【JAPAN AI】Human-AI Collaboration Architect / Japanese
株式会社ジーニー · 東京都新宿区西新宿住友不動産新宿オークタワー 5/6階
About The Role
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。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 私たち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」— 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。 私たちは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。 関連URL 当社ウェブサイト 会社紹介資料 Tech Blog 採用サイト 募集背景 「企業の脳」が信頼されるかどうかは、デザインで決まります。 JAPAN AI STUDIO が稟議を承認し、リソースを配置し、見込み顧客を探索する — AI が企業の業務を自律的に実行する世界では、AI の出力は確率的で、間違えることもあり、ブラックボックスになりがちです。ユーザーが「この AI に任せていい」と感じるか、「信頼できない」と感じて使わなくなるか — その分岐点はデザインにあります。 AI エージェントが自律的に稟議を承認したとき、ユーザーはその判断根拠を確認できるか。AI が間違えたとき、ユーザーは安心して取り消し・修正できるか。複数の SaaS を横断して処理が進行しているとき、ユーザーは今何が起きているかを把握できるか。 JAPAN AI では、この「人と AI エージェントの信頼関係」を設計する専門職として Human-AI Collaboration Architect を募集します。従来の UX デザイナーの枠を超え、AI エージェント時代の新しいデザイン領域 — AX (Agent Experience) — を切り拓くポジションです。 ミッション 「企業の脳」を信頼できる存在にする 人間と AI エージェントの間に「信頼」を生むインタラクションを設計し、透明性・可逆性・説明可能性を備えたエージェント体験 (AX) を実現する。 Human-AI Collaboration Architect とは Human-AI Collaboration Architect は「人と Agent の信頼を設計する人」です。従来の UX デザイナーとは以下の点で根本的に異なります。 従来のUXデザイン ユーザーの操作に対して確定的な結果を返す UIの動作は予測可能 エラーは明確 (404、入力ミス等) ユーザーが操作する 一貫した UI で信頼を構築 ///// Human-AI Collaboration Architect AI の出力は確率的で、毎回異なる可能性がある エージェントの行動は不確実で、説明が必要 エラーは曖昧 (「回答が不正確かもしれない」) エージェントが自律的に行動し、ユーザーが監督する 透明性・可逆性・説明可能性で信頼を構築 期待する役割について Human-AI Collaboration Architect として、JAPAN AI の全プロダクト (STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) における AI エージェント体験の設計をリードしていただきます。 エージェントの対話フロー・インタラクションパターンを設計し、ユーザーが AI を信頼して業務に活用できる体験を実現する 不確実性の可視化、信頼度表示、可逆操作 (Undo / 修正)、トレーサビリティ表示など、AI 特有の UX 課題を解決する ユーザーリサーチ (インタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テスト) に基づくデータドリブンなデザイン判断を行う AI プロダクト向けデザインシステムを構築・運用し、プロダクト横断で一貫した体験を提供する エンジニア・PM・AI 研究者と密に連携し、技術的制約を理解した上でデザインする このポジションの魅力 AX という新しいデザイン領域 : 「人と AI の信頼関係」という、まだ正解のないデザイン領域に挑戦できる。業界の先駆者になれる 9つのプロダクトを横断 : JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENTなど、多様なAIプロダクトのデザインに携われる。1つのプロダクトに閉じない幅広い経験 デザインシステムをゼロから構築 : AIプロダクト向けのデザインシステムを設計・構築できる。コンポーネント設計からインタラクションパターンまで、基盤を作る仕事 ユーザーリサーチの実践 : 約200社の顧客に対して、インタビュー・ユーザビリティテスト・A/Bテストを実施し、データに基づくデザイン判断ができる 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、デザインの意思決定に大きな裁量を持てる 業務内容 エージェント体験 (AX) の設計 エージェント対話フロー・インタラクションパターンの設計 不確実性の可視化・信頼度表示の UI 設計 可逆操作 (Undo / 修正) ・権限付与 UI の設計 エージェント行動のトレーサビリティ表示設計 Human-in-the-Loop 評価 UI・フィードバックループの設計 エージェントのパーソナ (性格・振る舞い・トーン) の設計 ユーザーリサーチ ユーザーインタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テストの設計・実施 定性・定量データに基づくデザイン判断 ペルソナ・ジャーニーマップの作成・更新 AI エージェントに対するユーザーの信頼度・満足度の測定 デザインシステム・プロトタイピング AI プロダクト向けデザインシステムの構築・運用 高速プロトタイピング (Figma、コードプロトタイプ等) 情報アーキテクチャ (IA) 設計 デザインパターンのドキュメント化・チーム間共有 業務シナリオ例 ※以下は想定される業務シナリオの例です ■ シナリオ 1 : 稟議承認 AI の信頼度表示 UI 設計 JAPAN AI STUDIO の稟議承認ワークフローで、AI エージェントが「この稟議を承認すべき」と判断した際、ユーザーが「この判断はどの程度信頼できるか」を直感的に判断できる UI を設計。