仕事内容

募集背景

RightTouchは、「あらゆる人を負の体験から解放することで、人と企業の可能性を引き出す」をミッションに、カスタマーサポート領域のAI化に取り組んでいます。

日本のカスタマーサポート市場は3.1兆円規模。RightTouchは、AIオペレーター、ナレッジベース、音声AIなどのプロダクトを展開し、100社を超えるエンタープライズ企業に導入されています。現在、一日あたり約3万件の顧客の困りごとを解決しています。

一方、AIを顧客の現場で本当に使える状態にするには、プロダクトを提供するだけでは十分ではありません。

顧客ごとの業務、ユーザーからのフィードバック、参照するデータ、既存システム、運用ルールを理解し、それらに合わせたAIエージェントを設計・構築する必要があります。また、本番公開後も利用ログや実行結果を確認し、継続的に改善しなければなりません。

顧客のすぐそばで課題を理解し、AIエージェントを構築し、実際に課題が解決されるまで伴走する。その技術的な実行を担うのが、ASEです。

ASEとは

ASE（Agent Software Engineer）は、RightTouchのプロダクトを基盤に、顧客ごとのAIエージェントを設計・構築し、実際の業務で使われる状態まで届けるエンジニアです。

顧客や業務担当者へのヒアリング内容、ユーザーからのフィードバック、利用ログ、業務データなどから課題を整理し、「AIに何を任せるか」「どの情報を参照させるか」「どのツールを利用するか」「いつ人へ引き継ぐか」を要件として定義します。

そのうえで、プロンプト、RAG、Tool Use、MCP、Skill、業務ワークフロー、外部システム連携などを組み合わせ、AIエージェントを構築します。

ASEが目指すのは、動くデモではありません。実際のユーザーに利用され、顧客の業務や体験を変えられるAIエージェントです。

また、一社のために構築して終わる仕事でもありません。案件で得た知見を、再利用可能なSkill、ツール、ワークフロー、導入プロセス、プロダクト改善へ変換し、次の顧客にも届けられる形にします。

顧客の業務理解やプロジェクト全体の推進を担うPMと連携しながら、ASEはAIエージェントの要件定義、技術設計、構築、本番導入、品質改善を主導します。

主な業務

顧客に伴走し、AIで解決する課題を定義する

顧客や業務担当者へのヒアリング内容、ユーザーからのフィードバック、利用ログ、業務データなどから、業務上の課題を整理します。

顧客やPMと確認しながら、AIエージェントの目的、対応範囲、振る舞い、参照データ、利用するツール、人へ引き継ぐ条件などを要件として定義します。

顧客ごとのAIエージェントを設計・構築する

プロンプト、RAG、Tool Use、MCP、Skill、エージェントのワークフローを設計・実装します。

モデル、データ、外部システム、オーケストレーターからサブエージェントへのタスク委譲や結果統合を含むエージェント間の連携、人への引き継ぎまで含めて、AIエージェントが業務を完了するための仕組み全体を設計します。

AIオペレーターをナレッジハブ、VoC、Web上の顧客接点と連携させ、利用データや顧客の声が継続的な改善へ還元される仕組みを設計します。

必要に応じて、CRM・CTIをはじめとした外部システムとの連携や、データの加工・検証、周辺ツールの開発にも取り組みます。

AIエージェントを本番品質まで磨き込む

実際の業務を想定したテストケースを作成し、回答内容、タスクの完了状況、ツールの実行結果、人への引き継ぎなどを確認します。

構築したAIエージェントを顧客に見せ、フィードバックを受けながら、要件・振る舞い・ワークフローを改善します。

本番データから問題を特定し、改善する

本番公開後も利用ログや実行結果を確認し、意図の誤認識、参照情報の不足、プロンプト、ワークフロー、データ品質、ツール実行などの観点から問題を切り分けます。

仮説の立案、実装、検証を繰り返し、AIエージェントが対応できる業務範囲と品質を継続的に高めます。

クライアント自身がAIエージェントを運用・改善できる状態をつくる

AIエージェントを構築して引き渡すだけでなく、クライアント自身が継続的に運用・改善できる状態まで支援します。

ナレッジの更新、振る舞いや業務フローの変更、品質の評価、利用状況のモニタリング、問題発生時の原因調査などを、クライアントの担当者が自ら行える仕組みを設計・開発します。

