NECは顔認証・虹彩認証などの生体認証を強みに、社会インフラや行政・企業DXの現場へAIを実装。自治体・金融・製造などでセキュリティ強化や需要予測・異常検知による業務最適化を推進し、 生成AI「cotomi」を軸に導入から運用支援も拡大しています。
本記事では、NECが注力するAIテーマを整理したうえで、募集中のAI関連職種・求人の特徴、現場インタビュー、代表的なAI活用事例までまとめて解説します。

AI業界・業種への転職や、NECのAI関連職種への転職をお考えの方、情報収集したいという方は是非お気軽にご相談ください。

NECでは、AI研究にとどまらず、社会インフラや企業の業務現場で使える形に落とし込みながら価値提供を広げています。 AI活用の中心領域は、下記のとおりです。

・生成AI（自社開発LLM「cotomi」）と企業向け生成AIサービス（セキュアな導入形態を含む）
・生体認証/映像解析などの認識AI（本人確認やセキュリティ領域）
・データ分析/予測/最適化（需要予測、異常検知、意思決定支援など）を業種DXへ展開
・AIガバナンスを前提にした、安全・安心な利活用の推進

上記の中でも、NECのAIを語るうえで柱になっているのが、企業が業務で使える生成AIの整備と、認識・分析・最適化のAI技術を現場実装までつなげる動きです。

生成AIでは、自社開発のLLM「cotomi（cotomi Pro/cotomi Light）」を軸に、業務利用で課題になりやすいセキュリティや運用面に配慮した提供を進めています。 たとえば、オンプレミス環境での利用を想定した「cotomi Appliance Server」を含むサービスラインアップ拡充を打ち出しており、用途や業界要件に合わせて導入しやすい形を整えています。

また、認識・分析・最適化の領域では、BluStellar AIとして技術体系を整理し、映像/生体などの認識、データの分析・予測、意思決定や制御を支援する最適化までを組み合わせ、業種課題に直結する形で活用を広げています。 実績例としては、顔認証技術が米国NISTの評価で世界第1位を獲得したと公表しており、認識AIの強みもNECの特徴の一つです。

上記のような「研究から実装まで」を支える体制として、NECは研究開発（R&D）を継続的に強化しており、データサイエンス領域の研究開発組織も含めて、社会実装を見据えた技術開発を進めています。

NECのAI職種は、下記のように大別することができます。

研究開発（研究所/研究開発）	生成AI（LLM）、生体認証、画像認識、データ分析、ロボット制御など、先端AIの研究開発を担う領域です。論文・技術検証からプロトタイプ開発まで行い、テーマによっては事業側の社会実装に近い検討まで関わるケースもあります。 ・主な役割：新規手法/アルゴリズム検討／評価設計／プロトタイプ開発／社会実装支援
機械学習プラットフォーム/AI基盤エンジニア	AIモデル開発を支える「計算基盤」を作り、安定運用する職種です。大規模GPU環境、分散学習、Kubernetesなどの基盤開発・運用を通じて、研究者や開発チームが高速に学習・検証できる環境を整えます。 ・主な役割：学習基盤の設計・構築／分散学習環境の運用／Kubernetes基盤開発／性能改善
機械学習エンジニア（AIモデル開発・業務実装）	需要予測、異常検知、最適化、自然言語処理などのAIモデルを開発し、システムや業務フローに組み込んで成果につなげる職種です。精度だけでなく、実運用で継続的に改善できる設計（監視・再学習など）も重要になります。 ・主な役割：モデル開発／評価・検証／本番実装（推論）／改善サイクル運用
データサイエンティスト（データ分析・AI活用）	顧客課題に対して、分析設計・仮説検証・モデル開発までをリードし、AI活用を推進する職種です。上流のAI活用検討から、AIモデルをシステムに組み込む段階まで担うケースもあり、業界（金融/流通/製造/公共など）横断で経験を積みやすいのが特徴です。 ・主な役割：分析設計／仮説検証／AIモデル開発／効果検証／活用提案
データ分析エンジニア（Data Analytics/BI）	データ可視化（BI）や分析（BA）を軸に、顧客のデータ利活用を「使える形」に落とし込む領域です。ユースケース探索から業務実装、サービス基盤の改善まで担い、データドリブンなDXを推進します。 ・主な役割：分析ユースケース探索／業務実装／データ利活用サービス企画・改善／共創推進
MLOps/モデル運用（Data/MLOps）	AIを「作って終わり」にせず、精度劣化やデータ変化に対応しながら安定運用するための仕組みづくりを担う職種です。モデル/データの監視、原因分析、再学習、更新判定、バージョン管理など“運用の土台”を整えます。 ・主な役割：モデル/データ監視／劣化検知・原因分析／再学習・更新／運用プロセス整備
ソフトウェアエンジニア（AI/生成AIプロダクト開発）	AI機能をサービスとして提供するための実装領域を担います。API、データ連携、推論システム、性能・信頼性の改善など、AIを現場で動かすための開発が中心です。生成AI（cotomi等）を業務で使える形にするプロダクト開発に関わるケースもあります。 ・主な役割：プロダクト実装／推論基盤・API開発／性能・信頼性改善／運用設計
DX/ソリューション（BluStellar AI・AIコンサル）	顧客の業界課題にAIを組み込み、構想から導入・運用まで伴走する領域です。戦略・業務設計にとどまらず、実装・定着まで見据えて推進するスタイルになりやすく、AI×業務理解×実行力が求められます。 ・主な役割：課題整理／構想・要件化／導入推進／運用定着／組織・人材面の支援
PM/PMO（AI/DXプロジェクト推進）	AIプロジェクトの計画策定から実行・リスク管理・クロージングまでを推進する役割です。AI開発だけでなく、関係者調整やQCD管理、提案活動（プリセールス）を含むポジションもあります。 ・主な役割：計画策定／プロジェクト推進（QCD）／ステークホルダー管理／リスクコントロール
AIガバナンス/リスク・コンプライアンス（Trustworthy AI）	企業・公共領域でAIを使うための「安心・安全」の前提を整える領域です。プライバシー、セキュリティ、人権、品質などの観点を踏まえ、AIのリスクを管理しながら提供体制を強化します。 ・主な役割：AIリスク評価／ルール・プロセス整備／品質・セキュリティ連携／社内外の説明責任対応

