【このポジションが解く「問い」】 AIを導入したい企業は急増しています。しかし、ほとんどのプロジェクトは「技術」ではなく「その手前」で躓きます。 熟練職人の「良品・不良品の目利き」をどう数値化するか 顧客の「なんとなくやりたい」をAIが実装できる要件に翻訳するか 精度が出ないとき、それは「データの問題」なのか「物理的な限界」なのか 本ポジションは、この問いに正面から向き合い、上流の要件定義から現場検証・顧客折衝まで一気通貫で担う、AIプロジェクトの要です。 【具体的な業務内容】 ① アノテーション要件の定義・運用管理 顧客から受領したサンプルデータをもとに撮像要件を定義し、アノテーター（不良箇所のラベリング・クラス分け担当）への仕様策定・ディレクション、および判断に迷うエッジケースへの基準提示と品質管理をお任せします。 ② モデル評価・検証 機械学習の推論結果が、顧客のビジネス要件（検出精度KPI）を満たしているかを検証・見極めます。「精度が出ている」で終わらず、顧客にしっかりと説明いただきます。 ③ エラー分析と改善アプローチの策定 精度が基準未達の場合、「データ量・バリエーション不足か」「撮像環境の物理的限界か」など多角的に要因を分析し、乖離を埋める改善策を論理的に立案いただきます。 ④ 期待値調整・顧客折衝 追加サンプルの提供依頼、技術的に実現困難な要求へのフィジビリティ提示、代替案の提案を「できる・できない」の判断を技術と誠実さをもって伝え、信頼関係のもとスコープ合意を形成します。 ⑤ プロジェクト推進 納期意識を持ち、顧客・内部チーム（アノテーター等）双方のハンドリングを通じてプロジェクトを完遂に導いていただきます。

・システム開発・AIプロジェクト・コンサルティング等における要件定義など上流工程の実務経験 ・事象を表面でなく構造で捉え、的確な問いで深掘りできるコミュニケーション能力 ・俯瞰視点と論理思考で、自分なりの答えを導き出せる思考力 ・AI技術への強い関心と基礎的なリテラシー（Python等のスクリプト言語の読み書き、またはAIツール・MLOpsツールの実務使用経験）

・AI・機械学習を活用したサービスの企画・事業開発・開発経験 ・コンサルティングファーム等での提案型業務、またはBtoBの複雑な折衝・PM経験 ・スタートアップでの就業経験

・「フワッとした要望」を要件に変換できる人 目的と手段が混同された状況でも、現場の事実とデータを整理し、現実的な解に落とし込んで動ける方。 不確実性の中で前に進める人 ・「やってみないと精度が出ない」という機械学習特有の不確実性や、顧客理想と技術限界のギャップにも、「どうすれば解を出せるか」を考え続けられる方。 ・正確さと誠実さを武器にできる人 ひらめきや属人的なセンスより、事実に基づく網羅性・正確性を重視し、ときに顧客への耳の痛いフィードバックも厭わず、正しいプロセスを愚直に実行できる方。