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JAPAN AI株式会社

期待する役割 シニアプロジェクトマネージャー (IC) として、以下の3つのミッションを担っていただきます。 1.戦略案件・重要案件のデリバリー責任者 として、複数プロジェクトの成功確率を最大化する 2.AI/LLMプロジェクト 特有の不確実性を前提に、評価設計・運用設計・ガバナンスまで含めてプロジェクトを完遂する 3.プロジェクト運営の型化・標準化 を推進し、組織として再現性のあるデリバリー体制を構築する 業務内容 ●プロジェクト/プログラムマネジメント (中核) ・複数プロジェクト (並行案件) の計画策定、進捗・課題・リスク・依存関係の統合管理 ・顧客経営層・事業責任者との合意形成 (スコープ、優先度、変更管理、検収条件) ・品質管理 (要件の曖昧さを潰す、受け入れ基準の設計、レビュー、手戻り抑制) ・重要インシデント・炎上兆候の早期検知、エスカレーション、収束までの指揮 ・プロジェクトドキュメント (要件定義書・仕様書・WBS等) の作成・レビュー ●AI/LLMプロジェクト特有の設計・推進 ・AI機能の要件定義 (顧客期待値の調整、ユースケース定義、技術的制約の整理) ・品質評価の設計・運用 (評価指標の策定、テスト観点の設計、改善サイクルの構築) ・情報管理・セキュリティ/コンプライアンス要件を踏まえた推進 (社内法務・セキュリティチームとの連携) ・AI特有の不確実性 (精度のばらつき、ハルシネーション等) を前提としたスコープ・スケジュール設計 ●デリバリーオペレーションの型化 (PMO的役割) ・プロジェクト標準の整備 (テンプレート、進行ルール、品質ゲート、WBS粒度、定例体の設計) ・主要メトリクスの設計・可視化 (例:納期遵守率、手戻り率、検収リードタイム、重大障害件数、顧客満足度) ・PMメンバーへのナレッジ共有・レビュー支援・再発防止の仕組み化 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 チーム体制 ●開発組織:約70名 (PM/エンジニア/デザイナー/QA等) ●配属:PjM (プロジェクトマネージャー) チーム ・自社SaaS・AIエージェントを顧客向けソリューションとして開発・提供 ・クライアントワークが中心で、顧客折衝・要件定義から納品まで一貫して担当 ●協働メンバー: ・PdMチーム、エンジニア (フロントエンド、バックエンド、AI/ML) 、デザイナー、QAエンジニア ・セールス、カスタマーサクセス、クライアント企業の担当者

JAPAN AI株式会社

エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体) プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等) モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ RAG の研究開発 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として機能するには、顧客の全 SaaS に散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。 既存の RAG では「Aプロダクト の従業員データ」と「Bプロダクト の商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。 ナレッジグラフベースの RAG アーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。 SaaS 横断検索の回答精度を 40% 向上させ、Agentic Product Engineer チームに技術移転して全プロダクトに展開。 ●ミッション Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。 ●期待する役割について Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と応用研究をリードしていただきます。 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。 研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。 ●成果責任 (KR/メトリクス) ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク) 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり) 推論レイテンシ / コスト改善率 論文・技術ブログ発表数 社内技術移転完了数 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します: JAI Lab — AI研究開発 AI&Model — モデル学習・最適化 Voice & Tel — 音声AI・電話システム 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (技術移転先) Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤 AI Quality Scientist Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 ●開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker 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

