【職務内容】
業界のリーディングカンパニーのIT課題を、システムエンジニア/システムコンサルタントとして解決いただきます。
経験や志向性に合わせ、システム開発における様々なフェーズ、領域、業界でのプロジェクトに参画することができます。

■AIエンジニアリングのプロジェクト事例

①【製造業】画像認識AIを活用した製品検査の自動化・高度化
[クライアントの課題]
大手精密機器メーカーにおいて、熟練作業員の目視に頼っていた製品の外観検査が、品質のばらつきや人手不足によりボトルネックとなっていました。微細な傷や異物の検知精度を高め、検査プロセスを自動化する必要がありました。

[プロジェクト概要]
高解像度の製品画像データを活用し、人間の目では識別が困難なレベルの欠陥をリアルタイムで検出するAIモデルを開発・導入しました。

・PoC（概念実証）: 多様なAIアルゴリズム（CNN, Faster R-CNN, YOLOなど）を比較検証し、クライアントの要求精度と処理速度を両立する最適なモデルアーキテクチャを選定。
・モデル開発と精度向上: 正常品・不良品の画像データを収集・アノテーションし、データ拡張（Data Augmentation）技術も活用して学習データセットを拡充。深層学習（Deep Learning）により、99%以上の高精度な欠陥検出モデルを構築。
・システム実装: 開発したAIモデルを工場の生産ラインに組み込み、推論結果を既存の生産管理システムへフィードバックする仕組みを構築。異常検知時には即座にアラートを発報します。

[技術スタック例]
Python, TensorFlow/PyTorch, OpenCV, CUDA, CNN, Docker, AWS/Azure/GCP

②【金融・保険】自然言語処理AIを用いた査定・審査業務のDX
[クライアントの課題]
金融機関や保険会社における融資審査や保険金支払い査定業務では、膨大な量の申込書、診断書、過去の対応履歴といった非構造化テキストデータを人手で確認しており、業務の長期化と担当者の負荷増大が課題でした。

[プロジェクト概要]
自然言語処理（NLP）技術、特にBERTなどの大規模言語モデル（LLM）を活用し、各種ドキュメントから審査に必要な情報を自動で抽出・構造化し、判断の根拠となる重要箇所をハイライトするAIソリューションを開発しました。

・情報抽出モデルの開発: 固有表現抽出（NER）や文書分類、類似文書検索の技術を用い、査定担当者が確認すべき情報を自動でピックアップ。
・要約・レポート生成: 関連資料の内容をAIが自動で要約し、審査レポートのドラフトを生成することで、担当者のドキュメント作成業務を大幅に効率化。
・リスク検知: 過去の不正請求事例などを学習させ、疑義のある申請を早期に検知するリスクスコアリングモデルを構築。

[技術スタック例]
Python, spaCy, GiNZA, Hugging Face Transformers (BERT), scikit-learn, SQL

③【全業界】生成AI（Generative AI）を活用した社内業務改革・新規サービス創出

[クライアントの課題]
ChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、多くの企業がその活用に関心を持つ一方、「具体的にどのように業務へ適用すればよいか」「情報漏洩などのリスクをどう管理すべきか」といった悩みを抱えていました。

[プロジェクト概要]
クライアントの業務内容や保有データを深く理解した上で、生成AIのポテンシャルを最大限に引き出すための戦略策定から、セキュアな環境でのプロトタイプ開発、全社展開までを一気通貫で支援します。

・活用ユースケース創出: 社内文書の検索・要約、FAQ自動応答、マーケティングコンテンツの自動生成、ソースコード生成支援など、クライアントの業務に即した具体的な活用シナリオを定義。
・セキュアなAI環境の構築: MicrosoftのAzure OpenAI Serviceなどを活用し、入力した情報が外部のモデル学習に利用されない、セキュアな専用環境を構築。
・プロンプトエンジニアリングとファインチューニング: 期待通りのアウトプットを得るためのプロンプト設計や、クライアント独自の社内データを用いたモデルのファインチューニングを実施し、回答精度を向上。

[技術スタック例]
Azure OpenAI Service/Vertex AI, LangChain, Python, Vector Database (Pinecone, Milvus)

■必須条件
・システムエンジニア/AIエンジニアとしての実務経験4年目以上
・社会人経験4年目年以上
・大学卒以上または高専卒

■歓迎要件
以下のご志向性に当てはまる方を歓迎します。
・成長意欲高い方：負けず嫌いで圧倒的な速度で成長したい方
・顧客の役に立ちたい方：モノありきでなく、自分自身で勝負したい方