※採用ニーズは変化するため現在募集していない場合もございます。最新採用状況はキャリア相談会にてお気軽にお問い合わせください。

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ここでは、公式サイトのキャリア入社インタビューをもとに、NECのAI領域で活躍している方の声をご紹介します。

Mさん（大学・研究機関 → NEC：データサイエンス研究所／研究開発）
・転職理由： アカデミアで研究を重ねる中で、「研究成果をより早く社会に届けたい」という思いが強くなり、産学連携のプロジェクトで協働したNECの研究力・技術レベルの高さに惹かれてキャリア入社。大企業のリソースを活かしつつ、社会実装まで見据えて研究を進められる点が決め手になった。

・やりがい： 企業間取引の交渉をAIで効率化する「自動交渉AI」のように、難度の高いテーマでも“実装前提”で前に進められること。社外の研究者ともオープンに共同研究しながら、研究成果を最短距離で社会に実装していける手触りがある。

Kさん（バイオベンチャー → NEC：AI創薬事業／事業開発・企画）
・転職理由： 前職ではゲノムデータ解析やシステム開発に従事。バイオインフォマティクスの知見を活かしながら、事業会社の立場で創薬に主体的に関わりたいと考え、AI技術を活用した創薬に取り組むNECへキャリア入社。海外研究所や大学とも連携できるグローバルな環境も魅力だった。

・やりがい： バイオインフォマティクスとNECのAI技術を組み合わせ、がんの個別化治療（免疫療法領域）に向けた解析・“レシピ作成”の高度化に挑戦できること。早い段階からコア領域の開発や推進を任され、国内外メンバーと一緒に事業を育てていける点に面白さがある。

Wさん（航空会社 → NEC：DX戦略コンサル／コンサルティング）
・転職理由： 前職で、顔認証を活用した搭乗手続きなどNECと協働する中で、泥くさく顧客視点にこだわり最後まで伴走する姿勢に信頼を感じた一方、「技術の価値が社会に十分伝わっていない」とも実感。立ち上げ期のDX戦略コンサルティング組織で、経営・現場の経験を活かしながら“価値を届ける側”に回りたいと思いキャリア入社。

・やりがい： 顧客戦略・顧客体験、新規事業、データ利活用などの領域で、デジタル技術を梃子にクライアントの変革に伴走できること。未来を決めつけず、状況に応じて選択肢を残しながら、クライアントと一緒に「次の当たり前」をつくっていける点にやりがいがある。

ここでは、NECの代表的なAIプロダクトおよび活用事例をまとめてご紹介します。 NECは「生成AI（cotomi）」「生体認証（Bio-IDiom）」「需要予測」「不正・リスク検知」「異常検知」「製造検査」「社会インフラ点検」など、実運用に直結する領域でAIを“使える形”に落とし込む点が特徴です。

