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on 2025-04-22

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次世代AIエージェントの開発者求む!AI共創時代を実装するエンジニア募集

株式会社ストラテジーアンドパートナー

Mid-career

株式会社ストラテジーアンドパートナー's members

Mizuki Sakakibara

Director/manager

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Taro Kojima

Engineer/programmer

Saori Ito

Director/manager

IT業界へは社員5名の会社に入社し、半年でPM、2年後役員就任、人事・営業の責任者として100名越えの組織まで拡大しました。 社員の福利厚生目的で飲食業を開始したのですが、〇様のブランチ系TV番組に取り上げられ、人気が爆発し社員が利用できない本末転倒な状況に。 大手飲食系ランキングサイトにて「渋谷・居酒屋」の検索キーワードで1位を獲得。 店舗が安定運営に入った段階で代表を交代し、Saasベンチャーとのアライアンスや新規ビジネスモデル構築など様々な分野で収益構造を作る。企業は「人」次第で成長すると自認し、新たなサービスを作るため2013年独立。

What we do

広々とした休憩スペース

話しやすいメンバーです

生成AI関連の主要事業 1. ITエンジニア向けアダプティブラーニング「エレメンタルラボ」 大手メディアにも注目されている当社のフラッグシッププロダクト「エレメンタルラボ」は、生成AI技術を活用してITエンジニアの非認知能力(忍耐力、協調性、自己管理能力など)を向上させるアダプティブラーニングプラットフォームです。最先端のLLM(大規模言語モデル)技術を駆使し、個々のエンジニアの特性を学習した上で、パーソナライズされた成長プログラムを提供しています。 ◆2025年4月にTV放映されました。  https://youtu.be/bUfXD-zqLFU?si=2ckIAcSFxAsgZwpr このプラットフォームは、生成AIの強みである自然言語理解と、人間の非認知能力向上という独自のアプローチを組み合わせた、他社にはない革新的なサービスです。 2. 自律型AIエージェント開発 企業や個人の業務を効率化する自律型AIエージェントの開発に取り組んでいます。特に初級エンジニア向けの教師型エージェントは、コードレビューや技術的アドバイスを行うだけでなく、エンジニアの思考プロセスや問題解決アプローチを理解・分析し、個々のエンジニアに最適化された成長支援を提供します。 最新のRAG(Retrieval-Augmented Generation)技術やマルチモーダルAI技術を活用し、より知的で自律的なエージェントの開発を進めています。 3. 生成AI技術コンサルティング・教育事業 企業向けに生成AI技術の導入・活用コンサルティングを提供しています。単なる技術導入ではなく、組織文化や業務プロセスの変革も含めた総合的なアプローチで、クライアント企業のAIトランスフォーメーションを支援しています。 また、「生成AIって何?」という基礎から実践的な活用まで、ティーチング(セミナー)、コーチング(研修会)、トレーニングの3つのメニューを通じて、企業や個人のAIリテラシー向上を支援しています。 ◆JEITA 「生成AIが浸透した新しい社会」 アイデアソンにて  代表の榊原が「AI駆動社会における人材教育」で登壇しました。   https://www.jeita.or.jp/ideathon/jeitaideathon2 生成AI技術への独自アプローチ 1. 非認知能力と生成AIの融合 当社の最大の強みは、「非認知能力」への深い理解とAI技術の融合にあります。多くのAI企業が効率化や自動化に注力する中、私たちは人間の本質的な成長とAI技術の共存・共進化を追求しています。感情理解や共感能力を持つAIモデルの開発など、従来のAI開発とは一線を画す研究開発を行っています。 2. オープンソースとの共創 当社は商用プロダクト開発と並行して、オープンソースAIコミュニティへの貢献も重視しています。特に教育分野でのAI活用や非認知能力の測定・向上に関するツールの開発・公開を通じて、AIの民主化と社会的価値の創出に貢献していきます。 技術基盤 当社の生成AI開発は、以下の技術基盤を中心に構築されています: LLM基盤技術: OpenAI、Claude、Llamaなど最先端モデルの活用と特化型モデルのファインチューニング RAG(検索拡張生成): 専門知識ベースと生成AIの統合による高精度な情報生成システム マルチモーダルAI: テキスト、画像、音声を統合的に扱うAIシステムの構築 エージェントフレームワーク: LangChainなどを活用した自律型AIエージェントの開発 クラウドインフラ: AWS、GCPを中心としたスケーラブルなAIシステムの構築と運用 人材開発へのコミットメント 生成AIの開発において、私たちは単に優れた技術を持つだけでなく、「AIネイティブ時代に必要とされる人材」の育成にも力を入れています。社内エンジニアに対しては、技術スキルと非認知能力の両面から成長を支援し、真の意味でAIと共存できるエンジニアの育成を実践しています。 当社で開発される生成AIプロダクトは、このような育成の思想と経験を反映した、人間中心の設計思想に基づいています。 ビジョン:AIと人間の新しい関係性の創造 私たちのビジョンは、「AIが進化すればするほど、人間にしかできないことの価値が高まる」という考えに基づいています。生成AI技術を最大限に活用しながらも、人間の独自性や創造性を尊重し、両者が互いを高め合う共存関係の構築を目指しています。 テクノロジーだけでなく、思想と哲学を重視する当社は、AIネイティブ時代における人間の在り方そのものを問い直し、より豊かな未来社会の実現に貢献していきます。

