DX関連、事業会社の転職求人

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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. CTO直下！圧倒的なスピードで成長できる環境
・技術戦略や上位提案を担うCTOと密に連携して開発を進めます。
・単なる作業者としてではなく、CTOの思考プロセスやアーキテクチャ設計の勘所を間近に吸収できるため、「技術力の高い上位層がいる環境で学びたい」という成長意欲に最大限応えられるポジションです。
2. 市場価値の高い「AXアーキテクト」へのキャリア
・これまでの開発経験を土台に、生成AI（OpenAI / Claude等）をメインで扱う最前線の開発へとキャリアをシフトできます。
・まずはプロトタイプ構築から手を動かし、実践的なスキルを習得。ゆくゆくは社内の技術展開を担うハブとなり、AIアーキテクトとしてのキャリアを確立できます。
3. トライ＆エラー大歓迎！全力のキャリアサポート
・「新しい技術を触るのが好き」「とりあえず試してみる」という熱量があれば十分です。失敗を恐れずどんどん手を動かせる環境で、将来の技術的コアメンバーへと着実に育てていきます。

グループにおいて、主力プロダクトに関わるAIモデルの開発、精度改善をミッションとしているチームでのポジションです。
要件定義、データ整備、PoC、検証、評価、実運用までの全工程に中心となって携わっていただきます。

【具体的な業務】
1. AI ロードマップ策定・技術選定
・AI・データ分析領域における、PoCの策定及びAIモデル構築案件のプロジェクトマネージャー
・既存システムとの統合を考慮した技術要件の検討
2. 最新技術の調査・手法の選定
・論文調査などを通じた最新のAI技術・研究動向のキャッチアップ・有用手法の探索・選定
（領域：画像認識・自然言語処理など）
3. データ収集・前処理
・AIモデルの学習に必要なデータの収集・整備（ログデータ、画像データ、テキストデータ など）
・学習の質向上を目的としたデータの欠損値処理、ノイズ除去、データ拡張などの前処理
※学習が必要な場合は、アノテーション作業を実施・管理
4. PoCの実施・モデル開発
・最適なアルゴリズムの設計・改善
・ハイパーパラメータの最適化
5. 評価指標の設計・精度検証
・評価データの作成・整備（偏りのない指標で性能を測定）
6. システム実装・運用
・API化（Flask / FastAPI）、実サービスシステムへの統合/連携
・クラウド環境（AWS・GCPなど）へのデプロイ、安定した運用確立モデルのパフォーマンス監視、再学習スケジュールの管理

主に、提供サービスにおける入力やデータ作成を支援する機能の開発を行います。
機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの組み込み（API実装）まで含む、AIシステムの開発に取り組んでいただきます。
主に画像認識、自然言語処理、データ分析、不正検知などの分野で開発を進めていただきます。

【ポジションの魅力】
・AI組織のテック領域においての最高峰ポジションにて、ナレッジのないAI領域の開発に挑戦できます。
・AIの活用方針や、機械学習エンジンやモデル構築の技術選定をリードし、ゼロからプロダクトの方向性を形作るダイナミックな経験ができます。
・最新のAI技術・研究を取り入れながら、自由度高く試行錯誤し、プロダクトに直接影響を与えられます。
・1つのモデルに縛られず、複数の技術を組み合わせて最適解を導き出すなど、創造的なアプローチが求められるチャレンジングなポジションです。
・AIモデルの評価設計から実装、運用まで幅広く関わることで、技術的な成長が期待できます。

AI/機械学習開発チームがあり、今までも自社製のAI-OCRの開発など進めてきましたが、今後、提供するサービスにAIを使った機能実現をより一層進めていくため、開発チームの体制強化をすることとなりました。
サービスでの利用を前提としたAIシステムの開発を進めていくチームです。

提供する各種サービスに高い付加価値をつけるため、最先端AI技術を取り入れてエンジンやモデルを一から開発します。
各種サービスに高い付加価値をつけることを目的とした機能の設計・開発・リリースまでを担当します。

【取り組む課題】
主に、サービスにおける入力やデータ作成を支援する機能の開発を行います。
機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの組み込み（API実装）まで含む、AIシステムの開発に取り組みます。
主に画像認識、自然言語処理、データ分析などの分野で開発を進めます。

【魅力】
1. 比較的新しい開発チームとなるため、今後、チームのコア人材として活躍できます。
2. AI経験豊富なスペシャリストと共に業務、組織を推進することが可能です。
3. 機械学習エンジンやモデルを一から開発するため、開発環境やライブラリの選定、アルゴリズムの選定に携われます。
4. 『皆で良いものを作っていく』風土環境が整っています。
5. 経営者の多くがエンジニアリング経験者のため、エンジニアの意見が理解されやすい環境です。

エンジニア/デザイナー向けの会社説明会及び勉強会イベントを定期開催しています。
エンジニア/デザイナー組織の雰囲気など知りたい方はお気軽にご参加ください。

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

企業の業務効率化を推進するクラウドサービスを展開するグループ会社において、主力プロダクトに関わるAIモデルの開発、精度改善をミッションとしているチームにジョインいただきます。要件定義、データ整備、PoC、検証、評価、実運用までの全工程に中心となって携わっていただきます。

### 業務内容
1. AI ロードマップ策定・技術選定
* AI・データ分析領域における、PoCの策定及びAIモデル構築案件のプロジェクトマネージャー
* 既存システムとの統合を考慮した技術要件の検討
2. 最新技術の調査・手法の選定
* 論文調査などを通じた最新のAI技術・研究動向のキャッチアップ・有用手法の探索・選定（領域：画像認識・自然言語処理など）
3. データ収集・前処理
* AIモデルの学習に必要なデータをの収集・整備（ログデータ、画像データ、テキストデータ など）
* 学習の質向上を目的としたデータの欠損値処理、ノイズ除去、データ拡張などの前処理
* 学習が必要な場合は、アノテーション作業を実施・管理
4. PoCの実施・モデル開発
* 最適なアルゴリズムの設計・改善
* ハイパーパラメータの最適化
5. 評価指標の設計・精度検証
* 評価データの作成・整備（偏りのない指標で性能を測定）
6. システム実装・運用
* API化（Flask / FastAPI）、実サービスシステムへの統合/連携
* クラウド環境（AWS・GCPなど）へのデプロイ、安定した運用確立モデルのパフォーマンス監視、再学習スケジュールの管理

