▍募集背景 HEROZは将棋AIで世界を驚かせた技術者集団で、東証スタンダード上場企業です。 BtoB SaaS事業のHEROZ ASKは、累計430社・ARR2億円を突破し、2026年4月に貢献利益ベースでの単月黒字化を達成しました。 プロダクトは使われ続けています。解約率も低い。 ただ、カスタマーサクセスという機能がまだほとんど存在しません。 オンボーディングのフローも、ヘルススコアも、KPIも、これから作ります。 完成されたCSを運用するキャリアは、選ぼうと思えば選べます。 ただ、CSの型を自分が作ったという経験は、そういう場所では積めません。 ▍HEROZ ASKとは 社内に眠るデータを現場で使える知識に変える、様々な産業に対応できるAIアシスタントサービスです。文書・音声・業務システムのデータを横断的に探索・要約・翻訳し、現場担当者の判断を即座にサポートします。 Microsoft CopilotはOffice環境を前提にした汎用AIです。 HEROZ ASKが入り込もうとしているのは、音声や専門文書が散在するレガシー産業の現場です。汎用AIでは対応しきれない領域に、業界固有の知識ごと入り込んでいくのがHEROZ ASKのやり方です。 今一番使われているのは建設・不動産系で全体の3〜4割。 中堅ゼネコンや設備工事会社で、現場監督や施工管理担当が図面・仕様書・過去の施工記録を横断検索するという使い方が定着しています。ベテランの暗黙知を若手が引き出せるようになる、という文脈です。次いで製造・金融がそれぞれ1〜2割。エンタープライズはこれからというフェーズです。 技術面では、非構造化データの構造化と将棋AIで培った機械学習のノウハウが下地にあります。現在はMCP連携によるAIエージェント機能の開発も進んでいます。 ▍顧客の成功を、本当に支援できる環境か プロダクトは使われています。ただ、使いこなせているかどうかは別の話です。 そこに関われるのが、このポジションです。 中堅ゼネコンでは、現場監督が図面・仕様書・過去の施工記録を横断検索できるようになったことで、ベテランしか答えられなかった質問に若手が自分で答えられるようになりました。「ベテランの暗黙知が、組織の知識になった」という瞬間です。この変化を最も近くで見て、引き出せるのがCSです。 大手製造・専門商社では、内製AIが形骸化していた状態から入り、スモールスタートで現場にフィットする専用ボットを作ると「あ、これは使える」が口コミで広がり、数百名規模の全社インフラへ急成長しました。「内製で失敗した」顧客はAIの価値を理解しています。失敗の痛みも知っている。あとは正解を持って伴走するだけです。 「導入して終わりじゃなく、経営層に社内でどれだけAIが使われているかを可視化できる。推進担当として、これほど助かるものはなかった」 「HEROZのエンジニアに直接相談しながら進められる安心感は他のツールにはない」 「ポッと出のツールじゃない。将棋AIからの歴史に、ここなら任せられると思えた」 顧客が求めているのは、ツールではなく伴走者です。 導入して終わりではなく、使いこなせるようになるまで責任を持てる人間が、今一番必要とされています。 ▍管掌役員・久保からのメッセージ 今のCS組織は、整備の余地が大きく残っています。 オンボーディングのフローも、ヘルススコアの定義も、顧客との関係をどう深めていくかの型も、まだありません。ここを自分たちで作れると思える人には、これ以上ない環境です。 プロダクトは使われ始めています。顧客が本当に使いこなせているかどうかを、誰よりも近くで見て、引き上げていく役割が今一番必要です。 CSに閉じなくていいと思っています。 顧客の課題がプロダクトで解けないなら受託開発チームを巻き込めばいい。 営業との連携が必要なら動けばいい。 事業に必要なことを自分事として動ける人であれば、役割の幅は自分で広げていけます。 ARR100億円への最大のボトルネックは何か。正直に言います。 「目の前にある業界特化の勝ちパターンを、再現性をもって仕組みにしきれていないこと」です。個社の成功事例はあります。でもそれを「製造ならこのボット、この提案、このROI試算」という形で、誰でも再現できる仕組みにする作業が、まだ道半ばです。 CSがその仕組みを作る主役になれる。 そういうポジションです。 求めているのは、顧客の成功に本気で向き合える人です。 