{"id":3921338,"url":"https://alion.io/job/rd-ai-apurikeshonenjinia","title":"AIアプリケーションエンジニア","company":{"id":2677958,"name":"R&D","domain":"randd-inc.com","url":"https://alion.io/company/randd-inc","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"HERP","truth_index":null},"role":"AI/ML","role_family":"AI/ML","seniority":null,"employment_type":null,"work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Tokyo, Japan"],"countries":["JP"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":{"min":5000000,"max":9000000,"currency":"JPY","period":"year","gross":null,"usd_annual":56979},"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Anthropic","optional":false},{"name":"AWS","optional":false},{"name":"AWS Strands Agents","optional":false},{"name":"Azure","optional":false},{"name":"Claude","optional":false},{"name":"Claude Code","optional":false},{"name":"Copilot","optional":false},{"name":"Django","optional":false},{"name":"FastAPI","optional":false},{"name":"Flask","optional":false},{"name":"GCP","optional":false},{"name":"GitHub","optional":false},{"name":"GitHub Actions","optional":false},{"name":"LangGraph","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"MySQL","optional":false},{"name":"Next.js","optional":false},{"name":"Node JS","optional":false},{"name":"OpenAI","optional":false},{"name":"OpenAI Codex","optional":false},{"name":"PostgreSQL","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"React.js","optional":false},{"name":"Slack","optional":false},{"name":"TypeScript","optional":false},{"name":"Vercel","optional":false},{"name":"JavaScript","optional":true},{"name":"LangChain","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-11-07T13:50:28Z","employer_posted_date":"2026-11-07","last_verified_at":"2026-11-10T22:51:59Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":3,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":3},"description":"AIアプリケーションエンジニアWeb開発経験を活かし、LLMを使った業務システムを開発｜ANAとの共同開発実績あり\nDescription\n業務内容\nAIアプリケーションエンジニアは、事業会社向けにLLM・エージェントを組み込んだ業務システムを開発し、その開発自体にもAIを活用するポジションです。\nPMやリードエンジニアが顧客と整理した課題・仕様をもとに、担当機能の実装・テスト・改修を行います。PMやリードエンジニアと相談しながら、経験や担当範囲に応じて設計にも関わっていただきます。\n開発は2〜3名のチームで進めることが多く、入社直後は代表・CTOが主導する案件に参画し、開発の進め方を把握しながら担当機能の実装に取り組みます。\n事業会社の業務支援システムの開発と、SIerの開発工程へのAI導入支援が広がる中、顧客の開発チームに参画する案件も含め、実装・検証を担うエンジニアを増員します。