【ALPHA】AI Business Development

44.【ALPHA】AI Business Development

仕事概要

PLAID ALPHAは、顧客体験価値の最大化を起点に企業の成長に伴走するコンサルティング組織です。

本ポジションは、生成AI・Agentなど新しい技術を、顧客の事業・業務における具体的な価値へ変換する役割です。従業員向けAgent開発、AI Chatbotのチューニング、AIO（AI検索最適化）対策、MCP連携による生産性向上など、まだ市場にも社内にも「正解」が存在しないテーマに対して、顧客課題の探索からユースケース設計、提案、PoC、初期デリバリー、効果検証までを一貫して担い、再現可能なサービスとして立ち上げていただきます。

ご経験に応じて、テーマの探索・仮説構築からリードいただくこともあれば、PoCや初期デリバリーの中核メンバーとして立ち上げに携わっていただくこともあります。

*\業務内容の一例\*

• AI技術・市場動向のリサーチ、顧客業務への影響検討、注力テーマ・ユースケースの仮説設計
• 経営層・現場担当者へのヒアリングを通じた顧客課題の探索、AIが有効な課題とそうでない課題の見極め
• Agent／Chatbot／AIOなど、AIを用いた業務・顧客体験の設計、提供価値・スコープ・KPIを踏まえた提案
• PoC・プロトタイプの企画推進、実装、ユーザーテスト・現場検証、失敗パターンの分類と改善
• AI品質評価基準の設計、業務時間・CV・自己解決率など事業 KPIの設計、現場への導入・定着支援
• 案件で得た知見の標準化、提案書・要件定義・評価方法のテンプレート化、他メンバーへの移管

取り組むテーマの例

• 既存のAI Chatbotの応答精度・自己解決率が伸び悩んでいる状態から、ログ分析とチューニングで成果を改善する
• 従業員の定型業務が属人化・非効率なまま残っている状態から、業務にAgentを組み込み生産性を上げる
• 生成AI検索経由の流入・引用が可視化されておらず対策が打てない状態から、AIOの観点でコンテンツ・構造化データを整備する
• MCP等を用いてAIと社内外システムをつなぎ、これまで人手に依存していた業務を自動化する

※上記は一例であり、今後登場する新しいAI技術・市場テーマについても事業機会を探索します。

ポジションの魅力

• 正解のないAI活用テーマを、企画から初期デリバリーまで一気通貫して手掛けられる
• Context Lake以外の幅広いAI活用領域（Agent、Chatbot、AIO、MCP連携等）に携われる
• AIが進化するほどに、技術を「事業価値」へ変換するキャリアを拡張できる
• 個別案件を通じて、新しいサービスとして型化・組織展開する経験を積める
• Data & AI Consultant・FDEなど専門性の異なるメンバーと連携しながら、事業を作れる

必須スキル

PLAID ALPHAは、顧客体験価値の最大化を起点に企業の成長に伴走するコンサルティング組織です。

本ポジションは、生成AI・Agentなど新しい技術を、顧客の事業・業務における具体的な価値へ変換する役割です。従業員向けAgent開発、AI Chatbotのチューニング、AIO（AI検索最適化）対策、MCP連携による生産性向上など、まだ市場にも社内にも「正解」が存在しないテーマに対して、顧客課題の探索からユースケース設計、提案、PoC、初期デリバリー、効果検証までを一貫して担い、再現可能なサービスとして立ち上げていただきます。

ご経験に応じて、テーマの探索・仮説構築からリードいただくこともあれば、PoCや初期デリバリーの中核メンバーとして立ち上げに携わっていただくこともあります。

*\業務内容の一例\*

• AI技術・市場動向のリサーチ、顧客業務への影響検討、注力テーマ・ユースケースの仮説設計
• 経営層・現場担当者へのヒアリングを通じた顧客課題の探索、AIが有効な課題とそうでない課題の見極め
• Agent／Chatbot／AIOなど、AIを用いた業務・顧客体験の設計、提供価値・スコープ・KPIを踏まえた提案
• PoC・プロトタイプの企画推進、実装、ユーザーテスト・現場検証、失敗パターンの分類と改善
• AI品質評価基準の設計、業務時間・CV・自己解決率など事業 KPIの設計、現場への導入・定着支援
• 案件で得た知見の標準化、提案書・要件定義・評価方法のテンプレート化、他メンバーへの移管

