匠技研工業 採用紹介資料

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1. 匠技研工業株式会社 採用紹介資料 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜1
2. 目次 1 2 3 4 私たちについて 製造業って、どんな世界？ 匠フォース AIエージェント なぜ、私たちにできるのか 5 6 7 8 起きている変化 将来構想 組織とカルチャー 働く環境と選考 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜2
3. 1. 私たちについて 1. 私たちについて © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜3
4. 会社概要 会社名 設立 代表者 資本金 従業員数 事業内容 拠点 累計調達額 主要株主 匠技研工業株式会社 2020年2月 前田 将太（代表取締役社長） 6億円（資本準備金含む） 約40名 製造業向けAI基幹システム＆AIエージェント 「匠フォース」の開発・提供 AI研究開発／DX伴走支援／コンサルティング 東京都文京区（本社）／愛知県名古屋市（支店） 10億円超（シリーズA・金融機関からの融資含む） ジェネシア・ベンチャーズ、ファーストライト・キャピタル、Angel Bridge、 アニマルスピリッツ、東京大学協創プラットフォーム開発、静岡キャピタル ほか 1. 私たちについて © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜4
5. 6年半を5つの転換点で 2026年 AIネイティブへ、 大転換 2024年12月 2022年9月 「匠フォース」 正式リリース 2020年2月 見積を入り口に、工場経 創業 2023年 匠技研工業へ 社名変更 シリーズA調達 シリーズAで5億円を調 AI活用1,000本ノックで 組織を作り替え、プロダ クトも進化するべく「匠 フォースAIエージェン ト」へ。 達。累計調達額は現在 10億円超に。 「匠の技術を、次の時代 へ」を社名に刻む。 営を変えるプロダクト へ。 東大ラクロス部同期と創 業（旧社名：Lead X） 1. 私たちについて © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜5
6. 1. 私たちについて © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜6
7. 創業メンバー 代表取締役社長 CEO 前田 将太 取締役 CTO（製品責任者） まえだ しょうた 井坂 星南 いさか せな 取締役 CBO（事業統括） 原 崇文 はら たかふみ 東京大学法学部から同大学院を中退。弁護士 東京大学工学部から同大学院を中退。機械学 東京大学工学部から同大学院を中退。創業時 志望から、社会課題解決の手段として起業を選 習の研究から出発し、SaaS開発・クラウドア はVPoEとしてバックエンド／DB・ネットワー 択。製造現場の課題に直面し、「匠フォース」 の開発へ。 ーキテクチャまで精通。「匠フォース」は立ち 上げ期から開発を牽引。 ク設計を担当。営業・CSは未経験からゼロで 立ち上げ。 経営全体の統括。セールスから採用まで、幅 技術戦略の統括、「匠フォース」の開発責任 事業本部（営業・CS）の統括。自ら現場にも を決めずに動く。 者。 立つ。 1. 私たちについて © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜7
8. 2. 製造業って、実はどんな世界？ 2. 製造業って、実はどんな世界？ © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜8
9. 身の回りのモノは、ほぼすべて製造業から生まれている スマートフォン 自転車 ペットボトル アルミの外装・0.1mmの精密ネジ フレーム・ギア・チェーン ボトル・キャップ・ラベル 金属を削る町工場 部品をつくる町工場 形をつくる「金型」の町工場 飛行機も、医療機器も、あなたのスマホも。根っこをたどると、町工場に行き着く。 2. 製造業って、実はどんな世界？ © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜9
