サポートAI推進プロジェクトマネージャー

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• プロダクトマネージャー（PM）またはプロジェクトマネージャーとしての実務経験
• 複数部署にまたがるクロスファンクショナルなプロジェクト推進経験
• ステークホルダーマネジメント・利害調整の実務経験
• データ分析を活用した施策立案・成果検証の経験
• SaaS・IT・テック企業でのビジネス企画・事業開発経験

• 推進力と実行力:
  戦略を「構想」で終わらせず、関係部署を巻き込みながら「爆速で推進」する行動力が必要です。曖昧な状況下でも自律的に動き、プロジェクトを前進させられる人材が求められます。
• 複雑な利害調整能力:
  開発チーム・CS組織・デザイン等、多岐にわたるステークホルダーの利害を調整し、ボトルネックを解消する調整力が求められます。一方的な主張ではなく、全体最適を意識した合意形成ができることが重要です。
• データドリブンな思考力:
  「真の解決率」向上に向けたデータ分析を行い、施策のリリースから成果創出までのPDCAサイクルを高速に回す能力が必要です。定量的に課題を捉え、根拠を持って意思決定できる力が求められます。
• ミッションへの共感と主体性:
  freeeの「スモールビジネスを、世界の主役に。」というミッションに深く共感し、社会に対してポジティブなインパクトを与えることに強いモチベーションを持てることが重要です。指示待ちではなく、自ら動く姿勢が求められます。
• 不確実な環境での目標達成力:
  新規AI施策の立ち上げという不確実性の高い環境においても、諦めずに目標達成を追求する粘り強さ（グリット力）が求められます。変化に柔軟に対応しながらも、一貫性を持ってプロジェクトを統括できる人材が必要です。

• カスタマーサポート・CX領域の知見:
  カスタマーサポートの現場や、CX（顧客体験）改善の企画に関わった経験があると、AIチャットサポートの課題設定や施策立案において強みとなります。
• LLM・生成AI関連の基礎知識:
  LLM（大規模言語モデル）やRAG、プロンプトエンジニアリングなど、AI技術に関する基礎的な理解があると、エンジニアや機械学習専門家との連携をよりスムーズに進めることができます。
• SaaS企業でのPdM・事業開発経験:
  SaaSプロダクトの企画・グロース経験がある方は、freeeのビジネスモデルや開発プロセスへの適応が速く、即戦力として期待されます。
• スタートアップ・ベンチャー環境での業務経験:
  制度が整いきっていない環境で、自ら仕組みを作りながらプロジェクトを推進した経験がある方は、成長過程にあるfreeeの組織文化にフィットしやすいです。

• AI×プロダクト戦略の実践知識:
  LLMを活用したサポートAI施策の立案・実行を通じて、生成AI時代のプロダクト戦略策定スキルを実務レベルで習得できます。技術ドリブンなビジネスインパクト創出の手法を体得できます。
• 全社横断プロジェクトマネジメント力:
  開発・CS・デザイン・データ等の多様な職種と連携する大規模プロジェクトを統括することで、複雑なステークホルダーマネジメントと高度なプロジェクト推進力を磨くことができます。
• データ分析・KPI設計・仮説検証サイクル:
  「真の解決率」をKPIに設定し、データ分析から施策リリース・効果検証までのサイクルを高速で回す経験を通じて、データドリブンな意思決定能力を高めることができます。
• SaaSビジネスの事業開発経験:
  クラウド会計ソフトシェアトップクラスのSaaS企業で、AIを活用した新規サービスの立ち上げ経験を積むことで、SaaS業界で通用する事業開発・グロースの実践的スキルが身につきます。
• 経営視点での戦略立案力:
  経営層と直接関わりながら全社戦略の一翼を担うことで、経営視点での事業戦略策定・ロードマップ作成の経験とスキルを習得できます。