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【AI/DX統括本部】AX/DX推進リード (AIオペレーションマネージャー候補)

年収: 800万 ~ 1200万 ?

ヘッドハンター案件

部署・役職名 【AI/DX統括本部】AX/DX推進リード (AIオペレーションマネージャー候補)
職種
業種
勤務地
仕事内容 全社のAX/DX推進チームの中核メンバーとして、以下の役割を担っていただきます。
・ 業務のAI再設計リーダー
 各部門の業務を分析し、AIが最も効果を発揮できる形に業務フローを再構築。単なる効率化では
 なく、業務の質的変革を実現します。
・ 実装とプロジェクト推進の両立
 構想だけでなく、ツールを活用して自らもAGENTやWorkflowを作成。技術的実現可能性を
 検証しながら、プロジェクトを推進します。
・ 部門横断の橋渡し役
 経営層、事業部門、エンジニア、情報システム部門など、多様なステークホルダーと対話し、
 合意形成を図りながら全社展開を推進します。
・ AI活用文化の醸成
 成功事例の横展開、ナレッジの体系化、社内トレーニングなどを通じて、組織全体のAI活用
 レベルを底上げします。

業務内容
このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。

1.業務分析とAI活用機会の発見
各部門の業務フローをヒアリング・可視化
ボトルネックや非効率な作業を特定し、AI活用による改善余地を定量的に評価
経営インパクトの大きい領域から優先順位を設定
▼想定プロジェクト例
経営数値の可視化基盤構築(SFA/会計/スプレッドシートデータの統合)
営業の商談準備・提案資料作成の自動化
バックオフィス(人事・経理・法務)の定型業務の自動化
社内ナレッジのAI検索基盤の構築
2.AIオペレーションの企画・設計
業務を「人がやるべき」「AIに任せる」「システムで処理する」に仕分け
業務要件を整理し、AIエージェントやワークフロー自動化の仕様を設計
ノーコード/ローコードツールを活用したプロトタイプ作成
AI開発ツールを使った簡易スクリプトやツールの実装
セキュリティ、コスト、運用負荷を考慮した実装方針の策定
3.導入プロジェクトの推進
要件定義からPoC、効果検証、本番導入、運用定着までのプロジェクト管理
情報システム部門やエンジニアチームと連携した技術的課題の解決
現場部門への説明、トレーニング、フィードバック収集と改善
4.効果測定と継続改善
導入したAIオペレーションのKPI設計とモニタリング
業務時間削減、品質向上、コスト削減等の効果を定量的に測定
人が対応したケースを学習データとして蓄積し、AIの判断精度を改善し続ける仕組みの構築
5.ナレッジ蓄積と組織学習の促進
成功パターンや失敗事例のドキュメント化
最新AI技術のリサーチと社内への情報共有
他部門への横展開支援

このポジションの魅力
当社のプロダクトを武器に、現場とプロダクトを往復できる
他社のこの職種は他社製ツールを使う立場ですが、当社では自社のエンタープライズAIプラットフォームを使って業務を再設計でき、現場で得た知見がそのままプロダクト改善に還流します。「使う側」と「作る側」を往復できるのは当社だけの環境です。
経営直轄組織で、AIと進める業務プロセスをゼロから創る
全社AXの設計を最上流から担える、経営に近いポジションです。少数精鋭のチームだからこそ意思決定が速く、一人ひとりの裁量が大きいのが特徴。「決められた手順をなぞる」のではなく、課題の特定から打ち手まで自ら提案して形にできます。
グループ全体が「実験場」——業種横断のノウハウが最速で貯まる
広告プラットフォーム、マーケティングSaaS、デジタルPRなど、多様な事業がそのまま検証フィールドになります。1社では得られない、業種横断のAXノウハウを最速で蓄積できます。
AI時代の希少なキャリアを切り拓ける
AIオペレーションマネージャーは欧米を中心に広がる新職種で、日本ではまだ実績を持つ人材が極めて少ないポジションです。今ここで経験を積めば、数年後には「AI×業務変革」の第一人者になれます。
労働条件 完全週休2日制(休日は土日祝日)
年間有給休暇10日~20日(下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります)
年間休日日数120日

休暇:年次有給休暇、夏季休暇(3日)、年末年始休暇(12月31日~1月3日)、慶弔休暇

※昇給機会年2回(4月、10月)、賞与年2回(5月、11月)
※給与は経験・能力により応相談
※50時間を超える時間外手当は別途支給
 なお、固定残業代を支給しておりますが、この時間分働かないといけないということではありません。
 業務効率の向上や社員の安定した収入のために支給しています。
応募資格

【必須(MUST)】

務プロセス改善の実務経験
業務フローの分析・可視化・改善を実際に推進した経験
要件定義からPoC、本番導入、運用定着まで一貫したプロジェクト完遂経験
AI開発ツールの実務経験
Cursor、ClaudeCode、ChatGPT、Claude等のAIツールを業務で活用するプロジェクトの推進経験
プロンプトエンジニアリングやLLMの特性(できること/できないこと)への基本理解
プロジェクト推進力
複数部門や多様なステークホルダーを巻き込んだプロジェクト推進経験
現場の課題を引き出し要件として整理できるヒアリング力
技術的内容を非エンジニアにもわかりやすく説明できるコミュニケーション力
マインドセット
自ら手を動かしながら周囲を巻き込んで前に進められる実行力
生成AI、LLM等の最新技術への強い関心と継続的学習意欲
※「AIエンジニア」である必要はありません。業務を深く理解し、AIで作り変えられる方を求めています。

【歓迎(WANT)】

※以下のような「実装力」があれば、より広い裁量で活躍いただけます。

Dify、n8n等のツールでAIエージェント/ワークフローを構築した経験
Python、JavaScript等を使った簡易ツール開発の経験
BPR(業務プロセス再設計)やDX推進プロジェクトの経験
SaaS選定・導入、システム要件定義、ベンダー管理の経験
LLM(ChatGPT、Claude等)を活用した業務改善の実績
RAG(検索拡張生成)やプロンプトエンジニアリングの知識・経験
データ分析、BI構築、データ基盤整備の経験
プロダクトマネージャーやビジネスサイドのエンジニア経験
アジャイル開発やスクラム等の開発手法の理解・実践経験
生成AI関連資格(生成AIパスポート、G検定等)

リモートワーク

「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります
受動喫煙対策

屋内禁煙

更新日 2026/08/03
求人番号 9340767

採用企業情報

この求人の取り扱い担当者

  • 3.30
    ?
  • ヘッドハンターの氏名は会員のみ表示されます
  • 会社名は会員のみ表示されます

    • 東京都
    • 東京理科大学大学院
  • コンサルティング IT・インターネット メーカー
    • リクルートでデータ活用や機械学習を活用した施策展開を推進してきた現場知見を活かし、キャリアアドバイスを行っています。 現在は経営者として、社員であるデータサイエンティストと関わっており、現場と経営双方の視点からご支援が可能です。
    • (2025/03/05)

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