株式会社カンム

■ 募集背景
いま開発現場では、PRD/要望の粒度が揺れたり、優先度がブレたり、依存関係（PdM/他部署/他チーム）が詰まったりして、「作る前に止まる」「作ってるのに進まない」が起きやすい状態です。その結果、遅延の原因が「誰かが忙しい」「レビュー待ち」といった表層で終わりやすい現状にあります。

この状況を根本から変えるには、曖昧な要求を実装可能な粒度まで翻訳し、設計・タスク分解まで落として「着手できる状態」を作れる実装者が必要です。私たちは、単に手を動かすだけでなく、なぜ作るのか（Why）から理解し、意思決定を巻き込んで前に進められるソフトウェアエンジニアを探しています。

私たちが求めているのは、単にコードを素早く書くエンジニアではありません。カオスな状況を自らの思考で構造化し、要件や優先順位を精度高く整理することで、「あとは開発するだけ」という美しい実行環境へと書き換えられるリーダーです。もぐらたたきのような目の前の部分最適ではなく、チーム全体のスループットを仕組みから最大化させる、そんな「事業の成長角度を技術と仕組みで変える」という挑戦に、あなたの『構造化能力』と『デリバリーへの責任感』 を貸していただけないでしょうか。


■ 業務内容
「作る前に止まる、作っているのに進まない」という現場の足かせを外し、開発組織のポテンシャルを解放する。それがあなたにお任せしたいミッションです。単に仕様を綺麗に切り分けるだけでなく、事業の成長スピードに合わせて「今何をやり、何を捨てるべきか」の意思決定をリードしてください。あなたの介在によってチームが迷いから解放され、爆速でプロダクトが世に送り出される状態を、一緒につくっていきましょう！

- 抽象度の高い要求・課題を整理し、論点・前提・意思決定事項を明確化する
- 要件定義〜設計〜タスク分解を行い、「着手可能」な状態を作る（必要なら仕様を問い直す）
- 重要な設計判断を自ら行い、必要なメンバーを巻き込みながら合意形成する
- 実装・レビュー・運用まで入り、ボトルネックを特定して継続的に改善する（手戻りを減らす）
- AIを活用し、調査・設計・実装・テスト・運用の生産性を再現性高く引き上げる

(変更の範囲)
・なし


■ 生成AI技術・ツールの導入と活用状況
カンムでは、社内業務の効率化を目的に、全社横断で承認済みのAIサービスを運用しています。主な用途は、社内情報の検索、要約、翻訳、文書ドラフトの作成、議事録の整理、タスクの抽出などです。生成AIの出力は、利用者が内容を確認・編集したうえで活用する運用を前提としています。

あわせて、Notion活用の標準化と支援体制の整備を目的にNotionチームを立ち上げ、Notion AIやAIエージェントの活用も含めた相談・改善を全社横断で進めています。

社内アンケート（N=75）では、生成AIの活用は「抵抗感の壁」を超えており、効率化（要約・集計・リサーチ等）や校正は普及率 *84%*、壁打ちは普及率 *65.3%* に達しています。


■ 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
- 社内で承認・利用されているもの
ChatGPT
Claude
Cursor
Devin
Gemini for Google Workspace
GitHub Copilot
Notion AI


■ 開発プロセスにおけるAIの活用領域
開発組織では、Claude Code や Codex などを活用し、要件・仕様の理解、設計方針の検討、実装方針の整理、コード生成・補完、レビュー観点の洗い出し、テスト観点の整理、ドキュメント作成・更新など、開発プロセスの各工程でLLMを補助的に取り入れています。

ただし、LLMの出力をそのまま採用する運用ではありません。エンジニアが目的・制約・品質基準に照らして取捨選択し、最終的な判断と責任を担う前提で活用しています。

また、社内ではデータ分析支援を行うAIエージェント「Synapse」を開発・運用しています。 Synapse は、自然言語による問い合わせに対しSQLの生成・実行、結果の要約や仮説候補の提示を行い、カンムの強みであるデータ駆動開発を支援します。

Synapse は MCP サーバー化され、Claude Code や Claude Desktop などのクライアントからも利用できる構成になっています。BigQuery データウェアハウスへのクエリ実行や、 Notion 上の社内ナレッジの検索、 DataDog 上のログ・メトリクスの検索などが可能です。これにより、開発者がより実態に即した情報をもとに設計・実装・検証を進めやすくなっています。

