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株式会社SYSLEAは、メインサービスである「Frictio」を運営しています。営業やカスタマーサクセスのミーティング内容を自動で構造化し、生成AIの力によって洞察や気づきを提供するプロダクトです。プロダクトはもちろん私たちの働き方自体もAI Nativeな働き方にシフトさせる取り組みを行っております。そんな急成長中のスタートアップ環境である当社を支えるコーポレートIT担当者を募集しております。 これまで人が手作業で行ってきたコーポレート IT 業務を AI に移譲し、セキュリティを担保しながら組織全体の生産性を引き上げるような取り組みを行っています。 「どこまで AI に任せてよいか」のセキュリティ境界を定義し、ガバナンスを担保しながら自動化を推進する役割です。必要に応じて AI Agent の設計・開発も行いますが、その開発自体も AI コーディングツールを活用して進めるため、従来のコーポレート IT とは大きく異なるスピード感で仕組みを構築できる環境です。 AI の能力は日々進化するため、移譲可能な範囲も常に広がっていきます。その変化を捉えながら、安全と効率のバランスを継続的にアップデートしていける方を求めています。 担当業務は以下を想定しております。 - 従業員が意識しなくても効率良くセキュリティルールを守れる環境整備を推進 - ルール遵守のための仕組みの構築や自動化 - SOC業務（Security Operation Center） - AI活用による組織効率化のためのサービス導入や社内システム開発 - 全社横断のIT課題への対応 - AI 自律稼働環境の整備 など、「セキュリティと生産性の両立」を実現するポジションです。 ※ 候補者ご本人の適正や目指されたいキャリア観・AI時代にあった働き方を意識して、相談しながら境界を超えたチャレンジを後押しします。 【具体業務内容】 - 社内向けシステム開発／自動化／データ基盤／AI活用 - ID / アカウント管理 - デバイス管理（PC/スマホ/周辺機器） - SaaS / IT資産管理（ITAM/SAM） - 社内ネットワーク管理 - セキュリティ運用（Corporate Security Ops） - ITガバナンス / コンプライアンス対応 - オンボーディング / オフボーディング - 社内ヘルプデスク (IT Helpdesk) - 社内システム運用（業務アプリ / ワークフロー） - ログ管理 / 証跡管理 - プロジェクト / ベンダー管理 - オフィスITの設計・運用 - BCP / DR（事業継続計画） - データ管理 - 作業自動化 / IT効率化 - 新技術導入 / IT戦略策定 - 上記全てにおけるAI活用・環境推進 【技術環境】 - Slack - Google Meet、Zoom - GoogleWorkspace - Notion, Linear - freee - Gemini, ChatGPT, Claude, Cursor, Codex, Claude Code, etc. - HubSpot・SalesForce - Jamf Protect / Securify - n8n, Zapier, etc, ※上記以外にも導入検討している様々な自動化基盤やセキュリティツールがあり、最新のSaaS技術に触れながら課題解決に取り組むことができます

SYSLEA, Inc.は、AIネイティブCRM「Frictio」を提供するスタートアップです。CEO/CTOを除く10名の組織で176社以上の有料顧客にサービスを提供しており、「10名で30名分の成果を出す」ことをAI × 人間の役割設計によって構造的に実現しています。SYSLEAでは全メンバーがClaude Code / Coworkを日常的に利用しており、それ以外のAIツール導入も積極的に推進しています。たとえば、契約書の作成から送付までをClaude CodeのAgent Skillsで自動化し、ドキュメント生成→Docusign送付まで人手を介さず完了する仕組みをすでに運用しています。このように、一つ一つの業務を「Skill」として定義・自動化し、人間が介在する必要のないタスクを構造的になくしていくことが、SYSLEAの働き方の根幹にあります。【ポジション概要・ミッション】 急成長するAIネイティブCRM事業の土台となる「コーポレート基盤の構築と運用」を牽引することです。 単なる既存業務の踏襲や定型作業の消化にとどまらず、生成AIや各種自動化ツール（n8n、freee MCP等）を積極的に社内オペレーションに組み込み、「極限まで生産性の高いバックオフィス組織」を自ら設計・実行していただきます。