仕事内容
仕事内容
●顧客課題の発見・設計 顧客の業務プロセス・データ環境・既存 SaaS 群の全体像を深く理解し、AI で解決すべき課題を特定 AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する 利害関係者 (経営層〜現場担当者) との関係構築・調整 課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案 ●ワークフロー構築・PoC の高速実装 JAPAN AI STUDIO を活用した業務ワークフローの構築 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等) LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装 顧客の既存 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合 フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド) ●本番導入・伴走 本番導入の技術支援・運用設計 セキュリティ・コンプライアンス要件への対応 導入後の利用定着支援・改善提案 ●プロダクトフィードバック 顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元 新規ユースケースの発見・提案 プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例 ●シナリオ 1 : 製造業の「SaaS 疲れ」を解消する企業の脳の構築 従業員 500名の製造業の顧客。 SmartHR / 楽々精算 / kintone / Salesforce を個別に運用しており、部門間のデータ連携は手作業で行われている。 現場ヒアリングで「月末の経費精算に 1人あたり 2時間かかっている」「営業が受注情報を 3つのシステムに手入力している」という課題を発見。 JAPAN AI STUDIO で各 SaaS を API 連携し、経費精算の自動承認ワークフローと受注データの自動連携エージェントを 2週間で構築。 月間 400時間の業務削減を実現し、他部署への展開 (アップセル) に繋げる。 ● シナリオ 2 : 金融機関の 24時間見込み顧客探索エージェント 地方銀行の法人営業部門。 営業担当者が手動で企業情報を調査し、アプローチリストを作成している。 1件あたり 30分かかり、1日 10件が限界。 JAPAN AI STUDIO で企業データベース・ニュースフィード・決算情報を統合し、AI エージェントが 24時間体制で見込み顧客を探索・スコアリングするワークフローを構築。 営業担当者は毎朝、AI が優先順位付けしたアプローチリストを受け取るだけの状態に。 アプローチ数が 3倍に増加し、受注率が 15% 向上。 ● シナリオ 3 : 小売業の稟議承認プロセスの AI 化 全国 50店舗を展開する小売業の顧客。 店舗からの発注稟議が紙ベースで、本部での承認に平均 5営業日かかっている。 現場観察で「承認者が出張中に稟議が滞留する」「過去の類似稟議を参照できない」という課題を特定。 JAPAN AI STUDIO で稟議データを構造化し、AI が過去の承認パターンを学習して一次判断を行うワークフローを構築。 承認リードタイムを 5営業日から 1営業日に短縮。 この成功事例をプロダクトチームにフィードバックし、JAPAN AI AGENT の標準テンプレートとして全顧客に展開。 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。 JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。 その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●Forward Deployed Engineer (FDE) とは FDEは、Palantir社が確立した職種で、顧客の最も困難な問題を技術で解決するエンジニアです。 JAPAN AIのFDEは、これをAIエージェント時代にアップデートしたポジションです。 ※一般的なエンジニア | FDE 仕様書に基づいて実装する | 課題を発見し、仕様を自ら定義する プロダクトの機能を作る | 顧客のビジネスを変える 技術的な正しさを追求する | ビジネスインパクトを追求する 特定領域の深掘り |フルスタック × AI × ビジネス理解 ※Palantir FDE との比較 ・Palantir FDE オンプレミスの巨大で複雑なレガシーデータを泥臭く繋ぎ込む データを可視化し、人間の意思決定を支援する「究極のダッシュボード」 1社あたりの単価が極めて高く、コンサルティング要素が強い ・JAPAN AI FDE サードパーティSaaS 群を API で統合。 圧倒的に身軽 AI が「企業の脳」として自律的に実行。 ユーザーには結果だけを返す STUDIO プラットフォームの利用料 (SaaS 的スケール) で収益を最大化 受託開発ではありません。 顧客現場で課題を発見し、軽量な PoC を高速実装し、本番導入まで伴走する。 その過程で得た知見がプロダクトを進化させます。 ●期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する 現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる 経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ●成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 FDEチームは現在6名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応
