仕事内容
仕事内容
<「AIを導入したい」だけで、本当に業務は変わるのでしょうか。> 現在、多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入検討が進んでいます。 一方で現実には、「何から始めればいいのか分からない」「PoCは実施したが業務へ定着しない」「現場で使われない」といった課題が数多く発生しています。 AIは、導入するだけでは価値になりません。 業務を理解し、課題を整理し、適切なプロセスへ組み込み、現場で使われ続ける状態まで設計してはじめて、事業価値へつながります。 豆蔵のAIエンジニアは、単なる“AIツール導入支援”を行うポジションではありません。 顧客の業務課題へ深く入り込み、AI・データ・業務プロセス・システム構造を整理しながら、「AIをどう使うべきか」から実装・定着までを一気通貫で支援します。 また、ITエンジニアとしてのバックグラウンドを活かしながら、顧客との対話・課題整理・提案・設計へと役割を広げていけることも特徴です。 「実装するだけ」から次のステージへ進みたい。 「技術」と「業務」の両方を理解できる人材になりたい。 そんな想いを持つエンジニアを歓迎しています。 <このポジションの位置づけ> ●“AIを使う”ではなく、“AIで業務を変える” 豆蔵は、AIツールの導入だけを行う会社ではありません。 顧客の経営・業務課題へ入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。 単なるPoCやデモ開発ではなく、「実際に現場で使われる状態」を作ることを重視しています。 ●業務とAIをつなぐ 当組織では、以下のようなテーマに取り組んでいます。 ・生成AI活用支援 LLM・AIエージェントを活用し、業務プロセスを再設計する ・AI業務改善支援 BPR・業務分析を通じて、AI活用余地を整理し業務へ落とし込む ・AIアーキテクチャ設計 RAG・ナレッジ活用・AIエージェント等を含め、信頼できるAIシステムを構造から設計する ・PoC〜実装支援 ローコード・ノーコードも活用しながら、スピード感を持って業務実装まで伴走する ●専門性の異なるメンバーとチームで戦う 豆蔵のコンサルタントは、“PowerPointだけ作るコンサルタント”ではありません。 エンジニアとしての理解を持ちながら、顧客課題を整理し、業務・AI・システムの橋渡しを行うポジションです。 ITエンジニアから、より上流の課題解決やコンサルティングへ挑戦したい方に適した環境です。 <主な業務内容> ●顧客課題整理・業務分析 顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。 「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います。 ●AI活用提案・PoC支援 生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。 ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します。 ●要件整理・AI設計支援 顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います。 ●開発チーム連携 AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます。 ●内製化・定着支援 AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します。 <AIネイティブ開発グループの主な実績> 〇 AIネイティブ開発支援サービスの提供 概要:クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発(R&D)において、「内製化」および「自走」に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発(SDD)を自動化する自社AIエージェントを鋭意開発中。 技術・ツール:Dify, Copilot Studio, Gemini Enterprise 等 主要顧客:大手生命保険会社様、大手自動車メーカー様、大手商社様 など 〇 AIエージェントシステム開発 概要:ChatGPTをはじめとするLLMを活用し、社内データ検索(RAG)アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。 技術・ツール:Dify, LangChain, Copilot Studio 等 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手損害保険会社様 〇 生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発 概要:生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物(ソースコード、コーディング規約、アーキテクチャ図、テストケース、プロンプト設計書等)の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。 