AIエージェントの案件一覧

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該当件数:70

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案件内容

通信関連企業から独立した事業会社にて、すでに運用を開始しているAI基盤の主要機能開発を担当します。
試作ではなく、本番サービスとしての高い信頼性・保守性を追求するフェーズにあります。
【業務内容】
-新規機能の開発
オーケストレーションツールを活用した状態管理ワークフローの設計・実装。
-バックエンド構築
WebフレームワークによるAPI設計、およびデータベースを用いたデータ基盤実装。
-運用保守・改善
本番環境でのパフォーマンス監視、ログ分析、および精度評価指標に基づいた改善。
-上流工程からの参画
曖昧な要求を具体的な技術仕様・工数に落とし込み、リリースまでの実行計画を策定。
【開発環境】
言語/FW:Python,Go,エージェントフレームワーク
DB:RDBMS,NoSQL
インフラ:AWS/GCP/Azure等(コンテナ実行環境,AI基盤サービス),BaaS
管理:タスク管理ツール,コード管理ツール,チャットツール
手法:アジャイル(1週間スプリント)

必須スキル

-ビジネスレベル以上の日本語でのコミュニケーション能力
-本番サービスの開発・運用保守の実務経験
不特定多数のユーザーが利用する公開サービスのバックエンド開発・リリース・運用経験を重視します。
-エージェントフレームワークを用いたワークフロー構築の実務経験
自律型エージェントにおける高度な状態管理・ループ処理の実装経験。
-Python(Webフレームワーク)によるバックエンド開発経験
-検索拡張生成(RAG)の定量的な精度評価・分析基盤の構築経験
定性的な評価ではなく、評価指標を用いて改善サイクルを自走した経験。
-設計からリリースまでの一気通貫の担当経験
自身で技術選定やアーキテクチャ設計を行い、本番リリースまで完遂できる能力。
-コンテナ技術/コード管理ツールを用いたチーム開発およびCI/CDの運用経験

案件内容

移動サービス事業等を展開する企業において、社内の生成AI個別利用は進んでいるものの、業務削減に向けた各部門の業務プロセスへのAI活用や設定・データ整備に対応する開発エンジニアが不足しています。
社内DX推進および生成AI・データ活用の加速に向け、スピード感を持って手を動かしていただけるエンジニアを募集します。

メイン業務
-クラウドデータ分析基盤内のデータ整理、ID統一、データ加工。
-現場向けダッシュボード(売上・稼働状況等の可視化)や生成AI連携用のデータ集計用テーブル作成・クエリ記述。
-生成AI/AIエージェント活用・調整:社内ナレッジ(規定類やFAQ)を参照した問い合わせ自動化(自己解決)AIのプロンプト調整やデータ連携。
-ローコード開発ツール等を用いたAIエージェント構築・スクリプト作成、通信連携サーバー構築等の検証・実装。
-現場・管理部門の業務改善に向けた技術的な実装・試作。

サブ業務
-AIコード支援ツール等を活用したAIアシスト開発の実施、および社内への知見共有。
ニーズのヒアリングや要件の基本方針取りまとめ、事前調整は顧客社員が担当します。

本ポジションでは、提示された要件に対して技術的に手を動かす実装・データ整備領域を専任で担当いただきます。
(必要に応じて会議参加や技術的な提案・示唆を行うことも歓迎されます)。

必須スキル

-SQLの実務:データ基盤(AWS/GCP/Azure等)等を用いたデータの整理、加工、データ集計用テーブル構築の経験
-生成AIの開発:生成AI(LLM)のアプリ開発、システムプロンプトの調整、または各種ツールを活用したシステム/エージェント構築経験
-リスク管理:セキュリティやデータ取り扱いにおけるリスクを理解し、安全な実装を行える知識
-AIを活用した開発の経験:AIコード支援ツール等を活用した効率的なコード生成・開発経験

案件内容

業務改革支援担当が立案したテーマを実行するチームにて、検索拡張生成システム開発担当を募集しております。

■想定業務内容

  • 業務改革支援起案テーマに紐づく検索拡張生成システムの企画・設計・実装
  • 社内ドキュメント等のデータソース設計、取り込み、前処理(想定)
  • ベクトルデータベースを用いた検索基盤の設計・実装・運用(要件)
  • ナレッジ構造の取り込み/活用設計(要件)
  • プロンプト/回答品質の設計、評価・改善(想定)
  • チームリーダー、各種開発担当との連携
必須スキル

