楽天は、楽天市場をはじめとする「楽天エコシステム」で蓄積したデータを活かし、店舗運営ツールへのAI搭載、物流・配送の最適化、検索体験の改善などにAIを実装しつつ、「Rakuten AI 3.0」など生成AI活用も加速させています。

本記事では、楽天が注力するAI活用テーマを整理したうえで、募集中のAI関連職種・求人の特徴や現場情報、具体的な活用事例までをまとめて解説します。

AI業界・業種への転職や、楽天の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。

楽天では、AIを研究にとどめず、楽天市場をはじめとする「楽天エコシステム」のプロダクトや業務オペレーションに組み込み、 ユーザー体験の向上と現場の効率化の両面で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。

・EC（楽天市場など）：店舗運営ツールへのAI搭載、出店者の業務効率化
・検索・商品発見：ユーザーの意図を汲む検索高度化で、検索体験を改善
・物流・配送：梱包資材選定や配送ルートの最適化など、オペレーションの高度化
・生成AI：独自LLM「Rakuten AI 3.0」の開発、社内の生成AI基盤やエージェントを通じたサービス導入
・法人/出店者支援：法人向け生成AIサービスや、出店店舗向けのAI活用支援（学習・活用促進）

上記の中でも柱となるのは、EC領域における「探しやすさ（検索）」と「売りやすさ（店舗運営）」、そして物流まで含めたオペレーション全体の最適化です。 これにより、ユーザーは欲しい商品にたどり着きやすくなり、出店者は既存の運用フローを大きく変えずに業務効率を上げやすくなります。

こうした「実装して使われるAI」を支える基盤として、楽天は独自LLMの開発を進めるとともに、 生成AIを各サービスへ展開するための社内プラットフォームを整備し、順次導入を加速させています。

楽天の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（LLM/生成AIリサーチ）	大規模言語モデル（LLM）や生成AIの研究を推進し、マルチリンガル／コード生成／マルチモーダルなどのテーマで実験・評価を行う領域です。論文投稿やOSSなど、研究成果の発信も含めて価値化を狙います。 ・主な役割：研究テーマ設定／実験設計・評価／研究成果の発信・展開
機械学習エンジニア（プロダクト最適化）	事業課題を理解し、機械学習を使った最適化ソリューションをプロダクトに組み込みます。レコメンド改善、ユーザーターゲティング、画像最適化、レビューを使ったNLPなど、ユースケースは幅広いのが特徴です。 ・主な役割：要件定義／モデル構築／APIデプロイ／実験設計・A/Bテスト
データサイエンティスト（広告・マーケ×AI）	価格最適化、CTR/CVRなどの予測、クリエイティブ最適化などをデータとAIで推進する領域です。仮説設計→モデリング→オンライン実装→効果検証→運用改善まで一気通貫で進めるスタイルになりやすいです。 ・主な役割：KPI/評価設計／特徴量設計・モデリング／オンライン実装／MLOps（監視・更新）
検索・レコメンド（Search/Discovery）	検索・発見体験の改善を目的に、セマンティック検索、画像・マルチモーダル検索、深層ランキングなどを開発する領域です。NLPや大規模モデルの活用、実運用へのデプロイまでを含めて推進します。 ・主な役割：検索/レコメンドモデル開発／ABテスト／本番デプロイ／精度・性能改善
データエンジニア（データ基盤・マスタデータ）	大規模データを安定的に収集・加工・提供するためのデータパイプラインやデータモデル、周辺ツールを構築する領域です。複数サービスで使える「使えるデータ」を作り、品質を高め続けることが重要になります。 ・主な役割：データパイプライン構築／データモデル設計／データ品質改善／基盤運用
AIプロジェクトマネージャー／プロデューサー	社内外のステークホルダーと連携し、データ分析、ダッシュボード、機械学習モデル開発、AI搭載プロダクト開発などの提案・推進を担います。Generative AIを使った業務自動化の企画〜導入まで扱うケースもあります。 ・主な役割：課題整理／企画・提案／PoC〜導入推進／プロジェクトマネジメント
生成AIプロダクトマネージャー（会話型AI/LLM）	チャットボット、音声アシスタント、セマンティック検索などの会話型AI領域で、V1プロダクトをゼロから立ち上げる役割です。顧客課題の特定、価値検証、開発推進、ローンチまでをリードします。 ・主な役割：課題定義／プロダクト設計／ロードマップ策定／開発・ローンチ推進
データサイエンティスト（FinTech領域）	行動予測、スコアリング、不正検知など、FinTechサービスにおけるAI活用を推進する領域です。AI活用の啓蒙・育成や、横断で使えるデータ基盤の最適化を担うケースもあります。 ・主な役割：予測/検知モデル開発／業務効率化施策の設計／分析・可視化／運用改善

