✨業務現場に根差したAIで本質的変革
✨長年の知見と最新の生成AIを融合する
✨実際の製品に載せる責任と大規模なスケール
✨技術検証から商品化まで一貫して関わる面白さ
✨グローバル規模のデータを活用できる環境
✅募集背景
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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
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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
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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
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●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
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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
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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
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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
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■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
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“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 。
✅必須条件
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■ソフトウェア開発の実務経験
（Python、Java、C/C++、
C#、TypeScriptなど/
業務・研究・製品問わず）
■AI/データ分析/
アルゴリズムに関わる
開発・研究・製品開発の経験
（機械学習、統計解析、
ルールベース、最適化など）
■業務課題を理解し、
要件に落とし込んで
実装・検証した経験
（業界・ドメインは不問。
文書、画像、業務システム、
保守運用など）
※「生成AIの実務経験」は
必須ではありません。
AIを業務で使い、
価値を出そうとした経験を
重視します。
✅以下に興味・知識がある方歓迎
※複数該当するほど歓迎
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■生成AI/LLMの活用経験
（RAG、プロンプト設計、
AIエージェントなど）
■文書・画像処理に関わる
AI開発経験
（OCR、文書認識、
意味理解、画像認識・解析）
■業務支援AI・業務自動化の
開発経験
（ドキュメント業務、
保守・運用、
ワークフロー改善など）
■データ・ナレッジ活用の
設計・開発経験
（ナレッジデータ、
評価データ作成、
データ前処理）
■AIの品質評価・
リスク対応への関心
または経験
（生成AIの評価、説明性、
Responsible AI）
■クラウドAI基盤の
利用経験
（Azure OpenAI、
Amazon Bedrock、
Google Geminiなど）
✅求める人物像
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■新しい技術や製品に
興味を持ち、明るく業務に
取り組む方
■多くの部門とチームで
仕事を進めることができる、
協調性と
コミュニケーション力を
お持ちの方
■AIで「何ができるか」を
一緒に考え、AIで
「仕事のやり方を変える」
ことに挑戦したい方
実働時間：1日あたり7時間30分
平均勤務日数：1ヶ月あたり20日
8:30～17:00
（実働7時間30分）
※事業所によっては
8:00～16:30
■残業について
当社では、「生産性向上」と
「ワーク・ライフ・
バランス」の双方を推進し、
時間外労働の削減や
有給休暇の取得を
促進しています。
その結果、年間総実労働時間は
1740時間（2022年平均）を
実現しています。
また、有給休暇の2022年の
平均取得日数は18.1日で、
平均取得率91%となって
おります。
これからも、安心して
働くことのできる環境の
整備に努めてまいります。
◆完全週休2日制（原則土日）
◆祝日
◆年末年始
◆5月連休
◆夏期休暇
年間休日125日
■年次有給休暇
20日（初年度は入社月による）
■フリーバカンス休暇（5日間）
社員自身が1年間の中で
連続した5日間の休暇を
設定できる（土日と合わせると
連続9日間の休暇）制度です。
■リフレッシュ休暇
（勤務年数に応じて）
勤続5年ごとに表彰が行われ、
表彰者は勤続年数により
3日～10日間の連続休暇と
金一封からなる
リフレッシュ休暇付与の
対象者となります。
■慶弔休暇
JR「川崎駅」より徒歩10分 JR南武線「尻手駅」より徒歩11分
基本給：月給 30万円 〜 70万円
固定残業代：なし
【一律手当】
全員に一律で支払われる通勤・皆勤・家族手当金額：なし
全員に一律で支払われるその他手当金額：なし
■昇給あり（年1回）
■賞与あり（年2回）6月・12月
時間外手当は別途支給します
（管理監督者として採用の場合は除く）。
入社時の処遇（基本給・賞与）
はみなさまの経験・能力を
考慮の上、当社規程により決定します。
具体的な金額は、採用選考合格後に
採用内定通知書にてお伝えします。
【福利厚生】
◆交通費全額支給
◆時間外手当全額支給
◆社会保険完備
◆退職金制度
◆企業年金
◆財形貯蓄
◆社員持株会
◆共済会
◆教育制度（スキル別、階層別など）
◆育児に関する短時間勤務あり
（子供が小学校3年を終了するまで）
◆保養所・スポーツ施設
（体育館、テニスコートなど）あり
◆各種社内イベント
～育児休業について～～
育児休業についても、
個々の考え方や家庭環境を尊重した取得を支援しています。
2024年の取得率は、男性64.6％、女性100％で、復職率は98%です。
男性の育児休業取得期間も一般企業より大幅に長く、
取得者の半分以上が1ヶ月以上取得しています。
(平均取得日数：76日)
ワークライフバランスを重視しており
メリハリをつけて仕事をしています。
また新しい分野へ挑戦するアイデア活動も活発です。
＜選考の流れ＞
エントリー
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書類選考・適性検査
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一次面接
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最終面接
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内定
※面接回数は変更の場合あり
書類選考では、履歴書と職務経歴書の
2点の提出と適性検査の受検が必須
※面接はオンラインでも実施
※面接日など応相談