また、運用プロセスや判断基準を整理し、ツール、Skill、ドキュメントとして実装することで、特定のエンジニアやRightTouchへの依存を残さず、クライアントがAIエージェントを育て続けられる状態をつくります。

AI駆動で、開発プロセスそのものを改善する

AIコーディングツールやコーディングエージェントを、調査、設計、実装、テスト、検証、ドキュメント作成などに活用します。

また、繰り返し発生する作業に対してSkill、ツール、ワークフローを構築し、AIエージェントの開発・評価・導入プロセスを自動化します。

一社で生まれた解決策を、次の標準にする

案件で得た知見を、再利用可能なSkill、プロンプト、ツール、ワークフロー、テンプレートとして整理します。

複数案件に共通する課題はプロダクト開発チームへフィードバックし、次の案件をより速く、高い品質で立ち上げられる状態を作ります。

プロジェクト例

Project 01：エンタープライズ企業におけるAIオペレーターの新規構築

• 顧客の業務やユーザーが抱える課題を理解する
• AIオペレーターが担当する業務と、人へ引き継ぐ条件を定義する
• エージェントの振る舞い、参照データ、利用するツール、業務フローを設計する
• オーケストレーターとサブエージェントの役割、タスクの委譲方法、結果の統合方法を設計する
• CRM・CTIなどの外部システムとの連携を構築する
• 顧客に実際の動作を見せながら要件を具体化する
• テストケースを作成し、本番公開が可能な品質まで改善する
• 公開後の利用状況を確認し、対応可能な業務範囲を広げる

Project 02：フィードバックと利用データをもとにした品質改善

• ユーザーからのフィードバックや利用ログから問題を抽出する
• 問題の発生箇所を、プロンプト、参照データ、ワークフロー、ツール実行などの観点から切り分ける
• 改善方法を実装し、実際のデータで改善前後を比較する
• 新たに発見したケースをテストへ追加する
• 継続的にAIエージェントの品質と対応範囲を高める

Project 03：AIエージェント構築プロセスの自動化

• AIコーディングエージェントを活用して、調査・実装・検証を効率化する
• 繰り返し発生する作業を、Skillやツールとして実装する
• エージェント構築、テスト、データ確認、ドキュメント作成などを自動化する
• 案件を越えて再利用できるワークフローを整備する
• Bizサイドや顧客自身がAIを活用できる仕組みへ発展させる

求める人物像

顧客の課題を直接解決し、顧客体験がよくなっていくことを原動力にできる方

技術的に優れたものを作ることだけでなく、それによって顧客の課題が解決され、その先にいるユーザーの体験がよくなっていくことに喜びを感じる方を求めています。

顧客やユーザーからのフィードバック、利用ログなどをもとにAIオペレーターを改善し、より多くの困りごとを、よりよい体験で解決できる状態を作っていきます。

AI駆動開発にとどまらず、クライアントが実際に使うAIエージェントを構築したい方

AIコーディングツールによって開発を効率化するだけでなく、クライアントの業務を理解し、実際の現場で利用されるAIエージェントを設計・構築したい方を求めています。

モデル、データ、Tool Use、MCP、Skill、外部システム、オーケストレーターからサブエージェントへのタスク委譲や結果統合を含むエージェント間の連携、人への引き継ぎまで含めて、AIエージェントが業務を完了するための仕組み全体を設計します。

