【東京】CTO｜年収1,500万円～
どんな仕事か
BALLASのCTOに求めるのは、エンジニアリング組織を率いることだけではありません。 経営チームの一員として事業と技術の両面から意思決定を行い、人の経験や暗黙知によって支えられてきた業務を再現可能な仕組みへ変えていくことです。 私たちは、設計・調達・製造・施工にまたがる複雑な業務をつなぎ、AI Agent時代の新しい産業オペレーティングシステムを創ろうとしています。 【具体的な業務】 * 技術戦略・プロダクトアーキテクチャの策定と実行 * 建設サプライチェーンにおける意思決定プロセスの構造化およびコード化 * AIプロダクト（Document AI / 情報抽出 / 生成）の設計・開発・運用統括 * 精度KGIの設計および評価・モニタリング基盤の構築 * データ・モデル・プロンプト・UI・運用を横断した品質改善サイクルの構築 * AIにおけるリスク設計（誤生成防止、フォールバック、承認フロー設計） * セキュリティ・権限管理・監査ログなどの統制設計 * エンジニア組織の設計・採用・育成・評価 * 経営チームの一員としての事業戦略・リソース配分の意思決定 ■このポジションで得られる挑戦 ・AI Agent時代におけるリアル産業の新しいオペレーティングシステムの設計 ・プロダクト、AI、データ、オペレーションを横断したシステムアーキテクチャ構築 ・業務モデリングからプロダクト実装までを一気通貫で推進する経験 ・建設業界を起点としたAI Nativeな産業プラットフォームの構築 ・エンジニアリング組織の立ち上げとスケーリング ■なぜ、AIだけでは産業は変わらないのか？ 多くのAIプロダクトは、既存業務の一部を効率化することに留まっています。 しかし、建設業や製造業のようなリアル産業では、単純な自動化だけでは価値を生み出せません。 そこには ・図面 ・仕様書 ・見積 ・発注 ・施工計画 といった膨大な非構造データが存在し、 さらに、 ・企業ごとに異なる業務プロセス ・例外だらけの現場判断 ・暗黙知に依存した意思決定 が複雑に絡み合っています。 AIが本当に価値を発揮するためには、業務そのものを構造化し、 AIが理解・実行できる状態へ変換する必要があります。 BALLASが取り組んでいるのは、単なるAI活用ではありません。 産業の意思決定をコード化し、再現可能な仕組みとして実装することです。 ■BALLASとは？ 「建設業を最適化し、人々を幸せに。」をミッションに掲げ、建設サプライチェーンをアップグレードするテックカンパニーです。 プラットフォーム運営を通じて設計・調達・製造に携わりながら一次情報を蓄積し、業界の標準化・最適化を推進しています。 リアルなオペレーションをコード化し、AI Nativeな産業インフラの構築を目指しています。 ■BALLASのプロダクト BALLASでは「BALLAS SCM」と「BALLAS LINKS」の2つのプロダクトがあります。 ■BALLAS SCM：自社とパートナー工場様が使うサービスで、設計から製造までのオペレーションをAI Nativeに再設計するためのプロダクトです。 ■BALLAS LINKS：お客様である建設工事会社様が使うプロダクトです。こちらは、建設工事会社様の内部にある設計・調達プロセスを統合するプロジェクト基盤になります。 今までお客様は、図面の管理にファイルサーバーやクラウド、仕様の協議はメールやチャット、やりとりは口頭と様々なツールを使い分ける状況でした。それを一つに統合することで、認識のズレや余計な工数を大幅に削減できます。さらに、蓄積された作図・購買プロセスデータをもとに、AIによる業務の自動化も進めています。 【参考：BALLASが取り組む課題】 BALLASが挑む建設サプライチェーンの復興――消えゆく町工場と日本の課題 ■BALLAS CTOが向き合う技術課題 BALLASが挑戦しているのは、単なるAIアプリケーションの開発ではありません。 建設サプライチェーンに存在する複雑な意思決定を構造化し、AIが理解・実行できる状態へ変換することです。 例えば、 ・図面、仕様書、見積書など多様な非構造データの理解 ・企業ごとに異なる業務プロセスのモデリング ・例外や曖昧さを含む現場判断の再現 ・AI Agentと人間の適切な役割分担設計 ・品質、納期、コストを考慮した複雑な意思決定支援 ・評価指標が定義しづらい業務領域での品質保証 といった技術課題に向き合っていただきます。 ■代表・木村の起業への想い ■なぜBALLASを立ち上げたのか 1400年以上にわたり日本の発展を支えてきた建設業界は、今なお社会インフラを支える巨大産業です。一方で、現場では深刻な職人不足や、アナログで不透明な調達プロセスによる過度な調整負担など、産業全体の生産性を阻害する課題が残されています。 多重請負構造の中で分断されてきた設計・調達・製造・施工のプロセスをデータでつなぎ直し、人とAIが協働できる業務構造へ再設計することで、人が創造的な仕事や本質的な意思決定に集中できる産業を実現したい。 