【AIネイティブ】AIを使った新体制の受託開発のシステムエンジニア

仕事内容

実装はAIエージェントに委任し、自分は設計判断と検収に回る。1人1案件で、顧客の曖昧な要望を要件に分解し、リリースまでを一人で持ちきる役割です。2026年7月に発足したばかりのAIソリューションチームで、AI駆動の受託開発という新しい開発スタイルを一緒に形にしていく仲間を募集します。 【ミッションと職務】 新生活領域企業の事業課題を、AIエージェントを武器に解決まで持っていく役割です。 このチームは1人1案件を基本とし、次の原則で動いています。 ・案件の意思決定はPMとして自分が担う ・実装はAIコーディングエージェントに委任し、自分は要件化と検収側に回る ・検収からリリースまでを一貫して自分が持つ 具体的な活動は次の3階層です。 ・案件レベル：顧客の曖昧な要望を分解し、要件として言語化する。スタックは案件ごとに目的達成に最適かで選ぶ ・実装レベル：AIエージェントへ指示を出し、生成物をレビュー・検収して品質を担保する ・基盤レベル：参画1〜2ヶ月後は、開発基盤やレビュー基盤の改善にも関わる 【やらないこと】 ・分業による実装工程だけの担当。設計から検収までを分けて誰かに渡す進め方はとりません ・仕様が固まるのを待つだけの作業。曖昧な依頼を自分で要件に落とす前提の役割です 【仕事の魅力・チャレンジ】 この役割の面白さは、開発の重心そのものが変わるところにあります。コードを書く時間ではなく、何をどう作らせ、何を基準に検収するかという設計判断が仕事の主役になります。受託案件では、AIエージェントを使って短期間でプロトタイプを立て、顧客と認識をすり合わせながら要件を固めていきます。曖昧な依頼を自分で要件に分解し、工程を網羅して一貫して遂行する経験、領域をまたいで設計の意思決定を下す経験を、1件ずつ自分の責任で積み重ねられます。発足から日が浅いチームのため、案件の進め方や開発基盤そのものを自分の手で形づくる余地が大きいことも、この局面ならではの魅力です。 【開発環境・生成AI活用】 ・実装の委任先：Claude Code 等のAIコーディングエージェント ・レビュー基盤：GitHub Actions 上のAI自動コードレビュー ・進行管理：Asana ・技術スタック：案件ごとに目的達成に最適かで選定 ClassLab.ではAIを「使う」だけでなく「どう作らせるか」自体を設計する文化が根づいています。GitHub Actions上でAIがPRをレビューし、重大な指摘が1件でも残ればマージを止める仕組みをCIに組み込んでいます。CLAUDE.mdやカスタムスキル、MCPといったハーネスを自分たちで作り、AIに任せる工程を広げてきました。全社ではAI架電分析で通話チェック時間を90%削減し、AIトレーナーの活用で研修費を実質ゼロ化するなど、AIを事業成果に結びつけた実績があります。このチームでは、その実装側をAIエージェントに委任する動き方が標準です。 【求める人物像】 ・技術を武器に本質的な事業課題を解決することに関心がある方 ・分業せず、要件定義から実装・リリースまでを自分で持ちきることにやりがいを感じる方 ・「目的達成に最適か」で技術を選び、AIを含む新しい手段を積極的に取り入れられる方 関西でAIネイティブな開発に取り組める希少な環境です。