LLM転職求人

860 件

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。

具体的な業務
* 生成AIを活用したシステム開発（設計／実装／テスト）
* AIによるコード生成・レビュー・テスト自動化の活用
* プロンプト設計・改善による開発効率の最適化
* クラウド環境でのシステム設計・構築
* AI駆動開発の実践、DevSecOpsを意識した設計品質・セキュリティ担保
* 必要に応じた上流工程（要件定義・設計）参画

顧客事例
プライム（受託）案件中心にスキルを活かせる環境です。多様な業界の大手企業と直接取引し、上流工程から開発・運用まで幅広く関わることができます。

利用技術
* 言語：Java、Python、TypeScript 等
* フロント：React、Flutter 等
* クラウド：AWS、Azure
* DevSecOps：CI/CD、DevContainer (Docker)、Kubernetes
* 生成AI：GitHub Copilot、Claude、ChatGPT
* AI基盤：RAG、API連携、LLM活用

就業環境
* リモートワーク中心（出社とのハイブリッドも柔軟に対応）
* 東京（渋谷）、大阪（堂島）、名古屋（名駅）に拠点あり
* 積極的な有給取得推奨
* 時間単位での有給取得可能

ポジションの魅力
* AI活用開発におけるトップレベルの実践経験
* フルスタック＋AIエンジニアへの成長
* 設計・提案領域へのシフト機会
* 従来比で圧倒的な生産性向上を体感
* 成果や意欲に応じてテックリードなどへのキャリアアップも可能

サポート
* 専門領域別技術研修（業務知識、ソフトスキル、生成AI、PM等）
* 幅広いビジネススキルeLearning研修サービス
* 資格取得支援（AWS/Azure/GCP認定、PMP、IPA等）
* OJTやチームでのモブ＆ペアレビューによる実践的な成長支援
* 各種勉強会も盛んに開催
* 社員同士のコミュニケーション費用支援制度
* メンター制度によるオンボーディング支援
* 人事や役員へのよろず相談（セーフティーネット）の設置
* 社内公募制度を活用して部署をまたぐ異動の実現
* 年2回の人事考課（目標達成度およびスキルレベルの到達を上司と確認）と年一度必ず実施する役員とのフィードバック面談

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。

担当プロダクト（モジュール単位のグループ）に所属し、画面設計からデザインシステムの運用、AI体験の検証までをお任せします。

● 次世代プロダクトおよびAI機能のUI/UX設計
・AIチャットボットやAIサジェスト機能を組み込んだ、次世代HRテックのUXリサーチおよび画面設計
・新規機能のオブジェクト指向UIに基づく画面モデリング、および既存の機能過多な業務画面のSaaS型リファクタリング
・労務・給与計算担当者へのデプスヒアリング、および社内営業・コンサルタント経由でのUXリサーチの主導
・ワイヤーフレーム、およびインタラクションプロトタイプの作成・検証
● デザインシステム・文化の組織実装
・プロダクト横断のUI/UXデザインガイドラインの確立・運用
・大規模のプロダクトエンジニアに対するUI/UXデザインレビュー、および実装支援
・既存製品へウェブアクセシビリティの観点を組み込む全社的推進
・UI/UXの定量評価（データによる体験の可視化）の指標づくりと実行
・グループ内の若手デザイナーに対するメンタリング・育成支援

【業務の魅力】
「AI×エンタープライズ」の最前線： 流行りのチャット画面をガワだけ作る仕事ではありません。570万人の本物の業務データとAIが結びつく本質的なエージェントUIを設計できます。
圧倒的なフィードバックループ： 1,200社の大企業ユーザーが毎日使うため、自身のデザインした1クリックの短縮が、日本全体の膨大な業務時間削減に直結します。
デザインOpsへの挑戦： 大規模の開発組織全体にデザイン思考を広める、難易度が高く自身のレジュメに強烈に残る経験が積めます。

担当プロダクト（モジュール単位のグループ）に所属し、画面設計からデザインシステムの運用、AI体験の検証までをお任せします。
● 次世代プロダクトおよびAI機能のUI/UX設計
・AIチャットボットやAIサジェスト機能を組み込んだ、次世代HRテックのUXリサーチおよび画面設計
・新規機能のオブジェクト指向UIに基づく画面モデリング、および既存の機能過多な業務画面のSaaS型リファクタリング
・労務・給与計算担当者へのデプスヒアリング、および社内営業・コンサルタント経由でのUXリサーチの主導
・ワイヤーフレーム、およびインタラクションプロトタイプの作成・検証
● デザインシステム・文化の組織実装
・プロダクト横断のUI/UXデザインガイドラインの確立・運用
・大規模のプロダクトエンジニアに対するUI/UXデザインレビュー、および実装支援
・既存製品へウェブアクセシビリティの観点を組み込む全社的推進
・UI/UXの定量評価（データによる体験の可視化）の指標づくりと実行
・グループ内の若手デザイナーに対するメンタリング・育成支援

【業務の魅力】
「AI×エンタープライズ」の最前線： 流行りのチャット画面をガワだけ作る仕事ではありません。570万人の本物の業務データとAIが結びつく本質的なエージェントUIを設計できます。
圧倒的なフィードバックループ： 1,200社の大企業ユーザーが毎日使うため、自身のデザインした1クリックの短縮が、日本全体の膨大な業務時間削減に直結します。
デザインOpsへの挑戦： 大規模の開発組織全体にデザイン思考を広める、難易度が高く自身のレジュメに強烈に残る経験が積めます。

担当プロダクト（モジュール単位のグループ）に所属し、画面設計からデザインシステムの運用、AI体験の検証までをお任せします。
● 次世代プロダクトおよびAI機能のUI/UX設計
・AIチャットボットやAIサジェスト機能を組み込んだ、次世代HRテックのUXリサーチおよび画面設計
・新規機能のオブジェクト指向UIに基づく画面モデリング、および既存の機能過多な業務画面のSaaS型リファクタリング
・労務・給与計算担当者へのデプスヒアリング、および社内営業・コンサルタント経由でのUXリサーチの主導
・ワイヤーフレーム、およびインタラクションプロトタイプの作成・検証
● デザインシステム・文化の組織実装
・プロダクト横断のUI/UXデザインガイドラインの確立・運用
・大規模のプロダクトエンジニアに対するUI/UXデザインレビュー、および実装支援
・既存製品へウェブアクセシビリティの観点を組み込む全社的推進
・UI/UXの定量評価（データによる体験の可視化）の指標づくりと実行
・グループ内の若手デザイナーに対するメンタリング・育成支援

【業務の魅力】
「AI×エンタープライズ」の最前線： 流行りのチャット画面をガワだけ作る仕事ではありません。570万人の本物の業務データとAIが結びつく本質的なエージェントUIを設計できます。
圧倒的なフィードバックループ： 1,200社の大企業ユーザーが毎日使うため、自身のデザインした1クリックの短縮が、日本全体の膨大な業務時間削減に直結します。
デザインOpsへの挑戦： 大規模の開発組織全体にデザイン思考を広める、難易度が高く自身のレジュメに強烈に残る経験が積めます。

担当プロダクト（モジュール単位のグループ）に所属し、画面設計からデザインシステムの運用、AI体験の検証までをお任せします。
● 次世代プロダクトおよびAI機能のUI/UX設計
・AIチャットボットやAIサジェスト機能を組み込んだ、次世代HRテックのUXリサーチおよび画面設計
・新規機能のオブジェクト指向UIに基づく画面モデリング、および既存の機能過多な業務画面のSaaS型リファクタリング
・労務・給与計算担当者へのデプスヒアリング、および社内営業・コンサルタント経由でのUXリサーチの主導
・ワイヤーフレーム、およびインタラクションプロトタイプの作成・検証
● デザインシステム・文化の組織実装
・プロダクト横断のUI/UXデザインガイドラインの確立・運用
・大規模のプロダクトエンジニアに対するUI/UXデザインレビュー、および実装支援
・既存製品へウェブアクセシビリティの観点を組み込む全社的推進
・UI/UXの定量評価（データによる体験の可視化）の指標づくりと実行
・グループ内の若手デザイナーに対するメンタリング・育成支援

【業務の魅力】
「AI×エンタープライズ」の最前線： 流行りのチャット画面をガワだけ作る仕事ではありません。570万人の本物の業務データとAIが結びつく本質的なエージェントUIを設計できます。
圧倒的なフィードバックループ： 1,200社の大企業ユーザーが毎日使うため、自身のデザインした1クリックの短縮が、日本全体の膨大な業務時間削減に直結します。
デザインOpsへの挑戦： 大規模の開発組織全体にデザイン思考を広める、難易度が高く自身のレジュメに強烈に残る経験が積めます。

担当プロダクト（モジュール単位のグループ）に所属し、画面設計からデザインシステムの運用、AI体験の検証までをお任せします。
● 次世代プロダクトおよびAI機能のUI/UX設計
・AIチャットボットやAIサジェスト機能を組み込んだ、次世代HRテックのUXリサーチおよび画面設計
・新規機能のオブジェクト指向UIに基づく画面モデリング、および既存の機能過多な業務画面のSaaS型リファクタリング
・労務・給与計算担当者へのデプスヒアリング、および社内営業・コンサルタント経由でのUXリサーチの主導
・ワイヤーフレーム、およびインタラクションプロトタイプの作成・検証
● デザインシステム・文化の組織実装
・プロダクト横断のUI/UXデザインガイドラインの確立・運用
・大規模のプロダクトエンジニアに対するUI/UXデザインレビュー、および実装支援
・既存製品へウェブアクセシビリティの観点を組み込む全社的推進
・UI/UXの定量評価（データによる体験の可視化）の指標づくりと実行
・グループ内の若手デザイナーに対するメンタリング・育成支援

【業務の魅力】
「AI×エンタープライズ」の最前線： 流行りのチャット画面をガワだけ作る仕事ではありません。570万人の本物の業務データとAIが結びつく本質的なエージェントUIを設計できます。
圧倒的なフィードバックループ： 1,200社の大企業ユーザーが毎日使うため、自身のデザインした1クリックの短縮が、日本全体の膨大な業務時間削減に直結します。
デザインOpsへの挑戦： 大規模の開発組織全体にデザイン思考を広める、難易度が高く自身のレジュメに強烈に残る経験が積めます。

【About the Role】
Our company is seeking a temporary Operations & Administrative Associate to support the day-to-day business, operational, and administrative needs of our Tokyo office. Working closely with AVJ leadership, US corporate teams, and external service providers, you will ensure efficient operations across the Japan business. This flexible role supports AVJ through its next growth stage, with potential to evolve into a broader or permanent role based on performance and business needs.