【業務内容】 ■概要 総務・労務・法務を中心に、コーポレート業務全般の実務運用およびAI・ITツールを活用した業務プロセスの自動化・仕組み化を推進していただきます。経営陣や現場事業部と密にコミュニケーションを取りながら、組織の急拡大に耐えうるしなやかで強いバックオフィス体制の構築を期待するポジションです。■詳細 ①法務・労務・総務の実務および運用構築・改善 ・Claude Code等を活用した契約書一次チェック・自動作成、各種規約改定等の法務プロセス構築 ・社労士と連携した入退社手続き・給与計算・労務トラブル予防等の定型労務の効率化・自動化推進 ・ファシリティ管理、備品管理、社内規程の策定・運用など総務全般の実務推進②AI・オートメーションによるコーポレート業務の「Skills化」 ・freee MCPやn8n、Zapier等を組み合わせたバックオフィス業務自体の自動化プロセスの構築 ・生成AIを活用した社内問い合わせ対応やドキュメント作成フローの構築③組織基盤の構築および社内調整 ・組織拡大に伴う社内ルールのアップデートおよび人事評価制度等の基盤運用のサポート ・各事業部（現場）とのスムーズな連携・オペレーション落とし込み

Frictio は「営業活動の摩擦をゼロにする」をミッションに掲げる AI-Native CRM を開発しています。商談の録音・文字起こしという、顧客企業にとって最も機微な情報をお預かりするプロダクトであり、セキュリティは付加機能ではなく事業そのものの前提条件です。個人情報保護・情報セキュリティ・サイバーセキュリティを統括し、将来的には CISO として全社のセキュリティを担っていただける方を募集しています。 Frictio は SOC 2のレポート受領済み、ISO/IEC 27001:2022 の認証取得済みで、情報セキュリティ方針の制定、SSO / MFA / RBAC・通信および保存時の暗号化・監査ログといった技術統制も実装済みです。一方で約200社を超える導入が進み、セキュリティ質問票・監査要請は増え続けています。また。継続的な統制運用、認証範囲の拡大、全社のルール整備・教育・インシデント対応体制を、さらに引き上げていくフィーズです。 当社は社員だけでなく AI エージェントが業務システムに日常的にアクセスし、書き込みまで行う組織です。「誰が・何に・どこまでアクセスしてよいか」を、人間だけでなく AI エージェントを含めて定義し直す必要があり、既存のセキュリティマネジメントの型がそのままでは通用しません。 このポジションに最も期待するのは、台帳・スクリーンショット・年次点検に依存した従来型の運用ではなく、統制をコードとして表現し、継続的に自動検証し、逸脱を検知したら是正まで自動で回す SRE 的なアプローチです。何を人が判断し、何を仕組みと AI に委ねるかを設計し、少人数でもエンタープライズ水準の統制を維持できる「AI 時代のセキュリティ運用」を考え抜いていただきます。 方針の策定から実装・運用・監査対応までを一気通貫で担い、将来的には CISO として経営に対しセキュリティの意思決定を担う、事業の信頼を支える中核を担えます 【AI 自律稼働環境の整備（全エンジニア共通）】 AI エージェントが自律的に高品質な成果を出し続けるための環境を整備します。AI 自律稼働環境の整備は専門領域にかかわらず、全エンジニアポジション共通の責務です。 ・AI エージェントの出力品質を構造的に担保する仕組みの設計・構築（プロンプト・ルール・ガイドライン・自動チェック等） ・変更リスクの自動評価とガードレール設計により、人間の介入を最小化するレビューワークフローの構築 ・AI エージェントが自律的にテスト・検証できる QA 環境の整備 ・セキュリティ・コンプライアンス・ポリシー準拠の自動検証 ・施策の妨げとなる技術負債の把握・可視化 【情報セキュリティ統括・ガバナンス】 ・個人情報保護・特定個人情報・情報セキュリティ・サイバーセキュリティの統括管理 ・個人情報保護方針・情報セキュリティ方針・社内規程・運用ルールの策定と継続的な更新 ・各部門（プロダクト開発 / セールス / カスタマーサクセス / コーポレート）の業務実態の調査、要件整理、ステークホルダーとの合意形成 ・ISMS（ISO/IEC 27001）・SOC 2 の運用管理責任者として、統制の設計・証跡運用・内部監査・外部監査対応をリード ・継続的な統制運用と、認証・適用範囲の拡大の推進 ・エンタープライズ顧客のセキュリティ質問票・顧客監査・DPA / 個人情報保護覚書への対応と、回答の標準化 ・リスクアセスメント、委託先（サブプロセッサ）管理、全社セキュリティ教育・訓練の設計と実施 ・インシデント対応体制（CSIRT 