テックファーム株式会社 様
導入事例｜AES（AIエンジニア常駐支援）
| お客様 | テックファーム株式会社 （システム開発の受託を主軸に、DXコンサルティングから設計・実装までを提供） |
|---|---|
| お話しいただいた方 | 南波 敦典 様（DXデザイン＆コンサルティング部 部長） 木村 真衣 様（同部・リソース調達担当） |
| 支援体制 | AES（AIエンジニアの常駐・派遣支援）／シニア1名＋若手2名の計3名 |
| 課題 | 顧客のサービスにAIを実装できる人材のニーズが高まり、稼働が高い状態が続く。引き合いが発生した際に、スピード感をもって動かせない |
| ソリューション | AI実装経験と顧客折衝力を併せ持つエンジニアを、提案書形式のスキル提示と事前面談を通じて短期間でアサイン |
| 結果 | エンドユーザー向けAI機能のリリース（プレスリリース公開）、R&D案件の継続決定、年間契約への移行 |
システム開発の受託を主軸とするテックファーム株式会社。同社のDXデザイン＆コンサルティング部は、「お客様側で上流の整理ができていない状態でシステムだけを作っても良いものにならない」という課題意識から、上流のコンサルティングやDXの全体設計を担う組織として立ち上がった部門だ。
AI活用の相談が急増する一方で、同部は「顧客のサービスにAIを実装できる人材が安定的に供給できない」という壁に直面していた。この需給バランスが崩れた状態では、相談をいただいてもプロジェクトを提供できない。
この状況に対し、同部はアカツキAIテクノロジーズのAES（AI Engineer Staffing：AIエンジニアの常駐支援）を活用し、シニア1名・若手2名の計3名をプロジェクトに迎え入れた。
結果として、動かせなかった案件が動き出し、エンドユーザー向けAI機能のリリース、R&D案件の継続決定、年間契約への移行といった成果につながっている。部長の南波敦典様と、プロジェクトへの人材調達を担う木村様に、当時の判断と現場での協働を振り返っていただいた。
目次
DXデザイン＆コンサルティング部が発足した当時は、AIへの注目度は高い一方で、具体的な案件はほとんど存在しなかった。それでも部門としての方向性は明確だった。
南波様： 当時、AIの案件は実はほとんどありませんでした。ただ「AIは必ず来るから取りに行こう」というのが部門の方向性でした。その中で、AIエンジニア専門で人材を出してくれる会社があるというのは注目ポイントでした。
ボトルネックは、単に「AIができるエンジニア」の数ではなかった。木村様は、必要だった人材像をこう説明する。
木村様： 社内の業務でAIを使う、ではなく、お客様のサービスにAIを実装することを考えられるメンバーが、経験面からも、まだ少ない状況でした。お客様のプロダクトを理解して、エンドユーザーがどう使うのかを理解しないと、適切なUIも使い勝手も提案できません。例えば、AIチャットボットについても、回答精度をどの粒度まで担保すればお客様に納得いただけるのか、これはお客様と会話しないと決まらない部分です。
従来のシステム開発であれば、要件定義の場で「これでいきましょう」と合意できる。しかしAI案件では、顧客側も初めての取り組みであり、答えを持っていない。
南波様： お客様も「これでいいんだっけ？」という状態です。そこで「こういう理由で、今はこうするのが良いです」と踏み込める人が必要でした。言われた仕様どおりに作るのではなく、仕様を決めるところから、しかもAIを活用した業務変革まで議論できる人材ですね。
AI案件が増え始めた黎明期、顧客側も正解がわからない。そんな中でも確信をもってAI業務変革を語れる人材が必要とされていた。
システム開発業界では人材調達パートナーの活用は一般的だ。それでも当時、必要な人材は市場から出てこなかったという。
木村様： その頃はAI開発の実績がある会社そのものがとても少なくて、人材の募集をかけても提案してくれる会社がほとんどありませんでした。機械学習の経験がある方はいるのですが、サービス実装の経験がある方、あるいはそこに意欲がある方が、ほとんど出てこなかったんです。
南波様： AI人材というと研究者気質の方が集まりやすい。ただ、我々が向き合っているお客様には、コミュニケーションを取りながら柔軟に動くことが求められます。学術的な興味関心や体系的な知識量よりも、ある程度理解してさえいれば、適応力のある若い方のほうが期待できる、という判断軸は当初から持っていました。
アカツキAIテクノロジーズとの接点は、アカツキAIからの問い合わせから始まった。決め手として挙がったのは、提案のスピードと、提案の仕方だった。