【What You’ll Do】

〜Operations & Office Administration〜
Support day-to-day Tokyo office operations, including facilities, equipment, supplies, and vendor management.
Coordinate new hire onboarding, system access, workspace setup, and orientation materials.
Manage relationships with external providers across accounting, legal, payroll, and facilities.
Support compliance with local employment laws, labor regulations, and corporate governance requirements.
Organize and maintain company contracts, critical records, and filing systems.

〜Financial Administration & Business Operations〜
Handle AP/AR processes: review vendor invoices, coordinate approvals, process payments, and track receivables.
Prepare leadership expense reports, manage petty cash, and reconcile corporate cards.
Partner with US finance teams and local tax accountants for monthly close, audits, tax filings, and financial compliance.
Drive continuous improvement of financial workflows and approval processes.

〜Projects, AI & Continuous Improvement〜
Support planning and execution for office events, investor gatherings, board meetings, and team offsites.
Conduct research, analysis, and tracking for special leadership projects and cross-functional deliverables.
Identify operational bottlenecks and implement practical, scalable solutions.
Leverage AI tools and productivity platforms to automate routine tasks, optimize scheduling, streamline documentation, and enhance overall office efficiency.

【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。

グループ会社が展開する多様な事業を、セキュリティの面から支える仕事です。ルール作成だけでなく、リスクを見極め、現場と連携しながら、グループ全体のセキュリティレベルを引き上げていく役割を担います。動きの速いセキュリティ組織において、企画と現場対応の両面から業務を推進できる方を求めています。日々変化する脅威や新しい技術に向き合い、守るべきものを守りながら、事業の挑戦を後押しする。そのような仕事に面白さを感じられる方には、とても向いているポジションです。

具体的な仕事内容:
●PDCAサイクルのドライブ
・グループ会社を対象にしたリスクアセスメント、セキュリティ課題の検出
・課題の解決策への落とし込み、優先順位付け
・部門内/他部門(情報システム部門、経営企画部門、法務部門等)連携によるガバナンスの改訂、ガイドライン策定・導入、進捗管理
・導入後の運用モニタリング、運用改善

●主務(企画チーム)
・セキュリティポリシー・規程・ガイドラインの制定、改定
・新しい技術領域のサービスやツールの評価・技術検証
・社内からのセキュリティ相談対応(JIRA問合せ対応含む)

●支援(推進チーム サポート)
・インシデント発生時の状況整理、対応進捗の確認サポート
・教育コンテンツ/E-Learning作成、社内アナウンスによる啓発

ポジションの魅力:
複数の事業ドメインのセキュリティに、企画・現場対応の両方から裁量を持って携われるのが最大の魅力です。ルール整備という「守り」だけでなく、新しい技術領域の検証といった「攻め」の動きにも早い段階から関わりながら、実際に手を動かして改善までやり切れる環境です。

【業務概要】
デザインの力でマーケティングを再定義することを目指すポジションです。
国内のマーケティングは短期施策偏重で語られることが多く、ブランドと施策、サービスと施策が分断されたまま「点」で終わる構造的な課題があると考えています。またAI時代においては、機能的価値だけでなく情緒的価値・ブランド体験の設計こそが中長期の競争優位を生みます。
同社は、デザイン×マーケティングを掛け合わせ、「選ばれ続ける体験」を設計するブランドマーケティング支援を提供します。短期の成果を最大化しながら、中長期の資産を同時に積み上げるアプローチ。単なる施策代行ではなく、戦略設計から実行まで一気通貫で伴走し、クライアントの事業成長にコミットするパートナーを目指しています。

【期待する役割】
支援組織の現場をリードし、ブランド戦略・マーケティング戦略・広告運用・SEO・コンテンツマーケティング・イベント企画を横断的に束ねて成果を設計するジェネラリストポジションです。各専門領域はメンバー／パートナーと連携し、全体最適の戦略に統合します。

【具体的な業務】
クライアントワーク:
クライアントの事業課題をヒアリングし、マーケティング戦略・施策を立案、プロジェクトのデリバリーを担います。
既存の型にとらわれず、デザインを軸としたマーケティングで、BtoC・BtoB問わずクライアントの事業課題に0→1で柔軟に向き合い、マーケティング戦略・施策の設計から実行まで一気通貫で伴走します。
以下は現時点での支援内容の一例であり、入社される方のケイパビリティを活かして既存の枠にとらわれないソリューションを開拓することも可能です。
・マーケティング戦略の設計（市場・競合・顧客分析、KPI設計）
※ブランド戦略の深掘りは専門メンバー／パートナーと連携し全体戦略に統合
・Webサイト制作・リニューアルにおけるSEO/LLMO観点の上流設計、コンテンツマーケティング戦略の企画・制作ディレクション
※SEOのテクニカルな深掘りは専門メンバー／パートナーと連携し全体施策に統合
・上記に付随する広告運用・CRM構築・データ分析・PR施策等の設計・実行・改善（必要に応じて専門メンバー／パートナーと連携）

マーケティングソリューション拡張:
・同社のデザイン・ブランドアセットを掛け合わせた新規ソリューションの企画・プロトタイピング
・自ら施策・コンテンツを設計・実装し、再現性のある型に磨き込む
・施策データの分析から次の打ち手を立案
※自ら全て施策実行するだけでなく、社内外のパートナーと連携し体制構築も可能です。

プロジェクト例:
・新規医療転職サービスの事業企画から求人サイトデザイン、BtoCマーケティング戦略・実行推進
・リサイクル事業のサービスブランディングおよびBtoBマーケティング戦略・実行支援
・教育系ベンチャーにおけるサービスサイトリニューアルに伴うデザインおよびSEO戦略・実行支援

【このポジションのやりがい】
・事業そのものをゼロから創り上げるフェーズに参画できる
・同社が持つデザイン・ブランドアセットを掛け合わせた、他社にない統合マーケティングを実現できる
・裁量が大きく、自らのアイデアを形にしながら市場を開拓できる
・多職種（デザイナー・エンジニア・セールス・CS）と連携し、サービスの成長に直接貢献できる
・上場企業でありながら新規事業フェーズならではのスピードと挑戦環境

【役割】
アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。
「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。

【職務内容】
Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み（PoC 本番化）までを一気通貫でリードしていただきます。
● 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等）のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離（他社データを混在させない強固なセキュリティ）を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築
● フルスタック開発・スケーリングの主導
・プロトタイプの高速な開発（PoC）による仮説検証のリード
・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング
・フロントエンドの状態管理（ストリーミング応答のUI/UX等）から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装

【役割】
アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。
「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。

【職務内容】
Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み（PoC 本番化）までを一気通貫でリードしていただきます。
● 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等）のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離（他社データを混在させない強固なセキュリティ）を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築
● フルスタック開発・スケーリングの主導
・プロトタイプの高速な開発（PoC）による仮説検証のリード
・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング
・フロントエンドの状態管理（ストリーミング応答のUI/UX等）から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装

【役割】
アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。
「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。

【職務内容】
Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み（PoC 本番化）までを一気通貫でリードしていただきます。
● 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等）のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離（他社データを混在させない強固なセキュリティ）を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築
● フルスタック開発・スケーリングの主導
・プロトタイプの高速な開発（PoC）による仮説検証のリード
・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング
・フロントエンドの状態管理（ストリーミング応答のUI/UX等）から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装

【役割】
アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。
「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。

【職務内容】
Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み（PoC 本番化）までを一気通貫でリードしていただきます。
● 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等）のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離（他社データを混在させない強固なセキュリティ）を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築
● フルスタック開発・スケーリングの主導
・プロトタイプの高速な開発（PoC）による仮説検証のリード
・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング
・フロントエンドの状態管理（ストリーミング応答のUI/UX等）から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装

【役割】
アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。
「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。

【職務内容】
Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み（PoC 本番化）までを一気通貫でリードしていただきます。
● 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等）のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離（他社データを混在させない強固なセキュリティ）を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築
● フルスタック開発・スケーリングの主導
・プロトタイプの高速な開発（PoC）による仮説検証のリード
・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング
・フロントエンドの状態管理（ストリーミング応答のUI/UX等）から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装

【業務概要】
「売る人」と「回す人」を分けない、一気通貫で顧客を持つポジションです。
少数精鋭のコンサルティングファームとして、生成AI事業・AI×マーケティング事業を展開する企業でのポジションです。国内トップクラスの大手製造業・大手消費財メーカーの現場に入り、生成AIの実装と業務変革を並走しています。
案件が増加する中で、フロントに立ちながらデリバリーを束ねる役割が経営陣に集中しており、この構造を変え、次の拡大の軸となる人材を求めています。本ポジションは欠員補充ではなく、全社の採用戦略を束ねた旗艦募集（1名）です。

【具体的な業務】
・大手クライアントのフロントに立ち、課題ヒアリング 提案 受注をリードする
・受注した案件のデリバリー責任を持ち、社内メンバー・パートナーを束ねて品質と粗利を管理する（外部パートナーの検収基準の設定・運用、原価管理を含む）
・一社で出した成果を「型」に落とし、同業界・同規模の他社へ横展開する
・経営陣と直接、事業の焦点・投資判断の議論に参加する

【ポジション・部門の魅力】
担当領域は製造業DX（AX）／AI×マーケティングのいずれかから、経験に合わせて決定されます。同社は1職種・2トラック制であり、本ポジションはその上に立つ事業部長です。

FDE（Forward Deployed Engineer）として、要件定義からPoC、本番運用、改善まで一気通貫で担当する主担当ポジションです。「AIに詳しいエンジニア」ではなく「業務を理解しAIで現場を動かせる人」を求めています。

【具体的な業務】
1. 現場に張り付き、ドメイン理解（業務フロー観察、ペイン発見）
2. 業務要件を技術仕様へ変換（OpenAI/Claude API、LangChain等で実装）
3. 高速プロトタイピングから本番運用、改善まで（数日〜数週間でPoC、現場で回す）
4. AI活用パターンの横展開・組織化

【このポジションで得られるもの】
* 5事業×多職種の現場ドメイン知識
* LLM/AIをPoCから本番運用、改善まで回す一気通貫経験
* 非エンジニアとの要件定義・合意形成スキル
* 経営層に近い距離でAI戦略に関わる機会

【中長期キャリア】
FDEからAIプロジェクトリード、同社技術組織のヘッド職を想定しています。現場エンジニアと並走しながら組織全体の生産性向上をリードする役割です。

●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)

●企業概要
当社は「世界中の経験・知見が循環する社会の創造」をビジョンに、外部プロ人材の知見を複数企業でシェアして経営課題を解決する「プロシェアリング事業」を展開しています。
3万人超の多様なプロ人材データベースと2万件以上の実績を強みに全国8拠点で事業を拡大中。
さらに最先端AI技術を掛け合わせることで「知のめぐり」の質とスピードを向上させ、社会全体の課題解決を加速させています。