的機能）の整備と、発生時の指揮・顧客影響の判断 ・脆弱性管理、脆弱性診断・ペネトレーションテストの計画と是正のトラッキング 【SRE 的アプローチによる統制の実装・運用・保守】 ・統制要件をコード化し、継続的に自動検証する仕組み（Policy as Code / Compliance as Code）の設計・実装 ・証跡の自動収集・自動更新（人手のスクリーンショット収集・年次棚卸しからの脱却） ・ID・権限・デバイス・ログの棚卸しの自動化と、逸脱の自動検知・自動是正 ・セキュリティの状態を継続的に可視化する指標（統制の逸脱率・是正リードタイム・脆弱性の滞留時間等）の定義と計測 ・ログ・監査証跡の集約、アラート設計、検知から対応までのランブック整備と訓練 ・AI エージェントに対するアクセス制御・承認フロー・監査ログの設計（何を任せ、どこで人が承認するかの境界定義） ・AI / LLM 固有のリスク（Prompt Injection、データ漏洩、過剰権限）への技術的対策の設計 ・プラットフォームエンジニア・コーポレートエンジニアと連携した、セキュリティ統制の実装・運用・保守

Frictio は「営業活動の摩擦をゼロにする」をミッションに掲げる AI-Native CRM です。AI エージェントが商談・メール・通話をもとに、CRM 更新からフォローアップの起案までを自律的に実行し、人はレビューに集中する「No Entry, Review Only」な営業を目指しています。 AI エージェントは、お客様の信頼に直結する「行動」を担います。自律的に動く範囲が広がるほど、人が監督しきれないリスクも高まります。本ポジションでは、デモで終わらず現場で信頼され続けるエージェントを、評価・ガードレール・本番監視を通じてつくり上げます。「どこまで AI に任せ、どこから人が介入するか」をデータに基づいて見直し続けます。Human-in-the-Loop は「安全弁」であると同時に「気持ちよい UX」として設計します。プロダクト開発チームと共創しながら、課題発見から本番運用までを一気通貫で担う、プロダクト価値の核心となる役割です。 【AI 自律稼働環境の整備（全エンジニア共通）】 AI エージェントが自律的に高品質な成果を出し続けるための環境を整備します。専門領域にかかわらず、全エンジニアポジション共通の責務です。 ・コーディングエージェント（Claude Code, Codex 等）が高品質な成果を出し続けるための環境設計（ルール・スキル・Hooks・MCP 連携・自動チェック等） ・変更リスクの自動評価とガードレール設計により、人間のレビュー負荷を最小化するワークフローの構築 ・AI エージェントが自律的にテスト・検証・デバッグできる QA 環境の整備 ・セキュリティ・コンプライアンス・ポリシー準拠の自動検証 ・施策の妨げとなる技術負債の把握・可視化 【AI エージェント開発・運用（AI エンジニア固有）】 ・顧客業務や利用ログから AI エージェントで解くべき課題を定義し、自動化の範囲と人が介在するポイントを設計 ・RAG / Agentic Search、Memory、Tool Use、マルチエージェント構成を用いたエージェントの設計・実装 ・エージェントが利用するツール・API・MCP サーバーの設計 ・評価データセットと実行過程まで含めた評価（LLM-as-a-Judge 等）により、プロンプトやモデルの変更を安全にリリースする評価駆動開発の仕組みづくり ・タスク成功率・修正率・業務削減時間・安全性・コスト・レイテンシなどの指標設計とモニタリング ・本番トレース、ユーザーの修正、失敗事例を評価データと改善に還元するフィードバックループの構築 ・アクションのリスクに応じた自律度の段階設計（自動実行 / 承認後実行 / 提案のみ） ・確信度・根拠表示・差分レビューなど、「確認するだけ」で済む Human-in-the-Loop UX の技術設計 ・プロンプトインジェクション対策、権限の最小化、テナント分離、監査ログなど、エージェント特有のセキュリティ・ガードレールの設計 ・非同期・長時間稼働するエージェントの実行基盤と、LLM オブザーバビリティの整備 ・モデルの選定・移行と、品質・コスト・レイテンシのトレードオフ管理 ・評価基盤・推論基盤など、エージェント開発を高速化する共通コンポーネントの整備 ・最新の LLM / Agent 技術の検証と、PoC から本番化までの推進 ・社内業務へのエージェント適用とナレッジ共有による、組織全体の生産性・技術力の底上げ

