AIコンサル／フィンテック／金融クラウド
株式会社Finatextホールディングスチーム名AI+Consulting
FEATURES
Finatextホールディングスの特徴
- 01「金融を“サービス”として再発明する」を掲げ、証券・保険・クレジットの基幹システムをクラウドで提供する東証グロース上場企業。
- 02AI+Consulting は CEO直下で立ち上がる新規事業。金融機関のAI活用を構想策定から実装・定着まで一気通貫で伴走する。
- 03社員の約8割が Cursor／Claude Code を日常的に使う。非エンジニアもAIで企画書を書く「バイブワーキング」が組織の標準。
01 PROFILE
Finatextホールディングスの概要
- 社員数
- 411名グループ全体の人数。うち国内のエンジニアは118名。
- 設立
- 2013年12月
- 上場
- 東証グロース：4419（2021年12月に東証マザーズへ上場、現グロース市場）
- 売上高
- 110.5億円前年比+43%。証券・保険・クレジットの金融インフラ、データAI、フィンテックシフトの3セグメントすべてが二桁成長。
- 事業内容
- 金融インフラストラクチャ 証券・保険・クレジットの基幹システムをSaaS型で大手金融機関に提供する
データAI オルタナティブデータの提供と、データ基盤の構築から生成AIの実装までを担う
フィンテックシフト 金融機関のサービス開発を、戦略策定から開発・運用まで一貫して支援する
AI+ Consulting CEO直下で立ち上げた新規事業。金融機関のAI活用を構想策定から実装・定着まで伴走する既存の3事業を土台に、4本目としてAIコンサルティングを立ち上げた。 - 主要事業会社
- 成長
- 5期連続40％成長売上推移のページに添えられた記載。
- 長期戦略
- 2018年に資産運用、2020年に保険、2022年にクレジットの領域へ参入してきた。今後は送金／決済の領域へ参入する計画。グローバル展開も見据え、現地企業とのミーティングやカンファレンス登壇など海外出張の機会を設けている。
- 代表者
- 代表取締役社長CEO 林 良太
- 創業者の経歴
- 創業者は林良太氏（代表取締役社長CEO）。2008年に東京大学経済学部を卒業後、英ブリストル大学でComputer Scienceを学び、日本人初の現地新卒としてドイツ銀行（Deutsche Bank）ロンドンに入社。ロンドンおよびヨーロッパ大陸全域で機関投資家営業などに従事した後、ヘッジファンドを経て、2013年12月に株式会社Finatext（現・株式会社Finatextホールディングス）を創業した。 林良太氏はドイツ銀行ロンドンにアルゴリズムトレードのシステム開発およびグローバル・マーケット部門の機関投資家営業として在籍し、その後2013年よりヘッジファンドのGCI（代表：山内英貴氏）に参画してグローバルビジネスの拡大に携わった後、GCIのバックアップを受けて2013年にFinatextを共同創業した。 2013年に林良太氏が東京大学の同窓生らとともに株式会社Finatextを設立し、2018年に株式会社Finatextホールディングスへ商号を変更した。
Finatextホールディングスの7つの事業ドメイン
- Brokerage（証券）
- 売上 39億円証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」で、パートナー企業と革新的な証券サービスを提供する。
- Insurtech（保険）
- 売上 17億円デジタル保険システム「Inspire」と少額短期保険会社の運営を通じて、保険の顧客体験を根本から変革する。
- Fintech SHIFT
- 売上 15億円金融サービスの戦略策定から開発・運用まで一貫支援し、顧客企業と共に優れたユーザー体験を創出する。
- Financial Research
- 売上 13億円高品質なデータと緻密な調査分析力を掛け合わせ、官公庁や機関投資家の意思決定をサポートする。
- Data AI Solution
- 売上 12億円データ基盤構築からAI活用まで一気通貫で支援し、顧客と共にデータドリブンなビジネスを創出する。
- Credit（クレジット）
- 売上 9.7億円クレジット業務基幹システム「Crest」を提供し、事業者の新規参入や業務刷新を容易にする。
- Data AI Service
