LLM転職求人

718 件

具体的な業務
本ポジションは、人事領域におけるデータプラットフォームを整備し、採用・配置・評価といったあらゆる意思決定をデータドリブンに進化させる役割を担います。

HCM（人事基盤）やATS（採用管理システム）などのHRツールを軸に、散在する定性データや非構造化データを整備・統合。単なる「データの可視化」に留まらず、AI活用やピープルアナリティクスを支える次世代型基盤への刷新を主導し、「攻めの人事DX」を実現します。

〔具体的な業務〕
● HRデータプラットフォームの拡張・最適化
採用・配置・評価等の意思決定に最適化された統一データモデルの策定
BigQuery、GCS、dbt等を用いたスケーラブルなDWHおよびデータマートの設計・構築
各種人事ソースシステムからのETL/ELTパイプラインの設計・実装

● 人事業務の再設計（BPR）
既存業務の自動化にとどまらず、業務プロセス自体の再設計・AIなどのシステムを用いた完全自動化フローを構築
AI／LLMを活用したオペレーションの高度化・自動化
人事担当者や経営陣のニーズをくみ取り、人事メンバーが本来の業務に向き合う環境を実装

● データ活用の民主化とガバナンス設計
セキュアな権限管理とセルフサービスBI環境の構築
非エンジニアでも意思決定にデータを活用できる仕組みの実装

本ポジションの魅力
「数字」と「感情」が交差するドメインへの挑戦
?経営的な計数管理（人員数・人件費など）と、定性的な人の感情（エンゲージメント・評価）という最も難易度が高く奥深い人事データに挑むことで、データマネジャーとしての市場価値を極めることができます。

「技術的解像度」を武器に、上流工程からプロセスの再設が可能
?単なる「御用聞き」ではなく、現場の曖昧な要求を「技術的に実現可能かつ、手戻りのない精緻な仕様」へと翻訳し、プロジェクトを最短距離でけん引できます。

AIを活用した先進的なデータ環境の構築
? 既に蓄積された膨大な構造化・非構造化データを、生成AIを用いて「誰もが即座に分析・活用できる基盤」へと構築していきます。
単なるBIツールによる数値の可視化にとどまらず、AIによる傾向分析や意思決定支援までをデータ活用のプロセスに直接統合し、経営判断の在り方をエンジニアリングの力で直接アップデートできます。

開発環境、使用するツールなど
言語：Python, SQL, Google Apps Script
データベース・DWH：BigQuery, Google Cloud Storage, Cloud SQL
インフラ・プラットフォーム：GCP（Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Workflows など）
CI/CD・運用・監視：GitHub Actions, Terraform, Cloud Logging など

業務概要:大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AI技術を用いて、AIサービス・プロダクトの開発・運用を担います。プロンプト設計、LLM API活用、ファインチューニング、AIエージェント構築、MLOps環境整備など、モデルを「動くもの」として実装する技術に携わります。学術研究や個人開発での経験も歓迎します。

具体的な業務:
1. LLM（GPT-4, Claude, Llama等）を用いたアプリ・PoC開発
2. LangChain, RAG, ベクトルDBなどを用いた生成AIアーキテクチャの構築
3. PythonによるAPI開発（FastAPIなど）・コンテナ化（Docker）
4. CI/CD・MLOps環境整備
5. ユーザー課題に即したLLM選定・チューニング・評価

ポジション・部門の魅力:
1. 金融×AIのリアルな社会課題に挑戦: 決済・金融領域における膨大なテキスト・数値データを扱い、会員対応、内部業務、リスク管理など、人とAIの協働を支える仕組みを開発します。
2. 生成AIを事業価値に変える先端プロジェクト: ChatGPT, Claude, LlaMAなどの最新LLMを活用し、実際に業務やサービスへ組み込むプロジェクトに携わります。技術検証だけでなく、“動くAI”を社会実装するフェーズに参加できます。
3. LLM活用の全工程を経験できる環境: PoC企画からプロンプト設計、評価、チューニング、API化、運用まで一貫して担当。小規模精鋭チームで裁量を持ち、生成AIの可能性を広げることができます。
4. 自由な発想と新技術への探究を歓迎する文化: PoC提案や個人開発での挑戦も評価対象。OSSや論文発表など、技術的アウトプットにも積極的なエンジニアを歓迎します。

AI & Model Development
Design, train, and deploy predictive machine learning models and LLM-powered applications, including Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems.
Leverage Azure Machine Learning and Azure AI Foundry to build scalable and production-ready AI solutions.

Data Integration & Collaboration
Partner with data engineering teams to ingest and process high-volume datasets (Parquet, CSV, text) from Azure Data Lake Storage (ADLS) and Azure Synapse Analytics.
Ensure seamless integration between data pipelines and AI workflows.

Application Architecture
Develop serverless orchestration layers using Azure Functions to connect AI models with downstream applications and APIs.
Support real-time and batch inference use cases.

Search & Storage Optimization
Use Azure AI Search to enable low-latency retrieval for AI outputs, embeddings, and metadata.
Contribute to efficient data and metadata storage strategies.

Operational Excellence & MLOps
Implement MLOps best practices, including model versioning, monitoring, and lifecycle management.
Integrate AI workflows into CI/CD pipelines to enable automated testing and deploym

【業務概要】CEO直下で、当社の経営戦略をシャープに策定し、実行管理する「攻めの経営企画」をリードしていただきます。戦略を描くだけでなく、各部門を巻き込んで実行まで責任を持ち、経営の意思決定を加速させる役割です。入社後の最優先テーマは中期事業計画の策定と戦略の優先順位付けおよび実行管理です。特にマルチプロダクト戦略（自社製品等の新プロダクト群）の事業戦略策定が最優先テーマとなります。
【具体的な業務】1. 経営戦略の策定
- 中長期の経営戦略・事業計画の策定をCEOと共にリード
- 市場・競合環境の分析に基づく戦略オプションの立案
- 事業ロードマップの具体化と推進（マルチプロダクト戦略、グローバル展開、Mid-Enterprise展開、契約プラットフォーム化）
- 新規事業・新規市場参入の検討と事業性評価（近接領域展開を含む）
2. 戦略の実行管理
- 策定した戦略の実行計画への落とし込みと進捗管理
- 各事業部門（GTM/プロダクト/開発）との連携による戦略実行の推進
- 経営目標（KGI/KPI）の設計とモニタリングの仕組み構築
- 経営会議・全社戦略推進会議での論点整理とファシリテーション
- 経営合宿の企画・論点設定・議論のドライブ
3. 経営の意思決定支援
- 経営陣への意思決定材料の提供（財務分析・市場データ・シナリオ分析等）
- 資金調達・IR・投資家コミュニケーションの戦略面での支援
- M&A・アライアンス等の非連続成長施策の検討・推進
4. 全社横断プロジェクトの推進
- GTM横断（Tier別戦略の策定・リソース配分の見直し等）のプロジェクト推進
- プライシング戦略の策定・見直し
- アライアンス先との事業開発の推進
【ポジション・部門の魅力】1. 特定の市場領域で、経営の中枢を担う
- このポジションは、単なる「経営管理」ではありません。新たな市場を創出しリードしていく「攻めの経営企画」をゼロから立ち上げるポジションです。
- 当社の比較対象はSaaS企業ではなく、他社プラットフォーマーのような巨大プラットフォーマーです。
- 超大企業の基幹業務システムにおける特定の領域で、大手法律事務所との資本業務提携という参入障壁を武器に、市場そのものを創り上げる経営戦略を描く立場です。
2. CEO直下で、会社の方向性を決める
- レポートラインはCEO直下です。会社の方向性を決める意思決定に直接関与できます。
- CEOとの距離はゼロ。経営課題を構造化し、戦略をシャープに策定するブレーンとしての役割です。
- 現在、経営管理部長がガバナンス・コンプライアンス・上場準備・資金調達といった「守り」の経営管理を担っていますが、本ポジションは経営管理部長と協働しながら「攻め」の領域、事業戦略の策定・実行管理を専任で担う位置付けです。
- 経営と対等に議論ができる人材として、分析者ではなく、意思決定を加速させるパートナーとなることを期待しています。
3. 経営企画機能を一から立ち上げるフェーズ
- 既存の枠組みにとらわれず、自分の手で経営の仕組みを構築できる希少な機会です。
- 現状、当社には経営戦略をシャープに策定し実行管理する「攻めの経営企画」が決定的に足りていません。
- 事業戦略の策定・実行に対する寄与が現状ない状態であり、これは裏を返せば、経営企画の型・プロセス・ツール・会議体のすべてを自分の手で設計できるということです。
- 経営会議をはじめとする全社会議の論点設計、経営合宿の企画、KGI/KPIモニタリングの仕組み構築、各事業部門（GTM/プロダクト/開発）との連携フレームワーク、経営陣への意思決定材料の提供フォーマットなど、経営企画の形を自分の意思で決められます。
- 経営企画機能の立ち上げ期だからこそ、大企業の既存部門では味わえない「経営の仕組みを丸ごとデザインする」という圧倒的な裁量と責任があります。
4. 大規模なプロダクトを創る当事者になれる
- 向き合うのは、大規模な市場ポテンシャルです。
- 他社プラットフォーマーを超えるような売上を創り、日本のアプリケーションレイヤーを守るという壮大な目標に向けた経営体制を構築する立場です。
- これは絵空事ではありません。当社は既に多くの大手企業を顧客に持ち、LLMの進化がダイレクトにプロダクト価値と市場規模を押し上げる稀有な事業領域に位置しています。
- 現在の法務部向け業務プラットフォームから、事業部向け展開、そして対外的な契約交渉まで含む社会インフラへと、3段階の事業ロードマップが明確に描かれています。
- この壮大なロードマップを経営戦略として具体化し、各フェーズの事業計画・リソース配分・投資判断を設計するのが本ポジションのミッションです。
- マルチプロダクト展開による顧客単価の引き上げ、グローバル市場への参入タイミング、M&A・アライアンスによる非連続成長、これらの戦略オプションを評価し、経営としての意思決定に落とし込む当事者になれます。
5. 上場を見据えた成長ステージ
- 経営幹部としてIPOまでの道筋を描き、実行するポジションです。
- 資金調達・IR・投資家コミュニケーションの戦略面での支援も担います。
- 当社は上場を見据えた成長フェーズにあり、IPOに向けた経営体制の構築は経営企画の重要なテーマの一つです。
- 単にIPO準備の事務手続きではなく、上場後を見据えた中長期の成長ストーリーの設計、どのタイミングで・どのような企業価値で・どのマーケットに上場するかという経営の根幹に関わる意思決定に関与します。
- 投資家へのエクイティストーリーの構築、資金調達のプランニングと実行、IR戦略の策定など、経営管理部長と連携しながら経営企画の立場から成長戦略と資本市場戦略を一体的に設計する役割です。

【ポジションの魅力】
・新チーム立ち上げにおいて、技術/アーキテクチャの意思決定を担える
・技術を手段として、業務やビジネスの構造そのものを変えることに向き合える
・個別開発に留まらず、再現性のあるソリューションとして昇華させることに関与できる

【具体的な業務】
業務プロセスを踏まえたAI活用の設計およびアドバイザリー業務に従事していただきます。

業務イメージ:
・システム全体（LLM、データ基盤、クラウド）のデザイン・設計方針策定
・Webアプリケーションおよびバックエンドシステムにおけるアーキテクチャ設計および技術選定
・生成AI（RAG等）を活用したアプリケーションに関する設計および技術的意思決定
・設計 開発プロセスにおける技術的観点でのレビューおよび意思決定支援

主なPJ事例:
・クライアント企業：AI-Ready戦略企画
・クライアント企業：アフターサービス新事業構想・AI開発PoC
・クライアント企業：工程設計業務における属人化解消AI企画・開発
・クライアント企業：新規AI運用オペレーション構想企画・AI開発

業務概要
CxO管轄のDXチームの一員として、当グループ全体の生産性向上を目的に、業務効率化・品質向上につながるDX施策およびAI活用施策に携わっていただきます。
入社後は、生成AI、データ活用、各種SaaS、API連携などを用いた業務支援ツールや業務アプリケーションの実装・改善を中心にご担当いただきます。将来的には、経験や適性に応じて、企画、要件定義、導入推進、運用改善などの上流工程にも携わっていただくことを期待しています。

具体的な業務
・生成AIを活用した業務支援ツール、分析機能、業務アプリケーションの設計・開発
・API連携、スクリプト開発、SaaS活用による業務自動化・システム連携の設計・実装
・データの収集・加工・分析・可視化およびダッシュボードの構築
・AI出力の評価・改善および業務適用に向けたチューニング
・導入後の保守・運用改善・活用促進

将来的には以下の業務にも携わっていただくことを想定しています。
・各部門へのヒアリングを通じた業務整理、課題抽出、要件定義、運用設計
・業務効率化・品質向上を目的としたDX施策・AI活用施策の企画立案
・業務部門や関係者と連携した導入推進・定着支援

