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工場のスマートファクトリー実現に向け、個別AIの開発・検証を進めながら、複数AIを呼び出し連携させる管理AI（自律型AIエージェント）を並行して企画・推進します。製造・品質・保全など現場課題を整理し、個別AIのテーマ選定、目的定義、要件整理、検証設計、効果測定を関係部門と連携して実行。あわせて管理AIの役割（判断支援、タスク実行、例外時のエスカレーション等）を定義し、個別AIの入出力・連携方式、運用フロー、ログ・権限など運用品質を整備します。PoCに留めず、現場で継続的に使われる仕組みとして定着・標準化まで推進します。入社後のキャリアイメージ 入社後はまず、工場（製造・品質・保全）の業務フローや課題、利用可能なデータを把握し、AI適用テーマの優先順位付けと推進体制づくりに取り組みます。個別AIのPoCを担当しながら、目的定義・要件整理・評価設計・効果測定を関係部門と連携して進め、現場で使える形に落とし込みます。並行して、複数の個別AIを呼び出し連携させる管理AI（自律型AIエージェント）の構想・要件を具体化し、連携方式や運用フロー、ログ・権限など運用品質の整備を推進。成果が出た仕組みは標準化・横展開し、将来的にはチームリーダー／PMとして工場横断のスマートファクトリー施策を牽引する役割を担います。採用背景・ＰＲ情報 工場のスマートファクトリー化を加速するため、データ分析・予測・最適化の取り組みを拡大しています。今後は個別テーマのPoCに加え、複数のAIを連携させて現場の判断・実行を支える管理AI（自律型AIエージェント）の立ち上げが重要になります。本ポジションは、製造現場の業務理解を強みに、関係部門を巻き込みながらAIを「使われる仕組み」として定着させ、成果の横展開まで推進できる点が魅力です。