AI実装エンジニア（FDE型／フルスタック開発は不要）

【端的に言うと】 大手製造業の現場に入り込み、Claude Code等で「動くプロトタイプ」を素早く作って業務を変えるエンジニアです。 課題ヒアリング→要件定義→プロトタイプ構築→社内展開・運用移管 まで一気通貫で担当します。 フルスタック開発は不要で、入社時点の実装スキルは問いません。（研修で教育の上キャッチアップいただきます。） Palantir発の「Forward Deployed Engineer（FDE）」モデルを、日本の製造業の現場で担うポジションです。 【仕事概要】 大手製造業のクライアントに対し、フロントオフィス（マーケティング・顧客接点）からバックオフィス（生産・保全・品質・人事・R&D）まで、データとAIエージェントを武器に業務変革を届けます。「導入して終わり」ではなく「業務が変わる・解けた」まで伴走します。 このポジションは1つの職種ですが、志向と強みに応じて2つの配属トラックがあります。 ■ フロントオフィス・トラック（マーケティング領域）: 製造業クライアントの営業DX、顧客体験設計、ブランディング、マーケティングオートメーション、サイト制作などを、データとAIで変革する。 ※マーケコンサル職との違い: 本職種は「実装」が主戦場です（マーケコンサルは施策・運用が主戦場） ■ バックオフィス・トラック（AX／AI変革領域）: 設備保全、品質検査、生産管理、人事、R&Dなど、製造業の基幹オペレーションにAIエージェントを実装する。 【具体的な業務内容】 ・クライアントへのヒアリングを通じた業務課題の特定・要件定義 ・プロジェクトのスコープ設計・フェーズ分割・スケジュール策定 ・データの取得・加工・可視化と、それを起点とした課題抽出・仮説立案 ・Claude Code / Codex などを使った簡易実装・プロトタイプのクイック構築とクライアントデモ ・現場への運用移管・社内展開支援（現場が自分でAIを回せる状態をつくる） ・社内AIチーム・ステークホルダーとの連携・進捗管理 ※フルスタックのシステム開発までは求めません。「Claude Codeで動くものを素早く作って見せる」レベルの簡易実装ができればOK。できなくても、研修で身につけられます。 ---------------------------------------- 【プロジェクト事例】 CASE 01｜大手素材メーカー 大手素材メーカーで、現場DXリーダーの「受発注業務でAIをどう使えばいいか」という相談が起点でした。 DXプロジェクト伴走の第一歩として、Claude Codeでの開発環境の立ち上げから着手。 業務フローのヒアリング、要件定義、プロトタイプ実装、動作検証というシステム開発のサイクルを現場メンバーと一緒に回し、業務ツールを自分たちで設計・開発できる体制をつくりました。 現在は受発注DX・設備保全DXの2つのシステム化プロジェクトを隔週で伴走中。 業務の構造を要件に落とすところから実装までを、現場と一緒に進めています。 次フェーズも構想中です。 ---------------------------------------- CASE 02｜大手自動車・二輪メーカー 大手自動車・二輪メーカーで、生産現場の業務にAIを組み込むプロジェクトを、工場と本社の両側から進めています。 工場側では、生産計画の自動化（ベテラン計画者の暗黙ルールをAIで構造化し、実績と突合して検証）と、製造工程のセンサーデータ解析（不良率との因果仮説を導出）の2本のPoCが並行進行中。 生産データを社外に出せない制約の中、AWS上でのClaude活用を設計。 クイックPoCから現場実装、十数ラインへの横展開までのロードマップを描いています。 本社側では、経営企画部門の新規事業調査が社長報告を通過しています。 ---------------------------------------- CASE 03｜大手ITサービス企業（人事×AI） 大手ITサービス企業の人事部門で、新卒採用の面接AIを本番運用中です。 小さな提案から始まり、短期間で処理規模を大きくスケールさせました。 GCP（Vertex AI）とUiPathを組み合わせ、面接音声の文字起こしから、評価軸に沿った構造化抽出、レポートの自動生成までのパイプラインを構築。 千人規模の面接データを扱いながら、出力品質の検証とプロンプト・評価ロジックの改善を繰り返し、人事の意思決定に耐える精度まで作り込んでいます。 個人情報を扱う本番システムとしての設計・運用に加え、面接品質を可視化するダッシュボードなど周辺機能も拡張中。 採用にとどまらず配属、リテンション、育成への一気通貫化を構想しています。 ---------------------------------------- 【入社後の立ち上がり方】 ・もともと大手クライアント向けの研修事業を行っている会社です。 AI・Claude Code・SQLの研修コンテンツを社内メンバーの立ち上げにも使用します。 技術未経験でも、ここで身につけ活躍いただくことが可能な環境となっております。 ・プロジェクトは基本2〜3名体制。 上位メンバーが「何をするか」を決めたうえで、作業を分担して進捗しております。 ・客先対応は早い段階で一人で任される場面が来ます。 ストレッチはかかりますが、研修コンテンツとチームの壁打ちが常に裏側にございます。 【なぜ、いま募集するのか】 2026年1月、Claude Code がビジネス職にまで広がり、私たちは「これは産業革命だ」と確信しました。 AIはチャットボットからエージェント／オーケストレーションの段階に入り、「PCでできる仕事はすべてAIでできるようになる」。 働き方も、組織も、業務も、戦略も、全部作り直さないと間に合わない時代です。 そして私たちは、この波を最も典型的に活かせるのは「日本の製造業」だと本気で信じています。 「変化のスピードで攻める力」と「現場で精度高く積み上げる力」——その両方を持つ国は、世界を見渡してもそう多くありません。 ピネアルがやろうとしているのは、提案書を作ることでも、AIツールを導入して終わることでもありません。 「AI時代の、新しい製造業のオペレーティングシステム（圧倒的に生産性の高いOS）を、現場に入り込んで実装する」こと。その仕事を一緒に取りに行く仲間を探しています。 【ピネアルで働く魅力】 ・製造業に特化している｜製造業はけっして"儲かりやすい"ドメインではありません。だからこそ正面から張る支援会社は多くない。日本のものづくりを世界に通用する形で取り戻す最前線に立てます。 ・AI駆動の会社運営そのものに挑戦している｜会社・人・案件・判断を全部 Markdown × git で書き、エージェント群が毎朝ソースを巡回して運用する"AIネイティブ組織"の中で働けます。 ・研修のクオリティに自信あり｜大手企業向けにもAI・Claude Code・SQLの研修を提供しています。技術未経験でも、ここで育てられます。

