株式会社ELYZA（イライザ）採用情報資料 / RECRUIT PITCH

株式会社ELYZA（イライザ） RECRUIT PITCH 2026-09-30 UPDATE 1

代表株式会社ELYZA 代表取締役曽根岡侑也東京⼤学⼤学院⼯学系研究科松尾研究室修⼠卒。学⽣時代に「未踏プロジェクト」に採択され、起業を経験。その後、松尾研究室にて共同研究のプロジェクトマネージャーや NLP講座の企画‧講師を務める。
2018年に株式会社ELYZAを設⽴。株式会社松尾研究所、KDDIアイレット株式会社の取締役も兼務。 (C) 2026 ELYZA

・ ELYZAの活動⽣成AIの中核技術である⼤規模⾔語モデル（LLM）に強みを持ち、研究開発‧社会実装‧事業開発の3軸で活動しています。研究開発 (C) 2026 ELYZA 社会実装事業開発
先端技術を活⽤可能な形に変えるべ⼤⼿企業や⾏政機関と協働し、プロダクトやサービスを⾃社開発し、く、研究開発を⾏っています。先端技術をユースケースに適⽤して、より早く‧広く先端技術を社会全体に 2019年よりLLMに研究投資をして価値創出につなげています。ELYZAの提供します。LLM活⽤基盤「ELYZA きており、2026年からはマルチ創業事業であり、PoC だけではなく Platform」や、法⼈向けプロダクトモーダル‧フィジカル AI の研究も本番導⼊‧成果につなげた実績を多く「ELYZA Works」を開発‧提供して強化しています。⽣み出しています。います。

研究開発の成果 2019年からNLP‧LLMに軸⾜を置いた研究開発を⾏い、その成果を都度公開してきました。 2025年5月 Reasoning Modelを独自に開発、公開 2024年3月グローバルモデルに匹敵する精度を達成
2022年春執筆AIをリリースし 11日で11万UU突破 2026年1月 2020年秋 Diﬀusion Modelを独自に開発、公開日本語で人間を超える LLMの開発に成功 2024年6月 2023年8月 2019年夏研究開始 (C) 2026 ELYZA 2021年夏要約AIをリリースし 5日で13万UU突破 70億パラメータのモデルを公開 Llama3をベースに、 GPT-4に匹敵する精度を達成

社会実装（ソリューション事業）の成果⼤⼿企業で実導⼊‧成果まで到達している事例を多数創出しています。 Photo • コンタクトセンターお客様対応後 Photo • RAG回答生成 AIシステムを構築し •
自己 PR文章の草案作成サービス処理で最大 54%の業務効率化を現場実証。最大 60%の業務効率化において、文章生成 AI・評価 AIを実現となる見込み用いて事前に草案の大規模デー • メール要約、対話要約、 VoC 分析 • UI上で現場利用を開始。 API連携にタベース化を行いユーザービリ等の AIアプリ各種を数百名が毎よる業務用アプリへの組み込みがティの向上と企業のランニングコ日利用中進行中ストの削減を実現 (C) 2026 ELYZA 7

KDDIグループとの資本業務提携 2024年度よりKDDIグループと提携。「スイングバイIPO」を⽬指すとともに、アセット（計算機資源 / 拡販ネットワーク）を最⼤活⽤して研究と社会実装を加速させています。 KDDIグループとの提携計算機資源の確保中期⽬標：スイングバイIPO KDDI、⽣成AI開発のイライザを⼦会社化 DXで連携
（2024.3.18 ⽇経新聞）⼤阪堺データセンターを1⽉22⽇から稼働開始〜AI データセンターを通じて、製薬業界‧製造業界など多様な分野でのAI社会実装を〜スイングバイIPOとは：宇宙探査機が天体の引⼒を利⽤して加速する「スイングバイ」になぞらえて作られた造語。スタートアップが⼤企業の傘下に⼊ることで https://newsroom.kddi.com/news/detail/kddi_nr-891_4287.html 顧客基盤や組織体制を整え、急成⻑‧上場を⽬指す事業戦略のこと https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC1867C0Y4A310C2000000/ (C) 2026 ELYZA

