■プランニング・コントロールエンジニアとして下記業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ■自動運転において必要となる行動計画／車両制御の確立 ・多様な環境下で自動運転が可能な機能の設計 ・高い安定性／品質／保守性を実現する機能の実装、およびソフトウェアテストの作成 ・シミュレーションと実車両を用いた統合評価 ■開発した機能の実車両へのインテグレーション ■Planning ＆ Control関連の最新論文のサーベイ、再現実装やベンチマーク ■シミュレーション評価基盤の改善 ・評価するユースケースの設計 ・より網羅的／多角的なシミュレーション評価基盤の検討／開発サポート ■OSSへの自動運転技術の貢献
■ビジネス組織と一体となりAI変革を推進する変革実行部隊として同社グループ本社のコーポレート機能組織をプライオリティとして、AI時代の組織戦略と変革ロードマップをベースに、以下のような組織横断／個別部門のAI施策の企画から導入まで一貫して推進する業務を担っていただきます。 【具体的には】 ・ToBeプロセス設計 ・AIソリューションの要件定義 ・AIソリューションのPoC／実装／本番適用 ・AI価値を考慮したビジネス効果試算、KPI定義、効果測定の運用設計 施策の推進においては、同部門内の専門部隊との協業だけでなく、関連部署を含む様々な部署と連携してAI施策企画・導入を行います。施策の導入状況に応じて、コーポレート機能以外にも国内外の事業会社のAI変革支援も行います。 【描けるキャリアパス】 同社グループの様々なビジネスセグメントとの協業を通じ事業戦略の理解と各社との連携を担うスキルを蓄積でき、同社グループのAI活用を通じた変革を立案できるマネジメント等、キャリアの選択肢が広がります。重要会議にて同社グループ経営層向けに直にプレゼンテーションやコミュニケーションを行う機会も多く、経営視点での視座を高めビジネスセグメントを超えたチャレンジの場を広げたい方にも適した職場です。
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7万人の同社グループ企業に対し、ホールディングスのエンジニアとして、AIという手段に拘りながら、各事業、サービスの新しい「はたらく」を作っていくポジションです。 【具体的には】 ・開発したプロダクトの信頼性向上のための施策立案・推進 ・エンジニア組織の生産性向上の施策立案・推進 ・事業責任者や企画担当者と連携した要件定義、技術仕様の策定 ・Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockといった、AIモデルやAIエージェントをプロダクトで活用するためのAPI設計・開発、Webアプリケーション全体のアーキテクチャ設計・技術選定 ・社内エンジニアと協力した、AWS／Azure等のクラウド環境におけるインフラ設計・構築 【ポジションの魅力】 ・世界トップクラス規模の総合人材企業である同社グループで、様々な経験を積むことができます。 ・グループ各社のAI利活用を牽引する立場で、AIに関する知見や技術力を発揮するだけでなく、事業変革の一端に取り組むような難しくもやりがいのあるミッションを担って頂くポジションです。 ・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。 ・フルスタックエンジニアとしての経験を積むことができます。 ・技術選定に対し、裁量が与えられます。 ・まだ立ち上げたばかりの組織のため、一緒に組織を作っていくことができます。
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■AI R&Dとして、エンジニアリングプロセスを継続的に進化させる取り組みを推進していただきます。具体テーマは入社後にチームと合意のうえ柔軟に設定されますが、以下のような内容が想定されています。 【具体的には】 ・問題発見と評価設計：開発フローの摩擦を定量化し、仮説と指標を定義 ・迅速な実験とプロトタイピング：短サイクルでPoCを主導し、効果を検証 ・実運用への橋渡し：LLMOps/MLOps、セキュリティ・ガバナンスを含めた運用設計 ・ナレッジの標準化：ベストプラクティス、サンプル実装を整備し社内展開 【想定PJT】 R&Dは部内エンジニアをターゲットまたはプロダクトへ組み込める可能性がある技術をテーマとして、技術検証と結果フィードバックのサイクルを回していただきます。 【開発環境・手法】 開発端末：MacOS 生成AI：Azure OpenAI, AWS Bedrock スクラム開発の実践：1週間単位のスプリントサイクルを採用／小規模プロダクトは約3ヶ月での開発完了を目標／グループ社員のみのスクラム体制
