■高度な分析手法を活用しながらクライアントのデータと既存のビジネス・プロセス・事業目標や成長計画を把握し、 データ分析を通じてビジネスの成長に貢献していただきます。 【具体的には】 ・Power BIおよびPurviewまたは同等の製品を用いたデータ利活用プロジェクト ・データマイニング、データ分析、データモデリング、データガバナンス ・SQLまたはPythonを活用したデータ分析・レポーティングを目的としたデータ生成・抽出
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ITコンサルタントとしてAI／Big Dataの利活用を中心とした課題解決の戦略策定～実施策運用まで一貫した支援をご担当いただきます。 【具体的には】 クライアント企業のデータドリブンによる事業・業務変革支援のための以下の業務を行います。 ■データ処理・分析技術を用いた業務高度化・効率化支援 ■AI／Data & Analyticsを用いたDX戦略・計画の策定支援 ■顧客の社内データ利活用に向けたデータガバナンス整備／データ統合基盤整備／組織組成・人材育成 ■AI／Data & AnalyticsにおけるPoCからシステム開発および運用保守までのシステム構築支援 【プロジェクト事例】 ■金融機関でのAI利活用・会員分析強化に関する提案 ■モビリティ品質保証におけるAI利活用の提案 ■AIを活用したサービス/商品の強化提案
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■同社にて、データサイエンティストをご担当いただきます。 法人分野における様々な業界（小売、自動車、食品、製薬、メディア等）の顧客の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ分析による付加価値ある提案を関係者とまとめ、顧客への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を担っていただきます。 【具体的には】 ・これまでのご経験を活かして、法人分野における様々な業界（小売、自動車、食品、製薬、メディア等）のお客様の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ分析による付加価値ある提案を関係者とまとめ、顧客への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待しております。 ・データサイエンティストの活動を通じて、将来はDX 推進コンサル、プログラムマネージャや特定業務や業界の知見に基づき、業務コンサル（CRM、SCM、R&Dなど）として顧客の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。 ・業界・業種に強みのあるデータサイエンティスト経験者、また、特定の業務への知見がない方でもテクノロジー視点で経験がある方を広く募集しております。
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ITコンサルタントとしてAI／Big Dataの利活用を中心とした課題解決の戦略策定～実施策運用まで一貫した支援をご担当いただきます。 【具体的には】 クライアント企業のデータドリブンによる事業・業務変革支援のための以下の業務を行います。 ■データ処理・分析技術を用いた業務高度化・効率化支援 ■AI／Data & Analyticsを用いたDX戦略・計画の策定支援 ■顧客の社内データ利活用に向けたデータガバナンス整備／データ統合基盤整備／組織組成・人材育成 ■AI／Data & AnalyticsにおけるPoCからシステム開発および運用保守までのシステム構築支援 【プロジェクト事例】 ■金融機関でのAI利活用・会員分析強化に関する提案 ■モビリティ品質保証におけるAI利活用の提案 ■AIを活用したサービス/商品の強化提案
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生成AI、データ分析／活用等に関する知見／ノウハウを活かし、幅広い業界の顧客に向けてデータドリブンDXによる事業課題解決を支援するポストです。組織内の様々なスペシャリストと連携しながら、DXの構想立案から施策実行までEnd to Endで伴走支援し、顧客のビジネス成果創出を実現するポジションです。 chatGPTの登場により生成AIの企業での活用が盛り上がる一方で、多くの企業が社内に保有しているデータに基づいた情報を業務に活用できるレベルではアウトプットできていない状況です。この状況において顧客とユースケースを検討し、顧客のデータを確認し、期待するアウトプットを出すための検索・プロンプトのチューニングなどを行っています。活用するテクノロジーとしてはハイパースケーラーの技術も活用しつつ、同社で保有しているソリューションである「LITRON Generative Assistant」の活用や今後は同社LLMなどの活用も推進していく予定です。 今後は顧客社内のデータ検索による文書生成だけではなく、BtoC領域でのエンドユーザー向けの活用や、多様なLLMを組み合わせての活用、デジタルレイバーといった領域での活用などが想定されているので、現在の活用シーンに捕らわれずに事業領域の拡大を図っていく予定です。 【業務例】 ■生成AIを活用したソリューション開発 ■顧客ユースケースでの生成AI活用、精度改善のためのチューニング・エンジニアリング ■分析計画策定や適切な分析手法や技術の評価／選定
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法人分野における様々な業界（小売、自動車、食品、製薬、メディア等）の顧客の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ活用、BIによる付加価値ある提案を関係者とまとめ、顧客への提案活動に参画すると共に、プロジェクトリードをご担当いただきます。 【具体的には】 ・データエンジニアリングの活動を通じて、将来はＤＸ推進リード、プログラムマネージャや特定業務や業界の知見に基づき、データ活用における業務コンサルや、より深いテクノロジーコンサルとして、顧客の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。さらにデータサイエンティストへの幅出しも可能です。 ・業界・業種に強みのあるデータエンジニアリング経験者、また特定の業務への知見がない方でもテクノロジー視点で経験がある方を、広く募集しております。 【ポジションの魅力】 ■様々な顧客との深いリレーションを保持していて、日本を代表する大手企業のデジタル戦略策定含めデータドリブンカンパニーへの変革をサポートすべく、AI・データ活用のためのコンサルテーションからデータサイエンス、データ活用のためのテクノロジー提供までトータルでご経験頂けます。AI・IoT、デジタルマーケティング・サプライチェーン、マテリアルズインフォマティクス関連等の新しいデジタル領域のソリューションを通じて、顧客・業界・社会課題の解決に大きく貢献していくことを目指しています。 ■社会的なミッションをもったプロジェクトも手掛けていて、データ分析を通じて社会的インパクトや貢献性の高い業務に携わるチャンスがあります。 ■ご経験に応じて適切な役割・フェーズからアサインされます。入社後は、OJT、OFFJT両面での育成サポート体制が整っています。
