AdOpsは、すべての業務がAIを前提に動く会社を目指しています。全社のAI化を経営直下で率いるCAIO（最高AI責任者）を募集します。 対象は、広告運用、クリエイティブ制作、営業、新規事業を含む全社の業務です。業務は、AIを前提に、設計から組み直します。定型業務は、完全にAIへ移すことを目指します。いまはまだ組織が小さく、旧来の仕組みに縛られていません。会社のつくりを、白紙から設計し直せます。 私たちは、成果が出なければ広告費を自社で負担する完全成果報酬型で事業を営んでいます。エージェントが入札や予算の判断を誤れば、それはそのまま私たちの損失になります。AIの設計の質が、利益に直結する環境です。そのため、評価（Eval）とガードレールを最初の設計から組み込み、任せる範囲は段階的に広げていきます。どの業務を決められた手順のワークフローにし、どこから先をエージェントの判断に委ね、どこに人の承認を残すのか。この線引きを評価の結果に基づいて決め、本番環境で安定して動かし続ける仕組みをつくることが、仕事の中心です。手法や技術の選定は、エンジニアや外部パートナーの知見も借りながら、ご自身で決めていただきます。 想定しているのは、次のどちらかの道を歩んできた方です。 ・エンジニアとして開発組織を率い、AIを使ったシステムを本番環境で動かしてきた方 ・プロダクトマネージャーや事業の責任者として、何をつくるかを決め、エンジニアと優先順位をつけながら、AIを使ったプロダクトを届けてきた方 開発組織を率いてきた方も、何をつくるかを決めてチームで形にしてきた方も、対象です。営業や広告の仕事を経て、プロダクトや技術の領域に進まれた方も歓迎します。共通して求めるのは、AIを本番環境で動かし、現場で使われるところまで届けた経験です。 【この求人の魅力】 ■まだ10名の組織で、第二創業期の会社づくりを中核メンバーとして担える 会社の役割も仕組みも、まだ固まっていません。だからこそ、ご自身の考えで形にしていけます。 ■稼ぐ力と、しがらみのない自由がそろっている 年商25億円、営業利益7.5億円（今期見込み）という高収益の経営です。外部株主がいない完全自己資本経営のため、稼いだ利益は、AIやデータ基盤への投資も含め、使い道を社内で自由に決められます。その自由は現場の裁量にも及び、考えた施策をご自身の判断で実行に移せます。 ■経営の一角として、技術とAIの方針を決められる 取締役候補として経営会議に参加し、AI・技術への投資の優先順位、採用、内製と外部活用の使い分けを、ご自身で決められます。AIへの投資は、これまでも年間1億円規模で行ってきました。全社のAI化を経営直下に置くのは、何から着手するかを技術の視点で決められる人が必要だからです。 ■全社の業務を、ゼロからAI前提で設計できる 既存の仕組みとの整合や、社内の調整に時間を奪われることなく、設計に集中できる環境です。全社の一日の動き方が、ご自身の設計で変わっていきます。 ■実データと実案件で、AIの成果を検証できる 広告運用の配信データと、成果報酬で運用中の案件があります。配信結果から評価データをつくり、エージェントの判断や生成クリエイティブの品質を、本番の広告予算のもとで検証できます。 ■報酬 年収1,200万〜2,500万円。なお、年収の上限は目安とし、実績に応じて個別に設計します。 【わたしたちについて】 AdOpsは、「あらゆる産業の不合理を解明し、本物の成果を創る」をミッションに掲げています。 世界の貧困(1日2ドル以下で暮らす状態)は過去20年で50%が消滅しました。過去200年で平均寿命は30歳から70歳まで伸び、自然災害による死者数もこの100年で75%以上減少しています。 一方、世界の不条理や不合理は勝手には無くなりません。その裏にはいつも誰かの憤り、優しさ、志など、体温が伴う行動があります。私たちはそんな先駆者のように、不合理を砕く存在でありたいと考え、一貫性を持って事業を推進してまいりました。 