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AIオペレーションマネジャー案件情報 AI Operations Manager

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AIオペレーションマネジャー案件情報 AI Operations Manager

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大手製造業のCopilot Studio活用促進事務局におけるAIオペレーションマネジャー支援(基本リモート)

職種
AIオペレーションマネジャー
エリア
東京都
稼働率
100%
単価

〜100万円/月

業界
案件カテゴリ

業務内容

大手製造業のAI推進部門向けに、AI活用促進事務局の運営代行および技術支援を行う伴走型の業務です。 自律的な伴走体制により、担当者の管理負荷軽減を支援します。 問い合わせ対応を通じて開発案件のニーズを発掘し...

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カスタマーサポート向けAI音声プロダクトのPM支援(フルリモート可)

職種
AIオペレーションマネジャー
エリア
東京都
稼働率
100%
単価

〜120万円/月

業界
案件カテゴリ
  • テーマ
  • 業務改善(BPR/RPA/BPO)
  • テーマ
  • 情報セキュリティ
  • テーマ
  • WEBアプリ
  • テーマ
  • インフラ/クラウド/ネットワーク
  • テーマ
  • AI

業務内容

・プロダクト・機能開発プロジェクトの計画策定および推進 ・プロジェクトの目的・ゴール・スコープ・マイルストーンの設計 ・要求・要件の整理および開発チームとの仕様調整 ・エンジニア、PdM、デザイナー、営業、...

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通信業界向けマーケティング業務のAI活用プロジェクトにおける開発PL支援(基本リモート)

職種
AIオペレーションマネジャー
エリア
東京都
稼働率
100%
単価

〜100万円/月

業界
案件カテゴリ

業務内容

通信業界向けマーケティング業務におけるAI活用プロジェクトを推進します。 顧客とのフロント対応を担い、開発チームのプロジェクトリード、開発チームリーダーおよびPMOの取りまとめを行います。 関係者との合意形...

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【AWS】AIエージェント活用推進におけるAIオペレーションマネジャー支援(基本リモート)

職種
AIオペレーションマネジャー
エリア
東京都
稼働率
100%
単価

〜59万円/月

業界
案件カテゴリ

業務内容

・DevOps推進業務 ・AIエージェントを活用した障害一次切り分けの自動化 ・AIエージェント導入に向けたプロジェクト推進 ・自動化プロセスの検討、設計 ・Model Context Protocol(MCP)の作成 ・Skillsの設計・作成...

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  • リモート可
  • AIコーディングツール活用可

キャリアスクールを運営する企業のAX推進支援(リモート可)

職種
AIオペレーションマネジャー
エリア
東京都
稼働率
40~60%
単価

〜72万円/月

業界
案件カテゴリ
  • テーマ
  • 情報セキュリティ
  • テーマ
  • AI

業務内容

・AI利用ルールおよびガイドライン策定に向けた現状把握・キャッチアップ ・現状と展望を踏まえたAI利用ルールおよびガイドラインの策定 ・中長期的なAI活用ナレッジの全社浸透推進(必要に応じて) ■募集背景 全社...

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AIオペレーションマネジャーとは?

AIオペレーションマネジャーとは、AIを業務に定着させることに責任を持つビジネス系の職種です。どの業務にAIを使うかを選定し、導入の設計から現場への展開や利用者への教育〜運用改善までを一貫して主導します。

似た職種にFDE(Forward Deployed Engineer)があります。どちらも顧客の現場に深く入り込みAIの導入から定着まで伴走するため、違いが分かりにくい職種同士です。両者を分ける軸は、自分の手で動くものを作るかどうかにあります。

FDEはエンジニア系の職種で、要件が固まっていない段階からでもプロトタイプや機能を自ら実装し、検証と改善を高速に回して価値を形にします。対してAIオペレーションマネジャーは、実装そのものより、どの業務にAIを定着させるかの設計と推進が主な役割です。業務プロセスや運用ルールを再設計しながら、AIが現場で使われ続ける状態をつくります。

