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【ポジション概要 / ミッション】 このポジションは、HEROZが第二創業フェーズで掲げる「AIの社会実装」の最前線に立つ、AIアプリケーションエンジニアのリーダー級ポジションです。 将棋AI「Ponanza」で名人に勝利した技術的DNAを源流に、私たちは今、金融・建設・エンタメをはじめとした日本の基幹産業に対し、生成AI・予測AI・最適化AIを"組み込み"、業務そのものを変革するフェーズにいます。 AI活用は今、「ツールの導入やPoC」だけではなく「業務ワークフローへの深い組み込みと定着化」を狙うフェーズに急速に移行しようとしています。 私たちが挑むのは、顧客と伴走しながら業務そのものを再設計し、エンタープライズの基幹システムにAIエージェントを溶け込ませ、堅牢かつスケーラブルに動かし続ける、本格的な社会実装です。 あなたのミッションは単純にコードを書くことではなく、「AIを顧客のビジネスにどう組み込めば事業が変わるか」を設計・実装し、EMとともにチームを牽引することです。 リーダー級の等級にてご入社いただき、半年〜2年で次の等級（組織マネージャ/プロジェクトマネージャ/テックリード）への昇格を本気で目指してもらいたいポジションです。 【具体的な業務内容】 ■ 担当いただく工程（フルレンジ） ・AIを含む新規ソリューションソフトウェアの開発、テスト ・顧客業務で活用するためのデータフローやシステムアーキテクチャの設計 ・クラウド上webサービスとして成立させるためのアプリケーションアーキテクチャ設計 ・運用中ソフトウェアの不具合調査、修正、機能追加 ・プロジェクトEMと協力してプロジェクトを牽引し、チームメンバーへのタスク割り当てや進捗管理、レビューの補佐 ■ プロジェクト例 ・一次産業・建設系のセンサー情報の分析・可視化・異常検知システムの構築 ・東洋エンジニアリング株式会社様とのプロジェクトでプラント設計業務における図面チェックを支援するシステム(AI for U)を開発 ・図面のチェックや整合性確認などを行うための画像認識エージェント(VLM・専用モデル)の開発 ・株式会社竹中工務店様との共同プロジェクトで構造設計業務を支援するAIモデルを開発 ・SMBC日興証券株式会社様の株式ポートフォリオ診断AI ・静銀信用保証株式会社様の住宅ローン不正検知AIシステム ・株式会社ポケモン様との「Pokémon Battle Scope」 ・日本科学未来館様とのAIスーツケース音声対話機能開発 ・企業社内文書の対話検索システムの構築（製造業、建設業、金融業など） ・企業法務業務を支援するLLMエージェントの構築実験・開発 ・他、建設・製造業界等のお客様との未公開案件が多数 ※業界知識は入社後にキャッチアップ可能です。未知の業界の業務を理解しに行くことを楽しめる方を歓迎します。 【このポジションの希少価値 / 3年後のあなた】 ・AIをエンタープライズに組み込む設計者としての市場価値が手に入ります。 ・上場企業の安定基盤の上で、ベンチャー的な裁量と速度で意思決定できる環境。技術選定の裁量、顧客への提案権限、チームビルディングの主導権を持てます。 ・キャリアパスは一本道ではありません。テックリード（エキスパート）、プロジェクト推進に特化するプロジェクトマネージャ、組織構築を主に行う組織マネージャなど、上級ポジションの道は複数開かれています。 ・将棋AI開発で培った"探索・最適化"の思想と、最新の生成AI技術が交差する開発文化。AI技術の縦の深さと横の広さの両方が手に入ります。 【開発環境・技術スタック】 ・言語：Python（メイン）、TypeScript、Go 等 ・クラウド：AWS／GCP／Azure（プロジェクトにより選定） ・AI／LLM：HEROZ ASK（自社開発AISaaS）、ClaudeEnterprise、ChatGPT、Gemini、社内LLM基盤、LangChain、LlamaIndex 等 ・インフラ：Docker、Kubernetes、Terraform ・計算資源：NVIDIA製高性能サーバを社内完備。クラウドGPUとのハイブリッド運用 ・開発手法：アジャイル（スクラム）及びウォーターフォール型、技術選定はチーム裁量 ・AIネイティブ支援制度：業務に必要なAIツール費用を月額5千円まで会社補助 業務において積極的に生成AIを活用しており、特に開発等に必要なClaudeEnterpriseのアカウントは会社より提供されています。 ＜補足情報＞ ・応募時は履歴書・職務経歴書のご提出をお願いいたします。 ・必要に応じて、リファレンスチェックをさせていただく可能性がございます。

【ポジション概要 / ミッション】 このポジションは、顧客の業務課題に対して、LLMを使ってAIが「何をどう判断し、どう動くか」という中核のロジックを設計・実装するAIエンジニアです。 当社は将棋AI「Ponanza」で名人に勝利した技術的DNAを源流に、金融・建設・製造・エンタメをはじめとした日本の基幹産業に、生成AI・予測AI・最適化AIを組み込むフェーズにいます。顧客のAI活用は「PoCで可能性を確かめる」段階から、業務ワークフローに組み込み、毎日使われる段階へ移りました。 業務で使われるAIには、LLMだけでは解けない課題も多くあります。LLMエージェントを軸にしながら、必要に応じて専用の機械学習モデルや最適化のロジックを組み合わせ、顧客の業務で成果が出る仕組みをつくる。それがこのポジションの仕事です。 あなたのミッションはLLMを中心にAIの技術を使い分けながら「顧客の業務をAIでどう変えるか」を形にすることとなります。 LLMエージェントの専門家とまである必要はありません。業務でLLMを使った開発に携わった経験と、そこから先を自分の手で深めたいという意欲がこの仕事の土台になります。 【募集背景】 生成AIを業務に組み込む案件が増える中、LLMエージェントの中核ロジックを設計し、精度や使い勝手を改善し続けられるエンジニアが不足してきています。AIエンジニアとソフトウェアエンジニアが同じチームで協働する体制へ移行した今、AIのロジックを自ら設計・実装できる方を迎え、案件の質そのものを高めたいと考えています。 【入社時の役割】 入社後の業務・役割は、ご経験とご志向に応じて決定します。 ・プレイヤーとして： LLMエージェントのロジックやツールの設計・実装・評価を担い、自身の担当領域を自力で完遂していただきます。 ・リーダーとして： プロジェクトのリード経験を活かし、プロジェクトEMとともに案件とチームを牽引していただきます。 いずれの場合も、半年〜2年で次の等級（テックリード／プロジェクトマネージャ／組織マネージャ）を目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・顧客業務に即したLLMエージェントの構築・評価・改善（設計・実装・評価・性能改善） ・LLMエージェントが利用するツール群の設計・構築 ・LLMで実現できない領域における専用ロジック／専用機械学習モデルの検討と、エージェントへの接続（他のAIエンジニアと協働） ・顧客に提示できる水準のモック構築（ソフトウェアエンジニアと協働） ・LLMに関する新しい技術・手法のキャッチアップと、案件に合わせた技術選定 ・運用中AIシステムのロジック不具合調査・修正・機能追加 ・（リーダーとして入社の場合）プロジェクトEMと協力したプロジェクト牽引、タスク割り当て・進捗管理・開発物レビュー 【プロジェクト例】 ・企業法務業務を支援するLLMエージェントの構築実験・開発 ・企業社内文書の対話検索システムの構築（製造業、建設業、金融業など） ・図面のチェックや整合性確認などを行う画像認識エージェント（VLM・専用モデル）の開発 ・東洋エンジニアリング株式会社様とのプロジェクトで、プラント設計業務における図面チェックを支援するシステム（AI for U）を開発 ・日本科学未来館様とのAIスーツケース音声対話機能開発 ・株式会社竹中工務店様との共同プロジェクトで、構造設計業務を支援するAIモデルを開発 ・静銀信用保証株式会社様の住宅ローン不正検知AIシステム ・SMBC日興証券株式会社様の株式ポートフォリオ診断AI ・一次産業・建設系のセンサー情報の分析・可視化・異常検知システムの構築 ・株式会社ポケモン様との「Pokémon Battle Scope」 ・他、金融・建設・製造業界等のお客様との未公開案件が多数 ※業界知識は入社後にキャッチアップ可能です。未知の業界の業務を理解しに行くことを楽しめる方を歓迎します。 【チーム体制と入社後の立ち上がり】 組織：5〜10名の少数精鋭チームが4つあり、顧客の業界領域ごとに分かれています。 各チームにAIエンジニアとソフトウェアエンジニアが在籍し、EMと協働します。 ・入社後1〜3ヶ月：既存プロジェクトに参画し、HEROZでの開発・顧客対応の進め方に慣れていただきます。 ・入社後3〜6ヶ月：担当領域のロジック設計・実装・評価を自ら主導していただきます。 ・入社後6ヶ月〜1年：ご志向に応じて、プロジェクトの牽引や技術選定の主担当、メンバーのレビューへと役割を広げていただきます。 ※立ち上がりの時期は、ご経験や業務への適応状況に応じて前後します。 【このポジションの希少価値 / 3年後のあなた】 ・LLMエージェントの開発を、実案件で深められます 生成AIへの関心は高まっていますが、業務で本格的にLLMエージェントを作り込める環境はまだ限られています。顧客の実業務を題材に、設計から評価・改善までを繰り返すことで、LLMエージェント開発者としての実力と実績を積み上げられます。 ・LLMと専用モデル・最適化を組み合わせる経験が積めます LLMだけで解けない課題には専用の機械学習モデルや最適化も組み合わせます。生成AI一色になりつつある市場の中で、手段を使い分けてAIの課題を解ける経験は多くありません。 ・計算資源を案件化前の検証にも使えます NVIDIA製ハイエンドサーバを社内に完備し、クラウド環境と合わせて活用しています。受注済み案件だけでなく、自主的な技術探索や案件化前の実現性検証にも計算環境を使えます。 ・キャリアパスは一本道ではありません テックリード（エキスパート）、プロジェクトマネージャ、組織マネージャなど、上級ポジションへの道が複数開かれています。 【開発環境・技術スタック】 言語：Python（メイン）、TypeScript、Go 等 クラウド：AWS／GCP／Azure（プロジェクトにより選定） AI／LLM：HEROZ ASK（自社開発AI SaaS）、Claude Enterprise、ChatGPT、Gemini、社内LLM基盤、LangChain、LlamaIndex、LangGraph 等 インフラ：Docker、Kubernetes、Terraform 計算資源：NVIDIA製高性能サーバを社内完備。クラウドGPUとのハイブリッド運用 開発手法：アジャイル（スクラム）及びウォーターフォール型。技術選定はチーム裁量 業務において積極的に生成AIを活用しており、開発等に必要なClaude Enterpriseのアカウントは会社より提供されています。