AIを使ってコードを書くことに留まらず、実際の業務で継続的に利用され、クライアントの課題を解決するAIエージェントを作りたい方に向いています。

自分の仕事をSkill化・汎用化し、AI活用をチームや顧客へ広げたい方

調査、判断、実装、検証など、自分が行っている仕事を分解し、Skill、ツール、ワークフローとしてAIが実行できる形へ変えていきます。

同時に、BizサイドのメンバーがAIを業務へ取り入れる方法や、顧客自身が自社の業務に合わせてAIエージェントを設定・改善できる仕組みも考えます。

自分の作業を効率化するだけでなく、エンジニア以外の人でもAIを活用できるように設計し、その方法をチームや顧客へ広げていくことに面白さを感じる方に向いています。

実際に使われるAI SaaSを開発し、導入まで届けたい方

PoCやデモを作って終わるのではなく、実際のユーザーが利用するAI SaaSとして、本番導入まで責任を持ちたい方を求めています。

顧客業務への適合、既存システムとの連携、品質、運用、人への引き継ぎまで考え、AIエージェントが業務の中で継続的に使われる状態まで作り込みたい方に向いています。

仕事の魅力

顧客のすぐそばで、課題が解決されるまで伴走できる

ASEは、決められた仕様を受け取って実装するだけのポジションではありません。

顧客や業務担当者から直接話を聞き、業務のどこに課題があるのか、AIに何を任せるべきかを一緒に考えるところから始まります。

そのうえでAIエージェントを構築し、実際に使ってもらい、フィードバックや利用結果を見ながら改善します。

ヒアリングして、作って、使ってもらい、また改善する。顧客と同じ方向を向きながら、自分の技術で目の前の課題を直接解決できることが、ASEの最も大きな魅力です。

AI時代に価値が高まる「顧客の課題を技術へ変換する力」が身につく

AIがコードを書く比率が高まるほど、エンジニアの役割は変わっていきます。

決められた仕様を実装するだけでなく、「誰の、どの課題を解くのか」「AIに何を任せるのか」「どの状態になれば価値が出たと言えるのか」を考えることが、これまで以上に重要になります。

ASEでは、顧客の業務やフィードバックを理解し、曖昧な課題をAIエージェントの要件へ変換し、本番で価値が出るまで届けます。

顧客理解、課題設定、要件定義、AIエージェント構築を一貫して経験することで、顧客と技術の間をつなぐエンジニアリング能力を身につけられます。

AIエージェント単体ではなく、顧客接点全体を進化させる仕組みをつくれる

ASEが設計するのは、単体で応答するAIエージェントだけではありません。

AIオペレーターを、ナレッジハブ、VoC、Web上の顧客接点と連携させ、会話や行動から得られた情報が、ナレッジや応対、プロダクトの改善へ還元される仕組みまで設計します。

顧客の声を集め、課題を捉え、AIエージェントによって解決し、その結果からさらに顧客理解を深めていく。こうしたConversation Harnessの円環をつくることで、顧客接点全体が継続的に学習・進化する状態を目指します。

一つのAIエージェントを構築して終わるのではなく、顧客体験が改善され続ける仕組みそのものをつくれることが、このポジションの面白さです。

作って終わらず、クライアント自身が育て続けられるAIを届ける

ASEのゴールは、AIエージェントを本番公開することだけではありません。

導入後にRightTouchが離れた途端、改善できなくなる仕組みでは、AIを顧客の業務に定着させることはできません。

クライアント自身がナレッジを更新し、利用状況を確認し、業務の変化に合わせてAIエージェントを改善できるように、運用・評価・改善のための仕組みまで開発します。

顧客の代わりに作り続けるのではなく、顧客の中にAIを運用・進化させる力を残す。導入時の成果だけでなく、その後も価値が積み上がり続ける状態まで届けられることが、RightTouchのASEの特徴です。

顧客のすぐそばで課題を見つけ、AIエージェントを作り、解決されるまで届け切る。AI時代におけるエンジニアの新しい強みを、AIオペレーター開発の最前線で身につけられるポジションです。

開発環境

• フロントエンド：TypeScript、React、Next.js
• バックエンド：TypeScript、Node.js
• インフラ：Google Cloud、AWS、Kubernetes、Terraform
• データベース：MongoDB、AlloyDB、BigQuery、Elasticsearch
• DevOps：GitHub Actions、CircleCI、Datadog、Sentry、Cloudflare
• AIモデル：Gemini、Claude、GPT、その他Open Weightモデル
• AIツール：Claude Code、Codex、Cursor、n8n

