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

AIO総研株式会社について

Vision

■VISION
AIで社会を最適化する
産学連携・教育支援で知の社会実装を加速し、AIを駆使して戦略から実行まで一貫支援します。

■MISSION
「AIの総合研究所」として最先端の知見や技術を、社会に広く実装することをミッションとしています。

事業内容

「AIの総合研究所」として、産学連携・教育支援を通じて最先端の知見や技術を社会に広く実装することを目的として、独自の「生成AIディクショナリ」を活用した業務タスクの可視化・分析を強みとし、経営戦略の策定からAIによる業務最適化（AX）、新規事業開発、人材育成までを垂直統合で一貫して支援します 。
大学発ベンチャーやディープテックの事業化支援、さらには次世代のAI人材育成にも取り組んでおり、戦略立案にとどまらない「実行」まで伴走する体制を構築しています 。