AI Success Engineer

募集背景

1. 1FDEが顧客の現場に入り込みJAPAN AI STUDIOを使って「企業の脳」を実装するのが導入フェーズ
2. 2「企業の脳」の真の価値は導入後に顧客の業務に定着し利用が拡大しROIが実現されて初めて証明される
3. 3構築したワークフローが実際に使われているか、エージェントが行動を変えているか等を技術面からモニタリングし改善し成果を可視化する専門職が必要
4. 4FDEが「企業の脳を実装する人」ならAI Success Engineerは「企業の脳が定着し成果を出し続ける状態を作る人」
5. 5OpenAIやDatabricksが確立したAI Success Engineerという職種をJAPAN AIのプロダクト群に最適化した形で新設し顧客のAI活用成功を技術面からリードするポジションを立ち上げる

ミッション

1. 1「企業の脳」が定着し成果を出し続ける状態を作る
2. 2AIプロダクト導入後の顧客成功を技術面から最大化し利用定着・拡大展開・ROI実現を推進する

AI Success Engineerとは

1. 1AI Success EngineerはOpenAI社やDatabricks社が確立した職種でAIプロダクトの導入後に顧客の成功を技術面から支援するエンジニア
2. 2従来のカスタマーサクセスやテクニカルサポートとは異なりAIプロダクト特有の課題(プロンプト最適化、eval設計、利用データ分析、ワークフロー改善)を技術的に解決する専門職
3. 3従来のカスタマーサクセスは利用状況のモニタリング・報告、機能の使い方の説明、問い合わせ対応、チャーン防止が中心
4. 4AI Success Engineerは利用データを分析しプロアクティブに改善提案、AIの使い方を設計し業務ワークフローに組み込む、問題の根本原因を技術的に特定・解決、ROI実現・拡大展開を推進
5. 5FDEは課題発見→PoC→本番導入、新規ワークフローの構築、顧客の未来を発見する
6. 6AI Success Engineerは導入後の定着→活用拡大→ROI実現、既存ワークフローの改善・最適化、顧客の成功を証明する

期待する役割について

1. 1FDEが構築した「企業の脳」のワークフローが現場で実際に使われ成果を出し続ける状態を作る
2. 2顧客の業務部門・IT部門と密接に連携しAIプロダクトが実際の業務で成果を出し続ける状態を作る
3. 3顧客のIT部門・開発チームと協働しAPI連携やデータ統合の技術支援を行う
4. 4利用データの分析に基づくプロアクティブな改善提案を行う
5. 5レポートされた問題の技術的調査・根本原因分析を行いエスカレーション対応をリードする
6. 6顧客フィードバックをプロダクトチームに還元しプロダクトの進化に貢献する

このポジションの魅力

1. 1「企業の脳」の成功を証明する:FDEが実装した「企業の脳」が顧客の業務を変えROIが実現される瞬間を目の前で体験できる
2. 2顧客の成功を直接支える:導入したAIプロダクトが顧客の業務を変えROIが実現される瞬間を目の前で体験できる
3. 3AI活用の専門家になれる:プロンプト最適化、eval設計、利用データ分析、ワークフロー改善などAIプロダクト活用の最前線で専門性を磨ける
4. 4新設ポジション:0名→3名→8名への立ち上げフェーズ。チームの文化・プロセスをゼロから設計できる
5. 5プロダクトを進化させる:顧客の現場で得た知見がプロダクトチームにフィードバックされJAPAN AIのプロダクト自体を進化させる
6. 6多様な業界・課題への挑戦:金融、製造、小売、不動産など約200社の顧客が抱える多様なAI活用課題に取り組める
7. 7急成長環境:設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで技術的意思決定に大きな裁量を持てる

