企業の経営データとAIを活用するプロダクトの下で、顧客の業務プロセス分析・課題の構造化、AI適用ポイントとユースケース設計、LLM/AIエージェントの要件定義および実装ディレクション、導入プロジェクトの推進（要件整理〜導入〜定着）、AI精度評価と改善サイクルの運用、成功パターンの標準化とプロダクトへのフィードバック、ステークホルダー管理・進捗・リスクハンドリングを担当する。

AI戦略の策定からPoC、実装・運用までを一気通貫で提供し、顧客の変革をリードする。生成AIを活用した業務効率化、AIサービスの仕様策定、医療機関向け調査、データ分析基盤構築、需要予測などのプロジェクトで顧客に伴走し、組織変革やCAIO育成を推進する。

インド・バンガロールにおけるGCC（Global Capability Center）立ち上げをリードし、現地エンジニアリングチームの採用・育成・運営から安定稼働までを担う。日本本社との連携による開発プロジェクト推進、AI駆動開発による開発プロセス最適化および品質管理体制の構築、現地パートナーとの協業体制構築・維持を行う。定期的な出張（年数回、1回あたり1～2週間）がある。

CEOおよび事業側役員のパートナーとして企業運営全般（ヒト・モノ・カネ・情報）の最適化と最大化を図る。経営戦略を財務・人事・組織の各戦略へと具体化し実行をリードする。人事領域では採用や評価制度の再設計、労務トラブル対応や給与計算の仕組化などを推進する。財務・IR領域では資本政策の立案・実行、IR、M&AおよびPMIの推進をリードする。AI／DX領域の事業部と連携し、管理会計の視点から投資対効果（ROI）を最大化する提案や現場課題の解決を行う。

開発組織をリードするエンジニアリングマネージャー（EM）候補。入社後はまずエンジニアとしてチームに入り、段階的にピープル・テクニカル・ストラテジックの3領域でマネジメント比率を高めながら、技術課題のリード、組織設計、メンバー育成、品質文化の醸成、生成AIを含む開発プロセス改善や組織横断のボトルネック解消を推進する。組織拡大（50〜100人規模）を見据えたスケーラブルなチーム設計や、PdM等他職種と連携したアウトカム最大化にも関与する。

プロダクトチームのQAエンジニアとして、担当プロダクトの品質戦略の立案・実行、開発チームと連携した要求整理・仕様策定・UXレビュー、テストプロセス改善の提案・実行、テスト計画の策定から分析・設計・実行・不具合報告・リリース後確認、テスト自動化の推進・運用・監視設計、品質メトリクスの設定と分析、勉強会や品質コミュニティの運営を通じたQA知見の提供を行います。

Loglassシリーズの各プロダクトに横断的に携わり、フロントエンドのアーキテクト領域として基盤設計、ブラウザパフォーマンス最適化、開発体験改善（コンポーネント整理・リファクタリング推進等）、状態管理やUI設計指針の検討、テスト・監視基盤の整備、デザインシステムの運用・共通UIコンポーネント開発などを担当する。

Loglassの『Loglass 人員計画』を開発するチームのコアメンバーとして、プロダクトの機能開発・改善をリードします。顧客業務のヒアリングに基づくモデリング・設計、生成AIを活用した開発フローの探索および実運用化、新機能開発や既存機能の改善、データ集計・分析表示画面の高速化、日常的なリファクタリング、プロジェクトリード、開発フローの高速化・効率化・自動化、チーム横断での開発プロセス改善などに携わります。

技術的オーナーシップを持ち、PdMと連携してディスカバリーからデリバリーまでをリードする。将来のスケールと保守性を見据えたアーキテクチャ設計や技術選定を行い、LLMを活用したコア機能の設計・実装（マルチモーダルデータを活用したプロンプト・コンテキストエンジニアリング、Kotlinバックエンド×Next.jsフロントエンドでの機能開発）を担当する。開発プロセスの改善や生産性向上、コードレビューやパフォーマンス最適化など技術品質の担保・向上も推進する。

ログラスのメインプロダクト「Loglass 経営管理」を開発するチームのコアメンバーとして、顧客業務のヒアリングに基づくモデリング・設計、新機能開発や既存機能改善、データ集計・分析表示画面の高速化、日常的なリファクタリング、プロジェクトリード、開発フローの高速化・効率化・自動化、チーム横断での開発プロセス改善をリードします。