LLM転職求人

860 件

【ミッション】
クラウド・AI・データ活用を軸に、法人顧客の経営課題・業務課題を技術で解決し、顧客価値と当社事業成長の最大化に貢献すること。
AI時代に求められる標準化・自動化・高品質なデリバリーを推進し、営業から運用までの一気通貫体制の中で、提案・要件定義・設計・構築・改善をリードすること。

【主な業務】
・AIを活用したアプリケーション開発、顧客要求に沿ったAI Agent開発
・生成AIパッケージ、LLM活用、AIエージェント、データ基盤、分析基盤、Data／AI Opsなどの導入・活用支援
・AI活用による業務効率化、設計・構築・テスト工程の品質向上、ナレッジ化・テンプレート化の推進
・Azure／AWS／Google Cloud／自社クラウドなどを活用したクラウド基盤の提案、要件定義、設計、構築、運用設計
・顧客課題のヒアリング、課題整理、仮説提案、技術検証、PoC、本番導入までのプロジェクト推進
・営業、コンサル、開発、運用、パートナー企業と連携した案件創出・提案支援・デリバリー推進

【具体的な業務】
・FDEとしての案件推進、ステークホルダー調整、品質・進捗・リスク管理
・生成AIプロダクト、LLM Ops、回答精度向上、AI活用支援
・AI for Security／AIガバナンス、クラウドセキュリティ設計
・マルチクラウド共通基盤、セルフサービス化、PlatformOps／DevOps導入支援
・Databricks／Microsoft Fabricなどを活用したデータ基盤・分析基盤の設計・導入
・データマネジメント、データガバナンス、セキュリティ、メダリオンアーキテクチャ設計

仕事の魅力
・クラウド、AI、データ活用が企業競争力の源泉となる中で、当社法人顧客の経営・業務課題に近い領域から、技術による価値創出に深く関われるポジションです。
・単なる設計・構築にとどまらず、提案、要件定義、アーキテクチャ設計、PoC、本番導入、運用改善まで一気通貫で携わることができます。
・Platform Engineering、生成AI、AIエージェント、データ基盤、Data／AI Opsなど、今後の成長領域に挑戦できる環境があります。
・AIを活用した標準化・自動化・品質向上にも取り組みながら、人とAIが共創する次世代のデリバリー組織づくりに参画できます。

● 仕事概要
同社の主力プロダクトのグロース・機能開発のリードを担当します。単なる機能追加ではなく、データインテリジェンス・エンジニアが収集・構造化した膨大なデータを、いかにユーザーの「意思決定」に繋げるかというUX設計が鍵となります。

【具体的には】
・プロダクト戦略・ロードマップの策定：中長期的なビジョンに基づく優先順位付けと、マイルストーンの設定。
・データ活用・新機能の要件定義：LLMを用いたリスク要約機能や、クローリングデータの可視化など、技術アセットを活かした機能の具体化。
・UI/UX設計および進行管理：エンジニア・デザイナーと協働した仕様作成、およびリリースまでのプロジェクト管理。
・顧客・市場フィードバックの収集：営業・CSと連携した顧客ニーズの抽出、および競合・市場動向の分析。

同社は、「誰もが、迷いなく企業の舵取りができる社会へ」をPurposeに掲げ、大企業から一般法人まで誰もが、迷いなく舵取りを行える社会を目指す企業です。テクノロジーとデータを駆使してビジネスの曖昧さを確信に変え、あらゆる経済活動の土台となるコンプライアンスインフラを構築しています。強みは、「プロダクト（SaaS）」と「専門組織（BPaaS）」のハイブリッド体制にあります。主要サービスである反社チェックツールは、生成AI技術を活用し、高い網羅性が特徴です。リスク情報をAIでカテゴリ表示することで、誰もが統一基準で判断できる高度なガバナンス体制を実現します。

主な業務内容
映像プラットフォーム・プロダクトのTechPdM 業務

Webプロダクト群の新規機能開発における技術仕様面でのリードおよびバックエンド開発
ビジネスサイドやPdMと連携ならびに、顧客からの声・フィードバックを踏まえたプロダクト価値向上の推進
プロダクトアウト（技術的な視点）でのロードマップ策定と遂行
例：技術負債の返済計画の組み込みなど
100万台を目指す規模感でクラウド録画サービスを安定して提供できるアーキテクチャの設計・開発

業務の魅力
技術検証 ソリューション構築まで一気通貫で裁量を持ち、経験を積むことができる
数十ペタバイト・35万台規模のリアルワールドデータを扱うプロダクト開発に携わることができる
ハードウェアからクラウド／AIのサービス実装・API・認証基盤・映像系技術など、多様な技術に触れられる稀有な環境
生成AIをプロダクトのみならず開発活動にも積極的に取り入れられる
社内外問わず他チームと密に連携し、幅広い業界での技術×ビジネスの接続を学ぶことができる
裁量労働制を活用した柔軟な働き方（子育て中のメンバーも多数活躍中）

本職種のミッション
当社の事業戦略およびプロダクト戦略を実現するために、PdMと連携して主にシステム開発フェーズをリードし、必要に応じて実際に手も動かしながら技術とビジネスを接続するハブとして活躍いただきます。

本ポジションでは、35万台を超えるカメラが常時接続される大規模バックエンドシステムを扱うプロダクトグループにて、サーバーサイドのTechPdMとして牽引していただきます。「遠隔で映像を見る」という枠を超え、業種・業態をターゲットとして現場課題を解決するソリューションとしてのプロダクト開発を、技術面からリードするポジションです。

特定の技術領域に閉じることなく、ユーザーの課題を起点とした、社会で実際に機能する価値あるプロダクトをつくりたい方、AIを含む新しい技術を適切に取り入れながら開発と向き合いたい方に存分にご活躍いただける環境です。

本職種のミッション
当社の事業戦略およびプロダクト戦略を実現するために、PdMと連携して主にシステム開発フェーズをリードし、必要に応じて実際に手も動かしながら技術とビジネスを接続するハブとして活躍いただきます。

本ポジションでは、エンタープライズ向けカメラ映像管理システムやAI開発者向けMLOpsプラットフォームなど、実際にエンドユーザーが日々使うWebプロダクトのフロントエンド開発をTechPdMとしてリードしていただきます。フロントエンドの実装にとどまらず、要件定義・仕様策定といった上流工程にも深く関わり、ユーザーの課題を起点としたプロダクト価値の向上を牽引する役割です。

Canvas API・WebGLを用いたリッチなUI/UX表現から、UIライブラリ・ローコード基盤の整備まで、フロントエンド技術の幅広い領域でチャレンジしていただける環境です。

主な業務内容
●映像プラットフォームのTechPdM業務

AIを利用して顧客の課題を解決するプロダクトの開発および改善項目の提案、プロジェクトマネジメント（例：AI-App 人物検索）
映像閲覧アプリケーションの開発および改善項目の提案、プロジェクトマネジメント
ビジネスサイドやPdMと連携ならびに、顧客からの声・フィードバックを踏まえたプロダクト価値向上の推進

●開発プロジェクトの推進・技術リード

ビジネスゴールの明確化、技術検証項目の定義、クイックな仮説検証の実現
チームの設計レビュー・コードレビューを通じたメンバーの技術的成長支援
メンバー育成を目的とした仕組みづくり（月次フィードバックMTG、スキルマップ作成、成長タスクのアサイン計画など）
次期TechPdMの育成・教育

●業務の魅力
組織の中核を担うフロントエンドTechPdMとして、大きな裁量を持って開発に携わることができる
技術面はもちろん、事業や組織の課題解決にも深く関わることができる
AI・機械学習領域、エッジAIデバイス、映像配信技術、Canvas API/WebGLなど、幅広い技術領域でのチャレンジングなプロジェクトが進行中
生成AIをプロダクトのみならず開発活動にも積極的に取り入れられる
数百 数千台のカメラを管理するユーザーが、必要な映像やデバイスへ迷わずアクセスできる情報設計、大量データを扱っても快適に操作できるパフォーマンス設計、デザイナーと連携したUIライブラリの整備など、エンタープライズ向けプロダクトならではの課題に取り組みます。
裁量労働制を活用した柔軟な働き方（子育て中のメンバーも多数活躍中）

本職種のミッション
映像プラットフォームの強みを活かし、映像活用の可能性を実用的なソリューションへと変換することで新しい事業領域を切り開いていくことが、このチームのミッションです。

当社の事業戦略およびプロダクト戦略を実現するために、PdMと連携してビジネスゴールの明確化から技術検証・要件整理・実装まで、ソリューション開発の全フェーズをリードしていただきます。既にある仕様通りに実装するのではなく、ゼロから最適なアーキテクチャやアプローチを検討することにチャレンジしていただける、新設部署ならではのポジションです。

特定の技術領域に閉じることなく、ユーザーの課題を起点とした、社会で実際に機能する価値あるプロダクトをつくりたい方、AIを含む新しい技術も適切に取り入れながら開発に向き合いたい方に適した環境です。

主な業務内容
●ソリューション開発のTechPdM 業務

顧客・市場の課題を理解し、ビジネスゴールの明確化・検証項目の定義・クイックな仮説検証の実現
映像プラットフォーム（API/SDK等）を利用した新規ソリューションのPoC企画・設計・実行
API / SDK / 内部システムなど各種リソースを活用した機能開発
新規ソリューションのプロトタイプ開発および改善サイクルの実行
システム連携・アプリケーション開発に関わる設計・実装・ドキュメンテーション
プロセス・基盤整備 業務

●ロダクト化を見据えた共通化・再利用性の検討
他チームとの連携・調整を通じた価値提案の具体化
開発プロセスや技術基盤の整備・改善
次期TechPdMの育成・教育
　
●業務の魅力
新しい組織のため裁量が大きく、技術検証 ソリューション構築まで一気通貫の経験を得ることができる
AIのサービス実装・API・認証基盤・映像系技術など、多様な技術に触れられる
社内外問わず他チームと密に連携し、技術×ビジネスの接続を学ぶことができる
AI・LLM・生成系技術を積極的に採り入れられる環境がある
裁量労働制を活用した柔軟な働き方（子育て中のメンバーも多数活躍中）

【組織について】
企業の競争力強化に向けて、AI活用を前提としたビジネスモデル転換を、構想からAIエージェントの構築・実装、そして実際の運用・定着までを一気通貫で支援する組織でのポジションです。クライアントと強固なリレーションを構築し、価値共創を進める原動力となることが求められています。
2026年4月、AIを主体としたお客様の変革を継続的に支援すべく、新たにビジネスユニット化されました。単に「AIを構築する」だけでなく、構築したAIエージェントが実際に現場で機能し、お客様の生産性向上という成果に結びつくところまで責任を持って伴走することを特徴としています。
この変革をテクノロジー面から支える中核組織として設立されたのが、本求人の募集ポジションであるABeam Intelligent Center（AIC）です。AICは、AIエージェントを中心に、構想策定・コンサルティングからAIエージェントの構築、運用、業務オペレーションまでを一気通貫で担う、AI変革の中心的な基盤として位置づけられています。

●AICならではの強み：「クライアントゼロ」の実践知
AICは、グループ会社および同社の業務変革を「クライアントゼロ」と位置づけ、グループ内・社内で実践・検証した知見やノウハウをお客様に提供しています。自社実践に裏付けられた実効性の高いAI変革を届けられることが大きな特徴です。