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同ポジションはメガバンク、大手証券会社、大手信託会社など金融業界のTier１の顧客を担当しています。 これら顧客の共通ニーズとし、データドリブン経営・データドリブン営業の実現があり、この高度な課題を同社として解決する手段を提供し顧客ビジネスの拡大に貢献することが、同組織のミッションです。 また、Tier1顧客とのビジネスを通じてメソドロジとデータサイエンティストリソースをアセット（金融版デジタルサクセス）として整備し、金融分野全体への提供を目指しています。 顧客のデータドリブン経営の実現、社内／顧客含めた人材育成、社内のデータ活用ビジネス拡大を一緒に推進してくれる方を同社は募集しています。 【具体的には】 ■データ分析に関する経験、知見を駆使し、同事業部におけるデータ分析ビジネスの戦略、方針に対し専門家としての提言を行い、意思決定に関与する ■コンサルティング・データ分析案件での実務的な案件推進を担い、プロジェクト全体の推進と、データ活用領域のタスクをexpertとして対応 ■自身の持つ高度な知識の資料化と公開、講演を通じて、当社アセットとしての整備、及びそのアセットを活用した新規案件のプリセールスを実施 ■各組織のステークホルダー（チームメンバー）に対してデータ分析、コンサルティングの考え方や実運営に関するノウハウを伝承し、後進育成を行う 【事例紹介】 大手銀行向けのデータプラットフォーム基盤構築後の活用推進（人財育成含む）の実施
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顧客企業のデータドリブンカンパニーへの変革に向けて、顧客のDXを推進するためのデータマネジメントプロセスを策定し、高品質かつ安全・安心でありながら、DX施策推進者にとって利便性の高いデータ提供を行うためのあらゆる活動を行っていただきます。 【業務例】 ・データマネジメントポリシー策定コンサルティング ・DX施策推進に必要となるデータ要件検討及びデータモデリング ・データ品質やデータセキュリティが規定レベルを満たす運用を行っているかの統制 ・データアーキテクチャ、データモデルのデザイン ・ビジネスユーザ向けに企業内のデータの所在や意味を公開するデータカタログの設計・運用 ・セキュリティと利便性のバランスがとれたデータ利用ポリシーの設計 ・顧客企業内におけるデータマネジメント人材の育成 など 【ポジションの魅力】 ・顧客社内のデータ利活用に関するガバナンスルールを策定する経験を通じて、データマネジメント係る技術スキルおよびコンサルティングスキルを磨くことができます。 ・データマネジメントポリシーの策定だけではなく、実際のデータ利活用の現場に入り込んだ支援も行うため、構想から実行まで一貫した職務経験を積むことができます。 ・DMBOK等の旧来の知識体系をベースとしつつ、変化の激しいデータ活用関連技術のトレンド（SnowflakeやDatabricks、データメッシュ等）を次々と取り込んでいくことができます。そのため、新たなデータ利活用のスタンダードを生み出すといった挑戦が可能です。
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顧客企業のデータドリブンカンパニーへの変革に向けたサービス提供として、データエンジニアリングの知見に基づき、データエンジニア／PMとしてデータレイク、DWH、ETL、BI、AI領域におけるソリューション開発の推進、および、顧客企業のデータ利活用の促進業務を実施いただきます。 【業務例】 ■データ利用部門との課題定義および要件整理 ■データレイク、データウェアハウス、データマートのデータモデル設計・開発 ■データ加工処理（ETL・ELT）の設計・開発 ■データ分析を行う上で必要となるデータ可視化（BI）の設計・開発 ■データ利活用を促進させるためのデータカタログの設計・開発 ■データ活用促進／データドリブン文化の定着を目的としたユーザトレーニング など 【ポジションの魅力】 ■データ分析領域における最新の技術／製品を駆使し、様々な構造のデータのエンジニアリング経験を積むことができます。また、そうした経験を通じ、市場価値の高い技術スキルを磨くことができます。 ■単にデータを開発するだけではなく、顧客のデータ利用要望のヒアリングや顧客社内全体のデータモデリングや分析基盤全体のグラウンドデザインの検討にも関与することができるため、データ分析領域のスキルを幅広く高めていくことができます。
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顧客企業の事業課題に対し、ビッグデータ／情報処理／AI／BI／統計学などの情報科学を活用し、顧客のDX／デジタルサクセスを推進いただきます。 具体的にはデータ分析プロジェクトのリーダとして、正確な課題の把握、適切な評価指標の設定、分析計画策定や適切な分析手法や技術の評価・選定といったデータ活用の具現化、高度化を行い分析結果の見える化・顧客の納得感醸成を行うことで、ビジネス成果・価値を出すアクションへとつなげることができるデータサイエンティストを同社は求めています。 【ポジションの魅力】 事業部内には多様な人財・スペシャリストが在籍していて、コミュニティ内での情報交換・切磋琢磨を始め、同社研究所やグローバルスタートアップとの連携案件を通して、最先端の技術や知見を学ぶことができ、単にITやアナリティクス技術の導入だけでなく、それらをどうやってビジネス成果・価値に繋げられるかといった経験・対応力を身に付けることができます。また同社では各インダストリにおけるリーディングカンパニーとの接点もあり、様々な業界でのデータ分析を通じたビジネス価値創造に挑戦できます。
■同社やグループ会社が展開している各種事業に対して、データ分析を行う事でより高度化を図っていただきます。 特に、同社の自社サービスにおけるマーケティング活動上の課題に対する仮説立案を行い、データ抽出から集計、分析、報告業務をご担当いただきます。 ※経験や希望に応じて、「データアナリスト」または「データサイエンティスト」、「マネージャー」等と職務内容を担っていただきます。 【具体的には】 各種事業における経営判断や施策実施判断、施策効果検証が必要な際に、正しく判断ができるようその背景を把握した上でデータ分析～分析結果報告を行います。 分析手法は相関分析や重回帰分析、機械学習を用いた分析など、求められているアウトプットに応じて選択します。 また、データ分析に必要となるデータを取得する対象システム、およびデータ定義もあわせて確認します。 言語：Pyhon／R／SQL等、ツール：Tableau等を想定しています。 【魅力】 ■同社は通信キャリアである強みを活かし、通信インフラとサーバーアプリケーションを掛け合わせた統合ソリューションが提供可能な数少ない企業です。 ■通信会社である同社は、国内外に事業を展開する多くの顧客のビジネスを支え、そのサービス提供エリアは国内・海外はもちろんのこと、今や宇宙（衛星通信）にも拡大しています。 昨今、ゼロトラスト・AI・AR／VR・自動運転などの新しい概念やテクノロジーが商用化されつつありますが、同社が事業の中核に据える通信はこれらに不可欠な存在となっており、常に新しい技術の発展と変化の早さを直に体験することができます。顧客への提案やコンサル業務についても実務経験がなくとも、コミュニケーションに興味があれば、研修を通じて習得していくことも可能です。
