株式会社キカガクは、"教育"を軸にDX推進を支援する会社です。これまでに累計30万人以上の受講生、約1,000社の企業のDX推進をサポートしてきました。実データを用いた課題解決型研修（PBL）を特徴とし、企業の課題に合わせて研修をカスタマイズして提供しています。人材の要件定義から育成ロードマップの策定、アセスメント・スキル可視化、AIモデルの受託開発やコンサルティング、AI・データサイエンスに特化した社会人向けスクールも運営しています。

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AX事業部は、顧客の課題ごとに最適なAI・システムをスクラッチで開発し、ソリューションとして提供しています。

ここで言う「最適な」は、生成AIを指すとは限りません。生成AIが効く課題もあれば、機械学習モデルのほうが精度もコストも見合う課題、統計モデルで十分に説明がつく課題、そもそもルールベースで確実に処理すべき課題もあります。私たちは手段を先に決めません。

一方で、どの手段を選んでも共通して難しいのは「PoCを作ること」ではなく「業務に定着し、成果を生み続けること」です。多くの企業でPoCが本番化されずに終わる中、AX事業部は研修（PBL）で顧客の課題を構造化し、PoCから本番開発、そして現場への定着・内製化までを一気通貫で支援してきました。

案件が増えるにつれて不足しているのは、実装できる人ではありません。
「この課題は何で解くべきか」を技術に引きずられずに判断し、業務・技術・データ・体制を統合した解決策を設計し、導入後に本当に業務が変わったかまで見届けられる人です。

このポジションは、プロジェクト全体の顧客成果に責任を持つ立場として、その役割を担っていただくことを想定しています。

[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。

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。

さらに、市場のAI企業の多くは生成AIに特化しており、「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は、いっそう希少です。AX事業部は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。

キカガクのPjMは、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います。
「作って終わり」で分断されがちな工程を一人のPMが通しで見られるため、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を積むことができます。

また、AX事業部の案件は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が蓄積されます。上場準備フェーズならではの事業づくりの経験も並行して積んでいただけます。

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。

下記いずれも必須

・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があること
・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

・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（需要予測、異常検知、最適化、スコアリング等）
・技術ありきではなく、課題に応じて手段を選定した経験（AIを使わない判断をした経験を含む）
・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
・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
・研修講師、社内勉強会運営など「人に教える」活動の経験

・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
・顧客の依頼をそのまま正解とせず、必要であれば異なる意見も誠実に伝えられる方
・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
・変化の速い生成AI領域で学び続け、学んだことをチームと顧客に還元できる方

・カンパニーデック
・採用HP

【受賞】
・【2026年版】「働きがいのある会社」ベスト100に選出。中規模部門ランキング28位を獲得
・キカガク for Businessが「第22回 日本e-Learning大賞」にて「DX人材育成特別部門賞」を受賞

・フルリモート（在宅勤務の回数等制限はございません。）
・フレックス制（標準労働時間8時間、フレキシブルタイム5:00〜24:00）
・副業可
・GPTW Japan「働きがいのある会社」4年連続認定（2026年版 中規模部門28位）
・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

オンライン選考を基本とし、応募からオファーまで最短2週間を目安に進めます。
※選考フローはポジションや応募者ごとに一部変更となる場合もございます。

1. カジュアル面談（人事部または現場メンバー）
   ※ご希望により当日そのまま一次選考への切り替えも可能です
2. 書類選考（結果連絡：2営業日以内）
3. 一次選考面接（現場部門）
   ※選考内容によってはご相談の上、再面談の可能性もございます。
4. 最終選考面接（代表取締役）※オフィスでの対面実施可能
5. リファレンスチェック
6. オファー面談
7. 入社