– 検索拡張生成システム構築の実務経験(設計〜実装〜評価)
– ベクトルデータベースを用いた設計・実装・運用経験
– ナレッジ構造の取り込み/活用(設計または実装)経験
– データソース設計/取り込み/前処理(ドキュメント、FAQ、業務データ等)の経験
– 検索品質(関連度)や回答品質の評価・改善の経験
– 関係者と連携して要件を詰め、実装に落とせるコミュニケーション力

案件内容
  • AIエージェントを主軸にした開発体制の立ち上げ、品質担保、改善サイクルの設計・運用を担っていただきます。
  • PoC対象として、店舗における展示車両情報を扱う地図情報活用プロダクトの開発を予定しています。
  • 具体的な機能や仕様については、今後ステークホルダーと協議しながら詳細化していくため、現時点では固定的な要件を前提とせず、仮説検証型で段階的に開発を進める想定です。
    担当いただく業務は以下を想定しています。
  • 技術的な実現可能性、コスト、品質、拡張性の観点での提案
  • AIエージェントを活用した設計・実装・テスト・リリース
  • ユーザーフィードバックを踏まえた改善開発
  • PoC結果を踏まえた改善案・継続案の整理
  • AI駆動開発PoCに関するレポーティング
必須スキル

– Webアプリケーションにおけるフロントエンドまたはバックエンドの設計・実装実務経験
– 生成AIやAI開発支援ツールを活用した開発、およびAI生成コードのレビュー・品質担保を行った経験
– 要件が固まりきっていない状況で、関係者と対話しながら進めるPoCやプロトタイプ開発の経験
– 開発プロセスの構築・改善、および検証結果を成果や課題として言語化・レポーティングした経験

案件内容

大手総合商社における、生成AI(RAG等)を活用した意思決定支援・分析レポートシステムの開発を技術面から牽引するポジション。
・商社の事業部門との直接対話による要件定義および仕様の合意形成(超上流~上流)
・PythonやReact/Next.jsを用いたクラウドネイティブ環境でのアーキテクチャ設計およびスクラッチ開発リード
・開発メンバーへの技術指導、およびPython/React双方の高度なコードレビュー
・最新のAIツール・AIエージェント(Devin等)を活用した、次世代開発プロセスの構築・推進

■開発環境■
Python (FastAPI), TypeScript (React/Next.js/Vite), AWS, Google Cloud, Azure, Terraform, GitHub, Jira, アジャイル(スクラム)

必須スキル

– 技術的な意思決定とメンバーマネジメントを伴うプロジェクトのリード・完遂経験
– 顧客折衝を通じた要件定義、および複雑な業務要件のシステム化スキル
– 主要クラウド(AWS/GCP/Azure)上において、フロント・バック・インフラを独力で設計〜構築〜公開まで完結できるフルスタックな技術力
– PythonおよびReact双方における、品質・保守性・性能を考慮した精緻なコードレビュー経験
– 抽象的な要望を具体化し、複数のステークホルダーと円滑に調整できる高いビジネスコミュニケーション能力

案件内容

AIコンサルティング・プロダクト提供企業における、生成AIを活用した社内業務の効率化・自動化、およびデータ基盤の構築支援業務。
・LLMを活用した各種社内ツールの開発・機能拡張
・業務フローの自動化、およびデータパイプライン/ETLの設計・実装
・要件定義からテスト、運用保守にいたる一連の開発工程の推進
   
■開発環境・ツール■
Python, BigQuery, Snowflake, Redshift, GPT-4, Claude, Gemini, LangChain

必須スキル

– LLM API(OpenAI, Anthropic等)を組み込んだWebアプリケーションの開発経験(1年以上)
– データパイプラインおよびETLプロセスの設計・実装経験
– 要件定義からシステムテスト、運用保守までの一気通貫での実務経験
– 社内ツール開発や、業務フローの自動化・効率化システムの構築・運用経験

案件内容

最先端の技術スタックを用いて、大手クライアントのDXおよびデータ利活用を最上流からリードしていただくプロジェクトです。
クライアントの経営課題やKPIに基づき、データ基盤のアーキテクチャ設計からAIを活用したソリューション提案まで、大きな裁量を持ってアジリティ高く推進していただきます。

【具体的な業務内容】
・次世代データ基盤(エンタープライズデータレイク)の構築・利活用推進
・クラウド環境(Microsoft Fabric、Azure Databricks)を中心としたデータ基盤のアーキテクチャ設計
・分散処理フレームワーク(Spark)を用いた大規模なETLパイプラインの設計、およびデータインテグレーションの最適化
・生成AIを用いた業務高度化・自動化ソリューション(RAG / AIエージェント)の導入
・社内ナレッジの高度活用を目的とした、先進的なRAGシステム(GraphRAG等)やAI検索機能を駆使したシステムの要件定義および設計・開発