【ポジション概要 / ミッション】 このポジションは、顧客の業務課題に対してAI・数理最適化によるソリューションを設計し案件とチームを牽引するAIエンジニアリングマネージャーです。 当社は将棋AI「Ponanza」で名人に勝利した技術的DNAを源流に、建設・製造・金融・エンタメをはじめとした日本の基幹産業に、生成AI・予測AI・最適化AIを組み込むフェーズにいます。顧客のAI活用は「PoCで可能性を確かめる」段階から、業務ワークフローに組み込み毎日使われる段階へ移りました。 この段階で求められるのは特定のモデルに詳しいことだけではありません。顧客の抽象的な要望を技術課題に翻訳し、PoCから実際に使われる状態まで案件を設計・推進し、うまくいかない局面では立て直すその判断を自らも技術に触れながら行えることです。 あなたのミッションはLLM・専用機械学習モデル・最適化を手段として使い分けながら、顧客・チーム・事業の成果をつくることとなります。 肩書としてのマネージャー経験は問いません。プロジェクトを前に進めてきた経験と技術を手放さずにチームを率いたいという意欲がこの仕事の土台になります。 【募集背景】 案件数の増加に加え、より高難度でドメインに特化したプロジェクトが増える中、シニアメンバーが個々のプロジェクトにかける時間を増やす必要が出てきました。 今回の募集は、一人のEMに集中しているプロジェクトを分散させ、専門性の高い案件を推進できる体制へ移行するためのものです。空いた席を埋める採用ではなく体制そのものを設計し直す一人として入っていただきたいと考えています。 【具体的な業務内容】 ・PoCの設計と推進： 顧客の業務課題をAI課題・データ課題に分解し、スコープ、ゴール、評価指標、期間、体制、リスクを定義します。技術仮説を立てて実験を計画し、結果を踏まえて次の打ち手を決めるサイクルを主導します。 ・顧客との合意形成： ビジネスコンサルタントやAIエンジニアとともに顧客へのヒアリングを行い、非技術者にも技術の内容と限界を説明します。精度が出ない、データが足りない、期待と乖離したといった局面では、原因を整理して計画を再設計します。 ・プロジェクトチームの成果最大化： メンバーへのタスク割り当てと進捗管理を行います。レビューでは、コードだけでなく仮説・データ・評価方法・再現性・顧客価値まで確認します。 ・AIコアロジックの技術選定： 機械学習モデル、アルゴリズム、外部AIサービス（クローズドLLM等）を、目的・期間・コスト・リスクに応じて選び分けます。 ・PoCから開発・本番運用への移行設計、運用中AIアプリケーションの改善 【プロジェクト例】 ・東洋エンジニアリング株式会社様とのプロジェクトで、プラント設計業務における図面チェックを支援するシステム（AI for U）を開発 ・株式会社竹中工務店様との共同プロジェクトで、構造設計業務を支援するAIモデルを開発 ・図面のチェックや整合性確認などを行う画像認識エージェント（VLM・専用モデル）の開発 ・一次産業・建設系のセンサー情報の分析・可視化・異常検知システムの構築 ・静銀信用保証株式会社様の住宅ローン不正検知AIシステム ・SMBC日興証券株式会社様の株式ポートフォリオ診断AI ・企業法務業務を支援するLLMエージェントの構築実験・開発 ・企業社内文書の対話検索システムの構築（製造業、建設業、金融業など） ・日本科学未来館様とのAIスーツケース音声対話機能開発 ・株式会社ポケモン様との「Pokémon Battle Scope」 ・他、金融・建設・製造業界等のお客様との未公開案件が多数 ※業界知識は入社後にキャッチアップ可能です。未知の業界の業務を理解しに行くことを楽しめる方を歓迎します。 【チーム体制と入社後の立ち上がり】 組織：5〜10名の少数精鋭チームが4つあり、顧客の業界領域ごとに分かれています。配属チームはご経験とご志向を踏まえて決定します。 レポートライン：チームEM 配下：プロジェクトに参画するAIエンジニア・ソフトウェアエンジニア（1プロジェクトあたり2〜3名程度） 連携：プロジェクト担当のビジネスコンサルタント、セールスマーケター、同チーム・他チームのEM ・入社後1〜3ヶ月：他のEMとともにプロジェクトに参画し、HEROZでのプロジェクトの進め方に慣れていただきます。 ・入社後2〜6ヶ月：新規プロジェクトにEMとして参画し、進捗管理、メンバーとの技術議論・フォロー、顧客対応などを担っていただきます。 ・入社後6ヶ月〜1年：提案案件への技術サポートや、エンジニア組織の強化・育成、品質向上の活動に参画していただきます。 ※立ち上がりの時期は、ご経験や業務への適応状況に応じて前後します。 【このポジションの希少価値 / 3年後のあなた】 ・手段に縛られないAI課題解決の経験が積めます 専用機械学習モデル（Deep Learning、GBDT等）、数理最適化、LLM、外部AIサービスを、顧客課題に応じて組み合わせます。生成AI一色になりつつある市場の中で、最適化と専用モデルの両方を実務で扱える環境は限られています。 ・AI適用の余地が大きい産業に向き合えます 建設・製造・一次産業には、デジタル化が進んでいない業務が残っており、解けたときの業務インパクトが大きい課題が揃っています。 ・プレイングを手放さないマネジメントキャリアを描けます 案件牽引者から組織マネジメントへのパスが、等級制度として明示されています。エキスパート、プロジェクトマネジメント、組織マネジメントのコースが並列に用意されており、道は一本ではありません。 ・計算資源を案件化前の検証にも使えます NVIDIA製ハイエンドサーバを社内に完備し、クラウド環境と合わせて活用しています。自主的な技術探索や案件化前の実現性検証にも計算環境を使えます。 【開発環境・技術スタック】 言語：Python（メイン）、C++、Rust、React、TypeScript、C#（CADプラグインなどで使用）等 クラウド：AWS／GCP／Azure（プロジェクトにより選定） AI／LLM：HEROZ ASK（自社開発AI SaaS）、Claude Enterprise、ChatGPT、Gemini、社内LLM基盤、LangChain、LlamaIndex、LangGraph 等 インフラ：Docker、Kubernetes、Terraform 計算資源：NVIDIA製高性能サーバを社内完備。クラウドGPUとのハイブリッド運用 開発手法：アジャイル（スクラム）及びウォーターフォール型。技術選定はチーム裁量 業務において積極的に生成AIを活用しており、開発等に必要なClaude Enterpriseのアカウントは会社より提供されています。 ＜補足情報＞ ・応募時は履歴書・職務経歴書のご提出をお願いいたします。 ・必要に応じて、リファレンスチェックをさせていただく可能性がございます。

なぜ募集しているか？AI導入後の停滞を打破し、実効性のある社会実装を加速させるための増員です。現在、多くの大企業が生成AIを導入したものの、具体的な活用方法が見出せなかったり、PoC（概念実証）の段階で足踏みしてビジネスインパクトに繋がらないという課題に直面しています。HEROZはこの停滞を打破するため、独自の支援モデル「BEM（Business Embedded Model）」を掲げ、顧客の現場に深く入り込む伴走型支援を強化しています。これは単なる受託開発ではなく、顧客のビジネスの深部にHEROZの知見を組み込み、共に新しい価値を創出するモデルです。AIが業務を担うことでどれだけ業務構造が変わったか（業務削減や利益創出）を価値基準としています。現在、金融・建設・エンタメ業界を中心に数億円規模のプロジェクトが急増しており、現場をリードできるビジネスアーキテクトが不足しています。今後はエネルギーや製造といった新領域への進出も計画しており、各産業の現場課題をテクノロジーで解決していく志を持った仲間を募集します。仕事の醍醐味あなたの役割は、クライアントのオフィスに席を置き、現場のリアルな課題に寄り添いながらAI活用を前提とした業務プロセスを構築することです。1.現場に潜む真の課題を特定する 週の半分を現場で過ごし、顧客と同じ環境で業務に触れることで、会議室での議論だけでは見えてこないボトルネックを特定します 。なぜこの作業に時間がかかるのか、判断の根拠はどこにあるのかといった泥臭い観察から、AIが解決すべき問いを定義します。2.AI活用を前提とした業務構造の再設計 既存業務を少し効率化するのではなく、AIが担うことを前提とした新しい業務フローをゼロから設計します。あなたの描いた仕組みが数万人規模の社員が働く企業の「当たり前」を書き換え、組織の生産性を劇的に向上させるプロセスをリードします。3.世界トップレベルのエンジニアとの共同開発 将棋AIで培った高度な技術を持つエンジニア組織とワンチームとなり、構想を形にしていきます 。技術的な実現可能性をエンジニアと直接議論し、スピーディーにプロトタイプを現場へ投入できる環境は、HEROZならではの強みです。4.顧客の自走を支援するプロフェッショナリズム 私たちの最終ゴールは、コンサルタントがいなくてもAI運用が回り続ける組織を作ることです 。ノウハウをブラックボックス化せず、顧客へ技術と思考法をトランスファーし、最終的に内製化を成功させることに価値を置いています。具体的な業務内容（雇い入れ直後） ・BEM（共創型伴走支援）の推進：週2〜3日常駐し、実業務や判断プロセスの構造化を行います。 ・価値実装型エンジニアリングのリード：構想策定から検証（PoC）、本格実装までを一気通貫で推進します。 ・早期改善の実行：完璧なシステムを待たず、現場の負荷を下げるための小さな改善を即座に実装・定着させます 。 ・AIビジネス人材育成：顧客側の担当者へAIリテラシー教育を行い、組織変革の土壌を作ります。（変更の範囲）当社コーポレート職以外で会社が定める業務全般【最初の3ヶ月間の流れ】 入社後まずは、下記のような既存プロジェクトに参画しながら、HEROZのAI実装がどのように進められるかを現場で学んでいただきます。プロジェクト事例当社が手がけたAI社会実装の具体例をご紹介します：【建設業界】 ・株式会社竹中工務店様: 過去20年以上の構造計算データを活用し、ベテラン設計者の経験知に依存していた「部材サイズの推定」をAIで支援。 ・東洋エンジニアリング株式会社様:プラント建設における3D CADモデルから、遅延リスクを自動検知。【金融業界】 ・A社様:（投資銀行業務のAIプラットフォーム）50名規模のヒアリングから業務のボトルネックを特定。過去数千件の提案資料をAIが読み取り、必要なスライドを瞬時に見つけ出す仕組みを構築。 ・B社様:（アクティビスト参入リスク検知AI）4,000社の上場データを活用し、参入リスクをスコアリング。PoCで終わらせず、営業担当が実際に活用する「本番システム」まで昇華。 ・C社様:出版社が持つ専門知識を「AIスキル（知識＋推論手順）」としてパッケージ化。次世代のデータ接続規格（MCP）を用いた事業モデルを策定。【メディア・教育業界】 ・D社様:コールセンターや審査業務を対象に「人が判断すべき点」を整理し、AIエージェントの役割を設計。全社的な推進組織の評価基準づくりまで支援。 ・E社様:現場へのヒアリングから具体的な活用シナリオを設計。単なる操作研修ではない実務に直結するAI活用を定着。【エンタメ業界】 ・株式会社ポケモン様: AIを活用した戦況可視化ツール「Pokémon Battle Scope」を共同開発。 ・株式会社バンダイ様: デジタルカードバトルゲーム『ゼノンザード』を開発。【その他業界】 ・日本工学院様: 産学連携で、AIを搭載したクレーンゲームの開発を技術支援。要件定義の策定やゲームフローの作成、LLMの適用方法などで協力。 ・日本科学未来館様：AIスーツケース音声対話機能開発、2025年大阪万博にて検証実験。ポジションの魅力1.構想を実稼働するソリューションへ進化させる HEROZには、提案をスライドだけで終わらせず、実際に動くシステムとして着地させる実装力があります。エンジニアと至近距離で連携し、複雑なビジネス要件を数理モデルへと落とし込むエキサイティングな経験が積めます。2.組織の変革リーダーとして参画する 顧客の意思決定者と直接対話し、組織のDXを牽引するリーダーとして裁量を持って取り組めます 。自分の設計によって現場の業務が改善される瞬間を最前線で見届けられる手触り感があります。3.AIコンサルタントへの転身を支える育成環境 入社後2〜3ヶ月間は既存のAI開発プロジェクトにアサインされ、エンジニアがどのようにデータを扱いモデルを組むのか、そのプロセスを間近で学びます。この期間を経て、AIで何ができるかを論理的に語れる専門性を習得できます。4.裁量と自由度のある働き方 業務内容やプロジェクトに応じた高い裁量が与えられ、自らのアイデアや提案が形になるチャンスが豊富です。年功序列はなくご活躍に応じて昇進・昇格ができます。補足情報・応募時は履歴書・職務経歴書のご提出をお願い致します。 ・必要に応じて、リファレンスチェックをさせていただく可能性がございます。

