Engineer の求人一覧 - 株式会社RightTouch

■ 募集背景 当社は、『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』をミッションに掲げ、エンタープライズ企業のAI実装の最前線であるカスタマーサポート領域の変革に挑戦しています。 カスタマーサポートは、顧客の「生の声」が集まり、企業の課題や価値が鮮明に表れる接点であり、AIとの親和性が極めて高い領域です。一方で、様々な壁によってその収集・分析・活用が十分に進んでいない現状があります。当社は、国内だけで3.1兆円超の市場規模と言われるカスタマーサポート領域を起点に、顧客体験をデータ×AIで変革するチャレンジをしています。 創業当初からエンタープライズ企業へのプロダクト導入を進め、現在では、カスタマーサポート格付けTOP評価企業の約3割に導入が進み、金融、インフラ、通信キャリア、旅行代理店、航空会社等の幅広い業界のリーディングカンパニーに展開が進んでいます。 こうした実績をもとに、2025年4月にシリーズAラウンドにて8億円（累計14.2億円）を調達しました。AIが日々進化していく現在、プロダクトの根幹となるLLMを組み込んだシステムの設計を担えるAIエンジニアは、顧客価値提供の根幹を担う存在です。 我々は、カスタマーサポートの変革をもたらす体験の実現を目指して、体験想像の最前線を担うために、AI devチームを立ち上げました。チームづくりから行い、プロダクトのコアの価値を共に作っていけるコアメンバーを募集します。 ■ 仕事概要 弊社では複数のプロダクトを運営しており、AI Engineerはそれらすべてに対して、AIを活用した新機能の提案・設計・検証・開発・改善までを一貫して担います。 単にAI機能を実装するだけではなく、弊社プロダクトにおける「AIが生み出す価値」そのものに責任を持つポジションです。 ユーザーに本質的に価値のある体験を届けるために、データ分析、アルゴリズム設計、モデル選定・チューニング、検証、プロダクト実装、顧客との対話など、必要なことを幅広く行います。 もちろん、一人ですべてを担う必要はありません。 それぞれの強みや専門性を活かしながら、チームとして価値を生み出していくことを大切にしています。 ■ 主な業務 - 解くべき課題の特定(顧客ヒアリングを含む) - 課題に対する仮説の構築 - 仮説を解くためのアルゴリズムの提案・実装・検証 - 顧客価値を生み出すためのチューニング ■ 期待する役割 1. AI技術を用いた顧客課題解決への責任を持つ 社内におけるAI技術の担い手として、複数プロダクトから集まる多種多様なデータを活用しながら、解決難易度の高い顧客課題に向き合っていただきます。 AIを用いた解決方法の提案だけでなく、実際にプロダクトとして実装し、エンドユーザーへ価値を届けるところまで責任を持って推進していただきます。 また、日々得られる知見を、実際のプロダクト機能や体験へ落とし込むことも期待しています。 2. ユーザー理解を起点に、本質的な体験を設計する 「AIとして何ができるか」ではなく、「ユーザーの課題をどう解決するか」を起点に、体験設計を行っていただきます。 実際に顧客と接しながら、ユーザーがどのように使い、どのような課題や期待を持っているのかを深く理解し、高い顧客解像度を持ってプロダクトづくりに向き合っていただきます。 理屈だけではなく、実際に価値を感じてもらえる体験を追求していただきます。 3. 高速な仮説検証を通して価値を磨き込む 確からしい仮説を立てたら、まず素早く試し、ユーザーやデータから学びながら、着実にイテレーションを回していただきます。 100%の完成度を目指すよりも、まず試して筋の良し悪しを見極めることを重視しています。 現時点では難しいことでも、将来につながる学びや技術的資産になることを前提に、積極的なトライを期待しています。 また、得られた知見はチームへ共有し、組織の資産として蓄積していくことも期待しています。 【プロジェクト例】 顧客理解を高度化するプロダクト横断データ活用の設計・検証 - AIオペレーターの利用ログ、有人オペレーターの応対ログ、Web行動データ、FAQ・マニュアル等のナレッジを横断的に活用し、顧客状態を統合的に理解するデータ連携基盤を設計する - Web行動データ、有人応対、AI応対等のデータを活用し、ユーザーの真の意図を推定するとともに、課題解決に向けた支援をプロアクティブに行う仕組みを検証する - 複数プロダクト横断で蓄積されるデータを分析し、プロダクト改善や経営判断につながる示唆を継続的に創出する仕組みを企画・提案する 顧客課題を定量化するデータドリブンアセスメントの効果実証と自動化 - 問い合わせデータ、ナレッジ、利用ログ等の非構造データを横断的に分析し、顧客課題や運用状態を定量的に把握するアセスメントを設計する - AIオペレーター・有人対応・Web行動データを統合的に解析し、AI化可能領域、ナレッジ整備が必要な領域、システム連携が必要な領域等を可視化する - アセスメント結果に基づいた顧客ごとに最適化されたサポート改善やAI活用提案を継続的に実施可能とする、AIエージェントによるアセスメント基盤を構築する 継続改善を実現する自己進化型AI基盤の設計・実証 - 実運用データを活用し、AIが継続的かつ自律的に改善されるサイクルを実現し、ユーザー体験向上につなげる - 顧客応対を自動で評価・分析し、改善課題の起票からSystem・Knowledge改善提案までを半自動で行う仕組みを設計・検証する - AI改善による品質劣化やリスクを防ぐため、自律的なテスト生成・評価を含む安全性担保の仕組みと、現場で継続運用可能なユーザー体験を設計する ■ テックカルチャー 私たちは以下のカルチャーを意識し、共通の目的に向かって自律的に動く組織を目指しています。 - ルールは最低限に エンジニアの共通ミッションは「自由な発想でプロダクトをより良くする」「パフォーマンスを意識し、最大限の力を発揮する」です。 この実現のために、プロダクトに関わる裁量を大きく渡して動ける幅を広げるとともに、ルールはできるだけ少なくとどめるような組織文化の設計を心がけています。 - 徹底したプロダクト思考 エンジニアは開発中の機能に思考が閉じやすいものです。もちろん、オーナーシップを発揮するために深く思考することは重要ですが、複合的なプロダクト全体を良くするために、俯瞰した視点から徹底的にプロダクト、そして事業に向き合っていくことを大事にしています。 プロダクト全体や事業そのものに意見を持ち、その上でいま何をすべきかが見えるようになれば、アウトカムのスケールはより大きなものとなります。 - 情報の非対称性をなくす 組織やチームがスムーズに、かつ質の高いアウトプットを出すためには情報の非対称性をなくすことはとても重要です。本当にクローズドにする必要がある情報以外はすべてオープンな場でやりとりし、知りたい情報を知りたいときに得ることができます。 また、そのタイミングも厭いません。非同期コミュニケーションやドキュメント化を日常的に行って、後からでも情報を閲覧できる、議論に参加できる状態づくりを心がけています。 少数精鋭の開発組織で、このフェーズならではの大きな裁量を持ち、プロダクトの核心に向き合う環境で、共に成長していきませんか？ ■ 開発環境 - フロントエンド：TypeScript, React, Next.js, Svelte - バックエンド：TypeScript, Python, Node.js - インフラ：Google Cloud, AWS, Kubernetes, Terraform - データベース：MongoDB, Cloud Spanner, AlloyDB,  BigQuery, Elasticsearch - DevOps：Github Actions, CircleCI, ArgoCD, Datadog, Sentry - AI：Claude Code, Cursor, 各種LLM基盤(Azure, Vertex AI)

■ 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。⁠ ⁠​ 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。⁠ ⁠​ 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。⁠ ⁠ 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。 ⁠■ 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。⁠ ⁠​ 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。⁠ ⁠ 【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/n3f17ca589ec9PoC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

■ 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。⁠ ⁠​ 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。⁠ ⁠​ 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。⁠ ⁠​ シニアASEには、難易度の高い品質課題に向き合いながら、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、テンプレート・スクリプト・ドキュメント化を通じて、AIデリバリー全体の品質と再現性を高め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、品質評価から始まり、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。