開発した機能が実際の業務で利用される段階まで関わる仕事です。\n▼具体的な業務内容\n担当機能の設計・実装\nPMやリードエンジニアと仕様・タスクを確認し、担当機能を実装します。経験や担当範囲に応じて、実現方法や設計も相談しながら進めます。TypeScriptまたはPythonを中心に、案件に応じてフロントエンドからバックエンドまで担当します。\nテストと改修\nテストの作成・実行と、不具合の修正を担当します。既存システムの改修では、AIによるコード解析結果をもとに修正箇所を特定し、対応します。\nLLM・エージェント機能の実装と品質評価\nLLM APIやエージェントフレームワーク（LangGraph、Strands Agentsなど）を使った機能を、経験に応じて実装します。入社時点での実務経験は問いません。\nまた、PMやリードエンジニアと相談しながら、LLMの出力品質を評価する仕組み（eval）やガードレールの整備にも取り組みます。\nAI駆動開発の実践と知見の共有\nClaude CodeやGitHub Copilotなどのコーディング支援ツールを活用し、実装・テストを進めます。開発で得た知見や課題をチームに共有し、開発の進め方を改善します。自社案件で得られた知見は、SIer向けに提供するAI駆動開発のノウハウにもつながります。\n進捗・課題の共有\n担当機能の進捗や課題を顧客・チームに共有し、仕様や実装上の不明点を確認します。日次の打ち合わせでは、代表・CTOに直接相談できます。\nプロジェクト事例\n航空、製造、商社、エネルギー、人材、エンタメなど、幅広い業種のプロジェクトを手がけています。\n①ANA：運航乗務員のスケジュール自動作成システム「AI Scheduler」\nANAと共同で、約2,000名のパイロットの乗務スケジュールを自動作成するシステムを開発しました。乗務資格や休暇希望、航空法規上の制約を、スケジュールの作成条件として組み込んでいます。\n2021年から共同開発を進め、約4年間の概念実証を経て2026年4月に本格運用を開始しました。毎月のスケジュール作成にかかる時間を数週間から数時間に短縮し、年間約6,300時間の業務削減を見込んでいます。\n②人材紹介会社：求人マッチングの自動化とSFA/CRMの開発\nATSから出力される求人データをAIで構造化し、条件に合う求人を検索できるようにしました。構造化できない職歴はRAGを用いて求人と照合し、担当者の判断に委ねられていた求人紹介を自動化しています。\nランニング費用と外部連携の制約が課題だったSalesforceから、必要な機能に絞ったSFA/CRMへの移行も約6か月で支援しました。利用者は約50名で、コストは半分以下になっています。\n③複数サイトを運営する企業：問い合わせ対応のAIエージェント\nサイトごとに回答内容が異なり、問い合わせ対応の外注費が課題になっていました。\nプロダクトや顧客の情報、問い合わせ履歴、FAQを参照して回答するAIエージェントを開発しました。\n担当者に対応を引き継ぐ機能や、問い合わせ履歴からFAQを追加・更新する機能も実装しました。\nチーム・開発環境\n所属・チーム体制\nプロジェクトは社員と業務委託メンバーで構成し、2〜3名で進めることが多い体制です。会社全体の従業員数は、業務委託を含めて20名です。代表（PM）、CTO、テックリードと同じプロジェクトに参画し、日次の打ち合わせで開発状況を共有します。\n入社直後は、代表・CTOが主導する案件で、割り当てられた機能の実装・テスト・改修を担当します。その後は本人の志向と案件の状況に応じて、担当範囲の設計、顧客への説明、ジュニアメンバーやAIエージェントへの作業分担まで、業務の範囲を広げていきます。\nAI駆動開発の進め方\n開発工程ごとにAIが処理する範囲と人が判断する範囲を定め、コーディングエージェントを前提とした開発の進め方を自社の案件で試しています。\nSIer向けの支援でも、この進め方の導入に取り組んでいます。\n要件から実装までの流れ\n1.打ち合わせの文字起こしから、仕様・タスク・受け入れ条件をAIで整理する\n2.要件定義の段階で動作するモックを作成し、顧客による操作・確認を通じて仕様を固める（工場の点検記録の案件では、この進め方で現場の暗黙知を引き出しました）\n3.設計情報をもとに、コーディングエージェント（Claude Code、Codexなど）でコードとテストを生成する。テストは要件から導き、コードからは生成しない\n4.人がコードレビューと受け入れ判断を行い、修正する\n5.E2EテストのシナリオをAIで構築し、人は実際の業務で期待する動作を満たすかの確認に時間を充てる\nAI駆動開発で大切にしていること\nAIが生成するコードには担当者ごとのばらつきがあり、AI自身による検証だけでは不備を見落とす可能性があります。\nそのため、コードの生成時に適用するルールと、生成後の検証基準を分けて設ける構成を案件で構築しています。\nこれらの取り組みは、案件ごとに改善を続けています。\n・生成側：コード規約、インポート、DB、セキュリティなどのルールを明文化し、AIに参照させる。レビューやPR作成、E2Eテスト追加などの手順をスキルとして定義する\n・検証側：CI（GitHub Actions）で静的解析、依存パッケージの脆弱性、複雑度、E2Eテストを自動で検証し、結果をPRにコメントする。