製造業の顧客に対し、業務課題を起点にデータマネジメント領域のプロジェクトをリードし、データ活用基盤の構築と定着を担うポジションです。 【具体的には】 ・顧客業務の理解および業務課題・データ課題の整理 ・業務要件／データ要件の定義（AsIs／ToBe整理） ・顧客および関係部門との合意形成／ステークホルダーマネジメント ・プロジェクト管理（進捗／品質／リスク管理） ・データ統合・加工・蓄積の設計（ETL／DWH／データレイク等） ・データクレンジング／マスタ整備による品質向上 ・BI／分析基盤の設計および活用シナリオの具体化 ・データ運用／ガバナンスの設計と定着支援 データの収集から統合／加工／可視化／活用までを一気通貫で捉え、継続的な改善サイクルを構築します。 【組織/ポジションについての特徴・魅力】 ・業務課題に直結するデータ活用に携われる ・要件定義から実装、定着まで一貫して関われる ・データ基盤（ETL／DWH／BI）を横断的に経験できる ・業務とデータの両方に強いエンジニアとして成長できる 単なる開発ではなく、「使われるデータ」を設計できる点が大きな特徴です。 【将来のキャリアパス】 同ポジションで業務理解・データ設計・実装経験を積むことで、以下のキャリアへ発展可能です。 ・データ戦略／データコンサルタント（上流フェーズへの拡張） ・データアーキテクト（大規模基盤設計の専門人材） ・プロジェクトマネージャ（データ領域の大規模案件統括） 業務課題定義から関わる経験をベースに、戦略・コンサル領域へのステップアップが可能です。
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データ活用に関するAI／BI／IoT／クラウド等の先進テクノロジーの深い知見・技術力と、データ活用に関連する企業の戦略策定・業務改革・組織変革（チェンジマネジメント）・基盤構想等のコンサルティングノウハウ、各業界・業務におけるデータ活用ユースケースの知見・分析力を生かし、データ活用コンサルティングのオファリング企画・マーケティング・プリセールスを主導して機会創出・案件獲得および実行をリードし、製造・流通・サービス業等、業界横断の顧客企業のデジタル変革（新サービス創出、ビジネス変革等）を推進するテクノロジーコンサルタントをご担当いただきます。技術ベンチャーや海外グループ会社とも連携し、構想から実行・運用まで一貫した価値提供をリードしていただきます。また、組織成長のため、後進育成も担当いただきます。 【具体的には】 志向・経験に応じ、人事上の部下を持ち組織マネジメント（組織戦略策定・組織運営）を伴う管理職と、人事上のラインは持たず、専門性によるプロジェクト／プリセールスのリードを中心としたテクニカルグレードのポストを選択可能です。 対象とするデータ活用のビジネス領域として、以下ご担当いただきます。 1つまたは複数の領域を得意領域として、ビジネスを成長させます。（すべてをカバーしている必要はなく、1つまたは複数の領域に強みを持つことが期待されています。） ■データ活用戦略・構想 ■データサイエンス／データ分析およびデータビジュアライゼーションによる業務改革 ■データエンジニアリング・分析基盤 ■組織変革（チェンジマネジメント）・人材育成の推進等
■SDV時代の製品ソフトウェア開発を"AIドリブン” で加速するための開発環境構築を担当いただきます。 【具体的には】 ・開発現場における情報収集、課題の本質的理解 ※いわゆる御用聞きではなく、課題発見のフェーズから担っていただきます ・生成AIを中心とした開発プロセス再構築 ・現行の課題解決、または開発プロセスの再構築に必要な要素技術PoCと、設計への反映 ・機能実現とリリース、開発現場からのフィードバックを得てブラッシュアップ（以下ループ） ・上記を通じた次世代エンジニア育成
主にAIを組み込むシステムアーキテクチャのデザインをご担当頂きます。個別のAI導入から、Agentic AIや複数のAIエージェントを採用するような大規模システムまで、様々なシステムのアーキテクチャをデザインして頂きます。想定されるトピックは、AI連携基盤の構想策定、iPaaS（MuleSoftなど）の構築、A2A（※）やMCP（※）などの技術プロプロトコルへの対応、AIゲートウェイの策定など多岐にわたります。 また、AIに限定されず広く多様なアーキテクチャ案件にも携わっていただくことを想定していて、システムに対するアセスメント、アーキテクチャ検討・実現性検証・提案や、フレームワークの導入・開発、技術統制・標準化、ソースコードレビューなどもご担当いただきます。 同社グループ全体のリテラシー向上のため、最新技術の講演や技術教育なども行っていただきます。それらをきっかけとしてプロジェクトが始まるケースもあります。 ※A2A ： Agent2Agent。異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェント同士が相互に連携（通信・協調）するためのオープン規格 ※MCP ： Model Context Protocol。AIエージェントと外部データ・システム（データベース、API、ファイルシステム等）を標準化された方法で接続するオープン規格 【AIに関連するプロジェクト事例】 ・大手通信会社：複数顧客チャネルに生成AIを導入しつつ、AI-Hubで相互連携するシステムアーキテクチャ検討PJ ・大手製造業：データ活用基盤アーキテクチャ検討 データ活用基盤を軸としつつ、乱立するAIエージェントの統制
同社にて、以下の業務をご担当いただきます。 （1）中部電力グループにおける業務のDX、AI・ロボティクスに関わるアジャイル的な研究開発及びこれに付随した業務 （2）社内事業部門ならびに社外との技術連携、技術開発プロジェクトマネジメント （3）開発技術の社会実装に向けた戦略策定 中部電力グループの現場（変電所などの電力設備）における課題解決を目指し、最新のロボティクス技術やAIを用いたアジャイル的な研究開発、およびプロジェクトマネジメントをお任せします。ロボットを一から独自開発するのではなく、既存のロボットを現場に適用させる「二次開発」に特化したポジションです。 ・市販の四足歩行ロボット（開発モデル）等にエッジコンピューターや3Dレーザー測量機（LiDAR）などを搭載し、現場で自律動作・作業を行わせるための制御プログラム（ROS2など）の開発・検証を行っていただきます。 ・「障害物をどう避けるか」「なぜその余裕距離が必要か」といったロボットの挙動の根拠を調査・分析し、安全に現場適用するための検証を重ねていただきます。 ・外部ネットワークやクラウドに接続する際の、情報セキュリティの評価や設計を行っていただきます（海外製ハードウェアを扱う上で非常に重要なミッションです） 。 ・単独での研究にとどまらず、外部の技術パートナーやロボット企業との共同研究を推進し、事業化（社会実装）に向けたマネジメントを行っていただきます。
