本記事では、データ・AIソリューション本部の各統括部・部のミッションと、FY26中に「これだけは成し遂げたい」と決めている具体的なゴールを紹介します。
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データ･AIインフラ統括部
斉藤 孝章
データ･AIインフラ統括部 エグゼクティブマネジャー 兼
アーキテクト･PMO部 ゼネラルマネジャー 斉藤 孝章
ーー統括部のミッション（重点施策）についてお聞かせください
データ･AIインフラ統括部 では、データとAIを、誰もが活用できる経営の基盤として整え、全社でのAI活用を、仕組み・技術基盤・ルールづくりの面から着実に支えることを目指します。
- 社内の知見やデータを横断的に活用できる「インテリジェンスプラットフォーム」を整備し、使いやすさを高める
- 全社共通で利用するデータ・AI・ITの基盤構造を設計・実装する
- AIの活用を前提に、共通基盤とガバナンス（利用ルール・審査の仕組み）を確立する
- クラウド／インフラについて、安定性・セキュリティ・費用対効果の最適化を両立する
- 経営の意思決定と現場の実行を橋渡しする推進機能を発揮する
ーーFY26中に「これだけは成し遂げたい」こと、具体的なゴールについてお聞かせください
全社のデータ・知見・AIが分断されることなく、常に再利用され続ける「インテリジェンスプラットフォーム」を確立します。私たちが目指すのは、AI活用が“特別な取り組み”ではなく、“通常業務”として当たり前に回る状態です。「データはあるのに使えない」という状況を組織から無くし、以下の状態を実現することを具体的なゴールとしています。
- 会社として「判断の質」が積み上がる構造の構築： 過去の施策・判断・成果がデータと共に蓄積され、次の意思決定の精度向上に直接つながる仕組みを作ります。
- 再現性のある判断基盤の成立： 個人の経験値だけに依存せず、データに基づいた再現性の高い経営・事業判断が行える基盤を完成させます。
アーキテクト･PMO部
斉藤 孝章
データ･AIインフラ統括部 エグゼクティブマネジャー 兼
アーキテクト･PMO部 ゼネラルマネジャー 斉藤 孝章
ーー部のミッション（重点施策）についてお聞かせください
アーキテクト･PMO部は、全社のデータ・AI・IT施策を対象に、構想・アーキテクチャ・プロジェクト推進を横断的に統括する中核組織です。主に以下の3つの役割を担っています。
- 個別最適な意思決定や場当たり的な開発を防ぎ、中長期視点で一貫性ある全体設計と判断軸を提供する
- IT審議・経営判断と現場の実行をつなぐ役割を担い、透明性の高い意思決定プロセスとプロジェクト運営を支える
- 実装や運用の代行を目的とせず、「どう決め、どう進めるか」の構造・ルール・仕組みを整備することに注力する
ーーFY26中に「これだけは成し遂げたい」こと、具体的なゴールについてお聞かせください
具体的には以下の3点をゴールとして掲げています。
- 全社アーキテクチャ・構想設計の統括
- 重要プロジェクトの横断的PMO支援
- 意思決定の判断軸・ガバナンスの整備と定着
プラットフォーム基盤部
渡邉 裕樹
プラットフォーム基盤部 ゼネラルマネジャー
ーー部のミッション（重点施策）についてお聞かせください
プラットフォーム基盤部では、全社のデータプラットフォームレイヤーの構築・維持、および、プラットフォーム上でデータ・モデル・知見が再利用される技術的／構造的仕組みの管理責任を担います。
今季はデータメッシュ思想に基づくデータガバナンスを策定・実装し、あわせて各ドメインの安全かつ自律的なデータAI活用を推進するためのプラットフォームを構築します。
標準開発テンプレートや共通コンポーネントの提供などのイネーブルメント活動を通じ、全社的なデータ開発生産性とデータ品質の向上、およびAIといった知能が進化し、差別化データを蓄積、循環できる価値創出エンジンとして牽引します。
ーーFY26中に「これだけは成し遂げたい」こと、具体的なゴールについてお聞かせください