グループのAIガバナンスの推進役として、グループ横断でAIガバナンス機能の強化やAIガバナンスシステムの導入に携わっていただきます。 【具体的には】 ・法務部門、セキュリティ部門、企画・開発部門と連携したAIガバナンスの企画、推進 ・国内外のグループ会社と連携したAIガバナンス機能の強化 ・AIシステムの導入におけるリスク評価、リスクアセスメント、コントロール設計 ・AIガバナンスシステム（リスク管理、モデル管理、モニタリング等）の導入・展開 ・AIガバナンスに関する社員教育プログラムの企画、実施 【取組案件事例】 ・AI利活用に関する制度設計 ・AIシステム導入に関するリスク審査プロセス・体制の構築 ・グループ横断のAIガバナンス審議会の運営 ・グループ会社向けAIガバナンス運用支援
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■主に衛星画像を対象とした機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発を担当いただきます。 人工衛星の代表的なミッションの一つである地球観測において、取得する多様な地球観測データ（可視光、赤外線、SAR等、地理空間情報を含む）を分析し、新たな価値を創出することを目的とします。 ■宇宙空間の活用法は無限大であり、地上のIoTデータ等の異種データとの融合や、未活用の衛星データから様々な事業ドメインや社会課題に応用可能な活用法を模索など既存に囚われない開発環境です。 【具体的な仕事内容】 ・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発 ・衛星画像の前処理や品質向上 ・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築 【ポジションの特徴】 ・衛星開発・運用からデータ活用まで自社で一貫して行うため、必要なデータから衛星設計へフィードバックできるなど、幅広い視点から業務に携われること ・超小型人工衛星特有の制約条件下で、チャレンジングなエンジニアリングに携われること ・衛星単機でなく複数機の衛星によるコンステレーションに関わるなど、地上・宇宙を跨いだ複雑なシステムに関われること ・最先端の宇宙産業領域でソフトウェア技術を活かして働けること ・経営陣と距離感の近いポジションで、宇宙ビジネスの最前線を牽引できること ・グローバルな業務に携われること（ルワンダ・チリなどで使われるプロダクトの運用・開発や、NASA・ESA等の他国の宇宙開発機関との共同研究プロジェクトなど） ※宇宙工学の知識は入社後に習得できるため不問
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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
■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
■現在、半導体製造装置から取得されるデータを活用し、不良検出、レシピ補正、装置状態予測などのアルゴリズムを開発・製品化する業務を推進しています。 単なるデータ解析にとどまらず、リアルタイム収集から、異常検知／予兆解析アルゴリズムの設計、さらに制御ソフトウェアへの実装・検証まで一貫して担当いただきます。 【具体的には】 ・装置データ収集システムの開発・改善 ・取得した装置データの収集・解析基盤の設計・開発 ・不良検出・異常予兆・レシピ補正アルゴリズムの企画・実装・評価 ・プロセス特性や装置条件に基づいた動的レシピ補正ロジックの開発（Run-to-Run制御含む） ・AI／統計モデルによるプロセスパラメータ最適化 ・構築したアルゴリズムを製品ソフトウェアに組み込む実装・UI開発（C#, Python 等） ・開発・評価環境の自動化（学習データ生成、シミュレーション） ※要素開発寄りの業務に従事できるためアカデミック側の方も歓迎します。
■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
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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
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。
