株式会社センクシャのAI Native Product Lead｜社内プロダクト・AI開発・Physical AIの求人

AIを使う会社ではなく、AIで会社そのものをつくる。
SENXYAのTechnology領域の中心として、業務・データ基盤「SENXYA DB」のProduct Ownershipを担い、AI Nativeな開発体制そのものを0→1でつくるポジションです。

■募集背景

SENXYAは、アリーナ・ドーム・大型ライブなどのエンターテイメント空間を、デザイン・設計・製作・施工まで一気通貫で手掛けています。
次に目指すのは、ライブ・エンターテイメント産業をAIとテクノロジーによって再設計すること。

その第一歩として、案件・見積・発注・在庫・機材・人工・原価・請求・経営管理などを統合する業務・データ基盤「SENXYA DB」の開発を進めています。
ただし、つくりたいのは単なる社内システムではありません。
SENXYA DB → SENXYA AI → Data / Knowledge Graph → Digital Twin → Automation → Physical AI / Robotics へと発展させていく構想です。

■このポジションのミッション

一般的な「要望整理→エンジニアへ依頼→仕様策定→開発→納品」という開発方法そのものを変えます。

目指すのは、現場 → Product Owner → AI → 仕様・設計 → AI Coding → 自動テスト → 社員が利用 → データ・フィードバック → AIと人が改善、という開発Loopです。

人間のエンジニアがすべてのコードを書くことを前提とせず、
AI Coding Agent・LLM・Low-Code / No-Code・Workflow Automationなどを組み合わせ、少人数でも高い開発速度を持つ「AI Nativeな開発組織」を構築します。
開発の主体はあくまで社内とAIに置きながら、外部の専門家は、Security Review・Architecture Review・大規模Migration・障害対応など専門性が必要な領域で活用します。
現場・AI・社内メンバー・外部専門家をつなぎ、要件や優先順位を整理しながら、開発プロジェクト全体を推進していただきます。

■最初に取り組んでいただきたいこと

まずは現在開発中のSENXYA DBを理解し、
「既存システムを活かすのか、SENXYA DB 2.0として再構築するのか」を含め、今後の技術方針を整理していただきます。

• Source Code / GitHub・Database Schema・Infrastructure / Cloud環境の把握
• Data Dictionaryの整備、API / 認証まわりの整理
• 未実装機能・Bug・Technical Debt・Security / Permission / RLS等の確認
• Migration方法の検討、外部開発会社への依存関係の整理

これらをもとに「残す / 改善する / 捨てる / AIで作り直す」を判断していきます。
技術構成はPostgreSQL / Supabase・GitHub・AI Coding Agent・n8n・LLM API・RAG等を検討していますが、ツールありきではなく「今、何を使うべきか」を継続的に判断することもこの役割です。

■主な業務内容

①SENXYA DBのProduct Ownership

社内各部署へのヒアリング、業務フローの整理・再設計、Product Roadmap策定、Requirement / Specification作成、UI / UX設計、Data Model設計、開発優先順位の決定。
「言われたものをつくる」のではなく、「そもそもその業務は必要か」「AI時代にはどうあるべきか」から考えます。

②AI Native Development

AI Coding Agentを利用した開発、LLMによる仕様作成、Prototype開発、Test生成・自動化、Documentation生成、Code Review、Workflow Automation。
人間がコードを書く量を増やすのではなく、AIを活用して開発生産性そのものを高めます。

③Data Infrastructure

案件・顧客・見積・原価・機材・在庫・発注・人工・請求・粗利・施工など日々蓄積されるデータを、AIが利用できる形へ構造化。
「会社で起きた出来事が、次の案件の知能になる仕組み」を目指します。

④SENXYA AI / AI Agent

見積AI・原価予測AI・発注Agent・在庫最適化Agent・施工計画AI・Knowledge Agent・経営分析AIなどの開発。
将来的には「この会場で、この規模のライブをつくりたい」という情報から、過去案件検索・機材選定・見積作成・施工計画・発注までAIが支援する世界を目指します。

⑤Digital Twin

3D・CAD / BIM・点群データ・Unreal Engine・Computer VisionなどとSENXYA DBを接続し、Physical WorldとDataをつなぐ基盤へ発展させます。

⑥Physical AI / Robotics

その先に見据えるのがPhysical AIです。Robot Forklift・AMR・墨出しRobot・Drone・ROS / ROS2・IoT・Autonomous Constructionなどにより、フィジカルなライブ施工産業も変わっていくと考えています。
このポジションは、SENXYA DBから将来のPhysical AIまでつながる入口です。

