DX関連、事業会社の転職求人

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【業務概要】
当社では「AIを経営に実装する」というテーマのもと、AIソリューション本部を組成し、エンタープライズ企業の経営課題に対してAIを""使える価値""として届けるプロジェクトを複数推進しています。AIソリューションエンジニアは、Forward Deployed Engineer（FDE）が設計したソリューションアーキテクチャをもとに、RAG・LLMアプリケーション・データパイプラインなどの実装・検証・改善を一貫して担うポジションです。 ※FDEの詳細はぜひこちらの記事を御覧ください。顧客企業の経営企画・管理部門が抱える「データはあるが活用しきれていない」「定型業務に時間を取られている」といった課題に対し、AIを用いた具体的な解決策をコードで形にする役割です。FDEが顧客の課題構造化と全体設計をリードする中で、AIソリューションエンジニアはその技術的な実現を担い、プロジェクトの成果品質を直接左右する存在です。

【ポジション・部門の魅力】
所属予定チーム： AIソリューション本部（CEO直下）1. クロスファンクショナルチーム（FDE、コンサル、PdM、デザイナー）の一員として稼働2. FDEが設計・顧客折衝をリードし、AIソリューションエンジニアが実装・技術検証を主導する体制3. 顧客の経営企画部・管理部門の業務に直接触れていただきます

【具体的な業務】
1. FDEが策定したソリューション設計に基づき、RAG・LLMアプリケーション・AIエージェントの実装・テスト・デプロイを遂行
2. プロンプトエンジニアリング、Embedding設計、検索精度チューニングなどLLM活用の技術的な精度追求
3. 顧客データを取り込むETL/データパイプラインの構築・運用
4. PoC（概念実証）フェーズにおけるプロトタイプの高速構築と精度検証
5. 実装過程で発見した技術的制約や改善案をFDE・PdMにフィードバックし、ソリューション設計の改善に関与
6. 社内のAI実装ナレッジ（テンプレート、評価基盤、共通ライブラリ）の整備・ドキュメンテーション

【業務概要】
同事業は<繋ぐ><切る>技術が高く評価され、同事業へのニーズが年々高まっており、成長をさらに加速させるべく2026年10月にグループ会社からの分社化が決定しております。
グループ会社は、2026年10月以降、独立し、自律的な事業運営と持続的成長の実現を目指しています。分社後の事業運営においては、Global Standard × Fit to Standardを前提としたシンプルな業務プロセスへの転換が求められます。一方で、標準化に伴い従来のような個別最適・例外対応による柔軟性は制約されるため、業務の成立および高度化のためにはAIの活用が不可欠となります。AIは単なる効率化ツールではなく「標準化された業務プロセスを維持しながら、業務運営を成立させる役割」「意思決定の高度化・迅速化を支援する役割」として位置づけています。このようなAI活用を業務に組み込み、事業競争力を高める取り組みをリードできる人材の採用が急務となっています。
データを活用した経営改革・業務改革を担当するデジタルトランスフォーメーション（DX）・AIトランスフォーメーション（AX）推進機能と、ITシステム導入を担当するEA機能を一体化した組織です。経営・業務部門と密接に連携しながら、全社横断でIT基盤の刷新および業務変革を推進します。新しい組織であり、上期6名、下期には十数名規模への拡大を想定しています。少人数で各領域の中核を担い、裁量を持って領域をリードすることが求められる環境です。

【具体的な業務】
・Fit to Standard前提の業務における課題を特定し、AIを業務プロセスに組み込むことで業務の成立と高度化を設計
・受注予測、在庫最適化、収益見通し、品質分析などのAIユースケースの企画・実装
・分析・予測・意思決定支援を業務プロセスに組み込むAI活用モデルの構築
・データ活用を前提とした意思決定プロセスの高度化を推進
・PoCに留まらず業務定着まで一貫してリード

