PdM・デザイナー（ビジネスチャット事業） の求人一覧 - 株式会社kubell

採用背景「Chatwork」は、中小・非IT企業様を中心にご利用いただいており、現在導入社数は97万社以上。現在は、第二の事業の柱となる「BPaaS事業」の1→10推進も行っており、今後は「Chatwork×BPaaS×AI」という構想を描いています。当社の事業展開は、Chatworkをプラットフォームに展開をする前提で構築しており、Chatworkユーザー数の拡大、アクティブ率の向上は関連事業のグロースにおいても非常に重要なポイントとなっております。また、AIが急激に世の中に浸透していく中で、当社としてもAIを軸にした事業戦略を構築するなど、AI活用を前提とした事業展開・業務推進をおこなっています。その上で今回は、以下の2点を推進していただける方を求めており募集を開始しました。Chatworkの事業成長における重要な論点を、データを通じて構造化・言語化し、プロダクト戦略や事業戦略の意思決定に貢献 AIを活用した社内のデータ利活用を構築・推進業務内容「Chatwork」及び「BPaaS」を含む新規事業のグロースに向けて、様々なデータ関連業務をお任せいたします。❶｜自然言語を用いたデータ分析環境の整備データエンジニアと連携をし、全ての職種の方たちが必要なデータを取得し、事業や業務改善に活かすことができるように自然言語を用いたデータ分析環境の整備をおこなっていただきます。具体的には、分析AIエージェントを活用するためのセマンティックレイヤーの構築などを考えています。❷｜データドリブンな事業ボトルネックの特定と打ち手の提言プロダクトマネージャー・事業責任者・役員と並走しながら、事業上の重要論点をデータから自ら発見・定義し、打ち手の提案から効果検証までをリードしていただきます。分析に必要なデータが整備されていない場合は、ログ設計やデータモデリングから自ら推進していただきます。※変更の範囲部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）このポジションの魅力❶｜AI時代における最先端技術を駆使した環境づくりに関与ができる当社では、AI活用を前提とした業務オペレーションの構築を必須としており、そのために必要なAI関連のサービス（Snowflake/Claude Code Maxプラン）への投資も積極的におこなっております。そのため、最先端技術を用いながらデータ環境を構築できる機会が今のkubellにはあります。❷｜プロダクト戦略の策定にも関与ができる「Chatwork」は、DAU 100万人を超えるB2B SaaSであり、イベントデータも詳細に取得しています。データ量も多く、データ種類も多様で、データ分析のスキルを存分に活かすことができる環境です。プロダクトの膨大なデータからインサイトを導き出して事業成長に導ける環境は、データアナリストにとって非常に魅力的な環境だと自負しています。 Snowflakeをはじめとするモダンなデータ分析環境も整っており、大量のデータを高速に分析することができます。❸｜データを通して市場変化を捉えながら、データ分析ができる「Chatwork」は、社内のみならず社外利用としても積極的に活用されているビジネスチャットです。そのため、データ分析を進める上での対象範囲は特定の企業内に止まらず、市場全体を捉えながら分析することが求められ、マクロな視点からもプロダクトグロースに向けたデータ分析をおこなえることは当社独自の魅力です。AI活用環境・取り組みについてkubellでは、AIを事業の主軸に置くとともに、社内での積極活用を推進しております。❶｜多数のAIサービスを利用可能高品質且つ最先端なAIサービスを活用できる環境を整えております。現在は、Claude Code MaxプランやGeminiを導入しており、その他のサービスもプロダクトの成長や個人の生産性に寄与するツールであれば活用可能となっております。❷｜AI推進プロジェクトチームの立ち上げAIを積極活用して、開発生産性の向上、開発環境の整備を進めるためにAI推進プロジェクトチームを立ち上げております。現在では、AIによるコードレビューへの取り組み他、様々な施策を進めています。❸｜グループを跨いだAI活用に関する情報交換毎週、AI活用事例の共有や相談などを気軽におこなうことができる機会をグループ横断で実施しています。良い取り組みはシェアしあうことで、組織全体の開発生産性の向上に繋げています。参考URL入社半年のプロダクトデータアナリストがkubellで直面した壁とその取り組みについて"SQLは書けません"から始まる データドリブン「自然言語でデータに聞ける」を社内の当たり前にしたい