●提供サービスの一例
◎AIエージェントを前提とした業務・組織変革の構想立案
◎AIエージェントの設計・構築・導入
◎導入後のAIエージェントの運用・保守、継続的な改善（マネージドサービス）
◎グループ会社／同社自社実践で磨いた業界ベストプラクティスの提供

【入社後のアサイン想定プロジェクト】
組織立ち上げフェーズだからこそ経験できることとして、案件の提案・獲得から、AIエージェントの構想・設計、構築・実装、そして導入後の運用・改善まで一気通貫の変革を経験できます。
AICでは「AIエージェントを作って終わり」ではなく「現場に定着させ、成果を出し続ける」フェーズまで関与するため、事業オーナーの視点で仕事に取り組めます。

●想定プロジェクト
◎AIエージェントを前提とした業務変革の構想提案・ソリューション設計
◎クライアント業務のAI活用に向けた業務プロセス再設計プロジェクト
◎AIエージェントの選定・構築・カスタマイズ（自社アセット活用、新規開発を含む）
◎稼働後のAIエージェントの運用・保守・継続改善（マネージドサービス）
◎グループ会社／同社自社の業務変革プロジェクトへの参画（クライアントゼロ実践）

●身につくスキル
◎AIエージェントを軸にした変革の構想力・実行力
◎クライアント折衝・コンサルティングスキル
◎構想から構築、運用、定着支援までを一気通貫で推進するスキル

組織について
同社のIntelligent Operational Excellence Business Unitは企業の競争力強化に向けて、AI活用を前提としたビジネスモデル転換を、構想からAIエージェントの構築・実装、そして実際の運用・定着までを一気通貫で支援する組織です。
クライアントと強固なリレーションを構築し、価値共創を進める原動力となることが求められています。

2026年4月、AIを主体としたお客様の変革を継続的に支援すべく、新たにビジネスユニット化しました。
単に「AIを構築する」だけでなく、構築したAIエージェントが実際に現場で機能し、お客様の生産性向上という成果に結びつくところまで責任を持って伴走することを特徴としています。

この変革をテクノロジー面から支える中核組織として設立したのが、本求人の募集ポジションであるABeam Intelligent Center（AIC）です。AICは、AIエージェントを中心に、構想策定・コンサルティングからAIエージェントの構築、運用、業務オペレーションまでを一気通貫で担う、同社のAI変革の中心的な基盤として位置づけられています。

AICならではの強み：「グループ内・社内で実践・検証した知見やノウハウ」の実践知
AICは、グループ会社および同社の業務変革を「実践知見」と位置づけ、グループ内・社内で実践・検証した知見やノウハウをお客様に提供しています。
自社実践に裏付けられた実効性の高いAI変革を届けられることが大きな特徴です。

提供サービスの一例
1. AIエージェントを前提とした業務・組織変革の構想立案
2. AIエージェントの設計・構築・導入
3. 導入後のAIエージェントの運用・保守、継続的な改善（マネージドサービス）
4. グループ会社／同社実践で磨いた業界ベストプラクティスの提供

提供サービスの一例
1. クライアントのバック・ミドル業務における、組織・システム・業務変革の構想立案・実行/導入支援
2. お客様シェアードサービスセンター（SSC）のAIなど先進テクノロジーを活用した変革支援
3. AIエージェントマネージドサービス
4. アドバイザリーとしてBPO推進における業務分析やベンダ選定等支援
5. BPaas（業務ツールの導入に合わせて、業務運用をセットにする形）サービス

入社後のアサイン想定プロジェクト
【リード/マネージャーとして期待する役割】
組織立ち上げフェーズのため、事業構築から案件獲得、プロジェクトマネジメントまで経営に近い視点で活躍いただけます。
AICでは「AIエージェントを作って終わり」ではなく「現場に定着させ、成果を出し続ける」フェーズまで関与するため、事業オーナーの視点で仕事に取り組めます。

想定プロジェクト
以下案件の案件創出からデリバリーまでリードいただきます。
1. AIエージェントを前提とした業務変革の構想提案・ソリューション設計
2. クライアント業務のAI活用に向けた業務プロセス再設計プロジェクト
3. AIエージェントの選定・構築・カスタマイズ（自社アセット活用、新規開発を含む）
4. 稼働後のAIエージェントの運用・保守・継続改善（マネージドサービス）
5. グループ会社／同社の業務変革プロジェクトへの参画（実践知見の活用）

キャリアの魅力
1. 最新のAIエージェント関連コンサルティングを実践できます
2. 立ち上げ期のため、組織の中心メンバーとしての活躍を期待しています
3. 0→1のサービス構築が経験できます
4. 案件創出からデリバリーまでを一連で経験いただけます

プライム上場企業、売上数兆円クラスの企業の事業部長〜マネージャー層に対し、
下記テーマでコンサルティングのご支援をお願いいたします。
・戦略系：事業計画策定、プロダクト開発のマーケット調査
・業務系：業務可視化、BPR、業務遂行上必要な人数の見積もり
・IT系：効率化業務の特定、ツール選定

テーマにより当社側の参画人数は様々ですが、2~3名体制で、貴方＝マネージャー、コンサルタント、アナリストのチーム構成となることが多いです。

案件規模としては年間取引額1億円規模が多く、そのプロジェクト管理責任を担っていただきます。
マネージャーとして、チームマネジメントおよび品質マネジメントをお任せします。
顧客から依頼される課題解決のみに留まらず、顧客組織のビジネスゴールにつながる課題に気づき、顕在化させ、顧客と共にビジネス成功のために徹底した伴走をお願いします。

また、リファラルやコンペ等を通じた新規顧客の開拓も行っていただきます。


【期待する役割】
Sherpaにおいては、マネジメント層は単なる「プロジェクトマネージャー」ではありません。
クライアント様、リーダーの方々の目標達成に向けたコーチであり、自らの部下や後輩にとって目指したくなるリーダーであり、頼りになるメンターです。
また、社員のうちミドル層以上のメンバーは2~3割程度です。今後拡大を進める過程では、会社幹部として、営業、採用、デリバリーと会社を一緒に動かしていただきたいと考えています。

【役割例】
・PJ全体設計/顧客折衝
・課題整理/論点化
・深耕営業/提案活動
・人員/役割/体制設計
・アサイン設計
・PJ進捗管理
・アウトプットレビュー
・ナレッジ蓄積/改善活動
・メンバー育成/評価

社内IT環境全般を担当し、全社員が安全かつ効率的に業務を遂行できる環境を整備するポジションです。デバイス管理、アカウント管理、セキュリティ対策、IT資産管理、社内システムの導入・運用を担当します。

1. 情報セキュリティ認証の運用
・ISMS／プライバシーマークの運用（現在は外部委託先が担当しており、引き継ぎを受けます）
・SOC2、および米国子会社のISO27001の取得・運用にあたっての社内側の対応
・審査・監査対応の社内窓口


2. アカウント・IT資産の管理と統制
・外部ヘルプデスク・キッティングベンダーのディレクション
　- アカウント発行やデバイスのキッティングなどは外部ベンダーへ委託しています
　- アカウントの定期棚卸
　- 社員からのIT関連問い合わせ対応、トラブルシューティング
・IT資産・SaaSライセンスの管理と棚卸
・入退社ITオペレーションの標準化など各種ワークフロー整備

3. 社内ツール基盤の運用オーナーシップと機能拡張
・社内ツール配布基盤の運用（配布チャネル、バージョン管理、カタログの整備）
・IdP連携によるSSO、デバイス登録、トークン管理、RBACの権限モデルの運用と棚卸
・社内ツール基盤で今後の実装が想定されている機能への対応
　− 各種SaaSの権限管理、脆弱性スキャン、LLMゲートウェイ等
・ドキュメント整備：IT関連の社内ドキュメント、マニュアルの作成・更新

4. セキュリティ・インフラほか整備
・セキュリティ対策：MDM（Jamf等）の運用、セキュリティポリシーの策定・運用、従業員向けセキュリティ教育
・SSO、SCIM、グループ／権限設計の実装
・MDMの整備と構成プロファイルの設計・配布
・開発者向け端末のセットアップの標準化・スクリプト化
　（Docker、Cursor、Claude Code等がCLIで動作する状態が前提となります）
・スクリプト／API連携による運用の自動化
・オフィスネットワーク（Wi-Fi、VPN）の管理

5. クライアント対応
・クライアント提出用セキュリティチェックシートの回答と、標準回答集の整備
・クライアントからの端末・環境の確認要求への対応
・従業員向けセキュリティ教育

【使用ツール】
・デバイス：MacBook Pro、Dell等
・MDM：Jamf
・Identity：Google Workspace、Microsoft 365、Okta
・SaaS：Slack、Notion、GitHub、HERP、各種業務ツール

1．募集の背景と部門のミッション
当社では、数百億円規模のデジタル投資を継続的に行い、デジタル・AIを軸とした変革を推進しています。本募集部門はその中核として、全社のデジタル戦略とAI活用推進を担い、重点AIプロジェクトの旗振り役として全社レベルで変革を牽引しています。
本募集は、AI・デジタル領域における3領域8職種を対象とした部門単位での募集です。生成AI/AIエージェント領域において、テーマの検証（PoC）からプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製で一気通貫に進める体制のもと、事業の中枢でAIに取り組むポジションです。

2．組織・開発体制
生成AI/AIエージェント領域では、ビジネス部門の課題と向き合うプロジェクト推進チームと、エンジニアを抱えるテクノロジー開発チームが連携しながら、PoCからプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製開発で一気通貫に進めています。
体制はBiz×Dev×Designの協働を前提とし、エンジニア、デザイナー、ビジネス、R&Dを推進するデータサイエンティストが近い距離で議論しながらプロダクトを推進しています。
内製開発のため、仮説検証からリリース、運用改善までを短いサイクルで回せる点が特徴です。すでに複数のプロダクトがリリースされ、数万人規模の従業員の日常業務で利用されています。

3．募集ポジション（3領域8職種）
＜領域1：エンジニア＞
●AIテックリード
技術的な意思決定と開発推進をリードします。実現可能性の判断・要件整理から、技術選定・アーキテクチャ設計、開発環境の標準化、運用改善までを横串で担います。

●AIプロダクトエンジニア
生成AI基盤（AWS Bedrock/Google Gemini/OpenAI）を用いたPoC開発から、AIアプリの設計・実装・テスト・運用改善までを担います。

●LLMエンジニア
金融領域に特化した独自LLMの開発を推進します。学習データ設計、チューニングの実装・実行、性能評価、LLMOpsによる運用統制までを一気通貫で担います。

●クラウドエンジニア
AIプロダクトを支える次世代クラウド基盤の設計・構築・運用を担います。AWSマルチアカウント構成における統制・セキュリティ設計を担います。

●セキュリティエンジニア
AI・生成AI活用案件のセキュリティ評価と、評価基準・評価プロセスの整備を担います。新たなセキュリティラインの立ち上げに近いフェーズから関わります。

＜領域2：PM・PdM＞
●AIアプリ/エージェントのプロジェクトマネージャー（PM）
PoCの立ち上げから本番リリース、リリース後の運用改善まで、スコープ・スケジュール・品質・リスクの管理とステークホルダー調整を一貫してリードします。