プロダクト名／事例	特徴
生成AI「cotomi（コトミ）」／NEC Generative AI Service	NEC開発のLLM「cotomi」を軸に、ナレッジ検索、文書作成、問い合わせ対応などの業務活用を支援。用途に応じてモデル（cotomi Pro/Light）や提供形態を選べる考え方。
NEC Generative AI Appliance Server（cotomi Appliance Server）	お客様拠点に専用ハードウェアを設置し、高度なセキュリティ要件や閉域環境でもLLM活用を可能にするアプライアンスサーバ。機密データを扱う業務での活用を想定。
Bio-IDiom Services（顔認証・虹彩認証／マルチモーダル生体認証）	顔認証や虹彩認証を用いた、セキュアかつ利便性の高い認証サービス。クラウド/オンプレミスなど導入形態の選択肢があり、入退管理や本人確認などに展開。
需給最適化プラットフォーム（AI需要予測／発注最適化）	AI需要予測により、食のバリューチェーン全体で需給を最適化し、食品ロス削減や収益向上を支援。小売の発注業務で、発注時間短縮や欠品削減の効果確認事例を掲載。
AI 不正・リスク検知サービス（金融：AML/証券など）	金融取引データのパターンをAIが学習し、不正・リスクの可能性をスコア化。判定根拠も提示し、審査・監視業務の効率化や説明責任の支援を狙う。
インバリアント分析（異常検知／故障予兆監視）	多数センサの時系列データから、平常時に成り立つ“センサ間の不変関係”をモデル化し、そこからのズレを比較して予兆段階で異常を検出。設備保全の効率化（状態基準保全）を支援。
AI Visual Inspection（製造の目視検査支援）	工場の目視検査における属人化・ばらつき・負担を課題として、ディープラーニング活用を含む検証・分析モデル作成のためのソリューションを提供。
道路劣化AI診断「くるみえ for Cities」	AIとIoTデバイス（ドライブレコーダー）を活用し、日常走行で「簡易的」「広範囲」「効率的」な道路劣化診断を実現するサービス。自治体などの維持管理業務の効率化に活用。

概要
NECが開発する大規模言語モデル（LLM）「cotomi」を軸に、企業の生成AI活用を支援する取り組みです。cotomiはラインアップ拡充として「cotomi Pro」「cotomi Light」の開発が公表されており、用途に応じた選択や導入設計を進めやすい点が特徴です。

特徴・強み
・LLM「cotomi」のラインアップ（cotomi Pro/Light）を公表し、ユースケースに応じた設計の幅を持たせている
・サービスラインアップ拡充として、ソフトウェア/サービスと組み合わせた提供を進めている
・専門業務活用に向けてcotomiを強化していく方針も示されている

概要
NEC開発のLLM「cotomi」を使ったアプライアンスサーバです。お客様拠点へ専用ハードウェアを設置することで、機密データの保護や高度なセキュリティ要件に配慮した構成を取りやすく、インターネット接続が難しい環境でのLLM活用も想定されています。

特徴・強み
・お客様拠点に設置することで、重要な業務データや機密情報の保護につなげやすい
・閉域/高セキュリティ環境での生成AI活用を想定
・ナレッジ検索、文書作成、コール対応記録の活用など、幅広い業務ユースケースが提示されている

概要
顔認証や虹彩認証をはじめとする生体認証技術を用いて、セキュアで利便性の高い認証を実現するサービス群です。顔と虹彩のマルチモーダル生体認証にも対応し、ユースケースや導入形態に合わせて展開しやすい点が特徴です。

特徴・強み
・顔認証をクラウドサービスだけでなく、パッケージソフトウェア、SaaSなどの形態で提供
・顔・虹彩のマルチモーダル生体認証に対応
・入退管理や本人確認など、利便性とセキュリティの両立が求められる用途で活用しやすい

概要
AIによる需要予測により、食のバリューチェーン全体で需要と供給を最適化し、食品ロス削減や収益向上を支援するプラットフォームです。公式ページでは、小売業で発注業務をAIで行うことで、発注時間の短縮や欠品削減などの効果を確認した事例が紹介されています。

特徴・強み
・需要と供給のミスマッチを減らし、食品ロス削減と収益向上を同時に狙う
・小売の発注業務において、発注時間短縮や欠品削減の効果確認事例を掲載
・メーカー/卸/物流/小売など、バリューチェーン全体での最適化を想定

