【募集の背景】
Hondaではすべての人に事故ゼロと自由な移動の喜びを提供するため、
「ドライバーが心から信頼でき」「思わず出かけたくなる」をコンセプトに自動運転システムの研究開発を行っています。
クルマを乗る時に必ず発生してしまう事故リスクを極限までゼロに近づけることがミッション。単に高機能化するだけではなく、必要な機能を広く普及可能なコストで実現することも同時に求められます。
「安心して自由に移動する喜び」を全てのお客様に提供するために、世界に先駆けて安全・安心・環境負荷軽減の高い価値を持つITS/ICTシステムを研究開発し、商品化することを目指しています。
クルマを通して笑顔になる人を一人でも増やすため、高齢者や運転が得意でない人々の日々の移動を支えるため、各地域向けに最適化されるベースとなる商品開発から最先端の技術開発まで、「グローバルのHonda四輪開発をリードする仲間」を求めています。

【具体的には】　※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します
運転支援・自動運転・駐車支援システムに適用するシャシーシステムにおける
●お客様価値の探求のための市場サーベイ、他社彼我の推進、データ分析
●システム要求に基づいたコンセプトの構築、及び要求仕様の策定
●アーキテクチャ設計、ソフトウェア/ハードウェア仕様の設計、及び検証・テスト業務
●お客様価値の探求のための市場サーベイ、他社彼我の推進
●社外への技術訴求

尚、他部門(サービス、認証等)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。

※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

【募集の背景】
10年後も20年後もその先も、より多くの人々に「喜び」を提供するために、日々進化をし続けるHonda。今後も、さらなるイノベーションを巻き起こすため、社内外からも英知を結集し、これまでにない新しいPowered by Hondaをつくりあげます。
Hondaは商品だけではなく、さまざまなサービス・価値をお客様に提供する取り組みを進めており、新たな領域にもチャレンジしていくべく新しい仲間を募集します。

【具体的には】
ご対象求人一覧は下記となります。
●機械工学系
・環境負荷ゼロ社会の実現に向けた再生可能エネルギー研究開発(材料領域)
・統合研究センターにおける生産技術開発（リチウムイオン電池・全固体電池）
等
●制御・情報工学系
・運転支援・自動運転支援システムの研究開発（AI・人工知能、制御、センシング技術等）
・自動運転パーソナルカー/マイクロモビリティのAI・知能化技術開発
・新型ロボットに関する研究・開発(制御領域)
・自律移動作業ロボットの研究開発(車両制御・知能化領域)
等
●航空宇宙工学系
・空の移動を身近にするHonda eVTOL(電動垂直離着陸機)の研究開発
・ロケット技術研究開発
等
●物理・化学系
・全固体電池研究開発
・リチウムイオンバッテリー・バッテリーパックの研究開発
・環境負荷ゼロ社会の実現に向けた再生可能エネルギー研究開発
等
※上記求人以外でもご経験にマッチする求人全てで検討させていただきます。
※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。

【職場環境・風土】
「買う喜び、売る喜び、創る喜びを世界に広げる」を基本理念に、Hondaでは創業以来、数々の製品を生み出し続けてきました。役員から新入社員まで、あらゆる人材が自由な発想で、夢や理想を徹底的に追求する風土が根付いており、学歴や年齢に関係なく誰もがフラットに活躍できる職場環境です。積極的に仕事に向き合い、推進する力のある従業員には、入社直後であっても大きな仕事が任されます。「こんな製品を創りたい！」と自ら手を挙げてプロジェクトを立ち上げるような気概を持った方に、是非仲間に入っていただきたいと思います。

角川ドワンゴ学園の事務スタッフとして、学校事務を担当していただきます。
ご経験やスキルに応じて、徐々に業務の幅を広げていただきます。

■具体的には下記業務をお任せする予定です。
・各種事務手続き
・データ管理・分析
・コスト・業務管理
・新規プロジェクトの事務運用設計（事務フローの構築、システムの仕組みづくり、運用ルールの策定等）
・経理事務
・その他、事務・庶務業務全般

お客さまとコンサルタント／経営陣と現場をつなぐ架け橋となる【営業職】

【具体的には】
当社の営業職は、みなさんが想像する営業のイメージとは少々異なるかもしれません。
お客さまとノースサンドをつなぐ架け橋として、３つの役割があります。

◆対クライアント
『プロジェクトの陰の立役者』
お客さまの悩みを引き出し、最適なコンサルティングチームを組成。
コンサルタントと連携してプロジェクトの進行管理・ディレクションを行います。
例えば…
・新規顧客開拓営業
・既存顧客との関係構築
・契約書類の作成、手続き
・プロジェクト終了後の評価/ヒアリング　など

◆対コンサルタント
『時によき相談相手、時に頼れるリーダー』
担当プロジェクトの責任者として、コンサルタントに依頼をしたり、
彼らが働きがいをもって働けるようにキャリア形成のアドバイスをします。
例えば…
・各コンサルタントのプロジェクトチームへのアサイン
・職場における課題改善
・キャリア育成のサポート業務
・各プロジェクトチームのマネジメント など

◆対経営陣
『経営陣と現場をつなぐ、マネージャー』
経営陣との距離が近く、クライアント、コンサルタントと顔を合わせる機会の多い営業は、
経営戦略を推進する上で重要なポジションです。
コンサルタントと積極的にコミュニケーションをとり
組織の中核を担う存在へと、成長していただければと思っています。

四輪の新機種開発フェーズおよび量産フェーズにおけるお取引先様製造部品の品質管理・および品質改善業務をお任せいたします。
完成車部品の大半を占める外作部品の品質は、お客様の信頼に直結します。EV領域（e-Axleや電動化コア部品など）の技術拡大に伴い、開発段階から量産まで組織の信頼を支える重要な役割を担っています。

【具体的には】※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します。
●新機種立上げ準備段階の部品品質熟成業務（図面検証から仕様への意思入れと部品/製造工程の造りこみ）
●お取引先搬入部品の品質保証業務とお取引先製造現場監査
●品質問題発生時の原因解析と再発防止対策検討
上記PDCAサイクルを回すことにより、お取引先様とともに安心・安全なモビリティ社会の実現に向け寄与していただきます。

※国内外のお取引先への出張が発生します。
※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。

【募集の背景】
Hondaではすべての人に事故ゼロと自由な移動の喜びを提供するため、
「ドライバーが心から信頼でき」「思わず出かけたくなる」をコンセプトに
自動運転システムの研究開発を行っています。
クルマを乗る時に必ず発生してしまう事故リスクを極限までゼロに近づけることがミッション。単に高機能化するだけではなく、必要な機能を広く普及可能なコストで実現することも同時に求められます。
「安心して自由に移動する喜び」を全てのお客様に提供するために、世界に先駆けて安全・安心・環境負荷軽減の高い価値を持つITS/ICTシステムを研究開発し、商品化することを目指しています。
クルマを通して笑顔になる人を一人でも増やすため、高齢者や運転が得意でない人々の日々の移動を支えるため、各地域向けに最適化されるベースとなる商品開発から最先端の技術開発まで、「グローバルのHonda四輪開発をリードする仲間」を求めています。

