プロダクトマネージャー（ClanExe）

必須

• PdM、またはそれに準ずる立場での開発プロジェクト経験
• 要件定義・仕様策定・開発リード経験
• 生成AIに関する基礎知識
• Figma／Notion／GitHubなどを活用したプロジェクト推進スキル
• エンジニア／デザイナーとの協業経験
• 業務上の議論を含め、日本語または英語で円滑なコミュニケーションが可能（目安：ビジネス会話レベル以上）

歓迎

• LLM・生成AIプロダクトの企画・開発推進経験
• PMF前・アーリーフェーズのプロダクトマネジメント経験
• 顧客と直接対話しながらプロダクトを構築・改善した経験（FDE、カスタマーサクセス連携等）
• UI/UXのデザイン経験
• プロトタイプの検証設計〜ユーザーテスト経験
• 学術／研究プロジェクトとの協業経験
• 基礎的な英語力（リサーチ・社内コミュニケーションで活用）
• 技術・プロダクトコミュニティへの参加や登壇発表・ブログ執筆などアウトプットに前向きな方

求める人物像

• 仕様の型が確立していないプロダクトを、面白がって扱える方
• 不確定要素の多い中で、自分なりの根拠をもって優先順位を決断できる方
• 顧客の言葉をプロダクトの要件に翻訳することに関心のある方
• 専門性の異なるメンバー（研究者・エンジニア・事業開発）をつなぐハブとして、チームで成果を出すことにやりがいを感じる方
• ドキュメンテーションやプロトタイピングも含め、自ら手を動かしながらリードできる方

使用ツール

募集背景

• ClanExeは初期リリースから間もない、初期グロースのフェーズにあります。一方で、製薬・ヘルスケア、消費財、素材・部品、コンサルティングなど、業界の異なる複数の大手企業でPoC・商談が同時に進行しており、プロダクトへの要求は既に一人の頭の中で捌ける量を超えつつあります。具体的には、
• 機能拡張・改善を待つ顕在Issueが多数あり、顧客展開のPDCAの中で潜在課題も継続的に発生している
• 顧客現場ごとの要件を整理し、ロードマップに反映する意思決定が、開発と商談の速度に追いついていない
• 「AIパートナー」「暗黙知の抽出」という、明確な既存業務フローが存在しない領域のため、仕様書を受け取って開発するのではなく、顧客・現場理解に基づいて仕様そのものを策定する必要がある
• という状況です。プロダクトの需要がないのではなく、需要に意思決定の体制が追いついていない。これが今回の募集理由です。
• 入社いただく方には、完成したプロダクト組織の一員としてではなく、ClanExeのプロダクトマネジメントの進め方そのものをつくっていく役割を期待しています。エンジニア・研究者・事業開発・顧客をつなぐハブとして、要件定義から開発リード、リリース、改善サイクルまでを牽引していただきます。

業務内容

• プロダクトマネージャーとして、ClanExeの要件定義からプロダクト設計、開発フェーズのリードまでを中心的に担っていただきます。
• ご経験に応じて、次の3つを軸にお任せします。

1. プロダクト設計と開発リード

• プロダクト全体構成（フロー実行、暗黙知抽出パイプライン、結果表示、外部SDK連携 など）の設計・要件定義から、エンジニア・デザイナー・研究者との議論を通じたリリースまでを牽引していただきます。

2. FDE的な顧客展開の要件整理

• 進行中のPoC案件について、顧客現場の要件を整理・優先順位づけし、プロダクトのロードマップへ反映していただきます。事業開発と協働し、商談で得た学びを個別対応で終わらせず、プロダクトの機能として汎化します。

3. プロダクトの進め方の設計

• 研究成果をベースとした社会実装プロダクトとして、ロードマップ策定の枠組み、ユーザーテスト設計と改善サイクル、プロトタイピングの反復の回し方を、チームと一緒に定義していただきます。

