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】Product Manager, AI SaaS / Japanese

仕事内容

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。

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

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

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

・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
プロダクトマネジメント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 : 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)
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