仕事内容
仕事内容
●ポジションのミッション Chatwork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。 ●期待成果(Outcomes) 新体験(Chatwork × 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 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 “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 業務内容 1: 体験設計(Chatwork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 ※変更の範囲 部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む)
この求人の魅力
●ポジションの魅力 中小企業の“毎日使う入口(Chatwork)”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 Chatwork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 Chatwork × BPaaS × AIの考え方 私たちが作っているのは、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Chatwork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 Chatwork × 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 Chatwork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」 Chatwork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。 ➡︎Chatwork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、LINE や LinkedIn に近い「ネットワーク型の強さ」を持ち、口コミで広がるPLGとも相性が良い。 Chatwork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 Chatwork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、④AI⇄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、自社の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 kubellは タクシタ 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。 こちらは最初から 「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「要約・分類・推論」など得意領域で最大活用 形式・キー・制約・権限・監査などは決定論で固定 重要判断や例外処理は人が担い、誤りやハルシネーションを“業務事故”にしない この設計により、モデルの性能差や限界に左右されずに価値提供を開始でき、同時にAIのカバー範囲を継続的に拡張し続けられる。 6:体制面の優位:4つの解決モードを状況に応じて使い分けられる 業務の難易度・リスク・緊急度に応じて、以下のモードを同一の枠組みで使い分けられるのが強み。 A:人が中心(高難度・高リスク・例外が多い) B:人×AIツール(生産性最大化) C:AI中心+人がガードレール(標準化された業務を高速処理) D:ほぼ自動(低リスク・定型・大量処理) 競合が「AIだけ」または「人だけ」に寄りがちな中で、私たちは “業務が終わるために最適な組み合わせ”を最初から選べることが対応スコープと再現性の広さに直結し、結果として差別化になる。 サマリー このプロダクトは、単なる機能開発ではなく「構造変化」を起こす挑戦です。 Distributionが強い:毎日使われる接点が既にある(0→1ではなく、1→10/10→100を設計できる) Networkが効く:企業間の“1ワールド”で、社外コミュニケーションと取引が複利で回る設計 Executionが本質:AIを“動くデモ”ではなく、決定論+監査+Human-in-the-Loopで“業務に耐える”形に落とし込む DataがMoatになる:取引・代行・完了プロセスの実行データが、継続的にプロダクトを強化する 社会課題が大きい:中小企業の生産性とAI浸透の遅れを、現実的な導線で変えにいける これらが合わさることで、長期の成長と参入障壁の源泉になります。
採用条件
必須条件
● 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
歓迎要件
● 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
● kubellのミッション・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
雇用形態
雇用形態
正社員
試用期間
●契約期間:期間の定めなし(試用期間3ヶ月)
想定年収
給与備考
応相談
勤務地
勤務地
東京都港区虎ノ門一丁目10番5号 KDX虎ノ門一丁目ビル WeWork KDX 虎ノ門1丁目 ※変更の範囲:会社(出向先の会社を含む)の定める場所 ※プロダクト職種は月1出社となります。 出社日は、配属先の本部のルールによって異なります。
勤務時間
勤務時間
フレックスタイム制
備考
(メインタイム※ 10:00-16:00) ※業務遂行の推奨時間帯
休日・福利厚生
休日・休暇
土日 、国民の祝日、年末年始
福利厚生・諸手当
個々人が目指す働き方やキャリアをより良いものにするための制度を用意しています。 ・"働く"や"キャリア"におけるダウンサイドリスクの排除(子育てや介護、自身の健康不良など) ・コーポレートバリューをより体現するためのサポート(スキル取得など)
社会保険
社会保険(健康保険・厚生年金・介護保険) 労働保険(労災保険・雇用保険) ※関東ITソフトウェア健康保険組合加入 ※法令の定めの通り
受動喫煙対策
敷地内禁煙
株式会社kubellの詳細情報
設立年月日
2000年7月15日
代表者
山本正喜
資本金
3,009,090,711円
従業員数
735名
本社所在地
東京都港区虎ノ門1-10-5 KDX虎ノ門一丁目ビル WeWork KDX 虎ノ門１丁目
事業内容
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
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