【業務概要】サービス部門やパーツ管理部門など、各ステークホルダーの業務プロセスを通じて蓄積されるデータを整理・分析し、業務課題の可視化から解決に向けたデータ活用ソリューションの検討、要件定義、開発、現場展開までを一気通貫で担っていただきます。単なる分析業務に留まらず、「どのデータを、どのように集め、どう使えば業務が変わるのか」を関係者と対話しながら構想し、実際に業務で使われ、成果につながる仕組みとして実装することがミッションです。
【具体的な業務】
・組織が顧客ニーズや変化するビジネス要件に素早く対応できるよう、データと情報技術を活用した業務高度化・DX推進を担います。
・サービス部門・パーツ管理部門・関連BUとの連携による業務課題の把握、データ活用テーマの整理。
・サービス収益、エンジニア稼働状況、パーツ在庫状況などの可視化・分析。
・ユーザーからの基本的な問い合わせ対応や、アプリケーション／Webサイトの機能を十分に活用いただくための助言・支援（ただし、ユーザー対応やヘルプデスク業務が中心ではない）。
・データ分析だけでなく、データ収集・整理、データ活用のための仕組みづくりやシステム構築にも従事。
・ERPデータおよび現場で活用されているExcelデータをベースとした、ヘルスケア事業に関わる業務データの整理・分析・可視化。
・事業・サービス運営状況を多角的に把握するための、収益・稼働・在庫・作業状況等を横断したダッシュボードの構築および経営可視化支援。
・財務部門・会計部門と連携し、作業内容別・契約形態別の収益構造や原価構造をデータ分析により可視化し、収益最適化に向けた改善検討および意思決定支援。
・所員の労働状況改善を目的とした、作業報告書データや勤休データの分析（業務負荷や作業実態の把握、ムダ・偏りの可視化、業務改善テーマの抽出）。
・パーツ管理・サービス部門と連携した業務データ活用（在庫状況やサービス運営データの可視化・分析、業務効率化や運用改善に向けた検討・提案）。
・関係部門と協業しながら現行業務への理解を深め、データ活用を通じた業務高度化・経営支援を推進。
・現場に行かずとも、デスク上で事業・業務状況を把握・分析できる環境の整備・高度化。
・携わる事業・サービス例：保守サービス事業におけるデータ活用推進、当グループ会社におけるパーツ管理業務の可視化・効率化、サービス収益・稼働状況データを活用した業務高度化、LTV把握。これらを通じて、医療現場の安定稼働をデータで支え、社会的意義の高いサービス創出に貢献します。
・開発環境：言語（Python、VBA）、環境（AWS、Linux、Windows）、ツール（BIツール Tableau 等）。
・配属組織の役割：医用機器のアフターサービス領域において、業務プロセスや各種データを活用したサービスDXの企画・設計・開発を担う組織です。本ポジションでは、サービス部門・パーツ管理部門の業務課題を起点としたデータ活用テーマの抽出、必要となるデータ（業務データ・管理データ等）の整理、収集方法・管理方法の検討、データの可視化・分析および、業務で活用可能な仕組み・システムへの落とし込み、関係部署と連携しながら、現場で使われるソリューションとして展開・改善を担います。
【ポジション・部門の魅力】
・医療現場を支える業務の“裏側”をデータで支える仕組みづくりに直接関与することができ、「医療を止めない」という社会的意義の高い取り組みに貢献できます。
・当社および当グループ会社を対象としたデータ活用ソリューションの構築を通じて、業務理解からデータ整理・可視化、仕組み化・システム開発までを一貫して経験できる点が特徴です。Excelデータ、ERPデータ、AWS、BIツールなど、実務に近い幅広い技術・データに携わることができます。
・データ活用ソリューション開発の中核メンバーとして、これから成果を本格的に創出していくフェーズに関わることができ、自身の取り組みが業務改善や意思決定にどうつながったのかを実感しやすい環境です。
・プロジェクト単位で裁量を持って業務に取り組めるため、スピード感を持って新しいテーマや技術の検討・導入に挑戦できる点も本ポジションの魅力です。
・キャリアパス：配属先には、業務理解・データ活用・システム開発など、それぞれ異なる専門性や強みを持つ経験者採用メンバーが多く在籍しており、日々の業務やプロジェクトを通じて、互いに知見を共有しながら専門性を高めていける環境です。まずは、データ活用領域におけるデータ活用・システム開発の実務を通じて、業務理解と技術の両面での専門性を深めていただくことを期待しています。その後は、ご志向や適性に応じて、データ活用テーマの企画・要件定義を主導する立場、複数プロジェクトを横断して支援する立場、他部門や他事業部と連携した横断的なプロジェクトへの参画など、活躍の幅を段階的に広げていくことが可能です。将来的には、ヘルスケア事業全体を対象としたデータ活用の高度化や、サービスDXを牽引する中核人材としてのキャリア形成も期待されています。
・働き方：業務によって出社と在宅を使い分けたハイブリッドワークが可能です。
・教育／育成支援：キャリア別の教育プランを用意しています。業務遂行にあたり必要な知識を学ぶための外部セミナー等も受けていただくことができます。

業務概要:当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、AIエンジニアの観点からご活躍いただきます。当社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、生成AIを中心に活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。

具体的な業務:
1. 業務部門と連携したAIエージェント/RAG等の技術を用いたアプリケーション開発
・各部署のナレッジに特化したRAGアプリの設計・開発
・社内の業務フローに即したAIエージェントの設計・開発
・開発高速化を目的とした生成AIアプリケーションのテンプレート化
2. 生成AIアプリケーションのモニタリングによる継続的な評価・精度改善
・AIガバナンス対応のためのガードレール設計・構築
・継続的改善に向けたモニタリングの仕組み構築
・フィードバックに基づいた改善の実施
3. アプリケーション安定提供のための適切なAIサービスの技術選定、基盤強化の企画
・AWSを中心とした利用サービスの選定
・マルチクラウドを見据えたAI活用環境の企画

ポジション・部門の魅力:
・国内有数の決済データ：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結：マーケティングやレコメンドなどの攻め領域、不正検知や与信審査などの守り領域など、様々なビジネスに直結する課題に取り組めます。ビジネスの上流〜下流まで、一気通貫で取り組むことができます。
・幅広い技術：予測AI/生成AI関わらず、ビジネス課題を解決するために様々な技術を扱っています。特有の技術にとらわれることなく、日々新しい技術を取り入れ、業務活用することができます。

業務概要:日本を代表する超大企業の契約業務変革を、導入から全社展開まで一気通貫でリードしていただきます。プレイヤーとして重要アカウントの非定型的なサクセスと、マネジメントとしてサクセス定義・オペレーション構築まで含めた双方を期待します。

具体的な業務:
「シニア」レイヤーとしての期待:
契約プラットフォームの「全社・全グループ会社」展開のハブとして、顧客をグリップする（超エンプラの戦略的なアカウントマネジメントを行う）ことを期待します。

カスタマーサクセス・コンサルタントとしての期待:
もちろん、カスタマーサクセス・コンサルタントとしての以下の通常業務も含みます。
1. 導入プロジェクトの推進
- 顧客にとって最適な業務オペレーションの企画
- プロダクトの利用方法や既存システムとの連携提案（稟議システム連携・権限設計・データ移行等）
- 顧客に「最大利用領域で、最短で導入」を行ったうえで、利活用フェーズへ引継ぎ・連携
2. 利活用支援と価値最大化
- 導入後の利活用モニタリング、新機能・新サービスの提案
- 法務部門→事業部門など複数部署・全社展開の設計・推進
- ユーザー会やカンファレンスを通じたコミュニティづくり
3. 当社の構想の提案
- 新規プロダクトの導入にあたり、顧客向けに構想を資料で構造的に提示
- 自社サービスの思想・理想を顧客に浸透させ、将来のファン創り
4. 組織横断プロジェクトへの参画・リード
- セールスやPdM向けに、顧客フィードバックに基づいた新規プロダクトの立案や既存機能の改善提言
- セールスやプロダクト開発など、社内の他部署と連携した全社的な顧客課題解決プロジェクトの推進

業務のリアル:
1. 導入プロジェクトの期間
- プロダクトによりますが、最短で2か月、標準で半年ほどとなります
2. 導入企業の企業規模
- 売上高以上の超大企業が中心です
3. 導入企業の主なステークホルダー
- 法務部門はもちろん、経営層・事業部門・DX/IT部門など多岐に渡ります

CSに求められる役割:
1. 顧客の事業・組織の深い理解
- 法務部がなぜこのように組成されたか、事業部門との役割分担、事業背景から要請されていること、を構造的に把握する
2. 信頼構築と人間関係力
- 決裁者・現場双方から信頼を得て、組織内の力関係を読み解きながら適切にステークホルダーに向き合う
3. プロジェクトリード力
- 顧客が気づいていない論点を整理し、課題設定・プロジェクト化・タスク構築・スケジュール管理まで一気通貫で推進する
4. システム構造理解
- ERP・基幹システムとの連携機構を理解し、自社サービスの仕組みの構造を把握した上で顧客との議論をリードする
5. 構想提案力
- 変化し続けるプロダクトの思想・コンセプトをキャッチし続け、顧客に対して資料で構想を提示し、共感を得る

業務で使用するツール:
Slack、Gmail、Google スライド、Google スプレッドシート、Backlog、Salesforce、Zendesk、Sansan。その他、日常的にClaudeやGeminiなどのAIツールを活用しています。

ポジション・部門の魅力:
「SaaSのカスタマーサクセス」ではない
プロダクト企業である当社のCSは「自分たちが、ベストプラクティスと信じるプロダクトを通じて価値を届け」ます。SaaSのCSによく見られる「ツールの使い方を教える」仕事ではありません。従来型の受託開発に見られる個社カスタマイズもしません。当社のCSは、未成熟なプロダクトを前提に、顧客の業務プロセスに深く入り、構想を提示し続けて「顧客にとっての正解」を一緒に創るコンサルタントです。向き合う顧客は超大企業ばかり。顧客の社員数は大規模です。顧客ごとに、事業内容・導入背景・導入時間軸・組織構造・業務プロセス・意思決定者が異なるなかで、CSとして対峙しながら「自社サービスの思想を、いかにオペレーショナルなシステムに落とし込むか」、型化しづらい要素に向き合いながら、考え抜いて業務の変革を先導します。常に変化・進化するAI・LLMネイティブなプロダクトの思想をキャッチし続けながら、顧客からの共感を勝ち取る。そんな非定型でエキサイティングな仕事が当社のCSです。

一社の変革が「業界標準」に繋がる手触り感
当社のCSが向き合うのは、超がつくほどのエンタープライズの企業群です。対話相手は法務部担当者だけではありません。DX管掌部長と渡り合うことも日常です。ナショナルクライアントとも言える個社の契約業務の変革を先導・完遂することは、業界全体の「当たり前」を書き換えることにも等しく、ひいては、社会のあり方を変える圧倒的なスケール感に直結します。このことは同時に、自分のCSの仕事が、確実に多くの人・日本を代表する会社に「届いている・貢献している」という手触り感に繋がります。自ら仕組みを整えながら、超エンタープライズの部長層以上に対峙することは時にタフです。だからこそ、裁量をもって試行錯誤の連続に臨み、ご自身のスキル向上を追求できます。

当社を契約プラットフォームへ導く存在
当社はいわゆる「AI×SaaS」の会社ではありません。ユニークな契約領域で”契約プラットフォーマー”を目指します。そのためには、「契約のハブ」たるエンタープライズ企業の基幹業務システムとして、圧倒的な存在となる必要があり、それを支えるのが当社のCSです。面白いことに、この法務・契約領域はエンタープライズ基幹システムの最後の空白地帯です。超大企業のシステムは、SAP（会計）・Workday（人事）、Salesforce（CRM）、Microsoft（コミュニケーション）が君臨していますが、法務には絶対的な王者は存在しません。CSとして、当社を超大企業の法務・契約領域の基幹業務システムとして圧倒的な優位に導くことは、未来の契約プラットフォーム、ひいては、当社のビジョン実現において、非常に重要な取り組みとなります。

「契約」の仕事は、間違いなくAI・LLMで最もポテンシャルが解放されるマーケットです。法務・契約の仕事は生成AI・LLMと相性抜群で、AIによって奪われる仕事として常に調査結果の上位に挙がるものです。つまり、当社の提供するサービスは技術革新の渦中にあると同時に、事業を「契約の難しさ・面倒くささ」から解放し、経済活動の高速化に貢献するものといえるでしょう。当社が早める経済の回転速度は、日本のGDPを数パーセント大きくするはずです。あらゆる事業に不可欠な「契約行為」をアップデートすることで、当社は日本全体のビジネススピードそのものを加速させます。

【業務概要】
日本を代表する超大企業に対し、自社サービスの提案から受注、さらにはアップセル・全社展開までを担っていただきます。

【具体的な業務】
・超エンタープライズアカウントに対する戦略立案・実行（初回商談からクロージングまで）
・CxOクラス 部長レイヤーとの直接交渉、案件創出
・顧客の経営課題を解決するコンサルティング型セールスの実践
・既存顧客の法務部門→事業部門への全社展開（DX部長・IT部長レイヤーへの提案を含む）
・プロダクトの新機能企画・市場導入戦略の立案への関与
・マーケティング・インサイドセールスとの連携による商談パイプラインの構築
・正しい顧客に正しく売る（サクセス可能なプロジェクトをイメージしたCSとの連携・協働）

【ポジション・部門の魅力】
当社は、一般的なAI×SaaS企業とは異なります。当社のセールスは、一般的なSaaSの販売とは異なります。当社のセールスは、超エンタープライズ企業向けに、市場で未成熟かつ新規性の高い価値を、標準プロダクトを通じて提供する仕事です。同時に、当社のセールスは、超エンタープライズの基幹業務システムにおける特定の領域で市場を創る役割を追求しています。ユニークな領域でプラットフォーマーとなるため、業界での主導的なポジションを狙います。超大企業のシステムにおいて、特定の領域にはまだ絶対的な王者が存在しません。そのため、当社は大手企業様を顧客としています。

選ばれる理由を創りつづけ、社会インフラへ
「契約」の仕事は、間違いなくAI・LLMで最もポテンシャルが解放されるマーケットです。実際に、法務・契約の仕事は生成AI・LLMと相性抜群で、AIによって奪われる仕事として常に調査結果の上位に挙がるものです。汎用サービスとしての生成AIが既にあり、競合環境も常に変化するなかで、セールスが果たすべき役割は、「当社が顧客から選ばれる理由を創り続け、市場訴求とプロダクトへのFBを継続すること」です。その先には、当社が目指す「事業を契約の難しさ・面倒くささから解放し、経済活動の高速化に貢献する」未来があります。当社が早める経済速度は、日本の経済を大きくするはずです。

売上TOP100の4割超が顧客…勝負はこれから
当社は、既に日本企業の多くと取引をしています。重要なことは、新規顧客獲得と同じかそれ以上に、既存顧客の深耕にも伸びしろがあること。当社をご導入いただいた既存顧客の内なる多様なステークホルダーを深掘りしきれるか。プロダクトでの提供価値が急上昇した今、まさにこれからが本当の勝負です。法務部門への提案から、DX部門・IT部門・ひいては経営層への提案へ。特定部署プロダクトから、全社プロダクトへ。セールスが当社の次なる飛躍の鍵を握ります。

超エンタープライズならではの手触り感
当社のセールスは、文字通り「超エンタープライズ向けセールス」です。営業の世界では大企業とされる規模の企業も多いですが、当社はさらに大規模な顧客とのやり取りが日常です。ナショナルクライアントとも言える大規模な個社の契約業務の変革を先導することは、業界全体の「当たり前」を書き換えることにも等しく、ひいては、社会のあり方を変える圧倒的なスケール感に直結します。超大企業は、たった1社で多くの社員数に相当します。「自分が受注した契約が、大手企業の業務を変える」手触り感を得られます。

業務概要
日本を代表する超大企業の契約業務変革を先導します。自社プロダクト導入から利活用支援を中心に担っていただきます。未成熟なプロダクトを前提とした非定型なPJでも、顧客満足を担保しながら着地させ、アップセルにつなげることが求められます。

具体的な業務
1. 導入プロジェクトの推進
- 顧客にとって最適な業務オペレーションの企画
- プロダクトの利用方法や既存システムとの連携提案（稟議システム連携・権限設計・データ移行等）
- 顧客に「最大利用領域で、最短で導入」を行ったうえで、利活用フェーズへ引継ぎ・連携
2. 利活用支援と価値最大化
- 導入後の利活用モニタリング、新機能・新サービスの提案
- 法務部門→事業部門など複数部署・全社展開の設計・推進
- ユーザー会やカンファレンスを通じたコミュニティづくり
3. 当社の構想の提案
- 新規プロダクトの導入にあたり、顧客向けに構想を資料で構造的に提示
- 自社サービスの思想・理想を顧客に浸透させ、将来のファン創り
4. 組織横断プロジェクトへの参画・リード
- セールスやPdM向けに、顧客フィードバックに基づいた新規プロダクトの立案や既存機能の改善提言
- セールスやプロダクト開発など、社内の他部署と連携した全社的な顧客課題解決プロジェクトの推進

