ストックオプション（信託型等）あり 事業企画・新規事業開発の求人・転職情報

【ミッション】 業務課題の洗い出しから解決策の立案、実行までを担い、お客様の業務改革を主導していただきます。指示待ちではなく、自ら現場に入り込んで業務を理解し、適切なテクノロジーを選定・導入し、現場に定着させるところまで責任を持って推進する力が求められます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、九州支店で進行している代表的なプロジェクトは以下の通りです。 ● CASE 01:Power Platform を活用したデジタライゼーション推進プロジェクト 　対象顧客・業界: 大手自動車部品メーカー 　プロジェクト概要: 工場現場における紙ベースの記録・運用文化からの脱却を目的に、Microsoft 365 と Power Platform を活用したデジタル化を推進。デジタライゼーション推進チーム(マネジメント/M365活用/SaaS導入/システム内製)を社内に立ち上げ、内部人材のケイパビリティ獲得まで伴走する。 　役割: PMO として、課題の洗い出し・優先順位付け・打ち手選定、M365 実働支援、社内人材向けハンズオン研修の設計と実施支援、推進体制の構築 ● CASE 02:生成AI 活用推進プロジェクト(AI CoE 構築) 　対象顧客・業界: 大手素材メーカー/大手物流企業 　プロジェクト概要: 「生成AI に対する期待はあるが、具体的に何をすべきかわからない」状態から、全社的な活用文化への変革を支援。生成AI 概念資料の整備、ハンズオン研修、プロンプト集作成、活用コンテスト、社内ポータル構築、Copilot Studio を用いた業務自動化、AI CoE(Center of Excellence)立ち上げまでを一気通貫で伴走する。 　役割: PM として、活用ロードマップの策定、施策(教育・啓発/技術支援/コミュニティ形成)の企画・実行管理、各部署とのニーズヒアリングと合意形成、利用促進状況のモニタリング ● CASE 03:グループDX推進体制構築プロジェクト 　対象顧客・業界: 大手持株会社(複数事業会社を持つグループ企業) 　プロジェクト概要: HD全体のDXを推進するため、「DX推進室」「IT検討委員会」「現場個別施策」の3層構造を段階的に構築。電子契約システム導入、AIエージェント開発、データ利活用などの個別プロジェクトを並行して進めながら、グループシナジーを創出する。 　役割: PMO として、HDと各事業会社・各部門間の利害調整、ベンダーマネジメント、施策間の連携推進、マイルストーン管理、経営層への報告

ミッション(優先度順) クライアント事業変革の技術的な主体となる クライアント(主に金融・規制産業の大手企業)の現場に深く入り込み、まだプロダクトのない事業・業務領域でも課題を発見・定義し、AI Agentによる解を設計・実装・定着まで一気通貫で担う技術の当事者となること。 AI AgentソリューションのゼロからのPoCおよび社会実装を完遂する プロダクト未整備領域でのAI Agentゼロ設計から本番運用まで、「使われる状態・成果が出る状態」まで確実に持ち込む。概念実証(PoC)で終わらせない。 クライアントとの技術的信頼関係を築き、案件を次フェーズへ拡張する 単なる導入・実装担当ではなく、クライアントの技術パートナーとして機能し、案件スコープの拡大・長期継続につなげる。 FDEとしての知見を組織に還元する クライアント現場で得た課題・解決策・失敗から学んだことを社内ナレッジとして体系化し、後続メンバーの立ち上がりを加速させる。 主な業務内容 [顧客業務のAI Agent化・Platform構築] ・顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agent で構築できる形に分解・再設計 ・GV の Agent Platform を土台に、顧客固有の AI Agent ソリューションをゼロから設計・実装・本番運用 ・LLM・RAG を活用した業務自動化アーキテクチャの設計(PoC ではなく本番実装) ・予測・最適化モデル(需要予測・LTV最大化・顧客離反予測等)の設計・社会実装 ・運用定着KPIの設定とモニタリング(活用率・業務インパクトの数値化) [顧客への伴走・定着] ・課題定義・要件定義・提案(技術担当者〜経営層まで幅広いオーディエンスへの説明) ・定例MTGのファシリテーション、進捗管理、リスク管理 ・顧客担当者(非エンジニア含む)へのハンズオン・研修設計 ・障害対応・問合せ対応・継続改善の仕組みづくり [セキュリティ・コンプライアンス対応] ・金融機関・規制産業特有のセキュリティ要件(ネットワーク分離、データ保護、監査ログ等)への対応 ・クライアント側のセキュリティ審査・NDA・情報取扱規程への準拠 活用する技術スタック(例) AIエージェント:OpenAI・Claude 等の LLM を用いた設計・実装 言語:Python / TypeScript が中心(実装言語は案件により異なります) クラウド:AWS 等(クラウド種別は顧客環境により異なります) Webアプリケーション開発・運用、クラウドインフラ構築・運用 LLM / RAG を活用した本番システム開発(PoC ではなく本番実装) ※実際の技術構成は案件特性により異なり、入場後に最適な技術選定を行います。 チーム構成 FDEは、案件ごとに4〜5名程度のチームを組成して対応します。案件の特性・フェーズに応じて最適なメンバーでチームを編成し、課題定義から AI Agent の設計・実装・定着までをチーム一体で担います。

