●ポジション概要 クライアントのCxOと向き合い、経営・事業・組織の課題を整理して、DX戦略を描き、実行まで導くコンサルタントです。 ・案件はすべて元請け(プライム100%)。客先常駐はありません。 ・戦略を描いて終わりではなく、PM・エンジニアと同じチームで、実装・運用まで見届けます。 ・希望や適性に応じて、Initial Engine自身の経営会議にも参加できます。 ●仕事の進め方 1.クライアントの経営層・マネージャー層にヒアリングし、事業の全体像と課題をつかむ。 2.経営・事業・組織・テクノロジーの課題を構造化し、目指す姿と、次に取るべき一歩を描く。 3.DX戦略と施策を立案し、経営層・現場の双方と合意をつくる。 4.チームを編成し、システム開発の要求を整理してPMに引き継ぐ。 5.定期的に課題を見直し、戦略をアップデートしながら次の打ち手を提案する。 プロジェクト期間は半年〜3年以上です。成果が見え始めてから、支援の範囲を広げていく案件も多くあります。 ●チーム体制 ・1案件あたり2〜6名の少人数チーム(IT・DXコンサルタント/PM 1〜3名+エンジニア1〜3名) ・インフラはDevOps・SREメンバーが、複数の案件をまたいで支援します。 ・1人あたり2〜3案件を並行して担当します。 ●役割分担 ・IT・DXコンサルタント:何を解決するか(経営層へのヒアリング、課題整理、合意形成) ・PM:どう進めるか(スケジュール、品質、クライアント側ベンダーを含むQCD管理) ・エンジニア:何をどう作るか(技術方針、アーキテクチャ、実装) 要件定義以降はPMが担当します。コンサルタントは、経営層との関係を築きながら、プロジェクト全体の方向性に責任を持ちます。 ●技術スタック ※過去案件の例です。コンサルタントがすべてを扱う必要はありません ・言語・FW:TypeScript(Next.js、React)、Python(FastAPI)、Go、Node.js、PHP(Laravel) ・生成AI:OpenAI API、Claude API、Azure OpenAI Service、LangChain、LlamaIndex、Mastra、Agno、独自RAG ・クラウド・インフラ:AWS、Google Cloud、Microsoft Azure ・データ基盤:BigQuery、Redshift ・AIツール:Claude(MAXプランを配布)、Claude Code、Codex ●入社後の流れ ・1週目:会社・事業の説明、メンバーとの対話。オンボーディングは1〜2日で、その後すぐに案件に参加する。 ・〜2ヶ月:担当案件のクライアントの事業を理解しながら、ヒアリングや提案に加わる。 ・2ヶ月以降:クライアントワークを主導し、2〜3案件を並行して担当する。 プロジェクト事例 ●商社グループ|生成AIの全社展開 国内外10社以上のグループで、生成AIの取り組みが個別に進み、ノウハウもガバナンスも分散していました。3カ年のDX計画に基づき、戦略づくりから内製開発・運用までを一気通貫で担当しています。 大手コンサルファームが提案した「全社員へのライセンス導入」では費用対効果が見えなかったため、社内システムにAPI経由で集約する構成を提案し、運用コストを大きく抑えました。月間のAI活用数は、導入初期の約1,000件からピーク時に約3,500件まで伸びています。 ・体制:コンサルタント2名、PM兼エンジニア1名(要件定義から初期リリースまで約6ヶ月) ・カウンターパート:IT企画部門、経営企画室などのCxO層 ●建設業|工事台帳システムの刷新 紙・Excel・支店ごとの運用が混在していた工事台帳を、業務の中核となるシステムに作り変えています。業務フローの整理から始め、画面イメージ、データ要件、会計システムとの突合方針、開発範囲とロードマップへと、段階的に合意を積み上げています。 ・担当範囲:業務フローの整理、経営層・現場との合意形成、開発範囲とロードマップの策定

