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)

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、ElasticsearchDevOps：GitHub Actions、CircleCI、Datadog、Sentry、CloudflareAI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RightTouchEstablished： 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 2FCapital： 100,000,000円Employees： 85名

■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)

仕事内容 ■ 設計と実装の力で、未来のサポート体験を支える 複雑なコードやデータの流れを読み解き、よりよい設計へ変えていく。性能の壁を越え、既存の動作を守りながら、新たな機能を届ける。そんなソフトウェアエンジニアリングの力を、日々多くの人が利用するカスタマーサポートの進化に活かしませんか。 今回募集するSoftware Engineerは、QANTの技術難易度の高い実装と、既存プロダクトの保守・継続改善を担います。原因の調査から解決方法の提案、実装、リリース後の確認まで、技術的な判断を持ってプロダクトを育てるポジションです。 ■ 日本が培ってきた「おもてなし」をAIとプロダクトで広げる 問い合わせたいのに、解決方法が見つからない。電話をかけても、窓口をたらい回しにされる。RightTouchは、こうした「負の体験」をなくし、企業と生活者のコミュニケーションをよりよくするために、プロダクト群「QANT（クアント）」を開発しています。 QANTは、Webや電話での顧客接点、AIによる応対、VoCの分析、ナレッジの生成・改善をつなぎます。目指しているのは、応対を重ねるほどデータとナレッジが蓄積され、AIと人がともに学びながら顧客体験を改善し続ける、未来のAIコンタクトセンターです。 この体験を実現するには、各機能の使いやすさに加え、プロダクト間のデータ連携や、安定して動き続けるソフトウェアが欠かせません。金融・インフラ・通信・航空などの企業に向き合い、企業の業務と、その先にいる生活者の両方を支える開発に取り組みます。 ■ 具体的にお任せしたいこと ・複数サービスの連携や複雑なデータ処理など、技術難易度の高い機能の設計・実装 ・既存プロダクトの不具合修正、機能改善、依存ライブラリ・実行環境の更新 ・コード・ログ・データの調査による、性能低下やデータ不整合の原因特定 ・API・データモデル・処理方式の見直しによる、性能と保守性の改善 ・互換性や他プロダクトへの影響を踏まえた、テスト・移行・リリース方法の設計 ・設計・テスト・ドキュメントの整備による、再発防止と属人化の解消 たとえば、データ量が増えても応対ログを安定して取得・出力できるようにすること。複数プロダクトが利用するAPIを、連携先の動作を保ちながら改善すること。日々の利用を支える機能にも、方式の選択や段階的な変更が必要な、解きがいのある課題があります。 ■ 専門性を持ち寄り、プロダクトを前へ進める Product Engineerとは顧客課題や機能の狙いを、AI EngineerとはAI機能の振る舞いを、インフラのエンジニアとは基盤への影響を共有し、実現方法を議論します。フロントエンド・バックエンドなど、ご経験や得意領域を踏まえて担当を相談し、技術課題の解決と継続的な改善に取り組んでいただきます。 ■ インパクトと自由を両立するカルチャー RightTouchでは、プロダクトへのインパクトに本気で向き合うことと、自律的に働くことを大切にしています。ルールは必要最小限にし、情報はできるだけオープンにする。職種や立場を越えて、プロダクトをよくするための議論を歓迎しています。 Claude Code、Codex、Cursorなどを活用し、AI DXチームを中心に実装・レビューの自動化や知見の共有も進めています。技術基盤や開発プロセスにも、これからつくり、改善していける余地があります。 【業務内容の変更範囲】会社の定める業務 仕事の魅力 ■ 技術的な難しさが、顧客の体験につながる 性能・整合性・互換性といった複数の制約に向き合い、自分の設計と実装で解決できます。処理が速くなる、必要な情報にたどり着ける、不具合が起きにくくなる。その改善が、QANTを日々使う担当者と、問い合わせる生活者の体験を支えます。 ■ 使われ続けるプロダクトを、もっとよくする 既存コードや仕様を深く理解し、今後の変更まで考えた改善に取り組めます。一つの改修を設計やテストの見直しにつなげ、次の開発を進めやすくする。保守・改善を重ねながら、ソフトウェアエンジニアとしての専門性を深められます。 ■ 複数プロダクトに届く仕事と、開発の裁量 QANTは複数のプロダクトが連携して価値を届けます。共通のAPIや処理を改善することで、担当機能を越えた効果を生み出せます。各職種の仲間と課題や実現方法を議論し、AIツールも活用しながら、技術と開発プロセスの両方を育てられる環境です。 開発環境 ■ 主な技術スタック ・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 担当領域によって利用する技術は異なります。各プロダクトの開発者や専門性を持つメンバーと協働し、プロダクトと共通基盤を育てています。

