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【AX事業部】AIソリューション プロジェクトマネージャー(正社員)

株式会社キカガクkikagaku.co.jpAI・データ未上場

株式会社キカガクについて

先端技術領域の教育を軸に、法人向けのDX・AI人材育成と、AI活用の構想から開発・内製化までを支援するAX推進支援を提供しています。育成診断から学習・研修管理までを統合したプラットフォーム「キカガク DX-Navi」も展開。個人向けにはAI・データサイエンスのオンラインスクールを運営しています。

企業サイトの記載より編集部が要約 / 出典

この求人について

DX・AI人材育成を手がけるキカガクのAX事業部で、顧客へのヒアリングから要件のすり合わせ、進捗と品質の管理までを担うAIソリューションのプロジェクトマネージャー。

働き方の実態編集部が求人票から読み取ったこと

本文に「※フルリモート可(在宅勤務の回数制限なし)」と明記。勤務地欄そのものに回数の制限がないと書かれ、リモートワークをメインとする運用であることも併記されている。転勤はなく、在宅環境の備品購入制度も用意されている。

企業名株式会社キカガク(企業サイト)
上場区分未上場
業種AI・データ
職種
カテゴリ
コンサルティング
出社頻度通勤ゼロ(フルリモート)
想定年収600〜1000万
経験レベル経験者
応募条件顧客折衝を伴うプロジェクトの推進経験3年以上、課題を構造化して提案に落とした経験、品質・期限・リスクの管理と少人数チームのリード経験
雇用形態正社員
本社所在地東京都※通勤ゼロのため、居住地の条件ではありません
掲載日2026-09-19(1週間前)
掲載状況募集中

掲載元の募集要項

Green/2026-09-17 取得

要約

顧客の漠然としたAIへの期待を、業務・データ・技術・体制に分解し、「何が本当の課題で、それは何で解くべきか」を整理する上流工程を担うポジションです。案件を計画・推進する立場として、その入口を担っていただきます。 ※AI・生成AIの実務経験は必須としていません。

具体的には

[1] 顧客要望の課題化

  • 顧客要望を業務・データ・技術・体制に分解する
  • 仮説を立ててヒアリングを設計し、顧客担当者と課題認識を合意する
  • 課題・原因・影響・優先順位を構造化する
  • 何で解くべきかを判断する(生成AI/機械学習モデル/統計モデル/ルールベース/既存システムの改善)

[2] 案件の設計

  • 案件のスコープ、成果物、評価方法の設計
  • プロジェクト内の論点と意思決定事項の整理
  • 技術的な実現性についてエンジニアと協議し、実行可能な計画に落とす

[3] プロジェクトの推進

  • 案件の計画立案と推進
  • タスク・品質・期限・リスクの管理
  • 少人数チームのリード
  • 顧客担当者との定例運営、課題のエスカレーション

[4] チームのAI活用と育成

  • AIを活用した情報整理・論点整理・仮説構築の高度化
  • チーム内でのAI活用方法と、利用上の注意点を示す
  • 若手メンバーのレビュー・育成

※ご経験に応じて、プロジェクト全体の顧客成果まで主導いただくポジション(課題定義から解決策設計、実行、導入、定着、効果測定までを担う)もご提案させていただきます。

仕事の魅力

必要なのは最先端のAI技術の知識ではなく、顧客の話を構造化し、仮説を立てて検証していく上流の作法です。AX事業部は特定の技術を売る事業ではないため、「生成AIを使わない」という判断を含めて手段を選べます。PoCを作って終わりではなく、現場に定着し内製化されるところまでを一つのプロジェクトとして扱うため、上流の判断が最終的にどう効いたのかを自分の目で確認できます。

社内の雰囲気

少人数のチームで、リモートワーク中心でも困った際にはお互い助け合う雰囲気・環境です。GPTW Japan「働きがいのある会社」に4年連続認定(2026年版 中規模部門28位)されています。

開発・導入環境

言語:Python, TypeScript クラウド:Azure, GCP, AWS 開発ツール:Claude, GitHub, Notion, Figma ※使用する技術は、顧客の環境と課題に応じて選定します。上記は代表的な構成です。 ※本ポジションで実装を担当いただくことは必須ではありません。技術要素は入社後にキャッチアップいただける体制があります。

応募資格

【必須要件】以下のいずれも満たす方

  • 顧客折衝を伴うプロジェクトを推進した実務経験(目安3年以上):顧客(または事業部門)へのヒアリング、要件のすり合わせ、進捗・品質のコントロールを主体的に行った経験
  • 顧客の要望を整理し、課題・優先順位を構造化して提案に落とした経験
  • タスク・品質・期限・リスクを管理し、少人数のチームをリードした経験(部下の有無は問いません)

※AI・生成AIの実務経験は必須としていません。

歓迎要件

  • 生成AI/LLMを活用したプロジェクトの推進経験
  • 機械学習・統計モデルを用いた分析やシステム化のプロジェクト推進経験
  • 技術ありきではなく、課題に応じて手段を選定した経験
  • 生成AIを日常業務に組み込み、ご自身やチームの生産性を高めている経験
  • 業務のAs-Is分析・To-Be設計、BPR・DX推進の経験
  • ITコンサルタント、プロジェクトリーダー、SEとしての経験
  • データ分析・データ基盤・クラウド(Azure/GCP/AWS)に関する基礎知識
  • 提案書作成・プリセールスの経験

求める人物像

  • 顧客の依頼をそのまま正解とせず、本当に解くべき課題は何かを考えられる方
  • 目的と成果から逆算して考えられる方
  • 顧客に必要であれば、異なる意見も誠実に伝えられる方
  • 情報が揃いきらない段階でも、まず小さく試して確かめにいける方
  • AI導入それ自体を目的化せず、課題に応じて最適な解き方を選べる方

待遇・福利厚生

  • 社会保険完備(健康保険・厚生年金保険・雇用保険・労災保険)

社内クラブ活動制度

  • 昇給:年2回/賞与:年2回

※副業可/試用期間3ヶ月(条件の変更なし) ※受動喫煙対策:敷地内全面禁煙

賞与・昇給

  • AI活用の最上流(どの業務に、何を当てるかを決める工程)を担う経験
  • 生成AI・機械学習・統計・ルールベースを横断し、「生成AIを使わない」判断を含めて手段を選べる経験
  • 要件定義だけ・実装だけ、といった分断がない環境で、課題の構造化から定着・内製化までを通しで見る経験
  • AIの実務経験がなくても、案件を通じて機械学習・統計・生成AIそれぞれの適用条件と評価設計という判断軸を身につけられる環境(社内に研修コンテンツとエンジニアが揃っており、学習コストを個人で背負い込む必要はありません)
  • 上場準備フェーズならではの事業づくりの経験

勤務時間

9:00~18:00

【勤務地】東京都渋谷区渋谷2-6-4 渋谷イーストプレイス4階 ※フルリモート可(在宅勤務の回数制限なし)。リモートワークをメインとしています。 ※転勤なし

編集部が取得した時点の内容です。最新の募集要項は応募先で確認してください。

編集部のひとこと

AI・生成AIの実務経験は必須にしていない、と本文がわざわざ断っている求人です。顧客折衝とプロジェクト推進の経験があれば、AI領域に踏み出す入口になります。教育を本業にしている会社なので、学びながら立ち上がりたい方に向いています。

NoTrain編集部2026-09-21 に読んで書きました

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