●ポジション概要 クライアントのCxOと向き合い、課題の整理から要件定義、開発の推進、運用改善までをリードするPMです。 ・案件はすべて元請け(プライム100%)。客先常駐はありません。 ・カウンターパートはCEO・CxO・事業部長クラスです。上流の課題整理から関わります。 ・コードを書くかどうかは本人の裁量です。IT・DXコンサルタントへのキャリアパスもあります。 ●仕事の進め方 1.IT・DXコンサルタントと一緒に、クライアントの経営層・マネージャー層から課題をヒアリングする。 2.根本的な課題を構造化し、優先順位をつける。 3.要件定義・基本設計を行い、WBSを作成してチームを編成する。 4.開発チームやクライアント側のベンダーをディレクションし、進捗と期待値を管理する。 5.運用を設計し、納品後の機能追加・改善まで伴走する。 プロジェクト期間は半年〜3年以上です。納品で終わらず、運用・改善のフェーズまで関わることが多いです。 ●チーム体制 ・1案件あたり2〜6名の少人数チーム(IT・DXコンサルタント/PM 1〜3名+エンジニア1〜3名) ・インフラはDevOps・SREメンバーが、複数の案件をまたいで支援します。 ・1人あたり2〜3案件を並行して担当します。 ●役割分担 ・IT・DXコンサルタント:何を解決するか(経営層へのヒアリング、課題整理、合意形成) ・PM:どう進めるか(スケジュール、品質、クライアント側ベンダーを含むQCD管理) ・エンジニア:何をどう作るか(技術方針、アーキテクチャ、実装) PMは、コンサルタント・エンジニア・クライアント側のベンダーをつなぎ、プロジェクトを最後まで前に進める役割です。プロダクトコードや技術検証のコードを自分で書くことも、オフショアに任せて上流に集中することもできます。 ●技術スタック ※過去案件の例です。案件ごとに最適なものを選びます ・言語・FW:TypeScript(Next.js、React)、Python(FastAPI)、Go、Node.js、PHP(Laravel) ・生成AI:OpenAI API、Claude API、Azure OpenAI Service、LangChain、LlamaIndex、Mastra、Agno、独自RAG ・クラウド・インフラ:AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、Docker、GitHub Actions、Terraform ・データベース:PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Redis、BigQuery、Redshift ・AIツール:Claude(MAXプランを配布)、Claude Code、Codex ●入社後の流れ ・1週目:会社・事業の説明、メンバーとの対話。オンボーディングは1〜2日で、その後すぐに案件に参加する。 ・〜2ヶ月:担当案件のクライアントの事業を理解しながら、プロジェクトの進行を担う。 ・2ヶ月以降:クライアントワークを主導し、2〜3案件を並行して担当する。 プロジェクト事例 ●商社グループ|生成AIの全社展開 国内外10社以上のグループで個別に進んでいた生成AIの取り組みを、3カ年のDX計画に基づいて全社に展開しました。コンサルタント2名とPM兼エンジニア1名の体制で、要件定義から初期リリースまで約6ヶ月です。 PMは、環境・技術・方針・体制の4つの観点で全社のルールを策定し、経営層と方針を合意しながらプロジェクトを上流からリードしました。月間のAI活用数は、導入初期の約1,000件からピーク時に約3,500件まで伸びています。 ・担当範囲:全社ルールの策定、経営層との合意形成、要件定義、開発の推進 ・技術:社内情報を参照するRAGシステム(SharePoint連携など) ●不動産|基幹システムのデータ統合と新機能開発 旧基幹システムを刷新し、新しい基幹システムを開発しました。クライアント側の開発ベンダーも含めて、当社が設計レビューと進行を統括しています。リリース後は社内で開発を続けています。 ・担当範囲:プロジェクト全体の進行管理、クライアント側ベンダーとの調整、設計レビュー ・技術:AWS、PostgreSQL、PHP、Laravel、Vue