① Hacobuについて──データの力で、日本の「物流領域」を変革する

Hacobuは「運ぶを最適化する」をミッションに、「最後の暗黒大陸」とも表現される日本の重要インフラである物流をプロダクトの力で変革している会社です。

私たちはあえて「物流業界」ではなく、「物流領域」という言葉を使います。運送会社だけを対象にした会社ではないからです。荷主となる製造・小売・流通・卸、そして倉庫や物流事業者まで、「運ぶ」に関わるすべてのプレイヤーが私たちのお客様であり、主戦場は大手エンタープライズ企業の経営変革です。

向き合う市場は54兆円規模。それほどの巨大市場でありながら、大手企業の現場にもいまだアナログな手法が多く残ります。顧客の経営層と対話し、現場に足を運び、泥臭く課題をほどく。その介在があって初めて、巨大産業の構造が動きます。

事業は現場改善で終わりません。物流DXプロダクト「MOVO」による現場最適から、全社の物流改革（全社最適）、蓄積データを企業間で活用した共同輸配送など（社会最適）へ繋がります。

国策「バーティカルAI」の中心で

いま国は、特定の産業に特化した「バーティカルAI」を戦略投資分野に掲げています。指定された十数分野のひとつが、物流です。Hacobuは、この物流領域のバーティカルAIに最も近いプレイヤーだと自負しています。

ただし、私たちは単一の業界に閉じたバーティカルではありません。「MOVO」は製造・小売・流通・物流と複数の業界（マルチバーティカル）で使われ、荷主・運送会社・拠点をつないでいます。だからこそ、ホリゾンタルのように広く社会全体の物流課題に向き合いながら、バーティカルのように深く、顧客一社一社の経営課題にまで踏み込んで解決できる。この広さと深さの両立が、Hacobuの戦い方です。

AI時代に強い事業構造

AI時代にも残る強さとは、AI機能そのものではなく、その下にある参入障壁（MOAT）——ネットワーク効果と独自データです。国内シェアNo.1のトラック予約受付サービス「MOVO Berth」をはじめとする「MOVO」は、荷主・運送会社・拠点がつながるほど便利になり、日本最大級の物流データ（導入企業1,100社超／利用事業所数4万7,000カ所超（2026年8月末時点）／ドライバーID累計発行数80万超／継続利用率99.8%）がたまり続けています。AIエージェントが賢くなればなるほど、良質な物流データを持つプレイヤーの価値は相対的に上がる——データ蓄積基盤としてのMOVOは、AI時代にむしろ強みが増す構造です。

この土台の上に、帳票を読む「MOVO Adapter」、データを言葉で分析できる「データ分析エージェント」、需要を予測し輸送を平準化する「MOVO PSI」などをリリースし、目の前の課題解決と中長期的なデータ基盤の強化を両立しています。2026年9月には、会社ごとに異なるシステムやデータをAIが会社の壁を越えて理解するための物流AI基盤「Hacobu X」を発表。Data-Driven LogisticsをAI-Driven Logisticsへと進化させていきます。

組織もAIネイティブです。全社員にClaude・Gemini・Notion AIなどのアカウントを付与し、商談準備やリサーチ、資料作成などはAIで効率化。生まれた時間を、人にしかできない付加価値の高い仕事に充てる"Powered by AI"の環境です。

AI活用についてnote記事
週35時間を消した。営業マネージャーの仕事を片っ端からAIに渡してみた

物流AI基盤「Hacobu X」について
Hacobu、物流AI基盤「Hacobu X」を発表～「運ぶ」を最適化する、物流AIインフラカンパニーへ

② プラットフォーム事業本部について

プラットフォーム事業本部は、全従業員の約半数が所属するHacobu最大の本部であり、MOVOプロダクト群を軸に事業成長を最前線で牽引するビジネス組織です。

「現場最適→全社最適→社会最適」の変革を、顧客一社一社の現場から実際に起こしていくのがこの本部の役割です。エンタープライズの大手荷主に対してMOVOを「売り・定着させ・広げる」——業界No.1のプラットフォームとして、誰も歩んでいない「1周目」を切り拓く、最難解に全員で挑む組織です。

プラットフォーム事業本部を率いるのは、執行役員 CPOの岡 幸四郎。コンサルティングファームを経て2017年にHacobuへ入社し、プロダクト責任者を経て、創業COOから最年少でMOVO事業を託されました。現場と経営の両方を知るリーダーのもと、若手にも大きな裁量が任される組織です。