■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

仕事内容 ■ AIが企業の現場で使われる、その土台をつくる AIを使ったサービスを企業の業務へ届けるには、安定して動く基盤と、既存システムにつながる仕組みが必要です。クラウド、ネットワーク、セキュリティの経験を、AIが日々のカスタマーサポートを支える環境づくりに活かしませんか。 このポジションでは、QANTを支える共通基盤の設計・改善と、顧客のネットワーク・既存システムとの接続を担います。SREとForward Deployed Infra Engineerの役割を含む募集です。ご経験と志向に応じて、共通基盤と顧客接続のどちらに軸足を置くかを相談し、得意な領域から取り組んでいただきます。 ■ 日本が培ってきた「おもてなし」をAIとプロダクトで広げる 問い合わせたいのに、解決方法が見つからない。電話をかけても、窓口をたらい回しにされる。RightTouchは、こうした「負の体験」をなくし、企業と生活者のコミュニケーションをよりよくするために、プロダクト群「QANT（クアント）」を開発しています。 QANTは、Webや電話での顧客接点、AIによる応対、VoCの分析、ナレッジの生成・改善をつなぎます。目指しているのは、応対を重ねるほどデータとナレッジが蓄積され、AIと人がともに学びながら顧客体験を改善し続ける、未来のAIコンタクトセンターです。 金融・インフラ・通信・航空などの企業で活用を進める中では、サービスの信頼性に加え、ネットワークやデータ保護の要件への対応が求められます。基盤の構成や接続方法に関する技術的な判断が、QANTを利用できる環境と、顧客が安心して使い続けられる状態につながります。 ■ 具体的にお任せしたいこと 【QANTを支える共通基盤】 ・クラウド、ネットワーク、コンテナ・VM、データベースの設計・構築・運用 ・PCI DSS対応を含む、ネットワーク分離、アクセス制御、脆弱性対策、監査ログの整備 ・基盤移行・更新、障害の原因調査・再発防止、性能・コストの改善 ・IaC、CI/CD、監視・運用ツールの整備による、安全で効率的な開発・運用の実現 【顧客システムとの接続・導入】 ・顧客のIT部門や社内メンバーとの、接続・データ配置・セキュリティ要件の整理 ・閉域接続やVPNなどの接続方式、責任分界、運用方法の設計 ・必要なクラウド・ネットワークの構築、接続試験、障害切り分け、運用への引き継ぎ ・個別案件で得た構成・コード・手順の標準化と、共通基盤への還元 両方の領域を一人で網羅することを前提にしていません。共通基盤を磨く専門性も、顧客の要件を理解して接続を実現する専門性も、QANTの成長に欠かせない力です。 ■ 開発者や顧客と、実現方法から考える 開発者とアプリケーションへの影響や変更方法を検討し、顧客接続ではIT部門・外部パートナー・ASE・Bizと要件をすり合わせます。可用性、セキュリティ、コスト、運用負荷を踏まえ、自ら構成を考え、構築・検証まで進める仕事です。 ■ インパクトと自由を両立するカルチャー RightTouchでは、プロダクトへのインパクトに本気で向き合うことと、自律的に働くことを大切にしています。情報をできるだけオープンにし、職種や立場を越えて技術的な選択や改善の優先順位を議論します。 Claude Code、Codex、Cursorなどを活用し、AI DXチームを中心に実装・レビューの自動化や障害調査の支援にも取り組んでいます。共通基盤、運用の仕組み、開発プロセスを自分たちで育てていける環境です。 ■ 業務内容の変更範囲 会社の定める業務の範囲内 仕事の魅力 ■ インフラの判断が、AIを届けられる範囲を広げる 顧客のネットワーク要件を整理し、接続構成を設計し、実際につないで動作を確かめる。そこで解いた課題が、QANTの導入を前に進めます。クラウド・ネットワークの専門性を、顧客がAIを業務で活用するための具体的な価値へ変えられます。 ■ 複数のプロダクトを支える、技術的な手応え QANTの共通基盤を改善することで、複数のプロダクトと開発チームに効果が届きます。PCI DSS対応や基盤移行では、要件とアプリケーションの依存関係を理解し、安全な構成・変更方法を考える難しさがあります。信頼性・セキュリティ・開発生産性を横断する視点を磨けます。 ■ 得意領域を軸に、専門性を広げられる 共通基盤と顧客接続の比重は、ご経験・志向に応じて相談します。個別案件の知見を再利用できる構成や手順へ育てたり、基盤の改善によって次の導入を進めやすくしたりと、自分の仕事をプロダクト全体の成長につなげられるポジションです。 開発環境 ■ 主な技術スタック ・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 担当領域によって利用する技術は異なります。各プロダクトの開発者や専門性を持つメンバーと協働し、プロダクトと共通基盤を育てています。

■ 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