シニアASEは、個別案件の改善に閉じず、LLM品質の評価基準や改善パターンを設計し、チーム全体で再現できる形へ落とし込む役割です。 顧客の業務文脈、AIの制約、LLMの挙動、評価結果を踏まえ、「なぜ品質が出ないのか」「どの改善が再現性を持つのか」「どこまでを要件として受け、どこからを調整すべきか」を判断します。研究やモデル開発そのものよりも、AIを実際の顧客業務に適用し、使われ続ける品質まで磨き込むことに関心がある方に向いているポジションです。■ 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。⁠ ⁠​ シニアASEには、特に以下を期待します。LLM / RAG / データ品質 / プロンプトに起因する問題の特定評価基準・テストシナリオ・ベンチマークの設計難易度の高い品質課題への対応顧客要件とAIの制約を踏まえた現実的な解決策・要件調整の提案評価データ、品質ダッシュボード、改善ナレッジの整備案件で得た知見のテンプレート・スクリプト・ドキュメント化個別案件の成功に閉じず、RightTouch全体のAIデリバリー品質を引き上げます。■ 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と連携しながら主体的に担います。 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、効果検証までを担います。 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、LLM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。 定量的な評価基準を自ら設計・運用し、品質改善の再現性を高めていきます。⁠ ⁠​ ▼ 探索的問題解決 既存パターンで解けないケースに対して、自律的にアプローチします。 解法の探索自体が必要な高難度ケースでは、AIEと協働しながら問題解決を進めます。⁠ ⁠​ ▼ 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。 ⁠■ 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・根本原因分析プロンプト最適化・RAGチューニング等の改善施策の立案・実装・効果検証評価指標・品質ダッシュボードの整備・運用評価フレームワーク・品質基準のドキュメント化・チーム展開難易度の高い品質課題への専従対応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、型化を主導します。通常案件はPM・ASEで完結する体制です。【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/n3f17ca589ec9PoC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

■募集背景 当社は『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、3.1兆円超のカスタマーサポート(CS)市場で変革に挑戦する企業です。金融、通信、インフラ、航空など多様なラージエンタープライズ企業で導入が進み、みなさんも気付かぬうちに弊社プラットフォーム上で動くプロダクトをご利用になったことがあるかもしれません。 2025年4月にはシリーズAラウンドで8億円（累計14.2億円）を調達し、事業はQANTという新ブランドを軸に次の成長フェーズへ移行しています。 QANTのプロダクト群は、Web・音声・ナレッジ・AIエージェントといった領域が有機的に連携するコンパウンドSaaSであり、導入後の安定稼働には高度な可観測性と継続的な品質改善が欠かせません。 CREは「顧客信頼をエンジニアリングする」役割として、AI推論やRAGの品質ドリフトを監視し、精度・安定性・再現性を技術的に担保することで、顧客が安心してAIを業務に組み込める環境を実現します。 単に障害対応や安定運用を支えるだけでなく、プロダクト全体の信頼性を“設計し続ける”立場として、RightTouchのAIプロダクト群を社会インフラとして成立させる基盤を築く存在です。 ■仕事概要 ### ミッション 生成AI/LLMを活用したプロダクトの精度・安定性・信頼性を担保し、継続的な改善ループを自動化する。エラー・ドリフト・失敗事例を検知・分析し、ナレッジとして再利用可能な仕組みを構築する。 ### 主な業務内容 - LLM/RAGシステムの運用監視・アラート・可観測性（ログ、メトリクス、トレース）の設計 - 推論品質の自動評価基盤構築（Faithfulness / Factuality / Latencyなど） - エラー発生時の一次切り分け・暫定回復・再発防止策立案 - モデル/プロンプト更新時の安全性・回帰テストの実施 - PoC～本番環境における運用Runbook/SLO/SLAの整備 - ナレッジ運用（VoC・FAQ・負例分析）と精度改善レポートの継続運用

