こんにちは。スキルアップAIgentのキャリアアドバイザー・金沢です。
この記事では、ＡＲアドバンストテクノロジ様（ARI）のエンジニアの技術力やAI活用の実態について紹介します。
本記事はクラウド、データ、AIを軸にDX支援を行い、急成長を続けるARI様のインタビュー記事の【後編】です。
【前編】では、AICoEが牽引する「AI駆動開発」のビジョンと、自走できる組織文化について伺いました。
【後編】では、実際に現場で活躍する若手AIエンジニア・プロジェクトマネージャーの視点から、要件定義から実装までをAI主体で行う開発のリアル、少数精鋭チームでの壁の乗り越え方、そしてエンジニアの思考力を引き上げる圧倒的な成長環境に迫ります。
▼【前編】はこちら
この記事で分かること
- AI主体へのパラダイムシフト：
コーディングだけでなく、要件整理からAIと壁打ちを行うなど、開発現場の働き方が「人間主体」から「AI主体」へどう変わったかが分かります。 - 実践的なプロジェクト環境：
コールセンター向けシステムから社内エージェントまで、少人数でアジャイルに価値を創出するAIエンジニアの具体的な実務内容が分かります。 - 本質的な思考を鍛えるレビュー文化：
答えを与えるのではなく「なぜそうしたのか？」を問う視座の高いレビューや、海外カンファレンスへの派遣など、手厚い成長投資の実態が分かります。
GUEST PROFILE
堀 宣男（ほり のぶお）様
執行役員 プロダクト・サービス統括 兼 AICoEユニット長。約27年にわたり、大手SIer（野村総合研究所）にて自然言語処理技術を基盤とした新規事業立ち上げや、AIソリューションの事業責任者を歴任。2024年にARIへ参画し、システム構築やM&A推進を含む事業全般、およびAI技術の全社実装を牽引している。
野口 栄司（のぐち えいじ）様
上級スペシャリスト / AIエンジニア・プロジェクトマネージャー（PM）。2018年に新卒でARIに入社。アプリケーション開発や自社製品開発を経て、生成AIの台頭を機にAI領域へキャリアをシフト。現在はAICoEにて、社内外のAI組み込みシステム開発やメンバーのマネジメントを担う。
ＡＲアドバンストテクノロジ株式会社（ARI）
クラウド技術とデータ・AI活用によるDXソリューション事業を展開。設立から15年で売上高150億円規模へと成長し、年率15%以上の高成長を継続。「売上1000億円」という大きな目標を掲げ、AIを武器とした競争力強化に注力している。
聞き手
スキルアップAIgent キャリアアドバイザー 金沢
新卒でIT/Web業界専門の人材紹介企業に入社し、リクルーティングアドバイザーとキャリアアドバイザーの経験を積む。その後、スキルアップNeXtへ転職。AI/データ/デジタル人材専門の採用支援サービスを立ち上げ、チームリーダーとして活躍中。
開発現場はガラッと変わった。AI主体のシステム構築のリアル
金沢 前編では、ARI様がプロセス全体を再定義する「AI駆動開発」を目指しているというお話を伺いました。野口様にお聞きしますが、実務の現場はAI駆動開発によってどのように変化したのでしょうか？
野口 率直に言って、ガラッと変わりましたね。従来のような「人間主体の開発」から、「AIと協働する開発」、そしてさらにその先の「AI主体で開発する」というフェーズに足を踏み入れている感覚です。
実際の業務では、どのフェーズでも基本的にAIを活用することを意識しています。例えば要件整理であれば、チームで決めた案をベースに、生成AIと壁打ちをしながら要件を深掘りしてドキュメントに落とし込んでいきます。
製造フェーズではさらに顕著で、自分でゼロからコードを書くことはほぼありません。まず生成AIにコードを書かせ、人間は足りない部分を補ったり、AIが生成したプルリクエストをレビューしたりするなど、本質的なロジックの確認に集中しています。これにより、チーム全体の工数が劇的に効率化されました。
金沢 直近では、具体的にどのようなAI案件に携わっていらっしゃるのですか？
野口 クライアントワークとしては、コールセンター向けに生成AIを組み込んだ業務フロー改善システムの構築を行いました。また社内向けには、日々の定常業務を効率化するためのAIエージェントの開発などを行っています。
どちらの案件も、要件定義などの上流工程から、実際に動くモノを作る実装フェーズまでを一貫して担当しました。さらに直近では、PoCレベルではありますが、AIモデル自体のチューニングといった専門的な領域にも関わらせていただいています。
【キーポイント #3】PM（プロジェクトマネージャー）の役割変化