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生成AIをはじめとした先進技術を掛け合わせて新しい働き方を創り出すソリューションの企画/開発/運用/リリース後のサービス拡充などを担当いただきます。 具体的には以下のような業務を実施します。 -新サービス／新機能の企画 -事業部門／DX部門／経営層等への課題ヒアリング、プリセールス -PoCやシステム開発案件のリード -リリース予定のサービスの運用フローの確立、リリースしたサービスの運用 ※技術の変化、顧客ニーズなどに合わせて職務内容は随時アップデートされます
下記いずれかの業務を行っていただきます。 ■データパイプライン開発業務：情報系システム基盤に関する開発 ■インフラ構築・維持業務：サーバ構築、ミドルウエア設計、構築などの構築維持および次期情報系システムの更改検討 入社後、まずは「情報系システム基盤」の開発・構築・維持業務を経験し、システムやサービスの知識を習得していただきます。 半年～1年後には現行システムの課題や改善点を見出し、データクラウドプラットフォーム等を活用した次期情報系システム基盤構築に向けた企画・実現性検証、クラウド移行等の更改検討をリードしていただくことを期待しています。 また、上記以外にも同グループ内で実施する以下業務にも直接的に関わる事も可能です。 ・事業毎の最適なデータマートやフロント画面機能等の要件定義、実現方法、開発内容決定 ・システムの安定稼働のためオブザーバビリティ向上、データ分析に基づく運用改善の自律的な実践 ・ビジネスの加速・効率化のためのデータ分析支援、ビジネスプラットフォームの企画と開発
生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 【具体的には】 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能（ドア、空調、シート、HMI 等）やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約（リアルタイム性、安全性、エッジ実装）を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語：Python、C/C++ 環境：Windows、Linux（Ubuntu） ツール・技術：各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境（必要に応じて）
AIガバナンス企画・推進業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・AI倫理原則の策定 ・関連部門との調整および承認取得に向けた取りまとめ ・AIガバナンス体制・運用の全体設計 ・既存ルールを踏まえた追加ルール、ガイドライン等の整備 ・社内周知・展開および適用状況のモニタリング ・監視運用ツールの選定・導入 ・外部委託先の選定・活用 【業務の面白み／魅力】 ・ルールが固まった環境への「キャッチアップ」ではなく、「最初の形を作る」役割です。 ・DX銘柄取得を見据え、経営層との距離が近い中で、グループ全体のAI活用の方向性を左右する仕事ができます。 ・方針策定で終わらず、運用・改善サイクルまで一貫して携わることで、実効性のある仕組みづくりが可能です。
■同社において以下の業務を担当いただきます。 【具体的には】 大規模データ解析による不良分析・予兆 ・製造工程で得られた検査データを分析し、問題の特定を実施。分析結果から得られた知見をフィードバックすることで不良を予兆し、電気特性を待たずに工程内でプロセスを最適化することで不良を改善する 物理化学解析による不良モデル解明（探求） ・透過型電子顕微鏡（TEM）、熱脱離質量分析（TDS）など、世界最先端の解析技術を駆使し、製品の不良が発生するメカニズムを物理的・化学的に究明 ・単なる不良対策に留まらず、不良発生モデルを理論に落とし込み、次世代製品への対策技術として昇華させる 大規模データ解析と異常検知（実装） ・製造工程で得られる膨大な処理履歴データ、検査・計測データ、電気特性データを統合的に活用 ・Python/SQL、Linux、AWSなどの環境を用い、不良要因の特定と対策を高速で行うAI/機械学習アルゴリズムを開発 ・大規模データ解析のための環境構築（データパイプライン設計など）にも積極的に取り組みます 【キャリアパスイメージ】 入社後は、プロジェクト担当者としてOJTを通じ、実務を習得していただきます。 技術者として、専門性を極めるスペシャリストの道、組織を率いるマネジメントの道など、多様なキャリアパスを柔軟に選択・実現できる環境があります。
■同職種では様々なテーマに取り組んでいます。 各テーマ領域においていずれかの業務、または横断で職務をご担当いただきます。 人材の流動性を重要視していて、職務内容については、強みや希望を踏まえ、適性を判断し柔軟に決定されます。 【具体的には】 ・企業におけるAI/生成AI活用戦略策定支援 ・AIに代表される高度なデータ分析手法を活用した業務高度化・効率化支援 ・全社データ利活用に向けたCoE組織組成、および運用支援 ・社内データ活用人材内製化における伴走型人材育成支援 ・業務におけるAI活用に必要なPoCからシステム開発および運用保守までのAIライフサイクルを実現する仕組み構築支援 ・同社内部のインダストリーチームと協働し、業界固有・クライアント固有の業務課題に対するAI活用ソリューションの提案 ・AIガバナンスに関するポリシー・ガイドライン策定、社内オペレーション設計 など
■以下の業務領域を主なスコープとし、業務プロセスの現状把握と課題抽出、AI技術の適用領域の特定・PoC設計、ステークホルダーとの要件定義・ファシリテーション、社内データ・システムチームとの連携を行います。 【具体的には】 ・需給調整（S&OP）領域：需要計画と供給計画の整合、需給ギャップの可視化／意思決定支援 ・生産領域：生産現場等でのAI活用促進、工場での製造計画立案支援など原材料／部材調達やロジスティクス領域は別部門が担当のため主要な領域ではありませんが、必要に応じて各部門と連携する可能性はあります。 【担う役割】 同ポジションは、AIスペシャリストとして、オペレーション部門におけるAIなどのデジタル技術を活用したプロジェクトの「企画」「実行」「現場への定着」を一気通貫でリードする中心的な役割を担っていただきます。プロジェクトの成否に直結する、極めて重要な役割です。 ・真の課題発見：現場に入り込み、「本当の課題は何か」という問いを設計し、AI活用に向けた仮説を構築する。 ・変革の推進：AI技術の選定、PoCの実行、そして現場／IT／本部／経営層など多様なステークホルダーを巻き込んだ業務変革を推進する。
