事業概要

株式会社グルーヴノーツは、AI と量子コンピューティング（量子アニーリング）を実務で使える形にして企業に届けてきたテクノロジーカンパニーです。

いま私たちが取り組んでいるのは、大企業の業務を、AIエージェント駆動の開発で本番稼働まで持っていくという仕事です。プロトタイプや実証実験で終わらせず、実際に業務が回る品質まで作り切ります。

これを支えているのが、自社のAIエージェント運用基盤「Ravel」と、社内で標準化した「Agentベース開発標準」です。私たちの開発は、次の前提の上に成り立っています。

• 仕様書がソース・オブ・トゥルース（信頼できる情報源） — コードは「仕様から再生成できる出力物」と捉えます。資産として残すのは、仕様・アーキテクチャ・判断の記録の側です
• 実装とテスト生成はAIエージェントが担う — Claude Code 等を日常の実装環境として使います
• 人は判断に集中する — 何を作るべきか、この設計でよいか、これを本番に出してよいか

Implementation FDE は、この「これでよいか」を担うポジションです。

AIのコーディング速度は劇的に向上しましたが、「間違ったものを速く作る」ことは巨大なビジネスリスクを生みます。私たちは、属人的な労働集約モデルから脱却し、コンサルティングの質の高さと、ソフトウェアプラットフォームの拡張性を融合させています。

もう一つの土台が、記録です。すべての案件を、商談から運用保守まで、いつ・誰が（人でもAIでも）開いても「なぜそうしたか」から再構成できる状態に保つ。これを組織の原則として運用しています。記録・整理はAIが支援するため、書類仕事が増えるわけではありません。属人化しないので、引き継ぎや担当替えが安全に行え、入ったばかりのメンバーにも早くから実案件の機会が回ります。

私たちが価値の源泉と考えているのは、次の2つの方向です。

• 深める — アーキテクチャ、品質、そして量子コンピューティング・AIという当社の得意領域を、道具として使えるところまで深めること
• 位置をずらす — 与えられた仕様をそのまま実装するのではなく、「この作り方でよいか」「そもそもこれを作るべきか」を問い直せること

生成AIを「使えること」自体は、もう差別化になりません。技術は速く陳腐化しますが、案件ごとに貯まる判断と学びの複利は陳腐化しない — それが私たちの働き方の土台です。

【業務内容】

• 顧客要望の理解と要件及び仕様への落とし込み
• 仕様書を起点とした、AIエージェント（Claude Code等）駆動の実装・テスト生成・実行
• チームメンバー間の相互レビュー（互いの成果物の品質を判断し合う体制）
• 実際に動かして観察する動作確認、本番リリース、運用保守
• 仕様書・設計判断・検証記録を残しながら進める開発（記録・整理はAIが支援し、人は判断に集中）

【役割】

確定した課題設定を起点に、AIエージェントと協働して高品質なソフトウェアを実装し、テスト・検証・本番リリース・運用保守まで担う役割。

【当社でチャレンジできる業務】

• 日本を代表するナショナルクライアント（金融、物流、製造等）の最重要基幹業務へ、生成AIエージェントや量子アニーリングなどの先端テクノロジーを直接実装する体験。
• 要件定義が始まる前の工程に、正面から取り組む。 「言われた通りに作る」の手前、お客様自身もまだ言語化できていない段階から入り、紙の資料ではなく動くプロトタイプを囲んで議論します。ここは当社でも最も難しく、最も価値が出る工程です。
• AIエージェント前提の開発スタイルを、先駆けて実践する。 実装とテスト生成はAIが担い、人は仕様・アーキテクチャ・品質判断に集中する。この進め方を「試す」のではなく、標準として運用している環境で働けます。
• 一つの案件を、組織の資産に変える。 案件から生まれた手法・アーキテクチャパターンを、次の案件と他のメンバーが使える形に還元します。作って終わりではありません。
• 量子アニーリングを含む最適化技術の実適用