【具体的には】　※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します
・カメラ/レーダー/ライダーによる車外認識システムの開発
・カメラ/レーダーによる車内認識システムの開発
・上記システムを活用した、通知アプリケーションの開発　等

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。

※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】　
Vector tools/dSpace tools

【業務内容】

Hondaの事業変革を支え、リードする経理・財務ポジションでの募集です。

【募集の背景】
ホンダは「存在を期待される企業」であり続けるべく、二輪、四輪、パワープロダクツ等の複数の事業で世界中にお客様を広げてきました。そんな中経理・財務部門においても、世界中に事業展開する上での経理財務領域からの経営企画提言と実行、グローバルなステークホルダーに対する発信精度の向上を目的とした国際会計基準（ＩＦＲＳ）の任意適用と開示の推進、その基盤を支える経理基幹システムの刷新など、環境変化に対応して様々な施策を実行してきました。これからも経理・財務組織としても様々なプロジェクトに携わることができますので、次代のHondaを支え・リードする気概をお持ちの方を歓迎します。

【業務詳細】
ご経験/スキルに合わせ下記いずれかの詳細業務を決定します。
●原価管理（国内生産拠点の製造費用・台当りコスト管理、短中期事業計画策定、工場運営と現場の体質強化に資する管理/提言など）
●二輪、四輪等、製品毎の短期、中期予算編成、実績管理
●生産、開発等、領域毎の短期、中期予算編成、実績管理
●商品（機種）企画の事業管理　(商品毎の収益・台当りコスト・投入資源管理など)
●全事業を束ねる事業管理・事業企画業務　(連結/単独 短期予算管理、中長期事業計画策定など)
※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。

【キャリアステップ】
将来的には、自動車業界の変革を経理財務のプロフェッショナルとしてリードしていただけることを期待し、1部門に留まるのではなく、経理・財務職内での幅広いジョブローテーションを実施しております。その方の適正や希望等を勘案したキャリア形成を進めており、具体的には、以下のようなステップを想定しております。

◆経理実務経験1年目～3年目の方
1部門において担当者として当該分野のスキル習得・研鑽。
※初配属部署でもなんらかの業務の主担当になり、入社してすぐに大きな裁量権をもつことができます。自分で直接役員に報告をすることもあり、若手にもチャレンジングな目標とともに大きな役割が与えられる環境です。

◆経理実務経験4年目～6年目の方
これまでのご経験とは異なる領域の担当者として当該分野のスキル習得・研鑽。
経理財務業務における複数領域を経験することでプロフェッショナルとしての土台を構築。
※例１：単体決算→事業管理（全社、四輪事業・二輪事業など）
※例２：国際税務→連結決算

◆7年目以降
ご希望や適性を鑑み、下記のようなキャリアパスを想定
・ホンダグループ全体の中長期事業計画管理業務
・四輪事業の戦略立案~機種開発のフェイズにおける事業管理業務
・事業変革に対応した制度会計及び開示業務
・ホンダ事業戦略をステークホルダーに伝えるIR業務

（※年数に関しては例外もございます）

【職務概要】
本ポジションでは、AI活用に関するコンサルティング案件のプロジェクトマネージャーとして参画いただきます。特に、CoE（分析組織）支援、AI・データ戦略策定、ガバナンス設計、業務改善の上流検討などを中心に、金融業界の大手クライアントと直接連携しながらプロジェクトを推進します。
当社は、技術実装から業務設計・体制構築まで幅広いデータ活用支援を手がけており、本ポジションでは技術メンバーのサポートを受けつつ、上流フェーズや組織設計・ルール設計といった非技術領域のリードも担っていただきます。
また、クライアントはほぼすべてが日本を代表する大手金融機関であり、高い業界理解とビジネスインパクトのある案件に携わることが可能です。

【プロジェクト体制】
2名～6名程度でチーミング

【具体的な業務内容】
・金融機関向けの生成AI活用コンサルティング案件でのプロジェクトリード
・データサイエンティストやエンジニアの成果物を理解し、顧客への説明や橋渡し
・CoE組織の立ち上げ・運営支援
・データ人材育成伴走支援、仕組みづくり
・AI・データ活用の中長期戦略・ロードマップ策定
・データ活用ポリシー、ガイドライン、ルールの設計
・AIガバナンス（モデルの品質管理・セキュリティ・倫理面対応）の検討

■以下のいずれか、または複数の業務を担当いただきます

【業務：地域イノベーションコンサルティング】
自治体・大学・国立研究開発法人等における、研究シーズの発掘・活用、社会実装を通じた地域イノベーション創出支援を行います。

［業務の具体例］
特定地域における技術シーズの探索・発掘およびそれらを活かしたスタートアップ創出支援、地域企業によるコンソーシアム設置・運営と連携・マッチング支援、大学等における技術シーズ活用コンサルティング

ポジションのミッション
データ分析でビジネスの核心を捉え、事業成長をドライブする

クライアントのマーケティング課題に対し、データの力を用いてビジネスの構造を紐解き、意思決定の根拠を作り出す役割です。シニアアナリストと共にプロジェクトを推進しながら、確実な分析技術とビジネス視点を武器に、データから価値を生み出すプロフェッショナルとして活躍していただくことを期待しています。

業務内容
入社直後は、シニアアナリストやコンサルタントの設計に基づき、分析実務（データ抽出・加工、モデル実行、集計）を正確に遂行することからスタートします。経験を積みながら徐々に担当領域を広げ、顧客への報告や示唆出しなど、プロジェクトのメイン担当としての役割を担っていただきます。

分析業務
分析設計に基づいたデータ構築
ビジネス課題を解決するための分析アプローチを理解し、必要なデータの定義・抽出・加工を自律的に行う（Excel, SQL, Python/R等を使用）。
仮説検証型モデリング
単にツールを操作するだけでなく、仮説に基づいたMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）等の分析モデルを構築・実行し、試行錯誤を通じて精度の高いモデルを作り上げる。
分析品質への責任（Quality & Logic Assurance）
数値的なミスがないことはもちろん、分析結果がビジネスの現実に即しているか、論理的な整合性が取れているかまでを含めた品質に責任を持つ。
ビジネスインサイトの導出と提言
**ストーリーテリングと資料作成 **
分析結果を単なる「数値の報告」で終わらせず、クライアントの意思決定を促すための「ストーリー」として構成し、分かりやすい提案資料（PowerPoint等）を作成する。

インサイトの創出
データから「何が起きたか」だけでなく「なぜ起きたか」「次はどうすべきか」という深い示唆を導き出し、クライアントのネクストアクションを具体化する。

クライアントコミュニケーション
プロジェクトの報告会において、自身の分析パートに関する報告や質疑応答を主体的に行う。将来的には、分析結果に基づく施策提言のメインスピーカーを担う。

チーム体制
1つのプロジェクトに対し、ビジネス課題を整理するコンサルタント、高度な技術支援を行うデータサイエンティストなど、そして分析の実働を担うアナリスト（シニアおよびメンバー）でチームを組みます。オンボーディング期間はシニアアナリストの指導（レビュー）を受けながら業務を進めるため、分析手法に不安があるフェーズでも安心してスキルアップできる環境です。

