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私たちは今、自社のプロダクト開発そのものをAI-nativeな仕組みへと再設計しようとしています。その中核を担うのが、AI Product Manager です。ブリングアウトのプロダクトを「AIが自律的に進化するプロダクト」へと変革し、そのプロセス自体を顧客が採用できる形にパッケージ化することが役割です。顧客の声、商談・CS情報、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データを LLM が継続的に統合・構造化し、プロダクトの改善機会を発見し、優先順位を提案し、開発チームがすぐに動ける要件へ落とし込むワークフローを設計・運用する責任者です。単に AI 機能を企画するのではなく、PM の仕事そのもの ── 「顧客の声をどう捉え、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発チームへ渡し、リリース後にどう学習するか」というプロダクト開発の OS を、AI で再発明する仕事です。① AI-nativeなプロダクト開発ワークフローの設計・運用 顧客の声、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データをもとに、LLM がプロダクト改善の機会を発見し、優先順位付けし、要件化するワークフローを設計・運用します。VoC、商談ログ、CS情報、開発要望、利用メトリクスの統合設計LLM による分類・要約・クラスタリング・優先度スコアリングの設計バックログトリアージ、ロードマップ更新、PRD ドラフト生成のワークフロー化PdM・Engineering・CS・Sales が継続的に使える運用プロセスへの落とし込み顧客インタビューや商談・CSから得られる一次情報を、プロダクト判断と開発実行に使える形へ変換します。顧客課題の抽出、構造化、パターン化開発チームが48時間以内に動き始められる粒度の PRD・Issue ドラフト作成問題定義、ユースケース、成功指標、受け入れ条件、制約、リスク、未決事項の整理顧客の言葉と、開発チームの要件言語をつなぐドキュメント設計AI が出す提案を、組織が信頼して意思決定に使える状態にします。優先順位付けの判断軸設計事業インパクト、顧客価値、開発工数、戦略整合性、リスクを踏まえた評価フレームの設計AI が生成する提案の説明可能性・再現性・レビュー観点の設計ロードマップレビュー、スプリント計画、仕様レビュー、リリース後レビューへの組み込みLLM や AI エージェントの出力を、プロダクト開発の実務で使える品質に高めます。PRD、Issue、優先度提案、要約、分類結果の Evaluation 設計AI 出力の品質基準、レビュー基準、Human-in-the-loop 設計誤分類、過剰要約、幻覚、重要要望の見落としを防ぐガードレール設計AI ワークフローの継続改善AI が生成するインサイトや優先度提案をもとに、プロダクトロードマップと開発投資判断を継続的にアップデートします。What-if 分析を用いたロードマップシナリオ設計CTO・Engineering との投資対効果レビュープロダクト改善テーマの言語化短期の開発優先度と中長期のプロダクト進化の接続■① PMの仕事そのものをAIで再定義できる 既存プロダクトの一機能を担当するPMではありません。顧客の声をどう集め、どう解釈し、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発へつなげるかという、プロダクト開発の中核プロセスそのものを AI で再設計する役割です。今後多くの企業で必要になる新しいテーマであり、職種としてもまだ世の中に完成形がない領域です。■② AIを実験ではなく、日々の開発プロセスに組み込める LLM や AI エージェントを、PoC やデモで終わらせるのではなく、実際のロードマップ判断、バックログ管理、要件定義、開発プロセスに組み込んでいきます。AI を「便利ツール」ではなく、会社のプロダクト開発の中枢に据える仕事です。■③ 顧客価値と開発生産性の両方にインパクトできる 顧客の声がより早く、より正確にプロダクトへ反映されることで顧客価値を高めます。同時に、PdM・Engineering・CS・Sales の連携を滑らかにし、開発チームが迷いなく動ける状態をつくることで、開発生産性にも直接インパクトできます。