LLM転職求人

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同社では、AI Transformation（AITM）として、デジタル変革を推進しています。領域横断で連携し、構想から実装、定着までを一気通貫で支援します。コンサルティングは下記の8つの領域で行われています。
1. デジタルサービスデザイン
2. 先端テクノロジー目利き
3. エンタープライズアーキテクチャデザイン
4. AI
5. データマネジメント・ガバナンス
6. デジタル・インプリメンテーション
7. ビジネスレジリエンス
8. デジタルケイパビリティ醸成
本ポジションでは「4. AI」を推進するメンバーを募集しています。

顧客のAI活用を「動くもの」として形にします。AIエージェント・機械学習・ナレッジ基盤などの実装フェーズを中心に、業務変革から新サービス開発まで、ハンズオンで支援します。

【プロジェクト例】
1. AIエージェント（単体・マルチ）の設計・実装とPoC開発
2. 数理最適化／ML／RL／マルチモーダル等を活用した業務プロセス自動化
3. AI活用を前提としたシステムアーキテクチャ設計・モダナイゼーション
4. RAG・ベクトルDB・ナレッジ検索基盤の構築・チューニング
5. 顧客内製チームへの技術移転・ハンズオン伴走支援

AI & Technology Modernization Business Unitでは、AI Transformation（AITM）として、デジタル変革を推進しています。領域横断で連携し、構想から実装、定着までを一気通貫で支援します。同社は、下記の8つの領域でコンサルティングを行っています。
1. デジタルサービスデザイン
2. 先端テクノロジー目利き
3. エンタープライズアーキテクチャデザイン
4. AI
5. データマネジメント・ガバナンス
6. デジタル・インプリメンテーション
7. ビジネスレジリエンス
8. デジタルケイパビリティ醸成

本ポジションでは「8. デジタルケイパビリティ醸成」を推進いただくメンバーを募集しています。

入社後のアサイン想定プロジェクト:
持続的なデジタル変革を実現するために、企業が持つべきデジタル／IT組織機能の再設計と、その実行を支援します。

【デジタル戦略策定/実行支援】
・デジタル戦略構想／実現計画策定／プロジェクト実行支援（PM／PMO）
〈例〉経営戦略・事業戦略を踏まえ、デジタル／ITを起点とした変革の方向性・目指す姿を定義し、ロードマップ策定から実行・進化までを一気通貫で伴走します。

【デジタル／IT機能・人材改革企画／推進支援】
・デジタル／IT機能設計・構築
・デジタル／IT人材要件策定、人材育成・獲得の企画・実行支援
〈例〉クライアントのIT戦略達成に向け、デジタル／IT組織に求められる機能・人材像を定義し、現状調査・分析を経て改革ロードマップを策定。研修実施支援や効果検証まで継続的に伴走します。

【ITガバナンス／ITアセスメント】
・AI Native企業に向けた新しいITガバナンス構築支援
・M&A推進に向けたITデューデリジェンス支援
・プロジェクト第三者アセスメント
〈例〉AIが自律的に業務を遂行する環境下で、従来統制では追えない領域に対し、LLMを活用した動的ポリシー更新やAIエージェントによるリアルタイムリスク検知・自動監査を導入し、「AI-driven Governance」を実現します。

AI & Technology Modernization BUでは、AI Transformation（AITM）として、デジタル変革を推進しています。領域横断で連携し、構想から実装、定着までを一気通貫で支援します。同社は、下記の8つの領域でコンサルティングを行っています。
1. デジタルサービスデザイン
2. 先端テクノロジー目利き
3. エンタープライズアーキテクチャデザイン
4. AI
5. データマネジメント・ガバナンス
6. デジタル・インプリメンテーション
7. ビジネスレジリエンス
8. デジタルケイパビリティ醸成
本ポジションでは「8. デジタルケーパビリティ醸成」を推進いただくメンバーを募集しています。

顧客のAI活用を「動くもの」として形にします。AIエージェント・機械学習・ナレッジ基盤などの実装フェーズを中心に、業務変革から新サービス開発まで、ハンズオンで支援します。

【プロジェクト例】
1. AIエージェント（単体・マルチ）の設計・実装とPoC開発
2. 数理最適化／ML／RL／マルチモーダル等を活用した業務プロセス自動化
3. AI活用を前提としたシステムアーキテクチャ設計・モダナイゼーション
4. RAG・ベクトルDB・ナレッジ検索基盤の構築・チューニング
5. 顧客内製チームへの技術移転・ハンズオン伴走支援

データマネジメント部にて、グループのマネジメント・組織開発・戦略立案を担っていただきます。
現場メンバーの信頼を獲得し、技術的な意思決定やアーキテクチャ判断を牽引いただくために、DRE / AE 領域における一定の技術的知見と実務経験を前提としますが、業務の中心は手を動かす開発業務ではなく、マネジメント・組織開発・戦略立案にあります。
DRE, AEの2つのロールは、データマネジメント部内で連携しながら、信頼できるデータ基盤の構築・運用からビジネスで使えるデータモデル / Data Martの整備、さらにデータ × 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・開発までを一連で支えるロールです。
DRE(Data Reliability Engineer / データエンジニア)は、SREの考え方をデータ領域に適用し、「信頼できるデータ」を提供するための基盤を設計・構築・運用するロールです。社内外の様々なデータソース(アプリ/サービス DB、SaaS、ログ など)から BigQuery へデータを収集・蓄積するパイプラインを構築し、SLO/SLI やモニタリング、IaC によってスケーラブルかつ鮮度・品質の高いデータを維持します。近年は基盤の運用にとどまらず、社内データ活用を加速するためのデータ × 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・開発・運用も中核テーマとして担っています。
AE(Analytics Engineer / アナリティクスエンジニア)は、データエンジニアとデータアナリストの間をつなぐロールで、収集された生データを dbt を中心にビジネスで使いやすいデータモデル / Data Martへと設計・開発します。ディメンショナルモデリングやセマンティックレイヤーの整備、Looker など BI ツール上でのモデリングを通じて、「誰でも同じ定義でデータを読める状態」を作ります。ビジネスサイドと会話しながらデータを「価値」に変換する層を担うポジションです。
両ロールはスコープが重なる部分も多く、本ポジションでは DRE / AE 両ロールのメンバーが在籍するグループをマネジメントいただく前提です。

【具体的な業務】
担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング)
グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ
DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担う役割)
データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進
採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進)
組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備
部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案

【ポジション・部門の魅力】
企業は「『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、社会課題の解決を目指しています。事業のスケールに伴い、データ基盤・データ組織にも「次の飛躍に向けた進化」が求められており、その当事者として関わっていただけることが本ポジションの魅力です。
国内最大級のスポットワーカープラットフォームを支える、大規模かつ多様なデータに関われます。
「データ活用が当たり前」のカルチャーが既に確立されているため、活用促進よりも使いやすさ・信頼性の向上にフォーカスして仕事ができます。
dbt / BigQuery / Looker / Terraform / Fivetran / Cloud Composer / Cloud Run などを活用し、モダンなデータスタックでの開発に携われます。
データを「使う」だけでなく「データ × 生成AIのプロダクトを自分たちで作る」立場で関われます。社内ユーザー向けの AI アシスタントやデータカタログなど、生成AIを前提とした次世代のデータ基盤・データプロダクトを当事者として設計・開発できます。
開発プロセスそのものにも生成AIを積極活用しており、Cursor / GitHub Copilot / Claude Codeなどを日常的に使いながら、生産性と品質の両立を追求できます。
各グループにプロダクトオーナー(PO)が在籍しており、ロードマップに基づく戦略的な開発と、新規技術調査・PoCをバランスよく進められます。
データマネジメント部および全社で、たくさんの勉強会・LTが行われており、学習・発信の機会が豊富です。
急成長フェーズのデータ組織を自ら設計・拡大する立場で関われます(採用 / 組織設計 / ロードマップを自分の意思決定で進められます)。
データ × 生成AI領域でマネジメントキャリアを積める数少ない機会です。技術的な専門性とマネジメントの両輪を伸ばせます。
フルフレックス × フルリモートを選択でき、在宅環境整備の支援制度も整っています。
扱っているデータ: アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報、マッチング・勤怠に関する情報、レビュー / 評価情報、アプリインストールなど広告効果に関わるデータ、問い合わせに関するデータ、営業活動情報・各種マスタデータなど。

【組織について】
AI & Technology Modernization Business Unitでは、AI Transformationとして、デジタル変革を推進しています。同Business Unitでは、領域横断で連携し、構想から実装、定着までを一気通貫で支援します。同Business Unitは、下記の8つの領域でコンサルティングを行っています。
1. デジタルサービスデザイン
2. 先端テクノロジー目利き
3. エンタープライズアーキテクチャデザイン
4. AI
5. データマネジメント・ガバナンス
6. デジタル・インプリメンテーション
7. ビジネスレジリエンス
8. デジタルケイパビリティ醸成
本ポジションでは「8. デジタルケイパビリティ醸成」を推進するメンバーを募集しています。

【入社後のアサイン想定プロジェクト】
持続的なデジタル変革を実現するために、企業が持つべきデジタル／IT組織機能の再設計と、その実行を支援します。

デジタル戦略策定/実行支援
・デジタル戦略構想／実現計画策定／プロジェクト実行支援（PM／PMO）
〈例〉経営戦略・事業戦略を踏まえ、デジタル／ITを起点とした変革の方向性・目指す姿を定義し、ロードマップ策定から実行・進化までを一気通貫で伴走します。

デジタル／IT機能・人材改革企画／推進支援
・デジタル／IT機能設計・構築
・デジタル／IT人材要件策定、人材育成・獲得の企画・実行支援
〈例〉クライアントのIT戦略達成に向け、デジタル／IT組織に求められる機能・人材像を定義し、現状調査・分析を経て改革ロードマップを策定。研修実施支援や効果検証まで継続的に伴走します。

ITガバナンス／ITアセスメント
・AI Native企業に向けた新しいITガバナンス構築支援
・M&A推進に向けたITデューデリジェンス支援
・プロジェクト第三者アセスメント
〈例〉AIが自律的に業務を遂行する環境下で、従来統制では追えない領域に対し、LLMを活用した動的ポリシー更新やAIエージェントによるリアルタイムリスク検知・自動監査を導入し、「AI-driven Governance」を実現します。

DXは終わり、AX（AIトランスフォーメーション）の時代へ

AX事業部 設立の背景
生成AIの台頭による「AI革命」の中、企業が求めているのは、言われたものを作る「作業者」ではなく、AI前提でビジネスを再設計する「AXパートナー」です。そこで当社は、従来の作業受託モデルから完全に脱却し、お客様の変革を共に担う「価値共創型AXパートナー」へと生まれ変わります。この新たなビジョンのもと、全社の専門知見を掛け合わせ、最前線でAIネイティブな価値を生み出す中核組織として「AX事業部」を新設しました。

AXアーキテクト募集の背景
当社の最高技術責任者の直下で、AI時代の最前線を創る「AIアーキテクト」へ
私たちがまず仕掛けるのは、企業のAI導入ロードマップを描く新規事業「自社サービス」の立ち上げです。そのコアメンバーとして、CTOの設計意図を具現化し、AI・LLMアプリやプロトタイプを爆速で形にしていく役割をお任せします！

具体的な業務
新規事業「自社サービス」の立ち上げ
様々な業界の企業の「業務AI代替可能性」を診断し、AI導入のロードマップを提示するサービスの立ち上げメンバーとして下記業務をお任せします。
・CTOの設計意図を具現化するAI・LLMアプリ実装
・社内エンジニアへの技術展開（AIエバンジェリスト活動）
・PoC・プロトタイプの実際の構築

ポジション・部門の魅力
1. 技術統括役員直下で新規事業立ち上げに携われる

本ポジションは、技術統括役員直下の組織で、AX事業の立ち上げフェーズから参画できます。サービス設計、技術選定、顧客提案、プロジェクト推進など、決められた領域だけではなく、事業そのものを成長させる経験を積むことができます。
2. AI導入構想から実装まで一気通貫で経験できる
顧客課題の整理やAI活用方針の策定だけではなく、PoC開発、AIアプリケーション実装、導入後の改善まで関われます。
コンサルティング視点とエンジニアリング視点の両方を磨きながら、AI時代に必要な実践的なスキルを身につけられる環境です。
3.技術×ビジネス推進力を高められる
AI技術を理解するだけではなく、「どの業務に、どのようにAIを組み込めば価値につながるのか」を考え、顧客と共に変革を進める経験ができます。
また、AMBLでは全社員のAI人材化に向けた取り組みも進めており、社内外のAI活用推進や人材育成にも関われます。

企業や官公庁における人材・組織課題に対し、AI・LLM・データサイエンスを活用した分析・コンサルティング・サービス開発と高度化等を担当します。人材配置、採用、育成、定着、人的資本経営などの領域を対象に、データ分析やモデル開発に加え、顧客との議論を通じた課題設定から施策実装まで一貫して携わります。

【具体的な業務】
・人材・組織領域におけるデータ分析および課題解決支援
・AI・LLM・機械学習等を活用した分析モデルの設計・開発
・人材配置等に関する最適化・マッチングロジックの設計
・人的資本経営や人材戦略に関する意思決定支援
・AI活用サービス・ソリューションの企画、開発、高度化

【ポジション・部門の魅力】
AIやデータサイエンスを活用して社会や企業の課題解決に取り組むことができ、多様な専門家と協働しながら新たな価値創出に挑戦できる環境です。

「Upgrade Japan」をミッションに掲げ、大企業のAX（AIトランスフォーメーション）・DX推進を支援するテクノロジー企業でのポジションです。エンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードします。

● 担っていただきたい役割
最先端AIとシミュレーション技術、そしてパートナーとの提携によりこれまで自動化が困難であったクライアントの現場(工場・倉庫等)における非定型タスクの知能化・自律化を進めます。
ハードウェアの製造・保守はパートナーと協業し、同社はAI・制御・デジタルツインの構築に特化して価値を提供します。