木村様： かなり早い段階で「今こんなエンジニアがいますよ」と複数名のスキル情報を出していただけました。その中で、合う方・合わない方をこちら側で選別して検討できたのが大きかった。通常なら、要件を伝えて人を探してもらって出てくるまでに時間がかかりますから。
南波様： スキルが一覧化されたスキルシートをただ出してくるのではなく、提案書の形式で、必要な情報を視認性高く提案してくれていたので分かりやすかった。大学での専攻など、職務経歴以外の情報が入っていたのもユニークでした。
アカツキAIテクノロジーズは、AI人材の情報提供において「比較しやすいフォーマットの統一」と「人物像が伝わる情報量」の両立を意識して資料を整備している。同社の前身が広告領域の事業であったことから、資料の読みやすさそのものを提供価値の一部として設計してきた経緯がある。
初めての取引に対する不安について尋ねると、南波様の答えは率直だった。
南波様： 不安はもちろんありました。ただ、しっかりと時間をとった事前面談があり、不安を解消するプロセスは経ています。また、プロジェクト自体が新しい取り組みでしたから、既存取引の有無は大きな要素ではありませんでした。
信頼につながったポイントとして、両氏が共通して挙げたのは「対面での距離の詰め方」だった。
「素直に、スタートアップならではのスピード感を感じました。ファーストタッチが早く、対面のミーティングを重視していて、その場で人柄まで分かったのが好印象でした。」
南波様（DXデザイン＆コンサルティング部 部長）
アカツキAIテクノロジーズは、ハイレイヤーのシニアエンジニア1名（以下・Aエンジニア）と、若手ポテンシャル層のエンジニア2名（以下・Bエンジニア、Cエンジニア）をアサインした。役割の異なる2層構成である。
最初の変化は、チームへの入り方に現れた。
南波様： 皆さん、早いタイミングでプロジェクトの正規メンバーの一人として振る舞ってくれていました。よそよそしい感じもなく、馴染みが早かった。PL（プロジェクトリーダー）のポジションにも入れそうな立ち位置でした。
木村様： 若手の方についても、「要件定義にも挑戦したい」とアグレッシブに言ってくれて、自らプロジェクトへの介在を深めてくれていました。
Aエンジニアが参画したのは、顧客側にとってもR&D要素の強いプロジェクトだった。「明確にこれを作る」と決まっていない案件で、顧客と一緒に方向性を考えていく役回りである。
南波様： R&D要素が強い中で、難しいハンドリングをこなしてくれていました。お客様の前に出てもらったり、それをお願いすることに、こちらとしてハードルや躊躇がまったくなかった。
Bエンジニアは、顧客のバックオフィス向けソフトウェア開発において、AIアシスタントおよびFAQチャットの構築フェーズから参画した。担当領域は徐々に上流へと広がっていった。
木村様： 最後のほうは、バージョン計画の立案まで取り組んでいました。開発プロセスの中で、どこにAIをどう活用するかを一緒に試行錯誤してくれていましたね。新しいモデルの使い方や、自分で調べた情報をもとにしたキャッチアップも盛んにやってくれていました。
なお、Bエンジニアがこのプロジェクトを担うことで、テックファーム社内のエンジニアを別案件に配置できるようになった。結果として、画像検索の仕組み構築と、メディア運営企業の新規事業開発という2つのプロジェクトが動き出している。単なる工数の補填ではなく、部門全体のリソース配置を組み替える効果が生まれていた。
Cエンジニアは機械学習領域を強みとし、その知見を実サービスへの実装に応用した。テックファーム側のディレクション担当メンバーと常にセットで動いていたという。
木村様： 出社したら、だいたいいつもセットで座っていました。分からないところは確認しながら、「これをお願いします」と指示で動いてもらうのではなく、「お客様からこういう話があった、次どうしよう」と一緒に考えるスタイルでした。
正解が定まっていない領域だからこそ、この動き方が機能した。
南波様： AIエージェントを作るといっても、セオリーも正解も誰も持っていない。だからいろいろな情報を集めて試して、うまくいかなければ別の方法を試す。そういう進め方に向いていたと思います。
顧客が意思決定に迷う局面で、アカツキAIのエンジニアが議論を前に進める役割を担ったこともあった。
南波様： お客様も迷っているんです。大きな会社なので合意形成も簡単ではない。そういう中で「こうすればいいのに」ということを社内でずっと言っていて、「この方法でやりましょう」という会話をしていた印象があります。特に検証方法についてですね。
AES活用の成果は、3つのプロジェクトそれぞれで異なる形で現れた。
