Designer (Sales AI Agent Business)
- Tokyo
- Partial Remote
- Full-time
- March 14, 2026
【業務内容】
Sales AI Agent事業のUI/UXデザイナーの役割を担っていただきます
・ユーザーの課題を解決する理想の姿(UX)を定義し、プロダクト開発におけるインターフェースの品質を担保するデザイン業務全般
・ユーザーストーリーやリサーチを基にした、プロトタイプの作成と継続的なUX検証
・デザインシステムの拡張と、継続的な運用プロセスの設計・整備
【チーム体制】
・プロダクトマネージャー、プランナー、テックリード、ソフトウェアエンジニア、機械学習エンジニア、アプリエンジニア、営業/カスタマーサクセスと連携してプロダクト開発・運用を行います
・主に関わるメンバーはプロダクトマネージャー、プランナー、テックリードとなります
・また、本プロダクトは営業AXの領域となるため、営業/カスタマーサクセスとも密に連携し顧客の声を中心にサービス設計を進めていきます
【技術スタック】
・デザインツール: Figma (Auto Layout, Design System, Variables 活用必須)
・プロトタイピング: Figma, FigmaMake,
・コミュニケーション / タスク管理: Teams, Jira など
【このポジションの特徴】
▼「正解のない」最先端のAI UXを定義できる
AIのローディング時間やエラー時の対応など、まだ世の中に定石がないUI/UXの課題に立ち向かい、自分なりの解決策をプロダクトに反映できます。
▼ユーザー体験に直結するデザイン業務を経験できる
AIの複雑な回答をいかに「読みやすく・分かりやすく」ユーザーに届けるか、デザイナーの力量がプロダクトの価値を直接左右するやりがいのある環境です。
▼エンジニアとの密な連携を通じた成長
技術的な制約(レイテンシなど)を理解し、エンジニアチームと議論しながら「実現可能で最適なUX」を追求することで、プロダクトデザイナーとして一段階レベルアップできます。
【必須要件】
・WebまたはモバイルアプリのUI/UXデザイン実務経験(目安: 5年以上)
・エッジケースを考慮した設計能力
- 正常系だけでなく、エラー時、ローディング時、Empty Stateなどの画面設計を自立して対応できる
・可変性のあるUIコンポーネント作成
- FigmaのAuto Layoutを用いた、テキスト量に依存しない柔軟なUI設計の経験
・開発チームとの円滑なコミュニケーション能力
- 実装の可否をエンジニアに確認し、制約がある場合でも代替案を提案できる方
【歓迎要件】
・SaaSやダッシュボードなど、複雑なデータやロジックを扱うプロダクトのデザイン経験
・日常的にChatGPTやClaudeなどのLLM(大規模言語モデル)に触れており、AIの基本的な仕組みや制約(レイテンシなど)に興味がある方
・リサーチやアイデア出し、業務効率化などの目的で、日常的に生成AIツールを自発的に活用している方
・デザインシステムの構築・運用経験
【求める人物像】
▼セールステックへの情熱
営業のあり方をテクノロジーで再定義し、日本の営業生産性を底上げすることに本気でコミットできる方
▼圧倒的なやり抜く力
高い目標に対しても、持ち前のバイタリティと粘り強さで成果を創出できる、エネルギー溢れる方
▼未知・困難への挑戦心
正解のない不確実な状況や、高い壁にぶつかった時こそ「面白い」と感じ、それを打破するプロセスを自ら楽しめる方。
▼ExaWizardsのカルチャーへの共感
当社のクレドを深く理解し、特別な意識をせずとも日々の振る舞いや意思決定の基準として体現できる方
▼オーナーシップと巻き込み力
常に事業全体の視座から「今、何が必要か」を逆算し、周囲を巻き込みながら自律的にプロジェクトを推進できる方。
About ExaWizards
ExaWizards is an AI start-up with a simple mission: solve social issues using AI and create a happy society. But to achieve it, they’re tackling issues across a wide variety of industries: Care tech, HR, fintech, medicine, security and more. They believe AI can help solve problems in all these areas, and they’re determined to do just that. Their business model can be broken into two different flows: project-focused and product-focused. For project-focused initiatives, they start from scratch. Their ML engineers and consultants identify business problems and build models aimed at solving them. In their product flow, they take the ML models developed for specific problems and generalize them to be useful for a wider array of problems. Normally they develop these solutions into SaaS products.
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