【JAPAN AI】Product Manager, AI SaaS / Japanese

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 JAPAN AI は 9 つの AI プロダクトを展開し、約 200 社の企業に導入しています。しかし、「企業の脳」という壮大な構想を実現するには、個々の機能開発を超えて「何を・なぜ・どう作るか」をプロダクト全体の視点から定義し、技術とビジネスの両面からプロダクトの成功確率を最大化する Product Manager が必要です。 企業の全 SaaS を統合し AI が自律実行する「企業の脳」を構築するには、SaaS 連携のレイヤー分離設計、ワークフローエンジンの Build vs Buy 判断、マルチテナント環境での非機能要件のトレードオフ — 従来の PdM の枠を超えた、アーキテクチャレベルの意思決定が求められます。 従来の PdM ではありません。Product Architect として、「企業の脳」のアーキテクチャそのものを設計し、プロダクトの方向性を決定する Product Manager を募集します。 ミッション 何を作るかを決める プロダクトの「何を・なぜ・どう作るか」を技術とビジネスの両面から定義し、AI プロダクトの成功確率を最大化する。 期待する役割について Product Manager として、JAPAN AI のプロダクト群全体のアーキテクチャ設計と技術戦略をリードしていただきます。 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳する 機能境界・ドメイン設計・API 仕様の策定をリードする Build vs Buy vs Integrate の技術選定を行い、最適な投資判断を導く 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) のトレードオフ判断を行う エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働を通じて、プロダクトの方向性そのものを決定する 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップを策定する このポジションの魅力 プロダクトの方向性を決める : 個々の機能ではなく、プロダクト全体の「何を・なぜ・どう作るか」を決定する。JAPAN AIの9つのプロダクトの未来を設計できる 技術とビジネスの交差点 : ビジネス課題を技術アーキテクチャに翻訳する、最もインパクトの大きい意思決定を担う AIプロダクト設計の最前線 : RAG、tool-use、guardrails、マルチエージェントなど、AIプロダクト特有のアーキテクチャ設計に取り組める 経営層との直接対話 : 経営層・顧客技術責任者と直接対話し、プロダクト戦略を策定する 技術的負債の解消 : 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップを策定し、プロダクトの長期的な健全性を担保する 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、プロダクトの意思決定に大きな裁量を持てる 業務内容 プロダクト要件・アーキテクチャ設計 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳 機能境界・ドメイン設計、データ契約、API 仕様の策定 RFC 駆動の設計レビュー・意思決定プロセスの運営 LLM / 生成 AI を活用したプロダクト設計 (RAG、tool-use、guardrails 等) 技術選定・トレードオフ判断 買う / 作る / 統合 (Build vs Buy vs Integrate) の技術選定 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) の設計と品質属性トレードオフ判断 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 横断的協働・ロードマップ エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働 プロダクトロードマップの策定・推進 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 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: 新プロダクトラインの立ち上げ エンタープライズ顧客から「AI エージェントによる社内ナレッジ検索」の強いニーズを発見。市場調査・顧客インタビュー・技術検証を経て、プロダクト要件を定義。RAG アーキテクチャの設計、データパイプラインの技術選定、MVP のスコープ定義までをリードし、3 ヶ月でベータリリースを実現。 ■ シナリオ 2: Build vs Buy のアーキテクチャ判断 音声 AI 機能の拡張にあたり、自社開発 vs 外部 API 統合の判断が必要に。コスト・品質・開発速度・カスタマイズ性の 4 軸で比較分析を行い、RFC を起票。エンジニアリングチームとの設計レビューを経て、ハイブリッドアプローチ (コア機能は自社開発、周辺機能は外部 API) を決定。 ■ シナリオ 3: 品質属性のトレードオフ判断 JAPAN AI AGENT のレイテンシ P95 が目標値を超過。可用性・コスト・レイテンシのトレードオフを分析し、推論キャッシュの導入とモデルルーティングの最適化を提案。エンジニアリングチームと協働して実装し、レイテンシを 30% 改善しつつコスト増を 5% 以内に抑制。 成果責任 (KR/メトリクス) プロダクトロードマップ達成率 アーキテクチャレビュー起因の手戻り率 新機能リリースサイクル短縮 プロダクト品質属性 チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Product Architectは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します： Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 Human-AI Collaboration Architect — エージェント体験設計 FDE — 顧客要件・フィードバック 経営層 — 事業戦略・投資判断 必須条件 プロダクトマネージャーまたはテックリードとしての実務経験 5 年以上 ソフトウェアエンジニアとしての実務経験 (プロダクト全体のアーキテクチャを理解できるレベル) LLM / 生成 AI を活用したプロダクト設計経験 (RAG、tool-use、guardrails 等) システム設計 (分散システム、マイクロサービス、イベント駆動) の深い理解 ビジネスステークホルダーとの要件定義・合意形成の経験 言語レベル : 以下いずれか必須 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) 日本語：N2レベルあるいは1年以上のビジネス利用経験かつ英語 : ビジネスレベル以上 歓迎条件 SaaS / B2B プロダクトの 0 → 1 立ち上げ経験 スタートアップでの就業経験 クラウドアーキテクチャ設計 (AWS / GCP / Azure) RFC 駆動の設計レビュープロセスの運営経験 英語での技術コミュニケーション能力 開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK, RAG, Agent Framework インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform 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 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 → 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