FY26は、社内のデータとAI活用を加速させるための共通基盤として「インテリジェンスプラットフォーム」の構築を最優先で進めます。あわせて、これまでのデータ分析基盤で蓄積してきた知見やデータ資産を整理・統合し、まずはマーケティングやマッチング領域など、初期に参画する事業・業務領域が自走してデータ／AIを活用できる状態を目指します。さらに、技術基盤の整備にとどまらず、データプロダクト化とガードレール運用を立ち上げ、人材・組織面での浸透施策も含めて、AI活用が通常運転で回り始める状態へ推進していきます。
AIプラットフォーム部
寺本 孝太
AIプラットフォーム部 ゼネラルマネジャー
ーー部のミッション（重点施策）についてお聞かせください
AIプラットフォーム部の役割は、全社でLLMを安全かつスピーディーに活用できるAI開発環境を整えることです。個別最適になりがちなモデル選定や評価、セキュリティ・ガバナンスを共通基盤として整備し、現場が安心してAIを使える状態をつくります。LLMゲートウェイや評価基盤、ガードレール、監査・可視化の仕組みを通じて、各サービスや業務が AIを試せる から AIを使いこなせる へ進化する土台をつくることが、私たちのミッションです。
ーーFY26中に「これだけは成し遂げたい」こと、具体的なゴールについてお聞かせください
LLM活用の 統合・可視化の確立です。具体的には、共通API・認証・ログを備えたLLMゲートウェイを立ち上げ、モデルカタログの管理を開始し、利用状況やコストを見える化するダッシュボードを整備します。あわせて、PIIや有害出力への基本ガードレールを標準実装し、安全に使い始められる状態をつくります。AI利活用を一部の挑戦者だけのものにせず、全社で再現性高く前進できる状態にすることがFY26の到達点です。
クラウドインフラ基盤部
ーー部のミッション（重点施策）についてお聞かせください
クラウドインフラ基盤部のミッションは、システムが「止まらず・破綻せず・使い続けられる」状態を構造的に保証することです。事業やAIの進化スピードをインフラの制約によって損なうことのないよう、柔軟かつ強固な組織と仕組みを構築します。
IT中期経営計画に基づき、実運用に耐えうるクラウド・インフラ構造を実装・維持し、「安定性・セキュリティ・コスト」の三要素が高い次元で並び立つ基盤責任組織となることを目指しています。
ーーFY26中に「これだけは成し遂げたい」こと、具体的なゴールについてお聞かせください
具体的には以下の2点をゴールとして掲げています。
- マルチクラウド基盤の横断統制と標準化の確立：AWS、Azure、GCP、ネットワークを含めた全社共通のルール・構成・運用を確立します。個別最適や属人的な運用を抑止し、再現性のあるインフラ構築モデルを定着させることで、安定性・セキュリティ・コスト最適化の同時実現を成し遂げます。
- 共通インフラの構造改善と「インフラ負債」の解消： ネットワークやID、実行基盤などの刷新・整理を通じ、将来の拡張を阻害する負債を段階的に解消します。単なるシステムの「延命」ではなく、次の成長に耐えうる構造への転換を主眼に置き、攻めの基盤へとアップデートします。
AIプロダクト統括部
齊藤 陽
AIプロダクト統括部 エグゼクティブマネジャー 兼
AIプロダクト開発部 ゼネラルマネジャー
ーー部のミッション（重点施策）についてお聞かせください
AIプロダクト統括部のミッションは、AIを単なる「付加機能」ではなく、システムの「中心核」として再定義し、事業そのものをAIネイティブへと進化させることです。具体的には、既存のマッチングプロセスをAIモジュールへと置換する「コアの刷新」、自然言語でAIと共創するバイブコーディング等による「超高速開発基盤の構築」、そして磨き上げた技術をバックオフィスやSaaS展開へと広げる「機会の創出」という3層の戦略を連動させ、組織全体の変革を牽引します。
ーーFY26中に「これだけは成し遂げたい」こと、具体的なゴールについてお聞かせください