10. 日本経済の5分の1を、製造業がつくっている その他 18.6% 公務 634兆円 日本のGDP総額 4.8% 運輸・郵便 5.2% 建設業 5.3% 約 12.7% （2024年・名目） 情報通信 6.2% 不動産業 保健衛生 専門・業務支援 6.8% 約 120兆円 1,000万人 約 20% 製造業が生み出す付加価値（2024年）。GDPの める。 製造業が生み出す 付加価値。GDPの 約2割を占める。 約2割を占 製造業で働く人の数。日本の働く人の、およそ 卸売・小売業 12.4% 主な分野の規模感（出荷額・生産額等、年次は各種統計による） 9.2% 6人に1人。 自動車 半導体 産業機械 航空機 約56兆円 約6.8兆円 約5.5兆円 約1.7兆円 国内総生産（GDP）の産業別構成比 （2024暦年。その他は金融・保険、教育、電気・ガス、宿泊・飲食、農林水産業ほか） 出典：内閣府「2024年度国民経済計算年次推計」経済活動別国内総生産（名目・暦年）・経済産業省ほか「2026年版ものづくり白書」 では、この土台を支えているのは、誰か。 2. 製造業って、実はどんな世界？ → © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 10
11. その土台には、22万の町工場がある 22万社 日本の製造業の 事業所数 その内 99% が従業員 数十名の町工場 大企業だけでは、モノは作れない。 図面は町工場へ流れ、削られ、磨かれ、組み上がって戻ってくる。 出典：経済産業省「工業統計調査」等をもとに当社作成 では、なぜ日本のモノづくりは 「世界最強」と言われてきたのか。 2. 製造業って、実はどんな世界？ © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 11
12. 答えは「人」の 卓越した技術と ノウハウ 世界最強を支えてきたのは、 最新の設備ではない。 図面を読み、0.01mmを出す「人」の 技術とノウハウ。 2. 製造業って、実はどんな世界？ © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 12
13. 人が支えている 強さであり、弱さでもある 人口は減り、熟練工は引退していく。 人が現場を去るとき、 その人に宿った技術も一緒に消える。 技術は、機械ではなく「人」に宿っている。 だから強く、だから危うい。 いま、現場では何が起きているのか。 2. 製造業って、実はどんな世界？ © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 13
14. 加工は24時間無人化。マネジメントは、人の手のまま 工場の中 事務所の中 工作機械は、夜も無人で動き続ける。 見積・調達・生産管理は、電話と紙と、ベテランの記憶。 ボトルネックは機械ではなく、管理業務に移った。中でも、経営者が最初に挙げる悩みがある。 2. 製造業って、実はどんな世界？ © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 14
15. 経営者の悩みの筆頭、「見積・値決め」 設備の 違い リスクの 読み 工程の 組み方 設備、工程、相場、取引先。変数は無数にあり、その 同じ図面 取引先との 関係 2. 組み合わせの答えは、各社の現場にしかない。 材料の 相場 納期の 余裕 製造業って、実はどんな世界？ 同じ図面でも、 正しい値段は会社ごとに違う。 では、この悩みに向き合った現場では、 何が起きているのか。 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 15
16. 各社の「正しい見積」は、Web上にはない。 汎用AI この図面の部品の見積を 作成して。材質は SUS304、数量は50個。 ？ 機密で公開されていない 図面・原価・見積ロジックは、企業の内側にある ？ 会社ごとに正解が違う 設備・工程・得意先によって、判断基準が変わる 各社の正解には たどり着けない ？ 暗黙知のまま 熟練者の経験が、言葉やデータになっていない Web上の知識だけでは、各社の正解にたどり着けない。 2. 製造業って、実はどんな世界？ © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 16
17. ChatGPTにも、Claudeにも、正しい見積はできない。 だから見積は、いまもベテランの勘と経験に委ねられている。 それが続くと、現場で何が起きるか。 2. 製造業って、実はどんな世界？ © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 17
18. 誇る技術を持ちながら、 利益が残らない。 2. 製造業って、実はどんな世界？ © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 18
19. まず、私たち自身が変わった。 2. 製造業って、実はどんな世界？ © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 19
