AIソリューションコンサルタント（Forward Deployed Engineer）

AIソリューションコンサルタント（FDE）｜エンタープライズAIの構想・実装・定着をリード

仕事概要

▍事業内容／企業紹介
ゴーレムは、建設業界に蓄積されてきた見積・設計・施工・維持管理などのデータと、実務の中で培われてきた判断基準を構造化し、企業の業務効率化や意思決定を支援する建設業界特化型のデータプラットフォームを開発しています。

建設業界では、企業・プロジェクトごとに業務、データ、管理方法が異なり、重要な情報がExcelやPDF、担当者の経験に分散しています。ゴーレムでは、こうした非構造・属人的な情報をデータとして扱える状態へ変換し、CO2排出量の算定をはじめ、見積・購買・業務分析など複数のテーマへ展開しています。

▍ポジションのミッション（募集背景）
企業のAI活用意欲が高まる一方、課題設定やデータ要件が曖昧なままPoCで止まり、既存業務へ組み込めないケースが生じやすくなっています。顧客現場と技術チームの間に入り、本番成果まで責任を持つ専任役割が必要です。

今回募集するのは、エンタープライズ顧客の業務課題を構造化し、AIの構想、プロトタイプ、本番実装、業務定着までを一気通貫でリードするポジションです。具体的には、経営・現場ヒアリングと成功指標定義、AI適用可能性、データ要件、リスク、導入ロードマップ設計、短期間のプロトタイプ／PoC実装、本番システム・既存環境との統合設計などを通じて、担当領域を前に進めます。

▍仕事内容
顧客課題・AIユースケースの定義
● 経営層・事業責任者・現場担当者へのヒアリングを通じ、現行業務・課題・制約・成功条件を整理
● AIを適用すべき業務と、ルール・システム・運用改善で解くべき業務を切り分け
● 対象ユーザー、利用データ、期待効果、評価指標、導入リスクを定義
● データの有無・品質・利用権限を確認し、実現可能性と検証方針を整理

プロトタイプ・技術検証
● Python、LLM／機械学習、API等を用いたプロトタイプ・PoCの設計と実装
● モデル／サービスの選定、評価データ・評価方法・受入基準の設計
● 精度、レイテンシ、コスト、セキュリティ、運用負荷を踏まえた技術比較
● 顧客・社内関係者へ検証結果、制約、次の判断材料を提示

本番実装・既存システム連携
● 顧客の既存システム、データ基盤、認証・権限、業務フローを踏まえた本番構成の設計
● API、バッチ、データパイプライン等の実装および開発チームとの統合推進
● セキュリティ、監視、障害対応、運用体制を含む本番利用条件の整理
● 利用開始後のKPI・ログ・ユーザーフィードバックをもとに改善

知見のプロダクト還元
● 個別案件で得られた業務パターン・技術知見・失敗要因をドキュメント化
● 複数顧客で再利用できる機能・テンプレート・共通基盤の候補をPdM／開発へ還元
● 同種案件の検証・導入を短縮するための評価方法や実装パターンを標準化

▍やりがい・魅力など
● 顧客のAI構想をPoCで終わらせず、実際の業務・本番システムへ実装するところまで関われる
● 経営・現場・IT部門と対話しながら、自ら技術設計・実装も行うFDEならではの経験を積める
● 個別案件で得た知見を、プロダクトや共通ソリューションへ還元できる

▍組織名／体制
顧客の業務・技術部門と協働し、社内プロダクト・エンジニアリングへ還元。

▍開発体制
顧客環境を踏まえ、PoCから本番環境・運用までエンドツーエンドで推進。

▍技術スタック
AI／生成AI、クラウド、データ基盤、ローコード等を顧客環境に応じて選択。

必須スキル

▍事業内容／企業紹介
ゴーレムは、建設業界に蓄積されてきた見積・設計・施工・維持管理などのデータと、実務の中で培われてきた判断基準を構造化し、企業の業務効率化や意思決定を支援する建設業界特化型のデータプラットフォームを開発しています。

建設業界では、企業・プロジェクトごとに業務、データ、管理方法が異なり、重要な情報がExcelやPDF、担当者の経験に分散しています。ゴーレムでは、こうした非構造・属人的な情報をデータとして扱える状態へ変換し、CO2排出量の算定をはじめ、見積・購買・業務分析など複数のテーマへ展開しています。

▍ポジションのミッション（募集背景）
企業のAI活用意欲が高まる一方、課題設定やデータ要件が曖昧なままPoCで止まり、既存業務へ組み込めないケースが生じやすくなっています。顧客現場と技術チームの間に入り、本番成果まで責任を持つ専任役割が必要です。

今回募集するのは、エンタープライズ顧客の業務課題を構造化し、AIの構想、プロトタイプ、本番実装、業務定着までを一気通貫でリードするポジションです。具体的には、経営・現場ヒアリングと成功指標定義、AI適用可能性、データ要件、リスク、導入ロードマップ設計、短期間のプロトタイプ／PoC実装、本番システム・既存環境との統合設計などを通じて、担当領域を前に進めます。