FY26は、AIネイティブへの「構造転換」を具現化する一年とします。具体的には、次世代マッチングプラットフォームの構想を具体化し、主要なマッチングロジックのAIモジュール化を完遂します。また、バイブコーディング環境を定着させ、アイデアから検証までを数日〜数週間で回す「超高速PoCサイクル」を全社的な牽引力として確立します。これらを通じて、社内データの構造化とAIモデルの精度向上を飛躍的に進め、将来のSaaS事業化への確固たる布石を打ちます。
AIプロダクトソリューション部
五十幡 直洋
AIプロダクトソリューション部 ゼネラルマネジャー
ーー部のミッション（重点施策）についてお聞かせください
AIプロダクトソリューション部では、主に次の4点を重点テーマとして取り組んでいます。
- 独自データ資産の整備： 事業・プロダクトの改善につながるデータを、収集・蓄積・活用しやすい形で整備します。
- マッチング精度の向上： ユーザー体験の改善を目的に、マッチングのロジックや評価方法を継続的に見直します。
- AIエージェント活用の推進： 生成AIを含むAI技術を活用し、業務やプロダクトの体験をより良くするための検証と実装を進めます。
- AIガバナンス方針の策定： 安全性・プライバシー・説明責任に配慮しながらAIを活用できるよう、基本方針や運用プロセスを整備します。
ーーFY26中に「これだけは成し遂げたい」こと、具体的なゴールについてお聞かせください
以下の3点を、FY26の具体的な到達点として掲げています。
- 独自データ資産の構築に向けた取り組み：動画データ蓄積のパイプライン構築/分析により来期からそれを利用したマッチングロジックを開発開始できる状態
- マッチング高度化に向けた取り組み：新しいマッチングロジックへ移行するロードマップ策定とそれに則った活動開始
- AIガバナンスの基本方針の策定に向けた取り組み：方針策定、AIレビュー等の実行体制の構築
AIプロダクト企画部
桑原 悠
AIプロダクト企画部 ゼネラルマネジャー
ーー部のミッション（重点施策）についてお聞かせください
AIプロダクト企画部では、全社のAIプロダクト開発における「再現性のある仕組み（体制・投資管理・モジュール）」を構築・提供し、新たな価値創出の速度と確度を最大化する組織です。事業横断で使い回せるAI共通モジュール群をプロダクトとして構築・成長させ、"使えるAI体験"を全社に実装していきます。AI面接やAIカウンセリングなどHR業務に特化したAPI群を段階的に拡充しながら、全社のAI活用を「個別の取り組み」から「再現性ある仕組み」へと進化させることが私たちのミッションです。同時に全社AI投資のポートフォリオ管理を通じて、AI活用の「量」だけでなく「質」と「効率」を高める役割も担っています。
ーーFY26中に「これだけは成し遂げたい」こと、具体的なゴールについてお聞かせください
FY26のゴールは、私たちが構築するAI共通モジュール群が実際にビジネス価値を生み出すことを証明することです。AI面接・AIカウンセリングなどHR業務に特化した機能を優先度の高いものからリリースし、実際にコスト削減や業務効率化といったビジネス成果につながることを確認することが目標です。動くプロダクトで価値を示し、全社のAI活用を前に進める、その確かな一歩をFY26で成し遂げていきます。
プロダクトサイエンス部
鹿野 徹也
プロダクトサイエンス部 ゼネラルマネジャー
ーー部のミッション（重点施策）についてお聞かせください
プロダクトサイエンス部は、マッチング／レコメンドを中核に、データとサイエンスを“成果につながる仕組み”としてプロダクトに実装し、磨き続ける組織です。
私たちの役割は、分析やモデルをつくることにとどまりません。何を良くしたいのか、どれだけ良くなったのかを共通の物差しで揃え、仮説→検証→改善が回り続ける状態をつくることです。そのために、モデルや分析結果を一度きりで終わらせず、安定して動き、横展開できるように、実行基盤やデータの持ち方、運用の仕組みまでを自分ゴトとして捉えています。
プロダクト開発が実装と運用の最終責任を担う前提で、私たちはマッチング／レコメンドの進化を通じて、決定率の改善に向き合います。
