行政1億件データを武器に変える、政治×AIスタートアップ。 その実現に本気で挑む仲間を、今募集しています。 ▶︎ 1億件超の議会発言データを、ローカルLLMで「使える知識」に変える。解析基盤を、ゼロからつくるAIエンジニアのポジションです。 政治より、事業のほうが速い。だから、僕らが動かす——代表・髙橋京太郎が学生時代から議員秘書として政治の現場に立ち続け、行き着いた結論です。LobbyAIは、1,700以上の自治体・省庁・外郭団体の議会発言・公文書を集め、ローカルLLMと独自の政策ナレッジグラフで解析する基盤を、ゼロからつくっています。目指すのは、公共・政府情報のBloomberg。AIで、まだ解決されていない課題を解く仕事です。 【この仕事の、ここが面白い】 ◆ 1億件超の議会発言 × 200万件超の公文書。国内でも類を見ない規模のデータに、AIで挑める これだけの規模の公共データを、どう構造化し、どう価値に変えるか。モデルがコモディティ化するほど、「信頼できる一次情報データ」の価値が上がります。その中核を、自分の手でつくれます。 ◆ PDFと議事録という、いちばん手強い非構造データに正面から向き合う 公文書や議事録はPDF中心で、そのままではAIに読ませられません。収集し、構造化し、LLMで解析する。この一連の流れすべてが技術的な難所であり、腕の見せどころです。 ◆ ローカルLLMで、解析基盤そのものを自分たちの手でつくる APIを呼ぶだけでは終わりません。ローカルLLMによる独自の解析基盤を、設計から組み上げていくフェーズです。 ◆ 政策ナレッジグラフ：論点・背景・関係者・制度のつながりを、AIで構造化する 議事録・計画・予算・入札といった一次情報をつなぎ合わせ、「論点・背景・キーマン・提案のタイミング」が見える形にしていきます。情報が増えるほどデータ基盤の価値が上がる、使われるほど強くなる設計です。 ◆ 教科書のない領域を、泥臭く切り拓いていくフェーズ 前例のないプロダクトカテゴリなので、整った手順書はありません。誰も答えを持っていない部分を、一緒に掘っていく仕事です。 ◆ 6ヶ月後・18ヶ月後を見据えた開発ができる 6ヶ月後には入札機能を統合し、公共ビジネスの全業務フローを網羅します。その先は、調査・提案・規制対応を自律的に支援するAIエージェントや、多言語対応を含むグローバル展開です。今つくるAI機能が、その土台になります。 ◆ プレシリーズA後の急拡大フェーズ。Techチームはまだ5〜10名規模 累計3億円を調達し、これから基盤をつくっていく段階です。一人ひとりの裁量が大きく、プロダクトの方向性にも技術の側から関われます。 【お任せしたい仕事】 ・機械学習からAIエージェント構築まで、議会データ・公文書等の大規模データを活用したAI機能開発 ・ローカルLLM・政策ナレッジグラフを用いた独自解析基盤の開発 ・PDFや議事録など非構造テキストの構造化・解析パイプラインの設計と実装 ・フェーズに応じて、周辺領域の業務もお任せする可能性があります 【ここで得られる経験】 ◆ 1億件超規模の公共データを対象にした、LLM解析・構造化の実プロジェクト経験 ◆ ローカルLLMを使った独自解析基盤を、ゼロから設計・構築する経験 ◆ 政策ナレッジグラフなど、独自の構造化データ資産を積み上げる経験 ◆ 要件定義から本番運用まで、一気通貫でプロダクトに関わる経験 ◆ 入札機能の統合、多言語化・グローバル展開と、事業の拡大に合わせてAI機能を育てていく経験 【こんな方に会いたいです】 必須はこれだけです： ・Pythonでの開発経験がある方 ・機械学習・NLPなどで、モデルやLLMアプリを作って動かした経験がある方 こんな経験・想いがあれば、さらに活かせます： ・PDFやテキストなどの非構造データを構造化した経験、RAGの実装経験（お持ちの方は特に歓迎します！） ・PyTorch／TensorFlowでの開発経験、KaggleやSIGNATEへの参加経験 ・「大規模データ基盤」「前例のない新プロダクトカテゴリ」という技術的挑戦そのものに惹かれる方 ・分析して示唆を出すことより、作って本番に載せることに面白さを感じる方 ・AI技術の可能性そのものにワクワクできる方 少しでも「面白そうだ」と思ったら、気軽に応募/メッセージしてください！「話だけ聞いてみたい」でも大歓迎です！