その想いから、BALLASを創業しました。 > BALLASが目指すのは、**顧客・パートナーにDXを強制しないDX**です。 建設部材の調達プラットフォーム「BALLAS」は、自らがサプライヤーとして設計・調達・製造に携わりながら一次情報を蓄積し、業界の標準化・最適化を推進しています。「BALLASに頼めば、やり方を変えずに業務が最適化されていく」そんな体験を提供していきたいと考えています。 ■BALLASという組織の3つの魅力 ■① 産業変革の最前線で、事業と組織の両方をつくるフェーズ IPOを目指す成長過程にありながら、事業・組織ともに未完成。 仕組みづくりや新たな挑戦の機会が数多くあります。 【参考：投資家対談】 ■非住宅分野の工業化（大和ハウス工業とBALLASのチャレンジ） ■AI時代の建設業の在り方(山九株式会社と、BALLASのチャレンジ) ■建設サプライチェーンを絶やさない(日揮株式会社と、BALLASのチャレンジ) ■② AI Nativeな働き方を実践する組織 Claude Code、Cursor、Devin、GeminiなどのAIツールを利用活用。 AIを個人の工夫に留めず、組織の生産性向上につなげる取り組みを推進しています。 【参考：投資家対談】 AIと相性のよいBALLASという事業(Z VCからみたBALLAS) ■③ 強みを伸ばしながら成長できる人事制度 マトリクス型キャリアモデルを採用。 マネジメントだけでなく、専門性を高めるキャリアも選択できる環境です。
必要なスキル・経験
・AI/機械学習を用いたプロダクトの開発・運用責任者経験(CTO / VPoE / Head of Engineering / AIプロダクト責任者など） ・非構造データ（ドキュメント・画像等）を扱うAI機能を、PoCで終わらせず本番運用まで持ち込んだ経験 ・精度KPIの設計および評価・改善サイクルの構築経験 ・技術選定だけでなく、品質・スケジュール・予算を含む開発マネジメント経験 ・経営チームの一員として意思決定に関与した経験 【求める人物像】 BALLASが取り組んでいるのは、単なる業務効率化ではありません。人の経験や暗黙知に支えられてきた産業の意思決定を構造化し、ソフトウェアとAIによって再現可能な仕組みへと変えていく挑戦です。 その中でCTOは、技術責任者であると同時に、経営チームの一員として事業戦略にも深く関与しながら、産業の新しいオペレーティングシステムを構想・実装していく役割を担います。 技術的にも事業的にも難易度の高い挑戦ですが、他では得難いインパクトのある仕事です。私たちとともに、AI Agent時代の産業インフラを創っていただける方をお待ちしています。 * AIを「デモ」や部分最適な効率化ではなく、顧客価値の中核として社会実装したい方 * モデルやプロンプトだけでなく、データ・評価・オペレーションを含めたシステム全体で品質向上を設計できる方 * 「何を作るか」だけでなく、「何を作らないか」「どの制約を受け入れるか」といった意思決定を行える方 * 短期的な事業成果と、中長期的な技術アーキテクチャの両立を考えられる方 * セキュリティやガバナンスを担保しながらも、事業成長のスピードを実現できる方 * 技術だけでなく、事業や顧客課題にも強い関心を持ち、経営チームの一員として意思決定に向き合える方 --- ■一緒に働くメンバー ■メンバー例 ■代表木村 ■取締役COO 中西 ■共同創業者 執行役員 コーポレート本部 責任者益田 ■執行役員 ビジネス本部 部長 松本 ■プロダクト開発部 責任者 AI Nativeなプロダクト開発 ■UI/UXデザイン部 責任者 モジュール×デザインシステム×AIでサプライチェーンをアップグレード --- ■TEAM BALLAS 平均年齢は32.4歳。 若い組織でありながら、設計・施工・調達・生産管理など、それぞれの領域で実務経験を積んだプロフェッショナルが集まっています。 職種や役職に関わらず、互いを尊重しながらフラットに議論し、より良い顧客価値の創出に向き合っています。 また、BALLASには11条からなる「BALLAS信条」があり、メンバー一人ひとりが以下のような価値観を大切にしています。 * ゴール思考 * 組織での付加価値最大化 * 他責にしない こうした価値観を共有しながら、産業変革に挑戦しています。
歓迎条件
・Document AI / OCR / 情報抽出 / 検索領域の経験 ・生成AIを用いた業務プロダクトの設計・運用経験 ・AIのリスク設計（ガードレール・承認フロー・フォールバック）の実装経験 ・B2Bプロダクトにおける品質保証・SLA設計経験 ・スタートアップでの技術責任者経験 ・建設／製造／サプライチェーン領域への関心・理解
| 想定年収 | 1,500 ~ 2,000 万円 |
|---|---|
| ポジション | CTOCTO / CIO（最高技術・情報責任者） |
| 勤務地 | 東京都 |
担当エージェント
