AIネイティブBPO オペレーション（Customer & Service Ops）

AIネイティブBPO オペレーション（Customer & Service Ops）

仕事概要

Dress Codeは「人とAIが同じ社員IDで働く」AIネイティブ組織を、自社で第1号として実装しています。本ポジションは、その思想を顧客のバックオフィス業務の現場で体現する Service Ops チームの一員として、テクニカルサポートとオペレーションを担うロールです。Service Opsは、顧客のバックオフィス業務を専門性を持って引き受け、「止まらずに回る状態」をつくるチームです。自分たちで回すか、顧客が自走できる仕組みにするかは手段の選択にすぎません。私たちが責任を持つのは、顧客の業務が止まらずに回っていること。このチームが常に問い続けるのは、「この業務は何が正しい状態で、どうすれば止まらずに回るのか」という一点です。なぜ「AIネイティブ」なのか： 従来のテクニカルサポートやBPOは「人がスケールする」ことを前提に組み立てられてきました。Dress CodeではAIエージェントを "同僚" として組み込んだオペレーションを設計しています。・問い合わせの一次分類・回答ドラフト生成 → AIエージェントに任せる・ナレッジ検索・過去事例参照 → AIが即応、人は判断のみ・ログ集計・レポート生成 → AIが定型化・自動化・人はエスカレーション判断・仕組み化・顧客との関係構築に集中日常業務の30-40%をAIに任せた上で、人が担う "判断" と "仕組み化" の質を上げる。「人手を増やしてどうにかする」のではなく、仕組みとAIで業務を飲み込む──これがService Opsの前提です。具体的な業務メイン業務：テクニカルサポート・顧客業務の運用・顧客からの技術的問い合わせの解決（チャット・Email・オンライン対応）・AIエージェントによる一次分類・回答ドラフト → 人が最終判断・カスタマイズ・ヘルプセンターの運営、およびAIが返す回答の正しさの担保・AIによるコンテンツ生成 → 人がキュレーション・構造化・顧客のコーポレート業務の代行・支援（現在は情シス領域。今後、人事労務・給与・総務など隣接領域へ拡張予定）・顧客環境への技術的な実装・連携・配布（環境構築、テナント発行・管理、データ整備など）サブ業務①：顧客が自走できる仕組みづくり・顧客が自走できる手順・型・検証環境の整備・単発のサポートで終わらせず、業務プロセスそのものを仕組み化・再現可能にする改善活動・「これはAIに任せられる」を業務の中で発見し続け、AIワークフローを継続改善サブ業務②：プロダクトへのフィードバック・業務を回す中で得た事実（不具合含む）をプロダクトチーム（PdM・エンジニア）へ翻訳・共有・ヘルプコンテンツ・AI応答ログから拾えるプロダクト改善のヒントの吸い上げこのポジションならではの魅力・日本でもまだ事例の少ない「AI Workforceを組み込んだTS/BPOオペレーション」の現場に、立ち上げ期から関われる・テクニカルサポートを起点に、情シス・BPO・プロダクト・AIへと領域を広げられる。染み出しは歓迎される文化。・顧客の実務を日々回すからこそ、顧客自身が言語化できていない実態まで見える。その解像度がそのままプロダクトに還元される距離の近さ・AIを業務で使いこなさざるを得ない環境。AI活用スキルと市場価値が飛躍的に伸びる

