CPO（Chief Product Officer）

■仕事概要
■募集背景
オープンロジは、物流を単なるオペレーションではなく、SCMと物流をつなぎ経営の意思決定の支援実行の基盤へ進化させるフェーズに入っています。
私たちはこれまで、
自社開発WMSによる詳細な実行データ
倉庫ネットワークを横断した稼働・品質データ
荷主のSCMに直結する在庫・出荷データ
を蓄積してきました。
次の挑戦は、この膨大な実行データをAIによって解釈・予測・提案へ昇華することです。
「可視化」から「人が判断」し、さらに 「AIが判断を補助・代替する」世界へ。
そのプロダクト戦略を統括する CPO を募集します。
■ このポジションのミッション
本ポジションのミッションは、AIを導入すること自体ではありません。
現場の経験や勘に依存していた判断を、データとAIで構造化する
SCM・物流における“考える仕事”を、人とAIで再分担する
将来的に、人は例外判断・戦略判断に集中できる状態をつくる
つまり、AIを前提としたSCM×物流の意思決定構造を設計することがCPOの役割です。
■具体的な業務内容
戦略/プロダクト/構想の設計

• SCM物流が一体となったプラットフォームにおける戦略/プロダクトロードマップ/AIイネーブラーの構想方針策定
• 事業KPI（GMV、Churn Rate等）達成のためのプロダクト戦略の接続

データ・AI基盤とプロダクトの接続

• WMS・SCMデータを前提としたデータモデリング
• AIが学習・推論しやすいプロダクト構造の設計方針の策定に関与

「どの判断をAIが支援／自動化するか」可視化 → 予測 → 推奨 → 判断のプロダクト設計
※ モデル開発そのものより、「どの判断をAIに任せ、どこに人を残すか」の設計が中心です。
プロダクト組織の統括

• 「AI時代のPdM像」の定義
• PdM組織のマネジメント・育成
• CTO・VPoP・Biz責任者との協働による開発投資方針の判断に関与

■ オープンロジにおけるAI活用の特徴

• 机上データではなく、現場の実行データが大量に存在
• 正解が1つではない「意思決定問題」が中心
• 精度100%よりも「判断の質とスピード向上」が価値

これは生成AIのUI実装ではなく、産業AI／意思決定AIのプロダクト設計です。
■ 本ポジションのユニークさ

• DXのラストフロンティアであるSCMと物流領域のゲームチェンジを最前線で指揮できる
• AIを「現場自動化」ではなく「経営・SCMの意思決定高度化」に使える
• データ量・質・ドメイン深度が揃っているフェーズの面白さ（庫内オペレーション、配送、荷主データなど、他社が模倣困難な「物流データ」を保有しており、AI/MLを活用した次世代のSCM構築に携われます）
• 200名規模、ベンチャーマインドでさらなる成長へ進化する過渡期に経営メンバーとして参画
• 日本でほぼ前例のないSCM×物流×AIのCPOロール

■ 最後に
物流の課題は、人が足りないことでも、現場が弱いことでもありません。
複雑すぎて、人だけでは最適解を出せなくなったことです。
オープンロジは、人とAIが役割分担しながら、SCMと物流の意思決定を進化させようとしています。
その設計責任を担う CPO を探しています。

• Webサービス/SaaSプロダクトにおけるCPO、VPoP、またはそれに準ずるプロダクト責任者の経験
• 複雑な業務ドメインを構造化し、プロダクト及びプロジェクトを推進した経験
• 10名以上のプロダクトマネージャー（PdM）組織のマネジメント経験
• 成長戦略を技術/プロダクト要件に落とし込み、ロードマップを策定・推進した経験
• データ・AIを前提としたプロダクト設計への関心・理解

※ モデル実装経験は必須ではありません。

• AI／データプロダクトの企画・責任経験
• 予測・最適化・意思決定支援系プロダクトの経験
• AIネイティブな業務再設計（Ops再設計）の経験
• SCM／物流／製造など制約条件が多いドメイン経験
• 新規事業の立ち上げからPMF（Product Market Fit）までのリード経験
• UIUXデザインの経験

オープンロジの4つの行動指針（Values）を体現できる方を求めています。

• 既成を突破する：困難な課題に対しても前向きに振り返り、次なる打ち手を考えられる方
• コトに向かう：人や事象ではなく、本質的な成果（コト）に集中できる方
• 目的思考：手段にとらわれず、常に「何のためにやるのか」を問い続けられる方
• 解像度高く：現場の事実やデータを深く理解し、曖昧さを排除して判断できる方