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| 部署・役職名 | Forward Deployed Engineer （FDE） |
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| 仕事内容 |
■ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AIを前提とした「次世代の基幹システム（企業の脳）」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。弊社のAIプラットフォームを活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ■本ポジションの役割とは 本ポジション（業界でForward Deployed Engineer等と呼ばれる職種）は、米国の先進的なデータ解析企業などが確立した「顧客の最も困難な問題を技術で解決するエンジニア」という役割を、AIエージェント時代に合わせてアップデートしたポジションです。 ・一般的なエンジニア | 本ポジション 仕様書に基づいて実装する | 課題を発見し、仕様を自ら定義する プロダクトの機能を作る | 顧客のビジネスを変える 技術的な正しさを追求する | ビジネスインパクトを追求する 特定領域の深掘り | フルスタック × AI × ビジネス理解 ・従来の類似職種との比較 【従来の類似職種】 オンプレミスの巨大で複雑なレガシーデータを泥臭く繋ぎ込む データを可視化し、人間の意思決定を支援する「究極のダッシュボード」 1社あたりの単価が極めて高く、コンサルティング要素が強い 【弊社の本ポジション】 サードパーティSaaS群をAPIで統合。圧倒的に身軽 AIが「企業の脳」として自律的に実行。ユーザーには結果だけを返す プラットフォームの利用料（SaaS的スケール）で収益を最大化 受託開発ではありません。顧客現場で課題を発見し、軽量なPoCを高速実装し、本番導入まで伴走する。その過程で得た知見がプロダクトを進化させます。 ■期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、自社プラットフォームを活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 ・顧客の既存システム（SaaS群）の全体像を把握し、AIがどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する ・自社プラットフォームを活用し、現場が実際に使えるワークフロー（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等）を爆速で構築する ・PoCを本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する ・現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる ・経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ■このポジションの魅力 ・「企業の脳」を実装する手応え：単なるAIチャットの導入ではない。顧客の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「次世代の基幹システム」を、自分の手で実装できる ・顧客のビジネスを変える瞬間：自分が作ったソリューションが顧客の業務を根本から変える瞬間を、目の前で体験できる。これはプロダクト開発だけでは得られない体験 ・0→1のソリューション構築：顧客の課題発見からPoC実装、本番導入まで一気通貫で担う。企画・設計・実装・導入のすべてを経験できる ・AIエージェント時代の最前線：弊社のAIプラットフォームを武器に、従来のSIerやコンサルでは不可能だったスピードと精度で顧客課題を解決する ・プロダクトを進化させる：顧客の現場で得た知見がプロダクトチームにフィードバックされ、弊社のプロダクト自体を進化させる。あなたの発見が次の機能になる ・多様な業界・課題への挑戦：金融、製造、小売、不動産など、多数の顧客が抱える多様な課題に取り組める。1つの業界に閉じない幅広い経験が積める ・急成長環境：設立数年で数百名規模、複数プロダクトを展開する急成長中のスタートアップ環境で、技術的意思決定に大きな裁量を持てる ■業務内容 ・顧客課題の発見・設計 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を深く理解し、AIで解決すべき課題を特定 AIがどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する 利害関係者（経営層〜現場担当者）との関係構築・調整 課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案 ・ワークフロー構築・PoCの高速実装 自社プラットフォームを活用した業務ワークフローの構築（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等） LLM / AIエージェントを活用した軽量PoCの高速実装 顧客の既存SaaS（SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等）とのAPI連携・データ統合 フルスタック開発（バックエンド ＋ フロントエンド） ・本番導入・伴走 本番導入の技術支援・運用設計 セキュリティ・コンプライアンス要件への対応 導入後の利用定着支援・改善提案 ・プロダクトフィードバック 顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元 新規ユースケースの発見・提案 プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化 ■業務シナリオ例 ※以下は想定される業務シナリオの例です ・シナリオ1：製造業の「SaaS疲れ」を解消する企業の脳の構築 従業員500名の製造業の顧客。