顧客満足・開発スピード・売上貢献のすべてに関わる、レバレッジの高い仕事です。■④ CTO直下で、開発組織全体の進化をリードできる 所属は開発組織、CTO 直下です。プロダクト戦略、AI 活用、開発プロセス、データ基盤、組織運営が交差する領域で、経営・開発・ビジネスの意思決定に近いところから変革をリードできます。Principal IC として、組織横断の仕組みづくりに専念できる環境です。■⑤ まだ世の中に完成形がない、新しい職種を創り出せる このポジションは、従来の PdM、Product Ops、AI 活用推進、業務設計、データ活用の要素が混ざった新しい役割です。すでに決まった型を運用する仕事ではなく、「AI 時代のプロダクト開発はこうあるべきだ」という型を自分で作る仕事です。

一次情報を精錬し、日本の経営モデルを刷新するこれまでの経営は、集計された数字と中継された報告をもとに判断されてきました。しかし成果を左右する分かれ目は、その奥にある一次情報の中にあります。ブリングアウトは、対話データから一次情報を抽出し構造化するAIプラットフォームと自社プロダクトを併せ持ち、そこから成果を動かすポイントを見極めて、顧客ごとのサービスや業務の型として実装し、組織に定着させます。仕事は戦略の立案にとどまりません。経営判断の質が変わる地点まで、現場の業務に手を入れて届けます。これまでも、日本を代表するエンタープライズ顧客とともに、業界のコアプロセスをAI Nativeに変える取り組みを進めてきました。経営と現場が同じ問いで動ける状態をつくり、会社の見方、判断、動き方を変える。その変化が一社の成果を生み、やがて他社から参照される新しい経営の型になる。私たちは、そうした企業を増やすことで日本企業全体の競争力を底上げしようとしています。事業は急成長のフェーズに入り、次の課題は資本戦略です。この成長を資本市場の言語に翻訳し、調達・上場・その先のガバナンスまでを設計する経営メンバーとして、CFOをお迎えします。CFOの役割当社にとって初めてのCFO招聘です。上場を見据えた財務体制の構築と、資本戦略の設計・実行に一貫して責任を持つポジションで、CEO直下で資金調達、上場準備、経営管理、M&Aの検討まで、会社のファイナンス全域を統括していただきます。日常のコーポレート業務はコーポレート責任者が率いるチームが担っており、まずは資本戦略と上場準備に集中できる分担です。将来的なコーポレート機能全体の統括は、ご経験と志向に応じて設計します。このポジションの面白さ① 資金調達を白紙から設計できる どこから調達するか、エクイティとデットの使い分け、どの規模とタイミングで上場するか、成長投資をどこまで踏み込むか。前例のない意思決定がすべてこれから始まります。財務組織と資金調達を設計すること自体がミッションになります。② カテゴリのない事業を資本市場の言語にする 対話データを経営の一次情報に変える当社の事業には、まだ確立された市場カテゴリがありません。しかもプラットフォームのリカーリング収益とプロフェッショナルサービスの収益が併存するハイブリッド型の損益構造で、これをどう指標化し、どう語るかに定石はありません。事業の面白さを投資家が正しく評価できるエクイティストーリーへ翻訳する仕事は、CFO自身の専門性が最も活きる領域になります。③ 経営チームと同じテーブルで意思決定する 取締役会、株主との対話、経営会議に最初から参画いただきます。コンサルティングファーム、投資銀行、事業会社の出身者が集まる経営チームと、財務の専門性で対等に議論できる環境です。④ AIネイティブな管理部門をつくれる 全社でClaude Codeを日常業務に使い、コーポレート業務の自動化にも着手しています。財務・経理の実務をAI前提で設計し直せるタイミングにあり、管理部門の生産性そのものを発明できます。このポジションで担う4つの仕事① 上場準備の設計と完遂主幹事証券・監査法人の選定と折衝開示体制・内部統制・社内規程の整備上場申請書類（Ⅰの部等）の作成統括上場時期・市場選択に関する経営への提言② 資金調達・資本政策・IRエクイティストーリーの構築と投資家への説明エクイティとデットの使い分け調達先の設計（VC・CVC・事業会社・金融機関など、資金以外の経営資源も含めた選定）資本政策・ストックオプション制度の設計既存株主との継続的な対話③ 経営管理の高度化事業計画・予実管理の体制構築と運用プラットフォームのリカーリング収益（ARR・NRRなど）とプロフェッショナルサービス収益が併存するハイブリッドモデルの、KPI体系と管理会計の設計経営会議への意思決定材料の提供採用計画・開発投資など部門横断の投資判断への財務目線の提供ガバナンス体制の構築（内部統制・内部監査・役員職務分掌と相互牽制など）④ M&A・資本業務提携成長戦略としてのM&A・提携の財務評価デューデリジェンス・交渉・PMIの主導処遇について経営幹部ポジションとして、ご経験に応じて個別に設計します。