例えば、創業事業の広告代理業では、広告費を使うこと自体が目的になりやすい構造が、事業主の負担を大きくしてきました。そこで私たちは、成果が出なければ広告費を自社で負担する「完全成果報酬型」を選びました。一見大胆なこの方針を、創業以来変えずに貫き、7期連続の増収増益と、複数の領域における業界トップクラスの実績を重ねています。経営は、外部資本を入れない自己資本で行っています。 広告で磨いた集客力と、積み上げてきた資金を強みに、私たちはいま第二創業期に入りました。新規事業の立ち上げとM&Aを重ね、複数の事業を持つ「事業家集団」へと進化していきます。2027年に売上50億円、2033年に売上300億円を目指しており、そのうち200億円は新規事業で生み出す計画です。 この挑戦は、AIとともに進めます。定型業務はAIに任せ、人は考えることや判断することに力を注ぎます。事業と組織が大きくなっても、一人ひとりが生み出す価値を高め続けられる組織を目指し、「AIとヒトで、日本一事業を伸ばせる集団になる」をビジョンに掲げています。 CAIOは、AIとヒトの役割分担を、全社の業務に落とし込む責任者です。 【募集背景】 組織が大きくなっても成果と質を保ち続けるには、全社の業務を、AIとデータ基盤を土台に動く形へ、根本から見直す必要があります。この見直しは、現場の業務を一つずつ理解して置き換えていく地道な取り組みであり、同時に、会社のあり方を左右する仕事です。ここで築く仕組みは、これから立ち上げる事業にも、M&Aでグループに加わる会社にも広がっていきます。この見直しを担う責任者を、経営直下に専任でお迎えしたいと考えています。 どの業務をエージェントに委ね、どこに人を残すかは、まだ決まっていません。これから定めていく段階であり、CAIOの考えが、会社の方針に大きく反映されます。エンジニアの採用や外部パートナーの活用を含め、体制づくりから担っていただきます。コードの保守や開発の進め方まで、CAIOが一人で抱える必要はありません。ご自身の得意な領域を軸に、採用するエンジニアや外部パートナーと役割を分けて進めます。当面は、ご自身で手を動かす場面も多くなります。 【現在のAI活用】 ・社内では、AIアプリケーション「ADDie」などが、すでに稼働しています。 【AIに対する、代表の考え方】 ・増員の前に、AIで置き換えられないかを考えます。人手を増やすのは、その確認をしたあとです。 ・AIに任せる仕事と、人が判断する仕事を分けます。定型は任せ、成果報酬の根拠になる数字や予算の判断は、人が最後に確認します。 ・AIの利用コストは、投資として管理します。人からAIに移った仕事量で、効果を追います。 ・AIの活用は、採用や評価にも反映していきます。 ・人を減らすためではなく、人が考えて判断する時間を増やすために、AIを使います。 【具体的な業務内容】 ■全社業務の棚卸しとエージェント化の設計 ・全社の各現場に入り、業務を棚卸しします。入稿やレポート取得のように手順を事前に定められる業務はワークフローとして実装し、原因の切り分けのように手順を定めにくい業務に限って、エージェントに委ねます。この線引きは、評価結果を見ながら見直していきます。 ・Meta、Google、Yahoo!、TikTok、LINEなどの媒体との連携も設計します。エージェントに許可する操作の範囲（参照のみか、更新まで許すか）を定め、媒体側の仕様変更や制限にも対応します。 ■評価と歯止めの設計 ・実際の配信結果をもとに評価データ（Eval）を構築し、エージェントの判断を継続的に評価します。生成クリエイティブの良否は、モデルによる採点だけで判断せず、A/Bテストなど実配信の結果で検証します。 ・あわせて、予算・入札の変更上限、人の承認を挟む範囲（Human-in-the-loop）、操作履歴と元に戻せる仕組みを設計します。 ■データ基盤と計測 ・BigQueryを中心にデータ基盤を整備し、指標の定義を一元化します。