【お任せする業務】
AI開発向けのMLOps環境、ビッグデータ解析を実現するためのデータ解析基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。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/データ解析に関わる計算機や基盤の環境整備、モビリティサービスを実現するための、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係る以下の業務をお任せします。
・技術検討
・企画・構想立案
・システム要件定義
・設計、開発

●使用言語、環境、ツール等
言語：Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL
OS：Windows、Ubuntu
環境：AWS、Docker、Kubernetes
ツール：各種DLフレームワーク(Tensorflow,Keras,PyTorchなど)、IaC ( AWS CDK, Helm, Terraform など)

【組織のミッション】
AIデータ分析2室は、DS部の「技術のソリューション化、幅広い領域への活用」という基本方針を主軸に、異業種のパートナーと一体となり、価値創造・社会貢献を図ることをミッションとしています。
自動車の製品開発で培ってきた技術をAI・データ分析技術を活用し、モビリティ領域にこだわらず、幅広い社会課題に対して新規ソリューションをはじめとした企画・開発を進めてまいります。

【キャリアパス】
本領域で実務での経験を積んで頂きながら、チームを束ねるマネージャ、または現場応用技術のスペシャリストになって頂く事を期待しています。希望と適正により、DS部内でのローテーションの可能性もございます。

【配属先ミッション】
総合研究所は、創造的な研究開発により将来の中核となる新規事業を生み出す事をミッションとしています

【職務内容】
総合研究所にて新たに立ち上げ取組中の医薬品製造に関するプロジェクトにて、CMCに従事

【当面の業務（開発フェーズ）】
・治験薬・医薬品の原薬・中間体の試験法開発
・開発品の品質評価、安定性試験
・試験法や分析装置に関する標準作業手順書の作成、各種分析装置の機器管理業務

【職務概要】
医用分析装置（血液・尿分析装置、免疫分析装置、検体検査自動化システム等）のGUI設計・開発をお任せします。

【職務詳細】
医用装置のGUI設計・開発における、
・操作画面の設計
・ユーザビリティテスト
・ユーザーからのフィードバック対応および問題解決のための技術サポート

※茨城・東京いずれかのご希望のオフィスで勤務が可能ですが、入社後1年間は装置理解のために茨城での勤務を行っていただきます。
※欧州の提携企業との会議が月1回、海外出張が年１～2回あります。
※詳細設計については外部委託を行うこともありますが、入社後は開発業務からお任せします。

【ミッション】
■事業拡大・企業価値2倍、設計効率2倍を進められる組織である
■同じ思い(ヘルスパーパス)をもった集団である
■『One Hitachi』Oneシステム(デジタル、SW、HW、分析)で価値の協創/提供ができる

【ビジョン】
■『ハイテク』は社会貢献という夢を実現するためのソフトウェアの開発とソリューション提案ができる
■お客様(顧客、協業先、営業)の困りごとに対して『それ、すぐできますよ』と言える
■製品不具合は『ゼロ』
■世の中の変化に対応したソフトウェアの開発ができる(最先端技術の取込、セキュリティー、法規制など)

■在宅勤務：
週4日出社、週1日リモートワークを想定していますが、業務やご自身の状況に併せて勤務形態を決められればと思います。
今後も在宅勤務制度や各種オンラインツールを活用しながら、柔軟な働き方を実現していきます。

■出張・転勤：
欧州の提携企業との仕様決めやテストを目的として、不定期で海外出張を行います（月に1回などの高頻度ではありません）。
転勤はございません。

【日立ハイテクについて】
当社は安定的な経営基盤を誇る日立グループの中でもメーカーと商社の機能を併せ持つ稀有な企業であり、製造、販売、サービスまでを一貫して手掛けることであらゆる顧客ニーズに応えられる強みを有しています。「見る・測る・分析する」のコア技術を基盤に、医用・バイオ分析装置、放射線治療・先端医療システム、半導体検査装置、半導体製造装置、先端産業や社会インフラのソリューション事業等、最先端分野でリーディングカンパニーとして事業を展開しています。
“知る力で、世界を、変えていく”という企業ビジョンと共に更なる成長をめざして、積極的な研究開発、設備投資、事業投資を行っています。

【職務概要】
医用分析装置（血液・尿分析装置、免疫分析装置、検体検査自動化システム等）のソフトウェア開発/デジタルソリューション開発をお任せします。
ご経験・志向性に応じ以下①～③のいずれかの業務をご担当いただきますので、詳細は面接にてすり合わせできればと思います。

【職務詳細】
①装置の制御ソフトウェア設計（機構制御／信号処理）
当社医用分析装置は、ステッピングモーターを用いたロボットと、光計測を行う測定器が融合してできています。モーター駆動ントローラー、光計測センサ、温度制御等の組み込みソフトウェア設計と、それらを組み合わせたリアルタイム制御をお任せします。

②トータル・ラボラトリ・オートメーションのソフトウェア設計（ロボット制御/画像処理）
病院や検査センターの検体検査の自動化を実現する「検体検査自動化システム」における検体の最適化搬送制御をおこなっています。年々変化する市場要求に応えるために必要な新機能（高速ロボット制御/画像処理による性状判定等）の開発をお任せします。

③ソフトウェア開発環境エンジニア（PC／OSの調査、選定）
ソフトウェアの開発環境や装置で利用する、OSやPCの調査や選定を行います。毎年のように更新されるOS(Windows／リアルタイムOS)やPCおよび開発環境の情報を収集し、長期的な視点での決定をお任せします。

※欧州の提携企業との会議が月1回、海外出張が年１～2回あります。
※詳細設計については外部委託を行うこともありますが、入社後は開発業務からお任せします。

■在宅勤務：
週4日出社、週1日リモートワークを想定していますが、業務やご自身の状況に併せて勤務形態を決められればと思います。
今後も在宅勤務制度や各種オンラインツールを活用しながら、柔軟な働き方を実現していきます。

■出張・転勤：
欧州の提携企業との仕様決めやテストを目的として、不定期で海外出張を行います（月に1回などの高頻度ではありません）。
転勤はございません。

【日立ハイテクについて】
当社は安定的な経営基盤を誇る日立グループの中でもメーカーと商社の機能を併せ持つ稀有な企業であり、製造、販売、サービスまでを一貫して手掛けることであらゆる顧客ニーズに応えられる強みを有しています。「見る・測る・分析する」のコア技術を基盤に、医用・バイオ分析装置、放射線治療・先端医療システム、半導体検査装置、半導体製造装置、先端産業や社会インフラのソリューション事業等、最先端分野でリーディングカンパニーとして事業を展開しています。
“知る力で、世界を、変えていく”という企業ビジョンと共に更なる成長をめざして、積極的な研究開発、設備投資、事業投資を行っています。

【職務概要】
医用分析装置（血液・尿分析装置、免疫分析装置、検体検査自動化システム等）のソフトウェア開発/デジタルソリューション開発をお任せします。
ご経験・志向性に応じ以下①～⑤のいずれかの業務をご担当いただきますので、詳細は面接にてすり合わせできればと思います。

