■mov について

株式会社movは、「日本のポテンシャルを最大化する」を使命に、インバウンド領域において多事業展開をしています。

・インバウンド支援事業：業界最大級のインバウンドビジネスメディア『訪日ラボ』の運営やインバウンド専門のコンサルティングサービスの提供を通じて、企業や自治体の取り組みを支援しています。

・店舗支援事業：店舗向け集客一元化プラットフォーム『口コミコム』により、MEO対策の提供だけでなくインバウンドの豊富な知見を活かし、海外媒体を含む多言語での店舗情報管理や口コミ分析にも対応しております。

・メーカー支援事業：外国人インフルエンサー向けセルフサンプリングサービス『trial JAPAN』を提供しています。拡散力のある在日外国人インフルエンサーに実際に商品を立替購入・使用いただき、商品体験を生み出すことで、インバウンドプロモーションの促進を行っていくプラットフォームです。

movはこれまで培ってきたインバウンド領域における実績やノウハウ・事業をベースに、データとテクノロジーを活用してこれからも新規事業を展開し、様々なクライアントの成長に貢献してまいります

■インバウンドのマーケットと、movの立ち位置について

バブル崩壊以降、日本は「失われた30年」と呼ばれる長期停滞に陥りました。1989年には世界時価総額ランキングトップ50社中32社が日本企業も、現在はトヨタ1社のみ。かつて世界を席巻した日本の製造業やテクノロジー企業は、グローバル市場での存在感を大幅に失いました。

日本は人口減少という構造的課題により、内需だけでの経済維持が難しい状況で、着目されているのはインバウンド市場。政府が掲げる訪日外国人6000万人および消費額15兆円という2030年の目標は、インバウンドへの期待・市場規模が大きいことを表します。実際、2025年は過去最高の9.5兆円の消費金額を記録。日本の政策として位置づけられた持続的成長市場であることがわかります。

注目すべきは、この巨大市場にまだ明確なリーディングカンパニーが存在しないということ。成長トレンドを受けて新規参入は増えていますが、「インバウンドといえばこの会社」という圧倒的なポジションを確立した企業はありません。

インバウンドマーケティングは、国内マーケティングの延長では通用しない、変数が多く高度な戦略が必要な領域。多様な国籍・言語・文化的背景への深い理解、複雑な流入経路の把握、政治・経済変動への対応力—これらすべてが求められる高難度ビジネスだからこそ、一度確立したノウハウは強固な競争優位性となります。

movは10年間この分野で実績を積み重ね、トレンドが来る前から市場を開拓してきた先駆者として、今まさに市場をリードするポジションにいます。

私たちが目指すのは、この成長市場で「インバウンドならやっぱり、mov」という不動の地位を確立すること。市場拡大のタイミングと、豊富な経験という2つのアドバンテージを活かし、インバウンド市場でナンバーワンポジションを築きます。

■このポジションについて

株式会社movが展開するプロダクトにAI機能を組み込むソフトウェアエンジニアを募集します。

現在は主力プロダクト『口コミコム』を中心に、大量の口コミデータと店舗情報を活用したAI機能の開発を進めており、レビュー返信生成・口コミ分析・社内業務支援などを本番運用しています。今後は口コミコムに留まらず、新規プロダクトを含むmov全体のAI活用を推進していくポジションです。

このポジションの軸は「ソフトウェアエンジニアリング」です。LLMは手段であり、目的は顧客に価値を届けるプロダクト開発です。業務課題を構造的に捉え、適切な技術選定とアーキテクチャ設計を行い、信頼性の高いAI機能として提供することを期待しています。

• LLM/生成AIを活用した新機能の構想・設計・開発
• Agent・Workflowパターンを使い分けた、プロダクション品質のAI機能の実装
• RAGやベクトル検索を活用したデータ活用基盤の構築・改善
• プロンプト設計・評価・改善サイクルによるLLM出力品質の継続的な向上
• スクラムチームの一員として、要件定義からリリースまで一貫して関わる

■具体的な業務内容

• TypeScript/Node.jsによるAI機能のバックエンド設計・開発・レビュー
• Mastra（AIエージェントフレームワーク）を用いたAgent/Workflowの設計・実装
• Vercel AI SDKを活用したOpenAI・Google Generative AI等のLLM API統合
• PostgreSQL + pgVectorによるRAGシステムの設計・運用
• Langfuse・Promptfooを用いたLLM実行履歴の管理・プロンプト評価
• 口コミコム本体（Ruby on Rails）との連携API開発
• AWS ECS上でのAI機能基盤の運用・改善

■プロダクトについて

『口コミコム』は、店舗事業者向けの集客一元化プラットフォームです。
Googleビジネスプロフィールを含む国内外31サイトの口コミ・店舗情報を一元管理し、AI分析による定量化を実現しています。
株式会社すかいらーくホールディングスやワタミ株式会社、西武鉄道株式会社など多くの大手企業に導入されているバーティカルSaaSです。

PMFを終え、今まさにグロースするフェーズにあります。これまでにコンサルティングで培ってきた本質的なマーケティング活動支援を、より多くの事業者に展開すべく、プロダクト/ビジネスサイドともに加速度的な成長フェーズにいます。

