03.AIコンサルティング部 の求人一覧 - 株式会社Helpfeel

生成AI・大規模言語モデル（LLM）の普及により、多くの企業がAI活用に取り組み始めています。 しかし実際の現場では、「AIを入れたのに期待した回答が返ってこない」「古いマニュアルを正解として扱ってしまう」「構想はあるが業務に根付かない」といった課題が起きています。 その多くは、AIモデルの性能だけでは解決できません。 業務を理解し、AIが正しく機能するためのナレッジデータ・システム・運用を設計し、現場に根付かせる担い手が必要です。 「とりあえずAIを導入した」段階では、ツール費用がかさみながら人件費も変わらない——という状況に陥りがちです。Helpfeelが目指すのは、AIを正しく機能させることで、顧客のPL（損益）改善につながる実効性あるAI活用を実現することです。【Helpfeelが取り組むこと】Helpfeelは、FAQツールとして培ってきた「ナレッジデータの設計・整備・活用」の知見を軸に、AIナレッジデータプラットフォームへと進化を遂げています。 私たちが目指すのは、単なるツール提供ではありません。 企業が「AIを正しく機能させられる状態＝AI-Ready」を実現するための伴走です。　・現場に眠る暗黙知を発掘・構造化する 　・正確な情報とノイズを切り分け、AIが判断できる状態に整える 　・情報の鮮度を保ち続ける運用の仕組みを顧客と一緒に作る特に、エンタープライズ企業・自治体・医療機関など、大規模で複雑なシステム環境を持つお客様への導入が急速に拡大しています。【なぜHelpfeelが取り組むのか】Helpfeelは、900サイトに対して、自己解決率向上や受電削減に向けたナレッジ改善を支援してきました。単にツールを提供するだけでなく、顧客の業績貢献に向き合いながらナレッジ改善に深く入り込んできた経験が、AI-Ready化の伴走における私たちの強みです。特に金融・インフラ・公共など、セキュリティ要件が厳しく導入ハードルが高い領域においても実績が積み上がっており、エンタープライズ企業への深い関与が私たちの強みです。 コールセンターでは今、AIによるオートパイロット化が始まっています。現状は人件費が大半を占めるコスト構造ですが、ナレッジデータを正しく整備しAIを段階的に活用することで、そのコスト構造そのものを抜本的に変えられます。 Helpfeelでは、コールセンターのAI活用を、ナレッジ検索・自己解決の基盤整備から、通話支援、AIによる一次応答、最終的なオートパイロット化へと段階的に進めるロードマップとして捉えています。 ナレッジ基盤整備・自己解決の強化 → 通話支援・チケット管理によるオペレーター支援 → ボイス／チャットエージェントによる一次応答 → オートパイロット化 最終的にはコールセンターのほぼすべての対応をAIが担い、人は例外対応のみ——この状態を実現することで、顧客企業のPLに直接インパクトを与えます。【FDEについて】FDEは、顧客の業務課題を理解し、AIと技術を活用した解決策を、技術面から構想・実装・定着まで推進するポジションです。 単なる開発者でも、コンサルタントでもありません。 顧客の要望を「そのまま実装する」のではなく、業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を見極め、顧客の業績貢献を起点に解決策を作り上げます。客先常駐や受託開発とは異なります。FDEは、顧客の業績改善につながる課題を技術面から捉え、HelpfeelのプロダクトやAI活用の仕組みを組み合わせながら、実際に現場で使われる解決策を形にします。現場で得た知見はHelpfeelのプロダクト改善へ直接フィードバックされ、「個別の顧客を助ける」と「プロダクトを進化させる」——この2つを同時に担うポジションです。 FDEは新設されたAIコンサル部に所属します。従来型SaaSのような部分最適にとどまらず、顧客の業務構造そのものに踏み込み、AIを前提とした業務変革を目指します。FDEはAIコンサル部に所属し、PM・業務コンサル・運用コンサルに加え、セールス、CS、開発チームと連携しながら、技術面から顧客のAI-Ready化を推進します。 