本ポジションは「CFO候補」としてお迎えし、入社時の役職と権限はご経験に応じて設計します。CFO就任を前提とした採用です。ここまで読んでくださりありがとうございます。会社の次の10年を左右する資本戦略を、同じテーブルで設計してくれる方とお会いできるのを楽しみにしています。

「Deployment Strategist」は、顧客の経営アジェンダを起点に、AI と自社プロダクトを組み合わせて業務を設計し直し、現場で経営判断が変わるところまでを一気通貫で実装する責任者です。マッキンゼー最速AP、アクセンチュア最速SMと共に、日本を代表するエンタープライズ企業の変革をお任せします。日々の業務では、最先端のデータ解析AIを活用して顧客の一次情報を自由自在に解析し、様々な業界・業種の経営課題を解くための新たなユースケースの開拓を担っていただきます。戦略提言に留まらず、見つけ出した経営示唆をプロダクトに埋め込むことで、顧客の意思決定を変革し続けます。Claude Code をはじめとする AIを使い倒し、戦略とプロダクトの両方を握って前に進める ― 経営視点 × 現場視点 × AI 実装力の三点を併せ持つ、市場で最も希少な人材を生むキャリアです。■紹介記事_コンサルファーム出身者 【戦略ファームBCGからの転職】“現場を動かす喜び”を、AIスタートアップで実装する。 生成AIは経営をどう変えるのか？ ＿ 元マッキンゼーが語る"対話データ"の可能性 “対話データ”が生成AIを活かす。元Accenture若手シニアマネージャーが選んだ会社を育てる手触り■① コンサルタントがAI時代に求められる経験を最速で得る ブリングアウトでは、経営戦略・現場変革・AI 実装の三領域を一人が近距離で・早期に・一気通貫で経験できる環境があります。コンサルタントがAI時代に求められる経験を、入社後すぐに束ねて回せる場所です。② トップファーム出身者の集うAIネイティブな環境で成長できる AI の進化が日に日に早まる中で、「最先端の AI に触れる時間が確保できていない」「組織の制約で思い切り使い倒せない」と焦りを感じているなら、ブリングアウトは最高の環境です。経営陣も現場もClaude Code を日常で叩き、現場メンバーが「こう使いたい」と言えば即反映される設計。AI を片手間ではなく本業として設計し続ける環境を、入った瞬間から享受できます。③ プロダクトを所有して、事業をスケールするオーナーシップを持てる Deployment Strategistは自らAI駆動でプロダクトを開発し、売上創出から事業化まで担います。プロジェクトで得られた知見を自社プロダクトに組み込み、次の顧客・次の業界へと広げていく挑戦が可能です。自分が手を動かした成果が自社プロダクトの進化に直結し、業界の構造変革へつながる手応えがあります。

Directorは、マッキンゼー、BCG、アクセンチュアなどコンサルファーム出身者を中心に構成される Deployment Strategist 部門をリードします。当部門では、最先端のデータ解析AIを活用して顧客の一次情報を自由自在に解析し、様々な業界・業種の経営課題を解くための新たなユースケースの開拓を担っています。戦略提言に留まらず、見つけ出した経営示唆をプロダクトに埋め込むことで、顧客の意思決定を変革し続けます。また、業界ごとの変革テーマを定義し、トップマネジメントとの関係を築き、戦略から実装まで一気通貫で事業を組み立てる責任者です。若手・中堅メンバーをリードし、エンジニアを含む各領域のプロフェッショナルと組んだ総力戦チームで顧客に成果を届け、そこから事業ポートフォリオを広げていく。コンサルティング・プロダクト・事業創造を一つの組織で握る役割です。個別顧客レベルで担う「経営視点 × 現場視点 × AI 実装力」の三点を束ねる経験を、業界 Practice として束ね直す立場でもあります。