仕事内容:
「DMM 生成AI CAMP 学び放題」では、会員が現役講師の伴走のもと、同じ目標を持つ仲間と切磋琢磨しながら学べる「ゼミ」プログラムを提供しています。週1回のLIVE講義・提出課題の公開添削・卒業制作までを1〜3ヶ月（全4〜13回）で完走する、本格的な伴走型の学習プログラムです。
このゼミに加え、サービス内では様々な「ワークショップやウェビナー」も提供しており、担当コースのワークショップやウェビナーへの登壇・進行をメインに、受講者への質問対応や個別メンタリングを担っていただきます。
受講者が「できた・わかった」を実感できるよう丁寧に伴走しながら、カリキュラムや教材のブラッシュアップにも関与いただくポジションです！
このように、生成AIの進化スピードに合わせてコンテンツを常にアップデートし続けながら、オンライン学習サービスにおける「ゼミ講師・ファシリテーション業務」および、毎日開催される「ウェビナー・ワークショップ等の各種オンラインイベントの企画・登壇業務」を広くお任せします！
【業務内容】
■ ゼミ講師業務
オンライン学習サービスの「ゼミ」において、講師・ファシリテーション業務をお任せします。教材や宿題のベースは用意されているため、受講生の提出課題への解説やLIVE講義に集中していただける環境です。
1か月の短期集中型から3か月コースまで、柔軟な期間で週次サイクル（1セッション）をご担当いただきます。
【具体的な業務サイクル（1セッションあたり）】
■ 1セッション（1回）あたりの業務内容
- 事前準備：当日用スライドの確認・更新、提出された宿題の確認（公開添削のピックアップ）、事前質問の回収
- LIVE講義（週1回／60〜90分）：オンラインでのLIVE講義、課題の公開添削、理論・テクニックの解説、自己修正ワークのファシリテーション、次回告知
- 事後業務：次回用の宿題フォーム設定、受講生向けのお知らせ投稿、録画データの事務局連携
- 質問対応（随時）：専用の受講生掲示板に寄せられる、講義内容に関する技術的な質問への回答（目安：24〜48時間以内）
※受講生への個別フィードバックや、個別DMでのやり取りは不要（CS担当が対応）です。
■ ウェビナー・ワークショップ等のイベント業務
入会前の方向けのセミナーや入会後の会員様向けのイベントなど、毎日開催される各種オンラインイベントの企画から当日の登壇までをご担当いただきます。
【担当するイベント内容（例）】
・ワークショップ（一緒に手を動かし成果物を作る実践形式の場）
・ウェビナー（AIの最新事例などを講義形式で学ぶ場）
・相談会・オンボーディングセミナー ほか
アピールポイント:
副業やWワークも大歓迎
フルリモート可能！
▼こんな方を求めています
- 仕組みで品質を高めたい方 — 個別対応の積み重ねではなく、業務設計を通じてサービス全体の品質を底上げすることに価値を感じられる方
- 設計と現場を行き来できる方 — マネジメントだけでなく自らも手を動かし、現場感を持って改善し続けられる方
- 事業者視点を持てる方 — 問い合わせ対応をこなすだけでなく、その背景にある事業課題まで踏み込んで提案できる方
- 生成AIを武器にできる方 — 業務効率化・品質改善のためにAIを当たり前のように使い倒せる方
求める人材:
【必須要件】
- SNS又はWebマーケティングの実務経験（3年以上）
- SNS又はWebマーケティングに特化したAIツールの実務活用経験
- Webマーケティング・コンテンツマーケティングの実務経験
- 生成AIを用いたコンテンツ制作・広告運用・データ分析の実績
- 生成AIツール（ChatGPT・Claude・Gemini等）の日常的な活用経験（業務での成果・実績があること）
- 受講者のレベルに合わせた説明・フィードバックができる方
- ゼミ開催時間帯（平日夜・土日）を中心に、随時の質問対応にも継続的に稼働可能な方
- 生成AIの最新動向を自律的にキャッチアップしている方
【歓迎要件】
- SNS運用・SEO・MA等いずれかの領域での専門性
- オンライン登壇・ウェビナー進行またはセミナー登壇の経験
- 研修・講師・コーチングなど人材育成に関わった経験
- カリキュラム設計・教材制作・ファシリテーションの経験
- DX推進・業務改善（BPR）プロジェクトへの関与経験
- 受講者のモチベーション管理・学習継続支援の経験
勤務地:
フルリモート
給与:
別途ご案内いたします。
その他:
勤務開始日：6月16日以降
選考フロー：書類選考→面接/面談（1~2回程度）→オファー
雇用形態: 業務委託
職歴:
- SNS又はWebマーケティングマーケティング・コンテンツマーケティングの実務経験: 3年 (必須)
- 生成AIを用いたコンテンツ制作・広告運用・データ分析の実績: 3年 (必須)