AIがコードの大部分を生成できるようになったことで、エンジニア・PMに求められるスキルは「コーディング能力」から「要件を構造化する力」「AIの出力を評価・統合する力」へとシフトしています。ARI様の環境は、まさにこの次世代のPMスキルを最前線で磨ける場所と言えます。
少数精鋭のチーム開発と、立ちはだかる「壁」の乗り越え方
金沢 AI駆動開発によって少人数での高効率な開発が可能になっていると想像しますが、チーム構成はどのような規模感なのでしょうか？
野口 私が関わっているチームで言うと、兼務のメンバーも含めて全体で6名ほどです。ただ、メインで手を動かして開発を回すのは1案件につき1〜2名という少人数体制が多くなっています。各メンバーがAIをツールとして最大限に活用することで、「人数以上の実績」を出すことを意識して動いていますね。
金沢 AIという変化が激しく不確実性の高い領域で、困難な壁に直面した時はどのように乗り越えているのでしょうか？
野口 新しい技術領域なので、分からないことや壁にぶつかるのは日常茶飯事です。そうした時は、自分1人で抱え込むのではなく、チーム全体を巻き込んで壁打ちをすることを重視しています。
定期的な定例報告会に加え、「次の開発どうしようか？」と自由に話し合う機会を設け、オンライン・オフライン問わずコミュニケーションを密に取っています。AIという正解がない分野だからこそ、チーム全員で知恵を出し合い、方針を定めていく「壁を作らない組織運営」を心がけています。
「なぜそうしたのか？」エンジニアの思考の質を引き上げるレビュー
金沢 堀様にお伺いします。野口様をはじめとする若手メンバーのアウトプットを見る際、どのような点を重視してフィードバックされていますか？
堀 アウトプットの細かなレベル感も当然見ますが、それ以上に「なぜこういうアウトプットになったのか」「どういう思考プロセスで問題解決を図ったのか」という背景を深く聞くようにしています。
エンジニアに対して、「ここが間違っているから直して」と答えを教えるのは簡単です。しかし、私が質問を投げかけることで、「あ、この考慮が欠けていたな」「こういう視点も必要だったな」と、本人に自ら気づいてもらうことを大切にしています。その気づきこそが、次のステップアップに繋がると信じているからです。
金沢 野口さんから見て、堀様との仕事を通じてご自身が成長したと感じる部分はありますか？
野口 堀さんのレビューには、エンジニアにはない「視座の高さ」があり、非常に勉強になります。
私たち現場のエンジニアは、どうしても「この新しい技術を使いたい」という技術寄りの話から入ってしまいがちです。しかし堀さんは、「その技術をビジネスに実装した場合、運用上でどんな課題が出る？」「現実問題としてどう解決する？」と、ビジネスサイドから見た、痛いところを突く質問をしてくださいます。
昔は課題にぶつかると手当たり次第に調べていましたが、今では堀さんのような視座を意識し、「このビジネス課題なら、あの技術的アプローチが有効だろう」と、仮説を持って検証・行動できるようになりました。
【キーポイント #4】「教えてもらう」ではなく「引き上げられる」環境
若手を単なる「作業者」として扱うのではなく、技術的な意思決定の理由を問うことで、思考の質を引き上げる。この視座の高いフィードバックループが日常的に回っていることが、ARI様のAIエンジニアが短期間で急成長できる最大の理由です。
AWS re:Invent派遣も。挑戦を後押しする圧倒的な学習環境
金沢 業務外でも、新しい技術を学べる環境は充実しているのでしょうか？
野口 はい、非常に充実しています。例えば、社内には勉強会を企画・運営する委員会があり、定期的にライトニングトーク（LT）会が開催されています。社内のエンジニアの知見を共有するだけでなく、外部のエンジニアを招いたイベントも行っています。
さらに、私自身もAI領域の最新情報をキャッチアップするため、アメリカ・ラスベガスで開かれたAWSのグローバルカンファレンス「re:Invent」へ会社出張として参加させていただきました。
金沢 海外カンファレンスへの派遣など、育成に対する投資が手厚いですね。堀様、この投資に対するお考えをお聞かせください。
堀 自分でどんどん情報収集して技術を身につけていくアーリーアダプターのような人もいれば、そうでない人もいます。社内全体のAI活用に対する気運を高めるためには、会社として学習の機会を提供し、「こう投資すれば、みんながより気づきを得て、技術を身につけてくれるのではないか」と常に考え、環境整備を行っています。
読者へのメッセージ
金沢 最後に、ARI様の求人への応募や内定承諾を検討している方へ、一言メッセージをお願いします。