成果報酬の根拠となる成果の計測（サーバーサイド計測など）の設計も担います。 ■社内アプリ、運用、チームづくり、経営参画 ・広告運用アプリやクリエイティブ制作支援アプリなど、社内AIアプリケーションの開発を統括します。推論コストと応答速度の管理、内製か外部サービスの活用かの判断も担い、Claude CodeやCodexなどのAIコーディングエージェントを活用しながら、ご自身でも開発に携わっていただきます。 ・エージェントを本番環境で安定稼働させる運用体制を整え、エンジニアの採用や外部パートナーの活用も進めます。 ・取締役候補として経営会議に参加し、AI・技術への投資の優先順位を、経営とともに決めます。 ※社内導入の成果を、将来的にFDEコンサルティングとして外部に提供することも構想しています。 【入社後の目安】 ・入社3か月後には、現場に入って業務を棚卸しし、最初の1業務を、評価と歯止めを備えた状態で本番稼働させている。 ・入社1年後には、棚卸しした業務の多くが、ワークフローまたはエージェントに移行している。BigQueryのデータ基盤と指標定義が整い、広告運用アプリやクリエイティブ制作支援アプリが稼働して、評価データで品質を確認できている。 ※業務内容は、ご経験とご希望を踏まえて調整します。 【最後に】 全社の業務を、AIを前提に組み直す仕事です。ここでつくる仕組みが、AdOpsが2033年に売上300億円へ向かう歩みを支えます。自ら手を動かし、現場と同じ目線で対話できる方と、ともに歩みたいと考えています。 まずはカジュアル面談で、現場の実情と、あなたが描くAI前提の会社像について、代表と語り合いましょう。ご応募を心よりお待ちしています。

・エンジニアと協働して、AIを使ったプロダクトや業務の仕組みを本番環境で動かした経験（開発組織を率いた経験、プロダクトマネージャーとして何をつくるかを決めてきた経験の、どちらでも対象です） ・LLMやAIエージェントを業務やプロダクトに組み込み、評価と改善まで担った経験 ・現場に入り込んで業務を理解し、要件定義から実装、運用までを、エンジニアとともに進めた経験 ・技術の選択を、現場の成果から逆算して決められる方 ・自ら手を動かし、現場の担当者と同じ目線で対話できる方

・エンジニア組織を率い、コードレビューなどを通じて、複数人で保守できる開発体制をつくった経験 ・RAGやデータ基盤の構築経験 ・AIエージェントやLLMアプリケーションの評価基盤（Eval、LLM-as-a-judgeなど）、ガードレール、LLMOps（トレーシング、プロンプトとモデルのバージョン管理）の設計・運用経験 ・Claude Code、CodexなどのAIコーディングエージェントを活用した開発経験 ・広告・マーケティング領域のデータを扱った経験（広告媒体API、サーバーサイド計測、アトリビューション、増分効果の検証など） ・FDE（顧客の現場に入り込む技術職）の経験 ・事業責任者として、立ち上げからスケールまでを担った経験 ・広告代理店、AI企業、SaaS企業でのCTO・VPoE経験 ・事業会社でのDX・AI推進責任者の経験 ・M&Aで迎える会社の、技術・システムの統合（PMI）の経験 ・営業や広告の仕事を経てプロダクトマネジメントに進み、業務フローの構造化、ジャーニー設計、AIを用いたシステムの実装まで担ってきた方 ・エンタープライズの業務論理やセキュリティ基準への理解 ・創業期のスタートアップで、不確実な状況から事業を前進させた経験

・経歴の出発点は問いません。現場の業務を分解し、評価まで含めてAIで動く仕組みに落とし込める方 ・新しい手法を追うことより、現場に本当に必要かを見極め、採用するものと見送るものを判断できる方 ・導入で終わらせず、現場で使われ続けるところまで責任を持てる方 ・不確実性の高い環境でも、自ら優先順位を定めて動ける方 ・経営と現場の双方と、率直に議論できる方