ブーストコンサルティング株式会社 すべての求人一覧
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Deployment Strategist｜AI戦略・業務変革・導入を一気通貫でリード
仕事内容 Deployment Strategistとして、クライアントの経営層、事業部門、業務部門、IT部門と対話し、経営・事業課題の整理からAI戦略の策定、業務改革、PoC、本番導入、現場定着までを一貫してリードしていただきます。 経営上の重要テーマと現場の業務課題を結び付け、ビジネス価値と技術的な実現性の両面から、AIを活用した変革を推進する役割です。 具体的には ① AI・DX戦略の策定 経営戦略や事業課題を踏まえ、AIを活用して優先的に取り組むテーマやユースケースを特定する 期待効果、実現可能性、投資対効果、リスクを整理し、AI活用方針や実行ロードマップを策定する AIガバナンス、データ活用、セキュリティ、組織体制など、全社的なAI活用に必要な方針・ルールの整備を支援する 業務、データ、既存システムを整理し、将来像を見据えた業務・システムアーキテクチャを設計する ② 提案・プロジェクト立ち上げ パートナーやマネージャーと連携し、顧客課題の仮説整理、提案方針の検討、提案書の作成を行う クライアントへの提案プレゼンテーションやディスカッションを通じて、プロジェクトの目的、スコープ、成果指標、進め方を具体化する 経営層や各部門との対話から潜在的な課題を捉え、新規プロジェクトや追加支援の提案につなげる ③ 業務改革・BPR 生成AIやAIエージェントの導入を前提に、既存の業務プロセス、役割分担、意思決定方法を分析する 単純なシステム置換ではなく、業務の廃止・統合・自動化、人とAIの役割分担を含む新たな業務プロセスを設計する 業務部門や利用者との合意形成、運用ルールの策定、教育・展開を行い、導入後の定着まで支援する 導入効果を可視化し、継続的な業務改善や対象領域の拡大につなげる ④ PoCから本番導入までの一気通貫支援 現行業務やシステムを分析し、課題、要求事項、制約、期待効果を整理する LLM、RAG、AIエージェントなどを活用したPoCを企画し、ユースケース、評価指標、検証計画を策定する 業務要件、本番要件、業務フロー、ロードマップ、運用計画など、プロジェクトに必要な成果物を作成する エンジニアと連携して技術的な論点や選択肢を整理し、PoC、本番開発、導入、運用改善までを推進する ⑤ プロジェクトマネジメント プロジェクト計画を策定し、進捗、課題、品質、コスト、リスクを管理する 経営層、事業部門、業務部門、IT部門、開発チームなど、複数のステークホルダー間の認識をそろえる 重要な論点や選択肢を構造化し、クライアントの意思決定を支援する 検証結果、導入効果、今後の打ち手を整理し、経営層やプロジェクト関係者へ報告する ⑥ サービス・事業への知見還元 案件で得た業務知見や導入プロセスを、方法論、テンプレート、ナレッジとして蓄積する 複数案件に共通する課題を抽出し、共通基盤、自社プロダクト、新たなコンサルティングサービスの企画・改善につなげる 最新のAI技術や活用事例を調査し、提案やプロジェクトの高度化に反映する プロジェクト例 全社的な生成AI活用に向けたAI戦略、ガバナンス、導入ロードマップの策定 AIエージェント導入を前提としたバックオフィス業務のBPR AIを活用した実装・テスト自動化によるWebサービス基盤のモダナイゼーション 需要予測AIを活用した小売店舗の発注業務最適化 ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせた給与計算業務の自動化 業界や技術領域を限定せず、AIを経営戦略や事業変革、実際の業務プロセスへ組み込むプロジェクトを手掛けています。 このポジションの魅力 経営課題からAI戦略を描ける 個別のAIツール導入ではなく、クライアントの経営・事業課題を起点に、AIをどこに活用し、どのような成果を目指すかを設計します。経営層と対話しながら、全社戦略や事業変革に関わる経験を積めます。 戦略を実装・成果までつなげられる 戦略やロードマップを策定して終わるのではなく、業務改革、PoC、本番導入、現場定着まで一貫して携わります。自ら描いた構想が実際の業務で使われ、成果につながるところまで見届けられます。 AI前提の業務改革を実践できる 既存業務の一部を効率化するだけでなく、人とAIの役割分担や意思決定方法まで見直し、AI前提のオペレーションを設計します。生成AIやAIエージェントを企業変革につなげる実践知を得られます。 ビジネスと技術の両面を磨ける 経験豊富なエンジニアやテクニカルフェローと協働し、AI、データ、クラウド、セキュリティ、アーキテクチャへの理解を深められます。PMやコンサルタントとしての経験を生かしながら、技術的な実現性まで踏まえて意思決定できる人材を目指せます。 案件の知見を次の事業につなげられる プロジェクトで得た知見を納品して終わりにせず、方法論、共通基盤、プロダクト、社内ナレッジとして蓄積します。自身の仕事が、次の案件や新たな事業を加速させる資産として残ります。 経営や事業づくりへキャリアを広げられる 将来的には、AIコンサルティング部門の責任者、プロダクト責任者、自社事業の責任者、投資先企業のCxO、グループ内での起業など、コンサルタントの枠を越えたキャリアを目指せます。 利用ツール・開発環境 案件に応じて最適な技術やツールを選定しており、特定の技術スタックには限定していません。 AI Tools：Claude、ChatGPT、Gemini Development Tools：Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Replit、Amazon Bedrock、Playwright Collaboration：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace 応募要件 【必須（MUST）】 ※下記、いずれかの経験をお持ちの方 ※ITやコンサル未経験の方も歓迎しています。 ※AI・LLMを活用したプロジェクトの実務経験は必須ではありません。 