AIエージェント転職求人

917 件

【業務概要】
経営上主要な専門業務オペレーションを網羅する“Professional AI”を提供するグローバルリーディングカンパニーでのポジションです。
AIを活用したリーガルAIサービスの開発に注力し、グローバル展開を加速しています。
現在は主力プロダクトを提供し、日本・米国・英国で展開。さらに、法務にとどまらず多様な領域で、高度な専門業務や意思決定を支援するAIプロダクトを提供しています。
AIエージェントなどの最先端技術を製品開発に取り入れ、多様な企業課題に応えるソリューションを通じて、顧客のビジネスを支援しています。

【主力プロダクトについて】
人事労務向けのProfessional AIである主力プロダクトの提供を開始しました。
人事業務を支える「Work Intelligence」として、勤怠、労務、給与、評価、要員計画など、複雑なルールや分断された情報を横断的に理解し、自律的に業務を遂行するプロダクトです。
人事・労務領域は、機密性・複雑性・正確性が求められる、企業AI導入の中でも特に難易度の高い領域です。だからこそ、AIが適切に配属されたときのインパクトも非常に大きい領域です。
特徴は、既存のシステムに後付けでAI機能を付け足したプロダクトではありません。
主力プロダクトは、AIネイティブなプロダクトであり、最初から人事組織の中に“役割を持つ存在”として配属するという設計思想のもと、入力・転記を担う「代行者」、制度を伝える「通訳者」、ルール逸脱を検知する「監督者」、データをもとに論点を示す「参謀」として機能することを目指しています。
本格市場参入以降、すでに多くの企業からお申し込みをいただいており、まさにグロース初期のフェーズにあります。大きな需要を確実な顧客価値へと変え、”Professional AI”としての提供価値をさらに拡張していく、事業づくりのど真ん中に関われるエキサイティングなタイミングです。

本ポジションは、主力プロダクトをご導入いただいた企業に対して、オンボーディング 活用定着 契約継続 利用部門の拡大までを一気通貫で支援する、カスタマーサクセス／アカウントマネジメントの組織マネジメントポジションです。（CS組織5〜10名程度の組織マネジメントをお任せする想定です）

単に既存のフレームワークに沿って運用したり、管理に徹したりするのではなく、自らも現場の最前線に立って顧客と向き合いながら、組織課題の力学を構造的に捉え、「AIを主軸に置いた同社プロダクトを、如何に組織の機能・役割として組み込むか」を戦略的に設計し、その勝ち筋を自ら実行・証明していく役割を担います。

入社直後から、事業責任者や統括マネージャーと日常的に直接コミュニケーションを取りながら、カスタマーサクセス戦略の策定、チーム体制づくり、メンバー育成・マネジメントなど、組織の拡大を最前線で牽引していただきます。プレイングリーダーとして個社支援のフロントで利用拡大提案（Expansion）等の成果を上げつつ、そこで得た知見をもとに支援プロセスやKPI管理などの「事業成長の仕組み」へと昇華させていく、圧倒的な実行力とスピード感が求められます。

主力プロダクトの価値を最大化し、導入企業の利用拡大を通じて事業成長を推進する
- 本格市場参入後に急増している導入ニーズに対し、顧客が主力プロダクトの価値を早期に実感できるオンボーディング体験を設計・実行する
- 人事・労務領域における業務課題を深く理解し、顧客ごとの組織・業務プロセスに合わせて、問い合わせ対応、申請書作成、データ集計、一次チェック、異変検知、数値解説などをAIにどう担わせるかを設計する
- 導入後の活用定着、契約継続、利用部門拡大、追加導入を通じて、顧客価値を起点としたアカウント成長を実現する
- 顧客接点で得られる学びを型化し、再現性の高い支援/提案モデル、活用コンテンツ、ナレッジを構築する
- KPI設計・モニタリングを通じて、カスタマーサクセス/アカウントマネジメント組織の改善サイクルをつくる
- プロダクト/開発/事業責任者へ顧客の声をフィードバックし、主力プロダクトの提供価値そのものを進化させる
- 将来的な組織拡大を見据え、少数精鋭フェーズから再現性のある支援プロセスとチーム体制を構築する

【具体的な業務】
最前線での顧客支援・アカウントグロース
- オンボーディングから活用定着までのプロジェクト推進
顧客ごとの課題やニーズに応じた活用ロードマップを策定し、スムーズな導入・定着を支援します。
- 業務プロセスに合わせたAI活用シナリオの設計
人事・労務領域（勤怠、給与、評価等）のシステム分断や属人化を解消するため、どこをAIに任せ、どこを人が判断すべきかの業務整理とユースケース提案を行います。
- 利用部門の拡大・追加導入に向けた提案および合意形成
活用成果や拡張余地を定量・定性で整理し、顧客社内での追加投資判断や予算化に向けた提案・アカウントプランニングを主導し、アップセルを創出します。

戦略立案・組織づくり（マネジメント）
- 支援プロセスの仕組み化とナレッジの型化
現場で得られた知見をベースに、提案資料、活用コンテンツ、マニュアル等の整備や、KPI設計・数値分析に基づくCS組織の改善サイクルを構築します。
- 経営・プロダクトへのフィードバックとチームマネジメント
顧客ニーズや市場動向を事業戦略やプロダクト開発へ直接還元します。また、ご経験に応じてメンバーの育成や体制づくり、チームマネジメントにも深く関与いただきます。

【ポジション・部門の魅力】
- 経営・事業責任者直下で並走する「圧倒的なスピード感と距離の近さ」
組織はまだ少数精鋭の立ち上げフェーズであり、階層を挟むことなく、入社直後から事業責任者や統括マネージャーと直接ディスカッションしながら戦略を形にしていける環境です。「将来の幹部候補」ではなく、今すぐ事業づくりのコアメンバーとして裁量を持って組織をドライブしていく手応えがあります。
- 最前線の「現場」で顧客をハックし、勝ち筋を創り上げる
すでに完成された正解やマニュアルはどこにもありません。自らフロントに立って導入企業のリアルな課題に向き合い、その現場から得たファクトをもとに「再現性のある支援プロセス」や「KPI管理の仕組み」を自らの手で創り上げていく、新規事業組織ならではの面白さがあります。
- 市場に類を見ない「AIネイティブプロダクト」の社会実装を主導
既存システムへの機能追加ではなく、「AIを主軸に開発されたProfessional AI」を市場に広げていく、他では経験できない最先端の挑戦です。顧客企業の業務プロセスに深く入り込み、AIを組織の新たな“一員”として配属していくコンサルティングを通じて、人とAIが協働する新しい次世代の組織運営を自らの提案で実現していくやりがいがあります。

経営上主要な専門業務オペレーションを網羅する“Professional AI”を提供するグローバルリーディングカンパニーでのポジションです。
AIを活用したリーガルAIサービスの開発に注力し、グローバル展開を加速しています。
現在は主力プロダクトを提供し、日本・米国・英国で展開。さらに、法務にとどまらず多様な領域で、高度な専門業務や意思決定を支援するAIプロダクトを提供しています。
AIエージェントなどの最先端技術を製品開発に取り入れ、多様な企業課題に応えるソリューションを通じて、お客様のビジネスを支援しています。

インサイドセールスは、AIを積極的に活用した「AI駆動型インサイドセールス」です。
データドリブンな分析とAIツールを駆使し、架電やメールを通じてターゲット企業からの商談を効率的かつ高精度に創出します。
従来の営業活動をテクノロジーの力で再定義し、業務改革を推進しているチームです。

配属は、適性に応じて以下いずれかのチームを想定しています。
1. SDR（Sales Development Representative）業務：新規お問い合わせ顧客からの商談創出を行っていただきます。
2. BDR（Business Development Representative）業務：未接触顧客への新規アプローチによる商談創出を行っていただきます。
3. リサイクル業務：過去に商談済みで失注・停滞した顧客からの再商談創出
AIを活用したターゲティングやナーチャリングにより、より精度の高い商談機会を創出していただきます。

成果と適性に応じて、チームマネジメントや組織運営にステップアップするチャンスがあります。
初期段階では2 3名の小規模チームのリーダーとしてのマネジメントを経験し、実績を積むことで10名規模のチーム運営をお任せすることも可能です。
また、同社ではキャリアの可能性をインサイドセールス領域に限定しません。
フィールドセールス、カスタマーサクセス、マーケティング、プロダクト企画など、幅広い組織での活躍を想定しており、AI×営業のスキルを基盤に多様なキャリアを形成していける環境です。

業務概要
同社は、「BE THE SUN」をビジョンに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、「世界を照らす発明を続ける」をミッションに連続的な事業作りを通して世界に貢献する企業です。
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。

・国内No.1レシピ動画プラットフォーム
・国内No.1節約アプリ

関わるサービスについて
主力レシピ動画プラットフォームは月間利用者数を超える国内No.1のレシピ動画プラットフォームです。
同社の運営を通じて、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、Excelファイル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の主力レシピ動画プラットフォーム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」で自動化するCEO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・紙・Excelによる膨大な手作業が残る巨大産業に対し、AI-OCR、非構造化データパイプライン、Durable Workflowなどの技術を活用したソリューションを提供します。業務の自動化を実現し、大きな社会的インパクトの創出を目指します。

持っているデータの独自性
同社は、2016年にレシピ動画サービスとして創業し、現在では月間利用者数を超える生活者、食品・飲料ナショナルブランド企業の、店舗を超える小売ネットワークをつなぐデータプラットフォームへと進化してきました。
レシピ閲覧・レシート購買・チラシ閲覧など、生活者からメーカー・小売までを横断する独自データを蓄積し、販促領域で事業を拡大してきました。
現在は、その事業基盤をもとに、食品・日用品など消費財産業全体を対象とした「AIエージェント基盤」の開発を推進しています。

取り組むべき課題
AIの性能が上がった一方で、産業側はAIを受け入れる準備ができていない
AIは複雑な業務文脈を理解し、自律的に判断できるレベルまで進化しています。
一方で、多くの業務が依然としてExcel・紙・FAX・口頭で運用されている産業では、土台となるコンテキストデータが整備されておらず、業務自動化にAIを十分に活用できないことが、大きな課題となっています。
従来のソフトウェアでは扱えなかったExcel・紙・FAXなどの非構造化データをAIで理解・構造化し、コンテキストデータとしてAIに渡せる仕組みを構築することで、業務の自動化を一気に実現できると考えています。

具体的な業務
AI時代の開発速度と信頼性を両立する、Platform Engineeringの推進をお任せします。

1. AI時代の開発速度を支える運用基盤の構築
Coding Agentの進化により、ソフトウェアの実装スピードは大きく向上しています。こうした変化に対応するため、監視・テスト・デプロイ・障害対応のあり方をAI前提でアップデートし、運用がボトルネックにならない生産性の高い開発体制を実現していただきます。

2. 少人数で複数サービスを支えるAI-Native SREの推進
特定のSREが属人的に運用を支える体制ではなく、監視・障害対応・リリース・セキュリティ・ガバナンスを仕組み化し、開発者が自律的に信頼性を高められるアーキテクチャの設計・構築を推進していただきます。

3. AIトークンマネジメントの設計・運用
AIトークン利用の従量課金化・高額化に備え、トークン利用料の可視化、LLMルーティング等によるコスト最適化、ガードレールの設計、セキュリティの担保を推進していただきます。

ポジション・部門の魅力
事業・サービスの魅力
・社会的インパクトの大きさ：FAX・紙・Excelが主流で巨大な非効率が残る巨大産業に対し、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達し、今後さらなる性能向上が見込まれる今、すでに食品流通業界への深い知見と、エンタープライズ企業とのネットワークを持つ同社はGo-to-Marketに大きな優位性があります。
・CEO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：Coding Agent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。
・AI時代のSREを再定義：これからの時代にスタンダードとなるAI-Native SRE / AI Platform Engineeringの形をゼロから作り上げ、スキルを市場の最先端にアップデートできます。
・最先端技術の実装経験：AI-OCR、非構造化データパイプライン、Durable Workflowなど、これからのAI時代にスタンダードになる技術の実戦経験を得られます。
・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。

グループ会社の一員として、システム開発・ITインフラ・DX支援などの領域で、顧客の事業や業務の課題解決を支援しています。
同社の社長をはじめ、役員陣は全員エンジニア出身です。技術者が現場で力を発揮するだけでなく、顧客や事業に向き合い、自らキャリアと仕事をつくっていける会社を目指しています。
現在は、既存のSES事業で培ってきた顧客基盤や技術力を活かしながら、受託開発、ITコンサルティング、生成AIを活用した開発・業務改革支援へと事業領域を広げています。

【ミッション/概要】
エンドユーザーや事業会社と直接向き合い、顧客との関係構築から課題の発掘、企画・提案、受託・プライム案件の創出、プロジェクトのデリバリー、継続提案までを一気通貫で担っていただきます。
既に決まったプロジェクトを管理するだけではなく、顧客課題を起点に案件をつくり、企画構想や要件定義などの上流工程から主体的にプロジェクトを推進するポジションです。
個別案件の獲得にとどまらず、既存顧客との関係を深め、より上流から直接関与できる商流への転換と、受託事業の拡大を担っていただきます。

【具体的な業務】
・エンドユーザーや事業会社との関係構築
・経営、事業、業務、システム課題のヒアリング・整理
・既存顧客の深耕および受託
・受託・プライム案件の企画、提案、獲得
・システム化構想、DXロードマップ、プロジェクト計画の策定
・要件定義から設計、開発、テスト、リリースまでの推進
・進捗、品質、コスト、課題、リスクの管理
・顧客、営業、エンジニア、協力会社との合意形成・調整
・生成AIを活用したシステム開発、業務改善、PoCの企画・推進
・追加提案による取引範囲、案件規模、顧客単価の拡大
・提案、受注、デリバリーにおける標準プロセスの構築
・PM、ITコンサルタント、エンジニアの育成や組織づくり
※上記業務のすべてを一人で担っていただくわけではありません。これまでのご経験やスキル、専門性、今後のキャリア志向を踏まえ、担当領域や役割を決定します。

《想定プロジェクト》
・新規サービス、業務システムの企画・開発
・基幹システム、業務システムの刷新
・DX戦略、IT戦略の策定・実行支援
・クラウド移行、業務改善、自動化
・生成AIを活用したPoC、業務効率化、社内ナレッジ活用
・既存顧客への追加開発、機能拡張、改善提案
・グループ会社と連携した新規サービス、ソリューション開発
ご経験や専門性に応じて、担当領域を決定します。
※すべての実装をご自身で担当するポジションではありませんが、技術的な実現性や品質を判断できるレベルの知識が求められます。

【このポジションの特徴】
・案件を「管理する」のではなく「つくる」：受注後のプロジェクト管理だけではなく、顧客課題の発掘や提案、案件化の段階から携われます。
・提案からデリバリーまで一気通貫：営業、プリセールス、ITコンサルタント、PMを細かく分業せず、自ら提案したプロジェクトを最後まで推進できます。
・受託事業の中核を担える：完成された組織に加わるのではなく、受託事業の進め方やサービス、チームをつくる段階から関与できます。
・経営陣との距離が近い：経営陣や事業責任者と直接連携し、案件単位にとどまらず、事業戦略や組織づくりにも意見を反映できます。
・AIを実務で活用できる：生成AIを単なる情報収集ツールとしてではなく、顧客提案、PoC、開発、プロジェクト運営に取り入れ、新しい開発・コンサルティングの形をつくれます。

【入社後に期待すること】
まずは、ご経験や専門性を活かせるプロジェクトに入り、顧客提案やプロジェクト推進を担当していただきます。
その後は、案件創出からデリバリーまでの一連のプロセスをリードしながら、受託事業のサービス設計、提案の型化、チームづくり、人材育成にも関わっていただくことを期待しています。
将来的には、複数のプロジェクトやサービスを統括する事業責任者、デリバリー責任者、コンサルティング部門責任者などへのキャリアも想定しています。

プロダクトコアバリューである「組織の本質的な可能性をひらくオペレーショナルエクセレンス」を軸に、生成AIプラットフォームに加え、AIレコーダーなどデバイス×生成AI領域の新プロダクト群を展開しています。大手企業での全社導入や高い利用実績に支えられ、AI活用基盤を多面的に提供する事業へと加速しています。本ポジションでは、こうした拡大フェーズにあるAIデバイス製品の市場開拓・導入推進・価値訴求を担い、顧客課題の深掘りからユースケース構築、導入プロジェクト推進、パートナー連携まで、新規プロダクトの事業成長を牽引する中核的な役割を担います。

