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AI×公共領域のプロダクト開発を前に進めるテックPM求ム!

マイクロベース株式会社microgeo.bizAI・データ未上場

マイクロベース株式会社について

官公庁、不動産事業者、インフラ事業者向けに予測AIサービスを開発・提供している。不動産価格予測や空き家予測など、都市インフラと住まいの新陳代謝の実現に向けた取り組みを行う。都市インフラの健全性や住まいの流通に関わるデータを扱い、予測の精度を事業の軸に据えている。

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

公共領域のDX推進プロジェクトマネージャーとして、顧客提案から要件定義、開発チームの調整までを担うテックPM。

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(顧客への報告会等がある場合には現地来訪をお願いします)」と明記。出社ではなく顧客への報告会に伴う現地来訪であり、定常的にオフィスへ通うことを求める記述は本文に置かれていない。勤務場所として東京オフィスと武蔵小杉のサテライトオフィスが挙げられているが、選択肢として並記されている。

企業名マイクロベース株式会社(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)
想定年収非公開
経験レベル経験者
応募条件DX業務経験、システム開発の開発経験または要件定義書作成などの上流経験、AIを活用した新規事業開発経験のいずれか
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2026-09-24(2日前)
掲載状況募集中

掲載元の募集要項

Wantedly/2026-09-03 取得

弊社では2023年に将来予測AI「MiraiE.ai(ミラーエ)」をリリースを行い、官公庁・インフラ企業を中心に、展開して参りました。本製品の展開にあたり、機械学習に入る前段階として、行政におけるデータ構築をはじめとするDX課題のご相談を受けることが多くなったことを受け、生成AIを活用した新製品「MiraiE Structify」の開発・提供を進めております。

MiraiE Structify https://www.microgeo.biz/jp/service/1764

Amazon Bedrock × LLM で行政データを変革! - Project LINKS におけるデータ構造化ソリューションの最前線(国土交通省様のご講演) https://www.youtube.com/watch?v=xsvzNKu4DWA

本製品の開発と顧客への提供に向けて、プロジェクトをリードするPMを募集しております。 顧客の置かれた課題や状況を整理し、最先端のLLM技術を導入しながらあるべきソリューションをかたちづくり、チームをマネジメントしていただきます。

募集要項

募集ポジション:DX推進プロジェクトマネージャー 勤務場所: 東京オフィス(本社)、武蔵小杉サテライトオフィス。フルリモート可(顧客への報告会等がある場合には現地来訪をお願いします)。 勤務形態: 中途採用、業務委託可(週3以上)。 コアタイム: 基本的には日本時間の10:00-16:00(要相談)。週一で17:00-19:00のミーティングあり。

業務内容

  • 顧客への提案・ミーティング
  • システム開発の要件定義、報告資料作成
  • DS・エンジニアチームとの開発調整、タスク管理
  • 関係企業との連携体制

必須条件 下記のいずれか(経験者採用)

  • DX業務経験
  • システム開発の開発経験または上流経験(要件定義書作成等)
  • AIを活用した新規事業開発経験をお持ちの方

歓迎条件

  • チームマネジメント経験
  • 仕事に対するオープンマインドな姿勢
  • 仮設に基づいてPDCAを回した経験
  • 生成AIに関する業務経験
  • ロジカルシンキング
  • リモートでも積極的にメンバーに声がけを行う姿勢

メッセージ

あなたの有り余るエネルギーと知的好奇心をマイクロベースでぶつけてみませんか? 日本をつくりかえるスタートアップの一員として一緒に事業を作っていける仲間を募集しています!

事業概要

マイクロベース(MiraiE.ai)は、「将来の世代に負の遺産を残さない」という理念のもと、人口減少・高齢化が進む日本で、“問題が起きてから対処する”のではなく、“起きる前に手を打てる”社会構造へ変えることに挑んでいます。

そこで私たちは、生成AIとGIS(地理情報システム)を核に、地域の未来を「勘と経験」から「データと再現性」へ変える、将来予測AI 「MiraiE.ai(ミラーエ)」 を開発・提供しています。 MiraiE.aiは、自治体・インフラ事業者・不動産/金融・建設コンサル等のパートナーとともに、地域が直面する課題に対して、予測→シミュレーション→施策設計→運用までを一気通貫で支える“意思決定のインフラ”を目指しています。