SmartHR / 楽々精算 / kintone / Salesforceを個別に運用しており、部門間のデータ連携は手作業で行われている。現場ヒアリングで「月末の経費精算に1人あたり2時間かかっている」「営業が受注情報を3つのシステムに手入力している」という課題を発見。自社プラットフォームで各SaaSをAPI連携し、経費精算の自動承認ワークフローと受注データの自動連携エージェントを2週間で構築。月間400時間の業務削減を実現し、他部署への展開（アップセル）に繋げる。 ・シナリオ2：金融機関の24時間見込み顧客探索エージェント 地方銀行の法人営業部門。営業担当者が手動で企業情報を調査し、アプローチリストを作成している。1件あたり30分かかり、1日10件が限界。自社プラットフォームで企業データベース・ニュースフィード・決算情報を統合し、AIエージェントが24時間体制で見込み顧客を探索・スコアリングするワークフローを構築。営業担当者は毎朝、AIが優先順位付けしたアプローチリストを受け取るだけの状態に。アプローチ数が3倍に増加し、受注率が15％向上。 ・シナリオ3：小売業の稟議承認プロセスのAI化 全国50店舗を展開する小売業の顧客。店舗からの発注稟議が紙ベースで、本部での承認に平均5営業日かかっている。現場観察で「承認者が出張中に稟議が滞留する」「過去の類似稟議を参照できない」という課題を特定。自社プラットフォームで稟議データを構造化し、AIが過去の承認パターンを学習して一次判断を行うワークフローを構築。承認リードタイムを5営業日から1営業日に短縮。この成功事例をプロダクトチームにフィードバックし、自社プロダクトの標準テンプレートとして全顧客に展開。 ■成果責任（KR / メトリクス） 本ポジションの動きがプロダクトの成長（ARR）に直結する設計です。 ・先行指標（行動とアウトプット） プラットフォーム上での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS連携数 — 顧客の既存SaaSを自社システムに接続した数（＝企業の脳の「視界」が広がった数） デプロイ速度 — 要件定義から最初のAIエージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標（事業と顧客へのインパクト） アクティブ利用率（MAU / DAU） — 構築したAIワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 |
| 労働条件 |
■想定年収 年収 700万円 〜 2000万円 月給：¥500,000～¥1,428,571 ∟基本給：¥359,551～¥1,027,288 ∟固定残業手当 （45時間分） : ¥140,449～¥401,283 ∟SO付与制度あり ※50時間を超える時間外手当は別途支給 ※昇給機会年2回（4月、10月）、賞与年2回（5月、11月） ※給与は経験・能力・前職経験によりご相談に応じます。 ■待遇・福利厚生 <正社員> ・書籍購入補助（半期 30,000円まで） ・リフレッシュ手当（毎月 5,000円まで） ・部活動手当（毎月5,000円まで） ・家賃手当（当社指定の駅を対象とし毎月30,000円まで） ・シャッフルランチ/ディナー（四半期に一度ランチ1,000円まで、ディナー5,000円まで） ・資格取得支援制度、英語学習支援制度（業務に必要な場合のみ） ・リフレッシュ休暇制度（3年間継続勤務した社員へ毎年付与される特別休暇 2日） ・定期健康診断（年1回） ・従業員持株会 <契約社員> ・書籍購入補助（半期 30,000円まで） ・リフレッシュ手当（毎月 5,000円まで） ・部活動手当（毎月5,000円まで） ・シャッフルランチ/ディナー（四半期に一度ランチ1,000円まで、ディナー5,000円まで） ・リフレッシュ休暇制度（3年間継続勤務した社員へ毎年付与される特別休暇 2日） ・定期健康診断（年1回） ■保険 ・社会保険完備 ■諸手当 ・交通費全額支給 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 【必須要件/経験・スキル】・ソフトウェアエンジニアとしての実務経験 : 3年以上 ・フルスタック開発能力 （バックエンド ＋ フロントエンド） ・LLM/生成AIを活用したアプリケーション開発経験 クラウド環境 （AWS / GCP / Azure） での開発・運用経験 ・日本語 : Fluent （プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル） 【歓迎（WANT）】 【歓迎条件】・顧客対応 （技術コンサルティング、SE、CS等） の経験 : 2年以上 ・エンタープライズ向けSaaS導入・カスタマイズ経験 ・AI エージェントフレームワーク （LangChain / LangGraph / AutoGen / CrewAI 等） の実務経験 ・データ統合・ETLパイプライン構築経験 ・セキュリティ基礎 （認証/認可、暗号化、コンプライアンス） ・プロジェクトマネジメント経験 ・英語での技術コミュニケーション能力 － |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/08/07 |
| 求人番号 | 9445633 |
採用企業情報
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- 会社規模101-500人
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- 金融 コンサルティング IT・インターネット
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