AIオペレーションマネージャー

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• 業務改善・業務設計・業務コンサルティング等の実務経験
• AI（生成AI・LLM等）活用に関するプロジェクト経験
• ソフトウェアやSaaSに関する理解（要件定義・ツール導入経験など）
• プロジェクトマネジメントまたはBizOpsなどの組織横断的な推進経験
• Cursor等のAIコードエディタ・ClaudeCode等を活用した開発経験
• Dify・Zapier・Make等を用いたワークフロー構築または業務自動化の実務経験
• 複雑な業務フローを構造化・抽象化するスキル

• 巻き込み力と伴走スタンス:
  AI活用の価値を「自分が使いこなす」だけでなく、「組織が自走できる状態を作ること」と捉え、ヒアリングと伴走を通じて多様なステークホルダーを巻き込みながらミッションを推進できる姿勢が求められます。
• ゼロベース思考・構造化能力:
  既存業務を前提とせず、「AIがあればそもそも不要になる業務では？」という問いを立てられる思考力が必要です。複雑な業務フローを構造化・抽象化し、再設計する力が求められます。
• テクノロジーへの強い好奇心と継続学習意欲:
  最新のAI技術（LLM・生成AI等）の動向を自律的にキャッチアップし、業務に適用できる可能性を常に探り続ける意欲が不可欠です。
• 高い合意形成・コミュニケーション能力:
  エンジニア・事業部門・経営層など多様なステークホルダーと円滑に連携し、利害調整や方向性のすり合わせを行いながらプロジェクトを推進できる能力が求められます。
• 不確実な環境での自律的な推進力:
  定義の確立していない新しいチャレンジの中でも、自ら問いを立て、課題を見つけ、解決に向けて主体的に動き続けられる姿勢が重要です。

• LLM活用の業務導入経験:
  ChatGPT・Claude等を活用した業務プロセスの実際の導入経験があると、即戦力として活躍できます。
• SaaS要件定義・ベンダー選定経験:
  システム要件定義・ベンダー選定・SaaS導入等の経験があると、情報システム部門との連携がよりスムーズになります。
• PdM・ソフトウェアエンジニアの経験:
  プロダクトマネージャーやソフトウェアエンジニアとしてのバックグラウンドがあると、技術とビジネスを橋渡しする際の説得力が増します。
• アジャイル・クロスファンクショナルチームの経験:
  アジャイル開発手法や複数部署横断チームでの業務経験があると、ログラスの組織文化にフィットしやすいです。

• AI BPRの設計・実行スキル:
  生成AI・RPA・iPaaSを組み合わせた業務プロセスの抜本的な再設計を、上流の課題特定から実装・効果測定まで一気通貫で経験できます。
• 全社横断プロジェクトマネジメント:
  Marketing・IS・FS・BizDev・CS・Financeなど複数部門を横断し、大規模な組織変革プロジェクトをリードするPMスキルが実践的に身につきます。
• AI活用組織設計・ナレッジマネジメント:
  社内AI活用リテラシーの向上施策・教育体制の構築・ナレッジ整備など、組織全体のAI活用を底上げするための仕組みづくりのノウハウが習得できます。
• KPI設計・効果測定・データドリブン改善:
  導入したAIオペレーションのKPIを設計し、継続的な改善サイクルを回す経験を通じて、データに基づいた意思決定を実践するスキルが培われます。
• 社外発信・ブランディングスキル:
  イベント登壇・記事発信など、業界の第一人者として対外的に情報発信する機会が得られ、個人としての市場価値・認知度向上につながります。