AI共創総研 採用デック

Transcript

1. 求職者のみなさまへ AIネイティブ化を、企業のDNAに。 AI共創総研のご紹介 要件定義・AI開発・人材育成・統制まで。 我々は、企業の変革を、組織の根幹から支える伴走者です。
2. Mission –ビジョンを実現するための目先の目標 AIネイティブを、 企業のDNAに。 Vision – AIを使う会社から、AIとともに進化する会社へ。 一人ひとりの可能性が広がり、組織の当たり前が変わっていく。 新しい技術に、ためらうことなく挑める。 そんな強さを、企業の文化に。 我々が世の中にどのような価値提供をするのか テクノロジーの進歩を、 すべての人と企業の幸せへ。 2
3. Contents 01 どんな会社なの？ P. 04 02 何をやっているの？ P. 08 03 どんな人が働いているの？ P. 14 04 一緒にAI共創総研で働きたい！！ P. 19 05 募集ポジションごとの詳細 P. 24 3
4. 01 どんな会社なの？ 01 どんな会社なの？ 02 何をやっているの？ 03 どんな人が働いているの？ 04 一緒にAI共創総研で働きたい！！ 05 募集ポジションごとの詳細 4
5. 会社概要 私たちは、AIネイティブ化を企業のDNAに刻み込む伴走者です。 社名 株式会社AI共創総研 所在地 東京都文京区湯島4-1-16 Gate Cross HONGO 3F ※事業所 資本金 ※転換前の資本を含む 代表者 52,000,000円 藤井 涼 主たる事業 AIガバナンスに関するコンサルティング・プロダク ト開発, 監査に関するAI開発 等 主要取引銀行 三菱UFJ銀行, みずほ銀行, 日本政策金融公庫 5
6. シードラウンドにて6,500万円を資金調達 AI共創総研はシードラウンドにてPARTNERSFUNDおよび日本政策金融公庫から6,500万円を調達しました。 某メガベンチャの監査AIを作成中 © 2026 AI Management Research Institute. All rights reserved. 6
7. 代表挨拶 創業の背景 AIエンジニアとして、技術が驚くほどの速さで進化していく姿を見てきました。 昨日までできなかったことが、今日にはできるようになる。 その可能性に、何度も心を躍らせてきました。 一方で、監査・保証の仕事を通じて見えてきたのは、その進化を十分に活かしき れていない企業の姿でした。 安心して使うためのルールや仕組みが追いついていない。 技術の進化が速いからこそ、それを支えるガバナンスもまた、変わり続けなけれ ばならない。そんな難しい時代に、私たちは立っています。 代表取締役 CEO 藤井涼 だからこそ、技術を知るエンジニアとしての視点と、KPMGで培った監査・ガバ ナンスの知見を掛け合わせ、企業の挑戦に伴走したいと考えました。 私は、日本企業にはこれからも世界で戦い続けてほしい。 KPMGあずさ監査法人「AI Assurance Group」に おいて、AIガバナンスに特化した専門チームの一員 としてAIリスクアセスメントサービスの開発に従事。 その後、大手企業向けAIガバナンス体制の構築支援 や自治体向けAI品質保証プロジェクトに従事し、AI ガバナンス・リスクマネジメントに関する講演・登 壇実績も多数。 早稲田大学 基幹理工学部卒業。 AIの進化を、企業の進化へ。 そして、日本の競争力へ。 その未来を、ただ語るのではなく、自分たちの手で実現したい。 そんな思いから、AI共創総研を立ち上げました。 7
8. 02 何をやっているの？ 01 どんな会社なの？ 02 何をやっているの？ 03 どんな人が働いているの？ 04 一緒にAI共創総研で働きたい！！ 05 募集ポジションごとの詳細 8