必須スキル

Dress Codeは「人とAIが同じ社員IDで働く」AIネイティブ組織を、自社で第1号として実装しています。本ポジションは、その思想を顧客のバックオフィス業務の現場で体現する Service Ops チームの一員として、テクニカルサポートとオペレーションを担うロールです。Service Opsは、顧客のバックオフィス業務を専門性を持って引き受け、「止まらずに回る状態」をつくるチームです。自分たちで回すか、顧客が自走できる仕組みにするかは手段の選択にすぎません。私たちが責任を持つのは、顧客の業務が止まらずに回っていること。このチームが常に問い続けるのは、「この業務は何が正しい状態で、どうすれば止まらずに回るのか」という一点です。なぜ「AIネイティブ」なのか： 従来のテクニカルサポートやBPOは「人がスケールする」ことを前提に組み立てられてきました。Dress CodeではAIエージェントを "同僚" として組み込んだオペレーションを設計しています。・問い合わせの一次分類・回答ドラフト生成 → AIエージェントに任せる・ナレッジ検索・過去事例参照 → AIが即応、人は判断のみ・ログ集計・レポート生成 → AIが定型化・自動化・人はエスカレーション判断・仕組み化・顧客との関係構築に集中日常業務の30-40%をAIに任せた上で、人が担う "判断" と "仕組み化" の質を上げる。「人手を増やしてどうにかする」のではなく、仕組みとAIで業務を飲み込む──これがService Opsの前提です。具体的な業務メイン業務：テクニカルサポート・顧客業務の運用・顧客からの技術的問い合わせの解決（チャット・Email・オンライン対応）・AIエージェントによる一次分類・回答ドラフト → 人が最終判断・カスタマイズ・ヘルプセンターの運営、およびAIが返す回答の正しさの担保・AIによるコンテンツ生成 → 人がキュレーション・構造化・顧客のコーポレート業務の代行・支援（現在は情シス領域。今後、人事労務・給与・総務など隣接領域へ拡張予定）・顧客環境への技術的な実装・連携・配布（環境構築、テナント発行・管理、データ整備など）サブ業務①：顧客が自走できる仕組みづくり・顧客が自走できる手順・型・検証環境の整備・単発のサポートで終わらせず、業務プロセスそのものを仕組み化・再現可能にする改善活動・「これはAIに任せられる」を業務の中で発見し続け、AIワークフローを継続改善サブ業務②：プロダクトへのフィードバック・業務を回す中で得た事実（不具合含む）をプロダクトチーム（PdM・エンジニア）へ翻訳・共有・ヘルプコンテンツ・AI応答ログから拾えるプロダクト改善のヒントの吸い上げこのポジションならではの魅力・日本でもまだ事例の少ない「AI Workforceを組み込んだTS/BPOオペレーション」の現場に、立ち上げ期から関われる・テクニカルサポートを起点に、情シス・BPO・プロダクト・AIへと領域を広げられる。染み出しは歓迎される文化。・顧客の実務を日々回すからこそ、顧客自身が言語化できていない実態まで見える。その解像度がそのままプロダクトに還元される距離の近さ・AIを業務で使いこなさざるを得ない環境。AI活用スキルと市場価値が飛躍的に伸びる

歓迎スキル

・AIを組み込んだサポート業務・オペレーション改善の経験・Cursor / Claude Code、Notion AI・Intercom AI等のSaaS内蔵AIを実務活用した経験・プロンプトエンジニアリング・RAG構築の経験・社内情報システム or Corporate IT の実務経験・Google Workspace / Microsoft 365 の管理経験・ヘルプセンター・ナレッジベースの構築・運用経験・SOC 2 / ISMS / ISO27017 等のセキュリティ基準に関する知識・MDM・IT資産管理ツールの運用経験

求める人物像

・AI活用に対する強い好奇心・実装欲求（"手を動かして試す"レベル）・顧客の労力を削減することに喜びを感じ、その価値を追求できる方・CSチームと一体となって課題解決を進められる方・プロダクトの価値を顧客に伝える手段において、常に顧客視点で思考できる方・柔軟性を持ち、不確実な状況でも前向きに取り組める方・新しい知識・技術・発想を貪欲に探求できる方・TSに閉じず、隣接領域（情シス・プロダクト・BPO・AI）に染み出したい方・セキュリティと利便性のバランスを考えられる方

応募概要

給与

参考値：600万円−800万円※経験や評価に基づいて決定

勤務地

東京本社東京都中央区築地2-1-4 銀座PREX East 8階　<https://maps.app.goo.gl/cfiLrPBDTLbXyCLB9?g_st=ic>

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：11:00−16:00）【休日・休暇】毎週 土・日曜日、国民の祝日、その他(会社指定の日)年次有給休暇、夏季休暇、慶弔休暇等

試用期間

あり（3ヶ月）

福利厚生

社会保険完備、ウォーターサーバー、オフィス内自動販売機、屋外喫煙所、各種補助あり