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データ活用コンサルタントをご担当いただきます。 【具体的には】 ・データ活用（機械学習、ディープラーニングなど）を通したビジネス・サービスの企画・実行支援 ・事業・業務課題解決向けたデータ活用の企画、トライアル、本格展開支援（チェンジマネジメントなど） ・顧客のデータサイエンス組織立ち上げ、および社内データサイエンティストの育成 【ポジションの魅力】 ・同社グループのコンサルティング会社として、グループが有するデジタル技術や顧客基盤を駆使し企業や日本社会の変革に関われる最先端の経験が可能 ・同社グループ内のデジタル関連の専門家とのプロジェクトが多くあり、自身の専門性をさらに磨くことが可能 ・同社グループで保有しているデジタルテクノロジー（AI、IoT、ビッグデータ等）や新たなデジタルビジネスソリューション開発への参画が可能 ・データサイエンスの専門性を高めるだけでなく、デジタル技術、思考（デザイン、アート）の複合的な能力を高めることが可能
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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、下記業務を担当していただきます。 【具体的には】 ■データドリブン実現のためのコンサルティング支援 ・データ戦略策定、データ活用ソリューション支援 ・データに関する体制構築支援 ・データマネジメント構想策定、データガバナンス推進支援 ■データ活用・データマネジメントプラットフォーム構築支援 ・データアーキテクチャー策定 ・データレイク、DWH、ビジネスインテリジェンスなどの基盤構築ソリューション支援 ・MDM／ETL／データHUBなどのデータ連携基盤整備支援 ・データモデリング／データ設計支援 ・データ管理に関するサポート支援（データカタログ、データクオリティ） 【この職種の魅力】 ・データの専門家として非常にニーズが高い職種です。 ・DX、AI、アナリティクスといった先進テクノロジーやマイグレーションや基盤再構築といった取り組みの中で、求められる分野であり、今後、さらなる成長が見込まれます。
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AI＆Data Analytics領域の事業責任者として、AIを活用したコンサルティングサービスの企画・運営から案件獲得、チーム組成、チームメンバーの育成まで担当していただきます。 【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
■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
■顧客の経営やサービスの中核となるITシステムの提供及びアウトソーシングにおいて、マイクロソフトテクノロジーをベースとしたデータサイエンス領域のコンサルティング、システム設計・構築を担当いただきます。 【具体的には】 ・Python またはR を使用し、機械学習、AI、統計モデルを活用したソリューションの開発 ・データ分析における最新テクノロジーを活用し、ステークホルダーへの分析結果の提示 ・アナリティクス領域のプロジェクトにおいて、上流から一気通貫で顧客対応 ・プリセールスに参画し、データサイエンスや統計モデルによってもたらされるビジネス上の優位性について潜在顧客へのプレゼンテーション ・ソリューションプロトタイプを開発し、ビジネスデベロップメントチームに提供 ・実用面の観点からアナリティクスソリューションのアーキテクチャの検証・改善 ※プロジェクトにより国内・海外出張があります。
同社にて、次世代の運転支援・自動運転システムの先行開発に関して、以下の業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・運転支援・自動運転システムの構成要素である認知・判断に関するAI、アルゴリズム開発 ・ドライバ状態推定向けのAI、アルゴリズム技術開発 ・新規車載センサ向け認識技術開発 ・ソフトウェアのSoC最適化実装技術 ※東京初期配属の場合、入社直後は本社（愛知県刈谷市）への長期出張等が一定の期間発生する場合があります。（人脈形成や仕事の進め方共有の観点から） 具体的な期間は業務内容やご本人様のご状況を踏まえてご相談となります。（数週間～数カ月程度（最長でも6カ月以内）） 【やりがい・⾝につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅⼒】 ・自身で企画・開発したものが顧客・社会課題解決に貢献しているというやりがいが感じられます ・国内外の拠点と連携したグローバルな開発に携われます ・社内外の専門家との連携を通じて、自身の専門性を向上させることができます 【組織ミッションと今後の方向性】 同部は、ユーザへの価値提供として「交通事故なく自由な移動」の実現に向け、多くの方に安全と快適な運転支援を提供できるよう、製品開発に取り組んでいます。その中で、同部は事業部の中長期戦略立案から具体的な実現手段を考え、製品企画・先行開発を担当いただきます。また、運転支援・自動運転分野は日進月歩で進化している為、新機能開発や新技術の弾込めを持続的に行っています。 開発のフェーズによってはテストコースや公道での実車評価など、自分たちで考え、作り上げたものを動かす楽しみもあります。 同部としては他社を経験したキャリア入社者も多く在籍し、慣習・年齢・役職にとらわれず、一人ひとりが能力を発揮できる様、個人と組織のWill、Can、Mustをすり合わせながら、働き甲斐を意識した組織カルチャーがあります。