9. 事業内容 業務・技術・統制の専門性を掛け合わせ、構想から定着まで支援します。 AI実装・業務変革 業務を知る 深い業務理解と ワークフローの再設計 × AI統制・ガバナンス AIをつくる AIの設計・開発と 業務への組み込み × AIを統制する 人の判断・監督と 安全な運用の仕組み 企業のAIネイティブ化へ 9
10. AIネイティブ化を支える6つの支援領域 AI実装・業務変革 AI統制・ガバナンス AIリテラシー・人材育成 AIガバナンス構築 生成AI研修、講演、実践トレーニングで、 現場の理解と活用力を育てる。 ガイドライン、統制プロセス、体制整備、 人材育成を通じて、活用の基盤をつくる。 業務変革・AI実装支援 AI保証・規格対応 課題のヒアリングから業務フロー設計、 AIシステムの開発・実装まで伴走する。 ISO/IEC 42001、EU AI Act、NIST等への 準拠性評価と対応を支援する。 人とAIの判断・監督（HITL）の設計 AIガバナンス運用プロダクト 判断基準を棚卸しし、人が関与すべき範囲を 設計する。開発と一体でも、独立でも対応。 統制手続きを自動化し、準拠状況を 可視化・ダッシュボード化する。 10
11. 我々が解くべき課題 技術進化と社会実装のギャップ 制度・ルールや社内運用が追いつかず、 「何をどこまでAIに任せるか」が曖昧になる。 企業内の実装・評価の未成熟 個別ツールの導入にとどまり、業務・人材・ 統制が分断。成果や責任を整理しきれない。 AI技術の進化 個別のAI導入 業務・人材・統制が分断 制度・組織・人材の適応 時間 効果を測れず、全社変革につながりにくい 11
12. 目指すべき姿 AI活用を起点に、業務・意思決定・人材・統制を一体で再設計します。 現在の姿 AI共創総研が目指す姿 ・導入目的が曖昧 ・経営・業務戦略とユースケースを明確に ・既存業務の部分最適 ・AIを前提とするワークフロー・組織設計 ・効果を測れない ・成果指標を定義し、継続的に改善 ・判断・責任が曖昧 ・人とAIの判断分担、統制・説明責任を設計 ・導入で終わる ・実装・定着から、人材と組織の変革まで 12
13. AIネイティブ化を、 企業のDNAに刻む。 私たちがつくるのは、企業がAIとともに進化できる土台です。 業務の設計、組織の意思決定、人とAIの役割分担、 知識の蓄積、ガバナンスまでを一体で変革します。 構想から実装、定着、改善まで。 顧客の隣で考え続ける「バディ」でありたい。 13
14. 03 どんな人が 働いているの？ 01 どんな会社なの？ 02 何をやっているの？ 03 どんな人が働いているの？ 04 一緒にAI共創総研で働きたい！！ 05 募集ポジションごとの詳細 14
15. バリュー・行動指針 Always on Your Side いつも、顧客の隣に。 依頼された範囲を超えて、顧客の事業と人の未来に関心を持ち続ける。 Enjoy & Inspire 自分が楽しみ、周りも幸せに。 挑戦を楽しむ前向きさを、顧客や仲間に伝え、働くことの喜びを増やす。 Act Before Perfect 悩むより、動こう。 正解を待たず、小さく試して学ぶ。行動から得た知見を、次の判断に活かす。 One for All 仲間のために、成果をつくる。 知見を持ち寄り、助け合い、チームとして顧客価値を最大化する。 15
16. 社内制度 AIニュース共有会 日報 各メンバーが毎日1件、AI関連ニュースを選び、 所感・業務への示唆をteamsで共有する。 進捗、気づき、困りごと、翌日の予定を teamsで共有する。 新しい技術の動きを、 顧客への提案と実装に活かす。 互いの状況を把握し、 困りごとをチームで解決する。 16
