年収

500万円〜1,200万円

勤務地

東京都

職務内容

この事業領域の公開情報

事業説明
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note記事（活動報告、インタビュー記事、等）
「AIを導入したい」だけで、本当に業務は変わるのでしょうか。

現在、多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入検討が進んでいます。
一方で現実には、「何から始めればいいのか分からない」「PoCは実施したが業務へ定着しない」「現場で使われない」といった課題が数多く発生しています。

AIは、導入するだけでは価値になりません。

業務を理解し、課題を整理し、適切なプロセスへ組み込み、現場で使われ続ける状態まで設計してはじめて、事業価値へつながります。

豆蔵のAIエンジニアは、単なる“AIツール導入支援”を行うポジションではありません。

顧客の業務課題へ深く入り込み、AI・データ・業務プロセス・システム構造を整理しながら、「AIをどう使うべきか」から実装・定着までを一気通貫で支援します。

また、ITエンジニアとしてのバックグラウンドを活かしながら、顧客との対話・課題整理・提案・設計へと役割を広げていけることも特徴です。

「実装するだけ」から次のステージへ進みたい。
「技術」と「業務」の両方を理解できる人材になりたい。

そんな想いを持つエンジニアを歓迎しています。

このポジションの位置づけ

“AIを使う”ではなく、“AIで業務を変える”
豆蔵は、AIツールの導入だけを行う会社ではありません。

顧客の経営・業務課題へ入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。

単なるPoCやデモ開発ではなく、「実際に現場で使われる状態」を作ることを重視しています。

業務とAIをつなぐ
当組織では、以下のようなテーマに取り組んでいます。

生成AI活用支援
LLM・AIエージェントを活用し、業務プロセスを再設計する
AI業務改善支援
BPR・業務分析を通じて、AI活用余地を整理し業務へ落とし込む
AIアーキテクチャ設計
RAG・ナレッジ活用・AIエージェント等を含め、信頼できるAIシステムを構造から設計する
PoC〜実装支援
ローコード・ノーコードも活用しながら、スピード感を持って業務実装まで伴走する

専門性の異なるメンバーとチームで戦う
豆蔵のコンサルタントは、“PowerPointだけ作るコンサルタント”ではありません。
エンジニアとしての理解を持ちながら、顧客課題を整理し、業務・AI・システムの橋渡しを行うポジションです。
ITエンジニアから、より上流の課題解決やコンサルティングへ挑戦したい方に適した環境です。

主な業務内容

顧客課題整理・業務分析
顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。
「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います。

AI活用提案・PoC支援
生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。
ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します。

要件整理・AI設計支援
顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います。

開発チーム連携
AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます。

内製化・定着支援
AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します。

AIネイティブ開発グループの主な実績

〇 AIネイティブ開発支援サービスの提供
概要：クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発（R&D）において、「内製化」および「自走」に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発（SDD）を自動化する自社AIエージェントを鋭意開発中。
技術・ツール：Dify, Copilot Studio, Gemini Enterprise 等
主要顧客：大手生命保険会社様、大手自動車メーカー様、大手商社様など

〇 AIエージェントシステム開発
概要：ChatGPTをはじめとするLLMを活用し、社内データ検索（RAG）アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。
技術・ツール：Dify, LangChain, Copilot Studio 等
主要顧客：大手総合電機メーカー様、大手損害保険会社様

〇生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発
概要：生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物（ソースコード、コーディング規約、アーキテクチャ図、テストケース、プロンプト設計書等）の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。
技術・ツール：主要LLM（ChatGPT, Gemini等）、各種AIノーコードツール
主要顧客：大手生命保険会社様、大手SIer様

〇生成AI開発ガイドライン策定支援
概要：OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。
技術・ツール：Azure OpenAI Service, ChatGPT,　Claude 等
主要顧客：大手自動車部品メーカー様

〇要求開発モデリングサービス『おしごとモデルズ®』の提供
概要：生成AIを活用し、業務改革（DX）やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図（UML等）を自動生成する独自の自社サービス。
主要顧客：大手通信キャリア様、大手商社様など

〇対話型AIエンジン『MZbot®』の提供
概要：自社開発のチャットボット製品『MZbot』の販売、および生成AI（ChatGPT、ローカルLLM等）連携機能の実装・導入支援。
主要顧客：大手総合電機メーカー様、大手自動車部品メーカー様、大手商社様、官公庁をはじめ、累計40社以上へ導入

