仕事内容

■■　業務内容　■■

立ち上げ中プロダクトの1→10を実現、または新規プロダクトの立ち上げに携わっていただきます。

- 顧客と対話し、課題を深く理解し、課題解決を提供する新機能を開発する
- プロダクトを圧倒的に使いやすくするための改善、運用
- 製品の今後の成長を見据えた、技術選定やアーキテクチャ設計
- フロントエンドパフォーマンス、複雑化するアプリケーションの設計などフロントエンド領域で抱える技術的な課題への取り組み
- データモデリング、パフォーマンス、スケーラビリティなどバックエンド領域で抱える技術的な課題への取り組み

■■　開発環境　■■

TypeScript×サーバレスを活用し、高速な仮説検証にこだわった開発環境です。

フロントエンド：TypeScript(React.js, Next.js), Apollo Client, Jotai, MUI
バックエンド：TypeScript(Node.js)
機械学習：Python, PyTorch
API：GraphQL, REST
QA：Playwright, Jest
クラウド：AWS (Lambda, AppSync, Fargate, StepFunctions, …)
認証：Cognito
データベース：PostgreSQL, Amazon DynamoDB, OpenSearch, Redis
CI/CD：GitHub Actions, AWS CodeBuild
IaC：Serverless Framework, AWS CloudFormation, AWS CDK
利用ツール：Docker, GitHub, Figma, Slack, Notion, LogRocket, MixPanel, Sentry

必要な経験・スキル

■■　必須スキル　■■

- Webアプリケーションの開発・運用経験
- モダンなフロントエンドフレームワークを利用した開発経験（実務経験とは問わない）
- サービス全体の技術選定や要件定義、アーキテクチャ設計の経験
- 技術、プロダクト、開発プロセスに関する課題解決をリードした経験
- 日本語での流暢なビジネスコミュニケーションが可能な方（目安として日本語能力N1以上）

■■　歓迎スキル　■■

- TypeScript, Node.js, React.jsの経験
- 新規プロダクト立ち上げ経験
- AWS, GCP, Azure等のパブリッククラウドを利用した開発経験（実務経験は問わない）
- スクラムやアジャイル開発に基づく開発プロセスの改善をリードした経験
- 製造業界に関する知見や経験を持つ
- 0→1サービスを1→10へとスケールさせた経験

■■　人物像　■■

- 匠技研工業のミッション・ビジョン・バリューに共感する方
- 技術を活用して顧客の課題解決や事業づくりに指向性を持つ方
- 変化が早く不確実性の高い状況において、柔軟に環境の変化に適応した行動を好む方
- チームでの成果最大化や、リスペクトを持った建設的な議論を好む方
- 職域を限定せずに、顧客・事業のために必要なことに熱量を持って取り組める方

匠技研工業株式会社について

Vision

《MISSION》
「フェアで持続可能な、誇れるモノづくりを。」

日本のGDPにおいて20％の割合を占め、世界トップレベルの技術力を誇る日本の製造業。
しかし、人材不足や技術承継、業界構造の歪み等を背景に、現場の努力がフェアに報われているとは言い難い状況に陥っています。
匠技研工業は、モノづくりに携わる全ての人々が誇りを持って働くことができる世界を実現し、
世界で飛躍する基幹産業として、未来の世代にバトンを繋いでいきます。

事業内容

工作機械は24時間稼働を目指して進化し続けているのに、それを動かす工場管理業務——原価管理・見積・受注・設計・生産計画・調達・検査——は、いまだ人手と紙とExcel、ベテランの暗黙知に依存しています。

設備がどれだけ高速化しても、管理業務が人手で滞れば工場全体のスループットはそこで頭打ちになる。

この“工場管理業務こそが、工場全体のボトルネック”だと私たちは考えています。

主力プロダクト「匠フォース」は、このボトルネックをAIによる自動化で解消します。

起点は「見積」。
見積は単なる事務作業ではなく、原価・値付け・製造ナレッジが交差する製造業の経営判断そのものです。
ここに入り込むことで、外部からは決して取得できないVerticalなデータが蓄積され、それを基盤に原価〜見積〜受注〜製造までを一気通貫で動かすOSへと進化していきます。

思想の核は「機能を売る」から「業務を引き受ける」への転換です。
まずはAIが提案し人が修正・承認するHuman-in-the-Loop（人とAIの共創）から始め、人の修正をAIが学んで賢くなり、やがて人は“確認・判断だけ”になる世界を目指します。

模倣困難性は単なるデータ量ではなく、顧客接点・データ・業務遂行を一体で握る「分離不可能性」から生まれます。
事業の手応えは数字にも表れています（直近1年でARR250%超、導入社数は約2倍、解約率は低水準を維持）。

製造業に特化したAI企業として、V-SaaSの枠を超えV-AIへ——世界を狙えるカテゴリを、今、1からつくっています。