株式会社RightTouch

カスタマーサポートに電話したのに、なかなか繋がらない。たらい回しにされる。そもそも電話番号が見つからない——そんな経験はありませんか？

RightTouch は『あらゆる人を負の体験から解放することで、人と企業の可能性を引き出す』をミッションに、この領域をデータ × AI で変革しています。カスタマーサポートは顧客の「生の声」が集まり、企業の課題と価値が最も鮮明に表れる、本来 AI と極めて相性の良い領域です。にもかかわらず、データは分断され、収集・分析・活用が十分に進んでいないのが現状です。私たちは、国内だけで 3.1 兆円超と言われるこの市場を起点に、サポート体験そのものを作り替えようとしています。

プロダクトはすでに、カスタマーサポート格付け TOP 評価企業の約 3 割、金融・インフラ・通信キャリア・旅行代理店・航空会社など各業界のリーディングカンパニーに導入されています。2025 年 4 月にはシリーズ A で 8 億円（累計 14.2 億円）を調達し、AI を中核に据えたプロダクトづくりを加速させるフェーズに入りました。

その最前線を担うのが、立ち上がったばかりの AI dev チームです。複数プロダクトに蓄積された膨大な非構造化データ（AI・有人オペレーターの応対ログ、Web 行動データ、FAQ・社内ナレッジなど）を組み合わせ、「AI が生み出す価値」そのものに責任を持つコアメンバーを、チームづくりの段階から募集します。

＜このポジションで担うこと＞
AI 機能の実装にとどまらず、解くべき課題の特定（顧客ヒアリングを含む）から、仮説の構築、アルゴリズムの提案・実装・検証、顧客価値に向けたチューニングまでを一貫して担います。

・顧客起点で課題を定義する：「AI で何ができるか」ではなく「ユーザーの課題をどう解決するか」から発想し、高い顧客解像度で本質的な体験を設計する
・作って、届けて、責任を持つ：提案で終わらせず、プロダクトに実装してエンドユーザーへ価値を届けるところまでやり切る
・速く試し、磨き込む：100% の完成度を待たず、まず試して筋の良し悪しを見極める。得られた知見はチームの資産として蓄積する

一人ですべてを担う必要はありません。深く専門性を突き詰める方も、プロダクト全体を見て価値を形にする方も、それぞれの強みを活かし、チームとして価値を生み出していきます。

＜取り組むテーマの例＞
・プロダクト横断のデータ活用：応対ログ・Web 行動データ・ナレッジを横断的に統合し、ユーザーの真の意図を推定。課題解決をプロアクティブに支援する基盤を設計・検証する
・データドリブンな顧客アセスメントの自動化：非構造データを横断分析して顧客課題を定量化し、AI 化できる領域やナレッジ整備が必要な領域を可視化。顧客ごとの改善提案を継続的に回す基盤を構築する
・自己進化型 AI 基盤の構築：実運用データから AI が自律的に改善し続けるサイクルを実現。応対の自動評価から改善提案、安全性担保の仕組みまでを設計・検証する

フルリモート可

AI・LLMエンジニア

TypeScript

Python

Node.js

React

Next.js

Google Cloud

BigQuery

MongoDB

Elasticsearch

Kubernetes

Terraform

Datadog

ArgoCD

Vertex AI

Azure OpenAI Service

Cursor

Claude Code

GitHub Actions

Sentry

CircleCI

★【ML/データ分析に深い知見のあるAIエンジニア募集】フルリモート・スーパーフレックス / カスタマーサポート領域の大量の非構造化データ × AI で、未来のサポート体験を創る

■ 募集背景

QANTのプロダクト群拡大と「AIコンタクトセンター」構想の実現に向けて、事業や顧客課題に向き合いながら、プロダクトづくりの中核を担うProduct Engineerを募集します。

RightTouchは、データとAIでカスタマーサポートを変革するプレイド初の子会社です。『あらゆる人を負の体験から解放することで、人と企業の可能性を引き出す』をミッションに掲げ、カスタマーサポートを利用するエンドユーザーの顧客体験(toC)から、コールセンターで働くオペレーターの生産性向上(toE)まで、CSにまつわる負の体験をなくし、生活者と企業の両者がフルポテンシャルを発揮できる世界を目指しています。

エンタープライズ企業への導入が進み、プロダクト群「QANT」が拡大していくこのフェーズだからこそ、事業戦略からプロダクトの方向性を描き、開発をリードしていく仲間が必要です。変える余地もインパクトも大きいカスタマーサポートというドメインに対して、技術の力で一緒に変革を起こしませんか？