### 取り組む課題
主に、同社サービスにおける入力やデータ作成を支援する機能の開発を行います。機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの組み込み（API実装）まで含む、AIシステムの開発に取り組んでいただきます。主に画像認識、自然言語処理、データ分析、不正検知などの分野で開発を進めていただきます。

### ポジションの魅力
* AI組織のテック領域においての最高峰ポジションにて、他社にもナレッジのないAI領域の開発に挑戦できます。
* AIの活用方針や、機械学習エンジンやモデル構築の技術選定をリードし、ゼロからプロダクトの方向性を形作るダイナミックな経験ができます。
* 最新のAI技術・研究を取り入れながら、自由度高く試行錯誤し、プロダクトに直接影響を与えられます。
* 1つのモデルに縛られず、複数の技術を組み合わせて最適解を導き出すなど、創造的なアプローチが求められるチャレンジングなポジションです。
* AIモデルの評価設計から実装、運用まで幅広く関わることで、技術的な成長が期待できます。

業務概要: 同社は累計導入社数No.1の主力サービスや、TVCM放映中の同社のサービスなど、業務が「楽！」になるようなクラウドサービスを複数提供しているクラウドサービス企業です。顧客の使いやすさを重視し、クラウドサービス製品の中でもとにかくシンプル設計にこだわっているのも同社の大きな特徴です。顧客満足度も高水準で、今では国内クラウドサービス企業の中でもトップレベルの立ち位置を築いて参りました。昨今、生成AIの発展は、短期間で状況を一変させるほど、目覚ましい進化を遂げています。同社はそういった「変化を恐れず、機会に変える」という挑戦的な姿勢でAI時代の最前線に立ち、同社のプロダクトへの搭載を目的としたAIエージェント開発に注力すべく、「AIエージェント部門」を2025年5月1日より発足しました。

具体的な業務: AIエージェント開発プロジェクトにおいて、主力サービスにおける新機能開発を担当いただきます。
1. 主力サービスのユーザーが抱える課題特定と解決策の立案
- 主力サービスを利用する申請者や経理担当者が直面している業務課題の理解、課題の特定
- 必要に応じて、顧客のユースケースや課題のヒアリング
- AIエージェント技術を活用した業務効率化の可能性を探るため、社内外のステークホルダーと連携しながら、具体的なユースケースの洗い出しと解決策の立案
2. プロトタイプを通した仮説検証サイクルの実行
- LLMや生成AI、AIエージェント技術を活用し、実際の業務課題に対する解決策をプロトタイプとして開発
- 複数回の試作を行いつつ、ユーザーインタビューやデータ分析し、有用性や運用継続性を向上
- 必要に応じて他部門との調整を行いながら、製品版の仕様や実装へ落とし込む
3. AIエージェント機能の開発とデプロイ
- PoCで得た知見を基に、実際のサービスとしてAIエージェント機能を開発〜デプロイを実施
- プロダクト開発チームと連携しながら、システム連携機能の設計・実装
- 同社他開発チームと調整しながら、リリース検証やセキュリティテストなどを実施
4. 基盤構築と継続的な評価
- 当該機能が安定かつ高速に動作するための基盤やインフラ設計・構築をリード。
- リリース後も「作成したAIエージェントが本当に使われているか、役に立っているか」を評価し、改善し続ける
5. 最新の技術動向のキャッチアップ
- 最新の技術動向を収集しつつ、社内外のリソースを活用し、迅速にPoCを回す
- 本プロジェクトで得た知見を社内ナレッジベースとして体系化し、他チームへの横展開
- プロダクト開発とともに、新しい技術の導入や、社内外への発信
＜取り組む課題＞
・主力サービスのユーザーが感じる煩わしい入力作業の手間や人為的ミスの軽減
※具体例
- 経費申請や申請におけるフォーム入力
- 複数のシステムや画面をまたがる複雑な作業の自動化
- 定型的で単純な反復操作の効率的な自動化
＜利用ツール＞
・ChatGPT
・Claude Code etc…
開発環境:
利用言語: Python, TypeScript
フレームワーク: Mastra, Hono, React
ミドルウェア: Valky(Redis), ReactJS
インフラ: docker, ArgoCD, helm, kubernetes, AWS
チケット管理システム：GitHub Projects
CI、テスト：GitHub Actions、Playwright
AIエージェントツール：Claude Code、GitHub Copilot Agent、Cursor、Codex、Devin
手法: アジャイル開発
IDE: Visual Studio Code

ポジションの魅力:
・ビジネスに直結する大きなプロジェクトを、圧倒的なスピード感で牽引
AIエージェントの「あるべき姿」はまだ明確ではないため、作りながら、聞きながら、学びながら、モックアップやプロトタイプを作成し、あるべき姿を発見していきます。この部門においてはLEAN開発の手法を取り、発足1ヶ月強でプロトタイプを3つ作成、2日に1度の社内レビュー会を12回開催するなど、圧倒的なスピード感で開発を推進しております。また、既存のユーザーとの直接的なヒアリングや体験の場を通して、高速なフィードバックサイクルで価値創出を牽引することが期待されるポジションです。
・AIの力を駆使し、新たなユーザー体験を創造
AIエージェントの体験は、今まさに世界中で模索されている最先端の領域です。ナレッジが少ないからこそ、個人の技術力と発想力が試されます。このポジションでは、0から1を生み出すための技術選定から設計、実装まで、大きな裁量を持って挑戦できます。開発にはClaudeCodeやChatGPTなどの最新AIツールを積極的に活用し、開発効率を高めながら、最先端の技術で新しいユーザー体験を創造する醍醐味を味わえます。新しい技術をいち早く取り入れ、プロダクトに落とし込むことができる環境です。
・ユーザーに直結する価値をダイレクトに創造
事業責任者とエンジニアからなるチームで、開発部門の枠を超えた幅広い業務に携わっていただきます。ユーザーの声を直接聞き、そのフィードバックを迅速にプロダクトに反映させることで、ユーザーの業務効率化や社会貢献をダイレクトに実感できます。まだPoC（概念実証）の段階であるため、これから「最良の形」を自身の力で作り上げていく、価値創造の最前線で活躍するやりがいがあります。早期に顧客へ提供し、AIエージェント体験を形成していく過程に、チームの一員として関わることができます。