■開発チームについて

スクラムでの開発を採用し、スプリント内での要件定義から本番リリースまでの全工程をスクラムチームに委譲しています。

チームはメガベンチャーや大企業出身者からスタートアップ起業経験者まで、多様なバックグラウンドを持つメンバーで構成されています。
エンジニアコミュニティの運営・登壇や技術ブログへの発信を積極的に行う文化があります。

評価はチーム開発としてのアウトプット/アウトカムを重視しています。
技術力・リーダーシップなど各自の強みによる貢献が正当に評価される仕組みです。

■技術スタック

• Frontend: TypeScript, Vue.js
• Backend: Ruby, Ruby on Rails
• DB: PostgreSQL, Elasticsearch, Redis, BigQuery
• TestFramework: Playwright, Cypress, RSpec, Capybara
• Crawler: Puppeteer, TypeScript
• Infrastructure: ECS(Fargate), Terraform, Docker
• DevOps: GitHub Actions, CircleCI, Datadog, Sentry, Dependabot
• Tools: GitHub, Slack, Figma, Notion
• AI Tools: ChatGPT, Devin, Claude, Cursor

■movへの期待が高まっています

・2023年5月　観光庁が選ぶ「インバウンドベンチャー」選定
・2024年2月　Google for Startups「AI スタートアップ プログラム」採択
・2024年9月　Z Venture Capitalからの資金調達を実施。これにより、日本初の大手通信キャリア・IT系4社（NTTドコモ、KDDI、楽天グループ、ソフトバンクグループのLINEヤフーのCVC）からの同時出資を実現
・2025年1月　シリーズBを総額30億円でクローズ、累計調達額が50億円を突破
・2025年2月　株式会社PatheeをM＆Aによりグループ会社化
・2025年8月　インバウンドカンファレンス「THE INBOUND DAY2025」を開催
・2025年10月 グループ会社の株式会社PatheeをPMIを経て企業結合により経営統合
・2026年1月　日本経済新聞社「NEXTユニコーン」選出

クライアントの業績向上にコミットするサービス・姿勢と、それが故に辿り着いた、”ありそうでなかった”プロダクト/マーケットの着眼点、そして何よりそれを着実に形にしていくメンバーの強さに期待をいただいています。

movは今まさにグロースするフェーズにあります。
これまでにコンサルティングで培ってきた本質的なマーケティング活動支援を、より多くの事業者に展開すべく、プロダクト/ビジネスサイドともに加速度的な成長フェーズにしてまいります。

*1 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000734.000024246.html

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▼このポジションの仕事内容やカルチャーをより深く理解していただくための参考情報として、実際の現場や担当者の声に迫った記事をご紹介します。▼

エンジニア・スクラムマスター 藤原 悠士朗のインタビュー▼

良質なコミュニケーションが良質なプロダクトを生む。
https://note.com/mov_pr/n/n906ed9dbb8d6

エンジニアリングマネージャー 南谷 祐貴のインタビュー▼

拡大期の「口コミコム」を支える開発の裏側。技術で日本に貢献するエンジニアの仕事とは
https://note.com/mov_pr/n/n1f9166913c2b

プロダクト開発本部 プロダクトマネジメント部 部長 牧村 真吾のインタビュー▼

「ビジネスと開発の理想的な同期を」カオスを成長へ繋げる、movのPdM
https://note.com/mov_pr/n/n82a5b1077b66

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• Webアプリケーションのバックエンド設計・開発経験
• アプリケーションのアーキテクチャ設計や技術選定に関与した経験
• LLM API（OpenAI, Claude, Gemini等）を使ったアプリケーション開発の実務経験
• プロンプト設計・評価・改善のサイクルを回した経験
• 不確実性の高い技術領域で、自ら仮説を立てて検証・実装を進めた経験
• ビジネスレベル以上の日本語力（会話・読み書き） / Business-level proficiency in Japanese (speaking, reading, and writing)

• AIエージェントの設計・実装から運用までの実績
• RAG（Retrieval-Augmented Generation）の設計・実装経験
• 複数のLLM（Claude, GPT, Gemini等）の比較検証・使い分けの経験
• LLMの出力評価・品質管理の仕組みを構築した経験
• ベクトルデータベース（pgVector, Pinecone等）の運用経験
• Node.js/TypeScriptでのバックエンド開発経験
• Ruby on Railsでの開発経験
• AWS（ECS, Aurora, S3等）やGoogle Cloud（BigQuery等）でのインフラ構築・運用経験
• スクラムでの開発経験

• ソフトウェアエンジニアリングの基礎が確立しており、その上でAIという手段を使いこなせる方
• 業務課題を構造的に捉え、「AIで解くべき課題」と「そうでない課題」を見極められる方
• 変化の速いAI技術領域で、新しい技術を自ら学び実務に活用し続けられる方
• チーム内で建設的な議論を行い、より良い設計・実装を追求できる方
• AIツールを積極的に取り入れ、自身の開発生産性を高め続けることに貪欲な方
• 得た知見をブログや登壇などで発信することに前向きな方