以下の両方を満たす方： 【OR】1. いずれか1つ： ・PM経験がある方（半年以上目安） ・ベンダーサイドでのプロジェクト計画策定／進行経験がある方 【AND】2. 共通で必須： ・Claude Code等のAIツールで「動くものを作る」ことへの強い意欲（入社時点のスキルは不問。使いこなせるようになれるかの適性は面接で診断させていただきます）

・SQLが書ける（書けなくてもSQL研修を提供します。社内では必須スキルと位置づけています） ・Claude Code / Codex の利用経験（入社時点で未経験でもOK） ・製造業の現場データ（設備故障報告、品質データ、生産実績、取扱説明書など）を扱った経験 ・プロジェクトマネジメント、業務改善・BPR、システム導入・DXプロジェクトへの関与経験

ピネアルが欲しいのは、賢さやスキルが揃っている人ではありません。 生成AIで産業構造が組み替わるこの瞬間に、会社を、社会を、本気で変える側に立ちたい人です。 ・越境できる人（最重要）｜職種・領域の境界を自分から超えていける ・課題から入れる人｜ソリューションありきでなく、現場の現実を正しく見て本質的な課題を特定する ・高速で回せる人｜完璧な計画より、まず動く。小さく作って見せて、軌道修正する ・やりきる人｜技術的な探究心と、根性で最後までやり切る力がある ・AIを仕事に使っている人｜業務／非業務でClaude・ChatGPT等を自ら情報キャッチアップの上で使っている 【こんな方には、おそらく合いません】 ・大手コンサルファームで、ジュニアとして言われたことをこなしてきただけの方 ・きれいな提案書を作ることがゴールになっている方 ・自分の職務範囲を線引きして、その外に出たくない方