従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 【具体的には】 ＜因果分析＞エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 ＜施策提案AI＞因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 ＜データ統合・分析基盤＞異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 ＜分析手法の高度化＞分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 ＜チーム連携＞業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 【業務のやりがい】 ・構築した因果モデルやAIが提案する施策が全社の人材戦略に直接活用される手応え ・人事データの因果分析と生成AIを組み合わせた、実践的かつ難易度の高い技術開発への挑戦 ・確立した分析手法・設計パターンが他のコーポレート領域にも横展開される波及効果 ・分析手法の確立から全社の人材戦略への反映まで、一気通貫で主導できるポジション
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自社開発のパフォーマンスエンジニアリングプラットフォーム『Fixstars AIBooster』のForward Deployed Engineerとして、製品の導入・活用支援・開発チームへのフィードバック・営業支援をご担当いただきます。 顧客が直面するAI開発（環境構築、精度改善、パフォーマンス改善など）の技術的な課題を解決し、製品価値を最大化することで、顧客と自社製品双方の成功を能動的にリードするポジションです。 【具体的には】 ・顧客へFixstars AIBoosterの導入・活用支援 ・顧客のAI開発における困りごと全般の解決支援（環境構築、精度改善、パフォーマンス改善、etc...） ・製品導入から活用促進までのプランの構築 ・顧客課題に基づく技術検証や製品仕様へのフィードバック ・活用事例などによる営業・マーケティング支援
AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をご担当いただきます。クラウド（PaaS）上への構築をベースに検討いただきます。加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 【具体的には】 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をご担当いただきます。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語：Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS：Windows、Linux 環境：AWS ツール：Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI（GPT、Claude、Gemini） 愛知をはじめ、他の拠点（東京、博多）のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたっていただきます。入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。
■同社が展開する高性能デジタルカメラやインスタントカメラ、プリンティングサービス等のスマホアプリ/オンラインサービスに向けた、主に画像・動画を対象としたAI領域のプロジェクト推進および研究開発を担当していただきます。 【具体的には】 ・商品化開発に向けた、AI領域の提案・要件定義 （商品企画担当者やアプリ/サービス開発担当者と連携） ・開発方針の策定、データ整備、モデル試作・評価、およびAPI設計・開発 （グループ内外の協力会社を含む体制でのプロジェクト推進、または自身で実施）
顧客の AI 活用における課題に対して、AI 戦略立案や AI ソリューション導入の推進など、JBS の AI エンジニアとして顧客ステークホルダーと協働し、AI トランスフォーメーション（AX）をリードしていただきます。 特定の製品やベンダーに縛られることなく、経営課題を起点に最適な AI ソリューションを設計し、構想策定から実装・運用定着までを顧客と共にやり抜く開発を行います。 【具体的な業務内容】 ・生成 AI および機械学習モデルの設計・実装 ・アーキテクチャ設計および技術選定（Azure、AWS、GCP などのマルチクラウド対応） ・MLOps 基盤の構築および運用設計 ・RAG 環境の構築および生成 AI アプリケーション開発 ・Azure OpenAI、Copilot、Google Vertex、Anthropic Claude などを活用した AI ソリューション開発 ・大手企業の業務データを活用した AI ソリューションの企画および実装支援 ・AI 関連技術ナレッジの社内外への展開 ・先端 AI 技術の活用による同部門における新サービス開発・企画検討・立案 ＜プロジェクト例＞ 対象：大手製造業、小売・流通業、金融機関、メディア・エンターテインメント企業 ・営業支援 AI エージェントの開発 ・エンタープライズ向け生成 AI 利活用環境の構築（RAG 基盤など） ・業務特化型 AI モデルの開発および運用 ・データ分析基盤の構築および BI ダッシュボード開発 ・AI 活用定着化の支援（チェンジマネジメントおよびトレーニング実施） ・既存業務システムとの AI 統合プロジェクト ・Microsoft 365 Copilot の導入およびカスタマイズ支援
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■生成AIオファリング／ソリューションの企画・立上げと顧客のビジネス変革に必要となる取り組みの提言・戦略策定から実行・成果創出までの顧客伴走支援を実施いただきます。 【具体的には】 ⁻ CX変革／業務効率化オファリングの企画・サービス化 - 事業部門／DX部門／経営層への課題ヒアリング、プリセールス - 生成AIによる変革テーマ、新業務プロセス設計、変革ロードマップ策定、ROI 試算 - 生成AI活用PoC設計、実行、評価 - KGI達成のためのアクション定義、KPIの設計、モニタリング／フィードバックプロセスの設計・実行支援 など
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■Industrial Advanced Technologyコンサルタントをご担当いただきます。 【役割】 製造業・建設・小売業等の深い業界知見とAIテクノロジーを融合し、次世代のデジタル変革を推進するコンサルティング業務を担当いただきます。単なる戦略立案ではなく、AI実装から運用まで一気通貫でクライアントの業務プロセス改革・新規ビジネス創出を実現します。 【主なサービスメニュー】 生産・SCM領域を中心に、AI・IoT・データ分析を活用したアジャイル開発により、以下3つの柱でコンサルティング支援を実施： 1. AI-Driven Digital Transformation（Business） AIによる業務効率化・自動化の戦略策定・実行支援 Agentic AI・Physical AIを活用した新規ビジネス創出 現場ノウハウのAI化・技術継承ソリューション 法規制AI・コンプライアンス自動化システム構築 2. Technology Platform Development（System） AI／ML基盤・MLOps環境の設計・構築支援 Digital Twin・IoTプラットフォームの開発・運用体制構築 QCD 4M PSI分析AI等の業務特化型AIシステム開発 リアルタイムデータ分析・予測基盤の実装支援 3. Innovation & Strategy Consulting AI戦略立案・ロードマップ策定支援 ISG（Innovation Showcase Garage) でのクライアント体験型デモ 新工場ライン設計・Digital Twin活用コンサルティング 組織変革・AI人材育成プログラム設計
