＼＼ゴーレムでのやりがいや魅力／／ ●AIの精度を左右する最重要工程である「教師データの正解」を自ら設計できます。 ●建設業界に散在する非構造なデータを、各種分析（CO2算定・LCC算定・見積査定など）に使える資産へ変えていく仕事で、建設業界の変革のためのコアとなる仕事です ●単なるオペレーションではなく、分類体系、品質基準、作業プロセス、チーム運営を一から整えるフェーズです。 ▍本ポジションのミッション 建設データ（見積書等）をAIで構造化/仕分けし、精度高く各種分析（CO2や見積分析）をできるよう、教師データの正解定義・品質管理・運用体制をつくることがミッションです。 本ポジションでは、ラベルの設計・修正や、ラベルの付け方の正解の定義、また、作業者が実施したラベル付けの正しさを評価し、バージョンアップしたモデルの精度確認等を通して、AIの品質を管理します。 ▍業務詳細 1. 「見積書階層化AI」向けの教師データ設計・品質管理 ・見積書の行種、階層、親子関係、工事区分などの付与ルール設計 ・曖昧なケースに対する正解方針の定義 ・アノテーションガイドライン、判断事例集、FAQの作成・更新 ・作業者が作成した教師データのレビュー、差し戻し、品質評価 2. 「自動仕分けAI」の教師データ設計・品質管理 ・見積明細に対する建設要素コード付与ルールの設計 ・建設要素コード体系の見直し、粒度調整、例外パターン整理 ・コード付与結果のサンプリングレビュー、誤分類分析、再発防止策の設計 ・MLチームと連携した学習データ・評価データの改善 3. 作業者・外部パートナーのマネジメント ・作業手順の設計、タスク割当、進捗管理 ・作業品質のモニタリング、個人別フィードバック ・作業者ごとのばらつきや誤り傾向の可視化 ・品質基準を満たすための教育・オンボーディング設計 4. プロダクト・CS・MLチームとの連携 ・プロダクトでの活用シーンに照らした正解基準の整理 ・顧客案件から発生する例外・特殊パターンの整理 ・MLチームへのエラー分析結果の共有 ・モデル精度改善に向けたデータ収集・再学習方針の議論 ・教師データ作成プロセスのKPI設計と改善 ▍組織体制 ・本ポジション：AIデータ品質管理チーム ・連携するチーム 　・CSチーム：顧客業務や実案件の前提を共有 　・BPOチーム：建設業の知見があるチームと建設周りの専門性を共有してもらう 　・MLチーム：モデル作成。精度向上に向けた再学習の方針などを相談・共有 　・プロダクトチーム：プロダクト活用シーンや要件を整理

●AIの元データ品質評価・管理の経験 　　┗AIの元データの品質管理、オペレーション管理、アノテーション管理の経験 　　┗曖昧な判断基準を整理し、ルール、マニュアル、チェックリスト、事例集などに落とし込んだ経験 　　┗Excel／Google Sheetsなどを用いたデータ確認、集計、差分チェックの実務経験 ●作業者のマネジメント経験 　　┗複数名の作業者に対して、作業指示、レビュー、進捗管理、品質フィードバックを行った経験 ※建設業界の経験や知識は必須ではありません。社内に建設業界出身の社員がいるため連携してキャッチアップできます。

・SQL、Python、正規表現、BIツールなどを用いたデータ確認・分析経験

・「なんとなく正しい」を放置せず、判断基準を言語化したい方 ・細かいデータの違いや違和感に気づける方 ・作業者を責めるのではなく、迷わず作業できる仕組みをつくりたい方 ・専門家の知識を引き出し、誰でも使えるルールに落とし込むことが得意な方 ・AIの精度改善に、データ品質や運用設計の側面から関わりたい方 ・現場オペレーションとプロダクト開発の間に立つことを楽しめる方