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クラウド × AIエージェント × 実装主導/ AIエンジニア リーダー

クラウド × AIエージェント
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on 2026/02/06

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クラウド × AIエージェント × 実装主導/ AIエンジニア リーダー

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Takashi Michihiro

USに駐在して外資系企業でネットワークOS向けのプログラミングを経て、Web領域へ知識を広げるためWebベンチャーでエンジニア、プロダクトマネージャ的な動きをしてきました。その後、ベンチャーでBtoB向けのプロダクト開発を担当しIPOを経験しました。直近では非テック系の企業でゼロベースでエンジニア組織の立ち上げ、PMチームの立ち上げにチャレンジしています。 自分のやったことのない領域でも迷わず飛び込んでいき日々努力していくのが好きです。

「時間」と「当事者意識」を核として掲げるテック企業 ミスミグループ、DTダイナミクス社の挑戦

Takashi Michihiroさんのストーリー

株式会社ミスミ のメンバー

USに駐在して外資系企業でネットワークOS向けのプログラミングを経て、Web領域へ知識を広げるためWebベンチャーでエンジニア、プロダクトマネージャ的な動きをしてきました。その後、ベンチャーでBtoB向けのプロダクト開発を担当しIPOを経験しました。直近では非テック系の企業でゼロベースでエンジニア組織の立ち上げ、PMチームの立ち上げにチャレンジしています。 自分のやったことのない領域でも迷わず飛び込んでいき日々努力していくのが好きです。
「時間」と「当事者意識」を核として掲げるテック企業 ミスミグループ、DTダイナミクス社の挑戦

「時間」と「当事者意識」を核として掲げるテック企業 ミスミグループ、DTダイナミクス社の挑戦

なにをやっているのか

グローバル30万社に精密加工部品などを提供する株式会社ミスミは製造業における加工部品調達のデジタル革命「meviy(メビー)」を2019年よりサービス展開してきました。 meviyは、設計データをアップロードするだけでミクロンレベルの精密加工部品を簡単に注文でき、お客さまの部品手配プロセスを根本から効率化する画期的なサービスです。 製造業はGDPの約2割を占める日本の基幹産業であり、精密加工部品の手配の手間をいかに減らしていくかがこの産業の活性化こそが解決すべき社会課題であると考えます。 meviyは「ものづくりに創造と笑顔を」をミッションに、グローバル30万社の顧客の声に耳を傾けながら日々開発が進められています。

なにをやっているのか

グローバル30万社に精密加工部品などを提供する株式会社ミスミは製造業における加工部品調達のデジタル革命「meviy(メビー)」を2019年よりサービス展開してきました。 meviyは、設計データをアップロードするだけでミクロンレベルの精密加工部品を簡単に注文でき、お客さまの部品手配プロセスを根本から効率化する画期的なサービスです。 製造業はGDPの約2割を占める日本の基幹産業であり、精密加工部品の手配の手間をいかに減らしていくかがこの産業の活性化こそが解決すべき社会課題であると考えます。 meviyは「ものづくりに創造と笑顔を」をミッションに、グローバル30万社の顧客の声に耳を傾けながら日々開発が進められています。

なぜやるのか

〜ものづくりに創造と笑顔を〜 製造業において生産設備を作り上げる際に、その設備に組み込む部品数は1000点を超えることも少なくありません。 生産設備を設計し作っていく過程で、様々な形状の加工部品を複数の加工業者様と部品設計図面をやりとりして見積もりをとり調達していく作業は、部品あたり二週間かかってしまうこともあります。 この見積もり作業とそれに付随する管理業務は製造業全体で見ると非常に大きな時間的損失となり、この間接コストだけでも製造業全体で年間1兆円のコストが浪費されているとも言われています。 製造業は、日本のGDPの約2割を構成する基幹産業です。 この産業の活性化・競争力の強化こそが我々が取り組むべき命題と考えると同時に日本がグローバルで闘う競争力の源泉だと考えています。

どうやっているのか

meviyの開発は現在プロダクト開発のプロセスを見直し、事業チーム、プロダクト企画チーム、ソフトウェアエンジニアチームが一体になって行きます。 また、全員が同じ方向に向かい全力でコミットメントできるよう、ビジネスプランを策定し戦略的にプロダクト開発の優先順位などに反映しています。 それぞれがミッションである「ものづくりに創造と笑顔を」を具現化できるよう、自走しサービス提供に奮闘しています。

こんなことやります

【お任せしたい仕事】 ・既存プロダクトへのAI適用箇所の探索と実装(40%)  meviyをはじめとする既存プロダクトに対し、現状のAI機能(形状認識・リモデル・製造可否判定等)の分析、AIによる新たな価値探索、プロダクトへの実装・最適化をリード ・メンバーへの技術的な指導、組織内へのAIネイティブ開発環境の浸透活動。チームや組織全体での標準化・定着化(30%)   ・SREと連携し担当プロダクトのインフラアーキテクチャの構築・改善・保守(20%)  SREチームと連携し、AIサービスに最適化されたインフラ設計、AI基盤の安定稼働・セキュリティ対策、グローバル展開拡大を見据えたスケーラビリティ設計・運用 ・AIネイティブ開発環境基盤構築、改善(10%) 【求める経験・スキル】 ・5年以上のサービスの設計・構築・運用のご経験 ・機械学習、コンピューターサイエンスもしくは数学の専門知識 ・データの探索、特徴量の変換、モデルの導出、システムの実装、パフォーマンス評価の一通りの行程への理解 ・プロジェクトマネジメント、要件の整理から実装への落とし込みの知見 【歓迎する経験・スキル】 ・フルスタックのアプリ開発経験 【求める人物像】 ・顧客志向な方 ・最新技術を学ぶことが好きな方 ・目標達成の意欲が高く、数字に基づいたロジカルな意思決定ができる方 ・グローバル志向で、異業界、異文化でも受け入れ、学んでいく姿勢がある方 ※入社後に学んでいく姿勢さえあれば、製造業の経験・知識は不問です 【開発環境】 開発言語:Web開発:Scala, Go, TypeScript,Python, JavaScript, CSS, HTML       形状処理開発:C++,Rust フレームワーク:Web開発:Play Framework, React          形状処理開発:Boost C++ リポジトリ:Github 開発環境:IntelliJ IDEA,Visual Studio Code,Visual studio,Docker Desktop インフラ:AWS:CloudFormation, EC2, RDS, Elasticsearch, ECS,           Fargate, Lambda, CloudWatch, CodePipelineなど       GCP: Cloud Run, Cloud Strage, Vertex AIなど       サードパーティ: Datadog       そのほか、Azure も適材適所で採用 AIネイティブ開発環境:Github Copilot/Github Copilot Agent mode             Gemini CLI + Vertex AI コミュニケーション:Slack, Microsoft teams
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    会社情報

    1963/02に設立

    12,300人のメンバー

    • 海外進出している/
    • 1億円以上の資金を調達済み/

    東京都千代田区九段南一丁目6番5号 九段会館テラス