物流の業務と既存システムを読み解き、移行方針・テスト・実装までリードする。現場と協働し、AI・データ活用の土台をつくるエンジニアを募集します。
AIO総研株式会社
AI / コンサルティング / マーケティング
仕事内容
【募集背景】
大手物流・運送企業を対象に、既存の業務システムを継続運用しながら、基幹システムの移行とAI・データ活用を進めるプロジェクトです。
現在は、汎用機上のシステムについて資産・依存関係・実際の利用状況を調査し、移行方式、対象範囲、テスト方法、費用と段階的な実行計画を具体化することを重視しています。あわせて、社内の情報を業務で使えるAI・データ基盤や、倉庫の在庫・返品業務の改善を開発対象として検討しています。
求めているのは、現場とシステムの両方を理解し、要件整理から技術検証、設計、実装、テストまで手を動かして進めるリードエンジニアです。顧客の現場担当者・システム部門・既存の開発担当者と協働し、継続して使える仕組みをつくっていただきます。
【直近でお任せしたいこと】
■基幹システム移行の調査・方式選定
・COBOLソース、共通定義、画面・帳票、ジョブ、データ定義、外部連携を読み解き、業務とシステムの対応関係を整理
・稼働ログや担当者へのヒアリングと突き合わせ、移行対象、不要・重複資産、調査不足を特定
・既存資産を活用する移行、オープン環境への移行、業務単位の再構築を比較し、根拠のある選択肢を提示
・代表的な業務で技術検証を行い、性能・互換性・保守性と工数を確認
・荷主・システム・業務単位で優先順位を付け、見積りの前提と移行計画を作成
■移行品質の確保と実装
・現行システムを基準に、画面・帳票・バッチ処理・データの新旧比較と回帰テストを設計
・文字コード、外字、数値の桁・精度、日付、ファイル・データベース構造の差異を検証
・データ移行・照合、並行稼働、切替え・切戻し、運用引継ぎを設計
・生成AIによる仕様抽出やコード生成を活用し、原典確認・レビュー・テストによって結果を検証
・顧客と合意した範囲から段階的に開発・移行を進める
【あわせて取り組む技術開発ターゲット】
■AI・データ基盤
・在庫・出荷・運送・日報・マニュアル等のデータを、API・CSV・ファイル連携等で取得し、更新を継続できる仕組みを構築
・荷主・商品・拠点等の名寄せ、欠損・重複・合計行混入の検査、更新時刻と取得元の管理
・部署別の検索・RAG、業務ダッシュボード、日報・報告書の下書き生成を実装
・部署・荷主ごとのアクセス制御、機密情報の取扱い、出典表示、人による確認・承認、監査ログを設計
・データの鮮度と取得元システムの制約を踏まえ、画面だけの試作から実データで動く仕組みへ進める
■倉庫の在庫・返品業務の改善
・現場観察と作業計測から、返品受入・棚戻し・圧縮作業の業務フローと評価指標を整理
・入出荷履歴から回転率を分析し、返品商品の移動候補や格納先を提示する仕組みを設計
・商品・容器寸法、カテゴリ別の代表値、空き容量、配置ルール、移動距離を考慮した集約・格納ロジックを検証
・WMS・ハンディ端末との連携可否を確認し、実装範囲と代替案を決める
・作業時間、空きスペース、歩行距離等の改善を現場で検証
物量予測、配車・積載率の可視化や最適化も、データと業務上の制約を確認しながら検討するテーマです。各テーマは調査・検証・提案の段階が異なります。実装範囲と着手順は顧客との合意に応じて決め、専門メンバーと役割を分担します。
【技術選定と期待する成果】
特定の新規言語・クラウドへの統一は前提にしません。既存環境、運用する人、性能・セキュリティ、納期・費用を踏まえて選定します。
初期の成果は、現状の構成と依存関係の整理、未確認事項の解消、代表業務の検証結果、移行方式比較、テスト・移行計画、根拠のある見積りです。資料作成と実装を往復しながら、意思決定と開発の両方を前に進めていただきます。
【体制と働き方】
事業・顧客対応を担うメンバー、既存の技術担当者、顧客のシステム部門と協働する少人数の体制です。技術課題を整理し、自ら実装・レビューを行い、必要な専門性を持つメンバーにつなぐ役割を期待しています。
東京・大阪の物流現場への訪問・出張があります。特に要件整理、現場調査、検証・切替え時には対面での調整を重視します。開発作業は一部リモートで進められます。
必要な経験・スキル
【必須要件】
・業務システムやバックエンドの要件定義、設計、実装、テスト、運用を主体的に進めた経験
・既存システムの解析・改修・刷新・移行の経験。ソース、データ定義、バッチ・ジョブ、外部連携から業務仕様と依存関係を整理できること
・SQL、データモデリング、API・CSV・ファイル連携の実装経験。欠損・重複・コード不一致等を確認し、データ品質を整えられること
・既存動作との比較、データ照合、回帰テスト等を設計し、変更・移行の品質を説明できること
・COBOL等のレガシー資産の読解・解析に取り組み、既存担当者と確認しながら移行判断に必要な仕様を整理できること
・生成AIを開発や仕様解析に活用し、出力を原典・テストで検証できること