Why we do

細かいアウトプットを重要視してます

広々としたオフィス

生成AIと人間の共進化による新たな可能性の創造 株式会社ストラテジーアンドパートナーの生成AI開発部門の目的は、最先端のAI技術と人間の非認知能力を融合させることで、テクノロジーと人間が調和した新たな社会モデルを構築することにあります。私たちは単なる効率化や自動化ではなく、AIと人間がそれぞれの強みを活かして共に進化する「共進化モデル」の実現を目指しています。 私たちが解決する技術的・社会的課題 1. AI技術の民主化と偏在格差の解消 現在の生成AI技術は、高度な専門知識や豊富な計算リソースを持つ一部の企業や研究機関に集中しています。私たちは、高度なAI技術をより多くの人々が活用できるよう、使いやすく、実用的なAIシステムの開発に取り組んでいます。 特に、「エレメンタルラボ」などを通じて、AI技術を専門家だけでなく、一般のエンジニアや学習者にも届けることで、AIの恩恵を広く社会に還元することを目指しています。 2. AIによる能力拡張と人間の本質的価値の再定義 AIが多くの業務を代替できるようになる中、「人間にしかできないこと」とは何かという根本的な問いが浮上しています。私たちは、AIが人間の能力を代替するのではなく、拡張するという視点から、非認知能力をはじめとする人間本来の強みを引き出し、高める技術の開発に取り組んでいます。 自律型AIエージェントや教育支援AIの開発を通じて、AIと人間の新たな協働モデルを提示し、AI時代における人間の価値の再定義に貢献します。 3. 倫理的・持続可能なAI技術の追求 生成AIの急速な進化は、バイアス、プライバシー侵害、著作権問題、社会的分断など、様々な倫理的・社会的課題を生み出しています。私たちは、これらの課題に正面から向き合い、公平性、透明性、説明可能性を備えた倫理的なAIシステムの開発を目指しています。 私たちの技術的アプローチ 1. 非認知能力を育むAIシステムの開発 技術スキルの習得だけでなく、忍耐力、協調性、自己管理能力などの非認知能力を高めるAIシステムの開発に取り組んでいます。従来のAI開発が効率や正確さを追求する中、私たちは人間の成長や自己実現を支援するという独自の観点からAI技術を発展させています。 具体的には、ユーザーの学習パターンや思考プロセスを深く理解し、個々人に最適化されたフィードバックや成長機会を提供するAIシステムの開発を進めています。 2. 人間とAIの協働を最適化する技術 人間とAIの強みを相互に補完し、最大の効果を生み出す協働モデルの研究開発を行っています。単純なタスク自動化ではなく、人間の創造性や直感とAIの処理能力や一貫性を組み合わせた、新たな価値創造プロセスの確立を目指しています。 自律型AIエージェントの開発では、エージェントが単独で動作するのではなく、人間の意図や価値観を深く理解し、適切なタイミングで介入や支援を行う「共創型」のアーキテクチャに注力しています。 社会的インパクト 1. エンジニアの可能性拡大と職業変革 AIがプログラミングを自動化する時代において、エンジニアの役割と価値は大きく変わります。私たちは、この変化をチャンスと捉え、エンジニアがより創造的で高次の問題解決に集中できるよう、AIと協働するための新しいスキルセットとマインドセットを提供します。 「エレメンタルラボ」をはじめとするプラットフォームを通じて、エンジニアが自らの価値を再定義し、AI時代においても常に進化し続けられる環境を創造します。 2. 教育革命の実現 従来の知識伝達型教育から、思考力や適応力を重視する教育への転換を加速させるため、生成AI技術を活用した新しい教育プラットフォームの開発に取り組んでいます。特に非認知能力の育成に焦点を当て、AI時代を生き抜くための本質的な能力開発を支援します。 年齢や既存の枠組みに縛られない実業ベースの教育モデルを提案し、生涯学習社会の実現に貢献します。 3. 「AIネイティブ企業」のロールモデル提示 私たちは自らがAIネイティブ企業のロールモデルとなり、生成AI技術を最大限に活用した新しい働き方や組織文化を実践・提示します。リモートワークを基本としつつも、AIツールを活用した高度なコラボレーションを実現する組織のあり方を探求し、その知見を社会に還元します。

How we do

開発に集中出来る環境があります!

