データ・AI戦略 シニアコンサルタント

・顧客上流対応 工場長・経営企画部長・AI推進部門長等の意思決定者と直接向き合い、経営アジェンダとAI施策の接続、KPI・ロードマップ設計を主導します。「何をAIで解くべきか」という問いの設定から担います。 ・チームマネジメント オントロジーエンジニア・LLMエンジニア・データアーキテクト等数名のスペシャリストの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自分自身も上流作業を持ちながらチームを率います。 ・AI知識基盤の設計監督 企業の暗黙知・業務ロジックをナレッジグラフ・業務オントロジーとして構造化するプロジェクトの設計判断を行います。LLMへのコンテキスト供給品質がAI出力精度を左右することを理解した上で、知識基盤とAIシステムの接続設計に責任を持ちます。 ・ノウハウの標準化と横展開 案件で確立した戦略フレーム・アーキパターン・知識構造化手法を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体の提案品質・デリバリー速度の向上に貢献します。 ・AI・データ動向の事業反映 AIエージェント・LLM・ナレッジグラフ・フィジカルAI等の最新動向を継続的にキャッチアップし、顧客提案・サービス設計・チームの技術方針に積極的に組み込みます。 ●「AIを導入したい」だけで、本当にプロジェクトは前に進むのでしょうか。 多くのAI活用プロジェクトでは、「とりあえず生成AIを使いたい」という要望だけが先行し、業務構造の整理やデータ設計、AIアーキテクチャの検討が十分に行われないまま開発が始まっています。 その結果、PoCで終わる。現場で使われない。運用できない。 そんな“AIを導入しただけ”のシステムが数多く生まれています。 さらに今、AIエージェントが企業利益へ本格的に貢献し始めたことで、多くの企業で「データ」と「AI」が経営アジェンダの最上位に置かれるようになりました。 一方で現実には、AI戦略を描ける人材が足りない。PoCは実施したものの、その先の構想が描けない。AIを事業へ組み込むための“構造設計”ができない。 こうした課題に直面している企業が数多く存在しています。 豆蔵のデータ戦略グループは、単なるAI導入支援ではなく、経営戦略の策定段階から参画し、設計・実装・運用までを一気通貫で支援するスタイルで、この課題に向き合っています。 わたしたちが求めているのは、AIモデルやデータ基盤に詳しいだけの人ではありません。 顧客の経営課題を起点に、業務知識を構造化し、AIアーキテクチャを設計し、経営層と対話しながらプロジェクト全体を前に進められる人材です。 そして、オントロジーエンジニア・LLMエンジニア・データアーキテクトなどのスペシャリストと連携しながら、数名規模のチームをリードし、成果物の品質とプロジェクト成功に責任を持っていただきます。 また、案件ごとの成功体験を“属人的な知見”で終わらせず、標準化・ナレッジ化し、次の案件や次のチームへ展開していくことも重要な役割です。 「AIを作る」のではなく、“AIを事業で使える構造”そのものを設計する。 そんな挑戦を、本気でやりたい方を求めています。 ●このポジションの位置づけ ・戦略だけでも、実装だけでもない 豆蔵は、戦略提案だけを行うコンサルティング会社でも、受託開発だけを行うSI企業でもありません。 顧客の経営・業務課題へ深く入り込み、AI戦略、データ戦略、AIアーキテクチャ設計、システム実装、内製化支援まで一気通貫で伴走します。 「AIをどう使うべきか」から入り、「実際に使える状態」まで責任を持つことが特徴です。 ・尖ったテーマに、本気で向き合える 当組織では、以下のようなテーマに取り組んでいます。 データドリブン経営支援:経営アジェンダとデータ戦略を接続し、KPI・ロードマップ設計で意思決定を支える ナレッジグラフ構築支援:企業知識を意味で繋ぎ、AIエージェントを賢くする知識基盤を築く AIアーキテクチャー設計:「動くAI」ではなく「信頼できるAI」を構造から設計する ・専門性の異なるメンバーとチームで戦う 当事業部にはオントロジーエンジニア・LLMエンジニア・データアーキテクト等など、異なる専門性を持つメンバーが在籍しています。 全員にフルスタックを求めるわけではなく、それぞれの強みを持ち寄りながら、チームで顧客課題を解決しています。 ●データ戦略グループの主な実績 〇製造業向け AI-Readyデータ利活用基盤構築 Excel・Access・個人PC内の業務ファイルに点在する業務処理手順や判断ロジックが、特定メンバーにしか分からない状態となり、技術・業務ノウハウの継承が課題となっていたプロジェクト。 豆蔵は、データ利活用への課題感が大きい部署を中心にヒアリングを行い、42の業務をフローとして可視化。属人化していた業務知識を、データとして活用しやすい構造へ整理した。 AWS Glue、S3、Athena、QuickSightを活用し、分析・可視化・AI活用につながるデータ利活用基盤を構築。 将来的なRAGやAIエージェント活用も見据え、現場の業務ノウハウをAIが参照しやすいAI-Readyなデータ構造へ再設計し、内製化に向けた技術移転まで支援した。 〇SI企業向け AI駆動開発標準化、教育プログラム開発 SI力をAIビジネス拡大に活かし、独自性を備えたAI統合サービスを構築するという戦略のもと、従来型開発手法にAIを組み込んだ「AI駆動開発」の標準化に向けたガイドラインの作成・改善に取り組んだ。品質・生産性評価を通じて、従来の開発工程における工数を大幅に削減しつつ、従来開発と同等以上の品質を確保できる標準化を実現した。 また、AI駆動開発の普及を目的としたオンデマンド(動画+テキスト)学習教材を展開するとともに、顧客ニーズに合わせたカスタマイズ勉強会や標準化活動にも積極的に取り組んでいる。 〇金融関連企業向け ナレッジグラフRAGを活用した暗黙知の形式知化 市場の持続的な発展と高度化を支える中で、業界経験20年以上のベテラン職員に蓄積された暗黙知の継承・活用が課題となっていた現場部門を対象に、SECIモデルを活用した暗黙知の表出化に取り組んだ。さらに、生成AIとオントロジー技術を組み合わせたナレッジグラフを用いて「ベテランの思考プロセスの可視化」を検証するPoCを実施し、正答率約7割・ベテランに近い応答性能という成果を得た。 〇製造業向け 摩耗予測MLOps基盤構築支援 製品の摩耗による突発的な交換や、オンプレ分析基盤の運用コスト増、手作業での予測精度維持が課題となっていたプロジェクト。 豆蔵はAzureでのMLOpsアーキテクチャを設計し、単なる環境移行ではなく、データ加工から管理までのMLOpsステップに合わせたPython実装へと刷新。 異常検知時の通知や再学習の仕組みを備えた運用基盤を構築し、PoCモデルの実運用化を支援。 