AIで全社のムダを削る、開発・営業・コーポレートを横断し、短期の成果と中長期の人員コスト削減を両立させるAI・社内効率化PMを募集します。
◼️ 概要
開発・営業・コーポレート(上場準備を含む)の日々の業務を対象に、AI/自動化で業務コストを恒常的に削減するプロジェクト群を企画・推進します。課題発見からROI試算、要件定義、PoC~本番導入、定着化、運用改善までを一気通貫でリードし、スリムで効率の良い組織体制を実現します。
※ 選考へ進んで頂く場合のみご連絡させて頂いています。
AIで全社のムダを削り、組織の未来を再定義するAIエンジニアを募集。年収960万~1200万円。250以上のブランドに導入されるコマースプラットフォームを支える精鋭チームで、開発・営業・コーポレートを横断したAI/自動化プロジェクトをリード。Go, GCP, LLMを活用し、全社の生産性向上と上場準備を推進します。企画から導入、定着まで一貫して手掛け、ROIを最大化するPM経験者へ。あなたの手で、ビジネスの常識を覆す未来を創造しませんか?
給与・報酬 | 年収 960万円 ~ 1,200万円 |
|---|---|
稼働時間 | 裁量労働制 |
雇用形態 | 正社員 |
出社頻度 | フルリモート |
勤務地 | - |
AIで全社のムダを削る、開発・営業・コーポレートを横断し、短期の成果と中長期の人員コスト削減を両立させるAI・社内効率化PMを募集します。
◼️ 概要
開発・営業・コーポレート(上場準備を含む)の日々の業務を対象に、AI/自動化で業務コストを恒常的に削減するプロジェクト群を企画・推進します。課題発見からROI試算、要件定義、PoC~本番導入、定着化、運用改善までを一気通貫でリードし、スリムで効率の良い組織体制を実現します。
※ 選考へ進んで頂く場合のみご連絡させて頂いています。
◼️ 役割
・中長期の人員効率最大化(1人当たり付加価値の最大化・採用の質最適化・外注ポートフォリオ最適化) ・再現可能な自動化の型(設計原則・ガードレール・運用基準)の構築 ・短期インパクト×中長期基盤整備の両立(早い価値実感と負債最小化)
◼️ 主要業務
・全社の業務を横断したプロセス可視化/ボトルネック診断 ・価値仮説とROI試算(人件費・外注費・機会損失・リスクコスト)による優先度付け ・自動化のロードマップ/OKR策定、案件パイプライン管理
・業務要件 → 自動化要件への落とし込み(例外系・権限・監査証跡を含む) ・ソリューション選定(自社開発/RPA/iPaaS/LLM活用/SaaS連携)の方針決定 ・評価設計(オフライン評価、ABテスト、人的二重化の暫定運用)と受入基準
・スプリント運営、WBS/リスク・課題管理、関係者調整 ・データ連携・権限・監査観点を含む実装・検証のディレクション ・本番運用への移行
・トレーニング、手順書/ヘルプ整備、運用KPIの可視化ダッシュボード ・既存業務の廃止・集約、組織設計と役割変更の伴走 ・定量・定性のフィードバックループ運用、継続改善
・AI利用ポリシー/プロンプトガイドライン、データ分類・最小権限・監査ログ設計 ・個人情報・機微情報の取り扱い、上場準備(内部統制/証跡)に資する統制設計 ・ベンダ/ツールのリスク評価(データ所在、SLA、出口戦略)
◼️ プロジェクト例
・開発:PR自動要約、テストコード自動生成、インシデント初動要約 ・営業:見込み客スコアリング、メール/提案ドラフト生成、CRMの自動クレンジング・重複解消 ・コーポレート:契約・請求・経費の自動照合、稟議チェック、社内規程Q&Aボット、SOX/内部統制の証跡自動収集
・「やらないこと」を明確化し、投資対効果の合わない案件を止められる ・速いPoCで学び、再現性のある標準化に落とし込むのが得意 ・現場の運用実情に寄り添い、無理のない変化設計ができる ・仕組み化(テンプレ/チェックリスト/共通部品)を楽しめる
雇用形態 | 正社員 |
|---|---|
給与・報酬 | 年収 960万円 ~ 1,200万円(経験・スキルに応じて応相談 / 試用期間:あり ( 3ヶ月 )) |
稼働時間 | 裁量労働制(フレックス(コアタイムあり)) |
出社頻度 | フルリモート |
リモートワーク条件 | 基本リモートで出社も可、月の中で1週間のみ出社Weekあり |
休日・休暇 | 土曜日・日曜日・祝日・年末年始と夏季休暇あり |
・プロダクトマネージャー/業務改革PM/コンサルのいずれかで企画~導入~定着をリードした経験 ・ROI試算・優先度付け・OKR運用など、成果から逆算した案件推進スキル ・データ連携/権限/監査観点を含む業務設計力(例外系・リスクの潰し込み) ・AI/自動化の基礎理解(例:プロンプト設計・評価設計) ・ステークホルダーマネジメント(現場~経営)と明快なドキュメンテーション ・JLPT N1相当の日本語能力を有し、実務で使用している方 ・日本国内に居住している方
・LLM活用プロジェクトの実務(評価指標設計、ハルシネーション抑制、プロンプト/ツール連携設計) ・RPA/iPaaS(例:UiPath/Power Automate/Workato/n8n等)や社内基幹・SaaS連携の経験 ・IPO/内部統制(SOX)や監査対応に資する統制設計・運用の経験 ・SRE/運用設計(SLO、アラート設計、インシデント対応)、情報セキュリティの知見 ・SQLやダッシュボードでの計測と意思決定、軽微な実装ディレクション
代表取締役社長
株式会社Stack 代表取締役社長 X:https://x.com/yuzushioh
CTO
コマース事業部
株式会社Stackは、小売企業の主要業務領域(販売・在庫・物流・仕入・顧客・販促・分析)を統合管理するコマースオペレーションプラットフォーム「SQ (エス・キュー)」を中心に、「Appify」や「VIP」といったShopify 拡張アプリや、抽選販売に特化したカートシステム「FAIR」など、特定ニーズに対応する周辺ソリューションを提供しています。現在では、大手アパレル企業を中心に、250以上のブランドに導入されています。
また、Shopify Japan株式会社が発表した2025年度最も活躍したパートナーを表彰するアワード「Shopify Partner of the Year 2025 - Japan」において、「Top Performing App Developer of the Year」を受賞しました。
まずはカジュアル面談から始め、双方の期待が一致すれば一次面接および必要に応じてお試し就職 (業務委託) を実施します。オファー面談は弊社の代表と実施します。
※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