業務概要
複数プロダクトに対して、AI開発の上流から下流まで裁量を持って開発を担っていただきます。

具体的な業務
1. 最新技術の調査・手法の選定
論文調査などを通じた最新のAI技術・研究動向のキャッチアップ・有用手法の探索・選定（領域：画像認識・自然言語処理など）
2. データ収集・前処理
AIモデルの学習に必要なデータの収集・整備（ログデータ、画像データ、テキストデータ など）。学習の質向上を目的としたデータの欠損値処理、ノイズ除去、データ拡張などの前処理を実施します。学習が必要な場合は、アノテーション作業を実施・管理します。
3. PoCの実施・モデル開発
最適なアルゴリズムの設計・改善、ハイパーパラメータの最適化を行います。
4. 評価指標の設計・精度検証
評価データの作成・整備（偏りのない指標で性能を測定）を行います。
5. システム実装・運用
API化（Flask / FastAPI）、実サービスシステムへの統合/連携を行います。クラウド環境（AWS・GCPなど）へのデプロイ、安定した運用確立モデルのパフォーマンス監視、再学習スケジュールの管理を行います。

環境
利用言語：Python
フレームワーク・ライブラリ：TensorFlow、Keras、Pytorch、FastAPIなど
生成AI : OpenAI API、AWS Bedrock、VertexAIなど
開発環境：Mac、Linux、Windows、AWS、GCP
利用AI開発ツール: Github Copilot、Claude Code、Cursurなど
コードレビュー：Pull Request ベースでのコードレビュー
バージョン管理システム：GitHub
チケット管理システム：GitHub

ポジションの魅力
・「研究」で終わらせない、数万社の業務を支える“実装主義”のカルチャー
基本内製開発体制となっており、プロダクトを通じて社会に価値を届ける「実装」に重きを置いています。そのためPoCで終わらず、しっかりプロダクトへAIを組み込み、顧客への提供が叶います。また、外部に依存せず、膨大な学習データを活用してモデルの設計から精度改善までを自社内で完結できる環境があります。

・国内トップクラスの”マルチプロダクト×膨大なデータ”を駆使したAI開発に携われる
累計導入社数95,000社超、主力製品だけでも約2万社の利用実績があり、市場でも類を見ない規模のデータセットを保持しています。経費精算、請求書発行、販売管理など、複数のクラウドサービスが保有するデータを有機的に組み合わせることが可能です。そのため、課題に対して多角的にアプローチが叶い、エンジニアとしても成長ができる環境です。

・IT投資を積極的に行っている環境で、業務改善や効率化へのリテラシーが高い
提供している商材が「業務改善」「業務効率化」にアプローチしているがゆえ、「無駄をなくしていく」「非効率をなくす」という文化が全社的に根付いています。現在はAIに注目をしており、業務においてもAI駆動開発に注力し、生産性を高めていくことが重要視されています。また、顧客導入数も増加している中で、商材活用の親和性を考え、既存の手法を踏襲するのではなく、最適な運用設計を自分たちで考えていく必要があります。

・志向性に応じたキャリア形成
マルチプロダクトを持つ企業で、メインで担当する商材をローテーションして技術の幅を広げられます。なお、AI開発課がプロダクト横断組織となるため、初期段階より複数プロダクトにおけるプロジェクト参画が可能です。また、技術スペシャリストまたはマネジメント志望をご自身で取捨選択してキャリア形成を行う事ができます。

●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。

法人のお客さまに対する業務改革や新たなビジネス価値の提供に向けて、AIを活用したシステムのアーキテクチャ検討を行います。また、お客さまへのシステム提案から開発、導入までプロジェクトを牽引する業務を担当していただきます。

製造、運輸、金融、サービス業、官公庁など多様な業界のお客さまに対して、当社の強みである通信、クラウド、AIなどのアセットを活用した最適なシステムを検討します。お客さまおよび開発パートナー（当グループ会社等）と連携しながら、提案から開発、導入までプロジェクトを推進していただきます。

●案件創造
1. 営業部門と連携して顧客ニーズのヒアリングおよび課題分析
2. ニーズに基づく当社アセットを組み合わせたアーキテクチャ検討

●開発案件のリード
1. QCDSを意識したシステム開発案件の推進
2. プロジェクト推進におけるお客さまおよび当社関連部門との調整、折衝
3. 導入後のビジネス拡大に向けたエンハンス開発のリード

当社が培ってきた通信、データ、AIなどのアセットを活用しながら、専門性を持つ当グループと連携し、社会課題および業界課題の解決に取り組むことができます。構想策定からサービスの具現化、社会実装まで一連の工程に関わることができる点が大きな魅力です。各業界の現場に入り込み、課題や提供すべきビジネス価値を整理したうえで、AIをはじめとする最新技術を含む多様な技術要素を組み合わせてシステムを実現していきます。これらの経験を通じて、ビジネス視点とテクニカル視点の双方をバランス良く高めることができ、エンジニアとしてもビジネスパーソンとしても大きな成長を実感できる環境です。また、特定の業界や技術に限定されることなく、複数の業界およびサービスに関わりながらキャリアを広げることができます。将来的には、AIインテグレーションの中核メンバーとしての活躍や、新規事業・プロダクト創出をリードする役割など、多様なキャリアパスを描くことが可能です。私たちと一緒に、技術とビジネスの力で社会を前進させていきませんか。