取り組むテーマの例

• 既存のAI Chatbotの応答精度・自己解決率が伸び悩んでいる状態から、ログ分析とチューニングで成果を改善する
• 従業員の定型業務が属人化・非効率なまま残っている状態から、業務にAgentを組み込み生産性を上げる
• 生成AI検索経由の流入・引用が可視化されておらず対策が打てない状態から、AIOの観点でコンテンツ・構造化データを整備する
• MCP等を用いてAIと社内外システムをつなぎ、これまで人手に依存していた業務を自動化する

※上記は一例であり、今後登場する新しいAI技術・市場テーマについても事業機会を探索します。

ポジションの魅力

• 正解のないAI活用テーマを、企画から初期デリバリーまで一気通貫して手掛けられる
• Context Lake以外の幅広いAI活用領域（Agent、Chatbot、AIO、MCP連携等）に携われる
• AIが進化するほどに、技術を「事業価値」へ変換するキャリアを拡張できる
• 個別案件を通じて、新しいサービスとして型化・組織展開する経験を積める
• Data & AI Consultant・FDEなど専門性の異なるメンバーと連携しながら、事業を作れる

歓迎スキル

• 生成AI、RAG、Agentを用いたプロジェクト経験
• AI Chatbotの企画・運用・改善経験
• APIやMCPを利用したシステム連携への理解
• 業務コンサルティングまたはBPR経験
• 新規事業・BizDev経験
• Webサイト、SEO、コンテンツマーケティングの経験
• AIO、AI検索、構造化データへの知見
• CS、営業、マーケティング、バックオフィスなどの業務知識
• プロフェッショナルサービスの開発・標準化経験

求める人物像

• 正解や事例がない中でも、自ら仮説を立てて最初の一歩を決められる方
• 顧客の曖昧な要望を、本質的な課題・ユースケースに具体化できる方
• 実際に自らAIツールを使い、試行錙誤しながら検証を重ねられる方
• 企画・提案だけで終わらせず、PoCや初期デリバリーまで自分でやり切りたい方
• 個別案件で得た知見を、標準化・サービス化することに関心がある方

選考フロー

※書類選考後、面談・面接回数は2〜3回となります。

1. 書類選考
2. 面談・面接（現場メンバー・マネージャー）

• 通常は面接2〜3回となります
• ご面談の内容から応募職種とは異なるポジションを提案させていただく場合もございます
• オンラインでの実施も可能です

1. リファレンスチェック

• 面接だけでなく、より多面的に候補者の方を理解するために実施しています
• 最終面接へ進む全ての候補者に依頼しています

1. 源泉徴収票のご提出

• 最終面接へ進む全ての候補者に依頼しています

1. 最終選考（対面／執行役員）

• 基本的にはオフィスでの面接になります

関連インタビュー記事

• PLAID ALPHAについて
• CGO桑野 × ALPHA責任者・濵﨑対談インタビュー
• ALPHA責任者・濵﨑 × Team Head古市対談インタビュー
• ALPHA CXチームメンバーインタビュー

【変更の範囲】業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり

「屋内原則禁煙（喫煙専用室あり）」

応募概要

給与

諸手当

• PLAY-AID Allowance（年20万円程度の学習・環境支援金）あり
• 交通費実費支給（月額上限5万円）

勤務地

本社（〒104-0061 東京都中央区銀座6丁目10-1（GINZA SIX10F））
【変更の範囲】会社の定める場所

※ハイブリッドワーク
出社とリモートワークを取り入れたハイブリッド型の勤務形態です。中長期的なビジョンの達成に向けて最適な方法を思考し続けており、会社やチームの状況を踏まえて一定日数の出社をリクエストすることがあります。
現状ビジネスサイドは原則週3出社となっています

雇用形態

正社員

勤務体系

フレックスタイム制（コアタイムなし）

• フレキシブルタイム 7:00〜22:00
• 休憩時間 60分

試用期間

入社後6ヶ月

福利厚生

• 各種社会保険完備（健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険）
• 年次有給休暇（入社時付与）
• 特別休暇（PLAY-AID Holiday等）