Copilot Studioの案件一覧

クラウド環境における監視基盤の高度化および運用自動化に向けた機能開発を担当いただきます。AI技術と自動実行処理を連携させ、運用負荷の軽減を目指します。

主な業務内容

• パブリッククラウドの監視ツールを用いたアラートルール、通知アクション、可視化ダッシュボードの実装
• 監視検知からAI解析、自動復旧アクションに至る連携フローの開発
• ローコード開発ツールや自動化ワークフローツールを用いた業務効率化の実装
• 上流工程（基本設計・詳細設計）からの設計・開発対応

– クラウド環境（Azure/AWS/GCP等）における監視機能の構築および設定経験
– 監視システムと生成AI、および自動化処理を組み合わせたシステムの開発経験
– ローコード開発プラットフォーム（Copilot Studio/Power Automate等）の実務経験
– インフラまたはシステム開発における基本設計・詳細設計の対応経験

・PowerPlatformおよびCopilot Studioを活用した開発支援
・現地での開発対応および社内調整を行いながら、AI活用に向けた基盤構築を支援
・ガバナンス観点も踏まえた対応

■開発環境■
PowerPlatform、Copilot Studio(Copilot Agent)

AIエージェント化、セマンティックモデル、データカタログ整備を横断的に実行し、検証～運用をドライブして経営に寄与する示唆創出を実現する。

技術者ランク：リーダ・サブリーダ相当

・データ分析の自走経験
目的設計、EDA、可視化、要因分析、予測、レポーティング、とここまでの手順のドキュメント化まで独力で推進できる
・Snowflake, BigQuery, Amazon Athena, Databricks, Oracle Analytics等データ分析基盤の実務経験
データ分析の推進を目的としたデータ分析基盤の基本検討、構築、運用いずれかの経験
・データベース知識
データ分析基盤検討に必要な設計を理解し、DBやSQL等のクエリ操作ができること
・ステークホルダー調整力
関連組織とのデータ調達・優先度策定・進捗／リスク管理
・案件を独力で推進できる、またはメンバーを指揮してプロジェクトをリードした実務経験

Copilot Studioを使用したWEBサービスとしての文章作成アプリ開発をお願いします。

・大手金融機関内の業務効率化を目的とした、チャットボット（対話型AI）の開発プロジェクトです。
・Copilot Studio（旧Power Virtual Agents）やDify、Power Platformを活用し、社内ユーザーからの問い合わせに自動応答するAIチャットの構築や、業務システムと連携した応答の自動化を行います。
また、Microsoft 365環境との連携
・ナレッジ検索やタスク自動化など、業務全体の生産性向上を支援します。

・Copilot Studio もしくは Power Platform を使用した開発経験
・チャットボットや対話型UIの構築経験
・Microsoft 365（SharePoint、Teams など）との連携開発経験
・顧客折衝やチームとのコミュニケーション能力定義経験

・PoC環境の全体アーキテクチャ方針設計
・PoC向けデータモデル設計（論理設計、物理設計）
・PoC環境の構築（顧客提供環境：ベースはAWS）
・PoC環境の試験実施、及び結果報告書の作成
・PoC環境定義書の作成

・AWSでの環境構築スキル（EC2、Lambda、API Gateway、S3/RDS、CI/CD環境、Docker利用、コスト管理）
・データモデル設計
・コンポーネントモデル設計（AWSサービス構成、サービス連携）

【企業について】
・顧客のブランド体験を最大化するCRMサービスを展開するSaaS企業になります。
・AIなどの先進施術を掛け合わせ、ユーザーにとって楽しく快適に利用できるサービスの提供をミッションとして掲げています。

【募集背景】
・オフショアからの内製化

【募集背景】
プロダクト開発の速度と品質向上のため、オフショアからの内製化を推進し、エンジニア組織を急速に拡大してきました。
開発へのAI活用も含めチームの生産性向上を目指しつつ、プロダクトの健全性を保っています。
チームとしての生産性向上を更に加速させ事業成長を牽引いただける方を募集いたします。
今回アサイン予定のPaymentプロダクトは200社弱を超えるお客様に導入されており、日々開発と運用を実施しております。

・チケット駆動による要件定義～運用・保守の推進
・クライアント起点の開発要望に対する事業側、他開発チームとの期待値調整、作業依頼
・プロダクトマネージャーとのプロダクトバックログの内容調整・開発優先順位の合意

■開発環境 ：■利用言語(フレームワーク)
バックエンド: JavaScript(Node.js,JQuery) ,TypeScript(Node.js, Nest.js), PHP(Laravel)
フロントエンド: JavaScript(JQuery),TypeScript(React,Next.js)
AI: Python
クラウドインフラ: Azure
Database：MongoDB, AtlasDB
分析基盤：Zoho Analytics, BigQuery, Google Cloud Storage
CI：Github Actions
ソースコード管理：GitHub
モニタリング: Datadog, Sentry, New Relic
UI/UX：Figma
バックログ管理 : Backlog, JIRA
コミュニケーション：Slack, Notion, miro, Zoom

法人向け生成AI導入コンサルを拡大しているところ。
導入コンサル、企業に伴走しながら生成AIを導入する。

・ミドルクラス、シニアコンサルタント
Playing manager:若手のレビュー、AI導入知見を共有できる方のイメージ。

・ジュニアクラス
生成AI導入経験ある人材

社内で生成AIの利用を拡大するために、現在想定されている以下のようなユースケースについて、PoCを実施いただく
・社内問い合わせ対応
・メディア向けのキャンペーン画像の校閲　など

具体的な作業内容としては以下を想定している
・Pythonなどによる文章の前処理
・Copilot Studioによる社内問い合わせボットの作成
・Azure Open AIやAmazon Bedrockなどで構築されたRAG環境におけるプロンプトの作成、改善