［NAB］AIプロダクトエンジニア（ClanExe｜AIパートナープラットフォーム開発）

【会社概要】
株式会社アラヤは「人類の未来を圧倒的に面白く！」をミッションに、AIとニューロテクノロジー（脳科学）を融合させた研究開発・社会実装を行うテクノロジーカンパニーです。

私たちの強みは、意識科学・神経科学の基礎研究から、LLM・生成AIの産業実装までを一つの会社の中で手がけていることです。内閣府ムーンショット事業でのブレイン・マシン・インターフェース研究、防衛装備庁の検証役務、製造業・インフラ・医療分野へのAIソリューション提供など、研究で得た知見を現場で動くかたちにすることを続けてきました。

そのなかでPersona Labは、人格情報を取り込んだNeuroAI技術を核に、AIをツールではなくパートナーとして人と組織に組み込むことを目指す事業ユニットです。

【プロダクト：ClanExe】
Persona Labの中心プロダクトが、AIパートナープラットフォーム「ClanExe」です。

▼ClanExe サービス紹介ページ
https://clanexe.araya.org/

ClanExeは、AIに人格・役割・スキル・知識を与え、チームを組んで仕事を任せるプラットフォームです。「AIと、パーティを組もう。」というコンセプトのもと、AIを指示待ちの道具としてではなく、異なる専門性を持つメンバーとして編成して働くことを可能にします。

機能は次の3つを軸としています。

• フローの実行 — AIメンバーとともに業務フローを設計・実行する
• 暗黙知の抽出 — 現場に埋もれた暗黙知を対話から形式知化する
• フィードバック — 抽出した知を現場・組織に還流させる

現在、エンタープライズ導入の入口になっているのは、ClanExeの機能のひとつ「AIパネル」です。実在の消費者・専門職のデータをもとに構築したデジタルツイン人格をN=1,000規模で用意し、従来の調査では時間とコストの制約で手が回らなかった仮説検証を、何度でも回せるようにするものです。

AIパネルを起点に顧客企業と接点をつくり、そこからClanExe全体の導入へ広げていくのが、現在の事業戦略です。エンジニアリングの観点では、これは「調査基盤としての信頼性」と「エージェントプラットフォームとしての拡張性」を同時に育てていくことを意味します。

【募集背景】
ClanExeは初期リリースから間もない、初期グロースのフェーズにあります。一方で、製薬・ヘルスケア、消費財、素材・部品、コンサルティングなど、業界の異なる複数の大手企業でPoC・商談が同時に進行しており、開発への要求は既にプロダクトの内側だけに留まらなくなっています。

具体的には、

• 商談・PoCのたびに顧客現場から要望が持ち込まれ、機能拡張・改善を待つIssueが積み上がっている
• 顧客現場ごとの要件を素早くプロダクトに反映する開発の手が十分に回っていない
• 「AIパートナー」「暗黙知の抽出」という、明確な既存業務フローが存在しない領域のため、仕様書を待つのではなく、エンジニア自身が顧客・現場を理解して仕様を定義する必要がある

という状況です。プロダクトの需要がないのではなく、需要に開発体制が追いついていない。これが今回の募集理由です。

入社いただく方には、完成した開発組織の一員としてではなく、ClanExeの開発の進め方そのものを一緒につくっていく役割を期待しています。担当したIssueにオーナーシップを持ち、ペルソナラボ内外のステークホルダー（事業部・事業開発・顧客）と連携しながら、企画から本番運用までを推進していただきます。

【業務内容】
AIプロダクトエンジニアとして、生成AI技術をコアに据えたClanExeの機能の企画〜開発〜運用を担っていただきます。

ご経験に応じて、次の3つを軸にお任せします。

1. プロダクトのコア機能開発

AIエージェント／ペルソナ設計（プロンプトエンジニアリング、コンテクストエンジニアリング）、暗黙知抽出のためのマルチエージェント対話パイプライン、RAG・検索基盤など、ClanExeの中核となる機能の設計・実装を進めていただきます。

2. FDE的な顧客展開

進行中のPoC案件について、顧客現場の要件をプロダクトに翻訳し、カスタマイズ・導入支援を行っていただきます。事業開発と協働し、商談で得た要望を短いサイクルで機能に反映します。

3. 開発の型の設計

初期グロース期のプロダクトとして、SaaSとしての運用監視・改善の仕組み、評価（LLM-as-a-judge等）の枠組み、FDE展開とプロダクト開発を両立させる進め方を、チームと一緒に定義していただきます。

■具体的な業務内容
※発生しうる業務を広く記載しており、全てをカバーいただくことを求めているわけではありません

• Webアプリケーションのプロトタイピング、本番開発
• LLMを用いたAIエージェント／ペルソナ設計（プロンプトエンジニアリング、コンテクストエンジニアリング）
• 暗黙知抽出のためのマルチエージェント対話パイプラインの設計・実装
• RAG・検索基盤の構築、精度向上
• 顧客現場への展開に伴うFDE的なカスタマイズ・導入支援
• SaaSシステムの運用監視・改善・問い合わせ対応
• TechPR（ブログ執筆、LT登壇等）