- 売上 4億円不動産業界特化型AIエージェント「DataLensHub」シリーズと、データ統合・モニタリングDaaS「DataLinc」で企業のDXを支援する。
ドメイン制を採用しており、資産運用・証券・保険といったグループの強みを活かした案件を進めつつ、約4割の売上は非金融から。データ基盤と生成AIを軸に、幅広い業界へサービスを展開している。
事業ドメイン 01 フィンテックシフト
金融機関のDXニーズに対応し、フロントエンドのアプリケーション開発を担う
クライアント例：三菱UFJ銀行／保険見直し本舗／三井住友海上プライマリー生命
取り組みの狙い
金融機関サービス開発の核となるバリューチェーンに、包括的なソリューションを提供する。戦略策定から開発・運用までを一貫して担う。
三菱UFJ銀行
銀行・証券・保険などあらゆる金融サービスを一つに集約する「Money Canvas」、およびウェルスマネジメント情報メディア「Wealth Canvas」のフロントと基盤構築を担当。
三井住友海上プライマリー生命
変額年金保険「AHARA」のスマートフォンアプリ版を開発。
保険見直し本舗
生命保険オンラインストアのWEBサイト開発と、「【公式】保険見直し本舗アプリ」の開発支援。
金融機関の現場の課題に対しては「Finstage」シリーズも展開している。AIロープレ、対話型AIによる集客代行（リーズアシスト）、資産運用提案のAI支援（マネーコンシェルジュ）、商談内容を自動記録するセールスアシスト、商談録音を生成AIが解析するコンプラアシスト、汎用AIエージェントの Cowork の6サービスで、シリーズ全体でも個別でも導入できる。
事業ドメイン 02 証券（Brokerage）
“オーダーメイド型”の証券サービスを、低コスト・低リスクで提供できるプラットフォーム
クライアント例：セブン銀行／WealthWing／セゾンとつづく／mattoco+
プラットフォームの位置づけ
証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」を提供し、フロントアプリケーション・商品内容ともに独自性のある証券サービスを、パートナーの顧客基盤向けに展開する。
BaaSのフルオーダーソリューション
エンベデッドファイナンスを実現した独自のソリューション。自社の口座管理を維持したままBaaSへ移行し、最新のUI・UXを提供できる形もとれる。
BaaSを利用した直販サービス
運用会社を中心とした直販サービスを、低コスト・スピーディーに立ち上げる。既存システムをBaaSへ移管し、eMAXISを中心とした直販サービスを拡充した例がある。
サービスの幅
アクティブなロボアドで既存顧客基盤のLTV向上に貢献するもの、投資初心者がお買い物感覚で資産運用できるもの、対面／非対面で投資信託の売買とおまかせ資産運用が使えるものまで幅がある。
事業ドメイン 03 保険（Insurtech）
保険クラウド「Inspire」の提供と、少額短期保険会社の運営の二本立て
導入先：損害保険会社／少額短期保険会社／保険代理店
保険クラウドの提供
サービス利用型の保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」を展開。従来の基幹システムの外で運用しながら、DXのスモールスタートから発展までを支援する。
ミニ保険の開発・販売
スマートプラス少額短期保険が、ユーザー＆デジタルドリブンなマイクロ型保険をホワイトラベルで供給。オンライン完結型の3商品（母子保険はぐ／サービス組み込み用キャンセル保険／はぐファミリー医療保険）を展開中。
導入の広がり
投資用不動産マーケットプレイス「RENOSY」で火災保険をサービスに完全に組み込む、1日農業バイトアプリ「daywork」内で傷害保険の販売を支援する、dアカウント連携やd払いに対応した家財保険の販売を支援するなど、非金融のサービスへの組み込みが多い。
立ち上げのスピード
少額短期保険パッケージを活用することで、デジタル保険のシステムリリースを4か月で実現した例がある。
事業ドメイン 04 クレジット（Credit）
貸金サービスを一気通貫で支えるプラットフォーム「Crest」
クライアント例：スマートバンク／ローソン／LIFULL HOME’S／メルペイ／J:COM／三菱UFJ銀行
B2C：エンベデッドファイナンス
AI家計簿アプリ「ワンバンク」に個人向け極度型ローンを組み込み、アプリと連続性のあるデザイン・世界観を実現。サービス開始から20日間で、マイペース払い用アカウントの新規開設が20,000件を突破した。
