AIソリューションアーキテクト

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• AIを活用したPoC（概念実証）の実施経験
• 業務課題のヒアリング・要件定義の経験
• ツール設計・開発・検証の実務経験
• 生成AI・機械学習技術の活用知識
• 業務効率化ソリューションの提案・実装経験

• 自律的な学習姿勢:
  急速に進化するAI技術に対して自ら学び、常に最新情報をキャッチアップし続けられる積極的な姿勢が求められます。
• 課題発見・ヒアリング力:
  現場担当者から潜在的な課題を引き出し、本質的な問題を特定するためのコミュニケーション能力と傾聴力が必要です。
• 論理的な提案・説明力:
  AI活用の解決策を非エンジニアの現場担当者に対しても分かりやすく説明し、賛同を得られるプレゼンテーション力が求められます。
• PDCAを高速で回す推進力:
  検証・評価・改良のサイクルをスピーディーに繰り返し、実用化に向けて着実に前進させる粘り強さと実行力が必要です。
• クリエイティブ領域への関心:
  ゲーム制作のワークフローや現場の創造的なプロセスへの興味・理解があり、エンターテインメントコンテンツに情熱を持てる方が活躍できます。

• LLM・生成AI APIの活用経験:
  OpenAI APIやAzure OpenAI、Anthropic Claudeなどの生成AI APIを用いたツール開発・プロトタイプ制作の経験があると即戦力として活躍できます。
• ゲーム・エンタメ業界への理解:
  ゲーム制作のワークフローやクリエイティブ職の業務特性を理解していると、的確な課題設定と解決策の提案に直結します。
• Python等スクリプト言語によるツール開発経験:
  Pythonを用いたデータ処理・自動化スクリプト・AIパイプライン構築の経験は、PoC実施において大きなアドバンテージとなります。
• コーポレートIT・社内システム開発の経験:
  人事・労務・経理などの業務領域における社内システム開発や業務改善の経験があると、コーポレートエンジニアとしての業務理解が深まります。

• AI実装・応用スキル:
  ゲーム制作という実際のビジネス課題に対してAIを活用するPoCを繰り返すことで、生成AI・機械学習の実践的な設計・実装能力を体系的に身につけられます。
• エンタメ×テクノロジーの専門知識:
  クリエイティブ産業特有のワークフローにおけるAI活用ノウハウは市場希少性が高く、エンタメ業界のDX推進者としてのポジションを確立できます。
• 課題設定・提案・評価の一気通貫経験:
  ヒアリングから提案・検証・改良・ツール化まで全工程を担うため、課題解決のフルサイクルマネジメント能力を実践で磨けます。
• コーポレート業務ドメイン知識:
  人事・労務・経理などの業務領域のシステム化に携わることで、エンジニアとして幅広いビジネスドメイン知識を習得できます。
• ステークホルダーマネジメント力:
  現場担当者・経営層・エンジニアなど多様な関係者と協働することで、組織横断的なコミュニケーション・合意形成スキルを養えます。