AI・データ の求人一覧 - 弥生株式会社

【主な業務内容】お客様の業務課題を深く理解し、AIを活用したプロダクトの設計・実装から、現場での継続的な運用・定着までをフルサイクルで担っていただきます。要件定義・UX設計：お客様や社内業務部門へのヒアリング・業務観察を通じ、現場のリアルな課題と必要な機能を具体化フルスタック開発：AI機能やエージェントを利用するための画面（UI）、API、データ連携基盤の設計・実装AI組み込みと技術的チャレンジ：会計・税務という高い正確性が求められるドメインに対し、RAG（検索拡張生成）の活用やプロンプトエンジニアリングの改善、ハルシネーション対策などを行い、実用的なAI機能を実装システム統合：弥生製品や外部サービスとシームレスに連携させ、実際の業務フローへ自然に組み込むアジャイルな仮説検証：MVPを早期に提供し、利用者のフィードバックやデータをもとに短サイクルで改善品質担保と製品化：AI専門メンバーと協働した品質・セキュリティの確保。さらに、個別対応で得た知見を共通機能へ発展させ、本格的な製品化へと繋げる※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】技術的な難局への挑戦：ミスの許されないバックオフィス業務の領域へ、いかにLLMを安全かつ実用的に組み込むかという、エンジニアとして腕が鳴る課題に挑めます。社会的インパクト：会計・税務課題を解決し、日本のスモールビジネスの「働き方」を根本から変革するプロダクトを創出できます。圧倒的な「手触り感」：課題発掘から技術選定、実装、リリース後の改善まで全工程に関与。自分の書いたコードが現場の業務にどう変化を与えたかを直接確かめられます。最新AI技術の実践：最新のLLM・AI技術を日常的に検証し、顧客課題に最も適した技術や実現手法を自らの裁量で選定・実装できます。スケールする影響力：一つの現場で得た学びや機能を、強固な顧客基盤を持つ複数製品へと横展開していくダイナミズムを経験できます。【使用技術・開発環境】プロジェクトごとに最適な最新技術を柔軟に選定・検証できる体制です。※以下すべての経験を求めるものではありませんアプリケーション開発：TypeScript, React / Next.js, NestJSなどAI領域：各種LLMを活用したAI機能・エージェントの開発、評価・改善、LangChain等のフレームワーク活用クラウド・データ基盤：AWS, GCP, Databricksなど開発・コラボレーション：GitHub / GitHub Actionsを用いたCI/CD、Notion、Google Workspace開発プロセス：アジャイル開発での短い改善サイクル、コードレビューを通じた品質向上【採用背景】「AIの可能性」を単なる検証で終わらせず、「実際の業務で継続的に使われるプロダクト」へと昇華させるための開発体制強化です。 顧客の現場（リアル）を高い解像度で理解し、直感的に使いやすい体験とシステム連携を自らの手で形にできるエンジニアを募集しています。【配属先チームの特徴】全社横断の新組織「Applied AI部」：データとAIをコアに、スモールビジネスの仕事を再設計する注力部門です。ミッション：会計・税務・給与・請求などの領域において、新規AIプロダクトの検証と既存製品へのAI機能の組み込みを推進します。協業と現場主義：AIの専門家、製品部門、業務ドメインの専門家など多様なメンバーとチームを組みます。顧客先への訪問や業務観察なども行い、利用者に最も近い立場で実装と定着を担います。【チーム人数/活躍しているメンバーの経歴／特徴等】現在、立ち上げおよび急拡大フェーズにあるチームです。 今回の募集は、組織を牽引していただく「中核（コア）メンバー」としての採用となります。社内のデータ・AI専門部署や、各製品の事業部門とも密に連携しながら、モダンな開発体制づくりやカルチャー醸成にも関わっていただけるフェーズです。【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】「顧客の業務理解」と「フルスタック開発」を軸に、AIプロダクト開発をリードするエンジニアとして市場価値の高い専門性を深められます。 ご本人の志向や経験に応じて、以下のようなポジションへ裁量と担当範囲を広げていくことが可能です。テクニカルリード（技術牽引）プロダクトマネージャー（PdM）新規プロダクト立ち上げ責任者

