アセンド株式会社のAI LAB コアメンバーの求人

【AI LAB コアメンバー】産業×AIを戦略テーマに、社内業務とプロダクトの両面でAI活用を全社横断でリードする（フレックス／カジュアル面談OK）

運送管理SaaS「ロジックス」を起点に、産業×AIを戦略テーマに掲げるアセンドの AI LAB コアメンバーを募集しています。
CTO直下の新設ポジションとして、社内業務プロセスへのAI導入とプロダクトへのAI統合の両面を、全社横断で推進いただきます。
ツール導入に留まらず、AI活用のアーキテクチャ設計や体制構築までリードする役割で、AI LAB の方向性を一緒に作っていける立場です。

アセンドは32兆円の物流産業をデジタル化するVertical SaaSスタートアップです。2025年11月にシリーズBで11億円を調達し、運送管理SaaS「ロジックス」を起点に3PL事業・コンサルティング・プラットフォームへ展開中。CTO丹羽はStartup CTO of the Year 2024受賞、TSKaigi理事として技術コミュニティに貢献し、内閣府・国土交通省との政策協議にも参画しています。

仕事内容

AI LABは、CTO直下の新設ポジションです。「産業×AI」をテーマに、社内のあらゆる業務に対するAIによる効率化と、プロダクトへのAI導入を全社横断で推進いただきます。

CTOとともに二人三脚で、プロダクト開発環境へのAI導入による開発生産性の向上はもちろん、ビジネスサイド・コーポレート部門の業務プロセスに入り込み、各部門と連携しながらAI活用を模索していきます。プロダクトへのAI導入にあたっては、局所的なツール導入に留まらず、アーキテクチャ設計や体制構築もリードいただくことを想定しています。

現在の主な取り組み領域:

• 社内業務プロセスのAI化: 営業・カスタマーサクセス・コーポレートなど各部門の業務をAIで効率化
• プロダクトへのAI統合: ロジックスの配車・労務・請求などのドメインへのAI適用検討
• 開発生産性のAI支援: プロダクト開発環境へのAI導入による生産性向上
• AI活用のアーキテクチャ・体制構築: 局所最適でないAI活用基盤の設計

AI LABの実務像:

• CTOと二人三脚: 技術的意思決定はCTOと直接相談しながら、AI戦略を作り込む
• 全社横断: プロダクト・ビジネス・コーポレートの各部門に入り込み、AI活用の機会を発見・実装
• 新設ポジション: AI LAB の方向性を一緒に作る立場。専門性に閉じず、課題探索から実装まで担う
• 物流ドメインへのAI適用: 配車・労務・経営分析など標準解が確立されていない領域にAIで挑戦

主な業務内容:

• 社内業務プロセスにおけるAI活用のリード（研究開発・実装）
• プロダクトへのAI導入のリード（アーキテクチャ設計・体制構築）
• 配車最適化、労務管理、経営分析などのドメインへのAI適用検討

なぜ物流なのか

物流は32兆円の市場規模を持ち、全産業を支える社会基盤です。しかし、この巨大産業にはまだ「システムの標準」がありません。

クラウド利用率は全産業で最も低く、運送会社の58%が赤字で、**トラック積載率は36.7%**にとどまっています。2030年には35%のモノが運べなくなるとも言われています。デジタル化によって解決できる課題が膨大に残されているにもかかわらず、この産業の業務プロセスを定義する標準的なソフトウェアはいまだ存在しません。

配車最適化のアルゴリズム、労務管理の複雑なルールモデリング、複数企業間の運行情報連携など、標準解が確立されていない技術的な難題が数多く残っています。そしてこれらの多くはAI技術によってブレイクスルーできる可能性を秘めています。

• 日本の物流課題を解く、Vertical SaaSとしての使命
• 数字で振り返るアセンドプロダクトチーム

アセンドは「物流の真価を開き、あらゆる産業を支える」をミッションに掲げ、単なるVertical SaaS企業ではなく、ありとあらゆる角度から物流産業をアップデートする「Vertical Conglomerate」を目指しています。運送管理SaaS「ロジックス」を起点に、3PL事業・コンサルティング・プラットフォームと物流産業全体へ事業を展開しています。2026年は「産業×AI」を戦略テーマに掲げ、プロダクトへのAI統合や業務プロセスの自動化にも本格的に取り組んでいます。

運送管理SaaS ロジックス

全国のトラック運送会社のための、すべての業務をデジタル化するオールインワンSaaSです。運送案件・配車・労務・車両整備・請求・経営分析など性質の異なる複数のプロダクトを連携させ、過去にデジタル化を断念した運送会社にも導入いただいています。