■ 募集背景QANTのプロダクト群拡大と「AIコンタクトセンター」構想の実現に向けて、事業や顧客課題に向き合いながら、プロダクトづくりの中核を担うProduct Engineerを募集します。RightTouchは、データとAIでカスタマーサポートを変革するプレイド初の子会社です。『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』をミッションに掲げ、カスタマーサポートを利用するエンドユーザーの顧客体験(toC)から、コールセンターで働くオペレーターの生産性向上(toE)まで、CSにまつわる負の体験をなくし、生活者と企業の両者がフルポテンシャルを発揮できる世界を目指しています。エンタープライズ企業への導入が進み、プロダクト群「QANT」が拡大していくこのフェーズだからこそ、事業戦略や顧客課題を踏まえながらプロダクトの方向性を描き、価値あるプロダクトを生み出していく仲間が必要です。変える余地もインパクトも大きいカスタマーサポートというドメインに対して、技術の力で一緒に変革を起こしませんか？■ プロダクトエンジニアという働き方RightTouchではプロダクトエンジニアという働き方をベースにしています。特性は次の通りです。プロダクトの成長に寄与するあらゆることに主体性をもちたい分業せず、フルサイクルな開発を行いたいエンジニアリングに閉じず、他職種のメンバーと積極的にコミュニケーションをとりながら働きたい従来のPdMが仕様を決めてエンジニアが作るという構造と異なり、エンジニアが戦略レベルまで踏み込み、最大限自分ごと化しながら働けるのが大きなメリットです。昨今のAIの発展により技術がコモディティ化しつづける現代において、この働き方が今後当たり前になっていくと考えています。■ ご経験や志向に応じて広げられる役割RightTouchでは、プロダクトエンジニア一人ひとりが事業や顧客課題に深く向き合いながら、プロダクトの価値向上に取り組んでいます。 その中で、ご経験や志向に応じて、担当プロダクトの開発にとどまらず、プロダクト群全体の方向性や組織づくりにも関わっていただけます。例えば、「何を作る／作らないか」をリードする — 同じ機能でも作り方によってインパクトも工数も大きく変わるAI時代において、事業インパクトと開発コストを踏まえながら、最もレバレッジの効く選択を行う領域を越えて巻き込む — 複数プロダクトやBizメンバーと連携しながら、滞っている論点を発見し、自ら関係者を巻き込んで前に進めるQANT全体で最適を考える — 自プロダクトに閉じず、共通基盤化やシナジー創出の視点を持ちながら、プロダクト群全体の価値最大化を考えるこうした役割を担うかどうかは一律ではなく、ご経験や志向に応じて相談しながら決めていきます。 一方で、プロダクトの価値を最大化するために必要であれば、役割や領域にとらわれず踏み込んでいく姿勢は、RightTouchのプロダクトエンジニアに共通しています。■ こんなことに挑戦できますAIオペレーターそのものを創る — 「QANT スピーク」「QANT Web」など、人に代わって"わかってくれる"応対を実現するAIプロダクトを、企画・設計から実装・改善まで一貫して担うAIコンタクトセンターの"頭脳"をつくる — 応対ログ・Web行動・ナレッジなど複数プロダクトに散らばるデータを統合し、AIが顧客状態を理解して先回りで動くための共通データ基盤を設計する「円環」を回す仕組みを組み上げる — 「データ収集・分析→ナレッジ改善→無人/有人応対」が自律的に改善され続けるカスタマーサポートオートメーションを、プロダクト横断で実現する0→1を立ち上げる — 事業戦略や顧客課題をもとに新規プロダクトを構想し、世に出すまでやり切るエンドユーザーが触れる体験を磨く — ユーザー視点に立った管理画面や、ハイパフォーマンスなサードパーティスクリプトなど、価値が直接届く接点を作り込む職種を越えて価値を最大化する — デザイナー・Bizメンバーと密に協働し、顧客の声を起点にプロダクトの方向性そのものを動かす■ 私たちが創る「AIコンタクトセンター」私たちが目指しているのは、人とAIが協働する次世代のAIコンタクトセンターです。問い合わせに自律的に応対するAIオペレーターを中核に、カスタマーサポートのあり方そのものを作り替えようとしています。自然な会話で意図を汲み取り自ら考えて応対する"わかってくれる"自律型AIボイスボット「QANT スピーク」、AIエージェントが真に課題を解決する「QANT Web」、Web行動データから最適なオペレーターへ自動でつなぎ"Webと電話の分断"を解消する「QANT コネクト」、顧客の声をAIで"気づき"と"行動"に変える「QANT VoC」。これらを束ねるのがプロダクト群「QANT（クアント）」です。