B2C：既存サービスへの上乗せ
J:COMの個人向けローンに「Crest」の貸金機能を組み込み、利用実績に応じた金利優遇とID連携を実現。賃貸物件の初期費用を立て替えて分割払いにする LIFULL HOME’S 向けのサービスもある。
B2B：立替あと払い
統合コマースプラットフォーム「ecforce」やEC物流のエクシークへ、立替あと払いサービスをホワイトラベルで提供。在庫データを活用して与信モデルを最適化した例もある。
モジュール提供
収入証明の徴求・確認をAI/OCRでデジタル化する「収入証明モジュール」が「メルペイスマートマネー」に採用。三菱UFJ銀行の中小企業向けオンラインファイナンス「Biz LENDING」では、Crestが統合顧客基盤として採用されている。
02 PEOPLE
Finatextホールディングス（AI+Consulting）の組織と人
Finatextホールディングスの開発体制
国内のエンジニアは118名。チーム単位で複数のプロジェクトを担当し、1チーム3〜10名で全部で約20チームある。利用技術や開発手法はチームの裁量で選定し、設計・開発・テスト・デプロイ・運用・サポートまでフルサイクルで担う。1人ですべての領域をカバーする必要はなく、チーム全体として全領域をカバーできればよい、という考え方。チームをまたいで共通して必要になるツール類は Platform Team が提供する。
Finatextホールディングスのフラットな組織
「ドメイン × スキルサークル（ユニット）」の組み合わせで、事業とヒトの両方にコミットできる形をとっている。ティール組織を掲げ、組織構造は2階層のみ。
Finatextホールディングスのメンバー構成（職種）
プロダクト開発にはエンジニアのほか、プロジェクトマネジメント・デザイナー・ウェブディレクターが含まれる。オペレーション／管理は金融業務とコーポレート、セールス／PRは事業開発・プロモーション・リサーチ＆マーケット。
Finatextホールディングスのメンバーのバックグラウンド
半数以上が非金融業界の出身。
- エンジニアの前職
- メガベンチャー、大手SIer、金融機関と出自はさまざま。
- 技術スタック
- 技術スタックの詳細は、同社のテックブログでも公開されている。
AI+Consulting の体制
CEO直下の最重要プロジェクトとして立ち上がった事業で、CEO・取締役（コンサルティング事業責任者）・グループのデータAI会社の取締役が直轄する。現場はコンサルティング事業のマネージャーとシニアコンサルタントが担い、ここから採用で広げていく立ち上げフェーズにある。
Finatextホールディングスの誰と組んで動くか
データの専門家・AI実装の専門家・金融業務の専門家・コンサルタントが同じチームで動く。戦略を描く人と実装する人が分かれていないので、提案が実装まで届く。
03 WORK
Finatextホールディングス（AI+Consulting）の案件
- 得意な業界
- 顧客は金融機関が中心だが、事例には不動産・EC・小売・通信の事業会社も並ぶ。
- 案件の入り方
- 自社プラットフォームの提供と、パートナー企業との共同サービス開発受託開発ではなく、BaaS・Inspire・Crest といった自社基盤を軸に、パートナーのサービスへ組み込む形が中心。
AI+Consulting が狙う領域
AI導入のインパクトの源泉は、アルゴリズム（約10%）でもデータ・技術基盤（約20%）でもなく、運用モデルと組織変革（約70%）にある。Finatextはクラウドネイティブな金融基幹システムという「20%」を積み上げてきたので、残る「70%」のオペレーション領域に踏み込むことが金融機関にとっての価値になる。多くのDX・AI導入が「戦略を描く」「実装する」「現場で実行する」の間の溝でPoC止まりになる、という課題設定から出発している。
割合の整理はBCG『From Potential to Profit: Closing the AI Impact Gap』をもとにしたもの。
Finatextホールディングスの提供サービスの2方向
- バイブワーキング“を”支援
- クライアント企業へのバイブワーキング／AI駆動開発の導入・定着支援。
- バイブワーキング“で”支援
- 自社がバイブワーキングを使いながら、クライアントのDX関連業務を高速・低価格に進める企画支援。
AI+Consulting 事例 01