【業務概要】
最先端の生成AI（LLM/RAGなど）やマルチエージェント技術をお客様企業へ組み込むため、戦略の具現化から実装、システムアーキテクチャの設計・開発までを一気通貫で担当します。特定のドメインに縛られない「ワンプール制」を導入しているため、金融機関の専用AI環境構築から製造業の業務プロセス変革まで、幅広い業界のフラッグシッププロジェクトに参画可能です。

【具体的な業務】
1. プロコードによるWebアプリケーション・API開発
JavaやTypeScriptなどを用いた、柔軟で拡張性の高いカスタムAIアプリケーション、社内システムのバックエンド/フロントエンド開発
2. データ基盤の設計・連携（RAG/LLM高度化）
お客様企業が持つ暗黙知や社内データをAIが適切に利活用できるよう、データ構造の設計、ETL/データパイプラインの構築、RAG（検索拡張生成）の精度向上のためのデータチューニング
3. AIエージェント・マルチエージェントの実装
定型業務の自動化に留まらない、業務プロセスを高度に自動化・最適化する次世代型AIエージェントシステムのアーキテクチャ設計および実装
4. コンサルタントやSaaS開発チームとの連携
ビジネスサイドのコンサルタントと協働し、お客様の課題起点で技術要件を定義。必要に応じて自社製品や自社サービスの技術アセットやノウハウとも連携しながら、最適なソリューションを構築します
5. Azure・AWS等のクラウドインフラ設計・構築
開発したAIアプリケーションやデータパイプラインが、セキュアかつ安定して動作するためのモダンなパブリッククラウド（Azure、AWS）環境の設計・構築。セキュリティ要件の厳しい大手企業のシステム特性に応じたインフラアーキテクチャの最適化や効率的な運用体制の構築

【ポジション・部門の魅力】
個人の適性・志向性にあわせ、2つのキャリアパスをご用意しています。
●マネジメントキャリア（Manager/Leader）：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、組織構築を担うパス
●スペシャリストキャリア（Specialist）：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。最高位（Principle Specialist）として社会や業界に影響を与える知見保持者を目指すパス

◆概要
当社は、当グループの新たなテックカンパニーとして2024年9月に設立。「『好き』とデジタルの力で新しい体験を共創する」をミッションに掲げ、自社サービス会員基盤を活かしたフィンテック・リテールテック領域でのプロダクト開発を推進しています。
「生成AIをもっと身近に、もっと当たり前に」をテーマに、自社サービス会員向けサービスや社内業務の効率化を目的としたAIプロダクトの開発を進めています。

◆主な業務
フィンテック×リテールという領域において、生成AIを活用したプロダクト開発を推進いただけるエンジニアを募集します。
- LLMを活用したアプリケーションの設計・開発・運用（RAG、既存システムへのAI機能組み込み含む）
- LangChain・LangGraphを用いたRAGアプリケーションの実装
- モデル精度向上のためのファインチューニング
- プロトタイピングをベースとした新規機能開発と改善
- ビジネスサイドと連携した仕様検討・要件定義
- LLMアプリケーションや関連技術の情報キャッチアップと調査・検証
※機械学習モデルの構築・学習は本ポジションの主務ではありません。LLM APIを活用したアプリケーション開発が中心となります。

◆対象プロジェクト一例
- 自社サービス会員向けAIチャットボット・問い合わせ対応の自動化
- 社内業務効率化ツール（ドキュメント要約、FAQ生成など）
- 顧客データを活用したパーソナライズ提案機能
- その他、生成AIを活用した新規プロダクトの企画・開発

◆技術スタック・技術環境
- フロントエンド: React、Next.js
- バックエンド：Java,JavaScript, TypeScript
- インフラ・ミドルウェア：AWS, Lambda(Node.js), Amazon Aurora PostgreSQL, BigQuery,ECS, Terraform
- 開発ツール：GitHub, Slack, Looker, Notion, Jira, Figma

- 「AI開発ツール」の活用
- AI開発ツールを使った高速な開発
- AIツールを活用したコード生成・リファクタリング
- 生産性向上のための効率的な開発フロー構築
※技術選定に関与いただける環境です

◆本ポジションの魅力
プロダクト・事業の魅力
- 大規模サービスでのAI活用経験が積める
- 実サービスへの実装: 研究開発で終わらず、実際のユーザーに届くプロダクト開発
- フィンテック×リテール: 金融と小売の両領域でAI活用を推進できる

開発環境の魅力
- 技術的裁量: 新規技術・ツールの選定に積極的に関与できる
- 安定基盤: 当グループの経営基盤のもと、チャレンジが可能

キャリアの魅力
- 0→1経験: AIプロダクトの立ち上げフェーズに参画できる
- 幅広い経験: 企画から実装、運用まで一気通貫で関われる
- 成長機会: 当グループ全体へのAI活用推進に携われる

業務概要：
データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。プロジェクト事例：・ゲーム×AI（当社）・インフラ×AI（当社）・食品×AI（当社）・マルチモーダルAI（当社）

具体的な業務：
機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
・これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします
・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます
・クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます
・ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です
業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。

ポジション・部門の魅力：
当社は、創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。世界のプラットフォーマーである当社や当社から技術力を高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
・当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます
・クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析〜開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
・社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です
勉強会事例：MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)

【業務概要】
ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。
当部門は、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。世界のプラットフォーマーであるクラウドベンダーから技術力を高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。

【具体的な業務】
機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします。
深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます。
クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます。
ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です。
業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。
プロジェクト事例：
・ゲーム×AI
・インフラ×AI
・食品×AI
・マルチモーダルAI

【ポジション・部門の魅力】
当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます。
クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析〜開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です。
勉強会事例：MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)

