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急成長を続ける当社において、経理マネージャー候補として財務経理業務全般を担っていただきます。決算・連結・開示業務をはじめとした経理機能の強化に加え、業務改善や組織づくりを通じて、事業成長を支える経理体制の構築を推進していただくことを期待しています。【具体的な業務】・月次、四半期、年決算処理（13社連結／IFRS） ・適時開示対応（有価証券報告書、決算短信作成等） ・CF、セグメント、各種注記データ作成等・店舗減損、のれん減損・銀行対応 、支払振込承認・年度計画作成、予実管理 ・監査法人（太陽監査法人）、税理士法人、証券会社（主幹事／大和証券）、取引所対応 将来的に経理組織の運営、メンバーの指導・育成、業務改善の推進などのマネジメント業務を担っていただくことを期待しています。【部署構成】直営経理担当：10名子会社を含めて経理全体で24名在籍しています。男女比１：３、20-50代のメンバーがおります。【株式会社AB&CompanyとB-first株式会社について】Aguグループ全般（子会社・FCを含む）のバックオフィス部門については、原則として、持株会社である株式会社AB&Companyと、その子会社であるB-first株式会社の2社で担っております。2社に所属する従業員は同じ執務室内で勤務しており、組織や役割等も、2社の従業員を跨いで構成されておりますので、組織およびポジション等によっては、B-first株式会社の所属となる可能性がありますが、2社間において体制等の相違はございません。

【期待する役割】新設ポジションとなりますので、今後の同社のAI活用戦略責任者として、施策、運用、活用文化の醸成、改善まで一気通貫でお任せしたいと考えております。【職務内容】1. ビジネス課題の特定とAI活用戦略の立案組織全体のビジョンと各部門のミッションを深く理解し、AI技術によって解決可能なビジネス課題を構造的に特定します。単なるツールの導入ではなく、「どの業務を、どのレベルまで、どのような手法で自動化・高度化すべきか」という全体最適の観点から戦略を立案します。各部門の責任者や現場スタッフとの対話を通じて、潜在的な非効率性やデータ活用の機会を掘り起こし、AI導入による定量的・定性的な期待効果（ROI）を算出します。これらに基づき、優先順位を明確にしたAI活用ロードマップの策定と、プロジェクトの予算・リソース計画の立案を主導します。2. 最適なAIソリューションの選定とプロトタイピングの実行日々進化するAIシステムを継続的に調査し、自社の課題解決に最適なテクノロジーを選択します。これには、汎用的な大規模言語モデルの活用、特定のタスクに特化したSaaS製品、オープンソースのライブラリ、あるいはノーコード・ローコードプラットフォームの選定が含まれます。選定後は、自らワークフローの設計を行い、迅速にプロトタイプを構築します。実際の業務データを用いたPoCを繰り返し、現場での実効性を検証するとともに、本格導入に向けた技術的なボトルネックの解消や、追加開発の必要性を判断します。3. AI導入プロジェクトのディレクションと実装支援プロトタイプで効果が実証された施策を、全社的な仕組みとして実装・展開するプロセスを指揮します。外部システムインテグレーター、AIベンダーとの架け橋となり、ビジネス要件を技術仕様へと翻訳して伝達します。プロジェクトマネジャーとして、スケジュール管理、品質管理、リスク管理を行い、開発がビジネスの目的に沿って進行しているかを厳格に管理します。また、既存の社内システムや基幹データベースとAIソリューションを安全かつ効率的に連携させるための、API活用やデータパイプラインの設計支援も行います。4. 組織内でのAIリテラシー向上と活用文化の醸成AIを「一部の専門家の道具」から「全社員のパートナー」へと変えるための啓発活動を担います。各職種・階層に合わせた教育カリキュラムの作成やワークショップの開催を通じて、社員一人ひとりがAIを自律的に使いこなせる状態を目指します。成功事例の横展開を促進するため、社内の活用ナレッジを共有するプラットフォームを構築・運営し、活発な意見交換が行われるコミュニティを形成します。また、AIに対する心理的抵抗を払拭し、AIとの共存が個人の成長や創造性の発揮に繋がるというポジティブな文化を醸成します。5. AIガバナンスの構築と継続的な運用改善AIの安全かつ倫理的な利用を担保するためのガイドラインを策定・更新します。情報セキュリティ、個人情報保護、著作権、回答の正確性（ハルシネーション対策）など、AI特有のリスクを適切に管理・評価する体制を構築します。導入したAIシステムについては、リリースして終わりではなく、精度モニタリングやユーザーフィードバックの収集を継続的に実施します。技術のアップデートやビジネス環境の変化に合わせて、プロンプトの調整、学習データの更新、モデルの入れ替えなどの改善サイクルを回し、常に最高のパフォーマンスを発揮できる状態を維持します。