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データサイエンティスト、MLエンジニア、各事業部のソフトウェアエンジニア、アナリストと密に連携し、データ基盤のライフサイクル全体をリードしていただきます。 【具体的には】 ・データ基盤のアーキテクチャ設計と立ち上げ 事業要件・スケール・コスト・データ品質・セキュリティ要件のバランスを踏まえた最適な構成の設計 前例のない新規データ基盤の立ち上げにおける技術的ケイパビリティの切り分けと技術選定 ・データパイプライン・データ基盤の実装と運用 BigQueryを中心としたデータウェアハウス／データレイクの設計・実装 バッチ／ストリーミングのパイプライン構築、ワークフローオーケストレーション dbt / Dataform を用いたELT・データモデリングの設計と継続的改善 SLO/SLAに基づくモニタリング、インシデント対応、ポストモーテムの推進 ・データマネジメント・非機能要件の推進 データ品質、メタデータ管理、データガバナンス、セキュリティ、コスト最適化を包括的に設計・実装 標準化・CI/CDの整備、コード品質と運用品質の底上げ ・案件リードとステークホルダー折衝 担当案件のリーダーとして、要件定義・優先順位付け・コスト調整・合意形成 事業部・データサイエンティスト・MLエンジニアとの議論を通じた最適解の導出 ・チーム・組織への貢献 コードレビュー、技術選定議論、ジュニアメンバーの設計・実装サポート チーム〜部門レベルでの技術スタック標準化やコード品質向上のリーディング
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■同社にて、コンサルタント(先端テクノロジー)をご担当いただきます。 【入社後のアサイン想定プロジェクト】 最前線の先端技術を「誰よりも早く触り、言語化して届ける」ことをミッションとし、新機能の検証・レポーティングから、技術トレンドリサーチ、パートナー技術評価まで、リサーチャーとしての知見をチームと顧客の意思決定に活かしていただきます。 【プロジェクト例】 ・先端技術（生成AI／フィジカルAI／ロボティクス／デジタルツイン・3D等）の新機能・新ツールの定期検証レポート作成と社内共有 ・企業システムへの先端技術適用に向けた技術調査・実現可能性評価（PoC） ・新規サービス開発・提案に向けた技術トレンドリサーチ支援 【本ポジションをおすすめしたい方】 ① 技術の最前線を「すぐに触る」探索者 ・生成AI／フィジカルAI／ロボティクス／デジタルツイン・3D等の新機能・新ツールをリリース直後に試し、本質的な変化を見極められる方 ・キャッチアップを義務ではなく知的好奇心として楽しめる方 ②気づきを「言語化・構造化」して届けられる方 ・試した結果・気づき・限界を分かりやすくまとめ、チームや顧客に意味ある示唆として発信できる方 ・「企業システムへの適用論点・懸念」まで踏み込んで補記できる方 ・正解のない領域でも仮説を立て、見解を表明できる方 ③コミュニティに根ざした「潮流アンテナ」 ・OSS／勉強会／SNS等のエンジニアコミュニティに積極参加し、"次の波"を引き出せる方 ・国内外の先行事例から、自チームの方向性への接続を描ける方 ④本質的価値を軸に技術と向き合える方 ・技術を本質的なインパクト・価値で評価できる方 ・発信・共有を惜しまず、チームの集合知向上に貢献できる方
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■コンサルタント(AIソリューションプランナー・データサイエンティスト)をご担当いただきます。 【入社後のアサイン想定プロジェクト】 ＜AIソリューションプランナー＞ ・マーケットイン思考でのソリューション開発企画・投資計画立案 ・ソリューションの要件定義、開発プロセスの設計・統括 等 ＜データサイエンティスト＞ ・目的に合致した最適手法での分析実施、知見獲得、モデル構築支援 ・分析結果の評価プロセス、運用プロセスの適正化支援 ・アナリティクスに関するトレーニングサービスの提供 ・最新の研究動向（学会、コンソーシアム）の調査 等 【直近のプロジェクト事例】 ・AIを活用した需要予測コンサルティング ・AIによるビジネスプロセス計画最適化 ・生成AIを活用したデータ利活用 ・社内知見検索システムを活用した生成AI導入支援 等