業務のリアル
- 導入プロジェクトの期間: プロダクトによりますが、最短で2か月、標準で半年ほどとなります。
- 導入企業の企業規模: 超大企業が中心です。
- 導入企業の主なステークホルダー: 法務部門はもちろん、経営層・事業部門・DX/IT部門など多岐に渡ります。

CSに求められる役割
- 顧客の事業・組織の深い理解
- 信頼構築と人間関係力
- プロジェクトリード力
- システム構造理解
- 構想提案力

業務で使用するツール
Slack, Gmail, Google スライド, Google スプレッドシート, Backlog, Salesforce, Zendesk, Sansan, その他、日常的にClaudeやGeminiなどのAIツールを活用しています。

ポジション・部門の魅力
1. 「SaaSのカスタマーサクセス」ではない
当社のCSは、ベストプラクティスと信じる自社プロダクトを通じて価値を届けます。SaaSのCSによく見られる「ツールの使い方を教える」仕事ではありません。従来型の受託開発に見られる個社カスタマイズもしません。当社のCSは、未成熟な自社プロダクトを前提に、顧客の業務プロセスに深く入り、構想を提示し続けて「顧客にとっての正解」を一緒に創るコンサルタントです。向き合う顧客は超大企業ばかり。顧客ごとに、事業内容・導入背景・導入時間軸・組織構造・業務プロセス・意思決定者が異なるなかで、CSとして対峙しながら「自社サービスの思想を、いかにオペレーショナルなシステムに落とし込むか」、型化しづらい要素に向き合いながら、業務の変革を先導します。常に変化・進化するAI・LLMネイティブなプロダクトの思想をキャッチし続けながら、顧客からの共感を勝ち取る。そんな非定型でエキサイティングな仕事が当社のCSです。
2. 一社の変革が「業界標準」に繋がる手触り感
当社のCSが向き合うのは、超がつくほどのエンタープライズの企業群です。対話相手は法務部担当者だけではありません。DX管掌部長と渡り合うことも日常です。ナショナルクライアントとも言える個社の契約業務の変革を先導・完遂することは、業界全体の「当たり前」を書き換えることにも等しく、ひいては、社会のあり方を変える圧倒的なスケール感に直結します。このことは同時に、自分のCSの仕事が、確実に多くの人・日本を代表する会社に「届いている・貢献している」という手触り感に繋がります。自ら仕組みを整えながら、超エンタープライズの部長層以上に対峙することは時にタフです。だからこそ、裁量をもって試行錯誤の連続に臨み、ご自身のスキル向上を追求できます。
3. 当社を契約プラットフォームへ導く存在
当社はいわゆる「AI×SaaS」の会社ではありません。「相手のいない契約はない」ユニークな契約領域で”契約プラットフォーマー”を目指します。そのためには、「契約のハブ」たるエンタープライズ企業の基幹業務システムとして、圧倒的な存在となる必要があり、それを支えるのが当社のCSです。面白いことに、この法務・契約領域はエンタープライズ基幹システムの最後の空白地帯です。CSとして、当社を超大企業の法務・契約領域の基幹業務システムとして圧倒的な優位に導くことは、未来の契約プラットフォーム、ひいては、当社のビジョン実現において、非常に重要な取り組みとなります。
4. 真に社会に残るインフラをつくる
「契約」の仕事は、間違いなくAI・LLMで最もポテンシャルが解放されるマーケットです。自社サービスは技術革新の渦中にあると同時に、事業を「契約の難しさ・面倒くささ」から解放し、経済活動の高速化に貢献するものといえるでしょう。当社が早める経済の速度は、日本のGDPを大きくするはずです。あらゆる事業に不可欠な「契約行為」をアップデートすることで、当社は日本全体のビジネススピードそのものを加速させます。

業務概要: CEO・営業部長・その他要職者と連携し、日本を代表する超大企業に対して、自社サービスである契約業務プラットフォームのセールスをリードしていただきます。プレイヤーとしての力・マネジメントとしての力、両方の発揮を期待します。

具体的な業務:
シニアレイヤーとしての期待:
1. GTM戦略と連動した営業戦略の設計・実行
2. 売上高の高い企業群を中心とした、アカウントマネジメント体制の構築
3. イネーブルメント（組織としての営業力向上）の設計・推進
4. 自社サービスである契約プラットフォームに向けた事業開発

超エンタープライズセールスとしての期待:
1. 超エンタープライズアカウントに対する戦略立案・実行（初回商談からクロージングまで）
2. CxOクラス 部長レイヤーとの直接交渉、案件創出
3. 顧客の経営課題を解決するコンサルティング型セールスの実践
4. 既存顧客の法務部門→事業部門への全社展開（DX部長・IT部長レイヤーへの提案を含む）
5. プロダクトの新機能企画・市場導入戦略の立案への関与
6. マーケティング・インサイドセールスとの連携による商談パイプラインの構築
7. 正しい顧客に正しく売る（サクセス可能なプロジェクトをイメージしたCSとの連携・協働）

ポジション・部門の魅力:
1. 自社サービスである契約プラットフォームという市場を切り拓く: 当社は「超エンタープライズ企業向け」に、「世の中的に未成熟で新規性の高い価値」を、「個社カスタマイズゼロの標準プロダクト」を通じて届ける仕事です。超エンタープライズの基幹業務システムにおける最後の空白地帯である法務・契約領域で市場を創る役割を追求し、”自社サービスの提供者”として王者のポジションを狙います。
2. 選ばれる理由を創りつづけ、社会インフラへ: 「契約」の仕事はAI・LLMで最もポテンシャルが解放されるマーケットであり、技術革新の渦中にあります。セールスが果たすべき役割は、「当社が顧客から選ばれる理由を創り続け、市場訴求とプロダクトへのFBを継続すること」です。その先には、事業を契約の難しさ・面倒くささから解放し、経済活動の高速化に貢献する未来があります。
3. 売上上位企業の多くが顧客…勝負はこれから: 既に日本企業の売上上位企業の多くと取引をしていますが、新規顧客獲得と同じかそれ以上に、既存顧客の深耕にも伸びしろがあります。既存顧客の内なる多様なステークホルダーを深掘りしきれるか、プロダクトでの提供価値が急上昇した今、まさにこれからが本当の勝負です。法務部門への提案から、DX部門・IT部門・ひいては経営層への提案へ、特定部署プロダクトから、全社プロダクトへ、セールスが当社の次なる飛躍の鍵を握ります。
4. 超エンタープライズならではの手触り感: 当社のセールスは、文字通り「超エンタープライズ向けセールス」です。売上高の高い顧客とのやり取りが日常であり、大規模な個社の契約業務の変革を先導することは、業界全体の「当たり前」を書き換えることに等しく、社会のあり方を変える圧倒的なスケール感に直結します。「自分が受注した契約が、日本を代表する企業の業務を変える」手触り感を得られます。

業務概要:当社は、企業の「DX・データ活用」を支援しています。サービス内容は、データ活用のプロフェッショナルが多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業と、データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業です。
今回の募集ポジションで取り扱う ”LINE特化型のマーケティングSaaS 「自社サービス」” は、当社プロダクトに加わりました。「LINE」は、企業がマーケティングを行う際の最重要チャネルとして注目が高まっています。今後はLINEに留まらず、Instagram・TikTokなどのSNSやwebサイト等のチャネルの「ハブ」になることで、更なる価値提供を通じて世の中の活性化を目指します。
配属部門はソリューションユニット ユニット付 自社サービス推進室です。「自社サービス（リグラ）」はLINEに特化したマーケティングSaaSで、ユーザー毎に最適なメッセージを出し分けて配信するなど、高度なLINEマーケティングやCRMを自動的に実現します。現在はエンタープライズ企業を中心にご導入を頂いており、Webサイトからリアル店舗まで、様々な業種のお客様のユーザーコミュニケーションを支援しています。
ご入社後は、当社へ出向という形でご勤務いただきます。（勤務場所は当社内となります）

具体的な業務:
新規プロダクトのAI開発エンジニアとして、下記業務をご担当いただきます。
1. 自社サービスでのMA運用をサポートするマーケティングAIエージェント機能の開発と運用
* 分析・予測に基づいた自社サービス管理画面でのレポーティング機能の開発
* セグメント作成や修正機能などを補助するエージェント機能の開発
* 画像や動画などのクリエイティブ作成支援機能の開発
2. 中小企業向けのインスタグラムに投稿するため画像やリール動画を自動作成・推薦する新規事業プロダクト（自社サービス）の開発
* LLMを使ってインスタグラムでの投稿戦略から画像・リール動画の投稿までの一連の作業を自動化するエージェントの開発
* アプリの開発（フロントエンド・バックエンド含む）

開発環境:
サーバーサイド：Python / TypeScript
フロントエンド：TypeScript / React / Next.js / Python / Streamlit
DB : Firestore / Datastore / CloudSQL / BigQuery
インフラ：Google Cloud Platform
BaaS: Firebase
セキュリティ：Securify Scan / Cloud Armor / Security Command Center
開発環境： VSCode / GitHub Copilot Business / Codex / Claude Code
プロジェクト管理 : GitHub
エラー監視：Sentry
コミュニケーション : Slack
ドキュメント：Google Workspace / Notion

ポジション・部門の魅力:
* 新規プロダクトを立ち上げるため、ユーザの声を聞きながら0 -> 1 でプロダクトを作り上げていくやりがいを感じることができます。
* LLMや生成AI、AIエージェントなど最先端の技術を活かしたプロダクト開発の経験を積むことができます。

具体的な業務内容
1次世代の全社ITの設計
AI活用を前提としたスケーラブルなデータ設計
安全性とビジネススピードを両立させたAI利用ガイドラインの策定、および「最小権限の原則」に基づくアクセス制御の設計

2業務プロセスの再定義と徹底した自動化
複数SaaSの乱立による設計負債を解消し、将来の成長に耐えうる拡張性の高いシステム構成の構築
上記システムと並行して業務プロセスを見直し、テクノロジーの力で効率化を行う

3上場企業水準のガバナンスと信頼性の担保
内部統制（J-SOX等）における再現性の高い運用体制の確立
大手法人顧客や監査法人・証券会社等のステークホルダーが求める高度なセキュリティ要件への対応と、自社のIT健全性の論理的な証明

入社後の期待イメージ
0〜3ヶ月 ： IT負債とリスクを可視化し、現場課題の解決を通じた「即効性のある改善」で信頼を確立
3〜6ヶ月 ：AI活用を見据えたデータ設計とSaaS連携の刷新を主導し、全社的な生産性向上を牽引
6〜12ヶ月 ： 信頼性と柔軟性を備えた全社基盤の運用を確立し、IT戦略の側面から事業成長をリード

【業務概要】
当社は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す。データ基盤を中心に支援する中で、私たちの事業領域はデータエンジニアリングからAIアプリケーション開発へと急速に広がっています。AIの進化によって、開発の前提は大きく変わりました。単一領域の専門性だけでは、顧客の複雑な課題に応えることも、自社の技術基盤を進化させることも難しくなっています。AI駆動の開発体制への転換も含め、技術全体を俯瞰してリードできる人材が必要です。本ポジションには、顧客プロジェクトでは技術責任者として課題解決をリードし、社内では技術標準とアーキテクチャを牽引する2つの役割を期待します。技術をもって事業にレバレッジを生み出す重要ポジションとして募集します。

【具体的な業務】
お任せしたいミッション: 技術をもって、事業の推進力を生み出すことがあなたのミッションです。個別プロジェクトの技術責任者として動きながら、同時に事業全体の技術標準と開発基盤を進化させる いわば「ミニCTO」として振る舞うことを期待します。
1. 幅広い技術領域をカバーし、プロジェクトを技術面でリードする
データ基盤からAIアプリケーション開発まで、求められる技術領域は多岐にわたります。特定の専門性に閉じず、プロジェクトの技術責任者として最適な設計と実装をリードします。
2. AI駆動の開発体制を作り、事業の速度を上げる
データ基盤構築をAIで高速化・型化し、組織全体の開発生産性を底上げします。個別プロジェクトの知見を抽象化・共通化し、事業全体にレバレッジをかける仕組みを作ることが、このポジションの最大の醍醐味です。

【ポジション・部門の魅力】
技術で事業そのものを動かす それがこのポジションの本質です。
1. 技術判断が、事業の成否に直結する
要件定義済みの設計書に従うのではなく、「何を作るべきか」「どのアーキテクチャが最適か」を自ら定義する立場です。個別プロジェクトの技術責任者として、技術的判断がビジネスの結果に直接影響します。
2. 事業全体にレバレッジをかける仕組みを作れる
個別プロジェクトで得た知見を抽象化・共通化し、組織全体の開発速度と品質を底上げする。自分の仕事が1つのプロジェクトを超えて事業全体に波及する手応えは、このポジション固有の醍醐味です。
3. 技術スタックの幅を、武器にできる環境
データ基盤・AIアプリケーション・クラウドインフラを横断しながら動くことで、特定領域に閉じない技術的な幅と深さが同時に磨かれます。AI駆動の開発体制を自ら作る経験は、どこでも通用するエンジニアリング力になります。

【利用技術例】
顧客プロジェクトの技術制約を踏まえつつ、最適な技術要素をベスト・オブ・ブリードで採用する方式です。
・利用クラウド: AWS / Google Cloud / Azure
・DWH: Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift
・AIアプリケーション: Streamlit / Dash 等
・BIツール: Tableau / QuickSight / Looker Studio / PowerBI
・開発ツール: Claude Code / GitHub / Backlog / Confluence
・コミュニケーション: Slack / Teams

【当社について】
当社は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。

【当社の提供するサービス】
・クラウドETL「自社製品」
・AIデータプラットフォーム「自社製品」
・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「自社製品」の提供
主力事業である自社製品は、サイバーエージェント社、リクルート社、メルカリ社、大阪ガス社をはじめ、企業や団体に提供しています。
会社やカルチャーの詳細は、ぜひ当社採用サイトをご確認ください。
会社説明資料
当社のミッション・戦略・組織・事業について説明しています。

業務概要:
当グループは、AIによる事業再構築とソリューション展開を中期成長戦略の中核に位置づけています。グループ内では「AIキャンパス（グループ内AIナレッジ共有会）」の運営やAI関連サイトの開設など、AI活用基盤の構築が進んでいます。一方で、AIの事業活用をさらに加速させるためには、技術と事業の両面を理解し、グループ横断でAI戦略を推進できるエンジニア人材の確保が急務です。DX執行役員およびAI推進チーム ディレクターとともにグループ全体のAI事業戦略を担い、各グループ会社と連携してAIソリューションの企画・実装をリードするテックリードポジションを新設いたします。

具体的な業務:
1. グループAI事業戦略の検討・実行
・執行役員およびAI推進チーム ディレクターと連携し、グループ全体のAI事業戦略の立案・推進を技術面からリード
・最新のAI技術動向（LLM/生成AI、エージェント、RAG等）のリサーチおよび事業適用の検討
・グループ各社の事業課題に対するAI活用方針の策定・技術検証
・AI関連の業務提携における技術デューデリジェンスおよび技術評価
・ナレッジ共有活動への貢献・推進

