通過ランク:D

【リードエンジニア】AI×教育でエンジニアの未来を創る。生成AIを駆使した自社プロダクトの設計・開発

正社員
求人メインイメージ
更新日:2026/06/15

「エンジニアの価値を、コードの行数から『生み出したインパクト』へ。」

株式会社ストラテジーアンドパートナーズは、ITエンジニアがその専門性を最大限に発揮し、正当な評価を得られる社会の実現を目指す、AI×教育・採用領域のスタートアップです。私たちは今、単なるシステム開発の枠を超え、生成AI(LLM)を基盤とした「教育のパーソナライズ化」と「データ駆動型の採用マーケティング」という2つの大きな柱で、業界の構造変革に挑んでいます。

■ なぜ今、私たちが「AI Driven Development」を掲げるのか
昨今の生成AIの台頭により、プログラミングの在り方は劇的に変化しました。手作業でコードを書く時間は削られ、代わりに「どのようなアーキテクチャを構築し、いかにビジネス課題を解決するか」という設計・構想力がエンジニアの本質的な価値となっています。
当社では、GitHub Copilotをはじめとする最新のAIツールを開発プロセスに深く組み込んでいます。これは単なる効率化ではありません。エンジニアがルーチンワークから解放され、よりクリエイティブで難易度の高い設計領域に集中するための「思想」です。私たちは、時間で縛られる労働ではなく、成果(バリュー)で勝負する「エンジニア=アスリート」というプロフェッショナルな働き方を追求しています。

■ 展開している事業とあなたのミッション
現在、主力プロジェクトとして以下の開発を加速させています。

生成AIを活用した次世代EdTechプラットフォーム
個々の学習者の習熟度やキャリアプランに合わせ、AIが最適なカリキュラムをリアルタイムで生成・提供するシステムの構築。

採用マーケティング基盤の高度化
Wantedlyやpaizaなどの媒体を通じた採用活動において、候補者の「認知・共感・アクション」という心理変容をデータで可視化。PV数や成約率といったKPIを科学的に分析し、再現性のある採用戦略を実現するプラットフォームの開発。

あなたには、これら自社プロダクトのリード候補として、技術選定からアーキテクチャ設計、実装、そしてデータに基づいたグロース施策までを一気通貫でお任せします。

■ 少数精鋭、かつ圧倒的な技術的フィードバック環境
当社の強みは、経営陣との距離の近さと、外部の強力な技術顧問体制です。IPO経験を持つテクニカルアドバイザーや、AI開発の最前線に立つメンバーと共に、妥協のないプロダクト開発を行うことができます。
「指示されたものを作る」のではなく、「事業を成長させるために、今どの技術を、どう使うべきか」を自ら提案し、実行できる環境がここにはあります。

■ 最後に
私たちは、無駄な長時間労働を美徳としません。集中して高いアウトプットを出し、早く仕事を終えて自己研鑽やプライベートを充実させる。そんなメリハリのある「アスリート型」のエンジニアを求めています。
AIという強力な武器を手に、教育と採用の未来を、そして自分自身の市場価値を、私たちと共に再定義しませんか。

職種名
Webエンジニア
ポジション
テックメンバー、チームリーダー/マネージメント
職種
バックエンド/サーバサイド、フロントエンド
給与(想定年収)
400万円 〜
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
勤務地
東京都
主要開発技術
Ruby Ruby on Rails
開発言語
Python3 Java PHP
フレームワーク
TensorFlow Vue.js React Native Next.js
クラウドプラットフォーム

Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud(Google Cloud Platform)、Firebase、さくらのクラウド

データベース
MySQL、PostgreSQL、Oracle
開発内容タイプ

自社製品/自社サービス、受託開発(社外常駐)、B2C、B2B、自然言語処理、画像処理、機械学習、AI

特徴
オンライン面談可 時短勤務可 社長が現役or元エンジニア 一部在宅勤務可 若手歓迎 第二新卒歓迎 裁量労働 女性エンジニアが在籍 原則定時退社 スキルチェンジ(技術転向)歓迎 ベテラン歓迎 残業30H以内 服装自由 フリードリンク イヤホンOK
募集人数
3
必須要件
以下すべてのご経験をお持ちの方からのご応募をおまちしています!
・何らかのシステム開発経験 実務1年以上
歓迎要件

