LLM転職求人

1,019 件

募集背景
約700名のAI・システム実装基盤を持つ同社は、現在コンサルティング事業の「立ち上げ・急拡大フェーズ」にあります。「構想で終わらせず現場定着まで一気通貫でやり切る」独自モデルへの需要急増を受け、単なるBPR受託ではなく、現場課題からAI/DX案件を自ら創出し組織拡大を牽引できるコアメンバーを募集します。

業務内容
業務概要
複数BPR/DXプロジェクトの統括責任者として案件品質と収支を管理しながら、大口アカウントの成長・開拓、売上責任、採用・組織マネジメント全般を主導します。将来の幹部・パートナー候補としての参画を期待します。

具体的な業務
・複数BPR/DXプロジェクトの総括管理（QCD・収支・顧客満足度・アサイン最適化）
・顧客経営層（CXOレベル）との強固な信頼関係構築・エグゼクティブアプローチ
・大口アカウント成長戦略の立案・実行（数億円規模の大規模案件獲得、他部門・グループ横展開）
・コンサルティング部全体の組織戦略、採用活動、サービスメニュー開発、ピープルマネジメント

案件事例（一例）
1.【AI×BPRデュアル戦略】化学メーカー大手における生成AI・DWH基盤構築と全社業務改革
特定のLLMやベンダーに依存しない「マルチLLM活用AI基盤」および「DWH（データウェアハウス）統合データ基盤」の構築と、それに伴う全社的な業務改革（BPR）を並行して推進するデュアル戦略プロジェクト

2.【戦略DX・地域創生】大手地方銀行における統合と2030年に向けたDXロードマップ策定
統合を控える金融機関における、2030年を見据えた戦略的DXロードマップの構想立案、および地域創生プラットフォームの構築

3. 【新規事業創出】大手通信キャリアによる不動産向けIoTビジネスモデル設計＆PoC実行
住宅・シニア向け不動産ビジネスをターゲットとした、不動産向けIoTユースケースの収益モデル設計およびPoC（実証実験）から事業化、全国展開への伴走支援

ポジションの魅力
1.「コンサル×実装」の一気通貫型モデルで推し進める大規模変革（AX）：
上流の経営・業務変革構想から、自社エンジニア部隊によるAI/SI実装まで完結する唯一無二の強みを武器に、他ファームには真似できない大規模な顧客変革（AX：AI Transformation）を牽引できます。

2.上流の戦略・業務コンサル案件が8割という高価値なアカウント戦略：
案件の8割が経営課題の言語化やBPR構想などコンサル本来の上流プロジェクトで占められているため、本質的な経営変革パートナーとして高単価・長期的アカウント展開を描けます。

3.創成期のコンサル組織を「創り上げる」最高峰の裁量と機会：
既存の大手ファームのような既得権益や硬直化したルールは一切ありません。コンサル部の事業戦略、採用、ピープルマネジメントに直接参画し、自身の理想とする強靭な組織を創り上げる手応えが得られます。

業務概要
BPR・DXプロジェクトの責任者として自走支援し成功へと導くと同時に、現場の深層課題からAI/DX化の提案を行い、顧客内でのアカウント拡大（アップセル・横展開）を実現します。

具体的には...
・BPR・DXプロジェクト全体のマネジメント（WBS・進捗・リスク・品質管理）
・部門間の利害調整、反対する現場の説得、顧客責任者との合意形成
・BPRで特定した現場課題に対するAI/DX導入提案および提案書作成・追加案件の獲得
・メンバー（SC等）の指導・育成、コンサルティング部の組織づくりやナレッジ体系化への貢献

案件事例（一例）
1.【AI×BPRデュアル戦略】化学メーカー大手における生成AI・DWH基盤構築と全社業務改革
特定のLLMやベンダーに依存しない「マルチLLM活用AI基盤」および「DWH（データウェアハウス）統合データ基盤」の構築と、それに伴う全社的な業務改革（BPR）を並行して推進するデュアル戦略プロジェクト

2.【戦略DX・地域創生】大手地方銀行における統合と2030年に向けたDXロードマップ策定
統合を控える金融機関における、2030年を見据えた戦略的DXロードマップの構想立案、および地域創生プラットフォームの構築

3. 【新規事業創出】大手通信キャリアによる不動産向けIoTビジネスモデル設計＆PoC実行
住宅・シニア向け不動産ビジネスをターゲットとした、不動産向けIoTユースケースの収益モデル設計およびPoC（実証実験）から事業化、全国展開への伴走支援

ポジションの魅力
1.BPRを起点とした「高付加価値AI/DX案件」の創出・拡大を主導
決められた要件を消化する受託型コンサルではなく、BPRで現場課題を可視化した上で「ここに生成AIを組み込めば業務が劇的に変わる」といった高単価・高付加価値案件を自ら創出し、顧客内で一気に横展開するダイナミズムを味わえます。

2.「コンサル×実装」の一気通貫型モデルによる圧倒的なデリバリー力
700名規模の先端エンジニア・データサイエンティストを抱えているため、自身の提案を「即座にリソースで形にできる」強力なバックボーンがあります。提案の実現性に悩む必要は一切ありません。

3.大手ファームでは得られない「組織立ち上げフェーズ」の絶大な裁量と安定性
急速拡大中の組織において、サービス設計や組織づくり、採用活動に中心メンバーとして関与できます。一方で、堅実なSI事業基盤があるため、業績変動リスクに晒されず、腰を据えて事業・組織づくりに集中できます。

同社は、2010年4月に設立されたマーケティングテクノロジーとAIのリーディングカンパニーです。広告プラットフォーム事業、マーケティングSaaS事業、デジタルPR事業などを展開し、アドテクノロジーとマーケティングテクノロジーの両プロダクトを保有する企業として成長を続けています。
2023年には、最先端市場であるAI事業を主軸に展開するグループ会社を設立。このグループ会社の技術は、既存プロダクトと強力なシナジーを生み出し、グループ全体の成長に寄与しています。
現在、これまでのマーケティング・アド事業で培った強固な基盤と、グループ会社の最先端AI技術を融合させる「第三創業期」という大きな転換点に立っています。目指すのは、既存SaaSの単なる機能拡張ではなく、AIを大前提とし、マーケティングのあり方そのものを塗り替える、世界を変えるプロダクトの創出です。