●業務の詳細
▼契約法務・法務相談対応(メイン業務)
・同社コンサルタント(社員)からの契約交渉におけるアドバイザリー、契約書レビュー(Slack・対面)
・現マネジャーが対応している月100件超の法務相談・契約レビューを段階的に巻き取り、ゆくゆくは独力で一次回答できる状態を目指して頂きます
※顧客やプロ人材との折衝は、原則コンサルタント社員が行います
・金融機関連携アライアンス契約チェック、その他ビジネス推進において発生する各種契約書チェック
・新サービス・新事業構想における規約・契約書雛形作成のサポート

▼AI活用による業務改革(全メンバー参画):
・生成AI/LLM・社内ナレッジ検索を活用した法務相談の一次回答スピード向上(社内Slackからの相談対応の効率化)
・反社チェックフローのAI自動化・スクリーニング精度向上(取引先・採用双方の運用最適化)
・契約書ひな型・社内規程のAIレビューによる継続的アップデート、判例・法令改正の反映自動化
・ご自身のアイデアを起点に、AIツールや業務フローの改善提案・PoC・本格導入まで主体的に推進頂けます

▼機関法務・コンプライアンス(段階的に関与):
・機関業務(株主総会事務局、取締役会事務局、リスク・コンプライアンス委員会 等)のサポート
・商標、許認可等の取得・管理サポート
・反社チェック対応 等

●体制・育成方針
・代表取締役副社長 兼 経営管理本部長(創業メンバー、経営企画畑、40代前半男性)直下、法務・コンプライアンスチームマネジャー(40代男性)の元でご活躍頂きます
・直近1年で法務相談件数が前年比+45%・反社check件数が+51%と急増しており、相談対応力の底上げのためメンバーを1名増員します
・法務実務未経験の方は、入社後3 6ヶ月はマネジャーの相談対応に並走する形でOJTを実施。
　法律知識のキャッチアップ・契約類型ごとの判断ポイント・社内エスカレーションのコツを段階的に身につけて頂きます
・2025年10月に非上場化／東証プライム市場上場のグループ会社にジョイン。
　グループ経営と連携した法務・コンプライアンス体制の構築フェーズに参画頂きます。

●仕事の面白さ・やりがい
1.プロシェアリングという事業自体が世の中で初であり、法務の立ち位置自体を決めていく気概があると、とてもフィット感があります
2.東証プライム上場のAI企業のグループ会社として、生成AI/LLMを法務業務に積極導入。法務×AIの最前線で「実務を変える」経験ができます
3.「もっと早く・もっと正確に・もっと面白く」を合言葉に、自分のアイデアを起点に業務フローや使うツールを変えていけます。提案→PoC→本格導入のサイクルを自分の手で回せる環境です
4.「人を一番大事にする」「人間性を大切にする」風土。スキル・成果だけでなく一人ひとりの人柄を尊重し、自然と助け合い・いたわり・称え合うカルチャー。
　　素直で良い人が多く、入社後すぐに馴染める環境です
5.部活動や横断的な交流が活発で、テレワーク主体でも温かみのある関係性が築けます
6.法務未経験から契約法務のプロフェッショナルとして成長できる環境。マネジャーが伴走するため、判断軸を実例ベースで体得できます
7.営業経験者の方は、フロントの感覚を活かして「事業を止めない・推進するための法務」を体現頂けます
8.全社平均年齢30歳代前半のスピード感と活力のある会社です

法人企業の経営課題に対し、外部プロ人材の経験・知見を活用して解決に導くコンサルティング営業を展開する企業でのポジションです。
コンサルティング営業は、経営者のビジネスパートナーとして事業の変革と成長に深くコミットし、企業成長を後押しする解決策を提供します。
営業戦略立案、新規事業創出、人事制度構築、マーケティング戦略立案など、あらゆる経営テーマに対して最適なプロ人材とタッグを組み、プロジェクトの成功まで責任を持って伴走します。
※プロ人材とは：高い知見・経験をお持ちのハイクラス人材(フリーランス・経営者・大手企業役員)

同社は、外部プロフェッショナルの経験・知見を複数の企業でシェアし、経営課題を解決する新しい人材活用モデルを展開する企業です。
2025年8月よりグループ会社に参画。現在はグループ全体の核心戦略である「AIと人の協働」の社会実装を担う推進主体へと進化しました。
その中で今期特に注力していく領域が、同社GTM（Go-to-Market）オペレーションをAIで再設計するプロジェクトです。
マーケティング、インサイドセールス、フィールドセールス、カスタマーサクセスといった分断されがちな部門を横断し、AIとワークフローで一気通貫の生産性向上を実現します。
将来的には、同社で実証した仕組みをグループ会社やその顧客にも展開し、新たな収益柱に育てていく構想です。
本ポジションでは、このプロジェクトにおけるAX（AI-Transformation）実装リードをお任せします。

具体的な業務の流れ:
1. 現場のオペレーション分析と型化（現場への潜り込み）：営業やマーケティングの現場に深く入り込み、業務プロセスやドキュメント、暗黙知となっている「成果が出る動き」をヒアリング・観察。ビジネスの構造を理解し、再現性のある「型」へと抽象化・ドキュメント化します。
2. AI・テクノロジーを活用したAXの企画・設計：グループ会社のAI技術（生成AI、LLM、自然言語処理など）や各種テクノロジーを組み合わせ、どの業務をAIに代替させ、どこで「人とAIの協働」を生み出すかの変革プランを策定します。
3. PoC（概念実証）の推進と要件定義：開発チームやグループ会社のアルゴリズムエンジニアと連携し、AIを活用したワークフローやシステムのプロトタイプ（PoC）を構築。現場でテスト運用を行い、効果検証とプロダクトへのフィードバック（要件定義）を行います。
4. チェンジマネジメントと現場への定着化：新しいAIオペレーションを現場のメンバーが使いこなせるよう、リスペクトと情熱を持って巻き込み、研修やマニュアル作成、意識改革を推進。現場から「なくてはならないインフラ」と言われるまで伴走・定着化させます。
5. 成果の可視化と全社展開：AX導入前後の生産性指標（商談獲得率、成約率、業務時間削減など）を定量的に測定し、経営陣へレポート。成功事例を他部門や全社へ横断展開します。

ポジションの魅力:
1. 全社のオペレーションを変える司令塔：マーケティングから契約後フォローまで、分断された業務を「AI×ワークフロー」で一気通貫に再構築する全社規模のミッションです。
2. 社内実装から外販プロダクトへ：同社で実装した仕組みを、グループ会社および同社の顧客向けに「AIを活用したプロフェッショナルサービス」として外販する構想があり、社内AXの延長線上にプロダクト企画への拡張機会があります。
3. グループ会社との濃密な連携：最先端のAI技術や生成AIプロダクト、グループ会社のエンジニア/PdMとの並走を通じて、最先端AI実装の実践知を積むことができます。
4. AI×事業オペレーションのスペシャリスト：「AIを活用したGTM」「AX推進」は近年急速に需要が高まっている領域です。AI活用実績と外販パッケージ化までの経験を合わせ、稀有な市場価値を持つ人材へと成長できます。
5. キャリアパス：全社AX推進リード、外販プロダクトの事業責任者、または事業企画／経営企画へのキャリアパスが開けます。

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。

【プロジェクト例】
現在社内で進行中のプロジェクトの一例です。（実際の従事業務はご本人様のご意向や、プロジェクトの推進状況に応じてすり合わせの上決定させていただきます。）

● 法人営業変革
データ入力などの定型業務を最適化し、顧客価値に直結する提案活動の時間を創出することに加え、AIを活用し営業の多能工化を推進することで提案品質を向上させ、“選ばれ続ける営業”への転換を目指すプロジェクト


●住宅向け設備サービス競争力強化
受付・問い合わせ対応などのオペレーション業務へのAIエージェント活用を進め、効率化により運営基盤を強化することで、住宅向け設備サービス拡大を支える体制構築を目指すプロジェクト。


●電源運用高度化
各種データ活用による需要予測等の精緻化に加え、調達にかかるコストとリスクのバランスを追求した最適な電源調達ポートフォリオを構築することで、収益機会を追求することを目指すプロジェクト。


●分析業務AIエージェント化
分析業務をAIエージェントに担わせることで人とAIの協働を進めることに加え、人が課題設定・意思決定などの高付加価値業務に注力できる体制を実現することで、“人とAIが協働して分析価値を再現可能に生み出す組織”への進化を目指すプロジェクト。


2．職責
1. AI・データ活用による事業価値創出
- AI・データ活用を通じて、売上向上やコスト削減、業務効率化などの事業課題解決に取り組んでいただきます。
- 技術そのものだけでなく、事業成果につながる活用方法を検討・推進していただきます。

2. 業務で活用されるAIソリューションの実現
- 機械学習や生成AIなどの技術を組み合わせながら、実際の業務で活用できるソリューションの構築に携わっていただきます。
- 分析や開発に留まらず、業務への適用や定着まで見据えた取り組みを推進していただきます。

3. 課題に応じた最適なアプローチの設計
- 事業課題に対して、データ分析・機械学習・生成AIなどを適切に組み合わせた解決策を検討していただきます。
- 仮説立案と検証を繰り返しながら、より良い解決方法を導き出していただきます。


4. ビジネスと技術をつなぐ役割
- 事業部門やデータエンジニアなどの関係者と連携しながら、業務要件と技術を橋渡ししていただきます。
- 技術的な内容をわかりやすく整理し、現場で活用できる形へ落とし込んでいただきます。


5. 継続的な改善と価値創出の推進
- AIの導入に留まらず、運用・改善を通じて継続的に価値を生み出す仕組みづくりに取り組んでいただきます。
- 利用状況や効果を確認しながら、より高い成果につながる改善を進めていただきます。

【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。


4. これからの時代の「新」データサイエンティスト像の構築にチャレンジできる
従来のデータサイエンティストが担ってきた分析やモデル開発に加え、本ポジションでは、AIを業務プロセスに組み込み、実業務として機能させ、継続的に価値を生み出すところまで担います。

AIの力を最大限引き出し、事業価値の創出まで責任を持つ“次世代のデータサイエンティスト像”を、体現できる環境です。

●キャリアパス
配属先にてデータ分析・AIを活用したプロジェクトの推進に携わっていただいた後、当社グループ内のデータ・AI関連部署を経験して頂く可能性がございます（ご本人のご意向をもとに調整）

