AIファーストの社風でコーポレートの自動化に取り組むインターン！

mignは、建設・土木・不動産という巨大でありながらデジタル化が最も遅れた産業に対して、業務特化型のAIエージェントを開発しているスタートアップです。図面や仕様書、行政手続といった専門性の高い業務をAIが担えるところまで作り込み、特定業務ではすでに90%以上の精度を実現しています。2026年2月にプレシリーズAとして約2億円を調達し、累計調達額は約3億円。東京大学の松尾豊教授をはじめとする技術顧問陣とともに、社員の約半数が博士号を持つ体制で開発を進めています。

本インターンで担っていただくのは、自社のコーポレート業務——労務・経理・法務・採用・情報システム——をAIで自動化する役割です。既存の業務フローを観察して非効率を特定し、AIエージェントやワークフローツールに置き換え、運用に乗せるところまでを一貫して担当します。顧客に提供している価値を、まず自社で実装する立場です。

1. 業務の棚卸しと自動化テーマの設定

まず、社内のコーポレート業務を実際に手を動かしながら把握するところから始まります。入退社手続き、勤怠・給与データの処理、住民税の特別徴収切替、請求書の起票と経費精算、契約書の管理、採用管理ツール上の応募者対応など、対象は多岐にわたります。それぞれについて発生頻度・所要時間・判断の難易度を整理し、「AIに任せられる部分」と「人が判断すべき部分」の線を引いたうえで、自動化の優先順位をご自身で提案していただきます。

2. AIエージェント・ワークフローの設計と実装

選んだテーマについて、生成AIと、マネーフォワード クラウド・HERP・Google Workspace・Slackなどの既存SaaSを組み合わせ、実際に動く仕組みを構築します。想定されるテーマは、契約書レビューの一次チェック、応募者情報の自動整理とスカウト文面の下書き生成、勤怠データの異常値検知、経費・請求データの突合、社内規程にもとづく問い合わせ回答ボットなどです。ノーコードツールでもコードでも、目的に対して最短の手段を選んで構いません。プロンプト設計、精度の検証、例外処理の設計まで含めて担当します。

3. 運用と効果検証

作って終わりにはしません。実際に社内で使ってもらい、想定どおりに動かなかったケースを拾い、改善します。削減できた工数、エラー率、利用定着率といった指標で効果を測り、投資対効果を説明できる形にまとめます。運用に乗らなかった仕組みについても、なぜ使われなかったのかを言語化し、次の設計に反映します。

4. コーポレート業務の実務

自動化の対象を深く理解するために、コーポレート業務の一部は実務としても担当していただきます。労務手続きの書類作成、経理データの入力・確認、採用に関する事務対応などが中心です。会社の制度が整備されていく過程に、当事者として関わることになります。

5. 社内への展開

構築した仕組みは、マニュアルと運用ルールとしてドキュメント化し、社内メンバーが自走できる状態まで持っていきます。組織が30名規模へ拡大する前提で、人が増えても壊れない設計にすることを重視します。