【主な業務内容】顧客の業務課題を起点とし、AIエージェントの設計・実装から、業務で安定稼働させるための仕組み（ハーネス）構築、評価、モデルの最適化までを一貫してお任せします。プロダクト開発チームと協働し、AIの技術的性能を「実務で使える価値」へと昇華させるポジションです。顧客やドメインエキスパートと対話し、業務上の成功条件・フェイルセーフを定義業務要件に最適なAIエージェントの構成（単一/複数/ワークフロー等）の技術選定エージェントを安全に動かす仕組み（ハーネス）の設計・実装（ツール権限、状態保存、再試行、ヒューマンインザループ、ログ追跡など）エージェントフレームワークの選定および共通部品化自動/人手評価・実利用データを用いた評価基準の設計と品質検証モデルの比較選定、プロンプト/RAG調整、必要に応じたファインチューニングや軽量化による最適化（品質・コスト・速度の改善）複数プロダクトへ展開可能なエージェント基盤や運用サイクルの確立※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】大きな裁量と一気通貫の開発：フレームワークの選定からエージェント構成の決定、評価、組み込みまで裁量を持って取り組めます。全社への影響力：単一プロダクトにとどまらず、得られた知見を複数製品の共通基盤へとスケールさせるダイナミズムを経験できます。「使えるAI」の追求：先端技術の探求だけでなく、実際のビジネス現場で価値を発揮するUI/UX・実用性を追求できる環境です。【使用技術・開発環境】アプリケーション開発：TypeScript, React/Next.js, NestJSなどAI：各種LLMを活用したAI機能・エージェントの開発、評価・改善エージェント：LangGraph, 各社Agent SDK, MCPなど（プロジェクトごとに最適技術を選定）機械学習・評価：Python, PyTorch, Pandas, Jupyter Lab, SageMaker Studioなどクラウド・データ基盤：AWS, GCP, Databricksなど開発・コラボレーション：GitHub/GitHub Actions, Notion, Google Workspace※最新技術を積極的に検証・導入するカルチャーです。【採用背景】各プロダクトへのAI実装を加速させるための体制強化です。個別のAI開発で得た知見を標準化し、全社で再利用可能なエージェント基盤へと発展させていくため、中核となるエンジニアを募集します。【配属先チームの特徴】Applied AI部は、データとAIをコアに「スモールビジネスの仕事を再設計する」全社横断組織です。 会計・税務・給与・請求領域における新規AIプロダクトの検証や、既存製品へのAI機能組み込みを推進します。 製品部門や業務専門家と密に連携しながら開発を進めるチームです。【チーム人数/活躍しているメンバーの経歴／特徴等】現在立ち上げ・拡充中のチームであり、本ポジションはまさにコアメンバーとしてのジョインとなります。 社内のデータ・AI専門部署や各製品部門と越境して連携できるフラットな環境です。【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】AIエージェント領域における深い専門性を築けるのはもちろんのこと、ご志向に応じて「テックリード」や、複数プロダクトを横断する「AI基盤・品質管理のリードエンジニア」などへのキャリアパスが広がっています。

【主な業務内容】バックオフィスの課題からAIプロダクトの機会を創出し、企画～開発・導入・改善までを一気通貫でリードします。課題特定と戦略：顧客の声やデータから課題を特定し、ロードマップと成果指標を策定要件定義とAI活用：AIと人の役割分担、業務上の受入基準を具体化アジャイル検証：エンジニア等とMVP検証を行い、開発範囲を柔軟に最適化導入推進：製品部門・営業・CS等と連携し、製品化と顧客への定着を牽引効果検証と改善：利用状況や業務改善効果をモニタリングし、継続・展開を判断※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】実務直結：会計・経理のドメイン知識を直接プロダクト開発に活かせる稀有な環境業務の再設計：AIを前提としたバックオフィス業務のトランスフォーメーションを主導広い裁量：課題発掘からMVP検証、製品化・定着まで、上流から下流まで一貫して推進スコープの広さ：新規プロダクト探索と、既存製品へのAI展開の両方に携われる【使用技術・開発環境】最新技術を迅速に試せる環境です。※本ポジションでのプログラミング経験は不問アプリ開発：TypeScript、React／Next.js、NestJSなどAI：各種LLMを活用したAI機能・エージェントの開発、評価・改善クラウド・データ基盤：AWS、GCP、Databricksなど環境：GitHub／GitHub Actions、Notion、Google Workspace【採用背景】AIの技術的ポテンシャルを「顧客への実務価値・事業成果」へ昇華させるための重要ポジションです。 顧客の深い業務理解に基づき、解くべき課題を設定し、多職種と連携しながら製品化と現場定着を牽引いただける方を求めています。【配属先チームの特徴】「Applied AI部（全社横断組織）」への配属です。 データとAIを武器に、スモールビジネスの業務再設計を目指します。ミッション：会計・税務等の領域における新規AIプロダクト検証、既存製品へのAI実装体制：AIエンジニアや業務専門家等と協働し、課題設定・優先順位付け・成果検証をリード【チーム人数/活躍しているメンバーの経歴／特徴等】組織の立ち上げ・拡充フェーズにおける「コアメンバー」としての採用です。 社内のデータ・AI専門部隊や各プロダクト部門、セールス、CS、ドメインエキスパートなど、多様なプロフェッショナルと密に連携・共創するフラットな環境です。【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】希少なPdMへ：「深い業務理解」×「AIプロダクト開発」の掛け合わせで、市場価値の高い専門性を確立キャリアパス：志向に応じ、複数プロダクトの戦略立案、新規事業立ち上げ、組織マネジメントなどへのステップアップが可能

■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。