論理的思考力、課題解決能力を有する方・コミュニケーション力 素直さ・愛嬌を兼ね備え、社内外から信頼される方 SIer、コンサルティングファーム、事業会社などにおけるITプロジェクトの推進経験 業務課題を構造化し、システム要件や業務改善施策に落とし込んだ経験 顧客折衝を含む、要件定義からシステム導入までの経験 【歓迎（WANT）】 SIer／コンサルティングファームにおけるプロジェクトマネージャー、プロジェクトリーダーの経験 複数のステークホルダーを巻き込み、プロジェクトをリードした経験 ITコンサルタント、業務コンサルタント、プリセールス、ソリューションアーキテクトの経験 提案書作成、プレゼンテーション、案件獲得に関わった経験 DX戦略、IT戦略、AI戦略、システム構想策定の経験 経営層や事業責任者に対する提案、報告、意思決定支援の経験 業務改革、BPR、システム刷新、クラウド移行などのプロジェクト経験 LLM、RAG、AIエージェントなどを活用した企画、PoC、導入経験 AIガバナンス、セキュリティ、データガバナンス、運用設計に関する経験 アジャイル開発やプロダクトマネジメントの経験 求める人物像 生成AIや新しいテクノロジーを自ら学び、顧客価値につなげる意欲 顧客の経営、事業、業務を理解し、本質的な課題を構造化できる方 個別の技術導入にとどまらず、事業成果から逆算して戦略や施策を考えられる方 提案や計画だけでなく、実装・導入・定着まで責任を持って取り組める方 ビジネスと技術の間に立ち、双方の認識をそろえながらプロジェクトを推進できる方 多様なステークホルダーを巻き込み、合意形成や意思決定を前に進められる方 不確実な状況でも仮説を立てて検証し、柔軟に方向修正できる方 新しいAI技術を積極的に学び、顧客の業務改革や事業成果につなげたい方 個別案件で得た知見を、組織、サービス、プロダクトの成長に還元したい方 続きを見る
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戦略コンサルタント｜全社戦略・新規事業・M&Aで経営の意思決定をリード
採用背景 私たちが掲げるビジョンは、「企業のオペレーションをAI前提で再定義し、実装し切る」こと。 経営アジェンダの定義からAIネイティブな実装までを一気通貫で担う戦略コンサルティングを提供しています。 CxO層と向き合う戦略レイヤーの議論はもちろん、まだ世にない仕組みをAIで実装するところまでやりきる——そんな次世代のコンサルティングを追求しています。 5年で売上300億円・1,000名という垂直立ち上げに挑んでおり、現在、その土台を共に築き、推進していく創業メンバーを求めています。 特に足元では、CxO層からの戦略案件のご相談が急増しており、これをリードする仲間を積極採用中です。 仕事内容 戦略コンサルタントとして、クライアントの経営層と向き合い、全社戦略・成長戦略・事業ポートフォリオといった経営アジェンダの検討から、その実行支援までを担っていただきます。 案件のテーマはAI活用に限りません。全社横断のマーケティング戦略、次の成長の柱となる新規事業領域の探索、新市場・事業への参入戦略、M&A戦略の策定など、経営の意思決定そのものが対象です。そのうえで、実行フェーズで必要になれば、社内のDeployment Strategistやエンジニアと組んで実装まで踏み込めるのが弊社の特徴です。 【具体的には】 ① 経営課題の解決 元Yahoo!社長の小澤や戦略ファーム出身マネージャーと近い距離で企業戦略の検討に参画し、提案・デリバリーの中核を担う 経営層との議論を通じて解くべき論点を定義し、全社戦略・成長戦略・事業ポートフォリオの方針を検討する 市場・競合・自社のリサーチと分析から仮説を立て、経営の意思決定に足る根拠まで詰める 全社戦略・成長戦略から、マーケティング戦略、新規事業領域の探索、M&A戦略まで、テーマに応じた検討をリードする ② 提案・営業活動への参画 マネージャー・パートナーと連携した提案書作成、提案プレゼンテーション クライアントCxOとの リレーション構築を通じて、次に解くべき経営アジェンダを掘り起こす ③ プロジェクト推進 資料作成・WS設計・クライアント報告をプロジェクトの中核として完遂 論点・進捗・品質を管理し、クライアントの意思決定を前に進める 経験に応じて、チームのマネジメントや若手メンバーの育成も担う ④ 実行フェーズへの伴走 策定した戦略を実行計画・KPIに落とし、クライアントの現場が動き出す状態まで設計する 施策の実行状況をモニタリングし、想定と実績のギャップに応じて打ち手を修正する プロジェクト例 全社横断のマーケティング戦略の策定 次の成長の柱を担う、新規事業領域の探索 新市場・新規事業への参入戦略／成長戦略の策定 M&A戦略の策定 AI活用をテーマとする案件もありますが、それに限らず、経営の意思決定が必要なテーマを幅広く手掛けています。 仕事の魅力 戦略を描いて終わるのではなく、戦略策定から実装までを一気通貫でやりきることで、中期的に企業価値貢献に携われる 創業メンバーとして事業・組織を作る経験：現在はまだ20名規模。5年後に売上300億・1,000人規模の組織を目指す中で、ルールを「作る側」として参画可能 Yahoo!を率いた小澤をはじめとする「本物の事業家」との毎日の協働：トップレベルの技術力を持つ開発メンバーや、百戦錬磨の経営陣と日々直接議論しながら、単なるアドバイザリーを超えて「自ら事業を動かす」感覚を日常的に味わえる Boost Capital含むグループエコシステム内での起業、投資先・買収先でのCxO、企業買収・事業づくりへの参画など、ファンド／投資関連会社だからこそのキャリア 顧客のプロジェクトマネジメントだけでなく、自社のAIプロダクトマネジメントや、AI時代のコンサルティングファームの事業運営／組織開発などにも、「創業メンバーだからこそ」深く関われる環境 AI・経営人材になるための教育機会：業界屈指のエンジニアによるAI研修、起業講座、業界トップの方を招いた勉強会などを月1回以上実施 キャリアトラック Boost Capitalグループのエコシステムをフル活用し、個人の成果と志向に合わせた「拡張するキャリア」を提供します。 経営・マネジメント（CxO派遣／参画）： 自社の組織マネジメントに加えて、Boost Capitalの投資先企業や買収先企業へ、CxO（CEO／COO／外部取締役等）として派遣・出向し、実業の経営をリードするパス スペシャリスト（パートナー／エキスパート）： 特定産業のAI変革における第一人者として、数億〜数十億規模の大型案件をリード。