6_4 newジョブ（新規事業）｜プロダクトマネージャー

◆ newジョブのミッション 深刻な人手不足に直面する医療・介護、物流・交通などのエッセンシャルワークは、AI時代においても人の手が不可欠であり、社会を支えるうえで欠かすことのできない仕事です。newmoは、自社でタクシー事業を運営し（従業員1,500名超）、現場と向き合い続けてきたからこそ得られた採用やオペレーションのノウハウを強みに、2025年8月よりエッセンシャルワーカー領域に特化した人材事業「newジョブ」を立ち上げました。私たちは、未経験者、シニア、女性など多様な方々が、ライフスタイルに合わせてエッセンシャルワーカーに挑戦できる仕組みを構築します。 ◆ このポジションが解くテーマ 人材紹介の売上は「CA（キャリアアドバイザー）を増やせば伸びる」ように見えますが、現実は逆で、CAを増やすほど品質が崩れ、育成と管理が破綻して伸びが鈍ることが多いです。newジョブが作りたいのは、人が増えるほど改善が加速し、売上がリニアに伸びる構造です。 そのために必要なのが、CAの活動がデータになり、データがCAを強くし、強くなるほどKPIが伸びる——という 自己強化ループをプロダクトを通じて構築することです。 CAが活動するほどデータが溜まる データが溜まるほど、評価・フィードバック・提案・CRMが良くなる 良くなるほど、CA一人当たりの成約数が上がる CAを採用して増やしても、売上がリニアに伸びる さらにデータが増え、もっと賢くなる この循環を回し続けることで、属人化せずに人が増えれば増えるほど成果が最大化する人材紹介モデルを実装します。 ◆ Why now（なぜ今やるのか） CA業務は、電話・会話・口頭/テキストフィードバックなど非構造な情報で回っています。これまでは価値があっても"データ資産"として再利用しづらかったが、近年のAI/LLMの進展により、これまで扱いづらかった非構造情報を低コストに扱い、業務改善に組み込める環境が整い始めています。 newジョブではこの変化を前提に、現場の暗黙知を"改善に使える形"に変換し、CA生産性がスケールする仕組みを作りエッセンシャルワーカー領域の人材紹介サービスとして業界No.1を狙います。 ◆仕事内容 1）現場の業務から発生する非構造化データ（会話やテキスト）をプロダクトを通じて改善できるデータに変える • CAのヒアリング・求人提案・条件すり合わせ・フィードバックといった現場業務に入り込み、業務で起きる会話やテキストといった非構造化データを捉え、回収し利活用できる形で運用とプロダクトに組み込む 2）ファネルを改善するためのレバー指標を見つけて運用に落とす • 既存ファネル指標を前提に、分解指標（レバー指標）を特定し、計測・運用・改善に落とし込む 3）開発チームと一緒に、運用に定着する形で実装する • エンジニア4名・デザイナー1名と連携し、優先度を切って、MVP→運用→改善まで一気通貫で推進する • 作るだけでなく、現場で「使われ続ける」状態まで持ち込む 4）プロダクトロードマップの作成・推進 ・事業責任者とともにプロダクト／事業の将来像を描き、ロードマップとして「プロダクトで事業をどう伸ばすか」を具体化する。 ・内容について合意を得たうえで、実行まで推進する。 ★参考記事★ なぜ、いまnewmoが人材事業に参入するのか？「newジョブ」が描く、エッセンシャルワーカーの未来 https://note.com/newmohq/n/n797a4dfdc228 若手メンバーが語る、newmoの新事業「newジョブ」での挑戦。未経験から切り拓くキャリアの最前線 https://note.com/newmohq/n/n1fbdae59300f ★カジュアル面談スタートもOK★ カジュアル面談からのスタートをご希望される際はその旨を応募の際に明記ください ※カジュアル面談についても書類を確認の上、実施を判断させていただきます

* プロダクトビジョン/PL/データに基づき意思決定を経営と合意した経験 * 現場業務を構造化し、運用とプロダクトに落とし込んだ経験 * 定量・定性データをもとにした課題発見・仮説検証力 * 作って終わりではなく、運用定着・継続改善までやり切る姿勢 * 技術理解（システム構成・開発プロセスの基本理解） * SQLで仮説検証を自走できる（BigQuery想定。BI閲覧のみは不可）

* 人材紹介/ATS/CRM/架電などオペレーション領域の理解 * 会話ログ等の非構造データを評価・分類・可視化し、運用に載せた経験 * 0→1〜PMF手前で、曖昧な課題定義から推進した経験

* プロダクトビジョンを語りチームを盛り上げることができるムードメーカー * 現場に入り込み、泥臭い制約や例外を理解した上で、仕組みに落とせる * データと現場事実を往復し、改善のレバーを見つけられる * 現場・管理・経営の視点を行き来しながら意思決定できる * 新しい業務モデルを社会実装することにワクワクできる