20. AI活用1,000本ノックで、組織もプロダクトも作り替えた 1,000 全社員で公開したAI活用事例 件超 3ヶ月間の全社チャレンジ「AI活用1,000本ノック」で 目標1,000件を達成（2026年4〜6月、達成率104%）。 全員にClaude 全社員にClaudeアカウントを付与。職種を問わず、業務のAI化を試せる環境がある。 失敗も公開OK 成功・失敗を問わず、トライしたことは全て登録してよいルール。だから試す心理的ハードルが低い。 終了後もDBとして継続運用中。 たとえば、こんな事例が生まれています 入社2ヶ月のFS（営業） AI経験ゼロで入社したCS 人事（採用） プレアプリ」を自作。 開。 業務をClaudeで自動化。 商談前に何度でも練習できる「AI営業ロー 顧客対応業務を自動化し、noteで社外公 一次スクリーニングや面談準備など、採用 製造業のお客様にAIを語る会社だから、まず自分たちが誰よりも使い倒す。 2. 製造業って、実はどんな世界？ © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 20
21. 3. 匠フォース AIエージェント 3. 匠フォース AI エージェント © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 21
22. AIエージェント AIが見積などの業務を自ら進め、 人は確認と判断に集中する。 工場の経営全体を支える、中枢のソフトウェア。 3. 匠フォース AI エージェント © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 22
23. 匠フォース AIエージェントの画面イメージ この画面の中で、起きていること 1 図面を読み込む 2 材料費・加工費を、自動で算出する 3 完了した見積が、人の確認を待っている 4 判断の記録が、会社の資産として貯まる 見積画面：図面を読み込むと、過去の実績から値段の根拠が並ぶ 3. 匠フォース AI エージェント © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 23
24. 材料費は「決定論」、工程・時間は「推論」 業務の性質ごとに、AIの使い方を分けて設計しています。 材料費 ＝ 決定論 工程・時間 ＝ 推論 寸法 材質 相場 過去の実績 過去の判断 その会社のデータ 例）100×50×10mm 例）SUS304 例）単価 780円/kg 類似図面の加工実績 ベテランの判断履歴 設備・工程・得意先など 計算で確定 AIが推定 数式・ルールに基づき計算 答えはひとつ 材料費は一意に決まる 蓄積したデータから推定 推定した答え 工程時間の目安 約 寸法 × 材質 × 相場 → 計算で確定 3.5 h なぜ？＝根拠 類似事例との違いや 推定理由を言語化 過去の実績 → AIが推定し、根拠を言語化 ブラックボックスにしない。ベテランの思考を、トレースできる形で。 3. 匠フォース AI エージェント © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 24
25. 暗黙知を「記憶」から「資産」へ 1 ベテランが、AIの見積を直す いつもの仕事。それ自体が教師データになる。 ↓ 2 直した理由が、ログに残る 「この機械では、この工程は倍かかる」。言葉にならなかった判断が記録 される。 ↓ 3 その会社固有の「計算資産」になる 引退しても消えない。若手が、明日から使える。 AI時代だからできる、技術承継。 では、なぜ私たちにできるのか。 3. 匠フォース AI エージェント © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 25
26. 4. なぜ、私たちにできるのか 4. なぜ、私たちにできるのか © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 26
27. 「図面×工程・工数」のデータ。集め続けてきたのは、私たちだけ 修正ログ （判断の理由） 工程・工数の実績 Webのどこにもないデータ 基盤モデルが賢くなるほど、 この資産は効いてくる。 図面 3層で積み上がる、非構造化データ 4. なぜ、私たちにできるのか © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 27
28. そのデータは、現場に通う人間にしか集められない 課題解決のプロが工場に足を運び、職人と汗をかきながら、 その会社だけの計算のやり方を解き明かします。 1 原価（製作にかかわる費用）の構造を分解する 2 利益を圧迫している要因を特定する 3 見積の計算式を設計し直す 4 現場に定着するまで、改善に伴走する スーツを脱いで、現場に通う。 4. なぜ、私たちにできるのか 現場がソフトに合わせるのではなく、 ソフトが現場に合わせる。 1社1社の計算の理屈に合わせて組み上げる、オーダーメイド型。 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 28
29. 現場・現物・現実。製造業FDEモデルの先駆け FDE（フォワード・デプロイド・エンジニア）とは、 顧客の現場に入り込み、その場で解決策をプロダクトに反映して いく職能。世界のAI企業が最重要と呼ぶこの型を、私たちは創業 以来、製造業でやってきた。 AIネイティブ × 現場伴走 この両利きが、いちばんの強み。 哲学は創業以来変わらない。現場・現物・現実。 必要なのは、AIエンジニアでもコンサルタントでもない。 AI × データ × 業務を横断する、第三のプロフェッショナル。 4. なぜ、私たちにできるのか © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 29