●主な業務内容
・クライアント課題のヒアリングと技術要求の明確化：クライアントとの密なコミュニケーションを通じて課題を理解し、解決のために必要な技術を明らかにします。
・AIソリューションの設計とPoCの主導：強化学習/模倣学習/基盤モデルのようなAIとロボティクス技術を組み合わせたアーキテクチャを設計・実装します。IsaacSim, Gazebo等のシミュレータを活用しながら、迅速なPoCを計画・実行します。
・ソリューションのデプロイ：ROS 2システムへ統合し、導入後の改善サイクルを回します。
・ステークホルダー連携：LLM/VLMを活用した次世代UX（自然言語指示等）を非技術者(クライアント、営業、経営層)にも分かりやすく説明し、合意形成を図ります。

●開発環境
言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等
採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等
データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等
クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等
ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence
BIツール：Power BI, Tableau

●キャリアアップの上での特長
・資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります。
・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります。
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます。
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。

DXを牽引する企業として、特にAI活用分野で急成長を遂げています。企業のAI活用が進む中、同社はAIによる企業変革「AIトランスフォーメーション（AX）」を最重要テーマとして位置づけています。多くの企業にAXのご相談をいただいており、採用を計画しています。本ポジションでは、業務におけるAI活用を大きく拡大するため、AIエージェントエンジニアとして尽力いただきます。

具体的な業務:
・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと共に、適切なAIエージェントの在り方を構想・PoC開発
・構想を受けてのAIエージェントをアジャイル開発
・顧客のビジネス環境の変化に伴う、AIエージェントへの柔軟かつ継続的な改善

ポジション・部門の魅力:
・資格取得や書籍購入といった自己成長投資をサポートする制度があります。
・ChatGPTやAI駆動開発ツールを始めとした先進的なソフトウェアツールに対する補助があります。
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。
・各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます。現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなど、それぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。
・その他ポジションに関わる福利厚生の一例として、書籍購入認証、オライリーオンライン、Claude/ChatGPT等LLMの業務利用に対する補助、インディングエージェントの補助、Google Cloud/AWS証明書の資格取得支援、社会人修士・社会人博士支援制度が挙げられます。

AIを活用した国内DXを牽引する企業において、データエンジニアリング・MLエンジニアリング領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します。

業務概要:
各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発、隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進を担当いただきます。
主な開発環境は、言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等、採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等、データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery等、クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等、ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluenceです。
キャリアアップの上での特長として、資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります。ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります。戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます。フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。
多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。
物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。
・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階
・顧客の業務で使用される本番運用段階
・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階
ビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。

ポジションの魅力:
データエンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。データ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、データエンジニア・MLエンジニアの方々の成長を強く後押しできるものと信じております。
また、データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積んでいただくことも自然と可能となります。
活用事例として、ヘルスケアの事例、LLMの活用事例があります。

『Upgrade Japan』をミッションに掲げ、大企業のAX（AIトランスフォーメーション）・DX推進を支援するテクノロジー企業でのポジションです。本ポジションでは、AIエージェント開発とデータ基盤・MLOpsの両軸を担うエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードします。

担う役割:
・ビジネスコンサルタント・テクノロジーコンサルタントやデータサイエンティストと連携し、AIエージェントの構想・PoC開発・アジャイル開発を推進
・顧客ビジネス環境の変化に応じたAIエージェントの継続的改善・運用
・データパイプライン・データ基盤（DWH）の設計・開発・運用
・MLOps環境の構築・整備、CI/CDパイプラインの運用
・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進

主な開発環境:
言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等
採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等
データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等
クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等
ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence
BIツール：Power BI, Tableau

キャリアアップの上での特長:
・資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります
・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています

具体的な業務:
多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発を経験できます。

物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。

・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階
・顧客の業務で使用される本番運用段階
・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階

ビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積むことができます。

ポジションの魅力:
AIエージェント × データエンジニアリングの両領域を横断的に経験できる希少なポジションです。

・エンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。同社は祖業としてデータ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、エンジニアの成長を強く後押しできる環境です。

・単なるパイプライン構築に留まらず、DatabricksやMicrosoft Fabricといった最新プラットフォームを駆使し、ビジネス課題をどう解くかという「アーキテクチャ設計」から関与できます。

・データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積むことも自然と可能となります。

活用事例:
ヘルスケアの事例
LLMの活用事例

●採用背景
AI・データサイエンスを強みに、企業のDXを推進する企業でのポジションです。
エンジニアには、「データを中核に据えた価値創造」が求められています。
「データを活用する」とは規定SQLやコードを実行するだけではありません。価値を引き出すためには業務遂行の理解、Web技術、データ基盤構築、AI活用まで、総合的な見識が問われます。
本ポジションでは、各人のエンジニアリングの専門性（UI/UX、バックエンド、クラウド、MLなど）をご相談の上、データを軸とした開発や事業創出に幅広くご対応いただきます。

●担っていただきたい役割
本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。
ご自身の強みと同社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。
「最速で価値を提供すること」：そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む
「業務データの価値を引き出す」：そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要
「専門性のコラボレート」：隣接領域への理解とリスペクトが近づく
エンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バックエンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。

●開発環境
スクラム開発をベースにしつつ、課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。
プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています
【使用技術の一例】
- バックエンド：Python, TypeScript, Go など
- フロントエンド：React, Next.js
- データベース：PostgreSQL / MySQL
- インフラ：Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform
- データパイプライン：DataForm, dbt等
- コード管理：Github
- バックログ管理：Jira
- コミュニケーション：Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams

●働き方
同社では、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます
現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。
その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。
- 書籍購入認証
- オライリーオンライン
- Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助
- インディングエージェントの補助
- Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援
- 社会人修士・社会人博士支援制度

業務概要:AX（AIトランスフォーメーション）を「構想」ではなく「現場で機能する仕組み」として実装するために、フォワードデプロイドエンジニア（FDE）として尽力いただきます。FDEは、顧客企業の業務現場に深く入り込み、課題発見から設計・実装・運用改善までを高い裁量をもってリードするポジションです。要件が完全に固まっていない状態から、顧客と対話しながら「何を作るべきか」「どこまで作るべきか」を決め、AI／LLMを活用したソリューションを実際の業務に定着させることがミッションとなります。

具体的な業務:
・顧客企業の業務現場に入り込み、業務フロー・意思決定プロセス・制約条件を踏まえた課題特定
・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと連携し、AI／LLM活用の方針・優先度を現場視点で整理
・顧客業務に最適化されたAIソリューションの構想・PoC開発を主導
・プロトタイプを迅速に現場へ持ち込み、フィードバックを反映しながら本番実装まで推進
・導入後も継続的に顧客と向き合い、業務変化や利用状況に応じた改善・高度化をリード

ポジション・部門の魅力:
・顧客の最前線で技術的意思決定を担うことで、「作るだけで終わらない」エンジニア経験を積むことができます。
・技術選定やアーキテクチャ設計において、現場判断を尊重する文化があり、高い裁量を持って取り組めます。
・資格取得や書籍購入など、自己成長投資を支援する制度があります。
・ChatGPT、ClaudeなどのLLMやAI駆動開発ツールを業務で積極的に活用できる環境と補助があります。
・フレックスタイム制度や育休制度など、柔軟な働き方を支援しています。

顧客の事業成長に深くコミットし、唯一無二のパートナーとなる、急成長SaaS企業の戦略的コンサルタントを募集します。
生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。
同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供を行っています。
同社の主力製品は、意図予測検索技術（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。
このポジションのミッションは、単なる利用促進（カスタマーサクセス）に留まらず、顧客の経営課題にまで踏み込み、事業の成功を能動的に創り出すことです。特に、導入直後の「キックオフ」から契約更新前の「決裁者レビュー」まで、顧客のビジネスライフサイクルにおける最も重要な局面を主導し、顧客のLTV（顧客生涯価値）を最大化させることが求められます。

【具体的な業務】
同社の主力製品のカスタマーサクセスとして顧客の成功を左右する重要なタッチポイントが、主戦場です。
1. 導入直後：戦略的キックオフの主導
契約後の顧客に対し、プロジェクトの成功に向けたキックオフミーティングを設計・主導。関係者（決裁者、管理者、現場担当者）と期待値をすり合わせ、具体的なゴール（KPI）を設定します。
2. 契約更新前：決裁者向けビジネスレビューの実施
データに基づき投資対効果を可視化し、決裁者向けにビジネスレビュー会を主導。顧客の成功を証明し、契約継続（チャーンセーブ）を確実なものにします。レビューを通じて新たな経営課題を特定し、アップセルや別プロダクトのクロスセルに繋げる、最も重要な戦略的活動です。
3. 日常業務：継続的な状況把握とクロスセル提案
レビュー会を成功に導くため、継続的にカスタマーサクセス（運用の成功に責任を持つチーム）と連携。アカウントプランをたて、戦略的なクロスセル機会の創出活動と継続利用に向けた軌道修正等を主導します。

【利用ツール】
Google Analytics、G Suite、Slack、同社の製品

【ポジション・部門の魅力】
カスタマーサクセスとして一連の業務に従事いただいたのち、ご経験やスキルに応じてアカウントセールス部、コンサルティング部所属のコンサルタントとして提案業務を行っていただきます。通常のカスタマーサクセスを経験することでハイレベルなコンサルティングスキルと、現場感のあるオペレーション知識を両立させた、市場価値の高いプロフェッショナルを目指していただきます。最終的には、ご自身の志向に合わせて顧客折衝の最前線を走る「コンサルタント」や、チームを率いてCS組織全体の戦略を描く「マネジメント」など、多様なキャリアパスを選択することができます。

AIが意思決定に直接関わる時代、データ基盤の設計品質がAI活用の成否を決めます。基盤を「作って終わり」にせず、AI Readyな状態まで設計・実装し、運用の中で継続的に改善することにこだわっています。
多くの企業のデータ活用を支えてきた主力プロダクトがあるため、定型的なデータ整備に追われることなく、データアーキテクチャの設計や価値創出に集中できます。
求められるのは、あるべきデータ活用の姿から逆算してアーキテクチャを設計し、顧客の意思決定を支えるデータエンジニアです。
あらゆるデータをビジネスの力に変えることを掲げ、AI×データで事業価値を創出してきたテクノロジーカンパニーでのポジションです。AIの活用がビジネスの成否を分ける現代において、AIと人の協調を支えるデータの不自由をなくし、誰もがデータの価値とともにある世界を実現します。

お任せしたいミッションは、顧客のデータ基盤をAI活用に耐えうる状態へと設計・実装し、AI活用を「実験」から「事業」へとスケールさせることです。シニアデータエンジニアやコンサルタント、PMと連携しながら、アーキテクチャ設計から実装・運用定着まで一気通貫で関与いただきます。

具体的な業務:
- AI活用を前提としたデータ基盤アーキテクチャの策定への参画
- AI活用を支える基盤の設計・構築（DWH / ELT / データモデリング・品質管理）
- PMやシニアデータエンジニアと連携した課題整理・提案活動へのサポート
プロジェクトで得た知見は主力プロダクトへ還元され、AI時代にふさわしいプロダクトとプロフェッショナルサービスの価値向上に貢献していただきます。

本ポジションの魅力:
1. 設計した基盤が、顧客の意思決定を変える
設計した基盤が顧客の意思決定を変え、事業が動く。その手応えを、顧客に伴走しながら直接実感できる環境です。
2. AI Readyの最前線で、大規模運用のエンジニアリングに挑める
「AI Ready」の中心で、AI活用に耐えうるデータ基盤の設計から実装、運用改善まで一気通貫で関わりながら、AI時代に求められるエンジニアリングの知見を磨くことができます。また、顧客のAI活用を支える基盤づくりを通じて、全社のAI戦略を推進する中核的な役割を担えます。
3. 知見が、多くの企業の価値につながる
プロジェクトで得た知見は、主力プロダクトへ還元され、多くの企業の価値につながります。一顧客への直接的な貢献にとどまらず、プロダクトを通じたストック型の価値創出にも関われます。
4. 技術とビジネスをつなぐハブとして、高い視座で働ける
コンサルタント・エンジニア・PdMと日常的に協働し、事業と技術をつなぐハブとして価値を創出できます。
また、高度な専門家が集う組織だからこそ、視座の高い議論に日常的に触れながら成長できる環境です。

具体的な案件・取り組み事例:
顧客企業のデータ基盤を、AI活用にも耐える形へ再設計・構築。伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
別の顧客企業では、分散データを統合し、分析フローを再構築。データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得に貢献しました。

利用技術例:
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
ETL/ELT: 主力プロダクト / dbt
BIツール: Tableau / Looker Studio / Power BI / QuickSight
AI: OpenAI / Vertex AI / Bedrock（案件により）
その他: GitHub / Confluence / Backlog / Slack

提供サービス:
- クラウドETL「主力プロダクト」
- AIデータプラットフォーム「主力プロダクト」
- ヒト×データ×AIでの競争力強化を支援する「プロフェッショナルサービス」
- エージェント型AIソリューション「主力ソリューション」の提供
主力事業である主力プロダクトは、多くの企業や団体に提供されています。

## なぜ今、同社のデータサイエンティストなのか
精緻な分析レポートを納品したのに、結局ビジネスでは使われずに終わった経験はありませんか。

可視化・集計で終わりません。その先にある現場への実装、予測・最適化・異常検知、さらにはLLMを活用した意思決定支援まで、データをビジネス成果へとつなげることにこだわっています。

製造・小売・流通・金融をはじめ、高度な分析やAI活用はほとんど手つかずの企業が多く、価値の源泉となるテーマが数多く眠っています。

同社の自社プロダクトがデータ整備の負荷を軽減するからこそ、与えられたテーマをこなすのではなく、自ら課題を定義し、最も価値ある問いから解き始めることができます。

求めているのは、データの力で顧客の意思決定を変え、その知見をAIソリューションやプロダクトへと還元できる人材です。そんなエコシステムを、ともにつくっていける仲間を歓迎します。

## お任せしたいミッション
顧客のデータ資産からビジネス成果を最大限に引き出し、その知見をAIソリューションやプロダクトへと昇華させることがミッションです。
コンサルタントやエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携しながら、課題定義から実装、成果創出まで一気通貫で責任を持っていただきます。