ーーFY26中に「これだけは成し遂げたい」こと、具体的なゴールについてお聞かせください
FY26は、「精度×速度で決定率を上げる」を軸に、施策の改善と、その改善を支える基盤づくりを同時に進める一年です。 新しいマッチングロジックを具体化し、仮説→検証→改善のループを高速に回すことで、精度向上を進めます。
あわせて、企画・開発・サイエンスの役割と受け渡しを整理し、ナレッジ移管を進めることで、改善が滞りにくいプロセスへ整えていきます。
さらに、モデル運用の仕組み、分析・学習に使いやすいデータ整備、基盤の引き継ぎや保守プロセスの改善を進め、施策が安定して回り続ける状態をつくります。改善の質と速さ、その両方を支える仕組みを前進させることが、FY26の重点です。
AIプロダクト開発部
齊藤 陽
AIプロダクト統括部 エグゼクティブマネジャー
ーー部のミッション（重点施策）についてお聞かせください
私たちは、開発スピードを極限まで最大化させるべく、「バイブコーディング（Vibe Coding）」を軸とした全く新しいエンジニアリング組織を立ち上げました。
従来比でのスピード向上はもちろんですが、AIプロダクト統括部が進める「次世代マッチング構想」と「AIコアモジュール開発」の双方を支えるためには、これまでの延長線上ではない、圧倒的なアジリティを持つ組織が不可欠だと確信したからです。AIとの共創を前提とした次世代の標準を確立し、事業を技術で強力に牽引していくことが私たちのミッションです。
ーーFY26中に「これだけは成し遂げたい」こと、具体的なゴールについてお聞かせください
具体的には以下をゴールとして掲げています。
- 新組織の安定稼働と目に見える実績の創出
- バイブコーディング最適化環境の整備
- 次世代開発手法による複数のプロダクトアウト
AIDX統括部
和田 知也
AIDX統括部 エグゼクティブマネジャー 兼
データ基盤推進部 ゼネラルマネジャー 兼
CRM･DX推進部 ゼネラルマネジャー
ーー部のミッション（重点施策）についてお聞かせください
AIDX統括部のミッションは、業務やサービスの中で役立つAI活用例を継続的に生み出し、データに基づく業務改善を推進することです。その実現に向け、現在は主に以下の4点を重点テーマとして取り組んでいます。
- 法人マスタおよび付帯情報の整備・推進
- 差別化データの蓄積と活用
- データ基盤の整備・運用最適化とガバナンスの強化
- 現場の課題・業務に対するAI活用環境の整備と実装推進
ーーFY26中に「これだけは成し遂げたい」こと、具体的なゴールについてお聞かせください
全社横断のデータ活用を加速させるため、FY26は以下の4点を具体的なゴールとして掲げています。
- ①法人に関するIDと付帯情報を部門ごとに管理する状態から見直し、全社で一貫して扱えるID管理（統制）の仕組みを整備する
- ②営業・商談に関するデータを継続的に蓄積し、検証（PoC）を完了したうえで、社内のAI基盤と連携するためのインターフェース（接続機能）の実装を完了する
- ③法人データ基盤の目指す姿に沿ったアーキテクチャ方針を策定し、段階的な開発に着手する
- ④AIを活用した業務改善を進め、成果を定量的に示せる経営指標への貢献につなげる
データ基盤推進部
和田 知也
AIDX統括部 エグゼクティブマネジャー 兼
データ基盤推進部 ゼネラルマネジャー 兼
CRM･DX推進部 ゼネラルマネジャー
ーー部のミッション（重点施策）についてお聞かせください
データ基盤推進部では、以下の3点を重点施策として推進しています。
- 法人・顧客・担当者・営業員の各マスタの整備・活用推進
- 全社で共通利用できる一貫したマスタ環境を構築する
- 法人・営業領域における蓄積データおよびシステムの管理・運用・改善
- 蓄積するデータの設計およびマネジメント、複数の箇所に分散しているデータ基盤の整理・統合
- データ活用ルールの構築・浸透とデータ連携
- プロダクトや営業現場におけるデータ活用のルールを策定し、利活用者に向けたデータ連携フローの確立