Frictio は「営業活動の摩擦をゼロにする」をミッションに掲げる AI-Native CRM を開発しています。Frictio では、サービスごとに定義された Skill / Tool を AI エージェントが自律的に呼び出して業務を遂行します。Skill / Tool の種類と実行量が増え続ける今、「どのタスクに、どのモデルを、どの推論クラスで、いくらのコストで割り当てるか」を、データとベンチマークで意思決定できる状態にすることが事業の競争力に直結しています。 本ポジションでは、その心臓部である LLM コール基盤・推論ルーティング・評価（ベンチマーク）基盤・ジョブオーケストレーションを、ゼロから設計・実装・運用していただきます。既製のマネージドサービスを繋ぐ仕事ではなく、自社の推論経済性そのものを設計する仕事です。 AI-Native プロダクトの「推論の経済性と品質」を技術で支えるという、これからの時代の AI Platform の中核を担えます。 【職務内容】 ・複数サービス・複数モデル（商用 API / セルフホスト OSS モデル）を統合的に扱う推論ゲートウェイの設計・実装 ・vLLM 等の推論エンジンを用いたセルフホスト推論環境の構築、チューニング（KV キャッシュ / Prefix Caching、量子化、バッチング等） ・Skill / Tool ごとのタスク性能特性の計測と、モデル ⇄ タスクのルーティングポリシーの設計・実装 ・推論クラス（リアルタイム / ニアリアルタイム / 長期間バッチ Job）の定義と割り当て設計 ・上位モデルから小型モデルへの置き換え、蒸留を含むコスト最適化ループの実装と、「品質を落とさずにいくら下げられたか」の継続的な可視化 ・本番の Skill / Tool 実行ログから評価データセット（Golden Set）を継続的に生成するパイプラインの設計 ・オフライン評価・オンライン評価の両輪設計（ルールベース評価、LLM-as-a-Judge、人手アノテーション、A/B・シャドー実行） ・リグレッションゲートの構築：モデル / プロンプト / Skill 定義の変更を CI で自動評価し、昇格（draft → shadow → active）の判断を仕組みに落とす ・評価指標そのものの妥当性検証（指標のハッキング耐性、人手判断との相関の追跡） ・定期実行 Job / イベント駆動 Job を統一的に扱う宣言的なジョブ制御平面と、リコンシリエーション型の制御ループの実装 ・障害検知・自動リトライ・部分再実行・冪等性設計・バックプレッシャ制御 ・トレース・メトリクス・コスト・品質を同一の軸で追える可観測性の設計と、AI 推論コスト（トークン単位の課金トレース）の可視化・管理

Frictio は「営業活動の摩擦をゼロにする」をミッションに掲げる AI-Native CRM を開発しています。 AI によって「作る速さ」が上がるほど、その判断を支えるデータの正確性が競争優位を左右します。事業の意思決定と AI プロダクトの品質改善を支えるデータ基盤を設計・運用するエンジニアを募集しています。 データ領域においても、パイプライン監視・異常検知・コスト分析などのオペレーションは AI による自動化を前提としています。AI に委ねる領域の設計と、人間が判断すべき「何を正しい数字とするか」の定義の両方を担っていただきます。 AI-Native プロダクトの「信頼できる数字」を技術で支える、Platform の中核を担えます 【データ基盤・指標設計】 ・BigQuery、Snowflakeなどを中心としたデータウェアハウスの設計・運用と、レイヤ構造（raw / staging / mart）の整備 ・ ELT パイプラインの設計・運用と、新規データソースの取り込み設計 ・dbt・Dataform 等の変換フレームワーク導入による、既存 SQL ビュー群の体系化とテスト・リネージの整備 ・データ品質の担保（一意性・参照整合性・NULL・フレッシュネスのテスト自動化、異常検知、データ SLA / SLO の定義とアラート運用） ・ジョブの依存関係・リトライ・実行監視の仕組み化と、パイプライン障害時の復旧プロセスの整備 ・パーティション・クラスタリング設計やスキャン量削減による、データ基盤の運用コスト（Run Cost）の可視化・最適化 ・商談内容・個人情報を含むデータの分類、マスキング、IAM・行 / 列レベルのアクセス制御、保持ポリシーの設計と SOC2 対応 ・Terraform によるデータ基盤リソースの管理と、スキーマ変更・SQL 変更のレビュー / デプロイパイプラインの構築 ・LLM 利用ログ（トークン・レイテンシ・コスト・エラー）の構造化と、AI 出力の品質指標を計測するためのデータ設計 ・エージェントが安全にスキーマ・データ辞書・クエリ履歴・ジョブのログを直接読み取れる環境の構築 ・経営・セールス・CS と密に連携し、データ活用を促進する運用ルールの策定