●プロダクトマネージャー（PdM）
KPI設計・ロードマップ策定から本番化判断、リリース後のグロースまでを担い、プロダクトの成果に責任を持って推進します。

＜領域3：BA＞
●AIを活用したビジネス/プロセス変革を企画・推進するビジネスアナリスト
事業部門の課題起点でテーマを具体化し、As-Is/To-Beの整理、PoC計画の策定、経営層を含む関係者との合意形成、本番化・社内定着までを推進します。

4．プロダクト例
●面談記録・議事録作成支援
対面/オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS/Webアプリケーション
●スライド生成支援
作成したい内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成
●リサーチ支援
Web上の膨大な情報をAIが検索・精査し、レポートを自動生成
●営業支援
過去の法人営業担当者とお客さまとの打ち合わせ内容やお客さま情報をもとに、AIエージェントが次の商談資料を自動作成
●社内手続き検索支援
事務・与信など膨大な社内情報から、社員の質問に関連する手続書やマニュアルをAIが検索し、回答を生成
●暗黙知の形式知化
AIが法人営業担当者にインタビューし、営業ノウハウをナレッジ化

5．技術環境（一部）
開発言語：TypeScript、Python
フレームワーク：Next.js、React、Vue.js、FastAPI、Streamlit
AI関連ライブラリ：Assistants API、Agents SDK、Strands Agents SDK、LangChain、LangGraph、Vertex AI
インフラ・ミドルウェア：AWS、S3、ECS、ElastiCache、Terraform、CDK、Bedrock、Bedrock AgentCore
テスト：Jest、Pytest、Playwright
ツール：GitHub、Teams、Slack、Jira、Confluence
AIツール：Anthropic Claude Code、AWS Kiro、OpenAI Codex、Amazon Q Developer、Devin、Dify、v0

6．応募について
本求人は部門単位での募集です。応募時点で職種を確定いただく必要はありません。ご経験の内容と幅、ご志向をふまえ、上記8職種のなかから最適なポジションをご相談しながら選考を進めます。

以下のような方に向いているポジションです。
・生成AI/AIエージェントの開発に、事業インパクトの大きな環境で取り組みたい方
・PoCで終わらせず、本番運用・継続改善まで一貫して関わりたい方
・金融機関ならではの制約条件のもとで、技術とガバナンスの両面から意思決定を行いたい方
・事業部門と協働し、AI活用によるビジネス/プロセス変革を企画から推進したい方

●募集の背景 ― なぜ今、デジタル戦略部・システム部で6つのポジションを同時に募集するのか

▼1. データ×AI×金融の中枢を担う事業構造
当社は、融資だけでなく預金・為替、証券・シンジケートローン、事業承継・再生支援、創業支援など、中小企業のライフステージを一気通貫で支える総合金融機関です。デジタル戦略部とシステム部が両輪となり、データマネジメント基盤の整備からAI（予測AI・生成AI）の実装、勘定系システムの更改・維持運用までを担っています。

専門人材にとっての意味は、データ・システム基盤の設計が、融資審査や経営支援など事業のあらゆる場面に直結することです。基幹システムの安定運用が信頼の基盤をつくり、データ・AI活用が新たな収益機会を生みます。金融機関やベンダー単体では、この両方を横断的に経験できる機会は限られています。

▼2. 「守るIT」と「攻めるIT」が同時に走るフェーズ
当社は設立以来、90年近くにわたり中小企業専門の金融機関として、止まらないこと・誤らないことそのものが社会的価値である基幹システムの安定運用を担ってきました。2025年には関連法令の改正に基づき政府保有株式の全部売却が完了し民営化。2026年には長期戦略・変革プランを発表し、「企業の未来を支えていく。日本を変化につよくする。」というパーパスのもと、「中小企業経済圏」の確立・活性化を目指しています。

5つの変革（タテからヨコへ、連携から共創へ、守りから成長へ、ローカルからグローカルへ、DXからAXへ）に象徴されるように、当社では、勘定系システムの更改・維持運用やシステム監査といった守りの領域と、データマネジメント・生成AI実装といった攻めの領域が、同じ組織の中で並走しています。どちらか一方ではなく両方を経験できる環境は、事業会社としては稀少です。

▼3. デジタル戦略として進行中の取組み
この方針を具体化したデジタル戦略では、以下の4つを重点テーマとしています。

・データマネジメント基盤の整備（データソースの真正性・加工プロセスの体系的管理）
・AI・生成AIの実装（予測AI・LLM活用による営業・審査・業務の高度化）
・システム企画・DX推進体制の強化（勘定系システムの更改とDX推進プロジェクトの管理）
・サイバーセキュリティ・システム監査体制の強化

これに基づき、次の取組みが同時並行で進行しています。

・勘定系システム（含む周辺システム）の着実な更改・維持運用
・法人向けポータルサイト「Bizリンク」の企画・運営を通じたデジタルサービスの拡充
・クラウド上のデータ基盤整備によるデータ活用・生成AI実装の推進
・サイバーセキュリティ態勢の継続的な改善・強化

▼4. 募集ポジション
上記を推進する体制強化のため、企画・開発・運用・監査にわたる下記【1】〜【6】を同時に募集しています。ご経験・ご志向を踏まえて最適なポジションをご提案します。

【1】データサイエンス・データマネジメント　業務・人材育成マネージャー（候補者可）
配属先候補：デジタル戦略部　インテリジェンス室 等
勤務地：東京都内（本社）
・データサイエンス及びデータマネジメントに関する組織習熟度向上施策の企画・実行
・理系人材の教育課程の企画・実行（場合により自ら教授）、組織運営全般の管理
・応募時点での実務経験は必須ではなく、高水準の知識・実務能力・人格を重視

【2】データマネジメントオフィサー（DX）
配属先候補：デジタル戦略部　インテリジェンス室 等
勤務地：東京都内（本社）
・データソースの真正性・加工プロセスの体系的管理に関する是正施策の企画・実行
・メタデータ整理のための全社的な展開施策の立案・管理運用

【3】MLエンジニア（予測AI）／生成AIエンジニア（プロンプト・RAG・精度）
配属先候補：デジタル戦略部
勤務地：東京都内（拠点）
・MLエンジニア：予測・推計・分類モデルの設計・開発、特徴量設計、モデル選定・学習・評価・デプロイ・監視改善
・生成AIエンジニア：社内業務へのLLM適用検討、プロンプト設計・評価、RAG開発・実装、API連携による生成AIアプリ実装

【4】法人向けポータルサイト企画・運営担当（Webディレクター）
配属先候補：デジタル戦略部
勤務地：東京都内（本社）
・法人向けポータルサイト「Bizリンク」の運営・改善（コンテンツ更新、機能リリース対応、利用状況データの分析）
・開発ベンダー・社内関係部署と連携したサービス改善企画・要件整理

【5】システム企画／プロジェクト推進／サイバーセキュリティ人材
配属先候補：システム部
勤務地：東京都内（拠点）
・システム化企画・IT戦略の立案、新技術（AI・RPA・アジャイル開発等）の活用検討
・勘定系更改プロジェクトおよびDX関連施策のプロジェクト管理推進（ベンダーマネジメント含む）
・サイバーセキュリティ施策の企画・立案、コンティンジェンシープラン整備、インシデント対応・運用監視

【6】システム監査／リスク管理担当
配属先候補：内部監査部門
勤務地：東京都内（拠点）
・システム開発プロジェクトの監査（モニタリング・アセスメント・経営へのレポート）
・システム障害の真因分析・再発防止策評価、セキュリティ関連規定の整備・評価

【ミッション】
AIを活用した開発・検証基盤（CI／CD）の構築・高度化を通じて、AI-RAN開発の品質向上と開発効率の最大化を実現し、次世代基地局ソフトウエアの商用化に貢献していただきます。

【主な業務】
・AI-RAN開発向けCI/CD基盤の企画・設計・開発
・AIによる自動試験、自動ログ解析、自動コード修正および再テスト自動化機能の開発
・生成AI、AIエージェント、RAGなどの最新技術を活用した機能開発・機能強化
・外販・特許化を見据えた技術検討、機能改善および社内ノウハウ化

【具体的な業務】
・CI／CD基盤の設計・構築・運用
・AIを活用した試験自動化、ログ解析、コード解析・修正支援機能の開発
・生成AI、AIエージェント、RAGなどを活用した開発支援機能の設計・実装
・品質向上・開発効率向上に向けた機能改善および技術検討
・外販・特許化を見据えた技術検証および社内ノウハウの整備・展開


●仕事の魅力
・AI-RAN／Open RANの商用化を支える基地局ソフトウエア開発に携わることができます。
・Layer1〜Layer3まで幅広いRANソフトウエア開発を通じて、高い専門性を身につけることができます。
・GPUやAIなど最先端技術を活用したソフトウエア開発に挑戦できます。
・次世代モバイルネットワークを支える社会インフラの開発に携わることができます。

企業グループは、「金融をサービスとして再発明する」をミッションに掲げ、AI時代の金融インフラを提供する企業グループです。金融のDXを推進し、非金融事業者の金融サービスの参入障壁を下げることで、金融がもっと暮らしに寄り添う世の中の実現を目指しています。金融サービスのあるべき姿をユーザー視点から見直し、パートナー事業者と共に新しい金融サービスを開発する企業、データAIサービスとデータAIソリューションを提供する企業、証券ビジネスプラットフォームを提供する企業、次世代型デジタル保険の企業、クレジットビジネスプラットフォームを提供する企業といった事業会社を擁しており、多様な事業に携われる機会がございます。

募集ドメインについて
FintechSHIFT事業部にて募集しております。

FintechSHIFTが提供しているプロダクト事例
- Money Canvas：三菱UFJ銀行が提供する資産運用プラットフォームの開発支援
- Finstage リーズアシスト：対話型AIを活用した、金融商品販売特化の集客代行サービス。集客リスト提供のほか、対話型AIのホワイトラベルも提供。
- Finstage マネーコンシェルジュ：ライフプランシミュレーションをコア機能に営業担当者が顧客へのパーソナライズされた資産運用提案を実現するAI支援サービス

FintechSHIFT事業のソリューション
創業事業であるFintechSHIFT（FiSH）において、金融機関の業務変革をリードするITコンサルタントを募集します。

FiSHはこれまで、金融機関向けにWebサービス・アプリを企画から開発・運用まで一気通貫で支援してきました。今後は、今まで以上にクライアントの事業拡張や課題解決をめざす、「ベンダー」ではなく「パートナー」に進化すべく、クライアントの現場に入り込み、言語化されていない課題を発見し、AIを強みとした業務特化ソリューションを最速で提案・実装していきます。

業務内容
本ポジションは、工程管理中心のPMではなく、課題仮説の構築 構想設計 プロトタイプ提示 導入推進までを担うITコンサルタントです。同社のAIネイティブなフロント／エージェント活用の知見と、グループ内別事業との連携を活かし、顧客のビジネスそのものを変革するプロジェクトをリードしていただきます。

1. 課題発見・仮説構築（コンサルティング）
- 顧客現場へのヒアリング・業務観察を通じ、RFPや要望書に載らない本質課題を特定
- 金融業務・規制・現場オペレーションを踏まえた課題仮説の構築と優先順位付け
- 「システム化ありき」ではなく、業務フロー改善とテクノロジー活用の最適解を設計

2. 構想設計・提案
- あるべき業務体験・導入シナリオ・ロードマップの策定
- AIエージェント／業務特化UI等を組み合わせた解決策の設計・提案
- プリセールス／BizDevと連携した提案書・見積・案件組成への参画