【職務詳細】
①装置の制御ソフトウェア設計（機構制御／信号処理）
当社医用分析装置は、ステッピングモーターを用いたロボットと、光計測を行う測定器が融合してできています。モーター駆動ントローラー、光計測センサ、温度制御等の組み込みソフトウェア設計と、それらを組み合わせたリアルタイム制御をお任せします。

②トータル・ラボラトリ・オートメーションのソフトウェア設計（ロボット制御/画像処理）
病院や検査センターの検体検査の自動化を実現する「検体検査自動化システム」における検体の最適化搬送制御をおこなっています。年々変化する市場要求に応えるために必要な新機能（高速ロボット制御/画像処理による性状判定等）の開発をお任せします。

③装置のIoTシステムのソフト・セキュリティ・ネットワーク設計（遠隔保守、予兆診断）
円滑な装置保守サービスを提供するために、ネットワークに接続されたシステムを遠隔監視するデータ解析システムの開発をお任せします。装置稼働情報をもとにした装置故障予兆診断を実現し、装置のダウンタイムを最小とする保守サービスを提供しています。

④ソフトウェア開発環境エンジニア（PC／OSの調査、選定）
ソフトウェアの開発環境や装置で利用する、OSやPCの調査や選定を行います。毎年のように更新されるOS(Windows／リアルタイムOS)やPCおよび開発環境の情報を収集し、長期的な視点での決定をお任せします。

⑤装置の情報系ソフトウェア設計（GUI／業務ロジック／データベース／通信）

※①②④の職務は茨城での勤務となります。
　③⑤の職務は茨城・東京いずれかでの勤務が可能ですが、入社後1年間は装置理解のために茨城での勤務を行っていただきます。
※欧州の提携企業との会議が月1回、海外出張が年１～2回あります。
※詳細設計については外部委託を行うこともありますが、入社後は開発業務からお任せします。

■在宅勤務：
週4日出社、週1日リモートワークを想定していますが、業務やご自身の状況に併せて勤務形態を決められればと思います。
今後も在宅勤務制度や各種オンラインツールを活用しながら、柔軟な働き方を実現していきます。

■出張・転勤：
欧州の提携企業との仕様決めやテストを目的として、不定期で海外出張を行います（月に1回などの高頻度ではありません）。
転勤はございません。

【日立ハイテクについて】
当社は安定的な経営基盤を誇る日立グループの中でもメーカーと商社の機能を併せ持つ稀有な企業であり、製造、販売、サービスまでを一貫して手掛けることであらゆる顧客ニーズに応えられる強みを有しています。「見る・測る・分析する」のコア技術を基盤に、医用・バイオ分析装置、放射線治療・先端医療システム、半導体検査装置、半導体製造装置、先端産業や社会インフラのソリューション事業等、最先端分野でリーディングカンパニーとして事業を展開しています。
“知る力で、世界を、変えていく”という企業ビジョンと共に更なる成長をめざして、積極的な研究開発、設備投資、事業投資を行っています。

【職務概要】
質量分析計の制御およびデータ解析ソフトウェアの開発全般をお任せします。

【職務詳細】
・ソフトウェアの要求分析、要件定義、設計、コーディング、テスト
・質量分析における定性解析手法の開発・改良
・質量スペクトル・クロマトグラム波形処理アルゴリズムの開発・改良

【使用ツール】
・GitHub
・Visual Studio
・Enterprise Architect

【使用言語】
C＃、C＋＋、Python 等

質量分析計は、物質の特定やその濃度を微量でも計測することができ、安全で利便性の高い生活を支えるための分析に用いられています。ガスクロマトグラフ質量分析計（GC-MS）をはじめ、マトリックス支援レーザー脱離イオン化飛行時間質量分析計 (MALDI-TOFMS)、DART-MSなど多彩な質量分析計をラインナップしており、さらには試料に応じた前処理装置や専用解析ソフトウェアと組み合わせて、お客様のニーズに最適なソリューションを提案しています。

ポジション特徴
①最新技術への挑戦
AI を活用したデータ解析技術の確立など、最新技術に挑戦できる環境を整備しています。

②最新開発ツールの整備
GitHub や Visual Studio など、最新の開発ツールを導入しています。

③開発スキルアップ
ソフトウェア開発において、要求分析、要件定義、設計、コーディング、テストの一連の業務に関与できます。また、アジャイル開発の実践を通して、どのような環境でも活躍できる技術者としてのスキルを磨くことができます。

理工系バックグラウンドを活かせるソフトウェア開発に携われます。
「言われた仕様を作る」のではなく、「何を測れば、ユーザーの課題が解決するか」を一緒に考える
理工系（物理・化学・情報等）の知識を活かして、研究者と会話しながら仕様を決めていくことができます。

キャリアイメージ
※業務習熟度合いによってお任せする業務が異なりますので一例としてご覧ください。
【1年目】
・質量分析計の原理を学習する
・既存ソフトウェアの機能追加・不具合修正の業務を通じて、質量分析の知識を習得する
・設計レビューやコードレビューを通して、設計・コーディングスキルの向上を図る
【2年目】
・既存ソフトウェアに対する比較的大きな機能の追加・変更を担当する
・引き続き、設計レビューやコードレビューを通して、設計・コーディングスキルの向上を図る
【3年目】
・新規ソフトウェアまたは重要な新機能の開発を担当する
・設計レビューやコードレビューを通して、後輩技術者のスキル向上を支援する

以降については、技術面を極めるスペシャリストとしてのキャリアや、開発リーダーとしてのキャリアなどいくつかの方向性があります。適正やご希望を考慮して決めていくことを考えています。

＜新潟県長岡市・物理の知識を活かす／最先端の半導体基板加工技術に関わる仕事／検査装置の開発担当として、検査方法の検討から、実際の設計、導入まで一貫して関わる仕事＞

■業務内容：
入社後は現在の専任担当者のサポート業務からお任せいたします。ゆくゆくは当社としても重要な事業である「検査装置」の開発主担当としての業務をお任せしたいポジションです。

■組織構成
開発部には現在5名おり、今後も開発能力の強化に向けて増員を予定しております。

【レーザー光を活用した検査装置の開発】
◇新しい検査方法の検討から試作・検証・製品化まで、開発プロセス全体に携わることができます。
◇思考 → 実験 → 検証を繰り返しながら装置をブラッシュアップしていきます。
◇開発期間は装置によって異なりますが、構想から装置完成までは数ヶ月～1年程度。 実験や検証はクリーンルーム環境で行うこともあります。

■具体的には：
◇検査対象物に対する検査方法の検討（仮説立案）
◇基礎実験による原理検証
◇光学ユニットの設計
◇光学デバイス（レーザー、センサー、レンズなど）の選定、性能確認
◇試作機の製作および評価、検証
◇装置の製品化および調整マニュアル（取扱説明書）の作成
◇お客様先での要望ヒアリング、装置の納品・設置対応など

データに基づくビジネスの重要性が叫ばれる中、SMBCグループにおいてもデータ分析に関するニーズが高まっております。SMBCグループのビジネス部署と連携して、以下の業務を担当頂きます。

■データ分析に関わるビジネス企画～PoC～本番実装～保守
■機械学習モデルの開発、システムへの実装、運用保守

＜案件例＞
以下のような事例においてデータ分析等に関する業務をお任せいたします。
・リテール：マーケティングにおける顧客ターゲティングための機械学習モデル開発
・ホールセール：企業間の資金商流図の構築・分析
・その他：各種サービスの需要予測　等

