【日本有数のユニコーン企業】業務改革/MN-Coreビジネスオペレーションリード
想定年収
800万円 ~ 1,500万円
勤務地
東京都
従業員数
300名（2023年1月）
仕事内容
当社は、革新的なAI半導体を内製開発する、日本でも数少ない企業です。AI半導体（ASIC）に加え、ソフトウェア、ボード、サーバー・クラスター、クラウドサービスまでを垂直統合で開発・提供しています。こうした垂直統合型ビジネスの急速な成長と、開発投資の拡大に伴い、スケーラブルな事業運営を実現するための業務改革の重要性が高まっています。当社は今、研究開発中心の組織から「開発・製造・販売の企業」へと大きく変わろうとしています。その過渡期には、さまざまな未整備・未対応の課題（いわゆる「こぼれ球」）が発生します。
本ポジションは、AI半導体部門におけるビジネスオペレーションリードとして、製品開発・製造・営業・バックオフィス等、事業活動全体を深く理解し、業務改革を推進する役割です。自ら「こぼれ球」を発見し、課題を拾い上げ、必要なプロセスを整備・形式知化し、再現性ある形で組織に定着させていくことが求められます。定型的な業務を担当するポジションではなく、状況に応じて多様なプロジェクトを立ち上げ・推進する、実践的で変化に富んだ業務を行います。以下は具体的な業務プロセスとプロジェクト例です。
【業務改革の進め方（プロセス例）】
・自社の製品開発・製造・営業・バックオフィス活動の全体像を理解
・自身の経験をもとに、未整備・非効率・課題（こぼれ球）を発見
・課題解決に向けたプロジェクトを立ち上げ、必要な関係者を巻き込み推進
・プロセス構築・ドキュメント化・標準化を実施
・安定運用可能な状態に整え、適切な部署へ業務を引き渡す
【プロジェクト例（実績・想定）】
製品開発関連
・開発ドキュメント体系の整備（BRD/PRD/SRD）
・文書管理規程・レビュープロセスの導入
・プロジェクト体制・役割（PdM/PM/Tech Lead）の明確化
・ステージ＆ゲートの設計・社内合意取得
事業管理・バックオフィス領域
・予算・予実管理の仕組み構築
・購買における承認フローの整備（全社規程と整合性確保）
・年度予算・人員計画策定プロセスの設計
その他の業務推進・文化醸成
・部署内All-handsイベントの企画・運営
・社内他部署との調整窓口
アピールポイント
・地政学・技術・ビジネスの最前線で注目されるAI半導体領域の成長フェーズにおいて、事業推進の基盤づくりを主導できる
・「AI半導体の国産化」という国家レベルのプロジェクトに、未整備の領域を整える実務の中心メンバーとして関与できる
・注目を集めるスタートアップの変革期において、未整備・混沌とした状況を自ら整理し、再現性あるプロセスとして形にする希少な実践経験を積める
参考リンク
・MN-Coreシリーズについて
https://projects.preferred.jp/mn-core/
・推論チップ MN-Core L1000について
https://mn-core.com/ja
仕事内容変更範囲
会社の指示する業務
職位
ー
募集背景
ー
募集人数
1人
応募条件
技能/経験
■必須要件 ※下記いずれか1つ
・開発、製品企画、事業企画、営業等、いずれかの事業活動における実務経験（3年以上）
・コンサルティングファームにおける業務経験 (3年以上)
未整備・変化の多い環境を前向きに捉え、課題を自ら発見し、仕組みを整えることにやりがいを感じる志向
課題を構造的に捉え、必要な情報を自ら集めて解決策を考える思考力（地頭の良さ）
複数部門（開発、製品企画、事業企画、法務、バックオフィス等）と連携し、課題解決や仕組みづくりを推進し、具体的な成果につなげた実績
日本語：ネイティブレベル、英語：ビジネスレベル
■歓迎要件
事業会社またはコンサルティングファームにおいて、以下のいずれかの経験
・開発、製品企画、事業企画、営業等の領域で、新たな業務プロセスを導入した経験
・既存業務プロセスの大幅な改善を主導した経験