AIと戦略の掛け算で、業界のスタンダードを塗り替えるシニアパートナーへの道 起業・社内新規事業（インキュベーション）： コンサルティングを通じて蓄積したナレッジをもとに、社内での新規事業立ち上げを主導。あるいは、Boost Capitalの出資・支援を受け、独立した起業家として挑戦するパス 応募要件 【必須（MUST）】 ※下記A・Bのいずれかに該当する方 A. 戦略コンサルティングファーム、または総合コンサルティングファームの戦略案件における実務経験1年以上 B. 事業会社の経営企画・事業開発・M&A等において、経営アジェンダに関わる実務経験3年以上 ※A・B共通 仮説思考・論点設計に基づく、構造化された資料の作成能力 経営アジェンダに本気で向き合いたいという強い意欲 【歓迎（WANT）】 プロジェクトリード経験 新規事業開発／M&Aプロジェクトの経験 事業会社での経営企画・事業開発経験 求める人物像 当事者意識（Ownership）：「誰かがやるだろう」ではなく、自分が事業を勝ちに導くという強い責任感を持てる方 越境する好奇心（Curiosity）：ビジネスとテクノロジーの壁を自ら取り払い、未知の領域を学び続けることを厭わない方 完遂力（Commitment）：正解がない、あるいは利害が割れる「修羅場」においても、粘り強くステークホルダーを巻き込み、結果が出るまで逃げない方 自律駆動（Self-Driven）：指示を待つのではなく、自ら問いを立てて動き、周囲をポジティブに巻き込める方 求人で迷われている方へ 以下を目安にご検討ください。 経営アジェンダ・全社戦略から関わりたい方 → 本ポジション（戦略コンサルタント） 業務課題を起点に、AI戦略の策定から導入・現場定着までをリードしたい方 → Deployment Strategist 実装まで自ら手を動かし、顧客の現場でAIプロダクトを作りたい方 → FDE／アソシエイトFDE まずは幅広く経験を積みたい方 → アソシエイト 続きを見る
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AIエンジニア
仕事内容 AIソフトウェアエンジニアとして、クライアントの現場課題を理解し、AIを活用した業務自動化・高度化に向けたプロトタイピングや実装支援を担当していただきます。 入社後は、上位メンバーやプロジェクトリードの支援を受けながら、現場ヒアリング、課題整理、AIを活用した仮説検証、PoC開発、本番実装の一部を担い、実践を通じて「本当に使われるAIソフトウェア」をつくる力を身につけていただきます。 具体的には ① 現場実装と要件定義支援（Forward Deployment） ・クライアントの現場担当者・業務責任者との打ち合わせに同席し、業務内容や課題の理解を深める ・上位メンバーの支援を受けながら、AIで自動化・高度化できる業務領域の整理を行う ・顧客課題に対して、AI APIや既存モデルを活用した簡易プロトタイプ・PoCを開発する ・プロトタイプをもとに、現場での使いやすさや業務適合性を検証する ・本番実装に向けた機能開発、テスト、改善対応を担当する ・現場で実際に使われるAIソフトウェアに必要な要件や改善点を、開発チームと連携しながら整理する ② ソフトウェアの資産化（Product & Infrastructure） ・複数案件で共通して発生する課題や実装パターンを整理する ・再利用可能なモジュール、テンプレート、開発基盤の整備を支援する ・LLMOps、評価パイプライン、開発自動化など、AIネイティブな開発プロセスの構築に関わる ・社内ナレッジや開発ノウハウをドキュメント化し、チーム内で再利用しやすい形に整える ・プロジェクトで得られた知見を、今後のプロダクト化・基盤化につなげるための情報整理を行う ③ AI最新技術の検証・実装（R&D） ・最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェントなどの技術動向を調査する ・具体的な事業課題に対して、新しいAI技術が活用できるかを検証する ・小規模な検証実装やサンプル開発を通じて、技術の有用性を確認する ・Cursor、Claude Code等の開発支援AIを活用し、開発効率を高める取り組みに参加する ・新しい開発手法やAIツールの活用方法をチーム内に共有し、開発生産性の向上に貢献する 単なる受託開発や指示された機能実装にとどまらず、現場の課題を理解し、AI技術を用いて価値あるソフトウェアに落とし込む経験を積むことができます。将来的には、要件定義、技術選定、設計、顧客折衝、プロジェクト推進まで担えるAIソフトウェアエンジニアを目指していただくポジションです。 プロジェクト例 AI検証を活用したWebサービスの基盤刷新プロジェクト 親会社のVCファンド「Boostキャピタル」が買収した企業のWebサービスを対象に、レガシーフレームワークからモダンフレームワークへ段階的に移行するプロジェクトです。 新旧アプリケーションを並行稼働させながら、画面表示・APIレスポンスの挙動差分を継続的に検証。AIを活用して実装およびテスト自動化、バグ検知を効率化することで、開発工数と期間を大幅に削減しました。 単なるリプレイスではなく、事業継続性・品質担保・開発生産性の向上を同時に追求する、技術難易度の高いモダナイズ案件です。 需要予測AIで解く、駅ナカ小売の発注最適化プロジェクト 大手鉄道会社グループの駅ナカ小売店では、商品の発注量が長年、現場のベテラン社員の経験と勘に依存していました。 一方で、廃棄量削減を重視すると欠品が増え、売上最大化を重視すると廃棄が増えるというジレンマがありました。 本プロジェクトでは、欠品が発生していなかったと仮定した際の理想的な売上をAIにより推定し、2週間程度で高精度の予測を実現しました。 現場業務に深く入り込み、AIを実際の意思決定に組み込んでいくプロジェクトです。 給与計算業務のAIエージェント化プロジェクト 大手飲料メーカー関連会社における給与計算業務を、AIエージェントによって自動化するプロジェクトです。給与計算は、会社ごとの制度、雇用形態、勤怠データ、手当、控除、例外処理などが複雑に絡む業務です。 本プロジェクトでは、業務フローを分解し、ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせることで、複雑な判断や確認作業を自動化。