PM（プロジェクトマネージャー）【正社員】PM・PL（Web・オープン系）

株式会社Athena Technologies（Athena Technologies, Inc.）は、2023年12月設立、代表取締役・阿部武氏が率いる松尾研発のAIスタートアップ。東京オフィスは東京都文京区本郷、京都オフィスは京都市左京区（百万遍ビル）。資本金1,500万円、従業員70名（業務委託含む）。代表は東京大学GCI 2022 Winterを優秀修了後、株式会社松尾研究所でChief AIエンジニアとして最適化領域の研究開発をリードし、規制産業向けプライベートAIに特化して創業。金融・電力・公共など機密性の高い領域を中心に、創業1年半で50社以上のDXプロジェクトを推進した。「エンタープライズAIの、新しい標準。」を掲げ、機密データを外部に出さず閉域・オンプレミス環境で動く生成AIを、インフラ構築からローカルLLM運用基盤、日本語特化のガードレール、AIアプリケーション開発まで一気通貫で提供する。技術顧問には人工知能学会・情報処理学会の理事や日本ディープラーニング協会理事長、東京都AI戦略会議座長を務める東京大学大学院教授が就く。常陽銀行（ローカルLLM基盤）、キッコーマン（共同研究）、東京電力ホールディングス（4足歩行ロボットの音声制御AIエージェント検証）、長谷工コーポレーション・スパイダープラス（外壁タイル画像認識）、コクヨロジテム（DXコンサル）などの実績を持つ。

◾️ 私たちが目指すこと

Athena Technologiesは、企業の業務課題に合わせたAIシステムの開発と、プライベートAIの構築を行う会社です。AIの活用を検討する企業が増える一方で、実際のプロジェクトでは「どの業務へAIを適用するべきか」「どの程度の精度が必要か」「既存システムや業務フローへどう組み込むか」が明確になっていないことも少なくありません。
私たちは、顧客の業務や制約を理解し、解決すべき課題を整理するところから、要件定義、技術検証、実装、本番運用、改善まで一気通貫で支援しています。DX Solutionにおけるオーダーメイド型AI開発に加え、閉域・オンプレミス環境で利用できるローカルLLM運用基盤、生成AIの入出力を監視するガードレール、フィジカルAIなど、企業がAIを継続的に利用するための技術を幅広く扱っています。
本ポジションでは、顧客の曖昧な要望を業務課題として整理し、AIを活用したプロジェクトへ変換したうえで、機械学習エンジニアやデータサイエンティストと連携しながら社会実装まで推進していただきます。

◾️ 仕事のやりがい

クライアントから渡された要件を管理するのではなく、要件をつくる段階から関われます。現場ヒアリングや業務分析を通じて、複数ある課題の中から優先順位を整理し、AIを適用するテーマやロードマップを顧客とともに設計します。プロジェクト開始後は、スコープ、スケジュール、予算、品質、リスクを管理するだけでなく、技術チームと顧客の間に立ち、双方の認識差を整理します。開発中に新たな課題が見つかった場合には、計画や体制を見直し、プロジェクトの成果につながる意思決定を行います。課題整理、提案、技術検証、開発、本番導入まで一貫して関わることで、AI技術を企業の業務成果へ変換するプロジェクトマネジメント経験を得られます。

◾️ 業務内容

• クライアントへのヒアリング、業務分析、課題の構造化
• AIを活用した解決策およびプロジェクト計画の提案
• ビジネス要件、機能要件、非機能要件の整理
• ビジネス要件から技術要件への変換
• フィジビリティスタディおよびPoCの計画・推進
• プロジェクトのスコープ、スケジュール、予算、品質、リスクの管理
• プロジェクトのマイルストーンおよび成果指標の設計
• 機械学習エンジニア、データサイエンティスト、バックエンドメンバー、フロントエンドメンバーとの連携
• 技術的な課題やボトルネックの整理、対応方針の策定
• クライアントへの進捗報告、成果物の説明、プレゼンテーション
• 顧客と開発チームの期待値調整および合意形成
• 仕様変更や追加要望に対する影響整理、スコープ調整
• マルチベンダー環境におけるタスク、期日、依存関係の管理
• プロジェクト状況に応じた体制変更、増員、リプレース等の判断とエスカレーション
• 本番導入後の運用・改善計画の策定
• ご経験に応じた複数プロジェクトの統括、PMメンバーの支援・育成

◾️ 具体的なプロジェクト例

【コクヨロジテム様：業務を可視化し、優先すべきDXテーマを特定】
物流サービスを提供するコクヨロジテム様に対し、現場業務の可視化とDXテーマの整理を支援しました。現場へのヒアリングを通じて業務を整理し、業務時間の約8割を占める課題を特定。その結果をもとに、どの業務からデジタル化へ着手するべきかを整理しました。このようなプロジェクトでは、顧客から提示された個別の要望へ対応するだけでなく、現場の業務全体を把握し、課題の重要度や投資効果を踏まえて優先順位を設計します。PMは、ヒアリングの設計、業務フローの整理、課題の構造化、経営層への提案、実行ロードマップの作成までを推進します。

参考：コクヨロジテム様 DXコンサルティング事例

以下の要件を概ね満たす方を募集します。
※一部の経験が浅い場合でも、他の経験や専門性を踏まえて検討します。

• フロントエンド、バックエンド、インフラ、AIエンジニアのいずれかの実務経験（1年以上）
• 技術的な背景や制約を理解し、エンジニアと開発方針を議論できること
• プロジェクトマネジメントの実務経験（1年以上）
• スコープ、予算、スケジュール、リソースを管理した経験
• クライアントとの折衝、要件整理、期待値調整の経験
• ビジネス要件を技術要件へ変換した経験
• 機械学習モデルのPoCから商用導入までのライフサイクルに関する基本的な理解

• AI、機械学習、データ分析に関するプロジェクトの推進経験
• 戦略コンサルティング、ITコンサルティング、DXコンサルティングの実務経験
• 未経験の業務に対し、スイムレーン形式などで業務フローを整理した経験
• 顧客向けの提案資料、報告資料、意思決定資料を作成した経験
• 機能要求、非機能要求一覧の作成経験
• チケット管理ツールを用いたタスク・期日管理経験
• マルチベンダー環境におけるプロジェクト推進経験
• プロジェクト状況に応じた体制変更やエスカレーションの経験
• KNN、Random Forest、CNN、LLMなど、機械学習・生成AIに関する基礎知識
• AIプロダクトや業務システムの本番導入・運用経験
• 複数のステークホルダーが関わるプロジェクトの合意形成経験

• 担当範囲を限定せず、プロジェクトの成功に必要な課題を見つけて行動できる方
• 顧客の言葉をそのまま要件にせず、背景にある業務課題を整理できる方
• 技術的な可能性と事業上の価値を分けずに考えられる方
• 不確実性のある状況でも、仮説と検証計画を示してプロジェクトを前進させられる方
• エンジニアの専門性を尊重しながら、プロジェクト全体の判断を行える方
• 顧客にとって難しい内容を整理し、納得感のある言葉で説明できる方
• AI技術の変化に関心を持ち、担当プロジェクトに必要な知識を継続的に学べる方
• 問題やリスクを隠さず、顧客とチームの双方に誠実に共有できる方