担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。
出発点は「1. 捉える」で、経営の構想を売れるサービスに落とし込む「3. 形にする」も同じ比重です。サービスとして最も大切なのは「5. 型にする」です。
【1. 捉える ― 技術トレンドを誰よりも早くキャッチし、自社での実践につなげる】
・AIエージェント・生成AI・データ基盤の新しい技術・サービス・トピックスを、国内外の情報源から誰よりも早くキャッチし、何が変わるのか、いまの仕組みを置き換えられるのか、判断の軸を整理します。
・見極めた技術を、立ち上げリーダーとともに自社の情報システム部門・問い合わせ対応などの社内の環境で実践し、効果と課題を確かめます。
・AIの中核は先端企業の進化に任せ、当社はその周辺のどこで価値を出すか。
その切り分けと、サービスのアーキテクチャを考えます。
【2. けん引する ― 立ち上げリーダーを、技術でリードする】
・キャッチした情報と判断の軸、実践の結果をチームに広げ、メンバーそれぞれの情報収集を、チームの知見と技術の標準に変えます。
・立ち上げリーダーの相談相手として、技術の選定・組み合わせ、セキュリティ・権限・運用のしやすさを含めた要となる判断をリードします。
・相談相手として関わる範囲は、立ち上げリーダー層に絞ります。
メンバーのマネジメントは立ち上げリーダーが担い、顧客先に分かれて働く多数のエンジニアを直接管理することは求めません。
【3. 形にする ― 経営の構想と顧客の課題を、売れるサービスに設計する】
・経営トップや顧客の構想・要望の意図をくみ取り、誰のどの課題を解くか、どの範囲で、どの順番で出すかを決め、優先順位をつけてエンジニアが動ける単位に落とし込みます。
・経営トップの構想や新しい提案について、技術と市場の両面から実現性を確かめて優先順位をつけ、「いま何をやるか」を決めて、チームが迷わず進める状態をつくります。
・価値(工数削減・期間短縮などの効果を数字で示す)、段階別のメニューと対象範囲、成果物、価格と契約の形、収支と体制を設計します。
・段階ごとの計画と、進めるかどうかの判断の基準を決め、経営層とすり合わせながら進めます。
出発点は技術ではなく顧客の課題で、最新の技術はそれを解く手段として選びます。
【4. 出して磨く ― 自社・既存顧客で試行し、事業として育てる】
・自社・既存顧客での試行で効果を測り、本格的な提供へ広げるかを経営と判断します。
・入り口となる提案メニュー(診断・アセスメントなど)、提案書、導入事例、価格表を整え、営業担当と組んで顧客の前に立ち、技術を語れるプリセールスとして提案と最初の提供を担います。
・提供を始めたあとも、粗利・受注件数・継続率などの指標を追い、顧客の声をサービスに組み込み、メニュー・提供方法・価格を見直し続けます。
【5. 型にする ― 誰が提供しても同じ品質で届けられる状態にする】
・提供の手順、成果物のテンプレート、規模別の見積りの算定表、品質の基準、AIの仕組みの構築・運用手順を「型」として整え、立ち上げリーダーとともに現場に広げます。
・案件ごとの学びを型に戻し、提供するたびにサービスが強くなる仕組みをつくります。
【入社後のロードマップ】
【入社〜3ヶ月】
進行中のサービス(AIの利用ルールの運用支援、AIヘルプデスクなど)と経営の構想をつかみ、使っている技術を棚卸しします。
技術の最新の動向を捉え、自社の環境での実践につなげながら、最初に出すサービスの対象・範囲・優先順位を経営層とすり合わせて決めます。
【3〜6ヶ月】
自社・既存顧客で試行し、効果を測ります。
価値・メニュー・価格・提案書を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。
技術の判断の軸をチームに広げ、立ち上げリーダーの技術の標準をそろえます。
【6ヶ月〜1年】
社外の顧客への提供実績をつくります。
提供の手順・見積り・品質の型を整え、指標を追いながら、メニュー・価格を改善します。
【1年〜】
サービスの責任者(オファリングオーナー)として、サービスとチームを育てていただきます。
技術の先端を取り込み、AI導入の伴走など次のサービスの立ち上げもリードいただきます。
※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。
どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。
【あえてお伝えしたい「厳しいリアル」】
【最新の技術を追い続けることが、仕事そのものです】
AIエージェント・データ基盤の領域は、数か月で前提が変わります。
業務の中で情報を集め、見極め続けることが仕事の一部です。
それを楽しめる方には面白く、そうでない方には負担の大きい環境です。
【サービスの形は、これから一緒につくります】
どのサービスを、どの範囲で、どの順番で出すかは、経営と議論しながら具体化している段階です。
決まった計画をなぞる仕事ではなく、経営の構想と市場の動きを踏まえて、目的に立ち返りながら優先順位をつけ、前に進める力が求められます。
【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人がほとんどです】
運用・ヘルプデスクのエンジニアの多くは、顧客の情報システム部門の現場で日々の業務を担っています。
サービスづくりに関わる時間は、事業の責任者と調整しながら確保します。
【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】
営業担当と組む体制で進めます。
一方で、試行の段階の提案と最初の提供では、ご自身が技術を語れる立場として顧客と直接向き合います。
【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】
立ち上げの段階は、経営層・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。
【担当していただくサービス】
【サービスの方向性】
情報システム部門の業務を、生成AIを組み込んだ「型のある商品(オファリング)」として届ける(人月の支援からの転換)
【サービスの中身(例)】
① AIの利用ルールの運用支援:当社のAI活用の知見をもとに、生成AIの利用規程の策定と運用を、実際に動く画面とあわせて提供(顧問・研修へも展開)
② AIヘルプデスク:社内の問い合わせ対応へのAIの組み込み。
対応記録の蓄積と分析、ナレッジ(RAG)・AIエージェントを使った回答の自動化
③ 情報システム部門の運用の標準メニュー:既存の顧客の業務を棚卸しし、標準メニュー・運用手順・サービスレベル・価格にまとめる
【立ち上げの進め方】
課題の発見 → 対象と提供範囲の絞り込み → 事業計画(価値・価格・収支・体制)→ 型づくり(手順・テンプレート・ツール)→ 自社・既存顧客での試行と効果測定 → 販売開始と改善。
段階ごとに、経営と「進めるか、直すか」を判断しながら進めます。
【いまの進み方】
立ち上げリーダーが自ら手を動かして、サービスの形をつくっています。
自社の情報システム部門・人事の問い合わせ対応と、その記録の蓄積も進めています。
サービスの形は経営と議論しながら具体化している段階で、顧客に出してフィードバックを得るサイクルは、これからつくります。
【一緒に動くメンバー】
サービスの立ち上げリーダー、営業担当、経営層。
必要に応じて、顧客の情報システム部門で運用・ヘルプデスクを担う社内のエンジニア、システム開発のエンジニア
※ どのサービスから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。
将来は、AI導入の伴走など、次のサービスの立ち上げにも広げていきます。
【技術環境】
【生成AI】
Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、Azure OpenAI、Dify(LLM/RAG/AIエージェント)
【データ】
Databricks、問い合わせ対応の記録を蓄積・分析するデータ分析基盤
【Microsoft 365】
Microsoft 365、Entra ID、Intune、Exchange Online、SharePoint、Teams
【自動化】
Power Automate、Power Apps、PowerShell
【運用】
ITサービスマネジメント(ITSM)、AIOps
【AI開発ツール】
Cursor、Claude Code
※ 上記にとらわれず、新しい技術・サービスを試し、取り入れることを歓迎します。
従事すべき業務の変更の範囲
→会社の定める業務