約80%の業務自動化を実現し、担当者の作業工数を大幅に削減しました。 AIを実際の業務プロセスに組み込み、属人化の解消と業務効率化に直結させるプロジェクトです。 当社の魅力 成長を約束する仕組みではなく、成長が起きる現場を用意しています！ AIを使い倒して成果に変える Claude Code、Cursor、Codex などの開発支援AIを全員が日常的に活用。個人の生産性ではなく、案件の成果やプロダクトのアウトカムに直結させる使い方を磨きながら、AI時代の開発フローそのものを更新していきます。 案件が、資産になる 「納品して終わり」ではなく、書いたコードや設計が、自社の共通基盤・プロダクト・ナレッジとして蓄積されていく。あなたの仕事が次の事業を加速させる資産になる手応えが、エンジニアとしての確かな自信を育てます。 キャリアがさらに広がる Boostキャピタルのエコシステムを活かし、エンジニアの枠を越えたキャリアを全力で支援します。会社の成長とともに、自社プロダクトのCTO、投資先のCxO、グループ内での起業といった道も広がっていく想定です。 技術的な相談ができる環境 技術顧問としては、一休、Yahoo、メルカリ、GREEなどでCTOやVPoEを担ってきた日本を代表するエンジニアリングリーダーたちがテクニカルフェローと参画しています。 このポジションで得られる経験 AIを業務プロセスに組み込み、実際に使われるソフトウェアとして形にする経験 Forward Deployment型の開発現場で、顧客課題の理解から実装・検証までを学ぶ経験 Webアプリケーション、クラウド、AI開発支援ツールを組み合わせた実践的な開発経験 プロトタイピング、テスト自動化、PoC、本番実装に至る開発プロセスの基礎経験 案件で得た知見をモジュール、基盤、社内ナレッジとして資産化する経験 AI時代の開発フローを、実務を通じて身につける経験 DEV TOOLS 案件によって使う技術は変わりますが、ここに挙げているのは日常的に共通して使う基本的なツールです。案件に応じて最適な技術を選定するため、特定スタックに縛られず幅広く技術に触れていける環境です。 AI TOOLS：Claude、ChatGPT、Gemini DEV TOOLS：Claude Code、Codex、Copilot、Replit、Bedrock、Playwright COLLABORATION：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace 応募要件 【必須（MUST）】 クラウドプラットフォーム（AWS、Google Cloud、Azure）が提供するサービスを組み合わせ、Webアプリケーションを開発した経験（言語不問）・チームでの開発経験 新しい技術やAI領域に関心を持ち、学びながら取り組める方 （現時点でAIに関する知見、経験は不問） 【歓迎（WANT）】 モダンなエンジニアリングプラクティスの実践 CI/CD、コードレビュー、テスト自動化、Observabilityの導入経験 アーキテクチャ設計・高度な技術知見 スケーラブルな設計、マイクロサービス、API設計（REST／GraphQL）、パフォーマンスチューニング AI・LLMの実装経験 RAG、エージェント、LLMOps、プロンプトエンジニアリング等の実務活用経験 顧客現場でのデリバリー・伴走経験（FDE／プリセールス／ITコンサル等） 顧客と直接向き合い、プロトタイピングから本番導入、運用まで一貫してリードした経験 「資産化・プロダクト化」への意識と実績 案件固有の開発で終わらせず、共通基盤化、モジュール化、または社内ツールの開発など、開発効率を構造的に改善した経験 求める人物像 ものづくりへの真摯な姿勢：技術への探究心と、実装への責任感を持ち、細部までこだわり抜き、手を動かして設計・実装すること自体に価値を感じる方 "コードを書く人"を超えた視点：事業や業務理解を大切にし、抽象的な課題を、コードとアーキテクチャに落とすことが得意な方 自走力と協調性の両立：チームとのコミュニケーションを大切にしながらも、不確実な環境で自ら考え動ける方 継続的な学習習慣：AI・クラウド・DevOpsなど、日々進化する新しい技術を学び続けることを楽しめる方 事業成長へのコミット：エンジニアの枠を超えて、サービス創造や事業そのものの成長に関わっていきたい方 続きを見る
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AIシニアエンジニア
仕事内容 AIソフトウェアエンジニアとして、クライアントの現場課題を深く理解し、AIを活用した業務自動化・高度化に向けた要件定義、プロトタイピング、本番実装、改善までを一貫して担っていただきます。あわせて、プロジェクトにおける技術面のリードとして、技術方針の整理、設計判断、実装品質の担保、開発メンバーへの技術的な支援・レビューにも関わっていただきます。 本ポジションでは、単に仕様に沿って開発するだけではなく、クライアントの現場に入り込み、「どの業務にAIを適用すべきか」「どのような形であれば実際に使われるか」を見極めながら、AIソフトウェアとして価値に落とし込むことが求められます。そのうえで、プロジェクト内の技術的な論点を整理し、実装方針やアーキテクチャの方向性を示しながら、チームとして成果を出す役割を期待します。 また、個別案件で得られた知見や実装パターンを、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへと昇華させることで、継続的に価値を生み出せる開発体制づくりにも関わっていただきます。 