●デバイス事業の事業推進・市場開拓
・AIデバイス製品の価値を踏まえた市場分析・ターゲティング
・顧客業務の解像度を高めるヒアリングと、導入アプローチの設計
・業界・ユースケースベースでの提案モデル構築
・競合/市場動向を踏まえた事業戦略のアップデート

●顧客導入プロジェクトの推進
・PoC 設計、導入計画策定、プロジェクトマネジメント
・デバイス導入に伴う運用設計（設置・利用シナリオ・権限設計など）
・顧客課題に基づくユースケース提案・ROI 最大化の支援
・導入後の課題抽出・改善提案を通じた本格展開の促進

●プロダクト・事業のグロース施策推進
・プロダクトチームとの連携による機能改善提案
・利用データと現場運用をもとにしたプロダクト成長アイデアの創出
・成果事例の整理・横展開・営業／マーケ組織へのナレッジ共有
・AI活用の組織定着を支援する各種施策の推進（ワークショップ・ガイド整備など）

●パートナー／社内横断連携
・SIer・デバイス取扱パートナーとの協業モデル構築
・営業、CS、開発部門との連携による総合提案
・社内外ステークホルダーの調整・関係構築

※スキルに応じて担当領域を相談します。
※配属先は同社、またはグループ会社になります。

今後のキャリアパス:
個人の適性・志向性にあわせたキャリア形成が可能であり、マネジメントを志向する道と、技術の専門性を追求する道があります。
・マネジメントキャリア： チームの事業推進を牽引し、全体設計・管理、育成を含む再現性のある組織構築を担います。
・スペシャリストキャリア: 高度な専門性で複数プロジェクトに横断的に貢献し、プロダクトやサービスの価値創出を担います。グレードが高くなれば組織を越えて社会・業界に影響を与える知見保持者として位置づけられます。
・最新技術へのキャッチアップや個々人のスキルアップに向けた1on1、OJT、トレーニングプログラムの環境が整備されています。

大手企業のソフトウェア開発組織に対して、生成AI・LLM・AIエージェントを活用した開発プロセス変革ソリューションの企画・提案・導入・定着をリードしていただきます。
具体的には、以下の業務を想定しています。
* 顧客の開発プロセス、システム構成、開発体制、品質管理、ナレッジ管理の現状把握
* 要件定義、設計、実装、テスト、レビュー、保守運用におけるAI活用ユースケースの設計
* 生成AI、RAG、AIエージェント、開発ツール、CI/CD、Git、チケット管理ツールなどを組み合わせたソリューション企画
* PoCテーマの選定、効果指標設計、検証計画、顧客折衝、プロジェクト推進
* AIエンジニア・ソフトウェアエンジニアとの連携によるプロトタイプ開発・本番導入支援
* 生成AI活用におけるセキュリティ、品質、監査、運用、利用ルールの設計
* 成功事例の横展開、ソリューションの型化・パッケージ化、新規事業化

プロジェクト例:
* 生成AIを活用した要件定義・設計レビュー支援ソリューションの企画・導入
* 大手企業の社内開発ナレッジ、設計書、チケット、コードを活用したRAG型開発支援基盤の構築
* コードレビュー、テストケース作成、テストコード生成を支援するAIエージェントの導入
* レガシーシステムの仕様理解、影響調査、移行計画を支援するAIソリューションの企画
* 開発組織における生成AI活用ルール、品質評価、セキュリティ、ガバナンス設計
* 金融・通信・小売・製造など、大手企業の開発生産性向上に向けたAI活用PoCおよび本番導入

ポジションの魅力:
* SIerで培った要件定義、設計、開発、テスト、品質管理、PM/PL経験を、AI時代の開発プロセス変革に活かせる
* AI/機械学習の専門家と協働しながら、開発現場に本当に使われるAIソリューションを作る経験が積める
* 単なるPoCではなく、顧客の開発標準、既存システム、セキュリティ、運用体制まで踏み込んだ実装・定着に関われる
* 生成AI・AIエージェント・RAG・DevOps・開発者体験改善など、今後ニーズが拡大する領域の専門性を身につけられる
* 将来的に、AIソリューションアーキテクト、AI駆動開発コンサルタント、プロダクトマネージャー、事業開発責任者など多様なキャリアに展開できる

エンタープライズ顧客に対し、オンプレミス環境からAWS/GCP等へのクラウド移行に加え、クラウドネイティブおよびAI活用を前提としたアプリケーション開発・モダナイゼーションを技術面からリードします。
顧客現場で課題を発見し、生成AI・AIエージェントを活用したプロトタイプから本番導入まで担う、FDE的な役割です。
新規立ち上げとなるクラウド・AI技術チームの中核人材として、AI/MLサービスの活用を視野に入れたアーキテクチャ設計、開発基盤の整備、アプリケーション開発方針の策定、CI/CD環境構築、技術標準化などを主導します。
まずはERPまたは周辺のサブシステムを対象としたクラウド移行・導入案件から着手し、将来的には顧客に深く伴走し、AIを活用して業務プロセスそのものを変革するような、より大規模なアプリケーションモダナイゼーション案件へ領域を広げます。
オンプレミス中心のSIから、クラウドネイティブ、アジャイル、AI活用を取り入れた次世代の開発スタイルへの変革を、技術の力で牽引するポジションです。
グループ全体のクラウド技術を牽引するアーキテクト集団の中核として、顧客の事業課題を解決に導くFDE（Forward Deployed Engineer）やPMなど、多様なキャリアパスが描けます。

【業務概要】
エンタープライズ顧客に対し、オンプレミス環境からAWS/GCP等へのクラウド移行に加え、クラウドネイティブおよびAI活用を前提としたアプリケーション開発・モダナイゼーションに携わります。
顧客現場で課題を発見し、生成AI・AIエージェントを活用したプロトタイプから本番導入まで担う、FDE的な役割です。

【具体的な業務】
クラウドを前提としたアプリケーション開発、クラウド環境の設計・構築、CI/CD環境構築、開発基盤整備などを、経験に応じて担当します。
まずはERPまたは周辺のサブシステムを対象としたクラウド移行・導入案件から参画し、将来的には顧客に深く伴走し、AIを活用して業務プロセスそのものを変革するような、より大規模なアプリケーションモダナイゼーション案件へ領域を広げます。
オンプレミス中心のSIから、クラウドネイティブ、アジャイル、AI活用を取り入れた次世代の開発スタイルへの変革に、チームの立ち上げメンバーとして関わるポジションです。

【ポジションの魅力】
将来的には、アーキテクト、プロジェクトリーダー、PM、FDEなど、志向に応じたキャリアを目指せます。
立ち上げ期につき、自らの手でチームや技術標準を創り上げる手応えを実感できる魅力があります。

エンタープライズ顧客に対し、オンプレミス環境からAWS/GCP等へのクラウド移行に加え、クラウドネイティブおよびAI活用を前提としたアプリケーション開発・モダナイゼーション案件のプロジェクトマネジメントを担っていただきます。
新設するクラウド・AI技術牽引チームの中核人材として、AI活用による業務変革プロジェクトの計画・推進、予算・品質・納期管理、ステークホルダーとの調整、メンバー育成などをリードいただきます。
まずはERPまたは周辺のサブシステムを対象としたクラウド移行・導入案件からお任せし、将来的には顧客に深く伴走し、AIを活用して業務プロセスそのものを変革するような、より大規模なアプリケーションモダナイゼーション案件へ領域を広げていただきます。
オンプレミス中心のSIから、クラウドネイティブ、アジャイル、AI活用を取り入れた次世代の開発スタイルへの変革を、プロジェクト推進の立場から牽引いただくポジションです。

顧客現場で課題を発見し、生成AI・AIエージェントを活用したプロトタイプから本番導入まで担う、FDE的な役割です。

安定した経営基盤のもと、オンプレミス中心のSIからクラウドネイティブ開発への変革を推進する新規チーム立ち上げポジションです。
既存案件のクラウド移行に留まらず、技術標準の策定、アーキテクチャ設計、メンバー育成など、組織づくりにも関与できます。リモートワークやフルフレックスを活用しながら、裁量を持って働ける環境です。

【業務概要】
Salesforceを中心とした業務基盤の設計・開発・運用を担当します。単なる保守運用ではなく、事業部メンバーへのヒアリングから業務課題を整理し、改善提案・設計・実装・運用・定着支援まで一気通貫で携われるポジションです。また、Salesforceだけではなく、マーケティング基盤や各種SaaSとのシステム連携、AIを活用した業務自動化など、事業部全体の業務基盤を支えるポジションです。属人化した業務を仕組みへ変え、組織全体の生産性向上を実現することが、このポジションのミッションです。

【具体的な業務】
● Salesforce基盤の設計・開発
Salesforceを中心に、Flow・Apex・LWCを活用した業務改善機能の設計・開発・保守を担当します。また、権限管理やセキュリティ設計など、業務基盤全体の最適化にも携わります。
● 開発プロセス・DevOps推進
SFDX・Gitを活用した開発標準化やCI/CD環境の構築・改善を推進します。今後の開発体制づくりにも主体的に関わっていただきます。
● システム運用・業務改善
Account Engagementやポータルサイトなど、Salesforceと連携する各種システムの運用・改善を担当します。事業部メンバーへのヒアリングを通じて業務課題を整理し、システム改善の提案から定着支援まで一気通貫で対応します。
● データ活用・可視化
Tableau を用いて業務データを可視化し、ダッシュボードを整備。事業部の意思決定や業務改善に活かせるデータ基盤づくりを担います。
● AI活用・自動化推進
Agentforce と生成AI（Claude・Codex 等）を活用し、運用業務の自動化やナレッジ整備を推進します。たとえば、設計書・運用手順書のドラフト生成やナレッジ整備をAIで効率化するなど、AIを前提に業務基盤を再設計するフェーズにあります。
業務内容の変更の範囲：業務全般

【ポジションの魅力】
● Salesforceを中心に業務基盤全体へ携われる
Service Cloud・Experience Cloud・Account Engagement・Agentforce など複数クラウドを横断し、Tableau によるデータ可視化まで含めて、事業部全体の基盤設計・改善に携われます。
● AIを活用した業務改善を推進できる
Agentforce とAIエージェント（Claude・Codex 等）を組み合わせた業務エージェントの構築や、各種自動化ツールを使いながら業務改善へ挑戦できます。
● DevOps環境をゼロから構築できる
Git・SFDX・CI/CDなど、これから本格整備していく開発基盤を自ら設計・推進できる裁量があります。
● 上流から下流まで一気通貫で携われる
業務ヒアリング・設計・開発・運用・定着支援まで幅広く経験できるため、市場価値の高いSalesforceエンジニアとして成長できます。

クラウド基盤やシステムアーキテクチャの構築・運用を軸に、その知見を活かして生成AIを活用した業務システム（RAG、AIエージェント等）の領域にも活躍の幅を広げていける方を募集します。
具体的な業務は以下の通りです。
1. GCP／AWS等のパブリッククラウド（Cloud Run・GKE、ECS・EKS等）を中心としたインフラ設計・構築・運用
2. BigQuery／Redshift、Vertex AI／Bedrock等を用いたRAG・生成AIワークフローの設計・構築
3. Terraformによるインフラのコード化（IaC）
4. VPC、IAM、Private Service Connect／PrivateLink等によるネットワーク・セキュリティ設計
5. 顧客要件のヒアリングから提案・実装までの一連の対応

大手メーカーの案件で、個人の志向に寄り添い、腰を据えて中長期的な成長を描けるPM/PLを募集するポジションです。会社都合の一方的なアサインは行われません。個人の志向や希望にしっかりと寄り添い、上司と相談しながら将来のキャリアパスを設定します。日本を代表する大手メーカーと直接コミュニケーションを取り、企画・要件定義からプロジェクトを牽引するやりがい。そして「テレワーク×出社」のハイブリッドワークによる柔軟な働き方。この恵まれた環境の中で、腰を据えてあなたらしい成長軌道を描きませんか？

このポジションで実現できるスキルアップ・キャリアアップ
1. 【キャリアアップ】上流工程への挑戦から、大規模マネジメントまで
顧客と直接やり取りを行うため、単なる開発から「ITコンサルタント・上流SE」としてシステムのあるべき姿を提案するポジションへの成長が可能です。また、小規模チームのPLからスタートし、将来的には数十名規模のプロジェクト全体を統括するPMへと、着実にマネジメントの階段を登ることができます。
2. 【スキルアップ】既存スキルを土台に、エンタープライズの最新技術を習得
これまでのJavaや.NETの経験を活かしながら、昨今のDX推進で需要が高まる「intra-mart」「PowerPlatform」「OutSystems」といったローコード開発ツールのスキルを身につけることができます。モダンな技術と大規模システムの知見を掛け合わせ、市場価値の高いエンジニアへとスキルアップできます。
3. 【働き方の柔軟性】長期的なキャリア形成を支えるハイブリッドワーク
プロジェクトの状況に合わせて、テレワークとオフィス出社を組み合わせたハイブリッドワークを導入しています。ワークライフバランスを保ちながら、腰を据えてパフォーマンスを発揮できる環境です。

業務内容
経験や適性、および希望キャリアを考慮の上、上司と相談しながら以下いずれかの業務を担当します。
1. プロジェクトマネージャー／プロジェクトリーダー（新規構築・機能改善）
業務システムの新規構築、および大規模な機能改善プロジェクトを牽引します。
●企画構想、要件定義から設計・開発・テスト・導入に至る各工程のリード
●プロジェクトマネジメント業務全般（進捗、品質、コスト、課題、スコープ管理など）
●お客様や協力会社（BP様）のメンバーと連携し、強固なチームビルディングとQCDの達成
2. 保守改善サイトリーダー（安定稼働・継続的改善）
業務を深く理解し、システムのあるべき姿に向けた継続的な改善と運用をリードします。
●システム稼働状況の分析、改善テーマの抽出、開発実施計画の立案・遂行
●改善開発における要件定義〜テストまでのリード
●日々の稼働確認や定例保守作業のマネジメント、顧客への改善提案

【案件例】大規模から中規模まで様々な案件があります。
◎製造系データ分析・BIシステム構築
◎ローコードによる業務システムのアジャイル開発（OutSystems、PowerPlatform）
◎システム間データ連携（EAI）構築
◎AIエージェントによる業務自動化開発
◎受発注基幹業務システムの再構築プロジェクト
◎レガシーシステムのモダナイゼーション開発

採用を中心に、HR機能全般を担っていただきます。外部リクルーティングパートナーや各職種の責任者と密に連携し、「世界水準のチームをつくる」ことをミッションとするポジションです。

・採用（コア業務） ● 採用戦略・計画の策定と推進（職種別の採用計画、チャネルミックス設計）
・ ダイレクトリクルーティングのスカウト運用、スカウト理由文の作成・改善
・ 採用エージェント・媒体の選定、契約・条件折衝、関係構築
・候補者対応・面接日程調整、選考プロセス（カジュアル面談 → 一次面接 → 二次面接＋テスト → オファー）の運用
・ATSを用いた候補者管理、タグ設計、選考データの整備
・労務・HR基盤
・人事制度・オンボーディングの設計と改善
・組織開発、カルチャー醸成、社内コミュニケーション、定着、活躍支援の取り組み
※ご志向に応じて、マネージャー／経営メンバー／執行役員候補としての関与も想定しています。

エンタープライズ企業（大手ゼネコン、総合商社、最大手建築審査会社など）に対し、業界特化AIエージェントを活用した業務変革（構造改革）の提案から、プロダクトへのフィードバック、新規事業開発までを一気通貫で担当します。

・戦略コンサルティング・アカウントマネジメント
・自社生成AIプロダクト（図面チェック・画像生成・法規チェック等）を組み合わせた、最適なソリューションの企画・提案
・既存クライアントへの深耕営業および、新規ターゲットアカウントの開拓
・事業開発（BizDev）・プロダクトフィードバック
・市場動向や顧客ニーズを分析し、新しいビジネス機会（新規ユースケースや新機能）の特定
開発チーム（AI研究者・エンジニア）と密に連携し、現場の声をプロダクト開発ロードマップへ反映
・セールス戦略の立案・実行
※ご志向に応じて、マネージャー／経営メンバー／執行役員候補としての関与も想定しています。

