株式会社IVRyのData Strategist（事業開発 / Strategist）の求人

株式会社IVRyについて

IVRyは「最高の技術を、すべての人と企業に届ける」をMissionに掲げ、対話AIプラットフォーム「アイブリー」を開発・運営しています。独自技術で応対品質と信頼性を担保し、導入アカウントは5万を突破。人が本来の価値を発揮し"働くことは楽しい"と皆が感じられる社会の実現を目指します。
2025年11月までに累計106.1億円の資金調達を完了。アイブリーに蓄積される貴重な「対話データ」と、最新のAI技術を掛け合わせ、データの価値を最大化。そして、顧客の声という一次情報を経営判断へと繋げ、企業の業務そのものを変革し、さらに顧客体験を向上させていきます。

• IVRy、シリーズDで総額40億円の資金調達を実施
• 対話型音声AI SaaS「アイブリー」が 顧客の”声”を経営資源に変えるデータプラットフォーム 「IVRy Data Hub」を提供開始
• IVRy｜プロダクト開発 採用ページ
• IVRy Company Deck（会社紹介資料）

募集背景

IVRy は、次の柱として、蓄積された対話データを企業の意思決定そのものに接続する新規事業「IVRy Data Hub」を立ち上げています。

顧客の電話業務は、コールセンター、店舗、予約、問い合わせ、督促と、事業のあらゆる場所に散っています。対話プロダクトで業務に入り込み、IVRy Data Hub の AI エージェントによってその出力を意思決定に繋ぐことが重要になります。

Data Strategist は、担当したエンタープライズ顧客の課題を最初から最後まで預かるポジションです。特に AI 時代においては作業効率化加速に伴い、人間は問いの設定力の重要性はますます増しています。そこで本ポジションでは、自分で問いを立て現状把握・課題設定(仮説立案)から、解決策の設計、PoC の設計と実行、成果指標の定義、本番運用への移行までを実行します。そして、そこで作り込んだものを他社にも再現できるプロダクトの機能に落とし込むところまでを担っていただける仲間を募集しています。

業務内容

対話型音声 AI プラットフォーム アイブリーで生まれた対話データを IVRy Data Hub の AI エージェントをつかって企業の意思決定に接続します。そして、顧客の中でも言語化されていない業務フローや、部署をまたいで散っている要件を、関係者を巻き込みながら自分で構造化・可視化していく仕事です。データが全社の共通言語である以上、守備範囲は一部門に閉じません。

顧客に対して提案するのは「データ基盤の導入」だけではありません。電話やチャットを含めた顧客コミュニケーション接点の再設計と、その結果として立ち上がるデータ活用を企業に眠る他のデータと組み合わせ、一気通貫で提案することになります。逆方向も同じで、データ活用の要件から電話フローの設計も実施するポジションです。具体的には以下の通りです。

• エンタープライズ顧客に対し、業務課題・データ環境・運用フローのヒアリングから、対話プロダクト（電話フロー・AI 対話の設計、どの顧客業務に、どう組み込むか）と Data Hub（検索エージェント、通知・アラート、社内データとの連携等の組み合わせ）を一体で設計し、PoC 設計、成果指標の定義、本番運用への移行までを一貫して担当
• 担当顧客に対しては「その企業にとっての IVRy の責任者」として振る舞う。必要なら要件を切り、必要ならデータプロダクト開発チームにも、アイブリー本体のプロダクトチームにも機能要求を出す
• PoC における顧客側の工数負担、セキュリティレビュー、データ受け渡しの形式といった「契約が止まる論点」を、自分で特定して潰す
• 既存のアイブリー導入顧客に対して、電話業務の先にあるデータ活用を提案し、アカウントの価値を引き上げる
• ある 1 社向けに作り込んだ「電話フロー × データ連携・分析」のパターンを、同業種の他社で再現できるテンプレート / 提案パッケージに落とす

想定される使用ツール

• Data / BizOps: Linear, Google Calendar, スプレッドシート（事業計画・OKR 管理）
• Product / GTM: Figma, Notion, HubSpot
• AI: Claude, ChatGPT 等の LLM を業務プロセスに組み込む前提