■ プロダクトエンジニアという働き方

RightTouchではプロダクトエンジニアという働き方をベースにしています。特性は次の通りです。

・プロダクトの成長に寄与するあらゆることに主体性をもちたい
・分業せず、フルサイクルな開発を行いたい
・エンジニアリングに閉じず、他職種のメンバーと積極的にコミュニケーションをとりながら働きたい

従来のPdMが仕様を決めてエンジニアが作るという構造と異なり、エンジニアが戦略レベルまで踏み込み、最大限自分ごと化しながら働けるのが大きなメリットです。昨今のAIの発展により技術がコモディティ化しつづける現代において、この働き方が今後当たり前になっていくと考えています。

■ ご経験や志向に応じて広げられる役割

ご経験や志向に応じて、担当プロダクトの開発にとどまらず、プロダクト群全体の方向性や組織への影響力を広げていただきます。

例えば、

・「何を作る／作らないか」をリードする
　— 同じ機能でも作り方でインパクトも工数も数倍変わるAI時代に、その"真の工数"を把握できるのはエンジニアだけ。事業インパクト×工数でレバレッジの効く開発を選び抜き、信頼性や開発生産性といった非機能投資も優先度に組み込みます。

・領域を越えて巻き込む
　— 複数プロダクトとBizが連携する「円環」のなかで滞っている論点を能動的に見つけ、自ら窓口となって関係者を巻き込み、検討を前に動かします。

・QANT全体で最適を考える
　— 主語は「自プロダクト」ではなく「QANT全体」。シナジーや基盤化できる領域を探し、全体インパクトが最大になる打ち手を選びます。

こうした役割を担うかどうかは一律ではなく、ご経験や志向に応じて相談しながら決めていきます。一方で、プロダクトの価値を最大化するために必要であれば、役割や領域にとらわれず踏み込んでいく姿勢は、RightTouchのプロダクトエンジニアに共通しています。

■ こんなことに挑戦できます

・AIオペレーターそのものを創る — 「QANT スピーク」「QANT Web」など、人に代わって"わかってくれる"応対を実現するAIプロダクトを、企画・設計から実装・改善まで一貫して担う
・AIコンタクトセンターの"頭脳"をつくる — 応対ログ・Web行動・ナレッジなど複数プロダクトに散らばるデータを統合し、AIが顧客状態を理解して先回りで動くための共通データ基盤を設計する
・「円環」を回す仕組みを組み上げる — 「データ収集・分析→ナレッジ改善→無人/有人応対」が自律的に改善され続けるカスタマーサポートオートメーションを、プロダクト横断で実現する
・0→1を立ち上げる — 事業戦略からプロダクトを構想し、世に出すまでやり切る
・エンドユーザーが触れる体験を磨く — ユーザー視点に立った管理画面や、ハイパフォーマンスなサードパーティスクリプトなど、価値が直接届く接点を作り込む
・職種を越えて価値を最大化する — デザイナー・Bizメンバーと密に協働し、顧客の声を起点にプロダクトの方向性そのものを動かす

■ 私たちが創る「AIコンタクトセンター」

私たちが目指しているのは、人とAIが協働する次世代のAIコンタクトセンターです。問い合わせに自律的に応対するAIオペレーターを中核に、カスタマーサポートのあり方そのものを作り替えようとしています。

自然な会話で意図を汲み取り自ら考えて応対する"わかってくれる"自律型AIボイスボット「QANT スピーク」、AIエージェントが真に課題を解決する「QANT Web」、Web行動データから最適なオペレーターへ自動でつなぎ"Webと電話の分断"を解消する「QANT コネクト」、顧客の声をAIで"気づき"と"行動"に変える「QANT VoC」。

これらを束ねるのがプロダクト群「QANT（クアント）」です。

QANTが本当に目指すのは、個々の機能ではなく、カスタマーサポートの全業務を自律的に回し続ける「円環」です。

「データ収集・分析」→「ナレッジ作成・改善」→「AIオペレーターによる応対」→ そこで得たデータが再び次の改善へ

このサイクルをQANT全体でシームレスに統合し、人とAIが役割を分担しながら自律的に改善し続ける状態をつくる。これが私たちの挑戦です。プロダクト群が共通のデータ基盤の上に成り立つからこそ実現できる構想であり、シームレスなUXを支えるアーキテクチャ、AIが参照するデータ基盤の構築など、技術的に面白い難題が数多くあります。