Frictio は「営業活動の摩擦をゼロにする」をミッションに掲げる AI-Native CRM を開発しています。AI によってビルドコストが劇的に下がる時代、「作る速さ」に加えて「運用の信頼性」と「リスク管理」も競争優位の重要な要素です。急速にスケールする AI-CRM の基盤を設計し、セキュリティ・可用性・コンプライアンスを技術で担保するエンジニアを募集しています。 Frictio は SOC2 を取得済みであり、今後より一層セキュリティ強化をおこなします。セキュリティ専任・SRE 専任など、注力領域はご経験やご志向に応じて相談可能です。 インフラ領域においても、監視・異常検知・コスト分析などのオペレーションは AI による自動化を前提としています。AI に委ねる領域の設計と、人間が判断すべき高リスク領域の見極めの両方を担っていただきます。 AI-Native プロダクトの「信頼」を技術で支えるという、これからの時代の Platformの中核を担えます 【AI 自律稼働環境の整備（全エンジニア共通）】 AI エージェントが自律的に高品質な成果を出し続けるための環境を整備します。AI 自律稼働環境の整備は専門領域にかかわらず、全エンジニアポジション共通の責務です。 ・AI エージェントの出力品質を構造的に担保する仕組みの設計・構築（プロンプト・ルール・ガイドライン・自動チェック等） ・変更リスクの自動評価とガードレール設計により、人間の介入を最小化するレビューワークフローの構築 ・AI エージェントが自律的にテスト・検証できる QA 環境の整備 ・セキュリティ・コンプライアンス・ポリシー準拠の自動検証 ・施策の妨げとなる技術負債の把握・可視化 【プラットフォーム・信頼性基盤】 ・クラウドインフラの設計・運用の最適化と自動化 ・PostgreSQL のパフォーマンスチューニング（コネクションプール管理、ロック競合対策、クエリ最適化） ・SOC2 / セキュリティコンプライアンスの技術的要件を自動検証する仕組みの構築・と、継続的監査体制の運用 ・OAuth 2.0 フロー、API 認証、データ暗号化など、セキュリティ基盤の設計 ・CI/CD パイプライン、監視・アラート体制、インシデント対応プロセスの構築と改善 ・AI 推論コスト・API コールの最適化と、運用コスト（Run Cost）の可視化・管理 ・SLI/SLO 設計と監視・アラート実装 ・エージェントがインフラのログ・メトリクス・アラートを直接読み取れる環境の構築 ・開発チームと密に連携し、サービス品質向上のための運用ルール策定

Frictio は「営業活動の摩擦をゼロにする」をミッションに掲げる AI-Native CRM を開発しています。AI ツールの進化によりコードを書くこと自体のコストが劇的に下がった今、真に価値を持つのは「ユーザーの課題を理解し、それを技術によって解決可能な形に翻訳し、実際に動く製品として即座に提供できる」人材です。 Frictio では実装・テスト・ドキュメント作成・リサーチなどの実行作業は AI に委ね、人間はユーザーとの対話、課題の見極め、品質の最終判断といった領域に集中します。この「人が何をすべきか」自体も AI の進化とともに変わり続けるため、その境界を自ら察知し、チームに提案していく姿勢も期待しています。 【主な業務】 ・ユーザー（営業チーム・CS チーム）との直接対話を通じた課題の発見・深掘り ・仮説構築から MVP / プロトタイプの高速構築（数日〜1週間サイクル） ・AI コーディングツールを最大限活用した実装（フロント・バック問わず） ・構築したプロトタイプの検証・データ分析・学習サイクルの運営 ・検証結果に基づくプロダクト方針への提言 ・ドキュメンテーション、カスタマーサポート、プロダクト監視を含む End-to-End の責任 【このポジションの魅力】 ・課題発見から実装・検証まで一気通貫で関われる、AI 時代ならではの働き方を実践できます ・エンジニアとしての技術力をベースに、従来の職種の枠にとらわれないキャリアを築けます ・将来的にチームリードや事業責任者へのキャリアパスが開かれています ・小隊型チームの「最小単位の戦力」として、大きな裁量を持って動けます