【ポジション・部門の魅力】
AIを単なるツールとしてではなく、業務および経営の意思決定を変革する基盤として活用し、事業競争力の中核を担うポジションです。
分社直後の段階で、AI活用モデルをゼロから設計・構築し、全社展開できる点において、長期的に大きな影響力を持つ役割です。
・標準化された業務環境において、AIを組み込むことで業務運営を成立させる仕組みを構築
・分析・予測に基づく意思決定モデルの確立
・データ・AIを活用した意思決定の高速化・高度化を実現
リレー・スイッチ・センサ等の中核デバイスで蓄積した“繋ぐ・切る”技術と高品質・信頼性を強みに、EV・エネルギー・産業機器など成長市場を支える電子部品事業です。
長年培った高品質・高信頼性の技術力とグローバル顧客基盤が強みです。
独立化により意思決定の迅速化と投資力を強化し、急拡大する電動化・デジタル化領域での事業成長を加速します。その基盤として、グローバルで標準化されたIT環境の構築を推進します。

機械学習や生成AIを用いたソリューションを活用し、技術検証（PoC）から改善提案を行うコンサルティング業務です。同社の解析・分析装置などのOT領域の強みと、グループ会社のデジタルソリューションを掛け合わせ顧客への提供価値を高めることがミッションとなります。PoCを繰り返しながら、新規事業創出・スケーリングに直接関与するポジションです。

●配属先
同社ソリューション事業推進本部 同社ソリューション支援部(26年度新設）
グループ全体でデジタルビジネスを強化する方針を掲げており、同社内でのデジタルソリューション推進を目的としたこちらの新規部署に参画していただきます。

●業務内容
グループ会社は、半導体、ヘルスケア、環境、材料、産業・社会インフラなど、人々の生活を支える幅広い領域において、グローバルに事業を展開しており、各業界ごとで統括部を分けて活動しています。今回のポジションではグループ会社のデジタル部隊と連携しながら、顧客フロントとなる各統括部のサポートを行う役割を担っていただきます。各統括部とともに現場（顧客の最前線）に深く入り込み、課題抽出からステークホルダーとの折衝、技術の実装支援までを主体的に推進していただきます。
※自らも手を動かしてデータ分析を行い、プロジェクトを牽引する役割を期待していますが、ソリューションの開発・実装そのものは他部署で行います。開発を行うための要件定義やプロジェクトの取りまとめ役として活動いただきます。
※お任せするプロジェクトについては適性を考慮して決定します。

●扱うソリューションについて（一例）
インフォマティクスや生成AI等の既存ソリューションもありますが、ソリューション売りではなく顧客の課題起点で検討し、同社のソリューション（AI・装置等）の提供価値を高める役割を期待しています。目的に沿ったプラットフォームそのものを提供することもありますが、コンサルティングのような形で継続的にソリューション提案を行う形で入ることもあります。

●配属先
配属先は同社ソリューション支援部で、グループ会社からの出向者や兼務者を含めて約10名のチームです。部内は専門部長（40代）、課長（30代後半）、その他は30代前半 20代半ばが中心の組織であり、経験者採用での入社者も多い環境です。

●組織の強み／魅力
本組織で取り組んでいる内容はグループ全体でも非常に関心の高い取り組みであり、グループ横断の知見やリソースを活かしながら実務に携われる点が大きな魅力です。顧客データを起点に価値を生み出す実践的なプロジェクトに関わり、デジタル技術を用いた成果創出を経験できる環境です。

●キャリアパス
まずはプレイヤーとして業務に参画して頂きますが、適正に応じて、メンバーを取り纏めるマネージメント業務に携わることを期待しております。

●働き方
担当する業務にもよりますが、出社・在宅のハイブリット方式を採用しております。
出社は平均すると半分程度になる見込みです。

●その他
＜出張に関して＞
顧客訪問のため、国内出張が発生する可能性があります（プロジェクト状況にもよりますが、毎週の頻度で発生する場合も有）。訪問ベースでの運用ではなく、Teams会議と併用して効率よく進めています。