同社の音声AI Agentを支える基盤を、自分の手で立て直すポジションです。コールセンター向け音声AI Agentのサービス群は、オンプレ環境とクラウド環境の両方で稼働しています。本ポジションはこのうち、データセンターに構築されたオンプレサーバー基盤の上で動くサービスの運用を担います。これまで特定の担当者に支えられてきたこの基盤運用を引き継ぎ、属人化を解消し、誰もが安心して運用できる体制へと立て直すことがミッションです。派手さより、確かさ。日々の安定稼働を守り抜く仕事に、正面から向き合える方を求めています。

【具体的な業務】
同サービスのサービス群はオンプレ環境とクラウド環境が混在しており、本ポジションが担当するのはオンプレ環境で稼働しているサービスの運用・監視・改善です。
1. オンプレサーバー基盤の運用監視: データセンターに構築されたオンプレサーバーの日常監視・ヘルスチェック・キャパシティ管理
2. 障害対応: 一次切り分け、復旧対応、恒久対策の検討・実装
3. 保守・メンテナンス: 定期メンテナンス、パッチ適用、機器更改対応（通信交換機・PBX等、音声基盤特有の専用機器に触れる可能性があります）
4. 運用自動化・トイル削減: Python・Goを用いた運用スクリプト・ツールの開発による定型作業の自動化
5. 属人化解消のための体制構築: 運用手順・障害対応ノウハウのドキュメント化、引き継ぎ体制の整備
6. （将来的な発展領域）: 基盤の安定運用を土台に、クラウド活用や基盤刷新の検討に関わる可能性があります

【ポジションの魅力】
長年運用されてきたことで属人化しているオンプレ運用環境を、Agentic SRE（AIエージェントを活用したSRE）の形にトライ・刷新していけることが、本ポジションならではの挑戦です。手作業・暗黙知に頼ってきた運用を、形式知化から一歩進めて、AIエージェントによる自動化・省力化された運用体制へと作り変えていくプロセスを、自分の裁量で推進できます。同社はAI Agentを本業とする企業です。SRE・運用領域でAgenticなアプローチに踏み込めるのは、その技術・知見・文化を自分の現場に持ち込める同社ならではの環境です。Python・Goでの運用自動化はもちろん、生成AI・AIエージェントを運用に組み込んでいく実践の場として、このポジションに裁量を持って取り組めます（Agentic SREの実務経験は必須ではなく、意欲・適性があれば挑戦できる領域です）。そのうえで、長年多くの顧客に使われ続けてきた同事業の土台を、直接支える重要なポジションであることは変わりません。この安定運用があってこそ、同社のAI Agentによる新しい価値提供も広がっていきます。

業務概要:
データとAI活用を牽引することで、ビジネス成長へ貢献することをミッションとしています。同社では、2024年7月に従業員向けに社内用LLMツールを導入し、同年8月より段階的に全従業員へ「Google Workspace with Gemini」を展開しました。現在の生成AIの社内利用率は100%に達しています。

AI活用による顧客サービスと業務効率化の進展が評価され、保険業界で初となる『財界 BEST AI 100』に選出されました。全社を挙げたAI推進の成果が、外部からも評価として認められています。

エンジニア出身の社長に交代し、新たに掲げた『全自動の生命保険』構想の実現を進めています。現場から湧き上がるアイデアに躊躇なく投資し、スピード感を持ってPoCから本番実装までをリードできるコアメンバーを募集します。

具体的な業務:
全社的なAI戦略に基づき、社内ユーザー部門の現場に深く入り込み、AIによる事業構造の変革をリードいただきます。具体的には、to C（お客さま向け）およびto E（従業員向け）の両輪で、上記『全自動の生命保険』構想に関わる多岐にわたるプロジェクトの企画・実装・横展開を一気通貫でお任せします。

下記プロジェクト以外にさらに領域を広げていくことを担っていただきたいと思っています。
1. to C（お客さま向け）顧客体験革新プロジェクト例
・AI査定
・AIボイスボット・チャットボットのエンハンス
・AIO対策（AI最適化）の戦略推進
2. to E（従業員向け）生産性向上プロジェクト例
・広告運用内製化の支援
・データ分析用AIエージェント構築運用
・全社員向け目標設定サポートAIの構築運用
3. 全社への横展開とAIカルチャーのアップデート
・担当施策で得たベストプラクティスや再利用可能なモジュールの型化・共通化
・各部署に“AIの専門家”を育てるための全社向け勉強会や「AI Hackathon」の企画・運営
・各業務部門（主役）の課題整理や要件定義のサポート

ポジションの魅力:
中期計画の目標達成に向けた「主要な成長ドライバー」として、同社の未来を形づくる役割を担えます。従来の開発組織の垣根を越え、自らの判断で迅速に実装を進められる環境です。プロトタイプ（PoC）の作成から、実際に価値を生む本番実装、運用後のフィードバック反映までを一気通貫で担当できるうえ、単一のプロダクト開発だけでなく、複数のプロダクトを横串で支える共通化（設計・評価・運用の型化）にも挑戦できます。セキュリティだけでなく、情報の取り扱いや出力内容の安全性の配慮など、生命保険会社として求められる制約の中、最新技術をいかに落とし込んで実際に使えるようにするのかを追及できます。

サポートアンドサービス領域（ICT関連の問い合わせ処理領域）におけるAX推進に関する以下の業務を担当いただきます。

・サポート業務、サービス業務における業務課題のヒアリング、可視化、分析
・生成AI、AIエージェント、チャットボット、FAQ、ナレッジマネジメント、自動化技術などを活用した改善施策の企画
・AI活用による問い合わせ対応、保守運用、技術支援、社内サポート業務の高度化
・PoCの企画、実行、評価、および本番導入に向けた要件整理
・社内外向けの提案資料、企画書、報告資料の作成
また、将来的には下記業務にも携わっていただきます。
・業務部門、技術部門、営業部門、パートナー企業との連携によるAX施策の推進
・AI活用に必要な業務プロセス設計、運用設計、ガイドライン整備
・導入後の効果測定、改善提案、利用定着化支援
・最新AI技術や市場動向の調査、およびサポートアンドサービス領域への適用検討

●ポストの魅力
本ポジションの魅力は、AI技術を活用しながら、実際のビジネス現場に大きな変革を起こせる点にあります。
サポートアンドサービス領域は、問い合わせ対応、技術支援、保守、運用、ナレッジ活用など、多くの業務知見が蓄積されている一方で、AIによる変革余地が非常に大きい領域です。生成AIやAIエージェントの活用により、業務効率化だけでなく、対応品質の向上、属人化の解消、顧客体験の向上、新しいサービスモデルの創出にも挑戦できます。
また、先端技術室の一員として、最新のAI技術に触れながら、企画・コンサルティング・業務改革・実装支援を横断的に経験できます。単なるシステム導入担当ではなく、事業部門とともに課題を発見し、AIを使って解決策を設計し、実際の成果につなげる役割です。
AI活用を通じて、サポートアンドサービスの未来をつくる中核人材として活躍できるポジションです。

デジタルクリエイティブ＆トランスフォーメーショングループにおいて、同社の主力製品や関連施策を中心とした製造DXプロジェクトをご担当いただく予定です。
ご入社後、まずは同社のインダストリアルメタバース基盤のシステム開発担当として従事いただくことを想定しております。

具体的には、以下の業務を横断的に担います。
・Webアプリケーション、バックエンド、データベース、API等のアーキテクチャ設計
・事業部・製造現場における業務課題、潜在ニーズ、ユーザー要求の探索・整理
・業務要件、システム要件、データ要件、非機能要件の整理
・プロジェクトの構想策定、目的・提供価値・スコープの定義
・ユーザーストーリー、業務フロー、サービス体験、UX/UIの設計
・3D、XR、デジタルツイン、Unreal Engine等を活用した体験・機能設計
・生成AI、RAG、ナレッジ検索、データ活用機能の企画・設計
・社内開発メンバーおよび外部パートナーへの開発ディレクション
・PoCの企画・推進、技術検証、ユーザー評価、効果検証
・製造現場への導入、運用設計、定着支援、改善サイクルの推進
・セキュリティ、ガバナンス、保守性、拡張性を考慮した実装方針の策定
・複数事業部・複数拠点への展開を想定した共通化・標準化の推進
単なるシステム開発担当ではなく、PM、エンジニア、デザイナーの観点を統合し、事業課題を実際に使われるDXサービスへ変換する役割を担います。

このグループは、インダストリアルメタバース、デジタルツイン、生成AI、3D技術、データ活用、ナレッジマネジメント等を組み合わせ、製造現場起点のDXを企画・開発・実装する組織です。
独自のインダストリアルメタバース基盤や、知識・技術・技能を体系化するシステム、それらを統合する仕組み等を通じ、設備、工程、人、知識、経験、データをデジタル空間上でつなぐ取り組みを推進しています。
既存製品の導入だけではなく、現場の課題探索からサービス構想、UX/UI、システム開発、3D表現、生成AI活用、現場実装までを一貫して経験できる点が特徴です。
また、完成された仕組みを運用するだけではなく、新たな技術や方法論を試しながら、製造業における新しいDXの形を自ら構想し、実装できる環境です。

本ポジションは、同社のBizDev（コンサルタント・セールス・事業開発）のオープンポジションです。

## 同社とは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開するスタートアップで、大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業でのポジションです。クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や、データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。直近では複数の事例を通して幅広い業界、領域で最新の技術を用いながら支援を行っております。

## 同社が提供するサービス・プロダクト
同社は、顧客のデータ活用・AI活用の課題に応じて、プロダクト導入から個社ごとのSolution型開発まで幅広く対応しています。

**プロダクト・クラウドサービス:**
* 組織内のAIエージェント接続を一元管理する「MCPゲートウェイ」プラットフォーム。金融機関を中心としたエンタープライズ向けに外部展開中
* AIと業務協働（バイブワーキング）の環境を提供する企業向けAI協働プラットフォーム。チャットから業務依頼・承認制御・実行を一元化
* 金融アドバイザーの提案活動を支援する生成AI搭載型アシストツール
* 商業不動産・店舗ビジネス向けデータ活用サービス群。インテントデータを活用したリーシング営業支援、人流・決済データによる商圏分析、生成AIと商圏分析を組み合わせた店舗開発DX（特許取得）、オフィス移転予測を活用した営業支援など、不動産・小売領域の課題を幅広くカバー
* 企業内外のデータを集約・名寄せ・エンリッチし、AIや業務システムがそのまま活用できる高品質なデータを供給する「AI-Readyなファクトインフラ」。法人営業の顧客管理効率化・与信管理の自動化・AIエージェントへのデータ供給を支援（エンドユーザー向け / OEM組み込み / 個社Solution型開発）

**ソリューション型開発・支援:**
上記プロダクトの導入に加え、特定のデータ基盤を中核としたデータ基盤構築や生成AIを活用した業務システム開発など、個社の要件に応じたSolution型の案件も多数手がけています。

## 業務内容
#### 新規開拓・パイプライン構築
* ターゲット企業（金融・保険・不動産・製造・小売等）のリスト策定とアプローチ戦略立案
* 経営層・DX推進部門・店舗開発部門へのアウトバウンドアプローチ
* 特定のクラウドベンダーやデータホルダーとの共同マーケティング・共同提案

#### 課題ヒアリング → ソリューション提案
* クライアントの経営課題・事業課題・業務課題の構造的なヒアリングと論点整理
* データ基盤構築・AIプロダクト導入・データ統合・業界特化クラウドサービスなど、同社のサービスラインから最適なソリューションを設計
* プロダクト導入型の提案から、個社ごとの要件に基づくSolution型開発の提案まで対応
* 提案書作成・プレゼンテーション・PoC企画の策定
* 社内のコンサルタント・エンジニア・データ人材と連携した案件組成

#### 商談マネジメント・クロージング
* 初回接点からクロージングまでのフルサイクル管理
* ステークホルダーマップの作成と意思決定者への戦略的アプローチ
* 契約条件の交渉・見積・発注プロセスの管理

#### 既存顧客の拡大（アカウントグロース）
* PoC → 本格導入、新部署展開、新テーマ提案等のアップセル・クロスセル
* QBR（四半期レビュー）を通じた長期リレーション構築
* 顧客の声をプロダクト改善・新サービス開発にフィードバック

## 導入事例
* 複数の企業で、全社データ分析基盤に生成AI駆動型アプリケーション開発環境を構築
* グループ横断データ基盤の構築支援
* 専用生成AIアプリケーションの開発
* 社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーション開発
* 生成AIによる保険代理店の営業活動効率化支援
* 法人営業・与信管理領域で、法人データ名寄せ・統合と、営業アプローチ優先度付け・与信変化の早期検知自動化

**受賞・認定:**
* 特定のサービスパートナー「Select」認定
* 特定のサービス「Industry Solution Partner of the Year」受賞
* 「DataLensHub」特許取得（店舗開発DXツール）

## このポジションの魅力
* 「データ×AI」という最も成長している市場で、大手企業の経営課題に直接関わる提案が可能
* プロダクト営業とSolution型個社開発の両方を武器にできる稀有なポジション。課題の深さと提案の幅が広い
* 複数のプロダクト・サービスラインを持つため、顧客のステージや課題に応じて最適な提案が可能
* クライアントは日本を代表するエンタープライズ企業との折衝経験とインパクトの大きい仕事に携われる
* 少数精鋭のスタートアップ環境。営業の型づくり・勝ち筋づくりから関われる立ち上げフェーズ
* 技術チームとの距離が近く、顧客の声をプロダクトや新サービスへ直接反映できる

業務概要:
日本の巨大産業を、AI Agent で作り変える。金融をはじめとする日本の巨大産業の現場に深く入り込み、業務そのものを AI Agent で構築し直す まだ世にない解をゼロから作るのが同社のForward Deployed Engineer（FDE）です。「提案して終わり」のコンサルでも、「実装して終わり」の受託でもない。課題を定義し、作り、動かし、顧客にとっての成果を出す その全部に責任を持ちます。（Palantir・OpenAI が切り拓いた Forward Deployed Engineer という職種を、後追いではなく、日本の産業変革のために独自に実践します。）

FDEは、顧客に深く入り込み、顧客先の業務を AI Agent で構築できるように分解し、同社の Agent Platform を土台に解をゼロから構築する役割です。いわゆる客先常駐のクライアントワークとは本質的に異なります。

この職種の出自は、Palantir・OpenAI など世界トップクラスの AI 企業が確立した Forward Deployed Engineer モデルにあります。同社はこれを、日本の巨大産業の Agent 化という独自の文脈で実践します。

FDEは、プロダクトという完成された武器を持たない領域で、課題そのものの発見から同社の Agent Platform を土台にした AI Agent の実装・定着までを担います。

ミッション（優先度順）
1. クライアント事業変革の技術的な主体となる
クライアント（主に金融・規制産業の大手企業）の現場に深く入り込み、まだプロダクトのない事業・業務領域でも課題を発見・定義し、AI Agentによる解を設計・実装・定着まで一気通貫で担う技術の当事者となること。
2. AI AgentソリューションのゼロからのPoCおよび社会実装を完遂する
プロダクト未整備領域でのAI Agentゼロ設計から本番運用まで、「使われる状態・成果が出る状態」まで確実に持ち込む。概念実証（PoC）で終わらせない。
3. クライアントとの技術的信頼関係を築き、案件を次フェーズへ拡張する
単なる導入・実装担当ではなく、クライアントの技術パートナーとして機能し、案件スコープの拡大・長期継続につなげる。
4. FDEとしての知見を組織に還元する
クライアント現場で得た課題・解決策・失敗から学んだことを社内ナレッジとして体系化し、後続メンバーの立ち上がりを加速させる。

具体的な業務:
［顧客業務のAI Agent化・Platform構築］
- 顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agent で構築できる形に分解・再設計
- 同社の Agent Platform を土台に、顧客固有の AI Agent ソリューションをゼロから設計・実装・本番運用
- LLM・RAG を活用した業務自動化アーキテクチャの設計（PoC ではなく本番実装）
- 予測・最適化モデル（需要予測・LTV最大化・顧客離反予測等）の設計・社会実装
- 運用定着KPIの設定とモニタリング（活用率・業務インパクトの数値化）