開発から監視までのプロセス全体をスキルトランスファーし、予測精度改善の自動化と内製化を実現した。 〇ITサービス企業向け 次世代AIビジネス立ち上げ支援 次世代AIソリューションの早期展開に向け、AIの技術体制・専門人材の不足が課題となっていたプロジェクト。 豆蔵はAI専門チームとして参画し、ファインチューニングによる特化型モデル構築からMLOps初期運用設計までの技術基盤整備を支援。 さらに、技術面だけでなく不足していたビジネスモデルの設計にも参画し、多角的に事業化をサポート。 検証から運用設計までのスキルトランスファーを進め、顧客社内における持続可能なAIビジネス推進体制の構築に向けて伴走した。 〇多事業企業向け データマネジメント活動支援 人材サービス・出版・広告・ブライダル・進学・その他情報サービスを手がけている企業において、各事業毎のサイロ化に起因するデータ流通阻害を解決するためにデータマネジメントを実施することを提案、その支援を行う。 データマネジメントに関わる社内意識調査やゴール設計、組織設計に加え、データガバナンス策定やデータカタログ策定の支援を行った。 ●この事業部の特長 ・働きやすさと裁量を両立した環境 社員の95%以上がリモートワークを活用しており、居住地に縛られない柔軟な働き方が可能です。 実際に、北海道・福岡県・三重県・大阪府・静岡県・栃木県など、全国各地から勤務している社員が在籍しています。 また、2025年度の月平均残業時間は8.24時間と、ワークライフバランスを大切にしながら働ける環境です。 子育てや介護と両立している社員も多く、それぞれのライフスタイルに合わせた働き方を実現しています。 ・事業部の風土 当事業部は、20代後半〜30代前半の若手メンバーと、豊富な経験を持つスペシャリスト層がバランスよく在籍している組織です。 技術への探究心が強いメンバーが多く、AI・クラウド・アーキテクチャ・データ活用などについて日常的に議論が行われています。 一方で、「自分がやりたい技術」よりも、「顧客課題をどう解決するか」を重視する文化が根付いています。 専門性を尊重しながらも、チームで協力し合い、顧客へ本質的な価値を届けることを大切にしています。 ●参考記事 株式会社豆蔵　ホームページはこちら(https://www.mamezou.com/) 株式会社豆蔵　ニュース・プレスリリースはこちら(https://www.mamezou.com/news) ●仕事についての詳細 この事業領域の公開情報 事業説明 メインサイト(https://www.mamezou.com/services/strategic) リクルートサイト(https://recruit.mamezo.tech/positionintroduction/dxai_solution) note記事(活動報告、インタビュー記事、等)(https://note.com/mamezou_info/m/mb5c4d71c8358) ●会社概要 株式会社豆蔵は、ロボティクス・AI・クラウド・データサイエンス領域を中心に、企業のDX推進や内製化支援を行うテクノロジーコンサルティング企業です。 単なる「開発会社」ではなく、顧客の事業課題や開発プロセスそのものに入り込み、アーキテクチャ設計・要求開発・組織改善・人材育成まで一気通貫で支援している点が大きな特徴です。 特に、フィジカルAI、モビリティ・ロボット開発、ソフトウェアアーキテクチャやクラウドネイティブ技術といった高度な技術領域に強みを持ち、大手メーカー・金融・通信・モビリティ企業を中心に、多くの企業から技術パートナーとして信頼を獲得しています。 また、「技術を極めたいエンジニア」が集まる文化も当社の特徴です。 技術書執筆者、カンファレンス登壇者、博士・修士人材、トップエンジニアが多数在籍しており、年齢や役職に関係なく技術議論が活発に行われています。 コンサルティング会社でありながら、現場で実際にコードを書くエンジニアも多く、“机上の提案だけで終わらない”実践型の技術支援を行っています。 さらに、顧客企業の「内製化」をゴールに据えているため、単発開発ではなく、顧客と長期的な関係性を築きながら本質的な課題解決に向き合える環境があります。 技術力を磨きながら、より上流の課題解決やアーキテクチャ設計、技術コンサルティングにも挑戦できる環境です。 ●取り組み① ◆オンライン技術イベント「豆寄席」 社外の知を積極的に取り込む場として、「豆寄席」というオンライン技術イベントを定期開催しています。 クラウドアーキテクチャの専門書執筆者や、Microsoft Azureの機能実装責任者、LINEのテストコンサルティングの指導者など、多彩な講師を招聘しています。 豆蔵のコンサルタント自身もアジャイル開発、データ分析、ソフトウェア工学、ロボット開発、テスト設計などの得意領域で多数の講演を行っています。 ◆豆蔵デベロッパーサイト 月間7万PVを誇るテックブログ「豆蔵デベロッパーサイト」を運営しています。技術発信は手を挙げれば誰でも参加できる仕組みで、インプットした情報をアウトプットする場として提供しています。 IoT・統計解析・機械学習・アジャイル・モデリング・マイクロサービス・OSSなど、カバー領域は非常に広いです。 ●取り組み② ◆ボトムアップな社風で生まれた社内コミュニケーションの場 〇ライトニングトーク 社員が自身の技術知見やプロジェクト事例、趣味の技術テーマなどを短時間で発表する社内イベントです。部署や役職を超えて知識共有が行われており、「まず話してみる」「アウトプットしてみる」文化が根付いています。 〇Hackathon 「みんなで何かを作る」というよりも、エンジニア同士が気軽に集まり、それぞれが取り組みたいテーマについて共有・振り返りを行うコミュニティに近いイベントです。2カ月に1回オンラインで開催しており、年に1回はリアル開催で集まり、技術談義をしながら交流を深めています。 〇アジャイル勉強会 スクラムやXP、DevOpsなど、アジャイル開発に関する知見を共有する勉強会です。実案件での失敗談や改善事例などもオープンに共有されており、現場で活かせる実践的な学びを得られる場となっています。 〇モデリング勉強会 UMLやオブジェクト指向設計を中心に、設計・モデリングについて深く学ぶ勉強会です。 「良い設計とは何か」「どうモデル化するべきか」といったテーマについて議論を行っており、豆蔵らしい“設計を大切にする文化”を象徴するコミュニティの一つです。実案件での設計事例をもとに議論することも多く、設計力や抽象化力を磨ける場となっています。 〇豆ブレンド 部署や案件の垣根を越えて社員同士が交流するコミュニケーション施策です。同じ会社・同じ事業部でも、案件が異なると意外と接点が少ないこともあるため、「隣の事業部では何をやっているのか」「他のチームはどんな技術を使っているのか」を知るきっかけにもなっています。技術の話だけでなく、キャリアや働き方についても気軽に会話できる、横のつながりを深める場として活用されています。

