プロダクトデザイナー(CSS)の求人・転職情報

シニアプロダクトデザイナーとして、メドレーの人材プラットフォームのサービス・プロダクト開発のデザインプロセス全体をリードしていただきます。ユーザー体験を向上させ、直感的で効果的なサービスを提供するために、プロダクト企画からにも関与します。 具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 ●メドレー人材プラットフォーム事業部に関わるプロダクトデザイン業務全般 ・事業部メンバーや開発メンバーと共に新規および既存プロダクトコンセプトを策定 ・事業者向け・エンドユーザー向けのWeb・アプリのUI/UXの設計 ・プロダクトおよびプラットフォーム全体の一貫性を保つためのデザインシステムの開発 ●デザインチームの運用活動 ・デザインチームのナレッジ共有やデザイン基盤の構築を目的とした活動への参加 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

エージェント体験 (AX) の設計 エージェント対話フロー・インタラクションパターンの設計 不確実性の可視化・信頼度表示の UI 設計 可逆操作 (Undo / 修正) ・権限付与 UI の設計 エージェント行動のトレーサビリティ表示設計 Human-in-the-Loop 評価 UI・フィードバックループの設計 エージェントのパーソナ (性格・振る舞い・トーン) の設計 ユーザーリサーチ ユーザーインタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テストの設計・実施 定性・定量データに基づくデザイン判断 ペルソナ・ジャーニーマップの作成・更新 AI エージェントに対するユーザーの信頼度・満足度の測定 デザインシステム・プロトタイピング AI プロダクト向けデザインシステムの構築・運用 高速プロトタイピング (Figma、コードプロトタイプ等) 情報アーキテクチャ (IA) 設計 デザインパターンのドキュメント化・チーム間共有 【業務シナリオ例 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : 稟議承認 AI の信頼度表示 UI 設計 JAPAN AI STUDIO の稟議承認ワークフローで、AI エージェントが「この稟議を承認すべき」と判断した際、ユーザーが「この判断はどの程度信頼できるか」を直感的に判断できる UI を設計。 信頼度スコア、参照した過去の承認パターン、判断根拠の表示方法をプロトタイプし、ユーザビリティテストで検証。 「AI が参照したデータソース (楽々精算の金額データ + SmartHR の部門予算データ)」を可視化することで、エージェント信頼度スコアが 20% 向上。 ● シナリオ 2 : SaaS 横断ワークフローの可逆操作 UI 設計 JAPAN AI STUDIO で AI エージェントが楽々精算 → SmartHR → Salesforce を横断して自律的に実行したアクション (経費承認、人事データ更新、CRM 記録更新) に対し、ユーザーが安心して「取り消し」「修正」できる UI を設計。 複数の SaaS にまたがるアクションの Undo / Redo のインタラクションパターンを定義し、「どの SaaS のどのデータが変更されたか」を一覧で確認できるトレーサビリティ表示を実装。 エラー回復成功率が 35% 向上。 ● シナリオ 3 : 「企業の脳」のデザインシステム構築 9 つのプロダクトで一貫した「企業の脳」体験を提供するため、エージェント対話コンポーネント (チャットバブル、ツール呼び出し表示、SaaS 連携進捗インジケーター、信頼度バッジ、可逆操作ボタン等) を標準化したデザインシステムを構築。 コンポーネント再利用率が 60% 向上し、新機能のデザイン工数を 40% 削減。 ●ミッション 「企業の脳」を信頼できる存在にする 人間と AI エージェントの間に「信頼」を生むインタラクションを設計し、透明性・可逆性・説明可能性を備えたエージェント体験 (AX) を実現する。 ●Human-AI Collaboration Architect とは Human-AI Collaboration Architect は「人と Agent の信頼を設計する人」です。 従来の UX デザイナーとは以下の点で根本的に異なります。 従来のUXデザイン ユーザーの操作に対して確定的な結果を返す UIの動作は予測可能 エラーは明確 (404、入力ミス等) ユーザーが操作する 一貫した UI で信頼を構築 ・Human-AI Collaboration Architect AI の出力は確率的で、毎回異なる可能性がある エージェントの行動は不確実で、説明が必要 エラーは曖昧 (「回答が不正確かもしれない」) エージェントが自律的に行動し、ユーザーが監督する 透明性・可逆性・説明可能性で信頼を構築 ●期待する役割について Human-AI Collaboration Architect として、JAPAN AI の全プロダクト (STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) における AI エージェント体験の設計をリードしていただきます。 エージェントの対話フロー・インタラクションパターンを設計し、ユーザーが AI を信頼して業務に活用できる体験を実現する 不確実性の可視化、信頼度表示、可逆操作 (Undo / 修正)、トレーサビリティ表示など、AI 特有の UX 課題を解決する ユーザーリサーチ (インタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テスト) に基づくデータドリブンなデザイン判断を行う AI プロダクト向けデザインシステムを構築・運用し、プロダクト横断で一貫した体験を提供する エンジニア・PM・AI 研究者と密に連携し、技術的制約を理解した上でデザインする ●成果責任 (KR/メトリクス) ユーザータスク完了率 エージェント信頼度スコア (ユーザーサーベイ) エラー回復成功率 (ユーザーが自力で修正できた割合) ユーザーリテンション率 デザインシステムコンポーネント再利用率 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: Product Manager — プロダクト設計・要件定義 Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 AI Quality Scientist — 品質評価・ユーザビリティ Research Engineer — AI 技術の最新動向・制約の理解 ●開発環境 デザイン : Figma, FigJam プロトタイピング : Figma Prototyping, Framer リサーチ : Maze, Hotjar, Google Analytics コラボレーション : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