［顧客への伴走・定着］
- 課題定義・要件定義・提案（技術担当者 経営層まで幅広いオーディエンスへの説明）
- 定例MTGのファシリテーション、進捗管理、リスク管理
- 顧客担当者（非エンジニア含む）へのハンズオン・研修設計
- 障害対応・問合せ対応・継続改善の仕組みづくり

［セキュリティ・コンプライアンス対応］
- 金融機関・規制産業特有のセキュリティ要件（ネットワーク分離、データ保護、監査ログ等）への対応
- クライアント側のセキュリティ審査・NDA・情報取扱規程への準拠

活用する技術スタック（例）
- AIエージェント：OpenAI・Claude 等の LLM を用いた設計・実装
- 言語：Python / TypeScript が中心（実装言語は案件により異なります）
- クラウド：AWS 等（クラウド種別は顧客環境により異なります）
- Webアプリケーション開発・運用、クラウドインフラ構築・運用
- LLM / RAG を活用した本番システム開発（PoC ではなく本番実装）

※実際の技術構成は案件特性により異なり、入場後に最適な技術選定を行います。

チーム構成
FDEは、案件ごとに4 5名程度のチームを組成して対応します。案件の特性・フェーズに応じて最適なメンバーでチームを編成し、課題定義から AI Agent の設計・実装・定着までをチーム一体で担います。

ポジション・部門の魅力:
同社には「プロダクトエンジニア」「FDE」「Agentic Enabling Engineer」という3つのエンジニアの在り方があり、それぞれに異なるチャレンジがあります。プロダクトエンジニアには、同社プロダクトを磨き込み、多くの顧客に長く価値を届ける面白さがあります。FDEには、まだ解の存在しない領域に飛び込み、ゼロから設計して事業インパクトを生み出す面白さがあります。Agentic Enabling Engineer には、AI Agent の信頼性・品質・開発基盤（Agentic SRE／Agentic QA／Agentic Platform Engineering）を設計し、組織全体の""AI Agent を作り・動かす力""そのものを底上げする面白さがあります。本人の志向や成長に応じて、これらの挑戦機会にアクセスできることが、同社のエンジニアキャリアの大きな魅力です。

キャリアパス:
同社のエンジニア像は、技術領域別の分業（フロントエンド／バックエンド／SRE／QA等）から、技術領域を超えて「フルサイクル（要件定義から運用まで一気通貫）＋AI Agentのマネジメント」へと変化している過渡期にあります。

同社は入社時の職種・専門性を""入口""として尊重しつつ、育成・リスキリングを積極支援します（書籍・カンファレンス・社内勉強会・ローテーション等）。

短期的な成長の方向性： FDEとして、まだ解のない領域でのゼロイチ設計を繰り返し経験し、日本のAI社会実装における確かな実績を積みます。

中長期的な成長の方向性： 技術領域を横断するフルサイクル能力と、AI Agent群を設計・運用するマネジメント能力を獲得していきます。本人の志向に応じてリード職・マネジメント・新規プロダクト立ち上げ等への道が開かれています。顧客企業の現場に深く入り、他社環境で事業変革を主導する専門性を深める方向性も広がっています。

生成AIや機械学習技術を活用し、AIプロダクトや業務実装を推進する職種です。

最先端のAI技術とグループ会社のアセット（生活者データなど）をフル活用し、クライアントのマーケティング変革や新たな顧客体験創出を実装まで導くポジションです。
ご経験と志向性に合わせて、以下のいずれか、または複数の領域に携わっていただきます。

1. AIエージェント・ソリューション開発
LLM、RAG、プロンプトエンジニアリングを活用したAIエージェントの設計・実装。
クライアント業務の自動化や、顧客体験向上を支援するアプリケーション構築。

2. AIプロダクト・システム基盤構築
広告クリエイティブ制作支援ツールや、対話型AI開発支援アプリ等のシステム開発・安定稼働推進。
AIモデルを組み込んだWebシステムのバックエンド/フロントエンド開発、API連携、セキュリティ対策。

3. AIコンサルティング・テクニカルリード
クライアント課題の整理、AIによる解決方針の策定、データ活用構想の立案。
プロジェクトの技術判断、設計・コードレビュー、小規模チーム（2 5名程度）のリード。

【ポジションの魅力】
「AI×独自データ」の面白さ： グループ会社が保有する膨大な生活者データと最新AIを掛け合わせ、他社では実現できない新しい価値を生み出す醍醐味があります。
フルスタックなスペシャリスト集団： PM、UI/UXデザイナー、データサイエンティスト等が同じチームに在籍。上流から下流まで一貫して携われる風通しの良い環境です。
AI関連事業の拡大： AI活用ニーズが急拡大しており、今後さらに多様かつ大規模なプロジェクトが予定されています。最先端技術の実運用経験を積むことができます。

テクノロジーで誰もが働きやすい社会を実現するため、生成AIを中心とした先端技術を用い、お客様の業務変革（BPR）・生産性向上・新たな価値創出を支援するコンサルティング／営業を担っていただきます。単なるソリューション販売ではなく、業務・経営課題の深い理解に基づき、現状分析から変革構想策定、業務改革の実行、成果創出まで一気通貫で伴走します。AIエージェントソリューションに加え、RPA、AI-OCR、ローコード、各種クラウドを組み合わせたAI活用型BPRや、業務改革コンサルとデジタルBPSを融合した新領域にも挑戦し、お客様の競争力向上に直結する変革を推進いただきます。

（主な業務内容）
・お客様の経営課題・業務課題の把握・分析
・生成AIを活用した業務変革テーマの発掘、PoC企画、導入ロードマップ策定
・RPA、AI-OCR、ローコード、生成AI等を活用した業務プロセスの再設計・最適化・営業活動
・技術チームや開発パートナーと連携したソリューション実装・展開推進
・新たなAIサービス・コンサルティングサービスの企画・事業開発・事業化推進

【職務の魅力】
本ポジションの最大の魅力は、単なるツール導入ではなく、お客様の業務変革と成果創出に深く関与できることです。生成AI、RPA、AI-OCR、ローコード、デジタルBPO等を組み合わせ、業務プロセスそのものを再設計し、経営・業務課題から出発した最適な変革シナリオを描くコンサルティングに携われます。構想策定・提案だけでなく、PoC推進、導入設計、定着化、成果創出まで一気通貫で担当でき、戦略・業務・テクノロジーを横断した経験を蓄積可能です。グループの顧客基盤やパートナーを活用し、大企業・公共分野中心の大規模変革に関われる点も特長で、コンサル、ITベンダー、SIer、事業会社出身者など多様なメンバーと協働しながら専門性と市場価値を高められます。

生成AI・RPA・AI-OCR・ローコード・デジタルBPOを活用し、RPA国内トップクラス実績を基盤に業務変革と生産性向上を一気通貫で支援する組織です。AIエージェント領域へ事業拡大中で、特定製品の販売ではなく業務課題起点でコンサル 実装・運用まで担当します。約40名規模・20 30代中心で、コンサル／営業／エンジニア／企画など多様なメンバーが在籍し、フラットな議論から生まれたアイデアを事業・サービスに反映しやすい環境です。経験者採用・異業種出身者も多数活躍しています。

本ポジションでは、主力CHATプロダクトにおける新機能開発、既存機能改善、アーキテクチャ最適化を技術面からリードしていただきます。エンタープライズ向けの要件対応と、今後の事業拡大を支えるプロダクト基盤強化の両立が求められる環境の中で、短期・中長期のバランスを取りながら開発を推進いただく役割です。

具体的な業務：
・Go / React / TypeScript を用いたプロダクト開発の技術リード
・新機能開発や機能改善における技術選定、設計方針策定、実装リード
・マイクロサービスを含むシステム全体のアーキテクチャ改善
・サービス間の責務整理や依存関係の最適化による変更容易性の向上
・技術的負債の可視化と解消計画の推進
・コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定の主導
・障害対応における技術判断および再発防止策の推進
・開発チームの生産性向上に向けた仕組みづくり、ナレッジ共有、改善活動の推進

ポジションの魅力：
【キャリア成長】
エンタープライズ向けSaaSの拡張フェーズにおいて、新機能開発、アーキテクチャ改善、技術的意思決定を一貫してリードする経験を積むことができます。複数サービスが連携するプロダクトの全体最適に向き合いながら、テックリードとしての設計力・推進力・事業理解を高められる環境です。

【開発環境】
・モダンな技術スタック
・AI活用の標準化（Claude Code（Pro）、Gemini、社内AIエージェントなど最新のAI技術利用）
・技術交流・学習文化（月次エンジニア全体会で最新技術や知見共有、競技プログラミング部など、技術交流を促進する文化、書籍購入支援（年間6万円まで）で中長期的な自己成長を支援）

プロダクト概要
クラウド経営管理システムは、企業の中に散在する経営データ（財務数値／KPIの予算・見込・実績）の収集・統合・一元管理を効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。
提供開始以降、上場企業・大企業を中心に導入が拡大しています。
現在は、プロダクトビジョン実現に向け、財務計画に留まらず経営資源分配の核となる業務領域へプロダクトを拡張する「xP&A（Extended Planning & Analysis）戦略」を推進しています。
以下のマルチプロダクトを展開しています。
クラウド経営管理システム（予実管理・管理会計）
人員計画（人件費・要員計画）
IT投資管理
販売計画
設備投資計画
AI IR（IR領域・東証改革対応）
さらに、コーポレートファイナンス領域に戦略的意思決定を支援する「AI Agents」構想を発表し、データとAIの活用を推進しています。
これまでの財務計画（xP&A領域）に加え、IR領域・AIエージェントへと事業構想を拡張し、お客様の「企業価値向上」を統合的に支援する経営プラットフォームの構築を目指しています。

ポジションについて
募集ポジションについて（チームのビジョン・体制・募集背景 ）
累計導入社数No.1という強固な顧客基盤を築いた今、同社の成長ドライバーは既存のお客様への価値提供の深化へと大きくシフトしています。
経営管理を起点に、人員計画・IT投資管理・AI IRなど複数のプロダクトへと展開し、一社のお客様に提案できる価値の幅は大きく広がっています。
すでに国内有数の大企業をはじめ、日本を代表する企業にご利用いただいています。
さらに多くのお客様に最高の経営管理体験を届け、主力製品を基軸に意思決定が成される状態をつくりだすため、その中核を担うアカウントマネージャーを募集します。
「良い景気」を、関西の地からも作るべく、同社は関西拠点を新設し、対面での商談・伴走支援ニーズに応える体制を整えてきました。
関西経済連合会が「関西DX戦略2025」を推進するなどDXの機運が高まる中、関西企業からの引き合いは増加の一途をたどり、開設から年足らずで導入社数は約倍、人員は当初の数名から数名超へ拡大しました。
さらなる成長に向け、新しいメンバーを募集しています。

具体的な業務内容・ミッション
本ポジションは、カスタマーサクセス（CS）組織の中で、ご契約いただいたお客様のアカウントマネジメントを担うシニアメンバーです。
お客様とその関係者を適切にリードし、デリバリーを担うCSチームと連携しながら、担当顧客の伴走者として経営管理の高度化に向けた継続的な改善提案を実施します。
導入フェーズにおけるお客様支援
担当するお客様の経営管理高度化に向けた中長期計画の策定〜提案
導入プロジェクトにおける課題の解決に向けた折衝や提案
運用フェーズにおけるお客様支援
主力製品の活用状況の可視化、他社事例・新機能の紹介
マルチプロダクトを起点としたアップセル・クロスセルの提案（人員計画・IT投資管理・AI IR等、お客様の経営課題に応じた最適な提案）
経営管理のさらなる高度化に向けた新プロジェクトの立上げ提案
チームマネジメント
メンバーの育成や組織能力向上に向けた各種施策の推進
※事業状況に応じて一部カスタマーサクセスチームの他業務に従事頂く場合もございます

このポジションの魅力
関西支社の“立ち上げ・拡大”の中核を担える。
導入社数約倍・数名超へと急成長し、数名規模を見据える拡大フェーズ。整ったレールを走るのではなく、自ら組織と仕組みを創りながら、関西マーケットを切り拓けます。
「単なる契約更新」ではなく、経営変革の伴走者になれる。
ルールと答えのない管理会計において、主力製品と高度な専門性を駆使し、お客様の意思決定プロセスそのものを再構築します。
提案の「打ち手」が圧倒的に多い。
経営管理を軸に広がるマルチプロダクト（人員計画・IT投資管理・AI IR等）を武器に、一社のお客様の企業価値向上をトータルで設計できます。
AI時代の経営管理を最前線で牽引できる。
主力製品のAI IR・AI Agentsなど、生成AIを活用した新サービスの提案・活用支援に携われます。
エンタープライズの「本丸」に入り込める。
経営企画・CFO・経営層と直接向き合い、経営の意思決定に伴走するアカウントプランを描けます。

プロダクト概要
クラウド経営管理システムは、企業の中に散在する経営データ（財務数値／KPIの予算・見込・実績）の収集・統合・一元管理を効率化し、高度な分析を可能にするシステムです。
2020年の提供開始以降、上場企業・大企業を中心に導入が拡大しています。
現在は、プロダクトビジョン「MAKE NEW DIRECTION」の実現に向け、財務計画に留まらず経営資源分配の核となる業務領域へプロダクトを拡張する「xP&A（Extended Planning & Analysis）戦略」を推進しています。
以下のマルチプロダクトを展開しています。
クラウド経営管理システム（予実管理・管理会計）
人員計画（人件費・要員計画）
IT投資管理
販売計画
設備投資計画
AI IR（IR領域・東証改革対応）
さらに、コーポレートファイナンス領域に戦略的意思決定を支援する「AI Agents」構想を発表し、データとAIの活用を推進しています。
これまでの財務計画（xP&A領域）に加え、IR領域・AIエージェントへと事業構想を拡張し、顧客の「企業価値向上」を統合的に支援する経営プラットフォームの構築を目指しています。

ポジションについて
募集ポジションについて（チームのビジョン・体制・募集背景 ）
強固な顧客基盤を築いた今、成長ドライバーは既存顧客への価値提供の深化へと大きくシフトしています。
経営管理を起点に、人員計画・IT投資管理・AI IRなど複数の製品へと展開し、一社のお客様に提案できる価値の幅は大きく広がっています。
すでに国内有数の大企業をはじめ、日本を代表する企業にご利用いただいています。
さらに多くのお客様に最高の経営管理体験を届け、製品を基軸に意思決定が成される状態をつくりだすため、その中核を担うアカウントマネージャーを募集しています。

具体的な業務内容・ミッション
本ポジションは、カスタマーサクセス（CS）組織の中で、ご契約いただいたお客様のアカウントマネジメントを担うシニアメンバーです。
お客様とその関係者を適切にリードし、デリバリーを担うCSチームと連携しながら、担当顧客の伴走者として経営管理の高度化に向けた継続的な改善提案を実施します。
1. 導入フェーズにおけるお客様支援
* 担当するお客様の経営管理高度化に向けた中長期計画の策定〜提案
* 導入プロジェクトにおける課題の解決に向けた折衝や提案
2. 運用フェーズにおけるお客様支援
* 製品の活用状況の可視化、他社事例・新機能の紹介
* マルチプロダクトを起点としたアップセル・クロスセルの提案（人員計画・IT投資管理・AI IR等、お客様の経営課題に応じた最適な提案）
* 経営管理のさらなる高度化に向けた新プロジェクトの立上げ提案
3. チームマネジメント
* メンバーの育成や組織能力向上に向けた各種施策の推進
※事業状況に応じて一部カスタマーサクセスチームの他業務に従事頂く場合もございます

このポジションの魅力
1. 「単なる契約更新」ではなく、経営変革の伴走者になれる。
* ルールと答えのない管理会計において、製品と高度な専門性を駆使し、顧客の意思決定プロセスそのものを再構築します。
2. 提案の「打ち手」が圧倒的に多い。
* 単一製品のアカウントマネージャーと異なり、経営管理を軸に広がるマルチプロダクト（人員計画・IT投資管理・AI IR等）を武器に、一社のお客様の企業価値向上をトータルで設計できます。アカウントマネージャーとしての提案の幅・難易度・面白さは他社と一線を画します。
3. AI時代の経営管理を最前線で牽引できる。
* 生成AIを活用した新サービスの提案・活用支援に携わり、顧客の意思決定の高度化をリードできます。
4. エンタープライズの「本丸」に入り込める。
* 経営企画・CFO・経営層と直接向き合い、経営の意思決定に伴走するアカウントプランを描けます。
5. 潤沢な資本と非連続成長の環境。
* 潤沢な資本を背景に、大きなチャレンジが続くフェーズをリードできます。

