意形成をリードします。
5. 品質・リスク管理
PoC 本番リリースまでの各フェーズにおける品質・リスク管理、課題発生時の方針決定とリカバリプランの策定
6. 価値の拡大
推進中のプロジェクトにとどまらず、新たなソリューション展開も見据え、顧客ビジネスの拡張を構想・推進します。

●プロジェクト例
AIを活用した発電計画・需給調整の最適化により、電力運用の効率化と環境負荷低減を実現
生産計画・在庫配置の最適化を通じて、製造業のサプライチェーン効率向上とコスト削減に貢献
輸送計画の最適化により、物流・運送業界における配送効率向上と環境負荷低減を支援

技術と開発プロセスを理解し、お客様と伴走しながら事業価値の拡大をリードするポジションです。

●本ポジションの魅力
充実した教育プログラム：体系的な研修カリキュラムにより、未経験の方でも着実にスキルを習得
専門性の向上：実践的なプロジェクト経験を通じ、データサイエンスの専門知識を習得
知的好奇心：多様な業界・企業との連携により、常に新しい知見と課題に触れる機会を提供
高い裁量権：個人の裁量が大きく、社会貢献度を感じることができます

業務概要:
「AI×数理最適化」をコア技術に、電力需給・物流網・鉄道網といった社会インフラの計画業務を革新する企業でのポジションです。
同社の最適化エンジンは多くの産業現場で実稼働していますが、カーボンニュートラルの実現やサプライチェーンの複雑化に伴い、従来の古典コンピュータのみでは計算時間が指数関数的に増大する「組合せ爆発」の課題に直面しています。この社会の「計算資源の限界」を突破し、次世代の最適化基盤を構築するため、量子コンピューティングの実用化フェーズを最速で進める体制を強化しています。
同社では量子計算を含む量子技術を「実務で使えるレベル」に落とし込み、プロダクト・顧客実案件へ統合する取り組みを加速させています。本ポジションは、量子技術を最適化に限定せず、機械学習や、不確実性下の評価・シミュレーションにも適用し、価値検証（PoC）から実運用までを担う、極めてチャレンジングな役割です。
【ミッション：量子技術の「社会実装」の最短経路を設計する】
量子計算技術を、実務の制約（計算時間、精度、コスト、再現性、運用性）を前提に成立させ、PoCから実運用までの技術ロードマップを策定・推進します。数理最適化エンジニアと連携し、古典計算・近似・サロゲート等の手段も含めた選択肢の中で、量子技術を「必要なところに、必要な形で」組み込み、最短で価値を出すことが責務です。

具体的な業務:
1. 量子アルゴリズムの実装・検証
* 量子回路/量子アルゴリズム/量子シミュレーション等の実装と検証
2. ユースケース開発（最適化・機械学習・不確実性下評価）
* 社会インフラ領域の課題に対し、量子技術の適用仮説を立案し、PoC設計（指標、比較対象、統計的評価、再現性担保）を推進
3. 実案件へのアサイン
* 顧客のプロジェクトにおいて、数理最適化エンジニアと協力し、ハイブリッド（量子＋古典）アルゴリズムの適用可能性を検討・検証
4. 最新技術の社会実装
* 最先端の論文知識を実務上の制約条件（コスト、計算時間、精度）の中で最適化し、プロダクトへ反映

ポジション・部門の魅力:
1. 「理論」を「社会インフラ」へ
* 書いたコードが、日本の電力を守り、物流を効率化する実運用システムに組み込まれる手触り感があります。
2. グローバルかつ柔軟な環境
* 日本語能力不問・フルリモート相談可能です。世界中のトップタレントとフラットに議論できる環境です。
3. シニア層・エキスパート歓迎
* 年齢不問です。量子物理や量子情報の深い専門性を、ビジネスの力に変えたい想いのあるプロフェッショナルの方にはきっとご活躍いただける環境です。

主に製造系企業に対し、SmartOperationビジネスの拡大に向けて、生成AIや深層学習を活用した業務改善を提案し開発する担当です。顧客の課題を把握し、顧客とともに最適な課題解決を検討・導出し、同社およびグループ会社、他社の技術を活用した提案、開発を行います。

PM: 実現可能性に応じて最適な優先順位を決め、スコープ・方向性を顧客と調整・合意します。
AIコンサル: 顧客目的・課題の整理、取組方針策定、解決策の実現に向けたAI活用、ITアーキ策定、ロードマップ策定を行います。
AIエンジニア: 生成AIや深層学習を活用したアプリケーション開発を行います。

このビジネスの魅力:
1. 生成AIや深層学習の活用を学び、AI活用のスペシャリストになることができます。
2. 生成AIをはじめとするAIはクラウド上に構築することが多いため、クラウドネイティブ開発のスキルアップに繋がります。
3. 先端技術を活用した難易度の高いプロジェクト運営を経験するため、プロジェクトマネジメントスキルが向上します。
4. 変革の中心である顧客接点領域に携わることで、IT市場の中でも価値のある人材になることができます。

組織情報:
現在の組織は社員5名、パートナー6名で構成されています。

勤務形態:
テレワークと出社を組み合わせた勤務をしています。家庭の事情により出社が難しくなった際も、テレワークに切り替えて業務を行うことも可能なため、ワークライフバランスを充実させる制度を活用可能です。