楽天の中途採用HPには多種多様な求人が掲載されていますが、ここでは弊社ムービンでも人気の高い求人を一部抜粋してご紹介します。
※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、楽天の公式インタビューをもとに、AI／データ領域で活躍している方の声をご紹介します。

Cさん（UX／テック戦略 → 楽天：AI & Dataディビジョン フロンティアリサーチ部）
・転職理由： これまで培ってきた「イノベーションと実行」の経験を、AIとハイパフォーマンスコンピューティング領域で最大限に活かせる環境だと感じたため。

・やりがい： LLM開発やGPUインフラを、社内ノウハウが十分でない状態から立ち上げ、分散学習などの難題をチームで突破していくプロセスに大きな手応えがある。 セマンティック検索など、ユーザー体験と事業価値の両方に効くAIを、複数サービスへ横展開できる点も魅力。

Sさん（データサイエンス／技術 → 楽天：AI & Dataディビジョン（AI for Business）データサイエンティスト）
・転職理由： 生成AIの大きな波の中で、AIが生むビジネスの可能性を「実際の現場」で形にできる点に魅力を感じたため。

・やりがい： 社内向けAIツールをまず自分たちで使い込み、学びをプロダクトに反映していく社内→社外の進め方ができること。 役割も、実装だけでなくプロダクト管理や活用啓発（アウトリーチ）へ広がり、AIの定着そのものを前に進められる点が面白い。

Gさん（スタートアップ → 楽天：Rakuten Asia AI & Dataディビジョン AIラボ）
・転職理由： 多様なサービスとデータがつながる「楽天エコシステム」を土台に、より直感的な顧客体験をAIで実現できると感じ、入社を決めた。

・やりがい： キーワード検索の改善から出発し、チャット・検索・レコメンドを統合した「AIアシスタント」構想へ発展させられるスケール感。 LLM／セマンティック検索／おすすめを組み合わせ、ユーザーの意図理解と発見体験を磨き続けられることが醍醐味。

Gさん（ソフトウェアエンジニア → 楽天：グローバルデータ統括部）
・転職理由： テクノロジーとビジネスの両面で培った経験を活かし、ビッグデータ活用を通じて事業価値・社会価値の両方に貢献したいと考え、データサイエンティストとして参画。

・やりがい： グループ横断でデータ活用を推進し、世界各地のデータ人材・経営陣と連携しながら、全社の方向性を整えていくダイナミズム。 「データ活用の難しさ」を真正面から解きにいける環境に面白さがある。

Hさん（エンジニア → 楽天：データプラットフォーム部 データコンサルタント）
・転職理由： 大規模なデータ基盤と挑戦できるフィールドがあり、テックとビジネスをつなぐ立ち位置で価値を出せる点に魅力を感じた。

・やりがい： ビジネス側がデータを使いこなせるように橋渡しし、顧客インサイトの可視化などを店舗支援につなげられること。 加えて、BI教育や「Data Education」など人材育成の仕組みづくりまで担い、国や言語を超えて広がっていく手応えを感じられる。

ここでは、楽天がなぜAI領域において注目を集めているのか、4つの理由について解説していきます。

楽天は、EC（楽天市場）・金融/決済・旅行など、日常の利用シーンが多いサービスを横断して展開しており、 AIを「使われる場所」と「検証できるデータ」の両方を持っています。
そのため、検索・レコメンドの改善、店舗運営支援（出店者の業務効率化）、不正検知・与信、需要予測、物流オペレーションの最適化など、 事業KPIや現場の工数削減に直結するテーマでAIを回しやすい点が強みです。

楽天では、AI/データの専門組織（研究・データサイエンス・エンジニアリング）と、 各サービスの開発・事業チームが連携し、PoCで終わらせず本番導入まで進める動きが取りやすいのが特徴です。
研究・先端技術の検証、プロダクト実装、運用（監視・改善）までを一連の流れとして捉え、複数事業へ展開していく設計になりやすいため、 「作って終わり」ではなく継続的に価値を積み上げやすい環境と言えます。

近年のAI活用では、生成AI（LLM）を単発の機能追加にせず、社内の共通基盤として整備し、 各サービスへスピーディに導入できる形が重要になります。
楽天は、独自LLMの開発や、社内の生成AI活用基盤の整備を進めることで、検索・カスタマー対応・業務自動化・出店者支援など、 さまざまな領域へ一気に広げられる土台を作っている点が注目されやすいポイントです。