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

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

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

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

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

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

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

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

今回募集する事業部は、深刻な人手不足や技術承継に悩む製造業界に対し、最先端のテクノロジーを駆使した「ものづくりDX支援」を行う特化型部門です。

生産データの利活用基盤構築、音声や手書き資料のデジタル化、映像解析による不良検知・故障予知など、手がけるプロジェクトはどれも製造業の心臓部に深く関わるものばかり。

これまでのプログラミング経験とマネジメント経験を活かし、単なるシステム開発に留まらない「市場価値の高いDXエンジニア」へとステップアップしませんか？

少数精鋭チームのリーダーとして、要件の具体化からシステム実装、現場検証までをリードいただきます。

ビジネスロジックの可視化・要件定義
工場や現場のオペレーションに存在する多種多様な変数やビジネスルールをヒアリングし、システムに組み込むためのロジックとして構造化。

プロトタイプ検証の推進（PoCフェーズ）
技術スペシャリストと連携し、コアとなるロジックのシミュレーション環境をクイックに構築。現場データを用いた検証とフィードバック対応の高速リピート。

ミニマムなシステム開発・インテグレーション（実装フェーズ）
無駄な機能を削ぎ落とした、必要最小限（MVP）の業務システムの設計・開発ディレクション。既存システム（基幹システム等）とのデータ連携仕様の策定・進捗管理。

現場定着と実用化のリード
現場でのテスト運用を主導し、小さく生んで大きく育てるための改善サイクルの管理。

従事すべき業務の変更の範囲
将来的に会社の定める業務へ変更となる場合があります。

原子力発電および廃炉事業におけるデジタル技術導入を、実務担当として着実に推進していただくポジションです。
上位職の方針のもと、技術調査から企画・導入支援まで、一定の役割を担いながらプロジェクトに関与いただきます。

・国内外のデジタル技術や活用事例の調査・整理
・現場課題の把握および改善テーマの検討補助
・デジタル技術導入に向けた企画立案・資料作成
・関係部門と連携したプロジェクト推進の実務対応
・将来的なシステム開発に向けた検討・準備のサポート

まずは既存の取り組みを理解しながら、実務を通じて段階的に担当領域を広げていくことを想定しています。

職責
原子力発電および廃炉事業におけるデジタル技術導入について、上位職のもと、担当者として実務を担いながら推進に関与いただく役割です。専門性を活かしつつ、検討から導入に向けた一連の業務に携わります。
・デジタル技術導入に向けた調査・検討および企画の実務対応
・上位職の方針を踏まえた業務の段取り・推進
・関係部門と連携した導入プロジェクトへの参画
・検討内容や結果の整理・取りまとめ

担当領域の実務を担いながら、経験に応じて関与範囲や役割を広げていくことを想定しています。

魅力・やりがい
エネルギー政策の中核を担う原子力分野において、DXを通じて安全性と効率性の向上に寄与できる点が大きな特徴です。中長期にわたり社会インフラを支える事業に関わる実感を得られます。

・国のエネルギー政策に関わる重要領域での業務経験
・発電所の安全性向上に直結するDX施策に携われる
・再稼働や新設など、中長期で拡大が見込まれる事業領域
・大規模プロジェクトや基幹システム開発に関与する機会
・技術導入の成果が現場運営や安定供給に直結する実感

業務を通じて、将来にわたる安定した電力供給の実現に寄与している実感を持てます。

キャリアパス
以下のようなキャリアパスを想定しています。
短期（1 3年）：原子力発電事業/廃炉事業へのデジタル技術導入を推進の実務を経験いただきます。
中期（3 5年）：各発電所(福島・新潟・青森)への配属やシステム部門との人財交流により、様々なスキルを身につけていただきます。
長期（5年以上）：将来は部門の中核者として管理職任用を含めて活躍いただきます。

受入状況やご本人の意欲・能力により入社後に発電所勤務にて経験を積んで頂き、その後本社等へ配属になる可能性もございます。

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）

【ミッション】
AIを全社に浸透させ、組織文化を変革するポジションです。全社員がAIを「使える」から「使いこなせる」、そして「自ら業務を再設計できる」状態へと導くための戦略立案から実行までを担っていただきます。

