仕事内容JAPAN AI株式会社について
JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。同社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。
同社が目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」ー次世代の基幹システムを構築することです。「JAPAN AI STUDIO」を中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。
同社はAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。
募集背景
企業は数多くのSaaSを導入し便利になった反面、システムが分断され複雑化しています。人間が各システムを横断して手作業でデータを繋ぐ「SaaS疲れ」が起きています。この課題を解決するのが、AIを「企業の脳」にするJAPAN AI STUDIOです。
しかし、どれほど優れたプロダクトを作っても、顧客の現場に入り込み、業務プロセスを解体し、AIを前提とした次世代の基幹システムを実装する人間がいなければ、「企業の脳」は実現しません。
JAPAN AIはAIエージェント時代にアップデートしたFDE体制を構築します。
現在FDEチームは7名。これを30名へ拡大し、200～300名規模のFDE&DS (Deployment Strategy)体制を構築するーJAPAN AIの最優先採用ポジションです。
ミッション
顧客の業務プロセスを解体し、AIを前提とした「次世代の基幹システム(企業の脳)」を実装する
顧客の現場に深く入り込み、既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIOを活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。
顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。
AIソリューションエンジニアについて
AIソリューションエンジニアは、Palantir社が確立したFDE (Forward Deployed Engineer)を、AIエージェント時代にアップデートしたポジションです。顧客の最も困難な業務課題を、AIと自社プロダクトを武器に解決します。
SIer / SESでのエンジニア
受け取った仕様書通りに実装する
客先常駐で開発リソースを提供する
多重下請け構造の中で顧客と距離がある
特定領域・特定技術の深掘り
本ポジション
顧客と直接対話し、課題を発見して仕様を自ら定義する
自社オフィスを拠点に、自社プロダクトで顧客課題を解決する
経営層から現場担当者まで、顧客と直接信頼関係を築く
フルスタック×AI×ビジネス理解
受託開発でも客先常駐でもありません。顧客現場で課題を発見し、軽量なPoCを高速実装し、本番導入まで伴走する。その過程で得た知見がプロダクトを進化させます。
期待する役割について
顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIOを活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。
顧客の既存システム(SaaS群)の全体像を把握し、AIがどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する
JAPAN AI STUDIOを活用し、現場が実際に使えるワークフロー(稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索等)を爆速で構築する
PoCを本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する
現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる
経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する
このポジションの魅力
「企業の脳」を実装する手応え:単なるAIチャットの導入ではない。顧客の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「次世代の基幹システム」を、自分の手で実装できる
顧客のビジネスを変える瞬間:自分が作ったソリューションが顧客の業務を根本から変える瞬間を、目の前で体験できる。これはプロダクト開発だけでは得られない体験
0→1のソリューション構築:顧客の課題発見からPoC実装、本番導入まで一気通貫で担う。企画・設計・実装・導入のすべてを経験できる
AIエージェント時代の最前線: JAPAN AI STUDIOを武器に、従来のSIerやコンサルでは不可能だったスピードと精度で顧客課題を解決する
プロダクトを進化させる:顧客の現場で得た知見がプロダクトチームにフィードバックされ、JAPAN AIのプロダクト自体を進化させる。あなたの発見が次の機能になる
多様な業界・課題への挑戦:金融、製造、小売、不動産など、約200社の顧客が抱える多様な課題に取り組める。1つの業界に閉じない幅広い経験が積める
急成長環境:設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる
業務内容
顧客課題の発見・設計
顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を深く理解し、AIで解決すべき課題を特定
AIがどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する
利害関係者(経営層～現場担当者)との関係構築・調整
課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案
ワークフロー構築・PoCの高速実装
JAPAN AI STUDIOを活用した業務ワークフローの構築(稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携等)
LLM / AIエージェントを活用した軽量PoCの高速実装
顧客の既存SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS /楽々精算等)とのAPI連携・データ統合
フルスタック開発(バックエンド+フロントエンド)
本番導入・伴走
本番導入の技術支援・運用設計
セキュリティ・コンプライアンス要件への対応
導入後の利用定着支援・改善提案
プロダクトフィードバック
顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元
新規ユースケースの発見・提案
プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化
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 :製造業の「SaaS疲れ」を解消する企業の脳の構築
従業員500名の製造業の顧客。SmartHR /楽々精算/ kintone / Salesforceを個別に運用しており、部門間のデータ連携は手作業で行われている。現場ヒアリングで「月末の経費精算に1人あたり2時間かかっている」「営業が受注情報を3つのシステムに手入力している」という課題を発見。JAPAN AI STUDIOで各SaaSをAPI連携し、経費精算の自動承認ワークフローと受注データの自動連携エージェントを2週間で構築。月間400時間の業務削減を実現し、他部署への展開(アップセル)に繋げる。
■シナリオ2 :金融機関の24時間見込み顧客探索エージェント
地方銀行の法人営業部門。営業担当者が手動で企業情報を調査し、アプローチリストを作成している。1件あたり30分かかり、1日10件が限界。JAPAN AI STUDIOで企業データベース・ニュースフィード・決算情報を統合し、AIエージェントが24時間体制で見込み顧客を探索・スコアリングするワークフローを構築。営業担当者は毎朝、AIが優先順位付けしたアプローチリストを受け取るだけの状態に。アプローチ数が3倍に増加し、受注率が15%向上。
■シナリオ3 :小売業の稟議承認プロセスのAI化
全国50店舗を展開する小売業の顧客。店舗からの発注稟議が紙ベースで、本部での承認に平均5営業日かかっている。現場観察で「承認者が出張中に稟議が滞留する」「過去の類似稟議を参照できない」という課題を特定。JAPAN AI STUDIOで稟議データを構造化し、AIが過去の承認パターンを学習して一次判断を行うワークフローを構築。承認リードタイムを5営業日から1営業日に短縮。この成功事例をプロダクトチームにフィードバックし、JAPAN AI AGENTの標準テンプレートとして全顧客に展開。
成果責任(KR/メトリクス)
FDEの動きがプロダクトの成長(ARR)に直結する設計です。
先行指標(行動とアウトプット)
STUDIOでの新規ワークフロー構築数ー顧客の課題をどれだけシステム化できたか
SaaS連携数ー顧客の既存SaaSをJAPAN AIに接続した数(=企業の脳の「視界」が広がった数)
デプロイ速度ー要件定義から最初のAIエージェント稼働までのリードタイム
遅行指標(事業と顧客へのインパクト)
アクティブ利用率(MAU / DAU)ー構築したAIワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか
顧客の業務削減時間/ ROIーAI導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数
アップセル・クロスセル額ー初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上
チーム体制
約120名が開発組織に在籍しています。
チームは現在6名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します：
Product Architectープロダクト設計
Agentic Engineerーエージェント機能開発
AI Success Engineerー導入後の顧客成功支援
Deployment Strategyー顧客への導入戦略・展開推進
働き方
ハイブリッド勤務:週3出社、週2リモート
フレキシブルな勤務時間帯:コアタイムは要相談
柔軟性:将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能
経験・資格必須条件
ソフトウェアエンジニアとしての実務経験
フルスタック開発能力(バックエンド+フロントエンド)
LLM/生成AIを活用したアプリケーション開発経験
クラウド環境(AWS / GCP / Azure)での開発・運用経験
日本語: Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル)
歓迎条件
SIer / SES /受託開発企業での顧客折衝・要件定義・実装経験
顧客対応(技術コンサルティング、SE、CS等)の経験
エンタープライズ向けSaaS導入・カスタマイズ経験
AIエージェントフレームワーク(LangChain / LangGraph / AutoGen / CrewAI等)の実務経験
データ統合・ETLパイプライン構築経験
セキュリティ基礎(認証/認可、暗号化、コンプライアンス)
プロジェクトマネジメント経験
英語での技術コミュニケーション能力
開発環境
言語: Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX
AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK
インフラ: GCP (コンテナ/ K8s) , Docker
データ: BigQuery, PostgreSQL,各種顧客データソース
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
勤務地
想定年収
福利厚生・待遇
勤務条件10:00～19:00
※土日祝は休業日となります
※出向の場合は、出向先の規程に準じます
完全週休二日制
所定休日：土・日・祝日
休暇：年次有給休暇、夏季休暇（3日）、年末年始休暇（12月31日～1月3日）、慶弔休暇
1か月
社会保険完備（健康保険：関東ITソフトウェア健康保険組合）
Recruiting No.
社名
事業内容
株式
設立
資本金
従業員数
決算月
平均年齢
【東証プライム上場 日本最大級の発電会社】 電力需給統括部 電力需給システム開発プロジェクトリード担当
【東証スタンダード上場 老舗エンジニアリングコンサルティング企業】 東京本社 エンジニアリング営業部 インフラ企業向け災害対策コンサルティング法人営業
【総合重電機メーカー直系 老舗コンサルティング会社】 先端テクノロジー・データサイエンス分野のコンサルタント
全員参加型のビジネス変革が成果を生み出し、キャリア人材の成長機会が増え続けています。
人々の生活や命を支えるため、「食料・水・環境」分野で地域に根ざした事業にチャレンジする
高度な専門性を持ち、お客様の業務に精通したSEと営業が一丸となり、 お客様のビジネスの成長を “攻めと守り”のITで支援。
世界に向かうデジタルビジネスのパートナーとして、売上拡大とコスト最適化を支援しています。
エネルギー、インフラ、ストレージ。3つの注力事業において、新しい人材が 「新生東芝」 を動かし始めています。
グローバル展開する企業のプライムパートナーとして、経営から製造現場まで、多様な課題の解決をITで支援。
