AIエンジニア

仕事内容 AIソフトウェアエンジニアとして、クライアントの現場課題を理解し、AIを活用した業務自動化・高度化に向けたプロトタイピングや実装支援を担当していただきます。 入社後は、上位メンバーやプロジェクトリードの支援を受けながら、現場ヒアリング、課題整理、AIを活用した仮説検証、PoC開発、本番実装の一部を担い、実践を通じて「本当に使われるAIソフトウェア」をつくる力を身につけていただきます。

具体的には 現場実装と要件定義支援（Forward Deployment） ・クライアントの現場担当者・業務責任者との打ち合わせに同席し、業務内容や課題の理解を深める ・上位メンバーの支援を受けながら、AIで自動化・高度化できる業務領域の整理を行う ・顧客課題に対して、AI APIや既存モデルを活用した簡易プロトタイプ・PoCを開発する ・プロトタイプをもとに、現場での使いやすさや業務適合性を検証する ・本番実装に向けた機能開発、テスト、改善対応を担当する ・現場で実際に使われるAIソフトウェアに必要な要件や改善点を、開発チームと連携しながら整理する ソフトウェアの資産化（Product & Infrastructure） ・複数案件で共通して発生する課題や実装パターンを整理する ・再利用可能なモジュール、テンプレート、開発基盤の整備を支援する ・LLMOps、評価パイプライン、開発自動化など、AIネイティブな開発プロセスの構築に関わる ・社内ナレッジや開発ノウハウをドキュメント化し、チーム内で再利用しやすい形に整える ・プロジェクトで得られた知見を、今後のプロダクト化・基盤化につなげるための情報整理を行う AI最新技術の検証・実装（R&D） ・最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェントなどの技術動向を調査する ・具体的な事業課題に対して、新しいAI技術が活用できるかを検証する ・小規模な検証実装やサンプル開発を通じて、技術の有用性を確認する ・Cursor、Claude Code等の開発支援AIを活用し、開発効率を高める取り組みに参加する ・新しい開発手法やAIツールの活用方法をチーム内に共有し、開発生産性の向上に貢献する 単なる受託開発や指示された機能実装にとどまらず、現場の課題を理解し、AI技術を用いて価値あるソフトウェアに落とし込む経験を積むことができます。

将来的には、要件定義、技術選定、設計、顧客折衝、プロジェクト推進まで担えるAIソフトウェアエンジニアを目指していただくポジションです。 プロジェクト例 ① AI検証を活用したWebサービスの基盤刷新プロジェクト 親会社のVCファンド「Boostキャピタル」が買収した企業のWebサービスを対象に、レガシーフレームワークからモダンフレームワークへ段階的に移行するプロジェクトです。 新旧アプリケーションを並行稼働させながら、画面表示・APIレスポンスの挙動差分を継続的に検証。

AIを活用して実装およびテスト自動化、バグ検知を効率化することで、開発工数と期間を大幅に削減しました。 単なるリプレイスではなく、事業継続性・品質担保・開発生産性の向上を同時に追求する、技術難易度の高いモダナイズ案件です。 ② 需要予測AIで解く、駅ナカ小売の発注最適化プロジェクト 大手鉄道会社グループの駅ナカ小売店では、商品の発注量が長年、現場のベテラン社員の経験と勘に依存していました。

一方で、廃棄量削減を重視すると欠品が増え、売上最大化を重視すると廃棄が増えるというジレンマがありました。 本プロジェクトでは、欠品が発生していなかったと仮定した際の理想的な売上をAIにより推定し、2週間程度で高精度の予測を実現しました。 現場業務に深く入り込み、AIを実際の意思決定に組み込んでいくプロジェクトです。

③ 給与計算業務のAIエージェント化プロジェクト 大手飲料メーカー関連会社における給与計算業務を、AIエージェントによって自動化するプロジェクトです。 給与計算は、会社ごとの制度、雇用形態、勤怠データ、手当、控除、例外処理などが複雑に絡む業務です。 本プロジェクトでは、業務フローを分解し、ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせることで、複雑な判断や確認作業を自動化。