【業務概要】
AI駆動型プロダクトオーナー/システムエンジニアとして、顧客のビジネス変革を最上流からリードする以下の業務を担っていただきます。
1. 大手顧客の大型案件の伴走支援/プロダクトオーナー
2. 顧客の事業戦略策定に関わる支援
3. ビジネスアーキテクチャ設計（グランドデザイン）
4. 顧客とその関係者間の合意形成と折衝
5. 新規顧客開拓に向けたソリューション企画、提案活動の主導
6. AWS、GoogleCloudの最新機能を活用する請求関連システム企画・運営

【ポジション・部門の魅力】
1. 戦略や要件定義で終わらず、同社内の高いエンジニアリング力とアジャイル等の開発体制により、顧客の描いた戦略・課題解決策に最後まで関わることが可能です。
2. 企画フェーズから開発チーム（技術スペシャリスト）が参画するため、技術的なフィージビリティをリアルタイムで検証しながら最適なソリューションを設計できます。

業務概要:
AI駆動型プロダクトオーナー/システムエンジニアとして、顧客のビジネス変革を最上流からリードする以下の業務を担っていただきます。

具体的な業務:
大手顧客の大型案件の伴走支援/プロダクトオーナー
顧客の事業戦略策定に関わる支援
ビジネスアーキテクチャ設計（グランドデザイン）
顧客とその関係者間の合意形成と折衝
新規顧客開拓に向けたソリューション企画、提案活動の主導
AWS、GoogleCloudの最新機能を活用する請求関連システム企画・運営

ポジション・部門の魅力:
戦略や要件定義で終わらず、同社内の高いエンジニアリング力とアジャイル等の開発体制により、顧客の描いた戦略・課題解決策に最後まで関わることが可能です。
企画フェーズから開発チーム（技術スペシャリスト）が参画するため、技術的なフィージビリティをリアルタイムで検証しながら最適なソリューションを設計できます。

業務概要:
サービスを通じて人々や社会にインパクトを与える存在となり、連続的な事業作りを通して世界に貢献する企業でのポジションです。
創業時からの主力サービスをはじめ、生活のインフラとなる複数のサービスを連続的に立ち上げ、急速に成長しています。
主力サービスは国内No.1のレシピ動画プラットフォーム、国内No.1の節約アプリなどがあります。
主力サービスは国内No.1のレシピ動画プラットフォームです。
主力サービスの運営を通じて、多くの食品メーカーや卸企業の課題をヒアリングしてきました。その中でも最も大きな課題の一つが、いまだにFAXや紙でのやり取りが主流で、非効率な業務が多く存在していることです。
国内No.1の主力サービスの運営で培った業界知見とネットワークを活かし、食品流通業界（メーカー・卸・小売）の巨大な非効率を「AIエージェント」で完全自動化する経営層直下の新規プロジェクトを立ち上げています。
本プロジェクトでは、FAXや紙が主流の巨大なレガシー産業に対し、AI-OCRやLLM、Durable Workflow Engine（耐久性ワークフロー）を駆使したプロダクトを通じて、業務の完全自動化を実現することで大きな社会的インパクトを生み出します。

具体的な業務:
食品メーカーや卸企業向けの業務自動化AIエージェントの設計・実装を、フロントエンドからバックエンド、AIインフラまで幅広く担当します。
- AI-OCRのモデル選定および精度向上のためのファインチューニング
- LLMの応答品質を担保するガードレールの設計と運用
- Durable Workflow Engineを用いた、耐障害性の高い業務ワークフローの構築
- 自己改善ループが回るエージェントハーネスの設計と開発
- パイロット顧客の業務ヒアリングに基づいた、実務に即したソリューションの設計・実装

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

同社では、2030年までに売上高3,000億円を目指す目標に向け、AIを中核とした事業を推進しています。多くの開発／保守現場では、属人化などを背景に、影響調査や改修対応に時間がかかる点が大きな課題となっています。同社はこうした課題に対し、「業務の分解・標準化」を軸に構造からプロセスを見直すとともに、AIを活用することで、開発プロセスの効率化と品質向上の両立を目指しています。具体的には、AIを積極的に活用して、影響調査、コード／テスト生成、レビュー高度化などを通じて、開発・改善プロセス全体の生産性を引き上げる取り組みを進めています。本ポジションでは、保守開発における課題分析からプロセス設計、改善、実装までを一気通貫で担い、システムが継続的に価値を生みつづける状態を設計、実装する役割をリードします。保守開発フェーズでの継続的改善や自動化に価値や達成感を感じる方、AIを活用して顧客に価値貢献していきたい方を歓迎します。

具体的な仕事内容:
1. 課題分析／構造把握
- 開発／保守プロセスの可視化、現状整理
- 影響調査〜リリースまでのボトルネックの特定
- 障害データの分析を通じた課題構造の抽出
2. プロセス設計／仕組み化
- 開発／保守プロセスの再設計（分解／標準化）
- 影響調査〜リリースまでのフロー最適化
- インシデント管理および再発防止のプロセス設計
3. AI活用による開発高度化
- 要件に対する影響調査レポートの自動化
- コード／テストコード生成の導入、活用推進
- コードレビューの自動化および品質改善施策の推進
4. 実装／定着／改善
- プロジェクトマネジメント
- 改善施策の実装、プロジェクト推進
- 現場への適用、運用定着支援
- 品質指標の可視化、継続的な改善サイクルの構築

