AIエージェント転職求人

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【ポジション概要】
同社が展開する住宅ローン比較・診断サービスである主力サービスの事業企画を担うリーダーポジションです。事業責任者の直下で、主力サービスの事業企画立案から実行推進までを担います。
住宅ローンは「比較する時代」から「AIが最適な一本を選び、申込までを代行する時代」へと移行しつつあります。同社の基幹ビジネスである主力サービスも単なる比較サイトから住宅ローンに特化したAIエージェントへと進化しています。
この変化を「第二の創業」と位置づけています。巨大市場を、AIで変革する挑戦の入口に立っています。
本ポジションでは、金融機関との提携企画、AIエージェント連携の企画、不動産会社向けスキームの企画など、AI時代の住宅ローンインフラを目指した事業企画を幅広く担当します。あわせてマンション価格情報サービスや不動産投資サービスとの連携により、「住まい × ローン探し」を一気通貫で完結させる顧客体験の企画にも携わります。
将来的には事業責任者を支える領域責任者、さらには事業幹部としての活躍を期待されています。

【本ポジションの主なミッション】
・主力サービスの事業企画（KPI設計・数値分析・施策立案）
・金融機関（メガバンク・地方銀行等）との提携交渉、新規提携先の開拓
・AIエージェント連携（不動産ポータル・フィンテックサービスへの機能提供）の推進
・不動産会社向け主力サービス導入の推進
・同社サービスとの連携企画・推進

展開する住宅ローン比較・診断サービスの事業推進を担当する事業責任者ポジションです。経営層直下で主力サービスの事業推進を通じたAIエージェンティックファイナンスのプロダクト及びサービス作りを担います。
住宅ローンは「比較する時代」から「AIが適切なローンを選び、申込までを代行する時代」へと移行しつつあります。同社の基幹ビジネスである主力サービスも単なる比較サイトから住宅ローンに特化したAIエージェントへと進化しています。
本ポジションでは、主力サービスと金融機関との連携を深めると共に不動産会社による主力サービス利用を推進し、AI時代の住宅ローンインフラを目指した事業推進を担当します。あわせてマンション価格情報サービスや不動産仲介子会社との連携により、「住まい × ローン探し」を一気通貫で完結させるグループ横断の顧客体験を設計・実装します。
将来的にはグループ全体の経営を担う幹部候補として期待されています。

【具体的な業務】
・主力サービス事業のP&L責任、事業戦略・中期計画・KPIの策定と経営会議・取締役会への提案
・住宅ローンAIエージェント化（審査承認確率のAI予測、申込媒介、電子申込・API連携等）のプロダクト戦略立案と推進
・金融機関との提携拡大・条件交渉、API／データ連携スキームの構築
・不動産会社の主力サービス利用促進に向けた施策の立案・実行
・マンション価格情報サービス・不動産仲介子会社・関連サービスと連携した顧客ジャーニー設計と、グループ全体での顧客価値最大化

業務概要
主力サービスは、おいしい楽しい「食事」と「健康」をすべての人に、というミッションのもと、数多くのユーザーに利用される国内最大規模のレシピ動画メディアへと成長してきました。そして現在はレシピ動画メディアから「食生活プラットフォーム」へと発展中です。「今日、何作ろう」という献立の悩み解決に留まらず、買い物や調理、食事記録などの健康管理に至るまで、オンラインとオフラインを横断してユーザーの食の体験を最適化するプラットフォームへと進化しています。
ユーザー向け（toC）だけでなく、食品メーカーや食品スーパーといった食に関わる業界が抱えるマーケティングや販促DXの課題（toB）の解決にもアプローチしており、「新しい未来の食生活」を創ることにチャレンジしています。

具体的な業務
主力サービスのtoC領域における、Web/アプリ・プレミアムサービスいずれかのグロースに携わります。
マーケティング、Webディレクション、デザイン、エンジニアリングなどの経験を活かせるポジションです。
・ユーザーインタビューやデータ分析を通じた、顧客課題および事業課題の特定
・プロダクト戦略の立案およびロードマップの策定
・事業目標と開発コストを考慮した施策の具体化および優先順位付け
・エンジニア、デザイナーなどの社内ステークホルダーを巻き込んでの施策推進
・リリース後の定性/定量データに基づく効果検証、仮説検証およびKPIグロース

ポジションの魅力
・メディア全体で多くのユーザーが利用する大規模プロダクトの事業グロースにダイレクトに携わることができます。プロダクトの戦略立案から深く関わり、自身の施策が多くの顧客に影響を与え、サービス・事業全体の成長に貢献する手応えを感じられます。
・各プロダクトにおいてAIエージェントの実装を進めています。また開発プロセス自体もAIを活用し、プロジェクトマネジメントにかかる工数を圧縮。空いた時間を戦略策定に投資しており、AI時代の新しいプロダクト開発フローを創り上げる醍醐味があります。
・ユーザー向けのアンケート、アプリ上の行動データを突合した精緻な分析が可能な環境です。ユーザーとの距離が極めて近いため、高い解像度で確度の高いプロダクト改善を高速に回せます。

【業務概要】
顧客現場でAI×Security Operationsを実装するForward Deployed Engineer（FDE）型エンジニアとして、経験や案件特性に応じて以下の業務を担当いただきます。
企業のセキュリティ運用では、SOC監視、アラート分析、ログ調査、インシデント対応、脆弱性管理、問い合わせ対応、レポート作成など、多くの業務が人手や属人的な判断に依存しています。一方で、アラート増加、人手不足、運用の属人化、対応品質のばらつきなど多数の課題が出ている状況において、生成AI、スクリプト、API連携、自動化技術を活用した運用効率化・分析支援・ナレッジ活用の重要性が高まっています。同社では、セキュリティ運用高度化×AI活用の領域において、セキュリティ運用の課題整理、AI活用ユースケース設計、技術検証、運用自動化、ナレッジ活用、本番導入・定着までを一貫して支援できる体制の拡充を進めています。

【具体的な業務】
1. 顧客課題・AIユースケース設計
・顧客のセキュリティ運用業務に入り込み、現行プロセス、課題、属人化、ボトルネックを整理
・AI/自動化の適用候補を抽出し、ユースケース、優先順位、KPI、実現方式を設計
・顧客担当者と協働し、要件が明確でない状態から仮説検証を通じて解決策を具体化
・AI活用施策について、削減工数、対応時間、利用率、品質改善等の指標を設定し、顧客業務への効果を可視化
2. プロトタイプ・PoC・実装
・生成AI、LLM、AIエージェント等を活用したプロトタイプ/PoCの設計・開発
・Python、PowerShell、API等を用いた運用ツール・自動化処理の実装
・SIEM/XDR/SOAR、チケット、ナレッジ等とのシステム連携
・必要に応じて自らコードを書き、技術課題の調査・デバッグ・解決を実施
3. 本番導入・運用定着
・PoC結果を踏まえた本番化設計、運用フロー、Runbook、承認・エスカレーション設計
・AI出力の品質・精度を評価するための評価指標、テストケース、評価データの設計
・評価結果をもとにしたプロンプト、RAG、Agent Workflow等の継続改善
・本番運用を想定した権限管理、監査、モニタリング、障害時対応等の設計
・顧客運用担当者への展開、トレーニング、利用定着支援
4. 標準化・サービス化
・案件で得られたAI活用ユースケース、コード、プロンプト、Runbook、評価方法等の標準化
・再利用可能なテンプレート、ライブラリ、Playbook、共通コンポーネントの整備
・他案件への横展開、サービスメニュー化
・個別案件で得た実装パターンや成果を再利用可能な形に整理し、他案件・サービスへ横展開
セキュリティ運用高度化×AI活用案件における主担当者として、計画立案、課題整理、技術検証、導入、運用改善までをリードし、案件品質と再現性を担保する役割です。あわせて、ナレッジ整備、標準化、社内展開を通じて、AI×Security Operations領域の技術基盤強化に貢献いただくことを期待します。

【ポジション・部門の魅力】
・生成AI・AIエージェント・自動化技術を活用し、実際のセキュリティ運用プロセスを変革する経験ができます。
・顧客現場に入り込み、課題整理からAIユースケース設計、PoC、実装、本番導入、運用定着まで一気通貫で携われます。
・単なるAIツール導入ではなく、自らコードを書き、APIや各種セキュリティ製品を連携させ、実際に利用される仕組みを作ります。
・顧客ごとの課題解決で得た知見を標準化・サービス化し、AI×Security Operations領域の新しいサービス・技術基盤づくりにも関われます。

事業がお客様との深い連携（FDE）や複数プロダクトへと広がっていく中で、事業責任者が担ってきた「攻めと守りのバランスをどう取るか」という戦略的な意思決定に、共に関わる役割です。また、実質3名という体制から今後チームが拡大していく局面において、メンバー層のデータエンジニアやインターン・外部パートナーを含めたチーム全体の育成・組織づくりも、このポジションが担う領域です。

1年後の理想は、FDEをはじめとする攻めの挑戦と、エンタープライズ水準のガバナンスという守りが両立し、かつチームとして次のメンバーを育てられる体制になっている状態です。個人の実行力だけでなく、事業とチームの両方を前に進める意思決定に関わるポジションです。

具体的な業務内容
1.データ戦略・組織づくり（約35%）
事業責任者と連携したデータ活用戦略・投資配分（攻め/守り）の立案、中長期ロードマップの策定
メンバー層データエンジニア・インターン・外部パートナーの育成、コードレビュー、アウトプットの底上げ
採用活動や組織作りへの参画
研究開発（オントロジー等）の事業活用における優先順位付け・投資判断

2.データ活用・顧客展開（攻め）（約35%）
FDE：金融機関のお客様先システムへのデータ・プロダクト組み込み、要件調整・システム設計のリード
複数データを掛け合わせることで、単独のデータでは見えないリスクの予兆を可視化する取り組み（審査ログ等のネットワークデータ活用）の企画・推進

3.データ品質・ガバナンス整備（守り）（約30%）
データ品質のKPI設計・可視化、権限設計
機微情報のマスキング、AIエージェント活用におけるガードレール設計
エンタープライズ・金融機関向けの高いセキュリティ水準に対応した権限管理・監査体制の構築

●技術スタック
【DWH / インフラ】
・Snowflake
・AWS

【データ変換】
・dbt

【BI】
・Redash（LightdashやBIとdbtの連携も検討中）

【その他】
・AIエージェント基盤
・セマンティック層・社内コンテキスト基盤
・データアプリケーション基盤

●ポジション・業務のやりがい
・データ・プロダクト・コンサルティングが1つのチームで完結する環境
多くのデータエンジニアリング組織では、データ基盤とお客様の間に営業やコンサルタントが挟まり、距離を感じることが少なくありません。
私たちはデータもプロダクトもコンサルティング機能も同じチームの中にあり、自分の関わったデータ・システムが、お客様の意思決定に直結する瞬間を間近で見ることができます

・ 「この国の審査統合基盤」という構想の中核を担える
一企業のプロダクト改善にとどまらず、行政や他業界にも染み出していく可能性を持つ基盤づくりに、初期段階から関わることができます。
データは当社の事業における中核です

・技術的にも意欲的なテーマに触れられる
オントロジーなど次世代データ基盤の研究開発、複数金融機関を横断してはじめて見えるネットワークデータの分析など、取り組んでいる企業が少ないR&D領域のテーマに触れられます

・エンタープライズ水準のセキュリティ・権限設計という高難度領域に挑める
大手金融機関を相手にするからこそ求められる高い水準の設計は、キャリアの差別化要素になります

・少人数の組織であること
実質3名という組織規模のため、担当領域における意思決定に早い段階から関わることができます

RPAやAIなどのオートメーション技術を武器に、Software/FDE/SaaS/BPOなど様々なビジネスモデルで、日本の生産性向上という構造課題に真剣に取り組む企業でのポジションです。上場企業としての資本力と実績を持ちながら、組織はまだ完成形ではありません。整った設計図があるというより、白紙の領域が多く残っている状態に近いと言えます。目標は決まっていますが、登り方は自由です。「裁量がある」というよりも、「選択肢が無限にある」環境です。その分、問いも役割も自分で取りにいく姿勢が前提になります。断片的な情報の中から仮説を立て、自ら動き、やり切る。そして結果に対しては徹底的に自責で向き合う。放任主義ですが、挑戦する人は見捨てません。甘やかさないが、伴走はする。この矛盾を楽しめるかどうかが、同社で活躍できるかの分かれ目です。「安定」よりも「成長」、「整った環境」よりも「打席の多さ」に魅力を感じる方。会社を使い倒し、自身の市場価値を本気で高めたいと考えている方。同社で、本気の成長を一緒に追いかけませんか。

【業務概要】
給与BPaaS事業におけるエンジニアリング組織の責任者として、採用・育成・評価、チーム設計、開発環境・プロセスの整備、技術戦略の策定と実行を担います。
完成済みの組織を運営するだけのポジションではありません。給与計算プロダクトとBPO現場の双方を見ながら、「何をプロダクト本体で解くか」「何を周辺ツールで素早く解くか」「どこにAIを使い、どこを人の判断として残すか」を事業責任者や現場メンバーと議論し、チームが継続的に成果を出せる仕組みに落とし込みます。
給与計算はバックオフィスの中心領域として様々な業務（会計・勤怠・人事労務）とつながる領域です。バックオフィスの深い領域まで関わり、業界におけるデファクトスタンダードを創っていく形になります。

【具体的な業務】
マネジメント業務:
1. 事業計画と接続した技術戦略、開発ロードマップ、優先順位の策定
2. アーキテクチャ、技術選定、セキュリティ、権限、データ保護に関する意思決定
3. GitHub Issue／PR、コードレビュー、CI/CD、テスト、Stage検証、リリース管理の改善
4. 技術的負債と新規開発のバランスを踏まえた投資判断
5. 障害や品質課題のトリアージ、再発防止、必要に応じた重要案件の設計・レビュー支援
6. 開発生産性、品質、リードタイム、運用負荷などの可視化と継続的な改善
7. メンバーが自律的に課題を発見し、周囲と連携して完遂できる環境づくり

事業・プロダクトとの連携:
1. 事業責任者、BPO、サービスエンジニア、営業・企画との要件整理・意思決定
2. 顧客要望や問い合わせを、個別対応・周辺ツール・本体プロダクトのどこで解くかの判断
3. 給与BPOをAIと標準業務プロセスで支えるプロダクト構想の具体化
4. AI Agent／AI開発支援の検証、適用範囲・安全基準・評価方法の設計

開発環境・利用技術:
- Frontend：TypeScript、Vue 3、Vite
- Backend：Python 3.12+、Django 4.2、Django REST Framework
- Database：PostgreSQL
- Infrastructure：Docker、AWS（ECS、Lambda、S3等）、Serverless Framework
- Test／Quality：Playwright、Vitest、Djangoテスト、ESLint、Prettier、Black、isort、Flake8、MyPy
- AI：OpenAI API、LangChain、LLM／AIエージェント、AIコーディングツール
- Data／Document：Pandas、OpenPyXL、ReportLab、WeasyPrint、PDF／Excel処理
- Collaboration：GitHub（Issue／PR／Actions）、Slack、Notion、Google Drive
※上記すべての経験を必須とするものではありません。事業と組織の状況に応じ、技術スタックや開発プロセスそのものをより良くしていくことを期待しています。