ELYZAの強み KDDIとの提携により潤沢な計算機資源を持つELYZAは、インフラ‧モデル‧アプリ、そしてソリューションを垂直統合してサービス提供できる稀有な存在です。 ELYZAの強みソリューション業界特化型AIソリューション、企業向けAIシステムアプリケーション AIプロダクト、チャットボット、Copilot モデル⼤規模⾔語モデル、基盤モデル
インフラ GPU‧データセンター、クラウドインフラ (C) 2026 ELYZA 業界‧個社固有の課題に向き合い⽣成AIを実⽤化した実績が豊富⾃社開発のプロダクト、および LLM活⽤プラットフォームを保有基盤モデル開発における国内トップクラスの知⾒‧研究実績 KDDIグループのアセット（計算基盤投資）

ELYZAならではの挑戦機会⾃社開発モデルの学習/推論インフラの構築研究成果の機能実装⾃社LLMプロダクトや LLM活⽤基盤の開発研究開発 LLM 、⾳声基盤モデル‧ フィジカルAI
の研究開発（Lab）⾦融‧製造‧医療‧⾏政‧防衛等バーティカル領域での独⾃モデルやエージェント開発事業開発（プロダクト）⾃社開発プラットフォームを活かし共通アプリを蓄積する循環づくり (C) 2026 ELYZA 社会実装（ソリューション）⼤⼿企業‧⾏政機関と新たな実⽤化事例の創出

機械学習エンジニア（MLE）の募集研究開発・ソリューション・プロダクトそれぞれに MLE職を募集しています。研究開発 MLE 共通要件固有の要件役割 (C)
2026 ELYZA ソリューション MLE プロダクト MLE • コンピューターサイエンスへの深い造詣（情報系の修⼠ / 博⼠、それに準ずる実務経験） • Deep Learning 関連の研究‧実務の経験 • 研究の仮説検証サイクルを⾃律的に回す経験（博⼠/研究職等） • 顧客折衝を含むPoCプロジェクトを推進した経験 • バックエンド開発、（⼤規模サービスでの）MLOps経験 • NLP/LLM関連の研究‧実務経験 • NLP/LLM関連の研究‧実務経験 • 画像/⾳声/NLP...等 ML実務経験⼤規模⾔語モデル (LLM) などの先端技術を探索し、新たな実⽤化アイデアを実装に落とし込む顧客課題と向き合いながら、 AI処理フロー‧AIモデルを組み合わせ、新たな社会実装事例を創出する⻑期間‧多様なユーザーの利⽤を⾒据えた上で、 AI機能開発やそれに必要なエンジニアリングを⾏う

研究開発（ELYZA Lab）の⽅針あくまで「先端技術が社会に実装され、インパクトを⽣むこと」を⽬的として活動しています。 ELYZA Lab では、ELYZAの中⻑期の事業に資する研究開発を⾏っています。この中で重要なことは、論⽂執筆や研究⾃体が主⽬的になるのではなく、「技術の価値は、社会実装し還元されてこそ」という考え⽅です。
もちろん対外発表やコミュニティ貢献は重要ですし、ELYZAでは実際にLLMに関するモデルや評価データの公開、ノウハウの共有、学会や勉強会へのスポンサードを積極的に⾏ってきています。ただ⽬的はあくまでも、技術が社会に実装され⼤きなインパクトを⽣むこと、そしてELYZAのプロダクトや事業を⼤きく成⻑させることです。そのためには何をすべきか？という意識を持って、1〜2年後を⾒据えた意思決定や開発を⼼がけています。『ELYZA Lab』は何を⽬指すのか。研究開発を担う Lab チームの想いとは？（ELYZA CTO 垣内） (C) 2026 ELYZA

研究開発（ELYZA Lab）の活動内容 LLMをベースに、⾳声基盤モデルやEmbodiedモデル開発にテーマを広げています。社会実装に軸⾜を置きながら「実業務に役⽴つ基盤モデル」の研究開発を進めていきます。フィジカルAI Embodiedモデル開発、ロボット実装の研究開発マルチモーダル音声MLなどの研究開発 LLM・Agent
特化モデル、 Vertical AI エージェントの研究開発 (C) 2026 ELYZA

研究成果（⼀部） (C) 2026 ELYZA ELYZA LLM for JP シリーズの開発‧公開 Agent
研究と知⾒公開 Diﬀusion Model の開発‧公開医療向けモデルの研究（SIP）