〜生成AI・データ基盤・自動化技術を掛け合わせ、業務プロセスを根本から変革する〜
私たちは、RAG／AIエージェント／DWH／MLOpsなどの技術を活用し、“実運用を前提としたAI活用”を通じてプロセスDXを実現しています。

AIエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、業務構造の理解からソリューション設計、実装、運用・改善までを担い、AIをビジネス価値へと接続する役割を担います。

DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。
当組織は、データエンジニアリング領域を強みとしており、
DWH・データパイプラインの設計・構築・運用に関する知見を有しています。
そのため、単なるPoCや一部機能開発にとどまらず、
データ取得・加工・検索設計
RAG / AIエージェントの実装
精度改善・運用サイクル構築
まで、実運用を前提とした一気通貫の開発に取り組める点が特徴です。

今回は、市場的なニーズが急増している、
生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど
最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。

≪業務内容≫
1.課題把握・業務構造の分解
　業務フロー・KPI・例外処理の可視化
　自動化・AI適用が成立する領域／しない領域の見極め

2.ソリューション設計
　業務要件・制約（精度／コスト／運用負荷／セキュリティ）を踏まえた
　生成AI／AIエージェント／RPA／API／DWH の構成設計
　技術選定およびアーキテクチャ設計

3.実装・検証（PoC 本番導入）
　Python・API連携による実装
　RAG、OCR、音声解析などのモデル・構成選定と検証
　PoC結果を踏まえた 本番導入可否の判断・改善

4.本番運用・高度化
　KPI設計、精度劣化検知、改善サイクル構築
　変更管理、再学習・再設計方針の策定
　手順書整備・運用定着支援

5.ステークホルダー連携
　技術的制約やリスクを踏まえた期待値調整・合意形成
　ROI可視化・報告資料作成

● ポジションの魅力　
・RAG / AIエージェントの実装 精度改善まで関与
・データ基盤（DWH / パイプライン）と連携した実運用前提のAI開発
・PoCにとどまらず、本番導入・継続的な改善サイクルまで担当
・技術選定・アーキテクチャ設計など、高い裁量のもとでの開発
・特定業界に依存せず、多様な業務課題に対するAI適用が可能

同社は、「顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し、日本全体を成長させるAIを実装する」をミッションに掲げるAI Agent企業です。

「AI Agent × M&A」を全社戦略とし、複数の主力プロダクトを展開し、培ったAI技術とM&Aによる事業拡大を組み合わせることで、非連続な成長を実現している企業です。

プロダクトの安定運用を支えるインフラ／運用基盤を強化するため、その中核を担う正社員を募集しています。

以下のミッションの実現をリードすることが期待されます。
- プロダクトの安定稼働のためのSLA/SLO運用
- クラウドコスト最適化：不要リソースの削除、コストの可視化・継続的な改善
- トイル（運用負荷）の削減：手作業・繰り返し作業の自動化による運用効率化
- AIエージェントを活用した運用自動化の推進

主な業務内容:
- AWS を中心としたインフラの設計・構築・運用
- Infrastructure as Code（IaC）によるインフラ管理・整備
- CI/CD パイプラインの構築・改善
- クラウドコストの可視化と最適化
- 監視・オブザーバビリティ（New Relic等）による安定運用とSLA/SLO維持
- 運用トイルの洗い出しと自動化による削減
- AIエージェントを活用した運用自動化の設計・実装
- コンテナ環境（Docker など）の構築・運用

同社は、グループ会社の一員として、大企業のDX戦略の実現を担うテクノロジー集団です。単なるシステムの受託開発ではなく、日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで一気通貫で支援できる実績と難易度の高い案件が集まる環境です。

●業務内容
プロジェクトマネージャーとして、エンタープライズ領域における「ミッションクリティカルなシステム開発」「大規模クラウド移行」「プラットフォーム開発」「アプリケーションモダナイゼーション」などのプロジェクト推進をお任せします。システムのグランドデザインを描き非機能要件を見据えながら、不確実性をコントロールして大規模なプロジェクトを成功へと導く中核ポジションです。

具体的な業務：
1. プロジェクト全体の推進・管理：
・複数チームで構成される中 大規模プロジェクト（30人月以上）における体制構築
・不確実性の高い環境における、先回りしたタスク・リスク・スケジュール・品質管理の徹底
2. 多様なステークホルダーマネジメント・顧客折衝：
・クライアントやグループ内のコンサルタント等の多様な関係者との要件調整、期待値調整
・グランドデザインを理解した上で、課題の抽出・整理および「そもそも何を作るか」の合意形成
3. 開発推進の障壁打破・障壁の排除
・開発チームが迷わずモノづくりに集中できるよう、推進の障壁（プロセスの不備や課題など）を能動的に見つけ出し、解決に向けて周囲へ働きかけ・排除を実施
4. プロジェクト管理ツールの活用とチーム牽引
・Jira / Confluenceなどをフル活用したプロジェクト管理
・ハイクオリティなドキュメンテーションの作成、およびチームメンバーの円滑な牽引・サポート
5. プロダクトオーナー（PO）との「大胆な意思決定」：
・状況の変化に応じてプロダクトオーナー（PO）と対等に議論・相談を実施
・リリーススケジュールの見直し、開発範囲（スコープ）の変更、チーム体制の刷新などを臆せず柔軟に決断・実行

案件事例：
※本求人だけではなく同社での過去案件を一部記載させていただきます※
・自動車業界クライアント向け：複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計
・自動車業界クライアント向け：車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築
・自動車業界クライアント向け：車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築
・電気通信事業クライアント向け：デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築
・小売業クライアント向け：オンプレミスのクラウド移行
・電気ガス事業クライアント向け：生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応
・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー

●取り扱うソリューション
ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。
開発手法： アジャイル（スクラム開発）
※クライアントや案件属性によって変更あり。
Cloud: AWS, Azure, Google Cloud, OCI
AI/ML: AWS Bedrock, SageMaker, Knowledge Base for Amazon Bedrock etc, Azure AI Foundry, OpenAI Service, Machine Learning, AI Search, Prompt Flow etc, Google Cloud Vertex AI, Agent Engine, Vertex AI Search, Gemini Enterprise etc, NVIDIA NIM, NeMo, Omniverse, Databricks - Agent Bricks
データ基盤/活用: AWS Redshift / Athena, Glue, Kinesis Data Analytics, EMR, Kinesis + SNS/SQS, Glue Studio etc, Azure Synapse Analytics, Data Factory, Synapse Pipelines, HDInsight, Event Hubs, Data Factory etc, Google Cloud BigQuery, Pub/Sub, Dataplex, Dataflow etc, Databricks, Snowflake
ローコード/ノーコード: Power Automate /Power Apps, UiPath, Blueprism, AutomationAnywhere, Dify, Gemini Enterprise, MS Copilot Studio
EMTech: 量子コンピュータ, Physical AI - Robotics, Web4
プログラミング言語/FW: Python, Java, TypeScript, Node.js, Flask, FastAPI, SpringBoot, React, Next.js, Vue.js, Nuxt.js, LangChain/LangGraph, MLflow, MicrosoftAgentFramework, SemanticKernel, AutoGen, MCP, MCPPythonSDK, FastMCP, ROS2, A2A, AP2
laC/CI: Terraform, CloudFormation, Ansible, GitHubActions, AWSCodePipeline, AzureDevOps, Jenkins
AIツール: MSCopilotStudio, M365Copilot, ChatBot(ChatGPTライク), GitHubCopilot, Devin, v0
AIロボティクス: SLAM, Navigation, 強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル
データベース: 各種RDS, NoSQL, NewSQL, VectorDB, GraphDB
監視/評価/セキュリティ: Langfuse, RAGAS, RAGChecker, mlFlow, Datadog, Snyk
※1 ★印以外：同社に組織としてノウハウがあるもの
※2 2025年12月時点

●業務の魅力
1. 「Biz（ビジネス）× Tech（技術）」を体現する、最上流からのコミット：
実装フェーズだけでなく、テクノロジーのプロとして顧客の課題ヒアリングや抽出段階から深くコミットできます。顧客に最も近いポジションで、自身の技術がどうビジネスに直結するかを実感できます。
2. グループ会社との連携による「End to End」の経験：
グループ会社の他部門（戦略・業界特化コンサルタントなど）と密に連携するため、多様な業界・業種の最上流戦略から実装までを一気通貫で経験可能。技術一辺倒に留まらない、ビジネス視点を持った市場価値の高いエンジ...

グループ会社の一員として、大企業のDX戦略実現を担うテクノロジー集団でのポジションです。単なるシステムの受託開発ではなく、日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End（一気通貫）」で支援できる実績と難易度の高い案件が集まる環境です。顧客の戦略的IT投資に対し、パブリッククラウドの採用計画策定、競争力の高いシステム全体のグランドデザイン、モダンなアプリケーションアーキテクチャ設計、およびクラウド運用コストの適正化等を担当します。ミッションクリティカルな基幹業務システムから、ビッグデータを扱う大規模な情報系システムまで様々なシステムに携わることが可能です。
具体的な業務：
1. クラウド採用計画の策定と最上流の提案: 顧客の経営・ビジネス戦略を理解し、テクノロジー観点での課題ヒアリング、課題抽出、およびクラウド・アプリケーション刷新に向けたロードマップ策定。高度な専門技術をクライアント（経営層・IT部門）へ説明・提案（効果的なプレゼンテーションの実施）。
2. ミッションクリティカルなシステム設計: 大規模かつ大量のデータ処理が走る環境において、リアルタイム性、信頼性、拡張性（スケーラビリティ）、保守性に優れた最適なシステムアーキテクチャのデザイン。AWS / Azure / Google Cloud などの特性を見極めたマルチクラウド/ハイブリッドクラウドのグランドデザイン。
3. クラウド運用の最適化・ガバナンス策定: クラウド移行後を見据えた、運用コスト（FinOps）の適正化、およびエンタープライズ環境における高度なセキュリティ・ガバナンス設計。
過去の案件事例: 自動車業界クライアント向け: 複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計。車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築。車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築。電気通信事業クライアント向け: デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築。小売業クライアント向け: オンプレミスのクラウド移行。電気ガス事業クライアント向け: 生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応。デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー。
取り扱うソリューション: ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。開発手法: アジャイル（スクラム開発）※クライアントや案件属性によって変更あり。Cloud: AWS, Azure, Google Cloud, OCI。AI/ML: AWS Bedrock, SageMaker, Knowledge Base for Amazon Bedrock etc, Azure AI Foundry, OpenAI Service, Machine Learning, AI Search, Prompt Flow etc, Google Cloud Vertex AI, Agent Engine, Vertex AI Search, Gemini Enterprise etc, NVIDIA NIM, NeMo, Omniverse, Databricks - Agent Bricks。データ基盤/活用: AWS Redshift / Athena, Glue, Kinesis Data Analytics, EMR, Kinesis + SNS/SQS, Glue Studio etc, Azure Synapse Analytics, Data Factory, Synapse Pipelines, HDInsight, Event Hubs, Data Factory etc, Google Cloud BigQuery, Pub/Sub, Dataplex, Dataflow etc, Databricks, Snowflake。ローコード/ノーコード: Power Automate /Power Apps, UiPath, Blueprism, AutomationAnywhere, Dify, Gemini Enterprise, MS Copilot Studio。EMTech: 量子コンピュータ, Physical AI - Robotics, Web4。プログラミング言語/FW: Python, Java, TypeScript, Node.js, Flask, FastAPI, SpringBoot, React, Next.js, Vue.js, Nuxt.js, LangChain/LangGraph, MLflow, MicrosoftAgentFramework, SemanticKernel, AutoGen, MCP, MCPPythonSDK, FastMCP, ROS2, A2A, AP2。IaC/CI: Terraform, CloudFormation, Ansible, GitHubActions, AWSCodePipeline, AzureDevOps, Jenkins。AIツール: MSCopilotStudio, M365Copilot, ChatBot(ChatGPTライク), GitHubCopilot, Devin, v0。AIロボティクス: SLAM, Navigation, 強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル。データベース: 各種RDS, NoSQL, NewSQL, VectorDB, GraphDB。監視/評価/セキュリティ: Langfuse, RAGAS, RAGChecker, mlFlow, Datadog, Snyk。※★印以外は、同社に組織としてノウハウがあるものです。
ポジションの魅力:
1. 「Biz（ビジネス）× Tech（技術）」を体現する、最上流からのコミット: 実装フェーズだけでなく、テクノロジーのプロとして顧客の課題ヒアリングや抽出段階から深くコミットできます。顧客に最も近いポジションで、自身の技術がどうビジネスに直結するかを実感できます。
2. 多様な業界・業種を横断した「End to End」の経験: グループの他部門（戦略・業界特化コンサルタントなど）と密に連携するため、多様な業界・業種の最上流戦略から実装までを一気通貫で経験可能。技術一辺倒に留まらない、ビジネス視点を持った市場価値の高いエンジニアへと成長できます。
3. テックリードとして「技術」と「組織」を育てる面白さ: プロダクトの成長に合わせた柔軟な技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持てるほか、チームビルディングやメンバー育成、開発環境の整備など、組織づくりにも深く関わることができます。

グループ会社の一員として、大企業のDX戦略の実現を担うテクノロジー集団でのポジションです。単なるシステムの受託開発ではなく、日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用までEnd to End（一気通貫）で支援できる実績と難易度の高い案件が集まる環境です。
AI／生成AIやデータ基盤といった変化のスピードが極めて早い技術領域において、不確実性の高い最先端プロジェクトをクライアントと共に強力に推進するプロジェクトマネージャー（PM）またはPM候補としてご活躍いただきます。技術的な前提や制約（API利用、モデル特性、コスト・セキュリティ観点など）をしっかりと理解した上で、チームビルディングから顧客折衝、戦略策定まで、プロジェクトの全責任を担う非常に裁量の大きいポジションです。

具体的な業務：
1. プロジェクト全体のマネジメント: プロジェクト推進における「チームビルディング」「タスク・課題管理」「スケジュール管理」「品質管理」の徹底
2. クライアントの顧客折衝・戦略策定: クライアントとの要件調整、期待値調整、課題整理、および「そもそも何をどう作るか」という戦略策定のリード
3. ビジネスとプロジェクトの両面でのチームリード: 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、プロジェクトのゴールに向けてチームを牽引・サポート
4. 複数・大規模案件のハンドリング: ご経験や志向性に応じ、様々な規模の案件や、複数案件を跨いだ全体統括（マルチプロジェクトマネジメント）の実施

案件事例:
※過去案件を一部記載します※
・自動車業界クライアント向け：複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計
・自動車業界クライアント向け：車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築
・自動車業界クライアント向け：車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築
・電気通信事業クライアント向け：デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築
・小売業クライアント向け：オンプレミスのクラウド移行
・電気ガス事業クライアント向け：生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応
・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー

取り扱うソリューション:
ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。
開発手法：アジャイル（スクラム開発）※クライアントや案件属性によって変更あり。
Cloud: AWS, Azure, Google Cloud, OCI
AI/ML: AWS Bedrock, SageMaker, Knowledge Base for Amazon Bedrock etc, Azure AI Foundry, OpenAI Service, Machine Learning, AI Search, Prompt Flow etc, Google Cloud Vertex AI, Agent Engine, Vertex AI Search, Gemini Enterprise etc, NVIDIA NIM, NeMo, Omniverse, Databricks - Agent Bricks
データ基盤/活用: AWS Redshift / Athena, Glue, Kinesis Data Analytics, EMR, Kinesis + SNS/SQS, Glue Studio etc, Azure Synapse Analytics, Data Factory, Synapse Pipelines, HDInsight, Event Hubs, Data Factory etc, Google Cloud BigQuery, Pub/Sub, Dataplex, Dataflow etc, Databricks, Snowflake
ローコード/ノーコード: Power Automate /Power Apps, UiPath, Blueprism, AutomationAnywhere, Dify, Gemini Enterprise, MS Copilot Studio
EMTech: 量子コンピュータ, Physical AI - Robotics, Web4
プログラミング言語/FW: Python, Java, TypeScript, Node.js, Flask, FastAPI, SpringBoot, React, Next.js, Vue.js, Nuxt.js, LangChain/LangGraph, MLflow, MicrosoftAgentFramework, SemanticKernel, AutoGen, MCP, MCPPythonSDK, FastMCP, ROS2, A2A, AP2
IaC/CI: Terraform, CloudFormation, Ansible, GitHubActions, AWSCodePipeline, AzureDevOps, Jenkins
AIツール: MSCopilotStudio, M365Copilot, ChatBot(ChatGPTライク), GitHubCopilot, Devin, v0
AIロボティクス: SLAM, Navigation, 強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル
データベース: 各種RDS, NoSQL, NewSQL, VectorDB, GraphDB
監視/評価/セキュリティ: Langfuse, RAGAS, RAGChecker, mlFlow, Datadog, Snyk

ポジション・部門の魅力：
1. 「Biz（ビジネス）× Tech（技術）」を体現する、最上流からのコミット: 実装フェーズだけでなく、テクノロジーのプロとして顧客の課題ヒアリングや抽出段階から深くコミットできます。顧客に最も近いポジションで、自身の技術がどうビジネスに直結するかを実感できます。
2. 多様な業界・業種を経験できる「End to End」の経験: グループの他部門（戦略・業界特化コンサルタントなど）と密に連携するため、多様な業界・業種の最上流戦略から実装までを一気通貫で経験可能。技術一辺倒に留まらない、ビジネス視点を持った市場価値の高いエンジニアへと成長できます。
3. テックリードとして「技術」と「組織」を育てる面白さ: プロダクトの成長に合わせた柔軟な技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持てるほか、チームビルディングやメンバー育成、開発環境の整備など、組織づくりにも深く関わることができます。

キャリアについて:
同社では、メンバーの志向性や強みに応じて柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。
1. エミネンスパス: 社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度（エミネンス）を持ち、SME...