■このポジションの面白さ

SENXYAには、Softwareだけではない「現実世界」があります。
アリーナ、ドーム、倉庫、トラス、ステージ、モーター、フォークリフト、施工チーム。毎日リアルな業務データが生まれています。
自分がつくったSoftwareやAIが、画面の中だけで終わらず、実際のライブ会場や施工現場を動かしていく。
Software × Data × AI × Digital Twin × Robotics × Entertainment がすべてつながる環境は、決して多くありません。

■キャリアパス

このポジションでは過去の肩書ではなく、「SENXYAのTechnologyをどこまで任せられるか」によって役割・報酬を決定します。
将来的には、AI Native Product Lead → Head of Technology → VP of Technology → CTO などの役割を担っていただく可能性があります。

■MESSAGE

エンジニアを増やすのではなく、開発能力を増やす。

AIによってSoftware Developmentそのものが変わり始めています。

10人必要だった開発が、数人でできる。
数人必要だった開発が、1人＋AIでできる。

そんな時代が始まっています。

私たちは、その変化をただ眺めるのではなく、会社そのものをAI Nativeにつくり変えたい。

そしてその先で、SoftwareがDataにつながり、DataがAIにつながり、AIがDigital Twinにつながり、最後にはAIが現実世界を動かす。

ライブ・エンターテイメントという巨大なPhysical Industryで、それを実現したいと思っています。

完成された環境はありません。正解もありません。

だからこそ、これからの会社のTechnologyを、自分でつくってみたい人へ。

一緒に、エンターテイメント産業をリデザインしましょう。

■この仕事に向いている方

• AIによってSoftware Developmentのあり方自体が変わると考えている
• 1週間考えるより、1日でPrototypeをつくって試したい
• SaaSを導入するだけでなく、自分たちの仕組みをつくりたい
• BusinessとTechnologyの両方が好きで、現場・ユーザーの隣でつくりたい
• 未完成な環境を楽しめ、自分で課題を見つけられる
• AIを「検索ツール」ではなく「開発チームの一員」として使っている
• 将来的にPhysical AI / Roboticsにも関わりたい

■この仕事に向かない可能性がある方

• 完成した仕様書がないと開発を始められない
• 担当領域以外の業務や、ユーザー・現場とのコミュニケーションに興味がない
• コードを書くこと自体が仕事の目的になっている
• AI Codingに否定的、またはほとんど利用していない
• AIが生成したものを確認せず、そのまま本番投入する
• 完成された開発組織を求めている

すべてを満たす必要はありません。
以下のいずれかについて、実務経験またはそれに準ずる専門性をお持ちの方。

• Web Application / Software Development、Backend / API Development
• Database設計、業務システム開発
• AI / LLMを利用したProduct Development
• Product Management、Data Engineering、System Architecture

また、以下のような姿勢・経験を重視します。

• ChatGPT、Claude、Codex等のAIを日常的に利用し、AI Codingを実際の開発に使っている
• 新しいAI Toolを自ら試す習慣があり、「人がすべてコードを書く」ことを前提としていない
• 0→1でPrototypeをつくれ、業務を理解してSoftwareへ落とし込める
• 現場やユーザーと直接コミュニケーションでき、Businessまで理解しようとする
• 「AIにコードを書かせること」と「AIを盲信すること」は違うと理解し、生成されたCode / SQL / ArchitectureをSecurity・Data Integrity・Maintainability・Reliabilityの観点から「本番環境で使ってよいのか」を判断できる技術的基礎がある

以下すべての経験は必要ありません。
むしろ重視しているのは「知らないTechnologyでも、AIを使いながら短期間で理解し、試し、判断できること」です。

• Python / TypeScript / JavaScript、PostgreSQL / Supabase、AWS / GCP / Azure、GitHub
• LLM API（OpenAI / Anthropic / Gemini等）、AI Coding Agent、AI Native Development（Lovable / Replit / Cursor等）
• Workflow Automation（n8n / Make等）、AI Agent、RAG、Vector Database、MCP
• Authentication / Authorization、RLS、Database Migration、CI / CD、Security
• Vertical SaaS、ERP / 業務基幹システム、製造DX・建設DX・Logistics Tech
• Digital Twin、Unreal Engine、Computer Vision、Robotics、ROS / ROS2、IoT / PLC