解決したい課題巨額の投資‧⽣成AIチャット導⼊が進んだにも関わらず、効果的な活⽤はまだほとんど進んでいません。 ELYZAは現場業務に組み込まれ、⻑く愛される⽣成AIソリューションを届けたいと考えています。企業の⽣成AI活⽤の現状⽣成AIの実⽤化の要諦⽶国ですら95%の企業が、業績に影響するような「便利ツールの個⼈利⽤」ではなく、組織の業務フローに⽣成AI活⽤の成果を⽣み出せていないという現状組み込まれた信頼性の⾼い仕組みをつくること MIT（マサチューセッツ⼯科⼤）の研究チー
ムによる調査レポートによると、2023年後半から2025年前半までに⽶国企業だけで約300 億〜400億ドル（5〜6兆円規模）が⽣成AIに投じられたにも関わらず、95%の企業で本質的な収益（P/L）への貢献が⾒えていないとのこと。（出典：The GenAI Divide: State of AI in Business 2025）事例：コールセンターにおいて⽣成AI要約を100名規模の業務で定着させ、後処理時間を50%削減 (C) 2026 ELYZA

プロジェクト実績（⼀部）技術的な課題や顧客個々の制約を乗り越え、新しい社会実装事例を創出しています。 (C) 2026 ELYZA 生成 AI要約を 100名規模の業務で定着させ、コンタクトセンターにおける後処理時間を
50%削減顧客へのメール回答およびチャットでオペレーターの生産性が約 2倍マイナビ転職にて AIが最短 1 分で自己 PR文を提案し、ユーザーの転職体験をサポートお客様への応対文面の作成業務において約 50%の省力化に成功記事を 30秒程度で読める内容に要約する独自機能「 AIサマリー」の構築に技術提供生成 AIを活用した VoC分析パッケージを開発し、現場利用を開始

プロジェクト‧開発の進め⽅社会実装 = 顧客業務での実利⽤を⾒据えて、問題設定‧要件定義から、継続改善まで⼀気通貫で関わります。問題設定 PoC（実証実験）本番導入継続改善何に取り組むべきかを
伴走し決定独自モデル開発を含めた最適な技術提案・検証 LLM活用基盤を活かしすぐに本番利用へ利用を定着 /拡大し、狙った効果を実現 • 要件定義前から機械学習エンジニアとビジネスコンサルタントが協働します。 • 独⾃のモデル開発も解決策のひとつとして持つことができる、希少なプレイヤーです。 • 業務理解と本質的な課題を特定することで、適切な問題設定を（先端技術⼒が活き、事業インパクトがある）⾏うことができます。 • グローバルプレイヤーのLLM も積極活⽤。常にお客様にとって最適な手段を提案できることが強みです。 • LLM活⽤基盤とソフトウェアエンジニアの存在により、 PoCで開発したAIシステムのデプロイが容易です。 • 継続的に⽣成AIシステムが活⽤され、価値に応じた⽉額利⽤料をいただくことが理想的なゴールです。 • お客様もすぐに安心安全に生成AIを本番利用することができます。 • 本番利⽤開始後もさらなる利⽤の定着‧業務成果の創出に向けて、継続的な改善施策をご提供します。 (C) 2026 ELYZA

ソリューション事業の役割・挑戦取り組み‧体制を⼤きく2つに分けて、それぞれに挑戦しています。 1 AIインテグレーション 2 Applied Research 「あたりまえを創る」役割「未踏の領域」を開拓する役割⾃社開発のLLM活⽤基盤を最⼤活⽤し、
再現性のある課題解決‧事業スケールを担う汎⽤モデルでは課題解決できない領域で研究開発×社会実装の実績をつくる個社固有の要件‧制約の突破アセット化⼟台 LLM活⽤基盤（ELYZA Platform） (C) 2026 ELYZA Applied Researcher 独⾃LLM AI Agent フィジカルAI ‧ ‧ ‧