AI検索最適化（AEO）領域の新規事業において、「AI検索での露出・引用をどう測り、どう改善するか」を設計・実行するアナリストのポジションです。業界標準が未確立な効果測定の枠組みそのものを構築しながら、BizDev／コンサルティングチームと連携してクライアントの成果向上に貢献します。立ち上げ期のため、優先順位や前提が頻繁に変わる環境です。

具体的な業務は以下の通りです。
1. AI検索の測定と分析: ChatGPT / Perplexity / Gemini / Google AI Overviews等における露出・引用状況を測定し、示唆を抽出します。
2. 指標設計・分析手法の開発: 「何を・どう測るか」の枠組み自体を設計・構築します（業界標準が存在しない領域）。
3. 提案・レポートの根拠づくり: 顧客向けレポートや改善提案の土台となるデータ分析とインサイト抽出を行います。
4. BizDev／コンサルとの連携: 分析結果を共有し、提案を裏づけるデータを提供します。
5. プロダクトへのフィードバック: 分析から得た示唆をサービス設計・プロダクト開発に還元します。

「医療ヘルスケアの未来をつくる」というミッションのもと、医療ヘルスケア領域においてSaaSプロダクトを中心に、人材プラットフォーム事業、医療プラットフォーム事業を展開している東証プライム上場企業でのポジションです。
上場、プライム市場へ移行し、グループ全体で大規模な組織となりました。売上高達成を中期目標として掲げ、新規事業／サービス開発、M&A、海外事業投資、全社AI戦略など、引き続き多角的なアクションを積極的に行っています。
医療インフラの社会的重要性が高まり、ランサムウェアをはじめとする脅威が深刻化するなか、同社はいま、コーポレートIT統括部を中心に「AI前提の会社」への転換を進めています。その中でセキュリティは、全社の事業と生産性を支える土台であり、事業スピードを止めずに全社を守るガードレールを敷く領域です。情報セキュリティ委員会を立ち上げ、初期アセスメントから施策ロードマップまで整備しました。次のフェーズは、AIを前提にセキュリティそのものをエンジニアリングで作り直すこと。その設計と実装を一気通貫でリードいただける方を募集します。
全社のセキュリティを、AIを前提に設計し直すため、アーキテクチャの設計から実装、DevSecOpsの推進まで担っていただきます。ISMSやガイドラインの遵守にとどまらず、システム構成や情報資産の特性を深く理解したうえで、セキュリティと利便性（事業スピード・従業員体験）を両立させる仕組みを、担当者が作り上げることを期待します。

ミッション:
1. AIを前提としたセキュリティと利便性を両立する、全社のセキュリティアーキテクチャを設計・実装する
2. Governance as Code や AI-Driven Security Review など、AIと自動化を前提としたセキュリティ実装モデルを構築し、全社標準として広げる
3. AI前提のコーポレートITにおいて、セキュリティ運用そのものもAIを活用して非連続に高度化・効率化する

具体的な業務:
1. エンジニアリング基盤のセキュリティ設計指針の策定（クラウド基盤 AWS／GCP や IaC への技術的標準の落とし込み）
2. プロダクト／開発チームへのアーキテクチャ設計支援（開発初期からのアドバイザリーとして、ビジネス要件に最適化されたセキュアな構成を導出）
3. DevSecOps の推進とガードレール構築（Governance as Code による、堅牢な統制と開発スピードを両立する CI/CD・自動監査の設計・実装）
4. AIを活用したセキュリティプロセスの高度化（AI-Driven Security Review 等による、判断のブーストとリスク管理の革新）
5. ゼロトラスト基盤の ID・データガバナンス実装（医療データの機密性を担保するアクセス制御の最適化）
6. 実効性のある脆弱性管理体制の構築（自動化ツールと原理原則に基づく精査の組み合わせ）

ポジションの魅力:
1. AI前提で“守り”をゼロから作り直す最前線
既存の延長ではなく、AIを前提にセキュリティそのものをエンジニアリングで再設計する裁量の大きいポジションです。
2. キャリアパスの柔軟性
マネジメントとして組織を率いるキャリアと、スペシャリストとして技術で全社を牽引する、双方のキャリアに道が開かれています。お強みやご志向を元に検討します。
3. 人命に直結する医療インフラを守る社会的使命
上場企業グループ・複数事業・M&Aによる拡大局面で、全社横断の視点から医療インフラの安全を自らの手で定義できます。

【コーポレートIT統括部について】
コーポレートIT統括部は組織再編で新設された組織です。
全社共通ITインフラ・アプリ、コーポレートファンクションIT、全社ITセキュリティを管掌しています。
本ポジションは、全社ITセキュリティを担う機能のリーダーとして、統括部のミッション「グループ全体の事業成長および生産性向上を支えるためのIT基盤を提供する」を、セキュリティの側面から支えていただきます。

本ポジションは9/5（土）開催の選考会専用の求人です。

●選考会実施概要
書類選考が通過となった方に選考会のご案内をお送りします。

【選考フロー】書類選考　→　1DAY選考会（1日で1次・2次面接を実施）　→　内定
※書類選考がございます。必ず面接にご参加いただけるわけではございません。
※万が一、2次面接で判断ができない場合は、別日に3次面接をご案内する場合がございます。

【当日の流れ】
・1次面接（約45分）　→　2次面接（約45分）
※1次では選考結果は出ません。皆様、2回ずつ面接を受けていただきます。
所要時間は9:30 18:30のうち、最大2時間となります。面接時間は書類選考の通過後に調整します。
・場所：オンライン　※日時が確定したのちに参加用URLをご案内します。

【応募締切】8/28(金)正午
※応募から書類選考に数営業日要するため、ご案内にお時間がかかりますこと、ご了承ください。

●採用背景
AIの進化スピードは引き続き加速し、企業によるAI・データの利活用およびその活用ステージは多様化しています。AI・データ利活用が企業の競争優位を左右する重要な経営アジェンダとなり、AIを起点とした事業モデル変革や組織変革に関する支援ニーズが急速に高まっています。グループ会社のAI・データ領域のOffering体制は、業界トップクラスの規模を誇り、AI・データ利活用の戦略策定、それを実現するためのPoC・開発、基盤構築、組織・人材育成まで、その多様なニーズに対してEnd-to-Endでサービスを提供しています。

●AI＆Data Unitについて
AI＆Data Unitは現在3つのOfferingチームと、技術支援チームで構成されています。
1. AI Strategy：AIを軸に経営戦略を描き、クライアントの意思決定に深く関わる
2. Data Modernization & Analytics：データ基盤の構想・設計・構築・活用
3. AI＆Operations：LLMを活用したシステム開発から、AIネイティブなプロセスツールを活用した業務変革など
Technicalチーム：高度なエンジニアリング領域での顧客との合意形成を担い、初期段階の開発力が求められる役割（また、1 3の支援）
本ポジションでは、コンサルタントを募集しています。

●業務内容
ビジネスが複雑化する中、データ基盤の再構築から分析体制の強化、AIなどの先端技術とビジネスのコラボレーションを求めるニーズに対し、コンサルティングサービスを提供しています。
顧客から実装部分のみを任されるのではなく、ITのみに閉じないコンサル部隊とも協業し、ビジネスを推進するためにどのような技術を検討すべきか、そのためにどのような体制でプロジェクトに臨むべきかなど、経営視点でクライアントとやり取りを行います。
また、ハイレベルな戦略策定だけでなく、ソリューション導入、マネージドサービス、ホスティング、クライアント側からのニーズに応じたトレーニング提供など、幅広い領域でクライアント課題を顕在化し、深掘りするアプローチを採用し、課題を明確にしてからソリューションの採択を実施します。

●具体的には、
＜AI Strategy＞
●AI戦略策定：
・AI利活用による構造改革、組織改革、業務変革(BRP)の構想策定
・戦略実行に必要な組織・人材等も絡めた ロードマップ策定
・AI利活用のユースケース創出、実行計画策定
●AIガバナンス：
・AI活用・ガバナンスの現状診断
・AIガバナンスのビジョン・ロードマップ策定
・ポリシー・ガイドライン等の運用設計
・運用プロセス・ツールの導入、モニタリング
●AI人材支援、組織構築・推進
・AI人材のソーシング戦略策定
・AI人材の内製化支援 （人材・スキル定義、トレーニング）
・生成AIを含むAI活用を推進するためのCoE組織の構築・活動推進

＜AI & Operations＞
●AI PoC
・生成AIや機械学習技術を組み込んだユースケース設計
・有効性検証のためのPoC設計・実行
・PoC後の業務適用計画策定
●AI本格開発
・業務実装のための生成AI・機械学習モデル開発
・DataRobotなど、ツール導入による開発能力・ユースケース拡大
●AI組織構築・推進
・AISと連携し、CoE伴走型で全社AXの推進や人材育成を支援

＜Data Modernization & Analytics＞
●データアナリティクス
・高度なアナリティクス手法を駆使したインサイト導出
・アナリティクスとAIを組み合わせたソリューション開発
●AI・データ基盤構築
・生成AIを含むAI活用の拡大・定着化を支える AIプラットフォーム・データ基盤構築およびデータマネジメント（Informatica,Lakehouse, Snowflake, Databricks, Palantirなど、SaaS/PaaS型での提供を含む）
●AIモデルマネジメント
・生成AI・機械学習モデルの運用設計
・モニタリング・チューニング等の保守運用

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

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。2024年に日本で新たなカテゴリーを切り拓き、日本を代表する大手企業に導入。2025年3月にはシリーズAにて資金調達を行っています。
同社は単一プロダクト企業ではありません。AIが人を理解し、人がAIを信頼できる社会インフラを構築することが本質的なミッションです。採用・評価領域で生まれる一次データを経営意思決定へと接続し、「AI × 人の意思決定」を支える新しいスタンダードそのものを社会に実装していきます。

