■募集背景

HEROZでは、昨今の生成AIやAIエージェントの急速な進化を背景に、AIを既存業務へ導入するだけではなく、業務プロセスや意思決定、人とAIの役割そのものを再設計するAX（AI Transformation）への取り組みを強化しています。

現在、国内大手エンタープライズ企業との戦略的な協業のもと、個別のPoCやシステム導入にとどまらない、全社規模のAXを推進しています。対象となる業務について、経営・業務課題の構造化から、AI前提のBPR、AI・データを活用した仕組みの実装、効果検証、現場定着までを一貫して進めるとともに、そこで得られた知見や仕組みを標準化し、横展開できる資産として蓄積していきます。

また顧客企業内のAXと並行して、そこで得られた業務・AI・データ・技術上の成果を活用した新たなサービス・プロダクトの共同開発も進めていく構想があります。顧客企業内で得た成果を外部市場へ展開し、市場から得た知見を再びAXへ還元することで、企業変革と事業創出を継続的に循環させることを目指しています。

こうした取り組みを今後さらに拡大していくため、HEROZとしてAI前提の業務変革を構想から実装・定着までリードできる人材を、中核的な組織能力として強化したいと考えています。本ポジションは、その中核となる顧客企業内のAX推進を担う募集です。

■このポジションで実現したいこと

目指しているのは、AIを既存業務に追加するだけのDXではありません。クライアントの業務や意思決定プロセスそのものをAI前提で再設計し、実際の業務成果と利用定着までつなげるAXです。

そのためビジネスマネージャー（BM）には、担当するAXテーマにおいて、主に次の3つの成果を実現していただきます。

1. AI前提の業務変革を実現する
   現状の業務プロセスや判断構造を整理し、人・AI・既存システムの役割を再設計する。時間やコスト、品質・意思決定等の改善を、測定可能な業務成果として実現するところまでをリードします。

2. 新しい業務を現場に定着させる
   PoCやシステム導入をゴールとせず、利用者への展開、業務ルールや手順の整備、効果検証、運用改善までを進める。AIが一時的なツールではなく、日常業務の一部として継続利用され、クライアント自身が運用・改善を続けられる状態を目指します。

3. 得られた知見を再利用可能な資産として残す
   個別テーマで得られた業務設計、AI活用方法、評価方法、運用ノウハウ等を標準化し、他部門や他テーマでも利用できる形へ整理する。個別プロジェクトの成果を一過性のものにせず、次の変革を速く・確実に進めるための組織的な資産へ変えていきます。

複数テーマのデリバリーや後続テーマの立ち上げ、テーマ間の横展開・標準化までをリードいただくことを想定しており、体制の拡大にあわせて、テーマ全体の進捗・KPI・課題を統合的に管理する役割も期待しています。

■仕事内容

経営・業務課題の構造化

クライアント企業の事業部・業務部門責任者と対話し、表面的な要望だけでなく、業務プロセス、判断構造、ボトルネック、データ・システム上の制約まで掘り下げ、変革対象と期待成果を具体化します。

As-Is／To-Be業務設計

現状の業務フローと判断基準を可視化し、AI前提の改革後の業務フロー（To-Be）を設計します。

人・AI・既存システムの役割分担設計

生成AIやAIエージェントを前提として、人・AI・既存システムがどのように協働するべきかを再設計します。具体的には、承認、例外処理、Human-in-the-Loopを含め、実際に運用可能な業務プロセスへ落とし込みます。

業務要求とAI・データ・システム要件の接続

To-Be業務を実現するために必要なAI機能、データ・ナレッジ、システム連携、品質、権限、運用上の要件を整理し、AI・データエンジニアと協働して実装可能な要件へ具体化します。

PoC／MVPの設計・推進

「何ができれば業務価値があるのか」「何を検証すれば次の判断ができるのか」を定義し、検証範囲・評価指標・合格条件を設計します。エンジニアと短いサイクルで検証・評価・改善を回し、業務価値と実現可能性の両面から次フェーズへの投資判断につなげます。

導入ロードマップの策定と実行

設計した変革を段階的に導入するロードマップを描き、関係部門を巻き込みながら実際に現場へ導入します。

効果検証と定着化

導入後の業務成果・AI品質を測定・検証し、業務ルールや手順、教材を整備することで、クライアント側の担当者が自ら教育・改善を継続できる体制を構築します。

ステークホルダーとの合意形成・意思決定支援

クライアントの事業部長・部門長をはじめ、業務・システム・管理部門等のステークホルダーと、何を変えるべきか、どこまでAIに担わせるべきか、どのリスクをどう管理するかを議論し、合意形成をリードします。あわせて、担当テーマの成果・KPI・課題・リスク・必要投資・次フェーズ案を整理し、上位の意思決定に必要な材料を提供します。