ポジションの魅力:
●AI活用を通じて、実践的な経験が得られる
同社では、AI活用を外部に提供するだけでなく、自身の業務にも徹底的に適用しています。AIネイティブな企業への変革を目指すなかで、実際に使ってみてはじめてわかる価値や難しさを体感し、それを顧客への提案に活かすことができます。
●AIを活用した開発高度化に関われる
AIを活用することで、影響調査や改修、テスト、レビューといった開発プロセス全体の高度化に携わることができます。従来の保守開発にとどまらず、品質とスピードを両立する新しい開発のあり方を実務を通じて習得できるポジションです。
●成長性と安定性を兼ね備えた環境
AI BPaaSは同社の中核成長領域として位置づけられており、今後も継続的な拡大が見込まれるビジネスです。将来性のある領域に身を置きながら、安定した事業基盤のもとで長期的にキャリアを築くことができます。変化の激しい時代においても、安心して挑戦しつづけられる環境です。

AI BPaaSの特徴:
同社は現在、「人の生産性を高める」時代から、「AIで業務そのものを提供するモデル」＝Native AIへの転換を進めています。その中核を担うのがAI BPaaS事業です。
本組織では、AI活用を単なる効率化にとどめず、業務をAI前提で再設計し、運用まで含めて提供する「AI BPaaS」モデルの確立を進めています。
AI BPaaSでは、業務の可視化、AIを前提としたプロセス設計、AIによる業務の自動化、運用を通じた継続的な改善までを一気通貫で担います。これにより、従来の運用・改善にとどまらず、業務設計から価値創出まで関わることが可能になります。

業務概要:
同社では、2030年までに売上高3,000億円を目指すに向け、AIを中核とした事業推進を進めています。現在、AIの活用は単なる効率化にとどまらず、業務そのものの設計や価値の創出にまで踏み込むフェーズに入っています。一方で、多くの企業では、コンサルティング／エンジニアリング／オペレーションが分かれたままとなっており、部分的な改善にとどまっているのが実情です。同社はこうした課題に対し、コンサルティング／エンジニアリング／運用まで一気通貫で支援をしており、AI活用を前提に業務を再設計する「AI BPaaS」モデルを推進しています。本ポジションは、「AIを使って事業や社会を本気で変えたい」という思いとポテンシャルをもった方を幅広くお迎えするためのオープン枠です。

具体的な業務:
ご経験に応じて以下の業務を担当します。
●AIコンサルタント
・生成AI／LLMを活用した業務変革の企画、構想
・クライアントの課題整理およびAI導入戦略立案
・PoC推進および導入ロードマップ策定
・業務プロセスの再設計（BPR）
●AIオペレーションコンサルタント
・AI導入後の業務オペレーション設計
・業務フロー設計、KPI設計、運用モデル構築
・AIシステムと現場業務の統合支援
・継続的改善に向けた運用管理
●AI BPOマネージャー
・AIを活用した業務代行、業務効率化の設計、運用
・データ整備、アノテーション、AI学習支援
・業務プロセスの標準化、自動化推進
・オペレーション品質管理、改善
●AIエンハンスメントマネージャー
・AIモデル／プロンプトのチューニング、最適化
・運用後の精度改善、品質監視
・障害対応、問題分析、改善提案
・継続的な運用・保守業務

ポジションの魅力:
●AIを前提とした業務変革に携われる
AIを単なる効率化ツールとして扱うのではなく、業務そのものを見直し、価値の出し方を変えていくことに取り組んでいます。実際のプロジェクトを通じて、AIで何ができるかではなく、AIで何を変えるかを考え、実装していく経験を積むことができます。
●業務とITをつなぐ力が身につく
業務改善とIT活用を分断せず、一体で捉えながら課題解決に取り組むことができます。「業務はわかるがITは弱い」「ITはできるが業務知見がない」といった状態から、両方を理解し、全体を動かせる人材へ成長できる環境です。
●職種にとらわれないキャリア形成ができる
コンサルティング、エンジニアリング、オペレーションといった領域の経験をクロスボーダー的につむことで、特定の職種に閉じないキャリアを築くことができます。「コンサルか、エンジニアか」といった選択に縛られず、ご自身の強みや志向にあわせてキャリアを広げていける環境です。

【業務概要】
AIを導入するだけでは価値になりません。多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入検討が進む一方で、「何から始めればいいのか分からない」「PoCは実施したが業務へ定着しない」「現場で使われない」といった課題が数多く発生しています。業務を理解し、課題を整理し、適切なプロセスへ組み込み、現場で使われ続ける状態まで設計してはじめて、事業価値へつながります。
同社のAIエンジニアは、単なる“AIツール導入支援”を行うポジションではありません。顧客の業務課題へ深く入り込み、AI・データ・業務プロセス・システム構造を整理しながら、「AIをどう使うべきか」から実装・定着までを一気通貫で支援します。ITエンジニアとしてのバックグラウンドを活かしながら、顧客との対話・課題整理・提案・設計へと役割を広げていけることも特徴です。「実装するだけ」から次のステージへ進みたい。「技術」と「業務」の両方を理解できる人材を歓迎しています。
このポジションは、“AIを使う”ではなく、“AIで業務を変える”ことを重視しています。同社は、AIツールの導入だけを行う企業ではありません。顧客の経営・業務課題へ入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。単なるPoCやデモ開発ではなく、「実際に現場で使われる状態」を作ることを重視しています。同事業部では、以下のようなテーマに取り組んでいます。

【具体的な業務】
1. 生成AI活用支援: LLM・AIエージェントを活用し、業務プロセスを再設計します。
2. AI業務改善支援: BPR・業務分析を通じて、AI活用余地を整理し業務へ落とし込みます。
3. AIアーキテクチャ設計: RAG・ナレッジ活用・AIエージェント等を含め、信頼できるAIシステムを構造から設計します。
4. PoC 実装支援: ローコード・ノーコードも活用しながら、スピード感を持って業務実装まで伴走します。

