▍「指示をこなす現場」から「AIと仕組みで変革する組織」へ。経営直結のBPO・業務改善マネージャー ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ■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SaaSスタートアップです。 自動車などの大手メーカーでは、見積書や図面など膨大なデータが日々発生しますが、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。 私たちは主力サービス「UPCYCLE」を通じて、この散らばったデータを整理・構造化し、メーカーが素早く正確な意思決定ができる仕組み（調達の中枢プラットフォーム）を提供しています。 ■募集ポジション概要 今回募集するポジションは、この「UPCYCLE」の価値を支えるデータオペレーションチームの責任者（BPOマネージャー/業務改善担当）です。 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、約16名のオペレーターチームの品質（QCD）をマネジメントしていただきます。 一般的なコールセンターやBPOセンターのSV/マネージャーとの最大の違いは、「経営層としての大きな裁量権」と「プロダクト開発への直接的な関与」です。ただ既存のフローを回すのではなく、不確実な業務量に対して最適な労働力管理（シフト・人員配置）を設計し、AIやOCR技術を活用して手入力の自動化を推進するなど、最先端の業務効率化に挑むことができます。 ▍なぜいま、このポジションが必要なのか（募集背景） ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ A1Aは現在、急激な「組織拡大（スケール）フェーズ」を迎えています。 受託する見積書などの業務量は、顧客の状況によって変動しやすく、予測が難しいという課題があります。 人手が不足すればSLA（サービス品質保証）の維持やリードタイムの担保が困難になり、人を余らせればコスト（人件費）が跳ね上がります。 また、フルリモート環境下で働くメンバーのモチベーション維持やスキル育成も欠かせません。 だからこそ、型化された運用のなぞりではなく、「自ら適切なKPI（コスト・品質・納期）を設定し、需要と供給のバランスをコントロールする業務設計」が必要です。経営メンバーとして予算・人員体制・時給設定にまで踏み込み、裁量を持って「勝てる組織」を作り上げてください。 ▍具体的な業務内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ データ入力チームの全体管理および、AI等を用いたオペレーションの仕組み化・自動化を推進します。 1. 変動する業務量に応じた労働力管理と業務設計 -将来の業務予測に基づいた、適切なオペレーターの人員計画・予算計画の策定 -「人手不足によるリードタイム長期化」と「人員過多によるコスト増」を防ぐ柔軟なシフト管理・タスク割り振りの仕組み化 2. チームマネジメントと品質管理（QCDの最大化） -約16名のオペレーター、トレーナー、SVの進捗管理とフィードバック -フルリモート環境におけるスタッフのモチベーション維持、スキル育成、マニュアル運用の標準化 -現在定義中である「品質（クオリティ）」の基準づくり 3. プロダクト開発と連携したオペレーション自動化の推進 -開発チームと協働し、AIやOCR技術を現場へ導入（例：手打ち業務をPDF読み込み＆ボタン1つで自動入力化、AIによるマニュアル作成補助など） -オペレーションの現場からプロダクトへの改善フィードバック ▍描けるキャリアパス ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 単なる「センター長」に留まらない、スタートアップならではの複数の専門パスがあります。 ・経営・BizOpsマネジメントパス：予算や人員、時給の決定権をフルに行使し、事業全体の収益性と効率性を最大化するビジネス運用のコアメンバーへ。 ・プロダクトマネジメント（PM）パス：オペレーションのボトルネックを誰よりも理解する存在として、AI/OCRなどの自動化ロジックの設計や機能要件定義を行う役割へ。 ・組織構築・Ops統括パス：今後さらにスケールするデータオペレーション組織の型をつくり、複数拠点や大規模BPOを統括する責任者へ。

「決められたルールを守る」だけでなく、「不確実な状況で仕組みから変えた」実績を重視します。 ・10名以上のチームマネジメント経験（正社員、契約社員、アルバイト問わず） ・BPOセンター、コンタクトセンター、コールセンター、またはデータ入力チームでのSVやリーダー、マネジメント経験 ・KPI（応答率、処理単価、エラー率、リードタイムなど）の設計・分析・改善の実務経験 ・複数ステークホルダー（現場スタッフ、社内他部門、経営層など）との合意形成・交渉スキル

・ナレッジマネジメント経験（リモート下での教育設計、マニュアル運用、ルール定着など） ・AI、OCR、RPAなどのITツールを用いた業務自動化・効率化プロジェクトの推進経験 ・製造業ドメイン（購買、生産管理、見積・図面データの取り扱い）への理解 ・SaaS企業におけるCSやOpsでの品質管理・オンボーディング経験

・「利用の停滞や現場の課題」を個人のせいにせず、「構造・仕組み」で見直せる方 ・業務量の変動など、曖昧で予測が難しい状況でも仮説→実行→検証を自ら回せる方 ・経営層に近い距離で、予算や採用の裁量を持って組織を大きくすることに面白みを感じられる方 ・現場の泥臭い業務への理解と、テクノロジーによる自動化の両方にワクワクできる方