顧客課題の整理や業務変革の設計は業務コンサルと協働しますが、FDE自身にも、顧客のビジネス課題を理解し、技術でどのように価値を出すかを考える姿勢が求められます。 現フェーズでは役割や進め方が固まりきっていないため、自分たちで型を作っていくことを楽しめる方を歓迎します。【業務内容】AIコンサル部のPM・業務コンサル・運用コンサルに加え、セールス・CS・開発チームと連携しながら、顧客の業務課題解決とAI-Ready化、Helpfeelの導入・活用推進を担います。個別の技術支援にとどまらず、顧客の業務・業績（PL）の改善につながる成果を見据えて動きます。●顧客の業務課題・AI活用ニーズのヒアリングと構造化 ・顧客の業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を特定する ・顧客の要望をそのまま受け取らず、背景・目的を深掘りして本質課題を言語化する ・経営層・事業部門・IT部門など複数ステークホルダーとの合意形成●技術的導入支援・PoC ・営業・CSに技術専門家として同行し、IT部門・開発部門への技術説明・セキュリティ要件対応・実現可能性の検証（PoC） ・AIコーディングツールを活用し、議論の場で素早くプロトタイプを作成して顧客の意思決定を前に進める ・顧客の既存システム（CRM・社内ポータル・各種SaaSなど）とHelpfeelを連携させるためのアーキテクチャ設計・API連携の実装・技術要件定義●ナレッジデータ整備・AI-Ready化への伴走 ・顧客が保有するナレッジデータ（FAQ・マニュアル・社内文書など）の現状診断と整備 ・暗黙知・口頭伝承として現場に眠る知識の発掘・構造化・ドキュメント化支援 ・ナレッジデータのHelpfeelへの統合（データ抽出・クレンジング・変換スクリプトの作成） ・情報鮮度を保ち続けるための運用ルール設計・定着支援●プロダクトへのフィードバック ・現場で得た顧客ニーズ・導入時のペインポイントを抽象化し、機能要望として開発チーム（PM/エンジニア）へフィードバック ・個別対応の中に「汎用化できる要素」を見出し、コアプロダクトの改善に貢献【プロダクトの技術要素】フロントエンド：React, JavaScript/TypeScript バックエンド：Node.js, JavaScript/TypeScript, Python インフラ：Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas 開発支援：GitHub Actions, ESLint, Renovate【開発環境】・ソースコード管理：GitHub ・コミュニケーション：Slack, Helpfeel Cosense, Google Meet ・グループウェア：Google Workspace

顧客の業務課題を解き、AIが正しく機能するためのナレッジ・業務フロー・運用体制を設計し、現場で使われる状態まで伴走する——それがHelpfeelの業務コンサルタントです。ツールを導入して終わりではなく、顧客の業績（PL）にまで効く業務変革をやり切ることをミッションにしています。技術的な実装はFDE（エンジニア）と分担するため、ビジネス側の課題整理・業務設計に強みを持つ方を想定しています。■ 仕事概要 AIを使うためには既存ツール/システム（SoR/SoA）とのつなぎ込みと継続的な情報連携が不可欠です。顧客と握ったゴールを目的とした際に、最適な手段で既存ツール/システムとの連携を図りAIを稼働させることが成果最大化に直結します。 場合によっては当社内の追加開発や顧客側での既存ベンダーの乗り換え推奨含めて、ゴールを実現するためのシステム側の最適化を行うことが、役職において求められるミッションになります。Helpfeelが取り組んでいることHelpfeelは、FAQツールとして培ってきた「ナレッジデータの設計・整備・活用」の知見を軸に、AIナレッジデータプラットフォームへと進化してきました。目指しているのは単なるツール提供ではなく、企業が「AIを正しく機能させられる状態（＝AI-Ready）」をつくるための伴走です。