信頼度スコア、参照した過去の承認パターン、判断根拠の表示方法をプロトタイプし、ユーザビリティテストで検証。「AI が参照したデータソース (楽々精算の金額データ + SmartHR の部門予算データ)」を可視化することで、エージェント信頼度スコアが 20% 向上。 ■ シナリオ 2 : SaaS 横断ワークフローの可逆操作 UI 設計 JAPAN AI STUDIO で AI エージェントが楽々精算 → SmartHR → Salesforce を横断して自律的に実行したアクション (経費承認、人事データ更新、CRM 記録更新) に対し、ユーザーが安心して「取り消し」「修正」できる UI を設計。複数の SaaS にまたがるアクションの Undo / Redo のインタラクションパターンを定義し、「どの SaaS のどのデータが変更されたか」を一覧で確認できるトレーサビリティ表示を実装。エラー回復成功率が 35% 向上。 ■ シナリオ 3 : 「企業の脳」のデザインシステム構築 9 つのプロダクトで一貫した「企業の脳」体験を提供するため、エージェント対話コンポーネント (チャットバブル、ツール呼び出し表示、SaaS 連携進捗インジケーター、信頼度バッジ、可逆操作ボタン等) を標準化したデザインシステムを構築。コンポーネント再利用率が 60% 向上し、新機能のデザイン工数を 40% 削減。 成果責任 (KR/メトリクス) ユーザータスク完了率 エージェント信頼度スコア (ユーザーサーベイ) エラー回復成功率 (ユーザーが自力で修正できた割合) ユーザーリテンション率 デザインシステムコンポーネント再利用率 チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: Product Manager — プロダクト設計・要件定義 Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 AI Quality Scientist — 品質評価・ユーザビリティ Research Engineer — AI 技術の最新動向・制約の理解 必須条件 プロダクトデザイン/UXデザインの実務経験 : 5年以上 AI/LLM搭載プロダクトのデザイン経験 : 1年以上 会話型UI/対話型インターフェースの設計経験 ユーザーリサーチ (定性・定量) の実施・分析経験 プロトタイピングツール (Figma等) の高い習熟度 情報アーキテクチャ (IA) 設計の経験 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 Conversational Design / Voice UI の経験 Responsible AI / AI 倫理に関する知識 フロントエンド実装能力 (HTML / CSS / JS / React 等) — コードでのプロトタイピングに活用 デザインシステム構築・運用経験 エージェントのパーソナ設計・トーン設計の経験 英語での技術コミュニケーション能力 開発環境 デザイン : Figma, FigJam プロトタイピング : Figma Prototyping, Framer リサーチ : Maze, Hotjar, Google Analytics コラボレーション : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, 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 学習と開発の支援 AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) 書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) 語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 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 選考フロー 書類選考 (レジュメ&ポートフォリオ) → Homework → 面接(4~5回)→ 内定 ※最終面接までにリファレンスチェックをご対応いただきます ポートフォリオに含めていただきたい内容 ユーザー中心のデザイン思考を示すケーススタディ (問題定義 → 調査 → 設計 → 検証のプロセス) AI / チャットボット / 対話型インターフェースのデザイン事例 (あれば) 複雑なワークフローをシンプル・直感的にした事例 UI クラフトの品質が伝わるビジュアル (細部、視覚的な完成度) デザインプロセスの説明 (リサーチ → アイデア → プロトタイピング → ユーザーテスト → 実装)
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