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【AX事業部】AIソリューション シニア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、要件定義から導入までのプロジェクト全体に責任を持ち、エンジニアを含むチームを設計・統率するシニア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整っている。

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800〜1200万
経験レベルプロ
応募条件顧客折衝を伴うITまたはAIプロジェクトの推進経験5年以上、品質・納期・予算に責任を持ち顧客責任者と合意形成した経験、チームの役割設計とマネジメント経験
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

顧客の課題特定から、顧客の業務が変わり成果に結びつくまで——プロジェクト全体の顧客成果に責任を持つポジションです。

具体的には

[1] 顧客課題の定義と解決策の設計

  • 顧客課題と期待成果を明確に定義し、プロジェクトのゴールを顧客と合意する
  • 課題に応じた解き方の選定（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）
  • 業務・技術・データ・体制を統合した解決策の設計
  • 人が担う業務、AIが補助する業務、AIが代替する業務の整理（AIと人の役割設計）
  • PoCから本番運用へ移行する条件の定義

[2] 成果指標の設計と効果測定

  • 成果指標・業務指標・AI評価指標の設計
  • AI精度だけでなく、利用率・作業時間・品質・顧客体験を含めた評価
  • AIの誤回答や例外の発生を前提とした業務運用の設計
  • 導入後の効果測定と、次の改善サイクルの推進

[3] プロジェクト全体のマネジメント

  • プロジェクト全体の品質・納期・予算・成果・リスクに対する責任
  • 顧客責任者との合意形成の主導
  • PM・エンジニア・専門家の役割設計とチーム編成
  • 問題発生時の優先順位判断と意思決定

[4] 定着・内製化とチームの育成

  • 現場導入・教育・定着の推進（研修／PBLとの連携、顧客の内製化支援）
  • プロジェクトメンバーを育成しながら成果を出す
  • 成功パターンのテンプレート化・再利用可能なアセット化による事業部の生産性向上
  • 顧客経営層への効果報告と次期展開の提案

※ご経験と志向に応じて、複数案件・複数PMの統括（個別プロジェクトの成果を、顧客の部門・事業全体の成果へ拡張する役割）のポジションもご用意しております。

仕事の魅力

AI領域のプロジェクトマネジメントは、要件が動き、手法によっては出力が確率的で、現場が使ってくれるとは限らないという点で、従来のシステム導入PMとは別種の難しさがあります。この不確実性を前提に「成果が出る状態」まで設計しきった経験は、まだ市場に多くありません。教育事業との連携により課題の構造化から定着・内製化までの全工程を担えます。

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ITまたはAIプロジェクトにおいて、要件定義から導入までを主体的に推進した経験（目安5年以上）：顧客へのヒアリング、課題の構造化、要件のすり合わせを自ら行ってきた経験
  • プロジェクト全体の品質・納期・予算と成果に責任を持ち、顧客責任者との合意形成を主導した経験
  • エンジニアを含むチームの役割設計とマネジメントの経験（部下の有無は問いません。プロジェクト単位でのチームリードで構いません）

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
  • SIや受託開発における顧客先での導入・定着支援の経験
  • 提案書作成・プリセールスの経験

求める人物像

  • 納品ではなく、顧客の業務が変わることに責任を持てる方
  • 短期的な完了より、中長期的な顧客価値を重視できる方
  • 不確実性を理由に止まらず、検証可能な方法を考えられる方
  • チームの失敗を引き受け、成功をチームにもたらせる方
  • 手段を目的化せず、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

  • 要件が動き、出力が確率的で、現場が使ってくれるとは限らない——この不確実性を前提に「成果が出る状態」まで設計しきった経験
  • 「生成AIを使わない」という判断を含めて手段を選べる経験（特定の技術を売る事業ではないため、課題に対して素直に最適解を選べます）
  • 課題の構造化から定着・内製化までの全工程を一人のPMが通しで見る経験。「顧客の業務がどう変わったか」を自分の成果として語れるキャリア
  • スクラッチ開発が中心のため、特定プロダクトの導入支援では得られない、課題ごとに解き方を設計する経験
  • 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

納品ではなく顧客の業務が変わることに責任を持てる方、と求める人物像に書かれています。単発の案件を回すより、導入後の定着まで見届けたい方に向いたポジションです。年収は上限1200万円まで提示されています。

NoTrain編集部2026-09-21 に読んで書きました

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コンサルティング全体この求人の想定年収中央値

中央値 1,000万
350万1,800万800万1,200万

この求人の想定年収のMAXは、コンサルティングの中央値を200万上回ります。

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