Creative Technologist/Creative Automation Lead

具体的な業務内容

1. 1FigmaのVariables・Auto Layout・Component Propertiesをデザインシステムのベースとして運用し、Figma REST/Plugin API、MCPサーバー、Headless CMS、Cloudflare Workers/AEM Edge Delivery Services等を組み合わせ、テキスト・画像・コピーをAPI経由で流し込んでバナー/LP/SNSクリエイティブを数百〜数千パターン自動生成する仕組みを設計・運用する。
2. 2画像生成AI（gpt-image2/DALL·E、Stable Diffusion、Midjourney、Ideogram、FLUX等）と動画生成AI（Veo 3、Runway、Kling、Pika等）、LLM（GPT-5系/Claude/Gemini等）をプロンプトテンプレート+few-shot+構造化出力で制御し、シード固定・参照画像・スタイル統一・ガードレールによりブランドガイドラインに沿った再現性の高いアウトプットを出す。
3. 3Marketing AI Architectと連携し、GA4/広告プラットフォーム/Salesforce/Databricks等の成果データを基に「データ取得→仮説生成→クリエイティブ自動生成→配信→効果計測→学習」のフィードバックループを設計・運用し、Slack/Notion等への通知・承認フローも自動化する。
4. 4LLM-as-Judge/VLM評価器を内製し、ブランドカラー逸脱・禁則レイアウト・コピーのトーン＆マナー違反などをルーブリック判定で機械チェックした上で人手の最終レビュー工数を最小化し、NGパターンをFigma Variablesやプロンプトテンプレートに即時フィードバックする。
5. 5Cursor/Claude Code/Codex CLI等のエージェント型ツールを前提に、デザイナー・編集者・マーケターが自然言語とFigmaだけで生成AIを動かせる社内向けPlugin/MCPサーバー/内製ツールを提供し、組織全体の制作スループットを引き上げる。

働く魅力・やりがい・ポジションの魅力

1. 1Figma API、MCP、画像/動画/コピー生成AI、データ基盤を縦に貫いて、BtoB SaaSの高品質クリエイティブをデータドリブンに大規模生成する仕組みを0→1で設計できる。
2. 2生成AIが抱えるブランドセーフティ欠如・レイアウト破綻・コピーの空虚さ・動画の事故を、デザイン知見・エンジニアリング・評価設計の三方から解決する役割。
3. 3国内BtoB SaaSで本格的にCreativeOps×生成AIを運用しているチームは多くなく、デザイナー×エンジニア×AIの越境キャリアを業界先行例として築ける。
4. 4自社プロダクト（会計、業務ソフト）とSMB顧客という長期で向き合う価値のあるドメインで、生成AIを事業の生産性に落とし込める。

使用技術・開発環境

1. 1Design Tools: Figma (Auto Layout, Advanced Variables, Figma API, MCP Integration)
2. 2Generative AI & LLM: Gemini, OpenAI GPT/Claude, Stable Diffusion, Midjourney, Grok (X API)
3. 3Cloud: AWS/GCP

採用背景

1. 1従来の外部代理店依存の制作プロセスから脱却し、最新の生成AIテクノロジーをコアに据えた「マーケティングクリエイティブの完全インハウス・自動最適化エンジン」の構築を重要戦略として進めている。
2. 2確定申告、会計、給与、販売など多様なニーズを持つ個人事業主・中小企業のユーザーに最適な訴求クリエイティブ・LPを大規模かつ圧倒的スピードで届けるため、デザイン量産パイプラインを自ら実装・リードできるCreative Technologistを募集する。

配属先チームの特徴

1. 1全社横断組織：弥生のAIエンジニア全体を統括する「AI・データ戦略部」に所属し、DX・インテリジェンスチームとしてビジネスサイドと技術の架け橋となり、ビジネス要件定義からUX・データの設計実装までを担う。
2. 230名弱のデータエンジニア、データサイエンティスト、R&Dメンバーが在籍し、フルスタックエンジニアやMLエンジニアと連携してプロジェクトを進める。

このポジションから参画して描く事が出来るキャリア

1. 1CreativeOps Director / Head of Marketing Technology：クリエイティブ組織全体の完全なシステム化、自動化を率いるテックリード。
2. 2AI Product Manager (Marketing & Creative)：自社で構築した自動生成パイプラインを他組織や外部プロダクトへ応用、事業化するプロダクト責任者。
3. 3Full-Stack Design Engineer：デザインとエンジニアリングの双方で最先端の生成AIスタック（Next.js 15, Tailwind v4, LLM/Diffusion API, MCP）を使いこなすスペシャリスト。

応募資格（必須）

• FigmaのAuto Layout、Variables、Component Propertiesを用いた構造的なデザインシステム設計の実務経験
• 画像生成AIを業務レベルで扱った経験（プロンプト、パラメータ、参照画像、シード等を制御し、ブランド要件に沿ったアセットを再現性高く出力できること）
• 生成AI / LLM を組み込んだ業務ワークフロー（n8n/Dify/LangGraph/Make/自作スクリプト等いずれか）を、検証フェーズではなく実運用まで持っていった経験
• 画像生成–Quality Review – 検証、RLのループサイクル構築を行うための基礎リテラシー

歓迎する経験

• Comfy UI/Stable Diffusion（SDXL、SD3、FLUX等）のローカル/GPU サーバー運用、ControlNet、LoRA、IP-Adapter 等を用いたカスタムパイプライン構築経験
• 動画生成 AI（Veo/Sora/Runway/Kling/Pika等）を活用した広告、SNS 動画クリエイティブの制作、運用経験
• MCP（Model Context Protocol）サーバーの実装、運用経験、または Cursor/ Claude Code/Codex/Hermes Agent等のエージェント型開発ツールを日常的に使った制作経験
• Headless CMS（Sanity/Contentful/Strapi等）やNext.js/Astro・AEM Edge Delivery Services等を用いた LP 自動生成、配信基盤の構築経験。
• LLM-as-Judge / VLM を用いたクリエイティブ評価器の設計、内製経験、または広告クリエイティブ A/B テストにおける統計的有意性を踏まえたデータ分析経験
• GA4/Looker/Databricks/BigQuery等のデータ基盤と、広告プラットフォーム API（Meta/Google/X/LinkedIn等）の連携経験
• タイポグラフィ、色彩、レイアウト原則、情報設計への深い理解と、それをデザインシステム/ブランドガイドラインとして言語化、ルール化できる能力
• 「人間が最後に手を入れる前提」でのAI生成物の品質基準を定義し、評価ルーブリックに落とせること

待遇・福利厚生

• U・Iターン支援あり
• ベネフィット・ステーション
• リフレッシュ休暇手当
• 奨学金返還助成制度

求めるスキル・経験