【募集背景】 「なぜ今、あなたのような人が必要なのか」を正直にお伝えします。 HEROZは、将棋AIの開発を通じて培った深層学習技術を軸に、金融・建設・エンタメの3領域を中心に企業向けAIソリューションを提供している東証グロース上場のAIテック企業です。 SMBC日興証券や農林中金全共連アセットマネジメント といった金融大手、竹中工務店をはじめとする建設大手に対して、AIを活用した業務改善・新規事業創出の支援を行ってきました。直近では、顧客先に常駐して課題を一緒に解決する「伴走型支援（BEM）」の引き合いが急増しており、既存メンバーだけでは対応しきれない状況になっています。 正直に言います。今のチームは人手が足りていません。 既存メンバーは複数プロジェクトを並行して抱えており、新規クライアントへの対応力を高めるためには、一緒に育ちながら戦ってくれる仲間が必要です。 ポテンシャル採用である以上、「即戦力」を求めているわけではありません。ただ、「なぜ？」を繰り返す思考習慣と、フィードバックを素直に受け取れる謙虚さを持っている人であれば、業界知識もAIビジネスのスキルも、一緒に積み上げていける自信があります。 「言われたものを作るだけの仕事に閉塞感を感じている」「もっと上流から課題を解決したい」と思っているなら、このタイミングで話を聞きに来てほしいと思っています。 【HEROZとは】 ■HEROZとはどんな会社か HEROZ株式会社は2009年設立し、東証グロース上場のAIテック企業です。「AI革命を起こし、未来を創っていく」をビジョンに掲げ、将棋AIの開発を通じて培った深層学習技術を核として、BtoC・BtoB・AI Securityの3事業を展開しています。 BtoCでは、日本将棋連盟公認・総対局数10億局超の将棋アプリ「将棋ウォーズ」を運営。BtoBでは、金融・建設・エンタメの3領域を重点ドメインとして、企業のAI導入を構想策定から開発・運用まで一貫して支援しています。2024年5月からは法人向け生成AI SaaS「HEROZ ASK」も展開しています。 ■私たちのBtoB事業が提供していること ビジネスソリューショングループ（BSG）では、顧客企業のAI活用を支援する「AIビジネス職」が、エンジニアと協働しながら以下を担っています。 ・構想策定フェーズ：顧客の業務のどこにAIを適用すべきかを整理し、検証計画を策定する ・POCフェーズ：エンジニアの検証結果を顧客に分かりやすく翻訳し、意思決定を支援する ・BEM（伴走型支援）：顧客先に常駐に近い形で入り込み、「今困っていること」を一緒に解決する ■勝てる理由 ・将棋AIで培った独自技術の蓄積：プロ棋士に勝利した将棋AIの開発を通じて積み上げた深層学習技術が、各領域のAIソリューション開発の基盤になっています ・ドメイン特化の深さ：3領域に絞り込んでいるため、業界特有の課題・商慣習を熟知したAI導入支援ができます ・技術×ビジネスの橋渡し力：エンジニアとビジネス職が同じチームにいるため、「顧客の言葉をAIに翻訳する」という最も難しい部分を内製できます ・伴走型という関係性：顧客のそばで一緒に考えるBEMスタイルが、競合他社との明確な差別化になっています ■負けるパターンも正直に言います ・大手ITベンダーと比較すると、知名度・ブランド力では劣ります ・小規模組織のため、社内制度・承認フローが整備途上の部分があります ・一方で、「自分の提案がそのまま通る」「代表者から直接フィードバックをもらえる」という環境は、大手では絶対に得られないものです 【このポジションで担う役割】 ■入社直後のミッション（〜6ヶ月） 最初から一人でプロジェクトを担当してもらうわけではありません。まずは先輩メンバーに同席する形で、以下の業務から始めます。 ・顧客との打ち合わせへの同席・議事録作成 ・提案資料・検証レポートの作成補助 ・プロジェクトの進捗管理・関係者調整の補佐 この期間に最も大切なのは「スキルの習得」より「顧客の課題を自分の言葉で説明できるようになること」です。 ■1年後に期待する姿 ・担当ドメイン（金融・建設・エンタメのいずれか）の顧客打ち合わせに、単独で参加できている ・「業務のどこにAIを適用すべきか」の論点整理を自分で行い、提案書に落とし込める ・エンジニアへの要件翻訳・指示出しを自走できている ■3年後に期待する姿 ・担当ドメインにおいて、クライアントから「この人に頼みたい」と指名されるレベルになっている ・BEM型プロジェクトを単独でリードし、継続的な価値提供の実績を持っている ・後輩・新メンバーのOJT・メンタリングを担える なぜこの仕事が意味を持つのか。AIが産業構造を変えるインパクトを、最前線で顧客と一緒に作り出せるからです。技術者として作るのではなく、「何を作るべきか」を決める側に立てる仕事です。 【このポジションで得られること】 ■スキル面 ・構造化思考力の実践的な習得：週複数回の顧客打ち合わせを通じて、「顧客の言葉の裏にある本質的な課題を引き出す力」が体に染み込みます ・AI×ビジネスの両面知識：「AIとは何か」よりも「AIで何ができるか・何ができないか」というビジネス判断力が身につきます。HEROZが持つ独自のAI技術を、ビジネス文脈で使いこなす力が養われます ・プロジェクトマネジメント力：「意思決定すべき論点を漏れなく洗い出す力」「関係者間の合意形成のための資料・段取りを設計する力」が実務で鍛えられます ■経験・キャリア面 ・金融・建設・エンタメの3ドメインを横断できる稀有な経験：1社でこの3領域を経験できるビジネス職は市場に少ない。3年後の選択肢は「特定業界のDX推進部門」「AI系スタートアップの事業責任者」「独立」など複数の方向に広がります ・代表者との距離の近さによる「濃いフィードバック体験」：大手では「上司が忙しくてフィードバックをもらえない」という不満が多い。ここでは代表者が直接、面接中でも「もっとこうした方がいい」と言ってくれる環境があります ■3年後の自分のイメージ 「金融×AIビジネス職として、MS&ADのプロジェクトをリードしている。クライアントの担当役員から直接指名をもらえるようになり、次は建設ドメインにも領域を広げようとしている。年収は入社時から150万円以上上がっており、独立の選択肢も視野に入り始めた。」 【こんな人と働きたい／こんな人には合わないかもしれない】 ■こんな人と働きたい ・「それは違う」と言われた夜に「何が違ったか」を考え、翌朝メモを持ってくる人 ・「自分はSEだからAIビジネス職には向いていないかも」と思いながらも、「でもやってみたい」という人 ・金融・建設・エンタメのどれかに「この業界の課題、自分だったらこう解くのに」という問題意識がある人 ・生成AIを業務で使っている、または積極的に試している人 ■こんな人には合わないかもしれない ・フィードバックをもらうとモチベーションが下がるタイプ ・明文化されたルールとマニュアルがないと動けない人 ・年収の大幅アップを最優先にしている人（入社直後は大手より控えめです） ・一人で完結させる仕事がしたい人（毎日エンジニア・顧客との連携が発生します）

■募集背景HEROZでは、昨今の生成AIやAIエージェントの急速な進化を背景に、AIを既存業務へ導入するだけではなく、業務プロセスや意思決定、人とAIの役割そのものを再設計するAX（AI Transformation）への取り組みを強化しています。現在、国内大手エンタープライズ企業との戦略的な協業のもと、個別のPoCやシステム導入にとどまらない、全社規模のAXを推進しています。対象となる業務について、経営・業務課題の構造化から、AI前提のBPR、AI・データを活用した仕組みの実装、効果検証、現場定着までを一貫して進めるとともに、そこで得られた知見や仕組みを標準化し、横展開できる資産として蓄積していきます。また顧客企業内のAXと並行して、そこで得られた業務・AI・データ・技術上の成果を活用した新たなサービス・プロダクトの共同開発も進めていく構想があります。顧客企業内で得た成果を外部市場へ展開し、市場から得た知見を再びAXへ還元することで、企業変革と事業創出を継続的に循環させることを目指しています。こうした取り組みを今後さらに拡大していくため、HEROZとしてAI前提の業務変革を構想から実装・定着までリードできる人材を、中核的な組織能力として強化したいと考えています。本ポジションは、その中核となる顧客企業内のAX推進を担う募集です。■このポジションで実現したいこと目指しているのは、AIを既存業務に追加するだけのDXではありません。クライアントの業務や意思決定プロセスそのものをAI前提で再設計し、実際の業務成果と利用定着までつなげるAXです。そのためビジネスマネージャー（BM）には、担当するAXテーマにおいて、主に次の3つの成果を実現していただきます。AI前提の業務変革を実現する 現状の業務プロセスや判断構造を整理し、人・AI・既存システムの役割を再設計する。時間やコスト、品質・意思決定等の改善を、測定可能な業務成果として実現するところまでをリードします。新しい業務を現場に定着させる PoCやシステム導入をゴールとせず、利用者への展開、業務ルールや手順の整備、効果検証、運用改善までを進める。AIが一時的なツールではなく、日常業務の一部として継続利用され、クライアント自身が運用・改善を続けられる状態を目指します。得られた知見を再利用可能な資産として残す 個別テーマで得られた業務設計、AI活用方法、評価方法、運用ノウハウ等を標準化し、他部門や他テーマでも利用できる形へ整理する。個別プロジェクトの成果を一過性のものにせず、次の変革を速く・確実に進めるための組織的な資産へ変えていきます。複数テーマのデリバリーや後続テーマの立ち上げ、テーマ間の横展開・標準化までをリードいただくことを想定しており、体制の拡大にあわせて、テーマ全体の進捗・KPI・課題を統合的に管理する役割も期待しています。