【JAPAN AI】Forward Deployed Engineer (FDE)
想定年収
700万円 ~ 2,000万円
勤務地
東京都
従業員数
218名（2026年3月1日）
仕事内容
■ミッション
顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する
顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。
顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。
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■Forward Deployed Engineer (FDE) とは
FDEは、Palantir社が確立した職種で、顧客の最も困難な問題を技術で解決するエンジニアです。
JAPAN AIのFDEは、これをAIエージェント時代にアップデートしたポジションです。
・一般的なエンジニア | FDE
仕様書に基づいて実装する | 課題を発見し、仕様を自ら定義する
プロダクトの機能を作る | 顧客のビジネスを変える
技術的な正しさを追求する | ビジネスインパクトを追求する
特定領域の深掘り |フルスタック × AI × ビジネス理解
■Palantir FDE との比較
・Palantir FDE
オンプレミスの巨大で複雑なレガシーデータを泥臭く繋ぎ込む
データを可視化し、人間の意思決定を支援する「究極のダッシュボード」
1社あたりの単価が極めて高く、コンサルティング要素が強い
・JAPAN AI FDE
サードパーティSaaS 群を API で統合。圧倒的に身軽
AI が「企業の脳」として自律的に実行。ユーザーには結果だけを返す
STUDIO プラットフォームの利用料 (SaaS 的スケール) で収益を最大化
受託開発ではありません。
顧客現場で課題を発見し、軽量な PoC を高速実装し、本番導入まで伴走する。
その過程で得た知見がプロダクトを進化させます。
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■期待する役割について
顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。
・顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する
・JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する
・PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する
・現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる
・経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する
■このポジションの魅力
・「企業の脳」を実装する手応え : 単なる AI チャットの導入ではない。顧客の全 SaaS を統合し、AI が自律的に業務を実行する「次世代の基幹システム」を、自分の手で実装できる
・顧客のビジネスを変える瞬間 : 自分が作ったソリューションが顧客の業務を根本から変える瞬間を、目の前で体験できる。これはプロダクト開発だけでは得られない体験
・0→1のソリューション構築 : 顧客の課題発見から PoC 実装、本番導入まで一気通貫で担う。企画・設計・実装・導入のすべてを経験できる
・AIエージェント時代の最前線 : JAPAN AI STUDIOを武器に、従来のSIerやコンサルでは不可能だったスピードと精度で顧客課題を解決する
・プロダクトを進化させる : 顧客の現場で得た知見がプロダクトチームにフィードバックされ、JAPAN AIのプロダクト自体を進化させる。あなたの発見が次の機能になる
・多様な業界・課題への挑戦 : 金融、製造、小売、不動産など、約200社の顧客が抱える多様な課題に取り組める。1つの業界に閉じない幅広い経験が積める
・急成長環境 : 設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる
■業務内容
①顧客課題の発見・設計
・顧客の業務プロセス・データ環境・既存 SaaS 群の全体像を深く理解し、AI で解決すべき課題を特定
・AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する
利害関係者 (経営層〜現場担当者) との関係構築・調整
・課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案
②ワークフロー構築・PoC の高速実装
・JAPAN AI STUDIO を活用した業務ワークフローの構築 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等)
LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装
・顧客の既存 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合
・フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド)
③本番導入・伴走
・本番導入の技術支援・運用設計
・セキュリティ・コンプライアンス要件への対応
・導入後の利用定着支援・改善提案
④プロダクトフィードバック
・顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元
・新規ユースケースの発見・提案
・プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化
■業務シナリオ例
※以下は想定される業務シナリオの例です
シナリオ 1 : 製造業の「SaaS 疲れ」を解消する企業の脳の構築