ーーFY26中に「これだけは成し遂げたい」こと、具体的なゴールについてお聞かせください
以下を具体的なゴールとして掲げています。
- 統一顧客情報の構築
- 法人IDの統合と付帯データのモデリング
- 差別化データの蓄積におけるモデリングとデータマネジメント実行
- マイクロサービス・インテリジェンスコアとの連携したデータ・基盤の移行計画ロードマップ作成
CRM･DX推進部
和田 知也
AIDX統括部 エグゼクティブマネジャー 兼
データ基盤推進部 ゼネラルマネジャー 兼
CRM･DX推進部 ゼネラルマネジャー
ーー部のミッション（重点施策）についてお聞かせください
CRM･DX推進部では、3点を重点施策として推進しています。
-
CRM・DX活用におけるソリューションの適正化・効率化
-
営業が取得する活動データの取得および蓄積による、競合差別化および組織知の資産化
-
現場へのAI導入支援を通じた、オペレーションの高度化と変革
ーーFY26中に「これだけは成し遂げたい」こと、具体的なゴールについてお聞かせください
以下を具体的なゴールとして掲げています。
-
AIエージェントの活用による、サービスの圧倒的な高度化
-
商談データの蓄積を通じた、他社と一線を画す「差別化データ資産」構築
-
テクノロジーによるフロントメンバーの「能力拡張」
-
ミドルおよびバックオフィスの徹底的なコスト効率化
-
本部直轄
組織開発部
井上 テイ子
組織開発部 ゼネラルマネジャー
ーー部のミッション（重点施策）についてお聞かせください
組織開発部では、組織全体の進化を加速させるため、以下の3点を重点施策として推進しています。
- AIネイティブ・アクセラレーター組織の構築
- 進化を加速させるための人材育成・リスキリングの推進
- 採用競争力の強化と、ブランド価値を高める広報活動
ーーFY26中に「これだけは成し遂げたい」こと、具体的なゴールについてお聞かせください
- OKRの導入と定着：テクノロジー本部へOKRを導入する。また、データ・AIソリューション本部では、全員が中期経営計画と自身の業務の紐づけを実感できる運営体制を確立します。
- 人材像の明文化と育成：「AIネイティブ人材像」を定義し、各自が自身の現在地とのギャップを把握して成長策を描ける状態をつくるとともに、ニーズの高い領域への学習機会を提供します。
- 戦略的採用の推進：求める人材像を明確化した上で、中長期的な採用計画を策定し、組織の持続的な成長を支えます。
- 開発環境・運用の整備：PE（プロダクト・エンジニア）職横断でのProdOps導入を検討し、FinOpsとの連携も含めた効率的な運用プロセスを整理します。
- 広報・文化醸成：外部登壇や寄稿に誰もが気軽に挑戦できる仕組みを整え、採用ブランド力を向上させます。同時に「AIネイティブ」のビジョンを組織の隅々まで浸透させ、それを体現する運営を実現します。
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斉藤 孝章 Takaaki Saito
データ・AIソリューション本部 データ･AIインフラ統括部 エグゼクティブマネジャー
大学卒業後、自動車業界を経て、コンサルティング業界、EC業界、人材業界などのITガバナンス及びIT戦略・設計に従事する傍ら、管理職として組織構築に貢献。2016年にパーソルキャリア（旧インテリジェンス）に入社。同社のミッションである「人々に“はたらく”を自分のものにする力を」の実現をテクノロジードリブンでリードする。
渡邉 裕樹 Yuki Watanabe
データ・AIソリューション本部 データ･AIインフラ統括部 プラットフォーム基盤部 ゼネラルマネジャー
大学卒業後、SIerとしてキャリアスタートし、SCMやDWHのシステム刷新、企業合併に伴うシステム統合に従事し、要件PHから運用保守まで幅広い実務を経験。その後、小売業の社内SEに転職し、大規模なデータ基盤の刷新を構想企画から全社の展開まで実施。2022年6月にパーソルキャリアに入社後、人事領域のデータ基盤構築およびデータマネジメント推進を経て、現在はAIネイティブ化に向けた全社のデータプラットフォームの再編を担当。