対話データ × AI を活用した新規変革テーマの構想業界別 Practice の立ち上げと、勝ちパターンのユースケース化事業ポートフォリオ戦略の立案大企業トップマネジメントとの関係構築経営アジェンダに基づく提案活動と意思決定リード戦略パートナーシップの設計DS（Deployment Strategist）チームを率いた受注案件のデリバリーPrompt Expert / Adaption Success / Engineer との連携による実装品質の担保経営層レビューと成果検証各ユースケースのサブプロダクト化・アライアンス形成メンバー育成・採用への関与再現性ある成長モデルと組織体制の構築■① 業界変革を「事業」として組み立てられる 1 社の経営課題を解くだけにとどまりません。業界ごとの変革テーマを自ら定義し、勝ちパターンをユースケース化し、業界 Practice として立ち上げる責任を持ちます。SUBARU、日本 M&A センター、パソナなど、すでに各業界をリードする企業との取り組みが進んでおり、その先にある業界横展開とプロダクト化を、自らの手で形にしていけます。② 自分の冠で Practice を立ち上げ、1 社の経営判断に深く関わる ファームの Partner トラックでは得づらい、1 社の経営判断に対する継続的・深い関与ができる環境です。「製造業向け一次情報経営」「AI ネイティブ営業組織変革」「金融機関向けリスク発見」など、自分の冠を持った Practice を Bring Out 内で立ち上げ、長く深く育てていけます。■③ チームと組織を、自ら作っていける MBB / Big4 / 戦略コン・業務コン・AI/DX コンサル出身の DS 陣をリードしつつ、業界 Practice や機能領域の組織立ち上げを担います。DS × Prompt Expert × Adaption Success × Engineer の 4 職種総力戦のチームを設計し、再現性ある成長モデルを構築する仕事です。■④ IPO を射程に入れたフェーズで、経営の中核に立てる 事業上昇カーブそのものに自分の責任で乗れる、経済的アップサイド。給与＋ストックオプションの設計で、長期のアップサイドにも参加していけます。

Enterprise Salesは、エンタープライズ顧客の経営層・事業責任者と深く向き合い、「一次情報経営」という新しい市場の旗手としてアジェンダを切り開く役割を担います。経営層との対話から事業課題を引き出し、自社プロダクトと実装パッケージを提案・受注、顧客の事業変革のパートナーとして深く並走します。また、顧客の事業戦略の中で、ブリングアウトの価値が代替不可能な位置を占め続ける状態を作る役割です。新規アカウントでは、価値の輪郭がこれから具体化していく段階から顧客に入り込み、契約として検討できるテーマへと共に形にしていきます。既存アカウントでは、一度の成果で終わらせず、顧客の戦略実行の中で活かされる位置を共に合意し、業務の中で自然に活きる状態を作っていきます。受注は通過点であり、ブリングアウトが顧客の戦略に欠かせない存在となるまでの設計と判断を担うのが、この役割の核です。価値の輪郭をこれから形にしていく段階の対話まだ言葉になりきっていない関心を拾い、検討テーマとして立ち上げる契約として議論できる形まで価値を共に磨き、Deployment Strategist チームへ繋ぐ顧客の事業戦略における自社の位置づけの確認と、共に進める方向の合意顧客の戦略実行の中で活かされる位置を共に合意していく業務の中で自然に活きる状態への接続顧客のあるべき姿の言語化と、共有資料化拡張シナリオの合意形成顧客側キーパーソンとの長期リレーション構築価値設計プロセスの言語化・標準化Deployment Strategist チームとの密な連携次のフェーズへ進めるか・一旦立ち止まるかの判断軸を組織に蓄積

AI時代のエンジニアリングを再定義する ─ Bring Out では、対話解析AI SaaS の実装を通じて、企業の意思決定と組織変革をコードで加速させるForward Deployed Engineer (FDE) を募集しています。FDE は単なる導入支援ではありません。 顧客企業の経営課題をテクノロジーで分解し、LLM・対話データ・業務フローを融合させたエンタープライズ級AIアーキテクチャを設計・実装します。 その成果を SaaS プロダクトチームに還元し、プロダクトの進化サイクルを先導します。当社のミッションは「対話をデータ化して経営を変革する」。 営業・製造・人材・IRなど対話中心の業務を変革するプロダクトを提供中です。 FDE のミッションは、生成AIを「経営変革の武器」として実装し、AI Transformation を現実に変えること。 