AI applied Build & Delivery Lead

• ビジネスデザインのリードクライアントの課題を構造化し、AIネイティブなビジネスモデル・戦略を設計
• 動くデモで説得デックではなく動くデモ。エンジニア・デザイナーと一体となり、数日で価値を証明するプロトタイプ
• アーキテクチャの方向性を定めるエンジニアと共にシステム図を描き、トレードオフを判断するソリューション設計
• チームでデリバリープロトタイプからプロダクションへ。エンジニア・デザイナーと共に堅牢化・スケール・運用を推進
• 複数の前線を横断複数アカウントのデリバリー品質の同時管理。深さと広さのバランス
• 倫理的AIの推進公平性、プライバシー、コンプライアンス、バイアス低減の全エンゲージメントでの実践

必須の経験・スキル

問題設定能力
「売上を上げたい」というクライアントの要望を、「どの顧客セグメントの、どのタッチポイントで、AIがどう介入すれば売上構造が変わるか」という問いに変換できる力。表面的な要望の背後にある構造的課題を掘り下げ、解くべき問題の優先順位を定義する。クライアント自身がまだ言語化できていない本質的な問いを、対話を通じて引き出すこと

問題解決能力
答えが見えない状況で、仮説を立て、最小限の検証で前に進む力。「正解を見つける」のではなく「最も確からしい判断を、限られた情報と時間の中で下す」実行力。失敗から素早く学び、方向を修正しながら前進するアジリティ

コミュニケーション能力
エンジニアとアーキテクチャの議論をし、デザイナーとUXの方向性を詰め、クライアントの経営層にビジネスインパクトを説明する——相手によって抽象度と言語を切り替えられること。相手の立場・関心・不安を理解した上で、合意を形成し、行動につなげる力

ビジネスデザイン・戦略
クライアントの経営課題を構造化し、AIが事業に与えるインパクトを収益・コスト・オペレーションの観点から設計できること。「AIを使いたい」ではなく「なぜこの業務にAIを適用するのか」を数字と論理で示す力。市場構造と競合環境を踏まえた投資判断、ロードマップ設計、リスク評価まで一貫して担う。戦略コンサルティングの経験があると望ましい

テクノロジーリテラシー
エンジニアと対等にアーキテクチャの議論ができること。「RAGとファインチューニングのどちらが適切か」「マイクロサービスに分割すべきか」といった技術的トレードオフを理解し、ビジネス要件との整合性を判断できるレベル。アルゴリズム・データ構造・ネットワーク・データベースの基礎に加え、なぜその技術が選ばれ、何が淘汰されたかという技術の変遷を語れること

アーキテクチャ・開発手法
分散システム、イベント駆動、マイクロサービスなど主要パターンの長所と制約を理解し、要件に応じた選択をエンジニアと共に判断できること。アジャイル・ウォーターフォール等の開発手法を現場で経験し、「理論上は正しいが実際にはデリバリーを遅らせるプラクティス」と「本当に効くプラクティス」を見分けられること

チームワーク
エンジニア・デザイナーと一つのチームとしてプロダクトデリバリーを推進した経験。「指示を出す」のではなく「一緒に作る」スタンスで、役割の壁を越えて動けること。複数プロジェクトを横断しながら、それぞれの文脈と優先度を保持し、チーム全体の判断速度を上げられる力

ML/AI基礎
機械学習の基本概念（教師あり・教師なし学習、モデルの学習と推論、ニューラルネットワーク、Transformerアーキテクチャの基礎）の理解。AIソリューションの実現可能性を評価し、モデルの限界やバイアスを理解した上で、MLアプローチとルールベースの選択を適切に判断できること

歓迎する経験・スキル

データプラットフォーム
Snowflake、Databricks、BigQuery等のクラウドデータウェアハウスや、dbt、Airflow、Kafka、Sparkを用いたデータパイプラインの構成を理解していること。AIプロダクトのデータ基盤についてエンジニアと具体的に議論できるレベル

クラウド・インフラ
AWS (Bedrock, SageMaker, Lambda)、GCP (Vertex AI, Cloud Run)、Azure (Azure OpenAI) でのAIサービス構築に関する知識。Terraform、Docker、Kubernetesによるインフラ自動化の概念を理解し、コストとスケーラビリティの判断に関与できること

エンタープライズ・BI
SAP、Oracle、Salesforce、ServiceNow等のエンタープライズシステムが現場でどう使われているかの理解。Tableau、Power BI、Looker等のBIツールを活用したデータ可視化と意思決定支援の経験

デザイン・体験
ユーザーリサーチや体験設計の基本を理解し、デザイナーと共通言語で議論できること。Figma、Sketch等のデザインツールでプロトタイプをレビューし、体験の方向性についてフィードバックできるレベル

AI・LLM
OpenAI GPT-4 / o-series、Claude、Gemini等のLLMを活用したプロトタイピングやプロダクト設計の経験。LangChain、LlamaIndex、AI Agents、RAGの概念を理解し、クライアントへの提案に活かせること