AI活用CoEの立ち上げ支援
体制：クライアント側の情シス・業務改革推進チーム／各部署の有志メンバー ＋ Finatext側はコンサルマネージャー（プロジェクトリード）とコンサルメンバー
クライアントの課題
全社でAI活用を進めたいが現場任せでは広がらない。有志によるAI活用CoEを発足させたものの、運営側（情報システム部門・業務改革推進チーム）に「集まった有志をどう導けば組織として機能するのか」「何のゴールに向けて運営するのか」のナレッジがなかった。システム導入の支援には慣れていても、AI活用の文化を組織に根付かせるオペレーション設計の経験がなく、CoEが「集まっただけ」になりかけていた。
実現したこと
CoEの目的・ゴール設定、提供コンテンツの設計、メンバーの役割定義、運営オペレーションの設計までを一気通貫で担当。短期・中期・長期のゴール像とKPIの考え方をまとめたミッション・ゴール定義書、役割分担マップ、イベントとコンテンツ提供の運営計画、AIリテラシー教材やユースケース集などのコンテンツパッケージ、運営側のオペレーションガイド、月次レビュー資料を出している。戦略提言で終わらせず、現場で実際に回るオペレーションのレベルまで落とし込むのが芯にある。
AI+Consulting 事例 02
AI駆動開発の導入・実装フロー設計支援
体制：クライアント側の情シス・開発推進チーム／開発エンジニアの有志 ＋ Finatext側はコンサルマネージャー（フロー設計・経営層報告）とコンサル兼AIエンジニア（デモ実装）
クライアントの課題
開発生産性を上げるためにAI駆動開発を導入したいが、ツール群（Devin／Kiro／Autify）の使い分けと役割分担が見えていない。自社の開発フローのどの工程に何を入れれば成果が出るのかが曖昧で、金融機関固有のセキュリティ・監査・本番反映プロセスの制約の中でどこまでAIに任せてよいかの判断軸もなかった。有志は集まったが、実際にやってみる前段の設計で止まっていた。
実現したこと
要件定義→詳細設計→開発→レビュー→本番反映の各工程で、人が判断する箇所とAIが実行する箇所の境界線を引き、Kiro（要件定義〜詳細設計の構造化アウトプット）、Devin（実装を進める開発エージェント）、Autify（テスト自動化・回帰テスト）の役割を開発フロー上にマッピング。Finatext側でも同じツールセットでCRMツールをデモ実装し、工程ごとの所要時間・つまずき・成果物の品質を一次情報として提示した。ツールが入れ替わっても回るフロー設計を残すことを前提に、既存の開発標準とセキュリティ要件に合わせた適用案までつくる。
FinatextホールディングスのPoC止まりになりにくい理由
金融ライセンスを持ち、優秀な開発部隊を自社内に抱えるため、戦略立案と実装の分断が起きにくい。証券・資産運用・保険を中心に横断的にサービスを提供し、いずれもPoCで止めず定着まで踏み込んでいる。金融機関向け支援は厳しいセキュリティ基準・商品と業務の複雑さ・深いドメイン知識という参入障壁が高い領域だが、グループ内に証券・保険・貸金の会社を持ち、自社運営の金融機関でDX・AXを進めてきた現場ノウハウがある。
04 GRADE
Finatextホールディングス（AI+Consulting）のランクと年収
Finatextホールディングスの等級・評価・年収
この内容は面談でお伝えしています
面談で聞く05 WORKSTYLE
Finatextホールディングス（AI+Consulting）の働き方と制度
Finatextホールディングスのはたらきかたの内訳
はたらきかたは入社までに相談のうえ決定する。札幌、新潟、長野、愛知、滋賀、福岡、沖縄など全国からリモートで働いている社員がいる。
- 勤務時間
- 固定みなし時間制／事業場外みなし労働制役割・経験により専門型裁量労働を適用（みなし労働時間8時間）。固定残業時間40時間を含む。子どもの送迎や通院にも対応できるが、ポジションによっては業務時間帯が固定のものもある。
Finatextホールディングスの手当・支援制度
この内容は面談でお伝えしています
面談で聞くFinatextホールディングスの福利厚生
扶養家族手当は入社1年経過から対象。月に一度の Town Hall と、半期に一度オフラインで集まる Mega Town Hall がある。
06 CULTURE
Finatextホールディングスの社風
Finatextホールディングスのビジョンとミッション
