AI・データ の求人一覧 - 弥生株式会社

【具体的な業務内容】 1. Figma × 生成 AI による「ブランド準拠クリエイティブ量産パイプライン」の構築 FigmaのVariables・Auto Layout・Component Propertiesをデザインシステムのベースとして運用し、Figma REST /Plugin API、MCP（Model Context Protocol）サーバー、Headless CMS、Cloudflare Workers/AEM Edge Delivery Services等を組み合わせ、テキスト、画像、コピーをAPI経由で流し込んでバナー／LP／SNS クリエイティブを数百〜数千パターン自動生成する仕組みを設計・運用する。 2. 画像・動画・コピー生成 AI のプロンプト/モデル運用と品質統制 画像：gpt-image2 / DALL·E、Stable Diffusion（SDXL・SD3 系、ComfyUI による本番ノード運用、LoRA / ControlNet / IP-Adapter）、Midjourney、Ideogram、FLUX 等 動画：Veo 3、Runway Gen-3/Gen-4、Kling、Pika等 コピー：GPT-5 系/Claude/Gemini等のLLMをプロンプトテンプレート+few-shot+構造化出力（JSON Schema / Pydantic / Outlines 等）で制御 いずれも、シード固定、参照画像、スタイル統一、ガードレールにより、SaaS プロダクトの世界観とブランドガイドラインに沿った“事故らないアウトプット”を再現性高く出せる状態にする。 3. CreativeOps（エージェンティック、ワークフロー）の推進 Marketing AI Architect と連携し、GA4/各広告プラットフォーム/Salesforce / Databricks 等の成果データを、ベースに「データ取得→仮説生成（LLM）→クリエイティブ自動生成（Figma 変数 + 生成 AI）→ 配信→効果計測 → 学習」のフィードバックループを設計、運用する。 Slack/ Notion等の社内ツールへの通知・承認フローも自動化する。 4. クリエイティブ品質の自動・人手ハイブリッド評価 LLM-as-Judge（マルチモーダル）/VLM 評価器（ブランドカラー逸脱・禁則レイアウト・コピーのトーン＆マナー違反などをルーブリック判定）を内製し、機械チェックでフィルタしたうえで、人手の最終レビュー工数を最小化する評価パイプラインを構築する。 NG パターンは Figma Variables やプロンプトテンプレートに即時フィードバックし、ブランドの一貫性を担保する。 5. AI ネイティブな制作環境の整備 Cursor / Claude Code / Codex CLI 等のエージェント型ツールを前提に、デザイナー・編集者・マーケターが「自然言語と Figma だけで生成 AI を動かせる」社内向け Plugin / MCP サーバー / 内製ツールを提供し、組織全体の制作スループットを段階的に引き上げる。 ※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務 【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】 ・Figma API、MCP、画像/動画/コピー生成 AI、データ基盤を縦に貫いて、BtoB SaaS（会計／業務ソフト領域）の高品質クリエイティブをデータドリブンに大規模生成する仕組みを0→1で設計できるポジション ・生成AIが依然抱える「ブランドセーフティの欠如」「レイアウトの破綻」「コピーの空虚さ」「動画の事故」を、デザイン知見、エンジニアリング、評価設計の三方から解決する役割 ・国内BtoB SaaSで本格的にCreativeOps ×生成AIを運用しているチームは多くなく、デザイナー×エンジニア×AIの越境キャリアを業界先行例として築ける ・自社プロダクト（会計、業務ソフト）とSMB 顧客という、長期で向き合う価値のあるドメインで、生成 AI を“バズワード”でなく“事業の生産性”に落とし込める 【使用技術・開発環境】 ・Design Tools: Figma (Auto Layout, Advanced Variables, Figma API, MCP Integration) ・Generative AI & LLM: Gemini, OpenAI GPT/Claude, Stable Diffusion, Midjourney, Grok (X API) ・Cloud : AWS/GCP 【採用背景】 弥生では現在、従来の外部代理店依存の制作プロセスから脱却し、最新の生成AIテクノロジーをコアに据えた「マーケティングクリエイティブの完全インハウス・自動最適化エンジン」の構築を重要戦略として進めています。 確定申告、会計、給与、販売など、多様なニーズを持つ個人事業主・中小企業のユーザーに対して「最適な訴求クリエイティブ・LP」を大規模かつ圧倒的スピードで届けるため、デザイン量産パイプラインを自ら実装・リードできる極めて稀有な存在（Creative Technologist）を募集します。 