アフラック生命保険株式会社

【Mission】
・社内外に点在するデータをつなぎ、「必要な人に、必要なデータを、使える形で、安全に届ける」データ基盤を構築・運用し利用者に提供する。
・データの収集・統合・蓄積・提供の仕組みを整えることで、営業・マーケティング・業務部門・データ分析部門の意思決定を支え、販売力の強化、顧客体験の向上、業務効率化、コスト削減に貢献する。 
・AIや高度な分析に活用しやすいデータ環境を整備することで、全社のAX推進をデータ面から支える。

【このポジションの魅力】
・全社横断で影響力の大きい仕事に挑戦できる
　特定部署だけでなく、営業・マーケティング・業務・分析など幅広い部門の意思決定を支える基盤づくりに携われます。
・上流から下流まで一気通貫で関われる
　要件整理、データモデリング、設計、開発、運用・改善、データ提供まで、データ基盤のライフサイクル全体に関与できます。
・AI活用と基盤整備の両面を経験できる
　単なるデータ基盤ではなく、AIや分析で使える“AI Ready”なデータ基盤の設計・整備に携われます。
・レガシー×モダンの両方に向き合える
　メインフレーム上の既存資産を活かしながら、クラウドやDWH、APIなどを用いた新しいデータ活用基盤づくりに取り組めます。 
・ビジネスに近い距離で価値を実感できる
　「どんなデータがあれば現場の意思決定が変わるか」を事業部門と一緒に考え、実際の活用までつなげられます。

【Scope of responsibilities（責任範囲）】
ご経験・スキルに応じて担当領域を決定しますが、主に以下の業務を担っていただきます。

・全社のデータ活用およびAI活用を見据えた「データ戦略・データ基盤構想・データアーキテクチャ」の策定・推進
・業務要件・分析要件・AI Readyデータ要件に基づくデータモデリング、データ設計、データ標準化
・データ基盤の要件定義、設計、開発、テスト、本番移行
・DWH、データレイク、ETL/ELT、API、BI向けデータ提供基盤の整備
・データ品質、セキュリティ、可用性を意識した安定運用・継続的改善
・ビジネス部門・データサイエンティスト・システム部門と連携したデータ利活用の推進

【具体的に想定している業務】
以下のような業務を想定しています。

1. ビジネス要件の整理・データ活用企画
- 営業、マーケティング、業務部門、データサイエンティストと連携し、「どのデータが、どの業務や意思決定に必要か」を整理
- データの取得・加工・提供方法を検討し、活用しやすい形へ落とし込む
- データ活用のユースケースに応じた要件定義・優先順位付け

2. データ設計・データモデリング
- 構造化データ／非構造化データを含むデータの配置方針の検討
- 業務要件／分析要件／AI Readyデータ要件に応じた論理・物理データモデルの設計
- データの共通化、標準化、コード体系や名称ルールの整理
- 将来的なAI活用や部門横断分析を見据えた拡張性の高い設計

3. データ基盤の構築・連携開発
- メインフレームや既存システムに存在するデータを、DWHやデータレイクへ連携
- DB、テーブル、ETL/ELT、データパイプライン、API等の設計・開発
- データ品質を担保するための加工・変換・検証処理の実装
- 必要に応じたパフォーマンス改善、ジョブ設計、障害対応設計

4. データ提供・運用改善
- BIツールやAPIを通じた利用者・アプリケーション向けデータ提供
- データ鮮度、品質、可用性、権限制御を考慮した運用設計
- 利用状況や課題に応じた基盤の継続的な改善・最適化
- セキュリティ、監査対応、運用標準化の推進

＜変更の範囲＞
・会社が指示した業務
※会社が出向を指示した場合は出向先の定める業務となります


一部リモート可

スクラムチーム

自社サービス開発

データエンジニア

Python

Shell

Java

Amazon SageMaker

Salesforce

AWS Glue

Snowflake

Amazon Redshift

Azure

Jenkins

Amazon Bedrock

データ基盤エンジニア｜データアーキテクト・データエンジニア

【Mission】
・全社のAI活用を支えるため、AIを誰でも安全・簡単・継続的に使える共通インフラとして、AI基盤を構築・運用し利用者に提供する。 
・AIを現場の業務に組み込み、業務高度化・生産性向上・顧客体験向上につながる仕組みを提供することで、事業価値の創出に貢献する。
・AIエージェントの活用を前提とした業務変革を推進しており、その実現のため、AIエージェント基盤、機械学習運用基盤（MLOps）を整備し、「AIを業務で使い続けられる」環境を提供することを通じて、全社のAX推進に貢献する。