技術・ツール:主要LLM(ChatGPT, Gemini等)、各種AIノーコードツール 主要顧客:大手生命保険会社様、大手SIer様 〇 生成AI開発ガイドライン策定支援 概要:OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。 技術・ツール:Azure OpenAI Service, ChatGPT, Claude 等 主要顧客:大手自動車部品メーカー様 〇 要求開発モデリングサービス『おしごとモデルズ®』の提供 概要:生成AIを活用し、業務改革(DX)やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図(UML等)を自動生成する独自の自社サービス。 主要顧客:大手通信キャリア様、大手商社様 など 〇 対話型AIエンジン『MZbot®』の提供 概要:自社開発のチャットボット製品『MZbot』の販売、および生成AI(ChatGPT、ローカルLLM等)連携機能の実装・導入支援。 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手自動車部品メーカー様、大手商社様、官公庁をはじめ、累計40社以上へ導入 <技術領域・活用例> 顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。 ●クラウド AWS / Azure / Google Cloud ●データ基盤 Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等 ●データエンジニアリング dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理 ●AI/LLM関連 OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計 ●MLOps / LLMOps MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等 ●AI駆動開発 GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用 ※特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。 また、AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。
この求人の魅力
<この事業部の特長> ●働きやすさと裁量を両立した環境 社員の95%以上がリモートワークを活用しており、居住地に縛られない柔軟な働き方が可能です。 実際に、北海道・福岡県・三重県・大阪府・静岡県・栃木県など、全国各地から勤務している社員が在籍しています。 また、2025年度の月平均残業時間は8.24時間と、ワークライフバランスを大切にしながら働ける環境です。 子育てや介護と両立している社員も多く、それぞれのライフスタイルに合わせた働き方を実現しています。 ●事業部の風土 当事業部は、20代後半〜30代前半の若手メンバーと、豊富な経験を持つスペシャリスト層がバランスよく在籍している組織です。 技術への探究心が強いメンバーが多く、AI・クラウド・アーキテクチャ・データ活用などについて日常的に議論が行われています。 一方で、「自分がやりたい技術」よりも、「顧客課題をどう解決するか」を重視する文化が根付いています。 専門性を尊重しながらも、チームで協力し合い、顧客へ本質的な価値を届けることを大切にしています。
採用条件
必須条件
●システム開発経験 ・Java、Python等のオブジェクト指向言語を用いた設計・開発経験、または同等のシステム開発経験(3年以上) ●AI/生成AIへの興味関心 ・LLM(大規模言語モデル)やAIエージェントの仕組みを理解し、実務適用に強い意欲があること ●論理的思考力 ・複雑な課題を整理し、構造的にドキュメント化・アウトプットできること
歓迎要件
・AI技術を用いた実装経験、またはRAG等の構成に関する知見 ・要求定義・要件定義・BPR(業務改革)の経験 ・アジャイル開発、UMLを用いたモデリングの知見 ・AWS / Azure / GCP 等のクラウド構築経験 ・ローコード・ノーコードツールを活用した迅速なPoC支援経験
求める人物像
AIを中心としたテクノロジーの力で、クライアントのビジネスプロセスを再定義し、実装までをリードできるITエンジニアバックグラウンドを持つコンサルタント志向の方を求めています。 特に以下に共感できる方を歓迎します。 ・ITエンジニアとしての経験を活かしながら、より上流の課題解決やコンサルティングへ挑戦したい ・AIや生成AIを単なる流行で終わらせず、業務改善や事業価値へつなげたい ・技術だけでなく、業務・組織・人も含めて本質的な改善に関わりたい ・AIエージェントや生成AIによって変化する新しい業務・開発スタイルに強い興味がある ・「作って終わり」ではなく、「現場で使われる状態」を作ることに価値を感じる