■仕事内容経営・業務課題の構造化クライアント企業の事業部・業務部門責任者と対話し、表面的な要望だけでなく、業務プロセス、判断構造、ボトルネック、データ・システム上の制約まで掘り下げ、変革対象と期待成果を具体化します。As-Is／To-Be業務設計現状の業務フローと判断基準を可視化し、AI前提の改革後の業務フロー（To-Be）を設計します。人・AI・既存システムの役割分担設計生成AIやAIエージェントを前提として、人・AI・既存システムがどのように協働するべきかを再設計します。具体的には、承認、例外処理、Human-in-the-Loopを含め、実際に運用可能な業務プロセスへ落とし込みます。業務要求とAI・データ・システム要件の接続To-Be業務を実現するために必要なAI機能、データ・ナレッジ、システム連携、品質、権限、運用上の要件を整理し、AI・データエンジニアと協働して実装可能な要件へ具体化します。PoC／MVPの設計・推進「何ができれば業務価値があるのか」「何を検証すれば次の判断ができるのか」を定義し、検証範囲・評価指標・合格条件を設計します。エンジニアと短いサイクルで検証・評価・改善を回し、業務価値と実現可能性の両面から次フェーズへの投資判断につなげます。導入ロードマップの策定と実行設計した変革を段階的に導入するロードマップを描き、関係部門を巻き込みながら実際に現場へ導入します。効果検証と定着化導入後の業務成果・AI品質を測定・検証し、業務ルールや手順、教材を整備することで、クライアント側の担当者が自ら教育・改善を継続できる体制を構築します。ステークホルダーとの合意形成・意思決定支援クライアントの事業部長・部門長をはじめ、業務・システム・管理部門等のステークホルダーと、何を変えるべきか、どこまでAIに担わせるべきか、どのリスクをどう管理するかを議論し、合意形成をリードします。あわせて、担当テーマの成果・KPI・課題・リスク・必要投資・次フェーズ案を整理し、上位の意思決定に必要な材料を提供します。■このポジションの魅力AI前提の業務変革を、構想だけでなく実装・定着までリードできる構想策定やPoCで終わらせず、要件化・実装・効果検証・定着までを一貫してリードします。業務成果が実際に動き出すところまで責任を持てるポジションです。戦略顧客に深く入り込み、複雑な業務変革を当事者として推進できる複数部門・複数のステークホルダーが絡む全社規模の変革に、実行まで伴走する推進の当事者として関わります。個別プロジェクトの成果を、次の変革や事業につながる資産へ変えられる担当テーマで確立した業務設計・AI活用の型が、他テーマへの横展開や、将来の共同サービス開発の起点になっていきます。経営・事業責任者と直接議論し、変革の方向性を形づくれる決められた要件を遂行するのではなく、何を変えるべきか、どこまでAIに任せるべきかといった上流の論点から合意形成をリードできます。急速に進化するAI技術を、実際の業務テーマで試しながら取り込める新しい生成AI技術やAIエージェント、データ・検索技術等について、単に技術を触るだけではなく、担当する業務テーマに近いユースケースで検証し、既存方式との品質・コスト・運用性の違いをスピーディーに評価します。最新技術を実業務へ適用する価値と条件を、エンジニアとともに見極めていくことができます。ビジネスと技術の距離が近いビジネス側とAI・エンジニアリング組織の距離が近く、顧客現場で見つけた課題や新しいアイデアを、技術検証や実装へつなげやすい環境です。社内のAI・システムエンジニアと1チームとなり、業務課題の整理から要件化、プロトタイプ、評価、改善までを進めることで、設計したTo-Beが実際に動く仕組みになるところまで関われます。■選考フローカジュアル面談 → 1次選考 → 2次選考 → 最終選考 → 内定

【ポジション概要 / ミッション】 将棋AIで培ったAI開発ノウハウを武器に、エンタープライズ領域の課題をLLMアプリケーションで解決する。ゼロベースのアーキテクチャ設計で“事業の礎”を創るコアエンジニア。 LLMを中核としたAIソフトウェアソリューションを、顧客業務に即したアプリケーションとして具現化し、顧客業務の課題を改善する。 「LLMモデルそのものの開発」ではなく、「LLMを用いたアプリケーション開発で顧客課題を解決する」ことがミッションです。 【募集背景】 生成AIを事業のコアに据えた新規開発の拡大にともなう増員募集です。将棋AIで培った高度なAI実装力を、東証スタンダード上場企業の基盤のもとエンタープライズDXへ転用するフェーズにあり、LLMアプリケーション開発を推進する仲間を募集します。 【期待する役割】 ・仕様定義・アーキテクチャ設計から開発、評価・テストまでを一通り実施し、クラウド上またはオンプレミス上のWebサービスとして成立させる ・プロジェクトEMと協力してプロジェクトを牽引し、メンバーへのタスク割り当て・進捗管理を補佐する ・メンバーの開発物をレビューする 【具体的な業務内容】 ・顧客業務に即したLLMエージェント／RAGを、Webサービスとして成立させるアプリケーションの開発・テスト ・LLMアプリケーションを実現するための、データフロー／システムアーキテクチャ／アプリケーションアーキテクチャの設計 ・LLMに関する新しい技術・フレームワークのキャッチアップと、案件に合わせた技術選定 ・運用中のLLMアプリケーションの不具合調査・修正・機能追加 LLMアプリケーションに関わる業務がメインですが、状況に応じて、LLM以外のAIアプリケーション（機械学習に限らず、組合せ最適化・数理最適化を用いたソリューション等）の開発に従事いただく可能性もあります。 【開発環境・技術スタック】 言語：Python（メイン）、TypeScript、Go 等 クラウド：AWS／GCP／Azure（プロジェクトにより選定） AI／LLM：HEROZ ASK（自社開発AISaaS）、ClaudeEnterprise、ChatGPT、Gemini、社内LLM基盤、LangChain、LlamaIndex 等 インフラ：Docker、Kubernetes、Terraform 計算資源：NVIDIA製高性能サーバを社内完備。クラウドGPUとのハイブリッド運用 開発手法：アジャイル（スクラム）及びウォーターフォール型、技術選定はチーム裁量 業務において積極的に生成AIを活用しており、特に開発等に必要なClaudeEnterpriseのアカウントは会社より提供されています。 【案件例】 ・一次産業・建設系のセンサー情報の分析・可視化・異常検知システムの構築 ・東洋エンジニアリング株式会社様とのプロジェクトでプラント設計業務における図面チェックを支援するシステム(AI for U)を開発 ・図面のチェックや整合性確認などを行うための画像認識エージェント(VLM・専用モデル)の開発 ・株式会社竹中工務店様との共同プロジェクトで構造設計業務を支援するAIモデルを開発 ・SMBC日興証券株式会社様の株式ポートフォリオ診断AI ・静銀信用保証株式会社様の住宅ローン不正検知AIシステム ・株式会社ポケモン様との「Pokémon Battle Scope」 ・日本科学未来館様とのAIスーツケース音声対話機能開発 ・企業社内文書の対話検索システムの構築（製造業、建設業、金融業など） ・企業法務業務を支援するLLMエージェントの構築実験・開発 ・他、金融・建設・製造業界等のお客様との未公開案件が多数 ※業界知識は入社後にキャッチアップ可能です。未知の業界の業務を理解しに行くことを楽しめる方を歓迎します。 【組織・チーム／裁量】 5名〜10名の少数精鋭チームが4つあります。EMと協働し、一人ひとりが大きな裁量を持って開発から実装までを担います。（レポートライン・チーム詳細は面談にて） 【ポジションの魅力・キャリア価値】 ・3年後の市場価値：Web開発力に「エンプラ × LLMアプリケーション開発」の実績が加わり、AI時代に希少なフルサイクル人材へ ・キャリアパス：スペシャリスト／マネジメント（EM・リード）の両方向を選択可能。成長意欲次第で早期抜擢の実績あり ・タフな面：LLMは“正解のない”領域です。曖昧な状態から自ら設計し試行錯誤する姿勢が求められる——だからこそ成長角度は圧倒的です ＜補足情報＞ ・応募時は履歴書・職務経歴書のご提出をお願いいたします。 ・必要に応じて、リファレンスチェックをさせていただく可能性がございます。

▍はじめに ────────────────── HEROZ株式会社は、「AI革命を起こし、未来を創っていく」をビジョンに掲げる東証スタンダード上場のAI企業です。将棋AIで現役プロ棋士に勝利した独自のAI技術を、金融・建設・製造・エンタメなど多様な業界の社会実装へと展開してきました。 私たちの事業は多岐にわたります。BtoC事業では『将棋ウォーズ』『囲碁ウォーズ』『CHESS HEROZ』などのオンライン対戦ゲームを世界中に展開し、BtoB事業ではそのゲーム開発で蓄積したAI技術を、フィンテック、建設、製造、医療・ヘルスケア、人材といった各種産業に応用・実装しています。 【実績例】 ■建設業界 ①プラント工事の工期遅延リスクを属人的な経験・勘に頼っていた課題に対し、3D CADモデルからAIがハザード箇所を自動検知・通知するシステム「AI for U」を共同開発。 ②構造設計業務の属人化・非効率という課題に対し、類似事例を自動探索する「AI建物リサーチ」と部材断面寸法を推定する「AI断面推定®」を共同開発。 ■金融業界 ①FXユーザーの取引傾向・スタイルの可視化という課題に対し、HEROZ独自AIを搭載した「トレードカルテFX」を開発。自分のトレーディングを診断書・処方箋として分析できる機能を実現。 ②住宅ローンの不正利用をリアルタイムで検知したいという課題に対し、申込情報を即時分析しフラグアップする「住宅ローン不正検知AIシステム」を開発。 ■エンタメ業界 ①ポケモン公式大会の観戦体験向上という課題に対し、対戦中にリアルタイムで「次の一手」を予測・表示するバトル分析AI「Pokémon Battle Scope」を共同開発。2024〜2026年ポケモンジャパンチャンピオンシップスに3年連続採用。 ②不完全情報ゲームにおけるAI技術の発展という課題に対し、ポケモンカードゲームのAIエージェント開発コンテストをKaggle上で共催。世界中のエンジニアが参加する国際的な取り組みに発展。 さらに近年は、AIアシスタントサービス「HEROZ ASK」の開発、そして企業の採用課題を解決する「BLOOMWORKS」といった新規事業も急速に成長しており、複数の事業が同時に大きなターニングポイントを迎えています。 人材獲得競争が激化する今、採用は経営の生命線となりました。18年以上AI企業として走り続けてきたHEROZですが、この複数事業の成長を支えるため、まだまだメンバーが足りていません。共にAI革命を起こし、未来を創っていく仲間を本気で求めています。 ▍お任せしたいミッション ────────────────── HEROZでは、現在複数の事業領域で急速な成長を遂げています。営業、エンジニア、コンサルタント、企画、マーケティングなど、異なるバックグラウンドを持つメンバーが集結し、それぞれの専門性を発揮することで、初めてAIの社会実装が実現します。 