主な業務内容は以下の通りです。
・顧客課題整理・業務分析: 顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います。
・AI活用提案・PoC支援: 生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します。
・要件整理・AI設計支援: 顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います。
・開発チーム連携: AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます。
・内製化・定着支援: AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します。

AIネイティブ開発グループの主な実績として、以下のような支援を行っています。
・AIネイティブ開発支援サービスの提供: クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発において、内製化および自走に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発（SDD）を自動化する同社のAIエージェントを開発中。
・AIエージェントシステム開発: LLMを活用し、社内データ検索（RAG）アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。
・生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発: 生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。
・生成AI開発ガイドライン策定支援: OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。
・要求開発モデリングサービスの提供: 生成AIを活用し、業務改革（DX）やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図（UML等）を自動生成する同社独自のサービス。
・対話型AIエンジンの提供: 同社開発のチャットボット製品の販売、および生成AI（ChatGPT、ローカルLLM等）連携機能の実装・導入支援。累計40社以上へ導入実績があります。

【ポジション・部門の魅力】
ITエンジニアから、より上流の課題解決やコンサルティングへ挑戦したい方に適した環境です。専門性の異なるメンバーとチームで協力し合い、顧客へ本質的な価値を届けることを大切にしています。社員の95%以上がリモートワークを活用しており、居住地に縛られない柔軟な働き方が可能です。2025年度の月平均残業時間は8.24時間と、ワークライフバランスを大切にしながら働ける環境です。子育てや介護と両立している社員も多く、それぞれのライフスタイルに合わせた働き方を実現しています。当事業部は、20代後半 30代前半の若手メンバーと、豊富な経験を持つスペシャリスト層がバランスよく在籍している組織です。技術への探究心が強いメンバーが多く、AI・クラウド・アーキテクチャ・データ活用などについて日常的に議論が行われています。「自分がやりたい技術」よりも、「顧客課題をどう解決するか」を重視する文化が根付いています。

【業務概要】AIプロジェクトは、単に技術を導入すれば成功するものではありません。業務・システム・データ・組織・運用まで含めて整理し、不確実性の高いプロジェクトを前に進める“リーダー”が必要です。AIネイティブ開発 プロジェクトリーダーは、単なるPMでも、単なるAIエンジニアでもありません。顧客の潜在課題を引き出し、AIを活用したビジネス構想を描き、社内外のプロフェッショナルを巻き込みながら、PoCから本番運用までをリードするポジションです。また、生成AI・AIエージェント時代における新しい開発・業務スタイルを顧客へ提案し、「AIを使う」から「AIでビジネスを変える」まで伴走していきます。AI時代の新しいプロジェクト推進を、自らリードしたい方を歓迎しています。

【このポジションの位置づけ】AI時代の“推進役”となるポジションです。同社は、AIツールを導入するだけの企業ではありません。顧客の経営・業務課題へ深く入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。その中で本ポジションは、顧客とエンジニアリングチームの中心に立ち、AIプロジェクト全体を推進する役割を担います。AIを“実際に使われる価値”へつなげるため、この組織では以下のテーマに取り組んでいます。
・生成AI活用支援: LLM・AIエージェントを活用した業務改革・業務支援
・AI業務変革: BPR・業務分析を通じたAI活用プロセス設計
・AIアーキテクチャ設計: RAG・ナレッジ活用・AIシステム構造設計
・PoC 本番運用支援: PoCだけで終わらせず、本番運用・改善・内製化まで伴走
AIネイティブな開発スタイルを推進し、AI駆動開発・AIエージェント活用・ナレッジ活用を前提とした「AIネイティブな開発スタイル」の実践を推進しています。GitHub CopilotやCursor等のAIコーディング支援ツールを活用しながら、開発速度・品質・知識共有のあり方をアップデートし続けています。この事業部には、AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア・コンサルタント・アーキテクトなど、多様な専門家が在籍しています。それぞれの専門性を活かしながら、顧客課題をチームで解決していく文化があります。

【主な業務内容】
・AIプロジェクト推進: 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、顧客折衝・要件整理・計画策定・進捗管理・品質管理をリードします。
・顧客課題整理・ビジネス構想: 顧客の潜在ニーズや課題を引き出し、AIを活用した新しい業務・ビジネスプロセスを構想します。
・提案・プレゼンテーション: 提案書・見積書作成、経営層向けプレゼンテーション等を通じて、AI活用の方向性を顧客へ提案します。
・エンジニアリングチーム連携: AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、PoC 本番運用までを推進します。
・組織・ナレッジ貢献: チームメンバー育成、社内ナレッジ共有、勉強会・研修企画等を通じて、組織全体の技術力向上へ貢献します。

