Nehan株式会社のデータオペレーション企画・改善｜AI×行政データの設計・改善の求人

■概要
全国の自治体・省庁に散在する行政情報を、顧客が使えるデータとして安定して届けるための、データ運用の設計・改善を担うポジションです。

Nehanでは、入札・落札・予算・議会録・行政計画・組織情報など、これまで分断されていた行政の一次情報を収集・構造化しています。

行政情報は、公開場所や形式、更新頻度が自治体・省庁ごとに異なり、表記揺れや組織変更、例外も多くあります。そこで、実際のデータ収集・加工・確認・更新の現場に入り、どこで時間がかかるのか、どこで品質が落ちるのか、どこまでをAIやシステムに任せるべきかを見極めながら、業務の流れそのものを組み直していきます。

日々の運用を安定して回すだけでなく、品質・処理量・コストを数字で捉え、繰り返し起きる問題を仕組みとして解消していくことが、この仕事の中心です。

また、現場に最も近いからこそ見つけられる新しいデータや顧客価値もあります。将来的には、次にどんなデータを持つべきか、そのデータをどうプロダクトや事業につなげるかまで役割を広げていけます。

■募集背景
Labidの価値は、行政データを多く持つことだけではありません。顧客が営業判断に使える品質で、必要なデータが継続的に届くことにあります。

一方で、扱うデータの種類や量が増えるほど、収集・加工・判定・確認・更新の運用は複雑になります。例外対応や手作業をその都度増やしていては、品質もコストも事業の成長に耐えられません。

今後さらにデータの種類と量を増やしていくためには、日々の運用を率いながら、AI・ルール・システム・人の役割を見直し、データが安定して生まれ続ける仕組みをつくる人が必要です。

■ミッション
・日々のデータオペレーションを安定して回す
データ収集・加工・レビュー・更新の進捗、処理量、品質を見ながら、優先順位や担当を調整します。問題が起きたときに止まらず、どこで詰まっているかを早く見つけ、チームとして毎日安定してデータを届けられる状態をつくります。

・AI・ルール・システム・人の役割を組み直す
自ら現場に入り判断基準や例外対応を理解したうえで、どこをAI / LLMに任せるか、どこをルール化するか、どこに人の判断を残すかを設計します。単発の効率化ではなくデータ量が増えても品質と生産性を維持できるオペレーションへ変えていきます。

・データ品質を数字で捉え改善し続ける
取得率・精度・鮮度・処理コスト・リードタイムなどを見ながら、ボトルネックを特定します。改善施策を実行し、結果を確かめながら次の改善へつなげるところまで担います。

・現場から次のデータと事業の種を見つける
顧客ヒアリングや商談、日々のデータ運用から「この情報があれば顧客の判断が変わる」「このデータは他の顧客にも価値がありそう」という仮説を見つけます。小さく検証しながら、価値が見えたものは新たなデータ資産・機能・新しい事業機会へつなげます。

■業務内容
・顧客・営業・Productとの対話を通じた、新しいデータニーズ・事業機会の発見
・次に取得・構造化すべき行政情報と投資優先順位の策定
・複数の行政データを組み合わせた、新しいデータセット・インサイトの企画
・データを活用した新機能・新規プロダクト・新規事業の仮説立案と顧客検証
・提供方法・プラン・マネタイズの検討
・データモデル、名寄せ・正規化、品質基準などデータ資産の上流方針の策定
・経営・プロダクト・エンジニアリング・データオペレーションと連携したデータ開発ロードマップの策定
・限られた人・開発リソースをどのデータ領域へ投資するかの意思決定

・完成されたデータを分析するより、「何をデータにするか」から考えることに面白さを感じる方
・データそのものより、「そのデータで誰が何を判断できるようになるか」に興味がある方
・戦略だけでなく、必要に応じて現場の課題にも自ら入り込める方
・正解がない中で優先順位を決め、限られたリソースをどこに使うか判断できる方
・自分一人で判断するのではなく、チーム全体が判断・実行できる状態をつくりたい方
・プロダクト・事業・開発の境界を越えて、事業を前に進められる方

・業務プロセス改善 / BPRを自らリードし、設計だけでなく運用への定着まで推進した経験
・定量・定性データからボトルネックを特定し、改善施策の立案から実行・検証まで行った経験
・複雑で曖昧な課題を分解し、優先順位をつけて具体的なアクションへ落とした経験
・エンジニア・Biz・顧客など、専門性の異なる複数のステークホルダーと合意形成しながらプロジェクトを推進した経験
・自ら現場やデータに触れ、事実を確認しながら仮説検証できる方

・オペレーションの設計・改善を担った経験（目安3年以上）
・IT・データ・戦略コンサルティング、SaaSの導入支援、プロフェッショナルサービス等で顧客業務を構造化した経験（目安3年以上）
・データアナリスト、アナリティクスエンジニア等としてSQLを用いた分析・データ設計を行った経験
・Webサイト、外部データの収集、データクレンジング、名寄せ、品質管理等の経験
・LLM、AI、API等を利用した業務自動化・データ処理の経験
・調査・リサーチ業務や、一次情報を収集するオペレーションの設計経験
・顧客ヒアリングから業務要件・データ要件・システム要件へ落とした経験
・公共・行政領域への関心