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③ 募集ポジション：PdM（プロダクトマネージャー）

募集背景・ミッション

国内シェアNo.1の「MOVO Berth」をはじめとする主力プロダクトの拡大に加え、新規プロダクトの企画・立ち上げも次々に進んでいます。2026年9月には「MOVO Contract」「MOVO Billing」の提供を開始し、物流AI基盤「Hacobu X」を発表しました。AIの進展によって物流のあり方そのものが変わろうとしている今、「AIが前提になったとき、物流の業務はどうあるべきか」を描き、プロダクトとして形にしていく仕事は増え続けています。この挑戦をさらに加速させるための増員募集です。

ミッションは、担当領域の責任者として、課題の発見からプロダクトの成長までを一気通貫で担うこと。AIを前提に物流の業務を再設計し、プロダクトとして形にして、成長させるところまでが役割です。担当は、入社時期やご経験・ご志向に応じて決定します。

• 新規プロダクト：会社として描いている事業仮説の検証から始め、立ち上げと成長を担う（例：自動運転トラックの普及を見据えた、物流拠点の管理サービス）
• 既存プロダクト：1,100社超の顧客基盤を土台に、AIによる次の進化を担う（例：AI同士が予約・受発注を行う世界を前提とした、仕組みづくり）

この職種が向き合う課題と介在価値

物流は、AIを「機能として載せる」だけでは変わりません。トラック、倉庫、ドライバー、荷主、運送会社——物理的な制約と多くのステークホルダーが絡み合う現実の世界に、AIをどう組み込めば業務が本当に変わるのか。そこに「AI×物流」ならではの難しさと面白さがあります。

求められるのは、顧客の業務とビジネスインパクトを理解したうえで、「それを実現するには裏側でどんな仕組みが必要か」——ユーザーの操作でどんなリクエストが飛び、どう処理されるのか——まで想像しながら、プロダクトを設計できることです。そして、AIを使いこなし、構想を描くところから具体に落とし込むところまで、自ら手を動かして進める。ビジネスと開発の間を自ら横断し、プロダクトの成果に最後まで責任を持つことが、このポジションの介在価値です。

コア責任

1. 課題の発見と構想
   商談や物流現場への訪問を通じて、自ら一次情報を取りに行きます。そこで掴んだ課題の広がりとインパクトを、ドメインに精通したメンバーや他の顧客への確認を通じて見極め、AI前提で業務の「あるべき姿」を描いて、プロダクトビジョン・ロードマップに落とし込みます。
2. 検証と具体化
   プロトタイプを自らつくって顧客にぶつけ、事業仮説と価値を確かめながら、構想を仕様へと具体化します。
3. 開発の推進とプロダクトの成長
   プロダクトの成長に責任を持ち、何をつくり何をつくらないかの優先順位を決めます。エンジニア・デザイナーと互いの領域に踏み込み合いながら開発を進め、セールス・CSとも連携してプロダクトを事業として伸ばします。

このポジションの魅力

• 課題の発見からプロダクトの成長までをまるっと任される、1プロダクト1PdMを基本とした大きな裁量
• 「AI×物流」という、まだ誰も答えを持っていない領域で、自動運転やAIエージェントが前提になる未来の物流を構想から実装まで持っていける経験
• AIプロダクトを「つくる」だけでなく、自身もAIを「使い倒す」——AIコーディングツールで動くプロトタイプをつくり、商談の翌週には顧客に触ってもらう"Powered by AI"なPdM

PdMについてnote記事
物流の未来を、AIで“運ぶ”。COOとPdMが語るHacobuの挑戦
コンサルからPdMへ──未経験から挑んだ物流DXの現場とプロダクト開発のリアル
仕組みで社会をデザインしたい。そのフィールドとして物流を選んだ理由

（変更の範囲：会社の定める業務）

以下のすべてをお持ちの方

• 顧客・ユーザーと直接向き合い、課題の把握や提案・調整を行ったご経験
• エンジニアをはじめ職種の異なるメンバーと協働し、要件定義・仕様設計から開発までを主体的に進めたご経験
• 業務・個人を問わず、生成AIを活用して、プロトタイプやツールなどを自らつくったご経験

※PdMのご経験は問いません

• 自ら立てた仮説をもとに、事業やプロダクトの数字を動かしたご経験
• 自分でつくったものが、実際に顧客やチームに使われたご経験
• 担当や職種の範囲を超えて、自ら課題を見つけて解決まで持っていったご経験
• 新規プロダクト・新規事業の立ち上げのご経験

• 提言や計画で終わらず、自分でプロダクト・事業をつくり、成果が出るところまでやり切りたい方
• 大きな組織の一機能ではなく、プロダクトに対して丸ごとオーナーシップを持ちたい方
• 現場に足を運び、物理的な制約とステークホルダーが複雑に絡み合う物流という領域を、面白がれる方
• 職種の違うメンバーを巻き込み、チームで成果を出すことを楽しめる方
• Hacobuのミッション「運ぶを最適化する」に共感いただける方