LLM活⽤基盤「ELYZA Platform」開発環境でカスタム開発したモデルやアプリをいち早く顧客に本番利用いただくための基盤、「ELYZA Platform」を開発・活用してきました。 LLM Ops 基盤 LLM活用基盤管理基盤
独自開発 LLM ユーザーとの権限の管理多要素認証・ SSO認証 ELYZA LLM IPアドレス制限プロプライエタリ LLM (C) 2026 ELYZA OpenAI Microsoft Azure Claude Gemini データ非保存業務に最適なUIで利用・評価監査ログ独自開発 LLM、プロプライエタリ LLMの LLMやプロンプトの開発後、すぐに業務で活ユーザー管理やデータ保護等、 LLMを安心両方を、安定的に活用するための機能群用し、モデルや UIを改善していくための機能安全に管理、利用いただくために必要な群機能群

自社AIプロダクト「ELYZA Works」「ELYZA Platform」を土台に、生成 AI実用化のノウハウを詰め込んだ「 ELYZA Works」をリリースしました。製品情報ページ：https://lp.works.elyza.ai/ 現場で作れる。チームで使える。法⼈向け
⽣成AI活⽤ツール (C) 2026 ELYZA

「ELYZA Works」のコンセプトアプリの企画‧開発から改善まで「市⺠開発」をAIがフルサポートします。アプリの作成現場での利⽤⽇本語を書くだけで業務AIアプリが作れる！作成したアプリはチームで共有できる！評価‧改善
利⽤時の評価でアプリ品質を改善できる！ (C) 2026 ELYZA

製品アーキテクチャアプリケーションの主体はAWS、可変性の⾼い基盤は切り離したアーキテクチャとしています。 LLM Hosting / Agentは独⽴性の⾼い構成に Agent基盤メッセージキューを介してアプリケーションと
ML処理を分離 LLMホスティング基盤 MCPサーバー ML処理 Pd⽤ ML処理アプリケーション (C) 2026 ELYZA A社専⽤ ML処理

開発における挑戦テーマ AIという不確実性の⾼い技術を、誰でも使える「完成された製品」へと磨き上げるための、強⼒なエンジニアリング⼒を必要としています。「正解のない」 UXの探求 AI 活用による圧倒的生産性チャット形式のUXは、汎用的すぎる故に使いこなすのが難しいです。LLMを活用したサービスをつくる上で、UXのバランス感と、非決定的な出力をいかに制御するかという問いに、
全エンジニアに Claude Code Pro / Maxプランを配布しています。セキュリティ、仕様Wiki でもAIツールをフルに活用しています。詳細を記事化していますのでぜひご一読くださ正解を見出す必要があります。い：「AIコーディング時代」だからこそ「ちゃんとする」（概要欄にリンクあり） (C) 2026 ELYZA エンタープライズ品質への挑戦 LLM学習/推論基盤の構築と信頼性ユーザー数の急増に伴い、サービスのボトルネックを修正し、拡張性を高める必要があります。エンタープライズグレードのサービス品質やセキュリティを求められることも多く、事プロプライエタリLLMだけでなく自社でのLLMホスティングも選択肢として、安定的なリソース確保が求められています。 Labチームと連携しながらモデルの学習から推論を一気通業体制をアップデートしていく必要があります。貫で行うために信頼性の高い基盤構築が求められます。

社員数の推移 2026 年4月時点で80名を超える組織規模に拡大。エンジニアを中心に、多くの仲間が集まっています。経営 / 経営企画 8 コーポレート / マーケ
他 13 60人 50人機械学習エンジニア 28 社員数 87 40人 ※2026年4月末時点 20人 BizDev / コンサルタント 21 0人 19年度 (C) 2026 ELYZA 20年度 21年度 22年度 23年度 24年度 25年度ソフトウェアエンジニア 10 PdM / デザイナー 7

社員インタビュー現役社員の⽣の声を定期的に発信中！社員インタビュー実際に働く社員のリアルな声をお届けする社員インタビューを定期的に発信しています。業務内容や働き⽅、⼊社の決め⼿など、社員それぞれの視点から語られるストーリーを通じて、会社の雰囲気をより深く知っていただけます。 ▶ インタビュー記事はこちら（概要欄にリンクあり）
(C) 2026 ELYZA