本ポジションでは、同社内すべてのポジションにて幅広く検討します。希望するポジションが明確に決まっていない方はこちらにご応募ください。フルリモートでの就業となるため、全国の方から応募を受け付けています。

業務概要:
グループ会社の一員として、日本を代表する大企業（エンタープライズ）のDX（デジタルトランスフォーメーション）戦略の実現を担うテクノロジー集団です。単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End（一気通貫）」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。

募集ポジション例:
1. プロジェクトマネージャー/PM(エンタープライズ領域)
2. クラウドマイグレーションエンジニア（テックリード）
3. システムアーキテクト（テックリード）
4. プロジェクトマネージャー/PM(AI、データ基盤領域)
5. AI・データ基盤領域プロダクトエンジニア（テックリード）
6. プロダクトエンジニア（テックリード）

案件事例:
同社での過去案件を一部記載します。
・自動車業界クライアント向け：複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計
・自動車業界クライアント向け：車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築
・自動車業界クライアント向け：車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築
・電気通信事業クライアント向け：デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築
・小売業クライアント向け：オンプレミスのクラウド移行
・電気ガス事業クライアント向け：生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応
・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー

ポジションの魅力:
・「Biz（ビジネス）× Tech（技術）」を体現する、最上流からのコミット：
実装フェーズだけでなく、テクノロジーのプロとして顧客の課題ヒアリングや抽出段階から深くコミットできます。顧客に最も近いポジションで、自分の技術がどうビジネスに直結するかを実感できます。
・「End to End」の経験：
グループの他部門（戦略・業界特化コンサルタントなど）と密に連携するため、多様な業界・業種の最上流戦略から実装までを一気通貫で経験可能。技術一辺倒に留まらない、ビジネス視点を持った市場価値の高いエンジニアへと成長できます。
・テックリードとして「技術」と「組織」を育てる面白さ：
プロダクトの成長に合わせた柔軟な技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持てるほか、チームビルディングやメンバー育成、開発環境の整備など、組織づくりにも深く関わることができます。

キャリアについて:
同社では、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。
・スペシャリスト
特定の技術領域（クラウド、生成AI、アーキテクチャなど）で高い専門性を発揮し、プロダクト開発（PD）や社内のコア技術を牽引します。
・プロジェクトリーダー/プレイングマネージャー
大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。中 大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。
上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。
・エバンジェリスト
社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度（エミネンス）を持ち、SMEロールを担います。
・ビジネスプロデューサー
複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性（P&L）の責任や、次なる投資（新規事業や大規模案件）の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。

取り扱うソリューション:
ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。
開発手法：アジャイル（スクラム開発）※クライアントや案件属性によって変更あり。
Cloud: AWS, Azure, Google Cloud, OCI
AI/ML: AWS Bedrock, SageMaker, Knowledge Base for Amazon Bedrock etc, Azure AI Foundry, OpenAI Service, Machine Learning, AI Search, Prompt Flow etc, Google Cloud Vertex AI, Agent Engine, Vertex AI Search, Gemini Enterprise etc, NVIDIA NIM, NeMo, Omniverse, Databricks - Agent Bricks
データ基盤/活用: AWS Redshift / Athena, Glue, Kinesis Data Analytics, EMR, Kinesis + SNS/SQS, Glue Studio etc, Azure Synapse Analytics, Data Factory, Synapse Pipelines, HDInsight, Event Hubs, Data Factory etc, Google Cloud BigQuery, Pub/Sub, Dataplex, Dataflow etc, Databricks, Snowflake
ローコード/ノーコード: Power Automate /Power Apps, UiPath, Blueprism, AutomationAnywhere, Dify, Gemini Enterprise, MS Copilot Studio
EMTech: 量子コンピュータ, Physical AI - Robotics, Web4
プログラミング言語/FW: Python, Java, TypeScript, Node.js, Flask, FastAPI, SpringBoot, React, Next.js, Vue.js, Nuxt.js, LangChain/LangGraph, MLflow, MicrosoftAgentFramework, SemanticKernel, AutoGen, MCP, MCPPythonSDK, FastMCP, ROS2, A2A, AP2
IaC/CI: Terraform, CloudFormation, Ansible, GitHubActions, AWSCodePipeline, AzureDevOps, Jenkins
AIツール: MSCopilotStudio, M365Copilot, ChatBot(ChatGPTライク), GitHubCopilot, Devin, v0
AIロボティクス: SLAM, Navigation, 強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル
データベース: ...

グループ会社の一員として、大企業のDX戦略の実現を担うテクノロジー集団でのポジションです。単なるシステムの受託開発ではなく、日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用までEnd to End（一気通貫）で支援できる実績と難易度の高い案件が集まる環境です。

プロダクトの成長フェーズに応じ、技術選定・アーキテクチャ設計・開発プロセスを柔軟に変えながら、クイックに価値検証と改善を回す「テックリード候補」としてご活躍いただきます。

具体的な業務：
1. 開発実務・品質向上: 設計・開発（コーディング）に加え、コードレビュー、パフォーマンスチューニング等によるプロダクト品質の担保
2. プロジェクト管理: タスク分解、実行計画の策定、進捗・品質管理、メンバーへの技術サポートや教育
3. 開発環境の最適化: チーム運営の改善、開発環境の整備による開発効率の最大化
4. ビジネスサイドとの連携: プロダクトマネージャーやビジネスサイドのメンバーとコミュニケーションを取り、適切な技術方針を策定

案件事例：
本求人だけでなく、同社での過去案件を一部記載します。
・自動車業界向け: 複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計
・自動車業界向け: 車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築
・自動車業界向け: 車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築
・電気通信事業向け: デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築
・小売業向け: オンプレミスのクラウド移行
・電気ガス事業向け: 生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応
・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー

取り扱うソリューション:
ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。開発手法はアジャイル（スクラム開発）が中心です（クライアントや案件属性によって変更あり）。

業務の魅力：
1. 「Biz（ビジネス）× Tech（技術）」を体現する、最上流からのコミット: 実装フェーズだけでなく、テクノロジーのプロとして顧客の課題ヒアリングや抽出段階から深くコミットできます。顧客に最も近いポジションで、技術がどうビジネスに直結するかを実感できます。
2. 多様な業界・業種で経験できる「End to End」の経験: グループ会社の他部門（戦略・業界特化コンサルタントなど）と密に連携するため、多様な業界・業種の最上流戦略から実装までを一気通貫で経験可能。技術一辺倒に留まらない、ビジネス視点を持った市場価値の高いエンジニアへと成長できます。
3. テックリードとして「技術」と「組織」を育てる面白さ: プロダクトの成長に合わせた柔軟な技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持てるほか、チームビルディングやメンバー育成、開発環境の整備など、組織づくりにも深く関わることができます。

グループ会社の一員として、大企業のDX戦略の実現を担うテクノロジー集団です。単なる「システムの受託開発」ではなく、日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End（一気通貫）」で支援できる実績と難易度の高い案件が集まる環境です。

● 業務内容
AI（または生成AI）および「次世代データ基盤（DWH/データレイク/データパイプライン）」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI（RAG等）とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。

具体的な業務：
- AI・データ基盤プロジェクトの推進・リード: AI/生成AI、および大規模データ基盤（ETL/ELT、データパイプラインなど）領域におけるプロジェクト推進（タスク整理・実行、品質管理、コードレビューなど）
- アーキテクチャ設計・実装: 大企業のエンタープライズデータを一元化するモダンデータ基盤の設計、生成AIを掛け合わせたシステムの最適なアーキテクチャ設計、および技術仕様書等のドキュメント作成
- チームリード・メンバー育成: 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、技術面（データモデリングやAI実装など）でのサポートや教育、指導
- ビジネスサイドとの連携: プロダクトマネージャーやビジネスサイドのメンバーと協調し、ビジネス要件をデータモデルやAIの機能へと落とし込む技術的な要件定義・技術選定の推進

案件事例：
※本求人だけではなく同社での過去案件を一部記載させていただきます※
- 自動車業界クライアント向け: 複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計
- 自動車業界クライアント向け: 車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築
- 自動車業界クライアント向け: 車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築
- 電気通信事業クライアント向け: デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築
- 小売業クライアント向け: オンプレミスのクラウド移行
- 電気ガス事業クライアント向け: 生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応
- デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー

●取り扱うソリューション
ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。開発手法: アジャイル（スクラム開発）※クライアントや案件属性によって変更あり。

Cloud:
- AWS, Azure, Google Cloud, OCI

AI/ML:
- AWS Bedrock, SageMaker, Knowledge Base for Amazon Bedrock etc
- Azure AI Foundry, OpenAI Service, Machine Learning, AI Search, Prompt Flow etc
- Google Cloud Vertex AI, Agent Engine, Vertex AI Search, Gemini Enterprise etc
- NVIDIA NIM, NeMo, Omniverse, Databricks - Agent Bricks

データ基盤/活用:
- AWS Redshift / Athena, Glue, Kinesis Data Analytics, EMR, Kinesis + SNS/SQS, Glue Studio etc
- Azure Synapse Analytics, Data Factory, Synapse Pipelines, HDInsight, Event Hubs, Data Factory etc
- Google Cloud BigQuery, Pub/Sub, Dataplex, Dataflow etc
- Databricks, Snowflake

ローコード/ノーコード:
- Power Automate /Power Apps, UiPath, Blueprism, AutomationAnywhere
- Dify, Gemini Enterprise, MS Copilot Studio

EMTech:
- 量子コンピュータ, Physical AI - Robotics, Web4

プログラミング言語/FW:
- Python, Java, TypeScript, Node.js
- Flask, FastAPI, SpringBoot, React, Next.js, Vue.js, Nuxt.js
- LangChain/LangGraph, MLflow
- MicrosoftAgentFramework, SemanticKernel, AutoGen
- MCP, MCPPythonSDK, FastMCP, ROS2
- A2A, AP2

IaC/CI:
- Terraform, CloudFormation, Ansible
- GitHubActions, AWSCodePipeline, AzureDevOps, Jenkins

AIツール:
- MSCopilotStudio, M365Copilot, ChatBot(ChatGPTライク)
- GitHubCopilot, Devin, v0

AIロボティクス:
- SLAM, Navigation, 強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル

データベース:
- 各種RDS, NoSQL, NewSQL, VectorDB, GraphDB

監視/評価/セキュリティ:
- Langfuse, RAGAS, RAGChecker, mlFlow, Datadog, Snyk

※印以外は同社に組織としてノウハウがあるもの

●業務の魅力
- 「Biz（ビジネス）× Tech（技術）」を体現する、最上流からのコミット: 実装フェーズだけでなく、テクノロジーのプロとして顧客の課題ヒアリングや抽出段階から深くコミットできます。顧客に最も近いポジションで、自身の技術がどうビジネスに直結するかを実感できます。
- グループ会社の他部門（戦略・業界特化コンサルタントなど）と密に連携するため、多様な業界・業種の最上流戦略から実装までを一気通貫で経験可能。技術一辺倒に留まらない、ビジネス視点を持った市場価値の高いエンジニアへと成長できます。
- テックリードとして「技術」と「組織」を育てる面白さ: プロダクトの成長に合わせた柔軟な技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持てるほか、チームビルディ...

グループ会社の一員として企業のDX戦略実現支援を担う企業でのポジションです。社会全体におけるDXがグローバル規模でさらに進展し、テクノロジーの成長スピードも加速する中で、日々変化する経営環境に適応した仕組みづくりの実現を行っています。
エンタープライズの領域で、技術力・人材・実績を有しており、企業のクラウド・デジタル変革をEnd to Endで支援しています。デジタル変革に関する多数の実績があり、インダストリー・オペレーション・エンタープライズシステムの知見が必要となる、難易度の高い案件を手掛けています。

業務内容:
大企業のレガシーなオンプレミスシステムをクラウド環境へ段階的に移行（マイグレーション）し、さらにクラウドネイティブなアーキテクチャへと刷新（モダナイズ）する業務をお任せします。

具体的な業務内容:
1. システム分析と移行戦略の策定（最上流）:
・レガシーシステム（オープン系、メインフレーム等）のソースコードや現行アーキテクチャの分析・設計の紐解き
・ビジネスの継続性を担保した、段階的かつ最適なマイグレーションプラン（移行計画）の策定
2. クラウド化・モダナイズに向けた要件定義・方式設計:
・クラウド化に必要な要件定義、およびオンプレからクラウド移行に向けた方式設計
・クラウドネイティブ（マイクロサービス、サーバーレス等）を見据えた次世代システムアーキテクチャの設計
3. マイグレーションの実行・テスト・検証:
・クラウド上でのインフラ環境構築、データの移行、およびアプリケーションのクラウド適合化（リプラットフォーム）
・移行フェーズにおける各種テスト・検証の計画と実行
4. クラウド環境での開発・継続的な運用改善
・クラウド上に移行したアプリケーションの開発・チューニング、およびCI/CDパイプラインを活用した運用効率化・セキュリティの担保

案件事例:
※過去案件を一部記載させていただきます※
・自動車業界クライアント向け：複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計
・自動車業界クライアント向け：車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築
・自動車業界クライアント向け：車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築
・電気通信事業クライアント向け：デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築
・小売業クライアント向け：オンプレミスのクラウド移行
・電気ガス事業クライアント向け：生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応
・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー

取り扱うソリューション:
ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。

開発手法：アジャイル（スクラム開発）
※クライアントや案件属性によって変更あり。

Cloud:
・AWS,Azure,Google Cloud,OCI

AI/ML:
・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc
・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc
・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc
・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks

データ基盤/活用:
・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc
・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc
・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc
・Databricks,Snowflake

ローコード/ノーコード:
・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere
・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio

EMTech:
・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4

プログラミング言語/FW:
・Python,Java,TypeScript,Node.js
・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js
・LangChain/LangGraph,MLflow
・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen
・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2
・★A2A,★AP2

laC/CI:
・Terraform,CloudFormation,Ansible
・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins

AIツール:
・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク)
・GitHubCopilot,★Devin,★v0

AIロボティクス:
・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル

データベース:
・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB

監視/評価/セキュリティ:
・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk

※1　★印以外：組織としてノウハウがあるもの
※2 2025年12月時点

業務の魅力:
実装部分だけではなく、テクノロジー観点で顧客課題のヒアリング・課題の抽出フェーズから携われます。
また、グループ会社の他部門と連携することで、様々な業界・業種の顧客に対して最上流となる戦略構想から実装まで「End to End」でクライアント企業を支援することができ、より顧客に近いポジションで業務を行うことができます。