※具体的には、以下のようなプロセスを含む
関係者への調査による現状課題の明確化
世の中のベストプラクティスのベンチマーク（あるべき姿の設定）
自社向けにカスタマイズしたプロセス設計・導入
関係者を巻き込んだ導入プロジェクトの推進
開発、製品企画、事業企画、営業等の業務領域において、ベンチマークとなる優れたプロセスや体制を有する企業での業務経験
スタートアップ・ベンチャー企業での業務経験、または変化の多い混沌とした環境下で自律的に業務を整理・推進した経験
業務効率化やプロセス可視化のため、Excel、マクロ、業務ツール（ワークフロー、データ集計ツール等）を活用・導入した経験
業務プロセスや制度を、第三者が再現可能なレベルでドキュメント化・標準化した経験
AI、半導体、クラウドサービスなど、関連する事業領域での業務経験
学歴
不問
職務経験
要 (3年以上)
業界経験
不問
年齢
年齢制限不問
英語力
不問
その他語学力
語学力詳細
ー
勤務条件
雇用形態
無期雇用
試用期間
有り(3ヶ月)
給与
月給制
年収：800万円 ~ 1,500万円
月収：50万円～110万円
月額基本給：50万円～110万円
賞与・インセンティブ
年2回
業績・評価により変動（年2回、4月、10月）
昇給
有り
年2回査定 ＊オファー時にご確認ください
勤務地
東京都
東京都千代田区大手町 1-6-1 大手町ビル
交通手段1 沿線名：各線 駅名：大手町 最寄駅から：徒歩3分
勤務地変更範囲
出向
就業時間
09:00～18:00
休憩時間：60分
残業：月5時間～20時間程度
フレックスタイム制
標間、休憩時間1時間
コアタイムなし
※就業環境としては自由度が高く、フレキシブルな組織です。
残業手当
通常の残業代
通勤手当
交通費：一部支給(会社が認めた経路にかかる費用に限り毎月支給)
その他手当
休日・休暇
週休二日制, 土, 日, 祝日, GW, 夏季休暇, 年末年始
年間休日：121
年間有給休暇：初年度 26日（入社初日から）
【休日・休暇詳細】
産前産後休暇、育児休暇、慶弔休暇等
社会保険
雇用保険, 健康保険, 労災保険, 厚生年金
福利厚生
・定期健康診断実施
・ラップトップPC購入補助
・確定拠出年金制度
・ベビーシッター補助
・英会話学習100%補助
受動喫煙対策
就業場所 全面禁煙
備考
＊選考回数は状況により変更する可能性がございます。 ＊表記年収はモデルであり、スキル・経験を考慮の上決定いたします。 ＊上記の勤務条件はフルタイム雇用において適用されるものとなり、パートタイム・嘱託雇用の場合には一部条件が異なります。
選考内容
選考プロセス
適性試験：無し 、 面接回数：3回
求人No.：NJB2319554
最終更新日：2025/7/31
企業情報
企業名
株式会社Preferred Networks
代表者名
代表取締役社長 岡野原 大輔
設立
2014年3月
従業員数
300名（2023年1月）
資本金
8,015,000,000円
本社所在地
〒100-0004 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル
株式公開
未公開
日系・外資
日系
事業内容
～私たちのミッション～
「現実世界を計算可能にし、共に未来を創り出す」
私たちは、半導体・計算インフラからソリューション・アプリケーションまで
計算機科学の要素技術を広く垂直統合し、
最先端の技術を最適な形で社会実装する企業です。
私たちは皆様と共に、進化したハードウェアとソフトウェアが
人に寄り添う未来を創造します。
～私たちの強み～
AI関連技術
・世界トップのAI・機械学習関連学会での論文採用実績
・Kaggle称号保持者、ICPC世界大会出場経験者が多数在籍
・日本語能力が高い国産の大規模言語モデルPLaMo™をフルスクラッチ開発
計算資源
・大規模なスーパーコンピュータを自社運用
・AI向けプロセッサーMN-Core™シリーズを神戸大と共同開発