●当社の強み・魅力① <日本トップクラスの技術力と、事業会社からの厚い信頼> 豆蔵は、ソフトウェア工学・アーキテクチャ設計・クラウドネイティブ・AI/データ活用・ロボティクスなどの領域において、日本トップクラスの技術力を持つ技術コンサルティング会社です。 単なるシステム開発支援ではなく、顧客の経営・業務課題へ深く入り込み、構想策定から実装・定着まで一気通貫で支援しています。 その結果、事業会社を中心に長期的な信頼関係を築いており、顧客の内製化推進や技術変革を支援するパートナーとして高い評価をいただいています。 ●当社の強み・魅力② <「ソフトウェア・ファースト」を実現する支援スタイル> 当社は、顧客が自ら継続的に価値を生み出せる「ソフトウェア・ファースト=内製化」の実現を最終ゴールとしています。 そのため、単なる受託開発ではなく、質の高いコンサルティングと実践的な教育・育成支援の両面から顧客変革を支援しています。 「作って終わり」ではなく、顧客組織へ技術・知識・開発文化を根付かせることを重視しています。 ●当社の強み・魅力③ <エンジニアファーストな企業風土> 豆蔵は、技術者が主体となって価値を生み出す文化を大切にしています。 フラットな組織風土で上下関係による壁が少なく、入社直後から一人のエンジニア・コンサルタントとして裁量を持って働くことができます。 また、以下3つのキャリアを自ら選択できます。 ・コンサルタント ・エキスパート ・マネジメント どのキャリアを選択しても評価・給与体系に差はなく、「マネジメントにならないと給与が上がらない」といった制度ではありません。 それぞれの強みや志向性を活かしながら、専門性を高めていける環境です。 ●当社の強み・魅力④ <技術者として圧倒的に成長できる環境> 当社には、長年技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しています。 案件を通じて、実践的な技術・アーキテクチャ・問題解決のノウハウを直接学ぶことができ、高いレベルでのスキルトランスファーが日常的に行われています。 また、多様な案件に関わることができるため、常に新しい技術や最先端テーマへ挑戦し続けられる環境です。