マッキンゼー、BCG、AWS など魅力あふれるメンバーと共に、生成AI時代の産業変革を支えるエンジニアリングをリードしませんか。・Bring Out の対話解析AIを、顧客のシステム基盤（CRM / SFA / 音声解析 / ERPなど）に統合・API設計・連携、LLM・RAG・音声認識などの要素を組み合わせた新ユースケースのアーキテクチャ設計・複雑な非構造データを処理する解析パイプラインの最適化・汎化設計・クライアント課題をもとにした高速PoC〜MVP開発・OpenAI / Anthropic / Vertex AI など各種モデルを用いたLLM統合・パフォーマンス検証・新しい対話解析ユースケースの技術検証・再利用可能な仕組み化・BizDev・AI・Backend チームと協働し、現場実装の知見を設計原則に昇華・技術的リスクを特定し、再現性ある開発プロセスを設計・技術標準化・共通モジュール化を推進し、プロダクトのスケーラビリティを向上

Full Cycle Engineer は、顧客価値の創出を最初から最後まで担います。単に要件を実装するのではなく、顧客課題を発見し仮説を立てソリューションを設計しAIを活用して開発し本番へ届け効果を測定し継続的に改善するというプロダクト開発の全サイクルをリードします。ただし、すべてを一人で抱えるわけではありません。Product Manager や Subject Matter Expert、ビジネスチームと協働し、フェーズごとに主担当を持ちながら、成果にオーナーシップを発揮します。アイデアから顧客価値の創出まで、一つの取り組みをオーナーとして推進します。例えば、顧客課題の発見仮説検証プロダクト体験の設計AIを活用した開発本番リリースKPIの計測継続的な改善AIを前提とした新しい開発プロセスの構築などに携わります。チケットを担当するのではなく、成果に責任を持つ仕事です。顧客業務やワークフローを理解する顧客・社内メンバーへのヒアリング解くべき課題を見極める仮説を素早く検証する曖昧な課題を具体的なソリューションへ落とし込むProduct Manager や Subject Matter Expert と協働するユーザー体験を設計する短期的な成果と長期的な保守性を両立するAIを前提とした開発スタイルを実践するAIを活用した開発プロセスを改善する新しいAI技術を検証・導入する社内の生産性を高めるツールや仕組みを構築するアーキテクチャ設計本番品質の実装可用性・セキュリティ・運用性の担保本番運用と継続改善プロジェクト全体をリードする技術・プロダクト両面で意思決定するリリース後の効果を測定するデータをもとに改善を続ける技術水準を引き上げるチームメンバーを支援・育成する開発プロセスを改善する技術的な意思決定をリードする■製品紹介 対話データ解析 AI SaaS「Bring Out」を開発しています。ブラックボックス化されやすい対話データ（商談・社内会議・サービス現場で交わされる会話）を分析し、重要情報を抽出することで、導入企業や働く人々の生産性向上に貢献します。すでに IT・人材・M&A・不動産・製造・医療など様々な業界で活用され、営業・商品開発・R&D・ファイナンス・人事など幅広い職種で使われています。現在は主にエンタープライズ企業向けに提供しており、高い機密性・可用性・柔軟なデータ連携が求められます。■このポジションの特徴 ■技術環境バックエンド：Node.js、TypeScript、Python、GraphQLデータストア：PostgreSQL、AWS S3、DynamoDBインフラ：AWS、Terraform、Docker、CircleCIAI 活用：AI コーディングツール（GitHub Copilot 等）、LangChain / CrewAI / AutoGen、OpenAI・Anthropic 等の LLM、RAG■評価指標 私たちは、アウトプットではなくアウトカムを評価します。例えば、顧客への価値ビジネスへのインパクトプロダクト品質デリバリースピードチーム全体へのレバレッジAI活用による改善チームへの貢献などを総合的に評価します。■入社後30日 まずはBring Outを理解する期間です。期待することプロダクトと事業を理解するシステム構成・アーキテクチャを理解するAI Firstな開発スタイルを習得する顧客やユースケースを理解する初めての本番リリースを経験する設計レビューや議論に参加する■入社後60日 少しずつオーナーシップを持ち始めます。