Why Profield
なぜ今、Profieldか
私たちは、紙のカタログを自動で組み上げるソフトウェアからはじまりました。そして20年をかけて、商品情報そのものを一元管理し、EC・カタログ・あらゆる媒体へ展開する「コマースの商品情報基盤」へと事業を広げてきました。
いま、その上にもう一つの層を作っています。業務特化型AIです。商品を1つ直すと、関連する何十もの箇所に修正が連鎖する。価格を変えれば、ECとカタログと商品DBの整合を取り直す。これまで担当者の経験と勘で支えられてきたこうした「判断の連鎖」を、AIに学習させ、再現します。
縦型AIの価値は、独自データの深さで決まります。私たちには、20年・1,000社分の「商品情報をどう運用し、どう判断してきたか」という、他社が一朝一夕には手にできないデータがあります。ここからの数年が、この会社の最もおもしろい局面です。
What We Do
私たちがやっていること
商品情報を、一度きちんと整えれば、あらゆる媒体に展開できる。私たちはそのための基盤を、自社プロダクトとして開発しています。
商品情報管理（PIM）
散らばった商品データを一元化し、正確に保つ。
EC / デジタルカタログ
同じ情報を、Webと販売チャネルへ届ける。
自動組版・カタログ制作
DTPの専門知識なしに、紙面を自動で組み上げる。
業務特化型AI
商品・EC・カタログ業務の「判断」を学習し、自動化する。
受託開発ではありません。自分たちで企画し、作り、お客様に届け、特許で守る。プロダクトの一生に、最初から最後まで関われる環境です。
Our Strengths
私たちの3つの強み
日本を代表する企業が、顧客基盤
通販・メーカー・流通の主力プレイヤー1,000社以上に、私たちのプロダクトが使われています。あなたが普段ネットや紙面で目にしている商品情報の多くが、私たちの基盤の上で動いています。小さな会社の小さな仕事ではなく、社会のインフラに近い仕事です。
20年のドメインと、特許という堀
「商品情報をどう扱うか」という領域を、20年突き詰めてきました。その過程で生まれた技術は、複数の特許として保護されています。流行りの技術を後追いするのではなく、簡単には真似できない蓄積の上で勝負しています。
蓄積データの上に立つ、縦型AI
生成AIが「作るAI」なら、私たちが作るのは「判断を学ぶAI」です。20年・1,000社の業務データという土台があるからこそ成立する、業務特化AI。AIをゼロから語る会社は無数にありますが、学習させる独自データを持つ会社はごくわずかです。
主な導入企業
Engineering Challenges
私たちが解いている技術的な難問
エンジニアにとって、ここはやりがいの宝庫です。
- 自動組版
- 「人がデザインしたように」紙面を自動で組む。ルールと例外の塊との戦い。
- 大規模な商品情報の整合性
- 数十万SKUの変更が、どこまで影響するかを正しく追う。
- 業務判断の学習
- 属人化した「なぜそう直すのか」をAIに再現させる。
- クロスメディア展開
- 同じ情報を、紙・Web・ECそれぞれの最適な形へ変換する。
きれいな問題ばかりではありません。現実の業務にある、泥臭くて、難しくて、だからこそ解けたときに価値が大きい問題に向き合えます。
Culture
働く環境とカルチャー
自社プロダクト
作ったものが長く使われ、改善し続けられる。
大きな裁量
少数精鋭で、一人の裁量と影響範囲が大きい。
学べる環境
ドメインの深さゆえ、入社後に学べることが多い。未経験領域でも育つ環境です。
Open Positions
募集職種
自社プロダクト（PIM / EC / 自動組版 / AI）を、企画から開発・運用まで一気通貫で担います。
ソフトウェアエンジニア（プロダクト開発）
自社プロダクト（PIM / EC / 自動組版 / AI）の設計・開発を担当します。
AI / 機械学習エンジニア
業務特化AI（AIDesigner®）の研究・開発を担当します。
求める人物像・歓迎スキル・待遇などの詳細は、カジュアル面談でお伝えします。気になる職種があれば、まずはお気軽にご連絡ください。
話を聞いてみるSelection Process
選考フロー
- STEP 1
エントリー
- STEP 2
書類選考
- STEP 3
面接（複数回）
- STEP 4
内定