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■ソフトウェアエンジニをご担当いただきます。 【具体的には】 AI技術への専門知識に基づいたプロダクトの応用方法を提案していただきます。 ＜詳細＞ ・AIを活用しプロダクトの価値を向上させる先行技術開発 ・特定領域のアルゴリズム開発を行うAI機能設計 【ポジションの魅力】 ・日本全体、そして世界へと羽ばたくことを目指しているプロダクトをリードすることが可能 ・大企業の規模感でありながら、スタートアップのようなスピード感をもって働くことが可能 ・ポジションや年齢、性別、国籍にとらわれずにフラットな意見交換ができる風土がある
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生成AI・AIエージェント系プロジェクトリーダーをご担当いただきます。 【具体的には】 ■製造・金融・流通など顧客企業における、生成AIやAIエージェントによる業務変革をテーマとした案件に参画いただき、具体的なアプリケーションの企画・開発や同社が提供するプラットフォームの導入をリーダとして推進いただきます。 ■生成AI・AIエージェントの導入計画策定や顧客の従業員教育、アプリケーションリリース後の運用スキーム検討や活用促進など、コンサルタントが担うような顧客支援の業務に従事する可能性も見込まれます。 ■同社内において、生成AIやAIエージェントに関連する先端技術リサーチや、顧客向けサービス・ソリューションの企画などを担当する機会もあります。 ＜ポジションの魅力＞ ■IT業界で現状最もホットと呼べる領域で顧客をリードし、先端技術で業務変革を成し遂げる経験を積むことが出来ます。 ■顧客と密連携しながら進める共創型の案件が多く、顧客と直接対話したり、提案したりする機会が非常に多いです。 加えて、社内の他部門やベンダー等多様なステークホルダと連携する機会があります。 ■様々な業界の顧客向けの案件があるため、業界横断で経験を積むことが出来ます。 ■顧客向け案件の提案・実行のみでなく、そこで得た知見を元に同社のサービス・ソリューションの企画にも携わることが出来ます。 ■求められるスキル・知識は多岐に渡りますが、それゆえに「自らの強みを活かしながら新しいスキルの習得に挑む」ことができます。
■自社プロダクトの未来を創るAIエンジニアをご担当いただきます。 【具体的には】 ■業界特化・業務特化AIエージェントの企画‧設計 ・ ERPに蓄積された会計、販売、生産管理、⼈事のデータを活⽤した、新たなAI機能の企画⽴案 ・ 顧客の潜在的なニーズや業務課題を分析し、解決策となるAIソリューションの設計 ・ ⽣成AI（LLM）、需要予測、異常検知、最適化など、最新AI技術の応⽤研究と技術選定 ■AIモデル‧AIを活⽤したシステムの開発‧実装 ・ Python、各種AIフレームワークを⽤いたAIモデルの開発、評価、改善 ・ Google Cloud (Vertex AI, Gemini) やMicrosoft Azure (Azure OpenAI Service) などクラウドプラットフォーム上でのAI機能の実装 ・ PROACTIVE本体やBIツール（Looker等）とのAPI連携開発 ■プロダクトへのインテグレーションと改善 ・ 開発したAI機能をプロダクトへ組み込み、継続的なパフォーマンス改善や機能拡張 ・ リリース後の効果測定、ユーザーフィードバック分析に基づいた改善サイクル
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■AIやデータなどテクノロジーを活用した顧客企業のサービス(事業・サービス・業務)の企画・営業や、社内のUX・アナリティクス・データ基盤に精通したエキスパートと連携しながらの仮説検証実施やサービスのリリースに向けた準備、およびリリース後のグロースに関わる活動を一気通貫でリードしていただきます。 【具体的には】 ・顧客企業に対するテクノロジーを活用したサービス企画・営業 ・上記に関わるコンサルティングサービスの開発 ・企画内容に関する仮説検証の実施・運営 ・サービスのリリースに必要な業務設計・システム要件落とし込み・各種上申支援 ・リリース後のサービスの利用状況・課題分析、改善施策立案、効果検証を踏まえた、サービスの継続的な改善支援 【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】 日本を代表する顧客企業に対してテクノロジーを活用したサービスの主体的な企画・営業により、社会・業界にインパクトのある提案が行えることは魅力の1つです。 また、実証やリリース準備、その後の継続的な支援により、絵に描いた餅で終わらせず、手触り感のある業務を行える点も取り組みがいがある点です。 また、同社にはインダストリーごとの部門や特定の顧客・領域向けの部室があり、実際のプロジェクト推進時はこれらの他本部や部室とコワークして進めることも多いため、様々な業種・業態の顧客のサービス企画設計に携わることができることも魅力の一つです。 なお、主に上記領域に携わっていただく想定ですが、システムコンサルティング案件（システム化構想・計画、調達支援、PMO等）にも適宜関与いただくことも想定されています。
■AI駆動開発コンサルタント/エンジニア をご担当いただきます。 【具体的には】 ・AI駆動開発戦略の企画・立案: 生成AIや機械学習など最新AI技術を組み込み、ビジネス要件を満たす全社的なソフトウェア開発ライフサイクル戦略を策定 ・AI統合ロードマップの策定: 経営層や現場と連携し、ビジネス要件とAI技術要件を統合した開発ロードマップを作成 ・新規開発基盤・ガバナンス構築: エンタープライズ規模に対応したコンテキストエンジニアリング手法やAIエージェント連携を活用し、次世代の開発プラットフォームおよびガバナンス体制を設計・導入 ・エンドツーエンドの技術支援: フルスタックなケイパビリティを活かし、AIアシスタント開発環境の構築や自動コード生成ツール導入など、開発プロセス全体にわたる一気通貫でのコンサルティング支援 ・最新事例・技術動向の分析と提案: 顧客の経営課題解決に資する最新事例や技術トレンドを調査分析し、AI駆動型開発によるソリューションを提案