具体的には ① 現場実装と要件定義（Forward Deployment） クライアントの現場担当者・業務責任者との対話を通じ、AIで自動化・高度化すべき業務を特定する 現場の業務フローや課題を整理し、AIソフトウェアとして実装すべき要件を定義する 顧客課題に対して、AI APIやLLM、各種AI技術を活用した高速プロトタイピングを行う PoCを通じて仮説検証を行い、実際の業務利用を見据えた改善・設計に反映する エンタープライズ品質を意識した本番実装、テスト、運用改善を推進する 実装方針やアーキテクチャの選定にあたり、選定理由・トレードオフ・想定リスクを整理し、クライアントおよびチームに対して技術的に説明可能な状態を保つ 現場で継続的に使われるAIソフトウェアにするため、利用者のフィードバックをもとに改善を行う ② ソフトウェアの資産化（Product & Infrastructure） 複数案件から抽出された共通課題や実装パターンを整理し、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへ転換する LLMOps、評価パイプライン、開発自動化など、AIネイティブな開発プロセスの設計・構築に関わる 個別開発にとどまらず、組織として再利用できる技術資産・社内ナレッジを整備する プロジェクトで得られた知見を開発標準やテンプレートに反映し、チーム全体の開発生産性向上に貢献する 将来的なプロダクト化やスケールを見据えたアーキテクチャ設計・技術選定を行う プロジェクト横断で再利用できる技術資産を意識し、品質・拡張性・保守性の観点から実装をリードする ③ AI最新技術の社会実装（R&D） 最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェント等の技術を調査・検証し、具体的な事業課題への適用可能性を見極める 新しいAI技術を活用したPoCやプロトタイプを設計・実装する 検証結果をもとに、実案件への導入可否や実装方針を整理する Cursor、Claude Code等の開発支援AIを活用し、次世代の開発生産性を追求する 技術検証で得られた知見をチームに共有し、開発プロセスや技術選定の改善につなげる 本ポジションでは、AI技術を使った開発力に加え、現場課題を構造化する力、クライアントと対話しながら要件を具体化する力、実装したソフトウェアを継続的に使われる形へ改善していく力が求められます。 新しい技術にキャッチアップしながら、AI特有のリスク（プロンプトインジェクション、データ・個人情報の取り扱い、LLM APIコスト等）も踏まえた設計判断や、チームが技術的に安心して頼れる存在となり、プロジェクトでの開発・実装を前に進める役割も期待します。 個別案件の開発に閉じず、現場で得た知見をプロダクト・基盤・開発プロセスへと還元しながら、AIソフトウェアの社会実装をしていただくポジションです。 プロジェクト例 ① AI検証を活用したWebサービスの基盤刷新プロジェクト 親会社のVCファンド「Boostキャピタル」が買収した企業のWebサービスを対象に、レガシーフレームワークからモダンフレームワークへ段階的に移行するプロジェクトです。 新旧アプリケーションを並行稼働させながら、画面表示・APIレスポンスの挙動差分を継続的に検証。AIを活用して実装およびテスト自動化、バグ検知を効率化することで、開発工数と期間を大幅に削減しました。 単なるリプレイスではなく、事業継続性・品質担保・開発生産性の向上を同時に追求する、技術難易度の高いモダナイズ案件です。 ② 需要予測AIで解く、駅ナカ小売の発注最適化プロジェクト 大手鉄道会社グループの駅ナカ小売店では、商品の発注量が長年、現場のベテラン社員の経験と勘に依存していました。 一方で、廃棄量削減を重視すると欠品が増え、売上最大化を重視すると廃棄が増えるというジレンマがありました。 本プロジェクトでは、欠品が発生していなかったと仮定した際の理想的な売上をAIにより推定し、2週間程度で高精度の予測を実現しました。現場業務に深く入り込み、AIを実際の意思決定に組み込んでいくプロジェクトです。 ③ 給与計算業務のAIエージェント化プロジェクト 大手飲料メーカー関連会社における給与計算業務を、AIエージェントによって自動化するプロジェクトです。給与計算は、会社ごとの制度、雇用形態、勤怠データ、手当、控除、例外処理などが複雑に絡む業務です。 本プロジェクトでは、業務フローを分解し、ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせることで、複雑な判断や確認作業を自動化。約80%の業務自動化を実現し、担当者の作業工数を大幅に削減しました。AIを実際の業務プロセスに組み込み、属人化の解消と業務効率化に直結させるプロジェクトです。 当社の魅力 成長を約束する仕組みではなく、成長が起きる現場を用意しています！ AIを使い倒して成果に変える Claude Code、Cursor、Codex などの開発支援AIを全員が日常的に活用。個人の生産性ではなく、案件の成果やプロダクトのアウトカムに直結させる使い方を磨きながら、AI時代の開発フローそのものを更新していきます。 案件が、資産になる 「納品して終わり」ではなく、書いたコードや設計が、自社の共通基盤・プロダクト・ナレッジとして蓄積されていく。あなたの仕事が次の事業を加速させる資産になる手応えが、エンジニアとしての確かな自信を育てます。 キャリアがさらに広がる Boostキャピタルのエコシステムを活かし、エンジニアの枠を越えたキャリアを全力で支援します。会社の成長とともに、自社プロダクトのCTO、投資先のCxO、グループ内での起業といった道も広がっていく想定です。 技術的な相談ができる環境 技術顧問としては、一休、Yahoo、メルカリ、GREEなどでCTOやVPoEを担ってきた日本を代表するエンジニアリングリーダーたちがテクニカルフェローと参画しています。 DEV TOOLS 案件によって使う技術は変わりますが、ここに挙げているのは日常的に共通して使う基本的なツールです。案件に応じて最適な技術を選定するため、特定スタックに縛られず幅広く技術に触れていける環境です。 