カスタマーサポートは、顧客の「生の声」が集まり、企業の課題や価値が鮮明に表れる接点であり、AIとの親和性が極めて高い領域です。当社は、国内だけで3.1兆円超の市場規模と言われるこの領域を起点に、すでにカスタマーサポート格付けTOP評価企業の約3割に導入が進み、金融・インフラ・通信キャリア・旅行代理店・航空会社など幅広い業界のリーディングカンパニーに展開しています。こうした実績をもとに、2025年4月にはシリーズAラウンドで8億円（累計14.2億円）を調達しました。

■ テックカルチャー

私たちは以下のカルチャーを意識し、共通の目的に向かって自律的に動く組織を目指しています。

・ルールは最低限に — エンジニアの共通ミッションは「自由な発想でプロダクトをより良くする」「パフォーマンスを意識し、最大限の力を発揮する」です。プロダクトに関わる裁量を大きく渡し、ルールはできるだけ少なくとどめる文化設計を心がけています。
・徹底したプロダクト思考 — 開発中の機能に思考が閉じやすいものですが、複合的なプロダクト全体を良くするために俯瞰した視点から徹底的にプロダクト・事業に向き合います。プロダクト・事業に意見を持てれば、アウトカムのスケールはより大きくなります。
・情報の非対称性をなくす — クローズドにする必要がある情報以外はすべてオープンな場でやりとりします。非同期コミュニケーションやドキュメント化を日常的に行い、後からでも情報を閲覧・議論に参加できる状態づくりを心がけています。

少数精鋭の開発組織で、このフェーズならではの大きな裁量を持ち、プロダクトの核心に向き合う環境で、共に成長していきませんか？

■ 開発環境

・フロントエンド：TypeScript, React, Next.js
・バックエンド：TypeScript, Python, Node.js
・インフラ：Google Cloud, AWS, Kubernetes, Terraform
・データベース：MongoDB, Cloud Spanner, AlloyDB, BigQuery, Elasticsearch
・DevOps：Github Actions, CircleCI, ArgoCD, Datadog, Sentry
・AI：Claude Code, Cursor, 各種LLMモデル(Gemini, GPT, Claude)

フルスタックエンジニア

JavaScript

HTML

Fastly

Redis

Docker

Gemini

Claude

Vite

【スーパーフレックス / 自由な働き方】カスタマーサポート領域の大量の非構造化データ × AI で、未来のサポート体験を創るプロダクトエンジニアリーダーを募集中 

■ ASEの定義
ASEは、AIプロダクトにおける「PoCから本番品質への乖離を埋める専門職」です。
セールスでも純粋な開発職でもなく、顧客の業務文脈を理解し、AIプロダクトが実際の現場で使われ、
継続的に価値を発揮できる状態まで磨き込む役割を担います。

一般的にはForward Deployed Engineer（FDE）やAI事業開発エンジニアと呼ばれる職種に近い側面があります。
ただし、RightTouchのASEは顧客先に常駐して個別開発を行う役割でも、顧客ごとのカスタマイズを積み重ねるポジションでもありません。

ASEが目指すのは、圧倒的な型化を進めることです。
そのための手段として、自ら顧客案件を持ち、現場で得た一次情報をもとに、自分自身で開発、チューニング・検証・改善を行います。
個別対応の積み重ねではなく、共通構造を見極めて再利用可能なテンプレート、導入パターン、
機能改善としてプロダクトや社内ナレッジに還元していきます。

「顧客理解」と「プロダクト化」の間をつなぎ、AIプロダクトのラストワンマイルを完成させる、
これがRightTouchが定義するASEです。

■ 採用背景
RightTouchは現在、顧客接点領域のAIプロダクトを複数立ち上げ、事業を加速させているフェーズにあります。
生成AIの実用化が急速に進むなかで、引き合いと導入機会は大きく増えており、PoCを実運用レベルまで引き上げるニーズが高まっています。

しかし、AIプロダクトはPoCで「動くこと」と、本番業務で「使われ続けること」の間に大きな乖離があります。
顧客業務への適合、回答品質の担保、既存システムとの連携、運用体制への組み込みなど、本番稼働に向けて埋めるべき論点は多岐にわたります。
この「ラストワンマイル」を担えるかどうかが、AIプロダクト事業の成否を決定づけると私たちは考えています。

現在ASEチームは少数精鋭でこの役割を担っていますが、複数プロダクトの同時立ち上げに対してキャパシティが追いついていません。
また個別導入で得た知見を型として還元しきれていないという課題があります。
これらを解決し、AIプロダクトのデリバリーをスケールさせるために、新たにASEを募集します。