必須スキル

– クラウド環境(Microsoft Azure等)におけるデータ基盤またはAIシステムのアーキテクチャ設計・構築経験
– 該当データプラットフォーム(Microsoft Fabric等)を用いたデータエンジニアリングの実務経験(Spark上でのETL作成、データパイプライン構築など)
– Pythonを用いたデータ前処理、データモデリング、およびスクリプト開発の実績
– 生成AI / 大規模言語モデル(LLM)を活用したシステム(RAG、プロンプトエンジニアリング等)の設計・開発経験、および関連する主要フレームワーク(FastAPI等)の知見
– クライアントのビジネス課題を理解し、技術的な解決策をロジカルに提案できるITコンサルティングまたは上流工程の経験

案件内容

・AIエージェント開発: 対話型AI開発ツールによる3種の構成テンプレート(検索拡張生成型、業務自動化型、一問一答型)の構築。
・RAG・自動化の実装: アクセス権限制御・情報元明示付きの組織内横断検索、およびワークフロー自動化ツールによる業務連携。
・データ基盤・ガバナンス: 組織内文書のAI読込処理構築と、操作履歴などの統制機能の実装。
・技術移転(伴走支援): クライアント担当者への共同開発を通じた技術レクチャーと引継ぎ。

必須スキル

– 対話型AI開発ツールやローコード開発プラットフォームを用いたシステム開発・連携の実務経験
– 検索拡張生成(RAG)や大規模言語モデル(LLM)を活用した商用運用レベルのアプリケーション開発経験
– オフィス系クラウド環境や主要なパブリッククラウド環境(AWS/GCP/Azure等)の各種機能(コンテンツ管理基盤、データプラットフォーム、認証基盤等)での開発経験

案件内容

社内業務の自律化に向けたAIエージェントの導入およびデータ基盤の設計・構築を担当いただきます。
大規模言語モデルやデータパイプラインを駆使し、社内生産性を大幅に向上させる仕組み作りを推進するポジションです。

■主な業務内容
・AIエージェント等を活用した社内業務の効率化・自動化の設計および実装
・要件定義からAIエージェントの導入・運用までの一気通貫での対応
・データパイプラインおよびETLの設計・アーキテクチャ設計・実装支援

   

  • LLM/データ基盤: GPT-4, Claude, Gemini, BigQuery, Snowflake, Redshift
  • 各種ツール: LangChain, LangGraph, AutoGen
必須スキル

– 大規模言語モデル(LLM)を活用したシステム開発経験(1年以上)
– データパイプラインおよびETLの設計・実装経験
– 要件定義から実装まで一気通貫で担当した開発経験
– 社内ツールや業務プロセスの自動化に関する実装・運用経験

案件内容

自社プロダクトを展開する企業において、プロダクトセキュリティの専任担当として技術責任者(CTO)や開発チームと密に連携し、以下の業務を牽引していただきます。

ガバナンスおよび方針策定

  • セキュリティ方針の策定と推進(セキュリティポリシー策定、ロードマップ作成、外部チェックシートへの対応)

設計・実装支援

  • プロダクト開発におけるセキュリティ設計・実装支援(脅威モデリングの実施、先端AI技術特有のセキュリティ対策、認証・認可に関する設計レビュー)

脆弱性管理・DevSecOps推進

  • 脆弱性管理およびDevSecOpsの推進(脆弱性診断の実施、CI/CDパイプラインへの自動セキュリティスキャンの組み込み、依存ライブラリの管理)

インシデント対応・啓蒙活動

  • インシデント対応体制の構築(対応フローの策定、ログ監視・アラートの設計、再発防止策の立案)
  • 社内へのセキュリティ知識の普及(セキュアコーディングの啓蒙、勉強会の開催、ナレッジベースの構築)

◆技術環境
フロントエンド: Next.js、Chrome Extension
バックエンド: TypeScript/Hono/Drizzle、Python
データベース: PostgreSQL、Qdrant(ベクトルDB)
インフラ: AWS、Terraform
CI/CD: GitHub Actions
監視: Datadog
AI: OpenAI/Anthropic API 等

必須スキル

– Webアプリケーションセキュリティに関する実務経験3年以上(脆弱性診断、セキュアコードレビュー、脅威モデリングのいずれかの経験)
– 大規模言語モデル(LLM)等の先端AI技術を活用したプロダクトにおけるセキュリティの実務経験、または深い知見(入力値制限対策、出力フィルタリング、マルチテナント環境におけるデータ分離設計など)
– 主義的なクラウドインフラ環境におけるセキュリティ設計および運用の実務経験

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