募集背景・ミッション:
プロダクト開発×顧客伴走×AI活用。最前線で最先端の開発体制を主導する、現場牽引型EM
同社が開発する主力SaaSプロダクトはエンタープライズ領域への進出に伴い「顧客ごとの深い課題解決」と「標準プロダクト開発」を高次元で両立させるフェーズに入っています。
本ポジションに求めるのは、管理メインのEMではありません。ビジネスサイドや顧客の現場に自ら入り込み、技術とAI活用で直接課題を解決しながら、開発体制全体のAI活用・高度化を主導する「現場牽引型EM」です。
最先端のAI技術（LLM等）を自ら・そしてチームの開発プロセスへ組み込み、受託/カスタマイズ開発とプロダクト成長を技術で接続する最前線をお任せします。

業務内容:
顧客現場・開発現場双方へのダイブと技術ソリューションの提示
1. ビジネス要求・技術的実現性・AI活用可能性を解き明かす要件定義・設計のリード
2. エンタープライズ特有の複雑な要求に対し、ハンズオンで技術検証（PoC）やアーキテクチャ選定を行い、最適な解法を提示
3. 現場で得た知見・顧客ニーズをプロダクトのコア機能へフィードバックするブリッジ機能

チーム・組織・成果のマネジメント
1. 開発組織の目標設定とコミットメント
* 経営計画やプロダクトロードマップに紐づく、開発組織全体のKGI/KPIの策定・運用
* デリバリー（QCDの担保）とビジネスインパクトにコミットする組織文化の醸成
* プロジェクトの完了条件（Definition of Done）の定義と各チームへの浸透
2. エンジニアリング組織の統括
* 採用計画の立案・実行、メンバーの目標設定・評価、1on1を通じた育成およびメンタリング

最新AIを活用した最先端開発体制・プロセスの構築
1. グループ会社のAI、LLM、各種AIコーディング・コードレビュー・要件定義補助ツールを自ら実践し、開発フローへ組み込み・標準化
2. AIを活用した開発プロセス（要件定義 コード生成 テスト自動化）の型化により、デリバリー速度と品質（QCD）を飛躍的に向上させる
3. 技術的負債の解消に向けた設計指導・ハンズオンでのコードレビューおよび開発推進

この仕事で得られる経験、魅力:
1. 圧倒的手触り感とチーム全員で成果へ挑む「チームファイト」
単なる形式的な管理や、形骸化した進捗確認に終始する必要はありません。
卓越した技術力を持つテックリードや経験豊富なEMたちと肩を並べ、当事者として「予測可能なデリバリー（確実な納期と品質）」を追い求め、チーム一丸となって泥臭くfightしていきましょう。

2. 生成AI×開発プロセスの最先端を自らデザインする経験
グループ会社の最先端AI技術やLLM、最新のAIコーディングツール（全額会社負担）を駆使し、開発プロセスそのものの自動化や効率化、プロセスの「型化」を推進できます。
「AI時代における成果最大化のためのエンジニアリング組織・デリバリー体制」を自ら実験・構築できる、他に類を見ないエキサイティングな環境です。

3. 技術で事業を伸ばす技術経営の経験
経営層と非常に近い距離で、「この案件をどうデリバリーするか」「リソースをどうビジネス成果に直結させるか」を議論し、技術判断がそのまま事業のPL（損益）に直結するダイナミズムを体感できます。
上場企業の経営陣との緊密な対話を通じて、ビジネス感度や経営視座を圧倒的に高めることができ、将来的にはVPoE/CTOをはじめとする「経営参画」への確かなキャリアステップを踏み出すことが可能です。

当社では、AWSを中心としたクラウド技術支援サービスを通じて、多くの企業のクラウド活用を支援しています。
昨今、生成AI技術の急速な進化に伴い、単なるクラウド導入・運用に留まらず、
・AIを活用した抜本的な業務プロセスの変革
・Salesforce等、既存SaaSとAIを連携させた付加価値創出
・顧客課題に即した、オーダーメイドのAIソリューション開発
といった、「AIとビジネスを直結させる」動きが不可欠になっています。

そこで当社では、目的・課題ベースで小規模組織を編成する「POD」体制のもと、ClaudeとAWSを主軸とした生成AIマーケティングソリューションの新規事業を立ち上げます。
本ポジションでは、その事業の核となるリードエンジニアとして、技術選定からプロダクト開発、顧客への価値提供までを一気通貫でリードしていただきます。

#詳細な業務内容

PODのコアメンバーとして、事業企画・営業メンバーと協業し、以下の取り組みを推進いただきます。

● AIを活用した新規事業（オファリング）の企画・開発
・Salesforce活用における課題を解決するAIソリューションの企画・設計
・アーキテクチャの設計・技術選定
・高速な仮説検証のためのプロトタイピング、およびMVP（Minimum Viable Product）開発

● 顧客の最前線における課題解決とソリューション導入
・顧客のビジネス課題を深く理解し、技術で具体的なビジネス成果を創出するためのソリューションを設計・実装
・開発したソリューションの顧客環境への導入、および運用・定着支援
・必要に応じたプリセールス活動、顧客への技術的なデモンストレーション

● 最新AI技術の検証と事業への応用
・Anthropic ClaudeをはじめとするAI関連技術をいち早く検証し、事業への適用を推進
・LLMを前提とした新しい業務プロセスの設計・確立
・社内AI活用のリーダーとして様々な業務改革に参画

● 事業とプロダクトへのフィードバック
・顧客個別の課題解決で得た知見や実装した機能を、再利用可能なソリューションとしてプロダクト化を推進
・事業の成長に繋がる技術的なフィードバックと提案

●チームのミッション
AI 技術を活用し、顧客課題を解決するための最適解を追求すること。

●チームのカラー
メンバー自ら進んで課題を見つけ、解決に向けた取り組みを実践する
メンバー間のコミュニケーションを重視し、協力することで価値/成果を作る
とにかくロジカルに物事の解決策を模索すること

●スキルアップ
顧客への技術提供や社内のプロトタイピングを通し、確かな技術力と顧客ドメインへの深い知識を得ることができます。様々なスキルセットを持つエンジニアが周りにいる環境で働くことで、自身の得意領域以外の情報やスキルを得ることも可能です。
社内勉強会の開催、内部/外部問わず技術に関する発信（ブログ）　を積極的に行っております。

●キャリアイメージ
AWS / Google Cloudのプロフェッショナル
様々な種類のサービスに触れ、幅広い知識と確かな実装力を身に着けることができます。

チームのミッションを達成するために、テクニカルリードとして、これまでのご経験と併せ、様々な技術、サービス知識を習得いただき、新規ビジネスの創出に向けた様々な業務をご担当いただきます。

#ポジションの魅力・特徴

● 新規事業開拓に参画できる
新規事業の立ち上げに、技術的な意思決定の裁量を持つコアメンバーとして関与できます。

● AI×ビジネスの最前線
AI をはじめとするトレンド技術を「顧客の課題解決」という最も価値のある領域で活用する挑戦ができ、自らの手でソリューションを創出できます。