あなたのスキルと熱量がどこで最も活躍できるのか、私たちと一緒に考え、最適なポジションでAI革命に貢献していただきたいと考えています。 ▍募集ポジション ────────────────── 現在、複数のポジションで募集を行っています。 営業職（エンタープライズセールス、askセールス、BLOOMWORKSセールス等）、エンジニア職（AIエンジニア、クラウドエンジニア等）、コンサルタント職（AIビジネスコンサルタント、採用コンサルタント等）、企画・マーケティング職、経理職など、多職種での募集となっています。 ご自身の適性やキャリアステップについてご不明な場合、職種選択に迷われた場合は、ご遠慮なくご応募ください。採用担当がカジュアルにお話しさせていただきます。 ▍正直な環境と求める人物像 ────────────────── HEROZは、各事業領域で成長途中です。新規事業も立ち上がり、既存事業も拡大フェーズにあります。そのため、決まりきったマニュアルや完璧な環境は、まだ存在しません。未開拓の市場や、スケール過程にある環境で、時には泥臭いアプローチで、チームメンバーとともに道を切り拓く必要があります。 そのため、以下のような方には難しい環境と考えます。 ・行動する前に完璧な戦略やリスク回避を求めてしまう方 ・事業や業界への関心や想いがない方 ・失敗を極度に恐れ、コンフォートゾーンから出ようとされない方 率直に私たちが求めている方は、業界知識や高度なスキルが完成されたスマートな人材というより、「今の環境では成長が見込めない」状況で、まだまだ挑戦したいという健全な飢えを持ち、まずは動きながら考えていくタイプの方です。 HEROZは18年以上続くAI企業でいわばAIの専門家集団です。この環境で、AI技術の社会実装に関心が強く、その市場を切り開き、自身の市場価値を高めていきたいと考える仲間を求めています。 ▍ポジションの魅力 ────────────────── ■ 希少性の高い環境でスキルアップが見込める 上場企業という土台がありつつ、複数事業が同時にスケール段階にあります。スタートアップのような裁量度と、上場企業のリソースを兼ね備えた希少な環境です。あなたの人間力と行動力の地力がダイレクトに成果につながります。 ■ 「安心×挑戦」の両立 フルコミッションのようなハイリスクな環境ではなく、固定給の土台をしっかり保証。生活の不安なく、成長と事業への価値提供にフルコミットできます。（職種・経験に応じた柔軟な年収設定、成果に応じたアップサイドあり） ■ 経営層とともに事業創りができる環境 経営層や各事業責任者と直接連携し、経営視点を養いながら市場を切り開きに行くことができます。スケールする事業に関わることで、ビジネス感度も自然と高まります。 ▍キャリアパスとアップサイド ────────────────── ご活躍いただいた先には、事業責任者をはじめとした様々なポジションをご用意しています。複数事業が成長する過程において、新規事業のリーダーとしてのキャリアも開かれています。また、事業成長に伴う昇給の柔軟性もあり、成果次第で初期の年収レンジを大きく超えたアップサイドも狙える環境です。 ▍社内アンケート（HEROZで働く魅力について） ────────────────── ・小さい会社なので、自立したスタイルで業務が進められると思います。人数が少ないことによる大変さもありますが、充実感を感じる環境だと思います。（ビジネス職） ・課題解決の方法をエンジニアの裁量で決めて試すことができる。計算リソースが豊富なため手法の選択肢が計算リソースで制限されない。（エンジニア職） ・裁量を持って働ける環境。 ・AIの社会実装自体が不確かな道のりで、迷うことも多いですが、業界の実業務を楽にしてくれる可能性を信じて、日々取り組んでいます（ビジネス職） ・「AI企業として」という観点ですと、AIの情報が日々流れ、日進月歩でテクノロジーの進化が進んでおり、AIに真正面からぶつかることで得られる面白さ(反面苦しさも)を最大化できるのは今だと思います。そういう意味では非常に面白い社会人生活を送れるのではないかと感じます。 「他社のAI企業と比較して」という観点ですと、金融・建設・エンタメを重点領域としつつ、産業横断的なPJにも携われるAIの企業は、そう多くないのではと思います。私自身がHEROZを選んだキッカケも、金融以外の建設とエンタメ領域で事業企画やコンサルティングの経験があったためです。 「純粋な1企業として」という観点ですと、会社メンバー間での繋がりに特徴があるように思います。懇親するときは思いっきり打ち解けあいつつ、仕事モードの時は結構ピリッとする雰囲気になることも多いので、オンオフをしっかり分け、仲良しごっこではなくお互いを高めあえる存在を築けると思います。（ビジネス職） ・比較的小さい組織で大きいことをやろうとしている。自分の能力次第でかなり自由に役割を担える。（エンジニア職） ・マネジャー以上は特に個々人が個性的で優秀。技術的な知見をエンジニア以外も多かれ少なかれ持っている。 ・優れたエンジニアの技術力を背景に、お客様に価値遡及をしていくことに魅力を感じます。競合が多い中、競争力をもてる源泉（技術者）がしっかりと社内にあること、またそれを維持する経営陣の努力がすばらしいことだと思います。（セールス職） ▍補足情報 ────────────────── ・応募時は履歴書・職務経歴書のご提出をお願い致します。 ・必要に応じて、リファレンスチェックをさせていただく可能性がございます。

【ポジションの位置づけ】 HEROZ ASKをはじめとする複数プロダクト/AIソリューション案件を横断的に支えるため、昨年結成したばかりのSREチームのコアメンバーとして、クラウドインフラの設計・構築・運用を主務としていただきます。 加えて、生成AIを活用したインフラ運用自動化の取り組み を立ち上げフェーズから一緒に探索・推進していただけるポジションです。 ────────────────────── 【仕事内容】 ・HEROZ ASK/AIソリューション案件のクラウドインフラ設計・構築・運用 ・マルチクラウドIaaS (AWS, Azure, Google Cloud) の横断的なアーキテクチャ整備と標準化 ・生成AIを活用したインフラ構築・監視・運用自動化の検証・プロトタイピング・実装 ・エージェンティックなAI運用基盤の技術検証 ・aCと生成AIを組み合わせた構築自動化の模索 ・SREチームとしての技術選定・運用プロセスの整備・標準化 ・SRE領域で得たナレッジの横展開やプロダクト化の可能性も視野に入れています （変更の範囲）当社コーポレート職以外で会社が定める業務全般 ────────────────────── 【なぜ募集しているのか】 AI技術の進化とともに、国内エンタープライズ企業におけるAI活用・DX推進は急務です。 HEROZは、AI・生成AI分野の技術力を基盤に、自社プロダクト運用とノウハウの外部展開を加速しています。 生成AIを組み込んだインフラ運用自動化や、自動化ソリューションの拡充によって、クライアントのDX実現・業務効率化を支援しています。 これらの事業展開を牽引し、より多くの企業の事業変革へ貢献するため、クラウドエンジニア/SREを募集します。 ────────────────────── 【このポジションが事業全体に与える影響】 このポジションは、HEROZの事業成長の要となる「自社AIプロダクト」と「AIソリューション」の両軸を、インフラ技術で支える極めて重要な役割を担います。 SREチームの活動がもたらす「高い信頼性」と「開発の高速化」は、プロダクトの顧客満足度向上、ひいては事業の継続的な成長に直結します。 また、生成AIを活用した運用自動化の取り組みを立ち上げフェーズから推進することは、HEROZ全体の生産性向上と、将来のさらなる事業拡大を可能にするための土台作りそのものです。 技術的な挑戦が、会社の競争力強化にダイレクトに繋がる、手応えの大きいポジションです。 ────────────────────── 【当ポジションの魅力】 1. 世界最高峰の将棋AIを生んだHEROZの、計算リソース特性が特殊なワークロード を支える挑戦 一般的なWebサービスとは異なる、AI特有の高負荷かつユニークな計算特性を持つワークロードを、安定的かつ効率的に動かす設計・運用に携わることができます。 2. 業界でもまだ事例の少ない 生成AI × インフラ運用自動化の領域 に、立ち上げ段階から関われる 完成された仕組みを引き継ぐのではなく、仮説検証・プロトタイピングを重ねながら、自分たちで運用の在り方を形にしていけるフェーズです。 3. マルチプロダクト/マルチクラウド横断のため、技術的な広がりが得られる 自社プロダクトとAIソリューション案件、両軸の多様なクラウド環境を横断することで、特定プロダクトに閉じない技術的な経験とスキルが得られます。 ────────────────────── 【チーム・働き方】 ・エンジニア自身が企画から実装まで裁量を持って活躍 ・リモートワーク中心：オンラインでの交流・議論が活発 ・個性と技術力を尊重し合う組織風土 ・オンオフのメリハリあるコミュニケーション ────────────────────── 【開発環境・ツール】 インフラ ・AWS（EC2, S3, Lambda, ECS, Bedrock, CloudFormation 他） ・Azure（VMs, Blob Storage, Functions, Container Apps, Machine Learning, IaCツール 他） ・Google Cloud (Vertex AI, Cloud Run, BigQuery) ・GPU/CPUサーバ 仮想環境 ・Docker その他 ・Google Workspace ・Microsoft Office 365 ・GitLab ・Backlog ・Slack 業務において積極的に生成AIを活用しており、特にエンジニアリングに必要なClaudeEnterpriseのアカウントは会社より提供されています。 ＜補足情報＞ ・応募時は履歴書・職務経歴書のご提出をお願い致します。 ・必要に応じて、リファレンスチェックをさせていただく可能性がございます。