3. プロトタイプ 導入の推進
- 完成度を待たず、短サイクルでプロトタイプを提示し顧客の意思決定を加速
- パッケージ（金融プリセット＋個社コンテキスト）とカスタム要件の切り分け
- 要件整理、関係者合意形成、スケジュール／品質／スコープの意思決定
- エンジニア・デザイナー・他事業部（データAI等）を巻き込み、導入まで伴走

4. 定着・拡大
- 導入後のフィードバックを踏まえた改善提案・追加提案
- 意思決定ログや業務知見の蓄積を前提とした「育つ」ソリューションへの進化支援
- 必要に応じてデータ基盤・ガバナンス領域へのアップセル連携（グループ内分業）

※案件特性により、従来型の大型デリバリー推進も一部残ります。ただし今後の主戦場は上記のコンサルティング 導入伴走です。

コンサルティングプロジェクトの現場に入り、デリバリー業務そのものをAIで作り替えていただきます。渡された仕様を実装するのではなく、課題整理からイシュー特定、解決策の設計・実装までを自ら担い、エンジニアとAIによる新しいデリバリーモデルの標準形を作るポジションです。

＜主な業務内容＞
- プロジェクト現場での課題整理とイシュー特定（同時2 3プロジェクトに伴走し、コンサルタントと直接対話しながら要件を固める）
- 調査・分析・資料作成・議事録などの知的労働のAI化（LLM・AIエージェントによる自動化・半自動化）
- プロジェクト支援用の社内ツールの設計・実装（プロトタイプから実運用までを一人称で担当）
- 作った仕組みの横展開（属人化させないテンプレート化・ツール化、他プロジェクトと社内業務への展開）
- エンジニアとAIによるデリバリーモデルの標準形の設計（検証結果をもとに事業サイドと一緒に決める）

＜担当するプロジェクトの領域＞
支援先は金融機関や国内大手企業が中心で、テーマはトークン化預金・ステーブルコインをはじめとするオンチェーン金融が中心です。ブロックチェーンの知識は入社後にチームで補完するため、選考時点では問いません。

ポジションの魅力
- 「何を作るべきか」から始められる
- ただ渡された仕様書通りの実装をするのではなく、現場に入ってプロジェクトマネージャーとともにイシューを見つけ、何を効率化（AI化）すべきかから設計できます。検証・仕組み化のオーナーとして裁量を持てます
- 自分の仕組みで仲間の生産性が上がる実感
- 自らが作ったツールやAIエージェントを使うのは、社内のコンサルタントです。自分が作った成果に対してフィードバックが即日返ってくる距離で、新しいビジネスオペレーションを思考・実装できます
- 解のないAIの組織実装を経営陣直下で大きい裁量で実現できる
- AIと事業を管掌する経営陣たちが現場検証をはじめた段階。コンサルティング事業をAIネイティブに再構築する事業改善を、変革初期メンバーとして参画できる
- すでに現場検証が動いており、ゼロからの孤立した挑戦ではありません。デリバリー変革の初期メンバーとして型作りに参画できます
- 経営との距離が近い
- 単体約20名・連結約50名。検証結果がそのまま組織・採用計画の意思決定に反映される環境です。SOは一定等級以上に一律付与（M&A時にも履行される設計）

1day選考会概要:
実施日：2026年9月12日（土）
選考プロセス：会社説明面談（人事対応）＋最終面接（部門責任者）※約90分
下記いずれかの時間帯で面接を実施いたします。
面接時間1：9時00分〜10時30分
面接時間2：10時00分〜11時30分
面接時間3：11時00分〜12時30分
面接時間4：13時00分〜14時30分
面接時間5：14時00分〜15時30分
面接時間6：15時00分〜16時30分
面接時間7：16時00分〜17時30分
※1回の面接で採否をお出しいたします。※採否結果については後日お伝えいたします。

場所：
同社本社
〒102-0094 東京都千代田区紀尾井町1 3 東京ガーデンテラス紀尾井町 紀尾井タワー13階
※永田町駅9a出口直結

服装／持ち物：
服装や持ち本は特にございません。カジュアルな服装でご参加ください。

備考：
・書類選考通過者にWeb適性検査を受検いただき、合格者のみ1day選考会をご案内いたします。
・面接開始時間のご案内は2営業日前を予定しております。ご案内まで当日のご予定のHoldをお願いいたします。
・定員となり次第締め切らせていただきます。その場合は通常選考でのご案内をさせていただきます。

仕事内容:
大手エンタープライズ企業のシステム開発プロジェクトにおいて、企画構想から要件定義・設計・実装までの一連の開発業務を担当いただきます。
AI・クラウド等の先端技術の導入からシステム刷新・システム統合・データ基盤構築まで、クライアントの継続的なビジネス変革を実現します。

主なプロジェクト事例:
・大手重工製造：AI-Ready戦略企画
・大手機械系製造：新規事業構想・AI開発PoC
・大手自動車部品製造：工程設計業務における属人化解消AI企画・開発
・大手保険会社：CX向上におけるAIクローンPoC支援
・大手保険会社：AIデータ基盤構築に伴うLLM開発・システム連携

プロジェクト組織体制:
マネージャーとメンバーの比率をバランス良く編成しています。
経験豊富なエンジニアが多く、負荷のかからないバランスの良い組織体制となっています。

技術スタック:
開発言語：Java、Python、TypeScript、JavaScript
クラウド系：AWS、Azure、GCP、Terraform、Docker
フレームワーク：Spring Boot、Spring、Django、React
CI/CD：GitHub、CircleCI、GitLab

当事業の目指す姿:
「個の能力を徹底的に磨け」というコアバリューのもと、マインド・能力開発できる環境づくりを追求し、既に数名のCxOを輩出しています。
Technology領域においても、技術軸のCxO（CTO、CIO、CDO…）や、社会的にインパクトのあるプロダクト開発、市場トップレベルの技術的な強みの獲得・発揮など、本人の志向に合わせた成長機会を創出していきます。

キャリア機会:
事業立ち上げフェーズの中で、案件獲得及び採用が順調で急拡大しており、実力次第で早期にプロジェクトマネージャーとして活躍する機会があります。
また、将来的なプロダクト開発を見据え、開発体制の内製化を進めています。
コンサルティング事業への社内異動も可能で、ご志向に合わせたキャリア選択が可能です。

教育研修制度:
【社内副業制度（＋1制度）】
自身の能力開発機会として、社内システム開発、技術広報活動、セキュリティレベル向上施策など、多様な社内業務に関与することができます。
成果は加点評価として賞与に還元しています。

【プロダクト開発研修機会】
オリジナルWebガチャゲーム開発を題材としたプロダクト開発研修を行っています。
企画構想から拡張構想・クラウド環境構築・DB設計・実装・応用まで、プロダクト開発における一連のプロセスを学ぶ機会を作っています。

【AI駆動開発機会】
AI駆動開発の実践機会として、様々な社内システム実装・運用改善の機会を作っています。

評価制度について:
半期ごとの能力評価で昇給率が高く、大手SIer以上の給与水準を実現しています。
設計思想：顕在化重視・再現性重視
評価軸：人物評価・能力評価・実績評価

事業部の雰囲気について:
仕事に全力で取り組みつつ、心理的安全性が非常に高い組織です。
また、コンサルティング事業部との繋がりも深く、コミュニケーションがとりやすい環境です。

【業務概要】
DXと、データドリブンマーケティングの推進が主なミッションです。経営陣とともに、要件定義の上流から実装・運用まで一気通貫で担当いただきます。具体的には、経営課題から逆算し、システム全体のアーキテクチャ設計・技術選定からデータ基盤（BigQuery等）の構築までをリードいただくとともに、マーケティング・カスタマーサクセス・在庫管理など各領域の業務のDX化を要件定義から実装まで、さらにLLM／RAGを用いた業務効率化プロトタイプ（AIリーガルチェック等）の検証・実装まで、幅広くお任せします。

【具体的な業務】
▼直近で取り組んでいること
・点在データの統合: カート・在庫ツール・モール・広告媒体などに分散したデータを統合し、意思決定に使える状態へ
・社内業務の自動化: ダッシュボード構築、在庫出荷予測など、現場の負荷を下げるツールの企画・PoC・実装

▼将来的に取り組みたいこと
・数値に基づくマーケティング: 面×企画ごとのLTV／CPAをリアルタイムに可視化し、勘と経験だけに頼らない意思決定へ
・AIによる最適化: 過去の訴求・オファー・配送データからAIが最適解を提案。需要予測・在庫最適化・接点設計を自動化

【ポジション・部門の魅力】
自身の技術が事業をそのまま動かす実感を、裁量を持って味わえます。商品企画・マーケティング・在庫・顧客体験まで多領域の開発に関わり、業務負荷を最小化する基盤を設計から実装まで担うことで、特定技術に閉じない汎用的な開発力とアーキテクチャ設計力が身につきます。個人の挑戦を重視する文化のもと、望む成長環境に合わせて役割やミッションそのものを柔軟に組み替えられるのも魅力です。
・事業のコアに触れる手触り感: クライアントワークではなく、事業に深く入り込み、自身の開発したシステムがダイレクトに事業課題を解決し、売上や効率化に繋がる喜びを実感できます。
・最新技術の実践投入: 単なるデータ分析に留まらず、AI（RAG）などの新しい技術をPoCで終わらせず、実際のビジネスに活かす経験が積めます。
・盤石なサポート体制: 1人目エンジニアですが、グループ会社の熟練エンジニアのサポートや壁打ち環境があり、安心して技術的チャレンジができます。

【開発環境】
・データベース/インフラ: Google Cloud (BigQuery, Cloud SQL), AWS
・メイン利用システム: ecforce (カート), クラロジ (在庫), Amazon等 (モール), Meta・TikTok・Google等 (広告媒体), Relation (メール)
・その他技術領域: 各種Web広告API、モール関連API、生成AI技術 (LLM, RAG)

【ミッション】
クルーエージェントPh2の内製開発を技術面から牽引し、設計／実装方針／品質基準を定義しながら、フロント／バックエンド／AIオーケストレーションのワークフローを横断して開発チームをリードする。
短いサイクルで検証／構築／修正を回し、将来的な横展開に耐えうる技術資産と開発プロセスを社内に蓄積する。
また、業務部門と円滑なコミュニケーションを図り、業務要件の定義から実装、そして業務遂行までを強力にリードしていただくことを期待しています。

【主な業務】
・クルーエージェントPh2／Ph3に向けたアーキテクチャ設計、実装方針策定、技術意思決定
・BFF、フロントエンド、AIオーケストレーション／LLM連携をまたぐ設計レビューおよび品質管理
・AI駆動開発（Copilot、エージェント活用、テスト自動化）の導入／定着
・少数精鋭チームの技術リード、コードレビュー、技術課題の解消

【具体的な業務】
・BFFを中心とした疎結合アーキテクチャの設計、技術選定、共通設計ルールの整備
・フロント／バック／AIオーケストレーションエンジニアの設計／実装レビュー、品質担保
・抽象要件を構造化し、実装計画／タスク分解／優先順位づけを実施
・テスト戦略（Unit／Integration／UI／E2E）やCI／CD、監視運用を含む開発プロセス改善
・業務部門、PM、ベンダーと連携した仕様整理、課題解決、技術的リスクマネジメント