● FDE（Forward Deployed Engineer）としてのキャリア
技術とビジネスを繋ぎ、顧客の事業成果にまでコミットする市場価値の高いFDEとしての経験を、事業の立ち上げという最高の環境で積むことができます。

役割と期待内容
当社が保有する膨大な1st Party Dataを最大限に活用し、toC/toB向けAIプロダクトの機能開発・UX改善を推進し、プロダクトの価値最大化を目指して頂きます。

AIプロダクト・エージェント機能の設計・開発
AIネイティブなUX開発と実装
LLMを用いた実装と既存機能の改善やパフォーマンス向上
プロダクトマネージャー、デザイナーと協働した、プロダクト開発の推進
データドリブンな開発のための、ユーザーの行動ログ等のデータ基盤の構築および分析
開発プロセス自体のAI化

本開発部が持つ複数のサービスを支えるインフラエンジニア（クラウドエンジニア・SRE）として、複数サービスのインフラ構築・運用・最適化を担っていただきます。
現在、事業成長に伴うワークロードの変化に合わせ、AWS上でのインフラ構成の抜本的な見直しおよび再構築を進行中です。
全社的に生成AIやLLM技術を積極的に取り入れており、インフラにおいてもAIを活用してスケーラブルな基盤作りに積極的に挑戦いただける方を募集します。

【お任せしたい仕事内容の例】
・アーキテクチャの刷新、移行プロジェクト
　・EKSベースの基盤から、運用負荷とコストを最適化した ECS / Elastic Beanstalk / Lambda 等への移管
・IaCによる構成管理と自動化
　・Terraform等を用いた「コードによるインフラ管理」の徹底とCI/CDパイプライン（GitHub Actions）の整備
・信頼性とパフォーマンスの向上
　・SLI/SLOの策定、モニタリング環境の構築、ボトルネックの解消
・セキュリティ基盤の強化
　・クラウドネイティブなセキュリティベストプラクティスの導入
・ドキュメンテーション
　・設計思想や運用フローの可視化
・データウェアハウスとして利用しているGoogleCloudの運用・最適化

● 業務概要
「エクストリーマー集団が、日本を変える。」をミッションとし、「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」ことを掲げながら、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する企業でのポジションです。
同社の社名には、AI技術領域、人との掛け算、そして現実世界での実現といった意味が込められています。また、AI変革、ハイパフォーマーを超えるAIと人の融合、AIを現場で動かし実現するという3つの視点での意味も含まれています。同社は、コンサルティングではなく、顧客と共に変革を起こす体現者であるという考えを持っています。
日本企業が直面している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を成功させるため、顧客に寄り添い、会社、業界、日本、ひいては世界を変革していくことを目指しています。提供するのは、現在の業務を「AIを使えるようにする」だけの支援ではなく、顧客に対して「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。

● 具体的な業務
顧客企業のAI変革を、経営・業務課題の分析からAIソリューションの実装・定着・成果創出まで、以下の7ステップに沿って一気通貫でリードします。
・経営・事業・業務課題の構造化、Root Causeの特定、KGI／KPI・改善仮説の設計
・現行業務プロセスの分析、To-Be Workflow・Human／AI Boundaryの設計
・AI適用領域の特定、要件定義・アーキテクチャ選定
・LLM・AIエージェント・RAG等を活用したソリューションの設計・実装
・Security／Reliability／Eval／Observability等を含む本番品質への作り込み
・顧客環境への導入、既存システムとの統合、運用体制の構築
・KPIモニタリング、ROI／TCOを含む効果測定と経営層への報告
・現場からのフィードバックとデータに基づく継続改善
・経営層・事業責任者・現場・エンジニアとの折衝

● ポジションの魅力
1. 「何を作るべきか」から決める裁量: 一般的なFDEが自社プロダクトの導入を中心とするのに対し、このポジションのFDEは技術や製品を限定しません。顧客課題から逆算し、Build／Buy／No-code／Code／Open Sourceを比較して最適な解を設計します。特定製品に縛られず、技術者としての判断力そのものを価値にできる環境です。
2. 上流から経営インパクトまで、一気通貫で担う: 課題発見、KGI／KPI設計、業務設計、要件定義、実装、導入、効果測定までを分業せずに担当します。「作って終わり」「導入して終わり」ではなく、顧客の数字と業務が実際に変わったかまで追い切る経験が得られます。
3. AIネイティブな開発を最前線で学べる: 同社は、AI駆動開発とFDE育成のカリキュラムを国内でいち早く体系化し、開発企業や上場企業にもその技術と型を提供しています。AIエージェント、RAG、MCP等を実務で扱い、高いレベルの仲間からフィードバックを受けながら開発手法を継続的にアップデートできます。
4. まだ確立していない役割を先導する: 「SI領域におけるFDE」は、国内ではまだ確立された役割ではありません。同社はその定義と実践を先導しており、決まった型をなぞるのではなく、これからのSI・開発のあり方を自らつくっていけます。
5. 成長の勢いと、成果に見合うアップサイド: 上場企業とのAXプロジェクトを含む実績を持つ成長企業で、大きな裁量を持って挑戦できます。成果に応じて、報酬・役割・新たな事業機会も広がっていくフェーズです。

このポジションのFDEは、単に「顧客の近くで開発するエンジニア」ではありません。経営・業務課題と、本番環境で実際に使われるシステムとの隔たりを、自ら埋めきる技術者です。Software Engineer、AI Engineer、Consultant、Business Analyst、Project Managerの専門性を横断し、最終的なBusiness Outcomeの実現に責任を持ちます。「この業務にAIを入れられるか」ではなく、その会社が目指すKGIは何か、それを動かすKPIは何か、どの業務を変えればKPIが改善するのか、AI・システム・人の役割をどう再設計すべきかまで考え、自ら実装し、本番で使われる状態まで届け、数字で成果を確かめます。通常のSoftwareやWorkflowの変更で解決できるなら、それを選ぶことも、FDEにとって正しいEngineeringの選択です。

財務経理グループは、過去を記録する「スコアキーパー」ではなく、未来を設計し組織横断で課題解決をリードする「ファイナンスの専門性を持った企画組織」であることを目指しています。決算の安定運用を土台としながら、AIを活用した業務の自動化・リアルタイム化に組織として取り組んでおり、決められた手順をなぞるだけの仕事ではありません。