【東京都青梅市・クリーンルーム作業・最先端の半導体基板加工技術を習得し、プロセスエンジニアも目指せる成長環境／専門性と技術力を磨きながらものづくりに貢献できる仕事です】
■業務概要
当社のクリーンルーム内で、半導体基板の研削・研磨装置オペレーター業務を担当いただきます。主に試作開発品など高難易度な製品を扱い、最先端分野での基板加工プロセスを担うことで、ものづくりの現場を技術面から支える重要な役割を果たします。将来的には、加工条件の検討や技術提案を行うプロセスエンジニアとしてのキャリアも目指せます。
■業務詳細
半導体基板の研削・研磨装置の操作（回転数や圧力など条件設定）、基板の平坦化・薄片化作業、加工後の厚みや平坦度の測定、取得データの評価や報告資料作成を行います。また、新規顧客対応として事前打合せや週1回程度の加工デモを担当。大手企業や大学・研究機関の担当者へのデモや技術提案も経験できます。日々の業務で最先端の知識・技術を身につけることが可能です。
■扱うサービス
半導体開発を支える基板加工サービスを展開し、多様な顧客ニーズに対応しています。

■主な業務内容
顧客課題整理・業務分析
顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。
「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います。

AI活用提案・PoC支援
生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。
ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します。

要件整理・AI設計支援
顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います。

開発チーム連携
AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます。

内製化・定着支援
AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します。

AIネイティブ開発グループの主な実績
〇 AIネイティブ開発支援サービスの提供
概要：クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発（R&D）において、「内製化」および「自走」に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発（SDD）を自動化する自社AIエージェントを鋭意開発中。
技術・ツール：Dify, Copilot Studio, Gemini Enterprise 等
主要顧客：大手生命保険会社様、大手自動車メーカー様、大手商社様 など

〇 AIエージェントシステム開発
概要：ChatGPTをはじめとするLLMを活用し、社内データ検索（RAG）アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。
技術・ツール：Dify, LangChain, Copilot Studio 等
主要顧客：大手総合電機メーカー様、大手損害保険会社様

〇 生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発
概要：生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物（ソースコード、コーディング規約、アーキテクチャ図、テストケース、プロンプト設計書等）の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。
技術・ツール：主要LLM（ChatGPT, Gemini等）、各種AIノーコードツール
主要顧客：大手生命保険会社様、大手SIer様

〇 生成AI開発ガイドライン策定支援
概要：OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。
技術・ツール：Azure OpenAI Service, ChatGPT,　Claude 等
主要顧客：大手自動車部品メーカー様

〇 要求開発モデリングサービス『おしごとモデルズ®』の提供
概要：生成AIを活用し、業務改革（DX）やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図（UML等）を自動生成する独自の自社サービス。
主要顧客：大手通信キャリア様、大手商社様 など

〇 対話型AIエンジン『MZbot®』の提供
概要：自社開発のチャットボット製品『MZbot』の販売、および生成AI（ChatGPT、ローカルLLM等）連携機能の実装・導入支援。
主要顧客：大手総合電機メーカー様、大手自動車部品メーカー様、大手商社様、官公庁をはじめ、累計40社以上へ導入

■技術領域・活用例
顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。

クラウド
AWS / Azure / Google Cloud
データ基盤
Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等
データエンジニアリング
dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理
AI/LLM関連
OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計
MLOps / LLMOps
MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等
AI駆動開発
GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用
※特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。

また、AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。

■この事業部の特長
働きやすさと裁量を両立した環境
社員の95%以上がリモートワークを活用しており、居住地に縛られない柔軟な働き方が可能です。
実際に、北海道・福岡県・三重県・大阪府・静岡県・栃木県など、全国各地から勤務している社員が在籍しています。
また、2025年度の月平均残業時間は8.24時間と、ワークライフバランスを大切にしながら働ける環境です。
子育てや介護と両立している社員も多く、それぞれのライフスタイルに合わせた働き方を実現しています。

■事業部の風土
当事業部は、20代後半〜30代前半の若手メンバーと、豊富な経験を持つスペシャリスト層がバランスよく在籍している組織です。
技術への探究心が強いメンバーが多く、AI・クラウド・アーキテクチャ・データ活用などについて日常的に議論が行われています。
一方で、「自分がやりたい技術」よりも、「顧客課題をどう解決するか」を重視する文化が根付いています。
専門性を尊重しながらも、チームで協力し合い、顧客へ本質的な価値を届けることを大切にしています。

■主な業務内容
ご経験や志向に応じて、以下の業務を担当していただきます。

・顧客の事業・業務要件を踏まえたシステムグランドデザインの策定
・AWS、Azure、Google Cloud等を活用したクラウドアーキテクチャの設計・構築
・アプリケーション、インフラ、データ、セキュリティを含むシステム全体設計
・クラウドネイティブアーキテクチャやマイクロサービスアーキテクチャの設計・実装
・オンプレミスやレガシーシステムからクラウドへの移行・モダナイゼーション支援
・非機能要件の整理および可用性、性能、拡張性、運用性、セキュリティの設計
・技術・クラウドサービスの調査、検証、比較および選定
・CI/CD、Infrastructure as Code、コンテナ等を活用した開発・運用基盤の整備
・アーキテクチャレビュー、コードレビュー、技術課題の分析・改善
・顧客エンジニアへの技術移転、教育、内製化支援
・プロジェクトにおける技術方針の策定および技術チームのリード

アーキテクト経験をお持ちでない方には、設計・実装や技術検証、アーキテクトの支援業務など、これまでの経験を生かせる領域から担当いただきます。

■プロジェクト事例
・大規模基幹システムのクラウド移行およびモダナイゼーション
・クラウドネイティブアーキテクチャを採用したサービス基盤の構築
・モノリシックシステムからマイクロサービスへの段階的な移行
・事業環境の変化に対応するためのシステムグランドデザイン策定
・DevOps、CI/CD基盤の構築および開発プロセス改善
・クラウドを前提とした新規サービス・業務システムの企画、設計、開発
・顧客企業のクラウド活用および開発組織の内製化支援

■入社後のキャリアイメージ
これまでの経験に応じて、以下のようなキャリアを想定しています。

『アーキテクト候補』
アプリケーションやクラウド基盤の設計・実装からスタートし、技術選定、非機能設計、アーキテクチャレビューなどへ担当範囲を広げます。経験豊富なアーキテクトとともにプロジェクトへ入り、実案件を通じてアーキテクチャ設計を学びます。

『クラウドアーキテクト』
顧客の要求や制約を整理し、クラウドを前提としたシステム全体のアーキテクチャを策定します。設計・実装・レビューを通じて、プロジェクトの技術品質に責任を持ちます。

『シニアアーキテクト／技術スペシャリスト』
大規模・複雑なシステムのグランドデザイン策定や技術課題の解決を主導します。複数プロジェクトへの技術支援、アーキテクト育成、技術サービスの開発にも携わります。