南波様： Aエンジニアに担当いただいているものはR&Dなので終わりがないのですが、「この期間で成果が出なければ終了」という前提がある中で、きちんと成果をお認めいただけました。そういう意味で、我々の売上にも貢献してくれています。
木村様： Cエンジニアが入っていたものは、お客様が提供しているサービスの中で、全社として初めてAIをエンドユーザーに向けて出すというものでした。お客様がプレスリリースを出すレベルのインパクトのある仕事を、お客様が求めるスケジュールと品質で提供できたのは価値だと思っています。
「お客様が求めるスケジュールと品質で、出したい時期にきちんと出せた。」
木村様（DXデザイン＆コンサルティング部）
もう一つの案件では、AI人材を継続的に確保する必要性そのものが顧客側に理解される結果となった。
木村様： Bエンジニアが入っていたものについては、お客様側も「AIエンジニアを期間で確保しておかないと、継続的な開発ができない」とご理解いただけて、長期のご契約に切り替わりました。ここにも貢献してくれています。
定量的な成果に加えて、両氏はチームの雰囲気の変化に触れた。
木村様： アカツキAIの若手の方は、当社のエンジニアと年齢が近かったこともあり、同年代同士で責任を持ってプロジェクトを推進していく良い雰囲気が生まれていました。
南波様： 全体的にコミュニケーションスキルの高い方が多い印象で、当社の組織文化にも馴染んでくれて、安心して見ていられました。
テックファームのDXデザイン＆コンサルティング部は、チーム内での良い雰囲気づくりを重視するため、採用する人材にも原則として週2回以上の出社を求めている。プロジェクトの立ち上がり期には、それ以上の頻度が必要になることもある。
南波様： そういったところにも前向きに対応いただけたのは、良かった点です。
テックファームは全社としてAIを活用した顧客事業の成長を支援することに中心に据えている。DXデザイン＆コンサルティング部としても、AIを活用した新しい価値創出をテーマとして継続する。
南波様： AI人材の支援については、継続して期待をかけています。業界全体として、AIを使った事業変革はまだ手探りの段階です。ノウハウを共有しながら、一緒に正解を作っていけたらと思っています。あとはフィジカルAIを活用した案件も、今後作っていきたい領域です。
社内のAI人材の状況は、この2年で変化した。ただし、木村様が指摘するギャップは残っている。
木村様： 最初にお願いした時は、社内にそもそもAIが分かる人材が限られた状態でした。今は育成も進み、AIを活用できる人材は増えています。ただ、本来的には、お客様側でAIを駆使しながら、価値になるものを作れることが必要であり、その高い視座をエンジニアは持ち続けるべきだと思っています。その意味では、今後も当社だけでなく、業界全体の共通のギャップとなると想定しています。
アカツキAIテクノロジーズは、AIエンジニアの常駐支援（AES）に加え、AI活用による業務変革支援（AX）、およびフィジカルAI領域の案件にも取り組んでいる。テックファームがXR・デバイス領域に強みを持つことを踏まえ、両社の強みを掛け合わせた領域の開拓が次のテーマとなる。
最後に、エンジニア体制やリソースに課題を持つ企業・部門に向けたアドバイスを伺った。
南波様： 今すごく感じているのは、旧態依然としたシステム開発ではなく、若い人がAIを活用して上流まで登りつつ、デリバリーまでできてしまう時代になってきているということです。昔ながらの経歴の方だけでなく、若い人を巻き込んで、正解のない取り組みに向き合っていく。これはとてもチャレンジングで、楽しいと思います。
木村様： 若い発想とは別の論点で言うと、国籍を広げて新しい発想を得ていくことも大事かなと思っています。今回も海外の方と迷いつつ、結果的に日本の方を選びましたが、別の知識やプロセスが入ってくることの価値はあると思います。
南波様： AIに専門性を持ちながら、スタートアップならではのスピード感があり、応援したくなる会社です。
木村様： 採用力が高いので、いろいろなAIエンジニアの相談ができます。バックエンド出身の方など経歴が多様で、案件の特色に応じてAIにとどまらない強みが複数ある会社だと感じています。スキルシートも細かく書かれているので、こちらで人を見る時にも「この人とこの人を両方面談してから決める」といった進め方がやりやすいです。
AI Transformation（AX）を通じて、大手企業のデータ基盤構築と業務変革を支援しています。あわせて、AI領域に特化したエンジニアの常駐支援（AES）を提供し、お客様のプロジェクト体制の強化を支援しています。