【このポジションの魅力】
・全社横断で影響力の大きい仕事に挑戦できる
　AIエージェント活用を前提とした大規模な業務変革において、AI基盤を構築するだけでなく、営業・マーケティング・業務・分析など幅広い部門と一緒に考え、実際の活用までつなげられます。
・上流から下流まで一気通貫で関われる
　単発のPoCや検証ではなく、AIユースケース検討、要件整理、アーキテクチャ設計、開発標準整備、実装、精度改善、運用改善まで、一気通貫で関与できます。
・AI活用と基盤整備の両面を経験できる
　単なるAIエージェントの開発だけではなく、認証・権限制御、監視、ガードレール、運用標準化など、AIの業務利用に必要な実践的な基盤整備に挑戦できるだけでなく、AIに必須となる“AI Ready”なデータ基盤の設計・整備にも携われます。

【Scope of responsibilities（責任範囲）】
ご経験・スキルに応じて担当領域を決定しますが、主に以下の業務を担っていただきます。

・全社のAI活用、およびAIエージェント活用を支える「AI基盤戦略・AI基盤構想・AI基盤アーキテクチャ」の策定・推進
・生成AI基盤、AIエージェント基盤、MLOps基盤の要件定義、設計、構築、運用
・AIアプリケーションが安全かつ安定的に利用されるための開発、認証、権限、監視、運用のルール整備と啓蒙
・開発チーム・業務部門と連携したAI活用案件の推進
・データサイエンティスト等と連携したAI機械学習モデルやAIエージェントの継続的改善のための仕組みづくり
・最新技術を踏まえたAI基盤の高度化、および新たな業務活用テーマの推進

【具体的に想定している業務】
以下のような業務を想定しています。

1. AI基盤の構想・アーキテクチャ設計
- 全社のAI活用方針や各プロジェクトの要件を踏まえ、AI基盤の全体像を設計
- AIエージェント、機械学習基盤の役割分担や接続方式を整理
- セキュリティ、監査、可用性、拡張性を考慮したアーキテクチャの策定
- AIエージェントが業務システムと連携して動作するための基盤設計

2. 生成AI基盤・AIエージェント基盤の構築
- Amazon Bedrock 等を活用した生成AI基盤の設計・構築
- AIエージェントの実行基盤、外部システム連携、プロンプト管理、利用制御の設計
- AIエージェントが業務データや各種システムと安全に接続する仕組みの整備
- 利用者・開発者が再利用しやすい共通部品や開発標準の整備

3. MLOps・機械学習モデルの開発自動化
- Amazon SageMaker等を活用した学習・評価・デプロイ・監視のパイプライン構築
- モデル更新、データ取得、特徴量管理、推論基盤運用の自動化
- 手動運用となっているAI開発・運用プロセスの標準化と省力化
- AIを継続的に業務活用できるようにするための運用基盤の整備

4. プロジェクト・開発チームへの技術支援
- 開発チームに対するAI基盤活用の伴走支援
- Amazon Bedrock等の活用方法や設計上の考え方の展開
- 各案件における技術課題の整理、実装方針のレビュー、品質向上支援
- PoC止まりにせず、本番運用に耐える形へ落とし込むための支援

5. 安定運用・ガバナンス整備
- AI基盤の監視、障害対応、性能改善、利用状況可視化
- 認証認可、暗号化、ログ管理、監査証跡、ガードレール等の整備
- AI利用に関するルール整備、リスク低減、セキュアな提供方式の検討
- 利用部門の拡大を見据えた運用標準化・共通化の推進

＜変更の範囲＞
・会社が指示した業務
※会社が出向を指示した場合は出向先の定める業務となります

AI・LLMエンジニア

Dify

AI Agent

AI基盤エンジニア｜AIエージェント基盤/生成AI基盤/ MLOps基盤

【職務詳細】
・Aflacのビジネスプロセスを革新し、競争力を高めるために、最先端のAI技術を駆使して高性能かつ信頼性の高いAIシステム（生成AI×デジタルヒューマンアバター）を開発・最適化すること
・Aflacの生成AIや、データ分析モデルをAIシステムに実装、開発、最適化を行い、Aflacのビジネスパフォーマンスを向上させる

