【AI×情シスのオファリングサービス開発リード／年収800〜1,250万】AI・データ基盤の技術トレンドを誰より早くキャッチし、見極め、自社で実践して売れるサービスに。リーダー陣を技術でけん引する

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スカイウイルについて

AIの新しい技術やトピックスを、誰よりも早くキャッチする。その意味を見極め、自社で実践し、チームに広げ、売れるサービスに変える。その先頭に立つ、情報感度の高い人を探しています。

当社のITサービスの運用を担う組織は、多くの企業の情報システム部門を支えてきた知見をもとに、生成AIを組み込んだサービス（オファリング）の立ち上げを進めています。AIエージェント・データ基盤の技術は、月単位で前提が塗り替わります。求めているのは、国内外の技術の動きを誰よりも早く捉えて当社にとっての意味を見極め、自社の環境での実践につなげ、その知見で立ち上げリーダーたちをけん引しながら、経営の構想と顧客の課題を「売れるサービス」の形にまとめ上げる方です。

■このポジションの3つの特徴

01　技術トレンドを、誰よりも早くキャッチします
新しいモデルやAIエージェントの仕組み、データ基盤の新機能、各社の発表。国内外の情報に誰よりも早くアンテナを張り、何が変わるのか、いまの仕組みを置き換えるのか、当社はどこで価値を出すのかを見極めます。

02　自社で実践し、確かめてから売ります
見極めた技術は、自社の情報システム部門・問い合わせ対応などを最初の利用者として、立ち上げリーダーとともに実際の業務で動かします。効果と課題を確かめてから、顧客向けのサービスにします。

03　技術でリーダーをけん引し、「型のある商品」にします
自ら手を動かしてサービスをつくる立ち上げリーダーに、技術と事業の両面から方向を示します。経営の構想と顧客の課題をもとに、価値・メニュー・価格・提供の手順までを、誰が提供しても同じ品質で届けられる商品にまとめます。

■このポジションではないこと

ミスマッチを防ぐため、あらかじめお伝えします。

・技術の調査・検証だけで終わる研究開発の役割ではありません。見極めた技術を、顧客の課題を解くサービスにし、売れる形にするところまでが仕事です。
・資料づくりや取りまとめが中心の、PMO・企画の役割ではありません。技術の動向を誰よりも早く捉えて見極め、その知見をもとに経営の構想に優先順位をつけ、実行できる形に落とし込むことが仕事の中心にあります。
・全社のDX・変革を企画し、推進する役割ではありません。担っていただくのは、情報システム×AIのサービスです。
・顧客先に分かれて働く多数のエンジニアを直接管理する役割ではありません。直接関わるのは、サービスの立ち上げリーダーで、その相談相手を担っていただきます。メンバーのマネジメントは、立ち上げリーダーが行います。

■担当していただくサービス

【サービスの方向性】
情報システム部門の業務を、生成AIを組み込んだ「型のある商品（オファリング）」として届ける（人月の支援からの転換）

【サービスの中身（例）】
① AIの利用ルールの運用支援：当社のAI活用の知見をもとに、生成AIの利用規程の策定と運用を、実際に動く画面とあわせて提供（顧問・研修へも展開）
② AIヘルプデスク：社内の問い合わせ対応へのAIの組み込み。対応記録の蓄積と分析、ナレッジ（RAG）・AIエージェントを使った回答の自動化
③ 情報システム部門の運用の標準メニュー：既存の顧客の業務を棚卸しし、標準メニュー・運用手順・サービスレベル・価格にまとめる

【立ち上げの進め方】
課題の発見 → 対象と提供範囲の絞り込み → 事業計画（価値・価格・収支・体制）→ 型づくり（手順・テンプレート・ツール）→ 自社・既存顧客での試行と効果測定 → 販売開始と改善。段階ごとに、経営と「進めるか、直すか」を判断しながら進めます。

【いまの進み方】
立ち上げリーダーが自ら手を動かして、サービスの形をつくっています。自社の情報システム部門・人事の問い合わせ対応と、その記録の蓄積も進めています。サービスの形は経営と議論しながら具体化している段階で、顧客に出してフィードバックを得るサイクルは、これからつくります。

【一緒に動くメンバー】
サービスの立ち上げリーダー、営業担当、経営層。必要に応じて、顧客の情報システム部門で運用・ヘルプデスクを担う社内のエンジニア、システム開発のエンジニア

※ どのサービスから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。将来は、AI導入の伴走など、次のサービスの立ち上げにも広げていきます。

■技術環境

【生成AI】
Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、Azure OpenAI、Dify（LLM／RAG／AIエージェント）