しきい値を超えた場合はマージを停止する\n・要件・実装・テストの対応表を自動生成し、各要件がどの実装・テストに対応するかを追跡できるようにする\n開発環境\nLLM・エージェント：OpenAI、Anthropic、Geminiの各API、Strands Agents、LangGraph\nフロントエンド：React、Next.js、TypeScript\nバックエンド：Node.js（Hono、Express）、Python（FastAPI、Flask、Django）\nインフラ・DB：AWS、Google Cloud、Azure、Vercel、PostgreSQL、MySQL\n開発ツール：Claude Code、Codex、GitHub Copilot（利用費用は会社負担）\nコラボレーション：Slack\n記載したすべての技術の使用経験は求めません。\nTypeScriptまたはPythonでの開発経験を生かしながら、他の技術も案件を通じて習得していけます。\nポジションの魅力\n・これまでの開発経験を、生成AIの実務につなげられる\nTypeScriptまたはPythonで培った実装経験をもとに、LLM APIやエージェントフレームワークを用いた機能開発に取り組めます。\n入社後は経験に応じた実装・テスト・改修から担当し、LLMの出力評価やガードレールの整備にも、PM・リードエンジニアと相談しながら関わっていきます。\n・AIを組み込む開発と、AIを使う開発の両方を経験できる\n業務システムにAIを組み込むだけでなく、そのシステムを開発する工程にもAIを活用します。\n実案件で新しい手法を試し、得られた知見をチームで共有しながら開発方法を改善できます。その知見は、SIer向けのAI駆動開発支援にも生かされます。\n・実装から、設計や顧客への説明へと担当を広げられる\n代表やCTO、テックリードと同じ案件に参画し、設計や顧客対応について日次の打ち合わせで直接相談できます。\nご志向と案件の状況に応じて、担当範囲の設計、顧客への説明、AIエージェントへの作業分担へと業務を広げていきます。\n・経営陣の近くで、開発以外の事業づくりも学べる\n経営陣は全員エンジニア出身で、学生起業からM&Aまで経験しています。\n開発だけでなく、営業や事業の立ち上げがどのように進むのかを、経営陣の近くで見て学べる環境です。\n選考フロー\nカジュアル面談→ 書類選考→ 一次面接 →二次面接 → 最終面接 → オファー\n※状況に応じて変更になる場合がございます\nRequirements\n業務内容\nAIアプリケーションエンジニアは、事業会社向けにLLM・エージェントを組み込んだ業務システムを開発し、その開発自体にもAIを活用するポジションです。\nPMやリードエンジニアが顧客と整理した課題・仕様をもとに、担当機能の実装・テスト・改修を行います。PMやリードエンジニアと相談しながら、経験や担当範囲に応じて設計にも関わっていただきます。\n開発は2〜3名のチームで進めることが多く、入社直後は代表・CTOが主導する案件に参画し、開発の進め方を把握しながら担当機能の実装に取り組みます。\n事業会社の業務支援システムの開発と、SIerの開発工程へのAI導入支援が広がる中、顧客の開発チームに参画する案件も含め、実装・検証を担うエンジニアを増員します。開発した機能が実際の業務で利用される段階まで関わる仕事です。\n▼具体的な業務内容\n担当機能の設計・実装\nPMやリードエンジニアと仕様・タスクを確認し、担当機能を実装します。経験や担当範囲に応じて、実現方法や設計も相談しながら進めます。TypeScriptまたはPythonを中心に、案件に応じてフロントエンドからバックエンドまで担当します。\nテストと改修\nテストの作成・実行と、不具合の修正を担当します。既存システムの改修では、AIによるコード解析結果をもとに修正箇所を特定し、対応します。\nLLM・エージェント機能の実装と品質評価\nLLM APIやエージェントフレームワーク（LangGraph、Strands Agentsなど）を使った機能を、経験に応じて実装します。入社時点での実務経験は問いません。\nまた、PMやリードエンジニアと相談しながら、LLMの出力品質を評価する仕組み（eval）やガードレールの整備にも取り組みます。\nAI駆動開発の実践と知見の共有\nClaude CodeやGitHub Copilotなどのコーディング支援ツールを活用し、実装・テストを進めます。開発で得た知見や課題をチームに共有し、開発の進め方を改善します。自社案件で得られた知見は、SIer向けに提供するAI駆動開発のノウハウにもつながります。\n進捗・課題の共有\n担当機能の進捗や課題を顧客・チームに共有し、仕様や実装上の不明点を確認します。日次の打ち合わせでは、代表・CTOに直接相談できます。\nプロジェクト事例\n航空、製造、商社、エネルギー、人材、エンタメなど、幅広い業種のプロジェクトを手がけています。\n①ANA：運航乗務員のスケジュール自動作成システム「AI Scheduler」\nANAと共同で、約2,000名のパイロットの乗務スケジュールを自動作成するシステムを開発しました。乗務資格や休暇希望、航空法規上の制約を、スケジュールの作成条件として組み込んでいます。