LLMを前提としたAI SaaSプロダクトへ／10万もの組織が活用するAI 1on1支援ツール「Kakeai」のユーザー体験をつくるAIアプリケーションエンジニア募集
株式会社KAKEAI - 属人的なマネジメントをテクノロジーで変える！プレシリーズBで累計調達24.8億を資金調達
事業内容
Kakeaiは1対1のコミュニケーションをサポートし、組織の生産性を向上させます。最適なアジェンダ提案やビデオ通話機能など、多様な価値を提供するプラットフォームです。
仕事内容
■KAKEAIについて 私たちKAKEAIは「あなたがどこで誰と共に生きようとも、あなたの持つ人生の可能性を絶対に毀損させない。」というパーパスのもと、1on1支援ツール「Kakeai」を開発・提供しています。 職場の1対1のコミュニケーションは、現場に任せきりになりやすいものです。上司は何を話せばよいか分からず、部下は本当に相談したいことを出せないまま時間が終わる。この掛け違いが積み重なると、本人の可能性が組織の側の都合で削られていきます。私たちが解こうとしているのはこの構造です。 現在、104,000を超える組織やチームにご利用いただき、300万回以上の1on1データが蓄積されています。従業員数名のスタートアップから数万人規模の大企業、さらに病院、学校、保育園、介護施設、飲食店まで、業種も規模も異なる組織が日々のマネジメントに取り入れています。 ■プロダクトの特徴 Kakeaiは上司と部下の対話の質を高め、離職防止や業績・エンゲージメントの向上をもたらすベネフィットとそのカルチャーを組織全体に定着させるためのプロダクトです。その場に合ったアジェンダの提案、上司への接し方の助言、振り返りの支援といった機能を通じて、対話を次の行動につなげます。導入企業からは、売上の向上や離職率の改善につながったという声をいただいています。 大企業への導入が多く、セキュリティ要件も機能要件も水準が高いことが特徴です。1社あたりの利用人数が多いため、1社の導入でアクセスが段階的に跳ねます。 ■具体的な業務内容 ・Kakeaiの機能開発、運用改善、パフォーマンスの最適化 ・アーキテクチャ設計、技術選定、技術検証 ・AIを活用した機能の企画と実装 ・生成AIを前提とした実装・レビュー・テストの進め方の設計と改善 ・事業課題に対する技術提案 ・技術的負債の解消と開発者体験の向上 ・チーム内での設計レビューとコードレビュー ・テクニカルサポート対応（持ち回りで担当） ■チャレンジできる技術イシュー 向こう1年で6つのテーマに並行して取り組みます。どれを担当するかは、入社の時期とご本人の志向をふまえて一緒に決定していく予定です。アプリケーション寄りの方にはテーマ1か2を、基盤寄りの方にはテーマ3〜6をご提案します。 1. Kakeaiの大規模機能アップデート — 生成AIを全面的に使い、1on1の質と定着を一段引き上げます。難所はリリース後で、プロンプトの管理、評価データセットの整備、品質の継続計測、コストとレイテンシの最適化を回し続ける仕事が立ち上がります 2. ナレッジグラフの新規プロダクト化 — 業務データを構造化する機能を切り出し、独立したプロダクトとして立ち上げます。既存システムからの移管と認証統合を伴うため、稼働中のサービスを止めずに境界を引き直す設計が要ります 3. 外部SaaS連携基盤のリアーキテクチャ — バッチ中心の構成からリアルタイムに近い連携へ移行するとともに、複数のカレンダープロバイダーに対するデータ取得・トークン管理を共通化するサブシステムを構築します。 4. データ分析基盤の統合 — 蓄積された1on1データを、さまざまな集計・分析ニーズに応えられる基盤へ統合します。分析結果をそのままプロダクト機能へ転用できる場面が多く、ひとつの改善が複数の機能に返ってきます 5. クラウドインフラのガバナンス強化 — AWS環境のアカウント設計を発展させます。大企業の要求水準に応えながら、開発の速度を落とさない線引きが論点です 6. 開発・検証環境の運用効率化 — プルリクエストや商談・デモごとに、環境をオンデマンドで作成・破棄できる状態にします
