生成AIの案件一覧

• エンドユーザー向けのAI駆動開発環境について、構想から実装まで一貫して支援する業務。
• 生成AIを活用した基幹システム適用範囲外のシステム構築方法検証と、将来的な内製化基盤の構築を担う。

◆開発環境の傾向

• ツール等: AI開発支援ツール、ノーコード/ローコードツール、各種生成AI
• 開発手法: AIネイティブ開発

– AIネイティブ開発の技術検証および全体システム構成の構想立案経験（GitHubコパイロット、ノーコード/ローコード活用等）
– 生成AIによるシステム開発の自動化・半自動化経験（または現在実践中の方）

大手SIerにおける、Claude CodeやGemini等の最新AIツールを用いた開発プロセス変革プロジェクト。テックリードとして、AIエージェントの設計・実装から、グローバルチーム（インド等）との連携、新規技術（MCP等）の検証・ナレッジ基盤への組み込みまでを幅広く牽引する。

■担当工程：
AIエージェント設計・実装、ツール検証・技術フィードバック、国内展開サポート、技術マネジメント、受入評価、プロトタイピング。

■開発環境：
Python, Node.js, Claude Code, Vertex AI (Gemini), LangChain, Dify, Google Cloud (GCP)

大手SIerグループの子会社における、IT化が遅れているプロジェクトに対し、最新のクラウド技術やツールを導入・拡販しようとしています。
ClaudeCodeを中心とした次世代AI開発支援ツールの導入・検証プロジェクトです。
単なるツールの導入に留まらず、AIエージェントの設計・実装やMCP（ModelContext
Protocol）の構築を通じて、見積書や提案書作成等の実業務における効率化を推進します。
テックリードとして、技術検証からプロトタイプ実装、現場（非IT層を含む）への展開・フィードバック収集までを主導いただくポジションです。

【業務】
・AIエージェントの設計／実装
Claude
APIやMCPを活用した自律型エージェント機能の設計、および社内ナレッジとの連携実装
・ClaudeCodeの検証／環境構築
有料プランの選定からAPI、MCPの構築、およびツールを用いた開発プロセス改善の技術検証
・現場展開／技術サポート
開発現場や業務部門に対するツールの導入支援、技術的なフィードバックの収集および改善案の策定
・プロトタイピングと要件定義
アイデアベースの施策をClaudeを用いて迅速に実装（プロトタイプ化）し、現場での実用性を検証
・ステークホルダー連携
現場の非IT層や上層部（事業部長・役員クラス）に対し、AI活用の効果やROIを技術的視点から説明・提案

【環境】
・言語：Python,Node.js等
・AI関連：ClaudeCode,ClaudeAPI,MCP(ModelContextProtocol),LangChain
等
・インフラ：GoogleCloud(GCP)/AWS等（社内規定に準ずる）
・ツール：Dify,Cursor等の検討・活用

建設業界向けプロダクト開発における、
M-LLMを用いたデータ構造家業務をお願いします。

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：Python・Typescript
・FW /ライブラリ：React・Angular・Node.js
・クラウド：AWS・Azure
・ツール：GitHub・Slack・Claude・miro

建設業界向けプロダクト開発における、
データモデリングなどを中心にAIが活用できる構造化業務をお任せします。

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：Python・Typescript
・クラウド：AWS
・ツール：Slack・Claude

某上場企業のグループ会社にて金融サービスのAI駆動開発を行っており、
開発体制の強化のためエンジニアを募集しております。

【内容】
クレジットカード決済、ファクタリング、貸金業等、金融関連のサービスをAIネイティブで開発していただきます。

【環境】
AWS、Kotlin（springboot）、SPA、TypeScript、Docker等など
※サービス、プロダクトによる生成AIはClaudeを使用

Webサービスの販売においてサービス提供だけでなく、独自のテンプレートなどを用いてソリューションを提供する方針。そのテンプレート開発をお願いしたいです。まずはベータ版を開発し、2027年4月には正式リリースする予定です。

AWS上で生成AI活用基盤を構築します。

・福祉Techサービス運営企業において店舗事業の業務改善・DX化を一気通貫で主導。
１、事業部向けのDX・業務基盤構築
・現場に最適化したフロントエンド構築:AppSheetやGoogleスプレッドシートをUIとして活用し、現場スタッフが迷わず入力・管理できる仕組みを構築。
・業務プロセスのデジタル化:CRM（顧客管理）、請求管理、予約管理などの業務設計。
・現場への伴走:事業部の担当者から直接課題をヒアリングし、要件定義から実装、リリース後の改善までをハイスピードで回す。

２、クラウド・AIを活用した仕組み作り
・サーバーサイド連携:AppSheetやGASでは補えない複雑なロジックを、AWS（Lambda,APIGateway,RDS）を用いて構築。
・生成AI（Gemini）の組み込み:業務自動化やデータ要約など、Geminiを活用した次世代の業務効率化ツールの開発。
・データ基盤の活用:BigQueryを用いたデータ連携やレポーティング体制の構築。

３、最適なソリューションの選定
既存ツールの活用だけでなく、課題解決に最適であれば新たなローコード・ノーコード製品の導入検討

【技術環境】
フロントエンド/UI: AppSheet, Googleスプレッドシート
開発・自動化: Google Apps Script (GAS)​, Gemini (生成AI)​
バックエンド/インフラ: AWS (Lambda, API Gateway, RDS)​
データ基盤: BigQuery, SQL
コミュニケーション/管理: GitHub, Slack, Docker

・GAS、AppSheet等を用いた実務レベルのツール開発経験3年以上。
・AWS（Lambda, API Gateway, RDS）を用いたバックエンド開発経験3年以上。
・SQLを用いたデータベース操作・設計スキル

LLMを活用したプロダクトおよび業務基盤の設計・開発をリードしていただきます。
RAG、エージェント、評価・監視、プロンプトエンジニアリングに留まらず、システムの信頼性と継続的な改善サイクルを確立することがミッションです。

◾️具体的な業務内容
（1）LLM機能の設計・開発（要件定義〜運用）
・医療ドメイン知識を活用したRAGシステムの設計（Chunking戦略、ハイブリッド検索、Re-ranking等）
・自律型エージェントの設計（Tool/Function calling設計、状態管理、ガードレール実装）
（2）品質改善・評価基盤の構築
・プロンプト最適化、Few-shot学習、必要に応じたFine-tuning/LoRAの実施
・LLM評価基盤（LLM-as-a-Judge, Ragas等）の導入と、定量的な品質モニタリング体制の構築
（3）運用・監視・コスト最適化
・トークンコストの管理、レイテンシ改善、エラー解析
・ログ基盤の整備と、Human-in-the-loopによる改善サイクルの確立
（4）セキュリティ・安全性設計
・個人情報（PII）保護、プロンプトインジェクション対策、権限管理の設計