お問い合わせ番号:666038 最終確認日:2026年08月14日

女性歓迎!AIシステム開発(プロジェクトマネージャー)【リモートワーク可/副業相談可/7時間30分勤務】|株式会社松尾研究所の求人・転職情報|type女性の転職エージェント

AIシステム開発(プロジェクトマネージャー)【リモートワーク可/副業相談可/7時間30分勤務】

株式会社松尾研究所

お問い合わせ番号:666038 最終確認日:2026年08月14日

AIによるこの求人の要約

  • AI・機械学習システムの開発において、企画から運用まで幅広く担当。概念実証後のシステム化方針決定、開発計画立案、ロードマップ作成をリードする
  • 年収1000万円から1500万円が目安。固定給制の年俸制で、残業代は別途支給される
  • 勤務地は東京都文京区。年間休日は125日で、土日祝休みが確保されており、ワークライフバランスを重視できる
こんな女性におすすめ!
  • 柔軟に働きたい
  • 成果相応に稼ぎたい
  • スキル経験を活かしたい

※本要約はAIによる自動生成です。条件の詳細は、求人票およびキャリアアドバイザーとの面談にて改めてご確認ください。

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勤務条件

雇用形態 正社員
試用期間:有/3ヶ月
給与 [想定年収] 1000 ~ 1500 万円
[給与形態] 固定給制(年俸制) 12分割
[年収例] 残業代は別途支給いたします。

比べて!市場データ

  • コンサルティング業界の平均年収:714.1万円
  • データサイエンティスト・データアナリストの平均年収:573.0万円
勤務地 [勤務地1] 東京都 文京区本郷4丁目1番4号 Design Place α 10F
[変更の範囲] [受動喫煙対策]屋内全面禁煙
勤務時間 [勤務時間] 9:30 ~ 18:00(実働:7時間30分)   休憩時間:45分
[平均残業時間] 確認中
[みなし残業] 確認中
[フレックスタイム]

比べて!市場データ

  • コンサルティング業界の平均残業時間:24時間/月
  • データサイエンティスト・データアナリストの平均残業時間:22時間/月
休日・休暇 [年間休日] 125日
[年次有給休暇] 10~20日
土曜日日曜日祝日慶弔産休育児
年末年始休暇(12月29日~1月3日) ※期間中の所定労働日については、年次有給休暇の一部を計画年休として取得いただきます、夏季休暇(2日、その他特別休暇 ・年次有給休暇:年間14日(入社半年後付与/年度途中入社の場合は減数)
手当・福利厚生 通勤手当 残業手当
各種社会保険完備(雇用・労災・健康・厚生年金)、交通費支給、役職手当、社員旅行
昇給・賞与 [昇給]年1回
[賞与]
保険 健康 厚生年金 雇用 労災

求人情報

業務内容

【AI・機械学習システムの開発をリードするお仕事です】
AIや機械学習を活用したシステム開発において、企画から運用まで幅広くご担当いただきます。
【お仕事の詳細】
・AI・機械学習の概念実証(PoC)が終わった後の、システム化の方針決め、開発計画の立案、ロードマップの作成
・お客様の業務部門やシステム部門の方々と一緒に、どのようなシステムが必要か、そのための要件を整理する作業
・AIモデルを、今お使いのシステムや業務で使うアプリケーションに組み込むための方法を考えること
・システムが満たすべき機能や性能、データの扱い方、他のシステムとの連携方法などを整理すること
・データサイエンティスト、MLエンジニア、アプリケーションエンジニアの皆さんがスムーズに協力し合えるようにすること
・外部の開発ベンダーさんとの役割分担を決めたり、お見積もり、スケジュール、成果物の管理を行うこと
・開発プロジェクトの進捗状況、品質、費用、発生している問題やリスクを管理すること
・アジャイル開発やプロトタイピング、ユーザーさんによる検証を推進すること
・セキュリティ、性能、使いやすさ、将来的な拡張性、メンテナンスのしやすさなどを考慮した開発方針を検討すること
・テストの計画、システムのリリース、そしてリリース後の運用や保守の体制を設計し、導入のお手伝いをすること
・お客様への報告を行い、合意を形成し、必要に応じて追加のご提案をすること
・将来を見据えたAI・MLシステムの開発体制や、標準的な開発プロセスを構築すること

プロジェクトによっては、AI活用のアイデアを考える段階から参加し、データサイエンティストの方々と一緒に、技術的に実現可能かどうか、そして実際にシステムとして動くかを見据えたプロジェクト設計を行っていただくこともございます。

【AI・機械学習システムの開発をリードするお仕事です】

AIや機械学習を活用したシステム開発において、企画から運用まで幅広くご担当いただきます。

【お仕事の詳細】

・AI・機械学習の概念実証(PoC)が終わった後の、システム化の方針決め、開発計画の立案、ロードマップの作成
・お客様の業務部門やシステム部門の方々と一緒に、どのようなシステムが必要か、そのための要件を整理する作業
・AIモデルを、今お使いのシステムや業務で使うアプリケーションに組み込むための方法を考えること
・システムが満たすべき機能や性能、データの扱い方、他のシステムとの連携方法などを整理すること
・データサイエンティスト、MLエンジニア、アプリケーションエンジニアの皆さんがスムーズに協力し合えるようにすること
・外部の開発ベンダーさんとの役割分担を決めたり、お見積もり、スケジュール、成果物の管理を行うこと
・開発プロジェクトの進捗状況、品質、費用、発生している問題やリスクを管理すること
・アジャイル開発やプロトタイピング、ユーザーさんによる検証を推進すること
・セキュリティ、性能、使いやすさ、将来的な拡張性、メンテナンスのしやすさなどを考慮した開発方針を検討すること
・テストの計画、システムのリリース、そしてリリース後の運用や保守の体制を設計し、導入のお手伝いをすること
・お客様への報告を行い、合意を形成し、必要に応じて追加のご提案をすること
・将来を見据えたAI・MLシステムの開発体制や、標準的な開発プロセスを構築すること

