AIプロダクトマネージャー

Description

1. 1リユース市場拡大に伴い、多様なチャネル展開とM&Aでグループ統合を進めてきた。
2. 2現場ごとに業務フローやデータ構造が異なり、全社最適×データ駆動×AI実装による事業変革を推進するフェーズにある。
3. 3自社開発プラットフォーム「Cosmos」と2026年4月組成のFDE（Forward-Deployed Engineer）体制を中核に据えている。
4. 4AI/ML実装可能領域として査定アルゴリズム高度化、オペレーション効率化、営業生産性向上、在庫・物流最適化、データ統合による意思決定精度向上などを挙げている。
5. 5事業構造を理解・設計し、AIエンジニア／データサイエンティストと一体でAIを事業に落とし込むAIプロダクトマネージャーを募集している。
6. 6入社後6ヶ月で担当ドメインの業務プロセス・データ構造を説明でき、KPI仮説のオーナーシップ確立と課題構造化、ロードマップ策定が期待される。
7. 7入社後1年でAI/機械学習を用いたプロジェクトを主導し、事業KPIを定量的に動かしたファクトを1件以上保有することが期待される。
8. 8AIネイティブ開発プロセスをチームで型化し、他FDEチームやグループ企業へ横展開することが期待される。
9. 9本部長／事業責任者と直接議論し、AI/データ投資の優先順位とロードマップに影響力を持って参画することが期待される。

職務内容

1. 1現場（買取現場・コールセンター・物流倉庫・コーポレート部門）への同行・観察・1次情報収集を行う。
2. 2業務プロセス／顧客／市場の構造を理解し、AI／データで解くべき課題を自ら定義する。
3. 3担当ドメインKPIに対する仮説立案、優先順位付け、結果の解釈と次手の設計を行う。
4. 4AI／データ活用プロダクトの企画〜要件定義〜プロダクト実装ディレクションを担う。
5. 5AIモデル開発の要件整理（学習データ要件、評価指標、MLOps連携、モニタリング設計）を行う。
6. 6AIエージェントによる高スピード開発を前提とした要件整理・仮説検証・ナレッジベース構築を推進する。
7. 7プロトタイピング／PoCの設計と運用を行う。
8. 8エンジニア／DS／AIエンジニアと協働で「何を作るか」を決定する。
9. 9Cosmosを中心とした新機能開発／業務標準化プロジェクトの企画〜要件整理〜現場接続を行う。
10. 10事業責任者・現場リーダーとの合意形成、グループ企業への横展開設計を行う。
11. 11データ／ユーザーインタビューを通じた継続的改善を行う。

組織／配属先の特徴

1. 1技術組織はFDE層／プラットフォームエンジニアリング層／コアドメイン層の3層構造に再編中。
2. 2配属はデータ・AI戦略推進部に所属し、いずれかのドメインのFDEチームにジョインする。
3. 3PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど約80名規模の組織。
4. 4PdM出身者には元リクルート・大手事業会社など事業理解×推進力の強い人材が活躍中。

あなたに提供できる価値

1. 1事業KPIを直接動かすAIプロダクトマネジメント経験（P&L直結のフィードバックループ）を得られる。
2. 2リユース事業のフルバリューチェーンに触れられる多ドメイン経験を得られる。
3. 3AI・データを前提とした業務変革経験（AIエージェント／自社ナレッジベース／MLOps）を得られる。
4. 4完全なビジネスシステムの再構築体験（Cosmosプロジェクト）を得られる。
5. 5本部長レイヤーと連携しながら戦略から実行まで裁量を持って動ける環境がある。

キャリアパス

1. 1AI/データ領域のプロダクト責任者（複数PJ横断）を目指せる。
2. 2事業とAIを統合した新規事業リードを目指せる。
3. 3本部長・プロダクト統括ポジションを目指せる。

プロダクト開発環境

1. 1開発言語はGolang, React.js (Next.js), TypeScript, Python（AI/ML）。
2. 2インフラはGCP (Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL, Vertex AI...), Terraform, Docker。
3. 3CI/CDはGitHub Actions、テストはMagicPod, Storybook、バージョン管理はGitHub。
4. 4エラー管理はSentry、APMはNewRelic、開発生産性管理はFindy Team+。
5. 5課題管理はJira、ドキュメント管理はConfluence。
6. 6AI活用はClaude Code, Cursor, GitHub Copilotほか、AIエージェント前提のワークフローを推進中。
7. 7その他Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromaticを使用。

We are looking for

1. 1事業課題を構造的に分解し、データ／AI観点で解決策を描ける。
2. 2ドメイン没入の意欲があり、現場に入り1次情報を取りに行ける。
3. 3KPIオーナーシップを持ち、AIプロダクトの結果に責任を持つ。
4. 4現場オペレーションとAI技術の橋渡しができる。
5. 5スピード×実験スタンスで未完成でも早期に世に出しファクトを取りに行ける。
6. 6AI活用前提の思考で人間とAIの役割を切り分けて設計できる。
7. 7建設的な議論力を持ち、他部署・他チームと前向きに議論できる。
8. 8未整備な環境を楽しめる推進力がある。

応募資格（必須）

• WEBプロダクトのプロダクトマネジメント経験、または事業会社でのプロジェクトマネジメント経験（5年以上）
• データまたはAI／機械学習技術を用いたプロダクト開発／機能改善の推進経験
• 事業KPI（売上／粗利／単価／効率性 等）に対するオーナーシップを持って取り組み、定量的に成果を出した経験
• 業務プロセスや顧客行動など、現場の1次情報に踏み込んで課題を構造化した経験
• 事業ドメインに深く入り込み、業務オペレーション設計・SOP整備までリードした経験
• AI Agent、生成AIを日常的に活用した業務経験
• 企画・開発・運用のPDCAサイクルを自走で回した経験
• エンジニア・データサイエンティスト・他職種・社外パートナーと連携してプロダクト開発を推進した経験
• ステークホルダー（営業担当・業務推進（BizOps）担当・経営層）との合意形成経験

歓迎する経験

• WEBアプリケーションの開発実務経験（エンジニア出身者、ないし手を動かして検証できる方／AI/ML経験尚歓迎）
• AI/MLプロジェクトの要件定義やモデル運用（MLOps）の理解
• データ基盤（DWH／BigQuery 等）を前提にしたプロダクト設計経験
• 機械学習モデルの評価指標・モデル改善サイクルの基礎知識
• 自然言語処理／予測モデル／最適化モデルなどの知見
• 生成AI／AIエージェント／LLMをプロダクトや業務プロセスに組み込んだ経験
• 機械学習モデルの実装・運用
• 大規模事業の業務プロセス再設計の経験
• データ分析（BIツール／SQL）、A/Bテスト、効果検証の経験
• スクラム等のアジャイル開発経験
• UI/UXデザインの経験
• リユース・小売・物流・CRM領域の業務経験

待遇・福利厚生

• AWS/GCP学習費用補助
• 書籍購入支援
• 業務端末貸与
• 資格取得支援

求めるスキル・経験