業務概要:
当社は『データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる』をミッションに、1,400社を超える企業の「DX・データ活用」を支援しています。データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業と、データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業の2つの事業を展開しています。
配属部門は当社です。最先端の生成AI技術およびAIエージェントを活用した自社サービスの企画・開発を行います。AIエージェントの開発と活用に特化した新規事業の創出とその成長を子会社として推進していきます。ご入社後は、新会社となります当社へ出向という形でご勤務いただきます。（勤務場所は当社社内となります）

具体的な業務:
最先端のAI技術、特にマルチモーダルな映像解析を活用した自社サービスの開発・運用をお任せします。
1. AIエージェントのアプリケーション機能の開発
2. プロダクトの品質向上、パフォーマンス改善
3. API設計およびドキュメンテーション作成
4. データベースの設計・構築
5. IoTデバイスに組み込まれるソフトウェアの開発および連携のための技術開発

ポジション・部門の魅力:
1. 最先端の生成AI技術を活用した自社サービス開発に携わることができます。
2. 専門性の高いチームでの協働を通じた継続的な成長機会を提供します。
3. 親会社と同程度のリモートワークなど柔軟な働き方と、充実した福利厚生を用意しています。

ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。
当グループ内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、機械学習モデルの開発からシステムの設計
・開発
・運用まで一連の業務を担います。
また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。
機械学習システムの開発
・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。
また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。
さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします。
深層学習や機械学習関連の文献調査
・アルゴリズム実装を行っていただきます。
クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます。
ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守
・運用
・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です。
業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。
当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な案件に関わることができます。
クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析〜開発
・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です。
勉強会事例：MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)

当社について
当グループのヘルスケアIT事業である「自社製品」はこれまで、医療情報システムの電子カルテをはじめとして、医療機関や薬局などのIT化を牽引してきました。幅広い分野のヘルスケアIT領域のパイオニアとしてシェアを確立してきた、自社ヘルスケアIT事業は、2023年4月1日より「当社」として始動しました。
医療への更なる貢献を見据え、企画・開発から販売まで一気通貫でのサービス提供を実現するとともに、政府推進の医療DX政策などをはじめとする市場環境変化に迅速に対応するデジタルヘルス事業の促進に取り組みます。
これまでに培った医療ITの知見を活かし、医療領域における課題解決に取り組むだけでなく、生活者一人ひとりの「Well-being」に寄与するソリューションを探求し社会に貢献し続けることで、ヘルスケアIT業界のトップランナーとしての責任と期待を担った新しいチャレンジを推進しています。

求人概要
当グループでは、中期計画のひとつとして「健康経営」の領域に取り組むことを標榜し、健康状態の可視化や予防医療による従業員の活力向上に向け貢献する企業・健保向けソリューションの構築に取り組んでおり、その一環として、2023年4月より当グループの関連会社の健康診断サポート事業を当社に統合しました。
高齢化や医療費の高騰などを背景に「医療から健康・予防・未病へ」への期待が高まり、国家的にも戦略的な取り組みが加速しています。
健康経営においては、予防や健康管理にとどまらず、生産性改善や長時間労働抑制、メンタルヘルス等を意味し、大企業中心に経営者や人事の注目する重要テーマの一つとなっています。

＜業務について＞
当ポジションでは、予防医療領域における「AI駆動型ソフトウェア開発ライフサイクル（AI-SDLC）」を自社プロダクトおよび業務プロセスに導入・推進いただきます。
単なるIT導入ではなく、事業課題の特定から現場の複雑なニーズや課題（ドメイン知識）を深く理解し、AI・データを活用した業務設計、プロダクト企画、開発推進、現場定着まで、自ら手を動かし一気通貫で推進いただくことを期待しています。

例えば、以下のようなミッションに取り組んでいただきます:
1. 生成AI/AIエージェントの実装
複数の業務プロセス（健康診断サポート業務、データ分析、顧客対応等）に生成AI・AIエージェントを組み込み、業務時間の大幅削減を目指すシステム構築
2. コンテキストエンジニアリング
社内に点在するドメイン知識（業務ルール、顧客ニーズ等）をナレッジグラフ化し、開発AIアシスタントにリアルタイム提供することで、開発精度・スピードを飛躍的に向上
3. デジタル基盤の刷新
従来の基幹システムを、特定の生成AIコーディングプラットフォームやクラウド基盤を活用した次世代アーキテクチャへ段階的に移行
4. 自動化パイプラインの構築
要件分析〜コード生成〜テスト〜デプロイまでをAIエージェントで自動化し、リリース周期を従来の1/3に短縮
特に、生成AIやAIエージェント等の最新技術のキャッチアップから活用シーンを設計し、従来の業務プロセスやシステム開発のあり方を刷新し、事業成長を加速させる役割を担っていただきます。

リスク・セキュリティを統括する部門にて、当社のビジネス展開に伴い必要となる社内の情報セキュリティに関わる業務をご担当いただきます。

入社後は、特に以下業務をご担当いただくことを想定しています。

SIEM とその他サービスとの連携と高度化
モニタリングの運用自動化
CSIRT支援のための開発
また、ご経験・ご希望に応じて以下業務へのアサインも可能です。
インフラ環境の堅牢化・コード化
SOC (Security Operation Center) 業務
ログ統合分析によるスレットハンティング
脆弱性情報収集、周知、対応推進
スレットインテリジェンスを活用したサイバーレジリエンス強化
フォレンジック調査やマルウェア解析
フィッシングサイトの調査・対応
PurpleTeaming 業務
CSIRT（Computer Security Incident Response Team）業務
情報セキュリティの啓発活動（ルール策定、周知・教育・徹底）
社内外の関連組織、関連企業、関連団体と連携した情報交換および協力


▼開発環境
| Python, Node.js, Go
| MySQL, Docker, Github Action, AWS
| draw.io, miro.com
| Slack, Zoom
| EDR, SIEM, Proxy 等


