▍ポジションのミッション（募集背景） 企業のAI活用ニーズが高まる一方、課題設定やデータ要件が曖昧なままPoCで止まり、実際の業務へ組み込めないケースも少なくありません。本ポジションは、エンタープライズ顧客の現場に入り込み、業務課題の構造化からAIユースケースの定義、技術検証、本番実装、既存システムとの連携、導入後の改善までを一気通貫でリードします。AIを導入すること自体ではなく、顧客の業務成果につながる状態をつくることがミッションです。 ▍仕事内容 ・経営層・事業責任者・現場担当者へのヒアリングを行い、現行業務、課題、制約、対象ユーザー、成功条件を整理 ・AIを適用すべき業務と、ルール・既存システム・運用改善で解くべき業務を切り分け、ユースケースと導入範囲を定義 ・利用データの有無・品質・権限を確認し、データ要件、評価指標、受入基準、導入リスク、ロードマップを設計 ・Python、LLM／機械学習、API等を用いたプロトタイプ・PoCを自ら設計・実装し、短期間で技術仮説を検証 ・モデルや外部サービスを、精度だけでなくレイテンシ、コスト、セキュリティ、運用負荷まで含めて比較・選定 ・顧客の既存システム、データ基盤、認証・権限、業務フローを踏まえ、API・バッチ・データパイプライン等の本番構成を設計 ・ソフトウェア／MLエンジニアと連携し、監視、障害対応、運用体制を含めた本番導入を推進 ・利用開始後のKPI、ログ、ユーザーフィードバックを確認し、AI精度・UX・業務運用の改善を継続 ・案件で得た業務パターン、評価方法、技術知見、失敗要因を整理し、複数顧客で再利用できる機能・テンプレート・共通基盤へ還元 ・検証結果は「できた／できない」だけでなく、精度・コスト・運用条件・残存リスクを整理し、顧客・社内が次の投資判断をできる形で提示 ・顧客側のセキュリティ・運用・権限上の制約で当初案が実現できない場合も、代替構成や段階導入を設計し、プロジェクトを止めずに前進 ・本番導入後に利用が定着しない場合は、AI精度だけでなく画面・業務フロー・利用ルールまで確認し、定着を阻害する要因を改善 ▍やりがい・魅力など ・AIの構想や提案だけで終わらず、自ら技術検証を行い、本番利用・業務定着まで責任を持てます ・顧客の経営・現場・IT部門と直接対話しながら、ビジネス課題と技術の双方を扱うFDEならではの経験を積めます ・顧客ごとの個別課題を解きながら、得られた知見をプロダクトや共通ソリューションへ還元できます ・LLMありきではなく、ルール・既存システム・運用変更も含めて最適な解決策を設計できる裁量があります ▍組織名／体制 顧客の経営・業務・IT部門と協働し、社内ではPdM、ソフトウェアエンジニア、MLエンジニアと連携します。FDEは顧客課題と技術実装の間をつなぐ役割です。 ▍開発体制 顧客環境に合わせ、課題定義→PoC→本番設計・実装→運用改善までエンドツーエンドで推進します。 ▍技術スタック Python、LLM／生成AI、機械学習、API、クラウド、データ基盤等。特定技術に固定せず、顧客環境・要件に応じて選択します。 ▍必須スキル ・エンタープライズ企業向けIT／AIプロジェクトで、課題整理・要件定義から本番導入までをリードした経験 ・曖昧な業務課題を整理し、システム要件・データ要件へ落とし込んだ経験 ・Python等を用いてAI／データ／Webシステムを自ら設計・実装した経験 ・クラウド環境を用いたシステムの設計・開発・本番運用経験 ・経営層・業務部門・IT部門・エンジニアなど複数関係者との合意形成経験 ▍歓迎スキル ・LLM／生成AIを活用したシステムの本番導入経験 ・データ基盤、API、認証・権限、セキュリティを含むシステム設計経験 ・コンサルティングとソフトウェア／プロダクト開発双方の経験 ・新規プロダクト・新規事業・新規ソリューションの0→1経験 ・建設、製造、物流、金融等の複雑な業務領域でのDX／システム開発経験 ▍求める人物像 ・顧客要望をそのまま仕様にせず、業務課題と成功条件まで掘り下げられる方 ・技術的な選択肢・制約・リスクを整理し、顧客と開発双方へ説明できる方 ・PoC完成ではなく、本番利用と業務成果まで見据えて進められる方 ・不確実な状況でも仮説を置き、実装・検証を通じて意思決定を前へ進められる方