【Forward Deployed Engineer(Internal)】AX推進本部_東京

株式会社マネーフォワード

Tokyo, Japan Posted October 28, 2026

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On-site Full-time Mid level
Job Description

主な業務内容 マネーフォワードの各事業部に深く入り込み、AIを活用した課題解決手法の発見・提案・検証・プロトタイプ開発に取り組んでいただきます。 人事・知財・コンプライアンス・法務など、各部門の業務プロセスやペインポイントを理解し、事業インパクトのあるAIソリューションを高速に形にしていく役割です。 ヒアリングから要件定義、技術選定、PoC開発までを一気通貫で推進し、現場と伴走しながら価値検証を行っていただきます。

0→1フェーズに特化することで、全社のAI活用を加速させるポジションです。 具体的には、以下のような業務を担っていただきます。 事業部へのヒアリング・ワークショップを通じた業務課題の深掘り・構造化 業務要件・技術要件の定義、データソースの特定および品質評価 生成AIやLLMを含む技術選定の検討と、実現可能性・リスクの判断 AIを活用したプロトタイプ(PoC)の設計・開発(チャットボット、AIエージェント、RAGなど) 事業部との検証・フィードバック反映を通じたプロトタイプの改善・ブラッシュアップ プロダクション化判断に必要な評価指標の設定・検証、および検証結果のレポーティング ※プロトタイプ完成後のプロダクション化・運用保守は別チームが引き取ります。

FDEはプロトタイピングに集中し、完了後は次の案件に向かうことで、高速な価値創出サイクルを維持します。 複数案件を並行して取り組むこともあり、技術・ビジネス双方の視点でのコミュニケーションが重要となるポジションです。 仕事のやりがい・得られる経験 自分が作ったプロトタイプが事業部の業務を直接変える手応えを得られ、企業の成長を加速させる実感を持つことができます。

現場に近い位置で課題と向き合うことで、AIが業務プロセスや意思決定にどのようにインパクトを与えうるかを、実体験として学ぶことができます。 また、PoCにとどまらず、プロダクション化を見据えた設計・検証まで関わることで、実ビジネスに耐えうるAIソリューション構築の知見が蓄積されます。 AIエージェントや生成AIなど、最先端の技術を用いたプロジェクトに携わることができる環境です。

新しい技術やツールを積極的に試しながら、現場で通用するベストプラクティスを自ら確立していく経験を得られます。 技術キャッチアップのためのインプットと、現場でのアウトプットが高速に循環する環境で、エンジニアとしての成長スピードを高めることができます。 少数精鋭のチーム体制のため、アイデアをスピーディーに形にし、事業部へ直接提案・実装できる裁量の大きさがあります。

エンジニアの提案が尊重される文化の中で、自身の取り組みが事業成長に直結する手応えを感じながら働くことができます。 また、事業部門や経営層との距離も近く、自身のアウトプットに対するフィードバックをダイレクトに受け取れる環境です。 人事、知財など多岐にわたる事業ドメインのプロジェクト経験を通じて、技術者としての深い専門性とビジネス理解の両方を育むことができます。

新規プロジェクトを0→1で推進するための課題設定力、ステークホルダーマネジメント力、ROIを意識した判断軸など、ビジネススキルも同時に身につけることができます。 将来的には、テックリードやプロダクトオーナー、新規事業立ち上げなど、幅広いキャリアパスにつながる経験を得られます。 期待する役割 Forward Deployed Engineerとして、事業部の現場に最も近い位置でAIソリューションのプロトタイピングをリードする役割を期待しています。

ビジネス側の課題感や要望を掘り下げ、技術的な解決策として言語化し、具体的なPoCに落とし込んでいく「翻訳者」としての役割も担っていただきます。 ステークホルダーを巻き込みながらプロジェクトを前に進め、技術的に正しいだけでなく、事業として成立する解を導き出すことが求められます。 中長期的には、担当事業部から「まず相談したいパートナー」として信頼される存在になっていただきたいと考えています。