【ポジションの魅力】
1. 事業と技術の両面から、サービスの次の形をつくれる
自社プロダクトとBPOの双方を持つ環境で、顧客・現場の声をもとに、機能開発だけでなく提供プロセスや品質、原価構造まで変えていけます。
2. 開発組織の「これから」を自ら設計できる
採用・育成・評価、レビュー体制、開発プロセス、技術的意思決定など、属人的な強さを再現可能な組織へ変えていく挑戦があります。
3. AIを安全に実運用へ組み込む経験ができる
給与という高い正確性・安全性が求められる領域で、AIと人の判断・承認、監査証跡を組み合わせた実践的なAI活用をリードできます。
4. 幅広い技術テーマに関われる
給与計算、勤怠・人事労務連携、帳票、権限・監査、AI Agentなど、複数のテーマを横断して技術戦略を設計できます。
※本求人は、同社での採用となります。

【業務概要】
主力サービス本体、AI Agent機能、給与計算受託に付随する各種ツールの開発を担当します。ご経験や志向に応じて、フロントエンド、バックエンド、データ処理、外部サービス連携、AI、テスト・リリース基盤などから強みを活かせる領域を担っていただきます。担当領域を固定するのではなく、必要に応じてコード、画面、API、データ、実際の業務フローを行き来しながら、課題の発見からリリース後の確認まで一気通貫で関わるポジションです。
AI機能の設計においては、以下の考え方を重視しています。自然言語の依頼は実行可能な操作単位へ正規化し、給与の数値・計算はLLMに任せません。変更はプレビュー → 人の承認 → 実行 → 読み戻し → 監査証跡で区切り、役割ごとのエージェント機能をプロダクト本体の安全な運用導線として実装していきます。半年先に向けては、代表的な給与フローの可視化とパイロット適用から始め、複数顧客でのエージェント運用、標準化されたデジタルBPOセンターへつなげることを目指しています。属人的な手作業を減らし、人が判断と承認に集中できる状態をつくることが、このポジションのこだわりです。

【具体的な業務】
・主力プロダクトの新機能開発・既存機能改善
　・給与・賞与計算、年末調整、従業員・勤怠、マイページ等の機能
　・給与明細、源泉徴収票、各種PDF／Excel帳票の生成・改善
　・権限、監査履歴、通知、外部サービス連携等の共通基盤
・顧客・BPO現場の課題を解くデータ取込・業務ツールの開発
・AI Agent／AI活用機能の開発・検証
・品質保証とリリース
・問い合わせ・障害からの改善

【ポジションの魅力】
・SaaS×BPOの両面から、給与業務そのものを変えられる
機能開発だけでなく、BPO現場の運用まで見ながら、つくった機能が実際の業務をどう変えたかまで追える環境です。
・AIを「安全な業務機能」として実装できる
AI AgentやAIコーディングツールを活用しながら、根拠データ・人の承認・監査証跡まで含め、給与領域で安全に使えるAI機能の開発に取り組めます。
・開発から品質保証まで一気通貫で関われる
フロント・バックエンド、データ、外部連携に加え、E2Eテストやリリース後の確認まで担当し、業務結果まで見据えた開発経験を積めます。
・より良い開発のやり方自体をつくれる
BPO・サービスエンジニアと近い距離で課題を共有し、開発プロセス、テスト、ドキュメント、AI活用などを自ら改善できます。

【事業会社】
RPAやAIなどのオートメーション技術を武器に、Software/FDE/SaaS/BPOなど様々なビジネスモデルで、日本の生産性向上という構造課題に取り組む企業でのポジションです。
上場企業としての資本力と実績を持ちながら、組織はまだ完成形ではありません。整った設計図があるというより、白紙の領域が多く残っている状態に近い環境です。
山（目標）は決まっていますが、登り方は自由です。「裁量がある」というよりも、「選択肢が無限にある」環境です。その分、問いも役割も自分で取りにいく姿勢が前提になります。断片的な情報の中から仮説を立て、自ら動き、やり切る。そして結果に対しては徹底的に自責で向き合う。放任主義ですが、挑戦する人は見捨てません。甘やかさないが、伴走はする。この矛盾を楽しめるかどうかが、同社で活躍できるかの分かれ目です。
「安定」よりも「成長」、「整った環境」よりも「打席の多さ」に魅力を感じる方。会社を使い倒し、自分の市場価値を本気で高めたいと考えている方。同社で、本気の成長を一緒に追いかけませんか。

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

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

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

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

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

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

※本求人は、同社での採用となります。
※業務内容の変更の範囲：同社業務全般

AIソフトウェアエンジニアとして、クライアントの現場課題を深く理解し、AIを活用した業務自動化・高度化に向けた要件定義、プロトタイピング、本番実装、改善までを一貫して担います。あわせて、プロジェクトにおける技術面のリードとして、技術方針の整理、設計判断、実装品質の担保、開発メンバーへの技術的な支援・レビューにも関わります。
本ポジションでは、単に仕様に沿って開発するだけではなく、クライアントの現場に入り込み、「どの業務にAIを適用すべきか」「どのような形であれば実際に使われるか」を見極めながら、AIソフトウェアとして価値に落とし込むことが求められます。そのうえで、プロジェクト内の技術的な論点を整理し、実装方針やアーキテクチャの方向性を示しながら、チームとして成果を出す役割を期待します。
また、個別案件で得られた知見や実装パターンを、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへと昇華させることで、継続的に価値を生み出せる開発体制づくりにも関わります。

具体的な業務:
1. 現場実装と要件定義（Forward Deployment）
・クライアントの現場担当者・業務責任者との対話を通じ、AIで自動化・高度化すべき業務を特定します。
・現場の業務フローや課題を整理し、AIソフトウェアとして実装すべき要件を定義します。
・顧客課題に対して、AI APIやLLM、各種AI技術を活用した高速プロトタイピングを行います。
・PoCを通じて仮説検証を行い、実際の業務利用を見据えた改善・設計に反映します。
・エンタープライズ品質を意識した本番実装、テスト、運用改善を推進します。
・実装方針やアーキテクチャの選定にあたり、選定理由・トレードオフ・想定リスクを整理し、クライアントおよびチームに対して技術的に説明可能な状態を保ちます。
・現場で継続的に使われるAIソフトウェアにするため、利用者のフィードバックをもとに改善を行います。
2. ソフトウェアの資産化（Product & Infrastructure）
・複数案件から抽出された共通課題や実装パターンを整理し、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへ転換します。
・LLMOps、評価パイプライン、開発自動化など、AIネイティブな開発プロセスの設計・構築に関わります。
・個別開発にとどまらず、組織として再利用できる技術資産・社内ナレッジを整備します。
・プロジェクトで得られた知見を開発標準やテンプレートに反映し、チーム全体の開発生産性向上に貢献します。
・将来的なプロダクト化やスケールを見据えたアーキテクチャ設計・技術選定を行います。
・プロジェクト横断で再利用できる技術資産を意識し、品質・拡張性・保守性の観点から実装をリードします。
3. AI最新技術の社会実装（R&D）
・最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェント等の技術を調査・検証し、具体的な事業課題への適用可能性を見極めます。
・新しいAI技術を活用したPoCやプロトタイプを設計・実装します。
・検証結果をもとに、実案件への導入可否や実装方針を整理します。
・Cursor、Claude Code等の開発支援AIを活用し、次世代の開発生産性を追求します。
・技術検証で得られた知見をチームに共有し、開発プロセスや技術選定の改善につなげます。
本ポジションでは、AI技術を使った開発力に加え、現場課題を構造化する力、クライアントと対話しながら要件を具体化する力、実装したソフトウェアを継続的に使われる形へ改善していく力が求められます。
新しい技術にキャッチアップしながら、AI特有のリスク（プロンプトインジェクション、データ・個人情報の取り扱い、LLM APIコスト等）も踏まえた設計判断や、チームが技術的に安心して頼れる存在となり、プロジェクトでの開発・実装を前に進める役割も期待します。
個別案件の開発に閉じず、現場で得た知見をプロダクト・基盤・開発プロセスへと還元しながら、AIソフトウェアの社会実装をしていただくポジションです。

プロジェクト例:
1. AI検証を活用したWebサービスの基盤刷新プロジェクト
同社のVCファンドが買収した企業のWebサービスを対象に、レガシーフレームワークからモダンフレームワークへ段階的に移行するプロジェクトです。
新旧アプリケーションを並行稼働させながら、画面表示・APIレスポンスの挙動差分を継続的に検証。AIを活用して実装およびテスト自動化、バグ検知を効率化することで、開発工数と期間を大幅に削減しました。
単なるリプレイスではなく、事業継続性・品質担保・開発生産性の向上を同時に追求する、技術難易度の高いモダナイズ案件です。
2. 需要予測AIで解く、駅ナカ小売の発注最適化プロジェクト
大手鉄道会社グループの駅ナカ小売店では、商品の発注量が長年、現場のベテラン社員の経験と勘に依存していました。
一方で、廃棄量削減を重視すると欠品が増え、売上最大化を重視すると廃棄が増えるというジレンマがありました。
本プロジェクトでは、欠品が発生していなかったと仮定した際の理想的な売上をAIにより推定し、2週間程度で高精度の予測を実現しました。
現場業務に深く入り込み、AIを実際の意思決定に組み込んでいくプロジェクトです。
3. 給与計算業務のAIエージェント化プロジェクト
大手飲料メーカー関連会社における給与計算業務を、AIエージェントによって自動化するプロジェクトです。
給与計算は、会社ごとの制度、雇用形態、勤怠データ、手当、控除、例外処理などが複雑に絡む業務です。
本プロジェクトでは、業務フローを分解し、ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせることで、複雑な判断や確認作業を自動化。約80%の業務自動化を実現し、担当者の作業工数を大幅に削減しました。
AIを実際の業務プロセスに組み込み、属人化の解消と業務効率化に直結させるプロジェクトです。

ポジションの魅力:
成長を約束する仕組みではなく、成長が起きる現場を用意しています。
・AIを使い倒して成果に変える
Claude Code、Cursor、Codex などの開発支援AIを全員が日常的に活用。個人の生産性ではなく、案件の成果やプロダクトのアウトカムに直結させる使い方を磨きながら、AI時代の開発フローそのものを更新していきます。
・案件が、資産になる
「納品して終わり」ではなく、書いたコードや設計が、共通基盤・プロダクト・ナレッジとして蓄積されていく。個人の仕事が次の事業を加速させる資産になる手応えが、エンジニアとしての確かな自信を育てます。
・キャリアがさらに広がる
同社のVCファンドのエコシステムを活かし、エンジニアの枠を越えたキャリアを全力で支援します。企業の成長とともに、プロダクトのCTO、投資先のCxO、グループ内での起業といった道も広がっていく想定です。
・技術的な相談ができる環境
技術顧問としては、一休、Yahoo、メルカリ、GREEなどでCTOやVPoEを担ってきた日本を代表するエンジニアリングリーダーたちがテクニカルフェローと参画しています。

DEV TOOLS:
案件によって使う技術は変...

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

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

ポジション・部門の魅力:
成長を約束する仕組みではなく、成長が起きる現場を用意しています！
・AIを使い倒して成果に変える
開発支援AIを全員が日常的に活用。個人の生産性ではなく、案件の成果やプロダクトのアウトカムに直結させる使い方を磨きながら、AI時代の開発フローそのものを更新していきます。
・案件が、資産になる
「納品して終わり」ではなく、書いたコードや設計が、共通基盤・プロダクト・ナレッジとして蓄積されていく。仕事が次の事業を加速させる資産になる手応えが、エンジニアとしての確かな自信を育てます。
・キャリアがさらに広がる
グループ会社のVCファンドのエコシステムを活かし、エンジニアの枠を越えたキャリアを全力で支援します。会社の成長とともに、自社プロダクトのCTO、投資先のCxO、グループ内での起業といった道も広がっていく想定です。
・技術的な相談ができる環境
技術顧問としては、大手IT企業などでCTOやVPoEを担ってきた日本を代表するエンジニアリングリーダーたちがテクニカルフェローと参画しています。

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

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

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

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

【プロジェクト例】
AIを活用した実装・テスト自動化による、Webサービス基盤のモダナイゼーション
需要予測AIを活用した、駅ナカ小売店舗における発注業務の最適化
ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせた、給与計算業務の自動化 など
業界や技術領域を限定せず、AIを実際の業務プロセスや意思決定に組み込むプロジェクトを手掛けています。

【このポジションの魅力】
同社は、成長を約束するのではなく、実践を通じて成長できる環境を用意しています。
1. FDEとして独り立ちするまでの伴走体制
案件にはプロジェクトリードや先輩エンジニアとともにアサインされ、設計・実装のレビューを受けながら実務経験を積めます。実案件を通じて、FDEに必要な課題整理力や顧客対話力を段階的に身につけられる環境です。
2. AIを成果につなげる開発環境
Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを、全員が日常的に活用しています。単なる個人の生産性向上にとどまらず、案件の成果やプロダクトの価値につなげる使い方を実践しながら、AI時代の開発フローそのものをつくっていけます。
3. 開発したものが、同社の資産になる
案件ごとに納品して終わるのではなく、開発したコードや設計、知見を共通基盤、プロダクト、ナレッジとして蓄積します。自身の仕事が次の案件や事業を加速させる資産として残るため、継続的な価値を生み出す実感を得られます。
4. エンジニアの枠を越えてキャリアを広げられる
グループ会社のネットワークを活かし、将来的にはSenior FDEやテックリードに加え、自社プロダクトのCTO、投資先企業のCxO、グループ内での起業など、幅広いキャリアを目指せます。
5. 経験豊富な技術リーダーに相談できる
経験豊富なエンジニアリングリーダーが、テクニカルフェローとして参画しています。設計や技術選定、キャリアについて、経験豊富なメンバーに相談しながら開発を進められる環境です。

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

Forward Deployed Engineerとして、顧客との課題設定から技術設計・実装をリードし、プロジェクト全体の技術品質やメンバー支援まで担うポジションです。クライアントの業務課題を深く理解し、AIを活用したソフトウェアの要件定義、プロトタイピング、本番実装、導入後の改善までを一貫して担当します。
また、プロジェクトの技術面をリードするとともに、案件で得た知見や実装を共通基盤やプロダクトへ還元し、組織全体の開発力向上にも取り組みます。