AI TOOLS：Claude、ChatGPT、Gemini DEV TOOLS：Claude Code、Codex、Copilot、Replit、Bedrock、Playwright COLLABORATION：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace 応募要件 【必須（MUST）】 クラウドプラットフォーム（AWS、Google Cloud、Azure）が提供するサービスを組み合わせ、Webアプリケーションを開発した経験（言語不問）・チームでの開発経験 新しい技術やAI領域に関心を持ち、学びながら取り組める方 （現時点でAIに関する知見、経験は不問） 【歓迎（WANT）】 モダンなエンジニアリングプラクティスの実践 CI/CD、コードレビュー、テスト自動化、Observabilityの導入経験 アーキテクチャ設計・高度な技術知見 スケーラブルな設計、マイクロサービス、API設計（REST／GraphQL）、パフォーマンスチューニング AI・LLMの実装経験 RAG、エージェント、LLMOps、プロンプトエンジニアリング等の実務活用経験 顧客現場でのデリバリー・伴走経験（FDE／プリセールス／ITコンサル等） 顧客と直接向き合い、プロトタイピングから本番導入、運用まで一貫してリードした経験 「資産化・プロダクト化」への意識と実績 案件固有の開発で終わらせず、共通基盤化、モジュール化、または社内ツールの開発など、開発効率を構造的に改善した経験 求める人物像 ものづくりへの真摯な姿勢：技術への探究心と、実装への責任感を持ち、細部までこだわり抜き、手を動かして設計・実装すること自体に価値を感じる方 "コードを書く人"を超えた視点：事業や業務理解を大切にし、抽象的な課題を、コードとアーキテクチャに落とすことが得意な方 自走力と協調性の両立：チームとのコミュニケーションを大切にしながらも、不確実な環境で自ら考え動ける方 継続的な学習習慣：AI・クラウド・DevOpsなど、日々進化する新しい技術を学び続けることを楽しめる方 事業成長へのコミット：エンジニアの枠を超えて、サービス創造や事業そのものの成長に関わっていきたい方 続きを見る
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AssociateFDE（Forward Deployed Engineer）
仕事内容 Associate Forward Deployed Engineerとしてクライアントの現場課題を理解し、AIを活用した業務の自動化・高度化に向けて、課題整理、プロトタイピング、本番実装、導入後の改善までを担当していただきます。 プロジェクトリードやチームメンバーと連携しながら、顧客との対話と技術検証を繰り返し、実際の業務で継続的に使われるAIソフトウェアをつくるポジションです。 将来的には、要件定義、技術選定、アーキテクチャ設計、顧客折衝、プロジェクト推進などへ担当領域を広げ、プロジェクトを技術面からリードすることを期待しています。 【具体的には】 ① 現場課題の整理・要件具体化 クライアントとの対話や業務分析を通じて、業務フローや課題を理解し、AIを活用できる領域を整理する プロジェクトリードや開発チームと連携し、顧客課題を実装可能な要件や機能に落とし込む ② プロトタイピング・本番実装 LLM、RAG、AIエージェントなどを活用したプロトタイプやPoCを開発し、技術的な実現性と業務上の有効性を検証する 利用者からのフィードバックをもとに機能開発、テスト、改善を行い、本番導入や運用定着を支援する ② 技術資産化・AI技術の検証 案件で得られた知見や実装パターンを整理し、再利用可能なモジュール、テンプレート、社内ナレッジとして蓄積する 最新のAI技術や開発支援ツールを検証し、LLMOps、評価、開発自動化などの開発プロセス改善に取り組む 単に指示された機能を開発するのではなく、顧客の業務を理解し、課題整理から実装・改善まで携わることで、「現場で本当に使われるAIソフトウェア」をつくる力を身につけていただきます。 プロジェクト例 AIを活用した実装・テスト自動化による、Webサービス基盤のモダナイゼーション 需要予測AIを活用した、駅ナカ小売店舗における発注業務の最適化 ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせた、給与計算業務の自動化 など 業界や技術領域を限定せず、AIを実際の業務プロセスや意思決定に組み込むプロジェクトを手掛けています。 このポジションの魅力 私たちは、成長を約束するのではなく、実践を通じて成長できる環境を用意しています。 FDEとして独り立ちするまでの伴走体制 案件にはプロジェクトリードや先輩エンジニアとともにアサインされ、設計・実装のレビューを受けながら実務経験を積めます。実案件を通じて、FDEに必要な課題整理力や顧客対話力を段階的に身につけられる環境です。 AIを成果につなげる開発環境 Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを、全員が日常的に活用しています。単なる個人の生産性向上にとどまらず、案件の成果やプロダクトの価値につなげる使い方を実践しながら、AI時代の開発フローそのものをつくっていけます。 開発したものが、会社の資産になる 案件ごとに納品して終わるのではなく、開発したコードや設計、知見を共通基盤、プロダクト、ナレッジとして蓄積します。自身の仕事が次の案件や事業を加速させる資産として残るため、継続的な価値を生み出す実感を得られます。 エンジニアの枠を越えてキャリアを広げられる Boost Capitalのネットワークを活かし、将来的にはSenior FDEやテックリードに加え、自社プロダクトのCTO、投資先企業のCxO、グループ内での起業など、幅広いキャリアを目指せます。 経験豊富な技術リーダーに相談できる 一休、Yahoo、メルカリ、GREEなどでCTOやVPoEを務めたエンジニアリングリーダーが、テクニカルフェローとして参画しています。設計や技術選定、キャリアについて、経験豊富なメンバーに相談しながら開発を進められる環境です。 開発環境 案件に応じて最適な技術を選定するため、特定の技術スタックには限定していません。 AI Tools：Claude、ChatGPT、Gemini Development Tools：Claude Code、Codex、Copilot、Replit、Amazon Bedrock、Playwright Collaboration：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace 応募要件 【必須要件】 目安として2年以上のシステム開発／ソフトウェア開発経験 AWS、Google Cloud、Azureなどのクラウドサービスを活用したWebアプリケーションの開発経験 チームでのソフトウェア開発経験 ※応募時点でのAI・LLM領域の実務経験は問いません。 