現場に眠る暗黙知を発掘・構造化し、正確な情報とノイズを切り分け、情報の鮮度を保ち続ける運用の仕組みまでを、顧客と一緒に作り上げます。 こうした地道なナレッジ改善を、私たちは900サイトで積み重ねてきました。とりわけ金融・インフラ・公共など、セキュリティ要件が厳しく導入難度の高い領域でも実績を伸ばしており、エンタープライズ企業への深い関与が強みになっています。AIコンサルティング部と、業務コンサルタントの役割この変革を進めていくために新設されたのがAIコンサルティング部です。従来型SaaSのような部分最適にとどまらず、顧客の業務成果を最大化するために、AI・データ・ナレッジ・業務設計を組み合わせた変革を目指します。 部門はPM・業務コンサル・運用コンサル・FDE・セールスで構成されており、業務コンサルタントは、「顧客の業務課題を整理し、あるべき業務プロセスを描く」役割を担います。 顧客の要望をそのまま受け取って実装するのではなく、何を・なぜ解くのかを定義し、AIをどう活かすかを設計して、変革が現場に根づくまで伴走します。 私たちが見据えているのは、「AIと人が協働し、AIが担う業務と人が担う判断・管理が適切に設計されている」状態です。 その実現に向けて、業務プロセスやAIと人の役割分担を見直し、AIマネジメントのあり方を具体化しながら、現場で成果が出る形に落とし込むのがこのポジションの役割です。 技術的な実装はFDEや開発チームと分担するため、開発経験は前提としません。まだ役割や進め方が固まりきっていないフェーズだからこそ、自分たちで型をつくっていく面白さを楽しめる方を歓迎します。■ 業務内容 顧客の業務課題の解決とAI-Ready化に向けて、業務プロセス・データ・既存ツール／システムの現状を整理し、AIが継続的に成果を出せる状態の設計から運用定着までを担っていただきます。 進め方は大きく「① 課題抽出（Discovery）」と「② 実行支援（Delivery）」の2段階です。① 課題抽出（Discovery）：現状把握 → ゴール設定 → 実現ロードマップ● 顧客の業務フロー、利用中のツール／システム、データ・ナレッジの流れを調査・ヒアリングし、現状を可視化する ● 業務上のボトルネックに加え、AI活用の妨げとなっている情報連携・システム運用・データ管理上の課題を特定する ● 顧客の要望をそのまま受け取らず、背景・目的を深掘りし、最終的に実現すべき業務成果・事業成果を言語化する ● 現状とゴールの差分を踏まえ、業務プロセスの見直し、既存ツール／システムとの連携、追加開発、既存ベンダーの見直しなども選択肢に含めた実現ロードマップを描く ● 工数削減・コスト削減・PLへの影響などの効果試算を行い、施策の優先順位や投資対効果を整理する ● 経営層・事業部門・IT部門・外部ベンダーなど、複数のステークホルダーの合意形成を支援・リードする② 実行支援（Delivery）：あるべき業務設計 → 実現方針整理 → 運用定着● AI・ナレッジ活用を前提とした「あるべき業務」を設計し、新しい業務フロー・SOP（業務マニュアル）・意思決定基準を整える ● AIが担える業務と、人が判断・管理すべき業務を切り分け、業務プロセスを分解・再設計する ● AIを適用すべきポイントを見極め、必要な情報・データ・システム連携の方針を整理する ● FDEや運用コンサルタントと連携し、顧客ゴールの実現に必要な要件定義・実装方針・運用設計につなげる ● 必要に応じて、当社内での追加開発や顧客側の既存ツール／ベンダー見直しも選択肢に含め、FDEや関係部門と連携しながら実現方針を整理・提案する ● 現場への教育、運用ルールの整備、定着状況のモニタリング、レポーティングまで伴走し、解決策が継続的に使われる状態をつくる成果（KPI）への責任と、コンサル手法の型づくり● 成果指標（KPI）に向き合い、顧客と同じ目線で業務改善・PL改善に伴走する 例：コンタクトセンター領域では、「自己解決数の向上＝問い合わせ削減」「AHT（平均処理時間）の短縮＝対応コスト削減」などがPLに直結します ● さらに上流では、事業KPIの再定義やROI設計など、経営レイヤーと接続した議論にも踏み込む ● 個別プロジェクトの中で得られた知見から、汎用化できる業務変革・AI導入・システム連携の型を見出し、自社のコンサルティング手法として標準化していく

