【東京/京都】業務コンサルタント/顧客対応やナレッジ検索を効率化するAI SaaS企業の求人

【業務概要】
顧客の業務課題を解き、AIが正しく機能するためのナレッジ・業務フロー・運用体制を設計し、現場で使われる状態まで伴走するポジションです。ツールを導入して終わりではなく、顧客の業績（PL）にまで効く業務変革をやり切ることをミッションにしています。技術的な実装はエンジニアと分担するため、ビジネス側の課題整理・業務設計に強みを持つ方を想定しています。
AIを使うためには既存ツール/システム（SoR/SoA）とのつなぎ込みと継続的な情報連携が不可欠です。顧客と握ったゴールを目的とした際に、最適な手段で既存ツール/システムとの連携を図りAIを稼働することが成果最大化に直結します。場合によっては同社内の追加開発や顧客側での既存ベンダーの乗り換え推奨含めて、ゴールを実現するためのシステム側の最適化を行うことが、役職において求められるミッションになります。

【具体的な業務】
顧客の業務課題の解決とAI-Ready化に向けて、業務プロセス・データ・既存ツール／システムの現状を整理し、AIが継続的に成果を出せる状態の設計から運用定着までを担っていただきます。進め方は大きく「1. 課題抽出（Discovery）」と「2. 実行支援（Delivery）」の2段階です。

1. 課題抽出（Discovery）：現状把握 → ゴール設定 → 実現ロードマップ
● 顧客の業務フロー、利用中のツール／システム、データ・ナレッジの流れを調査・ヒアリングし、現状を可視化する
● 業務上のボトルネックに加え、AI活用の妨げとなっている情報連携・システム運用・データ管理上の課題を特定する
● 顧客の要望をそのまま受け取らず、背景・目的を深掘りし、最終的に実現すべき業務成果・事業成果を言語化する
● 現状とゴールの差分を踏まえ、業務プロセスの見直し、既存ツール／システムとの連携、追加開発、既存ベンダーの見直しなども選択肢に含めた実現ロードマップを描く
● 工数削減・コスト削減・PLへの影響などの効果試算を行い、施策の優先順位や投資対効果を整理する
● 経営層・事業部門・IT部門・外部ベンダーなど、複数のステークホルダーの合意形成を支援・リードする

2. 実行支援（Delivery）：あるべき業務設計 → 実現方針整理 → 運用定着
● AI・ナレッジ活用を前提とした「あるべき業務」を設計し、新しい業務フロー・SOP（業務マニュアル）・意思決定基準を整える
● AIが担える業務と、人が判断・管理すべき業務を切り分け、業務プロセスを分解・再設計する
● AIを適用すべきポイントを見極め、必要な情報・データ・システム連携の方針を整理する
● エンジニアや運用コンサルタントと連携し、顧客ゴールの実現に必要な要件定義・実装方針・運用設計につなげる
● 必要に応じて、同社内での追加開発や顧客側の既存ツール／ベンダー見直しも選択肢に含め、エンジニアや関係部門と連携しながら実現方針を整理・提案する
● 現場への教育、運用ルールの整備、定着状況のモニタリング、レポーティングまで伴走し、解決策が継続的に使われる状態をつくる

【ポジション・部門の魅力】
同社は、FAQツールとして培ってきた「ナレッジデータの設計・整備・活用」の知見を軸に、AIを活用したナレッジデータプラットフォームへと進化してきました。目指しているのは単なるツール提供ではなく、企業が「AIを正しく機能させられる状態（＝AI-Ready）」をつくるための伴走です。現場に眠る暗黙知を発掘・構造化し、正確な情報とノイズを切り分け、情報の鮮度を保ち続ける運用の仕組みまでを、顧客と一緒に作り上げます。こうした地道なナレッジ改善を、同社は長年積み重ねてきました。とりわけ金融・インフラ・公共など、セキュリティ要件が厳しく導入難度の高い領域でも実績を伸ばしており、エンタープライズ企業への深い関与が強みになっています。
この変革を進めていくために新設されたのがAIコンサルティング部門です。従来型サービスのような部分最適にとどまらず、顧客の業務成果を最大化するために、AI・データ・ナレッジ・業務設計を組み合わせた変革を目指します。部門はPM・業務コンサル・運用コンサル・エンジニア・セールスで構成されており、業務コンサルタントは、「顧客の業務課題を整理し、あるべき業務プロセスを描く」役割を担います。顧客の要望をそのまま受け取って実装するのではなく、何を・なぜ解くのかを定義し、AIをどう活かすかを設計して、変革が現場に根づくまで伴走します。同社が見据えているのは、「AIと人が協働し、AIが担う業務と人が担う判断・管理が適切に設計されている」状態です。その実現に向けて、業務プロセスやAIと人の役割分担を見直し、AIマネジメントのあり方を具体化しながら、現場で成果が出る形に落とし込むのがこのポジションの役割です。技術的な実装はエンジニアや開発チームと分担するため、開発経験は前提としません。まだ役割や進め方が固まりきっていないフェーズだからこそ、自ら型をつくっていく面白さを楽しめる方を歓迎します。