雑談も活発です。

人間とAIの共創を体現するチーム文化 私たちの生成AI開発チームは、「はやく仕事をやめよう。全メンバーが心から仕事を楽しむ組織へ」という理念を技術開発の現場で実践しています。AIと人間の協働を研究開発する私たちは、自らがその実験場(labo)となり、最先端の生成AIツールを活用した新しい働き方のモデルケースを創り出しています。 生成AI開発チームの特徴的な文化 1. AIオーグメンテッドワークの実践 私たちは単にAIを開発するだけでなく、日々の業務でも積極的にAIツールを活用しています。コードレビュー、ドキュメント作成、会議の要約など、様々な場面でAIツールを駆使し、エンジニアがより創造的な業務に集中できる環境を実現しています。 例えば、チーム独自の「AIペアプログラミング」手法では、エンジニアと生成AIが互いの強みを活かしながら協働し、単独では達成できない品質と効率を実現しています。これは私たちの開発するプロダクトにも反映される重要な知見となっています。 2. プロンプトエンジニアリングの文化 チーム内では「効果的なプロンプト」の共有が日常的に行われています。生成AIを効果的に活用するプロンプト技術は、私たちの重要な資産であり、互いのテクニックを競い合い、高め合う文化があります。 3. 実験と検証の精神 生成AI技術は日々進化しているため、常に新しい技術や手法を試す「実験精神」を大切にしています。自社サービス開発では、通常業務から離れて新しいモデルやアイデアを試す時間を確保しています。 失敗は学びの源泉と考え、勇気ある挑戦から得られた貴重な経験を共有し、組織全体で資産化しています。 4. 分野横断的な知識共有 生成AI開発は技術だけでなく、心理学、教育学、倫理学など様々な分野の知識が必要です。月に一度の「全体会議」では、異分野の知見を共有し、多角的な視点を養っています。 特に非認知能力に関する深い理解は、私たちのAI開発の独自性を支える重要な土台となっています。 生成AI開発チームの働く環境 1. テックスタック & ツール 最先端の開発環境で、創造性を最大限に発揮できるよう整備されています: AI開発基盤: OpenAI API、Anthropic Claude API、LangChain、LlamaIndex クラウドインフラ: AWS、GCP(必要に応じて使い分け) 開発言語・フレームワーク: Python、TypeScript、Go、React コラボレーションツール: GitHub、Notion、Slack、Linear AI支援ツール: GitHub Copilot、Claude Opus、GPT-4など企業契約済み最新AI 2. AI活用型リモートワーク環境 チームは基本的にリモートワーク(出社率10%程度)ですが、物理的な距離を感じさせない高度なコラボレーション環境を構築しています: AIファシリテーション: ミーティングはAIが自動記録・要約し、決定事項やタスクを抽出 非同期コミュニケーション: 時間や場所を選ばず成果を出せる文化と、それを支えるドキュメント駆動開発 3. 学習と成長の環境 生成AI分野は変化が早いため、継続的な学習を支援する環境を整えています: スキル成長予算: 年間30万円までAPI費用を会社で負担。最新の有料APIも試すことが出来る予算 エレメンタルラボ: 個々のエンジニアの成長に合わせたAIベースの学習支援システム 4. メンタルウェルビーイングを重視 AI開発の最前線で働くことによる精神的負荷を考慮し、メンタルヘルスケアにも注力しています: 非認知能力トレーニング: ストレス耐性やレジリエンス向上プログラム 心理的安全性の測定: 定期的なサーベイで心理的安全性を測定し、常に改善 独自のマネジメントアプローチ 1. AI支援型オープン評価システム 従来の一方向的な評価ではなく、AIによるデータ分析と人間の定性評価を組み合わせた多角的評価システムを採用しています。コード品質、協働貢献度、知識共有などを可視化し、公平で透明性の高い評価を実現しています。 2. アウトカムベースのプロジェクト管理 時間や場所ではなく、成果物と達成目標にフォーカスしたプロジェクト管理を行っています。AIツールを活用したタスク最適化と進捗モニタリングにより、各メンバーが最も生産性の高い方法で貢献できる環境を整えています。 チームメンバーの声 「非認知能力の重要性を理解しているチームだからこそ、技術だけでなく人間的な成長も大切にする文化があります。週に一度の『哲学ダイアローグ』では、AIの倫理的側面についても深く議論できる貴重な場です」(AIリサーチャー・20代)

