■Lazuliについて

Lazuli株式会社は2020年7月設立のスタートアップです。AI・機械学習を活用して商品データを自動で収集・構造化・整備し、あらゆるデータ活用の基盤に変えるSaaS『Lazuli Product Data Platform（Lazuli PDP®）』を開発・提供しています。

企業の商品データ（商品マスタ）は、部門やシステムごとにバラバラに管理され、表記ゆれや欠損だらけのまま、人手と時間をかけて労働集約的に整備されているのが実態です。Lazuli PDPは、この商品データをAIで正規化・拡張し、EC・POS分析・CRM・サプライチェーンなど、あらゆるデジタルビジネスにそのまま使える状態にするプラットフォームです。

主な顧客は、製造（メーカー）・小売・EC・卸といった、商品を扱う国内大手エンタープライズ企業です。業界を代表する企業に導入され、「売上3倍・工数80%削減」「EC商品数120倍」といった成果を生んでいます（導入事例：https://lazuli.ninja/case-study）。

数千万SKU規模の商品マスタ、フォーマットのバラバラなPOSデータ、レガシーシステムに眠るEC商品情報——日本のエンタープライズのリアルなデータを相手に、LLMを本番ワークロードで動かす。この経験ができる環境は国内でも稀です。商品データという「どの企業にも必ず存在するのに、誰も解けていない課題」を、技術で根本から解きにいく仕事です。

◼︎ポジションについて

Deployment Strategist（DS）は「顧客の経営課題を技術で解決するための、プロジェクトの総責任者＝現場のCEO」となるポジションです。
単なるコンサルティング（提案）やカスタマーサクセス（操作支援）とは異なり、クライアントの課題の抽出・戦略立案から、エンジニア（FDE）と連携した実装、成果創出までを一気通貫でリードします。
Lazuliのプロジェクトの特徴は、プロダクトを導入して終わりとするのではなく、Lazuliが持つモジュール・データ・ノウハウを駆使して、顧客ごとの最適解を作り上げる点にあります。顧客と共に現場で解いた課題は、そのまま Lazuli PDP の資産となり、次の顧客の価値に還元されていきます。

◼︎業務の全体像

DSの業務は、プロジェクトのフェーズに合わせて多岐にわたります。

1. 課題の特定と戦略立案（Discovery & Strategy）
顧客の経営層・現場へのヒアリングを通じ、解決すべき「真の課題（アジェンダ）」を特定します。データ分析を用いて課題を定量化し、「どの業務にAIやプロダクトを導入すれば、数億円規模のインパクトが出るか」というビジネス価値を定義します。

2. 要件定義とプロジェクト設計（Scoping）
「いつまでに・何を作るか」を要件定義書（PRD）に落とし込み、費用対効果・スコープ・成功基準（クライテリア）を合意します。提案・プレゼンテーションを通じてプロジェクトを確立（＝受注）し、FDE（エンジニア）に対して技術的な実装指針や優先順位を提示します。

3. 現場実装とアジャイル推進（Execution）
プロトタイプを現場に投入し、ユーザーのフィードバックを受けながら高速に改善サイクルを回します。QCD（品質・コスト・納期）と顧客の期待値をコントロールしつつ、技術的・政治的な障壁を取り除き、ステークホルダー間の調整を担います。

4. 定着化と価値証明（Adoption & Value Realization）
導入して終わりにせず、現場のユーザーが使いこなし、最初に定義したビジネス成果（ROI）が出るまで伴走します。成果を経営層へ報告し、他部門への横展開やアップセルへとつなげます。

5. プロダクトへのフィードバック（Product Feedback）
現場で得た一次情報や顧客ニーズを自社の開発チームに伝え、Lazuli PDP そのものの進化に貢献します。

◼︎働き方について

このポジションは顧客の現場に深く入り込む仕事になりますが、フルタイムの客先常駐となるかどうかはご担当いただく案件次第となります。プロジェクトのフェーズに応じて、働き方が変わる場合もありますので、働き方のご希望については選考時にお聞かせください。

• SIer ／ IT・戦略コンサル ／ 自社プロダクトを持つソフトウェア企業（またはこれに準ずる）でのご経験
• 法人向けのシステム導入／ソリューション導入プロジェクトにおいて、提案から導入完了までプロジェクトマネジメントを推進したご経験 目安として3年程度（特にデータ基盤、PIM、MDM、EC、基幹業務システム 、SaaS製品導入のご経験）
• 曖昧で正解のない顧客の課題を整理し、経営KPIから現場の業務フローまでを構造化して捉える能力。
• 顧客の要望を「技術的に何を作るべきか」に翻訳し、エンジニア（FDE等）と連携して実装に落とし込む能力。

• AI/LLMの活用設計、または人事・金融・製造など特定の業界・職域に関する深い専門知識。
• Python、SQL、Rなどの言語を用いたデータ分析スキル・データ構造やワークフロー整理などの基本的なデータマネジメントに関する知識。
• 部門横断的なプロジェクトにおける高いファシリテーション・合意形成能力
• 下記いずれかのご経験
  • 現場のフィードバックをプロダクトの改善ロードマップへ反映させるプロダクトマネジメントの経験
  • MAツール（Marketo、Account Engagement等）の導入、または活用コンサルティングの実務経験
  • カスタマージャーニーの策定および、MAを活用したマーケティングシナリオの設計経験
  • システム導入プロジェクトにおける業務設計（To-Beモデルの策定、要件定義など）の経験
  • ITコンサルティングファーム等での業務プロセス改善（BPR）プロジェクトのリード経験

• 提案（示唆出し）だけで終わらせず、顧客が実際にプロダクトを使いこなし、価値が出るまで伴走するコミットメント。「顧客の成功」を自分の成功と捉えるオーナーシップを持つ方。
• 答えのない環境・未整備の環境において、指示を待つのではなく自ら決めて自走し、解決策を模索することにワクワクできる高い自律性を持つ方。
• 自分の手柄よりチームやプロジェクトの成功を優先し、顧客・エンジニア・デザイナーなど多様なステークホルダーと円滑に連携できる方。利害の異なる部門や経営層を巻き込める胆力を持つ方。
• 最新のAI技術や未経験の業界ドメイン、複雑なデータ構造に深く潜り込み学び続ける姿勢。精神論ではなく、理論に基づいてプロジェクトを前に進められる方。
• 徹底的なQCD管理にこだわり、顧客の成功のために必要な意見を伝えられる方。