コンピュータサイエンス知識の深さ
生成AI関連技術の実務経験 - LLMのファインチューニング、RAGシステム構築、プロンプトエンジニアリングなど
マイクロサービスアーキテクチャの設計・実装経験
大規模トラフィックを扱うサービス開発・運用経験
セキュリティに関する深い知見と実装経験

事業貢献力
リードエンジニアとしてのプロジェクト推進経験
ゼロからプロダクトを立ち上げた経験
チームメンバーの技術指導・育成経験
教育分野の業務知識と開発経験
スタートアップでのサービス成長フェーズの経験
非認知能力の高さ
複数のステークホルダーと円滑に協働した実績
困難なプロジェクトを粘り強く完遂した経験
技術と事業の両面からのコミュニケーション能力
社内外での技術共有(登壇、ブログ執筆など)の実績
AIと人間の協働に関する独自の知見や思想
※これらの要件は年収交渉の材料となりますが、最終的な条件は面接でのやり取りや総合的な評価によって決定します。
あなたの強みや独自の価値をぜひ面談でお聞かせください。

求める人物像

素直で良い人
知的好奇心と学び続ける姿勢
「わからない」を認め、質問することを厭わない方
2度同じ間違いをしない人
失敗を学びの機会と捉え、常に成長しようとする姿勢がある方

備考

AIネイティブ時代を切り拓くエンジニアへ
私たちが求めるのは、単なるコーディングスキルではなく、AIと人間の共存時代に必要な
「技術×思想」の両面を持つエンジニアです。
経験年数や学歴よりも、学び続ける姿勢と変化への適応力を重視します。

当社では「AIがコードを書く時代」において、人間にしかできない価値創造に焦点を当てています。
生成AIを活用したプロダクト開発を通じて、能力を高め、テクノロジーの進化に左右されない
「ずっと良い」エンジニアを育成します。

リモートワーク率90%の柔軟な働き方のもと、成果主義の評価体系により、
短時間で質の高いアウトプットを出せる方ほど高く評価されます。
また、定期的なスキルアセスメントにより成長を可視化し、個々人に最適な育成プランを提供します。

自社サービス「エレメンタルラボ」の開発から医療系専門アプリケーションまで、
多様なプロジェクトで市場価値を高めながら、将来的には技術を基盤とした幅広いキャリアの可能性が広がります。
IPO経験を持つ技術顧問のもと、急成長フェーズのチームで活躍したい方からのご応募をお待ちしています。

「このままでは将来が不安」「最新技術に触れる機会がない」「経験領域を広げたい」「AI時代に必要とされるエンジニアになりたい」
——そんな想いをお持ちの方は、ぜひカジュアル面談からお気軽にご連絡ください。共にAIネイティブ時代を切り拓く旅を始めましょう。

選考フロー

カジュアル面談:社長(会社の方向性や報酬の考え方や企業哲学・文化の説明)

スキルチェック

2次:社長(適性検査・能力検査も行います)

内定
※カジュアル面談・2次を同時に行うこともあります

※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります
生成AIを活用した自社EdTechプロダクト及び採用支援プラットフォームの開発

本ポジションでは、自社プロダクトである「AI×教育」および「採用支援」プラットフォームにおいて、単なる実装作業に留まらない、事業を技術で牽引するエンジニアリングをお任せします。

1. 生成AI(LLM)を中核としたプロダクト開発・機能実装
当社のプロダクト開発は「AIをどう組み込むか」から始まります。

EdTech領域: ユーザー一人ひとりの学習ログや理解度、目標とするキャリアパスに基づき、生成AIが最適な学習ロードマップや模擬試験、解説をリアルタイムで生成するエンジニアリング。

採用支援領域: 企業の求人票や過去の採用データから、ターゲットとなるエンジニアの「共感ポイント」をAIで抽出・分析し、記事の構成案やスカウト文面の最適化を支援する機能の開発。

2. 開発プロセスの「AI Driven」化と高度化
「エンジニアはアスリートであるべき」という思想のもと、GitHub CopilotやCursor等のAIツールを最大限に活用した開発フローを構築しています。

効率の追求: 定型的なコーディングやボイラープレートの生成はAIに任せ、人間はアーキテクチャ設計、複雑なビジネスロジックの構築、ユーザー体験(UX)の向上にリソースを集中させます。