As a new team member

ポジション概要 私たちが求めるのは、単にAI技術を実装するだけでなく、AIと人間の新たな関係性を設計できる「AIアーキテクチャー」です。最新のLLM技術を駆使したシステム開発から、RAG(検索拡張生成)の構築、マルチモーダルAIの統合まで、幅広い生成AI技術に携わりながら、技術の先にある人間の可能性を拡張するビジョンに共感できる方をお待ちしています。 具体的なミッション 1. 非認知能力開発AIシステムの構築 「エレメンタルラボ」の中核となる生成AI技術の開発・改善 ユーザーの非認知能力を測定・分析するAIアルゴリズムの設計 パーソナライズされた成長プログラムを提供するLLMシステムの実装 感情理解や共感能力を持つAIモデルの研究開発 2. 自律型AIエージェントの進化 エンジニア向け教師型AIエージェントの開発 マルチステップ推論と自己改善機能を持つAIエージェントの実装 エージェントの特性や振る舞いのカスタマイズシステムの構築 AIエージェントと人間の最適な協働モデルの設計 3. 生成AI基盤技術の開発 業界特化型RAG(検索拡張生成)システムの構築 最新LLMモデルの評価・統合・チューニング マルチモーダル(テキスト・画像・音声)AIシステムの開発 AIモデルの推論プロセスを説明・可視化する技術の実装 必要なスキル・経験 技術要件(必須) Python, TypeScript, Goなどのプログラミング言語の実務経験(2年以上) OpenAI API, Claude API, Hugging Faceなど生成AI APIの利用経験 Webフレームワーク(React, Flask, FastAPIなど)の実装経験 Git/GitHubを用いたチーム開発の経験 クラウドサービス(AWS/GCP/Azure)の基本的な理解と利用経験 技術要件(歓迎) LangChain, LlamaIndexなどのLLMフレームワーク活用経験 RAG(検索拡張生成)システムの設計・実装経験 ベクトルデータベース(Pinecone, Qdrant, Chromaなど)の利用経験 LLMのファインチューニングやプロンプトエンジニアリングの経験 MLOps, CI/CDパイプラインの構築経験 マルチモーダルAIシステムの開発経験 思考・姿勢(必須) 生成AIの技術的可能性だけでなく社会的影響にも関心がある 非認知能力(忍耐力、協調性、自己管理能力など)の重要性に共感できる 新しい技術やアイデアに対する好奇心と実験精神がある 複雑な問題を構造化し、段階的に解決できる論理的思考力がある AIと人間の共創という観点から技術開発を捉えることができる 具体的な業務内容と担当プロジェクト例 入社後は、スキルと適性に応じて以下のようなプロジェクトに携わっていただきます: プロジェクト例: エレメンタルラボAIコア開発 ITエンジニア向け非認知能力開発プラットフォーム「エレメンタルラボ」の中核AI機能を開発します。ユーザーの学習パターン、行動特性、コミュニケーションスタイルを分析し、個々人に最適化された成長プログラムを提供するAIシステムの設計・実装を担当します。 特に注力するのは、以下の機能開発です: 言語特性からユーザーの非認知能力を分析するNLPモジュール 学習進捗に応じて最適なコンテンツを推薦するレコメンデーションエンジン ユーザーとの対話を通じて成長を促すAIコーチングシステム 具体的には以下の開発に取り組みます: プロジェクト例: 自律型AIエージェントフレームワーク 複数のAIエージェントが協調して動作する自律型エージェントフレームワークの開発を担当します。このフレームワークは、当社の様々なプロダクトの基盤技術となり、エンジニア教育や業務支援など幅広い用途に活用されます。 主な開発項目は以下の通りです: エージェント間の情報共有と協調動作の仕組み設計 タスク分解と目標達成のための計画立案アルゴリズム実装 当社では、生成AI開発エンジニアとして入社後、以下のようなキャリアパスを描くことができます: プロダクト開発を主導するパス AIプロダクトエンジニア → AIプロダクトマネージャー → プロダクト統括責任者 技術的な深い知見をベースに、プロダクト設計から開発マネジメント、事業戦略までを担当。ユーザー価値と技術的実現性の両面からプロダクトを進化させていきます。 AI教育に特化するパス AIエンジニアリングメンター → AIカリキュラム開発者 → AI教育プログラム責任者 エンジニア育成やAI教育コンテンツ開発に特化。非認知能力の開発とAI技術教育を融合させた独自の教育メソッドを確立します。
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