【責任範囲】
・機械学習やAIのアルゴリズムを動かすための、アプリケーションの設計・開発を行う。
・既存システムとの連携におけるAPI設計・開発・実証・検証を行う。
・機械学習モデルを動かすためフレームワークの設計・開発（AIHUB）を行う。
・生成AIにおけるプロンプトエンジニアリングを行う。

【部門の雰囲気について】
アフラックのIT・デジタル部門ではすべての部でフレックスタイム制度やハイブリッドワークを活用しており、柔軟な勤務が可能です。
年次や性別に関係なく多様な人財が活躍しています。
 
参考リンク（ダイバーシティの推進 ）：https://www.aflac.co.jp/corp/value/diversity/

＜変更の範囲＞
・会社が指示した業務
※会社が出向を指示した場合は出向先の定める業務となります

AI・LLMプロジェクトマネージャー

JavaScript

Docker

GitHub Copilot

Windows

UNIX

Linux

ServiceNow

Eclipse

JUnit

GitHub

シニアAIエンジニア｜AX開発部｜AIシステム開発・最適化

【職務内容】
お客様や代理店にとって価値ある商品・サービスの提供を、AIを含めたデジタルテクノロジーで実現する。また、保険サービスと保険以外のサービスを連携することで新たなビジネス領域における新たな価値の創造に取り組む
例：生成AIを活用したデジタルヒューマンアバター・アフラックミラー（ミラー型デジタルデバイス）・ARサービス・デジタルマーケティング基盤等の開発、R&D

【職務詳細】
以下いずれかの職務をご担当いただきます。
・生成AIや機械学習等、先端技術を活用したアプリケーションの開発・保守・運用
・経営戦略に基づいた組織全体のAI開発（ロードマップ）の策定・推進
・生成AIやAIプラットフォームと、既存システムの連携におけるAPI設計・開発・実証・検証
・機械学習モデルを動かすためアプリケーションフレームワークの設計・開発（AIHUB）
・生成AIのプロンプトエンジニアリング
・担当領域の開発・運用業務における継続的なコストの抑制・削減ならびに品質の維持・向上


【部門の雰囲気について】
アフラックのIT・デジタル部門ではすべての部でフレックスタイム制度やハイブリッドワークを活用しており、柔軟な勤務が可能です。
年次や性別に関係なく多様な人財が活躍しています。
 
参考リンク（ダイバーシティの推進 ）：https://www.aflac.co.jp/corp/value/diversity/

＜変更の範囲＞
・会社が指示した業務
※会社が出向を指示した場合は出向先の定める業務となります

Spring Boot

AI・DXエンジニア｜AX開発部｜AXの推進・新たな価値を提供する役割を担うエンジニア

【組織のミッション】
がん保険・医療保険のリーディングカンパニーであるアフラックのシステム部門として、各ステークホルダーへの安定的なサービス提供を支えるシステムの開発・運用・保守を担っています。

【募集背景】
システムの安定的な稼働と業務改善・改革のためのプロジェクトを推進するため、部門として継続的に人財を採用・育成する必要があり、募集を実施しています。

【具体的に想定している業務】
アフラックの生命保険ビジネスを支えるコアアプリケーションの開発において、社内のユーザー部門の要件をもとに企画や要件定義といった上流工程・プロジェクトマネジメント・品質管理、下流工程を担う社外のベンダーの管理等の業務を担当します。

業務経験やご希望に合わせて、以下7部のいずれかに初期配属されます。
・営業システム開発部（保険申込システム、募集支援システム等）
・顧客・代理店システム開発部（オフィシャルホームページ、保険契約者向けサイト、代理店向けシステム、コンタクトセンター向けシステム、挙績管理システム等）
・システムツール開発部（ワークフローシステム、API・システム連携、イメージシステム、AI-OCRシステム等）
・勘定系システム開発部（料金計算システム、数理システム、手数料システム等）
・契約管理システム開発部（契約保全システム、保険金支払いシステム、新契約処理システム等）
・ITデジタル・オペレーション統括部（商品開発や部門横断プロジェクト等、大規模案件のシステム企画）
・ITデジタル・オペレーション人財資産管理部（アジャイルチームにアサインされる形での案件推進）

＜変更の範囲＞
・会社が指示した業務


アジャイル開発

システムエンジニア

プロジェクトマネージャー

COBOL

システム開発PM｜PL・PM経験を活かせる｜大規模システムの企画・要件から開発に携わる