AIプロジェクトマネージャー

インフラ+LIFE+イノベーション

インフラと社会を、その先へ

グリッドは、サプライチェーン、電力、スマートシティといった社会インフラに対し、AI技術を用いて企業のデジタル化を支援する、日本国内では希有なテクノロジース上場企業です。国内でも数少ない独自プラットフォームの開発や、社会インフラ分野を中心に機械学習・強化学習などの最先端技術を用いたソリューションを提供することで、企業の様々な課題を解決してまいりました。

▼インタビュー『CTOが語るGRIDの強みと展望 』

https://www.youtube.com/watch?v=3JSD_OU--dk

AI系のスタートアップは今や様々な企業が多方面でビジネスを展開しておりますが、弊社が挑戦している領域は、人間が既にできることをAIに置き換えるのではなく、人間では容易に思いつくことができずに多くの時間を費やしてしまう計画業務を対象に、企業の事業全体に関わるような課題に対してAIを活用することで、顧客の課題解決を支援しています。

産業界のほとんどでは、需要供給、設備能力、天候その他の外的な要因も含む様々な要素を考慮した複雑な計画が組まれ、計画作成担当者はとても労力がいる作業を行っています。そこで、人間が策定するには非常に困難で複雑な計画業務をAIが瞬時に導き出し、社会インフラ分野の計画業務最適化に取り組んでいます。

2015年にAI事業を本格的に開始して以降、有り難いことに多方面から評価を頂いており、大手インフラ企業との協業プロジェクトを多数抱えるなど、国内外での注目度も高い企業として成長を遂げております。

▼プロジェクト例（一部紹介）

・AIで発電所の運転効率化、ベンチャーと北電が新システム開発
https://www3.nhk.or.jp/sapporo-news/20240603/7000067426.html

・グリッドが北海道電力と協業、AI・デジタルツインで火力・水力発電運転計画最適化へ
https://ascii.jp/elem/000/004/085/4085443/

・四国電力とAIベンチャー、発電計画を｢デジタルツイン｣で最適化するAI
https://www.businessinsider.jp/post-255802

・お客様事例：四国電力様_電力需給計画の最適化システム（動画）
https://www.youtube.com/watch?v=9nc7oNDue4w

・“超アナログ”のタンカー配船計画、出光はどうやってデジタルツイン化したのか
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2009/28/news013.html

グリッドの行動指針

• 高い人間性と高い専門性を両立した魅力的な人を目指す
• 驚くような高い価値を提供することにチャレンジする
• One for all, All for one. 一人はみんなのために、みんなは一つの目標のために

こんな人と一緒に仕事したいです （現社員たちの声）

• 世の中のためになることを、技術力を持って真剣に実現したいと思う人
• 自分の意見をはっきり言うが、その言い方が高圧的でないので周囲から信頼されている人
• 忍耐力ある人。愚直に頑張れる人
• 主体的に行動できる人
• ポジティブな思考をする人
• 助ける精神を持っている人
• 変化に柔軟に対応できる人
• 顧客の立場に立って考えることができる人

採用背景

弊社では社会インフラを中心としたAIプロジェクトの需要急増に伴い、ビジネス課題をテクノロジーで解決へ導く最上流のポジション（AIプロジェクトマネージャー）の採用を強化しております。
「大規模システムの要件定義・設計経験」や「顧客業務とIT技術の橋渡しができる力」といったスキルセットを持った方をお迎えし、さらなるビジネスの拡大を考えております。

仕事内容

＜具体的な役割＞

プロジェクトマネージャーとして、クライアントのビジネス課題を構造化し、「AI・数理最適化を活用した解決策」を設計します。その上で、社会インフラ領域（エネルギー・製造・物流など）のAIプロジェクトを構想から実行までリードしていただきます。技術と開発プロセスを理解し、お客様と伴走しながら事業価値の拡大をリードするポジションです。

• 課題整理・構想
  • クライアントの経営層から現場担当者へのヒアリングを通じた、顧客課題や要件の整理・構造化
  • クライアント課題や要件に対して解決アプローチの仮説を構築し、妥当性についての説明・合意形成
• 解決策の設計
  • 数理最適化／機械学習／シミュレーションなどを組み合わせた運用までを見据えた開発方針の策定
• プロジェクトの推進
  • AI／最適化エンジニア（データサイエンティスト）、ソフトウェアエンジニアなどの専門家チームの横断的リード、プロジェクト推進
• 意思決定・マネジメント
  • 技術的なトレードオフ（性能・開発コスト・運用性など）やQCD（品質・コスト・スケジュール）を踏まえた、プロジェクト全体最適観点からの意思決定
  • 上記の判断についてのステークホルダーへの説明・合意形成リード
• 品質・リスク管理
  • PoC〜本番リリースまでの各フェーズにおける品質・リスク管理、課題発生時の方針決定とリカバリプランの策定
• 提供価値の拡大
  • 推進中のプロジェクトにとどまらず、新たなソリューション展開も見据えた、顧客ビジネスの拡張を構想・推進