■ 募集背景 HEROZグループは現在、「HEROZ 3.0」として「AI BPaaS」戦略を掲げ、AIに本格的に仕事を任せる時代を見据えた2大領域への経営資源集中を進めています。 一つは、「HEROZ ASK」を中核とするAI BPaaS領域（HEROZ Cowork構想）。 もう一つは、バリオセキュアを中核とするAI Securityエージェント領域（AI Security Cowork）です。バリオセキュアは2026年6月に株式交換による完全子会社化が完了し、HEROZグループとの一体的な事業推進体制がさらに強化されました。 この2大領域を軸に、グループ全体でのAIトランスフォーメーション（AIX）を加速させていく中で、グループ横断のIT基盤を支えるCSEグループの体制強化が急務となっています。守りと攻めのIT両面を担うCSEグループの一員として、グループ全体のDX推進をともに進めていただける方を募集します。 ■ CSEグループについて CSEグループは「守りと攻めのIT」を目指すチームです。セキュリティ強化・業務効率化・シナジー創出を通じて、グループ全体の競争力を高めることがミッションです。 少人数の組織だからこそ、一人ひとりが持てる裁量と影響範囲が大きく、「自分が決めた」と言える仕事が積み重なります。AWSのインフラを触りながら、SaaS選定の提案もして、セキュリティポリシーの整備にも関わる。そういった幅の広さが、このポジションの特徴です。 ■ 仕事内容 HEROZ株式会社のCSE（コーポレートソリューションエンジニア）として、グループ全体のIT環境の設計・構築・運用を担っていただきます。 ミッションは一言で言うと、「社員が最大限のパフォーマンスを発揮できるIT環境をつくること」です。国内トップクラスのAIエンジニアをはじめ、高い専門性を持つコンサルタントやコーポレートスタッフが多数在籍するHEROZグループにとって、ITインフラの品質は事業競争力に直結します。あなたが整えたインフラの上で、日々の意思決定とプロダクト開発が動いています。 【具体的な業務内容】 ・Linuxサーバーの運用・管理（Ubuntu環境での日常運用・障害対応・パフォーマンス改善） ・業務システムの運用・保守（社内ポータル・各種SaaSの管理・障害一次対応） ・ネットワーク機器の設定・管理（ルーター・スイッチ・ファイアウォールの設定変更・増強対応） ・AWSの運用（EC2・S3・Lambda・Amplify・Cognito・API Gateway等の日常運用） ・SaaSの導入提案・設計・運用（Google Workspace・Microsoft 365・Netskope等のセキュリティツール含む） ・PCのキッティング・アカウント管理・ライセンス管理 ・IT機器増強時の機器選定・ネットワーク設計・発注・受入テスト ・グループ全体のISMS統合（セキュリティポリシーの統一・情報資源の一元管理） ・セキュリティ対策計画の策定・実施 ※入社後はご経験やご希望に合わせながら、記載の業務に限らず幅広いグループ横断プロジェクトに関わっていただくことを想定しています。 （変更の範囲：会社が定める業務全般） ■ 入社後に期待すること ・入社1ヶ月： 既存のIT環境・運用ルール・ツール構成をひとつひとつ把握しながら、チームメンバーや社内の関係者と関係を作っていくことが最初のゴールです。わからないことは遠慮なく聞いてください。この組織は、「知らないことを正直に言える人」を歓迎しています。 ・入社3ヶ月： Linuxサーバー・AWS・ネットワーク機器の日常運用を、チームのサポートを受けながら自分の手で動かせる状態を目指してください。障害が起きたときに「まず何を確認するか」が自分の言葉で言えるようになることが、この時期の目安です。 ・入社6ヶ月： 現状の運用の中で「ここはもっとこうできる」と感じた箇所を、提案して実行に移してください。ツールの選定でも、手順の自動化でも、セキュリティポリシーの見直しでも構いません。「気づいた人が動ける」文化がCSEグループにはあります。 ■ 会社・開発環境について 【インフラ環境】 計算機（GPUサーバー・CPUサーバー）、AWS（EC2・S3・Amplify・Lambda・Cognito・API Gateway・CloudFormation等）、Azure、Docker 【その他ツール】 Google Workspace、Microsoft 365、GitLab、Redmine、Slack 【社内アンケートより（社員の声）】 「小さい会社なので、自立したスタイルで業務が進められると思います。人数が少ないことによる大変さもありますが、充実感を感じる環境だと思います。」（ビズネス職） 「課題解決の方法をエンジニアの裁量で決めて試すことができる。計算リソースが豊富なため手法の選択肢が計算リソースで制限されない。」（エンジニア職） ■ 当社について 私たちは、AI革命を起こし、「驚きを心に」をコンセプトに、世界を驚かすサービスを創出することを目指しています。その実現のため、テクノロジーの力を最大限に発揮しつつ、とにかく面白く、人が驚くようなことを追求しています。 将棋電王戦でプロ棋士に勝利したponanza開発者、世界コンピューター将棋選手権優勝のApery開発者、最大手IT企業の研究所出身の開発者、東工大の博士課程を修了した開発者など、多様なスーパーエンジニアや、東大生・東工大生のインターンなどトップレベルの技術力を持つ優秀なエンジニアが揃っています。

【ポジション概要 / ミッション】 このポジションは、生成AIやAIモデルを顧客の業務で実際に使い続けられるシステムに仕上げるソフトウェアエンジニアです。 当社は将棋AI「Ponanza」で名人に勝利した技術的DNAを源流に、金融・建設・製造・エンタメをはじめとした日本の基幹産業に、生成AI・予測AI・最適化AIを組み込むフェーズにいます。顧客のAI活用は「PoCで可能性を確かめる」段階から、業務ワークフローに組み込み、毎日使われる段階へ移りました。 この段階で価値を決めるのはモデルの精度だけではなく、データの流れ・システムの構成・運用のしやすさ。AIが業務の中で動き続けるための設計と実装こそが今いちばん求められている力です。 あなたのミッションはWeb開発で培った設計力と実装力を武器に「AIを顧客のビジネスにどう組み込めば業務が変わるか」を形にすることとなります。 LLMやAIの専門家である必要はありません。動くシステムを自分の手で成立させてきた経験がこの仕事の土台になります。 【募集背景】 生成AIを業務に組み込む案件が金融・建設・製造の各領域で増え続ける中、AIをシステムとして成立させ本番運用まで責任を持てるエンジニアが不足してきています。AIエンジニアとソフトウェアエンジニアが同じチームで協働する体制へ移行した今、Web・クラウドの設計力を持つ方を迎え、案件の推進力そのものを高めたいと考えています。 【入社時の役割】 入社後の業務・役割は、ご経験とご志向に応じて決定します。 ・プレイヤーとして：LLMエージェントやRAGを組み込んだWebサービスの設計・開発を担い、自身の担当領域を自力で完遂していただきます。 ・リーダーとして：エンタープライズ開発やチームリードのご経験を活かし、プロジェクトEMとともに案件とチームを牽引していただきます。 いずれの場合も、半年〜2年で次の等級（テックリード／プロジェクトマネージャ／組織マネージャ）を目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・顧客業務に即したソリューションソフトウェアの開発・テスト（LLMエージェント／RAG／AIを含む） ・顧客業務で活用するためのデータフローやシステムアーキテクチャ設計 ・クラウド上のWebサービスとして成立させるためのアプリケーションアーキテクチャの設計 ・AIエンジニアが開発したモデル・ロジックを、システムへ組み込むための設計・実装 ・運用中ソフトウェアの不具合調査・修正・機能追加 ・新しい技術・フレームワークのキャッチアップと、案件に合わせた技術選定 ・（リーダーとして入社の場合）プロジェクトEMと協力したプロジェクト牽引、タスク割り当て・進捗管理・レビュー 【プロジェクト例】 ・企業社内文書の対話検索システムの構築（製造業、建設業、金融業など） ・企業法務業務を支援するLLMエージェントの構築実験・開発 ・東洋エンジニアリング株式会社様とのプロジェクトで、プラント設計業務における図面チェックを支援するシステム（AI for U）を開発 ・図面のチェックや整合性確認などを行う画像認識エージェント（VLM・専用モデル）の開発 ・株式会社竹中工務店様との共同プロジェクトで、構造設計業務を支援するAIモデルを開発 ・SMBC日興証券株式会社様の株式ポートフォリオ診断AI ・静銀信用保証株式会社様の住宅ローン不正検知AIシステム ・一次産業・建設系のセンサー情報の分析・可視化・異常検知システムの構築 ・株式会社ポケモン様との「Pokémon Battle Scope」 ・日本科学未来館様とのAIスーツケース音声対話機能開発 ・他、金融・建設・製造業界等のお客様との未公開案件が多数 ※業界知識は入社後にキャッチアップ可能です。未知の業界の業務を理解しに行くことを楽しめる方を歓迎します。 【チーム体制と入社後の立ち上がり】 組織：5〜10名の少数精鋭チームが4つあり、顧客の業界領域ごとに分かれています。各チームにAIエンジニアとソフトウェアエンジニアが在籍し、EMと協働します。 ・入社後1〜3ヶ月：既存プロジェクトに参画し、HEROZでの開発・顧客対応の進め方に慣れていただきます。 ・入社後3〜6ヶ月：担当領域の設計・実装を自ら主導していただきます。 ・入社後6ヶ月〜1年：ご志向に応じて、プロジェクトの牽引や技術選定の主担当、メンバーのレビューへと役割を広げていただきます。 ※立ち上がりの時期は、ご経験や業務への適応状況に応じて前後します。 【このポジションの希少価値 / 3年後のあなた】 ・AIを動かし続ける設計者になれます。 生成AIのAPIを呼び出すだけのエンジニアは増えています。一方で、AIをエンタープライズの業務システムに組み込み、運用まで成立させられるエンジニアは、まだ市場に多くありません。Web開発力に「エンタープライズ×AI」の実績を重ねることで、AI時代に希少なフルサイクルの人材になれます。 ・AIエンジニアと同じチームで技術の幅が広がります。 将棋AI開発で培った探索・最適化の思想と、最新の生成AI技術が交差する環境です。隣の席のAIエンジニアと日常的に議論しながら、システムとAIの両方の解像度を上げていけます。 ・上場企業の安定基盤の上で、裁量を持って動けます。 ・技術選定の裁量、顧客への提案機会があります。 ・キャリアパスは一本道ではありません。 テックリード（エキスパート）、プロジェクトマネージャ、組織マネージャなど、上級ポジションへの道が複数開かれています。 【開発環境・技術スタック】 言語：Python（メイン）、TypeScript、Go 等 クラウド：AWS／GCP／Azure（プロジェクトにより選定） AI／LLM：HEROZ ASK（自社開発AI SaaS）、Claude Enterprise、ChatGPT、Gemini、社内LLM基盤、LangChain、LlamaIndex、LangGraph 等 インフラ：Docker、Kubernetes、Terraform 計算資源：NVIDIA製高性能サーバを社内完備。クラウドGPUとのハイブリッド運用 開発手法：アジャイル（スクラム）及びウォーターフォール型。技術選定はチーム裁量 業務において積極的に生成AIを活用しており、開発等に必要なClaude Enterpriseのアカウントは会社より提供されています。