▼本ポジションの魅力
経験と知見を最大限に活かし、短期間で多くのアウトプットを作り出す経験を積むことができます。
攻撃・防御の両方の視点が求められるため、両面でのスキルアップができます。
裁量が非常に大きく、提案から改善まで柔軟に行うことができます。
脅威インテリジェンスや脅威分析による攻撃推測の設計やモデリングに関する経験を積むことができます。
メイン担当としては開発業務となりますが、ご経験・ご希望に応じてセキュリティの実務経験も積むことが可能です。

プロジェクトマネージャーとして、加盟企業様と社内に対し横断的に提供するプロダクト開発プロジェクト、業務のDX推進プロジェクトのマネジメントをご担当頂きます。ユーザー・ビジネスに貢献できるプロダクトを構想・企画し、ステークホルダーマネジメント、ROIの定義、実行フォーメーションのデザイン、プロジェクト成果物の定義、リスクマネジメント、デリバリー計画をご担当いただきます。



＜業務イメージ＞
プロジェクトマネージャー、プロダクトマネージャー、エンジニア複数チームのリスクマネジメント、WBS管理、依存関係の可視化を行いながら一丸となってプロジェクトを成功に導きます。
同時並行で進めるプロダクト・サービス数：10サービス程度
1サービスのプロジェクト数：4-5案件



＜責任範囲＞
・プロジェクトマイルストーンの設定と合意形成
・プロジェクトフォーメーションの編成
・プロジェクト成果物の定義
・リスクマネジメント
・プロジェクトステータスの把握とレポーティング

＜ポジションの魅力＞
・幅広い視野と多様な経験が得られる
当社の多岐にわたるサービスを横断的に担当するため、特定の領域に閉じこもらず、幅広い視野と多様な経験を得られます。
・企画から運用まで一貫して携われる
サービス開発の全工程（企画、設計、開発、テスト、リリース、運用）に一貫して携われるため、自分のアイデアを形にする達成感を味わえます。
・最先端技術に触れ、活用できる
機械学習、AIなどの最先端技術を活用したデータ統合プラットフォームや不正検知システムなどの開発に携われるため、技術的な知識やスキルを向上させることができます。
・裁量権が大きく、主体的に動ける

裁量権が大きく、自分のアイデアや判断をサービスに反映させやすいため、主体的にサービスを推進できます。

今回は、世界的に需要が拡大し続けている「半導体検査装置向け機械学習アプリケーション（欠陥検出・自動分類）」の開発体制強化に伴い、新たな機械学習エンジニアを募集します！

最先端の画像処理ディープラーニング技術を駆使し、スマートファクトリーの核となるAIアプリを生み出す、エンジニアとして最高峰のキャリアを築けるポジションです。

◆ 職務内容
半導体検査装置における、AIを用いた外観検査・欠陥検出・自動分類アプリケーションの設計・開発・チューニング業務をお任せします。

【具体的な業務内容】
・Pythonを用いた画像データの前処理、データオーグメンテーション（データ拡張）
・ディープラーニング（CNN等）を用いた欠陥検出・分類モデルの構築・学習・評価
・検査装置のハードウェアや制御システムと連携するためのアプリケーション実装
・検出精度の向上に向けたハイパーパラメータのチューニングおよび検証

◆ この仕事の魅力・やりがい（3C分析に基づく強み）
・【最高峰のスキルが身につく】AI領域の中でも特に需要が高く、難易度の高い「画像認識×ディープラーニング」の実務経験を積むことができます。外観検査自動化のプロフェッショナルとして、市場価値を圧倒的に高められます。
・【世界を支える半導体産業への貢献】あなたが開発した機械学習モデルが、世界中の電子機器を支える半導体の品質を守ります。目に見える社会貢献性と、最先端技術に触れるワクワク感を日々実感できる環境です。
・【素養があればチャレンジ可能】画像処理DLの実務経験者を優遇しますが、「Pythonでの機械学習の学習経験があり、これからディープラーニングを極めたい」という熱意・素養のある方も幅広く歓迎。当グループのノウハウのもと、着実に成長をサポートします。

1．業務内容
本ポジションは、料金請求・債権回収業務を対象に、業務改革（BPR）とDXを企画・設計から運用定着まで一貫して推進する役割です。
制度変更や新技術の導入が続く環境の中で、現場とシステムをつなぎ、業務の安定化と高度化を両立させていきます。
一定規模のオペレーションに影響を与えるテーマを扱うため、構造的な検討力と調整力が活かされます。

【業務詳細】
・料金請求・債権回収業務に関する業務変革（DX）の企画・推進
・大規模な業務オペレーションを対象とした効率化・品質向上の実現
・IT・デジタル技術を活用した業務プロセスの見直し、業務設計
・制度変更や新技術導入に伴う業務設計、現場展開と定着化
・現場部門、システム部門、関連部署を横断したプロジェクト推進

・業務量の目安としては、業務改善・DX案件が年間1〜5件程度、システム改修関連案件が年間1〜3件程度、制度変更・業務見直し対応が年間0〜1件と想定しています。

現状分析からTo-Be設計、導入後の改善までを担い、業務の“あるべき姿”を継続的に更新していくポジションです。

2．職責
入社後は、まず料金請求・債権回収業務の全体像を把握し、安定運用を支えながら、段階的に業務改善・DXテーマの主担当を担っていただく想定です。
最終判断は上位職者が行いますが、検討・設計段階では主体的な関与が期待されます。

【詳細】
・定例業務や例外ケースを含む業務内容の整理、安定運用対応
・既存業務プロセスの可視化、課題整理と改善テーマの具体化
・業務改善・DX施策の企画設計、現場展開と定着化の支援
・システム部門と連携した業務要件の整理、対応方針の検討
・関係部署や委託先との調整、合意形成の推進