QANTが本当に目指すのは、個々の機能ではなく、カスタマーサポートの全業務を自律的に回し続ける「円環」です。「データ収集・分析」→「ナレッジ作成・改善」→「AIオペレーターによる応対」→ そこで得たデータが再び次の改善へこのサイクルをQANT全体でシームレスに統合し、人とAIが役割を分担しながら自律的に改善し続ける状態をつくる。これが私たちの挑戦です。プロダクト群が共通のデータ基盤の上に成り立つからこそ実現できる構想であり、シームレスなUXを支えるアーキテクチャ、AIが参照するデータ基盤の構築など、技術的に面白い難題が数多くあります。カスタマーサポートは、顧客の「生の声」が集まり、企業の課題や価値が鮮明に表れる接点であり、AIとの親和性が極めて高い領域です。当社は、国内だけで3.1兆円超の市場規模と言われるこの領域を起点に、すでにカスタマーサポート格付けTOP評価企業の約3割に導入が進み、金融・インフラ・通信キャリア・旅行代理店・航空会社など幅広い業界のリーディングカンパニーに展開しています。こうした実績をもとに、2025年4月にはシリーズAラウンドで8億円（累計14.2億円）を調達しました。■ テックカルチャー私たちは以下のカルチャーを意識し、共通の目的に向かって自律的に動く組織を目指しています。ルールは最低限に — エンジニアの共通ミッションは「自由な発想でプロダクトをより良くする」「パフォーマンスを意識し、最大限の力を発揮する」です。プロダクトに関わる裁量を大きく渡し、ルールはできるだけ少なくとどめる文化設計を心がけています。徹底したプロダクト思考 — 開発中の機能に思考が閉じやすいものですが、複合的なプロダクト全体を良くするために俯瞰した視点から徹底的にプロダクト・事業に向き合います。プロダクト・事業に意見を持てれば、アウトカムのスケールはより大きくなります。情報の非対称性をなくす — クローズドにする必要がある情報以外はすべてオープンな場でやりとりします。非同期コミュニケーションやドキュメント化を日常的に行い、後からでも情報を閲覧・議論に参加できる状態づくりを心がけています。少数精鋭の開発組織で、このフェーズならではの大きな裁量を持ち、プロダクトの核心に向き合う環境で、共に成長していきませんか？■ 開発環境フロントエンド：TypeScript, React, Next.jsバックエンド：TypeScript, Python, Node.jsインフラ：Google Cloud, AWS, Kubernetes, Terraformデータベース：MongoDB, Cloud Spanner, AlloyDB, BigQuery, ElasticsearchDevOps：Github Actions, CircleCI, ArgoCD, Datadog, SentryAI：Claude Code, Cursor, 各種LLMモデル(Gemini, GPT, Claude)

■募集背景 当社は『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、3.1兆円超のカスタマーサポート(CS)市場で変革に挑戦する企業です。金融、通信、インフラ、航空など多様なラージエンタープライズ企業で導入が進み、みなさんも気付かぬうちに弊社プラットフォーム上で動くプロダクトをご利用になったことがあるかもしれません。 2025年4月にはシリーズAラウンドで8億円（累計14.2億円）を調達し、事業はQANTという新ブランドを軸に次の成長フェーズへ移行しています。 QANTは、QANT Web、QANT Webエージェント、QANT コネクト、QANT VoC、QANT スピークといった複数のプロダクトが連携して価値を生むコンパウンドSaaSです。顧客接点からオペレーション、ナレッジ、音声までをつなぐことで、CS領域全体の変革を担っています。 その中でSolutions Engineerは、顧客の表層的な課題・ニーズを鵜呑みにせず、業務構造・チャネル設計・顧客体験レベルから課題を再定義し、最適なプロダクト構成を設計する役割です。 RightTouchの複数プロダクトを「点」ではなく「線・面」として組み合わせ、本質課題を解くアーキテクチャを描き、顧客体験そのものを再設計する──単なる導入支援にとどまらない、事業価値の中枢を担う存在です。 ■仕事概要 ### ミッション 生成AI・RAG・Voicebotを中心としたAIプロダクトの価値を顧客に伝え、技術的信頼と共に受注を牽引する。AE（営業）と連携し、PoCやワークショップを通じて顧客の業務変革を支援する。 ### 主な業務内容 - 顧客課題・ユースケースを抽出し、生成AIソリューションを設計・提案 - RAG/LLM/プロンプト設計を用いたカスタムデモ・PoCの構築と実施 - 技術検証（セキュリティ、性能、品質）におけるリード・技術回答 - 導入スコープの線引き（無償/有償）と提案資料への反映 - 技術ワークショップの設計・運営（顧客部門横断での教育・導入支援） - 顧客フィードバックをもとに製品チームと改善サイクルを回す