仕事の魅力
全国約2万人近い当社クルーが利用する大規模システムの開発に携わることができ、自身の開発したプロダクトが現場の変革に直結する大きなやりがいを感じられる仕事です。
また、生成AI×店舗接客DXという事業インパクトの大きい領域で、単なる受託開発ではなく、内製組織の立ち上げから標準化、AI駆動開発の実装までリードできます。
技術選定や設計、プロセス改善への裁量が大きく、将来的な横展開を見据えた“仕組みづくり”に関われる点が魅力です。
GitHub Copilot、NotebookLMなどの最新のソリューションを利用できる開発環境が用意され、最新の技術スタックに触れながら、成長できる環境をご用意しております。

【ミッション】
当社クルーが日々利用するクルーエージェントのUI／UXを高品質かつスピーディに実装し、AIエージェントを使った接客支援を現場で使われるプロダクトへ磨き込む。
店舗接客の業務理解を踏まえ、継続的な改善サイクルを高速に回せるフロントエンド基盤を構築する。

【主な業務】
・クルーエージェントのフロントエンド設計／実装
・音声入力、提案トーク表示、顧客情報表示などの画面改善
・デザイン／要件変更への迅速な反映、品質改善

【具体的な業務】
・React／TypeScriptなどを用いたフロントエンド開発
・ReactQuery Zustandを用いたキャッシュ／ストア管理
・Streaming処理でのチャット画面の開発
・画面遷移、状態管理、コンポーネント設計、API連携の実装
・LLM／エージェント機能のユーザー体験を考慮したUI設計
・単体テスト、UIテスト、E2Eテストの整備
・現場フィードバックを踏まえた継続的な画面改善とパフォーマンス最適化

仕事の魅力
全国約2万人近い当社クルーが利用する大規模システムの開発に携わることができ、自身の開発したプロダクトが現場の変革に直結する大きなやりがいを感じられる仕事です。
利用者に近いプロダクトであるため、改善の手応えをダイレクトに感じられます。
生成AIを活用した新しい接客体験を、UI／UXの観点から自ら形にできることに加え、内製立ち上げフェーズならではの高い裁量で、共通部品化や開発標準づくりにも関われます。
GitHub Copilot、NotebookLMなどの最新のソリューションを利用できる開発環境が用意され、最新の技術スタックに触れながら、成長できる環境をご用意しております。

「AI×セキュリティ」をテーマに、新規サービスの立ち上げからプロダクト開発、実際の各セキュリティサービスのプロセスの変革まで一気通貫で担っていただきます。

<エンジニアの主な業務内容>
●AI（LLM、各種APIなど）を活用した脆弱性診断プラットフォームや自動化ツールの設計・開発
●SOCにおけるアラート分析・トリアージ、およびIRにおけるログ解析・初動対応を自動化・高度化するAIシステムの構築
●セキュリティサービスおよびプロダクトにおける品質管理（品管）プロセスのAIによる効率化・テスト自動化
●サイバーセキュリティ領域における新規AIサービス（プロダクト）の企画・要件定義・プロトタイピング
●セキュリティスペシャリスト（ペネトレーションテスター、SOCアナリスト、IR担当者など）の暗黙知を分析し、AIに学習・実行させるためのプロンプトエンジニアリングとワークフロー構築

※ご経験やご志向性にあわせてポジションのご提案をさせていただきます。

事例のない市場で、最初の成功事例（n=1）を自ら創りにいく。エンタープライズ企業の次世代カスタマーサポート基盤を顧客と一緒に構想し、実現する事業開発ポジションです。

同社は「Friendly Technology」をVISIONに掲げ、研究開発力を基にAIの社会実装を行っています。

コンタクトセンター向けAI SaaSの提供を開始し、幅広い業態の大手企業に導入されています。

研究開発領域では、大手IT企業のアクセラレーションプログラムの日本第一期生に採択され、クラウドベンダーのLLM開発プログラムで日本語性能トップを達成。経済産業省の生成AI開発助成金プロジェクトにも採択されています。

いま、生成AIとAIエージェントの登場によって、カスタマーサポートという業務の前提そのものが書き換わろうとしており、顧客側にもベンダー側にも、まだ「正解」がありません。この環境で価値を生むのは、顧客の要望に応える動きではなく、顧客のCS組織の数年先の絵を自ら描き、その絵で顧客とプロダクトの両方を動かす動きです。契約の維持ではなく、市場の創出をミッションとした事業開発の推進を担っていただきます。

このポジションは職種分類上、カスタマーサクセスに位置づけられます。しかし、世の中の「カスタマーサクセス」という言葉が想起させる仕事 ヘルススコアの管理、活用支援、リアクティブな伴走 とは、中身が大きく異なります。

土台になるのは、既存エンタープライズ顧客との深い関係です。定例ミーティング、ビジネスレビュー、効果検証といった顧客との継続的な接点は、この仕事の重要な一部です。ただし、それらは目的ではなく材料です。顧客との対話から誰よりも早く課題の兆しを掴み、まだ誰も描いていない構想に変換し、事例のない市場で最初の成功事例を創る。既存顧客との関係の上でしかできない事業開発が、このポジションです。

具体的な業務内容:
1. 顧客の次世代CS基盤の構想立案と提案
・顧客のCS部門の中期課題のヒアリングと構造化
・CS基盤全体（同社プロダクト外のシステムを含む）のAs-Is/To-Beアーキテクチャの描き起こし
・部門責任者・役員層への構想提案と合意形成
・社内稟議プロセスへの伴走
2. 新プロダクトのPoC設計・実行・事例化
・生成AI応対・AIエージェント・ボイスAI等、市場に事例が少ない領域でのPoC設計（KPI設計・効果検証・契約化）
・導入効果測定とROI分析による成果の可視化
・定期的なビジネスレビュー（QBR）の実施
3. 事例の抽象化と横展開
・n=1で作った事例の「なぜうまくいったか」レベルでの抽象化
・業界・企業を越えた横展開と、再現性のある勝ち筋への転換
・同社製品群を活用したアップセル・クロスセル提案
4. プロダクトへのフィードバックと共創
・描いたTo-Be構想の、PdM・エンジニアへの直接の持ち込み（「今の技術で提供できるか」「できないなら何を作るべきか」の議論）
・顧客の声のプロダクト開発へのフィードバック
・成功事例・ノウハウのチーム内共有、CS活動の型化

※導入時のオンボーディングおよび機能質問などの問い合わせ対応は別チーム（オンボーディングチーム・サポートチーム）が対応します。

ポジションの魅力:
描く対象は同社プロダクトだけでなく、顧客のカスタマーサポート基盤全体です。プロダクトチームに改善提案を行い、顧客と開発の両方に最も近い場所で業務に取り組めます。

同社は4Valuesの一つに「Scrum CS」を掲げ、CS部門だけでなく営業も開発も経営陣も、全員が「顧客の成功のためになるか？」を前提に動いています。開発チームもScrum CSが前提であるため、CS部門の定例MTGに開発が出席することも多く、自身の声がプロダクトを創っているという実感を持ちやすい環境です。

また、議事録作成・ログ分析・提案資料作成まで、社内業務の多くでAIを活用しています。AIを顧客に提案する企業として、まず自らが最も深くAIを使う環境です。

このポジションは、以下のような志向を持つ方に向いています。
・「言われたものを届ける」仕事に物足りなさを感じている
・顧客の要望に応えるだけでなく、顧客がまだ気づいていない構想を提示したい
・事例のない市場で、最初の成功事例を自分の手で作りたい
・カスタマーサクセスとして顧客と向き合ってきた経験の延長線上に、より大きな裁量と構想の仕事を求めている
・自身の提案がプロダクトの進化に直結する環境で働きたい

1．業務内容
当グループ全体のAIシフト推進に向け、AI活用の企画・設計・実装推進を担っていただきます。

主な業務は、以下です。
1.経営・事業課題を起点としたAI活用テーマの構想設計
2.生成AIや機械学習を活用したユースケースの具体化・優先度設計
3.外部ベンダーや関係部署と協働した実装推進・レビュー
4.PoCで終わらせない業務実装・定着
5.将来的な横断展開を見据えたAI活用方針や基盤設計の整理

担当プロセスは、課題整理→構想策定→要件定義→実装推進→効果検証→定着化を想定しています。
HD各部室、PG・EP・RP・原子力・廃炉のDX組織、システム/セキュリティ組織、関連システム会社、外部パートナーと連携しながら進めていただきます。
業務構成比は、プロジェクト業務60％、企画・構想30％、定常的な調整・報告10％を想定しています。

2．職責
入社直後は、既存のAI活用案件や生成AI施策のキャッチアップを行いながら、構想・設計内容の整理、改善提案、外部委託先との技術・業務レビューをご担当いただきます。
将来的には、新規AI活用テーマの立案や部門横断でのAI活用検討のファシリテーションも期待しています。
判断・主導いただきたい領域は、AI活用ユースケースの設計、優先度判断、実装方式・技術選定の提案、業務実装後の改善方針や展開可否の整理です。
関係部署との間では、業務主管部門との要件定義・業務設計、IT部門とのシステム構成・運用方針、外部パートナーとの役割分担やQCDについて合意形成いただきます。
MS級は担当テーマの推進と周囲支援、SS級はより難度の高いテーマ推進に加え、下位職者の業務支援・育成も期待します。

3．採用背景
当グループでは、AIシフトおよび全社DX推進を重要な経営テーマとして位置付け、AI・データ活用を前提とした業務変革を進めています。現在は、個別施策の推進に加え、各部門で得られた知見や成果を横断的に展開し、再現性のある形でグループ全体へ広げていくフェーズにあります。
また、AI活用に関する相談やプロジェクトの立上げニーズもグループ内で拡大しており、構想策定から実装・定着まで一貫して推進できる体制の強化を進めています。こうした取り組みをさらに加速させるため、業務変革の中核を担う新たなメンバーを募集します。

4．魅力・やりがい
本ポジションは、グループ全体のAIシフトをHD軸で俯瞰しながら、企画から業務実装まで一気通貫で推進できる点が大きな魅力です。個別最適ではなく、経営アジェンダに直結するテーマに関わり、HD・各基幹事業会社・外部パートナーを横断して価値発揮できます。また、将来的には各DX組織や重点プロジェクトへの配置・ローテーションも見据えた全社視点のキャリア形成が可能です。DX組織を横断しながらキャリアを形成する方針のもと、グループ全体の変革を自ら前に進める経験を積めます。

5．キャリアパス
短期（1 3年）：HD軸のDXプロジェクトで課題整理・構想策定・推進実務を経験いただきます。
中期（3 5年）：重点PJや各社DX組織との横断テーマで中核的役割を担い、複数案件をリードいただきます。
長期（5年以上）：DX組織のリーダー、重点PJ責任者、全社DX戦略・人財配置を担うポジションとして、組織全体の変革に関与いただくことを期待しています。

同社は2023年6月に設立されたテクノロジーコンサルファームです。生成AIサービスを活用し、「生成AIエージェントインテグレーター」として、戦略立案から実装・運用まで一気通貫で大企業の業務をAIで根本的に再設計しています。生成AIは、単なる技術革新のブームに留まらず、労働形態や組織構造、ビジネスプロセスに根本的な変革をもたらす可能性を秘めています。その可能性を挑戦と変革に変えられるのが、同社のようなスタートアップだと考えております。またテクノロジーもビジネスも両面で高い理解を持つコンサルタントが、ビジネスセンスと開発知見をかけ合わせた発想力で、生成AIの無限の可能性を引き出し、お客様のビジネスを革新的かつ競争力のあるものへと進化させ、お客様の成果を最大化するパートナーとなることを目指します。創業3年目ですが、すでに大手企業とのお取引実績があり、幅広い業界のお客様に対し、生成AIを活用したDXの支援を行っています。今後は海外展開、またIPOを目指しています。