概要 業界を横断したクライアント案件・社内の新規ソリューション立ち上げ・M&A PMIに対し、仮説構築・マーケティング分析・AIモデル構築・新たな顧客体験の実装・プロジェクト推進までを一気通貫で担当します。 詳細 業務改革・プロセス設計(BPR) 業界横断でのAs-Is / To-Be業務設計、ROI試算 マーケティング分析 顧客データの分析、セグメンテーション設計、施策効果検証、KPI設計 AIモデル構築・検証 Tech部門と連携した予測・最適化・レコメンド・生成AI等のモデル企画・要件定義、A/Bテスト設計 新たな顧客体験(CX)の実装 AI Agentを活用した顧客接点の再設計、オペレーション実装・現場定着化 戦略策定 AI活用ロードマップ、事業戦略、KPI設計 新規ソリューション立ち上げ Tech部門と連携した新規AI Agentの事業検証・GTM設計 M&A・PMI支援 買収先企業のAI実装による業務改革・事業再生 プロジェクト推進(PM) Tech部門との要件整理、PMとしての品質・スケジュール管理、クライアント・社内ステークホルダーとの合意形成 7. プロジェクト事例(抜粋) ふくおかフィナンシャルグループ(FFG)|リテール顧客LTV予測AIと顧客体験再設計 取組:LTV予測AIを構築(SHAPで説明性担保)、年代×金融リテラシーでセグメント設計、ATM・SNS・Web・iBankアプリ横断の顧客接点を再設計 成果:LTV Top20%顧客の行動パターン可視化、施策優先度の明確化 某大手旅行代理店|媒体配送最適化 取組:顧客属性/参加履歴/配信履歴からスコアリングモデル作成、媒体特徴×商品特徴の予測AIで配送効率最大化 成果:従来比約90%の申込を維持しつつ配送量60%減 某エンターテインメント企業|PR画像のAI生成 取組:大量保存画像の特徴量をベースに入力要件をエンコーダーで変換、光源等を自動調整 成果:ポスター制作で従来比約70%コスト削減 某大手健康食品通販|AI DM最適化 成果:DM CVR 20%改善・メール 18%改善、約1億円の粗利創出 キャリアパス 短期:Consultant → Manager → Director 中長期: GROWTH VERSE本体の事業責任者 M&A買収先企業の経営幹部(事業再生・PMI担当) 新規事業立ち上げ(事業開発ポジションへの転換)

経営陣直下のポジションとして、採用戦略の立案から実行統括、採用組織のマネジメントまでを網羅的にお任せします。 ●タレントアクイジション戦略の策定と統括 経営戦略・事業計画から逆算した、全社採用戦略(年間100名規模)の立案とロードマップの策定 各部門責任者(エンジニアリング、ビジネス、コーポレート等)との目線合わせと要員計画の実行推進 ●採用チーム(社員・業務委託を含む)のマネジメント、目標管理、メンバー育成 採用ブランディング・マーケティングの牽引 EVP(Employer Value Proposition)の再定義: ターゲット人材に向けたコアメッセージとストーリーテリングの構築 マルチチャネルでの認知形成: 採用サイト、オウンドメディア、SNS(LinkedIn等)、動画コンテンツを統合したデジタルマーケティングの展開 コミュニティ・リレーション: エンジニア向けテックトーク、ミートアップの企画運営、業界カンファレンスへのスポンサードを通じた技術広報 社内巻き込み: 社員が自発的に発信するアンバサダープログラムやリファラル採用の仕組み化と定着 ●ハイクラス・グローバル人材のダイレクトソーシング 経営層・事業責任者クラス(エグゼクティブ)のタレントプールの構築と直接アプローチ 海外の優秀なエンジニア獲得に向けた、グローバル採用戦略の立案と多言語対応プロセスの実装 ●採用オペレーションの高度化(データドリブン・テクノロジー活用) ファネルごとの歩留まり分析、歩留まり改善施策の立案、KPIダッシュボードの構築 AI技術や最新のHRテック(ATS自動化、AIスクリーニング等)を自ら検証・導入し、採用プロセスを圧倒的に効率化 期待する成果(入社後1年間のイメージ) 「JAPAN AI」の採用ブランド認知の大幅な向上(有効な応募比率の増加など) 年間採用目標(100名規模)の達成、およびキーポジション(マネジメント層/ハイクラスエンジニア)の充足 データに基づき再現性高く採用目標を達成できるTA組織・オペレーションの確立 配属予定部署 【JAPAN AIコーポレート本部|計28名] CHRO 人事マネージャー 経営企画グループ|4名 財務経理グループ|3名 法務グループ|2名 広報グループ|3名 人事グループ(組織開発・労務)|8名 採用グループ|7名← 配属先 エンジニアリクルーター|3名(業務委託) ビジネス,コーポレートリクルーター|2名(業務委託) 採用オペレーション担当|2名(業務委託) ジョイン後は、ジーニー側の人事部門と連携しつつ、経営陣と密にやり取りを行いながら、上記業務委託のリクルーターと一緒に採用活動を推進頂きます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