【配属先チームの特徴】 ・全社横断組織：弥生のAIエンジニア全体を統括する「AI・データ戦略部」に所属 DX・インテリジェンスチームとして、ビジネスサイドと技術の架け橋となり、ビジネス要件定義からUX・データの設計実装までを担います ・多様なプロフェッショナル： 30名弱のデータエンジニア、データサイエンティスト、R&Dメンバーが在籍。フルスタックエンジニアやMLエンジニアと連携してプロジェクトを進めます 【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】 ・CreativeOps Director / Head of Marketing Technology 　クリエイティブ組織全体の完全なシステム化、自動化を率いるテックリード ・AI Product Manager (Marketing & Creative) 　自社で構築した自動生成パイプラインを他組織や外部プロダクトへ応用、事業化するプロダクト責任者 ・Full-Stack Design Engineer 　デザインとエンジニアリングの双方で最先端の生成AIスタック（Next.js 15, Tailwind v4, LLM/Diffusion API, MCP）を使いこなす国内唯一無二のスペシャリスト

【具体的な業務内容】 下記業務をシニアエンジニアとしてリーディングを行っていただきます ・弊社の製品サービスに搭載するAI/MLモデルの開発と実装 　自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等 ・MLモデル開発の為のデータ分析： 　 LLMを用いた先端技術開発 　 探索的データ解析、ドメイン特化データマートの構築 　 AWSのSageMaker/Databricksを利用した機械学習モデルの開発 ・モデル評価とデモ環境構築： 　開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築 ・製品/システム開発チームへの技術の運用設計、MLOpsの実行： 　サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品・システム実装をサポート ※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務 【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】 お客さまのバックオフィス業務を支援し、スモールビジネスの活性化へつながるような製品サービスの開発を行うことが可能です。 また、ご自身がお持ちのAIに関する知見を活かして、新たな価値を創出するプロダクト開発に携わることができます。 【使用技術・開発環境】 クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks 開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks 開発言語：Pythonなど その他： PyTorch, Pandasなど コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase 【採用背景】 AI活用やデータビジネスの拡大に伴い、弥生製品や業務システムにおいても先端技術を取り入れ、新たな価値を創出し、DX（デジタルトランスフォーメーション）を実行することが不可欠となっています。 これを推進するためには、技術の獲得から開発・実装・運用までを一貫してリードできる人材が求められています。 その中でも特に、各事業部が製品開発を行う際のAI機能実装を支援できる体制を強化することが重要です。 そこで今回、事業部横断でAI導入をサポートしながら、開発現場と共に新しい価値を実現していけるエンジニアを募集することとなりました。 【配属先チームの特徴】 弥生のエンジニア全体を統括する全社横断組織となります。今回の募集は、その組織の初期メンバーとなります。 【チーム人数】 これから立ち上げていく組織となります。 【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】 これから立ち上げていく組織となります。 【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】 弥生全体の技術獲得・実装・運用をリードしていくようなポジションで、 そのチームをリードし、弥生の将来を担う製品群の立ち上げを行うことができます。