【具体的な業務】
1. 現場実装・プロジェクト推進
* クライアントへのヒアリングや業務分析を通じて、AIで解決すべき課題を特定し、実装可能な要件へ落とし込む
* LLM、RAG、AIエージェントなどを活用したプロトタイプやPoCを開発し、検証結果や利用者のフィードバックをもとに本番導入・改善を進める
* 品質、セキュリティ、拡張性、コストなどを踏まえて技術方針やアーキテクチャを設計し、レビューや技術支援を通じてプロジェクトを推進する
2. ソフトウェア・技術資産の共通化
* 案件で得られた知見や実装パターンを、再利用可能なモジュール、共通基盤、テンプレート、プロダクトへ転換する
* LLMOps、評価パイプライン、モニタリング、開発自動化などを整備し、開発品質と生産性の向上に取り組む
3. AI技術の検証・社会実装
* 最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェントなどを調査・検証し、事業課題への適用可能性や導入方針を整理する
* Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを活用し、AIネイティブな開発プロセスの構築・改善を進める

【プロジェクト例】
* AIを活用した実装・テスト自動化による、Webサービス基盤のモダナイゼーション
* 需要予測AIを活用した、駅ナカ小売店舗における発注業務の最適化
* ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせた、給与計算業務の自動化 など
業界や技術領域を限定せず、AIを実際の業務プロセスや意思決定に組み込むプロジェクトを手掛けています。

【このポジションの魅力】
実践を通じて成長できる環境が用意されています。
* AIを成果につなげる開発環境
Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを、全員が日常的に活用しています。単なる個人の生産性向上にとどまらず、案件の成果やプロダクトの価値につなげる使い方を実践しながら、AI時代の開発フローそのものをつくっていけます。
* 開発したものが、会社の資産になる
案件ごとに納品して終わるのではなく、開発したコードや設計、知見を共通基盤、プロダクト、ナレッジとして蓄積します。自身の仕事が次の案件や事業を加速させる資産として残るため、継続的な価値を生み出す実感を得られます。
* エンジニアの枠を越えてキャリアを広げられる
グループ会社のネットワークを活かし、社内の技術組織を率いるVPoE・CTOに加え、自社プロダクトの事業責任者、投資先企業のCxO、グループ内での起業など、実装力を起点に経営へ踏み出すキャリアを目指せます。
* 経験豊富な技術リーダーに相談できる
元CTOやVPoEを務めたエンジニアリングリーダーが、テクニカルフェローとして参画しています。設計や技術選定、キャリアについて、経験豊富なメンバーに相談しながら開発を進められる環境です。

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

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

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

●業務概要
これまで自社サービスは、ノンデスクワーカー領域のお客様を中心に、現場の日常に深く入り込み、顧客の組織文化の変容や組織作りを支援してきました。
実際に、お客様から「現場のオペレーション」や「属人化した業務設計」に関するリアルな悩みや課題が寄せられています。
働きやすさを実現するために、自社サービスの枠を超えてお客様の現場に入り込み、AIで最適化や半自動化を推進する「AX（AI Transformation）」を実現したいと考えています。
本年度、当社のAI戦略責任者として、AI活用技術とビジネスの双方に精通したメンバーが参画。
社内にはAIの専門知見を持つプロフェッショナルが集い始めています。
単なる既存事業の延長ではなく、この「AI×業務コンサルティング」の新領域において、当社の未来を創る「事業責任者候補」として、ゼロから事業を仕掛けていくリーダーを募集します。

●具体的な業務
1.AI/AX事業の戦略立案および事業開発
・ビジネスモデル構築：AI活用の成果に基づく新しい課金モデルの設計・検証
・ROIフレームの構築：業務削減効果の定量化および、ROI証明手法の確立
・GTM戦略の策定：新規市場開拓、および既存SaaSチャネルを活用したGo-To-Market戦略の立案・実行
・オペレーション設計：事業のスケールを見据えた、安定性と拡張性を両立する組織・業務フローの設計
2.顧客の業務変革（AX）コンサルティング
・課題の構造化：顧客の業務（稟議や請求書などのバックオフィスフロー、企業様特有のフロー等）をヒアリングし、ペインポイントの深掘りと課題の構造化
・ソリューション設計： LLM/AIを活用したBPR案の策定、および「業務の自動完結」を目指したAI導入プロセスの設計
・AIエージェントの導入支援：自社サービスの接点データと顧客の業務コンテキストを掛け合わせた、最適なAI活用シナリオの提案
・分析基盤の整備：BigQueryやLookerを活用したデータモデリングおよび、可視化による意思決定支援ポジション

●部門の魅力
事業開発部は、高い目標を達成するための最重要部門です。
・「0→1」とその先の「1→100」の責任：単なる新規事業の立ち上げに留まらず、将来的に全社売上を支える事業へとグロースさせるミッションを担います。
・自社サービスアセットの活用：自社サービスが培ってきた顧客基盤や信頼を土台に、コンサルティングを掛け合わせて顧客に価値を提供します。
・働きがいのある社会の実現： 自社サービスが「場の提供」を担ってきた一方で、事業開発部ではその一歩先にある「経営戦略」「人事制度」「組織文化」といったOSの部分から変革を支援します。
その先の「働きがいのある社会」を自らの手で作り上げるやりがいがあります。
・プロフェッショナルが集う組織： 少数精鋭のチームであり、各メンバーがオーナーシップを持ち意思決定を行っています。
事業責任者に必要な総合力（戦略・営業・開発連携・PL管理）を、実践を通じて習得できる部門です。

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

【チームの目標/ミッション】
同社は、「一企業に一つオリジナルのAIを持つ時代を創る。そしてAIは働く人をサポートし、圧倒的な生産性を実現する。」というビジョンを掲げ、事業運営を行っています。本ポジションのミッションは、マーケティング領域向けAIプロダクトの新規顧客開拓を通じてPMFを達成し、日本企業のマーケティング活動における生産性革命を実現することです。具体的には、同社プロダクトをマーケティング担当者や広告代理店に提案し、実際の業務課題を解決する価値を証明しながら、顧客からのフィードバックをプロダクト開発チームに還元し、市場に最適化されたプロダクトを共に創り上げていくことが期待されます。

【具体的な業務】
AI革命を起こす企業として全社一丸となって日々業務に取り組んでいます。同社プロダクトを通じて、企業のマーケティング戦略を次のレベルへと引き上げていきます。セールスリーダー候補として、以下の業務を担当します。

【新規顧客開拓・営業活動】
・広告代理店、デジタルエージェンシー、事業会社のマーケティング部門へのアプローチ・商談
・フィジビリティプロダクトの価値提案・デモンストレーション
・顧客の課題ヒアリングと解決策の提案
・導入に向けた交渉、クロージング
・マーケティング領域向けの営業戦略策定
・営業プロセスの構築、最適化
・営業資料、提案資料の作成
・営業KPIの設定、管理
・将来的な営業チーム構築の基盤作り

【プロダクト開発への参画】
・顧客からのフィードバック収集・分析
・プロダクト開発チーム（エンジニア・PdM）との協働
・市場ニーズに基づく機能要望の提案
・ユーザーテストの企画・実施
・プロダクトロードマップへの提言
・マーケティングテクノロジー市場のトレンド調査
・競合サービスの分析、差別化ポイントの明確化

【キャリアパス】
最先端市場のAI領域にて、市場価値の高い人材になることができます。PMF実現に向け、エンジニアやプロダクト開発チームと連携しながら、まずはプレイヤーとしての売り上げ拡大にフォーカスします。成果、実績に応じて、リーダー、マネージャーとスピード感をもって昇格することも可能です。

【配属予定部署】
【セールス部】Vertical Growthチーム
【連携の多い部署】マーケティング部 インサイドセールスグループ
同社は、The Model型のセールス形態を採用しています。アポイントの取得は、マーケティング部門やインサイドセールスが担っており、受注後のフォローはカスタマーサクセスの担当となります。そのため、セールス活動に専念できる環境が整っています。

【このポジションの魅力】
1. AIによるマーケティング革命の最前線に立てる
生成AIというテクノロジー革命の波に乗り、マーケティング領域におけるAI活用の最前線で活躍できます。これまでのマーケティングテクノロジーとは一線を画す、真に業務を変革するAIエージェントの価値を市場に証明し、日本企業のマーケティング戦略を進化させる革命の一翼を担えます。

2. 営業とプロダクト開発の両方に携われる
単なる営業担当ではなく、プロダクト開発チームと密に連携し、顧客の声をダイレクトに製品に反映させる役割を担えます。営業活動で得た市場ニーズをプロダクトの進化に活かし、より価値の高いソリューションを共に創り上げる醍醐味を味わえます。

3. PMF達成の主役になれる
新規プロダクトのPMF達成という、スタートアップにとって最も重要なフェーズの主役として活躍できます。市場と製品の適合性を見出し、スケールする前の重要な土台作りに貢献できる、キャリア上極めて価値の高い経験となります。

4. マーケティングテクノロジー×AIの専門性を身につけられる
マーケティング領域の業務知識とAI技術の両方に精通したスペシャリストとして、市場価値の高い専門性を身につけられます。今後ますます需要が高まるAI時代のマーケティングテクノロジー領域で、希少性の高いスキルセットを獲得できます。

5. 多様なキャリアパスを実現できる
顧客の声を直接プロダクト開発に反映させる事業開発、プロダクトマネージャー（PdM）のような役割も担えます。将来的には、営業でのキャリアアップだけでなく、事業責任者として、事業開発やPdMといった経験を積むことも可能です。営業×プロダクト×事業開発という希少な経験を得られます。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Consulting×Technologyが真に融合したコンサルティングファームでのポジションです。単に理想を描くのではなく、真に必要な実現可能な戦略を具現化し、その後クライアントが自走できるまで支援するスタイルを貫いています。経験豊富なメンバーが多く参画し、クライアントの変革に貢献を続けています。その支援スタイルと高いクオリティの戦略立案、高い技術力があるからこそ実現できる実行力を多くのクライアントから支持されており、更なる支援依頼を受けていることから、組織の成長とクライアントの変革に貢献していただける方を求めています。
※入社後は、職位・職種に関わらず、グループ会社に在籍し、コンサルティング会社に出向する形態を想定しています。

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

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

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

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

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

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

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

1. AI活用構想から実装・定着まで一気通貫で関与できる
多くのAIプロジェクトがPoC（概念実証）で終わる中、本ポジションでは構想策定やユースケース創出だけでなく、本番導入、業務定着、効果測定までを一気通貫で支援します。業務プロセスや意思決定フローそのものにAIを組み込み、実際の業務変革や事業成果につなげる経験を積むことができます。
2. グループの実装力を活用し、AIを“使われる仕組み”として社会実装できる
コンサルティング会社では、戦略・業務改革・IT構想のみならず、グループのエンジニアリング力やシステム開発力を活用することで、AIの社会実装まで支援することが可能です。AI導入の構想や提言だけではなく、実際に現場で活用される仕組みとして形にする経験を積むことができます。
3. 生成AI専任組織・CoEの立ち上げフェーズに参画できる
本ポジションは、生成AI案件の推進だけではなく、組織づくりやオファリング開発にも携わることができます。
* 新サービス企画
* 提案アセット整備
* 方法論構築
* ナレッジマネジメント
* 人材育成
など、事業と組織の立ち上げフェーズを経験できることは、大手ファームでは得難い機会です。
4. AI-Native Deliveryの中核メンバーとしてグループ全体の変革に関与できる
グループでは、中期経営計画の重点テーマとして「AI-Native Delivery」を推進しています。本ポジションでは、クライアント向け支援のみならず、グループ全体の生産性向上や新サービス創出にも関与し、実践知を標準化・横展開する役割を担います。顧客変革と自社変革の双方に携わることができる点が大きな特徴です。
5. 生成AI×コンサルティングの第一人者を目指せる
生成AI領域は市場拡大の初期フェーズにあり、業界内でも真に経験豊富な人材はまだ限られています。そのため、AI戦略コンサルタント、AI変革責任者、AIオファリング責任者、AI領域のマネージングディレクター、生成AI CoE責任者などへの...

●仕事内容
Deployment Strategistとして、クライアントの経営層、事業部門、業務部門、IT部門と対話し、経営・事業課題の整理からAI戦略の策定、業務改革、PoC、本番導入、現場定着までを一貫してリードしていただきます。
経営上の重要テーマと現場の業務課題を結び付け、ビジネス価値と技術的な実現性の両面から、AIを活用した変革を推進する役割です。

具体的には
1.AI・DX戦略の策定
・経営戦略や事業課題を踏まえ、AIを活用して優先的に取り組むテーマやユースケースを特定する
・期待効果、実現可能性、投資対効果、リスクを整理し、AI活用方針や実行ロードマップを策定する
・AIガバナンス、データ活用、セキュリティ、組織体制など、全社的なAI活用に必要な方針・ルールの整備を支援する
・業務、データ、既存システムを整理し、将来像を見据えた業務・システムアーキテクチャを設計する

2.提案・プロジェクト立ち上げ
・パートナーやマネージャーと連携し、顧客課題の仮説整理、提案方針の検討、提案書の作成を行う
・クライアントへの提案プレゼンテーションやディスカッションを通じて、プロジェクトの目的、スコープ、成果指標、進め方を具体化する
・経営層や各部門との対話から潜在的な課題を捉え、新規プロジェクトや追加支援の提案につなげる

3.業務改革・BPR
・生成AIやAIエージェントの導入を前提に、既存の業務プロセス、役割分担、意思決定方法を分析する
・単純なシステム置換ではなく、業務の廃止・統合・自動化、人とAIの役割分担を含む新たな業務プロセスを設計する
・業務部門や利用者との合意形成、運用ルールの策定、教育・展開を行い、導入後の定着まで支援する
・導入効果を可視化し、継続的な業務改善や対象領域の拡大につなげる

4.PoCから本番導入までの一気通貫支援
・現行業務やシステムを分析し、課題、要求事項、制約、期待効果を整理する
・LLM、RAG、AIエージェントなどを活用したPoCを企画し、ユースケース、評価指標、検証計画を策定する
・業務要件、本番要件、業務フロー、ロードマップ、運用計画など、プロジェクトに必要な成果物を作成する
・エンジニアと連携して技術的な論点や選択肢を整理し、PoC、本番開発、導入、運用改善までを推進する

5.プロジェクトマネジメント
・プロジェクト計画を策定し、進捗、課題、品質、コスト、リスクを管理する
・経営層、事業部門、業務部門、IT部門、開発チームなど、複数のステークホルダー間の認識をそろえる
・重要な論点や選択肢を構造化し、クライアントの意思決定を支援する
・検証結果、導入効果、今後の打ち手を整理し、経営層やプロジェクト関係者へ報告する

6.サービス・事業への知見還元
・案件で得た業務知見や導入プロセスを、方法論、テンプレート、ナレッジとして蓄積する
・複数案件に共通する課題を抽出し、共通基盤、自社プロダクト、新たなコンサルティングサービスの企画・改善につなげる
・最新のAI技術や活用事例を調査し、提案やプロジェクトの高度化に反映する

◎プロジェクト例
・全社的な生成AI活用に向けたAI戦略、ガバナンス、導入ロードマップの策定
・AIエージェント導入を前提としたバックオフィス業務のBPR
・AIを活用した実装・テスト自動化によるWebサービス基盤のモダナイゼーション
・需要予測AIを活用した小売店舗の発注業務最適化
・ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせた給与計算業務の自動化
・業界や技術領域を限定せず、AIを経営戦略や事業変革、実際の業務プロセスへ組み込むプロジェクトを手掛けています。

