「AIがあるのに、なぜノーコードツールが必要なの？」その問いに、私たちは⾃信を持って答えられます。 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ◆ AI時代だからこそ、Pleasanterの価値が上がる ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ AI活⽤が急速に広がる中、「SaaSはオワコン」「ノーコードはやめておけ」という声も聞こえてきます。 私たちも、この問いと正⾯から向き合っています。 結論から⾔うと、むしろ逆です。 AIが正しく動くには、正確で鮮度の⾼いデータが必要です。 そのデータを、組織の中で⽇常的に、誰もが、構造化した形で蓄積できる基盤 ─── Pleasanterは、まさにその役割を担います。 AIには「毎回同じ答えを出す（冪等性）」という性質がありません。 電卓が「1+1=2」を常に正確に返すように、業務システムには正確性の保証が求められます。 アクセス制御、ログ保全、ワークフロー管理 ─── これらはAIには代替できない領域であり、Pleasanterの強みそのものです。 つまり、「AI × Pleasanter」は競合ではなく、補完関係です。 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ◆ 直近の案件で、今起きていること ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ DXソリューション部が現在関わる案件の⼀部です。 ① 製造業：全社DX基盤の構築 数万単位の社員が使う基盤を設計、展開。ガバナンス構築⽀援から今後のAI活⽤推進。 ② 産業廃棄物業：業務アプリの内製化⽀援 Excel＋⼿作業をPleasanterで可視化し、顧客チームが⾃⾛できる状態へ育成。 ③ 医薬品製造業：環境・データ移⾏ インフラからアプリ層まで横断的に関わる、難易度の⾼い案件。 案件への関わり⽅はさまざまです。 要件定義だけ参加してテーブル設計を提案する、開発フェーズにスポットで⼊る、ベストプラクティスをレクチャーする ─── ⼤⼿SIのように担当フェーズが固定されることはありません。 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ◆ AIを、仕事の中で使いこなしている ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ コードレビュー、実装⽅針の検討、要件整理、ドキュメント作成、スクリプト実装 ─── すでに現場でAIを積極活⽤し、品質と速度に差を出しています。 「AIをどう使いこなすか」が差になる時代の最前線です。 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ◆ これから、どこへ向かっていくか ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・Pleasanter × MCP：AIエージェントがPleasanterのデータを読み取り、業務判断を⽀援 ・Pleasanter × RAG：社内データをナレッジ化し、AIが参照できる形に整備 ・⼤企業向けガバナンス設計：マルチテナント‧権限管理‧監査ログなどデータ統制の基盤設計 「AI時代のデータ基盤を設計するエンジニア」キャリアが、この仕事の先にあります。 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ◆ こういう⽅に向いています ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・AIを使った開発に興味がある ・製造、エネルギー、医薬品など、業界をまたいだ課題に挑戦したい ・「技術」だけでなく「ビジネス課題の本質」を⾒抜く⼒をつけたい ・⼤⼿SIの「配属固定や同じ案件を3年」ではなく、「短期で複数業界を経験」したい ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ◆ キャリアパスは、あなたが決める ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 伸ばす⽅向は⼀つではありません。 実装技術を極める、AI活⽤を推進する、ガバナンス設計を担う、外部コミュニティで発信する ─── どの⽅向を選ぶかはあなた次第です。 「やりたいこと」を持ち込める環境であることを、約束します。 - 働き方 - ・入社6か月間はOJTを兼ね、原則オフィス出社 ・6か月経過後はリモート勤務とのハイブリットが可能 　（在宅勤務・直行直帰など柔軟な働き方も可能） ※副業・業務委託での募集は現在行っていません ※外国籍の方は、日本語能力試験（JLPT）N2以上の取得が必要です