弥生の使命（ミッション）は「中小企業を元気にすることで、日本の好循環をつくる」こと、 掲げるビジョンは「現場に力を、経営に可能性を。知とテクノロジーの融合で道筋を照らし事業によい巡りを生み出す。」です。 事業者の皆さまが事業を立ち上げ、発展する過程で直面するさまざまな課題にお応えできる存在を目指しています。 世の中の最先端のAI・テクノロジーを取り入れながら、次の弥生・社会の核となるAI Productの検討・検証・創出を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 下記業務をシニアエンジニアとしてリーディング・実装・検証を行っていただきます。 ・弊社の製品サービスに搭載するAIエージェントの開発と検証 　：LLM（各種）を用いた応答UIUX、API/MCP連携による参照・操作、製品・データとの連携アプリケーション構築 　：Databricksを活用したデータ連携・可視化機能のあるモックアプリケーションの開発 　：UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装 ・企画、要求定義から要件定義、設計、開発・検証まで、上流から下流工程までの幅広いフェーズに携わっていただきます まずはアジャイルでAI駆動開発によりMVPをプロトタイピングしながら、現状のAIの可能性や実現性・課題について検証し、製品化やサービス化に向けたリードをいただきます ・製品/システム開発チームへの技術移管、運用設計・実行 　：サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品・システム実装をサポートしていただきます ※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務 【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】 お客さまのバックオフィス業務や経営を支援し、スモールビジネスの活性化へつながるような製品サービスの開発を行うことが可能です。 また、ご自身がお持ちのAIに関する知見を活かして、新たな価値を創出するプロダクト開発に携わることができます。 【使用技術・開発環境】 以下の社内の環境の中で、Speed、Cost、Skill、Usability等を鑑みて、選択可能 クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks、その他必要な環境 フロントエンド： TypeScript,React,Next.js ,Java（Spring Boot）、Rubyなど バックエンド： TypeScript, NestJS,GraphQL,Prisma データベース： Aurora(MySQL),DynamoDBなど AWS：ECS Fargate Lambdaなど CI/CD： GitHub Actions, Codeシリーズなど バージョン管理： GitHub データ・AI環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks AI： LLM・Agent（ChatGPT, Gemini/VertexAI, Claude/Sonet xx・co work・・・） コミュニケーションツール：notion、Google workspace 【採用背景】 AI活用やデータビジネスの拡大に伴い、弥生製品や業務システムにおいても先端技術を取り入れ、新たな価値を創出し、DX（デジタルトランスフォーメーション）を実行することが不可欠となっています。 これを推進するためには、技術の獲得から開発・実装・運用までを一貫してリードできる人材が求められています。 そのため事業部横断のAIの先行技術調査・実装検証・導入をリードしながら、経営者や現場と共に新しい価値を実現していけるエンジニアを募集します。 【配属先チームの特徴】 弥生のAIエンジニアを統括する全社横断組織となります。今回の募集は、その組織の初期メンバーとなります。 AI・データ戦略部と連携しながら、社内のデータの利用や、エージェント基盤の利用・構築、R&Dの技術連携が可能です。 【チーム人数】 これから立ち上げていく組織となります。 AI・データ戦略部では30名弱のデータエンジニア・データサイエンティスト・R&Dメンバーが在籍しており、連携しながら進めます。 【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】 これから立ち上げていく組織となります。 関連するAI・データ戦略部では、データエンジニア・データサイエンティスト・MLエンジニア・フルスタックエンジニアなどの幅広いAI・データに関わるスキルを保有するメンバーがいます。 【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】 弥生全体の技術獲得・実装・運用をリードしていくようなポジションで、チームをリードし、弥生の将来を担う製品群の立ち上げを行うことができます。 フルスタックエンジニアやMLOpsエンジニア、データサイエンティストなどの専門性を極めることも、PdMやビジネス企画、DX推進（社内コンサル）、マネジメントなどのポジションへもキャリア転換していくことも可能です。 【選考フローについて】 ご経験によっては3次選考までございます。その場合は弊社CEO・CHROいずれかとの面接となります。