業務内容の変更の範囲：会社が運営するサービス、プロダクトの開発・運営、及びこれらに付随する業務、その他会社が指定する業務

【現在のお客様】
対象は大手企業に絞っています。現在、次のような領域でPoC・商談が進行しています。

• 製薬・ヘルスケアリサーチ — 医師・患者インサイトの探索
• 消費財メーカー — 新商品コンセプトの事前検証、生活者インサイトの深掘り
• 素材・部品メーカー — 海外市場の消費者調査、B2B購買意思決定の理解
• コンサルティングファーム／シンクタンク — リサーチ手法の拡張、共同でのサービス開発

業界は異なりますが、いずれの案件でも顧客現場の要件がそのまま開発Issueになります。エンジニアが顧客の課題に直接触れられることが、この環境の特徴です。

【開発環境】

• [使用言語／フレームワーク] Python, TypeScript, React
• [AI／機械学習] Anthropic Claude, OpenAI／Azure OpenAI Service, オープンウェイトLLM, RAG（ベクトルDB）
• [インフラ／クラウド] AWS／GCP／Azure
• [開発環境／運用] GitHub, IaC, モニタリングツール

【チーム体制】
Persona Labは、研究者・エンジニア・事業開発が同じテーブルで議論する少数のチームです。

• 代表取締役CEO 金井良太 — 神経科学者。意識研究の第一線から起業。
• チームリーダー 濱田太陽 — 神経科学者。内閣府ムーンショット「目標9」PI。NeuroAI研究を主導。
• エンジニアチーム — LLMへの人格実装、デジタルツイン生成基盤の開発。本ポジションの所属チームです。
• セールス・マーケティング — リード獲得・マーケティング施策の専任担当。
• 事業開発 — エンタープライズ商談・PoCを推進。FDE的な展開での直接のカウンターパートです。

チームが小さいぶん、顧客から持ち帰った要望が翌週の開発項目に入る、というスピード感で動いています。

【ポジションの魅力】
AIパートナープラットフォームの立ち上げ・初期グロース期に、開発の中核として参加できます。

今後の開発体制は、この時期に設計したアーキテクチャと開発の型が土台になります。整った組織で仕様をこなすのとは異なる面白さと難しさのある仕事です。

「AIと人の新しい関係性」という研究的テーマを、商用プロダクトとして社会実装できます。

AIを効率化ツールではなく、人の主体性を増幅するパートナーとして捉える思想を、動くソフトウェアに落とし込む仕事です。

技術の背景を、研究者から直接学べます。

LLMに人格を持たせる仕組みについて、論文を書いている本人に聞ける環境です。神経科学・意識研究のバックグラウンドを持つ研究者と近い距離で開発できることは、アラヤならではの環境です。

顧客の現場と直接向き合うプロダクト開発が経験できます。

FDE的な展開を通じて、エンタープライズの現場で自分の書いたコードが使われる様子を見ながら、売る側とつくる側を行き来して仕事を進められます。

希望に応じて、リーダー〜マネジメントへのキャリア展開が可能です。

【社風】

• ロジカルな思考を好む社員が多い
• 質問をすれば、他部門であっても知識を共有してくれる社員が多い
• 仕組みを形骸化させず、意味あるものにするために疑問を投げかけたり提案したりできる環境
• フレックスタイム制も形骸化しておらず、コアタイムなしで自分の好きな時間帯で働ける

【選考の流れ】
書類選考 → 面接（2回） → 最終面接

※適性検査、人事面談、最終面接前のリファレンスチェックをお願いしております。

• 3年以上のWebアプリケーション開発の実務経験
• LLM API（Claude / GPT等）を活用した機能開発の経験
• クラウド環境（AWS/GCP/Azure）での開発・運用経験
• 業務上の技術的な議論を含め、日本語で円滑なコミュニケーションが可能（目安：ビジネス会話レベル以上）

※すべて必須

ClanExeが対象とするのは、確立した開発の型がまだ存在しない領域です。そのため、次のような経験をお持ちの方とは特に相性が良いと考えています。

• マルチエージェントLLMシステム、AIエージェントフレームワークの開発経験
• RAG・検索エンジン・ベクトルDBを活用した開発経験
• バックエンドを主軸としつつ、モダンフロントエンド（React等）にも一定の経験を持つフルスタック開発経験
• プロンプトエンジニアリング／評価（LLM-as-a-judge等）の実務経験
• 顧客と直接対話しながらプロダクトを構築・改善した経験（FDE、カスタマーサクセス連携等）
• PMF前・アーリーフェーズのプロダクト開発経験
• 認知科学・心理学・HCIなど、人の認知や対話に関する素養
• 技術コミュニティへの参加や登壇発表・ブログ執筆などアウトプットに前向きな方

• 開発の型が確立していないプロダクトを、面白がって扱える方
• 与えられた仕様を実装するだけでなく、プロダクトやチームの課題を自ら考え、技術的アプローチを提案・実行できる方
• 顧客の言葉をプロダクトの要件に翻訳することに関心のある方
• 専門性の異なるメンバー（研究者・事業開発）と相互補完的に協力できる方
• 技術を目的化せず、事業成長や顧客価値の向上を意識して開発に取り組める方