▍募集背景 HEROZは将棋AIで世界を驚かせた技術者集団で、東証スタンダード上場企業です。 BtoB SaaS事業のHEROZ ASKは、累計430社・ARR2億円を突破し、2026年4月に貢献利益ベースでの単月黒字化を達成しました。 解約率は低く、使われ続けています。ただ、新規を獲得するスピードが足りていない。営業が属人化していて、SFAにデータが入っておらず、再現性のある仕組みがまだできていない。 これが今の状態です。 ARR100億円の事業を実現するため、今ここを作りきれる人間が必要です。勝っている会社のオペレーションを回すキャリアは、選ぼうと思えば選べます。ただ、ゼロから仕組みを作ったという経験は、そういう場所では積めません。 ▍HEROZ ASKとは 社内に眠るデータを現場で使える知識に変える、様々な産業に対応できるAIアシスタントサービスです。文書・音声・業務システムのデータを横断的に探索・要約・翻訳し、現場担当者の判断を即座にサポートします。 Microsoft CopilotはOffice環境を前提にした汎用AIです。 HEROZ ASKが入り込もうとしているのは、音声や専門文書が散在するレガシー産業の現場です。 実際、顧客からよく言われる言葉があります。 「Copilotは試したけど、うちの業務には合わなかった」。 特に非構造化データが大量にある会社では、汎用AIでは対応しきれない領域がある。そこに業界固有の知識ごと入り込んでいくのがHEROZ ASKのやり方です。 今一番使われているのは建設・不動産系で全体の3〜4割。 中堅ゼネコンや設備工事会社で、現場監督や施工管理担当が図面・仕様書・過去の施工記録を横断検索するという使い方が定着しています。ベテランの暗黙知を若手が引き出せるようになる、という文脈です。次いで製造・金融がそれぞれ1〜2割。エンタープライズはこれからというフェーズです。 技術面では、非構造化データの構造化と将棋AIで培った機械学習のノウハウが下地にあります。現在はMCP連携によるAIエージェント機能の開発も進んでいます。 ▍このプロダクトは、本当に売れるのか みなさんが最初に確認したいのは、おそらくここだと思います。 正直に話します。 ■ 勝てる案件の共通点 私たちが受注する案件には、共通したパターンがあります。 ひとつは「大手ベンダーへの一極集中に不安を感じている」顧客です。 Microsoft環境はすでに入っている。でもAIの未来をMS一社に賭けていいのか。 そういう経営レベルの問いを持っている会社に、特定のモデルに縛られないマルチモデル環境という選択肢を提示できる。値引き合戦ではなく、経営の意思決定に食い込む商談ができる。これが大手不動産デベロッパーや金融機関で刺さった理由です。 もうひとつは「内製やPoCで失敗した」顧客です。 「作ってはみたけど、誰も使わない」——AI導入で最もよくある課題です。 AIの価値は理解している。失敗の痛みも知っている。あとは正解を持っていくだけ、という状態の顧客に対して、現場の実業務にフィットする専用ボットを作ると「あ、これは使える」が口コミで広がる。大手製造・専門商社での数十名から数百名規模への急成長は、この文脈で起きています。 ▼ 顧客の口から実際に出た言葉 「ポッと出のツールじゃない。将棋AIからの歴史に、ここなら任せられると思えた」 「複数のモデルを見た。でも組織で安全に、オールインワンで使うならASK一択だった」 「金融の厳しい基準もクリアするマスキングが、喉から手が出るほど欲しかった」 「使わない人の分を使う人に回す。コストを最適化しながら社内データと連携できた」 共通しているのは、機能ではなく信頼と組織運用の現実理解で選ばれているということです。値引き合戦に巻き込まれない、価値で勝てる。それがこのプロダクトの戦い方です。 ■ 私たちが負けるパターン Google WorkspaceやMicrosoft 365をすでに全社導入していて、「GeminiやCopilotの標準機能で十分」と判断された場合は厳しい戦いになります。また「とにかく安く、無制限でAIに触りたいだけ」という層にも負けます。HEROZ ASKは組織の業務プロセスに入り込んで価値を出すことに特化しているため、単なる無制限チャットを安く求めている顧客にはオーバースペックです。 弱点を把握した上で、勝てる顧客に集中する。それがこのポジションの戦い方だと考えています。 ▍今、市場で何が起きているか 「とりあえずAIを触ってみた」の時代は、もう終わりました。 2023〜2024年はどの会社もAIのPoCを試みましたが、本番稼働まで持っていけていないケースがほとんどでした。「作れた」と「全社で安全に回せる」の間には、大きなギャップがある。 今、多くの大企業が同じ壁にぶつかっています。 内製でAIチャットを作ってはみたが、運用とセキュリティで詰まった。 汎用AIでは現場の専門業務に対応しきれない。 そこにHEROZ ASKの勝ち筋があります。 ガバナンスとデータ接続の土台を握ったプレイヤーが勝つ。私たちは、まさにその土台を取りに行っています。 3年後、HEROZ ASKが目指すのは「日本のミッドエンタープライズ〜大手産業における、セキュアなAI運用・ガバナンスの標準インフラ」です。 製造・建設・インフラ・不動産・金融。 この国の基幹を支える業界で、「AIを入れるなら、まずHEROZ ASKを呼ぶ」という状態をつくります。 ▍執行役員・久保からのメッセージ 今のセールス組織は、整備の余地が大きく残っています。 営業資料もトークスクリプトも価格設定も、まだ各自のやり方で動いています。 ここを自分たちで作れると思える人には、これ以上ない環境です。 私自身、前職で予算も人もない状態から新規事業をゼロで立ち上げた経験があります。 プロダクトの仕様が途中で変わる中、自分でヒアリングして資料を作ってクロージングまでやっていた。今のHEROZ ASKの状況は、あのときと似ています。 ARR100億円への最大のボトルネックは何か。正直に言います。 プロダクトでも、市場でも、競合でもない。 「目の前にある業界特化の勝ちパターンを、再現性をもって仕組みにしきれていないこと」です。 個社の成功事例はあります。でもそれを「製造ならこのボット、この提案、このROI試算」という形で、誰でも再現できる仕組みにする作業が、まだ道半ばです。それをひとつずつ、1業界ずつ作り上げていくことが100億円への階段の一段目になります。 求めているのは、営業スキルがあることは前提として、その上でチーム全体で事業を創れる人です。 どうしますかではなく、こうしようと思いますがどう思いますかという相談ができる人。 仕組みがないことを理由に立ち止まるのではなく、ないなら作ればいいと動ける人。 そして顧客に対して誠実であること。 AIプロダクトは期待値が先行しやすい領域だからこそ、できることとできないことを正直に伝えた上で信頼を作っていくスタイルを大切にしています。一緒に創り上げる仲間を募集します。 ▍チームについて 現在ASKはマーケ、FS、CS、PdM、エンジニアで構成された少数精鋭チームです。 入社後の直属上司は執行役員・久保になります。東証スタンダード上場企業の安定した財務基盤のもと、事業の原型を自分の手で作るという経験が積める環境です。 ▍このポジションで働くということ 世界一の将棋AIを開発したエンジニアが社内にいます。自社プロダクトの開発力・製品力に自信を持って新規営業ができる環境です。AI業界が未経験でも、技術の裏付けがある状態で顧客の前に立てます。 加えて、自社プロダクトを中心に様々なAIツールを活用して効率よく働くスキルが自然と身につく環境です。「AIを売る人間がAIを使いこなしていない」という状態にはなりません。 ▍具体的な業務内容 ① AIコンサルティングとハイブリッド提案 エンタープライズ企業・レガシー産業へのトップダウンアプローチです。 顧客の業務フローを深く理解した上で、HEROZ ASKによる標準化と受託開発チームとの個別開発を組み合わせた提案をします。プロダクトで解くか、開発で解くか、組み合わせるか。その設計から担うのがこのポジションです。 ② 新規業界の自力開拓 建設・製造・金融を中心に特定業界へ深く入り込んで、この業界ならHEROZ ASKというポジションを自分で作っていく。業界もターゲットも自分で設定して動けることが求められます。 ③ 営業プロセスの構築 営業資料・トークスクリプト・価格設定をゼロから作って検証します。SFAを使った再現性ある営業プロセスの設計まで担います。 ④ クイックウィンの創出 契約よりも、顧客が実際に使い始めるところまで持っていくことを重視しています。 SMBであれば契約から3ヶ月以内に現場で日常的に使われている状態を作ることが最初のゴールです。要望をそのまま受け入れるのではなく、代替案の提示やお断りも含めて案件の価値を最大化します。 ▍入社後のミッション ・1〜3ヶ月：基盤づくりとクイックウィン創出 既存顧客の営業案件・導入プロジェクトに合流し、SMB向けに1件以上のクイックウィン（受注/導入成功）を獲得します。「なぜ売れたか」を言語化し、チームで共有できるナレッジに落とし込むことがこのフェーズのゴールです。 ・4ヶ月目以降：難度アップと拡張 エンタープライズ向けのコンサルティブセールスを推進します。 複数部門・法務/セキュリティ審査への対応を含む複雑な商談を担いながら、受託開発部門との連携によるソリューション提案型案件を創出します。新規業界・新規プロダクトへの展開戦略は、仮説立案→検証→優先順位付けのサイクルで自分が主導します。 ▍このポジションで得られること SaaSの標準提案と自社開発を組み合わせた提案を両方担える経験は、次のキャリアで使えます。プロダクトで解くか、開発で解くか、その組み合わせかを顧客の課題から逆算して設計できる営業は、市場でまだ少ない。 そして何より、売上が伸びている会社にいたのではなく、事業の原型を自分の手で作ったという経験が残ります。

▍BLOOMWORKSとは BLOOMWORKSは、HEROZ株式会社が提供する、採用のAI導入と内製化を支援するサービスです。採用代行(RPO)で終わらず、AI導入を顧客の現場で実装し、お客様自身が採用に勝てる状態になるまで伴走して、最後はフェードアウトします。 ▍募集背景と事業責任者 小林からのメッセージ 資本力のある企業だけが勝つ。今の採用市場を、私たちは根本から変えます。 私自身の出発点は採用担当ではなく、事業を創り伸ばす側でした。だからこそ、企業がリクルーターをコストとしてしか見られない現状や、優秀なリクルーターでさえ日程調整業務などに忙殺されている現実を、ひどく悔しいと思っています。 私たちはHEROZグループとして自社の採用活動に本気でAIを実装し、その実践知を体系化しました。内定承諾率78%超・直接採用比率80%超・採用コスト削減年間6,000万円超。これは外部に委託して出た数字ではなく、自分たちが現場で手を動かして積み上げた実績です。 AIを入れる目的は、人の仕事を奪うことではありません。人がやるべき仕事(候補者との対話、魅力づけ、意思決定)に時間を使えるようにすることです。ただ、導入が止まるのは、いつも技術ではなく人の納得です。だから私たちは、担当者と向き合い、意見が割れる場面で合意を作れる人を探しています。 ▍ポジション概要 あなたは、クライアントの採用コンサルタントとして、自分の案件を持って現場に立っていただきます。人事責任者や現場責任者、時には経営層と向き合い、採用戦略の設計からAI導入の実装、内製化までを担います。 事業開発フェーズにあるBLOOMWORKSでは、既存クライアントへの追加提案や、新規案件の提案にも関わります。クライアントの成果を出しながら、次の提案まで担える人を求めています。 ▍託すミッションと具体的な業務内容 クライアントの採用チームが、BLOOMWORKSなしでも採用に勝てる状態を作ること。 AI導入支援・KPI設計・採用プロセスの標準化を通じて、クライアントの採用内製化を実現するまで伴走し、フェードアウトする。この一連のプロセスを、再現性ある型として確立することが、あなたに託すミッションです。 具体的な業務内容は以下のとおりです。 1.