IT コンシェルジュとして
お客さまの事業の発展に貢献する
ビジネクストが展開する「IT コンシェルジュサービス」は、経営から現場まで、AI と人の専門知見を組み合わせて並走するパートナー型の仕事です。 ここでは PM 職 と プロダクト開発エンジニア という代表的な 2 職種について、実際の業務内容と 1 日の流れをご紹介します。
PM 職 ─ 大規模プロジェクトを、確実に完遂する
クライアント側 PM の代理として、プロジェクト全体を統括する役割です。100 名規模のチームや複数拠点のステークホルダーを束ね、スケジュール・リスク・コミュニケーションを一手に引き受けます。
PM として大手百貨店のサーバー移行をサポート
元々インフラエンジニアでしたが、ビジネクスト入社を機にスキルチェンジを図り、事業会社側の PM として大手百貨店のサーバー移行という大きな案件に参画しています。 クライアント側にも PM 担当の部長が在籍していますが、メールだけでも 1 日 300 件以上届くというかなり大きな案件のため、専任 PM として部長の代理を担っています。
大きな案件は日々のスケジュール管理が重要に
クライアントが関西の大手百貨店ということもあり、プロジェクトメンバーが 100 名を超える大型案件です。 これだけの人員が関わると 1 日の遅れの損失額が 1 億円近くになることもあり、大きな責任問題へと発展してしまいます。 さらに、顧客データを扱う百貨店ですから、個人情報保護や情報漏洩などのリスク管理も必要です。
多方面との打ち合わせを束ねる役割
作業を行うエンジニアだけでなく、法務関連部署や関東・関西の 2 拠点の SIer が携わっており、多方面との打ち合わせが頻繁に入ります。 今は Web 会議が増えていますが、PM 職は現場を把握し密なコミュニケーションを取る必要があるため、最低でも週に何日かは出勤します。 本事例の担当者は東京本社所属で関東に住んでいますが、クライアントに部屋を用意していただき、平日は関西・土日は関東の自宅に戻るというスタイルで業務にあたっています。
PM 職の 1 日の流れ
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09:30
メールの確認・返信
朝一でクライアント・社内関係者からのメール（300 件超）を仕分け、当日の優先タスクを整理。
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10:30
部長との Web ミーティング
クライアント側 PM の部長と進捗共有。重要判断はこのタイミングで擦り合わせる。
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11:00
各部門の進捗確認・ガントチャート更新
関東・関西の SIer、法務、エンジニアチームと進捗をすり合わせ、ガントチャートを最新化。
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12:00
ランチ休憩
業務から離れてリフレッシュ。
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13:00
Web ミーティング参加（状況把握）
関連部門のミーティングに同席。聞き役に徹し、全体の動きを把握する。
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14:00
午後のメール確認・返信
午前中の依頼・相談に対する追加情報を捌く。
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14:30
夕方のミーティング資料チェック・赤入れ
各担当者から上がってきた資料を確認、不足点を指摘して差し戻し。
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16:00
法務関連部署との Web ミーティング
個人情報保護・情報漏洩リスクなど、コンプラ観点で進行中タスクをレビュー。
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17:00
当日業務のまとめ・スケジュール調整
1 日の振り返りと、翌日以降のスケジュールを各部門と調整。
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18:00
スケジュール遅れの打開策検討
PM・PL でリスク案件をレビューし、リカバリープランを策定。
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18:35
翌日タスクのチェック・整理
翌日の Top 3 タスクを確定し、関係者に共有。
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18:45
退勤
当日業務完了。緊急時は夜間にも対応。
1 日の遅れが億単位で響く、重要なしごと
責任の重い仕事ですが、その分だけ「自分が動かしている」実感が得られます。クライアント側の経営層と日常的に対話し、大規模案件を完遂する経験は、他では得難いキャリア資産になります。
プロダクト開発エンジニア ─ AI × プロダクトを、形にする
生成 AI・AI エージェントを業務に組み込む内製プロダクトや、クライアント向けの AI 活用システムを設計・実装する役割です。 要件定義から実装・運用まで一気通貫で関わり、AI 時代のプロダクト開発を牽引します。
AI エージェント実装の最前線
クライアントの業務文脈に合わせて、RAG・MCP・LLM などの最新技術を組み合わせ、役職型 AI エージェントを設計・実装する仕事です。 会計ソフト（freee / マネーフォワード等）、CRM（Salesforce 等）、社内 SaaS との連携を行い、PoC から本番運用までを並走します。
「動くもの」を素早く形にする
小さくスコープを切って PoC を回し、クライアントと一緒に効果検証しながら本番運用へ拡張していくスタイルです。 技術選定から実装、運用設計、ガバナンス対応まで、エンジニア自身が広い裁量を持って進められる環境です。
セキュリティ・ガバナンスにも責任を持つ
AI を扱う以上、データ漏洩防止・監査ログ・権限分離など、ゼロトラスト前提の設計が必要です。 顧客の機密データを扱う案件も多く、CIO 支援チームと連携しながら、内部統制要件にも対応します。
プロダクト開発エンジニアの 1 日の流れ
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09:30
朝会・タスク確認
チーム朝会で前日の進捗共有と当日のタスクを確認。CI/CD の通知や Issue を一通りチェック。
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10:00
クライアント打ち合わせ（要件確認）
導入企業の担当者と Web ミーティング。新機能の要件、運用上の課題、優先度の擦り合わせを行う。
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11:00
AI 部長（役職型 AI エージェント）の業務内容整理
AI 財務部長・AI 営業部長など、AI 部長が担う業務をクライアントとともに棚卸し。判断ポイント・データ連携範囲・出力フォーマットを定義し、設計書に落とし込む。
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11:45
設計レビュー・実装方針の決定
整理した業務要件をもとに、PM・コンサルタントと設計を擦り合わせ。LLM・RAG・MCP のどれをどう使うか方針を確定。
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12:30
ランチ休憩
業務から離れてリフレッシュ。
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13:30
実装（コーディング）
LLM 連携・RAG パイプライン・MCP 連携など、AI 領域の実装に集中する時間。AI 補助も活用しながら開発を進める。
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15:30
クライアントレビュー / デモ
PoC や MVP の動作デモをクライアントと実施。フィードバックをその場で次のスプリントに反映。
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16:30
実装の続き・コードレビュー
フィードバック反映と、チームメンバーの PR レビュー。AI 駆動開発でレビュー観点を整理。
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17:30
テスト・デプロイ
自動テストの実行、ステージング環境へのデプロイ、動作検証。問題があれば即時修正。
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18:15
1 日の振り返り・翌日準備
当日完了タスクのまとめ、翌日の優先度確認、ドキュメント更新。AI 部長の業務改善メモも記録。
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18:30
退勤
当日業務完了。リモートワーク中心で、柔軟に働ける環境。
AI 時代の プロダクト開発を、最前線で経験する
生成 AI・AI エージェントが当たり前になる時代、企業が本当に使える AI プロダクトをゼロから形にする経験は、エンジニアとしての市場価値を大きく押し上げます。 PoC で終わらせず、本番運用まで責任を持って届ける文化が、ビジネクストの開発スタイルです。
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上記以外にも、AI コンサルタント・IT コンサルタント・インフラエンジニア・営業マネージャーなど、多様な職種を募集しています。 気になる職種があれば、ぜひ募集要項をご覧ください。