会社名

JAPAN AI株式会社

会社概要

JAPAN AI株式会社は、2023年4月に設立されたAIスタートアップです。

グロース市場に上場している株式会社ジーニーのグループ会社として設立されました。
ジーニーは、プロダクト開発において積極的にAI技術を活用しており、自社プロダクトである「GENIEE SFA/CRM」や「GENIEE CHAT」において、ChatGPTを用いた議事録の自動要約やメールの自動作成など、お客様の業務効率化や生産性向上につながるAI関連機能を提供しています。

このような状況の中、ジーニーグループはAI技術に関わる導入コンサルティング、プロダクト提供、ならびに研究開発をさらに推進するために、2023年4月に戦略的子会社である「JAPAN AI株式会社」を設立いたしました。

当社は「AIで持続可能な未来の社会を創る」というPurposeを掲げ、日本企業の生産性向上や産業の活性化のための様々なAIプロダクトの開発と提供を行っています。高度なプロダクトを開発するために、ChatGPTをはじめとした各種大規模言語モデルやGenerative AIなどの分野の研究も進めています。

昨年2024年11月には、国内企業としても一早く「AIエージェント」をローンチし、多くの企業様に高評価を頂いており、国内市場を席捲しております。
当社はAI市場のトップランカーであると自負しております。

ポジション

【JAPAN AI】Human-AI Collaboration Architect / Japanese

仕事内容

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
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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

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

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

・従事すべき業務の変更の範囲
　会社の定める業務

求める経験・スキル

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