プロダクトマネージャー（オープンポジション）/ビジネスチャット事業会社の求人

【業務概要】
同社製品の強い業務接点とネットワーク構造を武器に、AIとBPaaSを“会話の流れ”に自然に統合し、業務を完了させる体験を設計・実装・スケールさせるポジションです。

【期待成果（Outcomes）】
1. 新体験（同社製品 × BPaaS × AI）の主要ユースケースを定義し、MVP→定着→拡張の型を作る
2. 業務完了率 / リードタイム短縮 / エスカレーション率 / 継続率 / NRRに効く指標を設計し、改善サイクルを回す
3. “人 AI”の最適な実行モードを設計し、品質・安全・運用コストをコントロールしながら拡大させる

【具体的な業務】
1. 体験設計（同社製品横断）
- 社外コミュニケーションを前提に、受発注・相談・依頼・進捗・完了までのユーザージャーニー設計
- 「誰が・何を・どこまでやれば完了か」を定義し、運用・体制まで含めてプロダクト化
2. BPaaSメニュー設計・プロダクト化
- 需要が高い業務領域の選定（継続性・収益性・代行適性）
- 代行メニューの要件定義、オペレーション設計、品質指標とSLA/ガードレール設計
3. AI機能の企画・要件定義・評価設計
- LLM活用領域（要約/分類/推論/生成）と決定論領域（制約/権限/監査/検証）の切り分け
- Human-in-the-Loop、エスカレーション設計、評価指標（正確性・再現性・コスト・遅延・安全性）の設計
4. ロードマップ／優先順位／推進
- BizDev・CS・Ops・Eng・DS・Legal/Securityと連携し、ロードマップ策定と優先順位決定
- 不確実性の高い領域で仮説検証（MVP/PoC）を回し、意思決定を前に進める

【ポジションの魅力】
- 中小企業の“毎日使う入口（同社製品）”に、AIとBPaaSを統合して市場構造を変える体験を作れる
- モデル性能に依存せず「完了」価値を提供し、AIカバー範囲を拡張する複利のプロダクトを担える
- 同社製品のネットワーク構造を活かし、セールス依存を下げたPLGでスケールできる

【同社製品 × BPaaS × AIの考え方】
このプロダクトは、単なる生成AI機能でも、オンラインBPOでもありません。中小企業が365日使い、「社外コミュニケーションが主戦場になりやすい1ワールド」の構造を持つ同社製品を起点に、受発注と業務完了の場へ拡張します。さらにBPaaS（AIエージェント×人）を統合し、“会話”を「取引・実行・完了」に変える、SMB向けの経営支援プラットフォームです。

＜バリューの本質＞
- 強い入口（Distribution）：中小企業の「毎日使う業務接点」を握っている
- 市場構造に効く設計（Network）：社外コミュニケーションが主戦場になりやすい「1ワールド」
- 価値の中心の拡張：「会話」から「取引・完了」へ拡張し、実行データが複利で積み上がる
- AIの限界に依存しない設計思想：決定論＋Human-in-the-Loopを標準仕様として“業務に耐える”形で提供する