担当領域では、進め方や優先度を考えながら、自律的に業務を前に進めていく役割です。

3．採用背景
料金請求・債権回収業務を取り巻く環境は、制度改定やデジタル技術の進展により変化が加速しています。
その一方で、業務設計やDX推進の検討を既存要員が定常業務と兼務しており、十分な検討時間を確保しにくい状況が続いています。
また、数百名規模のオペレーションを前提とした業務改善を進めるには、業務理解とIT理解の双方を備えた人材が不可欠です。
中長期的な業務変革を継続的に担う体制を強化するため、専門的にDX・業務改革を推進いただける方を増員することになりました。

4．魅力・やりがい
数百名規模の現場に影響する業務改革に携わり、自身の企画や設計が業務品質や生産性の向上として実感しやすい点が特徴です。業務とITの両面から検討できるため、実践的なスキルが身につきます。

【詳細】
大規模オペレーションを対象としたBPR・業務設計の実務経験
IT・デジタル施策を活用したDX推進、要件定義や調整経験
制度変更や環境変化に対応する業務運用設計力
複数部門・外部関係先を巻き込む調整・プロジェクト推進力

社会インフラを支える領域で、改善の積み重ねが安定運営に直結する点も本ポジションならではのやりがいです。

5．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）：
電気料金請求・債権回収業務の全体像を理解いただきながら、小 中規模のDX施策・業務改善テーマの企画・推進を中心に担当いただきます。
＜担当業務例＞
・現行業務の可視化・課題整理
・業務フロー改善の企画
・新技術導入（AI・自動化・デジタルツール）を伴う業務改革の企画・推進
・制度改正や新サービス導入に伴う業務設計の主担当
・ステークホルダーとの調整

中長期（4年以上）：
長期的には、業務変革・IT高度化を担う部署の中核人材として、複数のDXプロジェクトを統括する立場やマネジメント業務に携わっていただくことを期待しています。
＜担当業務例＞
・業務改革・DX推進チームのリーダーまたは管理職として組織運営に参画
・全社の業務効率化戦略やデジタル活用戦略の策定支援、部下育成・現場教育のマネジメント
・大規模オペレーション（約1,000名規模）の最適化の旗振り役

業務概要
本ポジションは、社内エンジニア組織を率い、業務効率化・生産性向上を目的としたAI／DX推進を統括する責任者ポジションです。経営直下に近い立ち位置で、各部門へのヒアリング・課題抽出から、AI／自社製品の企画・導入、運用・定着までを一気通貫で担っていただきます。「責任者として即着任いただく方」「責任者候補として段階的にロールを広げていく方」のいずれにも門戸を開いています。ご経験に応じてポジション・処遇を設計します。

具体的な業務
現場部門へ深く入り込みながら、業務分析から課題抽出、AIプロダクト導入、運用改善まで一気通貫で担っていただきます。単なるシステム導入ではなく、「現場業務をどう変えるか」を考えながら、事業成長に直結するDX推進をリードいただくポジションです。

具体的な業務内容:
・各部門へのヒアリング・業務分析
・AI／DXを活用した業務改善提案
・AIツール・生成AIプロダクトの選定／導入
・データ分析・業務可視化
・社内システム改善・運用最適化
・業務フロー設計・改善推進
・ベンダーコントロール／外部パートナー連携
・AI導入後の運用・保守・定着支援
・スクラム開発を用いたプロジェクト推進

ポジション・部門の魅力
AI活用・DX推進をゼロベースから推進できます。経営・現場双方に近い立場で事業変革へ携われます。特定領域に閉じず、全社横断で課題解決に挑戦できます。急成長企業の業務基盤づくりを担えます。IPO準備フェーズの変化ある環境で大きな裁量を持てます。創業以来、黒字経営・無借金経営を継続し、海外展示会事業も拡大中です。

当グループは、地方活性化につながる領域で多様な事業を展開しています。一方で、地方を取り巻く環境は、人口減少、地域産業の担い手不足、自治体財政課題、DX人材不足など、大きな転換点を迎えています。私たちは、単なる「管理」ではなく、事業と経営の両面から、当グループ全体の成長と変革を推進する経営戦略組織を強化したいと考えています。当社では、AI・生成AIを活用した業務変革を本格的に推進しています。目指すのは、単なる効率化ではなく、付加価値の向上・業務プロセスそのもののを再設計しより高い付加価値を創出することです。地域事業に携わる当グループは、さまざまな地域の課題に向き合った事業を多方面に展開しています。グループ内でのAI活用やDXや、地域事業でも同様です。企画だけではなく、自ら手を動かし、現場に実装し、実際に活用・定着するところまで推進する。そんな実践型のAI・DX推進人材を募集します。

【具体的な業務】
当グループ戦略の実現を担う経営戦略部において、経営戦略部の業務、当グループ全体の業務改善・DX推進を担っていただきます。
1. 生成AI活用を前提とした業務再設計
2. 業務課題ヒアリング・改善テーマ選定
3. AI／RPA／ノーコードツールを活用した業務自動化
4. Power Platform等を用いた業務改善
5. 業務フロー設計・標準化
6. KPI可視化・運用改善
7. AI活用促進施策の企画・推進
8. ベンダー・関係部署との調整
9. PoC企画・実装・運用支援
10. 小規模ツール／業務改善施策のプロトタイピング

【ポジションの魅力】
1. “自分で作るDX” 企画だけではなく、自ら手を動かしながら改善を推進できます。現場との距離が近く、作ったものがすぐ業務改善につながる環境です。
2. AI活用を本格推進中 生成AIを活用した業務変革を、全社横断で推進しています。単なる研究・PoCではなく、実業務への実装・定着まで関われます。
3. 裁量の大きい環境 決まった正解がない中で、「何を変えるべきか」「どう実装するか」から主体的に関われます。