募集背景
私たちは、開発プロセスそのものを作り変えている最中です。 これまでの8年は、少人数で意思決定を速く回すことを最優先にしてきました。機能の幅が狭いうちはそれが最も合理的でしたが、いまはプロダクトの守備範囲が広がり、AIという大きな変革に伴い、前提が大きく変化しました。 その中で私たちは、一人あたりのアウトプットや貢献範囲をAIで広げる道を選びました。これからのプロダクト開発においては、何を作るべきかを決める力と、LLMの出力を製品の品質として保証する設計こそが求められます。そして、この2つを開発組織として対応していくために、体制強化を目的とした採用に取り組んでいます。
配属部署
エンジニアとプロダクトマネジャーを合わせて約10名の開発部門です。大手IT企業のテックリードやHR系スタートアップのCTOなど、経歴の異なるメンバーが集まっています。 プロダクトマネジャーやカスタマーサクセスと密に連携するため、顧客の課題がそのまま設計の判断材料として届きます。分業はあえてせず、複雑な仕様を整理して実装まで携わるような、フルスタック・フルサイクルな開発環境です。
概要
■これからのKAKEAI 2026年内に、生成AIを前提としたユーザー体験にアップデートしたKakeaiをリリースします。 対話の記録や日々の業務データから、相手との関係がどの段階にあるか、本人がどれだけ主体的に動いているか、何がその期間の転機だったかといった解釈をLLMが生成し、ユーザーの次の行動につなげることが新しいKakeaiの中核となります。 その先には、業務データを人・組織・仕事の関係として構造化するナレッジグラフの独立プロダクト化、蓄積された1on1データを扱う分析基盤の統合が控えています。1on1の枠を越えて、社内コミュニケーション全般を支える方向へプロダクトを広げていきます。 ■立ち上がりの流れ 〜1か月 — 既存機能の改修を通じて、プロダクトの特性と業務ドメインを掴んでいただきます。設計・レビュー・デプロイの流れを一緒に確認しながら進める期間です。 1〜3か月 — 開発組織としてその時に取り組むテーマの中から1つご担当いただき、既存の担当メンバーに相談・レビューを受けながら主体となって開発を進めていただきます。 3〜6か月 — 新規プロダクトへの移行のように、チームで分担して進める規模のプロジェクトに入っていただきます。担当範囲を一部分から段階的に広げていく形を想定しています。
この仕事で得られるもの
・これから本番に乗せるAI基盤を、設計から決められる** — ナレッジグラフとLLMの品質計測は、いずれも検証から製品化へ向かう段階です。設計の判断が残っている分、決められる範囲が広くなります。 ・LLMの出力を製品の品質として保証する経験** — 生成物の品質を測る指標を決め、閾値を置き、継続的に計測する。答えが定まっていない領域を、基準ごと自分たちで作ります。 ・少人数とAIで生産性を引き上げる体制づくりに、立ち上げから関与できる** — 開発ワークフロー全体のAI化は、いま方針を決めている段階です。 ・大企業の要求水準に応えるSaaSの設計と運用** — 高いセキュリティ水準と、300万回分を超える1on1データを扱う大量データ処理・パフォーマンス改善の両方を経験できます。 ・職種の境界に縛られない担当範囲** — インフラを見ながら新規プロダクトのバックエンドを考えるといった動き方ができます。
勤務地
【勤務地詳細】 東京都渋谷区神宮前5-52-2 青山オーバルビル11階 【アクセス】 ・東京メトロ「表参道」駅より徒歩4分 ・JR「渋谷」駅宮益坂口より徒歩10分
勤務時間
10:00〜19:00
待遇・福利厚生
