⁨生成AI⁩関連の求人⁨20⁩選

Third Intelligenceは、日本発のAGIの確立に挑戦する、AI研究・プロダクト開発企業です。Third Intelligenceが独自に提唱する「遍在型AGI（汎用人工知能）」の確立と個人に寄り添ったその成長を通じて、社会の新たな基盤となるサービスの実現を目指します。 Third Intelligenceについて(https://speakerdeck.com/thirdintelligence/third-intelligence-company-deck) 仕事内容 ポジションの意義・背景 遍在型AGIの社会実装に向けて、技術の可能性とユーザーの潜在的・顕在的需要を繋ぎ合わせる役割です。定量・定性的な消費者インサイトやコンセプトの調査から、サービス利用状況のデータ分析を扱い、事業・プロダクトの意思決定をリードすることが求められます。生成AIが個人の生活や業務に溶け込むこれからの時代において、真に価値あるユーザー体験を定義・実現・改善いただきます。 業務内容・期待成果 ・ユーザーインタビューや行動観察を通じた、インサイトおよび未充足ニーズの定性的な抽出 ・SQLやBIツールを駆使したログ解析、およびプロダクト改善に向けた仮説検証 ・調査結果に基づいた、プロダクトマネージャーやエンジニアへの戦略的フィードバックと機能提案 ・BtoC 生成AIプロダクト市場における国内外の消費者動向や競合優位性の継続的なモニタリングと可視化

＜私たちについて＞ ソフトウェアと人の関係を、AI時代にあわせて再設計する。 PLAINERは、「伝わるはずの価値が、伝わらないまま終わる」という問題に向き合っています。 優れたプロダクトでも、それが「何に効くのか」「なぜ自分に必要なのか」が正しく届かなければ、活かされない。 この“もったいなさ”は、AIが発展すれば自然に解決するわけではありません。 むしろ、LLMのような汎用的な技術が広がるからこそ、プロダクトとユーザーの関係性は一層複雑になり、設計が問われるようになります。 私たちはこの時代に、「伝える」ではなく「伝わる」体験をプロダクトとして届けることを選びました。 Intent（意図）を出発点に、体験を設計する PLAINERは、ノーコードで“伝わるデモ”を自動生成できるプロダクトです。 ただの説明や画面録画ではなく、ユーザーのやりたいこと＝Intentから逆算し、必要な情報と操作をストーリーとして構成する。 私たちはこれを「Intent Experience」と呼び、SaaSをはじめとするプロダクトの商用化や活用支援に応用しています。 このアプローチは、LLM時代にも大きな価値を持ちます。 生成される答えに意味を与える「文脈」をどう構築するか UIとAI回答をどう一貫した体験にまとめるか 意図ベースのガイド・ナビゲーション・Q&Aをどこまで自動化できるか PLAINERは、AIとUIの“あいだ”を設計するプロダクトです。 ＜私たちが本気で取り組んでいること＞ PLAINERは、SaaSが社会に届けられるまでの「価値の流通構造」そのものを再設計しています。 ユーザーが「必要なプロダクトか」を直感的に判断できる 営業やCSが「価値の本質」を確実に伝えられる ユーザーが「迷わず成果にたどり着ける」ように導かれる この一連の体験をIntentベースで設計し、LLMで補強し、プロダクトとして提供していきます。 そしてこの構造は、日本だけでなく世界中のSaaS市場に共通する課題に応える設計です。 ＜グローバル × 巨大市場で勝負する＞ PLAINERは今、国内での実績を足場にしながら、海外展開を本格化させています。 Intentという普遍的な概念と、SaaS商用化という構造的な課題を掛け合わせることで、「グローバルに通用する“価値を届けるプラットフォーム」を構想しています。 私たちは、2031年にARR500億円規模のプロダクト群を築くことを本気で目指しています。 そしてそれは、構想だけでなく── 仮想環境での爆速検証と市場適応 本番環境向けのガイド・アナリティクス・オートモード開発 LLMによる補助ナビゲーション・Q&Aの基盤構築 といった複数プロジェクトとして、すでに具体的に動き出しています。 一緒に、“人 × プロダクト × AI”の関係をつくり直しませんか？ PLAINERの開発チームはまだ小規模ですが、 構想・仮説・実装すべてに手が届くフェーズにあります。 社会の当たり前になるプロダクトを、自分の手でつくりたい人 世界を視野に入れた本気の挑戦に、早い段階から関わりたい人 AI時代のユーザー体験を、思想から設計・実装したい人 そんな仲間と、PLAINERを一緒に育てていきたいと考えています。 届けたい価値がある。 だから、届け方までつくる。 それが、PLAINERの仕事です。 ＜お任せしたい役割＞ LLMをはじめとするAI技術の進化により、ソフトウェアが社会に届けられるプロセスそのものが再定義されつつあります。 PLAINERは、その変化を前提に、プロダクトの価値が“正しく伝わり、適切に活用される”状態を構造的に設計し直すことに挑戦しています。 プロダクトマネージャーには、技術・ビジネス・体験設計の交差点に立ち、 不確実性の高い状況においても構想と実装の両輪を回し、事業の進化を支えていただきたいと考えています。 ＜想定される責務＞ ソフトウェアが解くべき本質的な課題を抽出し、構想・仮説設計・プロダクトへの落とし込みを行う 経営・開発・ビジネスサイドと連携し、中長期のプロダクト戦略をロードマップとして具体化する 複数の新規プロダクトにおける0→1フェーズの企画・要件定義・初期実装のドライブ LLM・UI・ユーザー行動の接点を設計対象とし、“届け方の構造”をプロダクトとして定義する 仮説検証〜仕様策定〜開発進行〜初期グロースまでのプロセス全体をリードする ＜現在のステージと、求めている役割の重要性＞ PLAINERはすでに、複数のSaaS企業で活用されるプロダクトへと進化しています。 同時に私たちは現在、以下のような複数の新規プロジェクトを短いサイクルで並行的に推進しています： ナビゲーション自動生成、ガイドUXの汎用化 UI構造×LLMによる文脈生成・Q&A自動化 仮想環境における機能検証と、本番実