Gen AI Leadとして、Generative AIソリューションのアーキテクチャ設計、設計・開発をリードするとともに、Gen AIエンジニアチームを技術面から牽引し、各種Generative AIユースケースのデリバリーに責任を持っていただきます。また、GitHub Copilot、Claude Code、Google ADKなどのGenerative AIツールや、LangChain、LangGraph、CrewAIなどのAgentic Workflowフレームワークの実務経験をお持ちの方を歓迎します。

主な業務内容（Job Responsibilities）
関係部門と連携し、Generative AIソリューションの企画から設計・開発・導入までを一貫して推進する
ソリューションアーキテクトや設計チームと協力し、社内外のステークホルダー向けに拡張性の高いGenerative AIソリューションを設計・開発する
Generative AIソリューションの設計・開発・運用を行い、業務課題やビジネス課題を解決するAIエージェントを開発する
自動化されたユニットテストの作成・実装
障害解析および不具合修正
Google Cloud Platform（GCP）上で稼働するAIエージェントの監視・自動化・運用管理
設計書・技術文書などの成果物を常に最新の状態で維持し、適切なドキュメントを作成・管理する
業界標準に沿ったAPIおよびマイクロサービスの設計・開発・管理を実施する
オフショア開発チームと連携し、円滑なプロジェクトデリバリーを推進する

顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し、日本全体を成長させるAIを実装することをミッションとするAI Agent企業でのポジションです。
複数のプロダクトを展開し、培ったAI技術とM＆Aによる事業拡大を組み合わせることで非連続な成長を実現しています。

【概要】
人流分析AI Agentの開発に携わるエンジニアの募集です。
同社の主力製品の一つである人流分析AI Agentは、3,000万人規模の位置情報データを扱います。

【詳細】
現在、旧システムの安定化と新基盤の開発を並行して進めるフェーズであり、事業推進に貢献するメンバーを求めています。
バックエンドを軸にデータ処理やフロントエンドも含め、幅広い開発に携わります。

【主な業務】
・旧システムのバッチ処理改修・バグ修正・安定化
・新システムの0→1の機能開発
・テストコードの実装、品質向上への貢献
・AIエージェントを活用した開発効率化

【技術スタック】
・バックエンド: Laravel/PHP、Python
・フロントエンド: Vue.js
・インフラ: AWS（Lambda、Athena、S3、RDS）
・データベース: MySQL
・開発環境: GitHub、Docker、AIエージェント

同社グループが提供するサービスや研究開発等において、ビジネス部門と協業しながら、以下のような業務に従事いただきます。
・AIシステム、AIエージェントの設計・開発・運用
・ビジネス課題に対するAI活用戦略の立案および技術選定
・パートナー企業と連携したAI開発プロジェクトのリード
・Pythonを用いたデータ分析、AIモデル構築
・AWSやサーバレスアーキテクチャを採用したシステム設計・開発
・関係者（ビジネス部門、パートナー会社 等）を交えたプロジェクト推進

クライアントのビジネス課題や経営戦略に対して、生成AI等の先端的な技術やデータアナリティクス・データマネジメントに係る専門性を活かし、他の専門性を有するチームとも協業しながら、最適なソリューションを提案・実行するコンサルタントです。最新のテクノロジーやソリューションを活用した金融機関のトランスフォーメーション実現に向けた方向性を示すと共に、クライアントに寄り添いながら実際のプロジェクトを遂行して頂きます。

《主なコンサルティングサービス》
●クライアントのビジネス戦略/デジタル戦略やデータ活用の現状を把握、課題・ニーズを明確化し、データ戦略の策定を支援
●データ戦略を実現するためのデータアーキテクチャ・データ基盤の立案・実現を支援。あわせて、その運用を確実にするためのデータマネジメントの実現を支援
●先進的な生成AI活用にかかる実証実験と実用化に向けた支援（チャレンジングな取り組みとして複数メディア等でも取り上げられています）
●金融データ活用推進協会における金融生成AIガイドライン策定にかかる全体アドバイザー
●グローバルに展開する大手金融機関におけるAIガバナンス態勢構築にかかる支援及び本格展開に向けた協議

プロジェクト事例1　「地域金融機関　デジタルCIO」
生成AIを活用し、CIOの思考や判断軸を学習させた「デジタルCIO」の実証の取り組みです。業務効率化にとどまらず、IT戦略や投資判断、企画レビューといった高度かつ属人化しがちな意思決定領域にAIを適用しました。ベテランの暗黙知を組織知として再現可能にすることで、判断品質の底上げと持続的なDX推進を実現しています。

プロジェクト事例2　「各種金融機関　AIガバナンス体制構築」
生成AIの積極活用と同時に、金融機関としての責任を重視した高度なAIガバナンスの構築を進めています。公平性・透明性・安全性・プライバシー保護を柱とするAIポリシーを明確に定め、行内での無秩序なAI利用防止を目指します。さらに、セキュリティと統制を組み込んだ統合AI基盤の整備により、全社的なAI活用を安心・安全に推進しています。イノベーションと信頼性を両立させる、地域金融機関における先進的なAIガバナンス事例です。

《役割および責任》
●マネージャー以上
・金融機関のデータアナリティクスにかかるプロジェクトにおいてクライアント含むチームのリード
・クライアントの期待値管理やマネジメント層とのコミュニケーション、チームメンバーへの作業指示・品質レビューを含むプロジェクト管理
・クライアントへの提案活動や、オファリング/ソリューション開発のリード

日本の経済安全保障に関わるデータ基盤およびアプリケーション開発に携わるポジションです。企業および研究機関の情報、取引情報、株式保有情報、論文情報などのオープンソースの情報を扱い、リスク分析や意思決定を支えるシステムを開発することで、社会的に重要な領域に技術で貢献できます。

Dash（Python）をベースとしたWebアプリケーションの開発を担当いただきます。単なる実装だけではなく、設計から運用まで一貫して関わります。
1. 要件整理・仕様設計
2. Python（Dash）によるWebアプリ開発
3. AWS環境へのデプロイ・運用
4. DB設計・クエリ設計（PostgreSQL / MongoDB）
5. パフォーマンス改善・継続的な機能改善
6. 他チームと連携した開発推進

＜技術スタック＞
・言語：Python
・フレームワーク：Dash
・インフラ：AWS
・OS：Ubuntu
・DB：PostgreSQL、MongoDB、Document DB
・開発ツール：GitHub、Backlog、Jenkins

●社会的意義の高い領域（経済安全保障）に関われる
●仕様設計から関われるため、プロダクトへの影響力が大きい
●データ x Webアプリの設計および実装スキルが身につく
●AWS上で実運用されるシステムに携われる

2019年に立ち上がったコンサルティング事業部は、”お客様のビジネス成功に徹底的にコミットする”というミッションを掲げ、お客様の課題にあわせて支援領域を拡大しています。
近年、少子高齢化による消費者や働き手の減少により企業の売上高も減少が見込まれるなか、AIエージェントなどを徹底活用した労働生産性向上や非コア業務のアウトソース化が求められています。そこで、2025年4月に新しくプロセスイノベーション部を立ち上げました。
AI活用を前提とし、お客様の労働生産性向上とコア業務への注力を推進する業務改善コンサルタントを募集します。

・お客様の課題抽出・提案
・お客様の業務可視化・AI活用を前提とした業務改善・KPI定義・定着化
・BPOビジネス等の他社協業の企画、具体化


現在はまさに立ち上げ直後の1→10フェーズ。事業の方向性やサービスモデルを磨き込みながら拡大していく、最もダイナミックで面白いタイミングです。また、組織はまだ約20名規模の少数精鋭体制のため、一人ひとりの取り組みや意思決定が事業成長にダイレクトに反映される環境です。自らの挑戦や成果が、そのまま部門・事業の拡大につながる実感を持っていただけます。

さらに、圧倒的なスピード感を持ち、AIをはじめとする最新技術やサービスを積極的に活用しながら業務改善を推進しています。解が明確でないテーマに対しても、お客様と伴走しながら課題抽出から提案、実行まで一気通貫で取り組むことができるため、大きな裁量とやりがいを実感いただける環境です。

同本部では、最先端クラウド・AI技術を活用し、顧客のDX推進を支援しています。
ご経験やご志向に応じて、クラウド基盤構築、AI活用支援、データ活用基盤構築、業務アプリケーション開発、システム拡張開発などのプロジェクトに参画いただきます。

【主な業務内容】
・Azureを活用したクラウド環境の設計・構築・移行
・Power Platform、Microsoft 365 Copilotを活用した業務改革・自動化支援
・Microsoft Fabricを活用したデータ分析基盤の構築
・生成AIを活用したWebアプリケーション開発
・SAP BTPを活用した業務システムの拡張開発・連携開発
・要件定義、設計、開発、テスト、運用までのプロジェクト推進
・プロジェクトリード、チームマネジメント、技術提案
クラウド、AI、データ活用、SAPの各領域において、技術力を活かしながら上流工程からプロジェクトをリードいただくことを期待しています。

【想定されるプロジェクト】
・金融機関向け：AIエージェントでの営業支援ツール開発（要件定義から開発まで一貫して対応）
・小売業向け：Power Platformでの業務改善支援（顧客の業務ヒアリングから開発、顧客利用の支援までを支援）
・製造業向け：RPA移行伴走型支援（顧客のRPA資産をユーザー自身がPower Automateへ移行する支援を実施）
・Microsoft 365 Copilotの導入・利活用支援、セキュリティ・ガバナンス策定支援
・SAP BTPを活用した製造業向け生産管理システム拡張機能構築プロジェクト
・製造業向け：データセンターからAzure IaaSへのサーバー移行によるグローバル一元管理化の実現
・情報・通信業向け：非管理状態のAzure環境に対するガバナンス設計サポート (生産性およびセキュリティ向上)
・金融業向け：Microsoft Fabricによるサイロ化されたデータの集約、分析基盤の導入 (データ活用支援)

【ポジション・部門の魅力】
Cloud & AI Solution本部は、新規事業組織として、最先端技術を活用したソリューション提供を推進しています。安定した事業基盤を持ちながらも、事業づくりやサービス企画に主体的に関わることができる環境です。クラウド・AI領域の専門性を高めながら、顧客変革や新規サービス開発を通じて市場価値を高めることができます。また、リモートワークやフルフレックスなど柔軟な働き方も実現しており、裁量と成長機会の両方を得られるポジションです。

業務概要:
同組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードすることがミッションです。本ポジションでは、顧客業務を理解し、AIによる課題解決を提案・推進できるメンバーを募集します。

具体的な業務:
・AI関連の技術力をベースにCR組織と協力して顧客業務の分析、AIによるプロセス変革の提案を行う
・AI、特にAIエージェントの要件定義〜運用における全工程を技術的にサポート
・AIエージェントを実現するための技術調査、機能実装
・チームメンバーの指導・育成

ポジション・部門の魅力:
同社は各業界をリードする大企業を顧客基盤としており、日本の社会を支えるインフラを多数運用しています。そのため、AIによる社会変革を技術面でリードできる機会を提供可能です。その中でも、同組織は生成AI活用コンセプトを推進する組織であり、AIエージェントの社会実装に携わることができます。同組織は常に数年先の技術を見据えて、全社を技術的にリードしていくことが求められるため、特定のベンダーや製品に縛られずに最新のAI技術を学べる機会が多くあります。組織を構成するメンバーは長年AIやデータ分析に関わってきたメンバーが多く、経験の中で培われた実践的な知見を得ることができます。技術支援先は国内が主となりますが、グローバルレベルで戦略を策定する組織と連携しているため、グローバルへの挑戦機会も提供可能です。

【業務概要】
AI技術の急速な発展とビジネスニーズの増加に伴い、同社グループではAIエージェントコンセプトを推進し、オフィスワーカーの業務プロセス変革を実現し、労働力不足の社会課題解決を目指しています。この取り組みの推進には、AIエージェント自体のプラットフォームおよび、AIエージェントが活用できる高品質なデータを蓄積するデータ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)が不可欠となります。そこで、AIエージェントの社会実装に向けた最適なプラットフォームを提案・提供できる技術者を強化するため、今回の募集に至りました。これからの社会変革を支える基盤を、一緒に創っていくことが期待されます。

【具体的な業務】
この組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、同社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォームを提案、実装できるメンバーを募集します。具体的には以下が職務内容となります。
・以下を考慮したAIエージェントプラットフォームの設計・実装
　AIエージェント（AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Vertex AI等）の特徴
　データ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)の特徴
　データパイプライン
　AIモデルの継続的改善（LLMOps／FMOps）
　セキュリティやガバナンス
・上記を実現するための最新技術調査、検証
・チームメンバーの指導・育成

【ポジション・部門の魅力】
同社は各業界をリードする大企業を顧客基盤としており、日本の社会を支えるインフラを多数運用しています。そのため、文字通り、AIによる社会変革を技術面でリードできる機会を提供可能です。
その中でも、この組織は生成AI活用コンセプトを推進する組織であり、AIエージェントの社会実装に携わることができます。
この組織は常に数年先の技術を見据えて、全社を技術的にリードしていくことが求められるため、特定のベンダーや製品に縛られずに最新のAI技術を学べる機会が多くあります。
組織を構成するメンバーは長年AIやデータ分析に関わってきたメンバーが多く、経験の中で培われた実践的な知見を得ることができます。
技術支援先は国内が主となりますが、グローバルレベルで戦略を策定する組織と連携しているため、グローバルへの挑戦機会も提供可能です。

【業務概要】
グループ会社を横断的に技術支援するチームでのポジションです。各事業部や国内グループ会社からの技術支援要請を受け、技術選定やアーキテクチャデザインなどをアーキテクトとして支援します。
これまで同チームでは「大規模システムのマイクロサービス化」「API基盤の新規構築」「膨大なソースコードのリファクタリング」といった技術的難易度の高いアーキテクチャのデザインを手掛けてきましたが、近年、「AI」に関連する案件が格段に増えており、2025年度の案件数は前年比で約5倍にもなっています。今後、AI技術の活用が更に加速していくなかで、近い将来、以下のような問題が発生すると見ています。

【今後発生しうる問題例】
1. 「従来型システム」 VS 「Agentic AI（※1）」
2. 部分的なAI導入効果の頭打ち
3. AIエージェント（※2）の乱立によるガバナンスの崩壊

※1 Agentic AI ：人間の継続的な指示がなくても自律的に目標を設定し、計画・実行・検証することができる次世代のAI技術
※2 AIエージェント：人間の継続的な指示のもと、特定の目的を達成することができるAI技術

特に、「Agentic AI」をベースとするシステムが社会全体で増えていく一方で、高い精度での正確性が必要な処理は引き続きルールベースの「従来型システム」が担うことになるため、この2つを共存させるアーキテクチャが必要になります。また、現状のAIエージェントは特定の業務に対する局所的な導入が大半で、その効果も限定的な上、AIエージェントの乱立により、ガバナンス上の問題や基幹データが破壊されるリスクが発生してしまいます。
このような時代の到来を見据え、先行的にAIアーキテクトの専門チームを立ち上げることになりました。以下のような次世代型の技術課題の解決に興味があり、業務アーキテクチャのデザインやAIインテグレーションアーキテクチャの構想・実現に共に挑戦したい方を求めています。

【技術課題例】
1. AIワークロードを踏まえた性能や拡張性をどう確保するか？
2. LLMの予想外の振る舞いや変化にも耐えられるような可用性をどの様に実現するか？
3. 決済のような人間にだけさせたい処理がある場合に、リクエストがAIか人間かをどのように見分けるか？

【具体的な業務】
主にAIを組み込むシステムアーキテクチャのデザインをご担当頂きます。個別のAI導入から、Agentic AIや複数のAIエージェントを採用するような大規模システムまで、様々なシステムのアーキテクチャをデザインして頂きます。想定されるトピックは、AI連携基盤の構想策定、iPaaS製品の構築、A2A（※3）やMCP（※4）などの技術プロトコルへの対応、AIゲートウェイの策定など多岐にわたります。
また、AIに限定されず広く多様なアーキテクチャ案件にも携わっていただくことを想定しており、システムに対するアセスメント、アーキテクチャ検討・実現性検証・提案や、フレームワークの導入・開発、技術統制・標準化、ソースコードレビューなどもご担当いただきます。
グループ全体のリテラシー向上のため、最新技術の講演や技術教育なども行っていただきます。それらをきっかけとしてプロジェクトが始まるケースもあります。