17. 働き方 少数精鋭のチームで素早く共有し、目的に応じて柔軟に働く。 原則出社・リモートも可能 通勤手当・週1回のランチ補助 顔を合わせて密に連携しながら、 事情や業務に応じてリモートを活用。 通勤手当を支給。 週1回のランチ補助制度あり。 勤務地：GateCross HONGO 土日祝休み・有給休暇 本郷三丁目の勤務拠点。個室と共用部の双方を ご利用いただけます。 年次有給休暇あり。 付与日数・条件は就業規則に準じます。 勤務時間：10:00〜19:00 社会保険・労働保険 原則の勤務時間。 休憩などの詳細条件は別途確認。 各保険の加入状況・適用条件の詳細は 面談時にお話しいたします。 17
18. メンバーに聞いてみた 気軽に相談できる 率直に伝え合える コミュニケーションが活発で、 気軽に相談できる。 言いたいことを率直に 伝え合える。 コンサルタント Dさん インターン Kさん 初日から輪に入りやすい 全員が成長を考えている 入社初日から輪に入りやすい 雰囲気があった。 現状に満足せず、 全員が成長を考えている。 投資家 Xさん エンジニア Aさん 社長がおもしろい（笑） 仕事以外でも仲が良く、 自然と会話が生まれる。 インターン Hさん 話の引き出しがすごい。 仕事を超えて生き方に感心します。 エンジニア Eさん 18
19. 04 一緒にAI共創総研で 働きたい！！ 01 どんな会社なの？ 02 何をやっているの？ 03 どんな人が働いているの？ 04 一緒にAI共創総研で働きたい！！ 05 募集ポジションごとの詳細 19
20. 募集要件 事業の拡大に合わせて、一緒に未来をつくる仲間を募集しています。 少しでも「一緒に挑戦したい」と感じたら、ぜひ気軽にお話ししましょう。 01 ビジョンへの共感 AIネイティブ化を企業に根づかせる挑戦に参加したい。 02 変化を楽しむ姿勢 未整備で変化の速い環境を、前向きに楽しめる！ 03 深く考え、実践で学ぶ 難しい課題に向き合い、試すことを通じて学べる。 04 技術への主体性 新しいAI技術を学び、社会実装につなげたい！ 05 顧客への当事者意識 対話を楽しみ、顧客の背景や本当の課題にまで関心を持つ。 20
21. 募集ポジション 5つのポジションで、AIネイティブ化を支えるチームをつくります。 CEO COO候補 CTO 法人営業 募集対象外 経営・事業推進 新規開拓から 顧客の成功まで FDE AI / LLMエンジニア インフラエンジニア 顧客課題の発掘から 実装 エージェントと ワークフローの開発 AIシステムの 基盤構築・運用 CISO ガバナンス・内部統制 スペシャリスト 募集対象外 募集対象外 セキュリティの スペシャリスト 21
22. それぞれのポジションで担うこと COO候補 経営・事業運営の中核を担うオープンポジション。 候補者の経験と適性に応じ、役割・責任範囲を協議します。 FDE 顧客の現場に近い立場で課題を発掘・整理し、 AIシステムの設計・開発・実装まで担当します。 AI / LLMエンジニア LangChain等を用いたエージェントやワークフローを設計・構築。 実務での開発経験を歓迎します。 法人営業 リード獲得、商談、提案から、提供中・提供後の顧客対応まで。 カスタマーサクセスも含むオープンポジションです。 インフラエンジニア クラウド環境やネットワークなど、AIシステムの基盤を設計・構築。 監視・運用・保守を通じて、安定稼働とセキュリティを支えます。 22
23. 採用フロー 1 カジュアル面談 まずはカジュアルにお話しましょう！ 2 ES選考 これまでの経験、志向、応募動機の確認させていただきます！ 3 一次面接 実務能力、課題解決の進め方、価値観のすり合わせをします。 4 最終面接 期待、役割、働き方、入社後の挑戦を最終確認。 5 ご契約 条件合意と契約手続きです！ 23