30. 「AIが進むと、人は淘汰される？」 答えは、逆です。 匠フォースでは、人の判断がAIの学習源になる。 人の価値が、そのまま会社の資産になる。 AIは職人の敵ではなく、承継の味方だ。 4. なぜ、私たちにできるのか © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 30
31. 5. 起きている変化 5. 起きている変化 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 31
32. お客様に起きた変化 三原精機 様 16名・機械加工／熊本 中島ターレット 様 115名・工作機械約100台 クライン 様 半導体製造装置部品／東京都青梅 社長の見積作業 匠フォースへ 見積作成時間は3分の1に。 「10年後の世代交代を見据えて、いつでも事 「担当者が最終単価まで決めるようになり、 「以前は図面を持ち歩いて見積をしていまし 業承継できる状態にしておきたい」 社内に『金額に対する感覚（原価意識）』が自 たが、今ではノートPCさえあればどこでも対 専務取締役 三原様 然と養われてきた」 応できます」 代表取締役 中嶋 宏太郎様 代表取締役 荒井様 見積対応者 社長1名 → 3名体制 回答スピード 最長1週間 → 即日〜翌日 （大半は事務2名で完結） ／福岡 平均1時間 → 5〜10分の承認に 見積回答の期日遵守率 ほぼ100%に 社長の頭の中 経営の質が変わる。それが匠フォースの価値。 5. 起きている変化 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 32
33. 数字で見る、いまの匠技研工業 約 0.5% 240% 99%超 2倍 解約率 ARR（年間収益）成長率 継続率 導入社数（前年比） ほぼ手放されない 1年で2.4倍に 使い続けられるプロダクト 毎年倍のペース ※ いずれも2026年5月時点 1 シリーズA 累計10億円超調達 5. 2 東洋経済 「すごいベンチャー100」選出 起きている変化 3 独自特許 取得済 4 プライム上場企業にも 導入 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 33
34. 地域金融機関と連携し、地域のモノづくりを支える 町工場の経営課題は、地域の金融機関にとっても自分ごとだ。 私たちは各地の金融機関と手を組み、 地域ぐるみで現場を支える体制を広げている。 地域金融機関 匠技研工業 地域を知る 地域ぐるみで 支える 地域の企業・産業・ 現場を知る 製造業の現場と 人材に寄り添い、 向き合い、実務で 課題解決を支援 課題解決を実現 地方を元気にしたい。 その思いに、実務で応える仕事がある。 AIがここまで現場に入り込むと、 人の仕事はどうなるのか。 5. 起きている変化 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 34
35. 6. 将来構想 6. 将来構想 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 35
36. 見積は、すべての業務の「入り口」 見積 起点 分析 調達 改善の ループ ここから、工場経営の すべてが繋がる。 見積から始まったデータは、調達・受発注・製造・ 分析へと巡り、次の見積をさらに賢くする。 回るほど、 データが資産になる 製造 6. 将来構想 受発注 目指すのは、オールインワンの 「工場経営OS」。 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 36
37. 日本のモノづくりの現場すべてに モノづくりの、新しいスタンダードへ。 工場の経営全体を支える、中枢のソフトウェア。 6. 将来構想 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 37
38. 日本発の「モノづくりOS」を、世界へ 匠の技術で戦ってきた国だから、 その承継の仕組みも、この国から生まれるべきだ。 6. 将来構想 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 38
39. 匠の技術は、日本の希望だ。 ——だから、匠技研工業 6. 将来構想 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 39
40. 7. 組織とカルチャー 7. 組織とカルチャー © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 40