会社紹介ムービー: https://www.youtube.com/watch?v=r5VzsOqUPHQ&t=1s 企業理念: https://www.wantedly.com/companies/company_2609139/post_articles/1013487

  • 提供価値(MiraiE.aiでできること)

MiraiE.aiは、地域に散在するデータを扱える形に整え、将来を予測し、政策・投資判断に落とし込むためのプロダクト/技術群です。東京都や愛知県豊田市をはじめとする官公庁にご導入いただいています。

1) MiraiE Forecast: 将来予測・ジオシミュレーション

  • 空き家・空室の将来発生予測/再入居(流通)予測(住戸・建物単位)

https://www.youtube.com/watch?v=0dy3915GAzo

  • ミクロな人口動態(転入・転出・死亡等)の将来推計と空間分布の推定
  • 不動産需給・価格・入居のシミュレーション(立地・周辺環境・施設アクセス等を加味)
  • 道路・水道・下水道・電力等の更新優先順位付け/ダウンサイジング・再配置の検討支援

2) MiraiE Foundry: データ構造化・データセット構築

  • 行政データ・台帳・帳票等を扱うためのデータ構造化(マルチモーダルAI含む)
  • 予測モデル構築に必要な学習データセット整備の自動化(品質・再現性・運用性を重視)

Amazon Bedrock × LLM で行政データを変革! - Project LINKS におけるデータ構造化ソリューションの最前線(国土交通省様ご講演) https://www.youtube.com/watch?v=xsvzNKu4DWA

詳細はEntrance Bookもご覧ください。 https://microbase.notion.site/microbase-Entrance-Book-e32662e76d7b421a8af3333b17db1d4c

  • 理念: 将来の世代に、負の遺産を残さないために。

私たちが向き合う「負の遺産」とは、借金ではありません。 それは、私たちの世代が“先送り”してきた結果として残してしまう、社会の構造的なツケです。

放置された環境問題、膨張し続ける社会保障コスト、老朽化するインフラ、使われなくなった空き家・空き地、枯渇していく資源と担い手...

子どもたちが生まれたときから、荒れた街並みと増税に囲まれ、共働きでも子育てが成立しない社会。 私たちは、そんな未来を次の世代に渡したくありません。 この強い危機感と責任感が、MiraiE.aiの原点です。

なぜ「事後対応」ではもう間に合わないのか

日本の多くの現場では、問題が起きてから対処する「事後型」が当たり前になっています。 しかし今、起きているのは偶発的な事故ではなく、予兆が見えていた“必然の崩れ”です。

人口減少・高齢化の加速、空き家の増加と地域機能の空洞化、インフラ更新の限界と維持費の増大、人手不足による行政・現場の疲弊...

現場は分かっています。危ない場所も、危ない仕組みも。 それでも動けない。 なぜなら、「分かっていても動けない構造」があるからです。

  • 未来を見通すデータや基盤がない
  • 判断に必要な分析が属人化し、時間も人も足りない
  • 合意形成の材料がなく、意思決定が遅れる
  • 施策が点で終わり、投資と撤退の全体設計ができない

私たちは、この構造そのものを変えにいきます。

ビジョン

「ミクロ」を民主化し、まちの意思決定をアップグレードする

デジタルの世界では、Google Analyticsのように人の行動を“ミクロ”に捉え、改善を回す仕組みが当たり前になりました。 一方で、現実のまち・地域ではどうでしょう。

地域全体にセンサーをばらまくことはできず、データ収集は難しく、個人情報にも配慮が必要です。 さらに、ミクロな現象を扱うには膨大な計算と高度なアルゴリズムが求められ、現場が自力で実装するにはハードルが高すぎる。

だからこそ、私たちがやる。 生成AIとGISの専門家として、大学研究の成果を社会実装し、現実空間の「ミクロ」を扱えるインフラをつくる。それが MiraiE.ai です。

私たちのゴールは、単に「分析できる」ことではありません。 まちが、未来に向けて“決められる”ようになることです。

人口動態・空き家・インフラ・生活圏(病院圏/学校圏/経済圏/農林圏など)をミクロに捉え、 地域の将来像を「絵」ではなく「設計図」に変える。

  • 投資すべき地区に、優先順位をつけて人と機能を集める(再投資)
  • 維持が難しい地区は、納得可能な形で段階的に縮退する(撤退)
  • 移住・住み替えを“生活圏”として設計し、交通・医療・教育アクセスを守る
  • 空き家は放置ではなく、除却・活用・公共空間化へと循環させる
  • インフラは「全部維持」から脱却し、最適化と自律分散も含めて再設計する

