会社名

JAPAN AI株式会社

会社概要

JAPAN AI株式会社は、2023年4月に設立されたAIスタートアップです。

グロース市場に上場している株式会社ジーニーのグループ会社として設立されました。
ジーニーは、プロダクト開発において積極的にAI技術を活用しており、自社プロダクトである「GENIEE SFA/CRM」や「GENIEE CHAT」において、ChatGPTを用いた議事録の自動要約やメールの自動作成など、お客様の業務効率化や生産性向上につながるAI関連機能を提供しています。

このような状況の中、ジーニーグループはAI技術に関わる導入コンサルティング、プロダクト提供、ならびに研究開発をさらに推進するために、2023年4月に戦略的子会社である「JAPAN AI株式会社」を設立いたしました。

当社は「AIで持続可能な未来の社会を創る」というPurposeを掲げ、日本企業の生産性向上や産業の活性化のための様々なAIプロダクトの開発と提供を行っています。高度なプロダクトを開発するために、ChatGPTをはじめとした各種大規模言語モデルやGenerative AIなどの分野の研究も進めています。

昨年2024年11月には、国内企業としても一早く「AIエージェント」をローンチし、多くの企業様に高評価を頂いており、国内市場を席捲しております。
当社はAI市場のトップランカーであると自負しております。

ポジション

【JAPAN AI】AI ソリューションエンジニア (FDE)

仕事内容

AI ソリューションエンジニアについて
AI ソリューションエンジニアは、Palantir 社が確立した FDE (Forward Deployed Engineer) を、AI エージェント時代にアップデートしたポジションです。顧客の最も困難な業務課題を、AI と自社プロダクトを武器に解決します。
・SIer / SES でのエンジニア

・受け取った仕様書通りに実装する
・客先常駐で開発リソースを提供する
・多重下請け構造の中で顧客と距離がある
・特定領域・特定技術の深掘り
・本ポジション

・顧客と直接対話し、課題を発見して仕様を自ら定義する
・自社オフィスを拠点に、自社プロダクトで顧客課題を解決する
・経営層から現場担当者まで、顧客と直接信頼関係を築く
・フルスタック × AI × ビジネス理解
受託開発でも客先常駐でもありません。顧客現場で課題を発見し、軽量な PoC を高速実装し、本番導入まで伴走する。その過程で得た知見がプロダクトを進化させます。

期待する役割について
顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。
・顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する
・JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する
・PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する
・現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる
・経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する

業務内容
・顧客課題の発見・設計
・顧客の業務プロセス・データ環境・既存 SaaS 群の全体像を深く理解し、AI で解決すべき課題を特定
・AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する
・利害関係者 (経営層〜現場担当者) との関係構築・調整
・課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案
・ワークフロー構築・PoC の高速実装
・JAPAN AI STUDIO を活用した業務ワークフローの構築 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等)
・LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装
・顧客の既存 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合
・フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド)
・本番導入・伴走
・本番導入の技術支援・運用設計
・セキュリティ・コンプライアンス要件への対応
・導入後の利用定着支援・改善提案
・プロダクトフィードバック
・顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元
・新規ユースケースの発見・提案
・プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化
業務シナリオ例
※以下は想定される業務シナリオの例です
■ シナリオ 1 : 製造業の「SaaS 疲れ」を解消する企業の脳の構築
従業員 500名の製造業の顧客。SmartHR / 楽々精算 / kintone / Salesforce を個別に運用しており、部門間のデータ連携は手作業で行われている。現場ヒアリングで「月末の経費精算に 1人あたり 2時間かかっている」「営業が受注情報を 3つのシステムに手入力している」という課題を発見。JAPAN AI STUDIO で各 SaaS を API 連携し、経費精算の自動承認ワークフローと受注データの自動連携エージェントを 2週間で構築。月間 400時間の業務削減を実現し、他部署への展開 (アップセル) に繋げる。
■ シナリオ 2 : 金融機関の 24時間見込み顧客探索エージェント
地方銀行の法人営業部門。営業担当者が手動で企業情報を調査し、アプローチリストを作成している。1件あたり 30分かかり、1日 10件が限界。JAPAN AI STUDIO で企業データベース・ニュースフィード・決算情報を統合し、AI エージェントが 24時間体制で見込み顧客を探索・スコアリングするワークフローを構築。営業担当者は毎朝、AI が優先順位付けしたアプローチリストを受け取るだけの状態に。アプローチ数が 3倍に増加し、受注率が 15% 向上。
■ シナリオ 3 : 小売業の稟議承認プロセスの AI 化
全国 50店舗を展開する小売業の顧客。店舗からの発注稟議が紙ベースで、本部での承認に平均 5営業日かかっている。現場観察で「承認者が出張中に稟議が滞留する」「過去の類似稟議を参照できない」という課題を特定。JAPAN AI STUDIO で稟議データを構造化し、AI が過去の承認パターンを学習して一次判断を行うワークフローを構築。承認リードタイムを 5営業日から 1営業日に短縮。この成功事例をプロダクトチームにフィードバックし、JAPAN AI AGENT の標準テンプレートとして全顧客に展開。

成果責任 (KR/メトリクス)
FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。
・先行指標 (行動とアウトプット)
・STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか
・SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数)
・デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム
・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト)
・アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか
・顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数
・アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上

従事すべき業務の変更の範囲
会社の定める業務

求める経験・スキル

必須条件
・ソフトウェアエンジニアとしての実務経験 : 3年以上
・フルスタック開発能力 (バックエンド + フロントエンド)
・LLM/生成AIを活用したアプリケーション開発経験
・クラウド環境 (AWS / GCP / Azure) での開発・運用経験
・日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル)

歓迎条件
・SIer / SES / 受託開発企業での顧客折衝・要件定義・実装経験
・顧客対応 (技術コンサルティング、SE、CS等) の経験 : 2年以上
・エンタープライズ向けSaaS導入・カスタマイズ経験
・AI エージェントフレームワーク (LangChain / LangGraph / AutoGen / CrewAI 等) の実務経験
・データ統合・ETLパイプライン構築経験
・セキュリティ基礎 (認証/認可、暗号化、コンプライアンス)
・プロジェクトマネジメント経験
・英語での技術コミュニケーション能力