1. PLAINERが目指している世界 PLAINERは、「伝わるはずの価値が伝わらない」 という、ソフトウェアが抱える根本的な課題に挑んでいます。どれだけ優れたプロダクトでも、「何に効くのか」「なぜ自分に必要なのか」 が正しく届かなければ、その価値は埋もれてしまいます。 AIの進化がこの課題を自動的に解決することはありません。むしろLLMのような汎用技術が広がることで、プロダクトとユーザーの関係はさらに複雑になり、「どう伝わるか」 がますます重要になっています。私たちはこの時代に、「伝える」ではなく 「伝わる体験」 を設計することを使命としています。 2031年にはARR500億円規模のプロダクト群を築くことを目指し、すでに以下のような複数プロジェクトが動き始めています。 仮想環境での爆速検証と市場適応 ガイド・アナリティクス・オートモード開発 LLMを用いたナビゲーション・Q&A基盤の構築 2. ポジションに期待する役割 少人数の立ち上げフェーズで、コード実装だけでなく仮説検証や機能設計にも積極的に関わる PdMや他メンバーと議論しながら、未来のプロダクトを共に設計・実装する エンジニア組織の基盤を築き、事業成長を加速・安定させる 3. 業務内容 PLAINERでは、お客様が作り上げるプロダクトの価値を届けるためのAI Agentな新規プロダクトを複数開発中となります。 これらのいずれかの新規プロダクトを開発する上でのフルスタックエンジニアとしてテックリードをお任せします。 新規プロダクトにおける要件定義・仕様策定 クラウドインフラでのアーキテクチャ設計・構築 Full TypeScriptでのバックエンド・フロントエンド開発 生成AI / LLMを利用した様々なユースケースに対するAI Agent開発 PdMやその他ステークホルダーとの建設的なディスカッション 採用活動を含む、チーム開発における様々な活動 ※変更の範囲：自社プロダクトの開発・営業・サポートおよび会社運営にかかわる一切の業務 4. 直近でお任せしたいプロジェクト 0 → 1となる新規プロダクトの立ち上げ PLAINERの新たな事業の柱となる新規プロダクトの立ち上げを行っています。どのような価値を届けるべきかといったディスカバリーフェーズや技術的な実現可能性の検証、その上でのプロダクト開発というサイクルを素早く実施していくことが求められます。そのため、インフラ・バックエンド・フロントエンドと全領域で自ら考え、開発していくことが求められてきます。もちろん、チームでのサポートもございます。 AI Agentによる機能開発 様々なデータを活用して、生成AI / LLMを利用したAI Agentの機能開発を行っていきます。各種ユースケースに対応したAI Agentを複数開発していく必要があります。これらの精度を向上させていくには泥臭いTry & Errorを高速に繰り返していく必要があります。 他プロダクトとのデータ連携 AI Agentを開発していく上で重要となるデータは、PLAINERがもつ様々なプロダクトから連携していかなくてはなりません。そのデータパイプラインを効果的なものにしていくためにも様々なプロダクトの開発メンバーとのコミュニケーション、仕様理解なども必要不可欠となります。自身の担当するプロダクトに閉じずに、プラットフォームとしてなり得るような大局的な設計・開発が重要となります。 ステークホルダーとのコミュニケーション 新規プロダクトを開発していく上では、PdMやその他ビジネスサイドのメンバーなど様々なステークホルダーとのコミュニケーションによって、適切な意思決定のための情報収集が重要となります。自チーム内に閉じた活動だけではなく、全社を横断した幅広い取り組みが必要となります。 5. 開発環境 ※新規プロダクトのため、技術スタックは今後決定いたしますが、既存主力事業の「PLAINER」は以下の開発環境になっています。 構成 顧客向けWebアプリ（SPA） 運営向けWebアプリ（MPA） Chrome拡張 技術スタック バックエンド：Kotlin（Ktor）、PostgreSQL、Redis フロントエンド：TypeScript、React、Chakra UI Chrome拡張：TypeScript、React インフラ：Google Cloud（Cloud Run中心） その他：Claudeなど生成AIを活用した開発体制へ移行中 6. 開発チームのコミュニケーションサイクル 開発スタイルとしてはAI-DLCを一部採用しています。 チーム内には以下のようなコミュニーケーションの場があります。 隔週プロダクト会：PLAINERというプロダクトに関する情報共有の場です。ビジネス・エンジニアサイド共同で実施されます。お客様からの声や今後リリ