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同社が展開する多角的な事業ポートフォリオには、活用の余地を残した膨大なデータが蓄積されています。 これらを既存の延長線上ではない「非連続な成長」へと繋げるためには、最新のAI技術やデータ活用手法を貪欲に取り込み、事業の現場へスピーディーに実装していく人材が不可欠です。 本ポジションでは、現在の専門スキル以上に、データとAIの可能性を信じ、自律的な学習を通じて事業に大きな変化をもたらしたいという強い意志を求めています。また、専門領域に閉じずに事業の為に周辺領域にも染み出し、泥臭くやり抜く力を重視します。 【具体的には】 ※これまでの経験に合わせ、各事業のデータ分析関連組織にて選考が進む可能性があります。詳細は、選考を通して期待役割などの説明をさせていただく予定です。 - 全社共通部門例： ・DeNA Account Service（共通ID）を基盤とした全社的なデータ利活用施策の推進 ・データ活用の仕組み化と、AIを活用した分析基盤の構築推進 - 各事業部所属(ゲーム、スポーツ・スマートシティ、ヘルスケア、メディカル等)例：※子会社に出向するケースもございます ・スポーツスマートシティ事業における、データ分析を通じた多角的な事業支援 ・PHR（パーソナルヘルスレコード）データの利活用による、新規事業開発およびサービス改善・CRMの推進 ・事業成長に向けたデータ分析、戦略策定/各種プロジェクトの推進
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■エンタープライズの顧客向けにAI(人工知能)技術を活用した業務変革を実現します。AIに関わる技術力だけでなく、業界・業務に関わる知見、システム開発から運用に関わる幅広い専門知識や経験を活かして新たな価値を提供いただきます。 ◆役割・期待 業界、業務を問わず、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用の上流工程から下流工程までを担当いただきます。 ◆業務内容 ・顧客の業務変革を実現するためのAIやその他のテクノロジーを組み合わせたシステム開発 ・社内の他部門と横断でチームを組成してのプロジェクト推進 ・顧客向けのプロジェクトだけでなく、自社のシステムインテグレーションや、運用保守の手法、働き方の変革 ・生成AIを活用したソリューションの開発、導入 ・上記の要素を踏まえ、グローバルのチームと連携した新たな価値創造
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■各種業界のトップ企業のデータ駆動型経営改革における、新規ビジネス構築、プロセス改革、IT・AIソリューション構築、データ基盤構築、セキュリティ・コンプライアンス、組織・風土改革、人材育成をプロジェクトのコアチームとして支援ただきます。 ＜具体的なプロジェクトの例＞ ・IoTデータを活用した新規サービスビジネスの構築、ライフタイムバリュービジネスの創出（ハイテク業など） ・販売・製造・物流・調達データをエンドツーエンドで活用したサプライチェーン改革（製造業、ハイテク業、製造小売業・物流業など） ・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・製薬業など） ・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、金融業、保険業など） ・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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■クライアント企業におけるデータ／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。Song Intelligenceでは、データを活用したクライアント変革の旗振り役として、アクセンチュアの保有する最先端のデータサイエンティスト集団、アクセンチュアソング本部に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。 ◆職務内容 ・総合的な顧客体験創出のためのデータドリブンコンサルティング ・デザインシンキング、アジャイル開発を取り入れた新規事業企画と実行支援 ・データを活用した戦略立案支援・施策推進支援、およびデータドリブン化加速のための組織変革・システム変革・人材育成の推進支援 ・データ分析結果の業務プロセスへの落とし込み支援 ◆強み ・⾧年日本の各種業界に対してコンサルティング支援を行ってきた業界・顧客への理解とリレーションにより多種多様な活躍の場をご提供いたします。 ・業界トップクラスのデータサイエンティスト集団からのノウハウ・知見を吸収でき、データサイエンティストとしてのスキル向上の場を提供いたします。 ・アクセンチュア・ソング本部のデザイナーやクリエイティブ・ディレクターなどの専門家と連携することにより、データ分析だけにとどまらず、実行の支援まで一貫して支援することが可能です。 ・グローバル標準アプローチ・チーミングを採用しているため、グローバル最新事例の導入やグローバルチームとのコラボレーションに携わることが可能です。