品質管理: AIによるコードレビューや自動テスト生成を組み合わせ、高速なデプロイサイクルと高い信頼性を両立させます。

3. データ基盤の構築とマーケティング分析
採用支援プラットフォームにおいては、候補者の「認知・共感・アクション」を可視化するためのデータパイプラインを設計します。

PV数、滞在時間、CVRなどの数値をWantedlyや自社メディアから集約し、スプレッドシートやダッシュボードへ自動反映・分析するシステムの構築。

「どのエンジニア層に、どんなメッセージが届いたか」を定量的に評価し、次の開発施策やコンテンツ制作にフィードバックするサイクルを回します。

4. 技術選定およびアーキテクチャ設計
少数精鋭のチームであるため、使用する言語、フレームワーク、インフラ構成の選定において大きな裁量があります。

IPO経験を持つテクニカルアドバイザーや代表と直接議論しながら、拡張性・保守性に優れたシステム構成をゼロから、あるいはリプレイスの形で設計します。

機械学習モデルのAPI連携(OpenAI API等)や、サーバーレスアーキテクチャを用いたスケーラブルな基盤構築。

【現在の主要な開発環境(想定)】

言語/枠組み: TypeScript (React, Next.js, Node.js), Python (FastAPI / AI関連ツール)

インフラ: AWS / Google Cloud, Vercel

ツール: GitHub Copilot, Cursor, Slack, Notion, Linear

AI: OpenAI API (GPT-4o), LangChain, Vector Database

私たちは「ただ作る」エンジニアではなく、技術を使って「事業をどう勝たせるか」を考え抜く仲間を求めています。AIというレバレッジを最大限に効かせ、世界をアップデートするプロダクトを共に作り上げましょう。

仕事のやりがい

エンジニアとしての役割を再定義する興奮:
「AIがコードを書く時代」において、最新のLLMやフレームワークをプロダクトに組み込む過程は、知的好奇心を強烈に刺激します。最先端技術を「使う側」として、クリエイティブな設計に集中できる環境です。

「ずっと良い」技術者でいられる安心感:
一時的なトレンド追従ではなく、読解力・推論力・整理力といった、技術が変わっても通用する「本質的な能力」を磨けます。自社サービスを通じたスキルの可視化により、自身の成長を客観的に実感できます。

キャリアのボーダレス化:
ITの枠を超え、「マレーシアでの不動産事業」や「海外旅行者向けサービス」など、自らのアイデアで新規事業を立ち上げるチャンスがあります。技術を手段として、ビジネスそのものを創る面白さを味わえます。

IPO目前のダイナミズム:
サービスがスケールしていく真っ只中にあるため、組織づくりやポジションの獲得など、急成長フェーズ特有のやりがいが豊富です。

業務内容の変更範囲
<雇入時>

◆クライアント向け開発
Webアプリケーション開発
業務システムのモダナイゼーション
フロントエンド/バックエンドの設計・実装
クライアント固有要件に対応したカスタマイズ開発

<変更範囲>

◆自社サービス開発
「エレメンタルラボ」の機能開発・改善
ユーザー体験を向上させるUI/UXの実装
各種APIの設計・実装・連携

※スキルによってアサインを再検討します

開発部門の特徴・強み

AIと人間の可能性を拡張する先進的環境
私たちの最大の自慢は、生成AI技術の黎明期から実用的なプロダクト開発に取り組んできた先見性と実績です。
「エレメンタルラボ」は大手メディアにも掲載され、業界から注目を集めています。
当社代表は大手企業向けに「AI駆動社会における人材教育」をテーマにレクチャーを行うなど、技術だけでなく思想面でも業界をリードしています。

コードレビューやドキュメント作成にAIツールを駆使し、エンジニアは創造的な価値創出に集中できる環境があります。私たち自身がAIと人間の理想的な協働モデルを日々実践しています。

リモートワークを基本としながらも、AIツールを活用した効果的なコミュニケーション環境で、チームの一体感と心理的安全性を両立。「成果」で評価する真の結果主義を実践し、短時間で質の高い成果を出せるエンジニアが正当に評価される文化があります。