■弥生のミッション・ビジョン 弥生の使命（ミッション）は「中小企業を元気にすることで、日本の好循環をつくる」ことです。 私たちが掲げるビジョン「現場に力を、経営に可能性を。知とテクノロジーの融合で道筋を照らし事業によい巡りを生み出す。」を具現化するため、事業者が直面するさまざまな課題に寄り添い、解決できる存在を目指しています。 世の中の最先端AI・テクノロジーをいち早く取り入れ、弥生のDX/AX（AI Transformation）を推進し、AIを前提とした業務変革を担っていただきます。 さらに、その過程で得た知見や経験をプロダクトへフィードバックし、新たなAIプロダクトの創出にもチャレンジしていただくエキサイティングなポジションです。 【具体的な業務内容】 シニアエンジニアとして、以下の業務のリーディング・実装・検証を遂行していただきます。 1. AI＆データ駆動型アプリケーション・エージェントの開発 ・AI連携基盤の構築： 各種LLMを用いた応答UI/UX、API/MCP（Model Context ・Protocol）連携による参照・操作、製品・データとの連携アプリケーションの構築 ・プラットフォーム活用： DatabricksやGoogle Cloud（Vertex AI等）を活用した、高度な業務アプリケーションの開発 ・要件定義から実装まで： 自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論などを用いた業務モデルの設計・導入 2. アジャイルによるプロトタイピングと検証 ・AI駆動開発によるMVP（Minimum Viable Product）の迅速な開発 ・UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装 ・現状のAIの可能性や実現性、課題を検証し、将来的な製品化に向けた技術的リード 3. 各ビジネス領域におけるAI実装（想定領域） ・FP&A（財務・経営企画）： 財務経理プロセスやKPI管理のロジック化・自動化、AIによる業務効率化 ・製品開発： VoC（顧客の声）からの改善要求やペインポイント抽出の自動化 ・Contact Center / Contents Marketing： 汎用LLMを用いたGEO（Generative Engine Optimization）対策、FAQ・ナレッジ構築の自動化 ・Marketing & Sales： マーケティングAI基盤（MCP、データパイプライン、Bot）の設計・開発、Creative Automation（画像・動画・コンテンツ量産）の実現 ※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務 【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】 ・大規模な業務変革の当事者になれる： 自社のマーケティング、セールス、バックオフィス、経営判断をAIで高度化する、手応えの大きなプロジェクトに携われます ・「Dogfooding」からプロダクトへ： 自社内で磨き上げたAI活用ノウハウを、そのまま弥生の次世代プロダクトへ反映させ、世の中の中小企業へ価値提供するプロセスを経験できます ・技術選定の裁量： スピード、コスト、スキルを鑑みながら、最適な技術を自ら選定し、0→1の開発をリードできます 【使用技術・開発環境】 プロジェクトの特性に応じて、以下の環境から最適なものを選択可能です クラウド/AI： AWS（SageMaker, Bedrock）, Google Cloud（Vertex AI）, Databricks LLM・Agent： ChatGPT, Gemini, Claude, MCP(Model Context Protocol) 開発言語： Python, TypeScript, Java (Spring Boot), Ruby フロントエンド： React, Next.js バックエンド： NestJS, GraphQL, Prisma データベース： Aurora (MySQL), DynamoDB インフラ/CI/CD： ECS Fargate, Lambda, GitHub Actions 分析・フレームワーク： PyTorch, Pandas, Jupyter Lab ツール： Slack, Notion, Jira, Confluence, GitHub 【採用背景】 弥生が提供するサービスや社内システムにおいて、AI・データビジネスの拡大は不可欠な戦略となっています。現在、私たちは「AIを前提とした業務変革（AX）」を強力に推進しており、技術獲得から実装・運用までを一貫してリードできる人材を求めています。 特に、各事業部の製品開発におけるAI実装を技術面から強力にバックアップし、経営層や現場と共に新しい価値を創造できるエンジニアを募集いたします。 【配属先チームの特徴】 ・全社横断組織： 弥生のAIエンジニア全体を統括する「AI・データ戦略部」に所属 DX・インテリジェンスチームとして、ビジネスサイドと技術の架け橋となり、ビジネス要件定義からUX・データの設計実装までを担います ・多様なプロフェッショナル： 30名弱のデータエンジニア、データサイエンティスト、R&Dメンバーが在籍。フルスタックエンジニアやMLエンジニアと連携してプロジェクトを進めます 【このポジションで描けるキャリア】 社内のDX・AXから始まり、弥生の将来を担う次世代製品群の立ち上げをリードする経験も将来的に得られます スペシャリストパス： フルスタックエンジニア、MLOpsエンジニア、データサイエンティストとしての専門性の深化 マネジメント・ビジネスパス： PdM（プロダクトマネージャー）、ビジネス企画、DX推進コンサルタント、あるいはチームマネジメントへの転換