この求人の魅力
「企業の脳」を実装する手応え : 単なる AI チャットの導入ではない。 顧客の全 SaaS を統合し、AI が自律的に業務を実行する「次世代の基幹システム」を、自分の手で実装できる 顧客のビジネスを変える瞬間 : 自分が作ったソリューションが顧客の業務を根本から変える瞬間を、目の前で体験できる。 これはプロダクト開発だけでは得られない体験 0→1のソリューション構築 : 顧客の課題発見から PoC 実装、本番導入まで一気通貫で担う。 企画・設計・実装・導入のすべてを経験できる AIエージェント時代の最前線 : JAPAN AI STUDIOを武器に、従来のSIerやコンサルでは不可能だったスピードと精度で顧客課題を解決する プロダクトを進化させる : 顧客の現場で得た知見がプロダクトチームにフィードバックされ、JAPAN AIのプロダクト自体を進化させる。 あなたの発見が次の機能になる 多様な業界・課題への挑戦 : 金融、製造、小売、不動産など、約200社の顧客が抱える多様な課題に取り組める。 1つの業界に閉じない幅広い経験が積める 急成長環境 : 設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる ●学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで)
採用条件
必須条件
ソフトウェアエンジニアとしての実務経験 : 3年以上 フルスタック開発能力 (バックエンド + フロントエンド) LLM/生成AIを活用したアプリケーション開発経験 クラウド環境 (AWS / GCP / Azure) での開発・運用経験 日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル)
歓迎要件
顧客対応 (技術コンサルティング、SE、CS等) の経験 : 2年以上 エンタープライズ向けSaaS導入・カスタマイズ経験 AI エージェントフレームワーク (LangChain / LangGraph / AutoGen / CrewAI 等) の実務経験 データ統合・ETLパイプライン構築経験 セキュリティ基礎 (認証/認可、暗号化、コンプライアンス) プロジェクトマネジメント経験 英語での技術コミュニケーション能力
雇用形態
雇用形態
正社員
想定年収
年収下限～上限
700～2,000万円
給与備考
∟基本給:¥359,551～¥1,027,288 ∟固定残業手当 (45時間分) : ¥140,449～¥401,283 ∟SO付与制度あり ※50時間を超える時間外手当は別途支給 ※昇給機会年2回(4月、10月)、賞与年2回(5月、11月) ※給与は経験・能力・前職経験によりご相談に応じます。
勤務地
勤務地
東京都新宿区西新宿6-8-1 住友不動産新宿オークタワー5/6階 ●働き方 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート フレキシブルな勤務時間帯 : コアタイムは要相談 柔軟性 : 将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能
勤務時間
勤務時間
10:00 ～19:00
備考
※土日祝は休業日となります ※出向の場合は、出向先の規程に準じます
休日・福利厚生
休日・休暇
完全週休二日制 所定休日:土・日・祝日 休暇:年次有給休暇、夏季休暇(3日)、年末年始休暇(12月31日 〜1月3日)、慶弔休暇
福利厚生・諸手当
【待遇・福利厚生】 <正社員> ・書籍購入補助(半期 30,000円まで) ・リフレッシュ手当(毎月 5,000円まで) ・部活動手当(毎月5,000円まで) ・家賃手当(当社指定の駅を対象とし毎月30,000円まで) ・シャッフルランチ/ディナー(四半期に一度ランチ1,000円まで、ディナー5,000円まで) ・資格取得支援制度、英語学習支援制度(業務に必要な場合のみ) ・リフレッシュ休暇制度(3年間継続勤務した社員へ毎年付与される特別休暇 2日) ・定期健康診断(年1回) ・従業員持株会 【諸手当】 ・交通費全額支給
社会保険
社会保険完備
受動喫煙対策
敷地内禁煙(屋外に喫煙場所設置)
選考形式
選考フロー
書類選考 → コーディングテスト → 面接(4～5回)→ 内定 ※最終面接までにリファレンスチェックをご対応いただきます
JAPAN AI株式会社の詳細情報
設立年月日
2023年4月14日
代表者
工藤 智昭
資本金
2,000万円
本社所在地
東京都新宿区西新宿6-8-1 住友不動産新宿オークタワー5/6階
事業内容
人工知能の研究開発、人工知能に関するコンサルティングサービス
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