具体的な業務
本ポジションでは、法務責任者として以下を統括していただきます。
1. 一般法務・企業法務全般の統括
・各種契約書（SaaS、AI利用、業務委託、共同研究、アライアンス等）の作成・レビュー
・利用規約・プライバシーポリシー・データ利用条件の設計・更新
・会社法・金商法・個人情報保護法・AI関連法規への対応
・社内法務相談、コンプライアンス体制の構築・運用
2. Go-to-Marketを支える契約・商流設計
・エンタープライズ向けAI／SaaS契約テンプレートの設計・標準化
（AI利用許諾、再学習条項、学習除外、知財、SLA、補償、責任分界点 等）
・PoC → 本契約 → 横断導入を前提とした三段階契約スキームの整備
・OEM／リセラー／チャネルパートナー契約の法的設計
・営業→法務→承認フローの整流化・高速化
3. 大手企業との交渉・紛争対応の主導
・大手企業（情シス／法務／購買）との契約交渉の前線対応
・セキュリティ・法務審査、RFP対応、法務トークスクリプトの設計
・営業・BizDevと同行し、交渉の場で合意を形成する役割
・トラブル・係争発生時の戦略設計から解決までの一貫対応
・外部弁護士・専門家のマネジメント（最終判断は内製）
4. AI・データ活用に関する法的ガバナンス設計
・AI評価・データ利用に関する法的論点整理と方針策定
・AI出力に関する説明責任・免責・賠償設計
・AIリスク説明資料（AI Factsheet等）の雛形化
・AI倫理・透明性に関する社内外ルール・ガイドライン整備
・新技術・新プロダクトに対する法務レビューとGO判断
5. 契約リスク管理・Legal Ops構築
・主要契約条件（AI利用範囲、責任上限等）の構造化・データベース化
・契約ナレッジの蓄積と、LLM等を活用した審査効率化
・契約審査リードタイム・交渉期間などのKPI設計・改善
・VC・監査対応を見据えた法務ガバナンス整備
6. 業界・社会との関係構築・経営関与
・企業・有識者と連携したガバナンス枠組みの設計
・アドバイザリーボード等の立ち上げ・運営
・業界動向・規制動向を踏まえた中長期法務戦略立案

ポジション・部門の魅力
AIが人を評価し、意思決定に関与する時代において、法務は「守り」ではなく、事業成長と社会的信頼を同時に成立させるルールメイキング機能になります。本ポジションは、
・AIと人の関係性を定義する新しい法的・契約的枠組みを構想し
・大手企業との高度な交渉・紛争対応を前線で主導し
・契約・データ・AI利用条件を「売れる構造」に変換しながら
・産業・社会と共に“AI活用の前提条件”を設計する
事業・社会・法を横断する極めて希少な経営ポジションです。
単なる社内弁護士ではなく、「AI×人」に関するルールを“つくり、交渉し、事業成長に転換する”責任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、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

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、高いアップセル率とチャーン率0の実績とともに、トップティアVCからシリーズAにて資金調達しています。

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「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。

AIエージェントの導入において最大の障壁は、技術ではなく「何を作るべきかの定義」です。大手企業の意思決定層と対峙し、複雑な業務の中からAIで解くべきユースケースを見極め、要件として定義し切る──この役割を担うのがDeployment Strategist（DS）です。
DSはCPOです。FDE（CTO役）と二人三脚で、課題把握からAIエージェントの設計・開発までを、事業とプロダクトの両面からオーナーシップを持って推進します。Palantirが確立し、国内でも先行企業が導入し始めているこのモデルを、ユースケース開拓のフロントラインとして複数名体制で組成していきます。

【ポジションの魅力】
- CPOとして、「何を作るか」の定義から実装・アダプションまでオーナーシップを持てる
- 日本を代表する大手企業の意思決定層と直接対峙し、経営アジェンダ級のテーマを動かせる
- ロードマップを引いて渡すのではなく、自分で現場に突っ込んで作るスタイルが正当に評価される環境
- 導入・立ち上げに集中できる設計（安定運用フェーズはプラットフォーム側へ引き継ぐ、常駐しない出入り型）

【業務内容】
1. ユースケースの発見と定義
- 顧客の業務・データ・意思決定構造を深く理解し、AIエージェントで解くべきユースケースを特定
- 経営層・現場双方へのヒアリングと、要件のスコーピング・優先度設計
- 「正解データ＝現場の地図」を顧客から引き出す折衝・信頼構築

2. 設計・開発への踏み込み
- FDEと二人三脚でのAIエージェント設計・プロトタイピング
- 自らも手を動かし、動くものベースで顧客と価値を検証
- 不確実な技術領域のキャッチアップと、実現可能性の見極め

3. アダプションと事業成果への接続
- 導入したエージェントの利用定着・業務変革の推進
- 成果の言語化と、顧客社内での展開・アップセルへの接続
- ユースケース知見の体系化とプロダクトへの還元

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をはじめとするAI技術の急速な進化により、企業におけるAI活用は、業務効率化にとどまらず、新たな顧客価値創出や事業変革を実現するための重要な経営アジェンダとなっています。一方で、AIの不適切利用、情報漏えい、バイアス、ハルシネーション、著作権・個人情報・説明責任への対応、国内外のAI規制・ガイドラインへの追随など、AI活用に伴うリスクは高度化・複雑化しています。
AIガバナンスは、AI活用を抑制するためのルール整備ではありません。AIを安心・安全かつ責任ある形で活用し、ビジネス変革につなげるための、経営・組織・プロセス・技術を横断した仕組みづくりです。
同社では、AI活用の推進とAIガバナンスの徹底を両輪で支援し、顧客が持続的にAIを活用できる環境づくりを進めています。同社グループ自身のAIガバナンス実践、外部有識者との連携、産官学・業界団体での活動、AI実装・AIセキュリティ領域の専門組織との連携、および金融・製造・通信・保険・公共等の幅広い業界での支援実績を活かし、日本企業のAIガバナンス市場をリードするチームを一緒に作っていただける方を募集します。

具体的な業務
AIガバナンスに関する経営アジェンダを起点としたコンサルティング、およびAIリスクマネジメント領域の新規サービス企画・推進に携わります。
AIを単に規制・抑制するのではなく、顧客のAI活用による業務変革・価値創出を実現するために、推進と統制のバランスを取りながら、全社AIガバナンス体制の構想策定、制度・プロセス設計、個別AIプロジェクトのリスク評価、技術的対策、運用定着化まで一気通貫で支援します。
また、経営層、法務・知財部門、コンプライアンス部門、情報システム部門、データサイエンス部門、現場のエンジニアなど、多様なステークホルダーと連携しながら、実効性のあるAIガバナンスの実装を推進します。

コンサルティングテーマ例:
1. 国内外のAI関連規制・ガイドラインを踏まえた、全社AIガバナンス体制の設計・導入
2. AIガバナンスアセスメントによる現状把握、課題可視化、ロードマップ策定
3. AI利活用に関するポリシー、ガイドライン、社内ルール、AI開発・運用ルールの策定／改訂
4. AIリスクを検知・審査するための組織設計、審査フロー、エスカレーションフロー、運用プロセスの構築
5. 現場のAI開発・利用実態に応じた、技術的・運用的リスクアセスメントの実施
6. 生成AI／AIサービス／AIプロジェクトに対するリスク評価、改善策の提示、対策実行支援
7. AIレッドチームによるAIモデル・AIシステムのセキュリティ／セーフティ評価
8. AIガードレール導入に向けた方針整理、製品・ツール評価、入出力監査・制御設計
9. AIガバナンスに関する社員教育、勉強会、教育コンテンツ作成、社内普及施策支援
10. AIガバナンス関連の新規コンサルティングサービス企画、提案活動、方法論整備

ポジション・部門の魅力
* コンサルティング×技術のシナジーを活かせる
AIガバナンスは、単なるルール策定やリスク管理にとどまりません。顧客がAIを安心して活用し、業務変革や新規価値創出につなげるためには、制度・組織・プロセスに加えて、AIモデル、データ、システム、セキュリティ対策を理解した実効性のある設計が必要です。同社では、AI活用ケース検討、PoC、AIモデル・サービス開発、運用保守を担う技術組織や、AIセキュリティ領域の専門部隊と連携しながら、モデル評価、脆弱性診断、AIセキュリティ対策、ガードレール導入までを見据えたコンサルティングに携わることができます。
* 自社実践に基づく先進的な知見を活用
同社グループでは、AI指針、生成AI利用ガイドライン、AI開発プロセス、AIリスクマネジメントの仕組みを整備・展開しています。また、AIガバナンスを所掌する専任組織や、外部有識者が参画するAIアドバイザリーボード、産官学・業界団体との連携を通じて、安心・信頼できるAI活用に向けた方法論を継続的に強化しています。こうした自社実践に基づく知見を活用しながら、大手金融機関、官公庁、大手事業会社など、社会的影響力の大きいクライアントのAI活用・AIガバナンス変革を支援できます。
* 構想策定から対策実行・定着化まで一気通貫で価値提供できる
AIガバナンス方針やガイドライン策定といった上流コンサルティングに加え、リスクチェックプロセス構築、AIプロジェクト評価、AIレッドチーム、ガードレール導入、社員教育、運用改善まで幅広く担当できます。上流で描いた構想を実際の業務プロセスやシステム統制に落とし込み、現場で機能する仕組みとして定着させる経験を積むことができます。
* 中長期的に市場価値の高い専門性を確立可能
AI×ガバナンスは、今後さらに重要性が高まる領域です。AI規制、AI倫理、AIセーフティ、AIセキュリティ、データガバナンス、知的財産、プライバシー、リスクマネジメントなど、複数領域を横断する実践的な経験を積むことで、希少性の高い専門性を確立できます。AIガバナンスのような難易度の高い専門領域においては、短期的な成果だけではなく、段階的に知見と経験を積み上げることが重要です。同社では、専門性の深化を中長期的に支援する評価・育成環境があります。
* 多様な業界・テーマに携われる
金融、製造、通信、保険、公共、サービス業など、AI活用が進む幅広い業界の顧客に対して、業界特性や業務特性を踏まえたAIガバナンスを支援します。全社AIガバナンス構築から、個別AIプロジェクトのリスク評価、生成AI活用ルール、CoE機能整備、ガードレール導入、更にはAIガバナンスから幅出ししたセキュリティリスクコンサルティングやコンプライアンスリスクコンサルティング等、さまざまなテーマに関与できます。

後継者不足などで事業継続に課題のある国内ソフトウェアを次世代へ繋ぐ「AI駆動型ソフトウェア事業承継プラットフォーム」を運営する企業でのポジションです。M&Aを通じてこれらを統合し、既存資産へAIを実装することで、事業の再成長を実現しています。
グループ会社には、医療・建設・自治体向けなど、業界特化型のソフトウェア企業が多数参画しており、その技術環境は意図的に多様です。この多様性こそが、AI実装の「活用先」の豊かさでもあります。
本ポジションは、こうしたグループ各社の現場に入り込み、それぞれのシステム・組織・事業フェーズに合わせて最適解を設計し、実行まで伴走する役割です。グループ全体を一つの技術方針で統括するポジションではなく、「この会社・このシステムにとって何が効くか」を個別に見極め、実行する役割です。

【具体的な業務】
グループ各社への技術支援・課題解決:
グループ各社の開発現場に入り、アーキテクチャ設計、技術的課題の解決、開発プロセスの改善を支援します。各社の技術スタックや開発文化は異なるため、画一的な正解を押し付けるのではなく、現場の実情に即した現実的な打ち手を設計・実行します。

既存資産へのAI実装・モダナイゼーション:
承継したプロダクトのコード解析・技術負債の解消をLLMで効率化しながら、蓄積されたドメイン知識を活かすAI機能の実装を進めます。利用実態・コスト・既存ユーザーの習熟度を踏まえ、維持すべき箇所と刷新すべき箇所を見極めた上で、段階的なモダナイゼーションを計画・実行します。

AI駆動開発の実践と定着:
AIコーディングエージェントを用いた開発が前提です。自らAI駆動開発を実践して成果を示し、その開発スタイルを各社の体制・システム特性に合わせて定着させます。

技術ナレッジの共有・育成:
支援を通じて得た知見をグループ内で共有し、各社のエンジニアが自走できる状態をつくります。技術レクチャーや設計レビューを通じて、グループ全体の技術力の底上げに貢献します。

【ポジション・部門の魅力】
グループ横断の技術専門職としての採用であり、入社時点で特定の役職を約束するものではありません。一方で、同グループはM&Aにより継続的に拡大しており、支援先での実績次第で、グループ会社の技術責任者など経営に近い立場を担っていただく可能性があります。マネジメントには進まず専門職として横断支援を極める道も同様に尊重します。

【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...

