【開発部長候補】AI活用型ラボ開発責任者｜複数プロジェクトを束ねるデリバリーマネージャー

■募集背景
生成AIで、コードを書く時間は確実に縮みました。重みを増したのは、その前後にある判断です。何を作るのか、どの設計にするのか、既存構成と整合するのか、顧客の運用に本当に合うのか。AIが出した成果物は一見正しく見えても、レビューすれば抜けや甘さが残っています。そこを見抜いて整える力こそ、これからの開発現場で価値が上がっていく領域です。

スーパーソフトウエアでは、業務システム・Webシステム・クラウド・AI活用支援を中心に、顧客企業の開発をチームで継続支援する「ラボ型開発サービス」を強化しています。顧客側のプロジェクト責任者やPMと連携しながら、当社のエンジニアチームが伴走し続ける形のサービスです。

これまでは案件ごとの進め方が担当者に依存しがちでした。今後は、複数案件で得た知見と生成AIを掛け合わせ、プロジェクト初動の整理、合意すべき事項の洗い出し、成果物レビューの観点、リスク確認といった「経験者が頭の中でやっていたこと」を、サービスとして標準化・高度化していきます。今回お任せしたいのは、その中核を担う開発部長候補／デリバリーマネージャーです。


■仕事内容

1. 顧客への技術提案と当社側の体制設計
営業担当と連携して顧客の開発課題・業務課題・技術課題を整理し、ラボ型開発として最適な支援体制を設計します。顧客側PM・責任者との役割分担や進め方を整理し、支援範囲・アサイン方針・プロジェクト開始時のコミュニケーション設計まで描いていただきます。

2. 複数案件のデリバリーマネジメント
進行中のラボ型開発案件を横断的に把握し、PM・PL・テックリードを助言とレビューで支えます。進捗・品質・課題・リスクを可視化し、チケット管理やバックログ、WBS、レビューといった運用を改善。顧客満足度・開発品質・収益性のバランスを踏まえて、経営層・営業責任者へ状況共有と改善提案を行います。

3. 顧客期待値とスコープの整理
継続支援では、時間とともに顧客の要望や期待が広がっていきます。それを単純に受ける／断るのではなく、顧客側PM・責任者と連携しながら、開発チームが実行可能な形に翻訳するのがこの役割の核です。要件・仕様・優先順位・受入条件を明確にし、当社が担う範囲と顧客側で判断する範囲の線を引き、必要なら体制変更を提案します。

4. サービス標準化とPM/PL育成
複数案件で得た知見を、標準プロセス・運用ルール・育成体系へ落とし込みます。提案時／開始時／運用時／改善時のチェック項目、品質管理・進捗管理・変更管理の標準、テンプレートを整備し、若手リーダーやPM/PL候補を育てます。属人的な成功を、組織の再現性に変える仕事です。

5. AI活用による管理・品質確認の高度化
プロジェクト初動の整理、合意事項のチェックリスト化、設計書・議事録・課題管理表などの品質確認観点の整理に、生成AIや開発支援ツールを活用する仕組みをつくります。狙いはAIに判断を委ねることではなく、経験ある責任者の判断を支え、観点の抜け漏れを減らし、PM/PLがより高い品質で前に進める状態をつくることです。

■このポジションの魅力

・1案件ではなく、開発サービス全体に関われる。複数のプロジェクトを横断的に支援し、サービス全体の品質・体制・標準化に関与します。これまでの経験を、個別案件の成功だけでなくサービスの成長に生かせます。
・AIを開発マネジメントの武器にできる。AIを効率化ツールとしてだけでなく、初動整理・合意形成・成果物レビュー・リスク確認・PM/PL支援に活用します。経験ある責任者の判断を拡張し、AI時代の開発マネジメントを自分の手で実装できます。
・会社の成長に直接関与できる。サービスの成長・顧客基盤の拡大・育成・品質向上に踏み込み、事業の方向性や組織づくりに関わります。
・経営メンバーへの役割拡張を目指せる。 成果と適性に応じて、開発部門の責任者にとどまらず、事業成長を担う経営メンバーへ。PM経験・開発マネジメント経験・顧客折衝経験を、会社の成長と自身のキャリアの両方につなげられます。


■開発組織・体制・開発環境

・ラボ型開発サービスの代表例 ：B2BのグローバルECサイト開発、ポイントサイト開発、大手メーカー向け社内DXシステム構築、メディア・スポーツ業界の業務支援アプリケーション開発など
・チーム構成：社内メンバーや協力会社を含めた3〜7名のチーム構成が多いです
・レポートライン：東京オフィス代表の直下。経営層と近い距離で意思決定に関わります
・技術環境：案件に応じて Java／C#／Python／JavaScript・TypeScript、AWS／Azure、Salesforce などを扱います。プロジェクト管理はJira／Backlog 等。生成AI・開発支援ツールを標準的に活用しています
・マネジメントの比重：一部は自らレビューにも入るプレイングマネージャーからマネジメント専任へ