会社概要

弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、
「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、
データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。

物流は、あらゆる産業の営みを根底から支える社会の巨大なネットワークインフラそのものです。
物流が滞れば、医療も、教育も、あらゆる経済活動が麻痺してしまいます。
しかし、その物流業界は今もなお構造的な課題を抱え、苦しい状況が続いています。
オープンロジはこの非常に難易度の高い業界の構造改革を、『次世代のインフラ』によって成し遂げ、豊かな日本経済の実現に挑戦します。

募集背景

オープンロジには、日々膨大な「物理的な動き」を伴うデータが蓄積されています。入出庫・在庫管理・配送状況といった複雑な物流ドメインのデータに加え、B2B2Cの構造上発生する多種多様なステークホルダーの行動ログなど、扱うデータの種類と量は爆発的に増加しています。

蓄積されたデータは以下のように、事業価値を生み出す多面的なデータ資産として活用され弊社サービス競争力の源泉となっています。

• 倉庫内オペレーション進捗・改善状況の可視化
• 倉庫内の商品保管効率の最適化による保管収益改善
• 機械学習モデルの学習データ：「梱包に最適な形状の箱の予測」や「トラックの積載容積・台数の予測」等

しかし、これらのデータを扱う基盤としてBigQueryを中心としたデータウェアハウス環境は存在しますが、事業競争力を強化するデータ基盤という観点では、データの「ビジネスニーズ理解」「適時性」「正確性」「完全性」、そして統制や管理体制に課題が多く残っています。
社内でのAI活用が加速化する中で、現在のデータ基盤が価値提供のボトルネックになると考えており、強い危機感を抱いています。

このポジションでは、「AI時代の競争力の源泉となるデータ資産を守り、最大活用する」ため、CTO直下でデータガバナンス体制の構築やデータ基盤の刷新をリードしていただきます。

業務内容

全社のデータを技術的資産として定義・管理し、AIと人間の協働を加速させるインフラを構築するため、データ基盤のアーキテクチャ設計から構築、SaaSデータの統合管理まで幅広く担っていただきます。

• AWS、Google Cloudを用いたデータパイプラインの設計・構築・運用
• 属人化しているデータ基盤管理の引き継ぎと、組織的な管理体制の構築
• ビジネスサイドと連携した、ビジネスニーズの整理や最適なデータ提供レイヤーの整備
• AIが横断的に参照可能なデータカタログの整備
• データ品質の定義、監視、改善するためのプロセス策定
• データアクセス制御の設計と実装、運用

このポジションで働く魅力

• 将来的な「AIデータ基盤チーム」の核となる役割を担い、既存の仕組みを運用するだけでなく、設計から組織文化の醸成まで深く関与できます。
• データガバナンスの確立という「守り」と、AI活用・自動化を加速させる「攻め」の基盤構築の両方に携わることができる
• 物流基盤のデータに加え、HubspotやZendeskといった多様なSaaSデータを統合する、技術的難易度とビジネスインパクトの大きい課題に挑戦できる
• CTO直属のポジションとして、曖昧な要件から仕様を落とし込み、最適なアーキテクチャを自ら提案・実装できる自由度がある
• 事業の次の成長フェーズを支えるコア領域の基盤を構築するため、競合優位性の創出に直結するやりがいがある

技術スタック

• 開発言語：PHP/Laravel, JavaScript/TypeScript/React, Python
• インフラ：AWS、Google Cloud、Datadog
• CI/CD：GitHub、GitHub Actions、Docker、Terraform
• 開発環境：PHPStorm、VSCode、Vim、Emacs（エディタは自由に選択）、Mac、Windows
• コミュニケーション：Slack、Google Meet、Google Workspace

組織

CTO室は現在5名で構成されています。
エンジニア組織全体としては各チームにエンジニアが3~15名所属し、SRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名の組織です。

AI活用

AIツールの選定と活用

Claude Code、Codex、GitHub Copilotを法人契約し、エンジニアが複数のツールを自由に選択・併用できる開発環境を整備しました。
これにより、特定のツールに依存することなく、プロジェクトや開発プロセスに最適なAIを柔軟に活用できる体制を実現しています。

AI活用を推進する専門チームと推進体制の構築

AIの活用と定着をミッションとする「AI Enabling Team」を発足しました。
このチームを中心に、AI利用ガイドラインの策定や、各チームへの技術的支援を体系的に推進しています。
また、各開発チームには「AI推進責任者」を配置し、チーム単位でのAI戦略立案や、AIを活用した開発プロセス改善の推進を担っています。

AI活用の文化醸成と研究開発

生成AIの可能性を最大限に引き出すため、予算や工数の制約にとらわれないR&D活動を推進しています。
これらの取り組みを通じて得られた知見を全社に共有・展開し、開発プロセス全体の効率化と、AI活用文化の定着を目指しています。

• データベースのテーブル設計、およびデータパイプライン（ETL）の開発・運用・保守に関する実務経験
• ステークホルダーと対話・調整し、ビジネスニーズを考えながら要件に落とし込んだ経験
• 技術的な意思決定をリードした経験

• データガバナンスの確立やデータ品質の継続的な向上、セキュリティ設計に対する関心や実務経験
• dbtやDataform等のモダンなツールを用いたETLパイプラインの設計・開発およびデータモデリングの実務経験
• 生成AI/AIエージェント向けにデータカタログやデータ提供レイヤーを最適化した経験

• 人の役に立つサービスをつくりたい/社会課題の解決をしたいと思える方
• プロダクトのサービス成長に興味がある方
• オーナーシップを持って積極的に課題に向き合える方
• データ基盤の力で物流課題を解決し、事業にコミットしたい方