【データ】
Databricks、問い合わせ対応の記録を蓄積・分析するデータ分析基盤

【Microsoft 365】
Microsoft 365、Entra ID、Intune、Exchange Online、SharePoint、Teams

【自動化】
Power Automate、Power Apps、PowerShell

【運用】
ITサービスマネジメント（ITSM）、AIOps

【AI開発ツール】
Cursor、Claude Code

※ 上記にとらわれず、新しい技術・サービスを試し、取り入れることを歓迎します。

■募集背景

当社は創業以来20年以上にわたり黒字経営を続け、強固な顧客基盤を築いてきたIT企業です。いま、エンジニアの技術力を提供するビジネスに加えて、技術とノウハウを「サービス」として提供する事業を立ち上げています。

ITサービスの運用を担う組織では、仕事のあり方を「決められた工程を請ける」から「サービスとして価値を届ける」へ切り替えています。サービスの立ち上げは、自ら手を動かすエンジニアが進めており、作る力はあります。一方で、変化の速いAIエージェント・データ基盤の技術の動きをいち早く捉えて見極め、自社での実践につなげ、その知見でチームをけん引しながら、経営の構想を売れるサービスの形にまとめ上げるリードが足りていません。今回の募集は、その中心を担う方をお迎えするためのものです。

当社では2026年10月に、セキュリティの専門家が入社し、ご自身の専門を軸にセキュリティのサービスの立ち上げを始めています。同じように、AIと情報システムの分野でサービスを立ち上げていただく方を求めています。

■職務内容

担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。出発点は「1. 捉える」で、経営の構想を売れるサービスに落とし込む「3. 形にする」も同じ比重です。サービスとして最も大切なのは「5. 型にする」です。

【1. 捉える ― 技術トレンドを誰よりも早くキャッチし、自社での実践につなげる】

・AIエージェント・生成AI・データ基盤の新しい技術・サービス・トピックスを、国内外の情報源から誰よりも早くキャッチし、何が変わるのか、いまの仕組みを置き換えられるのか、判断の軸を整理します。
・見極めた技術を、立ち上げリーダーとともに自社の情報システム部門・問い合わせ対応などの社内の環境で実践し、効果と課題を確かめます。
・AIの中核は先端企業の進化に任せ、当社はその周辺のどこで価値を出すか。その切り分けと、サービスのアーキテクチャを考えます。

【2. けん引する ― 立ち上げリーダーを、技術でリードする】

・キャッチした情報と判断の軸、実践の結果をチームに広げ、メンバーそれぞれの情報収集を、チームの知見と技術の標準に変えます。
・立ち上げリーダーの相談相手として、技術の選定・組み合わせ、セキュリティ・権限・運用のしやすさを含めた要となる判断をリードします。
・相談相手として関わる範囲は、立ち上げリーダー層に絞ります。メンバーのマネジメントは立ち上げリーダーが担い、顧客先に分かれて働く多数のエンジニアを直接管理することは求めません。

【3. 形にする ― 経営の構想と顧客の課題を、売れるサービスに設計する】

・経営トップや顧客の構想・要望の意図をくみ取り、誰のどの課題を解くか、どの範囲で、どの順番で出すかを決め、優先順位をつけてエンジニアが動ける単位に落とし込みます。
・経営トップの構想や新しい提案について、技術と市場の両面から実現性を確かめて優先順位をつけ、「いま何をやるか」を決めて、チームが迷わず進める状態をつくります。
・価値（工数削減・期間短縮などの効果を数字で示す）、段階別のメニューと対象範囲、成果物、価格と契約の形、収支と体制を設計します。
・段階ごとの計画と、進めるかどうかの判断の基準を決め、経営層とすり合わせながら進めます。出発点は技術ではなく顧客の課題で、最新の技術はそれを解く手段として選びます。

【4. 出して磨く ― 自社・既存顧客で試行し、事業として育てる】

・自社・既存顧客での試行で効果を測り、本格的な提供へ広げるかを経営と判断します。
・入り口となる提案メニュー（診断・アセスメントなど）、提案書、導入事例、価格表を整え、営業担当と組んで顧客の前に立ち、技術を語れるプリセールスとして提案と最初の提供を担います。
・提供を始めたあとも、粗利・受注件数・継続率などの指標を追い、顧客の声をサービスに組み込み、メニュー・提供方法・価格を見直し続けます。

【5. 型にする ― 誰が提供しても同じ品質で届けられる状態にする】

・提供の手順、成果物のテンプレート、規模別の見積りの算定表、品質の基準、AIの仕組みの構築・運用手順を「型」として整え、立ち上げリーダーとともに現場に広げます。
・案件ごとの学びを型に戻し、提供するたびにサービスが強くなる仕組みをつくります。

■入社後のロードマップ

【入社〜3ヶ月】
進行中のサービス（AIの利用ルールの運用支援、AIヘルプデスクなど）と経営の構想をつかみ、使っている技術を棚卸しします。技術の最新の動向を捉え、自社の環境での実践につなげながら、最初に出すサービスの対象・範囲・優先順位を経営層とすり合わせて決めます。

【3〜6ヶ月】
自社・既存顧客で試行し、効果を測ります。価値・メニュー・価格・提案書を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。技術の判断の軸をチームに広げ、立ち上げリーダーの技術の標準をそろえます。