【AIネイティブ開発グループの主な実績】
・AIネイティブ開発支援サービスの提供: クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発（R&D）において、「内製化」および「自走」に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発（SDD）を自動化する同社AIエージェントを開発中。技術・ツール: Dify, Copilot Studio, Gemini Enterprise 等。主要顧客: 大手生命保険会社、大手自動車メーカー、大手商社 など。
・AIエージェントシステム開発: ChatGPTをはじめとするLLMを活用し、社内データ検索（RAG）アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。技術・ツール: Dify, LangChain, Copilot Studio 等。主要顧客: 大手総合電機メーカー、大手損害保険会社。
・生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発: 生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物（ソースコード、コーディング規約、アーキテクチャ図、テストケース、プロンプト設計書等）の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。技術・ツール: 主要LLM（ChatGPT, Gemini等）、各種AIノーコードツール。主要顧客: 大手生命保険会社、大手SIer。
・生成AI開発ガイドライン策定支援: OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。技術・ツール: Azure OpenAI Service, ChatGPT, Claude 等。主要顧客: 大手自動車部品メーカー。
・要求開発モデリングサービスを提供: 生成AIを活用し、業務改革（DX）やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図（UML等）を自動生成する同社独自のサービス。主要顧客: 大手通信キャリア、大手商社 など。
・対話型AIエンジンを提供: 同社開発のチャットボット製品の販売、および生成AI（ChatGPT、ローカルLLM等）連携機能の実装・導入支援。主要顧客: 大手総合電機メーカー、大手自動車部品メーカー、大手商社、官公庁をはじめ、累計40社以上へ導入。

【技術領域・活用例】
顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。
・クラウド: AWS / Azure / Google Cloud
・データ基盤: Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等
・データエンジニアリング: dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理
・AI/LLM関連: OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計
・MLOps / LLMOps: MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等
・AI駆動開発: GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用
特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。

【業務概要】
多くのAI活用プロジェクトでは、業務構造の整理やデータ設計、AIアーキテクチャの検討が不十分なまま開発が始まり、PoCで終わる、現場で使われない、運用できないといった課題が生じています。また、AI戦略を描ける人材や、AIを事業へ組み込むための構造設計ができる人材が不足している企業が多数存在します。
同社のデータ戦略グループは、単なるAI導入支援ではなく、経営戦略の策定段階から参画し、設計・実装・運用までを一気通貫で支援することで、これらの課題解決に取り組んでいます。
AIモデルやデータ基盤に詳しいだけでなく、顧客の経営課題を起点に、業務知識を構造化し、AIアーキテクチャを設計し、経営層と対話しながらプロジェクト全体を推進できる人材を求めています。オントロジーエンジニア・LLMエンジニア・データアーキテクトなどのスペシャリストと連携し、数名規模のチームをリードし、成果物の品質とプロジェクト成功に責任を持つことが期待されます。また、案件ごとの成功体験を属人的な知見で終わらせず、標準化・ナレッジ化し、次の案件やチームへ展開していくことも重要な役割です。

【具体的な業務】
このポジションでは、「AIを作る」のではなく、「AIを事業で使える構造」そのものを設計する挑戦が求められます。

1. 顧客上流対応:
工場長・経営企画部長・AI推進部門長等の意思決定者と直接向き合い、経営アジェンダとAI施策の接続、KPI・ロードマップ設計を主導します。「何をAIで解くべきか」という問いの設定から担当します。

2. チームマネジメント:
オントロジーエンジニア・LLMエンジニア・データアーキテクト等、数名のスペシャリストの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自身も上流作業を担当しながらチームを率います。

3. AI知識基盤の設計監督:
企業の暗黙知・業務ロジックをナレッジグラフ・業務オントロジーとして構造化するプロジェクトの設計判断を行います。LLMへのコンテキスト供給品質がAI出力精度を左右することを理解した上で、知識基盤とAIシステムの接続設計に責任を持ちます。

4. ノウハウの標準化と横展開:
案件で確立した戦略フレーム・アーキパターン・知識構造化手法を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体の提案品質・デリバリー速度の向上に貢献します。

5. AI・データ動向の事業反映:
AIエージェント・LLM・ナレッジグラフ・フィジカルAI等の最新動向を継続的にキャッチアップし、顧客提案・サービス設計・チームの技術方針に積極的に組み込みます。

【ポジション・部門の魅力】
* 戦略提案と受託開発の両面で顧客を支援します。顧客の経営・業務課題へ深く入り込み、AI戦略、データ戦略、AIアーキテクチャ設計、システム実装、内製化支援まで一気通貫で伴走します。「AIをどう使うべきか」から入り、「実際に使える状態」まで責任を持つことが特徴です。
* 以下の尖ったテーマに取り組んでいます。
* データドリブン経営支援: 経営アジェンダとデータ戦略を接続し、KPI・ロードマップ設計で意思決定を支える
* ナレッジグラフ構築支援: 企業知識を意味で繋ぎ、AIエージェントを賢くする知識基盤を築く
* AIアーキテクチャー設計: 「動くAI」ではなく「信頼できるAI」を構造から設計する
* 異なる専門性を持つメンバーが在籍しており、それぞれの強みを持ち寄りながら、チームで顧客課題を解決しています。
* リモートワークを活用した柔軟な働き方が可能で、全国各地から勤務する社員が在籍しています。月平均残業時間は8.24時間と、ワークライフバランスを大切にできる環境です。
* この事業部は、20代後半 30代前半の若手メンバーと、豊富な経験を持つスペシャリスト層がバランスよく在籍しています。技術への探究心が強く、AI・クラウド・アーキテクチャ・データ活用などについて日常的に議論が行われています。顧客課題解決を重視し、チームで協力して本質的な価値提供を目指す文化です。

多くのAIプロジェクトでPoCは成功するものの、本番環境での活用に至らないという課題があります。多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入が進む中、データ基盤、AI実装、開発プロセスの品質が不十分なまま開発が進む現状があります。これにより、LLMへのコンテキスト供給が不十分となり、AIがドメイン知識を理解できず、ハルシネーションや精度劣化を招くことがあります。
同社のデータ戦略グループは、単なるAI導入支援に留まらず、データ基盤、AIアーキテクチャ、AI駆動開発、内製化支援までを一気通貫で提供し、この課題解決に取り組んでいます。AIモデルに詳しいだけでなく、AI-Readyなデータ基盤を設計し、LLMが正しく理解できるコンテキストを供給し、AIを事業で使える状態まで導ける人材を求めています。クラウドエンジニア、データエンジニア、AIエンジニアと連携し、数名規模のチームを率いて、AIシステムの本番稼働まで責任を持っていただきます。AIモデルの構築だけでなく、AIが本番運用できる構造を構築する挑戦に意欲のある方を歓迎します。