フルスタックエンジニア

Python

TypeScript

Expo

Redux

React Native

BigQuery

PostgreSQL

Terraform

ChatGPT

GitHub Copilot

Claude

Cursor

Devin

Notion AI

Claude Code

Codex

【原則リモート・フレックス｜1400万DLの自社アプリ】ソフトウェアエンジニア

■ 募集背景
カンムは「お金の新しい選択肢をつくる」というミッションのもと、2023年に三菱UFJ銀行との資本業務提携を実施し、新たな成長フェーズに入りました。IPOも見据えながら、既存の決済領域に留まらず、銀行との連携を通じた新規事業開発や新機能の開発を積極的に推進しています。

私たちは今、PMFを越え非連続的な成長の入り口に立っています。しかし、増え続けるユーザーの声や複雑化したシステム・法規制の間で、真の優先順位を見失うリスクと戦っています。

このポジションにお願いしたいのは、単なる機能追加やディレクションではありません。『次のカンムの10年を支えるプロダクトの背骨』を設計し、ステークホルダーが「これは絶対にユーザーにとって価値がある」と確信し、熱狂するようなプロダクトビジョンを提示することです。 あなたの意思決定で、キャリアの看板となるようなプロダクトをカンムで一緒に作りませんか？


■ 業務内容
プロダクトマネージャーとして、担当プロダクトや機能の責任者となり、無数の『実現したいこと』の中から、やるべきことを選び抜き、戦略策定から実行までをリードしていただきます。
具体的には、要件定義の段階で Why/What とリスク要件を詰め切り、関連部署（法務・セキュリティ・CS等）との合意形成を開発着手前に完了させ、リリース直前の手戻りを最小化すること。あわせて、ユーザー価値とPL影響の両面から施策優先度を判断できる仕組みを整え、データとユーザーインサイトに基づく予防的な改善が回る状態（可視化・ダッシュボード整備等）を作ることを期待しています。

・プロダクト戦略の策定と実行
担当領域のプロダクトビジョンと中長期ロードマップの策定
市場・競合分析に基づいた差別化戦略の立案
プロダクトに関する収益性と成長性を考慮した意思決定

・ユーザー価値の創出
ユーザーインタビューや定量・定性調査を通じた本質的な課題の特定
潜在的なニーズを捉えた新機能・施策の企画と推進

・プロジェクト推進とチームマネジメント
やるべきこととやらないことを明確にした優先順位の決定
エンジニア、デザイナーを中心とした多様なステークホルダーとの協働
プロダクト開発チームのモチベーションを高め、成果を最大化する環境づくり

・プロダクト品質とリスクの管理
金融規制を考慮したリスクコントロールとコンプライアンス対応
リリース後の継続的な改善とKPIモニタリング

(変更の範囲)
・なし


■ 生成AI技術・ツールの導入と活用状況
カンムでは、社内業務の効率化を目的に、全社横断で承認済みのAIサービスを運用しています。主な用途は、社内情報の検索、要約、翻訳、文書ドラフトの作成、議事録の整理、タスクの抽出などです。生成AIの出力は、利用者が内容を確認・編集したうえで活用する運用を前提としています。

あわせて、Notion活用の標準化と支援体制の整備を目的にNotionチームを立ち上げ、Notion AIやAIエージェントの活用も含めた相談・改善を全社横断で進めています。

社内アンケート（N=75）では、生成AIの活用は「抵抗感の壁」を超えており、効率化（要約・集計・リサーチ等）や校正は普及率 *84%*、壁打ちは普及率 *65.3%* に達しています。


■ 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
- 社内で承認・利用されているもの
ChatGPT
Claude
Cursor
Devin
Gemini for Google Workspace
GitHub Copilot
Notion AI


■ 開発プロセスにおけるAIの活用領域
開発組織では、Claude Code や Codex などを活用し、要件・仕様の理解、設計方針の検討、実装方針の整理、コード生成・補完、レビュー観点の洗い出し、テスト観点の整理、ドキュメント作成・更新など、開発プロセスの各工程でLLMを補助的に取り入れています。

ただし、LLMの出力をそのまま採用する運用ではありません。エンジニアが目的・制約・品質基準に照らして取捨選択し、最終的な判断と責任を担う前提で活用しています。

また、社内ではデータ分析支援を行うAIエージェント「Synapse」を開発・運用しています。 Synapse は、自然言語による問い合わせに対しSQLの生成・実行、結果の要約や仮説候補の提示を行い、カンムの強みであるデータ駆動開発を支援します。

