東大発AI企業のFDEへ。顧客先で要件定義から本番実装まで一気通貫で届ける

株式会社OptiMax

Systems Engineer

Side Job

on 2026-06-02

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東大発AI企業のFDEへ。顧客先で要件定義から本番実装まで一気通貫で届ける

AI技術が急速に進化する中、多くの企業がその活用に悩んでいます。「導入したけど使いこなせない」「何から始めればいいかわからない」そんな声を数多く聞いてきました。弊社は、最先端のAI技術を「本当に使える形」で届けることをミッションとしています。東大で培った学術的な知見と、実際のビジネス現場での実装経験を融合し、技術だけでなく、それが現場で活きる仕組みまで一気通貫で支援します。「AIが企業の売上利益に直結する形で正しく活用」され、「人々が本当にやるべきことに集中できる世界」の実現に向けて邁進しています。

髙橋光

Kaito Urata

高田康太郎

大須賀彰太

髙橋光

Kaito Urata

Other engineer

高田康太郎

What we do

私たちOptiMaxは、東大発のAIスタートアップです。CEOを含む取締役4名全員が東京大学出身で、研究で培ったLLM・RAG・エージェント技術を企業の業務現場に届けることを生業にしています。事業は3本柱です。 1. AIエージェント開発: 顧客の業務にAIを組み込む受託案件。会計データを自然言語で扱うText-to-SQLチャットbot、コールセンター向けのワンコールAI（電話×社内DB×CRM連携）、戸籍謄本のAI-OCRと家系図自動作成、ベルトコンベアモーターのリアルタイムAI制御など、業界も技術領域もバラバラの案件を走らせています。 2. AI-SaaS開発: 汎用プロダクトの開発も並行しています。 3. 超実践型AIエージェント研修: 研修の前後に無料コンサルを付帯した独自モデル。KPI設計書・プロンプト標準・運用ルール雛形まで一式提供し、研修後に「使われるAI」が業務に残るところまで設計します。技術スタックは、LLM/RAG、Text-to-SQL、Vertex AI、BigQuery、Gemini Enterprise、Twilio、PyTorchなどを案件ごとに使い分けます。Phase1のプロンプト最適化から、Phase2のRAG構築、Phase3のタスク特化型エージェント、Phase4の自律型マルチエージェントまで、案件の深度に応じて踏み込みます。

What we do

Why we do

2040年には日本で1100万人の労働力が不足するという推計があります。AIを導入できる企業とそうでない企業の業績差は、すでに開き始めています。私たちは、AIエージェントは「便利なツール」ではなく、チームに迎え入れる「新しい仲間」だと考えています。貴社独自のAIが24時間自律的に稼働する世界を、本気で創りに行きます。ただ、現場を回っていて感じるのは、「提案で終わるAIプロジェクト」がまだまだ多いということです。PoCで動いたけれど本番に乗らない、要件定義は綺麗にできたけれど運用で死ぬ。それでは、AIは現場に届きません。私たちに必要なのは、顧客先に座って、要件定義から本番実装まで一気通貫で走り切る人です。提案だけでも、実装だけでもなく、両方を自分の手で。コードを書く時間が長くても、顧客の経営層と議論する時間が長くてもいい。ただ、顧客に届くまで責任を持つ。それが、私たちの考えるForward Deployed Engineer（FDE）です。

How we do

私たちには4つのバリューがあります。 - Action First: 「まずやってみる」精神。議論で終わらせず、手を動かして検証することを最優先します。社内のSlackでは「とりあえずPoC作ってみました」というメッセージが頻繁に飛び交います。 - One Team: 職種や役職を超えて助け合います。インターン生と社員、取締役と新メンバーに垣根はありません。 - Professionalism: 技術的に優れているだけでは足りない。クライアントのビジネス課題を本当に解決するところまでが私たちの仕事です。 - Critical Thinking: AIの出力を盲信せず、自分の頭で考え検証する。AIに任せきりにしないからこそ、AIを本気で使えると考えています。顧客との打ち合わせは、オンラインも対面もあります。顧客の現場に深く入り、意思決定の場にも一緒に踏み込んでくださる方を歓迎します。

As a new team member

具体的な業務は案件によって幅がありますが、コアは以下です。 - 顧客の業務ヒアリングと、AI適用領域の要件定義 - PoCの設計と実装（Python / TypeScript、LLM API、RAG、ベクトルDB等） - 本番運用に乗せるための実装（クラウド、認証、セキュリティ、運用設計） - 顧客の経営層・現場リーダーとの直接対話、稟議突破の支援 - 案件横断での技術選定、設計レビュー一緒に働きたいのは、こんなスタンスの方です。 - LLM API（OpenAI / Anthropic / Gemini など）を触ったことがある。個人開発でも構わない - 顧客に届くプロダクトを自分の手で作りたい。提案だけ、実装だけ、では物足りない - 平日に週３日以上の稼働が確保できる - LLMを「使う」側から、「顧客に届ける」側へ、一段進めたい「個人開発のChatGPTラッパーの次は何をしよう」と思っている方、ぜひお話ししましょう。私たちは、AIを本番運用に乗せる経験を、現場で積んでいただける環境を用意しています。まずはカジュアル面談から。具体的な案件、技術スタック、関わり方の濃度感、気になることがあれば何でも質問ください。

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