主な開発実績

非認知能力×生成AIによる次世代エンジニア育成プラットフォーム
「エレメンタルラボ」は、AIネイティブ時代を生き抜くエンジニアに必須となる
「非認知能力」の開発にフォーカスした教育プラットフォームです。
当社の代表取締役である榊原が、大企業向けに「AI駆動社会における人材教育」として講演を行ってきた知見と思想を結集した、
他社にはない独創的なサービスとして開発されました。

技術的特徴と革新性
最新のLLM(大規模言語モデル)技術を活用した対話型学習システムを核に、
ユーザーを分析する独自アルゴリズムを実装。
これにより、学力では測れない非認知能力を可視化し、個々のエンジニアに最適化された成長プログラムを提供しています。

特にITエンジニア向けにカスタマイズされたモデルは、技術的コミュニケーションの特性を深く理解し、
単なる知識習得ではなく、AIが普及する時代に「人間にしかできない価値」を高めることを目指しています。

サービスの社会的インパクト
従来のプログラミング教育が「技術スキル」に偏重する中、本サービスは「非認知能力」の重要性にいち早く着目。
ITエンジニアの能力開発に貢献し、その効果は単なる技術力向上だけでなく、チームでの協働やイノベーション創出にも及んでいます。

当社代表は、JEITAのアイデアソンをはじめとする業界イベントでもAI時代の教育をテーマに講演を行い、
このアプローチの重要性を発信。大手IT企業の人材育成プログラムにも同様の思想が取り入れられるなど、
業界全体に影響を与えています。

開発チームの挑戦と成果
エレメンタルラボの開発では、多分野の知見をAI技術と融合させる挑戦がありました。
開発チームは単なるエンジニアリングだけでなく、「AIと人間の共進化」という哲学的テーマに向き合いながら実装を進めています。

「技術は変わっても、人間の本質的な強みを磨き続けること」—
これがエレメンタルラボの開発を支える信念であり、AIネイティブ時代のエンジニア育成における当社の独自の価値提案です。

技術向上、教育体制

「非認知能力×技術スキル」の両輪で成長する環境
当社の教育体制は、当社代表が大手企業向けに提供している「AI駆動社会における人材教育」のエッセンスを
活用した独自アプローチが特徴です。
自社開発の「エレメンタルラボ」を活用し、技術スキルと非認知能力の両面からエンジニアの成長を支援しています。

入社時のスキルチェックをもとに個別最適化された技術習得プランを策定。
「ティーチング」「コーチング」「トレーニング」の3つのアプローチで効果的な成長を促進します。

充実した成長支援制度も整備:

有料API補助(年額30万円)
定期的なスキルアセスメント

「一時的な『すごく良い』技術よりも、ずっと通用する『良い』技術者」の育成を目指し、
AIがコードを書く時代に真に必要とされるエンジニアを育成しています。

支給マシン

【CPU】インテル Core i7-10750H 
【GPU】NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti 
【メモリ】16GB 
【SSD】512GB
【OS】Windows 10 Home 

開発手法

プロジェクトごとに選択

開発支援ツール
Redmine、Jira、Backlog、Git、GitHub、Jenkins、GitLab
インフラ管理

Docker、Terraform、AWS CloudFormation、Ansible、OpenStack、Kubernetes、Amazon ECS、Amazon Elastic Kubernetes Service、Amazon CloudWatch

AI・データ分析

BigQuery、Elasticsearch、Apache Hadoop、Apache Spark、Keras、PyTorch、pandas、scikit-learn

環境
Linux、Apache HTTP Server、Apache Tomcat、Eclipse
その他開発環境

チームの雰囲気は、真剣さと遊び心が絶妙に共存しています。技術的な議論は徹底的に行う一方で、イベントもあり、
学びと楽しさを両立。リモートが基本でありながら、距離を感じさせないコミュニケーションを実現しています。

特筆すべきは「心理的安全性」の高さです。誰もが自由に質問や意見を述べられる環境があり、
「わからない」と言える文化を大切にしています。
経験の差よりもアイデアの質が評価され、ジュニアエンジニアの斬新な提案が採用されることも珍しくありません。

AIと人間が共に進化する未来を創造するという大きな志を共有しながらも、
日々の開発は和気あいあいとした雰囲気で進められています。
技術と人間性の両面を大切にする、バランスの取れたチーム文化がここにあります。

エンジニア評価の仕組み

AIと人間の視点を融合させた多角的評価システム
当社の人事考課は「時間ではなく成果で評価する」という理念のもと、
従来の一方向的評価ではなく、多角的な評価システムを構築しています。