【具体的な業務内容】 ・データプラットフォーム（Databricks中心）の構築/運用設計/全社展開 ・データ基盤（収集、加工、可視化）のアーキテクチャ設計/技術選定/実装リード ・開発メンバーへの技術指導/レビュー/設計支援 （・Terraform によるインフラ構成管理、データ処理パイプラインの設計と最適化ETL処理における中間ビュー/集計ビューなどの設計/最適化） ・チーム内の技術課題の洗い出しと解決推進、開発プロセスの継続的改善 ・各事業部門と連携した、データ活用/DXプロジェクトの構想/推進/ファシリテーション（ユーザー要望を踏まえた要件定義/仕様策定への関与、BI/ダッシュボードの企画/設計/推進） ・部門横断でのプロジェクト管理（タスク設計、進捗管理、ステークホルダー調整など）/プロジェクト進行の管理/チーム体制の設計/タスク整理などのリーダー業務 ・全社的なデータアセット整備、利活用に向けたガバナンスやルール設計 ・将来的には、AIやデータを活用したプロダクト企画/PoC/商用化も視野に含む ※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務 【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】 弥生では、全社横断のデータプラットフォーム構築やDXプロジェクトを今年度から本格的に開始しており、その戦略・企画・立上から関わることができます。 技術面では、AWS × Databricks × Terraform × Pythonといったモダンで拡張性のある構成のもと、データ基盤・分析環境の整備をリード。 アーキテクチャの設計や技術選定にも現場の判断が尊重され、高い裁量を持って自律的に開発を進められる文化があります。 また、単なるインフラ整備や分析支援にとどまらず、経営判断や業務改革と直結するシステムや仕組みを“プロダクト”として構想・実装できるのが、事業会社である弥生ならではのやりがいです。 さらに、弥生では全社でデータ・AI活用を進める戦略が掲げられており、将来的にはAIやデータを活用したプロダクト企画・商用化、PdM的キャリアへの展開も視野に入ります。 裁量と責任を持ちながら、エンジニアとして、プロジェクトリーダーとして、事業を動かす実感を持ちたい方に最適なポジションです。 【使用技術・開発環境】 ・クラウド基盤：AWS（ECS、Glue、RDS、S3、Lambda など）、Databricks ・データ処理：Apache Spark、AWS Glue ・データベース：Amazon RDS（Aurora MySQL）、DynamoDB ・IaC：Terraform ・言語：Python ・BIツール：Amazon QuickSight、AI/BI、DOMO ・コミュニケーション：Slack、Zoom、Backlog、DocBase ※今後、データ基盤はDatabricksに移行していくため、データ処理やデータベース・BIもDatabricksの機能を前提に開発していくことになります。 DatabricksはAI Codingの機能を備えています。 【採用背景】 全社横断でのデータ利活用、AI活用を推進する「データ戦略」のもと、Databricksを中心としたデータプラットフォームの整備と、部門横断でのDXプロジェクトの推進を加速しています。 AI、データを活用したDXの加速のために、ビジネス側の分析・可視化・業務アプリを立上、構築していくことが求められ、DXプロジェクトにおいて、設計・実装フェーズをリードするエンジニアリーダーを募集しています。 このポジションでは、エンジニアリングとプロジェクトリードの両軸で、データ基盤・データ活用プロジェクトをリードする立場としてご活躍いただきます。 【配属先チームの特徴】 AI・データ戦略部では、データ基盤の構築およびデータ活用に向けたDX、AI開発、BI開発を行っております。 データプラットフォームチームでは、全社のシステムからデータを取得し、DatabricksのBronzeとして一元化するとともに、全社共通のデータ構造であるSilverデータの設計・加工を行っております。 また、DX、インテリジェンスチームでは、Silverデータから業務・ビジネス観点での要求を受けたGoldデータ（DWHやデータマート等）の設計構築と、BIやAIへの開発を実施しております。 【チーム人数】 8名 【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】 Sierやソフト会社、SaaS企業出身のエンジニアで、データ分析やデータ活用・AI等に興味があり、また積極的に新しい技術をキャッチアップしていく思考が強い方が活躍しています。 Databricksに集まったデータを中心としながら、DatabricksのAppsやAIなどの先進機能をキャッチアップし、使いこなしていくことを楽しみながら実施しています。 【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】 データを活用し、それをビジネス側にアプリケーションとして届けるDXプロジェクトマネージャから、社内外で共通のAI、データプロダクトを企画・推進・実装していくプロダクトマネージャ、 さらには、製品に組み込むAIやデータプロダクトのプロダクトマネージャやApplied AIマネージャなど、主体的に自ら事業や製品を立上げていくことも可能です。