このポジションの魅力

• 顧客接点から意思決定までを、同じ会社のプロダクトで一気通貫に設計できる。 業務プロセス側（電話、メール、チャットをどう受けるか）とデータ側（それをどう使うか）が別会社に分かれていると、この設計は誰もできません。IVRy は両方を自社プロダクトとして持っています。データの取り方を、業務の設計から遡って決められるということです。
• 提案で終わらない。 プロダクトを持っているので、コンサルティングファームなら数ヶ月かかる要件定義から実装までを、数週間で動くものとして顧客に見せられます。作った結果に対する評価が、そのまま自分に返ってきます。
• 0→1 が事業部になる瞬間に立ち会える。 IVRy Data Hub は 1→10 フェーズに入りつつあり、今期はパートナー経由の大手企業開拓、ブランド・プロダクトの再設計、プロダクトの磨き込み、事業部化の準備という 4 つのテーマが並走しています。組織の形がまだ固まっていないので、「こう分けるべきだ」という意見が通ります。
• 継続的に価値を届ける。 作り込んだ知見がドキュメントではなくプロダクトに実装され、価値創出の資産として残る。
• 意思決定の距離がゼロ。 新規事業責任者の直下です。プロダクト戦略、価格、組織設計の議論に、伝言ゲームなしで参加します。

想定されるキャリアパス

1 年後には、複数のエンタープライズアカウントと、プロダクトの 1 領域以上についてオーナーシップを持っている状態を想定しています。事業部化が進んだ段階では、プロダクト戦略・エンタープライズ営業・事業オペレーションのいずれかを率いるポジションや事業部 COO などが延長線上にあります。

どんな人たちと働くのか

IVRy Data Hub は新規事業責任者の直下で、エンタープライズ営業、プロダクトの市場投入、顧客業務の変革支援、プロダクト開発の各リードが密に連携するチームです。加えて、提案がアイブリー全体に及ぶため、アイブリー本体のプロダクト・セールス組織とも日常的に協働します。部門の境界を越えて動くことが前提のポジションです。

大手企業、外資 Big Tech から有名スタートアップまで幅広い企業出身の、多様なバックグラウンドを持つメンバーで構成されています。

所属企業例：リクルート、楽天、LINE、サイバーエージェント、メルカリ、freee、マネーフォワード、プレイド、ラクス、SmartHR、A.T. カーニー、アクセンチュア、Google（米国）

IVRy についてもっと知る

IVRy について詳しく知りたい方に向けて、公開情報をまとめたページをご用意しています。
https://ivry-jp.notion.site/

開発実績

• アイブリー
• アイブリー AI Contact Center
• アイブリーモバイルアプリ
• IVRy AI FAX
• IVRy Data Hub

参考情報

選考プロセス

• エントリー
• カジュアル面談
• 書類選考
• 面接（2〜3回）
• 内定
• 条件面談

※面接から内定まで、オンラインにて対応可能です。
※エントリー時に回答いただくアンケートの内容をもとに、カジュアル面談を実施いたします。カジュアル面談を経て正式なご応募に進んでいただいた方には、書類選考をご案内します。ご希望やご経験に合うポジションの提案が難しい場合は、面談の実施を見送らせていただくこともございます。

キャリア登録

ご応募を検討中の方だけでなく、「まずは話を聞いてみたい」「今後のために情報を受け取りたい」という方も歓迎です。
ご関心があれば、キャリア登録 からぜひご登録ください。

採用方針

IVRyは、年齢・性別・国籍・人種・障がいの有無・LGBTQ+・婚姻状況・雇用形態といった属性によって採用や選考の判断を行うことは一切ありません。
IVRyのミッションと「Work is Fun」という価値観に共感し、AIによって仕事と顧客体験を再定義する挑戦にワクワクできる方と、一緒に未来をつくっていきたいと考えています。

• IVRy のミッション・ビジョン・バリューに共感いただける方
• 曖昧な状況で自分で問いを立て、優先順位を決め、周囲を巻き込んで前に進められる方
• 過去の成功パターンや前例に依存せず、対話データという IVRy 固有のアセットを起点にゼロベースで発想できる方
• 提案で終わらせず、成果が出るところまで責任を持てる方。そのためにクライアントとの建設的な対立もいとわない方
• 当事者意識を持って責任範囲にとらわれず業務に臨める方

• 以下のいずれかで、自分が主担当として結果を出したと言える経験
  • 戦略 / IT / 業務コンサルティング（クライアントワークの案件責任を持った経験）
  • BtoB SaaS の事業開発、エンタープライズ営業、プロダクトマネジメント、BizOps
  • スタートアップでの 0→1 の事業・プロダクト立ち上げ
• 顧客の業務プロセスとデータ構造を、自分で分解して理解できること。
• 業務オペレーションの設計（誰が、どの電話を、どう受けるか）とデータ活用の設計を、行き来しながら一枚の絵にできること。
• プロダクト開発チーム（エンジニア、デザイナー 等）との協業ができること。
• 日本語でのビジネスコミュニケーションが可能であること。

• SQL / BIツール / dbt 等を使ったデータ実務経験
• LLM や AI エージェントを、PoC ではなく実運用のプロセスに組み込んだ経験
• エンタープライズの購買・情報セキュリティ・法務プロセスを通した経験
• CDP / MA / CRM（Salesforce, HubSpot 等）の導入・運用経験