具体的な業務内容

• ※発生しうる業務を広く記載しており、全てをカバーいただくことを求めているわけではありません
• 研究成果をベースとした社会実装プロダクト（ClanExe）のロードマップ策定
• プロダクト全体構成の設計・要件定義から開発リード
• エンジニア／デザイナー／研究者との議論を通じたプロダクトのリリース
• ユーザーテスト設計と改善サイクルの立案、プロトタイピングの反復推進
• 顧客現場への展開に伴うFDE的な要件整理・導入支援
• Figma／Notion／GitHub を活用した開発進行とチーム内ドキュメンテーション
• 業務内容の変更の範囲：会社が運営するサービス、プロダクトの開発・運営、及びこれらに付随する業務、その他会社が指定する業務

現在のお客様

• 対象は大手企業に絞っています。現在、次のような領域でPoC・商談が進行しています。
• 製薬・ヘルスケアリサーチ — 医師・患者インサイトの探索
• 消費財メーカー — 新商品コンセプトの事前検証、生活者インサイトの深掘り
• 素材・部品メーカー — 海外市場の消費者調査、B2B購買意思決定の理解
• コンサルティングファーム／シンクタンク — リサーチ手法の拡張、共同でのサービス開発
• 業界は異なりますが、いずれの案件からも「個別要望」と「プロダクトに汎化すべき要件」が同時に持ち込まれます。この切り分けと優先順位づけこそが、本ポジションの腕の見せどころです。

開発・推進環境

• [プロジェクト推進ツール] Figma, Notion, GitHub
• [プロダクト技術スタック] Python, TypeScript, React
• [AI / 機械学習] Anthropic Claude, OpenAI / Azure OpenAI Service, オープンウェイトLLM, RAG（ベクトルDB）
• [インフラ / クラウド] AWS / GCP / Azure
• [その他] GitHub Copilot利用可能、個人PCを自由に選択可能

チーム体制

• Persona Labは、研究者・エンジニア・事業開発が同じテーブルで議論する少数のチームです。
• 代表取締役CEO 金井良太 — 神経科学者。意識研究の第一線から起業。
• チームリーダー 濱田太陽 — 神経科学者。内閣府ムーンショット「目標9」PI。NeuroAI研究を主導。
• エンジニアチーム — LLMへの人格実装、デジタルツイン生成基盤の開発。本ポジションが日々最も密に連携するチームです。
• セールス・マーケティング — リード獲得・マーケティング施策の専任担当。
• 事業開発 — エンタープライズ商談・PoCを推進。顧客要件の整理における直接のカウンターパートです。
• チームが小さいぶん、顧客から持ち帰った要望が翌週の開発項目に入る、というスピード感で動いています。

AIパートナープラットフォームの立ち上げ・初期グロース期を、PdMとして主導できます。

• 今後のプロダクトの方向性は、この時期に設計したロードマップと意思決定の型が土台になります。整った組織で仕様を管理するのとは異なる面白さと難しさのある仕事です。

市場カテゴリの立ち上げに、プロダクト側から関われます。

• 「AIパートナー」には競合の型も業界慣行もまだなく、どの課題に対してどの機能をつくるのかという設計から自分で決めていくことになります。

「AIと人の新しい関係性」という研究的テーマを、商用プロダクトとして社会実装できます。

• AIを効率化ツールではなく、人の主体性を増幅するパートナーとして捉える思想を、プロダクトの仕様に落とし込む仕事です。

技術の背景を、研究者から直接学べます。

• LLMに人格を持たせる仕組みについて、論文を書いている本人に聞ける環境です。技術的な裏づけを持って仕様を定義できることは、この領域のPdMでは大きな差になります。

実装に近いPdM経験を積むことができます。

• FDE的な顧客展開を通じてエンタープライズの現場と直接向き合いながら、要件定義〜開発リードを主軸に、つくる側と売る側を行き来して仕事を進められます。