■ ミッション
ASEのミッションは、AIプロダクトをPoC段階の可能性で終わらせず、
顧客の本番業務に実装される完成品へと引き上げることです。

そのために、ASEは自ら顧客案件を持ち、現場の業務文脈に深く入り込みます。
評価・検証・チューニング・システム連携を通じて一次情報を得ながら、
プロダクトが本番運用に耐える状態をつくり上げていきます。

現場で得た一次情報をもとに、プロダクトに不足している機能を自ら開発します。
「顧客が求めているから作る」のではなく、自分が現場で掴んだ課題に対して、自分の手で解を実装する
この姿勢こそが、ASEがAIプロダクトのラストワンマイルを完成させる原動力になります。

そして、こうした活動の最終目的は、圧倒的な型化を進めることにあります。
チューニングや実装で得た一次情報を抽象化し、次の顧客や他プロダクトでも
活用できるテンプレート・導入パターン・機能改善として社内に還元する。
個別顧客への導入成功にとどまらず、RightTouch全体のプロダクトデリバリーをスケールさせることが、ASEの最終的なミッションです。

■ 期待する役割
▼ 顧客に対して
プロダクトの専門家として、RightTouchのAIプロダクトがどのような価値を提供できるのかを説明します。
同時に、顧客の業務内容、既存システム、運用体制、期待する成果を理解し、本番稼働に向けた調整を行います。

具体的には、AIエージェントの挙動が顧客業務に合っているか、回答品質が実運用に耐えるか、
CTI、SaaSなど既存システムとどのように連携すべきかを検討し、必要なチューニングや検証を進めます。
ASEはこの過程で、自ら開発しながら改善を進めていきます。

顧客の要望を受け止めながらも、目的は個別最適なカスタマイズではありません。
チューニングや実装で得た一次情報を、他の顧客にも適用できる型へと整理することが求められます。

▼ 社内に対して
顧客の現場で一次情報を得る立場として、プロダクトチームに対して必要な機能や改善点を提案します。
ASEはフィードバックの整理と還元、場合によっては自ら開発まで踏み込むことで、プロダクトの進化を加速させます。

社内に対しては、単に「顧客が求めているから」と伝えるのではなく、
以下のような観点を整理してフィードバック、実装します。

・なぜその機能や改善が必要なのか
・どの業務課題を解決するのか
・どの顧客・ユースケースに共通する課題なのか
・個別対応ではなく、プロダクトとして型化できるか
・機能改善、テンプレート、運用設計のどれで解決すべきか

ASEは、顧客の声をそのまま開発要望として流すのではなく、
プロダクトの進化につながる形に翻訳し、必要に応じて自ら手を動かす役割です。

■ 具体的な業務内容
【AIプロダクトのPoC導入から本番稼働までの伴走】
・「顧客から要望を受けて開発する」のではなく、「現場で課題を掴んだら自分で開発する」ことを期待します
・自ら顧客案件を持ち、業務要件に合わせたチューニング、評価、検証
・AIエージェントの回答品質や業務適合性の評価設計
・本番運用に向けた設定、検証、改善サイクルの推進
・CRM、CTI、SaaSなど外部システムとの連携設計
・現場で得た一次情報をもとに自ら開発を行い、プロダクトに反映

【圧倒的な型化の推進】
・チューニングや実装で得た一次情報をもとに、再利用可能な機能改善
・テンプレート・運用設計に落とし込む
・導入プロセス、評価観点、設定パターンを標準化し、顧客自身で設定
・チューニングできるレベルまで磨き上げる
・磨き上げた型を、社内のデリバリー体制に引き継ぐ

■ チーム構成・働き方
顧客との商談・提案・関係構築といった顧客折衝は、
Biz側のプロフェッショナルチームが主体となって担当します。
そのため、ASEは顧客折衝に時間を奪われすぎることなく、現場で得た一次情報を踏まえた
チューニング・開発・型化に十分な時間を確保できます。

さらに、ASE自身が開発を進めて型化が進むほど、案件ごとに必要な工数は軽くなっていきます。
最終的には、顧客自身で設定・チューニングできる
レベルまでプロダクトを磨き上げ、社内のデリバリー体制に引き継ぐことを目指します。
「自分で開発した型が、自分の案件負荷を軽くし、次の顧客への展開を加速させる」、この好循環をつくることが、
ASEの働き方の中心にあります。

プロダクトに深く入り込み、顧客導入を通じて成功パターンを見つけ、再現性のある型に落とし込んでいます。
ASEは自ら顧客案件を持ち、現場の一次情報をもとにプロダクトを磨き込みます。
最終的には、顧客自身で設定・チューニングできるレベルまで磨き上げ、社内のデリバリー体制に引き継ぐことを目指します。