業務概要
エンタープライズ企業へのLLM活用を中心とした生成AIプロジェクトにおけるソリューション企画・提案を行います。

具体的な業務
・エンタープライズ企業を中心とした顧客の課題ヒアリング
・LLM を活用したソリューションの企画・提案
・協業パートナーとの連携による共同提案・案件推進
・提案資料・見積書・契約書の作成
・継続受注のための顧客フォロー・企画・提案
・リード創出・ナーチャリング活動
・サービス改善のためのフィードバック提供

●業務概要
LLM活用を中心とした研究開発および顧客の生成AIプロジェクトの技術支援

●業務内容
・自然言語処理および関連分野での研究開発
・自然言語処理および関連分野での顧客案件における技術支援（PM・生成AIエンジニアと遂行）
・学会・勉強会などでの研究成果の発表
・未知のテーマへの取り組みとノウハウ化

●職種の魅力
・純粋な自然言語処理関連の研究活動だけではなく、研究成果を実際の案件の中で適用し、クライアント課題や社会課題を解決する経験を積むことができます。
・学会発表・論文投稿・技術ブログ執筆・イベント登壇等、社外発信を通して対外的に評価・認知される仕組みがあるため、自身の研究者としてのブランディングを行うことができます。
・社内にまだ知見のないテーマに最初に取り組み、社内のナレッジの起点となることができます。

●業務概要
LLM活用を中心とした顧客の生成AIプロジェクトにおけるプロジェクトマネジメントを担当します。

●業務内容
・顧客要件定義・スコープ調整
・プロジェクト計画の策定・管理（WBS/リソース/コスト）
・スプリント管理・定例会のファシリテーション
・品質・セキュリティチェック・受入テスト全体の統括
・複数のプロジェクト並行推進（2件以上）
・PMO業務の標準化および社内への展開
・プリセールス支援・契約交渉・アップセル提案の主導

●職種の魅力
・自然言語処理の専門家として、案件を通して最新の生成AI技術に触れながら、実践的なスキルが磨けます。
・研究部門とエンジニア部門の連携が密接であり、研究部門で得られた知見をサービス提供時に組み込んだり、研究部門へ案件の相談ができる体制のため、最先端技術の実用化に直接携わることができます。
・大手クライアントを有しているため、最先端の案件（取り組み）に携われる機会があり、社会的なインパクトを感じることができます。
・設計・検証・評価・チューニングまで、一連のAI構築プロセスを担当することとなります。そのため、幅広い業務をこなしながら、短期間でPMとしてワンランク上の成長ができます。
・今後の組織拡大に伴って、リーダー/マネージャーポジションを複数用意するため、本人の志向や成果次第では組織マネジメントの経験を積むことが可能です。
・技術に興味がある人が多く、チーム全体での技術力向上に対する意識が高いため、勉強会やSlackでの共有を通して最新の技術に触れる機会が多いです。

●業務概要
LLM活用を中心とした顧客の生成AIプロジェクトにおけるPoC・開発・運用

●業務内容
・RAGなどのLLM技術を活用したアプリケーションの設計・実装・デプロイ
・技術調査・選定
・データ調査・整備
・プロンプト設計・検証
・Embedding検証・チューニング
・LLM検証・チューニング
・MLOpsパイプライン設計・運用自動化
・OSS・論文・技術ブログへの貢献

●職種の魅力
・自然言語処理の専門家として、案件を通して最新の生成AI技術に触れながら、実践的なスキルが磨けます。
・研究部門とエンジニア部門の距離が非常に近く、研究部門で得られた知見をサービス提供時に組み込んだり、研究部門へ案件の相談ができる体制になっているため、最先端技術の実用化に直接携わることができます。
・ナショナルクライアントを有しているため、最先端の案件（取り組み）に携われる機会があり、社会的なインパクトを感じることができます。
・設計・検証・評価・チューニングまで、一連のAI構築プロセスを担当することとなります。そのため、幅広い業務をこなしながら、短期間で生成AIエンジニアとしてワンランク上の成長ができます。
・今後の組織拡大に伴って、リーダー/マネージャーポジションを複数用意するため、本人の志向や成果次第では組織マネジメントの経験を積むことが可能です。
・技術に興味がある人が多く、チーム全体での技術力向上に対する意識が高いため、勉強会やSlackでの共有を通して最新の技術に触れる機会が多いです。

営業職を中心としたビジネス職種で活躍いただける第二新卒の方を募集します。契約管理プラットフォームを活用し、顧客価値を最大化し、企業成長の中核を担う役割です。面接を通して相互理解を深め、ご経験やキャリアを考慮しポジションをご提案します。

【具体的な業務例】
* フィールドセールス（FS）: 新規顧客の開拓、プロダクトの提案営業。エンタープライズ企業の複雑な組織構造や業界特性に合わせた価値訴求を行い、クライアントの担当者・意思決定者とともにプロダクト導入に向けた伴走支援を行います。
* アカウントマネジャー（AM）: 導入後の顧客フォローおよび深耕（アップセル・クロスセル）を担当。契約管理プラットフォームを全社・他部署へ活用拡大できるよう、クライアントの業務プロセスの整理や運用支援を行い、顧客のDX推進とビジネス成長に貢献します。
* インサイドセールス（IS）: マーケティングやフィールドセールスと密に連携しながら、企業研究や組織図の解読から戦略を練る『思考型IS』を担います。ターゲット企業の組織構造を紐解き、課題に合わせたファーストタッチのアプローチ戦略を立案・実行する、エンタープライズ攻略の起点となる戦略的ポジションです。

【ポジション・部門の魅力】
同社は、単なる「AI×SaaS」の枠にとどまらないユニークなプロダクトを展開しています。そのため、セールスの仕事も、ただ決まったSaaSを販売するだけではありません。
* エンタープライズ企業向けに、これまでにない全く新しい価値を、個社カスタマイズ不要のプロダクトを通じて届ける仕事です。
* エンタープライズの基幹業務システムにおける最後の空白地帯である法務・契約領域で新しい市場を自ら創り出しています。
* 「契約」の仕事は、AI・LLMで最もポテンシャルが解放されるマーケットです。セールスが果たすべき役割は、同社が顧客から選ばれる理由を創り続け、市場訴求とプロダクトへのFBを継続することです。
* 大手企業の多くと取引があり、新規顧客獲得と同じかそれ以上に、既存顧客の深耕にも伸びしろがあります。プロダクトの提供価値が向上した今、法務部門での活用から、DX部門・IT部門、そして会社全体での活用へと提案の幅が広がっています。
* 数万人規模のナショナルクライアントの契約業務を変革していく取り組みは、業界全体の「当たり前」を書き換えるようなスケール感があります。チームで戦略を練りながら伴走するため、若手のうちから視座が高まり、どこでも通用する本物のスキルが身につきます。「自分が関わった契約が、日本を代表する企業の業務を変える」手触り感を得られる環境です。

本ポストは、顧客の経営課題、事業戦略、組織課題を起点に、生成AI／AI Agentによって変革すべき業務領域を特定し、BPR構想から実行フェーズの立ち上げまでをリードするポジションです。
特定のAIソリューションや個別業務への適用を起点とするのではなく、経営層・事業部門・DX部門との対話を通じて、「どの業務を、なぜ変えるのか」「どの程度の経営・業務効果を目指すのか」を明確にし、部門横断の業務変革テーマとして具体化します。対象業務のAs-Is分析やTo-Be業務プロセス設計も行いますが、個別業務の再設計にとどまらず、複数の業務・部門を見渡しながら、人・AI Agent・システムの役割、データ・基盤、組織・人材、運用体制までを含む変革プログラムとして企画・立上げることが特徴です。

●具体的な業務
・経営課題、事業戦略、組織課題を踏まえた生成AI／AI Agent活用テーマの発掘
・経営層、事業部門、DX部門へのヒアリングおよび課題構造の整理
・対象業務のAs-Is分析、課題・ボトルネック・変革余地の可視化
・人・AI Agent・システムの役割分担を踏まえたTo-Be業務プロセス設計
・部門横断で取り組むべきBPRテーマの定義、優先順位付け
・投資対効果、KGI・KPI、実行ロードマップ、PoC計画の策定
・必要となるデータ、システム基盤、ガバナンス、組織・人材、運用体制の具体化
・顧客上層部・関係部門との合意形成および実行フェーズの立ち上げ
・AI-BPR、FDE、AIエージェント実装、データ・基盤等を担う社内専門チームとのプロジェクト組成
・PoC・初期導入後の効果測定、改善テーマの具体化、他部門・他業務への横展開支援

●入社後・将来のキャリア
入社後は、重点顧客における生成AI／AI Agent活用案件に参画し、変革テーマの発掘、BPR構想、ロードマップ・PoC計画策定、推進体制設計、実行フェーズの立ち上げ等を担っていただきます。
将来的には、重点顧客の経営・事業課題を起点に、生成AIによる業務変革プログラムの創出から案件化、成果創出までを一貫してリードするコンサルタントとしての活躍を期待しています。