雇用形態
雇用形態
正社員
試用期間
●試用期間 あり(3ヶ月)
想定年収
年収下限～上限
500～1,200万円
給与備考
●給与制度 年俸制 ●月給 年俸額の12割 ●昇給 年1回 4月 ●各種手当 資格取得奨励金制度(手当)、通勤手当、出張手当 ●退職金 なし
勤務地
勤務地
東京都新宿区西新宿2-1-1 新宿三井ビル34F ※リモート勤務可能 ※補足 リモートワークを活用した柔軟な働き方を推進しており、多くの社員が在宅勤務を取り入れながら業務を行っています。 一方で、担当プロジェクトや配属部門によっては、お客様先での業務やオフィスへの出社が発生する場合があります。 詳細な勤務形態については、各求人票および面談時にご説明いたします。
勤務時間
勤務時間
9時00分～18時00分(休憩1時間、実働8時間)
備考
※専門業務型裁量労働制適用者は(1日のみなし労働時間)9.5時間 ※フレックスタイム制適用者はコアタイム10時30分から14時30分 ・残業時間 月平均10時間以内
休日・福利厚生
休日・休暇
●休日 ・完全週休2日(土・日) ・祝日 ●休暇 ・病気・看護休暇 ・年末年始休暇(12月28日～1月5日) ・有給休暇(17日～22日)※入社日即日付与 ・慶弔休暇 【年間休日120日以上】
福利厚生・諸手当
●各種手当 資格取得奨励金制度(手当)、通勤手当、出張手当 ●退職金 なし ●定年制 65歳(70歳まで労使間協議にて雇用延長あり) <取り組み① > ●オンライン技術イベント「豆寄席」 社外の知を積極的に取り込む場として、「豆寄席」というオンライン技術イベントを定期開催しています。 クラウドアーキテクチャの専門書執筆者や、Microsoft Azureの機能実装責任者、LINEのテストコンサルティングの指導者など、多彩な講師を招聘しています。 豆蔵のコンサルタント自身もアジャイル開発、データ分析、ソフトウェア工学、ロボット開発、テスト設計などの得意領域で多数の講演を行っています。 ●豆蔵デベロッパーサイト 月間7万PVを誇るテックブログ「豆蔵デベロッパーサイト」を運営しています。技術発信は手を挙げれば誰でも参加できる仕組みで、インプットした情報をアウトプットする場として提供しています。 IoT・統計解析・機械学習・アジャイル・モデリング・マイクロサービス・OSSなど、カバー領域は非常に広いです。 <取り組み②> ●ボトムアップな社風で生まれた社内コミュニケーションの場 〇ライトニングトーク 社員が自身の技術知見やプロジェクト事例、趣味の技術テーマなどを短時間で発表する社内イベントです。部署や役職を超えて知識共有が行われており、「まず話してみる」「アウトプットしてみる」文化が根付いています。 〇Hackathon 「みんなで何かを作る」というよりも、エンジニア同士が気軽に集まり、それぞれが取り組みたいテーマについて共有・振り返りを行うコミュニティに近いイベントです。2カ月に1回オンラインで開催しており、年に1回はリアル開催で集まり、技術談義をしながら交流を深めています。 〇アジャイル勉強会 スクラムやXP、DevOpsなど、アジャイル開発に関する知見を共有する勉強会です。実案件での失敗談や改善事例などもオープンに共有されており、現場で活かせる実践的な学びを得られる場となっています。 〇モデリング勉強会 UMLやオブジェクト指向設計を中心に、設計・モデリングについて深く学ぶ勉強会です。 「良い設計とは何か」「どうモデル化するべきか」といったテーマについて議論を行っており、豆蔵らしい“設計を大切にする文化”を象徴するコミュニティの一つです。実案件での設計事例をもとに議論することも多く、設計力や抽象化力を磨ける場となっています。 〇豆ブレンド 部署や案件の垣根を越えて社員同士が交流するコミュニケーション施策です。同じ会社・同じ事業部でも、案件が異なると意外と接点が少ないこともあるため、「隣の事業部では何をやっているのか」「他のチームはどんな技術を使っているのか」を知るきっかけにもなっています。技術の話だけでなく、キャリアや働き方についても気軽に会話できる、横のつながりを深める場として活用されています。
受動喫煙対策
敷地内禁煙(屋内に喫煙場所あり)
選考形式
選考フロー
書類選考 ↓ 1次選考 ↓ 2次選考 ↓ 内定 ↓ 入社 ※状況に応じて、選考回数が変更になる可能性があります。 ※面接日、入社日はご相談に応じます。 お気軽にお問い合わせください。 ※オンライン完結が基本です。
株式会社豆蔵の詳細情報
設立年月日
2020年11月11日
代表者
中原 徹也
資本金
130,714,250円
従業員数
894名
本社所在地
東京都新宿区西新宿2-1-1 新宿三井ビルディング34階
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