業務委託

東京都 東京駅

1,000,000 ~ 1,500,000円/月額

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案件詳細

自動車メーカー様の購買業務における、見積データの構造化・共通化し、比較表自動生成・差異分析を生成AI(AIエージェント)の開発支援するプロジェクトです。 異なる形式の見積書をAIで即座に横並び比較し、ベテランレベルの差異要因分析を自動化することで、バイヤーが高付加価値な戦略業務に集中できる環境の構築を目指します。 今回はその初期段階として「ハーネス」を題材としたLv.1のPoC(概念実証)を実施します。 現在、上記を実装するためのAIエンニジアの方を募集しております。 ●今回のPoC(検証・開発)範囲  以下のLv.1〜Lv.2の範囲を具体的な実証対象(PoCのスコープ)として開発・検証を行います。 ①LV1-1 ・検証対象(開発内容):見積情報の抽出・構造化・正規化 ・input:各社の見積価格(Excel形式) ・output:見積情報(Excel or Markdown) ・主な使用サービス(予定)  -Microsoft Foundry  -Azure Document Intelligence  -Azure OpenAI Service ②Lv1-2 ・検証対象(開発内容):見積比較表の自動生成 ・input:3社分の見積情報(Excel or Markdown ・output:見積情報(Excel or Markdown) ・主な使用サービス(予定)  -Microsoft Foundry  -Azure OpenAI Service  -Azure Functions  -Logic Apps ③Lv2 ・検証対象(開発内容):見積差異の分析 ・input:見積比較表(Excel or Markdown) ・output:分析結果(Markdown) ・主な使用サービス(予定)  -Microsoft Foundry  -Azure OpenAI Service

必須スキル・経験

生成AI・RAGの実装経験 ・Azure OpenAI Service を利用した開発経験(モデルデプロイ、プロンプト設計、APIコール) ・RAG構成の設計・実装経験 (AI Search + LLMの組み合わせ、インデクサ設計、チャンキング、検索チューニング) ※Foundry上での評価・トレーシング・モニタリングの理解もあると望ましいです  ・Azure Functions等の共通部品の開発を担う可能性が高いため、Pythonの実装力、   コーディング力 Copilot Studio / 会話・連携設計の経験 ・Copilot Studio でのエージェント構築経験 (トピック設計、トリガー設定、変数制御) ・会話設計の実務経験 (聞き返し・分岐・例外処理、トピック分割・再利用の設計思想) ・Azure側サービスへの連携経験 (Logic Apps / Functions / APIへの接続) Azure基盤・セキュリティの基礎理解 ・Azure Functions(Python)または Azure Logic Apps の開発経験 ・認証・権限設計の基礎理解  (Entra ID / Managed Identity / RBAC) ・Azure リソース構成のセキュリティ観点での理解  (VNet、Private Endpoint 等)

尚可スキル・経験

マルチエージェント構成(逐次・ parallel)の知見 ・フロントUI(Copilot Studio)からオーケストレータ、各種ツール、データ基盤までの全体設計経験 ・プロンプト・システム検索・LLMモデルの変更に伴う「回帰テスト」の設計経験 ・監査ログ設計の知見

業界

製造・メーカー

募集背景

自動車メーカー様の購買業務における、見積データの構造化・共通化し、比較表自動生成・差異分析を生成AI(AIエージェント)の開発支援するプロジェクトです。 異なる形式の見積書をAIで即座に横並び比較し、ベテランレベルの差異要因分析を自動化することで、バイヤーが高付加価値な戦略業務に集中できる環境の構築を目指します。 今回はその初期段階として「ハーネス」を題材としたLv.1のPoC(概念実証)を実施します。 現在、上記を実装するためのAIエンニジアの方を募集しております。

開発環境

Microsoft Foundry, Azure Document Intelligence, Azure OpenAI Service, Azure Functions, Logic Apps

精算基準時間

160時間

参画時期

2026/08

出社頻度

出社リモート併用

面談回数

2回

商談方法

オンライン

案件公開日時

2026/07/16 16:05:46

おすすめポイントおすすめポイント

製造業においては、サプライチェーンの最適化とコスト削減が継続的な課題となっています。 本案件は、生成AIを活用して見積データの比較・分析を自動化し、購買業務の効率化と戦略的な意思決定を支援する重要なプロジェクトです。 AIエージェント開発の専門スキルを活かし、製造業のデジタルトランスフォーメーションに貢献できる貴重な機会となるでしょう。

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