当社は、「良いCommerceが、届く世界へ。」をビジョンに、 ブランドのEC売上最大化をご支援するCX事業と、 ECブランドのM&Aを通じてメーカー・ブランドの価値の最大化を目指すECロールアップ事業、 その他EC企業のオペレーションを最適化するソフトウェア・サービスの開発・提供など複数事業を展開するECコングロマリットです。 「CX事業」は、自社開発のBIツール「ACROVE INSIGHT」を用いてブランドのEC売上向上をワンストップで支援いたします。これまで累計約400社の企業を支援、約300%の売上成長を実現してきました。 「ECロールアップ事業」は、ECブランドのM&Aを通じてブランドの価値の最大化を目指します。 CX事業を通じて培ってきた知見を生かし、人的リソース不足、資金不足、マーケティングノウハウ不足、もしくは事業承継等で悩まれているEC・D2Cブランドの買収を通して、譲り受けたブランドのバリューアップを実現、より多くの消費者様に商品を届けていく事業です。 【業務内容】 オープンポジションでの募集です。 バックグラウンドやご意向に合わせ、それに沿うようなポジションをご提案します。また、選考の中で最適なポジションを一緒に探すことも可能です。 事業開発、営業、メディア、プロダクト組織、コーポレートなど、ご経験に応じて複数ご提案させていただく場合もございます。 当社では未経験の職種にチャレンジするメンバーも多くいますので、迷った際にはお気軽にオープンポジションよりご応募ください。

●Mission The Incubation Team operates as a "startup within a startup." We go far beyond routine feature development, acting as an autonomous engine to build new businesses from the ground up. Our mission is built on three strategic pillars: 1.Forge New Products: We don’t just build; we innovate. We continuously launch and iterate on high-impact products that solve our customers' most complex, high-value problems. 2.Architect High-Performance Teams: We believe that great products come from great organizations. We focus on building and scaling elite engineering teams capable of owning product growth independently. 3.Institutionalize Speed: We don't just move fast by accident. We design the repeatable frameworks and playbooks that turn the "zero-to-one" creation process into a streamlined, scalable science. ●Job Responsibilities Technical Strategy & Architecture: Own the end-to-end architectural roadmap for core backend services. You will make the high stakes decisions on tech stacks, data modeling, and system design that will define our platform for years to come. Engineering Leadership: Act as a technical authority across multiple squads. You will mentor senior engineers, conduct deep dive code reviews, and raise the collective "bar" for engineering excellence. Product Incubation: Drive the technical execution of 0 to 1 product launches, ensuring that speed of delivery never compromises long-term system integrity. System Modernization: Identify and eliminate critical technical debt. You will lead the transition from legacy structures to a modern, distributed architecture optimized for global scale. ●Development Environment Frontend: TypeScript, React, Next.js Backend: TypeScript, Rust(axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS) Infrastructure: Docker, Google Cloud, Kubernetes, Istio, Cloudflare Event Bus: Cloud Pub/Sub DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry Data: CloudSQL (PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco API: GraphQL, REST, gRPC Authentication: Auth0 Other tools: GitHub Copilot, Figma, Storybook Communication: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

●期待する役割 Enterprise Solution 部において、ソリューション提供における Technical PdM としての役割を担っていただきます。 本ポジションでは、大きく2つの軸で「何を作るか」の意思決定を主導していただきます。 1つ目は 個社ソリューションの企画・推進 です。顧客の経営課題を深く理解し、課題の発見・仮説立案・ソリューション企画・優先順位づけを行い、エンジニアリングチームと協働してソリューションを形にしていきます。 2つ目は ソリューションプラットフォームの設計・構築 です。ソリューション数の増加に伴い、プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界を設計し、スケーラブルな基盤を構築します。 いずれの軸においても、ビジネス理解に基づいて自らプレイングし、ソリューション提供で得られた知見をプロダクトへ還流することで、全社レベルでの価値向上にも貢献していただきます。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・顧客の経営課題に基づくソリューションのディスカバリー・企画・仕様策定 ・個社ソリューションのロードマップ策定・優先順位づけ・進捗管理 ソリューションプラットフォームのコア機能定義・ロードマップ策定 　-プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界設計 ・定性・定量リサーチ(顧客ヒアリング・利用データ分析・問い合わせ分析など)の企画・遂行 ・ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署 PdM との協働 ・顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ●所属組織について ・Enterprise Solution 部への配属を想定しています。 ・開発組織の全体像は[こちらのスライド](https://speakerdeck.com/caddi_eng/enziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao)をご参照ください。 ●開発環境 ・バックエンド: Java, Python ・インフラ: Amazon Web Services,, Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows ・Event Bus: Cloud Pub/Sub ・DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog ・Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars ・開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence