AI Native Product Lead|社内プロダクト・AI開発・Physical AI

AIを使う会社ではなく、AIで会社そのものをつくる。 SENXYAのTechnology領域の中心として、業務・データ基盤「SENXYA DB」のProduct Ownershipを担い、AI Nativeな開発体制そのものを0→1でつくるポジションです。 ●このポジションのミッション 一般的な「要望整理→エンジニアへ依頼→仕様策定→開発→納品」という開発方法そのものを変えます。 目指すのは、現場 → Product Owner → AI → 仕様・設計 → AI Coding → 自動テスト → 社員が利用 → データ・フィードバック → AIと人が改善、という開発Loopです。 人間のエンジニアがすべてのコードを書くことを前提とせず、 AI Coding Agent・LLM・Low-Code / No-Code・Workflow Automationなどを組み合わせ、少人数でも高い開発速度を持つ「AI Nativeな開発組織」を構築します。 開発の主体はあくまで社内とAIに置きながら、外部の専門家は、Security Review・Architecture Review・大規模Migration・障害対応など専門性が必要な領域で活用します。 現場・AI・社内メンバー・外部専門家をつなぎ、要件や優先順位を整理しながら、開発プロジェクト全体を推進していただきます。 ●最初に取り組んでいただきたいこと まずは現在開発中のSENXYA DBを理解し、「既存システムを活かすのか、SENXYA DB 2.0として再構築するのか」を含め、今後の技術方針を整理していただきます。 ・Source Code / GitHub・Database Schema・Infrastructure / Cloud環境の把握 ・Data Dictionaryの整備、API / 認証まわりの整理 ・未実装機能・Bug・Technical Debt・Security / Permission / RLS等の確認 ・Migration方法の検討、外部開発会社への依存関係の整理 これらをもとに「残す / 改善する / 捨てる / AIで作り直す」を判断していきます。 技術構成はPostgreSQL / Supabase・GitHub・AI Coding Agent・n8n・LLM API・RAG等を検討していますが、ツールありきではなく「今、何を使うべきか」を継続的に判断することもこの役割です。 ●主な業務内容 ①SENXYA DBのProduct Ownership 社内各部署へのヒアリング、業務フローの整理・再設計、Product Roadmap策定、Requirement / Specification作成、UI / UX設計、Data Model設計、開発優先順位の決定。 「言われたものをつくる」のではなく、「そもそもその業務は必要か」「AI時代にはどうあるべきか」から考えます。 ②AI Native Development AI Coding Agentを利用した開発、LLMによる仕様作成、Prototype開発、Test生成・自動化、Documentation生成、Code Review、Workflow Automation。 人間がコードを書く量を増やすのではなく、AIを活用して開発生産性そのものを高めます。 ③Data Infrastructure 案件・顧客・見積・原価・機材・在庫・発注・人工・請求・粗利・施工など日々蓄積されるデータを、AIが利用できる形へ構造化。 「会社で起きた出来事が、次の案件の知能になる仕組み」を目指します。 ④SENXYA AI / AI Agent 見積AI・原価予測AI・発注Agent・在庫最適化Agent・施工計画AI・Knowledge Agent・経営分析AIなどの開発。 将来的には「この会場で、この規模のライブをつくりたい」という情報から、過去案件検索・機材選定・見積作成・施工計画・発注までAIが支援する世界を目指します。 ⑤Digital Twin 3D・CAD / BIM・点群データ・Unreal Engine・Computer VisionなどとSENXYA DBを接続し、Physical WorldとDataをつなぐ基盤へ発展させます。 ⑥Physical AI / Robotics その先に見据えるのがPhysical AIです。Robot Forklift・AMR・墨出しRobot・Drone・ROS / ROS2・IoT・Autonomous Constructionなどにより、フィジカルなライブ施工産業も変わっていくと考えています。 このポジションは、SENXYA DBから将来のPhysical AIまでつながる入口です。

●このポジションの面白さ SENXYAには、Softwareだけではない「現実世界」があります。 アリーナ、ドーム、倉庫、トラス、ステージ、モーター、フォークリフト、施工チーム。毎日リアルな業務データが生まれています。 自分がつくったSoftwareやAIが、画面の中だけで終わらず、実際のライブ会場や施工現場を動かしていく。 Software × Data × AI × Digital Twin × Robotics × Entertainment がすべてつながる環境は、決して多くありません。 ●キャリアパス このポジションでは過去の肩書ではなく、「SENXYAのTechnologyをどこまで任せられるか」によって役割・報酬を決定します。 将来的には、AI Native Product Lead → Head of Technology → VP of Technology → CTO などの役割を担っていただく可能性があります。 ●MESSAGE エンジニアを増やすのではなく、開発能力を増やす。 AIによってSoftware Developmentそのものが変わり始めています。 10人必要だった開発が、数人でできる。 数人必要だった開発が、1人+AIでできる。 そんな時代が始まっています。 私たちは、その変化をただ眺めるのではなく、会社そのものをAI Nativeにつくり変えたい。 そしてその先で、SoftwareがDataにつながり、DataがAIにつながり、AIがDigital Twinにつながり、最後にはAIが現実世界を動かす。 ライブ・エンターテイメントという巨大なPhysical Industryで、それを実現したいと思っています。 完成された環境はありません。正解もありません。 だからこそ、これからの会社のTechnologyを、自分でつくってみたい人へ。 一緒に、エンターテイメント産業をリデザインしましょう。