概要
銀行・証券・保険などの取引データのパターンをAIが学習し、不正やリスクの可能性をスコア化して提示するサービスです。疑わしい取引の監視や審査業務の効率化に加えて、判定根拠の提示を通じて説明責任も支援する考え方が示されています。

特徴・強み
・不正/リスクの度合いをスコア化し、一次調査の効率化を狙う
・不正と判断した根拠を提示し、審査・監査の説明責任に配慮
・オンプレ/クラウドなど提供形態を選べるメニューが示されている

概要
大規模・複雑なシステムに設置された多数のセンサから時系列データを収集し、平常時のセンサ間の不変的な関係性（インバリアント）をモデル化します。予測されるデータ変化（いつもの状態）と実データを比較することで、異常を予兆段階で検出し、保全の効率化を支援します。

特徴・強み
・“いつもの状態”を自動で作り、ズレを比較して“いつもと違う”を早期に検知する考え方
・しきい値設定の負担軽減や、見落とし低減に寄与する狙いが示されている
・大規模プラント、製造ライン、社会インフラなど幅広い適用範囲が想定されている

概要
工場の目視検査における課題（検査員の不足、検査基準のばらつき、教育負担など）に対して、ディープラーニングを活用したソフトウェアなど、検証・分析モデル作成のためのソリューションを提供するものです。

特徴・強み
・目視検査の属人化や判定ばらつきといった現場課題にフォーカス
・ディープラーニング活用を含む、検証・分析モデル作成のためのソリューションを提示
・品質を守りながら、検査負担の軽減や効率化を狙いやすい領域

概要
AIとIoTデバイス（ドライブレコーダー）を活用し、日常走行を通じて道路劣化診断を行うサービスです。自治体などの道路維持管理において、簡易的かつ広範囲に、効率よく状況把握を進める用途が想定されています。

特徴・強み
・日常走行でデータを集め、「簡易的」「広範囲」「効率的」な道路劣化診断を狙う
・維持管理業務の省力化や、優先順位付け（どこから点検・補修するか）に活用しやすい
・社会インフラ領域の課題（人手不足・点検効率）に直結しやすいテーマ

NEC Generative AI Hubは、NECが企業の生成AI活用を推進するために、CDO（Chief Digital Officer）直下に新設した生成AIの専門組織です。 研究者に加え、プロンプトエンジニア、コンサルタント、デジタルトラスト領域のプロフェッショナルなどで構成され、生成AIを「使える形」でお客様の業務変革につなげることを狙っています。

NECの生成AI推進は、単にモデルを開発するだけではなく、「戦略・ガバナンス」「検証」「実装」「運用定着」までを一気通貫で整えることを重視しています。 その中核として、NEC Generative AI Hubが、案件ごとの支援だけでなく全社横断でのノウハウ蓄積・横展開を担う位置づけになっています。

NECは生成AIを「導入して終わり」にせず、業務の中で成果が出るところまで持っていくために、複数の支援メニューを用意しています。 Generative AI Hubは、その中心として以下のような支援を束ねる役割を担います。

・生成AIの活用方針づくり（どの業務に使うと効果が出るかの整理）
・検証（小さく試して、うまくいくパターンを作る）
・業務への組み込み（ツールとして使える形にする／社内システムとつなぐ）
・社内体制づくり（利用ルール、教育、運用体制の整備）

NECは社内業務で生成AIの利用を開始し、社員が安全・安心に使える体制と仕組みを短期間で整備したことを公表しています。 また、資料作成や議事録作成、社内システム開発などで具体的な業務改善の成果も示しており、 「自社で使い、改善し、外部提供に反映する」という流れが、Hubの強みにつながっています。

NECは、生成AIの導入を支援する「NEC Generative AI Service」を提供しており、コンサルティングや仮説検証などの支援に加え、業務に組み込みやすくするためのソフトウェア提供も含めた形で展開しています。 また、企業ごとのモデル作成、LLM活用に向けたソフトウェア整備、組織立ち上げ、人材育成などを包括的に支援する「NEC Generative AI Advanced Customer Program」も立ち上げています。 さらに、オンプレミス環境での生成AI利用を想定したアプライアンスサーバ（cotomi Appliance Server）を、ソフトウェアやサービスと組み合わせたソリューションとして提供する方針も示しています。