募集背景
同社は「一人ひとりの時間を豊かに」というVision、「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」というMissionのもと、スキマバイトサービスを中心に、働き手と企業の新しい出会い方を社会に実装してきました。
物流・製造領域は、最低賃金の継続引き上げ・賃上げ圧力・人手不足の構造的深刻化など、外部環境の変化がスポットワークの需給（募集数・稼働率・マッチング）に直結しやすい領域です。「今週なぜ需給が動いたのか」「次に何が起きるのか」を継続的・構造的に捉え、先読みして手を打てる体制の重要性が増しています。
本ポジションは、物流・製造部に定常的に帰属し、スポットワークに影響を与える外部環境の変化を継続的にウォッチ・定量化し、執行役員・部長が先読み（Proactive）／即応（Reactive）に手を打てる状態を、単発ではなく「回り続ける仕組み」として実装する役割です。最終的には、部長・リーダー層が自ら戦略を描けるよう、判断材料と判断基準を移譲していくことまでを担っていただきます。

ミッション
このロールの成果は「単発の分析」ではなく「継続して回る仕組みと、その移譲」です。この仕組みの目的は、指標を淡々と並べる定点観測ではなく、「今、動くべき瞬間」（好機・危機の転換点）を見逃さずに検知し、意思決定につなげることにあります。
1. メカニズムの確立
毎週、必要な情報（経済・社会統計、労働需給、制度・政策動向、業界トピックス）を拾える仕組みづくり
スポットワーク全体の環境変数を起点に、物流・製造領域の需給が「なぜ増えたのか／減ったのか」を示唆できる週次ルーチンを、属人ではなく再現可能なメカニズムにする
2. 深さと広さの追求
メカニズムが回り始めたら、因子の深掘り（相関から寄与度・因果の仮説へ）と、対象範囲（統計指標・地域・セグメント・制度）の拡張を進める
「どの因子が効くか」の見立ての型と、危険シグナルの閾値を整備する
3. 戦略ハンドオフ
物流・製造部門の部長・リーダー層を巻き込み、部長たち自身が戦略を描ける状態をつくる
分析と判断基準を移譲し、執行役員・部長の意思決定を継続的に支える「共通言語」にしていく

業務内容
物流・製造部に帰属するアナリストとして、外部環境のモニタリングの週次運用から、示唆の抽出、意思決定支援までを一気通貫で担っていただきます。
1. 週次の環境スキャンの仕組み化
世界情勢・マクロ環境・国内トピックス・法改正/政策動向の継続的なウォッチと、拾うべき情報源・指標の定義
「毎週同じ品質で運営する」ための収集 集計 示唆化のフロー設計とテンプレート化
生成AI／LLMを活用して情報収集・要約・一次整理を自動化・効率化し、人が担うべき示唆づくりに時間を割ける運用にする
2. 環境変数と需給の関係の定量化
スポットワーク全体のマクロ指標（雇用・労働需給、消費・サービス産業動向、最低賃金、競合指標等）を、物流・製造領域の需給（募集数・稼働率・マッチング等）へ接続
「なぜ増減したのか」を、相関・季節性・寄与分解の観点から説明できる形にする
3. 社会的ニーズの提供（経済・社会統計視点）
どの因子がスポットワークに効いているか、どのような社会的ニーズが立ち上がっているかを整理し、営業・提案で使えるファクトをインサイトとして提供する
4. データ抽出・計算・Weekly Deckの作成（アナリスト機能）
必要な情報を自らDB（BigQuery等）から抽出し、SQL/BIで集計・可視化し、示唆まで落とす
週次でDeck（レポート）を作成し、執行役員・部長に届く粒度・抽象度に翻訳する
生成AI／AIツールを積極的に取り入れ、抽出・集計・可視化・ドラフト作成のスピードと質を高める
5. 先読み・即応の打ち手の論点出しと移譲
先読みの打ち手と、環境変化への即応の論点を提示
戦略ハンドオフに向け、部長・リーダー層が自走で読み・判断できるよう、判断基準と見方を移譲していく

このポジションで期待すること
外部環境の変化とスポットワークの需給の関係を、継続的に読み解ける状態をつくる
その示唆を、執行役員・部長が先読み・即応の打ち手に使える形で届ける
分析を特定の個人に閉じさせず、組織が自ら読み・判断できる状態へ育てていく
依頼された集計を出すだけの分析担当ではありません。自ら問いを立て、環境変化がなぜ起きたのか、次に何をすべきかまで踏み込んで示します。
物流・製造領域に腰を据えて全体の傾向を継続的に読み解き、執行役員・部長の戦略判断を支え続けることに責任を持ちます。

想定配属部署
物流・製造領域を担当する事業部門
物流・製造領域の事業戦略・重点テーマ設計を担う機能として、営業・オペレーション・プロダクト等と連携しながら、意思決定に必要な材料を整備します。

業務概要
事業の急拡大期を迎えている企業において、事業戦略や組織のスケールに伴うエンジニアリング組織の不足をあらゆる方法を用いて補うことで、開発組織のフロー効率の向上を目指していただきます。
エンジニアリング組織の生産性を最大化させるためにCTO/VPoEと密に連携しながら、複雑かつ多岐に渡る組織課題に対してチームで連携しながら課題解決をリードしていただく役割です。
組織横断的に動きつつ、担当する機能領域をリードいただくことを期待しております。

具体的な業務
・Ruby on Railsを使用したWebアプリケーションの設計、開発、レビュー、リリース
・チーム内外の技術的な課題発見、解決策の提案・実行
・担当領域に関する仕様確認、技術的調査を含めた問い合わせ対応
・各種スクラムイベントへの参加

開発環境（配属先により一部異なります）
Backend
・開発言語: Ruby 3.4系
・アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec
Frontend
・開発言語: TypeScript
・アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR
Mobile（iOS）
・開発言語: Swift
Mobile（Android）
・開発言語: Kotlin
Infrastructure
・AWS：ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…
・Elasticsearch(AWS Marketplace)
・Google Cloud（一部サービス）
・IaC：Terraform
・ログ：Datadog LogsとS3に集約
その他
・AIエージェント・LLMツール：
- 開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code
- 開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability
- その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI
・コード管理：GitHub
・コミュニケーションツール：Slack, Notion

開発組織の特徴
開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。

既存事業領域
同社の主力サービスを支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。

新規事業領域
スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、同社が持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。

プラットフォーム領域
同社が「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。
同社は現在、既存の主力サービスに加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。
単なるシステムの共通化（ID管理・決済・本人確認など）に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「同社のサービスではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」 そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。

当ポジションの魅力
同社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」ことをミッションに掲げ、潜在労働力を喚起し、ひいては社会課題の解決を実現していきます。
大きな社会課題に真摯に向き合い続けるためには、これまで以上に戦略だった事業のスケールと、組織・システムが持続可能な状態になることが求められます。そういった、次の飛躍に向けたシステム・プロセス・組織づくりを裁量をもってリードできることが同社で働く魅力であると考えています。
組織エンジニアリングの観点としては、""持続可能な状態""を目指しているため会社・事業のスケールに対して組織・技術的負債をいかに肥大化させないかというところに意志があることは難しさでもあり魅力でもあると考えています。

同社は「AI×コマースの第一想起企業」としてのポジションを確立すべく、主力AIコマースプラットフォームを主軸とした、大企業（エンタープライズ）向けDX支援を全社戦略の柱として推進しています。大企業の複雑な課題を解決するためには、スライドによる戦略提言だけでなく、現場のオペレーションに深く入り込み、実際に動く仕組みを提供して変革を起こす「現場密着型（FDE）」的なアプローチが必要不可欠です。同社はSaaS FDEの事業モデルを推進しており、コマース領域の高度化やAI活用は同社のプラットフォームで実現し、同社のプラットフォームがカバーしきれない複雑な社内業務課題についてはFDEによるAI BPRによって事業全体の変革を現場から強力に推進するモデルを目指しています。本ポジションでは、配属先となるプロフェッショナルコンサルティンググループにおいて、ビジネスとテクノロジーの架け橋となり、クライアントの最前線で「AI×同社のプラットフォーム」による業務変革を自ら手を動かして形にする中核メンバーを新たに募集します。

大企業クライアントの現場に入り込み、同社のプラットフォームの機能や生成AI、ノーコードツールを活用して、コマース領域（サプライチェーン、CS、マーケティング等）の業務プロセス改革（BPR）を推進します。

1. 現場の課題特定と業務プロセスの可視化：
クライアントの現場オペレーションを深く理解し、どこに非効率があるか、同社のプラットフォームの活用や生成AIの導入によってどう劇的に改善できるかのボトルネック特定

2. 生成AI×同社のプラットフォームを用いたクイックなBPR検証：
同社のプラットフォームの標準機能・API設定、生成AIツール（ClaudeCode、Cursor）、iPaaS（Make、Zapier等）を組み合わせ、「現場で今すぐ動く自動化ワークフロー」を自ら手を動かして構築・検証

3. 現場への定着化（チェンジマネジメント）とプロダクトへのフィードバック：
作成したAIワークフローや同社のプラットフォームの新しい運用の定着をレクチャーから伴走までトータルで支援。さらに、現場の検証で浮き彫りになった本格的なシステム開発ニーズや共通課題を社内のプロダクト開発チームやAI専門チームへフィードバックし、プロダクトの進化を牽引

ポジションの魅力:
1. 「コンサル」と「FDE（テック活用）」のハイブリッドなキャリア：
スライドを描くだけのコンサルタントでもなく、仕様書通りにコードを書くエンジニアでもない。「生成AIやSaaSの仕組みを使いこなし、目の前の顧客の業務を劇的に変える」という、これからのAI時代に最も市場価値が高まるスキルの獲得

2. ノンコーディングで、最先端の「AI×BPR」をリードする手応え：
フルスクラッチのプログラミング知識（PythonやJava等）がなくても、同社プロダクトやAIエージェントという強固な土台を活用可能。API連携やプロンプトエンジニアリングを武器に、アイデアを即座に顧客の価値へと変えられる圧倒的なスピード感

3. SaaS FDE だからこそ起こせる大きな事業インパクト：
「RPAの代替」としてのFDEではなく、SaaSとしての土台があるからこそ、顧客の企業にとって価値のある変革を大胆かつスピーディーに推進できる。仕事がエンドユーザーや顧客のためになっていることを実感しながら様々なことにチャレンジできる

業務概要:
同社は「AI×コマースの第一想起企業」としてのポジションを確立すべく、主力AIコマースプラットフォームを主軸とした、大企業（エンタープライズ）向けDX支援を全社戦略の柱として推進しています。
大企業が抱える複雑でレガシーな課題を解決するためには、単なるITシステムのリプレイスに留まらず、「AI活用を前提とした抜本的な業務プロセスの再設計（AI-BPR）」が必要不可欠です。配属先となる「プロフェッショナルコンサルティンググループ」では、EC基盤の刷新からAIエージェントを活用したBPR、リリース後のグロース支援までを一気通貫で提供しています。
本ポジションでは、この大企業向け大型案件のデリバリー品質を牽引し、AI-BPRコンサルティングのメソッドや型を共に創り上げていただける中核メンバーを募集します。

