顧客の業務課題を解き、AIが正しく機能するためのナレッジ・業務フロー・運用体制を設計し、現場で使われる状態まで伴走する——それがHelpfeelの業務コンサルタントです。ツールを導入して終わりではなく、顧客の業績（PL）にまで効く業務変革をやり切ることをミッションにしています。技術的な実装はFDE（エンジニア）と分担するため、ビジネス側の課題整理・業務設計に強みを持つ方を想定しています。

■ 仕事概要
AIを使うためには既存ツール/システム（SoR/SoA）とのつなぎ込みと継続的な情報連携が不可欠です。顧客と握ったゴールを目的とした際に、最適な手段で既存ツール/システムとの連携を図りAIを稼働させることが成果最大化に直結します。
場合によっては当社内の追加開発や顧客側での既存ベンダーの乗り換え推奨含めて、ゴールを実現するためのシステム側の最適化を行うことが、役職において求められるミッションになります。

Helpfeelが取り組んでいること

Helpfeelは、FAQツールとして培ってきた「ナレッジデータの設計・整備・活用」の知見を軸に、AIナレッジデータプラットフォームへと進化してきました。目指しているのは単なるツール提供ではなく、企業が「AIを正しく機能させられる状態（＝AI-Ready）」をつくるための伴走です。現場に眠る暗黙知を発掘・構造化し、正確な情報とノイズを切り分け、情報の鮮度を保ち続ける運用の仕組みまでを、顧客と一緒に作り上げます。
こうした地道なナレッジ改善を、私たちは900サイトで積み重ねてきました。とりわけ金融・インフラ・公共など、セキュリティ要件が厳しく導入難度の高い領域でも実績を伸ばしており、エンタープライズ企業への深い関与が強みになっています。

AIコンサルティング部と、業務コンサルタントの役割

この変革を進めていくために新設されたのがAIコンサルティング部です。従来型SaaSのような部分最適にとどまらず、顧客の業務成果を最大化するために、AI・データ・ナレッジ・業務設計を組み合わせた変革を目指します。
部門はPM・業務コンサル・運用コンサル・FDE・セールスで構成されており、業務コンサルタントは、「顧客の業務課題を整理し、あるべき業務プロセスを描く」役割を担います。
顧客の要望をそのまま受け取って実装するのではなく、何を・なぜ解くのかを定義し、AIをどう活かすかを設計して、変革が現場に根づくまで伴走します。
私たちが見据えているのは、「AIと人が協働し、AIが担う業務と人が担う判断・管理が適切に設計されている」状態です。
その実現に向けて、業務プロセスやAIと人の役割分担を見直し、AIマネジメントのあり方を具体化しながら、現場で成果が出る形に落とし込むのがこのポジションの役割です。
技術的な実装はFDEや開発チームと分担するため、開発経験は前提としません。まだ役割や進め方が固まりきっていないフェーズだからこそ、自分たちで型をつくっていく面白さを楽しめる方を歓迎します。

■ 業務内容
顧客の業務課題の解決とAI-Ready化に向けて、業務プロセス・データ・既存ツール／システムの現状を整理し、AIが継続的に成果を出せる状態の設計から運用定着までを担っていただきます。
進め方は大きく「① 課題抽出（Discovery）」と「② 実行支援（Delivery）」の2段階です。

① 課題抽出（Discovery）：現状把握 → ゴール設定 → 実現ロードマップ

• 顧客の業務フロー、利用中のツール／システム、データ・ナレッジの流れを調査・ヒアリングし、現状を可視化する
• 業務上のボトルネックに加え、AI活用の妨げとなっている情報連携・システム運用・データ管理上の課題を特定する
• 顧客の要望をそのまま受け取らず、背景・目的を深掘りし、最終的に実現すべき業務成果・事業成果を言語化する
• 現状とゴールの差分を踏まえ、業務プロセスの見直し、既存ツール／システムとの連携、追加開発、既存ベンダーの見直しなども選択肢に含めた実現ロードマップを描く
• 工数削減・コスト削減・PLへの影響などの効果試算を行い、施策の優先順位や投資対効果を整理する
• 経営層・事業部門・IT部門・外部ベンダーなど、複数のステークホルダーの合意形成を支援・リードする

② 実行支援（Delivery）：あるべき業務設計 → 実現方針整理 → 運用定着

• AI・ナレッジ活用を前提とした「あるべき業務」を設計し、新しい業務フロー・SOP（業務マニュアル）・意思決定基準を整える
• AIが担える業務と、人が判断・管理すべき業務を切り分け、業務プロセスを分解・再設計する
• AIを適用すべきポイントを見極め、必要な情報・データ・システム連携の方針を整理する
• FDEや運用コンサルタントと連携し、顧客ゴールの実現に必要な要件定義・実装方針・運用設計につなげる
• 必要に応じて、当社内での追加開発や顧客側の既存ツール／ベンダー見直しも選択肢に含め、FDEや関係部門と連携しながら実現方針を整理・提案する
• 現場への教育、運用ルールの整備、定着状況のモニタリング、レポーティングまで伴走し、解決策が継続的に使われる状態をつくる