参考記事

• RightTouch流FDEの「ASE」とは？エンジニアたちが顧客のそばでAIの社会実装に挑める環境を選ぶ理由
• PoCは動く、でも「及第点」に届かない。その乖離を埋めるAI事業開発エンジニア（ASE）という仕事

勤務条件

• Salary： 600〜1,600万円
• Location： 東京都品川区西五反田4丁目31−18 目黒テクノビル 2F
  ※リモートと出社を組み合わせて働いております（フルリモート勤務：相談可）
• Job Type： 正社員
• Work hours： フレックスタイム制（コアタイムなし）
• Probation period： あり（6ヶ月）

会社情報

• Name： 株式会社RightTouch
• Established： 2021年10月
• Headquarter： 〒141-0031 東京都品川区西五反田4丁目31−18 目黒テクノビル 2F
• Capital： 100,000,000円
• Employees： 85名

必須スキル・経験

AIエージェント・AI駆動開発の経験

• LLMを利用したプロダクト、機能、業務ツール等の開発経験
• AIエージェントまたはLLMアプリケーションを、自ら設計・実装した経験
• プロンプト、RAG、Tool Use、MCP、エージェント間連携、ワークフロー設計などを組み合わせた開発経験
• AIコーディングツールやコーディングエージェントを、設計・実装・テストなどの開発プロセスに活用した経験
• Skill、ツール、ワークフロー等を構築し、調査・開発・検証・ドキュメント作成などの作業を自動化した経験
• ログや実行結果からAIエージェントの挙動を分析し、改善した経験

すべての技術要素に精通している必要はありません。特定のフレームワークの利用経験よりも、AIを使って実際に動くものを作り、試し、改善した経験を重視します。

業務理解・要件定義の経験

• 顧客や業務担当者へのヒアリング内容、ユーザーからのフィードバック、利用ログ、業務データ、既存資料などから、業務上の課題を整理した経験
• 得られた情報をもとに、AIエージェントの目的、対応範囲、振る舞い、参照データ、業務フローなどを要件として整理した経験
• 業務上の要望を、実装可能なシステム要件・技術要件へ落とし込んだ経験
• 不明点や前提条件を整理し、PMや顧客と確認しながら要件を具体化した経験

顧客への提案や営業的な折衝を主導した経験は必須ではありません。ヒアリングやフィードバックから得られた情報を構造化し、実装可能な要件へ変換できることを重視します。

デリバリー経験

• 正解が決まっていない課題に対して、仮説を立て、実装・検証・改善を繰り返した経験
• 開発したシステムや機能を、実際のユーザーが利用する環境まで届けた経験
• リリース後のログや利用状況を確認し、継続的に改善した経験
• 日本語を母語とする、またはそれと同等の日本語運用能力を有し、AIオペレーターの出力に含まれる微妙なニュアンス、自然さ、違和感を判別・評価できること

• エンタープライズ規模の顧客（大手企業・官公庁等）との折衝・提案経験
• LLM/プロンプト設計・RAGチューニングの実務経験（個人開発・劑業含む）
• AI系ツール・プロダクトの導入・設定・改善経験
• コンタクトセンター・CX向けシステムの設定・改善経験
• Python・データ分析ツールを使った問題解決経験
• チャットbot・AIエージェントの構築・運用経験（個人開発含む）

歓迎スキル・経験

• LangGraph、LangChain等を利用したAIエージェント開発経験
• Function Calling、Tool Use、MCP等を利用したツール連携の実装経験
• APIや外部システム連携の設計・実装経験
• チャットボットやコンタクトセンター向けAIの開発経験
• エンタープライズ企業における要件定義・システム導入経験
• AIコーディングエージェントを利用した開発プロセスの設計・改善経験
• オーケストレーターとサブエージェントからなるAIエージェントシステムの構築経験
• 複数のAIエージェントやツールを組み合わせたワークフローの構築経験