【生成AI】大手自動車メーカーグループ向け生成AI利用促進・導入支援案件・求人

大手自動車メーカーグループ全社AI推進プロジェクトにおいて、第1フェーズでの基礎研修・ツール導入を経て、約40名の推進アンバサダーが現場業務をAI化する「卒業制作」および全社横断案件の創出フェーズに突入しています。しかし、現場の業務コンサルタントやアンバサダーだけでは「RAGやAIエージェント等の技術的実現性判断・データ連携制約の整理・アーキテクチャ設計・工数見積」といった深掘りができず、実効性のあるAI活用案件を具体企画・推進できないボトルネックが発生しています。これを放置した場合、2027年3月末の第2フェーズ終了期日までにアンバサダー約40名の「卒業制作」完遂が頓挫し、FY2027に計画している全社組織横断の業務時間削減目標（年間数百〜数千時間規模の効率化）の達成が不可能となるリスクがあります。そのため、2026年11月からの第2フェーズ開始に合わせ、遅くとも10月末までに参画可能な「業務コンサルと協調し、曖昧な要求からRAG/AIエージェント等の技術アーキテクチャ・制約・工数見積を自走して整理できる生成AIエンジニア」を最優先ラインで1名採用したいと考えています。

RAGおよびAIエージェント等を活用した業務アプリケーションのアーキテクチャ設計経験 主要クラウド（Azure、AWS、Google Cloudのいずれか）における生成AI基盤・サービスの構築または運用経験 業務課題に対するAI適用可能性の評価（技術実現性評価）および非機能要件・技術制約の整理経験 設計・開発フェーズにおける工数・期間・体制の概算見積作成経験

Microsoft Azure・Azure OpenAI Service環境でのシステム開発・アーキテクチャ設計経験 業務コンサルタントや非エンジニア（事業部担当者）と協調した要件定義・技術QA対応経験 大手企業（自動車・製造業等）向けDX/AI推進プロジェクトへの参画経験

製造・メーカー

第1フェーズ（2026年4月〜10月）でツール展開および研修が完了しました。 第2フェーズ（2026年11月〜2027年3月）では、アンバサダー約40名の「卒業制作（各業務課題をAIで解決）」完遂と他社員への横展開、部門横断案件の創出が目標です。 しかし、業務コンサルタント主体の体制では「RAG/エージェントの技術実現性評価」「クラウド基盤上のデータ連携・技術制約整理」「アーキテクチャ設計・工数見積」を完遂できる技術知見が不足しており、生成AIエンジニアの参画が不可欠となっています。

Azure OpenAI Service, AWS, Google Cloud, RAG, AI Agent, Python, Microsoftエコシステム

2026/11

PM/PMO、業務コンサルタント、生成AIエンジニア（1名）、顧客CoE担当者およびアンバサダー約40名

平日9:00〜18:00（実働8時間/日）

160時間/月

フルリモート

2回

オンライン

2026/09/08 20:15:39