エンタープライズ企業のAI活用課題を捉え、コンサルタント・エンジニアとひとつのチームで提案を組み立て、業務変革プロジェクトの起点をつくる——それがAIコンサルティング部のセールスです。プロダクトを売って終わりではなく、顧客の業績（PL）にまで効く変革の入り口を担うことをミッションにしています。■ 仕事概要生成AI・大規模言語モデル（LLM）の普及により、多くの企業がAI活用に動き出しています。しかし実際の現場では、「AIを入れたのに期待した回答が返ってこない」「古いマニュアルを正解として扱ってしまう」「構想はあるのに業務に根付かない」といった声が後を絶ちません。 その多くは、AIモデルの性能だけでは解決できない課題です。業務を深く理解し、AIが正しく働くためのナレッジ・仕組み・運用を設計し、現場に根付かせる——そんな担い手が必要とされています。「とりあえずAIを導入した」状態では、ツール費用がかさむばかりで人件費も変わりません。私たちが目指すのは、AIを正しく機能させ、顧客のPL改善にまでつながる、実効性のあるAI活用です。Helpfeelが取り組んでいること Helpfeelは、FAQツールとして培ってきた「ナレッジデータの設計・整備・活用」の知見を軸に、[* AIナレッジデータプラットフォーム]へと進化してきました。目指しているのは単なるツール提供ではなく、企業が「AIを正しく機能させられる状態（＝AI-Ready）」をつくるための伴走です。現場に眠る暗黙知を発掘・構造化し、正確な情報とノイズを切り分け、情報の鮮度を保ち続ける運用の仕組みまでを、顧客と一緒に作り上げます。 こうした地道なナレッジ改善を、私たちは900サイトで積み重ねてきました。とりわけ金融・インフラ・公共など、セキュリティ要件が厳しく導入難度の高い領域でも実績を伸ばしており、エンタープライズ企業への深い関与が強みになっています。AIコンサルティング部と、セールスの役割 この変革を進めていくために新設されたのが** AIコンサルティング部**です。従来型SaaSのような部分最適にとどまらず、顧客の業務成果を最大化するために、AI・データ・ナレッジ・業務設計を組み合わせた変革を目指します。部門はPM・業務コンサル・運用コンサル・FDE（エンジニア）・セールスで構成されています。 セールスは、その最前段に立ち、「顧客のAI活用課題を捉え、プロジェクトの起点をつくる」役割を担います。受注後は、業務コンサルタントによる課題抽出（Discovery）、業務コンサルタント×FDEによる業務設計・技術実装（Delivery）、運用コンサルタントによる運用定着へとつながっていきます。セールスはこのリレーの第一走者として、顧客の課題理解の深さと提案の質がプロジェクト全体の成否を左右する、責任の大きいポジションです。 単に機能を説明して売るのではなく、コンサルタント・エンジニアと垣根なく議論しながら、顧客ごとに提案を設計していくスタイルです。まだ役割や進め方が固まりきっていないフェーズだからこそ、自分たちでセールスの型をつくっていく面白さを楽しめる方を歓迎します。■ 業務内容提案活動（プロジェクトの起点づくり）金融・インフラ・製造をはじめとするエンタープライズ企業に対し、AI活用・ナレッジ活用に関する課題をヒアリングし、整理する顧客の課題に合わせて、業務コンサルタント・FDEと連携しながら提案を設計するサービス説明から契約締結までの商談推進検討中の顧客との継続的なコミュニケーション・関係構築、フォローアップを通じた商談獲得チーム連携・型づくり週2回の合同朝会などを通じて、コンサルタント・エンジニアと案件・知見を共有し、提案の質を高める商談で得た顧客の声・ユースケースを整理し、提案や自社プロダクトへのフィードバックにつなげるSalesforce等を活用した顧客情報・商談の管理立ち上げフェーズの組織のため、セールスプロセスや提案の「型」づくりにも関わっていただきます