・自社開発のスパコンMN-3がGreen500で電力効率世界1位を3度獲得
ドメイン知識
・産業ロボット、製薬、エネルギー等のリーディング企業との共同研究実績
・行動規範に掲げる「死ぬ気で学ぶ」の精神で各業界ドメイン知識を学ぶ姿勢
・様々なドメインの専門家が在籍
事業に関する特色
■トヨタ自動車、ファナック、国立がん研究センター、マイクロソフト、インテル等の世界をリードする組織と協業して先進的な取り組みを推進しています。
(1)外部協業
・マイクロソフトとディープラーニングソリューション分野で戦略的協業（2017年5月）
・トヨタ自動車がAI技術の共同研究・開発を進めることを目指し、10億円を出資（2017年12月）
・ファナックと機械学習や深層学習を活かした技術開発における協業（2015年8月）
・インテルと深層学習向けオープンソースフレームワークの開発で協業（2017年4月）
・国立がん研究センターと人工知能を活用した統合的がん医療システム開発プロジェクト開始（2016年11月）
(2)受賞
・FT ArcelorMittal Boldness in Business Awards／2017年3月
（https://www.ft.com/content/d5608670-ed57-11e6-930f-061b01e23655）
・第3回日本ベンチャー大賞「経済産業大臣賞」／2017年2月
（http://www.meti.go.jp/press/2016/02/20170220006/20170220006.html）
・Forbes JAPAN’s CEO OF THE YEAR 2016「最もイノベーティブなスタートアップ1位」／2016年9月
（http://forbesjapan.com/articles/detail/13729）
・三井物産とPreferred Networks、深層学習技術を用いたがん診断をはじめとする、
バイオ・ヘルスケアソリューションを提供する合弁会社の設立に合意
(https://www.preferred-networks.jp/ja/news/pr20181115）
・Preferred NetworksとPFDeNAが、深層学習技術を用いて少量の血液でがん14種を
判定するシステムの共同研究を開始
（https://www.preferred-networks.jp/ja/news/pr20181029）
・CEATEC Japan 2018でパーソナルロボットシステムを初公開、全自動お片付けロボットシステムを展示
（https://www.preferred-networks.jp/ja/news/pr20181015）
会社の特色
■新しい技術・知識を身につけ続けることに喜びを感じる社員と、それを後押しするカルチャーが特徴的です。
同時に、多様な専門性を持つメンバー同士が密に連携し、継続的に新しいアイディアが生まれ育っていく環境が大事にされています。
以下取り組みは、定期社内セミナー以外は任意参加です。一部は外部公開したり、輪講も社外の人を交えて行うこともあります。
(1)「定期社内セミナー」： 発表者の専門分野の情報や業務外の趣味の話等、幅広い話題を共有する機会。毎週定期実施し、社外にも配信。
(2)「論文やサーベイの社内共有会」： 毎週面白かった論文等を社内共有する会。某役員が毎週大量の論文を紹介するそうです。
(3)「学術系学会やテックカンファレンス、勉強会への参加・講演の支援」： 共有レポート提出を条件に業務時間として扱え、講演・発表はプラス評価されます。
(4)「専門書・教科書の輪講、論文読み会の開催」： 機械学習や分散システム、ソフトウェア開発手法等の専門書を購読。
その他の特色
深層学習と呼ばれるAI技術やロボティクスなどの分野で最先端の研究開発を行う。トヨタ自動車やファナック、NTT、ENEOSホールディングスなど、各業界のトップ企業と手を組み、深層学習を活用した共同研究を展開している。
売上実績
求人No.：NJB2319554
最終更新日：2025/7/31