約80%の業務自動化を実現し、担当者の作業工数を大幅に削減しました。 AIを実際の業務プロセスに組み込み、属人化の解消と業務効率化に直結させるプロジェクトです。 当社の魅力 成長を約束する仕組みではなく、成長が起きる現場を用意しています！

・AIを使い倒して成果に変える Claude Code、Cursor、Codex などの開発支援AIを全員が日常的に活用。 個人の生産性ではなく、案件の成果やプロダクトのアウトカムに直結させる使い方を磨きながら、AI時代の開発フローそのものを更新していきます。 ・案件が、資産になる 「納品して終わり」ではなく、書いたコードや設計が、自社の共通基盤・プロダクト・ナレッジとして蓄積されていく。

あなたの仕事が次の事業を加速させる資産になる手応えが、エンジニアとしての確かな自信を育てます。 ・キャリアがさらに広がる Boostキャピタルのエコシステムを活かし、エンジニアの枠を越えたキャリアを全力で支援します。 会社の成長とともに、自社プロダクトのCTO、投資先のCxO、グループ内での起業といった道も広がっていく想定です。

・技術的な相談ができる環境 元一休、元Yahoo、元メルカリ、元GREEでCTOやVPoEを担ってきた日本を代表するエンジニアリングリーダーたちがテクニカルフェローとして関わっています。 このポジションで得られる経験 ・AIを業務プロセスに組み込み、実際に使われるソフトウェアとして形にする経験 ・Forward Deployment型の開発現場で、顧客課題の理解から実装・検証までを学ぶ経験 ・Webアプリケーション、クラウド、AI開発支援ツールを組み合わせた実践的な開発経験 ・プロトタイピング、テスト自動化、PoC、本番実装に至る開発プロセスの基礎経験 ・案件で得た知見をモジュール、基盤、社内ナレッジとして資産化する経験 ・AI時代の開発フローを、実務を通じて身につける経験 DEV TOOLS 案件によって使う技術は変わりますが、ここに挙げているのは日常的に共通して使う基本的なツールです。 案件に応じて最適な技術を選定するため、特定スタックに縛られず幅広く技術に触れていける環境です。

・AI TOOLS：Claude、ChatGPT、Gemini ・DEV TOOLS：Claude Code、Codex、Copilot、Replit、Bedrock、Playwright ・COLLABORATION：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace 求める要件

必須（MUST）

必須（MUST）

• クラウドプラットフォーム（AWS、Google Cloud、Azure）が提供するサービスを組み合わせ、Webアプリケーションを開発した経験（言語不問）
• チームでの開発経験
• 新しい技術やAI領域に関心を持ち、学びながら取り組める方 （現時点でAIに関する知見、経験は不問）

歓迎（WANT）

• モダンなエンジニアリングプラクティスの実践
• CI/CD、コードレビュー、テスト自動化、Observabilityの導入経験
• アーキテクチャ設計
• 高度な技術知見
• スケーラブルな設計、マイクロサービス、API設計（REST／GraphQL）、パフォーマンスチューニング
• AI
• LLMの実装経験
• RAG、エージェント、LLMOps、プロンプトエンジニアリング等の実務活用経験
• 顧客現場でのデリバリー
• 伴走経験（FDE／プリセールス／ITコンサル等）
• 顧客と直接向き合い、プロトタイピングから本番導入、運用まで一貫してリードした経験
• 「資産化
• プロダクト化」への意識と実績
• 案件固有の開発で終わらせず、共通基盤化、モジュール化、または社内ツールの開発など、開発効率を構造的に改善した経験 求める人物像
• ものづくりへの真摯な姿勢：技術への探究心と、実装への責任感を持ち、細部までこだわり抜き、手を動かして設計
• 実装すること自体に価値を感じる方
• "コードを書く人"を超えた視点：事業や業務理解を大切にし、抽象的な課題を、コードとアーキテクチャに落とすことが得意な方
• 自走力と協調性の両立：チームとのコミュニケーションを大切にしながらも、不確実な環境で自ら考え動ける方
• 継続的な学習習慣：AI
• クラウド
• DevOpsなど、日々進化する新しい技術を学び続けることを楽しめる方
• 事業成長へのコミット：エンジニアの枠を超えて、サービス創造や事業そのものの成長に関わっていきたい方