【具体的な業務内容】
1. AI活用戦略の立案と推進
・全社のAI活用ロードマップの策定
・各部門の業務分析とAI活用機会の特定
・経営層・現場双方へのAI活用価値の訴求

2. AIツールの導入・定着支援（伴走型サポート）
・生成AIの全社導入・運用設計
・部門別AIツールの選定、導入、セットアップ、カスタマイズ
・現場社員への伴走支援、実務での活用促進
・AIツール活用のガイドライン・セキュリティポリシーの策定
・AIツール利用のためのインフラ構築（例：監査ログ保存環境やMCP接続など）

3. 組織文化の醸成と変革推進
・社員育成プログラムの企画・実行（研修、ワークショップ、勉強会、ハッカソン等）
・AI活用スキルの可視化と分析、レベル別育成プランの設計
・心理的ハードルを下げるためのコミュニケーション設計
・成功事例の収集・社内展開によるポジティブな風土醸成

4. 効果測定と継続的改善
・AI活用による業務効率化・生産性向上の定量的な効果測定
・活用状況のモニタリングとボトルネックの特定
・フィードバックを基にした改善施策の立案・実行

【ポジションの魅力】
・IPO準備フェーズという変化の激しい環境で、全社横断的なAI変革をリードできます
・ツール選定から導入、育成プログラム設計まで、一気通貫で担当できます
・日本でもまだ少ないAIアダプション専門職として、先駆的なキャリアを築けます
・技術的な知見を活かしながら、非エンジニア含む全社員の成長を支援できます
・自身の取り組みが全社の生産性向上に直結し、成果を実感できます
・最新のAIツールを業務で試し、実践的に学べる環境です

【このポジションに期待する役割】
全社のAI活用を推進し、組織文化を変革するというミッションを担っていただきます。具体的には、AIツールの導入・定着支援、社員育成プログラムの企画・実行、効果測定と継続的改善などを通じて、「全社員がAIを日常の相棒として使いこなし、自律的に業務を再設計できる組織」の実現を目指していただきたいです。現場に寄り添いながら一つひとつの改善を積み重ね、組織全体の生産性を飛躍的に高める基盤づくりに貢献していただきたいと考えています。

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

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

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

生成AIを開発の前提に据え、従来の開発プロセスそのものをアップデートしながら、モダンなアプリケーション開発を推進しています。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支援しています。
顧客の事業・業務・開発における課題を捉え、AI駆動開発、生成AI、クラウド、データ活用を組み合わせた提案を創出・推進していただきます。
「AIで何を変えられるか」「どのような開発・業務プロセスに変えるべきか」「どのような機能やサービスとして実現するか」を、お客様や社内のエンジニア・コンサルタントとともに考え、案件化から受注後の立ち上げまでを担っていただきます。
営業活動そのものにもAIを活用し、顧客理解、提案設計、商談準備、社内連携の質とスピードを高めながら、成果創出につなげていただきます。

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

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

【具体的な役割】
・AI技術活用した実際のSI／開発現場への生産性向上支援や技術課題解決
・システム開発におけるAI技術活用ノウハウの体系化、社内展開をリードして推進
・今後のSI事業のビジネスモデル変革を牽引

【職務概要】
・生成AIを活用したシステム開発における専門的な問題解決の推進
・適用ノウハウの体系化、社内展開
・AI駆動開発における中長期戦略の企画、推進

【職務詳細】
・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や実際の適用プロジェクトにおいて、本人による問題解決及び他部門のエキスパートと連携した問題解決に従事
・アプリ開発分野、システム基盤分野、マネジメント分野などの多岐にわたる適用ノウハウを体系的に管理し、社内適用拡大施策を検討する
・組織内外のステークホルダーと連携し、AI駆動開発を通じた新たなビジネスモデルの検討やシステム開発プロセスの高度化に資する技術開発の企画、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。

【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。