職種
データサイエンティスト年収
640万円 〜 1,000万円利用技術
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-02-16最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
生成AIモデルの開発・LLM技術の研究開発を行っているプロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, Cursor, Perplexity, Claude Code
生成AI活用状況の詳細
https://claude.com/ja-jp/customers/money-forward
・マネーフォワード、AIネイティブ開発が評価されAnthropic社『Claude Code』先進活用事例に選出
https://note.moneyforward.com/n/nbf62431c7aee
・上記Money Forward AI Vision 2025にて発表の通り、マネーフォワードではAIを使った業務効率化に取り組んでいる状況かつ、将来的には全製品にAIエージェントを導入する想定
・直近実績：GitHubやCursorのような環境を導入することによって、コーディングが効率化。これにより一人当たりの有効コード生産量が約36%増加。
・マネーフォワード、AIネイティブ開発が評価されAnthropic社『Claude Code』先進活用事例に選出
https://note.moneyforward.com/n/nbf62431c7aee
・上記Money Forward AI Vision 2025にて発表の通り、マネーフォワードではAIを使った業務効率化に取り組んでいる状況かつ、将来的には全製品にAIエージェントを導入する想定
・直近実績：GitHubやCursorのような環境を導入することによって、コーディングが効率化。これにより一人当たりの有効コード生産量が約36%増加。
仕事内容
【募集背景】
近年、企業のAI導入率は着実に増加しており、AIの社会実装が進展していますが、システムを利活用し促進するには、性能だけでなく、公平性、透明性、セキュリティ・堅牢性などの課題を克服する必要があります。特に金融分野は規制が厳しく適用される業種であり、与信評価（ローン審査）といった個人の重大な利益に係る意思決定に関わるAIシステムは、ハイリスクに分類されます。AIが訓練データに含まれる人間の偏見を学習し、公平性が問題になる事例も報告されているため、金融機関はモデルの誤りや不適切な使用が収益やレピュテーションに重大な損害を与えかねないモデル・リスクを包括的に管理する必要があります。
当社では、ビッグデータと最新AI技術を活用した与信評価モデルの構築を進めており、モデル精度はもちろんのこと、ガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）の観点から、説明可能性と監査可能性をコードで担
開発環境
【技術スタック・使用ツール】
・言語 / フレームワーク: Python, SQL (主にデータ抽出・加工)
・インフラ / クラウド: AWS (Lambda, ECS, API Gateway, SageMaker等), Databricks
・データベース / ストレージ: S3 (Data Lake), EFS
・IaC / CI/CD: Terraform, GitHub Actions, AWS CodePipeline, Code