給与・報酬:
時給 8,000円 ~ 15,000円
稼働時間:
80時間 ~ 160時間(週20 ~ 40時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
相談の上決定する

給与・報酬:
時給 8,000円 ~ 15,000円
稼働時間:
80時間 ~ 160時間(週20 ~ 40時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
相談の上決定する

給与・報酬:
時給 7,000円 ~ 13,000円
稼働時間:
80時間 ~ 158時間(週20 ~ 39.5時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
相談の上決定する

開催前
昨今、AIコーディングエージェントの普及により、個々の作業スピードは格段に向上しました。一方で、AIを使って複数のタスクを同時に進める「並行開発」のやり方に関してはいまだに1つの正解がなく手探りの状態が続いているのではないでしょうか。 仕様を決めてからフロント・バックエンドそれぞれにエージェントを立てて動かす方法や、Gitブランチの並行管理、さらにはプルリクエストの自動レビュー&修正する方法など、考えることは多岐にわたります。「結局シングルタスクに集中するのが最強では?」という問いも含め、並行開発の最適解はまだ見えていません。 そこで本イベントでは、「Multi-Folder Git Clone」などの自作ツールを開発し、AIエージェントを活かした並行開発の環境整備について精力的に発信されているUbieの鹿野氏をお迎えし、~並行~開発を実現するための開発環境の工夫をデモ付きで紐解きます。 デモでは鹿野氏より実際の画面をお見せいただきながら、エディターや複数ブランチの管理方法、コンテキストスイッチのタイミングまで、並行開発を加速させる具体的なツールやフローを深堀していきます。 これからAIを用いた並行開発に取り組もうとしている方から、今以上に効率的に並行開発を回していきたい方まで幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
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開催前
昨今、LLMの社会実装が進み、AIエージェントを活用したプロダクトや業務フローが増えてきました。しかし、AIエージェントを「作って動かして終わり」になっていないでしょうか。一度構築したエージェントの精度をいかに担保し、改善し続けられる仕組みを作るかという点に注目が集まっており、最近では「エージェントハーネス」という言葉も耳にするようになりました。 一方で、「そもそもエージェントハーネスとは何か」「コンテキストエンジニアリングとは何が違うのか」といった基本的な部分から整理したいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、AI研究の最前線を走る株式会社松尾研究所の長谷氏をお迎えし、エージェントハーネスの起源や注目が集まっている背景から、具体的な活用方法、そして今後の進化の方向性までをわかりやすく解説いただきます。エージェントハーネスを適切に整えることで、AIエージェントの精度は一度きりのチューニングではなく、継続的に改善し続けることができるその考え方と実践を紐解きます。 前半のLTでは、長谷氏よりエージェントハーネスとは何か、LLMの進化とともになぜ重要視されてきたのかという前提知識を整理いただきます。 後半のディスカッションでは、LTの内容をさらに深堀りながら、具体的な使われ方や松尾研究所での活用事例まで現場目線で深掘りしていきます。 エージェントハーネスという言葉が気になり始めた方から、AIエージェントの制御・改善に課題を感じている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