2. AIソリューションの企画・実行（テックリード）
・グループ各社と協働し、顧客課題を解決するAIソリューションの企画・設計・開発をリード
・グループ会社に所属するエンジニアの育成指導、必要に応じた採用活動への関与
・パートナー企業との技術連携・協業の推進

ポジション・部門の魅力:
・経営直下のインパクト：執行役員（大手SIerのマネジメント出身）、ディレクター/AIコンサルタント（AIスタートアップ/コンサル/総合商社出身）と直接連携し、当グループ全体のAI戦略に技術リードとして関与できます。意思決定までの距離が近く、自身の提案が事業を動かす実感を得られるポジションです。
・事業 × 技術の両面を担える環境：技術者としてのスキルを活かしながら、事業企画・プリセールスなど、ビジネスサイドにも深く関与できます。
・多様な事業ドメインへの挑戦：不動産、顔認証、クラウドインテグレーション、BPOなど、当グループ各社の多様な事業領域にAIを実装するため、幅広い業界知見を得られます。
・上場企業としての安定基盤 × スタートアップ的なスピード感：上場企業としての安定性・信頼性を持ちながら、DX推進事業は毎期成長中。変化と挑戦に満ちた環境で働けます。
・事業立ち上げへの参画：当グループのAI推進チームはまさに立ち上げフェーズ。チームの文化やプロセスを一緒に作り上げていくことができます。

自治体-事業者間の請求業務を効率化する電子請求サービスのグロースをミッションとして、自社開発のSEとして開発業務をメインにお任せします。ゆくゆくは自社サービスの設計等も担えるポジションです。

【業務詳細】
・顧客の要望を反映した新機能の要件定義・仕様検討およびシステム設計
・請求プラットフォームの開発・運用・保守（監視・障害対応）
・動作環境のバージョンアップや構成変更等のメンテナンス
・生成AI（LLM等）を活用した新機能のプロトタイプ開発および検証
・開発基盤や環境の管理・改善、バージョンおよびドキュメントの管理
・開発・運用プロセスの標準化、およびビジネスパートナーとの共同開発・リード・技術サポート

【業務内容】
●全社AI戦略の策定と実行（業務効率化と新規プロダクト創出の両軸）
●経営層と連携したAI投資方針・AIガバナンス体制の構築
●AI×Blockchain融合プロダクトの構想・開発推進（AI専用ウォレット、ステーブルコイン決済、AI Agent向けSaaSプラグイン、オンチェーンデータ分析基盤等）
●AI Agentが自律的に経済活動を行うためのインフラ設計・PoC推進
●クロスファンクショナルチーム（プロダクト/エンジニアリング/企画/法務/コンプライアンス）との実装調整
●社内AI基盤・データパイプライン・MLOps環境の戦略策定と統括
●AIリスクマネジメント・AI倫理基準の策定と社内浸透
●外部パートナー（AIベンダー／研究機関／Blockchainプロトコル）とのアライアンス推進

変更の範囲：全ての業務への配置転換あり

＜職務概要：AI-ready データ基盤の設計とオファリング開発＞
AIエージェントの業務適用を前提としたデータ基盤の設計と、AI readyデータ基盤を活用したAI&Dataサービスに適用するオファリング開発を担う。
1. AI Agentのデータアクセスを想定したデータ基盤の在り方、方式設計（Databricks等のミドルウェア活用やAIエージェントの業務適用に必要な要素を含む基盤開発）。サイロ化されたデータへの通過的（仮想的）アクセスを可能にするデータ基盤設計と統制設計をリードする。
2. 企業におけるAIエージェント活用を安全性・説明責任・統制を担保しつつ加速するオファリングの開発。オファリング（方法論、参照アーキテクチャ、ツール群）の継続的な高度化と事業化。

【業務概要}
当社は現在、DX（デジタルトランスフォーメーション）のその先である「AX（AI Transformation）」の会社へと進化しようとしています。「バックオフィスAIカンパニー」を目指し、AIエージェントやデジタルワーカーの活用によって企業の生産性を劇的に向上させることが、会社全体の重要戦略となっています。このAXの取り組みは、プロダクト開発だけではありません。営業・マーケティング・カスタマーサクセスといった事業オペレーションそのものをAI前提で再設計していくことが、これからの事業成長において極めて重要だと考えています。
当グループは、バックオフィスのデジタル化を通じた働き方改革を推進しています。リーガル領域では電子契約サービス「自社サービス」を展開し、市場拡大とともに事業は第二成長フェーズに入っています。
リーガルソリューション本部は、契約管理・審査・承認・保管にまたがる法務ワークフロー全体を提供する法務SaaS事業部です。当社の顧客基盤・ブランドを背景に持ちながら、プロダクトの独自価値を顧客課題に直接ミートさせるGo-To-Market体制の構築・強化が現在の最重要テーマです。
一方で、事業成長に伴い、マーケティング、インサイドセールス、フィールドセールス、カスタマーサクセスといったビジネスサイド全体で、業務の複雑性や負荷は高まっています。現場では日々改善が進んでいる一方で、部分最適に留まりやすく、「AIを前提に業務そのものを再設計する」 という変革は、まだこれから本格的に進めていく段階です。
そこで本ポジションでは、本部直下の新設ポジションとして、ビジネスサイド全体のAXを横断的に推進し、業務生産性の向上と、より高付加価値な顧客対応へのシフトを実現することをミッションとして担っていただきます。
このポジションに求めるのは以下の三軸です。
1. マーケティング、IS、FS、CSの業務プロセスを構造的に整理し、課題を特定できること
2. AIやテクノロジーを活用した業務改革プロジェクトを企画・推進し、現場実装までリードできること
3. 各部門と伴走しながら、組織にAI活用を定着させ、「人がやるべきこと」に集中できる状態をつくること
単なる効率化ではなく、事業の成長を支えるオペレーションを、AI時代に合った形へ進化させることがこのポジションの役割です。
また、本事業はCOO直下の事業領域であり、営業戦略・プロダクト・カスタマーサクセス・事業戦略を横断しながら、事業づくりそのものに関与できるポジションです。意思決定のスピードが速く、自ら設計したプロジェクトや仕組みを事業に反映しながら変革を推進できる環境があります。

【具体的な業務}
本ポジションは、リーガルソリューション本部におけるAX推進機能として、ビジネスサイド全体のAI活用・業務改革プロジェクトの企画・推進を担っていただきます。
【お任せしたい業務内容}
・マーケティング、インサイドセールス、フィールドセールス、カスタマーサクセスの業務プロセス整理・可視化
・AI活用による業務効率化・自動化・生産性向上テーマの特定と企画立案
・部署横断のAXプロジェクトの企画・設計・推進
・各部門へのAI導入伴走支援（要件整理、活用設計、導入、定着まで）
・AIツール、LLM、ノーコード/自動化ツール等を活用した業務改善の推進
・オペレーションの再設計、標準化、ナレッジ蓄積の推進
・AI活用事例の収集、型化、展開による活用文化の醸成
・必要に応じたプロダクト、エンジニア、コーポレート部門との連携
・事業責任者・本部長・マネージャー陣への改善提案、進捗レポーティング
単にツールを導入するのではなく、現場業務・顧客対応・事業KPIを踏まえながら、AIを前提とした業務のあり方へ変えていくことを期待しています。

【ポジション・部門の魅力}
1. 事業成長を支えるビジネスサイド全体のAXを担える
マーケティング、営業、カスタマーサクセスを横断して、事業オペレーション全体のAXを推進するポジションです。一部門に閉じず、事業成長に直結する変革テーマに取り組むことができます。
2. COO直下事業で、事業戦略と直結した改革を推進できる
本事業はCOO直下の事業領域であり、事業責任者や各マネージャーと近い距離で議論しながら、重要テーマをスピーディに形にすることができます。
3. 新設ポジションとして、AX推進の仕組みそのものをつくれる
本ポジションは新設のため、決まった正解や前例がありません。だからこそ、役割・テーマ設定・進め方まで含めて、自ら設計しながら本部のAX推進機能を立ち上げる経験ができます。
4. AI×事業推進×業務改革という希少性の高いキャリアを築ける
生成AIや自動化技術を活用しながら、事業オペレーションの変革をリードする経験は、今後ますます市場価値が高まる領域です。単なる業務改善に留まらず、事業成長に資する変革を実践できるポジションです。

業務概要:当グループソリューション本部は、当グループ全体を対象とした内販SI組織として、IT活用の高度化やテクノロジーによる付加価値創出をリードし、当グループの成長をテクノロジー面から支えています。主要顧客は当社各社で、業務・企画部門と連携し、プロジェクト立ち上げのための最上流の企画・コンサルティングから構築・運用保守と一気通貫で関わることができる環境です。

具体的な業務:当グループ向けにシステムの開発・保守を専門にしている内販部門にて、業務変革AI案件を担当メンバーとして参画いただきます。顧客要求をAIを活用してどのように実現するかの上流から携わることが可能です。AIリード人材と協力して、製品選定/アーキテクチャ検討/構築/モデル評価/チューニングなどを実施いただきます。
プロジェクト事例:
1. 求職者×求人のAIマッチング機能開発
2. 営業向け商談書類を生成AIを活用して準備する機能開発
3. 商談音声データの議事録要約AI開発
4. 企画・デザイン案を量産するAI支援ツール開発
開発環境:
LLM：ChatGPT、copilot、Geminiなど
クラウド：主にAWS（一部 Azure／GCP）
データ基盤：Redshift／Snowflake／Databricks（DWH／レイクハウス）／Neptune + Bedrock（グラフDB）／DocumentDB（ドキュメントDB）

ポジション・部門の魅力:
当ポジションのやりがい:
・AI開発などのトレンド技術を高めていける環境です
・上流〜下流まで一気通貫の経験が得られます
・顧客と近い環境で業務経験を積むことが可能です
・グループ開発のため成果貢献実感が得られます
目指せるキャリアパス:
AIテックリード、AIアーキテクト、AIコンサルなど
組織:
【プライムSI】プライム案件比率／上流〜下流まで一気通貫で開発に取り組める
【安定した経営基盤】東証プライム市場上場グループ／売上高・従業員数
ワークライフバランス:
【リモートワーク中心】週3日以上の在宅勤務社員比率／各補助制度・在宅勤務手当あり
【柔軟なマンスリーフレックス】仕事とプライベートを両立しやすい環境／中抜けOK
【残業少なめ】平均残業時間（各組織の残業実績：約〜時間／月）
【休みを取得しやすい風土】年間平均有給休暇取得日数／別途フレックス休日あり
【出産・育児を応援】仕事との両立を支援する制度が充実（育休復職率／男性社員育休取得率）
キャリアパス:
【多様なキャリアパス】マネジメント・スペシャリスト系どちらも目指せるキャリアパスを実現
【技術ベースで成長できる】入社理由／様々な経験を積んで技術面での成長ができる
【キャリアチャレンジ制度】当グループ全体を対象とした公募制度／年間求人以上
教育・学習支援:
【Udemy学び放題】オンライン学習支援ツールの学び放題アカウント無料支給
【資格取得支援】認定資格／受験費・更新費補助・資格取得時のインセンティブを支給
【学習用アカウント】自己学習のために「AWS」「Azure」の試用アカウントを無償提供
【研修・勉強会】標準開発研修／MGR向け研修／部門横断の勉強会など
文化:
【挑戦を称賛】挑戦やユニークなアイデアを称賛する文化
【風通しの良さ】上司との距離が近い／上司や仲間と相談をしながら仕事を進めやすい
【オンボーディング施策】中途入社者をみんなでフォロー／組織に慣れていただく施策が充実

●AIによる企業・事業分析
事業承継の検討プロセスにおいて、対象企業のプロダクト資産や業務フローを解析します。AIとの親和性を精査するだけでなく、既存の運用フローを尊重した上での省人化や高付加価値化の実現性を評価し、現実的な技術導入計画を策定します。

●プロダクトのAIモダナイゼーション
承継したプロダクトのコード解析や技術負債の解消をLLMによって効率化します。単に最新技術に置き換えるのではなく、利用実態や開発コスト、既存ユーザーの習熟度を考慮し、維持すべき仕様と刷新すべき箇所のバランスを判断した上で、持続可能なシステム構成へと最適化します。

●AIエージェントによる事業・経営の自律化
AIエージェントが事業運営の一部を担う仕組みを構築します。経営判断の意思決定支援から、各部門の定型・非定型業務を自律的に遂行するマルチエージェントシステムの設計・開発を行い、現場の負担を軽減しながら事業運営を自動化するフローを実装します。

●AI活用支援・技術レクチャー
最新のAI技術動向を継続的に把握し、社内や承継先企業の具体的な課題に対して、費用対効果に見合う手法を選定・導入支援します。現場への技術共有を通じて、組織全体の開発効率を向上させ、実務に即したAI活用を定着させる役割を担います。

◆ お任せしたいミッション｜AI×アプリケーションの進化
あなたには、メンバーと共に、入札情報収集システムの刷新とプロダクト価値の最大化に取り組んでいただきます。
私たちはAI技術を戦略的に取り入れる大きな変革期にいます。

あなたに期待するのは、AI技術を中心としたエンジニアリングによって、ユーザーを成功に導く機能を提供することです。
チーム一丸となって、その実現に向けた戦略立案から、実際の形にするところまでを担っていただくことを期待しています。

▽ 具体的には…
・AI技術（LLM、AIエージェント等）を活用した課題解決のための、技術的実現性の検証
・新機能をプロダクトに反映するための検証・PoCおよび設計・推進
・自社開発クローラーの精度向上と再設計

具体的な業務
PoC/プロトタイプ開発、全体のシステム設計および実装
既存システムの課題発見・改善提案
開発の推進に必要な関連部署との調整
従事すべき業務の変更の範囲
入社後約3年間は当該ポジションに従事いただく想定です。その後はご本人の適性により、別の開発業務へ変更の可能性がございます。

開発環境
言語：Python /Ruby
フレームワーク：LangChain / LangGraph、Amazon Bedrock AgentCore
データベース：MySQL
検索基盤：OpenSearch
インフラ：AWS、Terraform、Docker
ソースコード管理：GitHub
プロジェクト管理：GitHub Projects
コミュニケーション：Slack
ドキュメント：Notion

※技術選定やツール導入の提案も歓迎される環境です。

## 業務概要
当社は、自由診療に特化した口コミ・予約プラットフォームを展開しています。
自由診療は、人々の選択肢を広げる可能性を持つ一方で、情報の非対称性や不透明な価格設定といった課題も多く残されています。
私たちは、信頼できる情報基盤とユーザー体験を整えることで、安心して選択できる新しいスタンダードを築いてきました。
そして今、さらに大きな挑戦に共に取り組んでくれる仲間を探しています。