OpenAI

Devin

【事業づくり経験を得られる】顧客の声を基に自社プロダクトを開発し、AI Agentを実装するAI事業開発エンジニア

・LLM/RAGシステムの運用監視・アラート・可観測性（ログ、メトリクス、トレース）の設計
・推論品質の自動評価基盤構築（Faithfulness / Factuality / Latencyなど）
・エラー発生時の一次切り分け・暫定回復・再発防止策立案
・モデル/プロンプト更新時の安全性・回帰テストの実施
・PoC～本番環境における運用Runbook/SLO/SLAの整備
・ナレッジ運用（VoC・FAQ・負例分析）と精度改善レポートの継続運用

Prometheus

Grafana

【リモート可 | 14.2億円調達】エンタープライズ向け生成AI基盤の信頼性を設計するCustomer Reliability Engineer（CRE）

自社サービス開発

SIer・SES歓迎

★【スーパーフレックス / 自由な働き方】カスタマーサポート領域の大量の非構造化データ × AI で、未来のサポート体験を創るプロダクトエンジニアリーダーを募集中

カスタマーサポートに電話したのに、なかなか繋がらない。たらい回しにされる。そもそも電話番号が見つからない——そんな経験はありませんか？
 
RightTouch は『あらゆる人を負の体験から解放することで、人と企業の可能性を引き出す』をミッションに、この領域をデータ × AI で変革しています。カスタマーサポートは顧客の「生の声」が集まり、企業の課題と価値が最も鮮明に表れる、本来 AI と極めて相性の良い領域です。にもかかわらず、データは分断され、収集・分析・活用が十分に進んでいないのが現状です。私たちは、国内だけで 3.1 兆円超と言われるこの市場を起点に、サポート体験そのものを作り替えようとしています。
 
プロダクトはすでに、カスタマーサポート格付け TOP 評価企業の約 3 割、金融・インフラ・通信キャリア・旅行代理店・航空会社など各業界のリーディングカンパニーに導入されています。2025 年 4 月にはシリーズ A で 8 億円（累計 14.2 億円）を調達し、AI を中核に据えたプロダクトづくりを加速させるフェーズに入りました。
 
その最前線を担うのが、立ち上がったばかりの AI dev チームです。複数プロダクトに蓄積された膨大な非構造化データ（AI・有人オペレーターの応対ログ、Web 行動データ、FAQ・社内ナレッジなど）を組み合わせ、「AI が生み出す価値」そのものに責任を持つコアメンバーを、チームづくりの段階から募集します。
 
＜このポジションで担うこと＞
AI 機能の実装にとどまらず、解くべき課題の特定（顧客ヒアリングを含む）から、仮説の構築、アルゴリズムの提案・実装・検証、顧客価値に向けたチューニングまでを一貫して担います。
 
・顧客起点で課題を定義する：「AI で何ができるか」ではなく「ユーザーの課題をどう解決するか」から発想し、高い顧客解像度で本質的な体験を設計する
・作って、届けて、責任を持つ：提案で終わらせず、プロダクトに実装してエンドユーザーへ価値を届けるところまでやり切る
・速く試し、磨き込む：100% の完成度を待たず、まず試して筋の良し悪しを見極める。得られた知見はチームの資産として蓄積する
 
一人ですべてを担う必要はありません。深く専門性を突き詰める方も、プロダクト全体を見て価値を形にする方も、それぞれの強みを活かし、チームとして価値を生み出していきます。
 
＜取り組むテーマの例＞
・プロダクト横断のデータ活用：応対ログ・Web 行動データ・ナレッジを横断的に統合し、ユーザーの真の意図を推定。課題解決をプロアクティブに支援する基盤を設計・検証する
・データドリブンな顧客アセスメントの自動化：非構造データを横断分析して顧客課題を定量化し、AI 化できる領域やナレッジ整備が必要な領域を可視化。顧客ごとの改善提案を継続的に回す基盤を構築する
・自己進化型 AI 基盤の構築：実運用データから AI が自律的に改善し続けるサイクルを実現。応対の自動評価から改善提案、安全性担保の仕組みまでを設計・検証する

★【フルリモート・スーパーフレックス / 自由な働き方】カスタマーサポート領域の大量の非構造化データ × AI で、未来のサポート体験を創る AI エンジニアを募集中

一部リモート可

【フルリモート・スーパーフレックス / 自由な働き方】カスタマーサポート領域の大量の非構造化データ × AI で、未来のサポート体験を創る AI エンジニアを募集中

QANT Webの開発・運営 / カスタマーサポートに特化したメディア「CS Mag」の企画・運営

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