株式会社IVRyのE19. AI Ops の求人

IVRyを「AI Orientedな組織」に変革し、組織の生産性と意思決定速度を引き上げることをミッションとするポジションです。IVRyが掲げるミッションである「最高の技術をすべての人と企業に届ける」を自社にも適応します。

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、対話型音声AI SaaS「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します。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についてより詳しく知りたい方に向けて、会社やプロダクトに関する公開情報をまとめたページ をご用意しています。

• IVRy｜プロダクト開発 採用ページ
• IVRy Company Deck（会社紹介資料）

お任せしたい主な業務

募集背景

IVRyは現在、自社プロダクトとして高度なAIソリューションを開発・提供しています。
私たちは、「私たち自身が、世界で最もAIを使いこなす企業になること」を目指しています。セールス、マーケティング、プロダクト開発、組織運営――企業のあらゆるプロセスにメスを入れ、AIによって再定義する。数名の精鋭チームで全社を巻き込み、「AI Orientedな組織」への抜本的な変革をリードする方を募集します。

現在の課題

• 社内の生成AIの活用は進む一方で、「現場の業務フロー」と「データ/システム（CRM、各種SaaS、基盤）」がつながり切っておらず、効果が局所化しやすい
• 運用設計（例外、品質、継続改善、責任分界）まで踏み込んだ実装が不足しやすい
• 施策ごとにKPI定義や計測方法が異なり、意思決定に使える形での可視化・合意形成が難しいケースがある

期待すること

「世界で最もAIを使いこなす企業」を自ら体現し、日本初のモデルケースを構築すること。 既存業務の断片的な効率化に留まらず、「AI前提ならこの組織・プロセスはどうあるべきか」というゼロベースの問いから、全社の生産性と創造性を劇的に向上させることをミッションに業務に取り組んでいただきます。
セールス、マーケティング、プロダクト開発、コーポレートといった幅広い領域に横断的に介入。戦略立案からプロトタイピング、実装までをリードし、「AI Orientedな組織」への変革を推進していただきます。
また、自社組織での実践で得た知見や成功パターンをもとに、対外的なソリューション展開を担う事業開発（BizDev）領域へも積極的にチャレンジいただきたいと考えています。

• ビジネスサイド（Sales / Marketing ）のAI化
  • インサイドセールスの商談ログ解析、スコアリング、フォローアップメールの完全自動化
  • フィールドセールスの商談/通話/メール/CRMログを起点にした、フォローアップや提案作成等のワークフロー自動化
  • マーケティングコンテンツ（記事、LP、ホワイトペーパー）の自動生成パイプラインの構築
  • CRMデータを用いた予測モデルの構築とアクションの自動化
  • KPI定義の整理と、データ取得〜可視化〜アクション設計までの一気通貫の実装
  • 現場運用（入力、例外処理、品質担保）まで含めた仕組み化
• 組織・採用（Org / Recruiting ）のアップデート
  • 社内ナレッジベース（RAG）の構築と、全社員が使えるAIアシスタントの配備
  • 会議の自動要約、意思決定支援、採用プロセスのスクリーニング自動化
• 開発・プロダクト（Product Development）周辺の効率化
  • 仕様/ドキュメント/テストなど、開発プロセスのAI活用設計と実装支援
  • 社内ツールや軽量なWebアプリの内製で、ボトルネックを高速に解消

技術スタック

主に使われている技術です。

• 言語: SQL, Python
• データウェアハウス: Databricks
• ツール: dbt Core, Salesforce, Google Workspaces, GitHub, Slack, Notion
• LLM/AI: Anthropic (Claude), OpenAI API, Gemini, LangChain
• Automation: n8n, Zapier, Make, Google Apps Script
• Biz Ops: Salesforce 等のCRM、各種業務SaaS

サービス全体の技術スタック / アーキテクチャ / データパイプラインは「プロダクト開発 採用ページ」をご確認ください。

働く面白さ / 成長環境

• 全社への大きなインパクト: 数名のチームで動きながら、ステークホルダーは全社員・経営陣。あなたの作った仕組みが、翌日から全社の働き方を変えるダイナミズムを味わえます
• AIエンジニアと共に「日本初の事例」を創る: 社内には優秀なAIエンジニアが多数在籍。AIの技術トレンドや内部構造について深くキャッチアップできる環境で、日本企業がまだ実現していないレベルのAI活用に挑戦できます
• 希少なキャリア形成: 単なるDX推進ではなく、AIを前提とした営業/経営システムそのものを設計・実装する経験は、今後の市場で高い価値を持ちます

キャリアパス

• AI Opsの中核人材として複数領域を横断し、将来的には「AI経営」の実践者としてAI Ops責任者を目指すことができます
• 希望と適性に応じて、BizDev, BizOps / RevOps、プロダクト側（Tech PM / PdM）への拡張も可能です

関連する発信

• LLM時代の「AI-Ready」とは。次世代データドリブンへの挑戦 ── Tech and Me #1
• IVRyのValueで語るデータ分析
• 【ウェビナーレポート】データチームがつなぐ越境組織のリアル 〜協働のあり方を語る60分〜
• エンジニアブログ
• テックブログ（Zenn）

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。

開発実績

• アイブリーサービスサイト
• AI電話代行サービス
• IVRy Analytics
• AIインターネットFAX
• アイブリーモバイルアプリ（iPhone向け）

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。

• ビジネスサイドと技術/データサイドを行き来し、組織全体を効率化する観点でデータを取り扱うことを実践し続けられる方
• 既存のルールや「できない理由」に縛られず、技術を使ってハックすることに喜びを感じる方
• 戦略を描くだけでなく、泥臭いデータ整備やスクリプト書きも厭わず、最後までやり切れる方
• 机上の正しさより、現場で動くこと・定着することを優先できる方

• Python・SQLの経験（3年以上）
• Webアプリ、社内ツールなどを内製して業務に組み込んだ経験
• 現場に入り込み、課題を"要件"に落としてステークホルダと合意形成し、最短で動くものを作れる
• 要件定義だけで終わらせず、データ作成、アプリ実装などを自ら進め、定着に向けて粘り強く現場伴走、運用まで責任を持つ
• ツールの開発などにより仕組みで解決した経験と、ビジネス現場への踏み込んだ経験
  • 関係者（現場、企画、エンジニア、経営）それぞれの言語をつなぎ、ステークホルダーを巻き込んで案件を着実に前へ進められること
  • "ビジネス側の現場"に入り込むことを厭わず、実務の泥臭さも含めて完遂できる方
• 成果を業務変化で語れるコミュニケーション。技術の説明ではなく、業務がどう変わったか、何が改善したかを主語にして説明できる方
• 最新AI技術への強い知的好奇心と実践できる方
  • 新しいLLMやAIツールが出たら即座に試し、業務に適用した際のイメージを持てる

• セールス、マーケティングにおける業務フローを深く理解し、構造的に再設計した経験
• CRM（Salesforce等）や業務SaaSを跨いだオペレーション設計・データ品質改善の経験
• データパイプライン/分析基盤（例：DWH、BI、ETL/ELT）に関する設計・運用経験
• スタートアップにおける事業開発（BizDev）またはプロダクトマネジメント（PdM）の経験