事業内容:
◆生成AIエージェントインテグレーション
AI・戦略・業務をつなぐ専門家として、お客様のエージェント戦略を一気通貫でご支援
- AIエージェントの知見: 最適なスキルセットを有するエージェントの提供
- 業務ドメイン理解: 連続した業務フローの中へのエージェント統合
- 組織変革: AIネイティブな組織設計・最適配置

◆生成AI活用コンサルティング
大手企業のビジネス目標に対し、生成AIを活用したアイデアを共同立案
- 短期間での実証実験（PoC）を実施し、ビジネスへのインパクトを検証
- 理想にとどまらない、実業務に活かされる支援を実現
- 顧客の「自走化」まで見据えた価値提供

◆生成AIシステム開発
大規模言語モデル（LLM）を活用したシステム開発
- 従来の「考える」AIから「行動する」AIエージェントへ進化
- 複雑な業務プロセスの自動化
- 既存システムとの連携・統合

具体的な業務:
コンサルタントと密に連携し、プロジェクトの進行を全面的にサポートしていただきます。単なる事務作業にとどまらず、秘書的な視点での先回りした調整、クライアント対応、プロジェクト管理など、コンサルタントのパフォーマンスを最大化させるための「全方位的なサポート」を担う役割です。ビジネスの現場でコンサルタントの「右腕」として、臨機応変かつ能動的に立ち回ることが求められます。

主な業務内容:
【コンサルタントサポート業務】
- メールドラフトの作成、スケジュール管理などのルーティン業務
- 提案資料、見積書、契約書、セミナー資料等の資料作成（Word、PowerPoint、Googleスライド、経理システム等）
- クライアントからの依頼事項に対する一次対応

【商談・ミーティングのサポート】
- 商談の日程調整
- クライアントとの商談同席
- 会議のタスクやネクストアクションへの誘導などのプロジェクト管理

【マルチタスク対応】
- 営業活動のフォロー（アポイント設定、パイプライン管理）
- 定例会議への参加、プロジェクト進行のディレクション補助
- コンサルタントが本来の業務に専念できる環境の構築・維持

業務範囲は多岐にわたるため、状況に応じた臨機応変な対応が求められます。いずれの業務においても生成AIを積極的に活用し、スピードと精度の高次な両立を目指していただきます。

ポジションの魅力:
最先端のAIビジネスの現場で、超一流のコンサルタントの思考プロセスを間近で学び、圧倒的なスピードで成長できます。最先端の領域を扱う一方、根底にあるのは徹底した規律とクライアントファーストです。高度な論理的思考力に加え、細部まで確実に完遂する粘り強さが常に求められます。

一緒に働くメンバー:
役員陣をはじめ、プロフェッショナルファームや金融出身の精鋭メンバーが中心です。ハイレベルな環境で、スピード感を持って成長したい方に最適な環境です。

AIネイティブなICT基盤の構築および組織インテリジェンスの最大化を目指し、以下の業務を推進していただきます。

・ICT基盤の構築及び運用
・セキュリティ管理の高度化
・事業部の業務プロセスの合理化
・AIを活用した組織インテリジェンス基盤の構築運用

単なる社内情報システムの管理やヘルプデスク対応に留まらず、ITを手段として組織課題を解決する、攻めのコーポレートITポジションです。

また当社では、全社的にAI活用を推進しており、Claudeを活用した研修プログラムを実施しています。現場メンバー単位で生成AIを活用できる環境が整備されており、情報システム部門はAI活用の推進役として組織全体の生産性向上をリードしていただきます。

●ポジションの魅力
・AIを活用した新たな組織基盤の構築運用に関与できる
最先端のAI技術を駆使し、社内のICT基盤や組織インテリジェンスの設計・運用という中核領域に携わることができます。

・組織全体に影響を与えるポジションである
各部門と連携しながら、業務プロセスやデータ活用を変革していくため、組織全体の生産性や意思決定に直接インパクトを与えることができます。

・技術を活用して事業成長に貢献できる
単なる運用業務に留まらず、AIネイティブな技術基盤の構築を通じて、事業拡大を支えるオペレーションの根幹を築き、成長に大きく貢献できる役割です。

・AIネイティブな組織づくりを主導できる
Claudeを活用した全社研修や生成AI活用推進を通じて、単なる運用管理ではなく、AIを活用した業務変革・生産性向上の中心的役割を担うことができます。

●身に付く・期待する、知識・スキル・能力
・AIネイティブなICT基盤の設計・構築・運用スキル
・最先端AI技術を活用した業務プロセスの合理化・自動化スキル
・データインテリジェンスを活用した組織全体の業務最適化スキル
・AIガバナンスおよび高度なセキュリティ管理の知識
・経営視点に立ったIT投資・コスト最適化の戦略的視点
・部門横断の課題解決を主導するプロジェクトマネジメント力

●業務内容
既存のICT基盤をベースに業務を維持・最適化しながら、AI技術を積極的に活用した「攻めのコーポレートIT」としての機能を拡充していただきます。
【ICT基盤・セキュリティ】
・AIネイティブな社内ICT基盤（ID管理、デバイス管理、ネットワーク等）の構築および運用
・技術革新に対応したセキュリティポリシーの策定およびIT統制・セキュリティ管理の高度化
・ITコストの可視化およびAIを活用した最適化戦略の立案・実行

【業務プロセス・インテリジェンス】
・顧客管理ツール（CRM/SFA等）の設計・整備および、AIによるデータ解析を活用した運用改善
・部門横断（営業・マーケ・CS等）での業務フローの整理・標準化、およびAIによる業務プロセスの合理化
・SaaS間のデータ連携および組織インテリジェンス基盤の構築
・業務効率化に向けた自動化・仕組み化（RPA、GAS、AIツール等の活用）

【全社横断的プロジェクト】
・組織の生産性向上を目的とした新規ITツールの選定・導入・定着化
・経営・事業視点を持ったIT投資の推進およびプロジェクトマネジメント

※業務内容の変更の範囲：当社業務全般

【ミッション】
PHR、EMR、健診データなどの医療・健康データを活用し、AIによる疾患予測や行動変容支援を高度化することで、一人ひとりに最適なヘルスケアの実現に貢献する。

【主な業務】
PHR、EMR、健診データなどのリアルワールドデータを活用し、高血圧患者向けAIサービスの精度向上と、新たな医療インサイトの創出を推進する。

【具体的な業務】
・リアルワールドデータの分析
・AIサービスの精度向上に向けたインサイトの創出
・医療専門家と連携した高血圧リスク予測、行動変容支援の分析・モデル開発
・疾患特化AIの継続的な改善
・新機能開発の推進


●仕事の魅力
・PHR・EMR・健診データという希少性の高い実データを扱える
・医療専門家と協働し、AIの精度向上から新たな医療インサイト創出まで担える
・PoCではなく、実際のサービスとして社会実装まで関われる

経営直下の少数精鋭の組織において、AIを活用した業務プロセス整理・改善企画から実装、定着まで裁量を持って携わることができます。既存のやり方に捉われず、PdMや社内他チームと伴走しながら以下に携わっていただきます。

・グループ4法人におけるAI活用に関する課題探索~プロトタイプ作成~実装
・生成AI導入後の運用設計、導入効果検証、追加打ち手の策定
・必要に応じたサポート対応

プロジェクト例：
・社内のAI活用事例を他部署も参照・活用できるようにするプラットフォーム
・役職別・スキル別のロードマップが表示される学習管理システム
・従業員のスキルや経験・評価データなどを社内システムと紐づけ、一元管理できる人材管理システム

●このポジションの特徴
社内の部門を「顧客」と捉え、現場に入り込んで課題をヒアリングし、
提案書ではなくプロトタイプを実装して課題を解決するFDE（Forward Deployed Engineer）として業務の仕組み化・自動化を推進いただきます。

その他要件
●業務の変更範囲は会社が定めるすべての業務（転籍・出向も含む）とする

●就業場所の変更範囲は会社（転籍・出向先の会社も含む）が定めるすべての事業所・場所（海外を含む）とする

【ミッション】
PHR、EMRなどの医療データを活用した疾患特化AIサービスの技術戦略とアーキテクチャ設計をリードする。医療品質、安全性、拡張性を考慮したAI基盤を構築し、ヘルスケア領域のAI活用を推進する。


【主な業務】
医療・健康データを活用したAIサービスについて、技術戦略策定、アーキテクチャ設計、技術選定、AI基盤構築までを一貫してリードする。


【具体的な業務】
・医療・健康データを活用したAIサービスのアーキテクチャ設計、技術選定
・LLM、RAG、機械学習モデル、データ基盤を組み合わせたシステム設計
・AIエンジニア、データサイエンティスト、医療専門家と連携した疾患特化AI開発のリード
・AI品質評価、セキュリティ、ガバナンスを考慮した持続可能なAI基盤の構築


●仕事の魅力
・医療データを活用したAIサービスを構想から設計できる
・LLM・RAG・機械学習など複数技術を組み合わせたアーキテクチャ設計に携われる
・PoCではなく、医療品質・安全性を考慮した実サービスの社会実装を担える

【ミッション】
当社のヘルスケア戦略の実現に向け、事業、プロダクト、システム全体を俯瞰したアーキテクチャ設計をリードする。
利用者体験と医療・ヘルスケア業務を理解し、サービス要件をシステム要件へ落とし込む。関係部門や外部パートナーをつなぐハブとしてプロジェクトを推進し、将来拡張を見据えたシステム構想・ロードマップを策定する。

【主な業務】
ヘルスケア領域・メディカル領域の要求整理、要件定義、システム全体設計、プロダクト・画面・API仕様の整理を担う。開発ロードマップ、優先順位、外部サービス・病院システムとの連携方式を策定し、開発ベンダーや外部パートナーへの技術ディレクション、技術課題・リスク管理、設計資料の作成を行う。

【具体的な業務】
・UX、業務要件を画面、データ、システム全体へ落とし込む
・PHR、EHR、認証、同意、決済、通知を含むサービス全体の設計・レビュー
・病院、自治体、企業、外部サービスとのAPI・システム連携方式の設計
・開発ベンダーとの設計レビュー、技術課題の整理、品質向上
・システム構成図、業務フロー、API仕様書などの設計ドキュメントの整備

●仕事の魅力
・医療データを活用したAIサービスを構想から設計できる
・LLM・RAG・機械学習など複数技術を組み合わせたアーキテクチャ設計に携われる
・PoCではなく、医療品質・安全性を考慮した実サービスの社会実装を担える

【業務概要】
機械学習（ML）エンジニアとして、米国や欧州などの海外拠点に所属する英語話者のエンジニアチームと緊密に協業しながら、予測モデルや生成モデルを駆使した自律型AIエージェントの設計・実装を主導していただきます。
※日本・欧米間でのクロスボーダーな開発となるため、週2〜3回ほど早朝または夜間にオンラインミーティングが発生します。