野口 「新しい技術領域に対して、恐れることなく挑戦できる方」とぜひ一緒に働きたいです。AIは数年、数ヶ月で技術が古くなる世界です。だからこそ、自ら興味を持って最新情報をキャッチアップし、AIで何ができるかを見定める目を持とうとする方にとって、ARIは最高のフィールドになるはずです。
堀 AIに限らず、どんな企業でも新しい取り組みには悩みがつきものです。そんな中で、ARIには「これをやりたい」と明確に意思表示できるフラットな雰囲気があり、そしてそれを実際に実行に移すための環境とサポート体制が整っています。
「AIを使って、本気で業務や社会を変えるような取り組みに挑戦したい」という強い意思をお持ちの方は、ぜひARIを選んでいただければと思います。
金沢 本日は、AI駆動開発のリアルな現場と、それを支える圧倒的な成長環境について、貴重なお話をありがとうございました！
インタビューを終えて：キャリアアドバイザー金沢より
ARI様のインタビューを通じて強く感じたのは、AIを「特別な研究対象」として扱うのではなく、システム開発の品質とスピードを上げるための「強力な武器」として、実務に泥臭く実装しようとする熱意でした。
その過程で求められるのは、単なるプログラミングスキルではなく、ビジネス課題を理解し、AIをどう適用するかを設計する「エンジニアPM」としての総合力です。成長途上の組織だからこそ味わえる、手触り感のあるキャリア形成がここにはあります。
用語解説
- PoC (Proof of Concept)：
新しい概念や理論、アイデアなどが実現可能かどうか、効果があるかどうかを検証する「概念実証」のこと。 - プルリクエスト (Pull Request)：
開発者のローカルリポジトリでの変更を、他の開発者に通知し、レビューやマージ（統合）を依頼する機能。 - AWS re:Invent：
Amazon Web Services (AWS) が毎年開催する、世界最大規模のクラウドコンピューティングカンファレンス。
【FAQ】キャリアアドバイザーが答える！ARIの開発現場のリアル
Q：システム開発のAI化が進む中で、「AI主体の開発」とは具体的にどのような働き方になるのでしょうか？
A： 野口様のお話にもあった通り、開発現場は「人間がゼロからコードを書く」フェーズから「AIが生成したものを評価・統合する」フェーズへとガラッと変わっています。
LLM（大規模言語モデル）の組み込みやコーディングだけでなく、要件整理の段階から生成AIと壁打ちを行ったり、AIが生成したプルリクエストのレビューに集中したりと、エンジニアの役割がより本質的なロジックの設計や品質担保へとシフトしているのが大きな特徴です。（金沢）
Web開発の経験はありますが、AIエンジニアとしては未経験です。AI PM（プロジェクトマネージャー）としてキャッチアップできる環境ですか？
A： はい、十分に可能です。野口様自身も、元々はアプリケーション開発からスタートし、生成AIの台頭を機にキャリアをシフトされています。
ARI様では、単に技術的な正解を教えるのではなく、堀様のように「その技術をビジネスに実装した場合の課題は？」と視座を引き上げるレビュー文化が根付いています。また、少人数でのアジャイルなチーム開発を通じて、チーム全体で知恵を出し合いながら進める「壁を作らない組織」であるため、実務を通じてAI PMとしての総合力を鍛え上げることができます。（金沢）
Q：他の企業ではなく、ARIで生成AIの業務実装に携わる魅力は何ですか？
A： 最も大きな魅力は、「実践的かつ裁量の大きなプロジェクト環境」です。
隔離された研究部門ではなく、コールセンター向けシステムへのAI組み込みや、日々の業務を効率化する社内AIエージェントの開発まで、顧客や現場に直結する生きたデータを扱いながらシステム開発のAI化を推進できます。
さらに、1案件につきメイン1〜2名という少数精鋭で回すため、上流の要件定義から実装、そしてAIモデルのチューニングまで、幅広くかつ深い裁量を持ってプロジェクトを牽引できる点は、エンジニアのキャリアにおいて非常に大きなプラスになるはずです。（金沢）
ARI様への応募を検討したい方へ
- 生成AIをコーディング補助だけでなく、要件定義やシステム全体に組み込む上流工程から携わりたい方/li>
- 「なぜその技術を使うのか」を問いかけられる環境で、エンジニアとしての視座を高く引き上げたい方
- 技術トレンドを追うだけでなく、それをビジネス価値に変換する「提案型」の働き方を求めている方
まずはスキルアップAIgentのキャリア相談で、あなたのエンジニアとしての可能性についてお話ししませんか？
スキルアップAIgent 無料キャリア相談はこちら