アーカイブ公開中
昨今、AIエージェントの活用が一般的になってきたことで、「プロジェクト全体のコードを横断的に理解させるには、コードベースが一つにまとまっている方が適しているのではないか」という議論が増えています。 一方で、モノレポにはCIのパフォーマンスやコンテキストの絞り方など運用上の課題も存在し、組織規模やプロダクトのフェーズ、チーム体制などによって最適解は異なります。「どちらが正解か」を一概に難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、iOSやKotlinを含む複数言語のコードを一つのリポジトリに集約して運用されているカウシェと、バックエンド・フロントエンドともにモノレポ化を進めてきたLayerXの2社をお迎えし、それぞれのリポジトリ構成の実例をもとに、モノレポの実際を紐解きます。 前半のLTでは、カウシェからはモノレポになった歴史や複数言語を集約したメリット・デメリットを、LayerXからはリポジトリ統合プロジェクトの進め方や意思決定の裏側をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、両社を交え、モノレポにするタイミングや、CI・IDEとい開発体験に関する課題の課題、AIとの親和性を上げるための工夫やスコープの絞り方など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 モノレポへの移行を検討している方から、すでにモノレポ運用で課題を感じている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年6月11日(木)19:00~20:00

アーカイブ公開中
昨今、AIコーディングエージェントの進化により、開発フロー自体を見直す動きが広がっています。その中で注目を集めているのが「仕様駆動開発( Spec Driven Development)」というアプローチです。 しかし現在は「仕様駆動開発」という言葉だけが独り歩きしており、具体的にどのようなフローであるべきなのか、ツールを使えば実現できるものなのかといった、実態を掴みきれないという声も多く聞かれます。 そこで本イベントでは、仕様駆動開発をはじめとしたAI駆動開発を実践されている中村充志氏をお迎えします。 前半のLTでは、、中村氏より仕様駆動開発SDDの基礎概念についてお話しいただき、ツールのデモを通じてその具体的な仕組みを提示いただきます。からハーネスとの組み合わせ、そして実際のデモを交えた実践までを紐解きます。 後半のディスカッションでは、仕様から出力される膨大なコードをどう効率的にレビューし、生産性を次のレベルへ押し上げるかという「実戦的なフロー」について議論していきます。また、その品質を支える「ハーネスエンジニアリング」という考え方も補足的に交えながら、現場で直面する疑問を紐解いていきます。 AI時代の開発フローに関心がある方から、仕様駆動開発の導入を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年5月28日(木)19:00~20:00

アーカイブ公開中
React Compilerの登場以降、フロントエンド界隈では「これまで煩雑だったメモ化(useMemoやuseCallback、React.memo)が不要になるのではないか」と大きな話題になりました。 一方で、「本当にそのまま有効化して問題ないのか」「有効化による副作用や注意点はないのか」「従来どおりメモ化を残すべきケースはあるのか」といった不安の声も耳にします。実際に導入してみたチームからは、React Hook FormなどのライブラリやuseRefを使った実装でハマりポイントがあったという話も聞こえてきます。 そこで本イベントでは、React Compilerを有効化して1年以上本番運用されている浅見氏と、導入にあたって生成AI向けのルール整備まで仕組み化されているカケハシの大村氏をお迎えし、React Compilerの特徴や実際の導入プロセス、注意点・ベストプラクティスを紐解きます。 React Compilerが気になり始めた方から、すでに検証・導入を始めている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年5月20日(水)19:00~20:00