●このポジションの魅力
▼経営課題からAI戦略を描ける
個別のAIツール導入ではなく、クライアントの経営・事業課題を起点に、AIをどこに活用し、どのような成果を目指すかを設計します。経営層と対話しながら、全社戦略や事業変革に関わる経験を積めます。

▼戦略を実装・成果までつなげられる
戦略やロードマップを策定して終わるのではなく、業務改革、PoC、本番導入、現場定着まで一貫して携わります。
自ら描いた構想が実際の業務で使われ、成果につながるところまで見届けられます。

▼AI前提の業務改革を実践できる
既存業務の一部を効率化するだけでなく、人とAIの役割分担や意思決定方法まで見直し、AI前提のオペレーションを設計します。
生成AIやAIエージェントを企業変革につなげる実践知を得られます。

▼ビジネスと技術の両面を磨ける
経験豊富なエンジニアやテクニカルフェローと協働し、AI、データ、クラウド、セキュリティ、アーキテクチャへの理解を深められます。
PMやコンサルタントとしての経験を生かしながら、技術的な実現性まで踏まえて意思決定できる人材を目指せます。

▼案件の知見を次の事業につなげられる
プロジェクトで得た知見を納品して終わりにせず、方法論、共通基盤、プロダクト、社内ナレッジとして蓄積します。
自身の仕事が、次の案件や新たな事業を加速させる資産として残ります。

▼経営や事業づくりへキャリアを広げられる
将来的には、AIコンサルティング部門の責任者、プロダクト責任者、自社事業の責任者、投資先企業のCxO、グループ内での起業など、コンサルタントの枠を越えたキャリアを目指せます。

●利用ツール・開発環境
案件に応じて最適な技術やツールを選定しており、特定の技術スタックには限定していません。
・AI Tools：Claude、ChatGPT、Gemini
・Development Tools：Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Replit、Amazon Bedrock、Playwright
・Collaboration：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace

≪業務内容≫
クライアントのデータ活用・DX/AX推進を目的としたプロジェクトにおいて、データ基盤構築から生成AI活用、業務改革まで幅広いテーマを対象に、プロジェクト推進および提案活動を担当いただきます。
1. プロジェクト推進
クライアント課題のヒアリング・要件整理からプロジェクト計画策定、実行・定着までを一貫して担当し、プロジェクト全体を推進いただきます。
　●対象プロジェクト概要：
　　・データ基盤構築（DWH／データレイク、ETL/ELTパイプライン、BI環境整備等）
　　・データガバナンス整備・データ利活用推進
　　・DX・AX推進（生成AI導入、AIエージェント活用、業務プロセス改革、自動化推進等）
　　・業務定着化支援・活用促進
　●詳細
　　・クライアント課題のヒアリング・要件整理
　　・プロジェクト計画策定
　　・スケジュール・進捗・品質・リスク管理
　　・ステークホルダーとの合意形成・各種調整
　　・経営層への報告および提言
　　・社内外の関係者を巻き込んだプロジェクト推進

2. 提案活動
クライアントの経営・業務課題に対し、データ活用やDX/AX推進を軸とした構想策定から提案、PoC推進までを担当いただきます。
　・顧客課題ヒアリング
　・システム化構想策定支援
　・データ活用・DX推進に向けた施策立案
　・技術提案書・提案資料作成
　・PoC（概念実証）の企画・推進
　・提案後のプロジェクト立ち上げ支援

●プロジェクト例
・データ基盤構築
　・Snowflake、Databricks、BigQuery等を活用したデータ基盤構築
　・SalesforceやERPとのデータ連携
・生成AI活用
　・Copilot・Azure OpenAI導入支援・AIチャットボット構築・ナレッジ検索システム導入
・業務改革
　・業務プロセスの可視化・標準化・自動化、DX支援

≪業務内容≫
●クラウド基盤設計・構築
　・Azure/AWS/GCP環境の設計・構築
　・権限設計・ID管理設計
　・ネットワーク設計
　・セキュリティ設計
　・Terraform 等によるIaC、CI/CD構築
　・監視・運用設計、運用改善

●クラウド上のデータ/AI活用基盤整備
・データ/AI活用に必要なクラウドサービスの選定・構成設計
・ストレージ、分析基盤、連携基盤の設計・構築
・権限管理、監査、データ保護を考慮した基盤設計
・BI/生成AI活用に向けたクラウド環境の整備
※データ加工そのものより、クラウド上で安全に稼働させる基盤設計を主担当とします。

●AI・生成AI活用基盤構築
　・Azure OpenAI活用環境構築
　・RAG基盤構築
　・ベクトルDB設計
　・MLOps環境整備
　・AIエージェント導入支援

●顧客支援・提案活動
　・顧客課題ヒアリング
　・システム化構想支援・技術提案書作成
　・PoC企画・推進

●プロジェクト例
・クラウド環境の標準化・権限設計・監視運用設計
・生成AIを活用した社内ナレッジ検索システムの基盤構築
・Power PlatformやAI/OCR/RPAを活用した業務改革支援基盤の構築

※担当職種の変更の範囲：会社の定める職種（出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）

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

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

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

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

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

同社グループは、2026年度からの3年間で約1,000億円規模のデジタル投資を行い、AIを軸とした変革を進めています。テクノロジー開発チームでは、生成AI／AIエージェントを使ったプロダクトをすでに複数本番リリースし、運用・改善しながら、新規PoCも並行して立ち上げています。内製開発が前提で、モデルの検証からエージェント・基盤・UIまで自分たちで手を動かして作っている組織です。

プロダクトと開発チームが増え、複数のチームが同時に走るフェーズに入りました。各チームがそれぞれにモデル選定・RAG構成・評価・ガードレールを検討するなかで、技術的な意思決定やアーキテクチャの水準をチーム横断で引き上げ、得られた知見を組織全体で再利用できる形にしていくことの重要性が高まっています。

そこで、特定の1プロダクトのオーナーではなく、複数の開発チームを横断して技術的に支援し、本番に耐えるアーキテクチャを設計し、再利用できる技術知見を標準化・展開する 組織全体の生成AI開発力を底上げする技術リードを募集します。

テクノロジーチームにて、社内外の生成AIプロダクトに関わる各開発チームを横断的に技術支援するソリューションテックリードのポジションです。技術評価・アーキテクチャ設計・知見の標準化を通じて、組織全体の生成AI開発力を引き上げていただきます。

自らコードを書くことよりも、技術的な知見をもとに横断で設計・評価・意思決定を支え、開発チームを牽引することが主な役割です。

具体的な業務内容:
1. 技術評価・本番導入判断
- 生成AI関連技術の調査、PoC設計、技術評価、本番導入判断（Go/No-Go）
- 要件・ユースケースに応じたLLM選定と方式設計
- RAG・エージェント・プロンプト・評価(eval)・ガードレール等の技術選定
- AIアプリケーションの品質管理支援

2. アーキテクチャ設計・レビュー
- プロダクト／案件横断のアーキテクチャレビュー・設計
- セキュリティ・可用性・監査性・コストを考慮した本番アーキテクチャ設計

3. 技術知見の標準化・展開
- 共通基盤／共通部品／設計ガイドライン／技術標準の設計と、各プロダクトへの適用可否判断・整備
- 開発チーム向けのナレッジ共有、勉強会、技術相談への対応
- 取り組みの社内外への発信（登壇・記事等）

4. 関係者連携
- ベンダー・関係部署との技術折衝

※ご経験に応じて、上記のいずれかの業務をお任せします

使用ツール:
開発・コード分析：Claude Code（in VS Code）、GitLab
クラウド：AWS／Azure／GCP
コミュニケーション：Teams、Slack、Outlook
バックログ・タスク管理：Jira、Planner、OneNote

ポジションの魅力:
1. 1プロダクトではなく、開発組織全体の技術水準を動かせる
「自分のチームの成果」ではなく「複数チームがどれだけ速く・堅く作れるか」がインパクトになるポジションです。共通基盤・共通部品・設計ガイドラインを整備し、各プロダクトへの適用可否を判断していくことで、組織全体の生産性を底上げできます。技術力を土台に、レバレッジの効く仕事に集中できます。

2. 最新モデル・新技術を、PoCで終わらせず本番導入判断まで持っていける
新しいモデルや機能を早い段階で評価できる環境があり、海外の専門チームからの最新事例も入ってきます。ただ試すだけでなく、「これは本番のセキュリティ・可用性・監査性・コスト要件を満たすのか」を見極め、Go/No-Goを技術的根拠で示すところまでを担います。同社のような金融機関の本番環境という、非機能要件が厳しい土俵で技術選定に責任を持てます。

3. 内製・裁量・強いメンバー
エンジニア、データサイエンティスト、デザイナー、ビジネスが近い距離で、内製で手を動かしている組織です。RAG／エージェント／プロンプト／評価／ガードレールといった技術要素の選定を、現場の開発者と議論しながら主導できます。開発ツールも Claude Codeを含め、生産性を重視した構成です。

関東エリアの契約企業を対象に、利用状況と経営課題の分析からアカウントプランを策定し、RPA・AI・HyperAutomation・Forward Deployed Engineer等の同社アセットを組み合わせた提案を通じて、アカウントの開拓・深耕を推進いただきます。プレイヤーとして数字を持ちながら、チームのアカウント戦略設計・KPIマネジメント・メンバー育成までを担っていただくポジションです。

【アカウント戦略・プランニング】
・担当アカウントのセグメンテーション、カバレッジ・優先度の設計
・顧客ごとの利用状況・稼働データ・経営課題の分析
・アカウントプランの策定、およびチームのプランレビュー

【提案・関係構築】
・決裁権者（経営層）およびステークホルダーとの関係構築・拡大
・経営課題・現場課題のヒアリング、業務ボトルネックの整理（現場部門・情報システム部門・経営層）
・RPA・AI・HyperAutomation・Forward Deployed Engineer等を組み合わせた提案設計、ROI／効果試算
・アップセル／クロスセル、契約更改・条件交渉の推進

【実現推進】
・社内（セールス／SE／Forward Deployed Engineer／コンサル／開発）および外部パートナーとの連携
・PoC・導入立ち上げの推進、稼働後の効果検証とレポーティング
・顧客要望・利用データを基点としたプロダクト改善要望の起案、開発チームとの連携

【組織マネジメント・仕組み化】
・NRR・アップセル・継続率等に関するKGI／KPIの設計・管理・分析・改善
・アカウントプランのレビュー体制、支援フロー・ナレッジの整備と展開
・チームメンバーの育成、業務支援、パフォーマンスマネジメント
・採用・オンボーディングへの関与
※本求人は、同社での採用となります。※業務内容の変更の範囲：同社業務全般

【ポジションの魅力】
・提案の手段が同社商材に縛られません。RPA・生成AI・AIエージェント・HyperAutomation（BPM／ワークフロー／OCR・IDP）に加え、他社製品・BPO・業務プロセス設計まで含めて、顧客にとっての最適解から逆算して構成を組めます。
・「使われているか」の管理ではなく「次に何を変えるか」の設計から関与でき、顧客の業務構想の川上に関与できます。
・現場担当者の運用報告に閉じず、経営層・決裁権者と直接向き合えます。無形商材のアカウントマネジメントとして最も難度の高い層を相手にできます。
・提案が絵で終わらず、Forward Deployed Engineerやソリューションエンジニアと組めるため、構想から成果が出るまでの距離が近いです。
・ゼロからの立ち上げではなく、稼働中の顧客基盤・導入実績・CS組織のナレッジを土台に、初日から実アカウントに踏み込めます。
・東証プライム上場グループの信用・開発リソース・導入実績を使いながら、アカウント単位では大きな裁量を持って動けます。
・既存のCS組織を土台に、アカウントの切り方・KPIの置き方・レビューの回し方を「再設計」する立場で関われます。
・既存顧客からの拡大は事業の中核KPIであり、その責任を持つ立場として経営に近い距離で意思決定に関われます。

業務概要:
関東エリアのご契約企業を担当し、利用状況と経営課題の分析からアカウントプランを策定いただきます。プランに基づき、RPA・AI・HyperAutomation・FDE等の同社アセットを組み合わせた提案を行い、アカウントの開拓・深耕を推進いただきます。問い合わせ対応にとどまらず、顧客の業務そのものをどう変えるかから関わる役割です。

具体的な業務:
【アカウント分析・プランニング】
・顧客ごとの利用状況・稼働データ・経営課題の分析
・顧客へのヒアリング、業務ボトルネックの整理 ※現場部門・情報システム部門・経営層
・アカウントプランの策定と更新
【提案・関係構築】
・決裁権者（経営層）およびステークホルダーとの関係構築・拡大に向けた提案活動
・RPA・AI・HyperAutomation・FDE等を組み合わせた提案設計、ROI／効果試算
・PoC・トライアルの提案と推進
・アップセル／クロスセル、契約更改の推進
【オンボーディング・定着】
・新規ご契約企業へのオンボーディング支援
・利用促進のための伴走支援、活用勉強会・研修の実施
・問い合わせ・サポート対応、稼働状況のモニタリングと改善提案
【社内外連携・仕組み化】
・社内（セールス／SE／FDE／コンサル／開発）および外部パートナーとの連携による提案実現の推進
・継続率・アップセル等に関するKPIの管理・分析・改善
・支援フロー・ナレッジの整備と社内展開
・顧客要望を基点としたプロダクト改善要望の起案、開発チームとの連携

ポジションの魅力:
・提案の手段が同社商材に縛られない。RPA・生成AI・AIエージェント・HyperAutomation（BPM／ワークフロー／OCR・IDP）に加え、他社製品・BPO・業務プロセス設計まで含めて、顧客にとっての最適解から逆算して構成を組める
・「使われているか」の管理ではなく「次に何を変えるか」の設計から入る。CSでありながら顧客の業務構想の川上に関与できる
・現場担当者の運用報告に閉じず、経営層・決裁権者と直接向き合う。無形商材のアカウントマネジメントとして最も難度の高い層を相手にできる
・提案が絵で終わらない。FDE（Forward Deployed Engineer／顧客先に入り込み実装まで担うエンジニア）やソリューションエンジニアと組めるため、構想から成果が出るまでの距離が近い
・ゼロからの立ち上げではない。稼働中の顧客基盤・導入実績・CS組織のナレッジを土台に、初日から実アカウントに踏み込める
・上場グループの信用・開発リソース・導入実績を使いながら、アカウント単位では大きな裁量を持って動ける
・組織としての支援基盤はある一方、アカウントマネジメント型への進化はこれからであり、進め方そのものに意見を出せる余地が大きい

同社は、デジタル広告からリアルイベントまで、幅広いマーケティングソリューションを提供する企業です。現在、全社的な基幹システムの刷新と、データドリブン経営への転換を進めています。これは一部門の取り組みではなく、経営として「データとAIに投資する」と意思決定した上での動きです。
その中核を担うのが、コア・プラットフォーム・エンジニアリング局（以下、Core局）です。Core局は「データとAIのプラットフォーム」を握る組織です。自らデータプラットフォームを構築・運用しつつ、他局がデータを活用できる仕組みを整えます。