▍仕事内容
顧客課題・AIユースケースの定義
● 経営層・事業責任者・現場担当者へのヒアリングを通じ、現行業務・課題・制約・成功条件を整理
● AIを適用すべき業務と、ルール・システム・運用改善で解くべき業務を切り分け
● 対象ユーザー、利用データ、期待効果、評価指標、導入リスクを定義
● データの有無・品質・利用権限を確認し、実現可能性と検証方針を整理

プロトタイプ・技術検証
● Python、LLM／機械学習、API等を用いたプロトタイプ・PoCの設計と実装
● モデル／サービスの選定、評価データ・評価方法・受入基準の設計
● 精度、レイテンシ、コスト、セキュリティ、運用負荷を踏まえた技術比較
● 顧客・社内関係者へ検証結果、制約、次の判断材料を提示

本番実装・既存システム連携
● 顧客の既存システム、データ基盤、認証・権限、業務フローを踏まえた本番構成の設計
● API、バッチ、データパイプライン等の実装および開発チームとの統合推進
● セキュリティ、監視、障害対応、運用体制を含む本番利用条件の整理
● 利用開始後のKPI・ログ・ユーザーフィードバックをもとに改善

知見のプロダクト還元
● 個別案件で得られた業務パターン・技術知見・失敗要因をドキュメント化
● 複数顧客で再利用できる機能・テンプレート・共通基盤の候補をPdM／開発へ還元
● 同種案件の検証・導入を短縮するための評価方法や実装パターンを標準化

▍やりがい・魅力など
● 顧客のAI構想をPoCで終わらせず、実際の業務・本番システムへ実装するところまで関われる
● 経営・現場・IT部門と対話しながら、自ら技術設計・実装も行うFDEならではの経験を積める
● 個別案件で得た知見を、プロダクトや共通ソリューションへ還元できる

▍組織名／体制
顧客の業務・技術部門と協働し、社内プロダクト・エンジニアリングへ還元。

▍開発体制
顧客環境を踏まえ、PoCから本番環境・運用までエンドツーエンドで推進。

▍技術スタック
AI／生成AI、クラウド、データ基盤、ローコード等を顧客環境に応じて選択。

歓迎スキル

● LLM／生成AIを活用したシステムの本番導入経験
● データ基盤、API、認証・権限、セキュリティ等を含むシステム設計経験
● コンサルティングとソフトウェア／プロダクト開発双方の経験
● 新規プロダクト・新規事業・新規ソリューションの0→1経験
● 建設、製造、物流、金融等の複雑な業務領域におけるDX／システム開発経験

求める人物像

● 顧客の要望をそのまま仕様にせず、業務課題と成功条件まで掘り下げられる方
● 技術的な選択肢・制約・リスクを整理し、顧客と開発の双方へ説明できる方
● PoCの完成ではなく、本番利用と業務成果までを見据えて進められる方
● 不確実な状況でも自ら仮説を置き、実装・検証を通じて意思決定を前に進められる方
● 個別案件の知見を、再利用可能な技術・プロダクト・ドキュメントへ還元できる方

応募概要

給与

1,500万円～2,500万円（年俸制） ※基本給 1,250,000円〜
みなし残業45時間/月（439,453〜732,421円）
※ご経験・能力に応じて決定
※ストックオプション付与の可能性あり

勤務地

〒102-0093
東京都千代田区平河町1丁目3-13　平河町フロントビル 4階　※オフィス全面禁煙
アクセス：半蔵門駅2出口から徒歩約3分

（雇入れ直後）東京本社所及び貴殿の自宅（テレワークを行う場所）
（変更の範囲）会社の定める場所及び貴殿の自宅（テレワークを行う場所）

雇用形態

正社員(期間の定め:無)

勤務体系

▍勤務時間
9:00-18:00（フルフレックス・コアタイムなし）

▍休日休暇
・完全週休2日制（土・日）
・祝日
・夏季休暇
・年末年始休暇
・有給休暇
・休業/慶弔制度
・産前産後休暇
・育児休暇
・子どもの看護休暇

試用期間

試用期間6ヶ月あり。期間中の給与・待遇は変更なし

福利厚生

・リモートワークと出社を組み合わせた勤務体制を実施（現状、火・木出社）
・昇給（年1回）
・社会保険完備
・入社準備手当（10万円支給）
・最新PC貸与
・通勤手当（月5万円まで）
・リファラごはん飯制度（社内紹介制度）
・ウェルネスサポート制度（健康維持支援）
・学び応援制度
・社内交流イベント
・代表との1on1制度

※採用活動におけるハラスメントについて
当社は採用活動におけるハラスメントを一切禁止しております。
ご不安な点がある場合の相談窓口や詳細は、下記方針よりご確認いただけます。