すべてを満たす必要はありません。 以下のいずれかについて、実務経験またはそれに準ずる専門性をお持ちの方。 ・Web Application / Software Development、Backend / API Development ・Database設計、業務システム開発 ・AI / LLMを利用したProduct Development ・Product Management、Data Engineering、System Architecture また、以下のような姿勢・経験を重視します。 ・ChatGPT、Claude、Codex等のAIを日常的に利用し、AI Codingを実際の開発に使っている ・新しいAI Toolを自ら試す習慣があり、「人がすべてコードを書く」ことを前提としていない ・0→1でPrototypeをつくれ、業務を理解してSoftwareへ落とし込める ・現場やユーザーと直接コミュニケーションでき、Businessまで理解しようとする ・「AIにコードを書かせること」と「AIを盲信すること」は違うと理解し、生成されたCode / SQL / ArchitectureをSecurity・Data Integrity・Maintainability・Reliabilityの観点から「本番環境で使ってよいのか」を判断できる技術的基礎がある

以下すべての経験は必要ありません。 むしろ重視しているのは「知らないTechnologyでも、AIを使いながら短期間で理解し、試し、判断できること」です。 ・Python / TypeScript / JavaScript、PostgreSQL / Supabase、AWS / GCP / Azure、GitHub ・LLM API(OpenAI / Anthropic / Gemini等)、AI Coding Agent、AI Native Development(Lovable / Replit / Cursor等) ・Workflow Automation(n8n / Make等)、AI Agent、RAG、Vector Database、MCP ・Authentication / Authorization、RLS、Database Migration、CI / CD、Security ・Vertical SaaS、ERP / 業務基幹システム、製造DX・建設DX・Logistics Tech ・Digital Twin、Unreal Engine、Computer Vision、Robotics、ROS / ROS2、IoT / PLC

<この仕事に向いている方> ・AIによってSoftware Developmentのあり方自体が変わると考えている ・1週間考えるより、1日でPrototypeをつくって試したい ・SaaSを導入するだけでなく、自分たちの仕組みをつくりたい ・BusinessとTechnologyの両方が好きで、現場・ユーザーの隣でつくりたい ・未完成な環境を楽しめ、自分で課題を見つけられる ・AIを「検索ツール」ではなく「開発チームの一員」として使っている ・将来的にPhysical AI / Roboticsにも関わりたい <この仕事に向かない可能性がある方> ・完成した仕様書がないと開発を始められない ・担当領域以外の業務や、ユーザー・現場とのコミュニケーションに興味がない ・コードを書くこと自体が仕事の目的になっている ・AI Codingに否定的、またはほとんど利用していない ・AIが生成したものを確認せず、そのまま本番投入する ・完成された開発組織を求めている

契約社員

なし(入社後6ヶ月の契約社員期間が、その役割を兼ねます)

400～1,200万円

年収(G2〜G5相当) 月給(基本給+みなし残業60時間分)×12ヶ月 ※60時間の残業を前提にしているわけではありません。超過分・深夜分は別途支給。 業績・成果に応じた特別インセンティブあり <評価・キャリア> 年齢や勤続年数ではなく、成果・役割・影響範囲で評価します。 全職種共通の等級制度(G1〜G8)を導入しており、今回の募集はG2〜G5相当です。 ・半期ごとに評価を実施、昇給・昇格は年2回(2月・8月) ・マネジメント(M)・スペシャリスト(S)のどちらでもキャリアアップ可能

<グレードと年収目安> G2|400〜550万円　シニアアソシエイト G3|500〜700万円　リード G4|700〜950万円　マネージャー G5|900〜1,200万円　シニアマネージャー/シニアスペシャリスト ※G6以上は事業責任者・高度専門職などを対象しています。

東京都渋谷区神南1-6-5 SHIBUYA WayP 2階 2-2 渋谷オフィス

フルフレックス

(コアタイムなし、5:00–22:00) 標準時間の目安:10–19時 出社が基本。在宅の方が合理的と判断される場合は、上長と相談のうえで在宅も可

年間休日120日(所定労働時間:月164時間) 所定休日は固定なし(自己申告制、業務と調整して取得) 年次有給は法定どおり付与 育児・介護休暇制度あり

【手当・交通費】 ・通勤交通費:全額補助(上限3万円) ・業務上の移動:実費別途支給 ・出張・現地OFF手当(渋谷から100km以上+宿泊を伴う場合、1泊5,000円) ・作業備品手当あり(安全靴・カッパ等、内容・金額は職種により異なる) ・資格手当補助 【支給品・制度】 ・会社からの支給品:PC・業務用携帯・ユニフォーム・ヘルメット ・テレワーク制度あり ・部署内無料ランチ制度

・健康保険・厚生年金・雇用保険・労災に加入 ・上乗せ労災・賠償責任保険に会社として加入