サポートで終わらせず、顧客が成果を出すところまで責任を持てる人。 そしてその過程で得た知見を、仕組みとしてチームに残せる人。 一緒に創り上げる仲間を募集します。 ▍チームについて 現在ASKはマーケ、FS、CS、PdM、エンジニアで構成された少数精鋭チームです。 入社後の直属上司は執行役員・久保になります。東証スタンダード上場企業の安定した財務基盤のもと、CSの原型を自分の手で作るという経験が積める環境です。 ▍このポジションで働くということ 世界一の将棋AIを開発したエンジニアが社内にいます。 顧客から技術的な質問を受けた時、社内のエンジニアに直接確認できるという環境は、CSとして顧客の信頼を作る上で大きな武器になります。 AI業界が未経験でも、技術の裏付けがある状態で顧客の前に立てます。 自社プロダクトを中心に様々なAIツールを活用して効率よく働くスキルが自然と身につく環境です。 ▍具体的な業務内容 ・顧客成功の設計と実行 オンボーディングから活用支援・継続・拡張まで一貫して担います。顧客の既存業務フローに深く入り込み、AIの活用定着を推進します。大手・エンタープライズ企業を含む顧客への提案・課題解決も担います。 ・SaaSの枠を超えた課題解決 HEROZ ASKで解決しきれない顧客課題に対して、受託開発部門と連携しオーダーメイドのソリューションを提案・推進します。SaaSと受託開発、両方の引き出しを持つ担当者として顧客の幅広いニーズに対応します。 ・CS機能のゼロイチ構築 オンボーディングフロー・ヘルススコア・KPI設計をゼロから構築します。AI・自動化ツールを活用したCS業務の効率化・仕組み化も担います。営業・開発との情報連携とフィードバックループの構築、現場で得た顧客の声をプロダクト改善に反映することまで含みます。 ▍入社後のミッション ・1〜3ヶ月：顧客を知る 既存顧客のオンボーディング・活用支援に合流します。 顧客がどこでつまずいているか、何があれば使いこなせるかを一次情報として自分の目で確認することが最初のミッションです。現場観察から「業務シナリオ別の価値仮説」を作成し、次のフェーズへの土台を作ります。 ・3〜6ヶ月：業界で勝ち筋を作り、他業界へのアセットに昇華 重点業界を1つ特定し、ユースケース・成功指標・導入条件を実証します。 確立した勝ち筋を他業界へ転用できる「汎用ユースケース・証跡・提案ストーリー」に昇華させることがこのフェーズのゴールです。1業界で作った型が、次の業界を攻略するアセットになります。 ・6ヶ月以降：難度アップ エンタープライズ顧客への深耕支援を推進します。 複数部門のアダプション・QBR運用・拡張提案を担いながら、受託開発部門と連携したソリューション型CS（要件定義〜本番運用の橋渡し）を推進します。CSチームのリードとして人材育成・運用・品質管理を担いながら、AIを活用したテックタッチなCS体制の構築まで視野に入ります。 ▍このポジションで得られること CSのフローも、ヘルススコアも、KPIも、自分が最初に設計した人間になれます。 完成されたCSを運用した経験はどこでも積めますが、ゼロから設計した経験は積める場所が限られています。 加えて、SaaSの標準提案と受託開発を組み合わせた顧客対応を両方担える経験は、次のキャリアで使えます。AIプロダクトの最前線で、顧客の業務に深く入り込む経験が残ります。

・法人営業経験3年以上、またはカスタマーサクセス経験2年以上 ・顧客折衝・社内調整を自走できること ・仕組みがない環境で、自ら構造を作りながら成果を出した経験

・IS・FS・CSまで一気通貫で担った経験 ・CS組織の立ち上げ・オンボーディングフロー設計経験 ・SQL・RPA・生成AI等を活用した業務効率化・自動化の経験 ・エンタープライズ企業への導入支援・折衝経験 ・建設・製造・金融業界への深い知見

・完成されたCSを運用するより、CSの型を自分で作りたい方 ・顧客の業務フローに深く入り込んで、使いこなさせるところまで責任を持てる方 ・AI・自動化ツールを業務に積極的に取り入れて仕組み化できる方 ・CS業務に閉じず、営業・開発と連携しながら顧客課題を解きたい方 ※こういう方は合わない可能性が高いです ・完成されたCSフレームワークを運用することに特化してきた方 ・CS業務の範囲外は対応しないというスタンスの方 ・曖昧な環境を整備されていないと感じてしまう方 ・顧客対応をサポートで完結させてしまう方