最大の特徴は、AIデータ分析と人間の定性評価を組み合わせたハイブリッド型評価手法です。
プロジェクト貢献度などの定量データをAIが分析する一方、「非認知能力」や「チームへの貢献」などは人間の目で丁寧に評価します。

期末ごとの「スキルマップ」更新では、技術スキルと非認知能力の成長度合いを可視化。
短期的な成果だけでなく、長期的な市場価値向上の観点からもキャリアを評価します。

評価結果は透明性高く共有され、「次に何を伸ばすべきか」という成長視点での
建設的なフィードバックをAIと人間両方からしていくことを重視しています。

組織構成

少数精鋭で凝縮された専門性と意思決定の速さ
当社は現在10名程度の少数精鋭組織で、少人数ながらも、元大手企業のエンジニア、スタートアップ出身者、
研究者バックグラウンドを持つメンバーなど、多様な経験と専門性を持ったプロフェッショナルが集まっています。

開発チームの構成は以下の通りです:

生成AI/LLMスペシャリスト:2名
フルスタックエンジニア:3名
アプリケーションエンジニア:5名
このコンパクトな組織構造により、官僚的なプロセスやレイヤーが少なく、迅速な意思決定と実行が可能です。
アイデアから実装までのサイクルが短く、エンジニア一人ひとりが大きな裁量と責任を持って開発に携われる環境です。

また、当社代表はJEITAでの講演など外部活動も行い、業界有識者や専門家とのネットワークを持っています。
IPO経験を持つ技術顧問も参画しており、社内の人数以上の知見とリソースにアクセスできる体制を整えています。

配属部署人数
3名
配属上司経歴

技術的バックグラウンドとしては、フルスタック開発(Java, Go, Python, React)の経験に加え、2022年からは生成AI技術の研究開発に注力。
GPT-3/4, Claude, LlamaなどのLLM活用プロジェクトをリードしてきました。
特にLLMを活用した自律型エージェント開発と、能力向上を支援するAIシステム開発に強みを持っています。

しかし、上司の最大の特徴は技術力だけでなく、エンジニアの「成長と自律」を重視するマネジメントスタイルにあります。
メンバーに細かく指示するのではなく、明確な目標設定と適切な裁量権付与により、
個々のエンジニアの主体性と創造性を引き出すアプローチを取っています。

また、代表取締役自身も元エンジニアであり、人材開発の専門家として、
技術と思想の両面からメンバーの成長をサポートする体制が整っています。
IPO経験を持つ技術顧問も定期的にアドバイスを提供し、高い視座からの技術指導を受けることができます。

当社では「上下関係」よりも「専門性と経験の違い」を重視しており、役職に関わらず、
オープンに意見を交換できる風通しの良い文化を大切にしています。
上司はあなたの「管理者」ではなく、「成長のパートナー」として一緒に働くことになります。

平均的なチーム構成

自社サービスは技術顧問と進めており、年末リリースへ向けて連携して進めております。今後要員を拡大していく予定です。リードエンジニアを中心に進める構成になります。
・クライアント先では基本的に複数名での参画をしております。創業前からお付き合いのあるお客様と一緒に参画することもあります。

勤務地
東京都渋谷区東1丁目4−1 尚豊ビル605

フルリモートで成果を追求
当社は現在フルリモートを基本としておりますが、
クライアントワークの場合は関東近辺に在住しているほうがよいかと思います。

月に1〜2回程度のオフラインミーティングを東京オフィス(渋谷区)で実施することがありますが、自由参加です。

オフィスに縛られない自由な働き方で、場所に関係なく成果を最大化できる環境を目指してます。

就業場所の変更範囲
<雇入時>

本社及び都内近郊クライアント先

<変更範囲>

本社及び都内近郊クライアント先

受動喫煙防止措置に関する事項

・従業員に対する受動喫煙対策:あり
 対策内容:敷地内禁煙

最寄り駅

JR渋谷駅より徒歩5分
銀座線表参道駅より徒歩10分

給与体系・詳細

■賃金形態:月給制
■賃金の決定方法:当社規定により決定いたします
■月給:約30万円
 ・基本給:約18万円
 ・固定残業代:30時間分、約7万円(超過分は別途支給)
 ・職能手当:5万円