成果（KPI）への責任と、コンサル手法の型づくり

• 成果指標（KPI）に向き合い、顧客と同じ目線で業務改善・PL改善に伴走する

例：コンタクトセンター領域では、「自己解決数の向上＝問い合わせ削減」「AHT（平均処理時間）の短縮＝対応コスト削減」などがPLに直結します

• さらに上流では、事業KPIの再定義やROI設計など、経営レイヤーと接続した議論にも踏み込む
• 個別プロジェクトの中で得られた知見から、汎用化できる業務変革・AI導入・システム連携の型を見出し、自社のコンサルティング手法として標準化していく

正社員（期間の定めなし）

• フレックスタイム制（コアタイムなし）
• 休憩：1日1時間を基本とする
• 固定残業時間あり（40時間を超える時間外労働分は残業代を支給）
• 休日：土日、祝日、年末年始
• 特別休暇：慶弔休暇、産前産後休暇、育児休暇

3ヶ月（本採用と同条件）

• 各種社会保険完備（雇用・健康・労災・厚生年金）
• 交通費全額支給（実費）
• 書籍購入補助制度
• ノートパソコン・モニター貸与
• 産前産後休暇・育児休暇（男性取得実績あり）
• ベビーシッター補助制度（取得実績あり）
• 介護休暇・子の看護休暇・育児時間
• オフラインでのチームビルディング費用の一部会社負担
• 健康診断オプション検査を一部助成
• 有給取得率70%

▍今回の採用背景について

AIコンサルティング部の立ち上げ・事業拡大に伴う採用です。

Helpfeelではこれまで、SaaSを提供するだけではなく、カスタマーサクセスによる伴走型の支援を行ってきました。そのなかで、特にエンタープライズ企業を中心に、プロダクトの導入・活用支援にとどまらないご相談をいただく機会が増えています。

具体的には、既存業務そのものの刷新、社内に点在するナレッジの再設計、既存ツールや業務システムとの接続など、SaaSの提供範囲を越えて、顧客の業務課題をより広く解決することが求められるようになっています。

こうした課題に対応するためには、顧客から寄せられた要望をそのまま実現するだけではなく、「そもそも何を、なぜ解く必要があるのか」を捉え直し、あるべき業務プロセスやAIと人の役割分担、システム連携、運用体制まで設計するコンサルティング的なアプローチが不可欠です。

そのため、新たにAIコンサルティング部を設立し、採用を強化しています。

今回の採用を通じて、個別の顧客課題を解決するだけでなく、業務変革・AI導入・システム連携に関する再現性のあるコンサルティング手法を確立し、より多くの顧客に対して、より深い業績改善支援を提供できる組織をつくりたいと考えています。

▍配属組織の構成および組織ミッション

配属先は、新設されたAIコンサルティング部です。

部門は、PM、業務コンサルタント、運用コンサルタント、FDE、セールスなどで構成されています。

AIコンサルティング部のミッションは、AI・データ・ナレッジ・業務設計を組み合わせ、顧客の業務成果を最大化することです。

業務コンサルタントが顧客の業務課題を整理し、あるべき業務プロセスやAIと人の役割分担を設計します。その内容をもとに、FDEがシステム連携や技術的な実装を担い、運用コンサルタントなどの関係職種と連携しながら、現場への定着までを一気通貫で支援します。

現在は新設部門のため、各職種の役割分担やプロジェクトの進め方、個別案件から得られた知見を組織として標準化する方法については、これから型をつくっていく段階です。

また、エンタープライズ企業では、経営層・事業部門・IT部門・現場・外部ベンダーなど、関係者が多岐にわたります。複雑な利害関係を整理しながら、業務側の課題と技術的な実現方法をつなぎ、プロジェクトを前に進められる体制の強化が必要になっています。

▍本ポジションの業務上のミッション

本ポジションのミッションは、顧客の曖昧な業務課題を構造化し、AIが現場で継続的に成果を出せる業務プロセス・システム連携・運用体制を設計することです。

業務は、大きく以下の2つのフェーズに分かれます。

• 課題抽出・構想策定

顧客の業務フロー、利用しているツールやシステム、データ・ナレッジの流れを可視化し、業務上のボトルネックやAI活用を妨げている要因を特定します。

そのうえで、顧客の要望の背景にある本来の目的を整理し、実現すべき業務成果・事業成果を定義します。業務プロセスの見直し、システム連携、追加開発、既存ベンダーの見直しなども含めて、実現ロードマップや投資対効果を設計します。