Long Term Greedy のあるべき姿 Long Term Greedy Company. ⻑期投資を惜しまない
2年後の⾃分が今決める誠実な存在であり続ける質にこだわる⼈材育成や技術、環境、「2年後に意味があるの関わる全てに対して、誠実質に対して妥協は⼀切しま健康への投資は、どのよか」という視点で、やるな存在であり続けます。クせん。素敵なチームでありうなものであれ、推奨しこと/やらないことを迅速ライアントにはいただいた続けるための採⽤、⼤きなています。ELYZAではこのに意思決定します。決めフィー以上の価値を提供で価値を出し続けるための案⻑期投資を仕組み化してることを先延ばしにはしきるように努め続けます。件選択をします。いきます。ません。 (C) 2026 ELYZA

ELYZAの⾏動指針（⽇々の仕事‧仲間への向き合い⽅） (C) 2026 ELYZA Long Term Greedy 「⼈は不完全」という前提の理解わたしたちは⽬先の利益を追い求めるのではなく、より広い視野で、より⻑期的な視点で最適化に努めます。
⼈は、不完全な⽣き物で、できないこともあれば、環境や体調等の変数の影響を受けてムラがあるもの。⼀⽅、⼈は時間をかけて、少しずつ改善‧成⻑できる。この前提を共通理解として、私達は他者に寛⼤に接し、メタ認知を元に⾃⼰の改善に努めます。信頼関係 Is All You Need コトに向き合う「信頼関係があると建設的な議論がしやすくなり、チームのパフォーマンスを⾼める」「信頼は築くのは難しく、壊すのは簡単」という前提を理解し、関係を強化するために、リスペクトをもってコミュニケーションを取り、相互理解するように努めます。社会に価値を⽣み出すことを重視し、社内政治やヒトに向き合うより、成果に向けて実際に⼿を動かしてコミットするように努めます。

働き⽅‧制度 (C) 2026 ELYZA スーパーフレックス制フルリモート週1.5日の（コアタイムなし） OK No
Meeting Day 副業OK 事例共有・論文輪読書籍 / 備品の完全週休 2日制など各種勉強会購入支援 ※ 祝日・年末年始休み ※ 会社備品としての購⼊になりますが、全額または⼀部費⽤の補助があります。

知⾒の共有‧探索の習慣知的好奇⼼に満ちたメンバーが多く、仕組みとしても⾃然発⽣的にも勉強会‧知⾒共有の機会が多くあります。社内知⾒共有参加‧スポンサードその他 • ML Night（論⽂輪読‧シェア会） •
⾃然⾔語処理学会（NLP学会） • 全社勉強会（⽉次） • AI 横断会（全社横断知⾒共有） • NLP若⼿の会（YANS） • 臨時勉強会（Claude Code勉強会等）ほか • ⼈⼯知能学会（JSAI）ほか (C) 2026 ELYZA ほか

選考プロセス選考期間の目安はおよそ 2〜4週間です。候補者体験にこだわりながら、カルチャーマッチを重視して採用しています。選考希望度に関係なく気軽にご利⽤くださいカジュアル⾯談書類選考 1次⾯接
2次⾯接最終⾯接（マネージャー⾯接）（役員⾯接）（社⻑⾯接）条件⾯や働き⽅なども丁寧にすり合わせさせていただきます⼈事⾯談内定‧ オファーリファレンスチェック（職種によって案内の流れが異なる場合があります） ※ 期間や⾯接回数は⽬安です。応募職種、候補者状況によって異なる可能性があります ※ ⾯接はご希望にあわせてオンライン、オフラインのどちらも対応可能です (C) 2026 ELYZA

まずはカジュアル⾯談へまずは気軽に話しませんか？（オンラインでOK）カジュアル面談実施中！カジュアル⾯談は、選考ではなく、会社の雰囲気や働き⽅について気軽に話せる場です。実際に働くメンバーが、仕事やカルチャーについてお話しするので、「⾃分に合う環境か知りたい」「まずは話を聞いてみたい」という⽅におすすめです。興味がある⽅は、ぜひお気軽にご参加ください。 ▶ カジュアル⾯談のお申し込みはこちら
（概要欄にリンクあり） (C) 2026 ELYZA

株式会社ELYZA（イライザ）採用情報資料 / RECRUIT PITCH

株式会社ELYZA（イライザ）採用情報資料 / RECRUIT PITCH