24. 働く環境 •原則出社・リモートも可能 •本郷三丁目／GateCross HONGO 3F •原則10:00〜19:00 •通勤手当・週1ランチ補助 •土日祝休み・年次有給 •社会保険・労働保険 24
25. 05 募集ポジションごとの 詳細のご紹介 01 どんな会社なの？ 02 何をやっているの？ 03 どんな人が働いているの？ 04 一緒にAI共創総研で働きたい！！ 05 募集ポジションごとの詳細 25
26. AIネイティブ化を支える6つのフェーズ 私たちは、業務理解から導入後の改善まで伴走し、企業のAIネイティブ化を支えます。 フェーズ 各フェーズで行うこと 必要なスキル・観点 業務理解 顧客の業務・ドメイン知識を理解し、 現行の業務フローや成果の評価基準を把握する。 業務分析・ヒアリング ドメイン理解・評価軸の整理 課題特定 工数・コストがどこに、どれだけかかっているかを分析。 解くべき課題と、解決の方向性・優先順位を特定する。 工数・コスト分析 課題整理・解決策の検討 ワークフロー設計 AIを前提に業務フロー・処理を再設計する。 HITLの観点で、人の責任範囲とAIに任せる範囲を定める。 ワークフロー設計／HITL 人とAIの判断・責任の分担 コードとワークフローを実装し、既存業務の再現性を検証。 エージェント化で、従来以上の品質・成果が出るかを確かめる。 LangChain等・LLM実装 必要に応じてWeb開発・インフラ PoCで作った仕組みを、顧客の本番環境で動くよう整備。 QA・精度改善を行い、継続的な改善と説明責任を担保する。 インフラ設計／QA LLM精度改善・説明可能性 導入後も顧客のそばで、実業務に定着・機能しているかを確認。 効果を測定し、運用とワークフローの改善につなげる。 効果測定・KPI検証 顧客への伴走・運用改善 PoC 本番デプロイ 効果測定 HITL：Human-in-the-Loop（人の判断を組み込む設計） 26
27. ロールごとの担当フェーズ 企業のAIネイティブ化を、各ロールが以下のフェーズで支えます。 ロール 01 02 03 04 05 06 業務理解 課題特定 ワークフロー 設計 PoC 本番デプロイ 効果測定 COO FDE 全フェーズを一気通貫で担当 AI / LLM エンジニア インフラ エンジニア 法人営業 バーは、各ロールが主に関与するフェーズを示します。 27
28. COOの業務と求める人物像 組織・事業のオペレーションを統括し、ゼロイチの事業をつくる。 業務イメージ 必須スキル・姿勢 •組織・事業のオペレーション統括 •事業のKGI・KPI管理 •法人営業、提案資料の作成 •仮説を立て、検証を重ねる力 •不確実性を楽しめること •顧客に徹底して伴走し、寄り添う姿勢 •提案資料をわかりやすくまとめる力 一部担当する業務 •ブログの内容更新・見せ方の設計 •SNSの発信設計 •業界団体・ワーキンググループでの活動 •政策提言に向けたロビー活動 COO 組織オペレーションの 最高責任者 歓迎する経験 •事業立ち上げ・ゼロイチの経験 やりがい ゼロイチの事業づくりを通じて、社会に価値を届ける。 型がまだ定まっていないAIネイティブ化・AIガバナンスの領域で、 顧客との実践知を業界の新しい型や社会実装につなげる。 28