・顧客の現場担当者、システム部門、既存の開発担当者と直接対話し、曖昧な要望を要件・優先順位・見積り・受入条件へ落とし込めること
・自らコードを書き、レビューを行い、チームの技術的な課題を解決できること
・東京・大阪の物流現場への訪問・出張、および平日日中の打ち合わせに対応できること
【特に歓迎する経験】
・COBOL、COPY句、JCL・CLIST等のジョブ制御、汎用機の画面・帳票・ファイル入出力の解析
・富士通汎用機やIBM i等の既存環境からの移行、文字コード・外字変換、データ照合、並行稼働・切戻しの設計
・WMS、物流・在庫管理、入出荷・返品、EDI、ハンディ端末などに関わる開発・連携
・ETL、データパイプライン、RDB、データウェアハウスの設計・運用
・LLM API、RAG、検索、評価基盤、アクセス制御・監査ログを備えた業務AIの開発
・在庫配置・配車等の数理最適化、時系列予測、シミュレーションの実装と効果検証
・Python、Java、C#、TypeScript等によるシステム開発、クラウド基盤・CI/CDの構築
・複数の開発担当者や外部パートナーとの分担、技術レビュー、工数・リスク管理
歓迎要件のすべてを満たす必要はありません。基幹システム移行を軸に、自ら設計・実装・検証できる方を重視し、AI基盤や最適化の専門領域はチームで分担します。
【求める姿勢】
・現場の業務と既存担当者の知見を尊重し、分からないことを確認できる方
・事実と仮説を分け、必要なデータ・検証・判断条件を具体化できる方
・AIの出力を鵜呑みにせず、品質と顧客への説明に責任を持てる方
・小さく検証し、成果と制約を確かめてから次の段階へ進められる方
・実装後の運用と引継ぎまで見据え、チームに知見を残せる方
募集概要
- 勤務地 / 最寄駅
- 東京都新宿区新宿区／中央区など / 新宿駅など
Company
AIO総研株式会社について
Vision
AIで、選ばれる企業をつくる。
企業の強みを正しく伝え、その強みを商品・サービスや業務の中でも磨き続ける。AIOで顧客とAIからの見え方を捉え、AXで事業と現場を改善し、生まれた価値を再び発信へつなげます。
技術の導入を目的にせず、経営上の目標と日々の仕事を結び、使われ続ける仕組みまで実行する。顧客の課題を理解し、根拠を確かめ、小さく試して改善を重ねるチームを目指します。
事業内容
AIO総研は「AIで、選ばれる企業をつくる。」を掲げ、AIO（AI検索最適化）とAX（AIによる事業・業務変革）の2つのソリューションを提供しています。
AIOでは、市場・競合と顧客の問い、AI検索での自社の見え方を調べ、実績や専門性を顧客の判断に役立つ情報へ整理します。サイトやコンテンツの改善、AI検索での認識・引用状況の確認まで伴走します。
AXでは、経営目標と現場の業務を起点に、事業戦略、新規事業・商品開発、業務設計、AIシステムの開発・連携、人材育成、導入後の運用定着を支援します。AIOで見つけた課題をAXで改善し、生まれた価値を再びAIOで届ける循環を大切にしています。
取り組み例として、宮崎県高原町の観光情報発信では、地域事業者への密着動画の共同制作と、施設の情報がAI検索でも参照されるための情報整備を支援しました。自社では無料の「AIO診断」を公開しています。2026年10月にはDoIT株式会社と資本業務提携の基本合意を締結し、同社の第三者割当増資を引き受けました。両社の知見を組み合わせ、各地の中小企業の現場に根ざしたAI活用を広げていきます。
- 会社名
- AIO総研株式会社
- 代表者名
- 改野 由尚
- 設立年
- 2025年
- 所在地
- 東京都
- 社員数
- 10人以下
People
代表者・メンバー
代表取締役
改野 由尚
N高等学校の起業部を経て慶應義塾大学SFCを卒業。高校在学中に起業し、上場企業を含む顧客の要件定義、UI/UX設計、実装・運用を支援してきました。NPO法人ニュークリエイター・オルグでは7年間代表を務め、AI研修や学生向けSTEAM教育を通じて延べ3,000名以上に学習機会を提供。2024年に設立したAI・システム開発研修のエクステム株式会社を2025年11月に売却しました。株式会社Macbee PlanetのCAIO、株式会社AdOpsのパートナーCTO、DoIT株式会社のCTOも務めています。AIO総研では、技術と現場の課題をつなぎ、設計から運用・改善まで取り組みます。
メンバー
齊藤 悠貴
早稲田大学理工学部を卒業し、グロービス経営大学院でMBAを修了。製鉄メーカーで深層学習を活用した技術開発に従事した後、リクルートで経営企画や新規事業の事務局を担当しました。水産養殖分野などのスタートアップ経営に関わり、2022年に独立。大企業の新規事業立ち上げ、国土交通省との事業開発、三井物産系CVCや大学発ディープテックの支援にも携わっています。DoIT株式会社ではCOOを務めています。AIO総研では、顧客の経営課題と現場の実行をつなぎ、AI活用を事業の成果へ結びつけます。
ファイナンス情報
ファイナンス情報を閲覧いただくには会員登録が必要となります。