寺本 孝太 Kota Teramoto
データ・AIソリューション本部 データ･AIインフラ統括部 AIプラットフォーム部 ゼネラルマネジャー
SIerでプログラマとしてキャリアをスタートし、toC・toBのシステム開発でSE・PL・PMとして多数のプロジェクトを推進。2020年4月からパーソルキャリアにジョインし、R&Dや法人領域でデータ・AI活用を推進。2024年10月より、データ・AIビジネス部ゼネラルマネジャーに着任し、主に生成AI利活用環境・サービスの開発の推進を担当。
五十幡 直洋 Naohiro Ikahata
データ・AIソリューション本部 AIプロダクト統括部 AIプロダクトソリューション部 ゼネラルマネジャー
2014年にパーソルキャリア（旧インテリジェンス）に新卒入社。基幹システムを中心とするシステム部門に配属ののち、現在のデジタルテクノロジー統括部へ社内異動。現在はwebアプリケーション開発等を担当。
桑原 悠 Yu kuwahara
データ・AIソリューション本部 AIプロダクト統括部 AIプロダクト企画部 ゼネラルマネジャー
鹿野 徹也 Tetsuya Shikano
データ・AIソリューション本部 プロダクトサイエンス部 ゼネラルマネジャー
SIerにて金融系プロジェクトの要件定義〜開発〜マネジメントを経験。その後、地元へUターンし、ソフトウェアハウスにてIBM、FUJITSU、NEC等のリホスト業務（ランタイム作成、言語変換）に従事。地方と東京の「はたらく」違い・差を実感し、より自分らしく「はたらく」ためWebアプリケーションエンジニアへ転身。アプリ連携、サーバレス開発、AGILE（SCRUM）開発リードと各種Webサービス開発で経験を重ね、2018年にパーソルキャリアへ入社。昨今はGV提唱のDesignSprintを利用したサービス企画に加え、マネジャーとしてエンジニアの「はたらく」をサポート、より良いチーム開発の実現に向けて挑戦中。
齊藤 陽 Akira Saito
データ・AIソリューション本部 AIプロダクト統括部 エグゼクティブマネジャー
大学在学中に起業し、モバイル情報サイトの企画、運営に従事。その後、Softbankおよびその関連企業で営業、CS企画を経験し、株式会社ミクシィへ入社。CS、開発、企画を歴任し、Webプロデューサーに。退職後は知人とWebメディア制作関連の会社を起業。その後自身でも起業し、海外発の音楽情報メディアの日本版の権利取得、ローカライズと運営、Webプラットフォームサービスのコンサルティングなどを行う。並行して国内で民泊予約プラットフォームを運営する株式会社百戦錬磨へ参画、事業本部長に着任。2019年2月パーソルキャリアに入社、「CAREER POCKET」事業責任者としてサービス開発に従事。
和田 知也 Tomoya Wada
データ・AIソリューション本部 AIDX統括部 エグゼクティブマネジャー
2003年にパーソルキャリア入社。アルバイトや転職の採用支援領域にて、メディア・商品・営業企画のミドル部門を中心にキャリアを歩む。2019年にデジタルテクノロジー統括部 データ＆テクノロジー ビジネス部のゼネラルマネジャーに異動。2020年10月に同部門エグゼクティブマネジャー 兼 dodaエージェント事業部 デジタル企画統括部 エグゼクティブマネジャーに着任。主に既存事業のビジネス変革の責任者として従事。
井上 テイ子 Teiko Inoue
データ・AIソリューション本部 組織開発部 ゼネラルマネジャー
SIerで開発エンジニアとして約7年従事した後、ECサイト2社に於いてプロジェクトマネージャーを10年程勤める。 その後、2018年パーソルキャリア株式会社へ入社。プロジェクトマネージャーを経て、2019年 エンジニアリンググループ マネジャーに。 4月より自らもリモートワークをしつつ30名を超えるメンバー達と様々な課題に奮闘中。
※2026年4月現在の情報です。