■このポジションの魅力

AI前提の業務変革を、構想だけでなく実装・定着までリードできる

構想策定やPoCで終わらせず、要件化・実装・効果検証・定着までを一貫してリードします。業務成果が実際に動き出すところまで責任を持てるポジションです。

戦略顧客に深く入り込み、複雑な業務変革を当事者として推進できる

複数部門・複数のステークホルダーが絡む全社規模の変革に、実行まで伴走する推進の当事者として関わります。

個別プロジェクトの成果を、次の変革や事業につながる資産へ変えられる

担当テーマで確立した業務設計・AI活用の型が、他テーマへの横展開や、将来の共同サービス開発の起点になっていきます。

経営・事業責任者と直接議論し、変革の方向性を形づくれる

決められた要件を遂行するのではなく、何を変えるべきか、どこまでAIに任せるべきかといった上流の論点から合意形成をリードできます。

急速に進化するAI技術を、実際の業務テーマで試しながら取り込める

新しい生成AI技術やAIエージェント、データ・検索技術等について、単に技術を触るだけではなく、担当する業務テーマに近いユースケースで検証し、既存方式との品質・コスト・運用性の違いをスピーディーに評価します。最新技術を実業務へ適用する価値と条件を、エンジニアとともに見極めていくことができます。

ビジネスと技術の距離が近い

ビジネス側とAI・エンジニアリング組織の距離が近く、顧客現場で見つけた課題や新しいアイデアを、技術検証や実装へつなげやすい環境です。社内のAI・システムエンジニアと1チームとなり、業務課題の整理から要件化、プロトタイプ、評価、改善までを進めることで、設計したTo-Beが実際に動く仕組みになるところまで関われます。

■選考フロー

カジュアル面談 → 1次選考 → 2次選考 → 最終選考 → 内定

• 業務改革・BPRプロジェクトの実務経験：7年以上
• プロジェクトの成果・スコープ・進捗・品質・課題／リスクを主体的に管理した経験
• 部門長・部長・役員クラスなど、上位レイヤーの顧客と対峙し、課題構造の提示と合意形成を主導した経験
• As-Is／To-Be業務設計、業務要件定義、KPI設計の実務経験
• クラウドやデータ活用を伴うプロジェクトへの参画経験があり、エンジニアと実現方法・制約・要件について議論できる方
• クライアント先常駐、またはそれに準ずる形で現場と関係構築しながら変革を推進した経験

※「提案・構想策定まで」ではなく、導入後・本稼働後の定着フェーズまで責任を持って推進した経験を重視します

• 製造業、または情報加工・素材領域における業務知識・経験
• 工場や現場オペレーションを有する企業に対する業務改革・DX推進の経験
• Azure／AWS／Databricks等のクラウド・データ基盤に関する知見
• 生成AI・AIエージェントを活用した業務設計・業務導入の経験

■求める人物像

大企業の業務改革・BPR・DXにおいて、構想や提案にとどまらず、複数のステークホルダーを巻き込みながら実装・導入・定着までを主導してきた方を求めています。

そのうえで、これまで培ってきた業務変革の経験に、生成AI・AIエージェントという新しい手段を掛け合わせ、従来よりも難易度の高い変革（業務プロセスや意思決定そのものの再設計）に挑みたいと考えている方に向いています。

AI領域の専門家である必要はありません。業務と技術の間に立ち、エンジニアと実現方法を議論しながら、業務成果に接続させていく力を重視します。

■こんな方には向いていないかもしれません

• 担当する変革テーマに深く入り込み、成果が出るところまで追うことに強い関心がない方
• 顧客から提示された要件を前提にプロジェクトを進めることを好み、業務課題やTo-Beそのものを顧客と一緒に再設計することには関心が薄い方
• 前提条件や進め方が明確に定まっていない状況に強いストレスを感じる方
  （本プロジェクトは、顧客の要望が粗い粒度の段階から、何を変えるべきかを一緒に探りながら出口を見つけていく仕事です。先が見えない状況を前に進める過程には、相応の負荷が伴います）
• 構想・提案フェーズへの関与を中心にキャリアを積みたい方
• リモート中心での関与を希望する方（現場常駐を前提とした変革推進が中心となります）