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■顧客におけるデータ/アナリティクスを活用した顧客体験変革、ビジネス変革を推進する専門集団として組織に参画していただきます。現在、顧客や社員のニーズは、企業の変革スピードよりも速く変化しています。このような環境の中で、データを活用しながらの戦略立案・施策推進は企業が生き残るための必須要件となってきています。データを活用した顧客の企業変革の旗振り役として、在籍するクリエイティブ集団、また長年強みにしている各業界のコンサルタントと連携し、戦略立案支援〜実施策運用まで一貫した支援を行います。 【具体的には】 ・顧客に対して、データやAIを活用した多様なテーマ（顧客理解の深化、新規ビジネス構築、サービス見直し、業務プロセス改革、AIソリューション構築、組織・風土改革、人材育成 等）の提案又はプロジェクト推進 ・データ駆動型経営改革におけるプロジェクトのコアチームとして、他組織の専門メンバーともコラボレーションしながら戦略立案から実行まで一気通貫でのビジネス価値創出の支援 【PJ例】 ・顧客データ・購買データを用いたセールス・マーケティング、商品開発のデータ駆動型改革（小売業、消費財製造業、食品メーカー、金融業、保険業など） ・リカーリングビジネスにおける顧客情報・顧客行動を活用した顧客接点のデータ駆動型改革（通信業、エンタメ、電力など） ・過去の研究開発データを活用した研究開発領域でのデータ駆動型改革（医療・製薬業・消費財製造業など） ・生成AIを用いた新規ビジネス・サービスの構築、プロセス改革（各種業界）
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■IVIシステム開発に関わる全工程を対象に、生成AI活用を前提とした業務プロセス改革を推進していただきます。 【具体的には】 ■現場の困りごと発掘・解決 ・レビュー滞留/テスト工数の増大/ドキュメントの陳腐化/仕様変更対応の負荷増など現場が抱える課題の把握 ・課題に対する改善施策の設計・検証・現場展開 ■AI活用の仕組み化 ・Claude Code/GitHub Copilotなどを用いたプロンプト設計・テンプレート化・スクリプト化 ・CI連携による自動化パイプラインの設計・実装 ■AIエージェントドリブン開発への移行設計 ・開発タスクの分解、前提情報（入力データ）の整備 ・AIエージェント活用に適したガードレール設計 ・生成結果の妥当性確認を行う検証ステップの構築 ■品質・セキュリティ・コンプライアンスの強化 ・安全性・品質を担保するための運用ルール整備 ・レビュー観点の体系化 ・再現性のあるナレッジ（Playbook）の構築 ■効果測定と定着化支援 ・リードタイム/欠陥流出率/手戻り/レビューサイクル等のKPI設計・効果測定 ・チーム横断の導入・定着に向けた教育（勉強会）や伴走支援 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【開発ツール】 ・生成AI：Claude Code、GitHub （必要に応じて他ツールも検討） ・構成管理：Git（Gerrit/GitHub） ・開発言語：Kotlin、Java、Python（⼀部C++あり）、Typescript ・コミュニケーション：Slack、 Microsoft Teams ・プロジェクト管理：JIRA、 Confluenceなど
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世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫してご担当いただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 【具体的には】 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化（Pruning, Quantization等） ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
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世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫してご担当いただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。 【具体的には】 ・End-to-End (E2E) の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装 ・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装 ・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発 ・E2Eモデルのアプリケーション ・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化（Pruning, Quantization等） ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
■「LLM・AI・データ解析の技術の進化」「全社の検証で顕在化した実用上の問題」「ソリューション事業の構想」を踏まえて、技術も含めた価値提供の仕組みを設計し、各技術が抱える問題の解消に有用な技術開発を見極め、それを構築・検証する主担当を担当していただきます。 【具体的には】 ・テーマのチームメンバと協働しながら、技術開発の計画・実行・有用性の見極め ・事業部のソリューションに技術開発成果を展開するための対象部門の関係者との折衝 ・事業展開する上で必要なLLM・AIエージェントを活用する仕組みの設計・プロトタイピング ・自身の専門性を活かしたメンバの指導、育成 【対象領域】 ・基板検査装置を起点とした基板実装工程の生産性を向上するソリューション ・装置の制御の中枢となるPLCを起点としたデジタルツインによる生産性を向上するソリューション ・再生可能エネルギーの活用効率を高めるための発電・蓄電池・パワーコンディショナの連携を管理するソリューション ・同社の技術開発部門に提供しているLLMを活用するための開発基盤の強化
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■SDV（Software Defined Vehicle）に必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務を担当していただきます。 【具体的には】 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したアルゴリズムのデバイス実装 ●ドライバー状態、車内空間認識技術の開発 ●各種データ収集およびデータマイニング技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●MLOps、自動テストなどの開発環境の構築 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 ※上記に伴う研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。また、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
