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キヤノン株式会社　川崎事業所

仕事内容

仕事内容 ＼＼ 求人のPOINT ／／ ＊‥‥＊‥‥＊‥‥＊‥‥＊‥‥＊‥‥＊ ✨未経験・第二新卒から キヤノンのスペシャリストへ✨ ＊‥‥＊‥‥＊‥‥＊‥‥＊‥‥＊‥‥＊ ✨充実の研修で、基礎から技術を習得！ ✨月給24万円～50万円、 賞与年2回で安定収入 ✨年間休日125日、有給取得率88.0％ で働きやすい ＊‥‥＊‥‥＊‥‥＊‥‥＊‥‥＊‥‥＊ ✅募集背景 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ AIで“業務の当たり前”を 変える。その中核を担う 仲間を求めています 。 生成AI・AI技術の進展により、 多くの業界で「AIを使う」 こと自体は特別ではなくなり つつあります 。 一方で実際の現場では、 文書作成や処理、印刷・スキャン、 保守・サポートなどの運用業務に、 いまだ多くの手作業や 属人化が残っています 。 私たちは、こうした現場に 根差した業務をＡＩによって 本質的に変えることを 目指しています 。 ✅キヤノンの強みと想い ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ キヤノンは長年、複合機や プリンティング機器を通じ 「文書」「画像」「業務フロー」 の現場に関わってきました。 蓄積されたのは単なるデータ ではなく、どのような業務で、 どこに手間や判断があり 何が価値になるかという 実践的なナレッジです。 私たちの部門 「基盤要素第二開発部・基盤要素第三開発部」は、 この知見をAIと組み合わせ、実際に 使われる仕組みやサービスを 形にする役割を担っています。 ✅AIを適切に形にする ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 生成AI／LLMの進化で、 文書内容の理解や、状況に 応じた提案・判断、作業の 支援・自動化といったことが 現実的になってきました 。 一方で、AIは「使いどころ」 を誤ると、価値を生まない どころか、現場の混乱や コスト増を招くこともあります 。 だからこそ、業務を理解し、 AIを適切に組み合わせ、 安心して使える形に 落とし込むことを重視します 。 ✅他社にはない大きな特徴 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ●実際の製品・サービスに 載せる責任とスケール ●文書・画像・業務といった 現場の声が近いドメイン ●品質・信頼性・安全性まで 含めてAIを考える文化 自分が関わったAIが、 実際の業務やお客様の仕事を 変えていく。その手応えを 感じられる環境があります 。 ✅共に価値を作る仲間へ ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ AIの専門性を深めたい方、 AIを使って仕事のやり方 そのものを変えたい方 。 技術と現場の両方に 向き合いたいという想いを 持つ方と一緒に、次の価値を つくっていきたいです 。 ✅仕事内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 私たちは、業務ドメインのナレッジ （文書・画像・ワークフロー、 保守運用の知見など）と、 生成AI／LLM・従来AIを組み合わせ、 実際に使われる製品・サービスに 直結するAI技術を開発するチームです 。 取り組みは大きく2つの軸があります。 ■ドキュメント業務の変革 （プリント／スキャン領域） プリント・スキャンナレッジに 基づく支援AI、文書認識（項目抽出・コンテンツ認識）、 印刷レイアウト生成等を扱います 。 ■保守・運用・サポートの高度化 （スマートサービス領域) 保守業務支援AI、AI診断、 チャットUI連携、 マルチモーダルRAG等 （図表・設計資料・ログなども活用）の 技術開発を扱います 。 また、生成AIの社会的要請 （説明責任・バイアス等）を踏まえ、 Responsible AI／AIコンプライアンスを 意識した技術開発も重要テーマです。 ✅醍醐味・面白さ ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 1.「AIを作る」だけで終わらず、 業務が変わるところまで 一気通貫で関われます 。 AIの精度だけでなく、 業務に組み込まれて価値を出すための 要件設計から、データ/ナレッジ設計、 評価・運用まで扱います。 スキャン系テーマでは、 調査～技術検討～データ開発～ 技術評価～PMまでの幅広い工程を扱います。 2.技術選択の幅が広い （LLM／従来AI／ルールの“適材適所”） 「高度判断・試行錯誤はLLM、 単機能は従来AI／ルール強化」のように、 領域ごとに最適解を設計し、 現実的なコスト・リスクとの両立を図ります。 3.部門横断・拠点横断で “商品化まで”を一体で進める 開発・事業・デザインが一体で、 ユースケース→AI技術検証→商品性検証→要件定義へつなげます。 4.グローバル規模の課題に挑める 幅広いラインナップの商品をWWに展開している キヤノンならではの大規模データを前提にした 課題設定がされており、活躍のフィールドが広がっています。 ✅キャリアイメージ ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ■20代 モデル/推定ロジックの実装、データ整備、 評価設計など 。 ■30代 複数機能の統合、プロセス理解、 他部門連携での実装推進 。 ■40代 アーキテクチャ視点で 戦略やロードマップ、 組織連携をリードします 。 ✅働きがい ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ “生成AIを入れる”ではなく、 業務ナレッジと結びつけて 価値が出る形に落とすことに挑めます 。 技術検証だけでなく、 商品性検証→要件定義へ繋げる枠組みがあり、 価値創出まで一気通貫で関われます。 「紙・文書・画像」という、 キヤノンが強いドメインで ＡＩの勝ち筋を作れる 手応えを感じられる環境です 。