• 実行・定着支援

AIを活用したあるべき業務フロー、SOP、意思決定基準を設計し、AIが担う業務と人が判断・管理する業務を切り分けます。

技術的な実装についてはFDEや開発チームと連携し、要件定義・実装方針・運用設計へとつなげます。導入後も、現場への教育、運用ルールの整備、定着状況のモニタリングまで伴走します。

単にプロジェクトを完了させるのではなく、問い合わせ削減、AHTの短縮、コスト削減など、顧客の業務KPIやPLの改善につなげることが求められます。

加えて、本ポジションでは、自身が関与する案件の売上・MRRも重要な成果指標となる想定です。AIを活用しながら、より多くの企業に対して、より深い支援を効率的に提供することで、顧客への提供価値と当社の事業成長の双方を最大化することを期待しています。

また、個別プロジェクトから得られた知見を整理し、Helpfeelとしての業務変革・AI導入の方法論を標準化していくことも重要な役割です。

▍今回の書類選考における評価点と、その理由

今回の書類選考では、主に以下の点を評価しています。

• 顧客や社内関係者へのヒアリングを通じて、曖昧な課題を整理・構造化した経験
• 業務フローや業務ルールを整理し、あるべき業務やSOPなどに落とし込んだ経験
• 複数のステークホルダーを巻き込み、プロジェクトを前に進めた経験
• 業務改革、システム導入、BPRなど、今回の仕事内容と接続する経験
• AI・LLM領域への関心や、自ら新しい領域を学んでいる姿勢

特に、【候補者の具体的な経験・プロジェクト】において、【評価したポイント】を担われている点が、本ポジションとの親和性が高いと判断した理由です。

一次面接では、書類に記載されている経験について、以下を中心に確認したいと考えています。

• 課題をどのようなプロセスで整理し、本質的な課題を特定したのか
• ご自身が担った役割と、周囲を巻き込むうえで工夫したこと
• 提案・導入だけでなく、現場への定着や成果創出まで関与した経験
• 業務KPIやROI、事業成果をどのように捉えていたか
• エンジニアやIT部門と、どのように協働してきたか
• 売上や継続収益など、事業成果に責任を持って取り組んだ経験
• 役割や進め方が固まっていない環境に対する志向
• AI・LLM領域への関心や、現在行っているキャッチアップ

▍今後の選考回数と選考官について

今後は、原則として以下の選考を予定しています。

• 一次面接
• 最終面接
• オファー面談

選考開始から内定までは1か月以内を想定しており、面接は基本的にオンラインで実施します。

【一次面接】

一次面接では、現場のBiz領域・Dev領域それぞれの視点からお話しできる担当者2名をアサインする予定です。

いずれも、物事を構造的・論理的に整理しながら、顧客との対話を通じて背景や本質的な課題を丁寧に捉えることを重視しているメンバーです。一方的に評価するというよりも、これまでのご経験を具体的に伺いながら、課題の捉え方やプロジェクトの進め方について対話する場を想定しています。

実際の業務内容や、業務コンサルタントとFDE・開発チームとの連携についても、現場の視点から率直にお話しする予定です。

【最終面接】

最終面接は、COOとAIコンサルティング部GMが担当する予定です。

COOは、証券会社の投資銀行部門でIPOやM&A支援を経験した後、Helpfeelへ入社し、現在は事業成長と組織づくりを担っています。論理的かつ合理的に判断しながら、挑戦する人を後押しするタイプです。

AIコンサルティング部GMは、銀行・リクルート・サイバーエージェントでの法人営業を経てHelpfeelへ入社し、AE部GMを経て現職に就いています。顧客の本質的な課題に深く入り込み、正解のない状況でも仮説を立て、周囲を巻き込みながら前に進めるタイプです。

最終面接では、これまでのご経験や本ポジションとの適性に加え、Helpfeelが目指すAIコンサルティング事業の方向性や、顧客の業績改善まで踏み込む役割への志向について、対話を通じて相互理解を深める予定です。

なお、最終面接前に、現職または前職の上司1名・同僚1名へのリファレンスチェックをお願いしています。

【AI・LLMの活用状況について要確認】

業務コンサルタントポジションでは、コンサルティング経験に加え、候補者ご本人のAI・LLMの活用状況や関心についても確認しています。

書類選考にあたり、以下の内容を候補者様へご確認のうえ、推薦時にご共有ください。

• 現在利用している生成AI・LLMツール
• 業務または個人での具体的な活用方法
• AI・LLMの活用により改善できた業務や得られた成果
• 出力内容の確認や精度向上のために工夫していること
• 今後、AI・LLMを業務でどのように活用していきたいか

業務での活用経験がない場合も、個人での利用状況や学習していること、AI活用への関心をご共有いただければ問題ありません。

回答内容を職務経歴書と併せて確認のうえ、書類選考を進めます。