その結果、

  • 予算と人手が限られても、打ち手が“先回り”できる
  • 判断が属人化せず、説明できる意思決定になる
  • 部局をまたいだ施策がつながり、地域の将来ビジョンが一つの地図に統合される
  • “なんとなく現状維持”から脱し、次の世代のための選択ができる

私たちは、行き詰っていく地域社会の構造的課題を次のステージへアップグレードする。 これを Location Transformation(ロケーション・トランスフォーメーション) と呼んでいます。

詳細は下記をご覧ください。 https://microbase.notion.site/Location-Transformation-2db6ed1a23f0804aba26c97370488411

わたしたちについて

マイクロベースは、GIS(地理情報システム)× 生成AI・機械学習に強みを持つ発明集団です。 私たちが扱うのは、単なる地図データや分析結果ではありません。地域に点在するデータから、**「その土地が本来持っているポテンシャル」と「将来起こりうるリスク」**を見える化し、意思決定につながる形へ落とし込みます。

たとえば、医療圏から離れた居住は、住民にとっても医療従事者にとっても大きな負荷を生み、救急搬送などの社会コストにも直結します。 一方で、病院近くの空き家が優先的に活用され、高齢者向け施設や見守り機能が生活圏に集約できれば、将来の搬送負担を下げ、社会からの孤立も防げる可能性があります。 私たちのデータサイエンスは、こうした**需要と供給のミスマッチを解きほぐし、地域の未来を「設計できる形」にする**ための技術です。 都市や地域の未来をつくるための技術を、私たちは本気で開発し、社会実装しています。

研究者の熱量 × スタートアップの現場感

私たちの働き方の特徴は、「大学で研究するかのように、ひらめきと探究心を最大化できる環境」を大切にしながら、同時に「現場の最前線で顧客と向き合い、世に出す」**ことに強くコミットしている点です。

* 机上で完結させない。現場の制約条件(データ欠損、運用負荷、説明責任、合意形成)を前提に設計する * 論文的に正しいだけでは終わらせない。使われ続けるプロダクトに仕上げる * 「できるかどうか」より先に、「どう示すか」。検証の設計とスピードを重視する

“研究”と“実装”の往復運動を、チームの文化として持っています。

  • プロトタイプファースト:まず完成形を見せる

私たちは、データが揃うのを待ってから動きません。 「今あるデータでどこまでできるかを最速で形にし、完成系のイメージを先に提示する」ことを重視しています。

* まず動くものをつくる(プロトタイプ/PoC) * 価値の芯を示す(意思決定に効くアウトプットにする) * そこから、精度・運用・拡張性を磨き込む

この進め方が、自治体やインフラ企業のように関係者が多く、意思決定が難しい領域で特に効きます。 早い段階で「何が実現できるか」を共有し、合意形成を前に進めるためです。

  • 「好きな研究を続けたい」だけで終わらせない

マイクロベースには、こういう人が集まっています。

* 自分の探究心を武器にしたい * ただし、研究で終わらせたくない * 意地でも、社会に役立つ形で届けたい * 難題のど真ん中で、構造を変える仕事がしたい

都市・地域の未来をつくる技術は、簡単ではありません。 でも、だからこそやる価値がある。 私たちは、そんな信念を持つ同志と一緒に挑み続けます。

就業場所

丸の内オフィス(本社) もしくは 武蔵小杉ブランチオフィス(開発拠点)

業務内容

(雇入れ直後) DX推進プロジェクトをリードするPMを担当。 (変更の範囲) ITシステムに関する開発・保守・運用・技術支援等、当社が指定するすべての業務。

【勤務地】東京

【本社所在地】東京都千代田区丸の内2-2-1 岸本ビルヂング6F 岸本ビルヂング6F

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×公共領域という組み合わせは案件数が限られるため、経験としての希少性があります。顧客への提案からデータサイエンティストやエンジニアとの開発調整まで、橋渡しの役割を広く任されます。中途採用の枠として募集されており、勤務形態も相談できる書き方です。

NoTrain編集部2026-09-24 に読んで書きました

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中央値 1,000万
350万1,800万750万1,130万

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