41. チームを前進させる、匠フィロソフィー八箇条 01 視座高く 02 カスタマーサクセス 03 One Team 04 爆速 逆算し、日々の活動がゴールに ない部署」から、紹介で新規開 メンバーが「やらかしたと言え 件を30分で完了。細かい作業も つながっているかを営業チーム 発の相談が舞い込んだ。「やりた る空気が大事」と言語化。失敗 その日に終わらせる理由まで言 に問いかけた。 いことを実現してくれる人たち を出せることを、チームの前提 語化した。 だから」と。 にした。 05 現場・現物・現実 06 オープンかつストレート 07 オーナーシップ 08 楽しんでいこう ーが、オンラインでは拾えない 続きなのを危険なサインと捉 挑戦したメンバーが、分析の切 に鳴る「3億円キャッシュインダ 実例：目標MRR90万円/人から 実例：訪問商談を重ねたメンバ 実例：導入企業の「普段関わら 実例：日報の困りごと欄が空欄 実例：初のデータ移行に挑んだ 実例：欧州競合のリサーチに初 実例：夜間のテンプレート修正2 実例：受注のたびにSlackで全社 反応があると明言。一次情報の え、課題を出し合うことを率直 り口を自分で設計し、CTOに直 ッシュボード」。誰かの受注をみ 価値を自分の足で確かめた。 に呼びかけた。 接成果を持ち込んだ。 んなで祝い、「早く自分もここに 出たい」と火がつく。 7. 組織とカルチャー © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 41
42. 業界を知る人も、知らない人も、活躍している 製造業出身・異業種出身、それぞれの経験を活かし、チームで価値を生み出しています。 フィールドセールス カスタマーサクセスマネージャー 製造業出身 製造業出身 外海 昂平 前職：精密機器メーカーで18年。米国販売会社 のGeneral Manager等を経て2026年2月入社。 「『日本の製造業を盛り上げたい』と思っていた ら、それを語っていたのが匠技研のnoteでし た。実は匠技研にしか応募していません」 井ノ上 和樹 前職：鉄鋼専門商社で海外営業3年。2024年4月 入社、FSを経てCSへ。中島ターレット様の導入 を伴走し、社長の見積作業を「平均1時間→5〜 10分の承認だけ」に変えた事例を担当。 フィールドセールスマネージャー カスタマーサクセス・リーダー 異業種出身 異業種出身 稲見 悠希 前職：PC周辺機器メーカーで家電量販店向け営 業。2024年7月入社。「ベテランの勘や経験を言 語化し、AIが使える形に落とし込む。属人化と AIの間の段差を、一段ずつ橋渡しするのが僕ら の仕事です」 國馬 秀治 前職：SaaS企業のインサイドセールス。製造業 もCSも未経験のまま2025年11月入社、半年で CSリーダーに。「工場で経営者の苦労話を聞い て、『製造業の経営って面白い』と初めて思え た。今は顧客訪問が月4〜5回」 バックグラウンドは違っても“現場をよくする”という想いで、つながっています。 7. 組織とカルチャー © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 42
43. ある1日 フィールドセールス （現場訪問がある日） 9:00 移動開始。車中で商談準備──過去事例と論点をAIで整理 10:30 1件目、お客様の工場へ。職人と立ち話しながら課題を聞く 13:30 2件目の訪問商談。技術の論点にはエンジニアが同席するこ とも 16:30 移動しながらフォロー架電・提案資料づくり 18:00 Slackに商談報告。チームで進め方を議論 エンジニア （開発集中の日） 10:00 デイリースクラム（20分・スクラムボード共有） 10:30 PRDレビューなど短い定例。会議は1日合計1.5時間まで 11:00 集中開発。AIエージェントで実装・レビュー・QAまで回す 15:00 featureFlagで日次リリースを確認・承認 16:00 週1回ほど、顧客の現場でユーザーヒアリングに同席 18:30 リリースノート作成。採用面接に入る日も 決まった型はない。型はこれから自分たちで作っていく。 7. 組織とカルチャー © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 43
44. 組織の現在地 39 名 TOTAL MEMBERS 男女比 65:35 平均年齢 35 歳 多様なバックグラウンドを持つメンバーが、 それぞれの強みを活かして活躍しています。 男性26名：女性14名 職種別人数 フィールドセールス 名 7 カスタマーサクセス 名 7 エンジニア 名 テックエキスパート（営業事務） 名 5 マーケティング 名 1 採用・人事 名 広報 名 バックオフィス 名 経営陣 名 1 3 10 2 3 ※ 2026年5月時点 7. 組織とカルチャー © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 44
45. 8. 働く環境と選考 8. 働く環境と選考 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 45