具体的な業務:
大企業向けに、AIエージェントおよび主力AIコマースプラットフォームを駆使した、コマース領域における業務プロセス改革（BPR）の構想策定から現場定着、リリース後の成長支援までを一気通貫でリードします。
1. 現状分析とAI-BPRの構想策定（As-Is / To-Be設計）:
クライアントのコマース事業（サプライチェーン、バックオフィス、CS、マーケティング等）における業務フローを可視化し、ボトルネックやAI代替可能性のある領域を特定。AIエージェントや最新の生成AI、自動化ソリューションを前提とした「次世代型」の業務プロセスをリデザイン
2. PoC（概念実証）の実行・検証と現場への定着化:
構築したAIモデルやプロトタイプの業務適合性を検証し、投資対効果（ROI）を算出。検証後は、クライアント企業の現場運用への落とし込み、マニュアル作成、オペレーションチームのリスキリングを支援するチェンジマネジメントの遂行
3. リリース後の事業グロース支援と社内メソッドの仕組み化:
システムリリース後も、AIがもたらした余剰リソースをどのマーケティング・戦略投資に充てるべきか、クライアントと並走しながら事業成長を支援。また、一連の大型案件を通じて得た知見をもとに、AI-BPRコンサルティングの型（メソッド）を構築

ポジションの魅力:
1. 「プロダクト×AI×コンサル」という唯一無二の武器:
他社のパッケージ製品の導入に終始する一般的なITコンサルとは異なり、プロダクトと最先端のAIエージェントを自らの手でクライアントに最適化。圧倒的なスピード感で社会実装へと導く、プロダクトを持つ企業ならではの手応えを実感
2. 「PoCで終わらない」本質的な変革と一気通貫の並走:
戦略や構想、あるいは実証実験（PoC）だけで離脱するのではなく、AIを用いた抜本的な業務プロセスの変革から、リリース後の事業グロースまで「クライアントの事業成果」に最後の1マイルまでコミットする、超実践型のコンサルティングを経験
3. 最重要戦略の「中核コアメンバー」として組織を創る経験:
全社戦略の柱である大企業進出の旗振り役として、大型案件を主導。ハイエンドなコンサル組織へと拡大していく過渡期であるため、ご自身の活躍や成果がそのまま組織の成長、ひいては評価制度やコンサル方法論の確立へと直結するエキサイティングな環境

同社は、「エクストリーマー集団が、日本を変える。」をミッションに掲げ、「AIと社員が溶け合う組織をつくり、利益と人材が共に成長する好循環を実現する」ことをビジョンに、AXコンサルティング事業・AXインテグレーション事業・AI研修事業・人材事業の4領域を一気通貫で展開しています。

日本企業が直面しているのは、単なる人材不足・生産性の問題ではなく、AIを前提とした事業構造・組織構造・仕事の仕方への構造転換という、変革です。同社は各社の変革を成功させるため、共に伴走し、会社、業界、日本、ひいては世界を変革していきます。

提供するのは、現在の業務を「AIを使えるようにする」だけの支援ではありません。顧客にたいして「AIを前提とした業務フローそのものに作り変える」ところまで踏み込み、人的変革（HX）・デジタル変革（DX）・ビジネス変革、業務プロセス変革（BX）としての「AX」を実現します。これまで、多数の変革支援実績を持ち、今後は、AXインテグレーションを軸に日本最大のAXプラットフォームへの進化を目指しています。

同社では、PoCで終わらせず本番導入・運用・定着まで踏み込む案件が拡大しており、顧客の業務そのものを作り変えるエンジニアを募集しています。

業務内容
クライアント企業のAX（AI変革）を、上流の業務分析から本番運用・定着支援まで一気通貫でリードします。

1. クライアント企業の業務プロセス分析とAI適用箇所の特定
2. LLMを組み込んだ業務アプリケーション・エージェントの設計・実装・運用
3. RAG基盤、社内データ連携、既存システム（SaaS／基幹系）とのインテグレーション
4. クライアント開発チームへのAI導入伴走支援（開発プロセスへのAIコーディングツール組み込み、ルール／コンテキスト整備、レビュー体制の再設計、ペアプログラミングや実装レビューを通じた定着支援）
5. 評価基盤（Evals）の構築、精度・コスト・レイテンシのチューニング
6. セキュリティ・ガバナンス要件への対応、本番運用の監視体制構築
7. PoCから本番導入までのリード、クライアントの技術者への引き継ぎ
※ 顧客は全国のため出張が発生する場合があります。

●このポジションの魅力
1. AIリーディングカンパニーで最先端スタックを本番投入: 最新のLLM・エージェント・SDD（仕様駆動開発）を“本番”で使い倒せる、成長産業の最前線です。
2. PoCで終わらせない、一人称の技術リード: 本番導入・運用監視・ガバナンスまで、一人称で設計しリードします。
3. 業界横断の実データ・実課題: 特定プロダクトに閉じず、多様な業界の実データと実課題に触れられます。
4. 守備範囲が広がる成長環境: Evals／LLMOps／エージェント設計まで、AIネイティブ開発の全工程で経験を積めます。
5. 経験・実力に見合った高い評価と待遇: 高い専門性を正当に評価し、実力に見合った納得感のある待遇を用意します。

あらゆる人を負の体験から解放することで、人と企業の可能性を引き出すことをミッションに掲げ、エンタープライズ企業のAI実装の最前線であるカスタマーサポート領域の変革に挑戦する企業でのポジションです。

カスタマーサポートは、顧客の「生の声」が集まり、企業の課題や価値が鮮明に表れる接点であり、AIとの親和性が極めて高い領域です。一方で、様々な壁によってその収集・分析・活用が十分に進んでいない現状があります。国内で3.1兆円超の市場規模と言われるカスタマーサポート領域を起点に、顧客体験をデータ×AIで変革するチャレンジを行っています。

創業当初からエンタープライズ企業へのプロダクト導入を進め、現在では、カスタマーサポート格付けTOP評価企業の約3割に導入が進み、金融、インフラ、通信キャリア、旅行代理店、航空会社等の幅広い業界のリーディングカンパニーに展開が進んでいます。

こうした実績をもとに、シリーズAラウンドにて資金調達を行いました。AIが日々進化していく現在、プロダクトの根幹となるLLMを組み込んだシステムの設計を担えるAIエンジニアは、顧客価値提供の根幹を担う存在です。

カスタマーサポートの変革をもたらす体験の実現を目指し、体験想像の最前線を担うために、AI devチームを立ち上げました。チームづくりから行い、プロダクトのコアの価値を共に作っていけるコアメンバーを募集します。

複数のプロダクトを運営しており、AIエンジニアとしてそれらすべてに対して、AIを活用した新機能の提案・設計・検証・開発・改善までを一貫して担当します。

単にAI機能を実装するだけでなく、プロダクトにおける「AIが生み出す価値」そのものに責任を持つポジションです。

ユーザーに本質的に価値のある体験を届けるために、データ分析、アルゴリズム設計、モデル選定・チューニング、検証、プロダクト実装、顧客との対話など、必要なことを幅広く行います。

もちろん、一人ですべてを担う必要はありません。それぞれの強みや専門性を活かしながら、チームとして価値を生み出していくことを大切にしています。

● 主な業務
- 解くべき課題の特定(顧客ヒアリングを含む)
- 課題に対する仮説の構築
- 仮説を解くためのアルゴリズムの提案・実装・検証
- 顧客価値を生み出すためのチューニング

● 期待する役割

1. AI技術を用いた顧客課題解決への責任を持つ
AI技術の担い手として、複数プロダクトから集まる多種多様なデータを活用しながら、解決難易度の高い顧客課題に向き合います。
AIを用いた解決方法の提案だけでなく、実際にプロダクトとして実装し、エンドユーザーへ価値を届けるところまで責任を持って推進します。
また、日々得られる知見を、実際のプロダクト機能や体験へ落とし込むことも期待されます。

2. ユーザー理解を起点に、本質的な体験を設計する
「AIとして何ができるか」ではなく、「ユーザーの課題をどう解決するか」を起点に、体験設計を行います。
実際に顧客と接しながら、ユーザーがどのように使い、どのような課題や期待を持っているのかを深く理解し、高い顧客解像度を持ってプロダクトづくりに向き合います。
理屈だけではなく、実際に価値を感じてもらえる体験を追求します。

3. 高速な仮説検証を通して価値を磨き込む
確からしい仮説を立てたら、まず素早く試し、ユーザーやデータから学びながら、着実にイテレーションを回します。
100%の完成度を目指すよりも、まず試して筋の良し悪しを見極めることを重視しています。
現時点では難しいことでも、将来につながる学びや技術的資産になることを前提に、積極的なトライを期待します。
また、得られた知見はチームへ共有し、組織の資産として蓄積していくことも期待されます。

【プロジェクト例】
顧客理解を高度化するプロダクト横断データ活用の設計・検証
- AIオペレーターの利用ログ、有人オペレーターの応対ログ、Web行動データ、FAQ・マニュアル等のナレッジを横断的に活用し、顧客状態を統合的に理解するデータ連携基盤を設計する
- Web行動データ、有人応対、AI応対等のデータを活用し、ユーザーの真の意図を推定するとともに、課題解決に向けた支援をプロアクティブに行う仕組みを検証する
- 複数プロダクト横断で蓄積されるデータを分析し、プロダクト改善や経営判断につながる示唆を継続的に創出する仕組みを企画・提案する

顧客課題を定量化するデータドリブンアセスメントの効果実証と自動化
- 問い合わせデータ、ナレッジ、利用ログ等の非構造データを横断的に分析し、顧客課題や運用状態を定量的に把握するアセスメントを設計する
- AIオペレーター・有人対応・Web行動データを統合的に解析し、AI化可能領域、ナレッジ整備が必要な領域、システム連携が必要な領域等を可視化する
- アセスメント結果に基づいた顧客ごとに最適化されたサポート改善やAI活用提案を継続的に実施可能とする、AIエージェントによるアセスメント基盤を構築する

継続改善を実現する自己進化型AI基盤の設計・実証
- 実運用データを活用し、AIが継続的かつ自律的に改善されるサイクルを実現し、ユーザー体験向上につなげる
- 顧客応対を自動で評価・分析し、改善課題の起票からSystem・Knowledge改善提案までを半自動で行う仕組みを設計・検証する
- AI改善による品質劣化やリスクを防ぐため、自律的なテスト生成・評価を含む安全性担保の仕組みと、現場で継続運用可能なユーザー体験を設計する

少数精鋭の開発組織で、このフェーズならではの大きな裁量を持ち、プロダクトの核心に向き合う環境です。