※3 A2A ： Agent2Agent。異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェント同士が相互に連携（通信・協調）するためのオープン規格
※4 MCP ： Model Context Protocol。AIエージェントと外部データ・システム（データベース、API、ファイルシステム等）を標準化された方法で接続するオープン規格

【AIに関連するプロジェクト事例】
・大手通信会社：複数顧客チャネルに生成AIを導入しつつ、AI-Hubで相互連携するシステムアーキテクチャ検討PJ
・大手製造業：データ活用基盤アーキテクチャ検討 データ活用基盤を軸としつつ、乱立するAIエージェントの統制

【ポジション・部門の魅力】
○先端技術を活用するアーキテクトであり続けられる
同チームで手掛けるプロジェクトの多くは、社会実装例が極めて少ないものや、国内初採用となる技術を扱うものなど、技術的難易度が高いものとなっています。このようなチャレンジングなプロジェクトにて、最先端のAIアーキテクチャをご自身で描いていくことができます。また、将来AIに代わる新しい技術が登場した場合は、その変化にも対応していくため、常に最先端の技術を活用したアーキテクチャのデザインに関わることが可能です。

○社会的影響の大きい大規模システムへのAI実装にチャレンジできる
同社では、社会的影響の大きいクライアントを多数抱えています。圧倒的な規模を誇り、機能要求もハイレベルなシステムのグランドデザインに挑戦することが可能です。

○希望のキャリアを実現できる
AI技術部の中でも最大規模のため、柔軟なアサインが可能となっています。AIアーキテクチャのスペシャリストとしてキャリアを積むことはもちろん、ラインマネージャーとして部門運営や事業企画、教育などに軸足を置くこともできます。また、Global Program Leadという、新技術の研究開発や、海外で実績のあるツールの調査などを担当しているチームで、市場調査やアセット開発などを手掛けるキャリアにも広げていくことも可能です。

【組織情報】
○技術革新統括本部
国内外のグループ各社が手掛ける多数のプロジェクトを技術面で支援する部門です。先進技術領域の高度な専門性を有する人材が集まっています。

○AI技術部 オファリングチーム
AI技術部は技術革新統括本部に属し、AIをはじめとする様々な最新技術の活用を推進しています。その中でも「オファリングチーム」は、ソフトウェア開発の生産性向上に向けた生成AIアセットの開発や国内への展開、生成AIコンサルティング、PoC実行、プロジェクト支援、ソフトウェアアーキテクチャ検討、大規模アジャイルフレームワークやローコードプラットフォームを利用したプロジェクトの推進、iPaaS導入など、先端技術や方法論の活用に強みを有しています。

●業務概要
クラウド・インフラ開発領域において、生成AI等の最新技術を活用したり、様々なシステム開発現場のプラクティスを集積し、クラウド・インフラ開発の生産性・品質を飛躍的に高めていく取り組みです。
同チームでは、同社が手掛ける数多くのクラウド・インフラ開発のプロジェクトと連携し、広く現場の課題解決のためのツール・プロセス等の整備や現場への導入・展開などを実施することで、社内全体のクラウド・インフラ開発の改善に貢献します。

●業務内容
公共・金融・法人等のインフラ開発における課題整理を行い、生成AI等の最新技術を活用して開発の高度化・効率化を実現するための研究開発、及び各プロジェクトへの導入・普及を推進します。
業務は大きく研究開発フェーズとして(1-1)研究開発(1-2)PoC/効果検証・改善、導入・普及フェーズとして(2-1)コンサルティング(2-2)実行・実装のステップで進めます。

(1-1)研究開発
インフラ開発における課題やニーズを踏まえ、インフラ開発の高度化・効率化のために様々な最新技術等を活用し、開発の生産性・品質を飛躍的に高めるチャレンジを継続的に実施します。
数多くの最新技術の中から、同社のビジネスへの貢献に向け、活用に関する企画立案から検証・実装まで幅広く携わります。

(1-2)PoC/効果検証・改善
事業部のプロジェクトと連携し、研究開発した成果物の効果検証を行い、他プロジェクトや本適用するための改善を実施します。

(2-1)コンサルティング（ITコンサル・アーキテクト）
研究成果やノウハウを踏まえ、プロジェクトの課題や要望に対応するための実行可能な計画策定やその支援を実施します。

(2-2)実行・実装（ITアーキテクト）
計画に基づき、プロジェクトのステークホルダーと連携し、研究成果やノウハウをプロジェクトへ導入・実装し、成果につなげます。

●プロジェクト参画スタイル
大きく、「研究開発フェーズ」と「導入・普及フェーズ」の2種類で参画スタイルが異なります。

・研究開発フェーズ：同チーム内で複数メンバー（協働者の方含む）と協働で研究開発の目標に基づき、プロジェクト計画・管理やツール・ノウハウ整備などを実施します。活用する技術を扱うベンダー等とコミュニケーションを図ることもあります。PoC/効果検証時は、プロジェクトのステークホルダーと連携し、どのようにプロジェクトでの検証計画・実行・レポート等をまとめ、改善へつなげます。目安として研究開発は半年 1年間、PoC/効果検証は数カ月程度です。
・導入・普及フェーズ：研究成果やノウハウをプロジェクトへ導入できるようにするため、プロジェクトのステークホルダーと課題・目標や対応するための実行計画などを合意形成していきます。また、プロジェクトメンバーと連携してその計画に基づき実行・実装を実施していきます。案件によって関わり方は異なりますが、コンサルティングのような関わり方では打ち合わせ等をベースにプロジェクトの課題抽出・目標設定等の策定を支援します。実行・実装では1プロジェクトメンバーとして実プロジェクトに参画します。

それぞれのフェーズが完全に独立せずに繰り返し実施しており、また案件や同チーム内の状況でも異なりますので、適宜、最適な形を選択することになります。

●組織説明
・技術革新統括本部
同社が手掛ける多数のプロジェクトを業界横断的に技術面で支援する技術特化部門です。クラウド、AI、ブロックチェーン、セキュリティといった先進領域の高度な専門性を有する人材が、事業部の各プロジェクトに対して技術的なリード、アドバイザリー、及び支援を行っています。

・AI技術部 クラウド・インフラチーム
AI技術部は、アプリケーション開発やクラウド・インフラ開発の高生産性を追求し、ビジネスアジリティを向上させることを専門とする部署です。その中でもクラウド・インフラチームは、高品質・ミッションクリティカル等のシステム開発の土台となるクラウド・インフラ構築の領域において、生成AI等の先進技術を活用してより高品質・高生産性を実現するべく研究開発や様々な案件へのコンサル・導入を推進しています。

【アピールポイント】
高品質・ミッションクリティカルなインフラ・クラウド開発において生成AI等の新技術を駆使し、さらなる高みを目指すことに挑戦したい方を歓迎します。
開発現場と共に課題を見つけ、改善をリードする中で、自らの専門性を磨き続けたい方に最適なポジションです。

1. 先進技術 × 基盤技術の両立
「生成AI等の先進技術をチャレンジしつつ、クラウドやオンプレ等の基盤開発の経験・知識も活かせる。」

2. 様々なシステム開発のノウハウに触れられる
「公共・金融・法人など、同社が関わる多彩な領域のインフラ開発のノウハウに触れることができ、幅広い知見を得られます。」

3. キャリアの成長機会
「ITアーキテクト・コンサルタントとしての論理的思考力、最新技術等のスキルに加え、プロセス改善などの知識だけでは得難い経験をもとにしたスキルアップなど、幅広いスキルを磨ける成長環境を提供します。」

4. 社内横断で活躍できるポジション
「全事業部から要請を受ける立場なので、さまざまな事業部・専門家と連携しながらプロジェクトを進められます。」

5. プロフェッショナル人材との協働
「AIに強い、インフラに精通したITアーキテクト・コンサルタントなど、専門性の高いメンバーとチームを組みながら成果を出せます。」

データドリブン経営推進のため、データプラットフォームの整備強化を目的とした増員募集です。
経営の意思決定の迅速化と生産性向上を目的に、経営層および事業部門のデータ利活用推進を担う組織としてデータインテリジェンス部が設立されました。特定のBIツールを主要ツールとして、経営層向けダッシュボードを開発、事業部のデータ活用を支援、全社向けBI人材育成を進めており、組織としての成熟度は高まっています。次のステップとして、さらなる活用拡大を支えるデータ基盤の整備に取り組むため、全社推奨のSnowflakeを中心とした基盤づくりから、セマンティックモデル、メタデータ、ガバナンスの整備までを一緒に進めていける人材を募集します。現時点ですべてを一人でリードできる必要はなく、いずれその役割を担っていきたいという方も歓迎します。

【業務内容】
・Snowflake / Microsoft Fabricを活用したデータパイプラインおよびDWHの設計・構築・運用
・Power BIを活用したセマンティックモデルの設計・構築・運用
・上記環境におけるメタデータ整備（用語定義など）
・上記環境に関するベストプラクティスやデータガバナンスの社内への適用・展開

【同部門の魅力】
・役員直下の経営に近い部門となり、同社全体のデータドリブン経営において重要な部門となります。これからデータプラットフォームのSnowflake活用により、現在のデータ整備だけではなく、今後のAIエージェント活用等を見越したデータアーキテクチャを推進する組織です。
・外部ベンダーに頼るのではなく、社内で技術的な分野も対応しており、最新の技術活用や知見を活かしながら業務に取り組む事が可能です。

【同部門の役割】
・同社が抱える重要な経営課題を関係部門とともに明確化し、それらをBI等ツールにより可視化・分析して解決へと導く事となります。また同社内の財務/非財務の主要経営情報の一元化・共有ナレッジ化を進め、今まで以上にスピーディかつ全社合理的な意思決定を実現します。それらを通じ、事業構造改革、リソース再配分、生産性向上、組織改革等の経営トップによる事業戦略意思決定をサポートする事が同部門の役割となります。

AIやデータを活用することが増え、生成AIなどを駆使することが当たり前の時代となりました。顧客からも、DX加速や生成AIを中心とした先端技術の急速な進化、業務・ITの複雑化といった構造変化に伴う相談が数多く寄せられています。
同社は2017年から、AI/ビッグデータ活用のビジネスを進めてきましたが、その割合も年々増えております。
この度、「データ連携・データ基盤整備」「レガシーシステムのモダナイズ」「業務とITの全体最適化」等の領域を中心に、「コンサルティング×実行支援」を一体化したサービスを提供します。そのメンバーを募集しています。エンジニアとして市場価値を高め続けてみませんか。

【想定業務例】
・自動車車体設計におけるデータ利活用DXツールの開発
・AIエージェントによる社内業務アプリケーションの開発
・技術支援ワークフローシステムおよびツールの開発
・Local LLMを使った評価業務の効率化
・ソフトウェア開発で利用する生成AIツールの開発
・AIによる船舶制御の先行技術開発
・AIのOSSを応用した映像解析開発
・AIプロンプト自動更新機能の開発

【関われる製品・サービス】
自動車（開発効率化・自動化/生産効率化）
ロボット
次世代デバイス
医療機器
AR/VR製品
センシング/IoT etc…

変更の範囲：会社の定める業務

大規模開発プロジェクトを、PMとしてリードしていただきます。
AIエージェント（Claude Code,Devin,Codex）などのAIツールを活用し、AI駆動開発に最適化された開発標準を用いて、大規模であっても高品質×高生産性を両立するプロジェクトを実現していきます。


＜PMの主な業務内容＞
・大規模プロジェクトの計画／進捗／品質／コスト／リスク管理（QCDS管理の高度化）
・マルチベンダー・多数のステークホルダーを横断したプロジェクト全体の統括
・AI駆動開発エンジニア（Devin）やチームのマネジメント、若手PMの育成
・お客様の経営層・情報システム部門との合意形成や調整／顧客折衝／の主導
・お客様への価値共有や、大規模刷新における技術的意思決定支援
・AI×モダンアーキテクチャを活用した、移行方針／仕様／設計指針の策定


大規模開発プロジェクトを、PMとしてリードしていただきます。
AIエージェント（Claude Code,Devin,Codex）などのAIツールを活用し、AI駆動開発に最適化された開発標準を用いて、大規模であっても高品質×高生産性を両立するプロジェクトを実現していきます。

＜PMの主な業務内容＞
・大規模プロジェクトの計画／進捗／品質／コスト／リスク管理（QCDS管理の高度化）
・マルチベンダー・多数のステークホルダーを横断したプロジェクト全体の統括
・AI駆動開発エンジニア（Devin）やチームのマネジメント、若手PMの育成
・お客様の経営層・情報システム部門との合意形成や調整／顧客折衝／の主導
・お客様への価値共有や、大規模刷新における技術的意思決定支援
・AI×モダンアーキテクチャを活用した、移行方針／仕様／設計指針の策定

魅力
・2〜5億円規模の大規模基幹刷新という、社会的インパクトの大きいプロジェクトにPMとして携われる
・これまで培ってきた大規模PM・マルチベンダー統括の経験を、そのまま活かしながら新しい武器を得られる
・AIという武器を身に着けて、大規模開発をモダンアーキテクチャへと刷新できる
・従来の非効率な大規模開発スタイルから解放され、予見型で生産性の高い開発をリードできる
・古い基幹システムに苦しんでいる大手企業の構造を変える最前線に立てる
・若手PMの育成や、プロジェクトマネジメント標準の整備など、知見の展開にも貢献できる
・技術特化、上流挑戦、より大規模なプログラム統括など多様なキャリアパスを描ける
・当社は定年70歳制度を導入。培ってきた経験を、年齢に縛られず長く第一線で発揮できる環境
・家族との時間や自分の体力／志向にあわせて、働き方を柔軟に設計できる

入社後のイメージ、今後の期待値
・複数の大規模プロジェクトを束ねるプログラムマネージャーへ
・AIやクラウド知識を吸収しながら、AI活用エンジニアとしてのスペシャリストへ
・後進の育成を担う、組織のマネジメント／人材開発のリーダーへ
・70歳までの定年制度のもと、自分のペースで長く第一線でのキャリアを継続することも可能



本ポジションの先には、さらに大規模なプロジェクトを推進するキャリアだけでなく、お客様の事業戦略や変革テーマそのものを技術起点でリードする「ストラテジックアーキテクト」へのキャリアがあります。

システム開発やプロジェクトマネジメントの経験を活かしながら、経営と技術をつなぐ役割へ。

「技術を理解した上で、より大きな変革に関わりたい」そんな方にとって、次のキャリアを描ける環境です。

また、ご志向や適性に応じて、チームや組織づくりを担い、事業成長をリードする組織長としてキャリアを広げていくことも可能です。

製造業の設計開発領域に特化したAIエージェントのプロダクト開発をリードいただくポジションです。

製造業の設計開発現場に蓄積された技術文書、規格書、設計記録、不具合情報、過去案件のナレッジなどをAIが構造的に理解し、設計判断・ナレッジ検索・技術検討・FMEAなどの業務を支援するプロダクトです。

本ポジションでは、AI技術そのものの研究開発にとどまらず、製造業の実務課題を理解し、顧客・コンサルタント・エンジニアと連携しながら、プロダクトの機能企画、要件定義、開発推進、品質改善、導入後の改善サイクルまでをリードしていただきます。

具体的には、以下の業務を想定しています。

・製造業向けAIエージェントのプロダクト企画、要件定義、開発ロードマップ策定
・顧客の設計開発業務、技術文書、ナレッジ活用課題を踏まえた機能設計
・生成AI、自然言語処理、検索技術、ナレッジグラフ等を活用したプロダクト開発の推進
・プロンプト設計、RAG、文書構造化、根拠提示、回答精度向上に関する企画・検証
・エンジニア、AI技術者、製造業コンサルタント、外部パートナーとの開発マネジメント
・PoC案件を通じた顧客課題の抽出、プロダクト改善へのフィードバック
・セキュリティ、権限管理、監査ログ、データ分離など、法人向けAIプロダクトに求められる品質・信頼性の向上
・将来的なプロダクト組織・開発体制の構築、メンバー育成、開発プロセス整備