46. いまのフェーズだから、経験できることがある 1 2 3 SMB〜エンプラまでの顧客の 経営に入り込む経験 0→1の プロダクト改善 AI × データ × 業務の 統合設計 1社の経営判断・利益構造の課題に、現 顧客の声をプロダクトに反映する、開発 どれか一つではなく、すべてを横断して 場の最前線で本気で向き合う。 と事業が一体で動くフェーズに参画。 経営の数字を動かす力を磨ける。 正直に言うと、整った研修が待っているわけではない。 だからこそ、事業を作る側に最初から立てる。 8. 働く環境と選考 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 46
47. 匠技研を楽しめる人 01 02 03 04 工場に通い、職人の話を直接聞きに行くほど 一次情報を重要視される方 （現場・現物・現実の体現） わからない領域は、まずAIと一緒に 自分で手を動かして試す （AI活用1,000本ノック） 未完成な仕組みを 「自分で作れるチャンス」 と捉える 失敗や困りごとをすぐ開示して、 チームで前に進める （オープンかつストレート） 役割を自分で作れるのが、今。迷ったらまずお話ししましょう。 8. 働く環境と選考 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 47
48. 等級制度と働き方 等級制度（G0〜G7）ステージごとの期待役割 出社頻度 G0-G1 担当業務を任せられる状態になる 週3回 G2 自分の担当領域で成果を出しきる 出張 ビギナー／ジュニア ミドル G3-G4 数名を巻き込み、仕組みとチームの数字に責任を リーダー／マネージャー G5-G7 部署／事業／経営 持つ 組織と事業の意思決定を担う FS 週2〜3回 ／CS 週1〜2回 名古屋・地方の工場訪問。職種により異なります。 勤務時間 9〜18時 （フレックスあり・コアタイム10〜16時） 等級ごとに給与レンジを定義しています。昇格は半期ごとに審査します。 有給10日以上（入社6か月後）／夏季休暇2日／入社後特別休暇3日／ 産前産後・育児・介護・看護・生理休暇すべてあり 8. （エンジニアは週2回） 働く環境と選考 休暇 年間休日120日 （完全週休2日制） © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 48
49. よくある質問 Q. 製造業の知識がなくても大丈夫ですか？ A. 問題ありません。現メンバーの大半が異業種出身です。オンボーディングや顧客訪問への同行で現場知識は自然と身につきます。「知らないからこそ気づける視点」 が事業を前に進めた事例も多くあります。 Q. 他の図面管理システムと、何が違うのですか？ A. 図面管理は入り口にすぎません。「図面×工程・工数」のデータを現場で集 め、各社固有の計算式ごと資産化すること。そして現場に通い、定着まで伴 走すること。この両輪が違いです。 Q. 1日の動き方は？ A. チーム・職種により異なります。セールス・CSは顧客訪問が多く、エンジ ニアは開発タスクに集中。役割に応じて自律的にタスク・スケジュールを 管理する働き方を推奨しています。→ 詳しくは「ある1日」ページへ。 Q. どのようなスキルが身につきますか？ A. 顧客の経営課題を構造化し、AIを活用して解決に導くスキル。面談内容をAI がフィードバックするアプリをメンバーが自作するなど、AI活用による業務 再編の事例が増えています。 Q. 担当範囲はどれくらい広いですか？ A. 近しい職域に染み出して横断的に動く働き方が中心です。セールスのFS/IS 兼務、エンジニアが要求定義から参画など、職域を越えるケースが多くあ ります。 Q. 出張はどれくらいありますか？ A. セールスは週2〜3回、CSは週1〜2回ほど工場を訪問します。名古屋に支店 があり、東海圏の顧客は名古屋拠点のメンバーが担当します。開発職も要 求定義や顧客検証で現場に同行する機会があります。 8. 働く環境と選考 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 49
50. 選考フロー ① カジュアル面談 ② → 応募意思は問いません 書類選考 職務経歴書など ③ → 面接 3回 すべてオンラインOK ④ → 会食・オファー面談 オフィスで現場を体感 ⑤ 内定 → 相互合意の上で 面接3回：1次 カルチャーフィット（メンバー）／2次 ケーススタディ（リーダー。エンジニアは技術面接）／3次 創業メンバー 選考期間：約3〜4週間 8. 働く環境と選考 © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 50
51. AIとともに、 匠の技術を次の時代へ。 誰も解けていない領域 正解が存在しない問題 産業そのものを変える挑戦 仕組みも、組織も、プロダクトも、まだ未完成。 だからこそ、ここに来る人が「役割を自分で作りに行ける」。 まずはカジュアル面談で、お話ししましょう。 takumi-giken.co.jp/recruit/ © 2026 Takumi Engineering Inc. ｜ 51