プロジェクトによっては、AI活用のアイデアを考える段階から参加し、データサイエンティストの方々と一緒に、技術的に実現可能かどうか、そして実際にシステムとして動くかを見据えたプロジェクト設計を行っていただくこともございます。



変更の範囲:有
会社の定める業務
必要な経験 ■Webシステム、業務システム、モバイルアプリケーションなどの開発プロジェクトにおけるPM、PLのいずれかの経験
■要件定義から設計、開発、テスト、リリース、運用まで、システム開発工程に関する一連の理解
■クライアント、ユーザー部門、システム部門、エンジニアなど、複数のステークホルダーとの調整・合意形成経験
■開発プロジェクトにおける進捗、品質、コスト、課題、リスク管理の経験
■エンジニアと技術的な論点について会話し、開発方針や優先順位を判断できる程度の技術理解
■外部ベンダーまたはパートナー企業を含む開発体制のマネジメント経験
■Webシステム、業務システム、モバイルアプリケーションなどの開発プロジェクトにおけるPM、PLのいずれかの経験

■要件定義から設計、開発、テスト、リリース、運用まで、システム開発工程に関する一連の理解

■クライアント、ユーザー部門、システム部門、エンジニアなど、複数のステークホルダーとの調整・合意形成経験

■開発プロジェクトにおける進捗、品質、コスト、課題、リスク管理の経験

■エンジニアと技術的な論点について会話し、開発方針や優先順位を判断できる程度の技術理解

■外部ベンダーまたはパートナー企業を含む開発体制のマネジメント経験
必要な免許・資格 特になし
学歴 大学 大学院
求人の特色

企業情報

企業名 株式会社松尾研究所
企業HP https://matsuo-institute.com/
本社所在地 〒1130033 東京都 文京区 本郷6丁目25−14
設立年月日 2020年 2月21日
代表者 川上登福
従業員数 50名

比較情報

同じ業界の比較 コンサルティング業界
【平均年収】
714.1万円
【平均残業時間】
24時間/月
高度な知識そのものが商品となる業種。プロジェクトの山場や納期前には稼働が上がる特性があります。
同じ職種の比較 データサイエンティスト・データアナリスト
【平均年収】
573.0万円
【平均残業時間】
22時間/月
高度な専門性を要するため本来は高待遇ですが、新興職種で統計分類が未成熟なため平均値が低く出ています。
【業界別】
面接アドバイス
論理的な話し方が重視されます。結論から話すことを意識し、過去の経験を「課題」「行動」「結果」で整理しておきましょう。また、ハキハキとした受け答えなど、信頼感を与える振る舞いも大切な評価ポイントです。

【よくある質問と攻略ヒント】

「なぜ事業会社ではなくコンサルか?」という質問が定番です。単に「いろいろ経験したい」ではなく、「第三者の立場だからこそできる課題解決の価値」を語るのがコツ。客観的な視点とやり遂げる覚悟を伝えましょう。
【職種別】
面接アドバイス
数字で「ビジネスの課題を解く力」と、分析結果を「誰にでもわかる言葉で伝える力」が問われます。分析の精度だけでなく、自分の提案で「どれだけ利益が増えたか」を具体的な数字で語るのが合格のコツです。

【よくある質問と攻略ヒント】

「分析結果をどう意思決定につなげたか」がよく問われます。単なる計算ではなく、課題設定から施策実行までを一貫して示し、数字で成果を語るのがコツ。ビジネスインパクトを重視する姿勢こそが評価の決め手です。
おすすめ属性別
面接アドバイス
  • 柔軟に働きたい

    「自由を求めるあまり、自己管理や責任感が薄いのでは」と誤解されがちですが、自律性を強調すると好印象でしょう。「場所や時間に捉われず、成果に責任を持つための工夫」を伝えるのが、信頼を得るコツといえます。

  • 成果相応に稼ぎたい

    「お金のみが動力源」と思われると協調性に疑念を持たれてしまうかも。チームで成果を最大化する視点もあると伝えたいですね。「自身の目標達成が、周囲や組織の利益に繋がった」エピソードがあると◎

  • スキル経験を活かしたい

    「現状維持」と捉えられ意欲を疑われてしまわないように、実績を数字で伝えつつ「即戦力として貢献しながら、貴社でさらに磨きたいスキルがある」と付け加えると、成長意欲も伝わり好印象に繋がる場合が多いです。

【データの引用・算出について】
※表示している平均年収は、厚生労働省「jobtag」の職種別データ(2026年4月時点)を引用したものです。平均残業時間は、当サイトの求人データベース(2026年4月時点)に基づき算出しています。
※本データは個別の求人内容を保証するものではありません。実際の条件については、求人票およびキャリアアドバイザーとの面談にて改めてご確認ください。

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