## 具体的な業務
当社のAndroidモバイルアプリケーションの開発や技術課題の解決をお任せします。
toCサービスにおける「ユーザー解像度/手触り感」の重要性を理解し、ユーザーの課題解決とプロダクト価値の最大化を、一緒に推進していただける方を求めています。
- Androidアプリの機能開発・運用
- 他プラットフォーム（iOS, Web）やバックエンドとの連携設計
- プロダクトマネージャーやデザイナーとのUX検討
- コードレビューやCI/CD環境の改善を含む開発体験の向上
- 技術的負債（アーキテクチャレイヤーの境界管理や状態管理の複雑化、Compose移行の二重管理など）の解消

**開発環境**
- バックエンド：Ruby on Rails
- フロントエンド：Next.js / TypeScript
- OS：Swift / SwiftUI
- Android：Kotlin / Jetpack Compose
- インフラ：Kubernetes / Amazon EKS / AWS Fargate / Terraform
- CI/CD：CircleCI / GitHub Actions
- 分析基盤：BigQuery / Redash
- ツール：GitHub / Slack / Notion / Figma / Miro

**Androidの技術スタック詳細**
- 言語:Kotlin
- UI:Jetpack Compose + 一部XML View (移行中)
- アーキテクチャ:MVVM + Clean Architecture
- テスト:JUnit, MockK, Espresso

**開発フロー**
- Git-flow運用
- PR駆動開発(最低1名レビュー必須)
- テスト自動化(ユニットテスト・スクリーンショットテスト)
- QA環境でのテスト後、週1リリース

## ポジション・部門の魅力
- 自身の開発したものがユーザーが使うアプリに直接貢献する醍醐味があります。
- 裁量大きく技術選定や組織づくりに関与できます。
- PdM/デザイナーと「作りたいもの」を一緒に議論して進める面白さがあります。

**チーム環境&文化**
- アプリケーション製造は大きく分けてチームがあります。
- 1チームあたりAndroidエンジニア、iOSエンジニア、Webフルスタック、PdM、スクラムマスター、デザイナーと、ネイティブ/web混合のメンバー構成です。
- PdMやデザイナーとの議論が日常的で、仕様検討からリリースまでのやり取りにおいて職種間の距離が近いです。
- PR駆動開発、テスト自動化、週1リリースなど、安定とスピードの両立を大切にしています。

業務概要:当社は、自社サービスを展開しており、信頼できる情報基盤とユーザー体験を整えることで、安心して選択できる新しいスタンダードを築いてきました。そして今、さらに大きな挑戦に共に取り組んでくれる仲間を探しています。

具体的な業務:
当社のiOSアプリ開発チームの一員として、以下の業務を中心にお任せします。
1. iOSアプリの新機能開発・既存機能の改修
2. UI/UX改善に関する提案と実装
3. バグ修正・パフォーマンスチューニング
4. デザイナー・PdMとの仕様調整、要件定義への参加
5. 他プラットフォーム（Android, Web）やバックエンドとの連携対応
6. コードレビューや開発フロー改善への協力
※ご希望や経験に応じて、将来的には技術的リードや設計領域にもチャレンジいただけます。

ポジション・部門の魅力:
1. 自分の開発した機能が、多くのユーザーに直接届くやりがいがあります
2. PdMやデザイナーと密に連携しながら、ユーザー視点での開発に携われます
3. コード品質や開発体験の改善などにも意見しやすい環境です
4. チームの技術力向上を目指し、互いにレビュー・サポートし合う文化があります

業務概要:当社は、自社サービスを展開しています。
自由診療は、人々の選択肢を広げる可能性を持つ一方で、情報の非対称性や不透明な価格設定といった課題も多く残されています。
私たちは、信頼できる情報基盤とユーザー体験を整えることで、安心して選択できる新しいスタンダードを築いてきました。
そして今、さらに大きな挑戦に共に取り組んでくれる仲間を探しています。
具体的な業務:当社のiOSアプリ開発における技術的な中核を担っていただく「iOSテックリード」を募集します。
toCサービスにおける「ユーザー解像度/手触り感」の重要性を理解し、ユーザーの課題解決とプロダクト価値の最大化を、一緒に推進していただける方を求めています。
1. iOSアプリの機能開発
・運用2. チーム内での技術的意思決定のリード、プロダクト戦略との接続3. 他プラットフォーム（Android, Web）やバックエンドとの連携設計4. メンバーの技術支援
・育成、レビュー文化の醸成5. プロダクトマネージャーやデザイナーとのUX検討6. iOSアーキテクチャの設計
・技術選定7. コードレビューやCI/CD環境の改善を含む開発体験の向上8. 技術的負債の管理
・解消、コード品質の継続的改善ポジション
・部門の魅力:1. 自身の開発したものが多くのユーザーが使うアプリに直接貢献する醍醐味があります。
2. 裁量大きく技術選定や組織づくりに関与できます。
3. PdM/デザイナーと「作りたいもの」を一緒に議論して進める面白さがあります。

業務概要:当社は、自社サービスを展開しており、今後は「AIによる体験の変革」に挑戦しています。

具体的な業務:
LLMエンジニアとして、生成AIを活用した新機能の企画・設計・実装をリードしていただきます。特に「AIコンシェルジュ」や「自動応答・レコメンド」などの体験価値を中心に、プロダクトチーム・サーバサイドチーム・デザインチームと協働しながら進めます。
AIアプリケーション設計・実装:
- LLM（OpenAI / Anthropic / Geminiなど）を活用した自然言語対話・レコメンド体験の設計・API連携
- RAGでのアプローチを主軸に、Prompt設計・Function calling・Context管理を組み合わせたLLMアプリケーションパイプラインの設計・最適化（埋め込み生成・再ランキング・動的応答制御など）
- Ruby / Python等を用いたサーバサイド開発およびAIマイクロサービスの構築（FastAPI, LangChain, LlamaIndex 等）
周辺業務:
- 応答の品質管理・トークンコスト最適化・LLM切替アーキテクチャの設計、モデルバージョン管理など
- サーバサイド・フロントエンドとの連携を考慮したエンドツーエンドのAI実装設計
- チーム内でのAI開発ナレッジ共有・ベストプラクティス整備

ポジション・部門の魅力:
- AIコンシェルジュ構想の立ち上げフェーズに携わり、技術選定・実装まで一気通貫で関われます
- ChatGPT / Claude / Gemini などマルチLLMの活用・比較検証・最適化を自らリードできます
- 必要に応じてベクトルDBによるナレッジ検索基盤の構築や、アプリUXの中核を担うAI機能の二手三手先までの設計にR&Dとして携わっていただきます
- 既存のネイティブアプリ・Railsバックエンドとの統合を通じ、組織開発としてのフィージビリティ課題とも向き合う経験、事業スケールとAI技術の橋渡し役としてのキャリア拡大を狙っていただけます

業務概要:当社は、自由診療に特化した自社サービスを展開しています。自由診療は、人々の選択肢を広げる一方で、情報の非対称性や不透明な価格設定といった課題も多く残されています。私たちは、信頼できる情報基盤と快適なユーザー体験を整えることで、安心して選択できる新しいスタンダードを築いてきました。そして今、次なるステージとして「AIによる体験の変革」に挑戦しています。
当社は自社サービスを中心に、toC / toBの両軸で複数プロダクトを展開しています。ユーザー・クリニック双方の利用が急速に拡大する中、今後はLLMやデータ活用を通じて「体験・マーケティング・営業活動・経営判断の全領域をデータで接続する」フェーズに入っています。これまでの分析業務は、主にBIダッシュボードやSQLによる統計分析が中心でしたが、今後は機械学習・統計モデリングを活用した相関分析、マーケティングROIの統合的な可視化、クリニックの成果を支えるデータパイプライン・レポーティング自動化など、データ基盤とプロダクトを横断して価値を生み出す分析組織への進化を目指しています。このため、データを活用して意思決定と体験改善をドライブする「データサイエンティスト」を募集します！

具体的な業務:
データサイエンティストとして、データ基盤構築から分析・活用までを一貫して推進していただきます。
データ基盤の構築・整備
- 各種アプリ・サーバー・外部ツール（広告、CRM、BIなど）からのデータ収集・ETL設計
- BigQuery / dbt / Cloud Functions 等を活用したデータパイプラインの維持、アップデート
- データ品質管理・スキーマ設計・メタデータ整備（再現性・信頼性の確保）
分析・モデリング業務
- 施術・来院・予約などのユーザー行動データを用いた統計・機械学習分析（LTV、リテンション、チャーン分析など）
- 事業KPIの設計・トラッキング・可視化（BIダッシュボード構築）
- BigQuery SQL・Pythonを用いたデータモデリングおよび再現性の高い分析設計
データ活用推進・チーム連携
- PdM・マーケ・CSの分析サポート、および、プロセスの汎用・簡単な仕組み化
- データ基盤・分析知見の共有・ドキュメント整備・ナレッジ化

ポジション・部門の魅力:
- 事業KPI・UX・マーケティングをつなぐデータ基盤を自ら設計・構築できます
- 事業部・PdM・LLMエンジニアと密に連携し、プロダクト戦略に直結する分析を推進できます
- データパイプラインやETL自動化など、分析環境の整備から実務分析までを一貫して担うことができます

業務概要:AIオペレーションマネージャーは、AI時代における新しい職種です。これまでの業務改善は「既存の業務フローにAIツールを当てはめる」というアプローチでした。しかし、真にAIの力を引き出すには、業務そのものをAIが最大限活躍できる形に再設計する必要があります。このポジションでは、Purposeのもと、AIを前提とした業務オペレーションを企画・設計・実装します。単なるツール導入担当ではなく、「AIと人がどう協働すべきか」という業務の本質を再定義する役割です。当グループ全体の業務変革を推進する横断組織の中核メンバーとして、各事業部門と連携しながら、生産性と業績を飛躍的に向上させる新しい働き方を創造していただきます。

具体的な業務:
期待する役割:
- 業務のAI再設計リーダー: 各部門の業務を分析し、AIが最も効果を発揮できる形に業務フローを再構築。単なる効率化ではなく、業務の質的変革を実現します。
- 実装とプロジェクト推進の両立: 構想だけでなく、ツール（自社開発のAIエージェント）を活用して自らもAGENTを作成。技術的実現可能性を検証しながら、プロジェクトを推進します。
- 部門横断の橋渡し役: 経営層、事業部門、エンジニア、情報システム部門など、多様なステークホルダーと対話し、合意形成を図りながら全社展開を推進します。
- AI活用文化の醸成: 成功事例の横展開、ナレッジの体系化、社内トレーニングなどを通じて、組織全体のAI活用レベルを底上げします。

以下の業務に取り組んでいただきます。
1. 業務分析とAI活用機会の発見
2. 各部門の業務フローをヒアリング・可視化
- ボトルネックや非効率な作業を特定し、AI活用による改善余地を定量的に評価
- 経営インパクトの大きい領域から優先順位を設定
3. AIオペレーションの企画・設計
- 業務要件を整理し、AIエージェントやワークフロー自動化の仕様を設計
- ノーコード/ローコードツールを活用したプロトタイプ作成
- 自社開発のAIエージェント等のAI開発ツールを使った簡易スクリプトやツールの実装
- セキュリティ、コスト、運用負荷を考慮した実装方針の策定
4. 導入プロジェクトの推進
- 要件定義からPoC、効果検証、本番導入、運用定着までのプロジェクト管理
- 情報システム部門やエンジニアチームと連携した技術的課題の解決
- 現場部門への説明、トレーニング、フィードバック収集と改善
5. 効果測定と継続改善
- 導入したAIオペレーションのKPI設計とモニタリング
- 業務時間削減、品質向上、コスト削減等の効果を定量的に測定
- 運用データをもとにした継続的な改善サイクルの構築
6. ナレッジ蓄積と組織学習の促進
- 成功パターンや失敗事例のドキュメント化
- 最新AI技術のリサーチと社内への情報共有
- 他部門への横展開支援

ポジション・部門の魅力:
- 経営直轄組織で、AI時代の働き方をゼロから創る: AIオペレーションマネージャーという新職種の確立に初期メンバーとして参画。裁量と意思決定スピードが大きく、自らの判断で変革を推進できます。
- 最先端AI技術を実運用で使いこなす: 自社開発のAIエージェントなど最新ツールを実業務で活用し、市場価値の高い実践スキルを獲得できます。
- 全社横断で事業成長に直結する成果を出せる: 経営層・事業部門と直接対話しながらプロジェクトを推進。自身の施策が業績向上に直結する達成感を味わえます。

AI × エンタメ領域における新規事業を、仮説構築からプロトタイピング・事業化まで一気通貫でオーナーとして推進するポジションです。企画・検証にとどまらず、KPI設計・外部パートナー連携・収益化ストーリーの構築まで、事業に関わるすべての意思決定を担っていただくことを期待します。

具体的な業務:
1. AIを活用した新エンタメ体験の企画・プロトタイピング・ユーザー検証
構想段階のものを大きくするのか、ゼロイチで企画からお任せするのかは面接内でのコミュニケーションでご相談できればと思います。
2. 自社サービスや配信者ネットワークを使った事業仮説の設計と高速検証
3. 定量・定性データをもとにしたピボット・スケール判断
4. 外部パートナー・アライアンス先との交渉・連携による事業エコシステムの構築
5. KPI設計から収益化ストーリーまでの一気通貫したオーナーシップ

ポジション・部門の魅力:
1. AI新規事業に100%のリソースを投下できるポジションです
2. 既存事業で培われた資産（資金・社員・顧客・データ・ノウハウ）を最大限に活用することができます
自社サービスで蓄積された大規模な配信・視聴行動データに加え、サムネイル画像・配信音声・リアルタイムコメントなどの非構造化データも保有
3. 探索フェーズの事業であるため、企業価値向上に資する動きであるかぎりは思考や手法の制限を持たずに検討 / 展開が可能です
4. 事業の伸びしろが最も大きく、意思決定のスピードも速いフェーズでの参画が可能です

【業務内容】
●全社AIプロジェクトの企画・運営・進捗管理
●データ×AIによる業務改善・新規価値創出施策の実行支援
●AIモデル導入・PoC推進・成果分析と改善計画策定
●KPI管理・成果レポーティングおよび経営層への報告
●社内AIツール/ソリューションの導入推進と評価
●AI×Blockchainユースケースの調査・検証支援
●リスク管理・AI倫理ガイドライン運用の補佐
●チーム横断でのAIナレッジ共有・ドキュメント整備

変更の範囲：全ての業務への配置転換あり

業務概要:当社は「医療系の会社」ではなく、医療業界にシフト（変革）を起こす会社です。共同創業し、経営チームが率いる急成長スタートアップです。歯科医療市場はDXがほぼ進んでおらず、大手が構造的に参入しにくい空白地帯です。当社はこの市場で、集客・店舗オペレーション・データ／AIの三層を一社で持つ独自の事業構造を展開。毎年平均で成長・全事業黒字化を達成し、エンジェル投資家から高く評価されています。IPOを目指しています。