1. 顧客現場でのデータ活用とビジネス成果の創出
顧客の業務や意思決定プロセスを深く理解し、データとAIを活用してビジネス成果につながる課題解決をリードします。
- 本質的な課題の特定から、ML・LLMを活用したソリューション設計・本番導入まで一気通貫
- 「この課題は他の300社でも起きている」というマクロ視点での知見の構造化

2. 現場知見を元にした、新AIソリューション・新プロダクトに繋げる
顧客現場で得た発見をもとに、再現可能なAIソリューションやプロダクトの企画・開発に携わります。
- 複数顧客の課題を横断的に捉え、共通パターンをソリューションへ昇華
- RAG・エージェント設計など次世代AIの研究開発から、PoC・事業化まで

3. データサイエンス組織・文化の立ち上げ
データサイエンス領域を牽引する初の専任メンバーとして、技術標準・組織文化・将来像を自らの手で設計します。

## 本ポジションの魅力

1. あなたの仕事が、多くの企業に届く
顧客現場で得た知見や成功パターンは、同社プロダクトやAIソリューションへと昇華され、多くの企業へ価値として届けられる可能性があります。一社の課題解決で終わらず、業界全体へのインパクトを生み出せる環境です。

2. 「データがない」「品質が悪い」に悩まされない
同社のデータ基盤製品で培った知見とアセットがあるからこそ、データ収集・品質改善に時間を奪われることなく、価値ある問いとビジネス成果の創出に集中できます。

3. AIコモディティ化の時代に、本質的な競争優位の場所で戦える
生成AIの進化により、モデルやアルゴリズム自体の差別化は急速に難しくなっています。
競争優位の源泉となるのは、「何を解くか」という課題設定と「データの質」ーーその両方が同社にはあります。技術の希少性が下がる今、本当に価値ある領域を見極める力を、実践のなかで身につけられる環境です。

4. 事業の「次の柱」を創る、データサイエンス組織の立ち上げを担える
FDEやテクノロジーアーキテクトと並ぶ精鋭ポジションとして、評価基準・技術標準・チームの文化など、データサイエンス組織の土台づくりに深く関わることができます。拡大フェーズだからこそ、自らの意思や専門性が組織と事業の未来を形づくる。今このタイミングでしか得られない経験です。

業務概要:
CTO直下のAI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、複数の事業および経営基盤の業務における生成AI応用のイネーブリングを担当します。

具体的な業務:
プロジェクトに携わる前の段階で、複数の事業を横断し、生成AIで解決すべき課題を探索します。

基盤整備:
全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用可能なインフラ基盤、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供します。
新技術の探索と研究を通じて、将来的に利用すべき手段を見定めます。
社内外に知見を発信し、開発生産性とプレゼンスを高めます。
AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上させ、モデルケースとして展開します。

事業適用:
生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。
ヒアリング・要求分析: 優先度の高まった事業チームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出します。
何をどのように進めるのかを決定: どのような方法で課題を解決するのが効果的かつ効率的かを考え、事業メンバーと共に決定します。変化の激しいAI進展と事業環境に耐えうる堅牢性・柔軟性を両立する技術選定が求められます。
実装: 高速なフィードバックサイクルを回し、「作らない」手段も含めて解決策を実現します。
継続して改善: プロダクトのバックグラウンドとなるWeb開発技術・生成AI技術関連のツールセットや開発手法について、継続して投資し、良いプラクティスを探索します。CI/CD、LLM-as-a-judge、LLM自体のモニタリング、ソフトウェア自体のオブザーバビリティの向上など、システムを継続して利用する上でのツールおよび運用改善に取り組みます。
成果を横展開: 成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です。

ポジション・部門の魅力:
CTOと共にグループ経営および事業開発を経験できます。
複数の事業にエンジニアとして携わる機会があり、生成AIの利活用に関する実践の場があります。
アンラーンの機会が数多くあり、自身のバイアスを見直し、組織や事業に向き合うスキルを経験あるメンバーからフィードバックをもらいつつ高めることができます。
アプリケーション開発だけでなく、インフラ、モデリング、分析、ライブラリ整備、エージェント実装など、価値提供に必要なシステムをチームでフルサイクルに開発・運用することができます。
最新の生成AIを活用した事業創出、業務改善の機会が多くあり、実践経験を積むことができます。
データサイエンスやエンジニアリングに長けた同僚と共に、フルサイクルエンジニアリング文化のなかで経験を最大化することができます。
エンジニアだけではなく、クリエイティブ職やビジネス職等多くの専門性をもった同僚と、生成AIを活用した事業開発の経験を積むことができます。
新技術研究・発信を通じて技術プレゼンス向上に取り組むことができます。

【業務概要】CTO直下のAI関連チームに所属し、複数の事業および経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。
【具体的な業務】プロジェクト化以前の段階で、同社の事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。
▼基盤整備
1. 全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるデータ基盤、評価システム、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する
2. 新モデル、事後学習、データマネジメント技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める
3. 社内外に知見を発信し、同社としての開発生産性とプレゼンスを高める
4. AI関連チーム自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する
▼事業適用
同社の生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、グループ全体として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。
以下のようなプロセスで取り組みを進めます。
1. ヒアリング・要求分析: 優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す
2. 何をどのように進めるのかを決める: どのような評価手法・学習戦略で課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する
3. 検証する: 高速なフィードバックサイクルを回し、""やらない""手段も含めて評価・学習戦略を検証する
4. 継続して改善する: モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新手法について継続して投資し、良いプラクティスを探索する。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む
5. 成果を横展開する: 成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です
【ポジション・部門の魅力】
得られるスキルや経験:
1. CTOと共にホールディングス経営及び事業開発を経験できます
2. 複数の事業にデータサイエンティストとして携わる機会があり、生成AIの評価・活用に関する実践の場があります
3. アンラーンの機会が数多くあります。自らのバイアスを見直し、組織や事業に向き合うスキルを経験あるメンバーからフィードバックをもらいつつ高めることができます
4. モデル評価だけでなく、ファインチューニング、RAG構成、評価基盤設計、ガイドライン整備、PoC支援など、価値提供に必要な取り組みをチームでフルサイクルに推進することができます
やりがい:
1. 最新の生成AIを活用した評価・検証の機会が多くあり、実践経験を積むことができます
2. データサイエンスやエンジニアリングに長けた同僚と共に、科学的・定量的な判断を重視する文化のなかで経験を最大化することができます
3. エンジニアだけではなく、クリエイティブ職やビジネス職等多くの専門性をもった同僚と、生成AIを活用した事業開発の経験を積むことができます
4. 最新研究・発信を通じて技術プレゼンス向上に取り組むことができます
【開発環境・利用しているツール】
LLM基盤・ツール: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など、LangChain, Langfuse
プログラミング言語・フレームワーク: Python (pandas, scikit-learn など)、必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用)
インフラ・MLOps: AWS, GCP、Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用
コミュニケーション: GitHub, Slack, Google Meet

AIセキュリティ業務において、機械学習の観点からAIセキュリティに係るプロダクト/サービス開発・運用の支援を行います。
主な対象業務例:
* MLモデル開発・評価・チューニング
* LLMの生成精度向上（Fine-Tuning、RAG活用、プロンプトエンジニアリングなど）
* データ収集・前処理
* モデル評価指標（精度/再現率/F1など）の最適化
* マルチAIエージェント・プロトタイプ開発
* LangChain/LangGraph、AutoGenなどのフレームワークを用いたAIエージェントPoC開発
* MCP（Model Context Protocol）などを使用したマルチAIエージェントPoC開発
* サイバーセキュリティ業務の自動化支援
* SOC（Security Operation Center）/ASM（Attack Surface Management）運用の自動化・効率化
* 脆弱性診断/ペネトレーションテストの自動化・効率化
* AIに対する脅威・対策の調査検証
* LLM/AIエージェント、RAG、MCPなど、AI技術固有の脅威と対策を調査検証
※サイバーセキュリティ業務経験は必須ではありません。当該業務のキャッチアップから支援します。

ポジションの魅力:
* セキュリティサービスにおける新規プロダクト開発に、裁量大きくチャレンジ可能
* 現場発信を重視する風通しの良い社風で、アイデアをすぐに形にできる
* フルリモート可の働きやすい環境
* 社内勉強会やナレッジ共有を通じて、最新技術を体系的に習得できる
* 技術者同士が互いを尊重し合い、切磋琢磨できる文化

募集部署: プロダクト＆ソリューション事業部。
設立2年、7名の少数精鋭チーム。自社プロダクトの開発から先端技術領域の研究まで、新規領域を担う新設部署です。

データと生成AIを武器に、新規事業・プロダクト開発・事業化を推進するポジションです。

【業務概要】
AI×データ テクニカルプロデューサーとして、定量データ分析を起点に、課題発見・仮説立案・施策提案・可視化・業務改善まで幅広く担当します。また、生成AIを活用した分析業務の効率化や、AIエージェント化・自動化にも取り組み、データ活用とAI活用の両面から事業推進を支援します。

【具体的な業務】
* 膨大なデータからのデータ抽出、集計、加工、分析
* SQL、Pythonなどを用いた定量データ分析
* 分析結果からの傾向把握、課題抽出、仮説立案
* データに基づく施策考案、改善提案、事業推進支援
* 分析結果の可視化、レポート作成、ダッシュボード化
* 分析目的・KPI・集計ロジックなどのデータ分析設計
* 生成AIを活用した分析業務の効率化、自動化
* Codex、Claude Code、ChatGPTなどの生成AIツールを活用したコード生成、分析支援、プロトタイプ開発
* AIエージェントや生成AIツールを活用した業務改善・新しい分析手法の検討
* データ分析・生成AI活用を通じた新規事業やプロダクト開発の支援

【ポジションの魅力】
* プログラミング経験が浅い・無い方でも、生成AIを活用しながらSQL/Pythonなどの実践スキルを高められます。
* 膨大なデータを活用し、抽出・集計・分析・可視化・施策提案まで一気通貫で経験できます。
* データ分析だけでなく、分析設計やKPI設計、事業課題の整理にも関わることができます。
* 生成AIを活用したコード生成、分析効率化、自動化、AIエージェント化など、今の時代ならではの開発・分析経験を積むことができます。
* データドリブンな発想をもとに、事業改善・新規事業・プロダクト開発に挑戦できます。
* 将来的に、プロダクトマネージャー、事業責任者、CTO、起業家のような役割を目指せる環境です。

＜AI推進部長として（FY26〜FY27）＞
●戦略
・HDのAI戦略・ロードマップを経営アジェンダレベルで定義・更新。
・3つの北極星（意思決定の質／プロセス透明性／人材活用の最適化）に整合させる。
●施策統括
・PB開発×AI、疾患別アプリ群（特定領域薬局構想下の30アプリ）、MD改革分析、本部DX・総務DX、HQ DX backoffice AI、・流通連携（TRIAL／ 関連）等、横断するAI施策のプログラム責任。
●基盤
・データ基盤（Lakehouse／DLH）×AI基盤×MLOps×生成AI基盤の設計と運用方針の責任。
・BI×AI統合ダッシュボードを経営の標準業務に組み込む。
●重複投資排除
・EPMと本部DX backoffice AIの間で発生しがちな重複投資をテーブルに載せて整理・統合。
●組織立ち上げ
・AI推進部の立ち上げ（内部・外部混成）、FY28までの内製化比率引き上げ、AI/MLリード人材の採用・配置・育成。
●要件定義の内製化
・要件定義・ソリューショニング・アーキテクチャ設計を外注丸投げにしない体制を構築。ベンダーは知見移転のための共創パートナーとして位置づける。
●ガバナンス
・生成AIガバナンス（情報持出・著作権・PII・モデル運用リスク）、AIアセスメント、責任あるAI原則の社内浸透。
●対外
・外部パートナー（クラウド／LLMベンダー／コンサル／スタートアップ）とのアライアンス。
・学会・業界での発信を通じた採用ブランディング。

＜統括部長 候補として（FY27〜FY28）＞
将来の統括部長就任を見据え、以下の領域でも段階的に責任範囲を拡張する。

・両輪改革の経営参謀：事業基盤改革（電子決済サービス／会員価値最大化／OMO調剤／ 店舗DX／医療DB構想等）と経営基盤改革の整合・優先順位付け
・重要会議体での説明責任：DX/AI投資のROI／ROIC、リスク、進捗を重要会議体で説明
・M&A PMI：恒久的PMI機能の一翼として、買収先のAI/DX統合方針を主導
・AX推進統括部 全体の人材マネジメント：3層人材（リード／普通／底上げ）構造の維持、スキルマトリクス×ロールアサインリストの運用
・対外発信：当社型DX/AI人材ブランドの確立、業界における「One SUGI DX」の発信主体

同社では、事業対象となるセクターの拡大、深耕が進み、多様化する顧客課題を解決するため、マルチプロダクト化を進めています。また、主力事業で築いた顧客基盤・データアセットを活用し、主力事業以外の新規事業による顧客への価値提供も次々に立ち上げています。
引き続き高い事業成長を実現するには、戦略に基づいたオペレーションを自ら設計・構築し、事業成長のボトルネックを破壊する攻めのBizOps組織が不可欠です。そのためにグロースやガバナンスの多様な観点を持ち、急激な事業の多様化と成長に柔軟に対応できる仕組み作り（Salesforceを中心としたあらゆるシステム、業務フローやシステムの改善、ルールの整備）を力強く推進していくメンバーを募集します。

BizOpsとして、事業の成長・拡張性と顧客価値最大化を両立する強固なオペレーション・業務基盤の構築を担当いただきます。

【具体的な業務】
課題抽出・戦略立案
経営・現場の両視点から事業課題を特定し、解決のためのロードマップを策定
プロジェクトマネジメント
グループ横断（セールス、CS、プロダクト、法務等）のステークホルダーを巻き込み、スピード感を持ってプロジェクトを推進
ビジネスプロセスの再設計
営業からカスタマーサクセスまで、一連のプロセスにおける非効率を特定し、全社最適なフローを再構築、高度化
各フロー（契約・請求・顧客管理など）のうち、未だ属人化している部分を仕組み化し、組織の拡張性を担保
AI活用の推進プロジェクト

