AIソリューションコンサルタント（Forward Deployed Engineer）

必須

• エンタープライズ企業向けのIT／AIプロジェクトで、課題整理・要件定義から本番導入までをリードした経験
• 顧客の曖昧な業務課題を整理し、システム要件・データ要件へ落とし込んだ経験
• Python等を用いて、AI／データ／Webシステムを自ら設計・実装した経験
• クラウド環境を用いたシステムの設計・開発・本番運用経験
• 経営層・業務部門・IT部門・エンジニアなど複数の関係者との合意形成経験

歓迎

• LLM／生成AIを活用したシステムの本番導入経験
• データ基盤、API、認証・権限、セキュリティ等を含むシステム設計経験
• コンサルティングとソフトウェア／プロダクト開発双方の経験
• 新規プロダクト・新規事業・新規ソリューションの0→1経験
• 建設、製造、物流、金融等の複雑な業務領域におけるDX／システム開発経験

求める人物像

• 顧客の要望をそのまま仕様にせず、業務課題と成功条件まで掘り下げられる方
• 技術的な選択肢・制約・リスクを整理し、顧客と開発の双方へ説明できる方
• PoCの完成ではなく、本番利用と業務成果までを見据えて進められる方
• 不確実な状況でも自ら仮説を置き、実装・検証を通じて意思決定を前に進められる方
• 個別案件の知見を、再利用可能な技術・プロダクト・ドキュメントへ還元できる方

使用ツール

ポジションのミッション（募集背景）

• 企業のAI活用意欲が高まる一方、課題設定やデータ要件が曖昧なままPoCで止まり、既存業務へ組み込めないケースが生じやすくなっています。顧客現場と技術チームの間に入り、本番成果まで責任を持つ専任役割が必要です。
• 今回募集するのは、エンタープライズ顧客の業務課題を構造化し、AIの構想、プロトタイプ、本番実装、業務定着までを一気通貫でリードするポジションです。具体的には、経営・現場ヒアリングと成功指標定義、AI適用可能性、データ要件、リスク、導入ロードマップ設計、短期間のプロトタイプ／PoC実装、本番システム・既存環境との統合設計などを通じて、担当領域を前に進めます。

顧客課題・AIユースケースの定義

• 経営層・事業責任者・現場担当者へのヒアリングを通じ、現行業務・課題・制約・成功条件を整理
• AIを適用すべき業務と、ルール・システム・運用改善で解くべき業務を切り分け
• 対象ユーザー、利用データ、期待効果、評価指標、導入リスクを定義
• データの有無・品質・利用権限を確認し、実現可能性と検証方針を整理

プロトタイプ・技術検証

• Python、LLM／機械学習、API等を用いたプロトタイプ・PoCの設計と実装
• モデル／サービスの選定、評価データ・評価方法・受入基準の設計
• 精度、レイテンシ、コスト、セキュリティ、運用負荷を踏まえた技術比較
• 顧客・社内関係者へ検証結果、制約、次の判断材料を提示

本番実装・既存システム連携

• 顧客の既存システム、データ基盤、認証・権限、業務フローを踏まえた本番構成の設計
• API、バッチ、データパイプライン等の実装および開発チームとの統合推進
• セキュリティ、監視、障害対応、運用体制を含む本番利用条件の整理
• 利用開始後のKPI・ログ・ユーザーフィードバックをもとに改善

知見のプロダクト還元

• 個別案件で得られた業務パターン・技術知見・失敗要因をドキュメント化
• 複数顧客で再利用できる機能・テンプレート・共通基盤の候補をPdM／開発へ還元
• 同種案件の検証・導入を短縮するための評価方法や実装パターンを標準化

やりがい・魅力など

• 顧客のAI構想をPoCで終わらせず、実際の業務・本番システムへ実装するところまで関われる
• 経営・現場・IT部門と対話しながら、自ら技術設計・実装も行うFDEならではの経験を積める
• 個別案件で得た知見を、プロダクトや共通ソリューションへ還元できる

組織名／体制

• 顧客の業務・技術部門と協働し、社内プロダクト・エンジニアリングへ還元。

開発体制

• 顧客環境を踏まえ、PoCから本番環境・運用までエンドツーエンドで推進。

技術スタック

• AI／生成AI、クラウド、データ基盤、ローコード等を顧客環境に応じて選択。