【6ヶ月〜1年】
社外の顧客への提供実績をつくります。提供の手順・見積り・品質の型を整え、指標を追いながら、メニュー・価格を改善します。

【1年〜】
サービスの責任者（オファリングオーナー）として、サービスとチームを育てていただきます。技術の先端を取り込み、AI導入の伴走など次のサービスの立ち上げもリードいただきます。

※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。

■あえてお伝えしたい「厳しいリアル」

【最新の技術を追い続けることが、仕事そのものです】

AIエージェント・データ基盤の領域は、数か月で前提が変わります。業務の中で情報を集め、見極め続けることが仕事の一部です。それを楽しめる方には面白く、そうでない方には負担の大きい環境です。

【サービスの形は、これから一緒につくります】

どのサービスを、どの範囲で、どの順番で出すかは、経営と議論しながら具体化している段階です。決まった計画をなぞる仕事ではなく、経営の構想と市場の動きを踏まえて、目的に立ち返りながら優先順位をつけ、前に進める力が求められます。

【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人がほとんどです】

運用・ヘルプデスクのエンジニアの多くは、顧客の情報システム部門の現場で日々の業務を担っています。サービスづくりに関わる時間は、事業の責任者と調整しながら確保します。

【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】

営業担当と組む体制で進めます。一方で、試行の段階の提案と最初の提供では、ご自身が技術を語れる立場として顧客と直接向き合います。

【原則「出社」の環境です（リモートワーク不可）】

立ち上げの段階は、経営層・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。

■必須要件

以下の5点をすべて満たす方を対象としています。

1. AIエージェント・生成AI（LLM・RAGなど）、またはデータ基盤（Databricksなど）の領域で、現在または直近まで、ご自身が手を動かして設計・構築した経験
2. 技術トレンド・トピックスを継続的にいち早くキャッチし、判断の軸を整理して、チームへの共有や実務への導入をリードしてきた経験
3. 経営層や顧客の抽象度の高い要望・構想を、要件・提案に具体化し、優先順位をつけて、実行するチームに落とし込み、推進した経験
4. サービス・商品・事業について、価値や価格の設計、またはローンチ後に顧客の声を受けて改善する取り組みに、中心となって関わった経験
5. エンジニアのリーダー層（テックリード・プロジェクトリーダーなど）の相談相手、または上長として、技術の判断をリードした経験（多人数の組織を管理した経験は問いません）

※ 経験年数は問いません。職務経歴書には、手を動かしたAI・データ基盤の仕組みとご自身の役割、直近1年でいち早くキャッチした技術・トピックスと、それを業務やチームにどう広げたか、具体化・推進したテーマと結果、価値・価格の設計やローンチ後の改善で担った役割、リードしたリーダー層との関わりを具体的にお書きください。

■歓迎要件

・自社の業務を実験場として新しい技術を導入し、効果を測ってから顧客向けに展開した経験
・技術ブログ・登壇・社内勉強会など、技術を調べて発信し、周りに広げてきた経験
・プリセールス・ITコンサルタントとして、技術を起点に提案し、受注に結びつけた経験
・サービス・商品の企画から、価値の設計、価格と契約・収支の設計、試行、ローンチ、提供後の改善までを担った経験
・サービスや事業の指標（粗利率・継続率・再利用率など）を設計し、数字をもとに改善を回した経験
・提供の手順・テンプレート・見積りの基準などを「型」にし、複数のチームや顧客で使われる状態にした経験
・情報システム（Microsoft 365・Google Workspace など）や運用（ITSM・運用の自動化など）の設計・構築の経験
・AIヘルプデスク・社内向けAIチャットボットを本番で運用し、回答の精度を改善し続けた経験
・Microsoft認定資格、Databricks認定資格などの資格・知見

■求める人物像

・情報感度が高く、新しい技術やトピックスを誰よりも早くキャッチしている方
・キャッチした情報の意味を言葉にし、周りに広げ、チームの力に変えることに手応えを感じる方
・技術を、顧客の課題を解く手段として選べる方
・人の時間を売るのではなく、型やサービスとして価値を届けることに面白さを感じる方
・大きな構想や市場の動きを前向きに受け止め、目的に立ち返って優先順位をつけられる方

■このポジションで得られるもの

・AIエージェント・データ基盤の最先端の動向をいち早く捉え、自社での実践を経て、事業の打ち手に変えていく経験。
・情報システム部門向けのAIサービスを、課題の発見から価格づけ・販売・改善まで、一気通貫で立ち上げる経験。
・経営トップと直接すり合わせながら、構想をサービスにする経験。
・サービスの責任者（オファリングオーナー）として、サービスとチームを育てていく道。

■選考フロー

書類選考 → 1次面接 → 最終面接（社長面接） → 内定
※ 最終面接のあと、速やかに条件を含めてご連絡します。