【プロジェクト事例】
契約管理システムの刷新PJ
M&A後のグループ会社との業務プロセス統合
新規事業における見積 契約〜プロダクト設定までの業務フロー構築
カスタマーサクセスにおける戦術・KPI見直し システム改修 実行リード
社内AI活用推進PJ

【現在、BizOpsグループで取り扱っているサービス例】
Salesforce、Sansan、Slack、Google Workspace、Looker 等。また、新規サービスの導入検討含む

【開発環境】
クラウド：AWS, GCP
開発言語：Python
IaC：Terraform
DWH：BigQuery
BIツール：Metabase, Looker
データトランスフォーメーション：dbt, Dataform
VCS：GitHub

【ポジションの魅力】
事業グロースする上で経営・現場の両視点が求められる重要度高いプロジェクトをリードいただくポジションです。
さまざまな事業フェーズに携わり、事業グロースを感じながら、システム導入/整備の経験を積むことができます。
複数部門に跨る業務において、経営層や本部長などと視座の高い議論や意思決定スピードの速い環境での経験を積むことができます。
ビジネスとテクノロジーの両側面の知見を併用し、要求・要件・仕様設計・運用設計の全てに手触り感を持ちながら改善していく経験を積むことができます。

上場企業や外資系企業に対する税務コンプライアンスサービス、および法人クライアントに対する各種税務コンサルティングサービスを提供しています。

【ミッション・役割】
テクノロジー側面からのサポートとして、主に以下の業務を担当します。
1. 税務業務の標準化に向けたシステム開発プロジェクトの企画・リード・マネジメント
2. テクノロジー分野からの税務コンサルティングサービス提供環境の構築・洗練化

上記を実装するための業務理解を深める目的で、税務コンサルティング業務にも関与します。また、税務コンサルティングサービスの提供を行う各エンゲージメントチームからの技術的な要望を抽出し、対応します（現場の声を更なるテクノロジー活用・AI活用につなげます）。

【具体的な業務】
税務業務の提供におけるテクノロジー活用・AI活用の推進に係るプロジェクトマネジメント（企画、進行管理、実行支援、活用推進、ローンチ後の定期的なフォローアップ等）を行います。
テクノロジー活用において、各税務コンサルティング業務に係るプロジェクト関係者との連携（必要に応じて、開発ベンダー担当者とのコミュニケーション含む）を行います。
その他関連業務を担当します。
※開発はチーム内のエンジニアメンバー、もしくは外部ベンダーが対応するため直接開発作業は担当しない想定ですが、CopilotのAgent構築等の初期的・簡易的な開発作業は担当する可能性があります。

【ポジションの魅力】
週2 3回程度の在宅勤務が可能で、ワークライフバランスが取りやすい環境です。
AI活用にも力を入れているため、AI分野の知見や経験を積みたい方にもおすすめです。
業務上、グローバルとの関わりも多いため、英語力を活かしていただけます。また、今後英語力を伸ばしたい方には補助制度などをご利用いただけます（要件を満たした場合に利用可能です）。

【クライアント テクノロジー ハブ (CTH) について】
同社は税務アドバイザリーやコンサルティングなど複数のプロフェッショナルサービスを顧客に提供しており、それらのサービスラインに対して、テクノロジーの要件や課題をヒアリングし、デジタルソリューションの提案を行っているチームです。CTHチームには、PMやエンジニア、UI/UXデザインなどができる優秀なメンバーが在籍しています。

【業務概要】
生成AIや各種テクノロジーを駆使し、金融現場の業務プロセスを抜本的に効率化・高度化することで、組織全体の付加価値を最大化することをミッションとします。単なるシステムの受託開発ではなく、ビジネス部門（運用・営業等）の課題抽出から、AI・ダッシュボード等の企画・プロトタイプ開発・現場定着までを一気通貫で担当します。

【業務内容】
1. アジャイルな業務効率化ツールの開発（BPR/EUC開発）
完璧な仕様書を待つウォーターフォール型ではなく、現場のニーズを元に「小さく作って試す」アジャイルなスピード感でのプロトタイプ・ツール開発を行います。Python、Google Apps Script（GAS）、VBA等を用いた、データ連携・定型業務の自動化プログラムの実装を担当します。生成AI（LLM）のAPI等を実験的に取り入れた社内向けツールの企画・検証・実装を行います。
2. ビジネス部門との協働・要件定義
運用部門や営業部門の「困りごと」を丁寧にヒアリングし、技術的に解決可能な要件へと落とし込みます。
3. プロジェクト・進捗管理
アジャイル開発のスプリントを回しつつ、自身のタスクおよび開発進捗を管理します。

【ポジション・部門の魅力】
●アジャイルな業務効率化を現場で実践できる
「まずは小さく作って現場に試してもらう」スタイルが基本です。現場の課題解決に繋がるのであれば、生成AI等の最新技術を自身の裁量でスピーディーに実験・導入検討が可能です。
●ビジネス部門と直結したフィードバック
運用部門や営業部門と直接対話しながら開発するため、効率化への感謝の声や改善に向けたコメントをダイレクトに受け取ることができます。
●役員直結のスピード感と裁量
役員直結のチームであるため、意思決定のスピードが圧倒的に早いです。経営層の理解のもと、煩雑な社内調整に時間を取られることなく、本当に価値のある業務改善に集中できる環境です。

業務概要:
通信インフラ（5G基地局等）の構築・運用を支える業務システムの開発・運用を担うポジションです。SaaSやAIエージェントを活用したシステム開発を通じて、業務の高度化および効率化を推進します。

具体的な業務:
アーキテクト兼PM/PLとして、SaaSや生成AIを活用した業務システムの設計、開発から業務プロセス改革の検討、実行までを一気通貫で担当します。社内外の関係者と連携し、業務要件のヒアリングから要件定義、実装、定着化までをリードします。
●システム開発・運用
1. ServiceNow、SalesforceなどのSaaSを活用した業務システムの要件定義、設計、テスト、導入
2. LLM/APIやチャットボットなどのAIエージェントを組み込んだ業務自動化の設計および実装（PoC〜本番化まで含む想定）
3. パートナー企業との協働による開発、運用推進（仕様調整、進捗管理、品質管理）
4. 運用設計、監視、障害対応支援および継続的改善（CI/CD、ログ監視、ドキュメント整備）
●業務プロセス改革検討
1. 企画、技術、運用部門と連携した業務フローの課題分析
2. システム化やDXを通じた業務改革施策の立案および推進

ポジション・部門の魅力:
SaaS、クラウド、AIをはじめとする最新テクノロジーを活用したシステム開発の最前線に携わることができます。日々進化するテクノロジー領域において、実際のプロジェクトを通じて、書籍や研修だけでは得られない実践的な技術力を習得することができ、技術のエキスパートとしてのキャリア形成に大きく寄与します。ServiceNowやSalesforceなどSaaS開発に関する講座受講や認定試験受験を通じてスキルアップが可能です。SaaSやパブリッククラウドに実際に触れながらシステムの構築および開発に携わることができます。業務プロセス改革を通じて、さまざまな部門のキーパーソンと関わることで人脈を広げることができます。現場に寄り添い、実際のニーズを理解しながら取り組むことで、現場改革の実現を直に感じることができます。

●会社概要
当社は、スタートアップ・大企業・投資家・アカデミア・官公庁/自治体をつなぐ世界最大級のイノベーション・プラットフォームです。シリコンバレーに本社を構え、東京・京都・大阪を含む世界60拠点以上に展開しています。
私たちはグローバル550社以上の大企業パートナーや官公庁/自治体に向けて、スタートアップ探索からトレンド調査、イノベーション戦略、事業化支援に至るまで、あらゆるステージにおける伴走支援を提供しています。
またスタートアップ向けのアクセラレータープログラムとベンチャーキャピタル機能を活用し、さまざまな領域/業界のイノベーションの加速や、年間250社を超える世界のスタートアップへの投資を行っています。

●募集ポジション
世界的にイノベーション競争が加速するなか、大手企業とスタートアップの連携による新規事業創出の重要性はますます高まっています。
当社はシリコンバレー発のイノベーションプラットフォームとして、日本最大級のイノベーション・エコシステムを運営・拡大しています。
そのエコシステムへの入り口となり、当社の提供価値を社会へ伝えるのがWebサイトです。
問い合わせや資料ダウンロードを最大化する顧客体験の設計は、事業成長を左右する重要なテーマです。このような背景から、戦略の最優先事項である「Webサイト基盤の最適化」を牽引するWebsite Directorを募集します。

●業務概要
経営およびマーケティング戦略の最優先事項である「Webサイト基盤の最適化」を牽引し、Webサイトを通じた顧客体験（ジャーニー）全体の改善・最適化を通じて、インバウンドの問い合わせや資料ダウンロードの最大化を推進していただきます。

1. Webサイトジャーニー全体の最適化とUX/UI改善
・顧客データやインサイトに基づくサイト全体の導線見直し・改善
・ユーザーが「問い合わせをしたくなる」情報設計およびデザインディレクション
・資料ダウンロードや問い合わせCTAの最適な配置・改善
・サイト内体験全体の継続的な見直しとABテストによる検証・改善
2. コンテンツの拡充とサイト運用
・各事業ページの最新情報へのアップデート
・新規ページの追加・制作ディレクション
・Webサイトのコンテンツ戦略立案・運用
・グローバルチームと連携したコンテンツ活用およびローカライゼーション
3. テクニカル対応と他マーケティング施策との連動
・AIO/LLMO（AI検索）対策としてのタイトル・見出し・目次などのテクニカルな見直し
・構造化データ等によるAI可読性・クローリング効率の向上
・HubSpotフォームの最適化

生成AI・大規模言語モデル（LLM）の普及により、多くの企業がAI活用に取り組み始めています。しかし実際の現場では、「AIを入れたのに期待した回答が返ってこない」「古いマニュアルを正解として扱ってしまう」「構想はあるが業務に根付かない」といった課題が起きています。その多くは、AIモデルの性能だけでは解決できません。業務を理解し、AIが正しく機能するためのナレッジデータ・システム・運用を設計し、現場に根付かせる担い手が必要です。
Forward Deployed Engineer（FDE）は、顧客の業務課題を理解し、AIで解くべき課題を定義し、実際に動くものを作り、現場で使われる状態まで伴走するポジションです。

同社が取り組むのは、FAQツールとして培ってきた「ナレッジデータの設計・整備・活用」の知見を軸に、AIナレッジデータプラットフォームへと進化を遂げることです。目指すのは、単なるツール提供ではありません。企業が「AIを正しく機能させられる状態＝AI-Ready」を実現するための伴走です。
1. 現場に眠る暗黙知を発掘・構造化する
2. 正確な情報とノイズを切り分け、AIが判断できる状態に整える
3. 情報の鮮度を保ち続ける運用の仕組みを顧客と一緒に作る
特に、エンタープライズ企業・自治体・医療機関など、大規模で複雑なシステム環境を持つお客様への導入が急速に拡大しています。

同社はナレッジ改善を支援してきた実績を持ちます。この蓄積をもとに、AI活用の前提となるナレッジデータ整備から、業務への定着まで踏み込めることが強みです。特に金融・インフラ・公共など、セキュリティ要件が厳しく導入ハードルが高い領域においても実績が積み上がっており、エンタープライズ企業への深い関与を通じて得たノウハウが、AIコンサルの質を支えています。中長期では、コールセンター領域における問い合わせ対応の高度な自動化、いわゆるオートパイロットコールセンターの実現を目指しています。
そのロードマップは、Web自己解決 → コール → ボイスエージェント → チケット管理 → AIエージェント。「AI時代のスタンダードに最短でたどり着くお手伝いをする企業」として、このロードマップを先行者利益を取りながら進めるポジションです。

FDEは、顧客の業務課題を理解し、AIと技術を活用した解決策を構想から実装まで一気通貫で担うポジションです。単なる開発者でも、コンサルタントでもありません。
顧客の要望を「そのまま実装する」のではなく、業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を見極め、プロダクトを起点に解決策を作り上げます。客先常駐や受託開発とは異なります。FDEは自社プロダクトを起点に顧客課題を解き、現場で得た知見を同社プロダクト改善へ直接フィードバックします。「個別の顧客を助ける」と「プロダクトを進化させる」 この2つを同時に担うポジションです。
FDEは新設されたAIコンサルティング部門に所属します。従来型SaaSのような部分最適にとどまらず、顧客の業務構造そのものに踏み込み、AIを前提とした業務変革を目指します。
FDEはAIコンサルティング部門に所属し、業務コンサル、セールス、CS、開発チームと連携しながら、技術面から顧客のAI-Ready化を推進します。顧客課題の整理や業務変革の設計は業務コンサルと協働しますが、FDE自身にも、顧客のビジネス課題を理解し、技術でどのように価値を出すかを考える姿勢が求められます。現フェーズでは役割や進め方が固まりきっていないため、自分たちで型を作っていくことを楽しめる方を歓迎します。

具体的な業務は以下の通りです。
1. 顧客の業務課題・AI活用ニーズのヒアリングと構造化
* 顧客の業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を特定する
* 顧客の要望をそのまま受け取らず、背景・目的を深掘りして本質課題を言語化する
* 経営層・事業部門・IT部門など複数ステークホルダーとの合意形成
2. 技術的導入支援・PoC
* 営業・CSに技術専門家として同行し、IT部門・開発部門への技術説明・セキュリティ要件対応・実現可能性の検証（PoC）
* AIコーディングツールを活用し、議論の場で素早くプロトタイプを作成して顧客の意思決定を前に進める
* 顧客の既存システム（CRM・社内ポータル・各種SaaSなど）と同社プロダクトを連携させるためのアーキテクチャ設計・API連携の実装・技術要件定義
3. ナレッジデータ整備・AI-Ready化への伴走
* 顧客が保有するナレッジデータ（FAQ・マニュアル・社内文書など）の現状診断と整備
* 暗黙知・口頭伝承として現場に眠る知識の発掘・構造化・ドキュメント化支援
* ナレッジデータの同社プロダクトへの統合（データ抽出・クレンジング・変換スクリプトの作成）
* 情報鮮度を保ち続けるための運用ルール設計・定着支援
4. プロダクトへのフィードバック
* 現場で得た顧客ニーズ・導入時のペインポイントを抽象化し、機能要望として開発チーム（PM/エンジニア）へフィードバック
* 個別対応の中に「汎用化できる要素」を見出し、コアプロダクトの改善に貢献