従業員 500名の製造業の顧客。SmartHR / 楽々精算 / kintone / Salesforce を個別に運用しており、部門間のデータ連携は手作業で行われている。現場ヒアリングで「月末の経費精算に 1人あたり 2時間かかっている」「営業が受注情報を 3つのシステムに手入力している」という課題を発見。JAPAN AI STUDIO で各 SaaS を API 連携し、経費精算の自動承認ワークフローと受注データの自動連携エージェントを 2週間で構築。月間 400時間の業務削減を実現し、他部署への展開 (アップセル) に繋げる。
シナリオ 2 : 金融機関の 24時間見込み顧客探索エージェント
地方銀行の法人営業部門。営業担当者が手動で企業情報を調査し、アプローチリストを作成している。1件あたり 30分かかり、1日 10件が限界。JAPAN AI STUDIO で企業データベース・ニュースフィード・決算情報を統合し、AI エージェントが 24時間体制で見込み顧客を探索・スコアリングするワークフローを構築。営業担当者は毎朝、AI が優先順位付けしたアプローチリストを受け取るだけの状態に。アプローチ数が 3倍に増加し、受注率が 15% 向上。
シナリオ 3 : 小売業の稟議承認プロセスの AI 化
全国 50店舗を展開する小売業の顧客。店舗からの発注稟議が紙ベースで、本部での承認に平均 5営業日かかっている。現場観察で「承認者が出張中に稟議が滞留する」「過去の類似稟議を参照できない」という課題を特定。JAPAN AI STUDIO で稟議データを構造化し、AI が過去の承認パターンを学習して一次判断を行うワークフローを構築。承認リードタイムを 5営業日から 1営業日に短縮。この成功事例をプロダクトチームにフィードバックし、JAPAN AI AGENT の標準テンプレートとして全顧客に展開。
■成果責任 (KR/メトリクス)
FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。
①先行指標 (行動とアウトプット)
・STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか
・SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数)
・デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム
②遅行指標 (事業と顧客へのインパクト)
・アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか
・顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数
アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上
■チーム体制
約120名が開発組織に在籍しています。
FDEチームは現在6名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します：
・Product Architect — プロダクト設計
・Agentic Engineer — エージェント機能開発
・AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援
・Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進
■開発環境
言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX
AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK
インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker
データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース
ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion
AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin
作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応
■働き方
ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート
柔軟性 : 将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能
仕事内容変更範囲
会社の指示する業務
職位
ー
募集背景
■募集背景
企業は数多くの SaaS を導入し便利になった反面、システムが分断され複雑化しています。人間が各システムを横断して手作業でデータを繋ぐ「SaaS 疲れ」が起きています。この課題を解決するのが、AI を「企業の脳」にする JAPAN AI STUDIO です。
しかし、どれほど優れたプロダクトを作っても、顧客の現場に入り込み、業務プロセスを解体し、AI を前提とした次世代の基幹システムを実装する人間がいなければ、「企業の脳」は実現しません。
Palantir は FDE (Forward Deployed Engineer) を顧客先に派遣し、200 社以上の大企業向けにシステムを作り上げてきました。JAPAN AI はこの Palantir モデルを踏襲・凌駕し、AI エージェント時代にアップデートした FDE 体制を構築します。
現在 FDE チームは 7名。これを 30名へ拡大し、200〜300名規模の FDE & DS (Deployment Strategy) 体制を構築する — JAPAN AI の最優先採用ポジションです。
募集人数
1人
応募条件
技能/経験
■必須条件
・ソフトウェアエンジニアとしての実務経験：3年以上
・フルスタック開発能力（バックエンド + フロントエンド）
・LLM / 生成AIを活用したアプリケーション開発経験
・クラウド環境（AWS / GCP / Azure）での開発・運用経験
・日本語：Fluent（プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル）
■歓迎条件
・顧客対応（技術コンサルティング、SE、CS等）の経験：2年以上