募集背景:AIの登場で開発の進め方そのものが変わりつつある今、AI時代のエンジニア組織を定義・構築できるCTOを新設しました。社内全部署へのAI導入推進から、AIを活用した新規事業の構想・実装まで担える技術リーダーが必要です。着任後は代表が事業戦略・新規事業開発に軸足を移し、技術戦略の策定・実行はCTOに大きな裁量をお渡しします。
※入社後について：正式なCTOへの登用は、入社後の移行期間を経て行われます。

具体的な業務:
このポジションの役割:
3つのミッションを担っていただきます。
1. AI時代のエンジニア組織の構築：AIを前提とした開発のあり方を描き、チーム体制を組成します。
2. 社内業務のAIによる刷新：全部署へのAI導入を推進し、業務プロセスの再設計から実装まで担います。
3. AIを活用した新規事業の構想・実装：技術起点での新規事業アイデアの創出と事業化を推進します。

主な仕事内容:
1. AI時代のエンジニア組織づくり
　AI活用を前提とした開発プロセス・チーム体制の設計
　エンジニアの採用・育成・技術評価制度の設計
　技術スタック・アーキテクチャの意思決定
　CI/CD・開発プロセスの整備と生産性向上
2. 社内AIトランスフォーメーションの推進
　各部署の業務課題のヒアリングとAI活用計画の策定
　LLM（GPT-4o・Claude・Gemini等）・AI Agentを活用した業務自動化の設計・実装
　RAG・Fine-tuning等の技術選定と導入
　AI活用による生産性向上の定量評価と継続的な改善
3. AIを活用した新規事業の構想・実装
　技術起点での新規事業アイデアの創出とビジネスモデル設計
　PoC・MVP開発の推進
　経営陣・事業部門と協働した事業化プロセスの推進

ポジション・部門の魅力:
働く環境:
勤務スタイル　フレックスタイム（コアタイム 9:45 15:00）
出社　月・水・金 出社基本（エンジニア）
家賃補助　飯田橋オフィス半径2km以内で月3万円／引越し費用7万円補助
その他　月・金ランチ無料、代表との定期1on1、テックブログ運営中

よくある懸念:
Q. 歯科に興味がなくても大丈夫？
　大丈夫です。大切なのは「変革を起こしたい」という意欲です。
Q. スタートアップは不安定では？
　全事業黒字化済み。毎年平均で成長。財務的な安定性は同規模では異例のレベルです。

業務概要
当社は医療業界にシフト（変革）を起こす会社です。急成長スタートアップです。
歯科医療市場はDXがほぼ進んでおらず、大手が構造的に参入しにくい空白地帯です。当社はこの市場で、集客・店舗オペレーション・データ／AIの三層を当社で持つ独自の事業構造を展開。毎年平均2倍超成長・全事業黒字化を達成し、高い評価を得ています。IPOを目指しています。

具体的な業務
現場ヒアリングから業務フロー設計・AIツール実装・定着支援まで一貫して担います。「ツールを入れた」で終わらず、「業務が変わった」「生産性が変わった」という成果にコミットするロールです。
1. 業務分析・課題の特定
・現場ヒアリング・業務観察による非効率ポイントの特定
・As-Is / To-Beプロセスの設計と改善インパクトの定量試算
・改善施策の優先順位付けとロードマップ策定
2. AI・自動化技術の実装
・LLM（OpenAI API・Anthropic API等）を活用した業務自動化ツールの開発
・AI Agentの設計・実装（LangChain・LangGraph等）
・n8n・Zapier・Make等のノーコード/ローコードツールを活用したワークフロー自動化
・社内ダッシュボード・BIツール（Redash・Metabase等）の構築
3. 推進・定着支援
・現場メンバーへのAIリテラシー研修・ツール導入支援
・効果測定・KPI設計と継続的な改善サイクルの確立
・ナレッジの体系化と横展開

ポジション・部門の魅力
Q. 歯科に興味がなくても大丈夫？
　大丈夫です。大切なのは「変革を起こしたい」という意欲です。
Q. スタートアップは不安定では？
　全事業黒字化済み。毎年平均2倍超成長。財務的な安定性は同規模では異例のレベルです。
Q. 事業会社の経験がなくて通用しますか？
　多様なバックグラウンドのメンバーが活躍中です。足りないのはスキルではなく現場経験であり、それはここで積めます。

業務概要:当社は、ソフトウェア工学を基盤とした技術力を強みとし、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進を支援するITコンサルティング企業です。
私たちは、データ活用
・AI
・機械学習などの最新技術を駆使し、クライアントのデジタル戦略立案からシステム開発
・導入までをトータルで支援しています。
金融
・商社
・製造
・各種メーカーなど、多様な業界において、データ分析基盤の構築やAIシステム開発を通じ、企業の競争力強化に貢献しています。
当社は、エンジニアやデータサイエンティストが主役となる環境を提供する企業です。
技術者が最新のデータ活用技術を学びながら、実際のビジネス課題の解決に貢献できるよう、プロジェクトベースでの成長機会を多数提供しています。
データ分析
・AI技術の適用だけでなく、お客様と共に課題を定義し、最適な解決策を導く力を養うことができます。
また、書籍執筆やカンファレンス登壇、技術ブログ執筆など、社内外への技術発信を積極的に行い、データサイエンス分野でのリーダーシップを発揮できる環境を整えています。
社内には、データサイエンスやAI技術に関心を持つエンジニア
・コンサルタントが多数在籍し、学び合う文化が根付いています。
新卒入社の社員も、早い段階からデータ分析
・AIモデルの構築、システム開発に関わる機会があり、自分の成長を実感できる環境です。
リモートワークを活用しながら、オンライン
・オフラインの勉強会や技術共有の場が活発に行われています。
具体的な業務:入社後は、AI
・データ活用を武器にクライアントの変革をリードする「AIコンサルタント」または「AIエンジニア」としてキャリアをスタートします。
単にコードを書くだけではありません。
顧客の経営課題をテクノロジーでどう解決するか、その「仕組み」から設計し、社会にインパクトを与えるプロジェクトを牽引していただきます。
挑戦できるエキサイティングな業務領域:
・最先端AIの社会実装（生成AI/LLM等）： 最新の生成AI技術をビジネスプロセスに組み込み、企業の生産性を向上させるプロジェクトの企画
・提案。

・フルスタックなシステム開発： AIモデルの構築にとどまらず、それを社会で動かすためのシステムの設計
・実装まで一気通貫で経験。

・ゼロイチを形にするPoC： 誰も正解を知らない領域で、新規技術の実現可能性を検証し、新たなビジネス
・サービスの創出。

・データドリブン経営の基盤構築： 企業の意思決定を支える大規模なデータ利活用基盤の構築や、データマネジメントのコンサルティング。

・技術の探究と発信： 常に進化するAIトレンドをリサーチし、社内勉強会やテックブログ、学会等を通じてナレッジを共有。
自らが技術選定の主導権を握ります。
入社後のイメージ:まずは、各領域のエキスパートが揃うプロジェクトチームに配属。
OJTを通じて、実際のクライアント課題に対するAI実装やプロトタイプ開発からスタートします。
「技術が好き」という好奇心を、「ビジネスを動かす力」へと昇華させていくプロセスを、私たちが全力でバックアップします。
キャリアパス
・成長支援:入社後は、データ分析
・機械学習の基礎を習得しながら、プロジェクトを通じて実践的なスキルを身につけます。
3年目以降は、希望や適性に応じて、より専門性の高いデータサイエンティスト、AIエンジニア、またはデータ活用コンサルタントへとキャリアを広げていくことができます。

・データサイエンティスト：高度な機械学習モデルの設計
・開発
・運用
・AIエンジニア：データパイプライン
・MLOps環境の構築
・データ活用コンサルタント：企業のデータ戦略立案
・分析支援研修
・学習環境:入社後3カ月間の新人研修を実施し、データサイエンス
・機械学習の基礎を体系的に学びます。
研修では、Pythonを用いたデータ分析、統計学
・機械学習の基礎、データエンジニアリング、クラウド技術の活用など、現場で求められるスキルを実践的に学習します。
研修終了後は、OJTを通じてプロジェクトに参加し、実際のデータを扱いながら業務に取り組みます。
また、社内勉強会や技術カンファレンス参加支援、資格取得補助、技術書籍購入補助など、継続的な学習を支援する制度も充実しています。
研修後の配属
・プロジェクト例:
・金融業界向けのAIリスク管理システム開発
・製造業向けのIoTデータ解析基盤の設計
・構築
・商社向けのデータドリブン経営支援プロジェクト
・画像認識を活用した異常検知AIの開発
・BIツールを活用したデータ可視化ダッシュボードの設計1日のスケジュール（例）:
・9:30　チームミーティング（進捗共有
・タスク調整）
・10:00　データ分析
・モデル開発
・12:30　昼休憩
・13:30　データ処理
・可視化作業
・16:00　チームでの技術ディスカッション
・18:30　退社ポジション
・部門の魅力:
・「本物」のコンサルティング力： 当社には、製造
・金融
・流通など多岐にわたる業界のトップランナーがクライアントとして存在します。
若いうちから、経営層に近い視座でプロジェクトを経験できます。

・圧倒的な成長環境： 業界屈指の技術力を持つ先輩社員がメンターとなり、データサイエンスの基礎から、実戦で通用するアーキテクチャ設計までを徹底的に伝授します。

・「技術を手段にする」楽しさ： 特定の製品に縛られず、顧客にとって最適な技術をフラットに選択できる環境です。
会社の雰囲気:データサイエンティストやエンジニア同士が技術を学び合い、成長し続ける文化があります。
Slackや社内勉強会を活用し、最新の技術や知見を共有しながら、実践的なスキルを高めていける環境です。
社内には、AI
・データサイエンス分野に特化した技術者が多く在籍しており、先輩社員と共に学びながら成長することができます。

【業務概要】LLM利用環境を提供するシステムや、AIエージェント開発プロジェクトのプロジェクトメンバーとして、各種開発業務（システム設計、開発、構築、等）に対応いただきます。
【具体的な業務】当グループ社員向けにLLM機能を提供する基盤システム、および、同基盤を活用したAIエージェント開発プロジェクトのメンバーとして、下記に代表される各種開発業務に携わっていただきます。なお、LLM機能を提供する基盤システムにおいては、LLM機能を提供するシステムではありますが、開発対象はLLM環境に閉じず、GUIや保守機能等の付帯機能についても対象となります。
1. LLM（生成AI）活用に際した基盤システム開発
- 要求事項の具体化検討、実現するシステム構成検討、リソース設計、各種ドキュメント作成
- 設計に基づいてのシステム構築業務（クラウドサービス構築、アプリケーション設定）、および、各種試験対応
- 利用ユーザからの故障問合せの解析、回避措置や対処の検討
- システム運用として必要になる各種作業（デプロイ、障害復旧等）の検討、手順書やマニュアルの作成、検証
- 開発に伴う事務処理作業や報告、調整等の各種付帯作業
2. LLM（生成AI）活用に際した業務支援システム開発
- 顧客業務の分析、課題抽出および解決策の立案等の企画・提案活動
- 上記に関わる開発作業（要件定義、設計、実装、試験）※pythonやローコードツール、クラウドサービスを用いたAIエージェント開発やRAG開発を含む
- 利用ユーザからの故障問合せの解析、回避措置や対処の検討
- 開発に伴う事務処理作業や報告、調整等の各種付帯作業
将来的には、本業務経験を基に、チームリーダーとして各種業務の実行管理/推進役を担っていただくことにも期待します。担当業務はこれまでのご経験やご希望を踏まえ、上記業務からアサイン先を決定します。※アサイン時期や要員状況によってご希望に沿えない可能性もあります。
【ポジション・部門の魅力】
●オンボーディングプラン、入社後のスキルアップのイメージ
- 既存メンバーをサポートする形で開発業務に参画いただき、スキルトランスファーを行いつつ、徐々に業務の幅を広げていただきます。
- AWS/Azureやアジャイルについては研修受講の機会があるため、必要に応じて、業務時間内で受講していただくことが可能です。
- 月1回程度の定期的な面談でキャリアビジョンについて意見交換を行い、今後の業務をアサインします。
- システム開発プロジェクトのPL、PMを目指す場合: 各種開発業務の支援 → 次Step開発で一部機能の開発 → 一部機能開発のチームリーダー → 開発のプロジェクトリーダー → システム全体のPM

●ポジション概要
一般的なプリセールスや受託PMとは異なり、担うのは、エンタープライズ企業を中心とした顧客に対し、業務構造やAI活用の目的を理解し、AIが成立するための条件そのものを設計することです。
企業の業務はそのままではAIが扱える形をしておらず、現場には属人的な判断基準や暗黙知が数多く存在します。
そうした状態を整理し、必要なデータ要件・業務要件・運用設計へ落とし込み、PoCから本番導入まで伴走していただきます。

＜具体的には＞
・顧客の業務課題およびAI活用構想のヒアリング
・AI活用に関する課題整理
・データ要件／業務要件の整理
・AIデータ基盤アーキテクチャ設計
・PoC提案および導入推進
・プロジェクトマネジメント
・プロダクト改善へのフィードバック

●本ポジションの魅力
・AI社会実装を支える「データインフラ」の拡大に関与できる
・顧客課題の整理から設計、導入まで一気通貫で関われる
・経営陣やプロダクトサイドと近い距離で提案・改善サイクルを回せる
・AIモデル開発のPoC 本番化に触れ、技術理解を深められる
・Solution Architectとして希少性の高いキャリア形成ができる

業務概要:当社は、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す。
多数の企業を支援する中で見えてきた次の壁が、AIを現場業務に根付かせるラストワンマイルです。
モデルの性能は上がり、データ基盤も整ってきた。
それでもAI導入が成果に結びつかない最大の理由は、技術と現場の間を埋める担い手が不足していることです。
FDE（Forward Deployed Engineer）は、顧客の現場に深く入り込み、課題を定義し、技術で解決し、業務定着までやり切るポジションです。
AI時代の事業価値創出を支えるこのロールを担える人材は、日本市場ではまだ極めて希少です。
具体的な業務:顧客の現場に入り、AIソリューションを「動くもの」として業務に根付かせる 構想で終わらせず、現場実装までやり切ることがFDEのミッションです。
FDEは顧客先に常駐し、現場の業務文脈を肌で理解しながら動きます。
物理的な近さが、課題発見のスピードと顧客との信頼構築の両方を生み出します。
1. 現場と事業の課題を特定する: LoBや情報システム部門など多様なステークホルダーと向き合い、業務の文脈とビジネスの論理を踏まえて、「AIで解くべき問い」を定義します。
2. プロトタイプを素早く作り、顧客の意思決定を前に進める: AIコーディングツールを駆使し、議論の場で素早く形にします。
「検討します」ではなく「今作ります」のスタンスで、顧客の推進力を生み出します。
3. 現場に根付かせる: セキュリティ、既存システム連携、運用体制、ユーザーリテラシーなどの制約を乗り越え、プロトタイプを実運用までつなげます。
ポジション
・部門の魅力:FDEは、AIと現場をつなぐ、AI時代が生んだ新しいロールです。
当社のFDEは、技術と現場の最前線に立つ精鋭ポジションです。
1. 希少ポジションの型を、自分で作る: 日本市場においてFDEはまだ新しいロールです。
評価基準も動き方も、これから作っていくフェーズ。
その経験自体が、AI時代に最も需要が高まるキャリア資産になります。
2. 多様な現場が、視野を広げ続ける: 複数社
・複数業界の案件に同時並行で関わります。
異なる組織文化
・業務構造の中で動くことで、特定環境に依存しない実行力が身につきます。
3. 現場知見を思想に昇華し、発信する: 顧客最前線で得た知見を言語化し、登壇
・記事執筆を通じて発信する機会があります。
個人の市場価値と当社のブランドを同時に高められる環境です。
当社は、データとAIを活用した事業価値創出に取り組んでいます。
当社の提供するサービス:
・クラウドETL「自社サービス」
・AIデータプラットフォーム「自社サービス」
・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「自社サービス」の提供主力事業である自社サービスは、多数の企業や団体に提供しています。

