【AIプロダクトマネージャー（PdM）】ノンデスク産業?AIのキラープロダクトを創り、社会実装をリードする

以下のいずれかの経験・知識が求められます。

• BtoB SaaSプロダクトの企画・要件定義・開発推進経験
• AI/LLM/ML活用プロダクトの企画または導入経験
• アジャイル開発（スクラム等）における進行管理経験
• Figma・Miro等を用いたUI/UXプロトタイピング経験
• ステークホルダーマネジメント（経営層・営業・CSとの連携）
• PoCの推進・仮説検証プロセスの実務経験

• オーナーシップ・やりきる力:
  「バリューにもあるが、とにかくやりきること」が求められるカルチャーがあります。変化の速いベンチャー環境の中で、最後まで責任をもって推進できる意志の強さが必要です。
• 変化への高い適応力:
  組織・戦略・プロダクトが急速に変化する環境です。変化に対し柔軟に対応し、新しい状況でもパフォーマンスを発揮できるマインドセットが重要です。
• ビジネスと技術を繋ぐ翻訳力:
  営業・CS・経営層など非エンジニアのステークホルダーと技術チームの間に立ち、双方の言語で議論を整理し意思決定を促す能力が求められます。
• 課題構造化・仮説思考力:
  物流現場の非構造化データや複雑な業務フローを整理し、「誰でも使いこなせる直感的なプロダクト」に落とし込むための抽象・具体の往復思考力が必要です。
• コミュニケーション・巻き込み力:
  ビジネスチーム・経営層・開発チームなど多様な関係者を巻き込みながら推進する能力が求められます。チームとしてのパフォーマンスを引き出す協調性も重視されます。

• 物流・運送・建設などノンデスク業界の知見:
  物流2024年問題や運送業のオペレーションに関する知識があると、現場課題の深い理解とプロダクト設計の精度向上に直結します。
• Vertical SaaSのプロダクト開発経験:
  特定業界に深く入り込むVertical SaaSの特性（業務フロー理解・業界規制対応・顧客ロイヤルティ設計）を理解している方は即戦力として活躍できます。
• LLM/生成AIを活用したプロダクト開発経験:
  OpenAI API、RAG、エージェント設計など、生成AIを実プロダクトに組み込んだ経験があると、AI統合戦略の立案・PoC推進において大きなアドバンテージになります。
• 新規プロダクトのGTM戦略立案経験:
  プロダクト開発のみならず、Go-to-Market戦略の立案・実行まで経験がある方は、AI組織立ち上げ期における事業牽引において高く評価されます。
• データ分析・SQL/BIツール活用経験:
  非構造化データを分析し、プロダクト改善の意思決定に繋げる能力を持つ方は、現場データを武器にするX Mileのプロダクト開発方針と高い親和性があります。

• AIプロダクトの社会実装スキル:
  LLM・ML等を活用したAIプロダクトの企画から実装・グロースまでを一気通貫で担うことで、生成AI時代に市場価値の高いAIプロダクトマネジメント能力を習得できます。
• Vertical SaaS × AI の事業開発経験:
  特定業界（物流・運送）に深く入り込むVertical SaaSにAIを統合する実践経験は、希少性の高いキャリア資産となります。業界知識とテクノロジーの掛け合わせスキルが身につきます。
• エンタープライズ〜SMBへのGTM実行力:
  大手・エンタープライズから中小企業まで多層的な顧客基盤に向けてプロダクトを届けるGTM戦略の立案・実行経験を積むことができます。
• スタートアップにおける組織立ち上げ経験:
  AI組織の立ち上げ初期メンバーとして、採用・文化醸成・開発プロセス設計など、組織を0から作る経験を積むことができます。将来の技術責任者・CPO候補としての素地が形成されます。
• 現場一次データを活用したプロダクト設計力:
  数千社の物流企業から得られる希少な一次データを基にプロダクト設計を行う実務経験を通じ、データドリブンなプロダクト開発の実践スキルが身につきます。