【歓迎要件】 顧客と直接対話し、要件定義から本番導入・運用までを推進した経験 FDE、ITコンサルタント、プリセールス、ソリューションアーキテクトなどの経験 LLM、RAG、AIエージェント、LLMOpsなどの設計・実装経験 アーキテクチャ設計、API設計、CI/CD、テスト自動化、Observabilityなどの導入経験 共通基盤、ライブラリ、社内ツールなど、再利用可能な技術資産を構築した経験 求める人物像 新しい技術やAI領域に関心を持ち、継続的に学びながら取り組める方 事業や業務を理解し、曖昧な課題を構造化してソフトウェアに落とし込める方 設計や提案だけでなく、自ら手を動かして実装することを大切にできる方 不確実な状況でも、周囲と連携しながら主体的にプロジェクトを進められる方 個別案件に閉じず、技術や知見を組織の資産として残したい方 エンジニアリングを通じて、事業やサービスの成長に関わりたい方 求人で迷われている方へ 顧客の現場に入り、課題整理から実装までを担いたい方 → 本ポジション（アソシエイトFDE） すでに要件定義から本番導入までを一人でリードできる方 → FDE 顧客先での折衝よりも、プロダクト開発や共通基盤づくりに集中したい方 → AIエンジニア 続きを見る
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FDE（Forward Deployed Engineer）
仕事内容 Forward Deployed Engineerとして、顧客との課題設定から技術設計・実装をリードし、プロジェクト全体の技術品質やメンバー支援まで担うポジションです。クライアントの業務課題を深く理解し、AIを活用したソフトウェアの要件定義、プロトタイピング、本番実装、導入後の改善までを一貫して担当していただきます。 また、プロジェクトの技術面をリードするとともに、案件で得た知見や実装を共通基盤やプロダクトへ還元し、組織全体の開発力向上にも取り組んでいただきます。 【具体的には】 ① 現場実装・プロジェクト推進 クライアントへのヒアリングや業務分析を通じて、AIで解決すべき課題を特定し、実装可能な要件へ落とし込む LLM、RAG、AIエージェントなどを活用したプロトタイプやPoCを開発し、検証結果や利用者のフィードバックをもとに本番導入・改善を進める 品質、セキュリティ、拡張性、コストなどを踏まえて技術方針やアーキテクチャを設計し、レビューや技術支援を通じてプロジェクトを推進する ② ソフトウェア・技術資産の共通化 案件で得られた知見や実装パターンを、再利用可能なモジュール、共通基盤、テンプレート、プロダクトへ転換する LLMOps、評価パイプライン、モニタリング、開発自動化などを整備し、開発品質と生産性の向上に取り組む ③ AI技術の検証・社会実装 最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェントなどを調査・検証し、事業課題への適用可能性や導入方針を整理する Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを活用し、AIネイティブな開発プロセスの構築・改善を進める プロジェクト例 AIを活用した実装・テスト自動化による、Webサービス基盤のモダナイゼーション 需要予測AIを活用した、駅ナカ小売店舗における発注業務の最適化 ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせた、給与計算業務の自動化 など 業界や技術領域を限定せず、AIを実際の業務プロセスや意思決定に組み込むプロジェクトを手掛けています。 このポジションの魅力 私たちは、成長を約束するのではなく、実践を通じて成長できる環境を用意しています。 AIを成果につなげる開発環境 Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを、全員が日常的に活用しています。単なる個人の生産性向上にとどまらず、案件の成果やプロダクトの価値につなげる使い方を実践しながら、AI時代の開発フローそのものをつくっていけます。 開発したものが、会社の資産になる 案件ごとに納品して終わるのではなく、開発したコードや設計、知見を共通基盤、プロダクト、ナレッジとして蓄積します。自身の仕事が次の案件や事業を加速させる資産として残るため、継続的な価値を生み出す実感を得られます。 エンジニアの枠を越えてキャリアを広げられる Boost Capitalのネットワークを活かし、社内の技術組織を率いるVPoE・CTOに加え、自社プロダクトの事業責任者、投資先企業のCxO、グループ内での起業など、実装力を起点に経営へ踏み出すキャリアを目指せます 経験豊富な技術リーダーに相談できる 一休、Yahoo、メルカリ、GREEなどでCTOやVPoEを務めたエンジニアリングリーダーが、テクニカルフェローとして参画しています。設計や技術選定、キャリアについて、経験豊富なメンバーに相談しながら開発を進められる環境です。 開発環境 案件に応じて最適な技術を選定するため、特定の技術スタックには限定していません。 AI Tools：Claude、ChatGPT、Gemini Development Tools：Claude Code、Codex、Copilot、Replit、Amazon Bedrock、Playwright Collaboration：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace 応募要件 【必須要件】 次のA・Bのいずれかに該当する方を対象とします。 