期待すること中規模機能を主体的にリードする技術的な設計判断を行うプロダクト企画に参加する開発プロセスを一つ改善するコードレビューを通じてチームへ貢献する■入社後90日 Bring OutのFull Cycle Engineerとして自立することを期待します。期待すること顧客課題の発見からリリースまでを自ら推進できる顧客との対話を通じて課題を定義できるプロダクトの方向性について提案できるAIを活用した開発を主体的に実践できる顧客・事業へのインパクトを生み出せる開発プロセスそのものを改善できる■キャリアパス Full Cycle Engineerはゴールではありません。経験や志向に応じて、Principal EngineerTechnical LeadProduct LeadSolution ArchitectForward Deployed EngineerEngineering Manager新規事業・新規プロダクト責任者など、多様なキャリアへ広がります。技術領域ではなく、「どれだけ大きな課題を解決できるか」がキャリアを決めます。■Bring Outで働く理由 ソフトウェア開発は、インターネットの登場以来最大の転換期を迎えています。多くの企業は、「AIでエンジニアの開発効率をどう上げるか」を考えています。一方、Bring Outが考えているのは、「AI時代において、ソフトウェア開発そのものはどうあるべきか」という問いです。もしあなたが、AIを使ってコードを書く「だけ」ではなく、AI時代の新しい開発スタイルそのものを創りたい。そう考えているのであれば、ぜひ一度お話ししましょう

Bring Out の開発組織では、ビジネスの急伸に合わせ、AI-firstかつデータドリブンな開発モデルを構築中です。感覚や属人性に依存せず、Four Keys（デプロイ頻度・変更リードタイム・障害率・復旧時間） に代表される定量指標を基盤にPDCAを回します。TPMはその中心に立ち、「約束を守る開発組織」を実現するために、次のミッションをリードします。・プロダクトリリースの工程・リスク・進行を可視化し、確実なDeliveryを実現する・チーム・外部パートナー・海外拠点を横断して、リリースリスクを最小化する・データに基づく改善とAIツール活用を通じて、開発スピードと品質を両立させる・Product Manager と連携し、ロードマップを実行計画（マイルストーン・スプリント）へ落とし込む・ETA（Estimated Time of Arrival）・依存関係・リスクを管理し、Notion・Slack・GitHubを通じてチームと共有・開発進捗・品質・リリースリスクをモニタリングし、定例会議・レビューを運営・外部システムAPI（Salesforce・HubSpotなど）連携案件の技術窓口を担当・外部開発会社・海外拠点の生産性・品質を定量的にモニタリング・Four Keysなどを用いたPDCAサイクルの運用と改善・Slack・Notionを活用した開発プロセスの標準化・ドキュメント整備

私たちは、企業に眠る非構造データ──中でも重要性の高い「対話データ」を自然言語処理技術（LLM）で解析し、企業固有の“思考データ”として生成AIに学習させることで、経営の意思決定に活かす仕組みを提供しています。企業が保有するデータの約9割を占める非構造データには、経営の判断軸や現場の知恵、顧客の声といった“数値化できない知”が眠っています。これまで扱いづらかったこれらのデータを体系的に理解し、経営に活用できる時代が到来しました。私たちはこの変化を“データ経営の新たなフロンティア”と捉え、非構造データから洞察を導き出し、トップマネジメントと共に変革シナリオを設計・実行するコンサルティング事業を展開しています。本ポジション（シニアソリューションアーキテクト）は、エンタープライズ企業向けにSaaSをカスタマイズし提供する個別ソリューション構築をリードするリーダーです。クライアント特有の要件に応じた開発を、一気通貫で設計から実装まで推進していただきます。・クライアントとの折衝における技術面での要件議論をリード・プリセールス段階での技術検討・PoC設計（営業・コンサルタントとの協働）・要件定義〜基本設計〜実装・検証〜リリースまでの技術統括・プロジェクト全体の進行管理・課題解決・リスクマネジメント・外部ベンダー／フリーランスの選定、契約、進捗・品質管理・設計・実装レビューを通じた品質担保・運用・保守体制の構築およびモニタリング設計※案件規模は数人月〜半年程度、最大5名規模のPoC／中規模開発が中心です。