\n2021年から共同開発を進め、約4年間の概念実証を経て2026年4月に本格運用を開始しました。毎月のスケジュール作成にかかる時間を数週間から数時間に短縮し、年間約6,300時間の業務削減を見込んでいます。\n②人材紹介会社：求人マッチングの自動化とSFA/CRMの開発\nATSから出力される求人データをAIで構造化し、条件に合う求人を検索できるようにしました。構造化できない職歴はRAGを用いて求人と照合し、担当者の判断に委ねられていた求人紹介を自動化しています。\nランニング費用と外部連携の制約が課題だったSalesforceから、必要な機能に絞ったSFA/CRMへの移行も約6か月で支援しました。利用者は約50名で、コストは半分以下になっています。\n③複数サイトを運営する企業：問い合わせ対応のAIエージェント\nサイトごとに回答内容が異なり、問い合わせ対応の外注費が課題になっていました。\nプロダクトや顧客の情報、問い合わせ履歴、FAQを参照して回答するAIエージェントを開発しました。\n担当者に対応を引き継ぐ機能や、問い合わせ履歴からFAQを追加・更新する機能も実装しました。\nチーム・開発環境\n所属・チーム体制\nプロジェクトは社員と業務委託メンバーで構成し、2〜3名で進めることが多い体制です。会社全体の従業員数は、業務委託を含めて20名です。代表（PM）、CTO、テックリードと同じプロジェクトに参画し、日次の打ち合わせで開発状況を共有します。\n入社直後は、代表・CTOが主導する案件で、割り当てられた機能の実装・テスト・改修を担当します。その後は本人の志向と案件の状況に応じて、担当範囲の設計、顧客への説明、ジュニアメンバーやAIエージェントへの作業分担まで、業務の範囲を広げていきます。\nAI駆動開発の進め方\n開発工程ごとにAIが処理する範囲と人が判断する範囲を定め、コーディングエージェントを前提とした開発の進め方を自社の案件で試しています。\nSIer向けの支援でも、この進め方の導入に取り組んでいます。\n要件から実装までの流れ\n1.打ち合わせの文字起こしから、仕様・タスク・受け入れ条件をAIで整理する\n2.要件定義の段階で動作するモックを作成し、顧客による操作・確認を通じて仕様を固める（工場の点検記録の案件では、この進め方で現場の暗黙知を引き出しました）\n3.設計情報をもとに、コーディングエージェント（Claude Code、Codexなど）でコードとテストを生成する。テストは要件から導き、コードからは生成しない\n4.人がコードレビューと受け入れ判断を行い、修正する\n5.E2EテストのシナリオをAIで構築し、人は実際の業務で期待する動作を満たすかの確認に時間を充てる\nAI駆動開発で大切にしていること\nAIが生成するコードには担当者ごとのばらつきがあり、AI自身による検証だけでは不備を見落とす可能性があります。\nそのため、コードの生成時に適用するルールと、生成後の検証基準を分けて設ける構成を案件で構築しています。\nこれらの取り組みは、案件ごとに改善を続けています。\n・生成側：コード規約、インポート、DB、セキュリティなどのルールを明文化し、AIに参照させる。レビューやPR作成、E2Eテスト追加などの手順をスキルとして定義する\n・検証側：CI（GitHub Actions）で静的解析、依存パッケージの脆弱性、複雑度、E2Eテストを自動で検証し、結果をPRにコメントする。しきい値を超えた場合はマージを停止する\n・要件・実装・テストの対応表を自動生成し、各要件がどの実装・テストに対応するかを追跡できるようにする\n開発環境\nLLM・エージェント：OpenAI、Anthropic、Geminiの各API、Strands Agents、LangGraph\nフロントエンド：React、Next.js、TypeScript\nバックエンド：Node.js（Hono、Express）、Python（FastAPI、Flask、Django）\nインフラ・DB：AWS、Google Cloud、Azure、Vercel、PostgreSQL、MySQL\n開発ツール：Claude Code、Codex、GitHub Copilot（利用費用は会社負担）\nコラボレーション：Slack\n記載したすべての技術の使用経験は求めません。\nTypeScriptまたはPythonでの開発経験を生かしながら、他の技術も案件を通じて習得していけます。\nポジションの魅力\n・これまでの開発経験を、生成AIの実務につなげられる\nTypeScriptまたはPythonで培った実装経験をもとに、LLM APIやエージェントフレームワークを用いた機能開発に取り組めます。\n入社後は経験に応じた実装・テスト・改修から担当し、LLMの出力評価やガードレールの整備にも、PM・リードエンジニアと相談しながら関わっていきます。\n・AIを組み込む開発と、AIを使う開発の両方を経験できる\n業務システムにAIを組み込むだけでなく、そのシステムを開発する工程にもAIを活用します。\n実案件で新しい手法を試し、得られた知見をチームで共有しながら開発方法を改善できます。その知見は、SIer向けのAI駆動開発支援にも生かされます。\n・実装から、設計や顧客への説明へと担当を広げられる\n代表やCTO、テックリードと同じ案件に参画し、設計や顧客対応について日次の打ち合わせで直接相談できます。