プロダクトの技術要素:
フロントエンド：React, JavaScript/TypeScript
バックエンド：Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
インフラ：Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
開発支援：CircleCI, ESLint, Renovate
開発環境:
・ソースコード管理：GitHub
・コミュニケーション：Slack, コミュニケーションツール, Google Meet
・グループウェア：Google Workspace

【こんなキャリアの方を歓迎します】
・テックリードやエンジニアリングマネージャー、開発PMとして、技術選定から開発・運用までを牽引してきた方
・技術組織を率いた経験を、特定プロダクトの枠を超えて顧客の事業変革に活かしたい方
・技術的な意思決定に責任を持ちながら、事業の成果づくりまでリードしたい方

【役割と責任】
DXプロジェクト全体の責任者として、計画の策定からプロジェクトの完遂までを統括いただきます。
経営・事業戦略と連動した変革の構想を描き、技術的な実現性も見極めながら、現場での実行までをリードする、提
言と実装の両面に責任を持つポジションです。
クライアントの経営層と並走しながら、社内外の関係者の調整、メンバーの育成、新規案件の創出も担います。

【主な業務内容】
◆ DXプロジェクト全体の計画策定と予実管理（スコープ・予算・品質・スケジュール）
◆ クライアント経営層・部長クラスとのリレーション構築と合意形成
◆ プロジェクトチーム（5名以上）のマネジメントと人材育成
◆ AI・クラウドを活用した変革構想の設計と、実装方針の意思決定
◆ 新規・追加案件の提案活動・受注、収益責任

【この仕事で得られる経験・成長】
◆ 大規模で複雑なDXプロジェクトを構想から完遂まで導くプロジェクトマネジメント力
◆ 技術とビジネスの両面から経営層に信頼されるパートナーとしての経験
◆ 多様な専門性を持つチームを率いて成果を出すリーダーシップ
◆ 基幹産業の変革という、社会的に意義の大きい仕事への貢献

【AIについて】
※ 高度なAIの研究開発経験は必須ではありません。重視するのは「AIを作る力」よりも「AIを使って業務や事業を
変革する力」です。入社後は自社のAI基盤や研修を通じて、必要なスキルを習得いただけます。

【こんなキャリアの方を歓迎します】
・自社開発・SIer・ITベンダー等で、開発・実装・PMOを経験してきたエンジニアの方
・技術力を強みに、受託や実装の枠を超えて、クライアントの変革そのものを設計・実装したい方
・コードや設計を理解しているからこそ可能な、実装まで踏み込んだコンサルティングに挑戦したい方

【役割と責任】
当社のコンサルタントは、戦略を提言して終わるのではなく、システム・AI・クラウドの技術を理解した上で、
顧客の現場に入り込み、構想から実装・運用までを自ら担います。
本ポジションでは、製造・建設・物流などの基幹産業のDXプロジェクトに中核メンバーとして参画し、課題の発見
から仮説構築・検証、AIやクラウドを活用したソリューション設計、実装支援までを一貫して担当いただきます。

【主な業務内容】
◆ クライアント業務・ITシステムの現状分析と課題の構造化
◆ 仮説構築・検証と、AI・クラウドを活用したソリューション設計
◆ 業務改善・AI実装プロジェクトの推進（プロトタイピングやPoCなど、自ら手を動かす工程を含む）
◆ クライアントへの報告・提案資料の作成、プレゼンテーション
◆ アナリストや若手メンバーの指導、成果物の品質管理

【この仕事で得られる経験・成長】
◆ 戦略から実装までを一貫して担う、技術のわかるコンサルタントとしての経験
◆ 大手基幹産業の変革プロジェクトを推進する実務経験
◆ AI・クラウドを業務に実装するスキルと、顧客への提案力
◆ 成果に応じたキャリアアップ（マネージャーへの昇格機会）

【AIについて】
※ 高度なAIの研究開発経験は必須ではありません。重視するのは「AIを作る力」よりも「AIを使って業務や事業を
変革する力」です。入社後は自社のAI基盤や研修を通じて、必要なスキルを習得いただけます。

同社の最先端技術に触れ、AIエンジン搭載システムのアーキテクチャ開発を担当していただきます。同社は、各産業現場の顧客にAIや最適化などの最先端技術を用いた最適化ソリューションを提供しています。社会インフラの多くの現場は「属人化の解消」「後任者不足の対応」「コスト削減」「CO2排出量の削減」などの課題に直面しています。同社はこれらの課題を深く理解し、人間では困難な膨大な組み合わせから様々な最先端技術を用いることで最適な計画を分析・立案・可視化しています。その結果、顧客のオペレーションを最適化することで大幅なコスト削減、CO2排出量削減を実現しています（※主な顧客：電力会社、物流会社、製造メーカー、IoTディベロッパー）。今回は、最先端AIの社会実装を加速させるため、システムとAIの融合を担う中核メンバーの募集を開始します。

アプリケーションとAI（機械学習、生成AI、数理最適化、アルゴリズムなど）を融合し、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。
1. AIとシームレスに連携するアプリケーションの全体設計、およびそのコンセプト策定を主導
2. AIモデルの特性を最大限に引き出すための、AIモデル内のアーキテクチャ設計と実装
3. AIとアプリケーション間の最適なインターフェース設計と、その継続的な改善・最適化を主導
4. LLMやAI-Agentの活用を前提とした、次世代の開発プロセスの構築
5. 技術選定、設計方針の策定、コードレビューなど、チーム全体の技術力向上に貢献する役割
6. 組織の成長戦略に基づき、技術的なロードマップ策定にも参画いただけます。

エンジニアとしての経験を活かし、AIを社会実装する先進的なチームの一員として活躍できます。アプリケーションの開発以外にも機械学習、数理最適化などのスキルを獲得するための環境と機会があります。CursorやClaude-Codeなどの有償のAI-IDE/AI-Agentツールを業務で利用できます。スマートシティや電力事業、製造業向けの重要なシステム開発に貢献し、社会に影響を与えるプロジェクトに参加する機会があります。数多いプロジェクトノウハウと顧客ネットワーク、専門家アドバイザーによる最新技術教育がメンバーの活躍をサポートしています。フルフレックス、リモート制度と、フランクなコミュニケーション文化が、裁量権を持って自由に行動する業務スタイルを支えています。

キャリアプラン:
AIとソフトウェア含めたアプリケーション全体を見通せるエンジニア
ドメイン業務知識に精通したエンジニア
プロジェクトやチームの取りまとめやマネージャー

世界最大級のイノベーション・プラットフォームでのポジションです。スタートアップ・大企業・投資家・アカデミア・官公庁/自治体をつなぎ、シリコンバレーに本社を構え、東京・京都・大阪を含む世界60拠点以上に展開しています。グローバル550社以上の大企業パートナーや官公庁/自治体に向けて、スタートアップ探索からトレンド調査、イノベーション戦略、事業化支援に至るまで、あらゆるステージにおける伴走支援を提供しています。またスタートアップ向けのアクセラレータープログラムとベンチャーキャピタル機能を活用し、さまざまな領域/業界のイノベーションの加速や、年間250社を超える世界のスタートアップへの投資を行っています。

日本最大級のイノベーションプラットフォームとして、大企業の新規事業創出支援やスタートアップ支援を行っています。近年、オープンイノベーションへの関心の高まりに伴い、問い合わせや接点も増加しています。その中で、単なる認知拡大ではなく、質の高いリード創出や中長期的なパイプライン形成を実現するため、マーケティング基盤強化を進めています。
また、生成AIの普及により情報収集行動が大きく変化する中、従来のデジタルマーケティングに加え、AIO/LLMOを含めた新しいマーケティング戦略の構築も重要なテーマとなっています。
こうした背景から、MA基盤の最適化やコンテンツ戦略の推進を通じて、事業成長を支えるデジタルマーケティングマネージャー / シニアアソシエイトを募集します。

経営およびマーケティング戦略に基づき、MA基盤（HubSpot）の運用・最適化、AIO/LLMO対策、コンテンツ戦略の立案・実行を通じて、質の高いインバウンドリード創出と将来的なパイプライン形成を推進していただきます。

1. MA基盤の最適化とナーチャリング施策の推進
・HubSpotおよびSalesforceを活用したデータ管理・運用改善
・リード獲得から商談化までのナーチャリング設計
・メールマーケティング施策の企画・実行・効果検証
・マーケティングプロセスの自動化および業務効率化
・各種マーケティングデータの分析および改善提案

2. マーケティング活動の可視化とPDCA推進
・ダッシュボードの構築・運用によるマーケティング活動の可視化
・MQL、SQL、SQOなど各種指標のモニタリング
・Salesチームとの連携によるリード品質向上施策の企画・実行
・定量・定性データを活用した施策改善およびシナリオ最適化

3. AIO/LLMO対策およびコンテンツ戦略の推進
・AI検索時代を見据えたAIO/LLMO施策の企画・実行
・既存コンテンツのリフォーマットおよびAI可読性向上
・トレンドレポートやインタビュー記事などの企画・制作ディレクション
・オウンドメディアやWebサイトのコンテンツ戦略立案・運用
・グローバルチームと連携したコンテンツ活用およびローカライゼーション

【業務概要】
エンタープライズ企業のデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出するポジションです。

【具体的な業務】
1. データ分析、機械学習モデルの設計・開発・評価
2. LLM/RAG/生成AIの実装・最適化
3. データ基盤の要件定義・設計支援
4. PoC〜本番運用までの一連のプロセス推進
5. クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援
6. AI/データ活用に関する技術リード

【ポジションの魅力】
1. 生成AI・LLM領域の最前線でプロジェクトをリードできる
2. 技術だけでなくビジネスインパクト創出にコミットできる
3. コンサルタントと密に連携し、技術選定から実装まで裁量が大きい

AI/ML/LLMを活用したソリューションの設計・開発・運用を担い、クライアントの業務変革を技術面から実現する役割です。

具体的な業務としては、以下の内容が含まれます。
1. AI/ML/LLMモデルの実装・最適化
2. RAG・エージェント・ワークフローの設計・開発
3. API連携、アプリケーション開発、PoC構築
4. MLOps/LLMOps環境の設計・構築
5. データパイプラインの設計・実装
6. 技術アーキテクチャの策定と技術選定

このポジションの魅力は、最新AI技術を用いたエンタープライズ案件をリードできる点、技術選定からアーキテクチャ設計まで裁量が大きい点、そしてコンサルタントと密に連携し、技術でビジネス成果を生み出せる点です。

業務概要:
サービスを通じて人々や社会にインパクトを与える存在となり、連続的な事業作りを通して世界に貢献する企業でのポジションです。
創業時からの主力サービスをはじめ、生活のインフラとなる複数のサービスを連続的に立ち上げ、急速に成長しています。
主力サービスは国内No.1のレシピ動画プラットフォーム、国内No.1の節約アプリなどがあります。
主力サービスは国内No.1のレシピ動画プラットフォームです。
主力サービスの運営を通じて、多くの食品メーカーや卸企業の課題をヒアリングしてきました。その中でも最も大きな課題の一つが、いまだにFAXや紙でのやり取りが主流で、非効率な業務が多く存在していることです。
国内No.1の主力サービスの運営で培った業界知見とネットワークを活かし、食品流通業界（メーカー・卸・小売）の巨大な非効率を「AIエージェント」で完全自動化する経営層直下の新規プロジェクトを立ち上げています。
本プロジェクトでは、FAXや紙が主流の巨大なレガシー産業に対し、AI-OCRやLLM、Durable Workflow Engine（耐久性ワークフロー）を駆使したプロダクトを通じて、業務の完全自動化を実現することで大きな社会的インパクトを生み出します。

具体的な業務:
食品メーカーや卸企業向けの業務自動化AIエージェントの設計・実装を、フロントエンドからバックエンド、AIインフラまで幅広く担当します。
- AI-OCRのモデル選定および精度向上のためのファインチューニング
- LLMの応答品質を担保するガードレールの設計と運用
- Durable Workflow Engineを用いた、耐障害性の高い業務ワークフローの構築
- 自己改善ループが回るエージェントハーネスの設計と開発
- パイロット顧客の業務ヒアリングに基づいた、実務に即したソリューションの設計・実装

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

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

【業務概要】
最新のテクノロジーを活用したビジネス変革をリードし、大手クライアント企業の課題解決に直接貢献できます。AI、データ分析、クラウドソリューションを駆使し、企業の成長を支援するプロジェクトに携わります。また、100%直取引の環境で、大手クライアントに対し最適なソリューションを提供できる点が大きな魅力です。さらに、テクノロジーベンダーとの代理店契約に縛られず、自由な提案を行い、クライアントに最適な価値を提供できます。

【具体的な業務】
大手エンタープライズ企業のDX推進・AI活用を課題特定〜構想策定〜実装・定着までを一気通貫でリードします。製品や枠組みに依存せず、クライアントの自立・自走を実現することがミッションです。

業務イメージ:
* 顧客の経営層と議論を行いニーズ把握
* プロジェクトの企画立案
* 現状調査・分析、改善・改革施策の検討
* 顧客へのプレゼンテーション
* 現場での改善および改革施策の実施／検証
* 進捗/課題/リスクなどの管理
* ソリューションベンダー等パートナー企業の選定、交渉、コントロール
* プロジェクトメンバーの管理、デリバリーにおける品質担保

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
* 大手重機メーカー：BIツール導入及びデータ可視化支援
* 大手電機メーカー：ERP導入全体PMO・チェンジマネジメント支援

コンサルティングスタイル（全領域共通）:
* Issue Driven：特定の製品やソリューションありきではなく、イシュードリブン
* Scopeless：改革実現のため、スコープレスに必要なことを全て実施
* Anti-Parasite：成果を根付かせて出ていくことで、クライアントに過度に寄生しない

【ポジション・部門の魅力】
個が起点となり世界を変革する「プロフェッショナル」を輩出することを使命に、2017年に各業界のトッププロフェッショナルが集結して設立された総合コンサルティングファームです。Vision「CxO firm（1,000人のCxOを輩出する）」を掲げ、個の変革を通じて社会に価値を提供しています。

