NEW 株式会社ジーニー AI Success Engineer【JAPAN AI採用】

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仕事内容	JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。同社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 同社が目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」ー次世代の基幹システムを構築することです。「JAPAN AI STUDIO」を中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。 同社はAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 募集背景 「企業の脳」は、導入して終わりではありません。 FDEが顧客の現場に入り込み、JAPAN AI STUDIOを使って「企業の脳」を実装するーここまでが導入フェーズです。しかし、「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ます。 構築した経費精算の自動承認ワークフローが現場で実際に使われているか。見込み顧客探索エージェントが営業チームの行動を変えているか。稟議承認AIが承認リードタイムを短縮しているかーこれら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です。 FDE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」です。 OpenAI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ます。 ミッション 「企業の脳」が定着し、成果を出し続ける状態を作る AI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 AI 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です。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です。 従来のカスタマーサクセス／AI Success Engineer 利用状況のモニタリング・報告|利用データを分析し、プロアクティブに改善提案 機能の使い方を説明する|AIの使い方を設計し、業務ワークフローに組み込む 問い合わせに対応する|問題の根本原因を技術的に特定・解決する チャーン防止|ROI実現・拡大展開の推進 FDEとの分担 FDE／AI Success Engineer 課題発見→PoC→本番導入|導入後の定着→活用拡大→ROI実現 「企業の脳」を実装する|「企業の脳」が成果を出し続ける状態を作る 新規ワークフローの構築|既存ワークフローの改善・最適化 顧客の未来を発見する|顧客の成功を証明する 期待する役割について AI Success Engineerとして、顧客のAIプロダクト導入後の成功を技術面からリードしていただきます。 FDE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 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 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 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 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 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 「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。「使われるAI」を作る手応えがある 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。「使われるAI」を作る手応えがある AI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 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 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 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 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 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 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 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 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 業務シナリオ例 ■シナリオ1 : SaaS横断ワークフローの利用定着支援 FDEが製造業の顧客に構築した「経費精算自動承認ワークフロー」(楽々精算→SmartHR連携)の導入後、利用率が伸び悩んでいる。利用データを分析し、「現場作業者がスマートフォンから使いにくい」「承認結果の通知が遅い」という課題を特定。モバイル向けの利用ガイドを作成し、通知設定を最適化。さらに、現場向けトレーニングを実施。利用率が2倍に改善し、月間400時間の業務削減効果を可視化して経営層に報告。 ■シナリオ2 :「企業の脳」のROI可視化と全社展開 FDEが金融機関の1部門に構築した「見込み顧客探索エージェント」の導入後、ROIレビューを実施。アプローチ数3倍、受注率15%向上という成果を定量化し、経営層向けレポートを作成。この成果をもとに、他の5部門への全社展開の意思決定を支援し、アップセルに貢献。展開先の各部門に合わせたプロンプト最適化とエージェント設定の調整を実施。 ■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 小売業の顧客がJAPAN AI AGENTを活用した「稟議承認AI」で、回答精度に関するフィードバックが増加。eval基盤を活用して回答品質を定量分析し、特定の稟議カテゴリでfactualityスコアが低いことを特定。プロンプト最適化とナレッジベースの改善を提案し、回答精度が15%向上。この改善パターンをプロダクトチームにフィードバックし、JAPAN AI AGENTの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) 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) チャーン率≦目標値 拡大展開率(アップセル/クロスセル貢献) 顧客NPS≧目標値 技術サポートチケット解決時間(MTTR) チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 AI Success Engineerは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します： FDEー導入フェーズからの引き継ぎ Deployment Strategyー顧客への導入戦略・展開推進 プロダクトチームーフィードバック還元 サポートチームーエスカレーション対応 働き方 ハイブリッド勤務:週3出社、週2リモート フレキシブルな勤務時間帯:コアタイムは要相談 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
経験・資格	※求人情報の応募要件全てに該当しなくても、企業様に対して内々に打診したり相談することが可能な場合もございます。一つでも当てはまる方は前向きにご検討下さい。 必須条件 以下いずれか 技術顧客対応(TAM、CSE、SA、テクニカルサポート等)の経験 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 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) 歓迎条件 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 開発環境 言語: Python (自動化・分析), SQL (データ分析) AI / LLM : JAPAN AI STUDIO SDK,プロンプトエンジニアリング, RAG データ: BigQuery, Looker, Pandas インフラ: GCP, Docker (基礎理解レベル) ツール: Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI開発支援: Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境: Mac (Apple Silicon),デュアルモニタ対応 ※更なる詳細事項は、カウンセリング（面談）時にお伝えします。
想定年収	700 万円 ～ 1400 万円
勤務地	東京都新宿区西新宿6-8-1 住友不動産新宿オークタワー5/6階
勤務時間	10:00～19:00 ※土日祝は休業日となります ※出向の場合は、出向先の規程に準じます
休日・休暇	完全週休二日制 所定休日：土・日・祝日 休暇：年次有給休暇、夏季休暇（3日）、年末年始休暇（12月31日～1月3日）、慶弔休暇
試用期間	1か月
加入保険	社会保険完備（健康保険：関東ITソフトウェア健康保険組合）
受動喫煙対策の有無	有 敷地内禁煙（屋外に喫煙場所設置）
企業データ	会社名 株式会社ジーニー 事業内容 広告プラットフォーム事業/マーケティングSaaS事業/海外事業/デジタルPR事業 株式 ◆東証グロース上場 設立 2010年4月14日 資本金 100百万円 従業員数 877名（連結） 決算月 3月 平均年齢 30.9歳 ※2021年7月末日時点
取材班による独自解説	広告プラットフォーム事業を中心に、企業のデジタルマーケティングを支援するSaaS事業を展開。テクノロジー企業を標榜し、生成AIを使ったサービスを手掛けるJAPAN AI株式会社を2023年に立ち上げたほか、北米の大手広告テクノロジー企業Zeltoを子会社化するなど事業拡大を図っている。 創業6年で国内トップクラス規模に拡大したアドプラットフォームを有し、DSPやDMP、マーケティングオートメーション領域についても、順調にシェアを伸ばしている。DSPは広告500社、SSPはメディア20000社ほどあり、業界No.1の地位を固くしている。 Web広告などで培ったアドテクノロジーのノウハウを活かし、DOOH（Digital Out of Home）という“屋外広告 × デジタル × データ活用”の世界に参入。これにより、ただの看板売りではなく、テック × データ × 広告のクロス領域での強みを持っている。 蓄積してきたデータを活かしたマーケティングSaaS事業も好調で、CRMの領域でシェアを伸ばしてきている。今後は海外展開を含め、さらに伸ばしていく方針。 エンジニアを内製化しているため、技術力の高さが売り。
Recruiting No.	01008655000630

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