開発組織の特徴

プロダクトエンジニアリングの文化

アセンドの開発組織は「プロダクトエンジニアリング」を共通の開発スタイルとしています。職種に関わらず、エンジニア全員が顧客課題の理解からオーナーシップを持ち、技術の枠に閉じずデザインやビジネスの領域にも越境しながらフルサイクルで開発を進めています。AI LABも技術領域に閉じるのではなく、ビジネスプロセスや組織課題にまで踏み込んで改善を推進していく文化です。

2-3名の小規模ユニットが1つのプロダクト領域を丸ごと担う体制のため、自分の判断で素早くプロダクトを動かせる機動力の高さが特徴です。大きな組織にありがちな「仕様待ち」や「承認待ち」がなく、エンジニア自身が「何を作るか」「なぜ作るか」から関わり、ユニット単位で意思決定と実装を一気通貫で担います。

• プロダクトエンジニアとは何者か
• なぜアセンドにプロダクトエンジニアが必要なのか

Full Stack TypeScript と開発生産性

1日に6回デプロイしており、ChatOpsで30秒でデプロイ可能なCI/CD環境を整えています。Argo CD による30秒以内の切り戻し、トランクベース開発、定型作業の自動化により、Full Stack TypeScript でフロントからバックエンドまでシームレスに開発でき、エンジニアがプロダクト開発に集中できます。

情報の透明性が生む事業目線

プロダクトチームは約14名、全社でも約45名の組織です。顧客動向・売上・チャーンなどの経営指標、事業戦略とその策定プロセスはエンジニアにも公開されています。等級・評価基準・会議議事録など給与以外の全情報を全社員に開示し、SlackのDM禁止による情報のオープン化を徹底しています。エンジニアが事業の全体像を把握した上で開発に取り組める環境です。

• アセンドの強い組織を形成する濃いカルチャー

技術コミュニティへの貢献

• CTO丹羽: Startup CTO of the Year 2024受賞
• TSKaigi: TypeScript国内最大級カンファレンスの理事として運営に参画
• Product Engineer Night: プロダクトエンジニアコミュニティを主宰し定期開催

開発環境・チーム

業態：自社開発
チーム：2026年5月現在、プロダクトチーム約14名、全社約45名の組織です。AI LABはCTO直下で、全部門と連携して活動します。

AI LAB現時点の技術スタック:

• 言語: TypeScript
• ワークフロー自動化: n8n
• インフラ: AWS

プロダクトチーム全体の技術スタック:

• 言語: TypeScript

• フレームワーク: React.js / Next.js / Express.js / Prisma / ReactNative

• データベース: PostgreSQL

• インフラ: AWS / Kubernetes / Argo CD / AWS CDK

• 管理ツール: Git・GitHub / Linear / Slack / Notion / Figma

• メンバーの入社エントリ

• ASCEND Stories

向いている方 / 別の選択肢が合いそうな方

✅ 向いている方

• 未知の技術領域（AI / LLM）を自ら探索し、事業適用の方法を見つけ出すことが好きな方
• ツール導入だけでなく、アーキテクチャ設計・体制構築まで踏み込みたい方
• 「産業×AI」を切り拓く新設ポジションで、AI LAB の方向性を一緒に作りたい方

🔍 別の選択肢が合いそうな方

• 確立されたAI活用フローの中で安定的に運用したい方 → 当社は新設ポジションとして方向性自体を探索するフェーズのため、立ち上げ志向の方が活躍しやすい環境です

• 未知の技術領域を自ら探索し、事業に適用する方法を見つけ出す自走力のある方
• 「産業の標準がまだない」という環境で、AIを使って新しい答えを見つけることを楽しめる方
• 技術の枠に留まらず、ビジネスプロセスや組織課題にまで踏み込んで改善を推進できる方
• 物流産業の変革を「産業×AI」で加速させるという挑戦に共感できる方

• AIによる業務プロセス自動化の経験
• ソフトウェアエンジニアリングの基礎知識
• 業務プロセス改善に対する関心

※業務プロセス自動化を専門とした経験をお持ちでなくても構いません。ソフトウェアエンジニアとして働く傍らで業務プロセス自動化を推進して来られた方も歓迎いたします。

• LLM/生成AIを活用したアプリケーション開発の経験
• コンサルティング等での業務プロセス改善の経験
• B2B SaaSのビジネスモデルの理解
• データパイプラインやMLOpsの構築経験
• プロンプトエンジニアリングやRAGの実装経験