採用背景Chatworkを「コミュニケーションツール」から「業務完了ツール」へ進化させ、BPaaS・AIと融合した新しい体験をスケールさせるため、事業横断でプロダクトを牽引できるプロダクトマネージャーを募集します。ポジションのミッションChatworkの強い業務接点とネットワーク構造を武器に、AIとBPaaSを“会話の流れ”に自然に統合し、業務を完了させる体験を設計・実装・スケールさせる。※参考記事：「仕事が終わる」までを設計する— 決定論と非決定論、そしてHuman in the Loopを使い分けてつくる Chatwork × BPaaS × AI Agent 体験 —期待成果（Outcomes）新体験（Chatwork × BPaaS × AI）の主要ユースケースを定義し、MVP→定着→拡張の型を作る 業務完了率 / リードタイム短縮 / エスカレーション率 / 継続率 / NRRに効く指標を設計し、改善サイクルを回す “人〜AI”の最適な実行モードを設計し、品質・安全・運用コストをコントロールしながら拡大させる業務内容▍1： 体験設計（Chatwork横断）社外コミュニケーションを前提に、受発注・相談・依頼・進捗・完了までのユーザージャーニー設計 ※ 「誰が・何を・どこまでやれば完了か」を定義し、運用・体制まで含めてプロダクト化▍2：BPaaSメニュー設計・プロダクト化需要が高い業務領域の選定（継続性・収益性・代行適性） 代行メニューの要件定義、オペレーション設計、品質指標とSLA/ガードレール設計▍3：AI機能の企画・要件定義・評価設計LLM活用領域（要約/分類/推論/生成）と決定論領域（制約/権限/監査/検証）の切り分け Human-in-the-Loop、エスカレーション設計、評価指標（正確性・再現性・コスト・遅延・安全性）の設計▍4：ロードマップ／優先順位／推進BizDev・CS・Ops・Eng・DS・Legal/Securityと連携し、ロードマップ策定と優先順位決定 不確実性の高い領域で仮説検証（MVP/PoC）を回し、意思決定を前に進める※変更の範囲部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）必須要件B2Bプロダクトマネジメント経験（目安：5年以上） 多職種・多部門を巻き込み、曖昧な状況で意思決定し、リリースまでやり切った経験 生成AI/LLMの基礎理解（RAG/Embedding/LLM API、LLMの限界とリスク） “作る”だけでなく、定着・成果・運用まで責任を持って改善した経験ポジションの魅力中小企業の“毎日使う入口（Chatwork）”に、AIとBPaaSを統合して市場構造を変える体験を作れる モデル性能に依存せず「完了」価値を提供し、AIカバー範囲を拡張する複利のプロダクトを担える Chatworkのネットワーク構造を活かし、セールス依存を下げたPLGでスケールできるChatwork × BPaaS × AIの考え方私たちが作っているのは、単なる生成AI機能でも、オンラインBPOでもありません。中小企業が365日使い、「社外コミュニケーションが主戦場になりやすい1ワールド」の構造を持つChatworkを起点に、受発注と業務完了の場へ拡張します。さらにBPaaS（AIエージェント×人）を統合し、“会話”を「取引・実行・完了」に変える、SMB向けの経営支援プラットフォームです。＜バリューの本質＞強い入口（Distribution）：中小企業の「毎日使う業務接点」を握っている 市場構造に効く設計（Network）：社外コミュニケーションが主戦場になりやすい「1ワールド」 価値の中心の拡張：「会話」から「取引・完了」へ拡張し、実行データが複利で積み上がる AIの限界に依存しない設計思想：決定論＋Human-in-the-Loopを標準仕様として“業務に耐える”形で提供するChatwork × BPaaS × AI の新体験設計：特徴と強み▍1：強い入口（Distribution）：中小企業の「毎日使う業務接点」を握っているChatworkは中小企業を中心に365日業務利用され、 ※Activeの6割強が週5日以上利用という高頻度接点※ を持つ。 これにより、新機能や新サービス（AI/BPaaS）を「別アプリとして売る」だけではなく、日常の会話・依頼の流れに“自然に埋め込む”ことができる。 ➡︎ 事業としては CACを押し上げずに、新収益の導線をプロダクト内で育てられる（PLGに強い）。▍2：市場構造に効く設計（Network）：社外コミュニケーションが主戦場になりやすい「1ワールド」ChatworkはSNS的な設計思想に近く、ワークスペースが1つで、企業間が同じ“1ワールド”で繋がっている。 比較として、Slack / Microsoft Teams は企業（ドメイン）単位でワークスペースが分かれ、社外連携は招待・接続など“追加のオペレーションが発生”しやすい。 ※ 社外連絡が多い職能（士業・外部パートナー・受発注が多い中小企業）にとって、複数ワークスペースの管理は通知/優先度/検索のコストが跳ね上がる。➡︎Chatworkは、社外の重要コミュニケーションを1つの場所で“優先度順に扱える”ため、構造的に相性が良い。この設計は、LINE や LinkedIn に近い「ネットワーク型の強さ」を持ち、口コミで広がるPLGとも相性が良い。ChatworkはPLGの相性の良さを個人単位の利用サービスではなく、ビジネスチャットとして企業間で利用する組織利用をカバーすることで、より強いネットワーク効果が働きやすい状況を実現。▍3：価値の中心を「会話」から「取引・完了」へ拡張できるChatworkを単なる「人⇄人の会話」から、①人⇄AI（判断・下書き・整理）、②人⇄BPaaS（代行の発注/進捗/完了）から③受発注の場（取引増）へ拡張できる。今後は、④AI⇄AI（マシンカスタマー同士の取引の場）にも対応。 中小企業は取引先開拓を重視し、社外コミュニケーション頻度が高い。ここに「受発注」と「代行供給（人＋AIエージェント）」を重ねると、取引量が増える → 手が回らない業務が増える → BPaaS需要が増える → 実行データが溜まる → さらに完了体験が強化されるという“複利”が回る。➡︎市場（取引）を拡大しながら、自社の提供価値も強化される構造。▍4：AIエージェントを軸としたBPaaSの差別化の核は2つ：需要起点 × 業務が終わる設計(1) 需要起点で“成果が出る業務”から設計しているkubellは タクシタ を通じ、経理・採用・給与計算・労務手続き・クリエイティブ等を代行し、継続需要になりやすい業務／詰まりポイント／判断ポイントを把握している。 だから「汎用AI機能」からではなく、需要が高く成果が出る業務×フロー×提供体制をセットで立ち上げられる。➡︎ 深く勝てる型を作り、横展開で範囲を広げる“再現性のある拡張”。(2) ツール提供ではなく「業務完了」までを前提に、提供範囲を定義して設計する競合はSaaS/AIを“つなぐ”ところで止まり、最後の判断・例外・完了条件が曖昧になりやすい。 こちらは最初から 「誰が・何を・どこまでやれば終わりか」を定義し、“業務が終わること”を前提に設計する。➡︎体験価値が「便利」から「仕事が終わる」へ変わる。▍5：AIの限界に依存しない：決定論＋Human-in-the-Loopが標準仕様プロダクトは、LLMのような非決定論的アプローチと、ルールベースの決定論的アプローチを組み合わせ、さらに Human-in-the-Loop を標準装備として組み込みます。LLMは「要約・分類・推論」など得意領域で最大活用 形式・キー・制約・権限・監査などは決定論で固定 重要判断や例外処理は人が担い、誤りやハルシネーションを“業務事故”にしないこの設計により、モデルの性能差や限界に左右されずに価値提供を開始でき、同時にAIのカバー範囲を継続的に拡張し続けられる。▍6：体制面の優位：4つの解決モードを状況に応じて使い分けられる業務の難易度・リスク・緊急度に応じて、以下のモードを同一の枠組みで使い分けられるのが強み。A：人が中心（高難度・高リスク・例外が多い） B：人×AIツール（生産性最大化） C：AI中心＋人がガードレール（標準化された業務を高速処理） D：ほぼ自動（低リスク・定型・大量処理）競合が「AIだけ」または「人だけ」に寄りがちな中で、私たちは “業務が終わるために最適な組み合わせ”を最初から選べることが対応スコープと再現性の広さに直結し、結果として差別化になる。サマリーこのプロダクトは、単なる機能開発ではなく「構造変化」を起こす挑戦です。Distributionが強い：毎日使われる接点が既にある（0→1ではなく、1→10/10→100を設計できる） Networkが効く：企業間の“1ワールド”で、社外コミュニケーションと取引が複利で回る設計 Executionが本質：AIを“動くデモ”ではなく、決定論＋監査＋Human-in-the-Loopで“業務に耐える”形に落とし込む DataがMoatになる：取引・代行・完了プロセスの実行データが、継続的にプロダクトを強化する 社会課題が大きい：中小企業の生産性とAI浸透の遅れを、現実的な導線で変えにいけるこれらが合わさることで、長期の成長と参入障壁の源泉になります。関連記事採用サイト CPOインタビュー 《テックブログ》Chatworkの技術的展望について 《テックブログ》Google ADK AIエージェント開発 《テックブログ》なぜAIエージェント導入には「技術」よりもコミュニケーションが重要なのか？ 《テックブログ》AI エージェント開発におけるルールベースと LLM の使い分け