担当プロジェクトのゴールを定め、クライアントと社内メンバーを巻き込みながら、期限までに推進する(プロジェクトマネジメント) 2.クライアントの人事責任者・現場責任者・経営層との対話を通じた、採用課題の整理と合意形成 3.採用戦略設計・KPI設計・進捗管理の伴走支援 4.HEROZ ASK・Copilot等のAIツールを活用した、採用業務の自動化・内製化の設計と導入 5.スカウト運用・求人票作成・面接設計等の採用実務のコンサルティング 6.既存クライアントへの追加提案、新規クライアントへの提案への参画 7.サービス品質の標準化・マニュアル整備・ナレッジの蓄積 8.事業責任者・取締役と連携した新サービス・プロダクトの開発への参画 リクルーティングFDEについて、補足します。コードを書くエンジニア職ではありません。顧客の現場課題をAI導入の要件に翻訳し、社内のエンジニアと協働して形にし、現場に定着させる役割です。AIツールを自分で使い倒す姿勢は求めますが、プログラミング経験は不要です。 ▍現状の課題 正直に書きます。BLOOMWORKSのCSは、まだ「個人の能力で成果を出している」段階です。プロジェクトの進行・品質管理・ナレッジ共有、いずれも属人的な部分が残っています。案件も潤沢にあるわけではなく、コンサルタント自身が提案にも関わって、案件を広げていくことが求められます。 これはリスクではなく、あなたが設計者になれる余白です。 採用支援の型を作りながら、事業そのものを一緒に育てる。そういう仕事です。完成された組織の中で決まったことをやりたい方には向きません。型のないところから型を作り、事業を前に進めることに燃える方を探しています。 ▍この環境で得られる他にはない経験 ・採用支援×AI導入という、国内でまだ確立されていない領域の最前線で専門性を積めます。RPOの先にある、リクルーティングFDEという立ち位置を経験できる場所は、多くありません。 ・事業責任者・取締役と直接連携しながら、事業の仕組みそのものを設計できます。 ・クライアントの採用チームが自走できた瞬間を、最も近い場所で体験できます。 ・上場企業の安定基盤の上で、スタートアップ並みの裁量と速度で動けます。 ＜補足情報＞ ・応募時は履歴書・職務経歴書のご提出をお願い致します。 ・必要に応じて、リファレンスチェックをさせていただく可能性がございます。

▍募集背景と事業責任者 小林からのメッセージ ────────────────── 資本力のある企業だけが勝つ。今の採用市場を、私たちは根本から変えます。 私自身の出発点は採用担当ではなく、事業を創り伸ばす側でした。だからこそ、企業がリクルーターをコストとしてしか見られない現状や、優秀なリクルーターでさえ日程調整業務などに忙殺されている現実を、ひどく悔しいと思っています。 この業界の負の構造を変えるために、私たちはHEROZグループとして自社の採用活動に本気でAIを実装し、その実践知を体系化しました。内定承諾率78%超・直接採用比率80%超・採用コスト削減年間6,000万円超。これは外部に委託して出た数字ではなく、自分たちが現場で手を動かして積み上げた実績です。 私たちの約束はシンプルです。「AIネイティブな採用のやり方」をお客様自身ができるようになるまで、やってみせて、教え続ける。それがBLOOMWORKSのすべての支援を通じて目指すゴールです。 今、私たちはその約束を6つの領域で具体化しています。採用サイトのリニューアル・KPI管理の自動化・候補者体験の標準化・AIトレーニングプログラム・採用視点の人事評価制度設計・MCPによる既存システムとのAI連携。これらをPhase01（AI導入代行）→Phase02（ティーチング）→Phase03（コーチング）の3フェーズで伴走し、最終的にはBLOOMWORKSが不要になる状態を作ってフェードアウトします。 ただ、正直に書きます。私たちはまだ完成された組織ではありません。 25プロジェクト以上が同時進行する今、個人の能力でプロジェクトを回している部分がまだ残っています。誰がやっても再現できる採用支援の型を作り、チームをスケールさせる。その仕組みを最初から一緒に作れる人を、今探しています。 完成された組織の中で決まったことをやりたい方には向きません。型のないところから型を作ることに燃える方と、一緒にやりたいと思っています。 ▍ポジション概要 ────────────────── 現在のCSチームは3名体制です。あなたには、このチームのマネジメントを担いながら、自らもクライアントの採用コンサルタントとして現場に立ち続けていただきます。 事業開発フェーズにあるBLOOMWORKSでは、案件獲得のために営業への染み出しも求められます。CSとしてクライアントの成果を出しながら、新規案件の提案・クロージングまで担える両刀の人材を求めています。 ▍ 託すミッションと具体的な業務内容 ────────────────── クライアントの採用チームが、BLOOMWORKSなしでも採用に勝てる状態を作ること。 AI導入支援・KPI設計・採用プロセスの標準化を通じてクライアントの採用内製化を実現するまで伴走し、フェードアウトする。この一連のプロセスを再現性ある型として確立し、CSチームがスケールできる体制を作ること。さらに事業開発フェーズにある今、新規案件の獲得にも主体的に関わることがあなたに託すミッションです。 具体的な業務内容は以下のとおりです。 1.クライアントの採用戦略設計・KPI設計・進捗管理の伴走支援 2.HEROZask・Copilot等のAIツールを活用した採用業務の内製化支援 3.スカウト運用・求人票作成・面接設計等の採用実務のコンサルティング 4.新規クライアントへの提案・クロージングを含む営業活動への参画 5.CSチームのマネジメント（メンバー2名の業務設計・育成・評価） 6.サービス品質の標準化・マニュアル整備・ナレッジ管理 7.事業責任者・取締役と連携した新サービス・プロダクト開発への参画 ▍ 現状の課題 ────────────────── 正直に書きます。BLOOMWORKSのCSは、まだ「個人の能力で成果を出している」段階です。プロジェクトの進行・品質管理・ナレッジ共有、いずれも属人的な部分が残っています。案件も潤沢にあるわけではなく、CSマネージャー自身が営業として動き、案件を取りにいくことが求められます。 これはリスクではなく、あなたが設計者になれる余白です。 採用支援の型を作りながら、事業そのものを一緒に育てる。そういう仕事です。完成された組織の中で決まったことをやりたい方には向きません。型のないところから型を作り、事業を前に進めることに燃える方を探しています。 ▍ この環境で得られる他にはない経験 ────────────────── 1.採用支援×AI導入という、国内でまだ確立されていない領域の最前線で専門性を積める。 2.事業責任者・取締役と直接連携しながら、事業の仕組みそのものを設計できる。 クライアントの採用チームが自走できた瞬間を、最も近い場所で体験できる。 3.3年後のキャリアパスとして事業責任者・新規サービス立ち上げのコアメンバーへの道がある（ARR2.5億円・認定制度・AIプラットフォーム展開）。 ▍ 3年間のキャリアステップ ────────────────── 1年目：クライアントの採用コンサルタントとして現場で成果を出しながら、新規案件獲得の営業活動に参画。CSチームの標準化・仕組み化を推進する。 2年目：チームのマネジメントを本格化し、CSチームが自走できる体制を確立する。AI採用プラットフォームの認定制度設計に参画する。 3年目：BLOOMWORKSのARR2.5億円達成に向けた事業の中核を担う。新規サービス・プロダクト開発のコアメンバーとしてのキャリアパスが開く。 ＜補足情報＞ ・応募時は履歴書・職務経歴書のご提出をお願い致します。 ・必要に応じて、リファレンスチェックをさせていただく可能性がございます。

＜募集背景＞ BLOOMWORKSの支援が広がるなかで、クライアントの採用活動を実務として前に進める採用FDEの体制を強化します。 本ポジションが担うのは、採用業務の代行だけではありません。クライアントの採用チームに伴走します。どう改善・運用するのかを共有しながら、最終的にクライアント自身が再現できる状態まで支援することがこの仕事の本質です。 ＜BLOOMWORKSについて＞ BLOOMWORKSは、HEROZ株式会社（東証スタンダード市場上場）が提供する採用特化型FDEサービスです。 HEROZはAI技術を活用したサービスの企画・開発・運用を本業とする企業で、自社採用においても同じ技術力を発揮し、2022年から採用計画を達成し続けてきました。内定承諾率78%以上、ダイレクトリクルーティング比率80%以上、年間採用コスト削減6,000万円以上という実績を、外部企業でも再現するために事業化したのがBLOOMWORKSです。 BLOOMWORKSが目指すゴールは、採用支援を通じてクライアントが「AIネイティブな採用活動」を自分たちで主導できる状態をつくることです。採用サイトのリニューアル、採用KPI管理・会議体・コミュニケーション設計、候補者体験（CX）運用マニュアル作成、AI活用力向上トレーニング、採用視点の人事評価制度設計、生成AIと採用ツールのMCP連携開発まで、採用活動の全フェーズをAIを使って内製化できるよう支援します。 ＜ミッション＞ 採用活動の現状を可視化し、採用KPI・候補者体験・採用実務・AI活用を一つの運用に統合することで、クライアントの採用チームが継続的に成果を出せる状態をつくること。 ■具体的な業務内容 ・採用担当者や現場責任者との定例運営 ・母集団形成、採用チャネル運用 ・ビズリーチ、リクルートダイレクトスカウト、AMBI、ミドルの転職・Green等の求人票更新 ・応募状況確認、改善提案 ・人材紹介会社への求人説明、推薦状況管理、フィードバック品質改善 ・スカウト対象者の抽出、検索条件設計、文面改善、配信運用、返信対応 ・チャネル別の採用成果、採用単価、歩留まり分析と運用方針見直し ・候補者体験（CX）運用設計・実行 ・応募者対応、書類選考依頼、面接日程調整、選考結果連絡、候補者フォロー ・選考停滞の特定と対応品質、スピードの改善 ・採用担当者、面接官。エージェント向け運用マニュアル作成・更新 ・HRMOS・HERP・sonar等のATSを用いた候補者情報・選考ステータス・タスクの整備 ＜現在の課題＞ この仕事では、運用が未整備な状態から入ることを前提とします。採用計画が日々のタスクに落ちていない、KPIが集計されても改善に使われていない、候補者対応の期限や内容が標準化されていないといった課題を扱います。 決められた手順を守るだけでは成果が出ません。どの採用業務を優先するか、どこにボトルネックがあるか、何をテンプレート化し何を人が判断すべきかを自ら整理し、関係者と合意し、実行までやり切る必要があります。 ＜得られる価値＞ ・採用KPI設計・候補者体験・採用オペレーション・母集団形成・AI活用を一気通貫で担えます ・単なるRPO業務ではなく、採用活動の課題診断・業務設計・改善提案・内製化支援まで経験できます ・東証スタンダード市場上場のAI企業が自社で実践・検証してきた採用ノウハウを実務で学べます ・AIを採用実務へ実装し、業務品質と速度を両立させる実践経験を得られます ・自ら設計・実装した運用が、採用リードタイム・候補者体験・直接採用比率・採用コストなどの成果へつながります