業務内容

1. 1技術オンボーディング・トレーニング:FDEから引き継いだ導入済みワークフローの技術オンボーディング設計・実施、顧客の業務ワークフローに合わせたAI活用方法の設計・提案、トレーニング資料・ベストプラクティスの作成・提供
2. 2利用定着・ROI実現:成功指標(KPI)の設計と定期的なROIレビュー、利用状況モニタリングとプロアクティブな改善提案、利用データのダッシュボード構築・定量分析による課題の早期発見、プロンプト最適化・エージェント設定の改善支援、評価基盤(eval)の運用支援・品質改善
3. 3テクニカルサポート・問題解決:レポートされた問題の技術的調査・根本原因分析、テクニカルサポートのエスカレーション対応、API/SDK/インテグレーションに関する技術支援、セキュリティ・ガバナンス・コンプライアンス対応
4. 4プロダクトフィードバック・拡大展開:顧客フィードバックの収集とプロダクトチームへの還元、拡大展開(アップセル/クロスセル)の技術支援、新規ユースケースの発見・提案
5. 5シナリオ1:SaaS横断ワークフローの利用定着支援。経費精算自動承認ワークフローの利用率が伸び悩み、利用データ分析で課題特定、モバイル向け利用ガイド作成と通知設定最適化、現場向けトレーニング実施で利用率2倍、月間400時間の業務削減効果を可視化
6. 6シナリオ2:「企業の脳」のROI可視化と全社展開。見込み顧客探索エージェントのROIレビューでアプローチ数3倍、受注率15%向上を定量化、経営層向けレポート作成、他の5部門への全社展開を支援しアップセルに貢献
7. 7シナリオ3:ワークフロー品質改善のフィードバックループ。稟議承認AIの回答精度に関するフィードバック増加、eval基盤でfactualityスコアが低いカテゴリを特定、プロンプト最適化とナレッジベース改善で回答精度15%向上、改善パターンをプロダクトチームにフィードバックし標準テンプレートとして全顧客に展開

成果責任 (KR/メトリクス)

1. 1顧客ヘルススコア(利用率、API呼出数、アクティブユーザー数)
2. 2チャーン率 ≤ 目標値
3. 3拡大展開率(アップセル/クロスセル貢献)
4. 4顧客NPS ≥ 目標値
5. 5技術サポートチケット解決時間(MTTR)

チーム体制

1. 1約120名が開発組織に在籍
2. 2FDE — 導入フェーズからの引き継ぎ
3. 3Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進
4. 4プロダクトチーム — フィードバック還元
5. 5サポートチーム — エスカレーション対応

開発環境

1. 1言語:Python(自動化・分析)、SQL(データ分析)
2. 2AI/LLM:JAPAN AI STUDIO SDK、プロンプトエンジニアリング、RAG
3. 3データ:BigQuery、Looker、Pandas
4. 4インフラ:GCP、Docker(基礎理解レベル)
5. 5ツール:Slack、Confluence、Linear、Google Workspace、GitHub、Notion
6. 6AI開発支援:Claude Code MAX Plan、Cursor、ChatGPT、Devin
7. 7作業環境:Mac(Apple Silicon)、デュアルモニタ対応

学習と開発の支援

1. 1AIツール利用サポート:JAPAN AI SaaSサービス、Cursor、ChatGPT、ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能
2. 2開発ツール支援:利用したい開発ツールが有償である場合その費用を負担(年3万円まで)
3. 3書籍購入補助:技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能(半期3万円まで)
4. 4語学学習/資格取得支援:日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能
5. 5リフレッシュ手当:ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担(月5000円まで)
6. 6家賃手当:該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給(月3万円まで)

働き方

1. 1ハイブリッド勤務:週3出社、週2リモート
2. 2フレキシブルな勤務時間帯:コアタイムは要相談
3. 3柔軟性:将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能

応募資格（必須）

• 技術顧客対応 (TAM、CSE、SA、テクニカルサポート等) の経験 : 3年以上
• SaaS プロダクトの導入・運用支援、または技術コンサルティングの経験 : 3 年以上
• API/SDK/インテグレーションパターンの理解
• セキュリティ基礎 (SSO、暗号化、GDPR等)
• プロジェクト管理能力 (複数顧客の並行対応)
• AI / LLM 技術への強い関心と自己学習の実績
• 日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル)

歓迎する経験

• LLM/生成AI製品の導入・運用支援経験
• エンタープライズSaaS CSM/CS経験
• Python/JavaScriptでの簡易開発・自動化能力
• データ分析・可視化スキル (SQL、BigQuery、Looker等)
• プロンプトエンジニアリング・RAGの実践経験
• ISMS / SOC2 / 個人情報保護法等のコンプライアンス対応経験
• 英語での技術コミュニケーション能力

待遇・福利厚生

• Refresh Allowance
• シャッフルランチ/ディナー
• 夏季休暇
• 年末年始休暇
• 年次有給休暇
• 従業員持株会
• 慶弔休暇
• 社会保険完備
• 資格取得・英語学習支援
• 部活動手当

求めるスキル・経験