英Financial Timesと独Statistaが共同実施する「High-Growth Companies Asia-Pacific」では、Management Consulting部門において3年連続で日本1位を獲得。業界でもトップクラスの成長を遂げています。

設立以来、すべての案件を100%プライムで受託し、戦略策定からデジタル活用までをシームレスに支援。エンタープライズ企業を中心に、累計約800件のプロジェクトを成功に導いてきました。

同社の最大の特徴は「個の能力を徹底的に磨く」仕組みとカルチャーにあります。独自の能力開発制度「コンサルティング＋1」では、本業のプロジェクトワークに加えて、新規事業創出やマーケティング、営業、PR、採用、制度設計などの社内取り組みに参画可能です。大手ファームでは得られない「会社創り・事業創造への実践経験」や、多様なプロフェッショナル同士が自由にコラボレーションする機会を通じて、事業を推進できる人材を育成します。こうした取り組みや成長が評価され、数多くのアワードを受賞しています。

受賞例:
* 「働きがいのある会社」ランキングベスト100に5年連続選出
* 「キャリアオーナーシップ経営AWARD2025」最優秀賞
* 「就活口コミアワード2025」2年連続最高賞受賞
* 「東大・京大対象 就活人気企業ランキング（27卒春期）」全企業内でTOP50位入り
* 「アジア太平洋急成長企業ランキング」Management Consulting部門で3年連続日本一

同社の特徴:
* 大手クライアント：エンタープライズ企業を変革
* 100%プライム案件：経営層と直に向き合い、最上流から変革をリード
* ワンプール制：戦略／DX／業務改革の専門家が垣根なく協業
* ハンズオン支援：現場に入り込み、行動変容と定着まで徹底伴走
* ソリューションフリー：製品・ベンダーに依存せず、常に最適解を追求

● 担っていただきたい役割
AXによって、業務の中でのAI活用を大きく拡大するために、AIエージェントエンジニアとして尽力していただきます。
具体的には以下のような業務に携わっていただきます。
・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと共に、適切なAIエージェントの在り方を構想・PoC開発
・構想を受けてのAIエージェントをアジャイル開発
・顧客のビジネス環境の変化に伴う、AIエージェントへの柔軟かつ継続的な改善

● キャリアアップの上での特長
・資格取得や書籍購入といった自己成長投資をサポートする制度があります。
・ChatGPTやAI駆動開発ツールを始めとした先進的なソフトウェアツールに対する補助があります。
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。

●働き方
当社では、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます
現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。

その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています
・書籍購入認証
・オライリーオンライン
・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助
・インディングエージェントの補助
・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援
・社会人修士・社会人博士支援制度
・データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積んでいただくことも自然と可能となります。

● 担っていただきたい役割
AX（AIトランスフォーメーション）を「構想」ではなく「現場で機能する仕組み」として実装するために、フォワードデプロイドエンジニア（FDE）として尽力していただきます。
FDE は、顧客企業の業務現場に深く入り込み、課題発見から設計・実装・運用改善までを高い裁量をもってリードするポジションです。
要件が完全に固まっていない状態から、顧客と対話しながら「何を作るべきか」「どこまで作るべきか」を決め、AI／LLM を活用したソリューションを実際の業務に定着させることがミッションとなります。

具体的には以下のような業務に携わっていただきます。
・顧客企業の業務現場に入り込み、業務フロー・意思決定プロセス・制約条件を踏まえた課題特定
・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと連携し、AI／LLM 活用の方針・優先度を現場視点で整理
・顧客業務に最適化された AI ソリューションの構想・PoC 開発を主導
・プロトタイプを迅速に現場へ持ち込み、フィードバックを反映しながら本番実装まで推進
・導入後も継続的に顧客と向き合い、業務変化や利用状況に応じた改善・高度化をリード

● キャリアアップの上での特長
・顧客の最前線で技術的意思決定を担うことで、「作るだけで終わらない」エンジニア経験を積むことができます。
・技術選定やアーキテクチャ設計において、現場判断を尊重する文化があり、高い裁量を持って取り組めます。
・資格取得や書籍購入など、自己成長投資を支援する制度があります。
・ChatGPT、Claude などの LLM や AI 駆動開発ツールを業務で積極的に活用できる環境と補助があります。
・フレックスタイム制度や育休制度など、柔軟な働き方を支援しています。

●働き方
当社では、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます
現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。
その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています
・書籍購入認証
・オライリーオンライン
・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助
・インディングエージェントの補助
・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援
・社会人修士・社会人博士支援制度

当社は日本の産業をアップグレードすることをミッションに掲げ、大企業のAX（AIトランスフォーメーション）・DX推進を支援するテクノロジー企業です。本ポジションではエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードしていただきます。

● 担っていただきたい役割
最先端AIとシミュレーション技術、そしてパートナーとの提携によりこれまで自動化が困難であったクライアントの現場(工場・倉庫等)における非定型タスクの知能化・自律化を進めます。
ハードウェアの製造・保守はパートナーと協業し、当社はAI・制御・デジタルツインの構築に特化して価値を提供していきます。

●主な業務内容
・クライアント課題のヒアリングと技術要求の明確化：クライアントとの密なコミュニケーションを通じて課題を理解し、解決のために必要な技術を明らかにします
・AIソリューションの設計とPoCの主導：強化学習/模倣学習/基盤モデルのようなAIとロボティクス技術を組み合わせたアーキテクチャを設計・実装します。IsaacSim, Gazebo等のシミュレータを活用しながら、迅速なPoCを計画・実行します
・ソリューションのデプロイ：ROS 2システムへ統合し、導入後の改善サイクルを回す
・ステークホルダー連携：LLM/VLMを活用した次世代UX（自然言語指示等）を非技術者(クライアント、営業、経営層)にも分かりやすく説明し、合意形成を図ります

●開発環境
言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等
採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等
データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等
クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等
ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence
BIツール：Power BI, Tableau

●キャリアアップの上での特長
・資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります
・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています

●担っていただきたい役割
本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。
あなたの強みと弊社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。
「最速で価値を提供すること」：そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む
「業務データの価値を引き出す」：そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要
「専門性のコラボレート」：隣接領域への理解とリスペクトが近づく
当社のエンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バックエンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、
職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。

●開発環境
スクラム開発をベースにしつつ、や課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。
プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています

【使用技術の一例】
- バックエンド：Python, TypeScript, Go など
- フロントエンド：React, Next.js
- データベース：PostgreSQL / MySQL
- インフラ：Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform
- データパイプライン：DataForm, dbt等
- コード管理：Github
- バックログ管理：Jira
- コミュニケーション：Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams



●働き方
当社では、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます
現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。
その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています
- 書籍購入認証
- オライリーオンライン
- Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助
- インディングエージェントの補助
- Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援
- 社会人修士・社会人博士支援制度

クラウド基盤のHR Techアセット開発における各種プロジェクトにご参画いただきます。デザイン構想からアーキテクチャ設計、アプリケーション企画から開発まで、全ての工程をワンチームで実装してきます。
多様なスキルを持ったメンバーの中で活動していただきます。
アセット開発に携わっていただく他、希望によりHR系コンサルにおけるクライアントニーズから発生する開発系プロジェクト、分析系プロジェクトへの支援に携わっていただく機会もご提供します。


●募集職種
1 チーフアーキテクト
・ クラウド基盤のアーキテクチャ設計のリード
・ システム開発プロジェクト管理（アジャイル、DevOps）

2 プロダクトマネージャー（マネージャー候補）
・事業戦略との整合を取ったプロダクト戦略の立案・推進
・複数プロダクト/チームにまたがるロードマップの統括・調整、機能仕様の優先度付けとUX向上施策の推進
・プロダクト組織の目標（KPI）設計と進捗管理
・他部門責任者への報告・合意形成
・予算管理・リソース配分の意思決定
・市場・顧客ニーズ・競合調査による課題発掘と、改善施策の立案・実行
・要件定義プロセスの設計・標準化
・PdMチームのリードおよび育成・評価・組織設計

3 フロントエンドエンジニア
・ React/TypeScriptを用いた業務アプリケーション開発
・ プロダクトマネージャー・デザイナーとの協働による機能検討
・ UIコンポーネントの設計・実装
・ 複雑なフォーム・データテーブル・ダッシュボード等の実装
・ 状態管理・データフェッチングの設計
・ テストコード作成（単体・結合・E2E）
・ 企画・要件定義フェーズでのプロトタイプ作成

4 バックエンド・クラウドエンジニア（マネージャー候補）
・新規プロダクトの立ち上げおよび既存プロダクトの機能追加・改善
・HR系サービスにおけるバックエンドシステムの設計・開発・運用
・システムアーキテクチャ設計、ベストプラクティス策定と社内展開
・クラウド・ネットワーク・インフラの設計・構築・運用
・運用自動化、システム効率化、技術課題の調査・解決
・プロダクトマネージャー・デザイナーとの連携による新機能の企画・実装
・SRE・セキュリティチームとの連携による信頼性・安全性の向上および保守対応
・開発チームのリードおよびメンバー育成・サポート

5 データサイエンティスト
・ 事業課題の整理とKPI設計、分析・ML施策の企画
・ 大規模データの収集・前処理・特徴量設計・品質管理
・ 回帰・分類・クラスタリング等のモデル選定、構築、評価、改善
・ 分析結果の可視化・レポーティング、意思決定支援（ダッシュボード整備含む）
・ ETLパイプラインや分析基盤の設計・構築・運用（クラウド環境）
・ ステークホルダーとの要件定義・合意形成、課題の優先度付け
・ 分析・MLのベストプラクティスの社内展開、継続的な改善推進

6 AIエンジニア
・ LLM APIを用いた機能開発
・ RAGシステムの設計・構築
・ プロンプトエンジニアリング・評価・改善
・ AIエージェント/ワークフローの実装

7 UX/UIデザイナー
・ プロダクトのUX/UIデザイン全般（ワイヤーフレーム、プロトタイプ作成、ビジュアルデザイン）
・ デザインシステムの構築および運用
・ アセット開発において、製品要件を満たすデザインのリード
・ ユーザーリサーチやデータ分析を基にした、ユーザー体験向上のための継続的なデザイン改善
・ Figmaを使用したデザイン制作およびデータ管理
・ Illustrator、Photoshop等を用いたビジュアルデザインの制作
・ AIツールを活用したデザインプロセスの効率化や新しいアイデアの提案
・ エンジニアやプロダクトマネージャー等、他職種との協働によるプロジェクト推進

金融DXを推進する企業でのポジションです。データとテクノロジーを活用し、融資や債権管理回収といった金融事業のオンライン化と効率化を支援します。
オンライン融資サービス提供開始後、融資や債権回収のサービスを展開しています。これらのサービスが新たな融資や債権回収の調達手段となり、借り手が負荷なく迅速に借入を行うことができる、新しい社会インフラを目指しています。
同社のサービスは日本を代表する金融機関に導入されており、グループ会社の一員として、事業拡大を目指し、大きなシナジーを生み出していくことが期待されています。
大手金融機関や事業会社向けに、オンライン融資管理システムや債権回収システムをSaaS型で提供しており、事業は急速に拡大しています。
日本の金融業界において、融資や審査、債権回収はいまだに多くアナログな工程が残る業務領域です。プロダクトを導入することで、金融機関はオンライン完結型融資をスピーディーに実現し、審査の自動化や運用コストの劇的な削減を可能にします。債権回収の領域でも同様に、機械学習やAIを使った成果の拡大や効率化を可能にします。
大手金融機関や事業会社からの直接的な引き合いが急増しているほか、グループ内での連携案件も加速しており、事業拡大フェーズにあります。
単なるデータ分析に留まらず、グループの圧倒的な顧客基盤と最新のテクノロジーを掛け合わせ、ビジネスの結果を出す。このダイナミックな環境で、データの力を使ってプロダクトを成長させ、社会に大きなインパクトを与えたいという、熱意あるプロジェクトマネージャーを募集しています。

業務内容
・データを使った新規事業の提案/プロジェクト推進
・債権回収の効率化を目的としたモデル構築プロジェクトの推進
・ビジネス部門からの要件ヒアリングおよびデータ・モデルへの落とし込み
・審査モデル・債権回収モデルの運用、効果検証
・エンジニアやデータサイエンティストと連携した要件定義のリードおよびプロジェクト管理

ー開発環境
フロントエンド: JS/TS, Vue.js, Tailwind CSS, Storybook
バックエンド: Python, Django, Go
DB: PostgreSQL (Amazon RDS/Aurora)
テスト自動化/CI: GitHub Actions, AWS CodeBuild/CodeDeploy/CodePipeline, Playwright, Autify
インフラ・監視: Docker, AWS（AWS CDK, ECS Fargateなど）, Azure （OpenAI Serviceなど）, Sentry, PagerDuty
データ分析: Python, scikit-learn, Amazon SageMaker
Agentic AI: Claude Code, GitHub Copilot, Google Gemini, ChatGPT Codex
デザイン: Figma
その他: Slack, Asanaなど
MacBook 貸与
有償エディタ（PyCharmなど）の利用可能

本ポジションの魅力
【債権回収×データ：不確実性の高い「行動心理と回収最適化」に挑む、解きがいのあるデータ領域】
債権回収領域のデータは、一般的な売上やWebログとは異なり、人間の行動心理、法的規制、マクロ経済など、不確実性の高い変数が複雑に絡み合っています。「どの顧客に、いつ、どのチャネルでアプローチすれば最適か」という正解のない課題に対し、データの力で予測・最適化の仕組みを構築していく、データPMとして非常に知的好奇心が刺激されるニッチで深い領域です。

【経営直下のスピード感：データ駆動型の意思決定をリードし、最速でPDCAを回す】
経営層やクライアントの意思決定者と極めて近い距離で対峙します。意思決定のスピードが非常に早いため、提案から実行、そしてデータのフィードバックを得るまでのサイクルを短期間で回すことができます。仕掛かり中のプロジェクトが停滞することなく、最速で成果（価値）を生み出し、データ戦略がそのまま経営判断や事業成長に直結するダイナミズムを体感できます。

