Corporate AI Enablement Engineer/社内AI活用推進エンジニア

必須

• 生成AIを活用した業務ツールや仕組みの構築経験
• API連携や自動化技術を用いた実装スキル
• 全社およびグループ内ユーザーのサポート業務・業務改善支援にやりがいを感じられる方
• 高度なアルゴリズム実装能力は必須ではありません。AIを活用しながら要件定義・設計・実装をリードできることを重視します。

歓迎

• Python/Go/Ruby/TypeScript等でのソフトウェア開発・自動化経験、および社内向けWebアプリや業務ツールの構築経験
• クラウド・SaaS環境での設計・運用経験、およびデータ基盤構築・BI活用経験
• クラウドインフラやAI/LLM API（OpenAI, Anthropic等）におけるコスト最適化（FinOps）やトークンマネジメントの経験
• セキュリティ設計・アクセス制御（ガバナンス）に関する設計経験
• 小規模チームでの0→1の立ち上げ、および技術検証から本番導入までを自走した経験
• 全社およびグループ各社横断での業務改善支援経験
• 抽象的な課題を構造化し、具体的なソリューションに落とし込む問題解決能力
• 関連部署・ステークホルダーと連携し、適切な要件定義を遂行できるコミュニケーション能力

求める人物像

• AIを単に「使う」だけでなく、「組織能力に変える」仕組み作りに情熱を持てる方
• 自ら手を動かして実装推進までを担えるプレイング志向の方
• 個人に閉じた仕事を生み出さず、常にチームで仕事を持ち、仕事を属人化させない
• 経営層と現場をつなぎ、全社横断的な視点で物事を考えられる方
• 自社での実践をショーケース化し、将来的な外部展開などのスケールの大きな挑戦を楽しめる方

使用ツール

募集背景

• 生成AIをはじめとするAI技術の進展に伴い、企業の業務プロセスや意思決定、ナレッジ活用は急速に高度化しています。 当社においても、研究・開発領域だけでなく、ビジネス・コーポレート部門を含む全社的なAI活用の高度化は、今後の競争力を高める上で極めて重要です。 AIの進化がこのまま進めば、「一人の人間がAIエージェントと協働し、複数人分の業務をこなす」未来が現実のものとなります。 現在、当社では各部署でAIツールの活用が盛んに行われている状況です。 一方で、全社的な活用を構造化・標準化し、再現性のある仕組みとするためには、 「個別最適からの脱却」「AI/ITガバナンスリスクへの対応」「部署間の活用レベルの格差是正」、そして「利用スケールに伴うトークン消費・コストの最適化」といった課題を克服し、 AIを前提とした抜本的な業務設計を行う必要があります。 本ポジションは、これらの課題を解決し、当社グループ全体の業務プロセス（コーポレート・研究開発問わず）をAI前提へと進化させるための専任ポジションです。 単にツールを導入して終わるのではなく、各部門に自ら伴走し、AI活用を当社の「組織能力」として定着させる戦略的かつ実行力のある方を募集します。 さらに、ここで構築した事例をモデルケースとし、外部組織へAI導入後の社内システムのあり方のベストプラクティスの一つとして、紹介・導入支援できるレベルを目指します。 社内開発のAI自動化・エージェント基盤を用い、そこで得られた生の知見をフィードバックすることで、自社開発プロダクトへの貢献も可能です。

業務内容

• 全社およびグループ会社の社内AI活用高度化と業務プロセス変革の推進をお任せします。 コーポレートIT領域だけでなく、研究開発部門の活用も含めて広い視野で推進をお願いします。 自ら手を動かして、プロトタイピングから現場への定着までを一貫して担っていただきます。
• AI活用戦略の立案・実装:
• 全社およびグループ会社のAI活用戦略を策定し、自らの手でプロトタイピングおよび実装を推進。
• 業務変革の伴走支援:
• 各部門へのヒアリングを通じた課題整理・要件定義を行い、AIを前提とした業務プロセスの再設計をサポート。
• 社内ツールの設計・構築:
• 生成AIやLLMを活用した社内ツールの構築、API連携・自動化を用いた業務効率化の高速なPoCと本番導入。
• AI利用コストの最適化・トークンマネジメント:
• 全社でのLLM等のAPI利用に伴うトークン消費の可視化・モニタリング、モデルのルーティング最適化、および持続可能なコストコントロールの仕組み構築。
• 安全なAI利用基盤の構築:
• セキュリティ・インフラ担当と密に連携し、ガバナンスリスクに対応した安全なAI利用環境の設計およびルール策定。
• AIリテラシーの向上:
• 社内のAI活用レベルの格差を是正し、全社的なAIリテラシーを底上げする施策の企画・実施。
• ※コード実装等において、各種生成AI（CodexやClaude Codeなど）を積極的に活用して構いません。 重要なのは「何を作るべきかを定義し、動くものを素早く作り、現場に定着させ、責任を持ってPDCAを回すこと」です。