Frictio は「営業活動の摩擦をゼロにする」をミッションに掲げる AI-Native CRM を開発しています。FE/BE といった職能別の分業ではなく、成果（KPI）単位で End-to-End の責任を持つ小隊型のチーム構成を採用しており、その中核として企画から運用まで一貫してオーナーシップを持てるエンジニアを募集しています。 コーディングや不具合調査、定型的なレビューといった実行作業は AI に委ね、エンジニアは「何を作るべきかの判断」「AI の出力が正しいかの監督」「品質基準の設計と更新」に集中します。AI の進化とともにこの境界線自体も変わり続けるため、自分の役割を柔軟にアップデートしていける方を求めています。 【主な業務】 AI 自律稼働環境の整備（全エンジニア共通） AI エージェントが自律的に高品質な成果を出し続けるための環境を整備します。AI 自律稼働環境の整備は専門領域にかかわらず、全エンジニアポジション共通の責務です。 ・AI エージェントの出力品質を構造的に担保する仕組みの設計・構築（プロンプト・ルール・ガイドライン・自動チェック等） ・変更リスクの自動評価とガードレール設計により、人間の介入を最小化するレビューワークフローの構築 ・AI エージェントが自律的にテスト・検証できる QA 環境の整備 ・セキュリティ・コンプライアンス・ポリシー準拠の自動検証 ・施策の妨げとなる技術負債の把握・可視化 【プロダクト開発（E2E オーナー固有）】 ・担当 KPI（例：オンボーディング完了率、CRM 自動記録精度）に対して E2E でオーナーシップを持ち、施策の設計・AI への指示・検証・運用を一貫して推進 ・複数言語・フレームワークでの AI エージェントの開発・運用・ガードレール設計 ・AI が生成する CRM 入力・メール要約・提案の品質を監督し、Human-in-the-Loop の仕組みを設計・改善 ・クラウド上のインフラ構成に関する基本的な理解を持ち、デプロイ・運用まで自走 【このポジションの魅力】 ・KPI に対して企画から運用まで一気通貫で関われるため、自分の仕事がプロダクトの成果に直結する実感を得られます ・AI コーディングツールを前提とした開発スタイルにより、従来よりも圧倒的に広いスコープを一人で担えます ・AI-Native CRM という新しいカテゴリのプロダクトを、技術選定から関われる創業期のフェーズです

Frictio は「営業活動の摩擦をゼロにする」をミッションに掲げる AI-Native CRM を開発しています。プロダクトの成長を加速するため、ユーザー獲得から課金に至るファネル全体を設計・最適化するエンジニアを募集しています。成長課題の発見から優先順位付け、検証、実装までを自律的に推進していただきます。 Frictio ではデータ収集・分析レポートの生成・施策ドキュメントのドラフト作成などは AI が担い、人間は「どの指標を追うか」「どの施策を優先するか」といった判断に集中します。AI の能力が広がるにつれ、この役割分担も変わっていくため、変化を楽しみながら自分の働き方をアップデートし続けられる方を歓迎します。 【AI 自律稼働環境の整備（全エンジニア共通）】 AI エージェントが自律的に高品質な成果を出し続けるための環境を整備します。AI 自律稼働環境の整備は専門領域にかかわらず、全エンジニアポジション共通の責務です。 ・AI エージェントの出力品質を構造的に担保する仕組みの設計・構築（プロンプト・ルール・ガイドライン・自動チェック等） ・変更リスクの自動評価とガードレール設計により、人間の介入を最小化するレビューワークフローの構築 ・AI エージェントが自律的にテスト・検証できる QA 環境の整備 ・セキュリティ・コンプライアンス・ポリシー準拠の自動検証 ・施策の妨げとなる技術負債の把握・可視化 【Growth 施策（Growth 固有）】 ・成長課題の発見・優先順位付け・検証設計・AI への指示 ・ファネル最適化（ユーザー獲得〜課金） ・オンボーディング・アクティベーション改善 ・サブスクリプション・課金システムの設計・AI への指示 ・LLM 活用の成長施策企画・検証設計 ・データパイプライン・計測基盤整備 【このポジションの魅力】 ・プロダクトの成長に直接インパクトを与える施策を、自ら企画・実装・検証できます ・データドリブンに仮説検証を繰り返す、スタートアップらしいスピード感のある環境です ・LLM を活用した新しい Growth 手法に取り組めます