●変化が常態化した環境で、決算からファイナンス戦略までを担う
同社はグループ全体で戦略ドリブンな経営を志向しており、事業創出、組織再編、M&Aが日常的に発生します。そのたびに新しい会計・税務処理の検討やスキーム設計が求められ、まだ答えのない論点に自分たちで解を出していく仕事です。「決算を正確かつ安定的に開示する」ことに加えて、「会計・財務・税務の視点から利益と資金効率を最大化する」ことも同グループのミッション。デットとエクイティを統合したファイナンス戦略や、効率性を損なわない内部統制の構築まで、法制度を正確に理解したうえで戦略性のある意思決定に関わっていきます。

●AIを「使いこなす側」に立てる
AIの進化は、オペレーションの面でも専門性の面でも経理にクリティカルな影響を持ちます。だからこそ、変化を受ける側ではなく生み出す側にいることを方針としています。LLMを活用して会計・税務の知識を高速に深く獲得し、形式知化したオペレーションを財務経理・IR・経営企画が合同で自動化する。AIによって拡張された経理をつくるフェーズです。

●一段上の視座と、経理にとどまらないキャリア
PLと事業理解に強い経営企画グループと対になる組織として、同じデータを共有し同レベルの企画機能を持つことを目指しており、自領域だけでなく全体感を持って業務にあたることが求められます。ルーティンに加えM&Aを含むプロジェクトワークへのアサインを徹底しており、将来的には財務（資金繰り・資本政策）や経営企画部門での事業管理など、経営の根幹に関わるキャリア形成も可能です。

グループ全体の財務経理業務のうち、月次決算を中心とした実務をご担当いただきます。ご経験やご嗜好に応じて、四半期・年次決算、連結、開示、内部統制整備、M&Aに係るDD/PMI業務へと範囲を広げていただきます。

＜具体的には＞
1. 月次／四半期／年次決算業務（単体）
2. 日次経理業務（伝票起票、債権債務管理、支払業務、経費精算チェック）
3. 勘定科目の増減分析、残高照合、決算数値の説明
4. 連結決算および開示書類作成のサポート（習熟に応じて主担当へ）
5. 税理士法人など外部専門家との連携（税務申告関連）
6. 新規事業・新サービスに関する会計処理の検討
7. グループ会社の経理業務サポート
8. M&Aに係るDD/PMI業務
9. 業務フローの整備、システム／生成AIを活用した業務効率化

【変更の範囲】
部署異動等により同社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

AIプラットフォームの実装・導入プロジェクトの最終責任者として、前例のない難易度の案件でも顧客の事業成果として証明しきることがミッションです。そこで築いた信頼を起点に、次の実装領域を広げアカウントを拡大し、事業貢献性を高めます。

エンタープライズのAI導入には、まだ確立した正解がありません。顧客と一緒に前例をつくり、それを成果として証明し、次の領域へ広げていく。プロジェクトを完遂させるだけでなく、その先の展開まで自分で描けるのがこのポジションです。役割の本質は、エンタープライズ企業のAIの本格実装を通じて事業を非連続に伸ばす部分にあります。

**このポジションの魅力**
- 正解のない領域で、前例をつくる側に立てる: 市場に確立していない事業において、日本を代表するエンタープライズ企業と共創しながら形にしていく機会があります
- 成果と拡大の両方に踏み込める: 導入成功を作って終わりではなく、そこで得た信頼を次の提案につなげ、AI実装の領域を広げていけます。デリバリーと顧客の意思決定者との折衝を分断せずに推進することができます
- 1社の意思決定が業界のデファクトスタンダードをつくる: 金融・通信・インフラのラージエンタープライズが主戦場です。一つの成功事例が市場全体の導入基準になります
- 事業責任者につながる経験を、事業の最前線で磨ける: 担当領域を一つの事業として捉え、数字・型・組織の設計まで含めて意思決定に関われる環境です

**具体的な業務内容**
- 複数の実装・導入プロジェクトの最終責任者としての全体統括（スコープ・体制・スケジュール・品質の意思決定）
- 顧客の業務フロー・応対データの読み解きと、AIに任せる範囲および導入ロードマップの設計
- 成功条件の顧客合意、稼働後の成果レビュー、KPIモニタリングと改善方針の決定
- 導入領域の拡大に向けたロードマップ・商流・スコープ・見積の設計
- 意思決定者/決裁層との関係構築、次期投資に向けた提案のリード
- ASE（Agent Software Engineer）・PMを含むプロジェクトチームのリードと、案件間のリソース配分の判断
- 成功/失敗事例の構造化と、導入テンプレート・Sales/Partner向けenablement・プロダクト/プラットフォームへのフィードバック

あらゆる人を負の体験から解放し、可能性を引き出す」をミッションに、カスタマーサポート（CS）市場で、エンタープライズ企業のAI実装の最前線に立つ企業でのポジションです。AIコンタクトセンター基盤を軸に資金調達を実施。さらに、AI時代の顧客体験変革を戦略立案から実装・グロースまで一気通貫で支援する新事業を立ち上げ、事業の幅を広げています。
エンタープライズのAI導入は、プロダクトが決まれば進むものではありません。顧客の事業課題からAI活用の構想を描き、社内を動かせる提案に仕立て、実装までの道筋をつける、この一連を担いきれるかどうかが、変革のスピードを決めています。本ポジションはその起点として、提案全体を設計いただく役割を担っていただきます。

同社の強みは3つの掛け算にあります。CS/CX領域への特化（ドメイン知識・導入パターンの蓄積）、コンパウンドプロダクト（AIオペレーター・統合型ナレッジ基盤・Webサポート等のプロダクト群）、顧客共創文化（既存顧客との深い関係構築をもって既存事業/新規事業に関わるフィードバックを受け取り、プロダクト/プラットフォームをリアルタイムに磨く事業開発サイクル）。AI実装のフロンティアにおける「デリバリーとプロダクトの一体化」が、このポジションで働く人の仕事をユニークにしています。

【ミッション】
AIオペレーターをはじめとしたAIプラットフォーム導入の「勝ち筋」をデザインし、顧客が意思決定でき、事業成果につながる提案に翻訳してプロジェクトを受注に導く。個々の商談で得た勝ちパターンを、組織が再現できる型に設計する。

【このポジションの魅力】
AIオペレーターをはじめとしたAIプラットフォームのプロジェクトは、単なるプロダクト説明では決まりません。顧客の業務構造・KPI・組織まで踏み込み、どの業務をAIに任せ、何をもって成功とするか。提案のストーリーとPoC全体像を上流から設計するのがこのポジションです。役割の本質は、顧客の変革を仕立てる部分にあります。
* AIエージェントを実装まで持っていける：プロダクトとデリバリーを内製しているため、実現可能性の担保と提案の面白さを同時に設計できます。
* 勝ちパターンを型にできる：単発の商談で終わらせず、提案ストーリー・デモ・スコープ設計のテンプレートに落とし込み、Biz組織全体の勝率を動かせます。
* 大規模エンタープライズが主戦場：一社の意思決定が業界の標準を動かす規模の大規模案件に、立ち上げ期から関わることができます。