※売上に対する還元率は60%程度

給与(想定年収)
400万円 〜
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
勤務時間

10:00~19:00

休憩時間:12:00〜13:00(60分)

平均残業時間:平均10時間/月

休日休暇

◇ 週休2日制(土・日/社内カレンダーに準ずる ※年4回程度土曜出社あり)
◇ 祝日
◇ 夏季休暇・年末年始休暇(一部計画年休)
◇ 有給休暇
◇ 慶弔休暇

諸手当

◇ 通勤手当(3万円迄/月)
◇ 資格手当(1万円~/月)

インセンティブ

◇ 賞与年1回(8月)

昇給・昇格

◇ 給与改定年1回(7月)

保険

◇ 各種社会保険完備(健康・厚生年金・労災・雇用)
◇ あんしん財団

雇用関係

無期雇用

試用期間

試用期間あり:3カ月

真の成果主義と成長重視の文化
・フルリモート勤務を基本とし、「どこで」「いつ」働くかではなく「何を生み出すか」を重視しています ・労働は時間ではなく成果で測られるべきと考えており、短い時間で高い成果を出す能力を高く評価します ・効率的に成果を出せる方ほど自己成長の時間を確保でき、それが長期的な市場価値向上につながると考えています

AIと共進化する組織設計
・社内の定型業務はAIに積極的に任せ、人間はより創造的な仕事に集中できる環境を整えています ・最新生成AIツールを積極的に利用推奨しています ・AI活用のベストプラクティスを共有する文化があり、互いのAIリテラシーを高め合っています

先端の人材教育
・代表の榊原は大企業向けに人材教育のレクチャーをしております
・既存には無い新たな教育プログラムを開発しており成長スピードが違います

組織の透明性
・経営状況や意思決定プロセスを可能な限り全社で共有する透明性の高い組織運営を行っています ・毎月、代表に直接質問できる機会を設けています ・給与体系や評価基準を明確にし、公平で透明性のある人事制度を実践しています

キャリア自律支援
・スキルマップを用いた定期的なキャリア面談で、一人ひとりの成長方向性を明確にします ・社内ジョブポスティング制度により、興味のある領域へのチャレンジを奨励しています

学びのエコシステム
・月に一度、異なるプロジェクト間での知見共有を行います ・技術書籍の提供だけでなく、有料API利用補助を設けています ・学習プラットフォームの全社公開により、常に最新スキルの習得機会を提供しています

私たちは「はやく仕事をやめよう」というビジョンの通り、単なる労働時間の削減ではなく、真に価値ある活動に集中できる組織づくりを目指しています。AIネイティブ時代において、人間らしい創造性と思考力を最大限に活かせる環境で、共に成長していきましょう

企業メインイメージ
企業メインイメージ背景

株式会社ストラテジーアンドパートナー

私たちは、IPO経験を持つ技術顧問と共に自社サービスの開発を進めてきました。 2024年にはサービスをローンチし、さらに大きな成長を目指してIPOへの準備を進行中です。 これからは「教育」という社会課題に真剣に向き合い、 教育分野に特化した世界最大級のプラットフォーム構築に挑戦しています! <<仕事内容>> ■■■AIアダプティブラーニング開発事業   エレメンタルラボ AIエージェントがITエンジニアをトレーニングしていく仕組みです。急速に変化するIT環境において、生き残るために必要なスキルは「読解力」「推論力」「計算力」「整理力」といったキャッチアップ能力です。技術の陳腐化が早いIT業界では、新たな技術を迅速に理解する力が求められます。当社のエンジニアだからこそ可能な技術力を活かし、クライアント拡大に注力しています。 使用技術例: Go、React ■■■受託開発 卸売業やエネルギー産業を対象に、社内でWEBシステムの開発を行っています。機能追加や新規開発など、多種多様な案件が同時進行中です。各プロジェクトでは、担当者のスキルレベルに応じたタスクを割り振り、効率的な開発体制を構築しています。 使用技術例: Go、React、MySQL、Next.js ■■■DXコンサルティング 旅行業向けにバックオフィスの自動化コンサルティングをしています。 目指すべき姿はAIエージェントが全ての窓口となり、処理を抽象化。 人間はホスピタリティ向上に集中するという高付加価値のプラットフォームを構築します。 使用技術例: Claudcode
通過ランク:D

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