技術領域・活用例

顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。

クラウド
AWS / Azure / Google Cloud
データ基盤
Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等
データエンジニアリング
dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理
AI/LLM関連
OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計
MLOps / LLMOps
MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等
AI駆動開発
GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用

※特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。

また、AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。

この事業部の特長

働きやすさと裁量を両立した環境
社員の95%以上がリモートワークを活用しており、居住地に縛られない柔軟な働き方が可能です。

実際に、北海道・福岡県・三重県・大阪府・静岡県・栃木県など、全国各地から勤務している社員が在籍しています。

また、2025年度の月平均残業時間は8.24時間と、ワークライフバランスを大切にしながら働ける環境です。

子育てや介護と両立している社員も多く、それぞれのライフスタイルに合わせた働き方を実現しています。

事業部の風土
当事業部は、20代後半〜30代前半の若手メンバーと、豊富な経験を持つスペシャリスト層がバランスよく在籍している組織です。

技術への探究心が強いメンバーが多く、AI・クラウド・アーキテクチャ・データ活用などについて日常的に議論が行われています。

一方で、「自分がやりたい技術」よりも、「顧客課題をどう解決するか」を重視する文化が根付いています。

専門性を尊重しながらも、チームで協力し合い、顧客へ本質的な価値を届けることを大切にしています。

参考記事

株式会社豆蔵　採用ページはこちら
株式会社豆蔵　ホームページはこちら
株式会社豆蔵　ニュース・プレスリリースはこちら

企業名

株式会社豆蔵

本社所在地

東京都新宿区西新宿2-1-1新宿三井ビル34F

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険雇用保険厚生年金労災保険

休日休暇

【休暇】 ■休日・完全週休2日（土・日）・祝日 ■休暇・病気・看護休暇・年末年始休暇（12月28日～1月5日）・有給休暇（17日～22日）※入社日即日付与・慶弔休暇【年間休日120日以上】

情報更新日

2026/06/16

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

500万円〜1,200万円

リモートワーク

平均年齢

40歳

ポジションの魅力

AIを「導入」するだけでなく「業務変革」まで担う:
PoCで終わらせず、現場で使われ続ける状態まで一気通貫で支援するポジションです。生成AI・AIエージェント・RAG等の実装から業務定着まで、顧客への本質的な価値提供を追求できます。
上流工程・コンサルティングへのキャリアシフト:
ITエンジニアとしての技術バックグラウンドを活かしながら、顧客課題の整理・提案・設計といった上流工程へと役割を広げられる環境です。「実装するだけ」から次のステージへ進みたい方に最適です。
大手顧客との大規模プロジェクト経験:
大手生命保険会社・大手自動車メーカー・大手商社・官公庁など、累計40社以上に導入実績を持つ自社サービス・プロダクトを武器に、影響力の大きい案件に携わることができます。
最先端AI技術への継続的なキャッチアップ:
OpenAI・Claude・RAG・AIエージェント・Dify・LangChain・GitHub Copilot等の最新技術を活用するだけでなく、AWSをはじめとしたクラウドベンダーとも連携し、常に最先端のアーキテクチャ設計に触れられます。
高い自由度とワークライフバランスの両立:
社員の95%以上がリモートワークを活用し、全国各地から勤務可能。2025年度の月平均残業時間は8.24時間と、裁量を持ちながら健全に働ける環境です。子育て・介護と両立する社員も多数在籍しています。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

ITエンジニアとしての実務開発経験（3年以上が目安）
生成AI・LLM（OpenAI / Claude / Gemini等）の利用・実装経験
クラウドサービス（AWS / Azure / Google Cloud）の利用経験
業務分析・要件整理・システム設計の経験
顧客折衝・提案・コミュニケーション経験

必須スキル（ソフト）

課題の本質を掴む思考力:
顧客の「言葉」の背後にある本質的な業務課題を整理し、「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から自ら考えて動ける力が求められます。
技術と業務を橋渡しするコミュニケーション力:
AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等の専門職と連携しながら、顧客側の非技術者にも分かりやすく説明・提案できる能力が必要です。
自律的な学習・キャッチアップ意欲:
AI技術は変化が激しいため、最新技術を自ら継続的にキャッチアップし、業務に活かしていける自走力が求められます。
顧客課題優先の思考スタンス:
「自分がやりたい技術」より「顧客課題をどう解決するか」を重視する文化が根付いており、顧客志向で行動できる姿勢が重要です。
チームで戦う協調性:
専門性の異なるメンバーとチームを組んで顧客へ価値を届けるポジションのため、異なるバックグラウンドを持つメンバーを尊重しながら協力できる力が必要です。