【業務詳細】
- グローバル協働でのプロダクト開発： 海外拠点のエンジニアと連携したAIエージェント機能の開発・実装
- マルチプロバイダーの活用： コスト最適化やシステム堅牢性（レジリエンス）の担保を見据えた、複数プロバイダー（OpenAI, Anthropic, Google等）のLLM選定・モデルおよびAIエージェントの設計・検証
- MLOpsの推進： ベストプラクティスに基づいたCI/CDパイプラインの構築、モデルの学習・モニタリング・バージョン管理の仕組み化
- 基盤最適化： 機械学習モデルの推論パフォーマンスおよびスケーラビリティの最適化
- LLMの高度化： ドメイン特化のためのLLMのファインチューニング、および学習プロセスの設計・実装
- 技術リサーチ： 機械学習・MLOps・LLM領域における最新トレンドのキャッチアップと、新技術・手法の調査、およびプロダクトへの導入提案
（※実際の担当領域は、ご経験やご志向に応じて柔軟に決定いたします。）

【プロダクト・サービスへの組み込み例】
・生成AI技術を活用してリサーチ業務のオペレーション自動化を進めており、顧客が求めるエキスパートとのマッチング精度を飛躍的に向上させる予定です。
・AIによりエキスパートへの確認文面や、顧客へ提示する推薦文の自動生成機能を実装し、クライアントの工数削減とエキスパートへの訴求力向上を同時実現しています。
・多様なキャリアデータを最大限に活用するため、RAGによる個人の関心に最適化されたタイムライン表示システムの検証を行っています。

【このポジションに期待する役割】
自社保有のデータの半分程度は日本語のテキストデータであり、機械学習エンジニアとして海外拠点と協業しながら、日本語での自然言語処理や精度評価など自律型のAIエージェントの設計・実装をリードしていただきたいと考えています。

本ポジションの魅力
・機械学習モデルの設計やシステム開発の成果が当社の事業成長に直結するやりがいを感じることができます
当社では、80万人のエキスパートネットワークと数十億円の売上規模という既存の大きなアセットを持ちながら、そのプロダクトをAIベースで作り替えようとしています。当社のビジネスの根幹である「検索」や「マッチング」そのものをAIに置き換えることで、エキスパートの方が持つ一次情報を効率的に結びつけるための高度な検索・マッチングシステムを実現しようとしており、機械学習エンジニアは非常に重要な役割を担っています。
自身の開発した機械学習モデルやシステムが事業成長に直結するインパクトを感じながら業務に取り組むことができます。

・課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで一貫して携わることができます
ビジネスサイドと密に連携しながら、課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで進めることができます。
課題はビジネスサイドからの要望に基づくこともあれば、自らが提案することも可能です。自らの意見が反映されやすい環境であり、裁量を持って業務に取り組むことができます。

・国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことができます
日本だけではなく海外にもクライアントやエキスパートが多くいることや、優秀なPdMやソフトウェアエンジニアの仲間が海外拠点に多在していることから、当社では東京とアメリカ、EUを中心とする多拠点での開発体制をとっています。
海外の開発拠点との連携などグローバルチームのマネジメントを通して、文化や考え方の違うメンバーを融合しながら強いチームを作る経験ができるため、国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことが可能です。
ご希望次第ではニューヨークの開発拠点で勤務する可能性もあります。

開発環境
- 開発言語： Python, SQL
- AI/ML・オーケストレーション： Azure OpenAI, Gemini, Anthropic, LangChain, LangGraph, Scikit-learn, Transformers
- バックエンド・Webフレームワーク： FastAPI, Streamlit, SQLAlchemy
- データ基盤・検索エンジン： Azure Cognitive Search, Elasticsearch, Redis, CosmosDB, PostgreSQL
- インフラ・DevOps： Docker, Kubernetes, Azure Functions, Azure DevOps

【ミッション】
社会・産業構造の変化、技術進化、政策動向、グループのアセットを踏まえ、本部戦略の構想・戦略企画・具体化をリードする。

【主な業務】
次世代を担う事業戦略の立案、国産AI等の重点プロジェクトの事業化検討、AI関連のアライアンス・M&A等検討、本部横断的なプロジェクト推進 など

【具体的な業務】
●次世代を担う事業戦略の立案
・本部戦略の策定：社会・産業・技術・政策動向を踏まえた事業機会の探索、重点テーマの論点整理、戦略仮説の構築
・産業横断の戦略設計：重要インフラ、基幹産業、公共領域等におけるターゲット選定、市場性、事業性の検証

●国産AI等の重点プロジェクトの事業化検討、
・国産AIを起点としたビジネスモデル、ロードマップ、収益機会の検討

●AI関連のアライアンス・M&A等検討
・事業提携、出資、JV、M&A等の非連続成長機会の探索、初期仮説構築、投資ストーリー整理、関係部門との検討推進

●本部横断的なプロジェクト推進
・プロジェクト推進：本部内各部門、技術部門、営業部門、法務・財務・経営企画、官公庁、研究機関、パートナー企業等を巻き込んだプロジェクトマネジメント
・意思決定支援：経営層・関係役員向けの資料作成、論点設計、事業計画・収支モデル作成、リスク・課題の可視化

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】
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。

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。

募集背景:
音声認識プロダクトは、会議・商談の音声をリアルタイムに文字起こしし、話者を分離し、決定事項とToDoまで構造化するプロダクトです。新しい認識エンジンと会議横断分析を投入し、いま最も伸びている領域のひとつになっています。リアルタイム性・認識精度・GPU推論コストという三つ巴のトレードオフを、顧客ごとの専門用語や60言語超の翻訳、日本リージョン限定処理といった制約の下で成立させる必要があります。この領域の設計を主導し、チームを技術的に牽引する技術的な意思決定者を置くための募集です。

Tech Lead としての仕事:
1. 音声処理基盤の技術戦略とアーキテクチャ設計
ストリーミング音声の取り込みから、認識・話者分離・要約までの処理パイプライン全体を設計します。精度・レイテンシ・推論コストのどれを、どこまで、どうやって取りに行くか その判断の責任を持ちます。技術選定、技術的負債の返済計画、スケーラビリティとコストの設計もここに含まれます。
2. プロダクト機能の設計・実装リード
会議横断分析、LLMを用いた要約・論点抽出、Zoom / Teams / Meet からの音声取り込み、Salesforce / Slack など業務ツールへの連携。PdM と要件を詰めながら、自ら手を動かして設計・実装をリードします。ISMS / Pマーク準拠、データ暗号化、日本リージョン処理といったエンタープライズ要件も設計に織り込みます。
例: 大規模会議での話者分離精度が伸び悩んでいた。音声波形ベースの分離モデルと後段のLLM補正を組み合わせる構成に切り替え、GPU推論をバッチング化。精度と推論コストを同時に改善する。
3. チームの技術リード
設計レビュー・コードレビューを通じた品質の底上げ、メンバーのメンタリング、開発プロセスの整備。技術面接への参加を通じて、チームを一緒に作る側に回っていただきます。

チーム体制:
エンジニア組織には約60名が在籍しています。エンジニアの外国籍比率は44%です。音声認識プロダクトチームは5名。PdM、AI Platform チーム (GPU / Kubernetes 基盤)、Product Engineerと連携して進めます。

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

このポジションはグループのスタートアップである同社でお仕事をしていただくポジションです。

出向先企業情報
会社名： 株式会社Almondo
所在地： 〒150-6139 東京都渋谷区渋谷2-24-12 WeWork 渋谷スクランブルスクエア内
事業内容：AIソリューションの開発、販売、提供
代表者： 伊藤 滉太
HP：

同社におけるデータ基盤エンジニアとは
「データ基盤の構築・運用から、ビジネス現場でのデータ活用・データ定義統一までを一気通貫で推進するプレイヤー」です。
自ら手を動かしてデータパイプラインやデータマートを構築するだけでなく、ビジネスサイド（企画・プロダクト・マーケティング・経営層等）と伴走し、要件定義・指標設計・可視化・分析支援まで幅広く担当していただきます。

具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。

1. データ基盤・データマートの設計・構築・運用
AWS (Redshift/S3等) や GCP (BigQuery/Dataform等) を活用したDWH・データマート（DM）の設計および構築
dbt等を活用したデータモデリング、データパイプライン（ETL/ELT）の実装・運用およびデータ品質・リネージの管理
クエリパフォーマンスチューニング（sort key/dist keyの見直し、パーティショニング設計等）や処理時間・コストの最適化

2. データマネジメント・ガバナンス推進＆定義統一
プロダクト間や事業部間におけるデータ定義の整理・統一（データカタログ作成・ドキュメント整備）
イベントトラッキング設計や主要指標（KPI）定義の標準化・整備
非エンジニアからのデータ定義・クエリに関する質問対応やドキュメント化による自走支援

3. ビジネスサイドへのデータ活用・可視化支援
BIツール（Looker Studio / Tableau / Redash等）を用いたダッシュボード・KPIモニタリング環境の構築
ビジネスサイド（企画・ディレクター・PmM等）との要件すり合わせ、抽出クエリの作成・テンプレート化・レビュー
ユーザー行動データや属性データを用いた分析支援（ファネル分析・離脱分析・ABテスト効果計測等）および施策提案

プロジェクトの例
業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあり、各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しています。
大手プロダクト・SaaSにおけるデータ分析基盤・データマートのゼロからの設計・構築
Webサービス・ゲーム等のログデータ/取引データを対象としたDWH・マート構築およびRedash/TableauでのKPI可視化
全社横断データマネジメントグループでのデータ定義統一、ドキュメント化、クエリチューニング
Claude Code等の生成AIツールを活用した定型抽出・分析タスクの自動化・効率化推進

ポジションの魅力・得られる成長
一気通貫のキャリア: クラウドインフラ・DWH設計からBI可視化、データマネジメント、ビジネス分析支援まで、データ利活用全体のサイクルを回す経験が積めます。
高いビジネスインパクト: ビジネス領域と開発領域の架け橋となり、データ定義の揺れ解消や分析環境整備を通じて、組織全体の意思決定スピードや売上向上・業務効率化に直接寄与できます。
モダンな技術スタック・生成AI活用: BigQuery, Redshift, dbt, Claude Code等のツールを積極的に活用し、自動化・標準化の最前線でスキルを磨けます。

働く環境
オフィス
渋谷駅直結の渋谷スクランブルスクエア (WeWork) 41F。提携先グループ会社と同フロアを共有しており、スタートアップのスピード感と上場企業の安定したサポート体制が共存する環境です。

関わるメンバー
正社員全員が技術バックグラウンドを持つ少数精鋭チームです。職種や役割に関わらず技術の共通言語で会話できるため、意思決定が速く、相談のハードルが低い環境です。

働き方
効率を最大化させる働き方ができるよう、出社・リモートについての規定は設けていません。
フレックスタイム制: コアタイム 11:00 16:00 / 前後は自由に調整可
リモートワーク可: 集中作業や個人の事情に合わせて在宅勤務OK

実際の出社パターン
フルリモート：約30%
週2 4日出社派：約40%
毎日出社派：約30%

技術スタック(一部)
AI/機械学習・自動化: Claude, OpenAI, Gemini, Claude Code, PyTorch
データ/DWH/ETL: BigQuery, Redshift, AWS (S3, Lambda), GCP (Dataform), Azure Databricks, dbt, digdag
分析/BI/ツール: Tableau, Looker Studio, Redash, Adobe Analytics, Salesforce
言語/DB: SQL, Python, PostgreSQL, MySQL
DevOps/環境: GitHub, Docker, Windows, Mac, Linux
ツール: Slack, Notion, Google Workspace