【他社にない差別化ポイント（当社の強み）】

1. 「持ち帰って検討します」で温度を下げない
   従来のコンサルティングは、提案書と見積書で議論が進み、実物が出るのは数か月後です。私たちは数日〜1週間で動くものを出し、それを見たお客様の反応で仮説を検証します。議論の対象が「資料に書かれた想定」から「目の前で動いているもの」に変わるため、認識のずれが早く、安く見つかります。
2. Ravel × Agentベース開発標準 — 速さと品質を両立させる仕組み
   速く作ると品質が落ちる、というトレードオフを、仕組みで外しにいっています。コードを「仕様から再生成できる出力物」と捉え、真の資産は仕様・アーキテクチャパターン・判断の記録の側に置く。すべての案件を、商談から運用保守まで、いつ・誰が（人でもAIでも）開いても「なぜ」から再構成できる状態に保つ — これを組織の原則として運用しています。
3. AI × 量子アニーリングの両輪
   生成AIによる自動化だけでなく、組合せ最適化という別系統の技術を実務で扱ってきた蓄積があります。「LLMで解ける問題」と「最適化で解くべき問題」を切り分けられること自体が、課題の探索段階での引き出しの広さになります。
4. 完成された人材ではなく、育つ仕組みを持っている
   育成を「先輩の背中を見て覚える」に任せていません。業務時間内のカリキュラム、段階的な権限委譲、案件記録の全面的な保存 — 育成のための機構を、組織の標準として実際に回しています。

【当社に入社し、自分のスキルをどのように高められるか】

• 「書く人」から「問いを立て、判断する人」へ
  AIが実装を担うようになって希少になったのは、コードを書ける人ではなく、出てきたものを見て「これでいい」「これはだめだ」と言える人です。当社では、本質課題の特定、問いの立て直し、仕様と品質の評価という、AI時代にも陳腐化しない側の力に時間を使えます。
• 段階的な権限委譲 — いきなり丸投げも、いつまでも任されないことも、ない
  品質判断などの重要な役割は、先輩の判断に並走しながら学ぶ「シャドー承認」を経て、認定とともに任されます。担える判断が広がったこと自体を成長の証跡として記録し、カリキュラムの到達度と接続しています。
• 属人化しない働き方が、機会を増やす
  全案件で、経緯・判断・記録を誰でも（AIでも）読める形で残します。引き継ぎや担当替えが安全に行えるため、特定の人に案件が固定されず、新しく入ったメンバーにも早い段階で実案件の機会が回ってきます。
• 成長パス（Implementation FDE の場合）
  自分の案件を回せるようになる → 他のメンバーの成果物の品質判断を担う → 大規模案件の設計を担う → 課題の探索段階（FDEの領域）を主導する。担える役割が段階的に広がっていきます。

必須スキル

（完成度の高さは求めません）

• 何らかのソフトウェア開発経験（言語・年数不問。個人開発・研究・学業での経験も含みます）
• 「作ったものを仕様とテストで説明できる状態にする」という開発の進め方への共感
• 生成AIによる開発ツールを使いこなしていくスキル・強い興味・意欲

歓迎スキル

• Webアプリケーション、データ基盤、クラウド（Google Cloud等）いずれかの開発・構築経験
• テスト設計・品質保証への関心や実務経験
• Claude Code等のAIコーディングエージェントを使った開発経験
• チーム開発（コードレビュー、Git、CI/CD）の経験

求める人物像

• 作ったものを仕様とテストで説明できる状態にすることに共感し、丁寧に進められる方。
• AIコーディングツールや最新テクノロジーを自ら積極的に試し、開発に取り入れられる方。
• チームでの相互レビューや品質を高め合うコミュニケーションを楽しめる方。

選考プロセスと課題

• 書類選考： 職務経歴書および個人開発や学業・研究等での成果物・リポジトリ等の確認。
• 一次面接（チームリード、課題確認）： 開発経験やAIツールへの関心度、開発への取り組み姿勢のディスカッション。
• 二次面接（ライブディスカッション/コードレビューワーク）： 簡単な仕様書やAI生成コードをテーマに、品質の判断基準やテスト方針について話し合うワーク。※知識の丸暗記ではなく思考の筋道を確認します。
• 最終面接（社長）： ビジョンマッチ、成長意欲、人物面を含めGNで活躍できる能力を有していることを確認。
• オファー面談： 採用関係者、人事：当社・業務の疑問の解消、オファーレターの提示・説明

【コンサルのケーススタディ】

＜ご準備のタイミング＞

書類選考通過後、一次面接までに、ご準備、ご作成をお願いいたします。

＜課題の概要＞

生成AIを活用して、なにかアイデアを形にしてみてください。これは私たちが日常的にやっている「短期間で形にして見せ、お客様の反応で仮説を検証する」を体験いただくものです。
完成した作品（動作するソフトウェア）を、一次面接時にご提示ください。

＜留意事項＞

• アイデアの内容は問いません。ご自身の興味のあることや、日頃感じている課題など、自由な発想で取り組んでください。
• 必ずしも完成させる必要はありません。 制作途中のものでも構いません。
• 「なぜそれを作ろうと思ったか、作る過程で何が変わったか」を数行で構いませんので記載ください。
• 無料の範囲で利用できるツールやサービスを積極的に活用してください。

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