【具体的な業務内容】
AIオペレーター領域などの大型提案（コンペ）を主戦場に、以下を担っていただきます。
* 競合の提案傾向を踏まえた勝ち筋（顧客課題 × 同社の強み × 競合の弱み）の見立てと、参加是非を含む方針判断
* 顧客の業務構造・組織・KPIの構造化と、本質課題の特定
* 選定評価軸と意思決定構造（決裁者・キーパーソン・懸念の所在）の把握、同社の強みが評価される論点づくりと対象別の訴求設計
* 提案ストーリーの設計と、提案資料・デモシナリオ・RFP回答の取りまとめ（社内別チームの巻き込みと期限・品質の担保）
* 顧客への提案・プレゼンテーションの実施と、技術的なQA対応
* PoC/検証の設計（スコープ・成功条件・評価指標の定義）と顧客合意、実現方式の見極めと社内別チームへの要件連携
* 受注・失注要因の構造化と、提案パターン・営業コンテンツへの反映
* 商談で見えた顧客要望と実現可能性のギャップの、プロダクト/プラットフォームへの還元

【チーム構成】
案件の技術的・組織的な複雑さに応じて、Salesや、社内別チームとチームを組んで動きます。立ち上げフェーズのため、入社当初は提案 推進 拡張を案件ごとに担うフルサイクル体制です。

【業務概要】
カスタマーサポート（CS）市場で、エンタープライズ企業のAI実装を推進する企業でのポジションです。AIコンタクトセンター基盤を軸に、AI時代の顧客体験変革を戦略立案から実装・グロースまで一気通貫で支援する新事業を立ち上げ、事業の幅を広げています。
エンタープライズ企業へのAI導入において、顧客の業務にAIを組み込み、本番運用で現場が使える状態にし、成果を証明する役割です。AI実装の中心として、プロジェクトの成果最大化まで推進します。

同社の強みは、CS/CX領域への特化（ドメイン知識・導入パターンの蓄積）、AIオペレーター・統合型ナレッジ基盤・Webサポート等の自社プロダクト群、顧客共創文化（既存顧客との深い関係構築をもって既存事業/新規事業に関わるフィードバックを受け取り、プロダクト/プラットフォームをリアルタイムに磨く事業開発サイクル）にあります。AI実装のフロンティアにおける「デリバリーとプロダクトの一体化」が、このポジションの仕事をユニークにしています。

【ミッション】
AIオペレーターをはじめとしたAIプラットフォームの導入プロジェクトを、顧客の業務への定着まで導き、事業成果として証明します。そこで得た成功と失敗を、次の案件に活かせる型と、プロダクト・プラットフォームへ還元します。

【このポジションの魅力】
契約はゴールではなくスタートラインです。AIエージェントが実際に顧客の業務を担い、応対品質を高め、人件費そのもののコスト構造を動かすところまで推進します。導入作業の管理ではなく、顧客の事業成果そのものを担うポジションです。顧客との各プロジェクトを通じて事業をつくり、育てる部分が本質です。

- AIエージェントを社会実装する：日本を代表する複数業界のエンタープライズ企業とともに、業務と顧客体験を変革する取り組みを推進できます。まだ誰も正解を持っていない領域で、設計が答えにつながっていきます。
- 課題を元にプロダクト改善・アップデートにつなげられる：現場で見つけた課題をそのまま開発チームに持ち込み、プロダクトの仕様を定義し実装へつなげられます。単純なデリバリーだけでなく、顧客とプロダクトの両方に効く打ち手を打てます。
- 型をつくり、事業全体にレバレッジをかけられる：一案件の成功で終わらせず、導入プロセスやExpansionの設計を再現可能な型に落とし込み、事業成長のスピードそのものを変えていくことができます。
- プロジェクトマネジメントの先で事業開発につながる：担当プロジェクトの成果に責任を持ちながら、プロダクトの売り方や大きな方針の意思決定、PMM・BizDev・事業責任者への役割にも踏み込めます。

【具体的な業務内容】
- 契約後のキックオフ、スコープ定義・マイルストーン設計、成功条件の顧客合意
- 顧客の業務フロー・応対データの読み解きと、AIに任せる範囲の設計
- 定例MTGのファシリテーション、課題・意思決定・リスクの管理
- AIエージェントの応対設計・改善方針の意思決定と、ASE（Agent Software Engineer）への要件連携
- プロジェクトの成果レビュー、KPIモニタリングと改善提案
- エンタープライズ企業におけるExpansion機会の特定と提案設計、決裁層との関係構築
- 成功/失敗事例の構造化と、導入テンプレート・Sales/Partner向けEnablement・プロダクト/プラットフォームへのフィードバック

【チーム構成】
案件の技術的・組織的な複雑さに応じて、Salesや、ASE（技術実装）やAE/AM（チャンピオン折衝）、AIエンジニアやプロダクトエンジニアとチームを組んで動きます。立ち上げフェーズのため、入社当初は提案 推進 拡張を案件ごとに担うフルサイクル体制です。

AI・データ事業部詳細
金融業界に特化したDXコンサルティング企業でのポジションです。「テクノロジーとコミュニティーで金融の未来を創る」をミッションに、金融業界の変革を目指しています。AI・データ業界横断の課題解決に取り組む金融データ活用推進協会や金融IT協会といったコミュニティ活動に積極的に参加しながら業界の課題を解決したり、さらに汎用的なソリューションとしての主力プロダクトやコンサルティングパッケージを開発しており、それらから生まれたノウハウをコミュニティーに還元することにより、金融業界の変革を図っています。コミュニティー運営を基盤とする企業だからこそできる、テクノロジーによる真の業界変革を一緒に推進していく仲間を募集しています。

中核事業の1つであるAI・データ事業では、実際に現場で使われビジネス価値を出すための分析や開発に取り組んできた経験が豊富なメンバーが、金融機関向けのデータ活用支援（分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など）と主力プロダクトの開発・提供を行っています。社内にはAI・データ分析組織をゼロから立ち上げてきたメンバーや、高度なデータ分析技術を用いて大きな価値を生み出すAI・機械学習モデルの開発を行ってきたメンバー、多数のユーザーに利用されている有名アプリケーションの中核機能の実装を担ってきたメンバーなどが多く在籍しており、日本の全ての金融機関のデータ分析組織（CoE）にとっての羅針盤「CoE of CoE」になり、金融業界の変革を成し遂げていくことを目指して、日々活動しています。なお、同社が自社開発をしている生成AIを活用したプロダクトが評価され日本経済新聞「活躍が期待されるAIスタートアップ」に選定されました。