具体的な業務:
* 顧客技術対話: 顧客のAI推進部門・情報システム部門・技術部門と対等に技術議論を行い、データ基盤・AIシステムの設計合意を主導します。上流フェーズのチームから本番化フェーズへの引き継ぎを技術的に完結させます。
* チームマネジメント: クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア等数名のメンバーの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自身も技術的な主担当を持ちながらチームを率います。
* AI実装品質の設計監督: データ基盤（スキーマ・ETL・品質管理）・AIアーキテクチャ（品質ゲート・評価基準）・AI駆動開発（コンテキスト設計）の各レイヤーの整合性を担保します。LLMへのコンテキスト不足がドメイン誤り・ハルシネーションを引き起こすリスクを構造的に排除します。
* 顧客内製化支援: 外部ベンダー依存から脱却し、顧客組織が自走できる状態を作ることを最終目標として設定します。AI駆動開発ガイドライン・標準プロセスの整備と顧客チームへの移転を担います。
* 実装ノウハウの標準化: 案件で確立したアーキテクチャパターン・実装手法・品質基準を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体のデリバリー品質と速度の向上に貢献します。
* AI・データ動向の事業反映: クラウドAIサービス・MLOps・LLMOps・AI駆動開発・フィジカルAI等の最新動向を継続的に把握し、設計判断・顧客提案・チームの技術方針に積極的に組み込みます。

ポジション・部門の魅力:
* PoC止まりでは終わらせない: AI戦略の策定だけでなく、データ基盤設計・AIアーキテクチャ・AI実装・AI駆動開発・内製化支援までを一気通貫で伴走し、「AIを継続的に運用できる状態」を構造から構築することが特徴です。
* “AI-Ready”な構造を作る: データ基盤構築支援（データメッシュ・コンポーザブル基盤）、AIアーキテクチャ設計（信頼できるAI）、AI駆動開発（開発プロセス進化）、データマネジメント（高品質データ供給）といったテーマに取り組んでいます。
* 専門性の異なるメンバーとチームで戦う: クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア・アーキテクトなど、異なる専門性を持つメンバーが在籍しており、それぞれの専門性を持ち寄りながらチームで顧客課題を解決しています。
* 実績: 製造業向けAI-Readyデータ利活用基盤構築、SI企業向けAI駆動開発標準化・教育プログラム開発、金融関連企業向けナレッジグラフRAGを活用した暗黙知の形式知化、製造業向け摩耗予測MLOps基盤構築支援、ITサービス企業向け次世代AIビジネス立ち上げ支援、多事業企業向けデータマネジメント活動支援など、多岐にわたる実績があります。
* 技術領域・活用例: 顧客環境に応じて、AWS / Azure / Google Cloud、Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift等のデータ基盤、dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理等のデータエンジニアリング、OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計等のAI/LLM関連、MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes等のMLOps / LLMOps、GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用等のAI駆動開発といった技術を活用しています。特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。
* 働きやすさと裁量を両立した環境: 社員の95%以上がリモートワークを活用しており、居住地に縛られない柔軟な働き方が可能です。2025年度の月平均残業時間は8.24時間と、ワークライフバランスを大切にしながら働ける環境です。
* 事業部の風土: 20代後半 30代前半の若手メンバーと、豊富な経験を持つスペシャリスト層がバランスよく在籍しています。技術への探究心が強く、AI・クラウド・アーキテクチャ・データ活用などについて日常的に議論が行われています。顧客課題解決を重視し、専門性を尊重しながらチームで協力し、本質的な価値を届けることを大切にしています。

【業務概要】
AI駆動による独自開発アプリケーション、システム開発を牽引する開発者としてのポジションです。製造業の製品開発・品質管理分野向け業務改革パッケージソフト、および、空調事業に関係する建設業向けアプリケーション開発ソフトのソフトウェア開発を担当いただきます。AI駆動による開発を牽引する役割です。

【具体的な業務】
顧客ニーズ調査、機能検討・企画から実現性調査、仕様定義、設計、開発といったソフト商品開発において、開発プロジェクトをリードする役割を担っていただきます。

【ポジション・部門の魅力】
グローバルメーカーの強みを活かしつつ、自身のアイデアをソフトウェアパッケージ（独自製品）として開発・具現化し事業に繋げることができます。特定ユーザ要望に従うスクラッチ開発でなく、独自開発したパッケージ型ITソリューションを広く市場展開することが主ミッションとなるため、商品展開後も多くの顧客の声をダイレクトに受け取れる楽しさがあります。パッケージソフトウェアは、日本の国際競争力を支える製造業・建設業を支えるプロダクトであり、業界のノウハウ、知見が必要で他社には真似が難しい差別化された製品です。事業成長のため中核人材を増員募集しています。空調事業と連携しながら、他社には得られない知見をベースに、製造業・建設業に横たわる人材不足、技術者の高齢化、労働環境の改善といった課題に独自の価値を提供できます。営業から開発まで距離感の近い組織の中で、顧客課題に向き合った製品開発ができることが本職種の強みです。

