■ポジションのミッション
Chatworkの強い業務接点とネットワーク構造を武器に、AIとBPaaSを“会話の流れ”に自然に統合し、業務を完了させる体験を設計・実装・スケールさせる。
※参考記事：「仕事が終わる」までを設計する— 決定論と非決定論、そしてHuman in the Loopを使い分けてつくる Chatwork × BPaaS × AI Agent 体験 —

■期待成果（Outcomes）
新体験（Chatwork × BPaaS × AI）の主要ユースケースを定義し、MVP→定着→拡張の型を作る
業務完了率 / リードタイム短縮 / エスカレーション率 / 継続率 / NRRに効く指標を設計し、改善サイクルを回す
“人〜AI”の最適な実行モードを設計し、品質・安全・運用コストをコントロールしながら拡大させる


■業務内容
1： 体験設計（Chatwork横断）
社外コミュニケーションを前提に、受発注・相談・依頼・進捗・完了までのユーザージャーニー設計
※ 「誰が・何を・どこまでやれば完了か」を定義し、運用・体制まで含めてプロダクト化

2：BPaaSメニュー設計・プロダクト化
需要が高い業務領域の選定（継続性・収益性・代行適性）
代行メニューの要件定義、オペレーション設計、品質指標とSLA/ガードレール設計

3：AI機能の企画・要件定義・評価設計
LLM活用領域（要約/分類/推論/生成）と決定論領域（制約/権限/監査/検証）の切り分け
Human-in-the-Loop、エスカレーション設計、評価指標（正確性・再現性・コスト・遅延・安全性）の設計

4：ロードマップ／優先順位／推進
BizDev・CS・Ops・Eng・DS・Legal/Securityと連携し、ロードマップ策定と優先順位決定
不確実性の高い領域で仮説検証（MVP/PoC）を回し、意思決定を前に進める

※変更の範囲
部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

■ポジションの魅力
中小企業の“毎日使う入口（Chatwork）”に、AIとBPaaSを統合して市場構造を変える体験を作れる
モデル性能に依存せず「完了」価値を提供し、AIカバー範囲を拡張する複利のプロダクトを担える
Chatworkのネットワーク構造を活かし、セールス依存を下げたPLGでスケールできる


■Chatwork × BPaaS × AI の新体験設計：特徴と強み
1：強い入口（Distribution）：中小企業の「毎日使う業務接点」を握っている

Chatworkは中小企業を中心に365日業務利用され、 ※Activeの6割強が週5日以上利用という高頻度接点※ を持つ。
これにより、新機能や新サービス（AI/BPaaS）を「別アプリとして売る」だけではなく、日常の会話・依頼の流れに“自然に埋め込む”ことができる。

➡︎ 事業としては CACを押し上げずに、新収益の導線をプロダクト内で育てられる（PLGに強い）。

2：市場構造に効く設計（Network）：社外コミュニケーションが主戦場になりやすい「1ワールド」

ChatworkはSNS的な設計思想に近く、ワークスペースが1つで、企業間が同じ“1ワールド”で繋がっている。
比較として、Slack / Microsoft Teams は企業（ドメイン）単位でワークスペースが分かれ、社外連携は招待・接続など“追加のオペレーションが発生”しやすい。
※ 社外連絡が多い職能（士業・外部パートナー・受発注が多い中小企業）にとって、複数ワークスペースの管理は通知/優先度/検索のコストが跳ね上がる。

➡︎Chatworkは、社外の重要コミュニケーションを1つの場所で“優先度順に扱える”ため、構造的に相性が良い。

この設計は、LINE や LinkedIn に近い「ネットワーク型の強さ」を持ち、口コミで広がるPLGとも相性が良い。ChatworkはPLGの相性の良さを個人単位の利用サービスではなく、ビジネスチャットとして企業間で利用する組織利用をカバーすることで、より強いネットワーク効果が働きやすい状況を実現。

3：価値の中心を「会話」から「取引・完了」へ拡張できる
Chatworkを単なる「人⇄人の会話」から、

①人⇄AI（判断・下書き・整理）、②人⇄BPaaS（代行の発注/進捗/完了）から③受発注の場（取引増）へ拡張できる。今後は、④AI⇄AI（マシンカスタマー同士の取引の場）にも対応。
中小企業は取引先開拓を重視し、社外コミュニケーション頻度が高い。ここに「受発注」と「代行供給（人＋AIエージェント）」を重ねると、取引量が増える → 手が回らない業務が増える → BPaaS需要が増える → 実行データが溜まる → さらに完了体験が強化されるという“複利”が回る。

➡︎市場（取引）を拡大しながら、自社の提供価値も強化される構造。

4：AIエージェントを軸としたBPaaSの差別化の核は2つ：需要起点 × 業務が終わる設計
(1) 需要起点で“成果が出る業務”から設計している

kubellは タクシタ を通じ、経理・採用・給与計算・労務手続き・クリエイティブ等を代行し、継続需要になりやすい業務／詰まりポイント／判断ポイントを把握している。
だから「汎用AI機能」からではなく、需要が高く成果が出る業務×フロー×提供体制をセットで立ち上げられる。

➡︎ 深く勝てる型を作り、横展開で範囲を広げる“再現性のある拡張”。

(2) ツール提供ではなく「業務完了」までを前提に、提供範囲を定義して設計する

競合はSaaS/AIを“つなぐ”ところで止まり、最後の判断・例外・完了条件が曖昧になりやすい。
こちらは最初から 「誰が・何を・どこまでやれば終わりか」を定義し、“業務が終わること”を前提に設計する。

➡︎体験価値が「便利」から「仕事が終わる」へ変わる。

5：AIの限界に依存しない：決定論＋Human-in-the-Loopが標準仕様
プロダクトは、LLMのような非決定論的アプローチと、ルールベースの決定論的アプローチを組み合わせ、さらに Human-in-the-Loop を標準装備として組み込みます。

LLMは「要約・分類・推論」など得意領域で最大活用
形式・キー・制約・権限・監査などは決定論で固定
重要判断や例外処理は人が担い、誤りやハルシネーションを“業務事故”にしない

この設計により、モデルの性能差や限界に左右されずに価値提供を開始でき、同時にAIのカバー範囲を継続的に拡張し続けられる。

6：体制面の優位：4つの解決モードを状況に応じて使い分けられる
業務の難易度・リスク・緊急度に応じて、以下のモードを同一の枠組みで使い分けられるのが強み。

A：人が中心（高難度・高リスク・例外が多い）
B：人×AIツール（生産性最大化）
C：AI中心＋人がガードレール（標準化された業務を高速処理）
D：ほぼ自動（低リスク・定型・大量処理）

競合が「AIだけ」または「人だけ」に寄りがちな中で、私たちは “業務が終わるために最適な組み合わせ”を最初から選べることが対応スコープと再現性の広さに直結し、結果として差別化になる。

■サマリー
このプロダクトは、単なる機能開発ではなく「構造変化」を起こす挑戦です。

Distributionが強い：毎日使われる接点が既にある（0→1ではなく、1→10/10→100を設計できる）
Networkが効く：企業間の“1ワールド”で、社外コミュニケーションと取引が複利で回る設計
Executionが本質：AIを“動くデモ”ではなく、決定論＋監査＋Human-in-the-Loopで“業務に耐える”形に落とし込む
DataがMoatになる：取引・代行・完了プロセスの実行データが、継続的にプロダクトを強化する
社会課題が大きい：中小企業の生産性とAI浸透の遅れを、現実的な導線で変えにいける

これらが合わさることで、長期の成長と参入障壁の源泉になります。