Frictio は「営業活動の摩擦をゼロにする」をミッションに掲げる AI-Native CRM を開発しています。AI によって実装コストが大きく下がった今、プロダクトの成否を分けるのは「何を、なぜ、どの順番で作るか」を正しく決める力です。市場とユーザーを深く理解してプロダクトの勝ち筋を描き、それを AI とチームが迷わず動ける形に翻訳し、市場で素早く検証して事業成果につなげることが求められます。 Frictio の PdM は、戦略を描くだけの人でも、仕様を書いて開発に渡すだけの人でもありません。プロダクトの方向性と事業成果に責任を持ちながら、必要ならコーディングエージェントを使って自分で開発し、検証やリリースまで進めます。要件定義・リサーチ・データ分析・ドキュメント作成・実装といった実行作業は AI エージェントに任せます。そのうえで、ユーザーとの対話、課題の見極め、優先順位の判断、品質の最終判断にご自身の時間を集中していただきます。また、AI の進化によって「PdM が人としてやるべきこと」は変わり続けます。その境界の変化に自分から気づき、チームのプロダクト開発プロセスそのものを作り替えていく仕事になります。 【主な業務】 ＜プロダクト戦略・意思決定＞ ・プロダクトビジョンと中長期戦略の策定（ターゲット顧客、提供価値、勝ち筋の定義） ・市場・競合（国内外の CRM／SFA／セールステック）の分析と、差別化の方針づくり ・プロダクトロードマップの策定と、事業インパクト・工数・リスクにもとづく優先順位付け（「作らない判断」も含む） ・プロダクト KPI（活性化・定着・利用拡大・解約など）の設計とモニタリング、目標に対する成果への責任 ・料金設計やプラン構成、機能ごとの提供範囲について提言すること ＜課題発見・検証＞ ・ユーザー（営業チーム・CS チーム・経営層）との直接対話による課題の発見と深掘り ・商談データ・利用ログ・インタビュー記録などから示唆を抽出し、プロダクト仮説を立てること ・AI コーディングツールを使った MVP / プロトタイプの自力構築と、ユーザーへの提示による高速検証（数日〜1週間サイクル） ・リリース後の効果測定、データ分析、学習サイクルの運営 ＜開発＞ ・必要に応じて、コーディングエージェント（Claude Code、Codex など）を使った機能開発・改善を自分で行うこと。エンジニアの手を待たず、要件定義から実装、テスト、PR 作成、レビュー対応、本番リリースまで一気通貫で進めます ・小さな UI 改善、文言修正、設定変更、社内ツールやデータ抽出スクリプトなど、PdM が直接手を動かしたほうが速い領域の実装 ＜デリバリー・合意形成＞ ・AI エージェントとエンジニアが自律的に実装できる粒度での要件定義（背景・目的・受け入れ条件・ドメイン用語・制約の明文化） ・経営・エンジニア・デザイナー・Sales・CS との合意形成と、意思決定の背景の言語化・共有 ・Sales / CS / マーケティングと連携した市場投入（リリース計画、提案材料、社内への周知）と、顧客への定着の推進 ・顧客からの要望・フィードバックを集約し、プロダクト方針へ反映する仕組みの運営 ・プロダクト開発プロセスの設計と改善（AI エージェントが動きやすい情報構造・ドキュメント・ワークフローづくり） 【このポジションの魅力】 ・戦略立案から課題発見、仕様策定、開発、検証、市場投入まで、プロダクトのライフサイクル全体を一気通貫で担えます ・「決める人」と「作る人」の境界を越え、自分の判断をその日のうちにプロダクトへ反映できます ・「AI が自律的に開発するチーム」でのプロダクトマネジメントという、まだ誰も型を持っていない領域を切り拓けます ・CRM／セールステックという、事業インパクトが大きくデータが豊富な領域でプロダクトを育てられます ・経営に近い距離で、プロダクト戦略や事業方針の意思決定に直接関われます ・将来的には CPO・事業責任者へのキャリアパスがあります

株式会社SYSLEAは、メインサービスである「Frictio」を運営しています。営業やカスタマーサクセスのミーティング内容を自動で構造化し、生成AIの力によって洞察や気づきを提供するプロダクトです。プロダクトはもちろん私たちの働き方自体もAI Nativeな働き方にシフトさせる取り組みを行っております。 急成長中のスタートアップ環境である当社の、AI駆動型プロダクトのバックエンド開発を担うシニアバックエンドエンジニア・フルスタックエンジニアを募集します。 TypeScript・Pythonを中心に、Azure・Google Cloud・AWS等のマネージドサービスを活用し、AI技術と深く統合されたスケーラブルなバックエンドシステムの設計・実装・運用を一任できる方を歓迎します。 【具体業務内容】 ・AIを自立稼働させて以下の作業をAIに実行させるための環境整備（ハーネスエンジニアリング） ・バックエンドAPIの設計・開発・保守 ・ AI/LLMを活用した機能の実装と最適化 ・データベース設計とパフォーマンス最適化 ・Azure OpenAI、Google Vertex AI、Anthropicとの統合 ・リアルタイム音声ストリーミング処理基盤の開発 ・データベース設計とパフォーマンス最適化 ・外部サービス連携の開発 ・監視・パフォーマンス改善 ・コードレビュー、テスト設計、ドキュメント整備