【福利厚生】 健康保険、厚生年金 、雇用保険有 【受動喫煙防止措置】 屋内全面禁煙。テナント屋外に喫煙スペース有。 【雇用形態】 正社員 試用期間：3か月 条件：変更なし 【ワークスタイル】 全社員がオフィスに毎日出社しています。育児・介護・障害など法令上の配慮はご相談可能です。 - 隔週の週休3日制（第2・第4金曜日は全社休み。祝日の関係で変動有） - 出勤日の金曜日は顧客対応を原則止め、1on1や部門横断ミーティングにあてています - 勤務時間は8:30/9:00/9:30から始まる実働8.5時間の選択制。エンジニアは9:30〜19:00が一般的です
休日・休暇
・完全週休2日制（土・日）、祝日、年末年始、隔週の金曜日（第2・第4金曜日） ※完全隔週金曜が休みというわけではありません。 ・年次有給休暇：所定労働日の８割以上出勤した場合に以下を付与。 ・その他の休暇：有給（慶弔、その他法定休暇あり）
所定労働時間・休憩時間
1ヶ月単位の変形労働時間制を採用しています。 ・A. 7:30～17:00 ・B. 8:00～17:30 ・C. 8:30～18:00 ・D. 9:00～18:30 ・E. 9:30～19:00 上記いずれかを選択。また、本人の希望により週に一度の固定曜日を、別の勤務パターンに変更することができます。 ・休憩時間：上記、労働時間の中途に1時間
ワークスタイル
全社員が東京・表参道のオフィスに毎日集まり、対面で仕事を進めます。設計段階は対面の会話とホワイトボードのほうが速く進むという判断です。育児・介護・障害などに関する法令上の配慮は、この方針とは別に個別にご相談いただけます。 隔週の週休3日制（第2・第4金曜日は全社休み。祝日の関係で変動します） 出勤日の金曜日は顧客対応を原則として止め、1on1や部門横断のミーティングにあてています 勤務時間は8:30 / 9:00 / 9:30から始まる実働8.5時間の選択制。エンジニアは9:30〜19:00が一般的です
開発環境・技術スタック
言語 — Python, TypeScript, Ruby フレームワーク — FastAPI（Asyncio）, Angular, Ruby on Rails インフラ — AWS（Aurora・MySQL / ECS・Fargate / Lambda / CloudWatch / Chime / S3 / AWS Batchなど）, Terraform CI/CD — GitHub, CodePipeline 監視 — Datadog AI基盤 — ナレッジグラフ（Graphiti + Neo4j）, LLMOps（Langfuse自社ホスト） 開発端末 — Mac / Windows / Linuxから選択可 デュアルディスプレイ環境（標準モニター / 曲面型から選択可）
開発で使えるAIツール
開発部門でAI予算を確保しており、Claude CodeとCodexは全員が使えます。AIコードレビューツールのCodeRabbitも導入済みです。 必要と判断した投資は速く決めます。Datadogへの移行も、AIエージェントの法人プランへの移行も、いずれも数日で意思決定しました。
AIの利活用領域
いま主にAIを活用している領域は下記の4つです。 プロダクトの中核ロジック — LLMが生成した解釈をユーザーの次の行動につなげる部分で、年内のリリースに向けて本番に近づいています。 業務文脈の構造化 — 業務で発生する各種データを、人・組織・仕事の関係性を図るための一次情報として蓄積しています。Graphiti + Neo4j を用いて、取り込みを層ごとに疎結合なパイプラインとして組み、推論を担う層だけを差し替えて評価できる構造にしています。 品質の継続計測 — 生成された事実が原文から論理的に導けるかを、より強いモデルによる判定で採点します。スキーマ違反や矛盾は決定論的なルールで機械検出し、判定に使うモデルとプロンプトと閾値もバージョン管理して、過去の測定と比較できる状態にしています。 開発と運用の可観測性 — Langfuseを自社ホストし、トレース・プロンプト・評価スコアを、いつでも遡って追える状態にしています。
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