A. SIer・ITコンサルティング出身の方 ・5年以上のシステム開発（要件定義〜テスト・運用）におけるPMまたはPLとしての実務経験 ・顧客と直接対話し、業務課題をシステム要件に落とし込んだ経験 ・顧客やビジネスサイドとの折衝を含む、要件定義から本番導入・運用までのプロジェクト推進経験 B. ソフトウェアエンジニア出身の方 ・5年以上のシステム開発／ソフトウェアエンジニアリングの経験 ・AWS、Google Cloud、Azureなどのクラウドサービスを活用した、本番システムの設計・開発・運用経験 ・品質、セキュリティ、拡張性、コストを考慮したアーキテクチャ設計・技術選定をリードした経験 ・LLM、RAG、AIエージェントなどを活用したアプリケーションの設計・実装経験（商用・個人開発は問いません） 【歓迎要件】 FDE、ITコンサルタント、プリセールス、ソリューションアーキテクトなどの経験 テックリード、EMなど、メンバーの技術支援・レビュー・育成の経験 LLMOps（評価パイプライン、モニタリング、プロンプト管理など）の設計・運用経験 CI/CD、テスト自動化、Observabilityなどの開発基盤の整備・導入経験 共通基盤、ライブラリ、社内ツールなど、再利用可能な技術資産を構築した経験 エンタープライズ向けのセキュリティ・ガバナンス要件を踏まえた設計・導入経験 求める人物像 事業や業務を理解し、曖昧な課題を構造化してソフトウェアに落とし込める方 設計や提案だけでなく、自ら手を動かして実装することを大切にできる方 スピードと品質のバランスを取りながら、プロジェクト全体の技術品質に責任を持てる方 メンバーの成長支援や知見の共有を通じて、組織全体の開発力向上に貢献したい方 個別案件に閉じず、技術や知見を組織の資産として残したい方 エンジニアリングを通じて、事業やサービスの成長に関わりたい方 求人で迷われている方へ 以下を目安にご検討ください。 顧客の現場の課題解決のために、AIプロダクトの実装をしたい方 → 本ポジション（FDE） 顧客先での折衝よりも、プロダクト開発や共通基盤づくりに集中したい方 → AIエンジニア／AIシニアエンジニア 開発経験が2〜3年で、これからFDEを目指したい方 → アソシエイトFDE ITコンサル・プロジェクトマネジメントの経験をもとに、AI実装によるビジネス変革に関わりたい方 → Deployment Strategist 続きを見る
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リファラル採用
当社に関心をお寄せいただきありがとうございます。こちらは、当社社員からのご紹介でご興味をお持ちいただいた方向けの【リファラル応募窓口】です。ご紹介を通じてご応募いただく皆さまには、よりスムーズにご案内できるよう、専用のフローにて選考を進めさせていただきます。 ご応募の流れ 下記フォームより、簡単な情報とご紹介者名をご記入ください 採用担当よりご連絡差し上げ、カジュアル面談や選考のご案内をいたします ご状況に応じて、選考ステップやタイミングを柔軟にご相談させていただきます 続きを見る
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アソシエイト（戦略コンサルタント・Deployment Strategist ・ Forward Deployed Engineer ）
仕事内容 プロジェクトの実行メンバーとして、リサーチ・仮説構築・分析・資料作成を担当 戦略コンサルティング／Deployment Strategist／FDEの各領域に横断的にアサインされ、AI活用・新規事業開発・M&A・AI実装等のプロジェクトで実行を支援 コンサルタント・マネージャーと連携し、クライアント現場でのプロジェクト推進を支える ※ どの領域に進むかは、入社後のプロジェクト経験とご本人の志向を踏まえて決めていきます。入口の段階で決めていただく必要はありません。 仕事の魅力 創業期メンバーとして、急成長中の組織で事業・組織づくりを経験できる：現在はまだ20名規模。5年後に売上300億・1,000人規模の組織を目指す中で、ルールを「作る側」として若手から参画可能 戦略から AI実装まで幅広いプロジェクトに横断的に関わり、AI時代のコンサルタントとして幅広いキャリアの土台を作れる Yahoo!を率いた小澤をはじめとする「本物の事業家」との毎日の協働：トップレベルの技術力を持つ開発メンバーや、百戦錬磨の経営陣と日々直接議論しながら、若手のうちから「自ら事業を動かす」感覚を味わえる AI・経営人材になるための教育機会：業界屈指のエンジニアによるAI研修、起業講座、業界トップの方を招いた勉強会などを月1回以上実施 将来的にはBoost Capitalのエコシステムを活かしたCxO派遣・起業・PE／M&A投資機会など、ファンド／投資関連会社だからこそのキャリアに繋がる キャリアトラック 将来的には、Boost Capitalグループのエコシステムをフル活用し、個人の成果と志向に合わせた「拡張するキャリア」を提供します。アソシエイトから戦略コンサルタント／Deployment Strategist／FDEへの昇格にとどまらず、以下のパスが開けます。 経営・マネジメント（CxO派遣／参画）：自社の組織マネジメントに加えて、Boost Capitalの投資先企業や買収先企業へ、CxOとして派遣・出向するパス スペシャリスト（パートナー／エキスパート）：特定産業のAI変革における第一人者として、大型案件をリード 起業・社内新規事業（インキュベーション）：社内での新規事業立ち上げ、あるいはBoost Capitalの出資・支援を受けた独立起業家としての挑戦 応募要件 【必須要件】 ロジカルシンキング、構造化された資料の作成能力 AIを通じて企業の課題を解決したいという強い意欲 戦略・AI実装双方の領域を越境して学ぶ意欲 ※ コンサルティング業界の経験は問いません。職種未経験の方も歓迎します。 【歓迎要件】 コンサルティングファームでの実務経験2年以上（戦略・総合・IT問わず） AI活用プロジェクトの経験 新規事業開発／M&Aの経験 スタートアップでの実務経験 求める人物像 当事者意識（Ownership）：「誰かがやるだろう」ではなく、自分が事業を勝ちに導くという強い責任感を持てる方 越境する好奇心（Curiosity）：ビジネスとテクノロジーの壁を自ら取り払い、未知の領域を学び続けることを厭わない方 完遂力（Commitment）：正解がない、あるいは利害が割れる「修羅場」においても、粘り強くステークホルダーを巻き込み、結果が出るまで逃げない方 自律駆動（Self-Driven）：指示を待つのではなく、自ら問いを立てて動き、周囲をポジティブに巻き込める方 求人に迷われている方へ まずは幅広く経験を積みたい方 → 本ポジション（アソシエイト） 事業会社などでの業務経験があり、その知見を軸に上流から関わりたい方 → Deployment Strategist システム開発やPM、PL経験があり、実装まで担いたい方 → FDE／アソシエイトFDE 続きを見る
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