チームのミッション
データ&AIプラットフォーム部は、Core局の技術実装を担う部門です。Snowflakeを中核としたデータプラットフォームの構築・運用、各種データ連携の設計、そしてデータの流れを支えるアプリケーション開発を行います。
ミッションは、事業の基幹を支えるデータの流れを確実に動かし、その上にAIで新しい事業価値を生み出すことです。

メイン業務
データプラットフォームの構築・運用
Snowflakeを中核としたデータプラットフォームの設計・構築・運用がメインの仕事です。各業務システムからデータを集め、変換し、必要な先に届ける。このデータの流れ全体を設計し、動かし続けることを担います。
データの取り込み、Snowflake内での変換・モデリング、業務システムへの書き戻しが主な領域です。既存ツールで対応できない部分はアプリケーションとして自前で構築します。バッチ基盤・CI/CD・監視といった、データの流れを安定的に動かすための技術基盤も構築対象です。

AI基盤の設計・構築（中期）
マスターデータが揃い、業務データが構造化されれば、AIが活用できるようになります。このデータ基盤の上にAI基盤を構築するのが中期の仕事です。LLM・AIエージェント基盤の設計から、事業課題に対するAI活用のPoC・実装まで。

このポジションの魅力
データを作り、その上でAIを効かせる
業務データの基盤構築から、その上でAIを効かせるところまで。短期では業務のデータ化を進め、中期ではAI基盤を立ち上げます。これだけ広いスコープを一人のエンジニアとして経験できるポジションです。

数千人規模の企業のデータ基盤を再設計できる
プロダクトのために作られたデータ基盤を、事業全体を支える基盤へ再設計する。この規模の企業でこの機会は、正直なかなかありません。

裁量を発揮するしかない環境
技術選定からアーキテクチャ設計まで、自分で決めて自分で作る。いまのCore局はそうせざるを得ない環境です。だから面白い。

【業務説明】
管理部長候補として、コーポレート業務の運営に携わっていただきます。
現状は80名程度の組織で、複数領域を担いながら上場に向けた内部統制を図るやりがいのあるフェーズです。
入社後は、ご経験・強みに応じてまずは一部領域を中心にご担当いただき、将来的には管理部長としてコーポレート業務全般を統括いただくことを期待しています。

【業務詳細】
管理部長が担う業務範囲です。入社後は、経験を最も活かせる財務経理業務を中心にご担当いただきます。そのうえで、本人の強み・志向に応じて、上場準備業務や経営企画業務など担当範囲を段階的に広げていただくことを想定しています。

1. 上場準備業務
- 管理部門の体制構築
- 内部統制構築
- 監査法人対応
2. 財務経理業務
- 経理財務機能の強化
- 決算業務
- 税務対応
- 株主対応
3. 経営企画業務
- 経営戦略・計画の策定
- 予算管理・業績評価
- 各種調査業務
4. 法務業務
- 契約締結
- 各種法対応
- 登記
- 弁護士連携
5. 総務業務
- 取締役会運営
- 株主総会運営
- 株式事務
6. 情シス業務
- Pマーク、ISMS対応
- 情報システム管理の体制構築

同社は、「創造性高く遊ぶように働ける環境を創る」というビジョンを掲げ、AIソリューションの開発・提供を通じて、働く人々が「自ら考え、意思決定すること」に集中できる環境づくりを支援しています。
現在は、営業・マーケティング領域を中心に、現場の課題解決に取り組み、以下のAIソリューションを開発・提供しています。

* 誰でも使えて成果が出せる営業支援ツール
* 営業特化型AI企業データベース
* マーケティングAIエージェント
* マーケティングオートメーション
* 国内初のデジタルセールスルーム

これらのAIソリューションにより、点在する営業・マーケティングデータを統合・循環させ、事業成長のプロセスを横断的に支援します。AIによる統合データの活用を通じて、成果につながる判断と行動を増やし、組織全体のパフォーマンスを引き上げます。

このポジションはグループ会社のスタートアップで業務を行うポジションです。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【業務概要】
同社では、2026年度からの3年間で約1,000億円規模のデジタル投資を行い、AIを軸とした変革を推進しています。この取り組みは、グループ会社のデジタル戦略部門が全社レベルで牽引しており、重点AIプロジェクトの旗振り役として推進する体制を敷いています。生成AI／AIエージェント領域では、デジタル戦略部門がテーマ検証からプロダクト開発、本番運用・継続改善までを一気通貫で進めており、複数のAIアプリがすでにリリース・本番運用フェーズに入っています。プロダクトが増え、本番運用が広がるほど、「個々のプロダクトを横断して、安全かつ継続的に運用できる仕組み（体制・ルール・監視・保守）をどう設計するか」、そして「次にどのIT・AIツールを社内へ取り込み、何を取り込まないか」という判断の重要性が急速に高まっています。こうした背景から、AIアプリ・エージェントの本番運用に関わる上流設計を企画・推進し、あわせて導入するIT・AIツールの評価・検証・導入判断をリードするポジションです。企画・設計を主軸としながら、検証やツール評価の場面ではご自身でも手を動かし、実装メンバーと近い距離で仕組みを形にしていく役割です。

【具体的な業務】
生成AI／AIエージェント活用を推進するデジタル戦略部門にて、AIアプリ・エージェントの本番運用の上流設計や導入するIT・AIツールの評価・導入判断を企画・推進するポジションです。個々のプロダクト開発をリードするPdMやエンジニアと連携しながら、複数プロダクトを横断した「運用の仕組みづくり」と「技術の目利き」を担い、安全性・信頼性・継続性を担保していただきます。要件整理・設計・関係者調整・意思決定を主軸としつつ、検証やツール評価では自らも手を動かして推進していただきます。

1. 内製AIアプリ・エージェントの本番運用に関わる上流設計
* 本番運用に向けた運用体制・役割分担・運用ルールの企画と設計
* 監視・ログ・評価（品質／精度／ハルシネーション等）の仕組みの要件整理とフロー定義
* インシデント対応・障害対応・エスカレーションのプロセス設計
* 権限管理・アクセス制御・監査ログなど、情報資産の取り扱いとセキュリティを踏まえた運用ガードレールの企画
* 利用状況・コスト（API利用料等）のモニタリング・最適化の仕組みの企画
* 運用に利用するツール（監視・LLMOps基盤等）の選定・検証・導入方針の策定と標準化推進

2. DX/AXに向けたIT・AIツールの評価・導入判断
* 導入候補となるIT・AIツール／SaaSの情報収集と一次評価
* 検証環境でのPoC・トライアルの企画と実施（効果・コスト・セキュリティ・運用負荷を自ら検証）
* 評価結果に基づく「導入する／導入しない」の意思決定および関係者との合意形成
* 導入後の定着・運用移管を見据えた要件整理と引き継ぎ設計
* 技術トレンドの継続的なウォッチと、社内への評価ナレッジの蓄積・共有

【使用ツール】
コード分析：Claude Code（in VS Code）
コミュニケーション：Teams、Slack、Outlook
バックログ・タスク管理：Jira、Planner、Gitlab、OneNote

【ポジションの魅力】
最新のIT・AIツールをいち早く検証し、全社のDXに関わることができます。国内外で次々に登場するAIツール・SaaSや内製開発のアプリ/エージェントを、早い段階で検証環境で実際に試し、効果・コスト・セキュリティの観点から目利きできる立場です。シリコンバレーTeamから共有される最新事例も取り込みながら、「導入する／しない」の意思決定に責任を持って関与でき、グループ会社全体のDXに影響を与えられます。
「運用の型」をゼロから企画し、全社に横展開できます。複数のAIプロダクトが本番運用に入る立ち上がりのフェーズで、運用の仕組みを「これから整えていく」段階です。個別プロダクトの運用にとどまらず、横断的に再利用できる運用モデル（ガバナンス・監視・インシデント対応・コスト管理等）を自ら企画・設計し、標準として広げていける点が最大の魅力です。
Biz×Dev×Designの近い距離で、運用と技術判断を推進できます。エンジニア、PdM、デザイナーなど様々な職種と近い距離で議論しながら進める体制です。企画・設計だけでなく、自ら検証環境で手を動かして確かめられるため、机上の論に閉じず、実運用の手応えを踏まえた意思決定ができる点が特徴です。

【職務概要】
金融サービスのモジュール化・デジタル化が加速する中、金融機関は時代に相応しい新たなビジネスモデルへの転換を求められています。また、流通業・通信業など異業種企業が金融サービスを組み込む「エンベデッド・ファイナンス」の潮流も急速に拡大しており、金融×ITの領域における支援ニーズはかつてないほど高まっています。採用部門は、銀行・証券・保険・クレジットといった金融機関から、金融事業に新規参入する事業会社まで、幅広いクライアントに対して、DX・IT戦略の策定から実行支援、システム化構想・計画策定、金融サービスの立ち上げ・事業運営支援まで、一気通貫でコンサルティングを提供します。
単なる戦略策定にとどまらず、お客様と同じ視点・同じゴールに向かって伴走・コミットすることが、私たちが目指す姿です。

●業務内容一例
・金融機関のDX/IT戦略・デジタル中期計画の策定・実行支援
・金融データ活用戦略の策定・PoC実行支援
・金融機関におけるCX（カスタマーエクスペリエンス）向上に向けた業務・システム改革支援
・事業会社における融資・決済・ポイントなど金融サービスの立ち上げ支援（サービス設計〜システム導入〜事業運営改善）
・AIエージェント、クラウドモダナイゼーション等を活用した新ビジネス・サービスの構想支援
・データドリブン経営戦略の策定・システム化構想
・金融機関の業務・システム構築構想・計画の策定支援
・大規模金融システム構築・導入プロジェクトのプロジェクトマネジメント・統合管理支援

【募集職種の期待役割】
金融機関や金融事業に取り組む企業が抱える課題は、規制対応・レガシーシステムのモダナイゼーション・AI活用・新規サービス立ち上げなど、複雑かつ多様です。そのような変化の激しい金融×IT領域において、お客様の参謀として課題の本質を捉え、解決策を構想・実行に移すことが求められます。
ビジネスとITの両方の知見をバランスよく持ち合わせ、経営層から現場担当者まで多様なステークホルダーを巻き込みながら、プロジェクトをやり抜く「伴走力」と「推進力」を発揮していただくことを期待します。
また、金融業界の深い知見に加え、AIエージェント・AIガバナンス・クラウドモダナイゼーション・サイバーセキュリティ等の最新テーマを先取りし、お客様の変革をリードする積極的な姿勢も求められます。

【携わるビジネス・サービス・テーマ】
銀行・証券・保険・クレジットなど金融業界のトップクラス企業、および金融事業に取り組む大手事業会社を対象に、以下のテーマを中心に携わっていただきます。

・AIエージェント／AI駆動開発
・CX（カスタマーエクスペリエンス）向上
・クラウドモダナイゼーション
・サイバーセキュリティ
・AIガバナンス
・金融サービス新規立ち上げ・事業創造

【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
1. 金融×ITの最前線で、社会的インパクトの大きな仕事に携われる
金融業界はITと切り離せない関係にあります。複雑な規制・商慣習・レガシーシステムを抱えながらも、DXやAIの波が押し寄せ、ダイナミックに変化し続けている業界です。金融機関のトップクラス企業や大手事業会社を相手に、社会的インパクトの大きな変革に、戦略策定から実行まで関わることができます。

2. ビジネス・業務・システムを横断したフルスタックなコンサルタントへの成長
金融サービスの立ち上げ支援では、サービス設計からシステム導入・事業運営改善まで、縦割りのない一気通貫の関与が求められます。ビジネス・業務・ITそれぞれの視点を持ちながら、お客様の事業全体に対して価値を発揮できる、自立したコンサルタントとして成長できる環境があります。

3. 当社だからこそ可能な、コンサルティングとソリューションの一体提供
長年にわたり金融機関を支援してきた当社ならではの深い業界知見と信頼関係があります。さらに、当社のソリューション部門と密に連携し、構想策定から実際のシステム構築まで一体となってお客様に貢献できることも、大きな強みです。

約4,200万人の通信サービスや金融サービスに関するデータ（契約・利用・位置情報など）を、グループ会社や法人企業のビジネスへつなぐ「全社共通API基盤」の開発を担うポジションです。事業部門と連携しながら、新たなビジネスにつながるAPIの要件定義から開発、リリースまでを推進していただきます。現在は、AIを前提とした「仕様駆動開発」へと開発プロセスを根本的に変革する重要なフェーズにあります。この変革をともに推進し、将来的には共通API基盤を牽引するリーダーとして活躍いただくことを期待しています。

●新規ビジネス向けAPIの企画・開発
・通信キャリア特有のデータ（契約・利用情報、位置情報、本人認証など）を活用した新規API企画・開発
・次世代通信API規格「CAMARA」に準拠したAPIの開発および社外公開

●AIを活用した開発変革・エージェント連携
・AIと開発を進める「仕様駆動開発」の実践および、要件定義からテスト・リリースまでを含むアジャイルベースの開発プロセス再設計
・ご経験やスキルに応じて、AIへインプットする要件定義、設計評価、コーディング評価、ハーネスエンジニアリングなどの推進
・社内外のAIエージェントと連携する仕組みの企画・開発

●既存API基盤の開発・保守
・通信サービスの料金プランやキャンペーン判定など、事業要望に応じた機能開発
・既存API基盤の安定運用および商用サービス維持

●開発プロセスの変革と積極的な新しい技術活用
配属予定組織では積極的に新しい技術をシステム開発に取り入れています。AIを前提とした「仕様駆動開発」への変革もその一環であり、開発プロセスそのものを見直しながら、自ら標準を創り上げていく面白さと成長機会があります。

●通信サービス約4,200万契約と法人ビジネスを支えるスケール
自ら手がけたAPIが、数千万規模のお客さま体験や法人企業の新たなビジネスに直接影響を与える、大きな責任とやりがいのある仕事です。また、開発したAPIが次世代通信API規格「CAMARA」に同社の公開APIとして登録される可能性もあり、通信業界全体への影響を実感することができます。

●柔軟な働き方とキャリア形成
フルフレックスやテレワーク、産休・育休制度などを活用しながら、仕事とプライベートを両立できる環境です。リーダーやアーキテクトとして長期的なキャリア形成を目指すことができます。

同社は、日本発のグローバルコンサルティングファームとして、日本企業の変革支援を軸に成長してきました。本社を日本に置き、経営の意思決定も国内で完結するため、海外事業の状況に左右されることなく、顧客起点でスピード感のある意思決定と実行が可能な体制を有しています。日本を起点に、世界へという意思の元、日本企業の海外展開を支援するケイパビリティ構築も常に前進しており、インドの企業と連携したグローバルケイパビリティセンター（GCC）設立、欧州・北米を中心とする企業との協業・合弁会社設立を通じて、世界全体を視野に入れた変革支援を推進しています。加えて、「People First」の考え方のもと、人材を最も重要な資本と捉え、個々人の成長と挑戦を重視するカルチャーが根付いており、働きがいのある企業ランキングでは上位にランクインし、長年トップ10入りを実現しています。

