チーム・組織の役割

私たちは、SaaSを導入しても現場で使いこなせない、人が足りないという中小企業の現実に対し、「業務の完了」という成果そのものを届けるBPaaS（Business Process as a Service）事業を展開しています。当社の強みは、90万社以上が利用する「Chatwork」を入口に、ノンコア業務ソリューションをAIと人の協働で実現するサービスです。
本ポジションは、BPaaS事業の心臓部となるAIエージェント・業務実行基盤の開発を担うエンジニアです。
従来のSaaSが「ツールを提供して終わり」だったのに対し、私たちはAIが業務を実行し、人がAIを監督・補完するという新しいモデルを構築しています。プロダクト単体では精度の壁がある領域も、人とAIの協働設計により突破し、顧客の業務課題を直接解決できる点が最大の特徴です。
立ち上げ期の少数精鋭チームで、AIエージェントの設計思想からアーキテクチャまで大きな裁量を持って開発に携われる環境です。

参考記事

【インタビュー】kubell管掌執行役員CPO 徳原
https://days.kubell.com/posts/250701_3/
【インタビュー】kubell管掌執行役員CTO田中
https://days.kubell.com/posts/250701_2/
【Product/AI Talk】AgenticなBPOのあるべき姿 執行役員CSO桐谷
https://open.spotify.com/episode/34l7oRu0nRzcY7ndiwFV5V
藤井 note BPaaS「AI Workflow プラットフォーム」
https://note.com/kentaro_fujii/n/n73e0ac5b40aa

短期的な目標に対して実現出来ていない事

【多様な業務領域に対応するAIエージェントの拡張】
現在、特定の業務領域ではAIエージェントが稼働し成果が出始めています。この成功パターンを経理・労務・総務など他領域へ展開し、汎用性と専門性を両立したAIエージェント基盤へと進化させたいと考えています。

【精度と速度を両立するアーキテクチャの確立】
人とAIの協働を前提としたBPaaSでは、「AIが処理→人が確認・補正→AIが学習」というループを高速に回すことが求められます。このフィードバックループを効率的に実現するアーキテクチャの設計・実装を加速させる必要があります。

【スケーラブルな業務実行基盤の構築】
顧客数・業務量の増加に耐えうる基盤づくりが急務です。個別最適から全体最適へ、プロトタイプから本番運用品質へ。事業成長を支えるプロダクト基盤の強化をリードできるエンジニアを求めています。

業務内容

■ AIエージェント・コアモジュールの開発・Agentic Workflow、自律型AIエージェントの設計・実装
・VLMを活用したAI-OCR基盤の機能拡張・精度改善
・LLMのプロンプトエンジニアリング、出力品質のチューニング
■ プロダクト開発・仕様策定
・業務オペレーションチームとの連携による要件定義・仕様設計
・顧客フィードバックを基にした機能改善サイクルの推進
・MVP開発から本番運用までの一気通貫したデリバリー
■ 技術基盤の構築・改善
・AI処理パイプラインの設計・最適化
・精度評価・モニタリング基盤の構築
・スケーラビリティを考慮したアーキテクチャ設計

技術スタック

【バックエンド】
・開発言語：Python, TypeScript
・AIエージェント開発：LangChain, Strands Agents
・ブラウザ自動操作：Playwright
・テスティング：pytest

【AI基盤】
・生成AIプラットフォーム：Amazon Bedrock, Google Vertex AI
・AIエージェント運用基盤：Amazon Bedrock AgentCore

【インフラ・DevOps】
・クラウド：AWS, Google Cloud
・IaC (Infrastructure as Code)：AWS CDK
・CI/CD：GitHub Actions, AWS CodeBuild

【開発ツール】
・バージョン管理：GitHub
・プロジェクト管理：JIRA
・ドキュメンテーション：Confluence, Miro
・コミュニケーション：Chatwork
・AIアシスタント：Cursor, Claude Code 等
・仮想化環境：Rancher Desktop（AIアシスタントローカル実行環境）

AI活用環境・取り組みについて

kubellでは、AIを事業の主軸に置くとともに、社内での積極活用を推進しております。

❶｜多数のAIサービスを利用可能
高品質且つ最先端なAIサービスを活用できる環境を整えております。
現在は、Claude Code MaxプランやGeminiを導入しており、その他のサービスもプロダクトの成長や個人の生産性に寄与するツールであれば活用可能となっております。

❷｜AI推進プロジェクトチームの立ち上げ
AIを積極活用して、開発生産性の向上、開発環境の整備を進めるためにAI推進プロジェクトチームを立ち上げております。現在では、AIによるコードレビューへの取り組み他、様々な施策を進めています。

❸｜グループを跨いだAI活用に関する情報交換
毎週、AI活用事例の共有や相談などを気軽におこなうことができる機会をグループ横断で実施しています。良い取り組みはシェアしあうことで、組織全体の開発生産性の向上に繋げています。

※以下すべて
・Pythonを用いたWebアプリケーション開発経験（3年以上目安）
・生成AI / LLMを活用した開発またはプロトタイピング経験
・クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）での開発経験
・ビジネスレベルの日本語コミュニケーション能力

※上記に加えて以下のマインドセット
・先端技術の活用自体を目的とせず、顧客への価値提供を最重視できる方
・AI領域の急速な進化に対応し、継続的に学習・アップデートできる方

【特に歓迎】
・生成AI / LLMをプロダクトに組み込み、本番運用した経験
・LangChain、LlamaIndex等のLLMフレームワークの活用経験
・新規プロダクトの立ち上げにおける0→1開発経験
【あれば尚可】
・自然言語処理（NLP）/ 機械学習の研究・開発経験
・経理・労務・バックオフィス領域の業務知識
・クラウドインフラの設計・構築経験（可用性/セキュリティ/耐障害性を考慮）

・チームとしての目指す姿や、価値・生産性をより高めるために必要なアクションを示し自らがハンズオンで牽引できる方
・目標達成に向け、チームとしての優先度と最適なスピードを意識し、チームメンバーの行動量を最大化できるようサポートできる方
・異なる立場の関係者との調整を行い、チームメンバーそれぞれが、お互いのミッションにつながる共通のゴールをつくりだし協力関係を築くことができるようサポートできる方
・自らがチームの正しい行動や言動のおける共通認識を示し、チームとしての正しい行動を常に考え、倫理観を持った行動や言動が選択できるようサポートできる方