【キャリアパス】
1. 開発業務を担当し、ソフトウェア開発の全体像を掴む。
2. 製品の機能検討・企画し、ソフトウェアへ適用させるため、開発を主導する。
3. 技術戦略、製品戦略を理解した上で製品開発リーダーとして活躍する。

【業務概要】先進IT技術を活用した業務改革企画（IT創発）を担当します。IT創発グループのメンバーまたはリーダーとして、構想企画からプロジェクト実行までを推進します。AI、IoTなどの最新の技術トレンド（技術、事例）と同社全社の課題を掛け合わせ、全社横断での業務改革やビジネス革新の構想立案、ITを活用した解決策の提示、事業部門やコーポレート部門、部門ITグループなど関連部門を巻き込んでの実行をリードします。

【具体的な業務】使用ツール: 機械学習（Python）、生成AI（ChatGPT、Claude、Gemini、RAG、グラフDB等）、データ分析（PowerBI、Tableau）、RPA、VR/AR、クラウド（AWS、GCP、Azure） 等

【ポジション・部門の魅力】モノづくりからコトづくりへシフトする企業において、事業に対してより直接的に貢献する「攻め」のIT部門を目指して活動しています。事業部門やR&D部門、グローバル拠点とも連携し、最新技術を活用した業務改革テーマを企画・推進しています。社内外と広く連携し、最新技術や他社事例などの探索から、テーマの企画・提案、アジャイルアプローチでのPoC（価値検証）まで、一連のプロセスを主体的に実行できるポジションです。製造業のITでありながら、常に先進のIT技術に携わることができます。部門との連携を通じて、製造業の業務知識を習得し、業務とIT活用の双方を理解することができます。活用可能性が不透明な先進技術だからこそ、まずやってみる、というスタンスでチャレンジすることができます。上司との距離が近く、スピーディーな判断の下テーマを進めることができます。

【キャリアパス】まずは部門へのテーマ提案、PoC、本番導入を通じて、テーマを一巡させる感覚を身に着けます。そのうえで、経営に資するような重点テーマへの関与を通じて部門課題の落とし込み、先進技術の活用提案をするスキルを強化していきます。将来的には、全社を巻き込むような大きなテーマの企画・立案・実行に携わり、企業の変革の一翼を担うことができます。

【業務概要】
現場作業員のスキル向上や人材不足への対応を目的に、外部パートナーと協創し、映像・音声AIを活用した空調サービス現場のDXに取り組んでいます。ウェアラブルデバイスとクラウドサービスを組み合わせることで、熟練エンジニアが遠隔から新人を実践的に支援できる仕組みを研究・開発しており、これらの業務に携わっていただきます。さらに空調に関する多くのデータを蓄積しており、予防保全・予知保全、省エネ制御・エネルギーマネジメントなどの顧客への価値提供のためのデータ分析の取り組みも行っています。

【具体的な業務】
Video-Language Model（VLM）や、作業内容を文章として整理・提示するLLMを活用し、作業者が行っている工程や動作を自動的に認識・解析する仕組みの研究、開発に携わっていただきます。遠隔地の熟練作業者が現場の映像を見ながらリアルタイムにアドバイスしたり、LLMが作業手順を適切にガイドするなど、未経験者でも高品質な作業を行う支援を行うためにAIモデルの開発、映像処理、行動認識、評価パイプライン構築など、幅広い技術を組み合わせた取り組みを行います。
使用ツール：Python、OpenCV、FFmpeg（画像・動画処理の技術）、NumPy、Pandas（データ処理の技術）など。

【ポジション・部門の魅力】
同社は空調機の販売だけでなく、故障診断やカスタマーサポートなどソリューション領域でもビジネスを構築した実績を持ちます。機器の製品情報、運転情報、販売情報、現場（修理）情報など、多くの情報が蓄積されており、予防保全・予知保全、省エネ制御・エネルギーマネジメント、営業提案の最適化・自動化、保守・メンテナンス作業効率化など、様々な領域でのデータ活用を行っています。
IoT、AI時代の到来を機会ととらえ、研究開発拠点を起点に産学連携やIoT人材の確保、ベンチャーとの提携などを進め、社内外の垣根を超えた協創環境を作り出し、さまざまなイノベーティブな取り組み、概念検証を行っています。
一般的なユーザー企業のように上流設計だけを担当し、開発作業はパートナー企業に委託する形ではなく、同社のエンジニアも研究／開発作業を担当する体制を取っており、最先端技術を使ったエンジニアリングを経験できます。
他部門からの要求を受けて開発するだけでなく、自部門で新たなビジネスモデルを提案したり、業務改革を提案し、その提案を支える研究や開発を行っています。技術的にも先進的な技術を積極的に取り入れており、事業のための研究開発だけでなく、将来を見据えた取り組みも行い、エンジニアとしてのスキルアップもバックアップしています。
新しいIoTやAI技術を積極的に導入し、技術開発を進めていきます。人材育成にも力を入れており、入社後も新しいスキルや技術を身に付けることが可能です。海外主催のイベントにも積極的に参加しています。
グローバルで事業展開をしており、開発した技術や商品をグローバルに展開していきます。また、技術開発では、各地域のR&Dや事業部と連携しながら開発を進めていきますので、各地域・市場の声・ニーズを掴み取りながら開発を進めていきます。
単なる研究、開発業務だけでなく、新しい技術を活用し新しい価値を一緒に作っていきます。そのためには、研究だけでなく、開発した技術や商品をお客様の価値に繋げるための事業開発にも深く入り込んだ開発を行っています。
将来のキャリアとしてエンジニアとして専門性を高めることに加え、新たな価値を探索しテーマ化、事業化につなげる企画職や事業開発キーマン、グローバル各地で開発をリードしていくグローバルなエンジニアとしてのキャリアアップが可能です。
キャリアパスイメージ：
1. AI技術の第一人者として新製品開発をリードし、海外拠点への技術展開も担うグローバルエンジニア。
2. 高度なAI開発スキルを活かしつつ、プロジェクトやチームを率いる技術系リーダーとして活躍。
3. 市場や現場に近い立場から課題を発見し、AI活用テーマの企画と事業化を推進する役割。
4. 最先端AI技術を取り入れ、未来の標準技術を創り上げる専門性の高いエンジニア。
上記のキャリアを積んだうえで、それぞれのスキームでのマネージャー職や課長職へのキャリアパスを想定しています。