公表日	内容
2023年7月1日	CDO直下に専門組織「NEC Generative AI Hub」を新設
2023年7月	「NEC Generative AI Service」を7月から順次提供開始（コンサル・検証支援・ソフトウェア提供など）
2023年7月	「NEC Generative AI Advanced Customer Program」を約10の企業・大学と共に立ち上げ（モデル作成、環境整備、人材育成などを包括支援）
2024年4月24日	LLM「cotomi Pro」「cotomi Light」を開発／生成AIサービスのラインアップ拡充（cotomi Appliance Serverをソリューションとして提供）
2025年4月15日	生成AI「cotomi」やAgentic AIを活用したセキュリティサービスを販売開始（2025年度上期より順次）／AIセキュリティセンター新設（4月1日付）を公表
2025年1月27日	NEC研究開発発の因果分析AIソリューション「causal analysis」を手掛けるhootfolioが、NECからのカーブアウトとして事業開始（事業開始日は1月1日）

NECのAI推進はGenerative AI Hubだけではありません。
例えばセキュリティ領域では、AIセキュリティセンターを新設し、生成AIやAgentic AI技術を活用したサイバーセキュリティ技術の研究開発・実用化、サービス提供を推進しています。

また、NECの研究開発から生まれた因果分析AIソリューションは、hootfolioとしてカーブアウトされ、意思決定を支援するサービスとして事業展開しています。

加えてNECは、データサイエンス、ビジュアルインテリジェンス、生体認証、セキュアシステムなどの研究所群やグローバルR&D拠点も持っており、研究と社会実装の両輪でAI活用を広げている点が特徴です。

前述しているようにNECは、AI（生成AI含む）やセキュリティ、DXを成長領域として位置づけ、「人への投資」と採用の両面で強化を進めています。
ここでは、全社制度（ジョブ型・社内活用）／生成AIへの投資／専門組織の強化という観点から、NECの採用動向を整理します。

NECでは、2024年度から全社員を対象にジョブ型人材マネジメントを本格導入し、職務（ジョブ）を起点に「適時適所適材」を進める方針を明確にしています。
採用面でも、ジョブディスクリプション公開やジョブマッチング型の新卒採用、キャリア採用の専門部署（2019年度設置）によるダイレクトソーシング・リファーラル強化など、採用の仕組み自体をアップデートしています。

また、AI/DX人材の育成・獲得を同時に進める動きとして、NECは社内外向けに「BluStellar Academy for AI（旧：NECアカデミー for AI）」を展開し、AI人材の学びと実践の場を提供しています。

さらに2025年10月には、生成AIを活用したキャリア相談ツール「NEC AIキャリアトーク」や、他職場を体験できる「NEC ジョブシャドウイング」を開始し、社内流動化とキャリア自律を後押ししています。
AI領域は技術変化が速いため、「採用」だけでなく「育成」「配置転換」を回しやすい仕組みを整えている点が特徴です。

NECは、生成AIを“研究や検証で終わらせない”方針を明確にし、社内業務での利用を起点にノウハウを蓄積しています。
例えば、2023年5月から生成AIの社内利用を開始し、短期間で安全に使える体制・仕組みを構築したうえで、社内チャットやWeb会議ツール等とも連携し活用を拡大していると説明しています。

加えて、社内活用の成果として、資料作成時間の削減、議事録作成の短縮、社内システム開発におけるソースコード作成業務の効率化（工数削減）など、開発・間接業務の生産性向上にも踏み込んで言及しています。

この「自社で使って改善し、外部提供にも反映する（クライアントゼロ型）」の進め方は、AI/IT人材が“実運用の制約を踏まえて価値を出す”経験を積みやすい土台になります。

NECは、生成AI領域ではCDO直下に専門組織「NEC Generative AI Hub」を新設し、研究者、プロンプトエンジニア、コンサルタント、デジタルトラスト領域のプロフェッショナルなどを束ねて、顧客のビジネス変革を推進するとしています。

またNECグループのセキュリティ領域では、生成AIやAgentic AI技術を活用した研究開発・実用化を進める「AIセキュリティセンター」を設立し、AI×セキュリティのサービス化を加速しています。

採用面で見ると、NECの組織別採用ページでは、データサイエンティスト／AIエンジニア／AIコンサルタント等が協働する前提が示されており、AIを“社会実装する側”の職種を幅広く募集していることが分かります。

NECは採用計画として、新卒は2025年度計画700名（2024年度実績見込み680名）、キャリア採用は2024年度計画600名（2023年度実績見込み640名）を公表しています。
AI/DX領域に限った採用数の内訳は案件・年度で変動しますが、全社として「DX人材の強化」を掲げて採用を進めています。

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