業務概要:現在当社では、大きく変化するマーケット環境に対応し、更なる事業拡大を実現していくために、基幹系システムのモダナイゼーションや業務のデジタル化など、ITシステムの刷新を進めています。また、足元のAI技術の進化により、システム開発の方法自体も今後大きく変化をしていく転換期にあると考えています。これらの業務刷新をさらに加速していくため、AI技術を活用した新たなシステム開発方式の導入や将来的な内製化チームの立ち上げをリードして頂きます。

具体的な業務:
※必須条件：下記全て必須
・Web／業務系システムの設計・開発経験
・Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等のAIコーディング支援ツール利用経験
・クラウドAIサービス環境（AWS Bedrock、Azure OpenAI Service 等）の利用経験
・DevOps、CI/CD、自動テストなどの開発生産性向上施策の導入経験
【変更の範囲】　その他会社の定める業務

業務概要
「最先端のAI技術」と「当グループのアセット（生活者データなど）」をフル活用し、クライアントのマーケティング変革や新たな顧客体験創出を実装まで導くポジションです。単なる「開発担当」ではなく、技術リーダーとしてプロジェクトを牽引しながら、チームの技術力を底上げする役割を担って頂きます。プレイヤーとして第一線で手を動かし続けながら、若手エンジニアの成長を支えてAI開発の再現性を高めていく、「マネジメント専任」でも「孤高のスペシャリスト」でもない「技術で引っ張るリーダー」を求めています。

具体的な業務
コンサルティングフェーズ
・コンサルタントと共にクライアントの課題を明確化し、AIによる解決方針を策定します。
・クライアント課題の整理・現状分析
・AI活用戦略の設計
・AIの基盤となるデータ活用構想の策定
・プロジェクト計画・マイルストーン設計

エンジニアリングフェーズ
・実証・実装・リリース後のサポートまで、技術判断と開発推進を担います。
・プロジェクトマネージャーとしての全体統括
・LLM／RAG等を活用したアプリケーション設計・開発
・データ設計・データ加工方針の策定
・設計レビュー／コードレビュー
・プロジェクトを通じての若手エンジニア育成
・最新技術のリサーチ・社内プロダクトチームとの連携

ポジションの魅力
1. 「AI×独自データ」の面白さ
当グループの生活者データ、プラットフォーマーのデータ、クライアント保有データなど、他社では触れられないデータ群とAIの掛け合わせによって新しい価値を生み出す醍醐味を味わえる。
2. マーケ＆セールス領域特化のAI実装
単なる効率化ではなく、「顧客のココロを動かす」ことが求められるマーケ＆セールス領域において、クリエイターやプランナーとも協働し「AIによる新しい売り方」づくりに挑戦できる。
3. 多様な業界・プロジェクトに携われる環境
当社の年間取引社数は多く、業種も多様、クライアントや業種ごとに異なる課題に適応する設計力・実装力を磨くことができる。

業務概要:当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。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構築することです。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。
ミッション: ""AI の出力品質を科学する 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する""
LLM / AI エージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。評価メトリクスの研究開発から自動評価パイプラインの本番実装まで、「AI 評価科学」という新しい研究領域を社内に確立し、多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を科学的に保証します。
具体的な業務:AI Evaluation Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。
1. 評価メトリクスの研究開発 LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します
2. 自動評価パイプラインの設計・構築 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します
3. レッドチーミング・安全性検証 adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します
4. 統計的実験計画に基づく品質改善 A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します
5. 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック モデル改善の複利ループを構築します
多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します
業務内容:
1. 評価メトリクスの研究開発
* LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules)
* 評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection)
* 報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究
* 評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection)
* 評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス
2. 自動評価パイプラインの設計・構築
* スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装
* CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築
* エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応)
* 評価パイプラインの再現性・信頼性の担保
3. 安全性・品質検証
* 自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装
* 安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築
* ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装
* プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行
4. 統計分析・実験設計
* 統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析
* 品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化
* 品質レポート作成と改善提案
* 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック
業務シナリオ:
シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証
新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。
シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート
LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。
シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証
金融機関向けに自社サービスを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ（機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等）を網羅的にテストします。ポリシー準拠率を達成します。
成果責任 (KR/メトリクス):
* 評価カバレッジ率（テストケース網羅率）
* 回帰検出率（リリース前の品質劣化検出率）
* 評価パイプライン実行時間（CI/CD内で完了）
* LLM-as-Judge と人間評価の一致率
* False Positive / Negative 率
* 安全性インシデント発生率（リリース後）

ポジション・部門の魅力:
1. Evaluation Science の実践 : 多くの企業が注力する「AI 評価科学」を、日本のエンタープライズ AI の文脈で実践できます。評価手法そのものを研究対象とする、世界的にも希少なポジションです
2. ML/DS スキルの新しい応用 : 機械学習・統計学の専門性を「モデル開発」ではなく「モデル評価」に応用します。報酬モデリング、LLM-as-Judge の校正理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面で知的挑戦があります
3. 品質がプロダクトの信頼を決める : 多くの企業が利用する本番環境で、あなたが構築した評価基盤がリリース品質の最後の砦になります。

業務概要:当社は、当グループ会社として設立されました。
AIエージェントの出力品質は、企業の業務運営に直結します。
「なんとなく動く」では許されません。
自社サービスが「企業の頭脳」として、承認ワークフロー、リソース配分、見込み客発見などのタスクを自律的に実行する世界では、AIの誤った出力は、却下されるべき承認が通ったり、不正確な人員配置が行われたり、不適切な顧客にアプローチしたりすることを意味します。
「企業の頭脳」が信頼されるためには、生成された応答の正確性、安全性、一貫性を科学的に評価し、保証するシステムが不可欠です。
従来のQAエンジニアリングはテストケースの設計と実行が中心でしたが、LLMエージェントの品質保証には、評価指標自体の研究開発、LLM-as-Judgeのキャリブレーション理論、報酬モデリング、統計的実験計画、ベンチマーク設計といったML/DSの専門知識が求められます。
当社は、世界的に先駆けている「AI評価科学」を日本のエンタープライズAIの文脈で確立するため、AI Quality Scientistを募集しています。
具体的な業務:ミッション: 「AIの品質を科学する 評価の研究開発を通じてエージェントの信頼性を証明する。
」機械学習、統計学、心理測定学の手法を用いて、LLM/AIエージェントの出力品質を定量的に評価し、改善します。
評価指標の研究開発から自動評価パイプラインの本番展開まで、「AI評価科学」を社内の新しい研究分野として確立し、本番利用される製品の品質を科学的に保証します。
AI Quality Scientistとして、AIエージェントの品質評価における研究と実装の両面を主導します。
1. 評価指標の研究開発: LLM-as-Judgeキャリブレーション、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて、「品質とは何か」を科学的に定義します。
2. 自動評価パイプラインの設計と構築: 研究成果を本番CI/CDに統合し、スケーラブルな品質ゲートを提供します。
3. レッドチームと安全性検証: 敵対的テストを自動化し、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します。
4. 統計的実験計画による品質改善の推進: A/Bテストと有意性検定を通じて、プロンプト戦略とモデル変更の有効性を定量的に検証します。
5. 評価シグナルを研究開発チームにフィードバック: モデル改善のための複利ループを構築します。
6. 「品質の科学」アプローチを通じて、本番利用される製品の品質を保証します。
詳細な業務内容:* 評価指標の研究開発:* LLM-as-Judgeキャリブレーション手法（ルーブリック設計、バイアス検出、適切なスコアリングルール）の研究と実装。
* 評価ベンチマーク（構成概念妥当性、汚染検出）の設計、構築、検証。
* 報酬モデリング/選好学習の評価への応用研究。
* 評価指標（勝率、タスク成功率、事実性、有害性検出）の選択と設計。
* 評価セット（合成データ + 実ログ）の設計、構築、維持。
* 自動評価パイプラインの設計と開発:* スケーラブルな自動評価パイプラインの設計と実装。
* 評価パイプラインをCI/CDに統合し、品質ゲートを構築。
* エージェント評価ハーネス（マルチターン、ツール使用、長文コンテキストサポート）の設計。
* 評価パイプラインの再現性と信頼性の確保。
* 安全性と品質検証:* 自動レッドチーム（自動敵対的テスト）の研究と実装。
* 安全性およびポリシー準拠検証フレームワークの構築。
* ハルシネーション検出とキャリブレーション手法の研究と実装。
* プロンプト/ツール回帰テストの設計と実行。
* 統計分析と実験計画:* 統計的実験（A/Bテスト、有意性検定）の設計と分析。
* 品質トレンドの可視化と回帰検出の自動化。
* 品質レポートと改善提案の作成。
* 評価シグナルを研究開発チームにフィードバック。
主要な成果（KR/指標）:* 評価カバレッジ率（テストケースカバレッジ）* 回帰検出率（リリース前品質劣化検出 >= 95%）* 評価パイプライン実行時間（CI/CD内で完了）* LLM-as-Judgeと人間評価の一致率* 偽陽性/偽陰性率* 安全インシデント率（リリース後）チーム体制:開発組織にはメンバーが所属しています。
AI QA Specialistは、専任の品質保証機能として、以下のメンバーと密接に連携して業務を行います。
* Agentic Product Engineer エージェント機能開発* Research Engineer 研究開発、モデル改善* Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) AI実行インフラ開発* Product Manager 製品設計と品質要件定義ポジション
・部門の魅力:* 実践的な評価科学: 世界的に投資されている「AI評価科学」を、日本のエンタープライズAIの文脈で実践できます。
評価手法そのものが研究対象となる、世界的に稀なポジションです。
* ML/DSスキルの新しい応用: 機械学習と統計学の専門知識を「モデル構築」ではなく「モデル評価」に応用します。
報酬モデリング、LLM-as-Judgeキャリブレーション理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面にわたる知的な挑戦があります。
* 品質が製品の信頼を決定: 本番環境において、あなたが構築する評価インフラはリリース品質の最後の砦となります。
品質保証がビジネスに直接与える影響を実感できます。
* グリーンフィールドポジション: AIエージェント評価科学という全く新しい専門領域をゼロから設計
・構築します。
評価指標の研究開発から自動評価パイプラインの本番展開まで、大きな裁量を持つことができます。
* AI安全の最前線: 自動レッドチーム、敵対的テスト、ポリシー準拠検証を含む責任あるAIの実践に携わります。
AIエージェントが「企業の頭脳」としてビジネスオペレーションを自律的に実行する世界で、安全性を科学的に保証する重要な役割を担います。
* 急成長環境で、技術的な意思決定において大きな裁量を持つことができます。
リサーチエンジニアやエージェントハーネスエンジニアと密接に連携し、製品スイート全体の品質に影響を与えます。

＜募集背景＞
生成AIの進化により、ソフトウェア開発は今、歴史的なパラダイムシフトの真っ只中にあります。エンジニアに求められる役割が「仕様をコードに落とし込む実装者」から「AIを自在に操り、ビジネス価値を最速で具現化する価値のアーキテクト」へとシフトする中で、私たちはこの大きな波を「チーム全体の成長機会」と捉えています。
現在、私たちはビジネスと開発が一体となった新体制のもと、プロダクトのコアを担う正社員エンジニアを募集しています。目指しているのは、個々のエンジニアがAIを活用するだけでなく、組織の仕組みとして「AI駆動型の開発スタイル」を確立することです。
単にプロダクトを成長させることにとどまらず、「作り方」そのものをハックし、次世代の開発スタイルへとアップデートしていく。この挑戦に、チーム一丸となって取り組んでくださる仲間を求めています。

＜職務概要＞
機能開発とプロダクト価値の最大化を担っていただきます。
単なる仕様通りの実装にとどまらず、顧客の声や利用実態に基づいた提案を行い、AIと共生する最新の開発フローを通じて、高品質な機能を迅速に届けることが役割です。

【具体的な業務内容】
- ユーザー価値に直結する機能開発
- 様々な職種と連携し、市場の課題や顧客フィードバックを基にした機能の新規提案・改善提案を行います。プロダクトの要求を技術的な仕様へ落とし込み、実装可能な最小単位にタスクを分解（タスク分割）して、設計・実装・リリースまでに責任を持ち、ユーザーに確実に価値を届ける役割を担います。
- 事業成長を支える「適材適所」の技術スタックによるシステム構築
- Ruby on Rails（メイン）, Go（契約・ユーザー基盤）, Python（サブモジュール）, Docker, React, Vue.js等を用いた開発・運用を担います。
- 拡張性とメンテナンス性を両立した単なる機能実装ではなく、将来的な拡張を見据えたアーキテクチャ設計や、技術的改善にも主体的に関与していただきます。
- AI活用による開発プロセスの高度化とチーム貢献
- 生成AIやAIエージェントを開発工程に積極的に取り入れ、チーム全体の開発生産性と品質を底上げします。
- コードレビューや技術共有、セキュリティ意識の醸成を通じて、チーム全体で持続可能な開発基盤を維持・進化させます。

【この仕事の魅力】
●「少子高齢化・労働人口減少」という日本の巨大な課題に対し、AIで解決に挑む事業ドメインの一翼を担うことができる
●「生成AIをいかに実業務に組み込むか」という最先端の取り組みに触れる機会があります。
●社内外の優秀なメンバーから様々なスキルや価値観を学ぶことができる

【開発環境/ツール】
・バックエンド言語：Ruby, Golang, Python
・バックエンドフレームワーク：Ruby on Rails, echo, GORM, FastAPI, Flask
・フロントエンド言語：JavaScript, TypeScript
・フロントエンドフレームワーク：React, Vue.js
・データベース：MySQL
・コンテナ管理：Kubernetes, Docker
・インフラ：AWS(基幹サービスとしての利用), GC (データウェアハウスとしての利用)
・インフラ構築：Terraform, Ansible
・監視ツール：Mackerel, Sentry
・開発補助：GitHub Copilot, Claude, Gemini
・コミュニケーション：Slack, Google Workspace, Confluence, GitHub