MNTSQ株式会社

業務の概要 「契約業務の未来をつくる」ため、プロダクトを通じた事業成長の牽引をお任せします。 以下の4軸でのリーダーシップとコミュニケーションを期待しています。 ・対 経営陣:事業計画にリンクした開発計画立案と課題解決 ・対 事業本部:イネーブルメントとコラボレーション ・対 開発本部:顧客理解に基づき「Why」を語る ・対 PdMメンバー:良き師であり良き理解者 事業をリードしていくうえで、適正とご志向によっては新部門の立ち上げなど、プロダクト責任者とは異なるポジションをお任せする可能性もございます。 業務の詳細 ● プロダクト進化のリード ・プロダクトポートフォリオ・ビジョン・戦略・ロードマップの立案・管理 ・プロダクトバックログアイテムの優先順位付けと内容承認 ● GTM部門とのコラボレーション ・プロダクトリリースに関する情報連携 ・プロダクトマーケティング支援(カンファレンス登壇、PR用マテリアル提供、取材対応等) ・プロダクトセリング支援(セールスマテリアル提供、ハイクラスの商談同席等) ● ディスカバリー・デリバリー ・ユーザー・ビジネス課題の仮説立案と検証(業務の約6割) ・エンジニア・デザイナーと協働した仕様策定・要件定義(業務の約4割) ※メンバーとの関係構築・信頼感醸成のため、経営陣からもフルサポートいたします。 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 プロダクトの方向性 下記のうち、MNTSQではPhase1とPhase2を展開中です。 既存シェアを伸ばす領域では「業界標準として磨くべき機能要望」を、新規領域からは「まだ存在しない機能の仮説」を磨きあげることによって今だからこそ 複数フェーズのプロダクトの進化に同時に携わる ことができます。 ●Phase1(10→100フェーズ): エンタープライズ企業の法務部向けプロダクトとして、MNTSQ CLMを展開。同プロダクトは大手法律事務所の豊富な実務知見とAI技術を融合した、企業の契約業務を一元管理・支援するクラウドプラットフォーム(CLM:契約ライフサイクルマネジメント)です。相談受付から契約書の作成・審査、締結後の管理やナレッジ活用までを 一気通貫 でサポートします。 ●Phase2(1→10フェーズ): エンタープライズ企業の法務部門のみに閉じず、契約を推進する現場である営業組織などの事業部サイドが活用できる契約AIエージェントをリリースしています。一般解のアウトプットに終わらず、エンタープライズ個社独自の膨大な過去データ/交渉経緯/文脈などを踏まえた法務判断が再現可能なAIとなっています。 将来的にはPhase3として、エンタープライズ企業をハブとして、取引先の中小企業を含むすべての企業との契約交渉プラットフォームを展開予定です。 プロダクト開発体制 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6?gs=8d29a52ede3c) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスで、リモートと出社のハイブリットワークです。 出社は月5日以上となります。 ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

株式会社NTTデータ

【組織の概要・ミッション】 当組織のミッションは、官公庁・外郭団体や公的医療保険者等、公共分野のお客様とともに、医療DX・介護DX関連施策を通じてデジタルヘルスケアの実現に取り組み、国民の健康寿命の延伸を図るとともに、社会保障制度を将来にわたって持続可能とし、安心安全な社会のしくみを支えることです。厚生労働省やデジタル庁、関係するステークホルダー(支払基金、国保中央会、国保連合会、JAHIS、他)とやり取りをしつつ、我が国の社会保障制度の道筋を定め、実現していきます。また、レセプト等の情報を他領域へ活用すべく、デジタルデータ流通の基盤構築や新たなヘルスケア関連サービス創出を目指しています。 人々が安心して・健康に暮らすための社会保障制度を、マイナンバーや健診・医療・介護等ビッグデータを活用する情報システムの構築・運用を通じて支援し、持続可能な医療・社会を見えないところで支えています。 【担当するシステム・サービス】 医療機関・医療保険者・医療保険の審査支払機関をエンドユーザとする、健診・医療・介護の保険請求・審査・支払やデータ利活用を実現する基幹業務システム及びその関連システム 【職務概要】 現在以下のポジションでプロジェクトマネージャーを募集しております <①業務アプリケーション開発のプロジェクトマネージャー(課長相当)> 提案活動・要件定義・設計・実装・テスト等のステークホルダ折衝&推進、及び、各種マネジメント・品質保証に取り組みます。 ●機能追加等の～10名程度の開発 計画立案から実行、完了までの全工程を統括・管理します。また、継続的なPDCAを通じ、生産性向上・品質向上を行い、組織力向上を主導します。 ●アーキテクチャ刷新等の大規模開発 サーバレスアーキテクチャや生成AI等の最新技術活用等の高難易開発について、社内技術組織等のステークホルダを巻き込み、計画立案から実行、完了までの全工程を推進します。 <②パッケージシステム導入に関するプロジェクトマネージャー(課長相当)> 医療関係機関向け自社パッケージシステムの開発・導入・保守のプロジェクトにおいて、各種計画の立案から実行、完了までの全工程を統括・管理する業務に取り組んで頂きます ●プロジェクトの計画と立上げ ●進捗・品質・コスト管理 ●チームマネジメントとコミュニケーション ●リスク管理と問題解決

テイラー株式会社

具体的な職務内容 ●ERPシステム全体のアーキテクチャ設計および技術選定 ●システムのスケーラビリティ・パフォーマンス最適化 ●基本設計および実装、コードレビューの実施 ●開発プロセスの最適化および技術負債の解消 ●要件定義のサポートおよび技術的視点からのフィードバック ●ERP関連技術の調査・導入・評価 ●Tailor Platformの機能改善・最適化の提案と実施 ●セキュリティやデータ管理に関するベストプラクティスの導入