所属組織：Technology Transformation BU Custom & Modernization Sector。
採用クラス：Consultant/Senior Consultantクラスを想定。スキル・経験によってはManagerとしての採用可能性もございます。

Technology Transformation BU配下に位置する、大規模スクラッチ開発案件のデリバリーを強みとするセクターです。Custom & Modernization Sectorは、AI時代における企業変革の土台となるテクノロジー基盤の刷新を支援する組織です。AI・データ・クラウド活用が企業競争力を左右する中、レガシーシステムの刷新からAI活用を前提としたアーキテクチャ設計と実装を通じて、クライアントの持続的な変革を支援します。

マーケットニーズ:
近年の加速度的なAI技術の進展により、企業の競争力は「AIをどのように活用できるか」によって大きく左右される時代へと移行しています。市場においてはクラウドサービス（SaaS等）の活用が進み、Fit to Standardを前提とした業務・システム導入の流れが一層強まっている中で、標準機能では差別化が困難な領域においては、AI活用や戦略的なスクラッチ開発によって競争優位を確立しようとするニーズが高まっています。一方で、多くの企業では長年運用されてきた基幹システムや業務システムが複雑化・老朽化し、AIやデータ活用を前提とした新しいテクノロジーを十分に活かせないという課題を抱えています。このような状況下において、企業には単なるシステム更新ではなく、レガシーシステムをクラウドネイティブかつデータドリブンなアーキテクチャへと進化させ、SaaSとスクラッチ開発を適切に組み合わせながら、AI活用を前提としたIT基盤へと変革する「モダナイゼーション」が強く求められています。同社では、こうした企業のデジタルトランスフォーメーションを実現するため、ビジネスとテクノロジーの両面からシステム刷新を推進し、AIネイティブな企業への進化を支援する取り組みを拡大しています。これらの取り組みをさらに加速させるため、企業システムのモダナイゼーションをリードし、次世代のITアーキテクチャを実装していくプロフェッショナル人材を募集しています。

事業戦略:
クライアント企業の変革スピードを飛躍的に高め、業界の未来創造を加速させるための脱レガシー、戦略的スクラッチ開発、AIネイティブ基盤の確立を中心としたモダナイゼーション領域のケイパビリティを投資を含め徹底的に強化し、数年内にニアショア・クロスショアを活用し数千名規模でのデリバリー組織・集団を形成していきます。

期待役割:
・システム開発プロジェクトにおけるチームリーダー／メンバーとしての実装・推進
・担当領域・担当チームの進捗・課題・品質管理
・専門領域／スキルの確立

職務内容:
ミッション：AI時代の企業変革を実現する大規模モダナイゼーション案件において、クライアントの業務・システム課題の解決に向けた要件定義・設計・開発・テスト・移行・定着までの実務を担います。単なるシステム刷新ではなく、レガシーシステムの刷新、クラウドネイティブ化、スクラッチ開発、データ基盤整備、AI活用を組み合わせ、クライアントがAI Ready／AI Nativeな企業へ進化するための変革基盤づくりに、チームリーダー／メンバーとして貢献します。

業務内容:
・現行業務・現行システムの調査・分析、技術負債・老朽化・複雑化の可視化支援
・基幹システム刷新、業務システム再構築、クラウド移行、スクラッチ開発における要件定義・設計・開発・テスト・移行の実務
・担当領域・担当チームの進捗管理、課題管理、品質管理
・SaaS活用、クラウドネイティブ化、マイクロサービス化、API化、データ基盤整備などの実現方式検討・実装
・生成AI、RAG、AIエージェント、ローコード／ノーコード、AI駆動開発など新技術の適用検討・実装・検証
・業務部門、IT部門、外部ベンダー、社内メンバーとの調整・連携
・若手メンバーへの技術的サポート、成果物レビュー、ナレッジ化（Senior Consultant中心）

Consultantに期待する役割:
特定領域・担当チームのメンバー／サブリードとして、要件定義・設計・開発・テスト・移行の実務を担い、担当タスクの進捗・品質に責任を持って対応します。専門領域・スキルの確立を目指しながら、現場の課題解決に貢献する役割です。

Senior Consultantに期待する役割:
特定領域・チームのリードとして、進捗・課題・品質管理、メンバーへの技術サポート・育成を担います。クライアント担当者や社内外メンバーと連携しながら、担当領域を主体的に前進させ、専門性を軸にプロジェクトを牽引する役割です。

キャリアパス:
入社後は、大規模モダナイゼーション案件の担当メンバー／チームリードとして経験を積みます。その後、特定領域・チームをリードするManager、プロジェクト全体を牽引するSenior Manager、モダナイゼーション領域のオファリング開発・組織運営を担うリーダーへと、専門性を深めながら役割を広げていくことを期待されます。

入社後のアサイン想定プロジェクト:
・大手製造業向け 基幹システム刷新・クラウドネイティブ化プロジェクト
・金融業向け 次世代業務プラットフォーム構築プロジェクト
・大規模スクラッチ開発プロジェクトでの設計・開発・チームリード
・AI活用を前提としたアプリケーション／データ基盤刷新プロジェクト
・クラウド・ハイパースケーラー活用による開発基盤高度化プロジェクト

本ポジションの魅力:
・AI時代の企業変革の「土台」をつくる仕事（AI Ready／AI Nativeへの変革基盤づくり）
・上流のコンサルからデリバリーまで一気通貫の経験ができる
・製造・金融・公共／社会インフラなど、大規模マーケットの変革に関与できる
・新設・拡大フェーズだからこそ「作る側」に回れ、組織づくり・オファリング開発に関与できる
・他ファーム・SIer双方の強みを越境する経験ができる

●企業概要
グループ企業として2023年4月に設立されたAIカンパニーでのポジションです。
単なるAIチャットボットの提供ではなく、企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを実装することを目指しています。
中核プロダクトは累計400社・1.9万人以上に導入され、売上は前年同期比で約5倍に成長しています。

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

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

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

高度なITスキルを持つプロ人材の知見で企業の課題を解決するサービスを提供しています。
グループへの参画に伴い、ブランドを刷新し、「AI Powered Worker」の普及をミッションに掲げ、マーケティング組織も進化の時を迎えています。
本ポジションでは、サービスの集客最大化をミッションに、同社の技術アセットや生成AIを活用した、次世代のWEB広告運用・グロースハックをリードいただきます。

●業務内容：※以下全て生成AIを積極的に活用した先端的なマーケティング活動を想定しています
・AI協働型広告運用： Google/SNS広告において、戦略立案からクリエイティブ生成、入札調整に至るまで、AIエージェントとの協働プロセスを構築・運用します。
・データドリブンな意思決定： GAや媒体データのみではなくBigQueryなどで統合的に結合したデータ分析により、顧客インサイトを深掘りし、CPA/ROASの改善だけでなく、本質的なLTV向上施策を立案します。
・マーケティングプロセスのDX： 生成AIを活用し、バナー・LP制作の高速化（検証スピードの劇的向上）や、定型業務の自動化フローを構築。空いたリソースを「人間にしかできない創造的業務」に集中させます。
・プロジェクト推進： 社内のエンジニアやデザイナーだけでなく、グループのステークホルダーとも連携し、マーケティング起点のサービス改善や新機能開発の旗振り役を担います。

●組織について：
マーケティングチームは、部長1名、マネジャー1名、メンバー4名、アシスタント2名の計8名体制です。 チーム内ではミッションごとに役割が分かれており、互いに連携しながら業務を進めています。
・WEB広告運用(今回募集の配属先)： 現在2名のメンバー（Google担当・Meta担当）と、外部アドバイザー1名の計3名体制で運用しています。外部アドバイザーからの技術的なフィードバックも受けられる環境です。
・その他のミッション： アグリゲーションメディアの運用担当や、イベント全体設計を行う担当が在籍しています。
・横断プロジェクト： 担当ミッションに関わらず、BtoB/BtoC向けのウェビナー企画や、Xの運用などはメンバー全員が連携して行っています。

●AI活用・カルチャー
現在、社員の約70%が日常業務で生成AIを活用しており、これはエンジニアに限った話ではありません。ビジネスサイド（営業・マーケティング・CS）のメンバーも、自らGeminiや同社開発ツールを用いて業務フローを自動化したり、顧客への提案精度を高めたりと、ボトムアップで業務ハックを行う風土が根付いています。

●仕事の面白さ・やりがい
・「CVのその先」まで追える、本質的な事業貢献：代理店や分業化された組織でありがちな「CPAを合わせて納品して終わり」ではありません。 インハウスだからこそ、獲得したリードがどのように商談化し、受注につながったのか、全てのデータが見えます。「セールスチームと連携して、共に売上目標を追う」という、ビジネスの手触り感をダイレクトに味わえる環境です。
・「点」ではなく「面」で勝てるフルスタック・マーケターへ：広告運用のプロフェッショナルとして活躍いただきながら、意欲次第でSEO・CRM・イベント企画など、マーケティングの全領域に染み出すことが可能です。 「広告×SEO」「広告×AI」など、複数の武器を組み合わせることで、市場価値の高いマーケターへと成長できます。
・国内トップクラスのAI技術環境： グループへの参画により、世界最先端の自然言語処理技術やAIアルゴリズムへのアクセスが可能になりました。単なるツール利用にとどまらず、同社のエンジニアやデータサイエンティストと連携し、マーケティングプロセスそのものをAIで再発明するような、他社では味わえないダイナミックな挑戦が可能です。
・「AI Powered Worker」の第一人者へ： 同社は今、人とAIが協働して能力を拡張し合う「AI Powered Worker」の社会実装を掲げています。あなた自身がそのモデルケースとなり、先端ツールや生成AIを駆使して、従来の数倍の生産性と成果を叩き出す「未来のマーケター像」を確立してください。
・プロ人材データベース：ビジネスの上流からハンズオン支援まで幅広く対応可能なプロが、30,000名以上揃う同社のデータベース。マーケティングのプロ人材も多数登録しており、マーケティング施策の一環で関わる機会も得られるため、優秀なビジネスパーソンとの関係構築も可能です。

当グループ全体のデータ活用・AI活用を支えるデータ戦略およびデータ基盤の企画・推進を担当いただきます。事業部門やDX部門、システム部門などの課題を整理し、データ活用施策や基盤整備の構想から実行までを一貫して推進するポジションです。影響範囲は部門単位から全社レベルに及ぶこともあります。

・全社横断のデータ活用・AI活用に向けたデータ基盤、データ連携、データ品質管理の方針策定
・業務課題や経営課題を整理し、データ活用テーマや基盤整備テーマの企画・構想を立案
・データカタログ、マスタデータ、権限管理、メタデータ管理などの標準化や運用設計
・データ基盤、BI、AI活用環境の要件整理、ロードマップ策定、実装推進
・部門横断で活用できるデータ活用プロセスの整備と定着支援
課題整理から構想策定、要件整理、実装推進、運用定着まで幅広く関与し、複数のテーマを並行して推進していただきます。

本ポジションでは、単にデータ基盤や活用施策を企画するだけでなく、部門ごとに異なる課題や要望を整理し、全社視点で方向性をまとめながらプロジェクトを前進させる役割を担います。関係者の立場や優先順位が異なる中で、合意形成を図りながら最適な着地点を導くことが期待されます。

・曖昧な課題や要望を整理し、論点を明確化する
・部門横断の関係者との調整を通じて合意形成を進める
・全社最適の視点で施策や投資の優先順位を検討する
・実現性と将来性の両面を踏まえて方針案を提案する
・担当テーマの推進役として、関係者を巻き込みながら実行をリードする

入社直後は既存案件の理解や関係者とのネットワーク構築から始めていただきます。経験や専門性に応じて、より難度の高い横断テーマや推進体制づくりにも携わっていただく想定です。


4．魅力・やりがい

本ポジションでは、東京電力グループ全体を対象とした大規模なデータ活用・AI活用の基盤づくりに携わることができます。単一システムや特定部門に限定されず、事業・業務・ITを横断しながら構想策定から実行まで関与できる点が特徴です。

・全社レベルのデータ戦略やデータアーキテクチャの企画・推進経験を積める
・多様な事業領域のデータを活用し、幅広い課題解決に関われる
・DX、システム、セキュリティなど複数領域の専門家と協働できる
・データ活用やAI活用の立ち上げを支える仕組みづくりに主体的に関与できる
・構想策定から実装・定着まで一貫して携われる

また、各システムに分散するデータを活用しやすい形へ整備することで、業務効率化や意思決定の高度化に貢献できます。自身の企画や提案が全社的な業務改善や新たな価値創出につながる実感を得やすい環境です。

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）：データ活用案件やデータ基盤整備テーマに参画し、社内データ、業務課題、関係部署の構造を理解しながら、課題整理・要件整理・推進実務を経験いただきます。

中期（3〜5年）：全社横断のデータ戦略、データ基盤、データガバナンスに関する中核テーマを担い、複数部門を巻き込んだロードマップ策定・実装推進を経験いただきます。

長期（5年以上）：本人の志向や専門性に応じて、全社データ戦略・データアーキテクチャ領域の専門人財、またはチーム・組織を牽引するリーダーとして、全社のデータ活用方針、AI活用基盤およびデータガバナンスに関与いただくことを期待しています。

小売事業領域において、AI・データ活用を前提とした業務変革を推進していただきます。

事業部門と連携しながら業務プロセスや意思決定構造を分析し、AI活用による価値創出機会を特定。そのうえで、AIを前提とした将来の業務プロセス（To-Be）の設計から、変革ロードマップの策定、プロジェクト推進、業務適用・定着までを一貫して担います。

AIサイエンティストやデータエンジニア、事業部門メンバーと協働し、構想立案にとどまらず、実運用・成果創出までリードいただくポジションです。


【主な業務】
- 事業・業務プロセスの分析および課題・価値創出機会の特定
- AI・データ活用を前提とした業務プロセス、オペレーションモデルの設計
- AI活用テーマの企画・具体化および変革ロードマップの策定
- 関係部門との合意形成、プロジェクト体制構築および推進
- 要件定義、課題整理、意思決定支援などのプロジェクトマネジメント
- PoCから本番導入、業務適用、現場定着までの一貫した推進
- KPI設計、効果測定、改善施策の立案・実行
- AI活用による売上向上、業務効率化、コスト削減等の成果創出


2．職責
1. 事業変革テーマの企画・推進
- 事業課題や業務課題を整理・構造化し、AI・データ活用による変革テーマの企画を推進していただきます。
- 関係者と連携しながら、価値創出につながるプロジェクトの立ち上げに取り組んでいただきます。


2. AI・データ活用プロジェクトの推進
- 事業部門や関連部署と協働し、論点整理や合意形成を行いながらプロジェクトを推進していただきます。
- 業務変革の実現に向けて、導入から業務適用・定着まで一貫して携わっていただきます。
- 売上向上や業務効率化など、事業成果の創出に貢献していただきます。


3. 新たな価値創出機会の探索
- 生成AIやAIエージェントなどの先端技術の動向を踏まえ、新たな活用可能性の検討を行っていただきます。
- データ・AIを活用した新サービスや新たな事業機会の創出に取り組んでいただきます。


【魅力・やりがい】
1.日本最大級のビジネス変革を自らリードできる

日本最大級の電力インフラを支える小売事業領域において、事業インパクトの大きいテーマに対し、ビジネスの根幹に踏み込んだ変革に携わることができます。


2.最先端のAI・データサイエンス技術を実務で活用できる環境

生成AI／LLMやAIエージェントなどの最先端技術を、GCPを中心とした基盤上で実業務に適用しながら活用できます。必要な技術に関して常にグループ内でディスカッションしており、今後も柔軟に環境を進化させ続ける予定です。


3.大きな裁量と外部発信を通じた影響力の獲得

経営層と近い距離で、自ら描いたTo-Beを起点にテーマを推進できる裁量があります。また、社内に閉じず、外部発信や各種イベント登壇にも積極的に取り組んでおり、Google主催の生成AIコンペティションのファイナリスト経験や、Business Insiderなど外部メディアでの発信実績もあります。自身の取り組みを対外的に発信しながら、業界全体への影響力を持てる点も大きな魅力です。

業務概要:
マーケティングDX部門は、AIとデータを前提に、企業のマーケティングから顧客体験（CX）までを一気通貫で変革する専門組織です。「コンサルティング × データ・AI × エンジニアリング」を内製で融合し、戦略設計からデータ統合、CRM/Salesforce構築、生成AI活用までをワンストップで支援。「データ利活用をあらゆる組織と」をミッションに、ツール導入で終わらずクライアントの売上・利益という成果にこだわることを大切にしています。
部門は複数事業で構成され、今回募集するのはその一角を担うSalesforce事業部です。同社はSalesforce公式パートナーとしてPartner of the Yearを受賞（Agentforce部門では他社と同社の2社のみ）、Adaptive Websites（アダプティブウェブサイト）機能の実装を手掛けるなど、AI×Salesforce領域でトップクラスのポジションを築いています。Salesforce事業部は現在、主にCore領域（Sales Cloud/Service Cloud/Agentforce等）とMarketing Cloud領域（マーケ施策/顧客コミュニケーション支援等）の2領域で拡大中です。上記のような追い風の中で大型案件が急増しており、今回は事業成長を見据えた先行採用となります。両チームのPM直下で動ける次世代メンバーの採用を重視しています。

具体的な業務:
配属は、ご経験・志向・適性に応じて、Core領域またはMarketing Cloud領域を想定。入社後は上位メンバーのサポートのもと、標準機能を使った設定・改善など手を動かす業務からスタート。要件定義→設計→開発→テスト→リリース→運用の流れに関わりながら、実装力を段階的に伸ばしていただく想定です。
・標準機能を活用した設定変更・業務改善、要件に応じたカスタマイズ／Apex・LWC 等を用いた開発
・設計書・テスト仕様書などのドキュメント作成、外部システムとのデータ連携・インテグレーション開発
・既存環境の運用保守・追加開発や、社内外関係者との進行管理補助

ポジション・部門の魅力:
実装を入り口に、成長に合わせて任せる範囲を広げます。“作業を割り振る”のではなく、一人ひとりの伸ばしたい方向に合わせてキャリアを描いてもらうことを大切にしています。基礎を固めた後は、適性・志向に応じて早期にステップアップが可能です。
・PM志向：進捗・品質管理、ベンダーコントロールなどプロジェクト推進の中核へ。適性次第で早期にPMとしてプロジェクトを任せます。
・コンサル志向：お客様の課題をヒアリング・分析し、最適なソリューションを提案。顧客折衝や要件定義など上流へ踏み込みます。
・スペシャリスト志向：より高度な設計・開発や、AIエージェント（Agentforce）活用などの先進領域に挑戦します。
領域を越えて広がるキャリア:
最初の配属チーム（Core／Marketing Cloud）は分かれますが、そこに固定されるわけではありません。案件は多種多様で、配属チームを起点にしながら、幅広い経験を積んでいけます。AI×Salesforce案件に携われるため、早い段階から市場価値の高いスキルを磨けます。さらに、マーケティングDX部門の他事業と連携し、Salesforce／AIにとどまらないマーケティングDX全体のプロジェクトに関わることも可能です。

マーケティングDX部門は、AIとデータを前提に、企業のマーケティングから顧客体験（CX）までを一気通貫で変革する専門組織です。「コンサルティング × データ・AI × エンジニアリング」を内製で融合し、戦略設計からデータ統合、CRM/Salesforce構築、生成AI活用までをワンストップで支援。ツール導入で終わらずクライアントの売上・利益という成果にこだわることを大切にしています。
部門は複数の事業で構成され、今回募集するのはその一角を担うSalesforce関連の事業部です。
同社はSalesforce公式パートナーとしてアワードを受賞、世界初となるAdaptive Websites（アダプティブウェブサイト）機能の実装を手掛けるなど、AI×Salesforce領域で国内トップクラスのポジションを築いています。
Salesforce関連の事業部は現在、主にCore領域（Sales Cloud/Service Cloud/Agentforce等）とMarketing Cloud領域（マーケ施策/顧客コミュニケーション支援/Agentforce等）の2領域で拡大中です。上記のような追い風の中で大型案件が急増しており、今回は事業成長を見据えた先行採用となります。

配属は、ご経験・志向・適性に応じて、Core領域またはMarketing Cloud領域を想定しています。ご入社後は、Salesforce導入・活用プロジェクトの中核として、要件整理からプロジェクト推進、リリース後の活用定着まで一気通貫でリードいただきます。
具体的には、以下のような業務をお任せします。
・Salesforceを中心とした業務・システム構想の策定
・業務要件・システム要件の定義および業務設計
・要件定義からリリースまでのプロジェクトマネジメント
・社内外の関係者との合意形成およびプロジェクト推進
・導入後の定着化・高度化に向けた継続的な改善支援 など

最初の配属チーム（Core／Marketing Cloud）は分かれますが、そこに固定されるわけではありません。案件は多種多様で、配属チームを起点にしながら、領域横断で幅広い経験を積んでいくことが可能です。

【この仕事の魅力】
・AI×Salesforceの最前線で、新しい価値を生み出せる環境です。アワードの受賞や、先進的な機能の世界初実装など、Salesforceの進化を先取りした取り組みを実現してきた環境で、AI×Salesforceの新たな活用方法を創出できます。
・まだ答えのないテーマに、顧客とともに挑戦できます。コンテンツ最適化や、コミュニケーションツールとSalesforceを組み合わせた先進的な業務変革など、既存の成功事例を展開するだけではないテーマに取り組み、仮説検証を重ねながら新しいユースケースを創出できます。
・専門性を深めながら、キャリアの幅も広げられます。Salesforceの専門性を深めるだけでなく、AI・データ活用、マーケティング、顧客体験、コンサルティング、プロジェクトマネジメントなど、複数の領域へ知見を広げられます。

【今後のキャリアパス】
まずはコンサルタントまたはプロジェクトマネージャーとして、顧客の業務課題の整理から構想策定、要件定義、プロジェクト推進、導入後の定着化までの経験を積み、SalesforceやAI、データ活用に関する専門性を高めていただきます。
その後は、以下のようなキャリアパスを描いていただけます。
・中〜大規模案件の統括PMとして、複数プロジェクトを横断して推進
・PMとしての経験を活かし、提案・要件定義・業務設計まで担うシニアコンサルタントへ拡張
・Core／Marketing Cloud／AI活用を横断した、より複雑性の高い案件の責任者へステップアップ
・マーケティングDX部門の他事業と連携し、Salesforce／AIにとどまらないマーケティングDX全体の変革プロジェクトを推進
・チームビルディング、メンバー育成、プロジェクト品質の標準化、組織戦略の立案など、組織づくりや事業成長を担うマネジメントへの挑戦
プレイヤーとして専門性を深めるだけでなく、複数のプロジェクトやメンバーを率いて、チーム全体の成果を高めるリーダーを目指せる環境です。国内トップクラスの AI×Salesforce案件 に携われる環境だからこそ、PMとしての市場価値を高めながら、より上流・より広域の役割へ挑戦できます。

受注した顧客の導入プロジェクトを、設計から定着までオーナーシップを持ってリードしていただきます。
さらに、この役割を担う最初のメンバーとして、今後のデリバリー組織の立ち上げ・拡大の核となることを期待しています。

業務課題の構造化とAIプロダクト・ソリューション設計：顧客の業務プロセスを分解し、AIで解くべき領域とプロダクトが取るべき優先順位を判断。
一次情報を持つ立場から、CTO・エンジニアメンバーと共にプロダクトの機能拡張・ロードマップを設計します
商談リードとPoCの設計・推進：エンジニアメンバーと連携し、PoCプロジェクトの設計・推進を担います。成果を顧客経営層に提示し、本格導入への意思決定を引き出します
型化と横展開による事業拡大：個々の案件で得た知見を提案プロセス・業務分析テンプレ・KPIセットとして体系化し、業界・職務単位の「型」として横展開します
デリバリー機能の立ち上げと承継：将来的には、チーム内で現在他のメンバーが担うPoC設計・PM・パターン形成機能を引き継ぎ、採用・メンバーマネジメントを含めたデリバリー組織の核を担うことを期待しています

社内の情報システム運用およびIT-DX推進業務を担当いただきます。

【期待すること】
将来の幹部候補として、幅広い業務に携わっていただきます。グループ会社と協働して、社内システム管理・運営を行いながら、ITを活用したDX化促進を期待する採用です。

【お任せしたい業務】
・社内ITインフラ（PC、ネットワーク、SaaS等）の運用・保守
・ITヘルプデスク対応（問い合わせ対応、トラブルシュート）
・各種システムの導入・改善・運用支援
・グループ会社や外部ベンダーとの調整・折衝
・業務効率化・DX推進（生成AI/BI/RPA等の導入・保守・活用）
※ご経験や志向に応じて、IT運用中心またはDX推進業務の比重を調整いたします。
※IT・DX両分野のご経験をお持ちの方は特に歓迎いたします。

【ポジションの魅力】
・IT運用からDX推進まで幅広く経験できる
・小規模チームのため裁量を持って業務に取り組める
・グループ会社や外部ベンダーとの連携を通じてプロジェクト推進力が身につく
・生成AIなど最新技術の活用に関われる
・将来的に管理部門・事業部門など多様なキャリアが選択可能

【キャリアステップについて】
まずはIT運用・ヘルプデスク業務を中心にご担当いただき、ご志向や適性に応じて、以下のキャリア形成が可能です。
・IT/DX推進の専門人材としての成長
・管理部門（経営企画、人事労務等）へのキャリア展開
・現場部門（アセットマネジメント）へのキャリアチェンジ
※中長期的に会社運営を担うコア人材としての活躍を期待しております。
※年に1度将来的なキャリア形成含めた面談を実施しております。

AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。
その第一歩が、AIが面接官の役割を担うプロダクトです。今や日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを2024年に切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、アップセル率100%、チャーン率0の実績とともに、2025年3月にはトップティアVCからシリーズAにて6億円を調達しています。

● 事業概要
同社はプロダクトを提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。AI面接はその入口の一つに過ぎず、同社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードします。

●ポジションの魅力
米国では創業から2年の間で1億ドルを調達するスタートアップが急成長をしている「AI×採用」の領域において、日本においても複数のサービスが生まれています。今後は更に平準化への競争が進んでいくと考えています。そう言った環境において大きく5つのチャレンジがあります。
1. AIエージェント領域における企業価値の追求
2. BSを含めた資本戦略の管掌責任
3. ファイナンスと事業創りを通じた経営メンバーとしてのあらゆる推進
4. グローバルを始めとしたあらゆるステイクホルダーとの交渉
5. 市場を創りAIエージェント領域のスタンダードとなる企業の経営
事業の新規性やマーケットポテンシャルを評価いただき、2025年の3月には1stクローズとして、VCより6億円の資金調達を実現。プロダクトの磨きこみとセールス/CSを通じた満足度の向上への体制に向けた投資を、これまで以上に行っていきます。

●業務概要
・中長期での非連続な企業価値向上に必要な、経営/財務戦略の策定と実行
・AIエージェント×採用領域における市場創りと事業開発
・IPOを見据えたエクイティストーリーの策定と、シリーズB以降の調達の実行
・多様なステイクホルダーマネジメント
・組織価値を見極め、戦略的な投資の実行

●業務詳細
【経営企画/財務】
・中期経営計画の策定
・月次/四半期/年次決算の対応
・財務経理業務基盤の構築/改善
・資本政策の策定、デット/エクイティを交えた国内外におけるVCや機関投資家との交渉〜資金調達業務〜資金管理
・将来的に発生する可能性のある、事業投資/M&A時における財務デューデリジェンス
・FP&A業務を通じ、経営陣が意思決定するに必要な指標の策定とモニタリング

【上場準備】
・監査法人及び、証券会社対応
・有価証券報告書作成
・IR/投資家対応（グローバルオファリングを含む)
・コーポレートガバナンスの強化/プロジェクト推進
・内部統制構築

【事業開発】
・同社の事業成長に必要なビジネス/プロダクト領域における課題設定と推進（BizDev/PdM）
・継続的な収益性向上に必要な、キードライバーの特定とその実行

【組織マネジメント】
・CEOやCHROと共に、中長期の人事ポリシーの策定
・組織課題に対して投資すべき項目の意思決定とそのモニタリング（採用/育成/評価/エンゲージメント）
・全社のワークフローを構造化し、AIを活用した継続的な生産性の向上

業務概要:
AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。その第一歩が、AIが面接官の役割を担うプロダクトです。今や日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを2024年に切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、アップセル率100%、チャーン率0の実績とともに、2025年3月にはトップティアVCからシリーズAにて6億円を調達しています。

事業概要:
同社は主力プロダクトを提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。主力プロダクトはその入口の一つに過ぎず、同社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードします。

ポジション概要:
AIエージェントプロダクトを通じて、日本のリーディングカンパニーの採用課題/人事課題の解決と事業成功を最大化していただくポジションです。エンタープライズ企業の経営・人事・現場に入り込み、採用戦略の共創・選考プロセス設計・データ活用を通じて、採用を「選考業務」から「経営戦略」へと引き上げ、日本の採用基盤を変革をリードします。

具体的な業務:
1. 戦略共創：採用構造・選考プロセスの設計
・クライアントの採用戦略・KPIを理解し、要件定義から選考設計までを共に構築
・AI面接官を活用した“新しい採用の仕組み”のデザイン・実装提案
・評価基準や判断軸を構造化し、経営レベルの意思決定を支援

2. 導入・改善コンサルティング
・オンボーディング計画の策定・運用定着
・データ分析（定量/定性）に基づく採用改善施策を企画・実行
・VOCを抽出し、プロダクト改善や新サービス開発へ還元

3. アカウント成長とエクスパンション
・利用実績や社内浸透状況を踏まえたアップセル／クロスセル戦略を推進
・クライアントと中長期的に伴走するアカウントプランを策定

ポジション・部門の魅力:
カスタマーサクセス経験を活かしつつ、事業開発やマネジメントへのキャリアステップも可能です。日本を代表する大手企業と直接取引ができます。データ×AIの最前線で、CS＋BizDevスキルを一気に拡張できます。シリーズBに向けて事業を拡大中のスタートアップで、裁量をもって動ける環境です。

● 業務概要
AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業です。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。その第一歩が、AIが面接官の役割を担うプロダクトです。今や日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、高い実績とともに、トップティアVCからシリーズAにて資金を調達しています。
同社は上記のプロダクトを提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。AI面接はその入口の一つに過ぎず、同社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードします。

● 具体的な業務
データプラットフォーム管理／データマネジメント／オントロジー管理／コーポレート分析の4領域を統括し、マルチプロダクトを支える共通データ基盤と、その上に立つ意味づけ（オントロジー）の設計・運用をリードしていただきます。セキュアにデータを扱い、断面（スナップショット）を残しながら品質とガバナンスを担保する“堅牢なデータマネジメント”と、グラフ構造でデータ間の意味を紐づける“オントロジー設計”──この両輪を束ね、事業と経営の意思決定を支えるデータの最高責任者として、将来的にはChief Data／Platformに準ずる器としてご活躍いただくことを期待しています。

【1】データプラットフォーム管理
・データ基盤の運用・モデリング方針の策定
・セキュリティ設計、データの安全な取り扱い体制の構築
・マルチプロダクトを横断する共通データ基盤のアーキテクチャ設計

【2】データマネジメント
・複数ソースからのデータ収集・統合の設計と運用
・データ品質・ガバナンス基準の策定と運用徹底
・旧来型のデータマネジメントの堅実な整備と、再現性ある運用モデルの確立

【3】オントロジー管理
・データ間の意味づけ・紐付け（ナレッジ／グラフ構造）の設計・運用
・エージェンティックな全社基盤を支えるオントロジーの構築と継続的な拡張
・AI開発チーム・MLチームと連携した、オントロジー高度化サイクルの整備

【4】コーポレート分析
・事業・オペレーションの意思決定を支えるデータ分析体制の構築
・経営アジェンダに直結する分析基盤の整備とインサイトの還流

● ポジション・部門の魅力
同社は今、従来のSaaS的な「既存プロダクト周辺への機能拡張」から、エンタープライズ各社の社内システムをAIエージェントで再構築する「実装の深さ」を重視するフェーズへと移行しています。その中核を担うのが、全社の意思決定基盤となるデータプラットフォームです。本ポジションは、単なるデータ基盤の運用責任者ではありません。複数プロダクトを貫く共通データ基盤を設計し、そのデータに意味と関係性を与えるオントロジー（ナレッジ／グラフ構造）を中核に据えて、「人事OS」そのものの土台を築く役割です。データプラットフォームは将来的に独立した本部として組成していく構想であり、その初代の統括者を担っていただきます。

業務概要:
AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。
その第一歩が、AIが面接官の役割を担う主力プロダクトです。日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを切り拓きました。大手企業で続々と導入され、高い実績とともに、トップティアVCからシリーズAにて資金調達を行っています。
主力プロダクトを提供する単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。主力プロダクトはその入口の一つに過ぎず、本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードすることにあります。
プロダクトは累計多数の受検データと、共通の評価軸で一貫して蓄積されたデータ基盤の上に成立しています。複数のAIエージェントがブレずに連動し、大手企業などの厳格なガバナンス要件下で稼働し続けられるのは、この堅牢なデータ基盤があるからこそです。マルチプロダクト化と「人事OS」構想の本格化に伴い、データの収集・統合・品質・ガバナンスを担い、さらにデータ間の意味づけ（オントロジー／グラフ構造）にまで踏み込めるデータエンジニアを募集します。

具体的な業務:
1. データ基盤の構築・運用
- 複数ソースからのデータ収集・統合パイプラインの設計・実装
- RDB／Snowflake等を用いたデータ基盤の運用、モデリング方針への参画
- スナップショット（断面）管理を含む、セキュアで再現性あるデータ取り扱いの実装
2. データ品質・ガバナンスの担保
- データ品質基準の策定と運用、ガバナンス要件への対応
- エンタープライズ要件（説明責任・安全性）を満たすデータ管理の実装
3. オントロジー／グラフ構造への関与
- データ間の意味づけ・紐付け（ナレッジ／グラフ構造）の設計・運用への参画
- エージェンティックな全社基盤を支えるデータ構造の高度化
4. 設計・改善のリード
- 「なぜそのデータ設計か」を議論し、最適解を提示する設計力の発揮
- データ整備・活用に関わる仕組み化・標準化の推進

ポジションの魅力:
本ポジションは、単にデータパイプラインを組む役割ではありません。複数ソースからのデータを統合し、セキュアに・再現性高く整備する“堅牢なデータマネジメント”と、データ間の関係性をグラフ構造で表現する“オントロジー設計”の両面に関わることができます。将来的に独立本部化を構想するデータプラットフォーム領域の中核メンバーとして、基盤の設計思想から関与いただきます。

【業務概要】
AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するため、人の理解がベースになるあらゆるプロセス（採用・評価・育成・配置）をデータドリブンに再構築しています。
その第一歩として、AIが面接官の役割を担うプロダクトを提供しています。AI面接という新しいカテゴリーを切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、高い実績を上げています。
同社は上記の主力プロダクトを提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。主力プロダクトはその入口の一つに過ぎず、同社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードすることにあります。

【具体的な業務】
1. AIモデル基盤の設計・構築
* AI面接・評価ロジックを支えるモデルの設計・開発・運用
* LLMを中核とした推論パイプラインの構築と高度化
* モデルの品質・再現性・パフォーマンスを担保する基盤整備
2. 強化学習・学習サイクルの設計
* オントロジー構築や評価精度向上に向けた強化学習サイクルの研究・適用
* フィードバックを学習へ還元する仕組みの設計と検証
* データ基盤と連携した、継続的なモデル改善プロセスの構築
3. 公平性・アラインメントへの取り組み
* 評価AIの公平性・説明責任・安全性を担保する仕組みへの関与
* モデル／エージェントのアラインメント設計と検証
* ガバナンス要件を満たすモデル運用の実装
4. 研究知見のプロダクト実装
* 研究的な探索結果を、実プロダクトへ実装可能な形へ落とし込み
* AIエージェント基盤（マルチエージェント構成）への組み込みと検証
* 知見の体系化・標準化による再現性の確立

【ポジションの魅力】
* 共通の評価軸で一貫して蓄積された希少なデータ資産を扱える
* 採用・評価という社会的影響の大きい領域で、公平性・アラインメントに正面から向き合える
* 研究的な探索と、実プロダクトへの実装・運用が地続きになっている環境
* オントロジーを核としたエージェンティックな全社基盤の中核に関与できる

AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。その第一歩が、AIが面接官の役割を担うプロダクトです。日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、実績とともに、トップティアVCからシリーズAにて資金を調達しています。
上記のプロダクトを提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。AI面接はその入口の一つに過ぎず、本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードすることにあります。
開発組織は、一般的なSaaSスタートアップとは前提が異なります。本ポジションを正しく理解いただくために、3つの特徴を先にお伝えします。
1. プロダクトそのものが「AIエージェントのチーム」です。同社はプロダクトを、それぞれ専門領域を持つ複数のAIエージェントが協調して採用プロセス全体を担う基盤へと再定義しました。開発対象は単なる「機能」ではなく、「協調して動く複数エージェントの組織」です。
2. 「ラボ（個別実装）」と「工場（汎用化）」の二重構造で開発が進みます。エンタープライズ各社向けにHRシステムをエージェンティックに再構築するラボ的な開発と、そこで生まれた汎用化の“種”を量産可能なプロダクトへと仕立てる工場的な開発が、HR特化AIエージェントプラットフォームを軸に並走します。受託的な作り込みの深さと、SaaS的なスケールを、組織として同時に成立させる設計です。
3. ガバナンスとデータが、最初から開発の制約条件として組み込まれています。大手金融機関や大手商社など、最も厳格な説明責任を求められる現場で稼働しており、独自の公平性フレームワークと累計の受検データ基盤の上にプロダクトが成立しています。「動けばよい」ではなく「公平・説明可能・安全であること」が開発の前提です。

この特殊な開発組織を、技術的視座を持って横断的に束ねるのが本ポジションです。事業と組織が急拡大する中で、CTOの思考を深く理解し、その相棒としてエンジニアリング組織全体の執行を担っていただきます。単なる人員管理ではなく、「人とAIエージェントが協働する開発組織」そのものを設計し、スケールしても壊れない体制をともに作り上げていただきます。

ラボと工場の二重構造を横断するエンジニアリング組織を統括し、組織の急拡大に耐えうる開発体制・採用・育成・プロセスを設計・運用していただきます。CTOと並走しながら技術的意思決定と組織マネジメントを接続し、ガバナンスとデータ基盤を前提とした開発を、事業の成長スピードに追従させる中核を担っていただきます。

【1】エンジニアリング組織の横断マネジメント
・個別実装ラボ（各社向け再構築）と汎用プロダクト開発を横断する組織設計・運用
・二重構造の中で、作り込みの深さとスケールを両立させる開発体制の構築
・マネージャー／リードレイヤーの育成と、メンバーレイヤー拡張の設計
【2】技術戦略への参画とCTOとの並走
・CTOの相棒として、技術的意思決定・アーキテクチャ方針・「理想駆動」の開発思想の体現に参画
・事業戦略と技術戦略を接続し、開発の優先順位を定義
・マルチエージェント基盤、データプラットフォーム等の各領域リードと連携した全体最適の推進
【3】「人×AIエージェント」を前提とした開発プロセスの確立
・複数AIエージェントが協調するプロダクト特性を踏まえた、開発・評価・検証プロセスの設計
・ガバナンス（公平性・説明責任・安全性）とデータ基盤を制約条件に組み込んだ開発標準の整備
・属人化を排除し、スケールしても壊れない再現性ある開発組織の確立
【4】採用・組織開発
・エンジニア採用の設計・推進（評価基準の策定、選考プロセスの構築）
・オンボーディング設計と、再現性ある立ち上がりの実現
・開発文化・エンジニアリング規律の醸成と浸透

同社について
同社は、AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業です。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。

その第一歩が、AIが面接官の役割を担う主力プロダクトです。今や日本で当たり前になりつつある“AI面接”という新しいカテゴリーを切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、アップセル率100%、チャーン率0の実績とともに、トップティアVCからシリーズAにて調達しています。

事業概要
同社は主力プロダクトを提供する単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「組織基盤OS」を実装していきます。AI面接はその入口の一つに過ぎず、同社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードすることにあります。

募集の背景
同社は、個社ごとの深い実装を担う開発組織（ラボ）と、そこで生まれた価値をSaaSとして汎用化する開発組織（ファクトリー）の二層モデルで開発を進めています。Forward Deployed Engineerはこの二層をつなぐ中核ポジションであり、大手企業アカウントに対しては顧客のCTOとして、社内に対してはプラットフォームのCTOとして、双方向にコミットメントを持って動いていただきます。

Forward Deployed Engineerは“実装の下請け”ではありません。顧客の課題解決と価値創出に対してオーナーシップを持ち、課題定義から設計・実装・スケールまでを一気通貫で担う。さらに「この実装をどう汎用化しプラットフォームへ還元するか」までを主体的に考え、プロダクトそのものを進化させることが期待されます。ユースケース開拓のフロントラインとして、複数名体制の組成を進めています。

ポジションの魅力
- 顧客のCTOとしてアカウントに深く入り、同時にプラットフォームのCTOとして全社基盤の進化を牽引できる、稀有な二面性のあるポジション
- 個社実装で終わらせず、汎用化・プラットフォーム還元まで設計に織り込む「もう一段上」の価値創出にコミットできる
- 導入・立ち上げフェーズに集中できる設計（安定運用フェーズはプラットフォーム側のテックリードへ引き継ぐ、常駐しない出入り型）
- オントロジーを核としたエージェンティックな全社基盤という、技術的に希少な題材に最前線で触れられる

業務内容
【1】顧客の課題解決・価値創出へのコミットメント
- 大手企業アカウントにおける課題定義と、AIエージェントで解くべき価値の設計
- Deployment Strategist（CPO役）と二人三脚での要件スコーピング・優先度設計
- 顧客の意思決定層・現場双方との折衝と、事業成果への接続

【2】設計・実装・スケール
- 個社の粒度がバラバラなデータの繋ぎこみ・構造化と、オントロジーへの接続
- AIエージェントの設計・実装・チューニングと本番品質でのデリバリー
- 不確実な技術領域を自らキャッチアップし、動くものとして作り切る

【3】プラットフォームへの汎用化・還元
- 個社実装の中から汎用化可能なパターンを抽出し、プラットフォームCTOとしてプロダクトへ還元
- 「なぜこの作り方か」を言語化し、全社基盤の設計思想として体系化
- 安定運用フェーズのプラットフォーム側テックリードへの引き継ぎ設計

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

組織のミッション
契約データを活用するためには単にデータを保持するだけではなく、情報要求に対して的確な応答を行うことが重要です。取引管理サービスのAI・検索チームは生成AIの回答、および検索品質に関してエンドツーエンドで責任を持ち、契約領域における品質課題をゼロにすることをミッションとしています。

具体的な業務
取引管理サービスにおいて、根幹機能である生成AI・検索機能の改善を行います。UI／UXを含めた生成AI・検索体験の設計・実装・運用・評価・改善のすべてを担当します。

検索体験の向上 サジェスト、ハイライト、ランキング、パフォーマンスなどを含む契約書検索体験の設計・改善
評価指標の設計 生成AI出力、検索品質の評価指標の設計と改善
可観測性の向上 パフォーマンスメトリクス、検索品質、生成AI出力の継続的な評価と監視基盤の構築
AIエージェント ランタイム、ループ設計、メモリ、ツールセットを含めたエコシステムの全体設計・基盤構築・運用

本ポジションの魅力
日本有数の規模の企業情報・契約データを相手に最先端技術やアルゴリズムの実務経験が得られます
画像認識、自然言語処理、情報検索などの領域の専門家が多く在籍しており、レベルの高い環境で働くことができます
生成AI・検索基盤をデータ構造から設計する経験が得られます
作って終わりではない生成AI・検索精度の改善サイクルを回す経験が得られます

開発環境、使用するツールなど
フロントエンド：TypeScript, React, Vite, Storybook, HTML, CSS
サーバーサイド：Kotlin, Ktor, Spring Boot, Gradle, Python
データベース：Cloud SQL（PostgreSQL）, Elasticsearch
運用・監視：Splunk, Cloud Logging
CI：GitHub Actions, Cloud Build
バージョン管理・コラボレーションツール：GitHub, Notion, Gather
インフラ：Google Cloud（Cloud Run／Cloud Functions／Cloud Tasksなど）, Cloudflare