【G1-05】AI・イノベーション室_プロダクトマネージャー（エキスパート）の求人

＜配属予定部署＞ AI・イノベーション室 ＜業務内容＞ AI・イノベーション室は、東京都庁および都内区市町村における生成AI利活用を支えるため、生成AIプラットフォームを中心とした新たなデジタルプロダクトの企画・開発・改善を担っています。 本ポジションでは、単なる機能追加や要件定義にとどまらず、東京都が目指すべき「行政AIの標準モデル」を構築するため、プロダクト戦略の立案から実行までをリードしていただきます。 行政特有の複雑なドメイン制約やセキュリティ要件を踏まえつつ、LLMなどの最新技術を実務に定着させるための「技術的な目利き」と「高度な合意形成」を行い、プロダクト価値を最大化する役割を期待しています。 具体的な業務内容は以下の通りです ○生成AIプラットフォームの中長期ロードマップ策定 ‐技術トレンド（LLMの進化、RAG精度向上、エージェント技術など）と行政課題を照らし合わせた、拡張性のあるプロダクト戦略の立案。 ○生成AIプラットフォーム機能の拡張によるUXの進化・深化 ‐単なるチャットUIの枠を超え、業務特化型エージェント、マルチモーダル対応、外部ツール連携（API・MCP）などの新機能を企画・実装し、職員の業務フローにシームレスに溶け込むユーザー体験を構築する。 ○定性・定量データに基づくプラットフォーム全体の品質底上げと改善基盤の提供 ‐横断的な利用ログ分析による共通機能（例：RAG検索ロジック等）の全体最適化に加え、自律的に精度評価・改善を回せるための分析ダッシュボードや評価基盤（LLMOps機能）を企画・実装し、組織全体でのUXと回答品質をスケーラブルに向上させる。 ○行政特有の「責任あるAI」要件の定義 ‐ハルシネーションリスクや個人情報保護など、行政利用に必要なガバナンス要件をプロダクト仕様（ガードレール等）に落とし込む。 ○ステークホルダーへの価値訴求と利用促進（BPR） ‐東京都庁との対話を通じて潜在的なユースケースを発掘し、業務フロー変革（BPR）とセットでのプロダクト導入を支援する。 ○プロトタイピングおよび技術検証（PoC）のリード ‐エンジニアと協働し、最新技術の適用可能性を素早く検証・判断する。 ◆本ポジションで得られる/磨いていけるスキル・能力 - 行政特有の制約を踏まえた プロダクト戦略立案力とロードマップ策定力 - LLM/生成AIの特性（不確実性・コスト・レイテンシ）を踏まえた 高度な技術的意思決定 - 多様な関係者を巻き込み推進する ステークホルダーマネジメントと合意形成力 - RAG精度や品質指標を含む プロダクトデータ・評価パイプラインを用いた分析・改善力 - 行政と最新AI技術の架橋役として必要となる ドメイン知識と課題解決能力 （変更の範囲） 従事すべき業務の変更予定はありません。 ＜採用予定人数＞ 1名 ＜選考方法＞ 書類選考、面接 ※一部ポジションではリファレンスチェックの可能性あり ＜その他 参考資料＞ 団体の理解を深めていただくうえで以下ご参照ください ▼GovTech東京 公式オウンドメディア（note） プロジェクトの裏側や職員の紹介、組織カルチャーなど幅広いテーマで職員の声をお届けしています。 https://note.govtechtokyo.jp/ ▼GovTech東京 テックブログ エンジニアたちが、行政でのテクニカルな取り組みを発信しています。 https://zenn.dev/p/govtechtokyo ▼外部メディア記事：GovTech東京の設立背景やプロジェクトの紹介 都民1,400万人を支える。前例なき行政デジタルサービスを構築する https://www.bizreach.jp/job-feed/public-advertising/laeecde/ 現場の「できる」と「手取り時間」を増やす、「AI・イノベーション室」の挑戦｜GovTech東京 https://note.govtechtokyo.jp/n/ne83c82b60425 東京都がAI活用に向け有識者会議　開発中の生成AIプラットフォームに松尾豊教授「めちゃくちゃいい」（1/2 ページ） - ITmedia AI＋ https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2412/06/news102.html

○GovTech東京のミッションに強く共感し、行政のアップデートに熱意を持てる方 ○不確実性が高く、正解のない状況を楽しめる「知的好奇心」と「胆力」をお持ちの方 ○「技術」と「行政実務」の間のギャップを埋め、粘り強く共通言語を作れるコミュニケーション能力のある方 ○評論家にならず、自ら手を動かして仮説検証と改善を繰り返せる方

以下のご経験を満たす方 ○事業会社などでの高度なプロダクトマネジメント経験（目安：5年以上、またはそれに準ずる実績） ○エンジニアリングチームと協働し、技術的トレードオフ（実現可能性・コスト・品質）を判断した経験 ○組織の標準デザインガイドラインやデザインシステムに準拠した、整合性の取れたUI要件定義ができること ○データ分析（SQL、利用ログ解析等）に基づき、KPI設計から施策実行までをリードした経験 ○大規模組織、金融、公共、医療など、高いセキュリティやコンプライアンスが求められる領域での調整経験 ○抽象度の高い課題に対して、自ら構造化しロードマップを引き、周囲を巻き込んで推進するリーダーシップ

○LLMを活用したアプリケーションの企画・開発、またはLLMOps（評価・改善基盤）に関する知見 ○AI倫理、AIガバナンスに関するガイドライン策定や実務適用への関心・経験 ○組織の業務プロセス変革（BPR/DX）を伴うシステム導入・定着化の経験 ○0→1の新規事業立ち上げと、1→10のグロースフェーズ双方の経験

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