■この事業部の特長
『製品導入ではなく、顧客に適したアーキテクチャを考える』
特定のクラウドサービスやベンダー製品を導入すること自体を目的とはしていません。顧客の事業、組織、既存システム、将来構想を踏まえ、技術的なメリット・デメリットを比較しながら最適な構成を検討します。

『構想や提案だけで終わらない』
グランドデザインや技術方針の策定だけではなく、設計、実装、検証、定着まで関わります。自ら手を動かし、実現可能性を確かめながらアーキテクチャをつくることを大切にしています。

『顧客の内製化まで支援する』
システムを納品して終わるのではなく、顧客自身が継続的に開発・改善できる状態を目指します。アーキテクチャ構築と併せて、開発プロセス改善、技術教育、組織づくりも支援します。

『アーキテクトを目指せる』
現時点でアーキテクトの肩書きや経験がなくても、クラウド環境での設計・開発経験を基に、技術選定や非機能設計、システム全体設計へ役割を広げることができます。

『術を軸にキャリアアップできる』
豆蔵では、コンサルタント、エキスパート、マネジメントのキャリアを自ら選択できます。マネジメントに進まなくても、アーキテクトや技術スペシャリストとして専門性を高め、評価・処遇を上げていくことが可能です。

■主な業務内容
AIプロジェクト推進
生成AI・AIエージェントを活用したプロジェクトにおいて、顧客折衝・要件整理・計画策定・進捗管理・品質管理をリードします。

顧客課題整理・ビジネス構想
顧客の潜在ニーズや課題を引き出し、AIを活用した新しい業務・ビジネスプロセスを構想します。

提案・プレゼンテーション
提案書・見積書作成、経営層向けプレゼンテーション等を通じて、AI活用の方向性を顧客へ提案します。

エンジニアリングチーム連携
AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、PoC〜本番運用までを推進します。

組織・ナレッジ貢献
チームメンバー育成、社内ナレッジ共有、勉強会・研修企画等を通じて、組織全体の技術力向上へ貢献します。

AIネイティブ開発グループの主な実績
〇 AIネイティブ開発支援サービスの提供
概要：クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発（R&D）において、「内製化」および「自走」に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発（SDD）を自動化する自社AIエージェントを鋭意開発中。
技術・ツール：Dify, Copilot Studio, Gemini Enterprise 等
主要顧客：大手生命保険会社様、大手自動車メーカー様、大手商社様 など

〇 AIエージェントシステム開発
概要：ChatGPTをはじめとするLLMを活用し、社内データ検索（RAG）アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。
技術・ツール：Dify, LangChain, Copilot Studio 等
主要顧客：大手総合電機メーカー様、大手損害保険会社様

〇 生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発
概要：生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物（ソースコード、コーディング規約、アーキテクチャ図、テストケース、プロンプト設計書等）の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。
技術・ツール：主要LLM（ChatGPT, Gemini等）、各種AIノーコードツール
主要顧客：大手生命保険会社様、大手SIer様

〇 生成AI開発ガイドライン策定支援
概要：OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。
技術・ツール：Azure OpenAI Service, ChatGPT,　Claude 等
主要顧客：大手自動車部品メーカー様

〇 要求開発モデリングサービス『おしごとモデルズ®』の提供
概要：生成AIを活用し、業務改革（DX）やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図（UML等）を自動生成する独自の自社サービス。
主要顧客：大手通信キャリア様、大手商社様 など

〇 対話型AIエンジン『MZbot®』の提供
概要：自社開発のチャットボット製品『MZbot』の販売、および生成AI（ChatGPT、ローカルLLM等）連携機能の実装・導入支援。
主要顧客：大手総合電機メーカー様、大手自動車部品メーカー様、大手商社様、官公庁をはじめ、累計40社以上へ導入

■技術領域・活用例
顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。

クラウド
AWS / Azure / Google Cloud
データ基盤
Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等
データエンジニアリング
dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理
AI/LLM関連
OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計
MLOps / LLMOps
MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等
AI駆動開発
GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用
※特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。

また、AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。

■主な業務内容
顧客技術対話
顧客のAI推進部門・情報システム部門・技術部門と対等に技術議論を行い、データ基盤・AIシステムの設計合意を主導します。上流フェーズのチームから本番化フェーズへの引き継ぎを技術的に完結させます。

チームマネジメント
クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア等数名のメンバーの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自分自身も技術的な主担当を持ちながらチームを率います。

AI実装品質の設計監督
データ基盤（スキーマ・ETL・品質管理）・AIアーキテクチャ（品質ゲート・評価基準）・AI駆動開発（コンテキスト設計）の各レイヤーの整合性を担保します。LLMへのコンテキスト不足がドメイン誤り・ハルシネーションを引き起こすリスクを構造的に排除します。

顧客内製化支援
外部ベンダー依存から脱却し、顧客組織が自走できる状態を作ることを最終目標として設定します。AI駆動開発ガイドライン・標準プロセスの整備と顧客チームへの移転を担います。

実装ノウハウの標準化
案件で確立したアーキテクチャパターン・実装手法・品質基準を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体のデリバリー品質と速度の向上に貢献します。

AI・データ動向の事業反映
クラウドAIサービス・MLOps・LLMOps・AI駆動開発・フィジカルAI等の最新動向を継続的に把握し、設計判断・顧客提案・チームの技術方針に積極的に組み込みます。

# データ戦略グループの主な実績
〇製造業向け AI-Readyデータ利活用基盤構築
Excel・Access・個人PC内の業務ファイルに点在する業務処理手順や判断ロジックが、特定メンバーにしか分からない状態となり、技術・業務ノウハウの継承が課題となっていたプロジェクト。

豆蔵は、データ利活用への課題感が大きい部署を中心にヒアリングを行い、42の業務をフローとして可視化。属人化していた業務知識を、データとして活用しやすい構造へ整理した。
AWS Glue、S3、Athena、QuickSightを活用し、分析・可視化・AI活用につながるデータ利活用基盤を構築。
将来的なRAGやAIエージェント活用も見据え、現場の業務ノウハウをAIが参照しやすいAI-Readyなデータ構造へ再設計し、内製化に向けた技術移転まで支援した。

〇SI企業向け AI駆動開発標準化、教育プログラム開発
SI力をAIビジネス拡大に活かし、独自性を備えたAI統合サービスを構築するという戦略のもと、従来型開発手法にAIを組み込んだ「AI駆動開発」の標準化に向けたガイドラインの作成・改善に取り組んだ。品質・生産性評価を通じて、従来の開発工程における工数を大幅に削減しつつ、従来開発と同等以上の品質を確保できる標準化を実現した。
また、AI駆動開発の普及を目的としたオンデマンド（動画＋テキスト）学習教材を展開するとともに、顧客ニーズに合わせたカスタマイズ勉強会や標準化活動にも積極的に取り組んでいる。

〇金融関連企業向け ナレッジグラフRAGを活用した暗黙知の形式知化
市場の持続的な発展と高度化を支える中で、業界経験20年以上のベテラン職員に蓄積された暗黙知の継承・活用が課題となっていた現場部門を対象に、SECIモデルを活用した暗黙知の表出化に取り組んだ。さらに、生成AIとオントロジー技術を組み合わせたナレッジグラフを用いて「ベテランの思考プロセスの可視化」を検証するPoCを実施し、正答率約7割・ベテランに近い応答性能という成果を得た。