【業務概要】
全社のAI・データ活用推進部門において、事業部門や業務変革部門と連携し、AI活用テーマの企画構想から要件定義、業務適用、開発推進、定着化までを一気通貫で担います。加えて、個別テーマの推進にとどまらず、複数部門で再利用可能な設計・標準・運用ルールへ落とし込み、全社横展開につなげる役割も担います。

【具体的な業務】
AIテーマ企画推進リーダーとして、以下の業務を担当します。
・事業部門におけるAI活用テーマの具体化・要件定義
・業務プロセスへのAI適用推進
・AIエージェント開発の推進マネジメント
・AI活用テーマの標準化・横展開

使用ツール: ChatGPT、Gemini、Claude、Azure Foundry、OpenAI AgentBuilder、Dify等

【ポジション・部門の魅力】
●生成AI活用は全社戦略経営計画の中でも重点テーマと定めた領域で、今後急加速していく領域です。企業として注目度の高いテーマの遂行部隊として、同社の経営戦略の一端を担えます。入社後は社内における生成AI活用の第一人者として戦略立案・推進をリードする醍醐味があります。
●グローバルに展開する企業の本社組織として、グローバルで活躍する機会が多くあります。
●最上流の企画構想立案から、PoC、実運用設計、定着活動まで様々な部門と連携し、携わることができます。
●海外拠点やグローバル経営層とも連携し、全社横断で生成AI活用施策を推進できます。
●上司や経営層との距離が近く、スピーディに意思決定・修正・実行ができます。
●特定の業界に特化した企業だからこそ、製品・サービスのデジタル化、ものづくりDX、サプライチェーン改革など、幅広いテーマをまたいだ成長経験ができます。

【キャリアパス】
●事業会社全体のデジタル戦略を推進する中で、データ分析、業務プロセス設計、AI活用、サイバーセキュリティ、DX推進手法など幅広い領域に携わりながら、ビジネスとデジタルの両面に強いスキルが身につきます。
●特定領域（データサイエンス、業務改革、デジタルガバナンスなど）を深堀りし、専門性を極めるキャリアを選択することも可能です。（グローバル標準を意識し、世界に通用する知見・スキルを持つことが重要）
●全社横断プロジェクトのリーダーや、事業部門・本社部門を束ねるマネジメントポジションへステップアップする道もあり、デジタル領域における経営幹部候補を目指すこともできます。

配属予定組織では、当社が保有するシステムインテグレーション（SI）力とデータエンジニアリング力を強みに、業務データ、位置情報、音声データなど多様なデータを統合的にAI Ready化し、AIの利用定着までを一気通貫で支援しています。お客さまごとの個別対応にとどまらず、再利用可能なAIアセットを業務および業界横断で展開しています。
本ポジションでは、AIインテグレーション事業の拡大推進の最前線を担っていただきます。さらに、当社単体の利益拡大に加え、当グループ会社を含めたビジネス拡大を視野に入れ、当グループ全体の利益最大化を見据えたGTM（Go To Market）戦略の立案および実行も重要な役割です。

●AIソリューションの戦略立案および実行
・お客さまの本質的な課題の特定
・AIソリューションの企画および提案
・SIの知見を活かした実現性の高いAI活用戦略の策定および実行
＜一例＞
・公共領域におけるAI利活用支援およびAIインテグレーションの提案PM
・金融業、製造業などにおけるAI導入コンサルティング

●AIアセットの体系化および横展開
・お客さま対応で得た知見やAIモデルのアセット化
・再利用可能な形での体系化
・他業界および業務領域への横展開の推進
・事業拡大と効率化の両立

●当グループ全体を俯瞰したGTM戦略の策定
・当社単体にとどまらない当グループ視点での戦略立案
・5G、IoT、クラウドなどのアセットの組み合わせ
・国内外当グループ会社との連携による価値最大化
・市場分析、競合調査、プロモーション戦略の立案および実行

最先端かつ企業活動に大きな影響を与えるAI事業に携わることで、当社を通じて世界のビジネスに変革をもたらす貴重な経験を積むことができます。
お客さまの課題をAIで解決するビジネスパートナーとして、戦略立案からAIモデルの実装、現場への定着、事業としての収益化まで、ビジネスの全工程に関わることができます。事業とアセットを自らの手で育てる経験を通じて、高い視座と実行力を身につけることができます。将来的に事業責任者を目指すうえで必要なスキルを習得できる環境です。
AI技術の進化が加速する中で、技術とビジネスの双方を理解する力が求められます。技術の可能性を踏まえ、どのような価値を提供できるか、どのようにビジネスとして成立させるかを考えることで、AI時代に求められるスキルを高めることができます。