・エンタープライズ向けSaaS導入・カスタマイズ経験
・AIエージェントフレームワーク（LangChain / LangGraph / AutoGen / CrewAI 等）の実務経験
・データ統合・ETLパイプライン構築経験
・セキュリティ基礎（認証 / 認可、暗号化、コンプライアンス）
・プロジェクトマネジメント経験
・英語での技術コミュニケーション能力
学歴
ー
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
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(1か月)
給与
月給制
年収：700万円 ~ 2,000万円
月収：50万円～143万円
月額基本給：36万円～103万円
賞与・インセンティブ
※SO付与制度あり
昇給
有り 年2回 / 4,10月
※昇給機会年2回（4月、10月）、賞与年2回（5月、11月）
勤務地
東京都
〒160-0023 東京都新宿区西新宿６丁目８−１ 住友不動産新宿オークタワー5 6階
勤務地変更範囲
出向
就業時間
10:00～19:00
休憩時間：60分
残業：月10時間～20時間程度
固定（定額）残業代制
残業手当
定額の残業代＋通常の残業代
固定残業時間 45時間 / 月
固定残業代 140,449円 ～ 401,283円 / 月
固定残業時間超過分は別途支給されます。
通勤手当
交通費：全額支給
その他手当
休日・休暇
完全週休二日制, 土, 日, 祝日
年間休日：120
年間有給休暇：入社7ヶ月目には最低10日以上
社会保険
雇用保険, 健康保険, 労災保険, 厚生年金
福利厚生
【待遇・福利厚生】
・書籍購入補助（半期 30,000円まで）
・リフレッシュ手当（毎月 5,000円まで）
・部活動手当（毎月5,000円まで）
・家賃手当（当社指定の駅を対象とし毎月30,000円まで）
・シャッフルランチ/ディナー（四半期に一度ランチ1,000円まで、ディナー5,000円まで）
・資格取得支援制度、英語学習支援制度（業務に必要な場合のみ）
・リフレッシュ休暇制度（3年間継続勤務した社員へ毎年付与される特別休暇 2日）
・定期健康診断（年1回）
・従業員持株会
【保険】
・社会保険完備
【諸手当】
・交通費全額支給
受動喫煙対策
就業場所 原則禁煙（分煙）
敷地内禁煙（屋外に喫煙場所設置）
備考
ー
選考内容
選考プロセス
面接回数：4回～5回
求人No.：NJB2384854
最終更新日：2026/6/9
企業情報
企業名
JAPAN AI株式会社
代表者名
代表取締役社長 工藤 智昭
設立
2023年4月
従業員数
218名（2026年3月1日）
資本金
20,000,000円
本社所在地
〒163-6006 東京都新宿区西新宿6-8-1 住友不動産新宿オークタワー5/6階
株式公開
未公開
日系・外資
日系
事業内容
人工知能の研究開発、人工知能に関するコンサルティングサービス
事業に関する特色
■JAPAN AIとは
JAPAN AI株式会社は、株式会社ジーニーを親会社に持つ生成AIスタートアップです。
「AIで持続可能な未来の社会を創る」というPurposeのもと、日本企業の生産性向上、業務効率化、意思決定の高度化を支援するAIプロダクトおよびAIコンサルティングサービスを展開しています。
同社は、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）や生成AI技術を活用し、企業内のナレッジ活用、業務自動化、営業・マーケティング・人事領域の生産性向上を支援しています。
■主なサービス・プロダクト
【JAPAN AI CHAT】
企業向け生成AIチャットサービス。高精度検索（RAG）や外部ツール連携により、社内外のデータをセキュアに一元化し、業務上必要な情報検索・回答生成を支援。
【JAPAN AI AGENT】
設定された目標や業務タスクに対して、AIが自律的に思考・実行するAIエージェントサービス。営業、マーケティング、バックオフィスなどの定型・準定型業務の自動化を支援。
【JAPAN AI SPEECH】
高精度な文字起こし・議事録作成ツール。単なる議事録作成にとどまらず、会議後の情報整理や業務プロセス改善まで支援。
【JAPAN AI MARKETING】
レポート生成、バナー生成、キーワード調査、ペルソナ生成など、マーケティング業務をAIで効率化するサービス。
【JAPAN AI SALES】
営業活動に必要な顧客情報の整理、営業タスクの実行支援、商談準備などをAIがサポートし、営業部門の生産性向上を支援。
会社の特色
■生成AI・AIエージェント領域に特化した急成長企業
JAPAN AIは、生成AIの業務活用を前提としたプロダクト開発を行っており、AIチャット、AIエージェント、議事録、マーケティング、営業支援など、企業の実務に直結する領域で複数プロダクトを展開しています。
特に、RAG、LLM、自然言語処理、音声処理、画像生成、外部ツール連携などを組み合わせ、企業ごとの業務データやワークフローに合わせたAI活用を可能にしている点が特徴です。
■親会社ジーニーの事業基盤を活用
親会社である株式会社ジーニーは、広告プラットフォーム、マーケティングSaaS、営業支援SaaSなどを展開しており、JAPAN AIはその顧客基盤・営業基盤・プロダクト開発知見を活用しながら、生成AI領域での事業拡大を進めています。
■AIで日本企業の構造的課題に挑む
日本企業では、少子高齢化による労働力不足、業務の属人化、DXの遅れ、生産性の低さが課題となっています。JAPAN AIは、こうした構造的課題に対し、AIによる業務自動化・ナレッジ活用・意思決定支援を提供することで、企業の生産性向上を目指しています。
その他の特色
■技術領域
・大規模言語モデル（LLM）
・生成AI
・AIエージェント
・自然言語処理
・RAG／社内データ検索
・音声認識／文字起こし
・画像生成
・外部ツール連携
・業務自動化
■対象領域
・営業
・マーケティング
・人事
・カスタマーサクセス
・バックオフィス
・会議／議事録
・社内ナレッジ検索
・業務プロセス改善
その他の特色
ー
売上実績
求人No.：NJB2384854
最終更新日：2026/6/9