ビジョンは「金融がもっと暮らしに寄り添う世の中にする」、ミッションは「金融を“サービス”として再発明する」。レガシーな基幹システムの制約に縛られて金融サービスのユーザー満足度が低い、という課題認識から、金融の基幹システムをクラウド化してプラットフォームとして提供する、という解き方をとっている。
Finatextホールディングスの行動指針（Principles）
もっとも大切にしているのは「じぶんごとで進めよう」。
Finatextホールディングスの有志のプロジェクト（Jibungotoな日常）
社内勉強会や新卒採用、社内ラジオの運営、みんなで集まる各種イベントの運営など、有志で取り組むプロジェクトが多くある。
Finatextホールディングスのバイブワーキング
人が「意図・制約・判断基準（Vibe）」をAIに渡し、AIが情報収集・整理・業務遂行を行い、人が最終成果物を確認・承認する働き方。エンジニア・非エンジニアを問わず、Cursor や Claude Code、GitHub と連携しながらチームでナレッジを共有して提案とプロジェクトを進める文化が、すでに組織の土台にある。
FinatextホールディングスのAIの使われ方
- 日常的にAIを使う社員
- 約8割週4日以上、Cursor／Claude Code を使って仕事をしている割合。
- 非エンジニアの使い方
- Cursor／Claude Code で企画書を作成し、GitHubと連携してナレッジを共有する。
AI活用をクライアントに届けるだけでなく、自分で実践できる環境がある。
Finatextホールディングスの立ち上げフェーズのキャリア
上場企業の財務基盤の上で、新規事業はCEOと日々密に連携するスタートアップそのもの。金融機関とのリレーション、AI実装人材、データ基盤、DX案件の実行知見というグループのアセットを使いながら、広い裁量で事業を動かせる。売上次第ではAIコンサル事業の分社化も視野に入っており、その場合は経営幹部としてのキャリアパスも描ける。
07 JOINED
Finatextホールディングスの入社事例
社員が挙げた入社理由。エンジニア向けの資料に載っているもので、前職との対応づけはされていない。
- ビジョンへの共感
- 「日本の金融サービスをもっと使いやすいものにしたい」という方向性に共感した日本の金融業界を変えられるポテンシャルがあり、かつFinatext以外にはできないと感じたから、という声もある。
- 技術
- 採用している技術がモダンで、これらの技術で金融サービスを作り直すのは面白そうだと思ったインフラからフロントまで範囲を決めずに携われる、という自由度の高さを挙げる声もある。
- 働き方
- 個人が多くの裁量を持って働けそうで、成果を出すうえでの無駄な制約が少なそうに思った子育てにも理解がある会社だったから、という声もある。
- 一緒に働く仲間
- 採用面接で会った人が皆人柄がよく、技術力を持っていそうだったベンチャー特有のイケイケ感が（良い意味で）なく、内側には熱いものを持って真面目に取り組んでいるところが自分と合うと思った、信頼できるエンジニアが働いていたから、という声もある。学生インターンを経て一度は他社に就職し、当時熱心に指導してくれた人たちともう一度働きたくて戻った例もある。
- 前職との親和性
- 前職でも金融系のシステムを開発していたので、初めてのベンチャーだが親和性があると思った
- 成長スピード
- ここで働いたときの成長スピードが、インターンや就活で出会った会社の中で一番だと思った
08 SELECTION
Finatextホールディングス（AI+Consulting）の選考
Finatextホールディングスの選考フロー
この内容は面談でお伝えしています
面談で聞くFinatextホールディングスのポジション別の見極めの要点
この内容は面談でお伝えしています
面談で聞くFinatextホールディングスの合わない人
この内容は面談でお伝えしています
面談で聞く09 SOURCES
Finatextホールディングスの情報の出典
本ページの内容は、企業から提供された「Finatextグループ会社紹介資料」（エンジニア向け）と「AI+ Consulting｜採用ポジション詳細」にもとづいています。2026年6月時点の情報で、社員数は2026年3月末時点の数値です。待遇・選考の内容は変更される場合があります。
組織・働き方・カルチャーのうち、開発体制に関する記載はエンジニア職を対象にした資料によるものです。他職種では前提が異なる場合があります。