仕事内容
【職務概要】
本ポジションでは、金融機関が抱える業務・システム上の課題に対し、生成AIをはじめとする先端技術と同社の主力プロダクトを活用し、技術面から課題解決をリードする「Forward Deployed Engineer（FDE）」として活躍いただきます。
主力プロダクトは、レガシーシステムのモダナイゼーションや、生成AIを活用した業務プロセスの効率化・高度化など、金融機関における幅広い業務・システム変革を支援するプロダクトです。
FDEは、単なるコンサルティングや技術提案にとどまらず、クライアントの業務や現行システムを深く理解した上で、課題整理・技術検証から、アーキテクチャ設計、実装、検証、本番導入までを一貫して担当します。主力プロダクトの活用、新たなAIソリューションのPoC、クライアント固有の機能開発など、顧客の課題に応じて柔軟に技術的な解決を実現していくポジションです。

【具体的な業務内容】
・顧客の業務・システム課題を踏まえた、主力プロダクトの技術的な導入設計および実装推進
・顧客や社内関係者と連携した、レガシーシステムのモダナイゼーションや生成AIを活用した業務効率化・高度化に関する企画、技術検証、PoC推進
・PoCや技術検証の結果を踏まえた、本格開発・本番導入に向けたアーキテクチャ設計、技術検討および実装推進
・顧客固有の課題に応じた、AIソリューションや機能の設計・開発
・プロジェクトや顧客導入で得られた知見の、主力プロダクトの機能改善・プロダクト戦略へのフィードバック

魅力ポイント
プロジェクトの魅力
大手金融機関の業務・システム課題に対し、構想から実装・本番導入まで一貫して関与できる
主力プロダクトを活用し、レガシー刷新や生成AIによる業務変革など幅広いテーマに取り組める
レガシーからクラウドネイティブ、生成AI活用まで幅広い技術・アーキテクチャに関われる
生成AIを業務・システムに組み込み、顧客価値創出の最前線に携われる
短いサイクルで検証・改善を繰り返しながら、顧客と共に解決策を形にできる

ポジションの特徴
コンサルとエンジニアを兼ねるハイブリッドロール
要件整理から設計・実装・本番導入まで一貫して担当できる裁量
ソリューションに縛られず、課題起点で最適な技術を選び実装できる
現場で得た知見を主力プロダクトへ還元し、プロダクト進化に直接貢献できる

【業務概要】
同社では業務改革を以下のフローで考えており、本ポジションは主に5 8の業務を主導しながら、1 4の上流工程（課題設定・要件定義）へも深く関与していただきます。
1. 現場ヒアリング
2. 業務可視化
3. 課題抽出
4. 課題の優先順位付け
5. ソリューションの検討
6. ソリューションの開発（ベンダーコントロール含む）
7. 現場への納入
8. フォローアップ、定着支援

本ポジションの醍醐味は、5 8の実装フェーズで強み（AI/データ領域）を発揮するだけでなく、1 4の「そもそも何を解決すべきか」というコンサルティング領域から参画し、技術的視点で事業をデザインできる点にあります。

【BXチームのミッション】
単なる業務改善に留まらず、事業そのものを変革する。現場に深く入り込み、データとテクノロジーを駆使して業務プロセスを再構築することで、全社の生産性を飛躍的に向上させ、新たな企業価値を創造することがミッションです。

（1）既存事業の変革（Optimization & Improvement）
全社業務プロセスの改革
各事業部に深く入り込み、業務の可視化・分析を実施。生成AI、RPA、ノーコードツール等を活用し、属人化している業務や非効率なプロセスを抜本的に改善します。

A.事業課題解決プロジェクトの推進
経営層はじめ、現場側やIT部門など、多種多様な組織と連携を取り、関係者を巻き込みつつ、ワンチームとなって、経営課題に直結する個別プロジェクトをリードします。なお、テクノロジーありきではなく、課題を起点とした課題解決型のアプローチを目指します。

B.先端技術の導入と社内浸透
生成AIなどの最新技術を積極的にリサーチし、事業活用の可能性を追求します。安全な活用を促進するためのガイドライン策定や、全社のデジタルリテラシー向上のための啓蒙活動も担います。

（2）新たな価値創造（Innovation & Incubation）
C.DXによる新規事業・サービスの企画立案
社内に蓄積されたデータを活用し、「不動産×テクノロジー」の領域で新たなビジネスモデルやサービスを企画・推進します。将来的には事業化も視野に入れた、未来への投資となる活動です。

【この仕事の魅力】
・0→1の経験: 新設チームの立ち上げメンバーとして、組織のカルチャーや仕組みづくりから携わることができます。
・経営視点: 経営部門直轄のチームとして、経営課題にダイレクトに触れ、自身の仕事が事業成長に直結する手応えを感じられます。
・大きな裁量: ツールの選定からプロジェクトの進め方まで、大きな裁量権を持ってスピーディーに業務を推進できます。失敗を恐れず挑戦できる環境です。
・エンジニア×コンサルタントの二刀流: 開発だけに閉じこもりたい方には向きません。現場の一次情報を元に「どのデータをどう利活用すれば事業が変わるか」を定義し、それを自らの技術で実装まで繋げる「手触り感」のあるキャリアを構築できます。
・圧倒的な技術的裁量と投資スピード: 非上場化により、AIエージェントや高度なデータ基盤構築への大胆かつスピーディーな投資が可能です。「データ基盤の最適化」や「AIエージェント／RAG実装」のスキルを、事業を動かす最大の武器として活用できます。

【ミッション】
当社の生成AI・データ活用を支えるAIプラットフォームを設計・開発・運用し、社内外の開発者や事業部門が、安全かつ迅速にAIサービスを構築・展開できる環境を実現します。
私たちはデータやAIモデルをユーザー企業の統制下で安全に扱える、主権性の高いAIプラットフォームを目指しています。個別案件や技術検証・実践を通じて得た知見をプラットフォームへ還元し、AI活用の再現性・拡張性・信頼性を高めるとともに、ユーザー企業の開発・運用体験を継続的に向上させます。

【主な業務】
個別顧客向けのAIアプリケーション開発ではなく、複数の組織・サービスから共通利用される「AIサービス共通基盤（PaaS）」の要件検討・技術検証・設計・開発・運用を担います。