楽天はグローバルに開発・データ人材を抱えており、英語環境での協働や、複数サービスをまたいだ大型テーマに関わる機会が豊富です。
また、研究職（リサーチ）から、機械学習エンジニア、データエンジニア、PdM/PM、AI活用推進（社内コンサル型）まで、AIに関わる職種の幅が広い点も特徴です。 「最先端を追う」だけでなく「事業で使って伸ばす」経験を積みたい人にとって、魅力のある採用導線になりやすいといえるでしょう。

楽天のAI活用は、ユーザー向けの体験改善から出店店舗の業務効率化、モバイルネットワークの最適化、法人向けの生成AI提供まで幅広く広がっています。
ここでは、楽天への転職を検討している方が「入社後の業務イメージ」を持ちやすい代表例を領域別に整理して紹介します。

ポイントは、単なる生成AIの導入に留まらず、既存の業務フロー（検索・接客・店舗運営・ネットワーク運用・社内利用）にAIを組み込み、改善や効率化までつなげている点です。

楽天市場アプリでは、自社開発AIを活用し、ユーザーごとの興味・関心に最適化した商品画像や動画、商品ページ・コンテンツ情報を提示する 「ディスカバリーレコメンデーション」を本格提供しています。
膨大な商品群から新しい商品との出会いを作り、回遊や購入体験を高める代表的な取り組みです。

楽天市場の出店店舗向けには、店舗運営システム（RMS）上で使える「RMS AIアシスタント（β版）」を提供しています。
例えば、商品説明文の作成支援、商品画像の加工支援、問い合わせ回答文の作成支援、売上やアクセスなどのデータ分析・解説、 店舗運営の疑問に答えるAIチャットボットなど、日々の運営業務を効率化する機能が整理されています。

ツール提供だけでなく、出店店舗が使いこなせる状態まで支援するのも楽天の特徴です。
出店店舗向けに、AIの基礎知識や「RMS AIアシスタント」の使い方、活用事例を学べる動画講座として「楽天AI大学」も公開しています。

ユーザー接点では、Rakuten Linkにチャット形式のAI「Rakuten Link AI」を搭載し、悩み相談やアイデア出しなどを支援しています。
さらに、エージェント型AIツール「Rakuten AI」を本格提供し、AIチャットに加えて楽天サービス横断の検索などにも拡張しています。

楽天モバイルでは、AIで無線アクセスネットワーク（RAN）を管理・制御する機能（RIC）を商用ネットワークに導入したと発表しています。
需要予測などを活用して運用を最適化し、従来比で消費電力の削減（約20%削減を目指す）を掲げるなど、AI活用がインフラ運用にも及んでいます。

企業向けには「Rakuten AI for Business」を提供し、入力情報がAIの学習に無断で活用されない旨を明記しています。
また、社内の利用状況を可視化するダッシュボード機能など、企業導入で必要になりやすい運用面まで含めて整えています。

「Rakuten AI 3.0」とは？
「Rakuten AI 3.0」は、日本発の生成AI基盤モデルを増やすため、GPUなどの計算資源や開発枠組みで企業を支援する経産省とNEDOによる国家プロジェクト「GENIAC」の支援も受け、楽天が開発した 日本語に強い大規模言語モデル（LLM）です。

日本語の会話品質でトップ級のスコアを示しつつ、MoE（必要な部分だけ動かす）構造により、高性能と計算効率を両立し、試験では最大90%のコスト削減も報告されています。
検索・レコメンド・広告・業務支援など実サービスで使う前提で、社内のRakuten AIゲートウェイから安全に利用でき、AIエージェント経由で順次導入される想定です。

楽天グループの中途採用比率は、直近の2024年度で80%となっており、中途採用に積極的であることがわかります。

そのうえで楽天は、採用情報の中途採用ページで「プロダクト開発／エンジニア」領域を設け、 データサイエンス・リサーチサイエンス等を含む職種カテゴリなどのIT人材の募集を継続的に行っています。

また、楽天では「AI-nization」を掲げてビジネスのあらゆる面でAI活用を推進する方針を打ち出しており、 Big Data×AIの取り組みやAIプラットフォームの文脈を採用コンテンツとしても発信しています。
つまり「AIだけできれば良い」というよりも、膨大なデータや既存プロダクト/業務にAIを組み込み、運用しながら改善する力が重視されやすく、 IT業界での開発・運用・業務改善経験がそのまま武器になりやすいといえるでしょう。

【要点】ムービンがAI転職に強い理由
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