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。 AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。Helpfeelは、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える"情報インフラ"構築を支援するプロダクトの開発・提供を行っています。特に、エンタープライズ企業や自治体など、大規模かつ複雑なシステム環境を持つお客様への導入が急速に拡大しています。顧客ごとの個別要件（既存システムとのAPI連携、複雑なデータ移行、セキュリティ要件への対応など）を技術的に解決し、最速で価値を提供するプロフェッショナルとして、新しく「Forward Deployed Engineer（FDE）」ポジションを立ち上げました。客先常駐や受託開発とは異なり、FDEは自社プロダクトを起点に顧客課題を解く役割です。実装した解決策は顧客への価値提供にとどまらず、Helpfeel自体のプロダクト改善に直接フィードバックされます。 このポジションを牽引していただける方を募集します。AIコンサル部でのFDEの位置づけFDEはAIコンサル部に所属し、PM・業務コンサル・運用コンサルに加え、セールス、CS、開発チームと連携しながら、技術面から顧客のAI-Ready化を推進します。 顧客課題の整理や業務変革の設計は業務コンサルと協働しますが、FDE自身にも、顧客のビジネス課題を理解し、技術でどのように価値を出すかを考える姿勢が求められます。 現フェーズでは役割や進め方が固まりきっていないため、自分たちで型を作っていくことを楽しめる方を歓迎します。業務内容AIコンサル部のPM・業務コンサル・運用コンサルに加え、セールス・CS・開発チームと連携しながら、顧客の業務課題解決とAI-Ready化、Helpfeelの導入・活用推進を担います。個別の技術支援にとどまらず、顧客の業務・業績（PL）の改善につながる成果を見据えて動きます。顧客の業務課題・AI活用ニーズのヒアリングと構造化 　* 顧客の業務フローを分解・構造化し、本当に解くべき課題を特定する 　* 顧客の要望をそのまま受け取らず、背景・目的を深掘りして本質課題を言語化する 　* 経営層・事業部門・IT部門など複数ステークホルダーとの合意形成技術的導入支援・PoC 　* 営業・CSに技術専門家として同行し、IT部門・開発部門への技術説明・セキュリティ要件対応・実現可能性の検証（PoC） 　* AIコーディングツールを活用し、議論の場で素早くプロトタイプを作成して顧客の意思決定を前に進める 　* 顧客の既存システム（CRM・社内ポータル・各種SaaSなど）とHelpfeelを連携させるためのアーキテクチャ設計・API連携の実装・技術要件定義ナレッジデータ整備・AI-Ready化への伴走 　* 顧客が保有するナレッジデータ（FAQ・マニュアル・社内文書など）の現状診断と整備 　* 暗黙知・口頭伝承として現場に眠る知識の発掘・構造化・ドキュメント化支援 　* ナレッジデータのHelpfeelへの統合（データ抽出・クレンジング・変換スクリプトの作成） 　* 情報鮮度を保ち続けるための運用ルール設計・定着支援プロダクトへのフィードバック 　* 現場で得た顧客ニーズ・導入時のペインポイントを抽象化し、機能要望として開発チーム（PM/エンジニア）へフィードバック 　* 個別対応の中に「汎用化できる要素」を見出し、コアプロダクトの改善に貢献【プロダクトの技術要素】 ・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript ・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python ・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas ・開発支援: GitHub Actions, ESLint, Renovate, など【開発環境】 ・ソースコード管理: GitHub ・コミュニケーション: Slack, Helpfeel Cosense, Google Meet ・グループウェア: Google Workspace