\nご志向と案件の状況に応じて、担当範囲の設計、顧客への説明、AIエージェントへの作業分担へと業務を広げていきます。\n・経営陣の近くで、開発以外の事業づくりも学べる\n経営陣は全員エンジニア出身で、学生起業からM&Aまで経験しています。\n開発だけでなく、営業や事業の立ち上げがどのように進むのかを、経営陣の近くで見て学べる環境です。\n選考フロー\nカジュアル面談→ 書類選考→ 一次面接 →二次面接 → 最終面接 → オファー\n※状況に応じて変更になる場合がございます\nPreferred Experiences\n以下ご経験に一つでも当てはまる方は歓迎いたします。\n・LLM APIやエージェントフレームワークを業務で組み込んだ経験\n・フロントエンド（React、Next.js）とバックエンドの両方を扱った経験\n・AWS、Google Cloud、Azureなどのクラウド環境での構築経験\n・SIer・受託開発で顧客の開発チームに参画した経験\n・個人開発や起業の経験\nWe are looking for\n〈求める人物像〉\n・SIerや受託開発で仕様に沿った実装・テストを担当してきた経験を生かし、機能の目的や業務上の背景を理解しながら開発に取り組みたい方\n・生成AIやコーディング支援ツールを試しており、その経験を実案件の開発に生かしたい方\n・顧客の環境に合わせて開発してきた経験を生かし、TypeScript・Python・LLMを用いた開発に取り組みたい方\n・2〜3名のチームで代表・CTOと協働し、実装を起点に設計や顧客対応へ担当範囲を広げたい方\n・仕様が未確定の部分を関係者に確認しながら、実装を進める仕事に関心がある方\nWorking Conditions\nSalary\n年収500万〜900万円（経験・スキルにより決定）\nLocation\n東京都港区虎ノ門3-5-1 虎ノ門37森ビル10F（虎ノ門ヒルズ駅 徒歩1分）\n※転居を伴う異動なし\n※原則出社。出産・育児、子どもの体調や送迎などに伴う臨時のリモートワークは相談可能です\nJob Type\n正社員\nWork hours\n勤務時間： 専門業務型裁量労働制（コアタイム 11:00~17:00）\n※ご家庭の都合や一時的なご事情に応じて、コアタイムの調整や一部リモート勤務についても個別に相談可能です\n就業時間：1日あたり所定労働時間8時間（休憩：60分）\n残業：有\n固定残業代の相当時間：45時間/月 ※超過分は別途支給\n休日・休暇：年間休日120日以上。土日祝、年末年始休暇、年次有給休暇があります。\nProbation period\n試用期間：3か月（給与・待遇の変更なし）\nBenefits\n社会保険完備／通勤手当／健康診断／産前産後休業・育児休業／Claude、Codex、GitHub CopilotなどのAIツール利用費用は会社負担／月末の懇親会・社員旅行（いずれも任意参加）","description_format":"text","description_chars":8435,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[]},"benefits":[],"hiring_locations":[],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":[],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-11-07T15:21:35Z"}],"visa":[],"liveness":{"score":86,"band":"hot","label":"Hiring now","p_open":1,"p_active":0.86,"p_room":1,"age_days":2,"expected_fill_days":25,"reasons":["conf:0","win:early"],"computed_at":"2026-11-10T06:52:35Z"},"pay":{"stated_usd_annual":56979,"is_top_pay":false},"html_url":"https://alion.io/job/rd-ai-apurikeshonenjinia","json_url":"https://alion.io/job/rd-ai-apurikeshonenjinia.json","meta":{"generated_at":"2026-11-11T02:35:11Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers","about":"Alion is a live layer of people, companies and AI agents: who they are, whether they are real and active right now, what they do and how to work with them, readable by people and by agents and paid per