〇製造業向け 摩耗予測MLOps基盤構築支援
製品の摩耗による突発的な交換や、オンプレ分析基盤の運用コスト増、手作業での予測精度維持が課題となっていたプロジェクト。
豆蔵はAzureでのMLOpsアーキテクチャを設計し、単なる環境移行ではなく、データ加工から管理までのMLOpsステップに合わせたPython実装へと刷新。
異常検知時の通知や再学習の仕組みを備えた運用基盤を構築し、PoCモデルの実運用化を支援。
開発から監視までのプロセス全体をスキルトランスファーし、予測精度改善の自動化と内製化を実現した。

〇ITサービス企業向け 次世代AIビジネス立ち上げ支援
次世代AIソリューションの早期展開に向け、AIの技術体制・専門人材の不足が課題となっていたプロジェクト。
豆蔵はAI専門チームとして参画し、ファインチューニングによる特化型モデル構築からMLOps初期運用設計までの技術基盤整備を支援。
さらに、技術面だけでなく不足していたビジネスモデルの設計にも参画し、多角的に事業化をサポート。
検証から運用設計までのスキルトランスファーを進め、顧客社内における持続可能なAIビジネス推進体制の構築に向けて伴走した。

顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。

クラウド
AWS / Azure / Google Cloud
データ基盤
Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等
データエンジニアリング
dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理
AI/LLM関連
OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計
MLOps / LLMOps
MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等
AI駆動開発
GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用
※特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。

また、AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。

■主な業務内容
顧客上流対応
工場長・経営企画部長・AI推進部門長等の意思決定者と直接向き合い、経営アジェンダとAI施策の接続、KPI・ロードマップ設計を主導します。「何をAIで解くべきか」という問いの設定から担います。

チームマネジメント
オントロジーエンジニア・LLMエンジニア・データアーキテクト等数名のスペシャリストの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自分自身も上流作業を持ちながらチームを率います。

AI知識基盤の設計監督
企業の暗黙知・業務ロジックをナレッジグラフ・業務オントロジーとして構造化するプロジェクトの設計判断を行います。LLMへのコンテキスト供給品質がAI出力精度を左右することを理解した上で、知識基盤とAIシステムの接続設計に責任を持ちます。

ノウハウの標準化と横展開
案件で確立した戦略フレーム・アーキパターン・知識構造化手法を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体の提案品質・デリバリー速度の向上に貢献します。

AI・データ動向の事業反映
AIエージェント・LLM・ナレッジグラフ・フィジカルAI等の最新動向を継続的にキャッチアップし、顧客提案・サービス設計・チームの技術方針に積極的に組み込みます。

データ戦略グループの主な実績
〇製造業向け AI-Readyデータ利活用基盤構築
Excel・Access・個人PC内の業務ファイルに点在する業務処理手順や判断ロジックが、特定メンバーにしか分からない状態となり、技術・業務ノウハウの継承が課題となっていたプロジェクト。
豆蔵は、データ利活用への課題感が大きい部署を中心にヒアリングを行い、42の業務をフローとして可視化。属人化していた業務知識を、データとして活用しやすい構造へ整理した。
AWS Glue、S3、Athena、QuickSightを活用し、分析・可視化・AI活用につながるデータ利活用基盤を構築。
将来的なRAGやAIエージェント活用も見据え、現場の業務ノウハウをAIが参照しやすいAI-Readyなデータ構造へ再設計し、内製化に向けた技術移転まで支援した。

〇SI企業向け AI駆動開発標準化、教育プログラム開発
SI力をAIビジネス拡大に活かし、独自性を備えたAI統合サービスを構築するという戦略のもと、従来型開発手法にAIを組み込んだ「AI駆動開発」の標準化に向けたガイドラインの作成・改善に取り組んだ。品質・生産性評価を通じて、従来の開発工程における工数を大幅に削減しつつ、従来開発と同等以上の品質を確保できる標準化を実現した。
また、AI駆動開発の普及を目的としたオンデマンド（動画＋テキスト）学習教材を展開するとともに、顧客ニーズに合わせたカスタマイズ勉強会や標準化活動にも積極的に取り組んでいる。

〇金融関連企業向け ナレッジグラフRAGを活用した暗黙知の形式知化
市場の持続的な発展と高度化を支える中で、業界経験20年以上のベテラン職員に蓄積された暗黙知の継承・活用が課題となっていた現場部門を対象に、SECIモデルを活用した暗黙知の表出化に取り組んだ。さらに、生成AIとオントロジー技術を組み合わせたナレッジグラフを用いて「ベテランの思考プロセスの可視化」を検証するPoCを実施し、正答率約7割・ベテランに近い応答性能という成果を得た。

〇製造業向け 摩耗予測MLOps基盤構築支援
製品の摩耗による突発的な交換や、オンプレ分析基盤の運用コスト増、手作業での予測精度維持が課題となっていたプロジェクト。
豆蔵はAzureでのMLOpsアーキテクチャを設計し、単なる環境移行ではなく、データ加工から管理までのMLOpsステップに合わせたPython実装へと刷新。
異常検知時の通知や再学習の仕組みを備えた運用基盤を構築し、PoCモデルの実運用化を支援。
開発から監視までのプロセス全体をスキルトランスファーし、予測精度改善の自動化と内製化を実現した。

〇ITサービス企業向け 次世代AIビジネス立ち上げ支援
次世代AIソリューションの早期展開に向け、AIの技術体制・専門人材の不足が課題となっていたプロジェクト。
豆蔵はAI専門チームとして参画し、ファインチューニングによる特化型モデル構築からMLOps初期運用設計までの技術基盤整備を支援。
さらに、技術面だけでなく不足していたビジネスモデルの設計にも参画し、多角的に事業化をサポート。
検証から運用設計までのスキルトランスファーを進め、顧客社内における持続可能なAIビジネス推進体制の構築に向けて伴走した。

〇多事業企業向け データマネジメント活動支援
人材サービス・出版・広告・ブライダル・進学・その他情報サービスを手がけている企業において、各事業毎のサイロ化に起因するデータ流通阻害を解決するためにデータマネジメントを実施することを提案、その支援を行う。
データマネジメントに関わる社内意識調査やゴール設計、組織設計に加え、データガバナンス策定やデータカタログ策定の支援を行った。

・大規模言語モデルを用いた、研究開発ツール（自社プロダクト）のソフトウェア開発
・研究開発ツールの活用支援
量子コンピュータが実用化すると、材料・素材開発の分野は大きく変わることが期待されています。材料開発における量子コンピュータの活用を広げる上で、研究開発の手段として計算科学が広く普及することが不可欠となります。

具体的な場面で計算を実行する上では、研究開発の目的や解決すべき課題を整理した上でモデル化することが壁となっています。そこで、理論に基づくモデル化など研究開発を支援するための、大規模言語モデルを用いたアプリケーション・ツールの開発および導入の支援を行っていただきます。