Frictioは、営業やカスタマーサクセスの活動データを自動でキャプチャし、CRMを「記録する場所」から「AIが次の最善手を導く場所」へと転換するAIネイティブCRMです。 CS Adoption担当は、顧客がFrictioを活用して業務効率を高め、ビジネス成果を最大化するための重要な役割を担います。単なるサポートにとどまらず、顧客に寄り添いながら「Frictioをツールからビジネスを加速させるパートナーへ」昇華させることを目指します。 【仕事概要：Frictioの活用深化とLTVの最大化】 本ポジションは、初期導入を終えたクライアントに対し、Frictioを組織の隅々まで浸透させ、さらなるビジネス価値を引き出すことで契約継続（Retention）および契約単価の向上（Upsell/Cross-sell）を担う非常に重要な役割です。 「ただ使い続けてもらう」だけではなく、顧客の経営課題に深く入り込み、Frictioの活用範囲を広げる提案を行うことで、顧客の成長と自社の売上拡大の双方を牽引していただきます。 【具体的な業務内容】 定着化（Adoption）の推進： ヘルススコアに基づき、活用度が低い部署やユーザーに対する活用促進コンサルティングの実施。 アップセル・クロスセル提案： 利用状況や経営課題を分析し、上位プランへの移行や追加オプション・追加IDの提案。 サクセスプランの実行： 顧客の四半期ごとの目標（QBR）に合わせた振り返りと、次フェーズの活用ロードマップの提示。 活用事例の創出： 成功事例を型化し、他部署や他拠点への横展開を支援。 チャーン（解約）防止策の実行： 解約の予兆を早期に検知し、リカバリープランの策定と実行。

Frictioは、営業やカスタマーサクセスの活動データを自動でキャプチャし、CRMを「記録する場所」から「AIが次の最善手を導く場所」へと転換するAIネイティブCRMです。 Growth Partnerは、顧客との初回接触から契約更新まで、6フェーズのライフサイクル（Discover → Evaluate → Onboard → Activate → Expand → Renew）を一貫して担うフルサイクル型のロールです。従来のセールスとカスタマーサクセスの分業モデルではなく、顧客の収益組織に深く入り込み、「System of Record（記録のシステム）→ System of Action（行動のシステム）」への転換を共に実現するパートナーとして伴走します。AIエージェントがデータ収集・分析・レポーティングなどの反復タスクを担い、Growth Partnerは信頼構築・戦略提案・価値の言語化といった人間にしかできない領域に集中する——Human × AIの最適配分で成果を最大化する、AI時代の新しい営業モデルを体現するポジションです。【具体業務内容】 ・仮説構築と価値の言語化： Frictioが提供する価値は日々進化しています。プロダクトが生み出す成果を顧客の文脈で言語化し、ターゲット顧客の仮説立てと商談を通じた検証サイクルを回します。 ・新規顧客の発掘と評価（Discover / Evaluate）： ターゲット企業の収益組織が抱える課題を特定し、デモ・PoC・トライアルを通じて「Record → Action」の価値を実証します。BDR・マーケティングチームと連携し、パイプラインを共創します。 ・オンボーディングと活用定着（Onboard / Activate）： CRM/メール/カレンダー連携の完了、AI Botの全ミーティング参加、プレイブック設計支援を通じて、手動CRM入力ゼロ・Frictioデータに基づく意思決定が週次で行われる状態をつくります。 ・拡張と更新（Expand / Renew）： 部門展開・ユーザー数増加・プランアップグレードを推進し、Frictioが生み出した価値を定量化して更新確実性を確立します。NRR（売上維持率）の最大化が最重要KPIです。 ・プロダクトフィードバックの橋渡し： 顧客の一次情報をプロダクトチームに翻訳して届けます。Customer EnablementチームやGTM Opsと連携し、顧客の声を開発優先度に反映させる役割も担います。

Frictioは、営業やカスタマーサクセスの活動データを自動でキャプチャし、CRMを「記録する場所」から「AIが次の最善手を導く場所」へと転換するAIネイティブCRMです。 営業やカスタマーサクセスの人々が本質的な業務に集中できる環境、「未来の働き方を創る。」ことを目指しています。 SYSLEAやFrictioに少しでもご興味がおありの方、急成長中のスタートアップ環境で「共に会社の成長を楽しみたい」「自分のスキルを活かせるポジションを探したい」といった熱意をお持ちの方は是非一度カジュアルにお話しさせて下さい！