▍データ入力チームをスケールさせるオペレーションマネージャー ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・会社紹介（A1Aとは？） A1Aは、製造業の調達部門をデータの力でアップデートする会社です。 自動車などのメーカーでは、見積書・図面・契約情報など膨大なデータが日々発生します。 しかし多くの企業ではそれらが部門ごとに散らばり、担当者の"勘と経験"に頼った意思決定が行われています。 私たちは、この非効率を解消するために、 調達データを整理・構造化し、誰でも素早く正確な意思決定ができる仕組みを提供しています。 主力サービス「UPCYCLE」は、調達部門に眠る情報を一つにまとめ、 設計・購買・経営が同じデータをもとに議論できる"調達の中枢プラットフォーム"です。 ・募集ポジション概要 今回募集するオペレーションマネージャー候補（データ入力・品質管理）は、 UPCYCLEを支えるデータオペレーションチームの責任者として、 見積書の情報を正確かつ効率的にデータ化する仕組みを設計し、チーム全体の品質をマネジメントするポジションです。 単なるオペレーション管理ではなく、業務そのものを設計し、再現性のある仕組みに変える役割。 あなたの改善が、メーカーの意思決定スピードとものづくりの質を変えていきます。 ■主な顧客先 自動車部品メーカーや大手加工組み立て製造業の調達関連部門 ※自動車部品メーカー以外でも建設機械や建設材料メーカーなど、幅広い業界に導入実績あり。 ▍事業の方向性 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ A1Aを表すキーワードは「自動車業界」「Enterprise」「AI」の3つです ・製造業の中で最も市場規模・競争力のある「自動車業界」をメインターゲットとしております ・自動車業界の中でもOEMメーカーやTier1メーカーなどを中心にサービス提供をしています ・大量の非活用データが存在する調達購買領域において、構造化データ構築×AIを活用した高度な調達活動の実現を目指しています ▍仕事内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ お任せするのは「指示されたデータを処理する仕事」ではなく、「データ入力の最適化を考え、チームで高品質に回す仕事」です。 イメージとしては、BPOセンターのSVと業務改善担当を兼ねたようなポジション。 ただし扱うのは、製造業の見積書・図面など"企業の意思決定を支えるデータ"です。 ・主な業務内容 1．データ入力のオペレーションを最適化する 基本的なオペレーションは構築されていますが、まだまだ荒削りな状態です。 処理手順を見直して工数を減らしたり、抜け漏れを防ぐ仕組みを作るなど、 「どうすれば早く・正確にデータを入力できるか」を常に改善していく仕事です。 2．チームをまとめ、日々のオペレーションを回す 約16名のオペレーターの進捗を管理し、質問対応や品質チェックを行います。 「どこで詰まっているか」「誰がどんな課題を抱えているか」を可視化しながら、 業務がスムーズに回るようにタスクを割り振り、教育やフィードバックも行います。 3．運営計画を策定する 将来の業務量を予測し、必要なオペレーターの人数の計画や予算計画を策定します。 ▍成果指標（Success Metrics） ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・一次データ精度：エラー率・再作業率の継続低下 ・フロー効率：平均リードタイム/処理単価/稼働率の改善 ・再現性：是正策の実装率、ナレッジ反映速度（検知→是正→標準化） ▍入社後の期待について ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・0–90日：現行フロー/指標のキャッチアップ ・91–180日：現場マネジメントを徐々にお任せ ・181日~：KPIの管理・改善ができている状態 ▍ポジションの魅力 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 1．仕組みで現場を動かす力が身につく 現場の改善にとどまらず、プロセス全体を標準化・再現化する“業務デザイン”力を磨けます。 2．産業レベルの成果を実感できる 自社の効率化ではなく、製造業全体の調達構造をアップデートする──そんなスケールの仕事です。 3．キャリアの広がり 将来的にはOps統括、BizOps、AI／検知ロジック設計など、事業・テクノロジーの橋渡しとなるキャリアへ拡張できます。 ▍チーム体制 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・マネージャー 1名 ・スーパーバイザー 1名（本ポジション） ・トレーナー 1名 ・オペレーター 約16名

・10名以上のチームマネジメント経験（正社員・アルバイト問わず） ・KPI設計・分析・改善の実務経験 ・複数ステークホルダーとの合意形成スキル（顧客・現場・社内）

・コンタクトセンター/BPO/データ入力のSV/リーダー経験 ・ナレッジマネジメント（教育設計/マニュアル運用/ルール定着） ・製造業ドメイン（特に自動車・部品）。購買/生産管理/図面・見積データ取扱い経験 ・SaaS/CS/OpsでのSLA・品質管理/オンボーディング経験

・現場を仕組みで変えるのが好きな方 ・データや数値を使って課題を構造的に捉えられる方 ・曖昧な状況でも仮説→実行→検証を自ら回せる方