開発環境
言語: Python, TypeScript
フレームワーク・ライブラリ: Next.js, React, Gradio, LangChain, Nest.js
インフラ: Google Cloud, Microsoft Azure, AWS, Vercel, Netlify
バージョン管理: GitHub
コミュニケーションツール: Slack, Notion, Zoom
開発ツール: Cursor, VS Code, Docker, Terraform, Figma, Intellij IDEA

【仕事内容】
クライアントは、自動車業界を中心に家電や航空宇宙など様々な業界におけるトップレベルのメーカーになります。
クライアント単独では解決の難しい設計課題に対して、独自知見で計算機を活用し新しいアイディアや形状を発見し設計に適用していくことが主な業務となります。
当社の特徴として、ほぼ全てが上流工程（要件定義、基本設計）から始まる案件であり、単なる受託設計ではなくクライアントのパートナーという立場で業務に携わることが可能です。
設計探索の高度化のため、各エンジニアが役割を分業せず下記の多くの技術を扱ってプロジェクトを推進しています。

◆要件定義：設計において起きている物理現象の分析・解明、物理現象に即したコンセプトの立案

◆基本設計：コンセプトから2D/3Dモデルの作成、材料選定、工法選定

◆性能評価：強度・剛性、衝突安全、音響・振動、熱マネジメント、空力など設計に関する内容についてのCAEシミュレーション、評価検証、実験結果とのキャリブレーション

◆最適化：パラメトリックモデル作成、最適化パイプラインの構築、最適化アルゴリズムの選定、最適化結果の評価・分析

◆一緒に働く社員の年代
20代後半～30代前半

◆配属先の部署（会社）の雰囲気
ポジション、年齢に関係なくフラットな組織

ポジション
✨ 【ご経験を活かせるポジションをオーダーメイドで設計】
あなたの経験やこれから挑戦したい領域に応じて、
最適な役割を一緒に決めていきます。

・ロボット制御ソフトウェア開発エンジニア
・自動車・船舶・FA機器向け組込みシステム開発エンジニア
・モデルベース開発（UML／SysML／MATLAB／Simulink）技術者
・プロセス改善コンサルタント（AutomotiveSPICE／ISO26262など）
・内製化支援／技術教育講師
・ROS／画像処理／AI技術の応用開発エンジニア

業務内容の特長
◉ 元請け・一次請け中心のプロジェクト多数
顧客と直接やり取りし、要件定義やアーキテクチャ設計から関与できます。受託開発や準委任案件も豊富で、社内メンバーとの連携が取りやすい体制です。

◉ 組込み×先端技術に強い
ロボット・自動車・医療・建機など、最先端の開発現場に入り、R&DからPoC、量産開発、プロセス整備、教育まで幅広く関与できます。

◉ 現場に裁量がある
アーキテクチャ設計や技術選定にも裁量あり。エンジニアが主役の現場文化です。モデルベース／ソフトウェアエンジニアリングに基づく技術支援が評価されています。

◉ 高難度かつ新規性のあるプロジェクト多数
9割が新規開発案件。レガシーに縛られず、ゼロベースで設計・提案ができます。

◉ モデリング技術を軸にした独自のエンジニアリング体系
創業以来一貫してモデリング技術を重視。MBSEやMBDなどを駆使し、「分かる・伝える・実現する」技術力を強みにしています。

プロジェクト例
・自動車ECU関連の組込みソフトウェア開発（自動運転、ADAS、電動化、モデルベース開発）
・マリン製品のソフトウェア開発（船外機、水上オートバイ等の操船システム、電動システム）
・MaaS関連の新規システム開発（MBSE・MBDプロセス構築、モデル開発、PoC）
・複写機向けプロダクトライン基盤開発（共通アーキテクチャ設計と内製化支援）
・自社製7軸協働ロボット「Beanus2」の開発（軽量アーム／AI制御）
・飲食店向けロボットSI支援（画像処理×制御技術）
・大手製造業向けソフトウェア人材育成制度設計と実装支援

「技術で、ビジネスの未来を書き換える。」 入社後は、AI・データ活用を武器にクライアントの変革をリードする「AIコンサルタント」または「AIエンジニア」としてキャリアをスタートします。 単にコードを書くだけではありません。顧客の経営課題をテクノロジーでどう解決するか、その「仕組み」から設計し、社会にインパクトを与えるプロジェクトを牽引していただきます。

挑戦できるエキサイティングな業務領域
・最先端AIの社会実装（生成AI/LLM等）： 最新の生成AI技術をビジネスプロセスに組み込み、企業の生産性を向上させるプロジェクトの企画・提案。
・ フルスタックなシステム開発： AIモデルの構築にとどまらず、それを社会で動かすためのシステムの設計・実装まで一気通貫で経験。
・ ゼロイチを形にするPoC： 誰も正解を知らない領域で、新規技術の実現可能性を検証し、新たなビジネス・サービスの創出。
・ データドリブン経営の基盤構築： 企業の意思決定を支える大規模なデータ利活用基盤の構築や、データマネジメントのコンサルティング。
・ 技術の探究と発信： 常に進化するAIトレンドをリサーチし、社内勉強会やテックブログ、学会等を通じてナレッジを共有。自らが技術選定の主導権を握ります。

入社後のイメージ
まずは、各領域のエキスパートが揃うプロジェクトチームに配属。OJTを通じて、実際のクライアント課題に対するAI実装やプロトタイプ開発からスタートします。
「技術が好き」という好奇心を、「ビジネスを動かす力」へと昇華させていくプロセスを、私たちが全力でバックアップします。

キャリアパス・成長支援
入社後は、データ分析・機械学習の基礎を習得しながら、プロジェクトを通じて実践的なスキルを身につけます。3年目以降は、希望や適性に応じて、より専門性の高いデータサイエンティスト、AIエンジニア、またはデータ活用コンサルタントへとキャリアを広げていくことができます。

・データサイエンティスト：高度な機械学習モデルの設計・開発・運用
・AIエンジニア：データパイプライン・MLOps環境の構築
・データ活用コンサルタント：企業のデータ戦略立案・分析支援

研修・学習環境
入社後3カ月間の新人研修を実施し、データサイエンス・機械学習の基礎を体系的に学びます。研修では、Pythonを用いたデータ分析、統計学・機械学習の基礎、データエンジニアリング、クラウド技術の活用など、現場で求められるスキルを実践的に学習します。

研修終了後は、OJTを通じてプロジェクトに参加し、実際のデータを扱いながら業務に取り組みます。また、社内勉強会や技術カンファレンス参加支援、資格取得補助、技術書籍購入補助など、継続的な学習を支援する制度も充実しています。

「エコロジカル・ネットワークの推進」に関する、自然と共存した国づくり ・地域づくりに関する企画立案、プレゼンテーション、調整作業、報告書の作成、その他、当協会が取り組む公益事業　など

配属部署
グランドデザイン総合研究所

研究分野
環境 - 環境政策、環境配慮型社会
環境 - 地域環境工学、農村計画学
環境 - ランドスケープ科学

アナログデバイス（MOS系、ディスクリート系）をメインとしたファウンドリ製品の導入、評価、改善の技術業務を担当いただきます。

■具体的な業務内容

・デバイス特性評価/改善

・新製品導入

・顧客リクエスト対応

・MES業務