【単なる「集計・基盤構築」に留まらない、ビジネスに直結するデータPM】
データの整備や可視化・分析だけに終わらず、「そのデータを使ってビジネスをどう変えるか」という超上流工程から関わることができます。技術とビジネスの架け橋となり、真のデータドリブン経営を体現するコアメンバーとして活躍いただけます。

複数カンパニー（事業部）制を敷き、非連続な事業拡大を続けている企業でのポジションです。さらなる飛躍を目指す中で、社内に散在する様々な財務・非財務データを集約・標準化し、AIや最新テクノロジーを駆使してバックオフィス全体の生産性を劇的に向上させる「Corporate AX（AI/業務変革）」の推進が急務となっています。本ポジションは、単なるITツールの導入やリプレイスを担う担当者ではありません。全社横断のデータ定義やガバナンス設計、AIを用いた自動化プロジェクトの企画・実行を主導し、経営層やカンパニー長がリアルタイムに意思決定できる「データドリブンな基盤づくり」を牽引する責任者枠です。

業務概要:
「データの標準化」「AIによる業務変革」「データドリブン経営の基盤構築」の3つの軸を統括していただきます。

具体的な業務:
【データ整備・標準化】
・各カンパニーや部門に散在するオペレーションデータ、財務・非財務データの特定、集約、および構造化
・全社横断でデータを活用するためのデータ定義（マスタ管理）の統一とガバナンス設計

【AI/テクノロジーを活用した業務変革（AX）】
・社内業務の課題抽出と、AI・SaaS等の最新テクノロジーを組み合わせた自動化・効率化の企画・実行
・全社のワークフローを構造化し、生産性を継続的に高めるためのAI活用施策の現場定着化

【データドリブン経営の基盤構築・支援】
・経営層やカンパニー長がリアルタイムに意思決定できるBIダッシュボードの要件定義と開発
・各部門に対するデータ利活用の教育や、データに基づいた課題解決のサポート

ポジションの魅力:
Corporate AXの責任者として全社のデータ基盤・変革を牽引いただいた後は、経営企画部長やCIO（最高情報責任者）、CDO（最高データ責任者）といった経営ボードへの参画や、事業サイドのDX/AX推進を統括するポジションへのキャリアパスが広がっています。

業務概要:
同社では、2030年までに売上高3,000億円を目指すに向け、AIを中核とした事業推進を進めています。現在、AIの活用は単なる効率化にとどまらず、業務そのものの設計や価値の創出にまで踏み込むフェーズに入っています。一方で、多くの企業では、コンサルティング／エンジニアリング／オペレーションが分かれたままとなっており、部分的な改善にとどまっているのが実情です。同社はこうした課題に対し、コンサルティング／エンジニアリング／運用まで一気通貫で支援をしており、AI活用を前提に業務を再設計する「AI BPaaS」モデルを推進しています。本ポジションは、「AIを使って事業や社会を本気で変えたい」という思いとポテンシャルをもった方を幅広くお迎えするためのオープン枠です。

具体的な業務:
ご経験に応じて以下の業務を担当します。
●AIコンサルタント
・生成AI／LLMを活用した業務変革の企画、構想
・クライアントの課題整理およびAI導入戦略立案
・PoC推進および導入ロードマップ策定
・業務プロセスの再設計（BPR）
●AIオペレーションコンサルタント
・AI導入後の業務オペレーション設計
・業務フロー設計、KPI設計、運用モデル構築
・AIシステムと現場業務の統合支援
・継続的改善に向けた運用管理
●AI BPOマネージャー
・AIを活用した業務代行、業務効率化の設計、運用
・データ整備、アノテーション、AI学習支援
・業務プロセスの標準化、自動化推進
・オペレーション品質管理、改善
●AIエンハンスメントマネージャー
・AIモデル／プロンプトのチューニング、最適化
・運用後の精度改善、品質監視
・障害対応、問題分析、改善提案
・継続的な運用・保守業務

ポジションの魅力:
●AIを前提とした業務変革に携われる
AIを単なる効率化ツールとして扱うのではなく、業務そのものを見直し、価値の出し方を変えていくことに取り組んでいます。実際のプロジェクトを通じて、AIで何ができるかではなく、AIで何を変えるかを考え、実装していく経験を積むことができます。
●業務とITをつなぐ力が身につく
業務改善とIT活用を分断せず、一体で捉えながら課題解決に取り組むことができます。「業務はわかるがITは弱い」「ITはできるが業務知見がない」といった状態から、両方を理解し、全体を動かせる人材へ成長できる環境です。
●職種にとらわれないキャリア形成ができる
コンサルティング、エンジニアリング、オペレーションといった領域の経験をクロスボーダー的につむことで、特定の職種に閉じないキャリアを築くことができます。「コンサルか、エンジニアか」といった選択に縛られず、ご自身の強みや志向にあわせてキャリアを広げていける環境です。

【業務概要】
AIを導入するだけでは価値になりません。多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入検討が進む一方で、「何から始めればいいのか分からない」「PoCは実施したが業務へ定着しない」「現場で使われない」といった課題が数多く発生しています。業務を理解し、課題を整理し、適切なプロセスへ組み込み、現場で使われ続ける状態まで設計してはじめて、事業価値へつながります。
同社のAIエンジニアは、単なる“AIツール導入支援”を行うポジションではありません。顧客の業務課題へ深く入り込み、AI・データ・業務プロセス・システム構造を整理しながら、「AIをどう使うべきか」から実装・定着までを一気通貫で支援します。ITエンジニアとしてのバックグラウンドを活かしながら、顧客との対話・課題整理・提案・設計へと役割を広げていけることも特徴です。「実装するだけ」から次のステージへ進みたい。「技術」と「業務」の両方を理解できる人材を歓迎しています。
このポジションは、“AIを使う”ではなく、“AIで業務を変える”ことを重視しています。同社は、AIツールの導入だけを行う企業ではありません。顧客の経営・業務課題へ入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。単なるPoCやデモ開発ではなく、「実際に現場で使われる状態」を作ることを重視しています。同事業部では、以下のようなテーマに取り組んでいます。

【具体的な業務】
1. 生成AI活用支援: LLM・AIエージェントを活用し、業務プロセスを再設計します。
2. AI業務改善支援: BPR・業務分析を通じて、AI活用余地を整理し業務へ落とし込みます。
3. AIアーキテクチャ設計: RAG・ナレッジ活用・AIエージェント等を含め、信頼できるAIシステムを構造から設計します。
4. PoC 実装支援: ローコード・ノーコードも活用しながら、スピード感を持って業務実装まで伴走します。

主な業務内容は以下の通りです。
・顧客課題整理・業務分析: 顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います。
・AI活用提案・PoC支援: 生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します。
・要件整理・AI設計支援: 顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います。
・開発チーム連携: AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます。
・内製化・定着支援: AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します。

AIネイティブ開発グループの主な実績として、以下のような支援を行っています。
・AIネイティブ開発支援サービスの提供: クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発において、内製化および自走に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発（SDD）を自動化する同社のAIエージェントを開発中。
・AIエージェントシステム開発: LLMを活用し、社内データ検索（RAG）アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。
・生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発: 生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。
・生成AI開発ガイドライン策定支援: OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。
・要求開発モデリングサービスの提供: 生成AIを活用し、業務改革（DX）やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図（UML等）を自動生成する同社独自のサービス。
・対話型AIエンジンの提供: 同社開発のチャットボット製品の販売、および生成AI（ChatGPT、ローカルLLM等）連携機能の実装・導入支援。累計40社以上へ導入実績があります。

【ポジション・部門の魅力】
ITエンジニアから、より上流の課題解決やコンサルティングへ挑戦したい方に適した環境です。専門性の異なるメンバーとチームで協力し合い、顧客へ本質的な価値を届けることを大切にしています。社員の95%以上がリモートワークを活用しており、居住地に縛られない柔軟な働き方が可能です。2025年度の月平均残業時間は8.24時間と、ワークライフバランスを大切にしながら働ける環境です。子育てや介護と両立している社員も多く、それぞれのライフスタイルに合わせた働き方を実現しています。当事業部は、20代後半 30代前半の若手メンバーと、豊富な経験を持つスペシャリスト層がバランスよく在籍している組織です。技術への探究心が強いメンバーが多く、AI・クラウド・アーキテクチャ・データ活用などについて日常的に議論が行われています。「自分がやりたい技術」よりも、「顧客課題をどう解決するか」を重視する文化が根付いています。

【業務概要】AIプロジェクトは、単に技術を導入すれば成功するものではありません。業務・システム・データ・組織・運用まで含めて整理し、不確実性の高いプロジェクトを前に進める“リーダー”が必要です。AIネイティブ開発 プロジェクトリーダーは、単なるPMでも、単なるAIエンジニアでもありません。顧客の潜在課題を引き出し、AIを活用したビジネス構想を描き、社内外のプロフェッショナルを巻き込みながら、PoCから本番運用までをリードするポジションです。また、生成AI・AIエージェント時代における新しい開発・業務スタイルを顧客へ提案し、「AIを使う」から「AIでビジネスを変える」まで伴走していきます。AI時代の新しいプロジェクト推進を、自らリードしたい方を歓迎しています。

【このポジションの位置づけ】AI時代の“推進役”となるポジションです。同社は、AIツールを導入するだけの企業ではありません。顧客の経営・業務課題へ深く入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。その中で本ポジションは、顧客とエンジニアリングチームの中心に立ち、AIプロジェクト全体を推進する役割を担います。AIを“実際に使われる価値”へつなげるため、この組織では以下のテーマに取り組んでいます。
・生成AI活用支援: LLM・AIエージェントを活用した業務改革・業務支援
・AI業務変革: BPR・業務分析を通じたAI活用プロセス設計
・AIアーキテクチャ設計: RAG・ナレッジ活用・AIシステム構造設計
・PoC 本番運用支援: PoCだけで終わらせず、本番運用・改善・内製化まで伴走
AIネイティブな開発スタイルを推進し、AI駆動開発・AIエージェント活用・ナレッジ活用を前提とした「AIネイティブな開発スタイル」の実践を推進しています。GitHub CopilotやCursor等のAIコーディング支援ツールを活用しながら、開発速度・品質・知識共有のあり方をアップデートし続けています。この事業部には、AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア・コンサルタント・アーキテクトなど、多様な専門家が在籍しています。それぞれの専門性を活かしながら、顧客課題をチームで解決していく文化があります。

【主な業務内容】
・AIプロジェクト推進: 生成AI・AIエージェントを活用したプロジェクトにおいて、顧客折衝・要件整理・計画策定・進捗管理・品質管理をリードします。
・顧客課題整理・ビジネス構想: 顧客の潜在ニーズや課題を引き出し、AIを活用した新しい業務・ビジネスプロセスを構想します。
・提案・プレゼンテーション: 提案書・見積書作成、経営層向けプレゼンテーション等を通じて、AI活用の方向性を顧客へ提案します。
・エンジニアリングチーム連携: AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、PoC 本番運用までを推進します。
・組織・ナレッジ貢献: チームメンバー育成、社内ナレッジ共有、勉強会・研修企画等を通じて、組織全体の技術力向上へ貢献します。

【AIネイティブ開発グループの主な実績】
・AIネイティブ開発支援サービスの提供: クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発（R&D）において、「内製化」および「自走」に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発（SDD）を自動化する同社AIエージェントを開発中。技術・ツール: Dify, Copilot Studio, Gemini Enterprise 等。主要顧客: 大手生命保険会社、大手自動車メーカー、大手商社 など。
・AIエージェントシステム開発: ChatGPTをはじめとするLLMを活用し、社内データ検索（RAG）アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。技術・ツール: Dify, LangChain, Copilot Studio 等。主要顧客: 大手総合電機メーカー、大手損害保険会社。
・生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発: 生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物（ソースコード、コーディング規約、アーキテクチャ図、テストケース、プロンプト設計書等）の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。技術・ツール: 主要LLM（ChatGPT, Gemini等）、各種AIノーコードツール。主要顧客: 大手生命保険会社、大手SIer。
・生成AI開発ガイドライン策定支援: OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。技術・ツール: Azure OpenAI Service, ChatGPT, Claude 等。主要顧客: 大手自動車部品メーカー。
・要求開発モデリングサービスを提供: 生成AIを活用し、業務改革（DX）やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図（UML等）を自動生成する同社独自のサービス。主要顧客: 大手通信キャリア、大手商社 など。
・対話型AIエンジンを提供: 同社開発のチャットボット製品の販売、および生成AI（ChatGPT、ローカルLLM等）連携機能の実装・導入支援。主要顧客: 大手総合電機メーカー、大手自動車部品メーカー、大手商社、官公庁をはじめ、累計40社以上へ導入。

【技術領域・活用例】
顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。
・クラウド: AWS / Azure / Google Cloud
・データ基盤: Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等
・データエンジニアリング: dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理
・AI/LLM関連: OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計
・MLOps / LLMOps: MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等
・AI駆動開発: GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用
特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。

【業務概要】
多くのAI活用プロジェクトでは、業務構造の整理やデータ設計、AIアーキテクチャの検討が不十分なまま開発が始まり、PoCで終わる、現場で使われない、運用できないといった課題が生じています。また、AI戦略を描ける人材や、AIを事業へ組み込むための構造設計ができる人材が不足している企業が多数存在します。
同社のデータ戦略グループは、単なるAI導入支援ではなく、経営戦略の策定段階から参画し、設計・実装・運用までを一気通貫で支援することで、これらの課題解決に取り組んでいます。
AIモデルやデータ基盤に詳しいだけでなく、顧客の経営課題を起点に、業務知識を構造化し、AIアーキテクチャを設計し、経営層と対話しながらプロジェクト全体を推進できる人材を求めています。オントロジーエンジニア・LLMエンジニア・データアーキテクトなどのスペシャリストと連携し、数名規模のチームをリードし、成果物の品質とプロジェクト成功に責任を持つことが期待されます。また、案件ごとの成功体験を属人的な知見で終わらせず、標準化・ナレッジ化し、次の案件やチームへ展開していくことも重要な役割です。

【具体的な業務】
このポジションでは、「AIを作る」のではなく、「AIを事業で使える構造」そのものを設計する挑戦が求められます。

1. 顧客上流対応:
工場長・経営企画部長・AI推進部門長等の意思決定者と直接向き合い、経営アジェンダとAI施策の接続、KPI・ロードマップ設計を主導します。「何をAIで解くべきか」という問いの設定から担当します。