歓迎スキル

RAG・AIエージェント設計・構築の実務経験:
Dify・LangChain・Copilot Studio等を用いたRAGシステムやAIエージェントの設計・構築経験があれば、即戦力として活躍できます。
BPR・業務改革プロジェクトへの参画経験:
業務プロセス改革や業務分析（BPR）の経験は、AI業務改善支援の場面で直接活かすことができます。
ローコード・ノーコードツールの活用経験:
Dify・Copilot Studio等のノーコード・ローコードツールを活用したPoC・実装経験は、スピード感ある支援に貢献できます。
データ基盤・MLOpsの知識・経験:
Snowflake・Databricks・MLflow・GitHub Actions等のデータ基盤やMLOps周辺の知識・経験があれば、より幅広い案件に貢献できます。
研修・トレーニングコンテンツの企画・開発経験:
生成AIや技術研修の企画・開発経験は、自社の実践トレーニングコース開発・提供サービスにおいて活かすことができます。

この求人で得られるスキル

AIコンサルティング・上流工程スキル:
顧客の業務課題整理・AI活用提案・要件定義・AI設計支援を一気通貫で経験することで、ITエンジニアから上流コンサルタントへと役割を広げるスキルが身に付きます。
生成AI・LLMアーキテクチャ設計力:
RAG・AIエージェント・Vector DB・LLMOps等を含む、実際に現場で稼働するAIシステムの構造設計ノウハウを習得できます。
マルチクラウド・最新技術への対応力:
AWS・Azure・Google Cloudをはじめ、顧客環境に応じた最適技術選定を繰り返す中で、特定製品に依存しないクラウドネイティブ設計力が培われます。
内製化支援・組織変革推進スキル:
顧客組織がAIを継続活用できる状態を作るための内製化支援・人材育成ノウハウを実務を通じて習得できます。
AI活用トレーニング設計・提供スキル:
生成AIの実践研修コースの開発・提供にも携わることで、教育コンテンツ設計やAI人材育成の観点からもキャリアを広げることが可能です。

キャリアマップ

現在
AIエンジニア（シニア）顧客課題の分析からAI設計・実装まで自律的にリードできるレベルに成長し、大手顧客の主要案件を担当。LLM・RAG・AIエージェント設計の専門性を深め、提案資料の作成から定着支援まで一気通貫でこなせるようになります。
AIコンサルタント／テクニカルリード技術スキルに加え、顧客の経営・業務課題を整理しAI戦略・業務設計を提案できるコンサルティング領域へ役割を拡大。プロジェクトのテクニカルリードとして、チーム全体をけん引します。
プロジェクトマネージャー／アーキテクト複数のAIプロジェクトを並行管理しながら、AIアーキテクチャ全体を設計・監督する役割。顧客との戦略パートナーとして長期的な関係構築を担います。
スペシャリスト／事業責任者技術の第一人者として社内外への発信（書籍執筆・カンファレンス登壇・技術ブログ等）を行うエキスパートパス、もしくはAIネイティブ開発グループを統括するマネジメントパスへのキャリアアップが可能です。

AI 口コミまとめ

口コミサイトの集計データでは総合評価は5点満点中3.5点前後で、技術力の高い社員が多く、自己成長できる環境として評価されています。リモートワーク制度や残業時間の少なさを評価する声が多い一方、評価制度や給与水準については改善を求める意見もみられます。実力主義の社風で、自律的に動ける人には裁量が与えられやすい環境です。

【ポジティブな評価】
1. 技術レベルの高さ・成長環境：社内の技術水準が高く、どのプロジェクトでも成長を感じられるという声が多数。社内学習コンテンツや先輩社員からの技術的サポートも充実しており、やる気と行動力があれば大きく成長できると評価されています。
2. 働き方の柔軟性：社員の大多数がフルリモートワークを活用しており、勤務地に縛られない働き方が可能。就業時間の自由度も比較...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り378文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。

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