全社的なAI活用が進む中、導入はしたが定着しないという課題を抱える企業は多く、現場横断で関係者を巻き込みながら継続運用できる状態まで持ち込めるAIオペレーションマネジャーの需要は高まっています。

AIオペレーションマネジャーに必要なスキル

AIオペレーションマネジャーは、現場の担当者から経営層まで多くの関係者と関わります。立場の異なる人を巻き込み合意を形成しながら変革を進める必要があるため、コミュニケーション能力とステークホルダー調整力が特に重要です。

また現場の業務課題を正確に捉え、AIで解決できる部分を見極める課題分析力や、新しい働き方への移行をスムーズに進めるチェンジマネジメントの素養が求められます。導入の成果を数字で示すためのKPI設計・効果測定のスキルも欠かせません。

技術者のように自らAIモデルを開発する必要はありませんが、生成AIやAIツールで「何ができて・何ができないか」を理解していることが望ましいでしょう。フリーランスとして活動する場合は、複数案件のスケジュール管理を自分で行う自己管理能力やマネジメント力も求められます。

AIオペレーションマネジャーの将来性

企業のAI関与は急速に広がっており、業務へのAI活用は一部の先進企業だけのものではなくなっています。AIを導入する段階から現場で使いこなして成果につなげる段階へと関心が移るなかで、その橋渡しを担えるAIオペレーションマネジャーの重要性は増しています。

一方で、AIを定着させ業務変革まで導ける人材は依然として不足しています。多くの企業が正社員採用に苦戦しており、即戦力となる外部の専門人材への需要は今後さらに高まる見通しです。AI活用が業種を問わず一般化していくなかで、将来性のある職種と言えるでしょう。

出典:経済産業省「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024」
https://www.meti.go.jp/press/2024/06/20240628006/20240628006.html

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AIオペレーションマネジャー案件のよくある質問 FAQ

AIオペレーションマネジャーと、機械学習エンジニアやAIエンジニアは何が違いますか?

機械学習エンジニアやAIエンジニアが、AIモデルやシステムそのものを開発する技術者であるのに対し、AIオペレーションマネジャーは、作られたAIを現場で使われ続ける状態にするビジネス系の職種です。自らコードを書くよりも、対象業務の選定・導入設計・定着化・効果測定といった、AI活用を業務に根付かせる役割を担います。

未経験からAIオペレーションマネジャーを目指せますか?

いきなり未経験から目指すよりも、業務改善やプロジェクトマネジメント(PM・PMO・コンサルティング)の経験を土台にして、AI活用領域へ広げていくキャリアが現実的です。まずは生成AIツールを自分の業務で使い込み、AIで何ができるかを体感しながら、マネジメント実績と掛け合わせていくとよいでしょう。

どのくらいの関わり方でプロジェクトに参画しますか?

プロジェクトのフェーズや内容によりますが、AI導入・定着は立ち上げから展開まで連続性が重要なため、一定の稼働で継続的に伴走することが求められる案件が中心です。腰を据えてプロジェクトに関わり、現場の定着まで見届けたい方が活躍しやすい領域です。

技術的な開発スキルは必要ですか?

自らAIモデルを開発する技術スキルは必須ではありません。ただし、生成AIやAIツールで何ができて何ができないかを理解していることは重要です。むしろ、現場の課題を捉える分析力、関係者を巻き込む調整力、成果を数字で示すKPI設計力といったビジネス側のスキルが中心になります。

どのような業界で需要がありますか?

マーケティング・製造・IT・デザイン組織など、業界や部門を問わず幅広く需要があります。全社的なAI活用推進やDXプロジェクトのPM支援、AI駆動導入のアドバイザリーなど、AIを導入したものの定着しないという課題を持つあらゆる企業が対象になり得ます。

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