・コンサルティング経験 ┗ITコンサルティング・SIer・事業会社DX推進等での上流工程(AI戦略・データ戦略・業務設計・DXロードマップ)の主担当経験が5年以上あること ・技術的要素 ┗データモデリング・業務プロセス設計・AI/LLM関連技術(RAG・ナレッジグラフ・エージェント設計等)の概念理解と顧客説明・設計判断ができるレベルの知識を持つこと ┗専門家チームの成果物を適切にレビューできる技術的素養を持つこと ・マネジメント経験 ┗プロジェクトリードまたは3名以上のチームマネジメント経験があること ・顧客対応 ┗事業部門責任者・経営層クラスとの折衝・合意形成の主担当経験があること

・データ戦略・AI戦略の立案・実行支援経験 ・ナレッジマネジメント・業務オントロジー・ナレッジグラフへの理解と実務経験 ・製造業・金融・流通等の特定業種における深いドメイン知識 ・固定価格・成果物ベースのデリバリー経験 ・AIエージェント設計・LLMシステムの実案件経験

専門技術の深さを持ちながら、それを顧客の経営言語に翻訳できる人物です。 「自分が一番詳しい」という専門家の姿勢から「最高のチームを率いて顧客に価値を届ける」という姿勢への転換を自然にできることが重要です。 以下に共感できる方を特に歓迎します。 ・経営とAI・データをつなぐ「最上流」の仕事にやりがいを感じており、「戦略を描くだけ」でも「実装するだけ」でもなく、一気通貫で価値提供したいと考えている ・スペシャリストとして深い経験を積んできたが、今後はより広く・高い視点でチームと顧客をリードする仕事がしたいと考えている ・AIエージェント・LLM・ナレッジグラフという急速に進化する技術領域の最前線で、実案件に携わり続けたいと考えている ・案件を通じて得たノウハウを属人的に抱え込まず、チームの資産として標準化 ・横展開することで組織全体の実力を底上げしたいと考えている

あり(3ヶ月)

年収: 800～1,200万円 ●給与制度　　年俸制 ●月給　　　　年俸額の12割 ●想定年収　　(スキル・ご経験によって判断) ●昇給　　　　年1回　4月

9時00分～18時00分(休憩1時間、実働8時間) ※専門業務型裁量労働制適用者は(1日のみなし労働時間)9.5時間 ※フレックスタイム制適用者はコアタイム10時30分から14時30分 ・残業時間 月平均10時間以内

東京都新宿区西新宿2-1-1　新宿三井ビル34F リモートワークを活用した柔軟な働き方を推進しており、多くの社員が在宅勤務を取り入れながら業務を行っています。 一方で、担当プロジェクトや配属部門によっては、お客様先での業務やオフィスへの出社が発生する場合があります。詳細な勤務形態については、各求人票および面談時にご説明いたします。

・完全週休2日(土・日) ・祝日 ・病気・看護休暇 ・年末年始休暇(12月29日～1月5日) ・有給休暇(17日～22日)※入社日即日付与 ・慶弔休暇 【年間休日120日以上】

●各種手当 資格取得奨励金制度(手当)、通勤手当、出張手当 ●退職金 なし 定年制 65歳(70歳まで労使間協議にて雇用延長あり)

書類選考 ↓ 1次選考 ↓ 2次選考 ↓ 内定 ↓ 入社 ※状況に応じて、選考回数が変更になる可能性があります。 ※面接日、入社日はご相談に応じます。 お気軽にお問い合わせください。 オンライン完結が基本です。