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顧客のデータ活用ビジネスを支え、将来的にも「使われ続ける」データ基盤の構築を実現するエンジニアスペシャリスト集団です。顧客のビジネス要件のシステム要件への落とし込み、ソリューション選定、アーキテクチャ設計、アプリケーションプログラム設計、それらの実装・テスト、システムリリースおよび、その後の運用まで総合的に支援いただきます。 ◆役割・期待 サイロ化システム／データの統廃合、基幹システム刷新に伴うデータ基盤のレガシーアーキテクチャからモダンアーキテクチャへのマイグレーション、グローバル展開を見据えたデータメッシュアーキテクチャの実現など、さまざまな課題・チャレンジ要素を持つデジタルトランスフォーメーション案件において、顧客のビジネスバリューを見据え、データ活用のためのあるべき姿、それらに最適なソリューション選定・アーキテクチャ設計、実装を担当頂きます。 ＜業務内容＞ ・データ基盤(インテグレーション／データレイク／DWH／データマート／BI／ML／AI／MDM／データカタログなど）のソリューション選定およびアーキテクチャ設計 ・データ基盤のシステム要件定義・設計・開発・テスト・移行 ・プロジェクト作成物のアセット化および類似プロジェクトへの横展開適用
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■あらゆるデータ活用の課題を解決し、先進的かつ持続的なデータ活用を実現するコンサルタント集団です。顧客のビジネス要件(現行課題／将来の展望)とデータサイクル(データ生成～蓄積／加工～活用)を分析し、データ基盤のソリューションブループリント・構築ロードマップを描き、システム構築およびその後の運用まで支援します。また、データマネージメント体制・業務プロセスの変革も併せて実現します。 ◆役割・期待 データ戦略における様々な課題を、顧客のパートナーとなり解決することで、データ利活用の先にあるビジネスゴールを達成していきます。 BIを中心としたデータ活用の業務への組み込みに向け、方針策定からプロセス検討、ソリューション導入・定着化を図ります。 ＜業務内容＞ ・顧客のデータ活用課題の分析とそれらを解決するための「あるべき姿」の定義 ・顧客を支えるデータ基盤のソリューションブループリント定義 ・データ基盤の構築ロードマップ定義(データマネージメント体制・業務プロセス整備含) ・データ基盤構築およびデータマネージメント整備のプロジェクト推進 ・データ基盤およびデータ活用業務の持続的な発展のための次期プロジェクト計画・推進 ◆プロジェクト事例 ・グローバル国際開発機関：データマネジメント強化支援 ・大手国内金融機関：分析基盤構築/ガバナンス検討支援 ・大手国内エネルギー会社：ガバナンス策定/分析基盤要件定義支援 ・金融機関におけるデータ連携基盤・ダッシュボード構築
■同社にて、下記業務を担当して頂きます。 【具体的には】 ・全社の生産性倍増や新価値創造に向け、データサイエンティストと協力し、AI機能を搭載したシステムのUI（Web）開発及びバックエンドシステム開発、インフラの構築、テスト、運用・保守を担う ＜ポジション特長＞ AIを活用するプロジェクトの企画・構想段階から参加していただき、積極的に提案をしていただくことにより、同社が将来提供する新しいサービス構築に直接かかわる事ができます。 ＜配属チーム＞ 全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするチームでの配属を予定しています。
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SDV開発を支えるデータ基盤を設計・構築し、分析・AI活用までを推進できるデータエンジニア・データサイエンティストを担当していただきます。 【具体的には】 ・データ基盤の設計・構築 ・車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ・クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備（ETL／ELT設計） ・データ分析・機械学習の活用 ・ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ・生成AIや機械学習モデルの運用 ・開発プロセスの改善支援 ・データに基づいた開発プロセス改善提案 ・ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ・組織横断でのデータ活用推進 ・SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化