【同社製品 × BPaaS × AI の新体験設計：特徴と強み】
1. 強い入口（Distribution）：中小企業の「毎日使う業務接点」を握っている
- 同社製品は中小企業を中心に365日業務利用され、Activeの6割強が週5日以上利用という高頻度接点を持つ。
- これにより、新機能や新サービス（AI/BPaaS）を「別アプリとして売る」だけではなく、日常の会話・依頼の流れに“自然に埋め込む”ことができる。
- 事業としては CACを押し上げずに、新収益の導線をプロダクト内で育てられる（PLGに強い）。
2. 市場構造に効く設計（Network）：社外コミュニケーションが主戦場になりやすい「1ワールド」
- 同社製品はSNS的な設計思想に近く、ワークスペースが1つで、企業間が同じ“1ワールド”で繋がっている。
- 比較として、Slack / Microsoft Teams は企業（ドメイン）単位でワークスペースが分かれ、社外連携は招待・接続など“追加のオペレーションが発生”しやすい。
- 社外連絡が多い職能（士業・外部パートナー・受発注が多い中小企業）にとって、複数ワークスペースの管理は通知/優先度/検索のコストが跳ね上がる。
- 同社製品は、社外の重要コミュニケーションを1つの場所で“優先度順に扱える”ため、構造的に相性が良い。
- この設計は、ネットワーク型の強さを持つサービスに近く、口コミで広がるPLGとも相性が良い。同社製品はPLGの相性の良さを個人単位の利用サービスではなく、ビジネスチャットとして企業間で利用する組織利用をカバーすることで、より強いネットワーク効果が働きやすい状況を実現。
3. 価値の中心を「会話」から「取引・完了」へ拡張できる
- 同社製品を単なる「人 人の会話」から、
- 1.人 AI（判断・下書き・整理）、2.人 BPaaS（代行の発注/進捗/完了）から3.受発注の場（取引増）へ拡張できる。今後は、4.AI AI（マシンカスタマー同士の取引の場）にも対応。
- 中小企業は取引先開拓を重視し、社外コミュニケーション頻度が高い。ここに「受発注」と「代行供給（人＋AIエージェント）」を重ねると、取引量が増える → 手が回らない業務が増える → BPaaS需要が増える → 実行データが溜まる → さらに完了体験が強化されるという“複利”が回る。
- 市場（取引）を拡大しながら、提供価値も強化される構造。
4. AIエージェントを軸としたBPaaSの差別化の核は2つ：需要起点 × 業務が終わる設計
- (1) 需要起点で“成果が出る業務”から設計している
- 同社はグループ会社を通じ、経理・採用・給与計算・労務手続き・クリエイティブ等を代行し、継続需要になりやすい業務／詰まりポイント／判断ポイントを把握している。
- だから「汎用AI機能」からではなく、需要が高く成果が出る業務×フロー×提供体制をセットで立ち上げられる。
- 深く勝てる型を作り、横展開で範囲を広げる“再現性のある拡張”。
- (2) ツール提供ではなく「業務完了」までを前提に、提供範囲を定義して設計する
- 競合はSaaS/AIを“つなぐ”ところで止まり、最後の判断・例外・完了条件が曖昧になりやすい。
- このプロダクトは最初から 「誰が・何を・どこまでやれば終わりか」を定義し、“業務が終わること”を前提に設計する。
- 体験価値が「便利」から「仕事が終わる」へ変わる。
5. AIの限界に依存しない：決定論＋Human-in-the-Loopが標準仕様
- プロダクトは、LLMのような非決定論的アプローチと、ルールベースの決定論的アプローチを組み合わせ、さらに Human-in-the-Loop を標準装備として組み込みます。
- LLMは「...

【必須スキル】
- B2Bプロダクトマネジメント経験（目安：5年以上）
- 多職種・多部門を巻き込み、曖昧な状況で意思決定し、リリースまでやり切った経験
- 生成AI/LLMの基礎理解（RAG/Embedding/LLM API、LLMの限界とリスク）
- “作る”だけでなく、定着・成果・運用まで責任を持って改善した経験

【歓迎スキル】
- BPaaS / BPO / 業務代行をプロダクトとして設計・運用した経験
- AI機能の評価設計・ガードレール設計・Human-in-the-Loop設計の経験
- エンタープライズ/士業/外部パートナーなど社外連携が多い領域でのプロダクト経験
- MLOps、監査ログ、権限設計、セキュリティ・プライバシーの基礎理解
- 英語論文/文献のキャッチアップ、グローバルAI動向の吸収力

【求める人物像】
- ミッション・ビジョン・バリューに強く共感できる方
- 需要起点で「勝てる業務」を見極め、型を作って横展開できる方
- “業務完了”を前提に、プロダクト・オペ・AI・人の役割を一体で設計できる方
- 不確実性を前提に仮説検証を高速に回し、学習して意思決定できる方
- 誤差・事故・炎上を避けるだけでなく、信頼を増幅させる設計（監査・説明可能性）ができる方

ビジネスチャット事業、周辺サービス・新規事業の開発運営