29. AI／LLMエンジニアの業務と求めるスキル 顧客の業務理解を、使えるワークフローの設計・実装につなげる。 AI / LLM エンジニア 技術と業務理解を 設計・実装につなげる 業務イメージ 必須スキル •ワークフローの設計・実装 •PoCでの検証・改善 •本番デプロイに向けた開発 •社内業務の自動化・社内プロダクト化 •LangChain、MCP、Function Calling等 を用いたワークフロー設計・実装 •Python等での開発経験3年程度 •Gitを用いた開発経験 •最新技術を自ら学び続ける姿勢 顧客の業務理解 歓迎する経験・活動 技術に加え、顧客の業務理解も深める。 現行の業務や課題を設計に反映し、 顧客に合うワークフローをつくる。 •査読付き論文の執筆・受賞経験 •OSSへの貢献 •SNSでの継続的な技術発信 •エンジニアコミュニティやオフ会への積極 的な参加 やりがい モダンなAI技術を学び、実務での設計・開発に活かせる。 AIガバナンスに詳しいメンバーと、「攻め」の開発と「守り」の品質・統制を学ぶ。 HITLを理解し、人が意思決定の中心にいる仕組みを実装する経験を積める。 29
30. FDEの業務と求める人物像 顧客課題の理解から、設計・開発・効果測定まで一気通貫で伴走する。 業務イメージ 必須スキル・姿勢 •顧客の業務理解・課題特定 •業務フローの定義・ワークフロー設計 •開発・実装から本番デプロイ •導入後の効果測定・改善まで伴走 •LangChain・Function Calling・MCP等に よるワークフロー設計・実装 •Gitを用いた開発経験 •最新技術を自ら学び続ける姿勢 •戦略・業務コンサル等での課題解決経験 •クライアントワークを楽しめること 一気通貫の伴走 顧客課題を見極め、現場に合う提案を 設計・実装へ落とし込む。 導入後も、業務に機能するかを見届ける。 FDE 課題理解から効果測定まで 顧客と一気通貫で伴走 あると活きる知識 •Azure・GCP・AWS等の基礎的なインフラ 知識 やりがい 課題の発見・提案と実装をつなぎ、AIネイティブ化の中核を一気通貫で担う。 顧客に合う解決策を現場で形にし、ほかの領域でも活かせる経験を積める。 30
31. インフラエンジニアの業務と求めるスキル データベース・ネットワーク・クラウドを整え、AIが動く基盤をつくる。 インフラ エンジニア AIを実業務で動かす 技術基盤を支える 業務イメージ 必須スキル・姿勢 •クラウド上のインフラ設計・構築 •データベース設計 •ネットワーク設計・構築 •コンテナを用いた基盤の構築・運用 •DB・ネットワークの設計スキル •GCP・Azure・AWSのうち、2つ程度を扱 えること •コンテナに関する知識 支える基盤 歓迎する経験・活動 AIワークフローを安定して動かすために、 データベース・ネットワーク・クラウドを 顧客環境に合わせて整備する。 •主要3クラウドを幅広く扱った経験 •豊富なインフラ設計・構築の実務経験 •OSSへの貢献 •査読付き論文の執筆 やりがい AIワークフローを実業務で動かす土台をつくり、安定した利用を支える。 クラウド・データベース・ネットワークの専門性を、顧客環境で活かす。 31
32. 法人営業の業務と求める人物像 顧客との出会いから、価値の設計・提案まで。AIによる事業インパクトを届ける。 業務イメージ 必須スキル・姿勢 •見込み顧客リストの作成・更新 •ネットワーキング・名刺交換による関係構築 •顧客リスト・案件ステータス管理と継続的な アクション •顧客に合う提案と提案書の作成 •法人営業経験3年程度 •商材が固まる前から提案をつくる力 •会社の知名度に頼らない営業力 •結果に一喜一憂しない自己管理 •情報整理・可視化・提案資料の作成力 •営業KPIを自ら管理する力 一部担当する業務 •ブログ内容の更新・SNSマーケティング •外部顧客への見せ方・魅力の発信 法人営業 顧客課題から 提案の価値をつくる 歓迎する経験 •IT業界での法人営業経験 •情報セキュリティ・AI／LLMの知識 •新規事業の立ち上げ経験 やりがい 顧客の課題を大きく改善し、事業にインパクトをもたらす提案を目指す。 AIを活かした課題解決型の営業・提案の経験が、長く活きる強みになる。 32
33. WE ARE HIRING!! AIネイティブ化を、企業のDNAに刻む 33