AI・IT技術・データドリブンを駆使し、運転者及び乗員向けの認知判断作用システムと、車両システム(ADAS／AD)の協調 による安全安心を実現するためのシステム要件定義、アーキテクチャ開発およびその検証をご担当いただきます。 【具体的には】 ◆車載する次世代安全システム・運転者協調機能の先行開発 ・AIとデータの活用を前提とした、価値仮説～システム要件定義、開発プロセスへの落とし込み ・自動運転社会におけるクルマと運転者との協調・注意・介入に関する要求・要件定義 ・社内要素技術開発を、目標とする安全システム(プロジェクト)と紐づけ、他課と連携し開発推進 ・各プロセスの成果物の管理と妥当性評価(システムレベルテスト実施) ◆安全安心サービスシステムに関するソフトアーキテクチャの開発 ・社内外関連メンバー（顧客北米拠点含む）とのクラウド／エッジのハイブリットアーキテクチャ立案、設計 ・上記に基づいた車載エッジのアーキテクチャ仕様設計 ・サービス実現に向けたIT技術等の先端技術探索および車載適用 ・パートナ企業への要件提示、要素技術・ソフト開発マネジメント ・試験評価、成果物管理 ◆顧客・関係会社・部署とのPoC（検証）を通じたシステム開発 ・走行体験によりデータドリブン開発を推進するPoC環境構築(車両・シミュレータ) ・顧客・社外ステークホルダー（子会社 等）への技術的な提案や開発連携 【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性】 ✓AI・データ・ソフト技術を実装ではなく価値・要件・判断軸へ昇華する経験ができます ✓法規・アセス対応と将来差別化を同時に扱う上流視点のシステム思考が身につきます ✓全社横断・社外連携を通じ、抽象度の高いテーマを整理し合意形成する力を磨けます ✓PoCを通じて、仮説→検証→判断を回すことで、AI・データ活用の実効性を見極める力が養われます
同社にて、大規模システムである自動運転、先進運転支援プロジェクトのプロジェクトマネージャーとして、大規模プロジェクトの完遂（量産）へ導く業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客や開発関係者とのコミュニケーション ・全体会議体の運営 ・開発全体日程の立案 ・変更管理システムの運用 【業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力】 ・最新の自動運転、先進運転支援プロジェクトをプロジェクトマネージャーとしてけん引することで、自分のプロジェクトの製品が世に出たときに、交通事故およびその死傷者の低減に貢献している実感が持てます。
■ AI活用推進をご担当いただきます。 以下、AI技術を活用したビジネスプロジェクトの企画・実行をご担当いただきます。 AIを用いた業務の高度化・効率化に資する提言、ビジネス部門を巻き込んだ案件の企画・推進、最新のAI技術に関する教育・情報発信等、ミッションは多岐にわたりますが、 経験や志向性を考慮し、以下業務のうち親和性のあるものからご担当いただく予定です。 【具体的には】 ・IT部門と連携したAI活用によるシステム開発の効率化 開発期間の短縮とコスト削減を目指した取組の推進 ・生成AIを活用した業務プロセスの高度化 事務領域を中心に、業務の効率化と品質向上を図る ・自社AIソリューションの強化 同社版ChatGPTなどの内部ソリューションの高度化に向けた取組の推進 ・外部AIソリューションの探索と活用 最新の外部AIソリューションの情報収集と導入に向けた活動 ・AIを活用した業務変革に向けた各ビジネス部門との連携・推進展開 知見の提供およびビジネス部門への提言・サポート ・グループ会社へのAI活用ノウハウの展開 同社グループ会社へのAI技術展開に向けた情報収集と推進 ・経営層・従業員向けのAI教育 AIに関する知識と意識の向上を目的としたプログラムの検討と調整 【ポジションの魅力】 ・従来業務にはない新たな取組となり、裁量権を発揮しご活躍いただくことが可能です ・日本を代表する生命保険会社にて、規模の大きい業務の変革に初期段階から関わることが可能です ・汎用性の高い知見を生かし、多様なキャリアパスがあります 【キャリアパス】 AI活用の企画・推進担当としての経験を積んだ後、システム領域とビジネス領域を横断的に管掌するリーダーや戦略的ポジションでのご活躍が期待されています。
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■SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 【具体的には】 ・生成AIを活用したコード生成/コードレビュー支援ツールの開発 ・開発プロセス分析に基づく自動化システム（CI/CD, テスト, 品質評価等）の設計 ・ナレッジグラフ/ドキュメント自動生成基盤の構築（例：設計書、仕様書生成） ・車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析/要求分析自動化 ・クラウド/オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築（AWS, Azure, GCP） ・開発現場でのAI活用事例の発掘/PoC推進/社内展開 【魅力・やりがい】 ・生成AIの実用化を、数千人規模の開発現場で実装できる唯一無二の環境 ・自分の設計が同社の開発全体に波及する、スケール感と影響力 ・クラウド/組込み/AI/データなど異分野のスペシャリストと協働できる成長環境 ・「AIを使う人」ではなく「AIを使って仕組みを変える人」としてのキャリアを築ける ・同社全体のSDV開発/AI活用戦略の中核メンバーとして活躍可能
Lv4自動運転システム実現に向けた先行研究案件で、AI／MLを用いたE2Eの自動運転アルゴリズムの開発を担当いただきます。 上記に伴い、様々なモビリティ（自動車・小型AGV等…）の自動化・知能化を目的としたシステム開発業務、特にCamera／LiDAR／Radar／GNSS／IMU…といったセンサを統合した自動運転システム開発（位置推定／物体認識／運動計画／運動制御、車両、認識PF開発 etc...）にも従事いただきます。 【具体的には】※ご経験を加味し下記いずれかの業務をおまかせいたします。 1）AI／MLを駆使した自動運転アルゴリズム開発（マルチセンサでの位置推定、物体認識、パスプランニング） 2）データセット開発 (オートアノテーション等) →自動運転AIが学習するには、大量の「これが信号機だ」「これが歩行者だ」といった正解の目印（アノテーション）が必要です。これを手作業ではなく、AIを使って自動で高速に作る技術を開発します。 3）最先端AIモデル開発 (E2E, VLM) →E2E (End-to-End): センサー情報（カメラなど）を受け取ってから、車の操作（ハンドルを切る、ブレーキをかける）までを一つのAIで処理する最先端の仕組みです。 →VLM (Vision-Language Model): 画像（Vision）と自然な言葉（Language）を一緒に理解できるAI（例：画像を見て「前の車が急ブレーキをかけた」と理解する）を自動運転に応用します。 4）高性能SoCへの最適化実装技術（インプリメンテーション／AIモデル圧縮、SoCアクセラレータ使いこなし）
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