＜募集背景＞
生成AIの進化により、ソフトウェア開発は今、歴史的なパラダイムシフトの真っ只中にあります。エンジニアに求められる役割が「仕様をコードに落とし込む実装者」から「AIを自在に操り、ビジネス価値を最速で具現化する価値のアーキテクト」へとシフトする中で、私たちはこの大きな波を「チーム全体の成長機会」と捉えています。
現在、私たちはビジネスと開発が一体となった新体制のもと、プロダクトのコアを担う正社員エンジニアを募集しています。目指しているのは、個々のエンジニアがAIを活用するだけでなく、組織の仕組みとして「AI駆動型の開発スタイル」を確立することです。
単にプロダクトを成長させることにとどまらず、「作り方」そのものをハックし、次世代の開発スタイルへとアップデートしていく。この挑戦に、チーム一丸となって取り組んでくださる仲間を求めています。

＜職務概要＞
機能開発とプロダクト価値の最大化を担っていただきます。
単なる仕様通りの実装にとどまらず、顧客の声や利用実態に基づいた提案を行い、AIと共生する最新の開発フローを通じて、高品質な機能を迅速に届けることが役割です。

【具体的な業務内容】
- ユーザー価値に直結する機能開発
- 様々な職種と連携し、市場の課題や顧客フィードバックを基にした機能の新規提案・改善提案を行います。プロダクトの要求を技術的な仕様へ落とし込み、実装可能な最小単位にタスクを分解（タスク分割）して、設計・実装・リリースまでに責任を持ち、ユーザーに確実に価値を届ける役割を担います。
- 事業成長を支える「適材適所」の技術スタックによるシステム構築
- Ruby on Rails（メイン）, Go（契約・ユーザー基盤）, Python（サブモジュール）, Docker, React, Vue.js等を用いた開発・運用を担います。
- 拡張性とメンテナンス性を両立した単なる機能実装ではなく、将来的な拡張を見据えたアーキテクチャ設計や、技術的改善にも主体的に関与していただきます。
- AI活用による開発プロセスの高度化とチーム貢献
- 生成AIやAIエージェントを開発工程に積極的に取り入れ、チーム全体の開発生産性と品質を底上げします。
- コードレビューや技術共有、セキュリティ意識の醸成を通じて、チーム全体で持続可能な開発基盤を維持・進化させます。

【この仕事の魅力】
●「少子高齢化・労働人口減少」という日本の巨大な課題に対し、AIで解決に挑む事業ドメインの一翼を担うことができる
●「生成AIをいかに実業務に組み込むか」という最先端の取り組みに触れる機会があります。
●社内外の優秀なメンバーから様々なスキルや価値観を学ぶことができる

【開発環境/ツール】
・バックエンド言語：Ruby, Golang, Python
・バックエンドフレームワーク：Ruby on Rails, echo, GORM, FastAPI, Flask
・フロントエンド言語：JavaScript, TypeScript
・フロントエンドフレームワーク：React, Vue.js
・データベース：MySQL
・コンテナ管理：Kubernetes, Docker
・インフラ：AWS(基幹サービスとしての利用), GC (データウェアハウスとしての利用)
・インフラ構築：Terraform, Ansible
・監視ツール：Mackerel, Sentry
・開発補助：GitHub Copilot, Claude, Gemini
・コミュニケーション：Slack, Google Workspace, Confluence, GitHub

＜募集背景＞
生成AIの進化により、ソフトウェア開発は今、歴史的なパラダイムシフトの真っ只中にあります。エンジニアに求められる役割が「仕様をコードに落とし込む実装者」から「AIを自在に操り、ビジネス価値を最速で具現化する価値のアーキテクト」へとシフトする中で、私たちはこの大きな波を「チーム全体の成長機会」と捉えています。
現在、私たちはビジネスと開発が一体となった新体制のもと、プロダクトのコアを担う正社員エンジニアを募集しています。目指しているのは、個々のエンジニアがAIを活用するだけでなく、組織の仕組みとして「AI駆動型の開発スタイル」を確立することです。
単にプロダクトを成長させることにとどまらず、「作り方」そのものをハックし、次世代の開発スタイルへとアップデートしていく。この挑戦に、チーム一丸となって取り組んでくださる仲間を求めています。

＜職務概要＞
機能開発とプロダクト価値の最大化を担っていただきます。
単なる仕様通りの実装にとどまらず、顧客の声や利用実態に基づいた提案を行い、AIと共生する最新の開発フローを通じて、高品質な機能を迅速に届けることが役割です。

【具体的な業務内容】
- ユーザー価値に直結する機能開発
- 様々な職種と連携し、市場の課題や顧客フィードバックを基にした機能の新規提案・改善提案を行います。プロダクトの要求を技術的な仕様へ落とし込み、実装可能な最小単位にタスクを分解（タスク分割）して、設計・実装・リリースまでに責任を持ち、ユーザーに確実に価値を届ける役割を担います。
- 事業成長を支える「適材適所」の技術スタックによるシステム構築
- Ruby on Rails（メイン）, Go（契約・ユーザー基盤）, Python（サブモジュール）, Docker, React, Vue.js等を用いた開発・運用を担います。
- 拡張性とメンテナンス性を両立した単なる機能実装ではなく、将来的な拡張を見据えたアーキテクチャ設計や、技術的改善にも主体的に関与していただきます。
- AI活用による開発プロセスの高度化とチーム貢献
- 生成AIやAIエージェントを開発工程に積極的に取り入れ、チーム全体の開発生産性と品質を底上げします。
- コードレビューや技術共有、セキュリティ意識の醸成を通じて、チーム全体で持続可能な開発基盤を維持・進化させます。

【この仕事の魅力】
●「少子高齢化・労働人口減少」という日本の巨大な課題に対し、AIで解決に挑む事業ドメインの一翼を担うことができる
●「生成AIをいかに実業務に組み込むか」という最先端の取り組みに触れる機会があります。
●社内外の優秀なメンバーから様々なスキルや価値観を学ぶことができる

【開発環境/ツール】
・バックエンド言語：Ruby, Golang, Python
・バックエンドフレームワーク：Ruby on Rails, echo, GORM, FastAPI, Flask
・フロントエンド言語：JavaScript, TypeScript
・フロントエンドフレームワーク：React, Vue.js
・データベース：MySQL
・コンテナ管理：Kubernetes, Docker
・インフラ：AWS(基幹サービスとしての利用), GC (データウェアハウスとしての利用)
・インフラ構築：Terraform, Ansible
・監視ツール：Mackerel, Sentry
・開発補助：GitHub Copilot, Claude, Gemini
・コミュニケーション：Slack, Google Workspace, Confluence, GitHub

【業務概要】
当社ではプラットフォームをつくることで、中古物件の取引数が増加する住宅市場においてより多くの優秀なエージェントがより効率的かつ自由に働く環境をつくり、誰もがより自由に安心して不動産売買取引ができる世界の実現を目指しています。

不動産取引の世界には、「店舗に出社して電話を何度もかけないと営業ができない」「顧客に提示する住宅ローンの選択肢を会社の都合で絞る」「複数の不動産ポータルサイトに個別にログインして、ひとつづつ情報を掲載する」「人の手で類似物件を調査して、物件価格を決める」等、不動産を売買したい人も仕事として携わる人も双方得をしない、解決すべき古い商習慣が数多く存在しています。

そういった古い商習慣を変えるべく、当社では不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら当社では複数の新規プロダクトを開発しています。

【具体的な業務】
当社では生成AIによる不動産仲介業の効率化を目指しアプリケーションの開発を行っています。
本ポジションでは、一人目の生成AIエンジニアとして、不動産取引における非効率を解消し不動産取引をより安全に加速するため、課題の発見 / 解決策の模索 / 検証 / アプリケーションへの実装と幅広い範囲で業務をお任せします。

具体的には
- 生成AIを用いたソリューションの考案と実装
- 複数のモデルを用いた検証と精度の比較
- アプリケーションへの実装
- 継続的な精度向上のための仕組みづくり
に取り組んでいただきます

【主な技術スタック】
- フロントエンド
TypeScript / React.js / Next.js
- バックエンド
TypeScript / Node.js / (Python)
- インフラ
Google Cloud Platform / CDKTF

【主な利用ツール】
- Slack
- Notion
- Github
- Google Workspace(meet, calendar, gmail)

業務概要:
クライアントの現場に常駐し、経営層・事業部・現場担当など多層のステークホルダーと信頼関係を構築しながら、業務ヒアリングから要件定義、設計、実装、デプロイまでを一気通貫で推進していただきます。

具体的な業務:
(コンサルティング業務)
1. クライアント現場への常駐・業務ヒアリング
2. 経営層・事業部・現場担当者との信頼関係構築
3. 業務フローの可視化・課題の特定
4. 既存業務のデジタル化・改善提案
5. 新規事業のプロトタイピング企画
(開発業務)
1. 要件定義・設計・実装・テスト・デプロイ
2. AI・LLMを活用したソリューションの提案・実装
3. Webアプリケーション開発（React / Next.js / FastAPI等）
4. クラウドインフラ構築（AWS / GCP）
5. AIエージェント / RAG構築（OpenAI / Claude / Gemini API）
(開発環境)
言語：Python / TypeScript / JavaScript
フロントエンド：React / Next.js
バックエンド：FastAPI / Django
クラウド：AWS / GCP
AI：OpenAI API / Claude API / 各種LLM
その他：Git / Docker / CI-CD / Notion
※上記すべての経験は不要です。入社後にキャッチアップいただければOKです。
(開発ツール ※全メンバーに有料プランを支給)
Claude Pro（Claude Code含む）
ChatGPT Plus / Team（Codex含む）
Google Workspace（Gemini、NotebookLM Pro等）
Cursor（AIネイティブコードエディタ）
JetBrains All Products（IDEフルライセンス）
Slack / Notion

ポジション・部門の魅力:
1. コンサルと開発の両面を実践でき、市場価値の高いキャリアを築ける
2. クライアントの事業成長に直接貢献できる手応えと達成感
3. AI・最新技術（LLMエージェント、RAG、コンテキストエンジニアリング等）を日常的に使い倒す環境
4. 少人数精鋭チームで裁量権が大きく、成長スピードが速い
5. Claude Pro、ChatGPT Plus、Cursor、JetBrains等の最先端ツールを全メンバーに支給

業務概要:
知財実務の設計と実行
1. エンジニアとの対話を通じた発明発掘・権利化業務、FTO調査等
2. AIとの協働を前提とした知財業務プロセスの構築
3. 外部特許事務所との協働マネジメント
当社の知財部門では、自社サービスの構想を自ら先行して実践しています。LLMベースのマルチエージェントシステムを知財実務に導入し、AIとの協働を前提にした業務体制を構築しております。うまくいっている部分も手探りの部分もある中で、知財活動をさらに加速し深化するために、この取り組みを共に進めてくれるメンバーを募集します。

ポジション・部門の魅力:
1. AIエージェント基盤を活用した知財ワークフローが稼働中。自らが自社サービスとして働き、その経験を社内外に共有していく機会がある
2. 社長への直接の報告ラインがあり、知財に関する意思決定が速い
3. 知財チームの2人目として、特に発明発掘の加速と実務面のプロセス改善を共に推進するフェーズ

業務概要:機械学習・統計解析を用いたデータ分析／モデル構築に関する各種プロジェクトにおいて、企画立案からお客様への提案、プロジェクト推進まで一貫してご担当いただきます。
具体的な業務:お客様の業界・業務は多岐にわたり、車載センサーや生産ラインデータの分析、製品販売に関する要因分析、需要予測など、ビジネス課題に直結するテーマを扱います。具体的には、お客様からの引き合いや課題をヒアリングし、分析テーマを設定した上で提案書を作成・契約締結を行います。その後、分析計画の策定、プロジェクトの推進、結果の取りまとめ・報告を行い、分析結果に基づいた施策提案までを担っていただきます。
また、データ基盤を導入済みのお客様に対しては、データ活用を促進するためのコンサルティングも実施しています。業務課題を踏まえて分析テーマを整理し、必要なデータや加工方針の検討・提示など対応しています。分析作業自体はお客様が実施するケースもありますが、課題が生じた際には解決に向けた支援も行っています。
ポジション・部門の魅力:
・ビジネス課題に基づくデータ分析/モデル構築は重要な注力分野の一つと位置付けており、自身の成長とともに事業拡大を実感しながら業務に取り組むことができます。
・お客様の課題整理から施策提案まで深く関わることで、ビジネス成果に直結する価値提供を実感できます。
・データの収集・蓄積から分析、システム化まで、データ活用に関する幅広い領域をカバーする組織のため、各分野のエキスパートと連携しながらプロジェクトを推進することが可能です。
・システム開発のPMや開発者など、異なるバックグラウンドからキャリアチェンジしたメンバーも在籍しており、現時点で不足している知識や経験については、組織としてフォロー・支援する体制があります。

業務概要:
当社は、部門横断の社内カンパニーです。当グループに口座を保有いただいている富裕層を中心とした方々と潜在的な顧客に対して、プライベート（個別の顧客）にカスタマイズされたサービス/ソリューションを提供していくことがミッションであり、具体的には以下3つの役割を担っています。
1. 当グループの主にデジタル活用や新しい事業領域の企画立案・ビジネス開発
2. 当グループ以外との提携・出資を含む戦略策定・調査
3. グループ内で上記実行にあたって必要となるリソースマネジメント（主にIT専門領域の人材）今後、取り組みを更に加速させるため、上記役割を主体的にリードしていただくことを期待します。

具体的な業務:
当グループにおける生成AIとデータ活用を一体で捉えた企画・推進を担っていただきます。各部門と連携しながら、業務課題の整理、ユースケースの検討、PoCの推進、本番導入に向けた要件整理、導入後の活用定着まで一貫して支援いただくポジションです。先端技術を活用しながら、各部門の業務変革や付加価値創出を支援し、PoCに留まらない実運用での成果創出を目指していただきます。加えて、国内に限らず海外を含む関係者と連携しながら推進いただく機会もあります。全社横断で多様な部門と関わりながら、AI・データ活用の上流構想から導入・定着まで幅広く携わることができる、影響範囲の大きい役割です。なお、上記をすべて一人で担うのではなく、ご経験・ご志向・強みに応じて、関係部署やチームと連携しながら推進いただくことを想定しています。
具体的な仕事：
1. 関係各部署と連携し、ニーズや課題、保有データの可視化・整理
2. AI・データ活用施策の企画、ユースケース検討、優先順位付け支援
3. PoCの設計・推進・評価、および本番導入に向けた論点整理
4. 業務要件・データ要件・運用要件・非機能要件の整理、導入支援
5. AI活用を支えるデータ整備、データ品質・管理ルールの検討支援
6. AI利用を通じて得られる行動・業務データの蓄積・活用設計
7. 法務・コンプライアンス、情報セキュリティ、リスク管理を踏まえた導入支援
8. 導入後の活用定着、利用促進、効果測定、改善支援

ポジション・部門の魅力:
直接部長・役員とコミュニケーションできる風通しのよさ、ボトムアップのカルチャーがある組織、関わることが出来る事業領域の幅の広さ、任される仕事の裁量を持って取り組んでいただくことが出来ます。ミッション遂行に当たって最適となる働き方をご自身で考えてご提案いただける、非常に柔軟性の高い職場です。