【正社員】AIオンボーディングエンジニア（事業統括部Applied AIグループ）

会社概要

コインチェックは、2014年より暗号資産取引サービスを提供し、現在では国内トップクラスのダウンロード数を誇るプラットフォームへと成長してきました。2025年現在、暗号資産は「デジタルアセット」としての認識が進み、単なる投資対象から、価値交換・証券化・新たな経済圏の基盤へと変容しつつあります。

私たちはこの社会的な変化を、サービスとして実装するテック集団です。マネックスグループの一員として、高いコンプライアンス水準を守りながらも、新規サービスの立ち上げやブロックチェーン領域への挑戦など、スタートアップ的なスピードと柔軟さをあわせ持つ独自のポジションにあります。

インフラ、セキュリティ、バックエンドといったプロダクトの基盤は、すべて自社開発。数秒単位で価格が動く世界においても、安定かつスケーラブルな体験を提供することは、シンプルながら極めて高度なチャレンジです。こうした技術的課題を楽しめる方が、金融やEC、SaaSなどさまざまな業界からジョインし、活躍しています。

コインチェックが求めているのは、「クリプトに詳しい方」だけではありません。「今は詳しくないけれど、社会構造を変える技術に携わりたい」「未知のドメインに挑戦したい」といった熱量を持つ方を歓迎しています。

私たちと一緒に、次の経済基盤を創り出しませんか？

配属部門について

Applied AIグループは、「AIの能力を業務で最大限発揮させられる環境を作ること」を目的としたチームです。AIツールを作ることだけではなく、AIに渡すべき社内コンテキストを整備し、情報をAPIで取得可能な状態にし、業務ワークフローをAIフレンドリーに設計すること、そしてそれらのアクションがAIのパフォーマンスに与える影響を定性・定量的に評価し、継続的なリソース投下の正当性を証明することで、事業におけるAI活用を促進することが主な業務です。「普通のことを普通に徹底的にやる」ことで、AIの成果を最大化することに取り組んでいます。

チーム構成▽
グループマネージャー（30代男性）1名
メンバー：（20〜30代男女）数名
※事業統括部内の少数精鋭チーム

募集背景

AIによる成果 = ①使えるAIの能力 × ②AIの能力の発揮度合い

①はOpenAI、Anthropic、Googleが日々改善してくれます。しかし②は、私たちの内部にしかない情報を、AIが理解できる形に整える「私たちの努力」なしには決して上がりません。全社的なAI活用基盤の構築を加速するため、この領域を専門とするメンバーを募集します。

本部門における課題

・情報にラベルがついていない
・情報がAPIでやり取りできる状態になっていない
・情報が一つの場所にまとまっていない
・情報が更新可能性が高い形式で整理されていない（PDF等で管理されており、AIにとってホワイトでない環境に置かれている）

これらの課題を解決し、AIが自律的に業務コンテキストを取得・活用できる環境を構築することが求められています。また、これらの課題解決の成果を、Ragas等の評価ライブラリを用いて評価し、継続的なリソース投下の正当性を証明することも、私たちの重要なミッションです。

現在進行中のプロジェクト

・coincheck-rules-central リポジトリの整備と利用促進: AI向けコンテキスト（業務ルール、組織情報、ビジネス要件）の構造化と各プロジェクトへの横展開
・MCPサーバ群の開発・運用: Slack、Jira、Confluence、社内DBからの情報を、AIエージェントが自律的に取得・加工できる仕組みの構築
・プロジェクト推進支援: 新規事業プロジェクトにおけるAI活用基盤の設計・運用（日報自動生成、進捗監視、成果物間のトレーサビリティ検証）
・Flow-to-Stockパイプライン: 動的情報（Slack/Jira）から静的マスタ（ドキュメント）への情報蒸留プロセスの自動化

主に担当していただくこと

・AIに渡すコンテキスト（業務ルール、組織情報、ビジネス要件）の構造化・メタデータ設計
・MCPサーバ（Model Context Protocol）の開発・運用
・Cursor MDCルール等のコンテキスト連携システムの設計・保守
・社内情報ソース（Slack、Jira、Confluence、HR-DB等）との連携設計・実装

入社してまずお任せしたいこと

・coincheck-rules-central リポジトリの構造理解と既存MCPサーバの動作確認
・既存コンテキスト資産の品質向上（ラベル整備、メタデータ拡充）

将来的にお任せしたいこと

・新しい情報ソースへのMCP連携設計・実装
・コンテキスト管理のベストプラクティス策定
・社内エンジニアへのAIオンボーディング支援の仕組み化
・AIガバナンスルールの策定・運用支援

この業務を通して得られる経験や、出来ること/魅力

・AIと真剣に向き合う環境: 「AIを使っている」ではなく「AIと共に働く」ことを本気で設計している組織
・思想を持った仕事: 技術的な実装だけでなく、「なぜそう設計するのか」を言語化し続ける文化
・影響範囲の広さ: 全社のAI活用基盤を設計する、レバレッジの効く仕事
・新しい職種の開拓: 「AIオンボーディングエンジニア」という、まだ世の中に確立されていないキャリアパスの開拓

必須要件

・Python等のプログラミング言語でのAPI開発経験（MCPサーバ開発に活用）
・Cursor、Claude Code等のAIコーディングツールの深い利用経験
・情報設計・メタデータ設計の経験（ラベリング、タグ設計、ディレクトリ構造設計など）
・API連携の実装経験（Slack API、Atlassian API、Google Workspace API等いずれか）

歓迎要件

・MCPサーバ開発経験（FastMCP等）
・Markdownベースのドキュメント管理システムの設計経験
・データパイプラインやETL処理の経験
・規程・ガバナンス文書の読解・整理経験
・組織横断的なプロジェクト推進経験

歓迎する人物像

・「普通のことを普通に徹底的にやる」ことを楽しめる人: 派手なAIプロダクトを作ることより、情報の整理・構造化・ラベル付けに価値を見出せる
・抽象化と具体化を行き来できる人: 雑多な業務情報から「AIが理解しやすい構造」を設計できる
・「やらないこと」を決められる人: すべてを作ろうとせず、外部ツール・世界の進歩に任せる領域を見極められる

開発環境/使用ツール

・言語：Python（FastMCP, FastAPI）、Go、Ruby on Rails
・AIツール：Cursor, Claude Code
・コンテキスト管理：Markdown, YAML, MDCファイル
・外部連携：Slack API, Atlassian API (Jira/Confluence), Google Workspace API, Workato
・バージョン管理：GitHub
・コミュニケーション：Slack
・プロジェクト管理：Jira, Confluence

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