交通死亡事故ゼロを目指し、レーダ開発設計を通して世の中に価値を提供する仲間を募集しています。従来、人が担ってきた設計・検証・調整業務をAIで置き換え、開発生産性を飛躍的に向上させたいと考えています。「同じ作業を繰り返したくない」「本質的な開発に集中したい」と感じている技術者に、AIを用いて開発の進め方そのものを変革させる役割を担っていただきます。 【具体的には】 ・仕様作成、設計、検証工程のAIによる自動化・効率化 ・AI/データ基盤構築およびモデル開発 ・レビュー/評価プロセスのAI高度化 ・開発プロセスの再設計（AI前提） ・各技術分野と連携したAI適用 ＜魅力点＞ ・自分が携わった製品が、国内外のさまざまな顧客に広く採用され、交通事故低減など社会課題解決に貢献することができます ・従来の人手中心の開発をAIで変革し、開発リードタイムの短縮・品質向上に直接貢献できます ・最先端のセンシング技術（レーダ、ソナー等）とAIを掛け合わせた新しい開発スタイルを創出できます ・グローバル案件においてAI活用を横断展開し、組織全体に影響を与えることができます ・単なるAI開発にとどまらず、業務そのものを設計する上流経験が得られます
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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
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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IVI（車載インフォテインメント）システム開発に関わる業務を、生成AI（例：Claude Code/GitHub Copilot）を活用して再設計し、開発スピードと品質の両立を実現するための「開発業務改革」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 【担当領域例】 ・IVIシステムのアプリケーション層/HMI/周辺サービスに関わる開発プロセス全般（要件定義 〜 運用まで） ・生成AIを組み込んだ開発フローの設計・改善（コードレビュー、テスト自動化、ドキュメント運用、チケット分解など）
■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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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
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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）
機械学習・AI、または安全領域における研究・開発経験を活かし、AI品質保証／AI安全に関する基盤技術・評価技術・分析技術の研究開発をご担当いただきます。国内外の共同研究先や海外拠点と連携しながら最新知見を取り入れ、製品・サービス開発に適用可能な技術基盤を構築します。研究開発に加え、開発現場への適用や社内展開までを視野に入れて取り組んでいただきます。また、世界のAI品質保証の最新動向に触れつつ、製品・サービス開発における技術開発と対外発信の両面に関わることで、産業界におけるAI品質の専門性を高める経験が得られます。 【具体的には】 ・AI品質・AIリスクに関する技術動向の分析 － トップカンファレンスの学術動向、国際規格、AI法規制、ガイドライン等の調査・分析 － 技術動向から技術課題を特定してAIリスク分析の新手法を開発 ・AI品質保証／AI安全に関する基盤技術の研究開発・評価 － AIモデル・AIシステムの評価指標の設計 － ロバスト性評価、不確実性推定 － 安全分析、適合性確認、モデル監査技術 － 従来のリスクマネジメント手法に、学習ベースAI特有の不確実性を統合した新手法の開発 ・車載・非車載のAI搭載製品・サービスへの適用検討・導入支援 － 開発部門との連携による評価設計、実証、課題抽出および対応具体化 ・AI品質保証に関する技術基盤・プロセスの整備および社内展開 － 技術開発成果の仕組み化、社内ルール・運用への落とし込み ・社外への技術発信（標準化・学会等） － 社内で実践されたAI品質保証の知見および開発技術を、ISO等の標準化団体、学会、論文誌、講演等を通じて発信 － 標準化団体や学会において、同社のAI品質技術や考え方に関する議論に関与