Synapse は MCP サーバー化され、Claude Code や Claude Desktop などのクライアントからも利用できる構成になっています。BigQuery データウェアハウスへのクエリ実行や、 Notion 上の社内ナレッジの検索、 DataDog 上のログ・メトリクスの検索などが可能です。これにより、開発者がより実態に即した情報をもとに設計・実装・検証を進めやすくなっています。


フルリモート可

自社サービス開発

BtoC

プロダクトマネージャー

【原則リモート・フレックス｜1,400万DLのFintech自社アプリ】スタートアップの速度で“攻めと守り”を握るPdMを募集！

■募集背景
いま開発現場では、PRD/要望の粒度が揺れたり、優先度がブレたり、依存関係（PdM/他部署/他チーム）が詰まったりして、「作る前に止まる」「作ってるのに進まない」が起きやすい状態です。その結果、遅延の原因が「誰かが忙しい」「レビュー待ち」といった表層で終わりやすく、最後は現場が帳尻合わせする——そんな状況になりがちです。

この状況を根本から変えるには、仕様が曖昧なら“あとは作るだけ”まで落とし、優先度が揺れるなら捨てる判断を通し、依存が詰まるなら境界（PdM/他部署）で詰まりを外し、最後は計画通りに終わらせる——という一連を背負える推進役が必要です。私たちはこの役割を、会議運営だけのEMではなく、設計・意思決定・運用まで入ってデリバリーを成立させるEMとして採用したいと考えています。

■ 業務内容
- PRD/要望を論点整理し、要件・設計・タスクに落として「着手可能」にする
- 並列案件の優先度を整理し、捨てる判断も含めて合意形成する
- レビュー/依存関係/リリース条件の詰まりを見える化し、現場と境界（PdM/他部署）の両方で外す
- 技術的な意思決定・設計判断をリードし、品質とスピードのバランスを取る
- 進行の型（例：優先度決めの場、レビューのSLA、リリース判断基準）を作り、再現性を持たせる
- その他当社指定業務

■ 生成AI技術・ツールの導入と活用状況
カンムでは、社内業務の効率化を目的に、全社横断で承認済みのAIサービスを運用しています。主な用途は、社内情報の検索、要約、翻訳、文書ドラフトの作成、議事録の整理、タスクの抽出などです。生成AIの出力は、利用者が内容を確認・編集したうえで活用する運用を前提としています。

あわせて、Notion活用の標準化と支援体制の整備を目的にNotionチームを立ち上げ、Notion AIやAIエージェントの活用も含めた相談・改善を全社横断で進めています。

社内アンケート（N=75）では、生成AIの活用は「抵抗感の壁」を超えており、効率化（要約・集計・リサーチ等）や校正は普及率 *84%*、壁打ちは普及率 *65.3%* に達しています。


■ 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
- 社内で承認・利用されているもの
ChatGPT
Claude
Cursor
Devin
Gemini for Google Workspace
GitHub Copilot
Notion AI


■ 開発プロセスにおけるAIの活用領域
開発組織では、Claude Code や Codex などを活用し、要件・仕様の理解、設計方針の検討、実装方針の整理、コード生成・補完、レビュー観点の洗い出し、テスト観点の整理、ドキュメント作成・更新など、開発プロセスの各工程でLLMを補助的に取り入れています。

ただし、LLMの出力をそのまま採用する運用ではありません。エンジニアが目的・制約・品質基準に照らして取捨選択し、最終的な判断と責任を担う前提で活用しています。

また、社内ではデータ分析支援を行うAIエージェント「Synapse」を開発・運用しています。 Synapse は、自然言語による問い合わせに対しSQLの生成・実行、結果の要約や仮説候補の提示を行い、カンムの強みであるデータ駆動開発を支援します。

Synapse は MCP サーバー化され、Claude Code や Claude Desktop などのクライアントからも利用できる構成になっています。BigQuery データウェアハウスへのクエリ実行や、 Notion 上の社内ナレッジの検索、 DataDog 上のログ・メトリクスの検索などが可能です。これにより、開発者がより実態に即した情報をもとに設計・実装・検証を進めやすくなっています。

エンジニアリングマネージャー

Firebase

Datadog

GitHub

GitHub Actions

【原則リモート・フレックス｜1,400万DLのFintech自社アプリ】エンジニアリングマネージャー

ブランドプリペイド事業の開発・運営

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