【具体的な業務】
入社後は、これまでのご経験や専門性、プロダクトの状況、チーム内の役割分担を踏まえて担当領域を決定します。スクラムチームでは、以下のような業務を担います。
・AI駆動開発やミドルウエアの導入・改善による、開発生産性と品質の向上
・社内外の開発者が安全かつ迅速にAIアプリケーションやAIエージェントを開発・運用するためのAIサービス共通基盤（PaaS）の設計、開発、運用
・AIアプリケーション開発を効率化する共通機能、API、SDK、テンプレート、管理機能の整備
・LLM呼び出しに留まらない、RAG、LLM Proxy、モデル評価、AIライフサイクル管理などコア機能の開発
・エンタープライズ企業が安心してAIを活用するためのデータトラスト、AIガバナンス要件の実装（LLMガードレール、厳格な認証認可・アクセス制御、監査ログ、データ保護など）
・大規模データ基盤（レイクハウスなど）とAIをシームレスかつ安全に連携させるデータパイプラインおよびクエリ分析／データ処理基盤の設計
・AIモデルを継続的かつ安定稼働させるためのLLMOps／MLOps／DevOps基盤の構築（モデル管理、監視、ログ、評価、デプロイ自動化）

※開発はアジャイルに進めているため、担当領域は入社時点の開発状況とご経験・志向を踏まえて決定します。上流工程だけでなく、設計・実装・レビュー・運用改善まで幅広く携わります。


仕事の魅力
・個別顧客向けのAIソリューションではなく、複数の組織・サービスで再利用される汎用的なAIサービス共通基盤の立ち上げに、中核メンバーとして携わることができます
・大規模AIプラットフォームの設計・開発・運用に携わり、技術選定、アーキテクチャ設計、開発標準の策定に裁量を持って関わることができます
・検証だけで終わるPoCではなく、本番利用を前提とした企画・設計から、開発・運用・共通化まで、プロダクトライフサイクル全体を経験できます
・大規模データ、GPU基盤、分散処理、モデル推論、AIガバナンスなど、エンタープライズAIに必要な技術領域に挑戦できます
・社内外のクラウド、AI、データ、セキュリティ各領域の専門家と連携しながら業務を進めるため、さまざまな分野の知見を深めて成長できる環境が整っています
・AI駆動開発を積極的に取り入れながら、当社が社内外へ提供するサービスに求められる高い品質・信頼性・可用性を備えた、大規模ソフトウエア開発の知見を身につけることができます
・AI領域の実務経験が限定的な方も、クラウド、バックエンド、データ基盤、プロジェクト推進などの強みを生かし、業務を通じてAIプラットフォーム領域へ専門性を広げることができます

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

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

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

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

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

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

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

主な業務内容
映像プラットフォーム・プロダクトのTechPdM 業務

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

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

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

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

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

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

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

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

主な業務内容
●映像プラットフォームのTechPdM業務

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

●開発プロジェクトの推進・技術リード

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

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

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

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

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

主な業務内容
●ソリューション開発のTechPdM 業務

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

また、リファラルやコンペ等を通じた新規顧客の開拓も行っていただきます。


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

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

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

1. セキュリティ関連の対応・ルール作成 ・ISMS／プライバシーマークの運用 ・SOC2、および米国子会社のISO27001の取得・運用にあたっての社内側の対応 ・審査・監査対応の社内窓口 ・セキュリティポリシーの策定・運用、従業員向けセキュリティ教育 ・クライアント提出用セキュリティチェックシートの回答と、標準回答集の整備 ・クライアントからの端末・環境の確認要求への対応

2. SaaSの導入・社内システムの管理 ・各種SaaSの選定・導入 ・社内ツール配布基盤の運用（配布チャネル、バージョン管理、カタログの整備） ・IdP連携によるSSO、デバイス登録、トークン管理、RBACの権限モデルの運用と棚卸 ・SSO、SCIM、グループ／権限設計の実装 ・社内ツール基盤で今後の実装が想定されている機能への対応 　− 各種SaaSの権限管理、脆弱性スキャン、LLMゲートウェイ等 ・スクリプト／API連携による運用の自動化 ・入退社ITオペレーションの標準化など各種ワークフロー整備 ・オフィスネットワーク（Wi-Fi、VPN）の管理 ・ドキュメント整備：IT関連の社内ドキュメント、マニュアルの作成・更新

3. SaaSのアカウント管理 ・アカウント発行 ・アカウントの定期棚卸 ・SaaSライセンスの管理と棚卸 ・社員からのIT関連問い合わせ対応、トラブルシューティング

4. 社内のデバイス管理・キッティング ・キッティング業務 ・MDM（Jamf等）の運用、構成プロファイルの設計・配布 ・開発者向け端末のセットアップの標準化・スクリプト化 　（Docker、Cursor、Claude Code等がCLIで動作する状態が前提となります） ・IT資産の管理と棚卸

5. 研修用端末の準備 ・研修用端末の準備

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

1．募集の背景と部門のミッション

当社では、数百億円規模のデジタル投資を継続的に行い、デジタル・AIを軸とした変革を推進しています。本募集部門はその中核として、全社のデジタル戦略とAI活用推進を担い、重点AIプロジェクトの旗振り役として全社レベルで変革を牽引しています。

本募集は、AI・デジタル領域における3領域10職種を対象とした部門単位での募集です。生成AI／AIエージェント領域において、テーマの検証（PoC）からプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製で一気通貫に進める体制のもと、事業の中枢でAIに取り組むポジションです。

2．組織・開発体制

生成AI／AIエージェント領域では、ビジネス部門の課題と向き合うプロジェクト推進チームと、エンジニアを抱えるテクノロジー開発チームが連携しながら、PoCからプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製開発で一気通貫に進めています。

体制はBiz×Dev×Designの協働を前提とし、エンジニア、デザイナー、ビジネス、R&Dを推進するデータサイエンティストが近い距離で議論しながらプロダクトを推進しています。

内製開発のため、仮説検証からリリース、運用改善までを短いサイクルで回せる点が特徴です。すでに複数のプロダクトがリリースされ、数万人規模の従業員の日常業務で利用されています。


3．募集ポジション（3領域10職種）

＜領域1：エンジニア＞

・AIテックリード
技術的な意思決定と開発推進をリードします。実現可能性の判断・要件整理から、技術選定・アーキテクチャ設計、開発環境の標準化、運用改善までを横串で担います。

・ソリューションテックリード
プロダクト・案件を横断して技術の意思決定を担います。技術評価、本番運用を前提としたアーキテクチャ設計・レビュー、共通基盤や設計ガイドラインの整備を通じて、組織全体の生成AI開発力を高めます。