2. チームマネジメント:
オントロジーエンジニア・LLMエンジニア・データアーキテクト等、数名のスペシャリストの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自身も上流作業を担当しながらチームを率います。

3. AI知識基盤の設計監督:
企業の暗黙知・業務ロジックをナレッジグラフ・業務オントロジーとして構造化するプロジェクトの設計判断を行います。LLMへのコンテキスト供給品質がAI出力精度を左右することを理解した上で、知識基盤とAIシステムの接続設計に責任を持ちます。

4. ノウハウの標準化と横展開:
案件で確立した戦略フレーム・アーキパターン・知識構造化手法を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体の提案品質・デリバリー速度の向上に貢献します。

5. AI・データ動向の事業反映:
AIエージェント・LLM・ナレッジグラフ・フィジカルAI等の最新動向を継続的にキャッチアップし、顧客提案・サービス設計・チームの技術方針に積極的に組み込みます。

【ポジション・部門の魅力】
* 戦略提案と受託開発の両面で顧客を支援します。顧客の経営・業務課題へ深く入り込み、AI戦略、データ戦略、AIアーキテクチャ設計、システム実装、内製化支援まで一気通貫で伴走します。「AIをどう使うべきか」から入り、「実際に使える状態」まで責任を持つことが特徴です。
* 以下の尖ったテーマに取り組んでいます。
* データドリブン経営支援: 経営アジェンダとデータ戦略を接続し、KPI・ロードマップ設計で意思決定を支える
* ナレッジグラフ構築支援: 企業知識を意味で繋ぎ、AIエージェントを賢くする知識基盤を築く
* AIアーキテクチャー設計: 「動くAI」ではなく「信頼できるAI」を構造から設計する
* 異なる専門性を持つメンバーが在籍しており、それぞれの強みを持ち寄りながら、チームで顧客課題を解決しています。
* リモートワークを活用した柔軟な働き方が可能で、全国各地から勤務する社員が在籍しています。月平均残業時間は8.24時間と、ワークライフバランスを大切にできる環境です。
* この事業部は、20代後半 30代前半の若手メンバーと、豊富な経験を持つスペシャリスト層がバランスよく在籍しています。技術への探究心が強く、AI・クラウド・アーキテクチャ・データ活用などについて日常的に議論が行われています。顧客課題解決を重視し、チームで協力して本質的な価値提供を目指す文化です。

多くのAIプロジェクトでPoCは成功するものの、本番環境での活用に至らないという課題があります。多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入が進む中、データ基盤、AI実装、開発プロセスの品質が不十分なまま開発が進む現状があります。これにより、LLMへのコンテキスト供給が不十分となり、AIがドメイン知識を理解できず、ハルシネーションや精度劣化を招くことがあります。
同社のデータ戦略グループは、単なるAI導入支援に留まらず、データ基盤、AIアーキテクチャ、AI駆動開発、内製化支援までを一気通貫で提供し、この課題解決に取り組んでいます。AIモデルに詳しいだけでなく、AI-Readyなデータ基盤を設計し、LLMが正しく理解できるコンテキストを供給し、AIを事業で使える状態まで導ける人材を求めています。クラウドエンジニア、データエンジニア、AIエンジニアと連携し、数名規模のチームを率いて、AIシステムの本番稼働まで責任を持っていただきます。AIモデルの構築だけでなく、AIが本番運用できる構造を構築する挑戦に意欲のある方を歓迎します。

具体的な業務:
* 顧客技術対話: 顧客のAI推進部門・情報システム部門・技術部門と対等に技術議論を行い、データ基盤・AIシステムの設計合意を主導します。上流フェーズのチームから本番化フェーズへの引き継ぎを技術的に完結させます。
* チームマネジメント: クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア等数名のメンバーの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自身も技術的な主担当を持ちながらチームを率います。
* AI実装品質の設計監督: データ基盤（スキーマ・ETL・品質管理）・AIアーキテクチャ（品質ゲート・評価基準）・AI駆動開発（コンテキスト設計）の各レイヤーの整合性を担保します。LLMへのコンテキスト不足がドメイン誤り・ハルシネーションを引き起こすリスクを構造的に排除します。
* 顧客内製化支援: 外部ベンダー依存から脱却し、顧客組織が自走できる状態を作ることを最終目標として設定します。AI駆動開発ガイドライン・標準プロセスの整備と顧客チームへの移転を担います。
* 実装ノウハウの標準化: 案件で確立したアーキテクチャパターン・実装手法・品質基準を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体のデリバリー品質と速度の向上に貢献します。
* AI・データ動向の事業反映: クラウドAIサービス・MLOps・LLMOps・AI駆動開発・フィジカルAI等の最新動向を継続的に把握し、設計判断・顧客提案・チームの技術方針に積極的に組み込みます。

ポジション・部門の魅力:
* PoC止まりでは終わらせない: AI戦略の策定だけでなく、データ基盤設計・AIアーキテクチャ・AI実装・AI駆動開発・内製化支援までを一気通貫で伴走し、「AIを継続的に運用できる状態」を構造から構築することが特徴です。
* “AI-Ready”な構造を作る: データ基盤構築支援（データメッシュ・コンポーザブル基盤）、AIアーキテクチャ設計（信頼できるAI）、AI駆動開発（開発プロセス進化）、データマネジメント（高品質データ供給）といったテーマに取り組んでいます。
* 専門性の異なるメンバーとチームで戦う: クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア・アーキテクトなど、異なる専門性を持つメンバーが在籍しており、それぞれの専門性を持ち寄りながらチームで顧客課題を解決しています。
* 実績: 製造業向けAI-Readyデータ利活用基盤構築、SI企業向けAI駆動開発標準化・教育プログラム開発、金融関連企業向けナレッジグラフRAGを活用した暗黙知の形式知化、製造業向け摩耗予測MLOps基盤構築支援、ITサービス企業向け次世代AIビジネス立ち上げ支援、多事業企業向けデータマネジメント活動支援など、多岐にわたる実績があります。
* 技術領域・活用例: 顧客環境に応じて、AWS / Azure / Google Cloud、Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift等のデータ基盤、dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理等のデータエンジニアリング、OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計等のAI/LLM関連、MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes等のMLOps / LLMOps、GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用等のAI駆動開発といった技術を活用しています。特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。
* 働きやすさと裁量を両立した環境: 社員の95%以上がリモートワークを活用しており、居住地に縛られない柔軟な働き方が可能です。2025年度の月平均残業時間は8.24時間と、ワークライフバランスを大切にしながら働ける環境です。
* 事業部の風土: 20代後半 30代前半の若手メンバーと、豊富な経験を持つスペシャリスト層がバランスよく在籍しています。技術への探究心が強く、AI・クラウド・アーキテクチャ・データ活用などについて日常的に議論が行われています。顧客課題解決を重視し、専門性を尊重しながらチームで協力し、本質的な価値を届けることを大切にしています。

【業務概要】
現場作業員のスキル向上や人材不足への対応を目的に、外部パートナーと協創し、映像・音声AIを活用した空調サービス現場のDXに取り組んでいます。ウェアラブルデバイスとクラウドサービスを組み合わせることで、熟練エンジニアが遠隔から新人を実践的に支援できる仕組みを研究・開発しており、これらの業務に携わっていただきます。さらに空調に関する多くのデータを蓄積しており、予防保全・予知保全、省エネ制御・エネルギーマネジメントなどの顧客への価値提供のためのデータ分析の取り組みも行っています。

【具体的な業務】
Video-Language Model（VLM）や、作業内容を文章として整理・提示するLLMを活用し、作業者が行っている工程や動作を自動的に認識・解析する仕組みの研究、開発に携わっていただきます。遠隔地の熟練作業者が現場の映像を見ながらリアルタイムにアドバイスしたり、LLMが作業手順を適切にガイドするなど、未経験者でも高品質な作業を行う支援を行うためにAIモデルの開発、映像処理、行動認識、評価パイプライン構築など、幅広い技術を組み合わせた取り組みを行います。
使用ツール：Python、OpenCV、FFmpeg（画像・動画処理の技術）、NumPy、Pandas（データ処理の技術）など。

【ポジション・部門の魅力】
同社は空調機の販売だけでなく、故障診断やカスタマーサポートなどソリューション領域でもビジネスを構築した実績を持ちます。機器の製品情報、運転情報、販売情報、現場（修理）情報など、多くの情報が蓄積されており、予防保全・予知保全、省エネ制御・エネルギーマネジメント、営業提案の最適化・自動化、保守・メンテナンス作業効率化など、様々な領域でのデータ活用を行っています。
IoT、AI時代の到来を機会ととらえ、研究開発拠点を起点に産学連携やIoT人材の確保、ベンチャーとの提携などを進め、社内外の垣根を超えた協創環境を作り出し、さまざまなイノベーティブな取り組み、概念検証を行っています。
一般的なユーザー企業のように上流設計だけを担当し、開発作業はパートナー企業に委託する形ではなく、同社のエンジニアも研究／開発作業を担当する体制を取っており、最先端技術を使ったエンジニアリングを経験できます。
他部門からの要求を受けて開発するだけでなく、自部門で新たなビジネスモデルを提案したり、業務改革を提案し、その提案を支える研究や開発を行っています。技術的にも先進的な技術を積極的に取り入れており、事業のための研究開発だけでなく、将来を見据えた取り組みも行い、エンジニアとしてのスキルアップもバックアップしています。
新しいIoTやAI技術を積極的に導入し、技術開発を進めていきます。人材育成にも力を入れており、入社後も新しいスキルや技術を身に付けることが可能です。海外主催のイベントにも積極的に参加しています。
グローバルで事業展開をしており、開発した技術や商品をグローバルに展開していきます。また、技術開発では、各地域のR&Dや事業部と連携しながら開発を進めていきますので、各地域・市場の声・ニーズを掴み取りながら開発を進めていきます。
単なる研究、開発業務だけでなく、新しい技術を活用し新しい価値を一緒に作っていきます。そのためには、研究だけでなく、開発した技術や商品をお客様の価値に繋げるための事業開発にも深く入り込んだ開発を行っています。
将来のキャリアとしてエンジニアとして専門性を高めることに加え、新たな価値を探索しテーマ化、事業化につなげる企画職や事業開発キーマン、グローバル各地で開発をリードしていくグローバルなエンジニアとしてのキャリアアップが可能です。
キャリアパスイメージ：
1. AI技術の第一人者として新製品開発をリードし、海外拠点への技術展開も担うグローバルエンジニア。
2. 高度なAI開発スキルを活かしつつ、プロジェクトやチームを率いる技術系リーダーとして活躍。
3. 市場や現場に近い立場から課題を発見し、AI活用テーマの企画と事業化を推進する役割。
4. 最先端AI技術を取り入れ、未来の標準技術を創り上げる専門性の高いエンジニア。
上記のキャリアを積んだうえで、それぞれのスキームでのマネージャー職や課長職へのキャリアパスを想定しています。

全国に280院以上のクリニックを展開する当社グループの、さらなる事業拡大に向けた「経営基盤の強化」を担う、極めて裁量の大きな役割です。
CEO・経営層直下で、管理会計の再構築、人事戦略、ガバナンス推進などを通じてグループ全体の意思決定を直接支え、組織の成長スピードを加速させる中心人物としてご活躍いただきます。
あわせて、当社グループでは現在「AI活用推進」を重要テーマの一つに位置付けており、本ポジションにはその推進役として、CEO・経営層直下でグループ全体のAI戦略の設計・実行も担っていただくことを期待しています。
所属は総合企画部となります。

＜具体的には＞

1.経営管理／管理会計の高度化

●管理会計の高度化：膨大なデータを活用した管理会計の再構築、BIツール導入等によるリアルタイム経営の実現。
●KPIマネジメント：各クリニックの収益最大化に向けたKPI策定と、人件費・コスト分析に基づく経営改善提言。
●予算管理：グループ全体の予算編成、予実分析、および経営報告。

2. 人事戦略の策定・実行

●ドクターキャリアパス設計：日本最大級のドクター在籍数を誇るグループにおいて、中長期的なエンゲージメントを高めるためのキャリアパス制度の設計。
●人的資本の最適化：ドクターの採用・配置・評価を通じた、事業成長に直結する人事戦略の立案。

3. ガバナンス推進

●重要会議のコントロール：取締役会・経営会議等の運営、および重要意思決定のプロセス管理。

4. AI活用推進・社内AIプロジェクトのリード

●全社AI戦略の策定：当社グループが重要テーマと位置付けるAI活用推進について、CEO・経営層直下で中長期ロードマップを策定。
●社内AIプロジェクトのリード：本部・全国200院超のクリニック現場における生成AI／LLM活用プロジェクトを企画・牽引し、全社横断で実装を推進。
●AIによる業務変革：生成AI／最新デバイスを活用し、本部およびクリニック現場のオペレーション再設計と生産性向上を推進。
●次世代クリニック運営モデルの構築：AI／DXを前提とした次世代型のクリニック運営モデルの検討・構築。
●AIガバナンスの整備：AI活用に伴うリスク管理、社内ルール・ガイドライン・体制の設計。
●ステークホルダーマネジメント：経営層・各事業部・現場ドクターを巻き込み、AI導入の意思決定と実行を主導。

5. プレイングマネジメント

●部内メンバーのタスクアサイン、育成、アウトプットのクオリティ管理。

【求人の魅力】
●全国280院超、国内最大級の美容医療グループにおいて、CEO・経営層直下で経営企画全般を統括できる、極めて裁量の大きいポジションです。
●管理会計の再構築、BIツール導入、人事戦略、ガバナンス整備など、「攻めの経営管理」をゼロベースで設計・実装する経験が積めます。
●重要テーマの一つである「AI活用推進」の旗振り役として、生成AI／LLMを活用した業務変革・次世代クリニック運営モデルの構築を主導できます。
●取締役会、経営会議の運営に携わり、グループ全体の重要意思決定を間近で支える立場です。
●急成長フェーズにある事業会社のスピード感と、上場企業並みのガバナンス整備を両立する、経営企画ポジションです。