期待するマインド マネーフォワードのMVVC(Mission, Vision, Value, Culture)に共感し、ユーザーと社会への価値提供にこだわりを持てる方 自律的に行動でき、自ら課題を見つけてプロジェクトを推進していける方 不確実性やチャレンジを楽しみ、トライ&エラーから学び続ける姿勢をお持ちの方 技術とビジネスの両面に責任感を持ち、成果とプロセスの両方にコミットできる方 求めるスキル・経験 生成AIやLLM、AIエージェントを活用したソリューション開発経験 プロンプトエンジニアリング、生成AIチャットボット、RAG、AIエージェント、MCP 等の開発スキル 事業部門やビジネスサイドのステークホルダーとの直接対話を通じて、課題発見からソリューション提案・実装までを一気通貫で行った経験 AWS / GCP / Azure などのクラウド利用経験 上記に加えて、以下いずれかのご経験をお持ちの方 スタートアップ初期フェーズでの高速プロトタイピング・プロダクト立ち上げ経験 社内DX・新規事業などでのPoC開発経験 AI/機械学習の実応用(課題定義からAIソリューション選定、モデル検討・開発、サービスへの適用)経験 あると望ましいスキル・経験 Claude Code 等のAIコーディングツールを活用した高速開発の経験 データパイプライン構築、データエンジニアリングの知見 API設計・インテグレーション開発の経験 コンサルティングファームやSIerでの業務改善・システム導入プロジェクト経験 AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験 Money Forward AI Vision 2026にて発表の通り、マネーフォワードは「クラウドからAIへ」という大きな転換点を迎えています。

現在はDXの先にある「AX(AI Transformation)」を推進し、AIエージェントが自律的に業務を遂行する「デジタルワーカー」の提供を目指しています。 将来的には全製品にAIエージェントを導入し、国内No.1のバックオフィスAIカンパニーへと進化するフェーズにあるため、AIを活用した開発や価値創造に寄与いただける方を求めています。 求める語学力 日本語要件:ビジネスレベル(流暢、クライアントとのコミュニケーションも日本語で対応可能なレベル) 要件ヒアリングやワークショップ、日々のディスカッションを日本語で円滑に行えることが求められます。

提案資料や要件定義書、検証レポートなどのドキュメントも主に日本語で作成いただきます。 英語要件:不問 ※入社時点での英語力は問いませんが、エンジニア組織は多国籍なメンバーが多いため、入社後に英語を学ぶ意欲があり、グローバルな環境を楽しめる方を歓迎します。

こんな方に仲間になってほしい チームワークを大事にし、向上心を持って仕事に励んでいただける方 技術的好奇心が強く、技術をユーザーに役立てる意識を持ってサービスを作ることのできる方 「0→1」を楽しめる方——完成されたプロダクトの改善よりも、何もないところから動くものを生み出すことにワクワクする方 完璧を目指して時間をかけるよりも、素早く形にしてフィードバックから学ぶアプローチを好む方 事業部との対話を楽しみ、技術と業務の架け橋になれる方 業務生産性向上やDXに強い興味関心がある方 技術スタック AI / 機械学習:Python、各種 LLM API Webサーバーサイド:Python フロントエンド:React、TypeScript プラットフォーム / インフラ:AWS、GCP、Azure 使用ツール リポジトリ管理:GitHub CI/CD:CircleCI、GitHub Actions 開発環境:Docker、Terraform Enterprise 監視:Datadog、Sentry コミュニケーション:Slack、Zoom チケット / プロジェクト管理:Jira、Asana 参考URL 環境 マネーフォワードでは、共に世界に通じるサービスを創っていく環境を用意し、皆様をお待ちしています。 支給PCスペック:最新CPU搭載PC(MacOS or Windows)を支給。

業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OSへのリプレイスも可能 開発環境向上のための制度:業務上必要な周辺機器(ディスプレイ・マウス・キーボードなど)を、備品として購入可能。 基本的には標準製品(カタログ)内から選択いただき、標準製品以外でも条件を満たす場合は申請可。 マネーフォワード図書館:技術書から経営本まで、貸し出し自由の図書館制度があります。

欲しい本は会社費用で購入できます。 リファラルドリブン:採用会食費の負担。 リファラル謝礼金制度。

カンファレンス参加支援:RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を一部会社が負担します。

Required Skills
problem solving compliance LLM RAG communication decision making stakeholder management business development translation Amazon Web Services Google Cloud Platform Azure machine learning Claude Code process improvement transformation
How to apply

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