■ 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。
企業がAI化を推進するとき、CSは最初に大きな変化が起きる領域のひとつです。

RightTouchは、CS × AIに特化した日本発のスタートアップとして、AIオペレーター、ナレッジベース、音声AIなどのコンパウンドプロダクトを展開しています。
シリーズAで累計調達額14.2億円、SBI証券・パナソニック・NTTドコモ等のエンタープライズ企業100社以上に導入され、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。⁠
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RightTouchの強みは、①CS領域への特化 ②コンパウンドプロダクト ③顧客共創文化 の掛け算にあります。
CS領域に特化してきたことで、顧客業務や導入パターンに関する知見が蓄積され、AIオペレーター・ナレッジベース・音声AIなどの自社プロダクト群を通じて、単一プロダクトに閉じない課題解決が可能です。
また、導入先クライアントから直接フィードバックを受け取り、プロダクトとAIエージェントを市場と連動して磨き込むサイクルがあります。⁠
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AIオペレーターが「標準パターン」で解けるケースが増える一方で、顧客固有の複雑な質問対応、難ケースのデバッグ、LLM品質の継続評価など、「答えのわからない問い」への対応は常に発生します。これを技術で解き、再現性のある解法へ変えていくことが、ASEに求められる役割です。⁠
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本ポジションでは、PM・シニアASEと連携しながら、AIエージェントの品質改善・評価設計・チューニングに取り組みます。
入社後は、これまでの経験や強みに応じて担当範囲を広げながら、早期に案件の技術的実行パートナーとして独り立ちすることを期待しています。

■ AI事業開発エンジニア｜Agent Software Engineer（以下、ASE）とは

ASEは、LLMを実際に動かしながら、顧客の現場で答えを出し続けるポジションです。
プロンプト設計、RAGチューニング、評価から始まり、個社の難問を汎用解法へ落とし込む「型化」まで、顧客デリバリーの技術的中核を担います。⁠

AI技術への関心や学習経験を、顧客の業務課題に向き合う実践の場で活かしたい方に向いているポジションであり
自分の分析や判断が、AIエージェントの品質改善や顧客成果にどうつながるのかを実感しながら、LLM活用の専門性を深めていけます。⁠

純粋なAIを用いた開発経験だけではなく、問題を自分で定義し、データやログをもとに原因を考え、相手に説明しながら前に進めた経験を重視します。⁠

■ ミッション

顧客のAIエージェントが抱える「答えのわからない問い」に技術で挑み、解法を型にして事業に還元することがASEのミッションです。

まずは自身の経験・強みに応じた領域から入り、顧客の業務理解、LLMの挙動分析、品質評価、チューニング、型化まで担当範囲を広げていきます。

自分が作った型が、次の案件の標準になる。
そんな経験を通じて、RightTouchのAIデリバリー全体をスケールさせていくポジションです。

案件を通じてLLMの挙動分析・品質評価・チューニングを深く学び、将来的にはシニアASEとして難易度の高い品質課題や型化をリードするキャリア、またはより探索的な技術課題に向き合うAIEへのステップアップも目指せます。

■ 期待する役割

▼ 要件定義・技術折衝
顧客が求めるものとAIの限界・得意不得意を踏まえ、実現可能な要件に落とし込みます。
AIエージェントの挙動を相手の言葉で説明し、スコープ・成功条件の合意をPMと連携しながら担います。
技術的な可否をプロジェクトの前線で判断し、後工程の品質を守る起点となる役割です。

▼ チューニング
As-Is把握、不具合抽出、原因分析、改善方針設計、実装、効果検証までを行います。
原因分析では、RAG精度、プロンプト、データ品質などの観点から、AIエージェントの挙動を切り分けます。

▼ QA設計
AIエージェントのテストシナリオ設計、評価基準策定、比較測定、反映、記録を行います。
「なんとなく良くなった」ではなく、評価基準をもとに改善を確認し、再現性のある品質改善につなげます。

▼ 評価基盤構築・型化
評価データ整備、ベンチマーク設計、品質ダッシュボード構築を行います。
探索・評価で得た知見を、テンプレート、スクリプト、ドキュメントに変換し、チームに展開します。⁠
また、プロダクトに還元すべき知見は、基盤開発チームに提案します。必要に応じてコードベースへのコミットも行います。
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■ 具体的な業務内容

• 顧客へのAIエージェント要件ヒアリング・レクチャー・成功条件の合意形成⁠
• AIの制約・得意不得意を踏まえた要件整理・折衝⁠
• AIオペレーターの回答精度測定・テストケース設計・実行⁠
• LLM挙動の問題特定・根本原因分析（RAG精度、プロンプト、データ品質）⁠
• 改善施策の立案・実装・効果検証⁠
• プロンプト最適化・RAGチューニング⁠
• 評価フレームワーク・品質基準のドキュメント化・チーム展開⁠
• CRM・CTI等との外部システム設定・連携
• 基盤開発チームへのフィードバック及び、必要に応じてコードベースへのコミット

■ チーム構成・働き方

PM・ASEで構成されるAIオペレーターデリバリーチームに所属します。チームは10名規模です。⁠
⁠​PMは、ポストセールスのコンサルレイヤーおよびプロジェクトマネジメントレイヤーを担い、AI化率最大化という目的のもとプロジェクト全体を推進します。⁠
⁠​ASEは、その技術的な実行パートナーとして、LLMチューニング、品質評価、型化を担います。通常案件はPM・ASEで完結する体制です。⁠
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入社後は、PM・シニアASEと連携しながら案件に入ります。
顧客の業務理解、AIエージェントの品質評価、原因分析、チューニング、型化まで、実践を通じて担当範囲を広げながら、
早期に案件の技術的実行パートナーとして独り立ちすることを期待しています。⁠
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【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
https://note.righttouch.co.jp/n/n3f17ca589ec9

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
https://note.com/haruki_kawashita/n/n5b99ff4222bf?magazine_key=mfe401dc628d4

AI / LLMの実務経験そのものよりも、課題を自分で定義し、データやログをもとに仮説を立て、周囲を巻き込みながら前に進めた経験を重視します。

• 顧客ステークホルダーへの提案・折衝経験（成果物や仮説を言語化して相手に伝えた経験）
• データ・ログをもとに問題の原因を特定し、仮説を立てて行動した経験
• 以下のいずれかの実務経験：
  ①システム開発・データ分析・MLへの直接的な関与（開発・分析・評価）
  ②AIプロジェクトでの技術的な意思決定への関与（要件定義・技術選定・品質判断を主体的に担った経験）

• 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）

• AIツール・LLMを積極的にキャッチアップし、実際に使って問題を解こうとする方
• 「なぜ答えがズレたか」を自分の力で突き止めようとする探求心がある方
• 顧客や社内のステークホルダーへ、自分の考えを言語化して会えることに苦手意識がない方
• 不確実性を受け入れながら、仮説を立てて動ける方
• 「型を作ってチームに渡す」ことに価値を感じる方