成果（KPI）への責任と、コンサル手法の型づくり
● 成果指標（KPI）に向き合い、顧客と同じ目線で業務改善・PL改善に伴走する。例：コンタクトセンター領域では、「自己解決数の向上＝問い合わせ削減」「AHT（平均処理時間）の短縮＝対応コスト削減」などがPLに直結します。
● さらに上流では、事業KPIの再定義やROI設計など、経営レイヤーと接続した議論にも踏み込む。
● 個別プロジェクトの中で得られた知見から、汎用化できる業務変革・AI導入・システム連携の型を見出し、同社のコンサルティング手法として標準化していく。

なぜ今、同社なのか
同社は長年ナレッジ改善を支援し、自己解決率の向上や受電削減を通じて、顧客の業績に向き合い続けてきた企業です。そのデータ整備のノウハウが、AI-Ready化への伴走を支える土台になっています。日本の大企業・エンタープライズのAI活用という難度の高いテーマに、ナレッジ改善で積み上げてきた知見を武器に挑める環境です。顧客の変革を担い、そこで得た知見が次の顧客へと広がっていく その循環を、最前線でつくっていける仕事です。

【必須スキル】
年数や役職そのものよりも、「顧客の曖昧な課題を整理し、関係者を巻き込んで前に進めてきた」という再現性を重視します。
● 以下いずれかの実務経験（目安 2年以上）
┗業務コンサル／ITコンサル（業務改革・DX・基幹/業務システム導入 など）
┗SIer・サービスベンダーでの導入コンサル／PM
┗事業会社での業務改革・業務企画・BPR推進
┗コールセンターにおけるシステム関連業務の変革
┗その他、今回の業務内容の実務経験を有することが担保される職種など
● 顧客や社内の非エンジニアと対話しながら、業務フローや課題を整理・構造化し、あるべき業務やマニュアル（SOP）・ルールに落とし込んだ経験
● 複数のステークホルダーを巻き込み、プロジェクトを前に進めた経験
● AI・LLM領域への強い関心と、自ら学び続ける姿勢

【歓迎スキル】
いずれも「あれば尚良い」項目です。すべてを満たす必要はありません。
【コンサル・業務経験】
● エンタープライズ・大手企業向けの業務改革／システム導入プロジェクトの経験
● 経営層・部門長クラスへの提案・プレゼンや、事業KPIの再定義・ROI設計など経営レイヤーと接続した経験
● 特定インダストリー（金融・インフラ・製造など）の業務知見
【AI・ナレッジ領域（特に歓迎）】
● コンタクトセンター／カスタマーサポート／社内ヘルプデスクの業務改善・FAQ運用・ナレッジ整備の経験（自己解決率・AHTなどのKPI設計を含む）
● COPC／KCSなど、サポート品質・ナレッジ運用の標準フレームに沿って業務やKPIを設計した経験
● 組織の暗黙知のドキュメント化・構造化、またはAI・LLM導入で「データ品質／ナレッジ整備」に向き合った経験
● 生成AIツールを業務に活用した経験（プロンプト設計・業務への組み込み 等）

【求める人物像】
同社が一緒に働きたいのは、顧客の業務に深く入り込み、その課題を自分ごととして捉えられる方です。具体的には、こんな志向の方を想定しています。
● 目の前の要望に応えるだけでなく、その奥にある「本当に解くべき課題」を突き止めたいと思える
● 技術的な正しさだけでなく、顧客の業務・組織・意思決定プロセスを踏まえて解決策を設計できる
● 曖昧な業務知識を、SOP（手順書）や意思決定基準といった「再現できる型」に落とし込める
● 顧客の業績貢献（成果・PL）を起点に考え、現場で使われ続ける状態まで粘り強く伴走できる
● 経営層から現場まで、立場の異なる関係者を巻き込み、合意形成を前に進められる（規模に応じてプロジェクトをリードできる）
● 仕様や型が固まりきっていない状況でも、仮説を立てて前に進められる
このポジションは、「特定の領域を深く極めたい」というより、「顧客の業務そのものを変え、成果に直結させたい」という方に向いています。特定のAI知識は入社後にキャッチアップ可能です（ただしAI・LLMへの関心と学び続ける姿勢は欠かせません）。顧客の業務にも技術にも臆せず向き合い、複雑な状況を自分の経験から見立てられる方を歓迎します。

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