＜プロジェクト例＞

• 電力：AIを活用した発電計画・需給調整の最適化により、電力運用の効率化と環境負荷低減を実現
• 製造：生産計画・在庫配置の最適化を通じて、製造業のサプライチェーン効率向上とコスト削減に貢献
• 物流：輸送計画の最適化により、物流・運送業界における配送効率向上と環境負荷低減を支援

組織について

• 弊社ではドメイン（領域：電力、生産、配船、都市交通）ごとにエンジニアリング部門が分かれており、希望や適性に合わせての配属を予定しています。
• AI開発の体制は、AIプロジェクトマネージャー（当ポジション）主導のもと、営業・AIコンサルタント・AIアーキテクト・データサイエンティスト（最適化エンジニア）・SE・その他インフラドメインの専門家など、多様なプロフェッショナルで進めております。（プロジェクトの規模によりますが、PoC段階では、PM1名、エンジニア1〜2名ほど。本開発になるとPM2名、エンジニア3〜6名ほどのイメージです。）
• お互いの専門性をリスペクトし、フラットに議論しながらチーム一丸となって社会課題の解決に挑むカルチャーです。
• AI開発フェーズでのPoC終了後は、次のフェーズ（現場で使用するアプリケーション開発）に移りますが、アプリケーション開発側との連携も密に行っています。

業務環境と魅力

＜本ポジションの魅力＞

• 充実したキャッチアップ環境：入社時のAI知識は問いません。実践的なプロジェクトでのOJTに加え、体系的な研修カリキュラムも用意しており、未経験の方でも着実にスキルを習得していただけます
• 専門性の向上：プロジェクト経験を通じて、最先端のデータサイエンス専門知識を習得することができます。また多様な業界・企業との連携もあり、新しい知見や課題に触れる機会が多くございます
• 裁量の大きさ：個人の裁量が大きく、自身の提案や行動を直接会社や事業に繋げることが可能です
• 社会貢献性：インフラを進化させる事業に携わることで、大きな社会貢献性を感じていただけます

＜働き方改革への取り組み＞
働き方の柔軟性を重視し、以下の制度を導入しております。

• スーパーフレックスタイム制度：コアタイムがなく、個々の働き方を尊重しております
• リモートワーク制度：プロジェクトの状況を考慮しつつ、原則として出社判断を社員に委ねる柔軟な勤務体制です

※本ポジションでは、プロジェクトの状況に応じてオフィスへの出社が必要となる場合があります（週1〜2日）

キャリアプラン

急拡大するAI市場において、AI開発プロジェクトマネージャーとして、市場価値の高いキャリアを培うことが可能です。

●短期（AI実装の専門性を獲得）
まずはAI開発PM（ビジネスアーキテクト）として、数千万円〜数億円規模のプロジェクトに参画。AI開発特有の「不確実性をコントロールする要件定義」や、高度なアルゴリズムを実際の業務フローに落とし込む「社会実装のノウハウ」を習得していただきます 。

●中期（大規模プロジェクト・マルチマネジメント）
数億円規模の社会インフラ級プロジェクトを牽引する統括PMへ。複数のプロジェクトやチームを横断的にマネジメントし、電力、製造、スマートシティといった巨大ドメインの変革を主導する立場を担います。

●長期（経営・技術のリーダーへ）
事業成長を牽引する事業責任者や、技術組織の全体最適を担うVPoE/CTOなどのCXO候補、あるいは特定の技術領域を極めるエバンジェリストなど、志向性に合わせて縦横にキャリアを広げられる環境です。

※上記は例となりますが、ご自身の希望や適正を考慮しながら、幅広くキャリアを描いていける環境です。

必須のスキル・経験

• 以下いずれかのご経験（※AI開発経験は問いません）
  • Web／業務システム開発における要件定義〜設計〜実装〜リリースのいずれかのフェーズ経験
  • ITコンサルタントとしてのシステム企画・要件定義・アーキテクチャ検討の経験
• 様々なステークホルダーを巻き込んだプロジェクトのリード経験（役職名は不問。リーダー的役割を担っていればOKです）

歓迎のスキルと経験

• ITアーキテクト／テックリードとしての設計経験（アプリケーション、データ基盤、インフラのいずれか）
• データサイエンス／機械学習／数理最適化プロジェクトの経験（要件定義のみ、PoCのみでも可）
• Python、TypeScript、Java等によるアプリケーション実装の経験
• 電力、製造、プラント設計、物流など社会インフラに関わる業界での実務経験（クライアント側・ベンダ側いずれも可）
• 数学／統計学／最適化に関する基礎知識

※全てを満たしている必要はありません。

人物像

• ビジネス側の曖昧な課題の解像度を上げることが好きな方
• 多様なメンバーを尊敬しながら、必要に応じて議論を収束させ、決定できる方
• ある時点の情報を基に、リスクとインパクトを見極めて意思決定できる方（むしろ、そういう環境を楽しめる方）
• 自分で手を動かすことと、全体設計・マネジメントの両方に興味がある方
• テクノロジーで社会インフラを良くしたいという想いがあり、事業インパクトの大きいテーマに取り組みたい方
• プロジェクトマネージャーとして経験不足でも、将来活躍したいという向上心の強い方

選考フロー

書類選考→1次面接→2次面接→（必要に応じて3次面接）→内定