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

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

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

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

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

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

・ITアーキテクト
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・推進します。運用体制やガードレール等の仕組みづくりから、導入するIT・AIツールの評価・検証・導入判断までを担います。

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

4．プロダクト例
・面談記録・議事録作成支援
対面／オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS／Webアプリケーション

・スライド生成支援
作成したい内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成

・リサーチ支援
Web上の膨大な情報をAIが検索・精査し、レポートを自動生成

・営業支援
過去の法人営業担当者とお客さまとの打ち合わせ内容やお客さま情報をもとに、AIエージェントが次の商談資料を自動作成

・社内手続き検索支援
事務・与信など膨大な社内情報から、社員の質問に関連する手続書やマニュアルをAIが検索し、回答を生成

・暗黙知の形式知化
AIが法人営業担当者にインタビューし、営業ノウハウをナレッジ化

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


6．応募について
本求人は部門単位での募集です。応募時点で職種を確定いただく必要はありません。ご経験の内容と幅、ご志向をふまえ、上記10職種のなかから最適なポジションをご相談しながら選考を進めます。

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

1．募集の背景と部門のミッション
当社では、長期戦略・変革プランのもと、データ・AIを活用した変革（DXからAXへ）を推進しています。デジタル戦略部門・システム部門を中心に、データマネジメント基盤の整備、AI（予測AI・生成AI）の実装、法人向けポータルサイトの拡充、勘定系システム（含む周辺システム）の着実な更改・維持運用を同時並行で進めています。
2026年10月には2線組織として「情報セキュリティ統括部署」を新設し、サイバーセキュリティを含む当社グループ全体の情報セキュリティ態勢の高度化に着手しました。本募集は、デジタル戦略部門・システム部門・情報セキュリティ統括部署・内部監査部門を対象とした、4部門・7職種の部門横断募集です。

2．組織体制
デジタル戦略部門（データ・AI・デジタルサービスの企画・実装）、システム部門（システム企画・勘定系更改・サイバーセキュリティ施策）、情報セキュリティ統括部署（2線としての情報セキュリティ管理）、内部監査部門（システム監査）の4部門で構成。勘定系の安
定運用やセキュリティ・監査といった「守るIT」と、データマネジメント・生成AI実装といった「攻めるIT」が同じ組織の中で並走しており、企画・開発・運用からリスク管理・監査まで、事業会社ならではの横断的な経験を積むことができます。

]3．募集ポジション（4部門・7職種）
●デジタル戦略部門（4職種）
データサイエンス・データマネジメント業務・人材育成マネージャー（候補者可）／データマネジメントオフィサー（DX）／MLエンジニア（予測AI）・生成AIエンジニア（プロンプト・RAG・精度）／法人向けポータルサイト企画・運営担当（Webディレクター）
主な業務：データサイエンス・データマネジメントの組織習熟度向上施策と理系人材の教育課程の企画・実行、データソースの真正性・加工プロセスの体系的管理とメタデータ整理の全社展開、予測・分類モデルの設計・開発・運用、社内業務へのLLM適用（プロンプト設計・RAG開発・API連携による生成AIアプリ実装）、ポータルサイトの運営・改善とサービス改善企画

●システム部門（1職種）
システム企画／プロジェクト推進／サイバーセキュリティ人材
主な業務：システム化企画・IT戦略の立案と新技術（AI・RPA・アジャイル開発等）の活用検討、勘定系更改プロジェクトおよびDX関連施策のプロジェクト管理（ベンダーマネジメント含む）、サイバーセキュリティ施策の企画・立案、コンティンジェンシープラン整備、インシデント対応・運用監視
●情報セキュリティ統括部署（1職種・2026年10月新設）
情報セキュリティ管理（2線）／サイバーセキュリティを含む情報セキュリティ全般　※エリアコースでの採用
主な業務：当社グループの情報セキュリティに関する全体計画の策定・管理、各種ルールの策定・見直し、各種リスク評価、TLPT等によるインシデント対応力の向上施策の企画・推進。新設部署の立ち上げメンバーとして、全社的な態勢整備を推進いただきます。
●内部監査部門（1職種）
システム監査／リスク管理担当
主な業務：システム開発プロジェクトの監査（モニタリング・アセスメント・経営へのレポート）、システム障害の真因分析・再発防止策の評価、セキュリティ関連規定の整備・評価

4．応募について
本求人はデジタル戦略部門・システム部門・情報セキュリティ統括部署・内部監査部門の合同募集です。応募時点で職種を確定いただく必要はありません。ご経験の内容と幅、ご志向をふまえ、最適なポジションをご提案します。
以下のような方に向いています。
・データ・AI・デジタル技術を活用して、中小企業支援の変革に取り組みたい方
・企画・開発・運用からリスク管理・監査まで、金融機関のITを横断的に経験したい方
・新設部署の立ち上げなど、態勢づくりの段階から主体的に関わりたい方

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

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

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


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

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

募集ドメインについて
FintechSHIFT事業部にて募集しております。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

※ご経験やご志向性にあわせてポジションのご提案をさせていただきます。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

担当領域におけるAIエージェント事業戦略の立案および実行を担当します。
担当領域の売上・収益に対する最終責任を負います。
重要顧客とのエグゼクティブリレーション構築および市場開拓を行います。
組織の構築・マネジメント（採用・育成・体制設計）を担当します。

顧客のセールスAX実現に向け、「業務」「システム/データ」「AI」「ユーザー」の4つの壁をすべて突破することをミッションとします。顧客ごとのカスタムAIエージェントの構築・導入を、業務理解から納品まで一気通貫でリードします。

【業務内容】
・業務ディープダイブ：顧客の現場業務プロセスに深く入り込み、AIエージェントで解くべき課題を発掘・定義
・企画・提案：AIエージェント活用のROI設計と導入方針を策定し、経営層への提案・合意形成を主導
・要件定義：顧客固有の業務要件を構造化し、AIエージェントの機能・ワークフロー・UXを設計
・FDEとの共同開発：Forward Deployed Engineer（FDE）とペアを組み、AIエージェントの実装・テスト・改善を主導
・納品・定着支援：ユーザートレーニングおよび効果検証を行い、継続的な改善サイクルを確立
・プロダクトフィードバック：フィールドで得た知見をプロダクトロードマップに還元

業務の変更の範囲は、会社の定める業務です。
本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

※業務内容の変更の範囲：当社業務全般

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

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

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


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

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


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


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


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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

※本求人は、同社での採用となります。
※業務内容の変更の範囲：同社業務全般

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

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

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

具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DEV TOOLS:
案件によって使う技術は変...

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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