call.","catalog":"https://alion.io/catalog.json","usage":{"tier":"crawler_verified","counted_by":"address","units_charged":1,"used_today":830,"day_limit":null,"remaining_today":null,"minute_limit":300,"resets_at":"2026-11-12T00:00:00Z"}},"offers":[{"id":"company.slices","title":"One company in depth, by slice","status":"live","price":{"credits":0.1,"usd":0.01,"plus_per_slice":{"credits":0.05,"usd":0.005}},"unit":"per company, plus each slice with data","note":"the employer in depth","call":{"mcp_tool":"get_company","arguments":{"id":2677958},"rest":"https://alion.io/mcp/rest/get_company?id=2677958"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.slices&for=job%2Frd-ai-apurikeshonenjinia"},{"id":"market.stats","title":"A market slice: pay, demand and time to fill","status":"live","price":{"credits":2,"usd":0.2},"unit":"per slice","note":"pay, demand and time to fill for this role and place","call":{"mcp_tool":"market_stats"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=market.stats&for=job%2Frd-ai-apurikeshonenjinia"},{"id":"job.search","title":"Open jobs by role, technology, place, pay and visa","status":"live","price":{"credits":0.1,"usd":0.01},"unit":"per posting in a list","note":"similar open postings","call":{"mcp_tool":"search_jobs"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=job.search&for=job%2Frd-ai-apurikeshonenjinia"},{"id":"company.verify","title":"Is this company real and active right now","status":"pilot","price":null,"unit":"per company","request":{"url":"https://alion.io/catalog/request","method":"POST","body":"{\"offer\": \"company.verify\", \"for\": \"job/rd-ai-apurikeshonenjinia\", \"note\": \"what you need it for\"}"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.verify&for=job%2Frd-ai-apurikeshonenjinia"}],"agent":{"mcp":"https://alion.io/mcp/jobs","mcp_open":"https://alion.io/mcp/open","next":[{"tool":"get_job","arguments":{"id":3921338}},{"tool":"search_jobs","arguments":{"company":"randd-inc.com","detail":"compact"}},{"tool":"match_people","arguments":{"job_id":3921338},"note":"people open to offers who fit this vacancy"}],"note":"The same data through MCP tools: https://alion.io/mcp/open needs no sign-in (compact searches, postings, people); https://alion.io/mcp with an Alion account has everything. Docs: https://alion.io/developers"}}