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。

概要:
同グループでは持続的な成長の実現を目指し、データ活用基盤であるデータレイクの高度化を進めています。データレイクは、経営判断、営業戦略、マーケティング、リスク管理、業務効率化、AI活用など、グループ全体のデータドリブン経営を支える戦略的インフラです。同グループのデータレイクは、すでに重要な業務基盤として稼働しています。目指しているのは、単なるデータの蓄積基盤ではありません。生成AI、LLM、RAG、マルチモーダルデータ活用、リアルタイム分析、データガバナンス高度化など、次世代のデータ活用を支える基盤づくりに挑戦しています。金融機関に求められる高い信頼性・堅牢性と、テクノロジー企業のような進化スピード。その両立を実現するデータ基盤を追求しています。本ポジションでは、AWS上のIaaS/PaaSを活用しながら、OS、DBMS、Python、SQL、ETL/ELT、データパイプライン、セキュリティまで幅広い領域に携わり、データレイクの継続的な拡張開発を担っていただきます。決められたものを開発するだけでなく、まだ正解のない領域に挑み、技術検証や改善を繰り返しながら新たな仕組みを形にしていく仕事です。新しい技術や課題に挑戦し続けたい方。技術の力で銀行の未来を変えたい方。自ら学び、考え、行動し、周囲を巻き込みながら前に進める方を求めています。

具体的な業務:
同グループのデータ活用基盤であるデータレイクについて、継続的な拡張開発、機能追加、性能改善、技術検証、アーキテクチャ改善を担っていただきます。ビジネス部門、データサイエンティスト、システム部門、外部パートナーと連携しながら、データを安全かつ効率的に活用できる基盤を進化させていくポジションです。
▼具体的な業務内容
・AWS上でのデータレイク基盤の設計・構築・拡張開発
・AWS IaaS/PaaSを活用したデータ基盤アーキテクチャの検討・改善
・Python、SQL等を用いたデータ処理機能、ETL/ELT処理、内部ツールの開発
・OS、DBMS、ネットワーク、ストレージ、権限管理を踏まえた基盤設計・実装
・データパイプラインの設計・構築・最適化および性能改善
・データ品質管理、メタデータ管理、データカタログ整備の仕組み化
・データセキュリティとアクセス制御の実装、監査・コンプライアンス対応
・既存データレイク基盤の課題分析、改善提案および技術的負債の解消
・LLMや生成AI、RAG活用を見据えたデータ基盤の拡張
・画像・音声・動画・文書などマルチモーダルデータの取り込み・保存・処理基盤の検討
・新技術の調査、PoC実施、導入判断および標準化
・データサイエンティストや業務部門との要件定義、実装方式の検討
▼サービスの一例
・同社のサービス（誰でも使え、日常使いから金融商品取引までのアプリ完結を順次実現）
・同社のサービス（デジタル通帳、経営診断機能など、事業者さま向けの便利機能を集めたポータルサイト）

ポジション・部門の魅力:
銀行のデータ活用を、インフラから変えられる
同グループのデータレイクは、単なるIT基盤ではありません。経営判断、営業戦略、マーケティング、リスク管理、業務効率化、AI活用の土台となる戦略的インフラです。設計・開発した仕組みが、グループ全体のデータ活用を支えます。
AWS、DBMS、Python、AI活用まで、広く深く関われる
AWSのIaaS/PaaS、OS、DBMS、Python、SQL、ETL/ELT、データガバナンス、セキュリティ、生成AI、RAGなど、単一の技術領域に閉じず、データ基盤全体を俯瞰して設計・開発できる環境です。
金融機関ならではの難易度がある
金融データには、高い信頼性、正確性、セキュリティ、コンプライアンスが求められます。だからこそ、技術者としての設計力、実装力、運用を見据えた判断力が磨かれます。簡単ではありません。しかし、だからこそ市場価値の高い経験になります。

ポジション概要
SOCにおいて、セキュリティ監視・インシデント分析を起点に、Threat Hunting、Detection Engineering、検知ロジック開発、分析自動化を推進するポジションです。日々の監視運用にとどまらず、SIEM・EDR・SOAR・生成AI／LLMなどを活用し、検知精度・分析効率・対応品質を継続的に向上させる役割を担います。
また、SOC単独で完結する業務だけでなく、DARTやCSIRTなどの関連セキュリティ組織と連携しながら、高度インシデント対応、フォレンジック支援、検知基盤・分析基盤の改善、新技術のPoCから実運用化まで幅広く推進します。
近年、AIを悪用した攻撃が高度化する中、従来の監視運用だけでは十分な対策が難しくなっています。同社ではAIを活用した検知・分析の高度化や自動化を推進し、将来を見据えたSOC体制の強化を進めています。
本ポジションでは、その中核メンバーとして次世代SOCの実現を技術面から牽引することが期待されています。

【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...

【業務概要】
同社では、単なるソリューションの売り込みではなく、顧客の真の経営課題（利益率改善・人材不足・売上拡大等）を特定し、AI・データ基盤・UX・クラウド・セキュリティなどの専門家チームを編成して本質的な課題解決を推進しています。
受動的な営業スタイルではなく、セミナーやアセスメント等を起点に自ら案件を創出し、顧客のCXO・経営層と強固なリレーションを構築できるコンサルティングセールスのコアメンバーを募集いたします。

【案件事例】
1.【AI×BPRデュアル戦略】化学メーカー大手における生成AI・DWH基盤構築と全社業務改革
特定のLLMやベンダーに依存しない「マルチLLM活用AI基盤」および「DWH（データウェアハウス）統合データ基盤」の構築と、それに伴う全社的な業務改革（BPR）を並行して推進するデュアル戦略プロジェクト
2.【戦略DX・地域創生】大手地方銀行における統合と2030年に向けたDXロードマップ策定
統合を控える金融機関における、2030年を見据えた戦略的DXロードマップの構想立案、および地域創生プラットフォームの構築
3. 【新規事業創出】大手通信キャリアによる不動産向けIoTビジネスモデル設計＆PoC実行
住宅・シニア向け不動産ビジネスをターゲットとした、不動産向けIoTユースケースの収益モデル設計およびPoC（実証実験）から事業化、全国展開への伴走支援
戦略・業務コンサル案件とPMO案件の受注比率は8:2です。

【具体的な業務内容】
コンサルティングセールスとして、顧客企業の決裁者クラス（役員、CXO、部長以上）に対し、本質的な経営課題の発見からプロジェクト発足・提案・受注までを一貫して主導していただきます。
・既存、新規の顧客の経営課題の発見・仮説構築
・顧客への提案ストーリーの策定とプレゼンテーション
・既存案件の追加提案・アップセル・クロスセルの機会創出
・顧客キーパーソン（役員・CXO等）とのリレーション構築
・顧客の課題に応じた社内スペシャリストとのチーム編成
・案件創出（セミナーや情報交換会、アセスメント等）

【ポジションの魅力】
・DX/AX領域における大手企業向け案件をリードできる
・AI・データ活用など先端技術を活用した変革支援に携われる
・「属人的なセンス頼み」ではなく、勝てる「型（フレームワーク）」で戦える
・顧客の決裁者クラス（役員、CXO等）の真のパートナーになり、市場価値が突き抜ける

●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

●プロダクトの特徴
当サービスは発見型ソーシャルECアプリです。
発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。
セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。
2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。
特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40 50代の女性に多く利用いただいている点です。
作物育成ゲームや投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。

●プロダクトの目指す世界
当社は「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。
検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。
ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。
情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。
2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。

変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。
目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。

●業務内容
「自社サービス」toCプロダクトを伸ばすことがミッションです。
仕様検討からリリース・効果分析までを一貫して担い、お客様の体験と事業の数字の両方に責任を持ちます。
お買い物という消費体験を軸に、当社のプロダクトマネージャーには、現状だけでも多くの担当領域があります。
いずれも担当しうる領域の例です。

▼発見型ECの買い物体験（メインの軸）
検索しないお客様が、眺めているうちに出会い、買う。その体験の中核設計。

▼毎日の習慣・エンゲージメント
カウシェファームを含む、毎日通いたくなる理由の設計。継続と復帰のループを作る。

▼新規サービスの0→1
レシート・家計簿など、お客様の生活に浸透する新しい利用ユースケースをつくる。仮説検証からプロダクトの拡張までを担う。

▼広告体験
報酬のために我慢するものになりがちな広告を、触れてよかったと思える体験に設計し直す。

●共通業務
・エンジニア・デザイナーとの仕様すり合わせ・スプリント設計
・営業・CSチームからのパートナー・クライアントのフィードバック収集と優先度判断
・KPI（DAU/活動率/出稿単価/広告効果等）のモニタリングと改善施策の立案
・ロードマップの策定と経営への説明

※会社の状況や成果に応じて、担当する面が広がったり移ったりすることも前提です。

●このポジションで向き合う難題
▼前例のない発見型ECという消費行動を中心にした生活圏サービスをゼロから作る。
さまざまな国内外の生活圏サービスを参照しながらも、独自の市場とお客様のインサイトをもとに仮説を立て、作り、外し、また作る。
この不確実性を前提に進む必要があります。

▼夢中になる体験設計を行い、事業のBSとPLを連続的・非連続的に伸ばす。
人が続けたくなるループの設計と、ECの粗利構造は別々の言語で書かれています。
「楽しいけど収益性がない」でも「収益性はあるけど楽しくない」でもなく、「楽しくて収益性がある」を、ユーザーインタビュー、データ分析、国内外のプロダクト調査などのインサイトを確かめながら見つける仕事です。

▼直感で伝わるシンプルさで勝つ。
お客様は複雑な操作が得意ではありません。機能を足すのではなく、削って伝わる形に落とし込む設計力が問われます。

●仕事の魅力
・10兆円を超え、今もなお成長し続けるEC市場のど真ん中で、「検索して欲しいものを探す」従来型とは異なるECの形 発見型EC、ファーミングコマースとも呼ばれる新しい体験を、最初に作る側に立てます。
・お客様は1日平均38分・月20日以上アプリに滞在しています。打った手への反応が濃く、速く返ってきます。
　施策リリースのサイクルは高速で、仮説をすぐ実装し、結果を数字で確かめられます。
・CXO（Chief Experience Officer）直下で、担当領域の中期ロードマップを自分の手で描けます。
・サービスが成長し領域がどんどん拡大していくため、どこかで成果を出した後、担当領域を広げたり、マネジメントに領域を広げたりとキャリアの幅をさまざまな形で広げられる可能性があります。

●開発環境・技術スタック
モダンな技術選定と、Google Cloudのフルマネージドサービスを徹底活用しています
・言語: Go (100%)
・インフラ: Google Cloud (Cloud Run, Cloud Spanner, Pub/Sub, etc)
・通信: gRPC, Protocol Buffers
・CI/CD: GitHub Actions, Cloud Build
・構成管理: Terraform
・モニタリング: Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace
・分析基盤: BigQuery, Looker Studio
・AI/LLMツール: Claude, Codex, Cursor, Gemini, GitHub Copilot, etc（全員分予算あり）
・その他: GitHub, Slack, Notion, Figma
・開発スタイル: アジャイル開発（1日5 9回のデプロイ、月間12回の施策リリース）