▼概要 デザインを通じて商品の価値を顧客に伝わる形へ表現することをミッションとし、プレイングアートディレクターとして、ご自身でも手を動かしながら自社商品の拡販に向けてパッケージデザイン、LP、CRM等における制作業務に従事していただきます。 将来的には担当ブランドを持ち、社内のマーケターと連携しながらデザインにおけるビジネス貢献の最大化を目指していただきます。 広告効果やLP改善の結果を見ながらデザインを磨いていくことができるため、ご自身のデザインがどのように事業成果へつながったかを実感しやすい環境があります。 ▼具体的な業務 ・PKGデザイン、商品LP、同梱物、販促物、広告バナー、SNS広告、記事LPなどのデザイン制作 ・商品訴求、ターゲット、媒体特性に合わせたビジュアル設計 ・マーケティング担当、商品企画、外部パートナーとの連携 ・ブランドトーンを守るためのデザイン品質管理 ・生成AIを活用したラフ案作成、素材検討、制作スピード改善

事業内容 エス・エム・エスでは、介護事業所向けの経営・業務の効率化や働き方改革をサポートする業界特化型のto B SaaS「カイポケ」を提供しています。 「カイポケ」はこれまでもペーパーワークや複雑な介護保険請求の計算業務などをサポートし、介護事業所が経営の中で抱える数多くのペインを解決してきました。高齢化が進む社会的背景から、今後もニーズは高まり続けることが予想されています。 介護業界の複雑な制度、業務フローを理解し、質とスピードを両立しながら介護事業所が抱える課題解決を行うべく、プロダクトマネージャーやUXデザイナー、エンジニアなどと共創し、最終的に質の高いUIデザインをアウトプットしていただきます。 「カイポケ」のUIデザイン ユーザーシナリオや業務要件の定義 ユースケース、データモデリングを考慮した情報設計 探索・企画フェーズからアイディエション、プロトタイピング ユーザビリティテストの設計・実施・分析 デザインシステムの運用と改善 プロダクトデザイングループ立ち上げフェーズのため、グループ運営の改善や仕組み作りも一緒に行っていただきます。