業務概要:
当社のパーパスは です。
停滞する日本を復活させ、日本を再び世界に誇れる国にするため、様々な事業に取り組んでいます。
また、当社は売上を達成することを目標に掲げています。
当社ではマルチスタートアップ戦略を掲げ、事業展開を目指しています。
オンリーワンでナンバーワンのサービスしかリリースしないという理念のもと、でのビジネスづくりを徹底しています。
全社のAI活用を推進するポジションを担っていただきます。
AIを使った業務改善・効率化のプロジェクト推進・生成AIなどを活用した、当社のサービスやプロダクトへの付加価値の創出をします。
具体的な業務:
・全社的なAI活用に関する課題抽出・要件整理
・AI導入・活用プロジェクトの立案・推進
・各部署とのコミュニケーションを通じた要件定義
・生成AI、LLM等の先端技術調査、PoCの実施、効果検証
・サービス・プロダクトへのAIを使った機能の導入
・簡易的な実装作業（Python、GAS等を使用）
・データ抽出・分析（等を使用）
・ノーコード生成AIツールの活用・導入支援
・AI活用に関する社内啓蒙活動
ポジションの魅力:
当社の目標は、単なる業界トップの維持ではありません。
「各事業を通じた社会課題の解決」です。
事業ごとに社会全体にインパクトを与えるミッションを担い、より豊かな未来を築くことを目指しています。
また、マルチスタートアップ戦略を行っているため、新規事業立ち上げフェーズに関われるチャンスも大いにあります。
実際に昨年入社したAI推進の担当者は、新規事業としてAI教育スクール「自社サービス」を立ち上げ現在では責任者を担っております。
担当者のnoteです。
よければお目通しください。
・最新のAI技術に触れながら、実務での活用経験を積むことが可能
・全社的なDX推進の中核を担うことができる
・AI技術の導入から運用まで、一気通貫でプロジェクトを推進する経験
最後に:
業務や事業そのものを“AIが前提の形”に組み直していく。
ここまで踏み込めるかどうかで、これからの事業の伸び方は大きく変わってきます。
だからこそ、AI推進というポジションの重要度はこれまで以上に増していくと考えています。
AIを起点に、当社と社会をアップデートしていく面白さを、ぜひ一緒に味わいませんか。
ご応募をお待ちしています。

【業務概要】
当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。
私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。自社製品を中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。
ミッション: 顧客の業務プロセスを解体し、AIを前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する。顧客の現場に深く入り込み、既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計。自社製品を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。

【具体的な業務】
プロダクト開発:
- 自社製品を活用した業務ワークフローの実装 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等)
- LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装
- 各種 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合
- フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド)
本番導入のための実装・改善:
- シニアエンジニアの設計に基づく本番導入向け実装
- パフォーマンス・信頼性の改善
- セキュリティ・コンプライアンス要件への対応 (シニアのサポート下)
プロダクトフィードバック:
- 実装過程で気づいた改善ポイントのプロダクトチームへの還元
- 再利用可能なコンポーネント・パターンの抽出と提案

期待する役割について:
- Phase 1 (入社 3ヶ月): 実装担当
- シニアエンジニアが設計したワークフロー / PoC の実装担当
- 自社製品 の操作・SDK の習熟
- 各種 SaaS (Salesforce / SmartHR / kintone 等) との API 連携実装
- Phase 2 (3 6ヶ月): 実装リード
- 小規模ワークフローの設計 実装を単独で担当
- 実装方針のドキュメント化・チーム内共有
- プロダクトチームへのフィードバック起票
- Phase 3 (6 12ヶ月): 中規模機能のリード
- 中規模機能の設計・実装のリード
- 技術選定・アーキテクチャ判断への参加
- 後続のポテンシャル枠メンバーの OJT サポート

成果責任 (KR/メトリクス):
プロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。
- 先行指標 (行動とアウトプット)
- 自社製品 での新規ワークフロー構築数 顧客の課題をどれだけシステム化できたか
- SaaS 連携数 顧客の既存 SaaS を当社に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数)
- デプロイ速度 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム
- 遅行指標 (事業と顧客へのインパクト)
- アクティブ利用率 (MAU / DAU) 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか
- 顧客の業務削減時間 / ROI AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数
- アップセル・クロスセル額 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上

チーム体制:
開発組織に在籍しています。本ポジションが所属する FDE チームは、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します:
- Product Architect プロダクト設計
- Agentic Engineer エージェント機能開発
- AI Success Engineer 導入後の顧客成功支援
- Deployment Strategy 顧客への導入戦略・展開推進

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

業務概要
機械学習エンジニアは、入札最適化ロジックに関わるエンジニアリング業務を担当します。私たちは、フルサイクルなデータサイエンスチームです。ビジネス課題に対し、データ分析を通した仮説の構築から始まり、プロダクト環境でのA/Bテストまでを行います。

具体的な業務
1. 入札ログ等を用いた探索的分析
2. 入札ログの再設計や外部データの活用
3. CTR/CVR予測モデルなど機械学習モデルの構築
4. 数理最適化や制御工学などを用いた入札価格最適化ロジックの構築
5. オンライン実験を含めたプロダクト環境での仮説検証
6. 大規模データを活用するための分析基盤および、MLパイプラインの構築・運用
7. 学会参加や論文調査による情報収集

ポジション・部門の魅力
▼ビジネスの生命線を担う
機械学習チームは、入札最適化ロジックの開発を通じてビジネスの生命線を担います。機械学習や最適化の精度が高ければ、多くのユーザー獲得を低コストで実現できます。このパフォーマンスの高さが競争力の源泉になります。どのようなデータを使ってモデルを作るか、どのようなモデルを採用するかの判断一つとっても全てがビジネスの意思決定です。

▼プロダクトの技術課題へのアプローチ
私たちのプロダクトで扱うデータは大規模かつ不均衡です。加えて、オークションに勝利して表示された広告からしかユーザーの反応をみることができないという本質的な難しさがあります。A/Bテストを実施するなどして仮説を確かめながら進むことが求められます。また、機械学習・数理最適化・制御工学など様々な要素を組み合わせて課題に立ち向かう面白さもあります。