全社員のAIリテラシー向上とAI活用の定着を目的に、戦略立案から研修実施までを担う仕事です。 エンジニア・営業・管理部門など、部門ごとに異なる業務特性を理解した上で、それぞれに合ったAIツールの選定・活用支援・研修プログラムの設計と実施を行います。 AIモデルの「開発」そのものよりも「AIを使いこなし、それを組織に広げられる人」を求めており、能動的に課題を見つけ、現場を巻き込みながら推進していく力が重要な仕事です (AIツールを用いた開発経験があれば、活用の幅を広げる強みとして歓迎します)。 検討・実行した内容や成果は役員会で報告・提案し、会社としての意思決定にも直接関わっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・全社AI活用推進計画の企画・立案 ・各部門(エンジニア・営業・管理部門等)へのAIツール導入・活用支援 ・全社員向けAI活用研修の設計・実施(階層別・職種別カリキュラムの作成含む) ・研修効果測定(アンケート・KPI設計)と継続的な改善 ・最新AI技術・ツールのリサーチと社内への情報発信 ・役員会でのAI推進状況の報告・新規施策の提案 ・各部署からのAI活用相談への対応、社内ナレッジ共有の仕組みづくり ・社内AI活用ガイドライン・運用ルールの策定

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、AIトランスフォーメーションの戦略立案から実行支援までを牽引していただきます。技術力を武器に顧客の現場へ深く入り込み、ビジネス価値を直接創出するポジションです。 具体的には、以下の業務に従事していただきます。 ・事業グロース、AI活用による業務効率化に関して、FLUXでの実践に基づくフレームワークやご自身の経験をもとにPJにおける全体の技術的リードおよび顧客折衝 ・顧客業務に最適化された AI ソリューションの構想・PoC 開発を主導 ・大規模言語モデル (LLM) を活用した本番環境レベルのシステム構築 ・社内のAI活用基盤・デリバリー基盤の整備、開発プロセス・ナレッジ共有の推進 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

お客様の事業創造と業務改善を目的としたデータ・AI活用プロジェクトにおいて、戦略の策定、要件定義の支援、そしてプロジェクトのデリバリー成功に責任を持ちます。 AI戦略立案と業務・プロダクト要件定義の主導的支援 クライアントの経営・事業課題を深く分析し、AIを活用した新規事業・プロダクト戦略、および業務改善/BPR(プロセス改革)戦略を立案。 クライアントPO/PdMを深く支援し、ビジネス要件に基づき、AIアプリケーション等の具体的な機能・業務要件を1人称で定義するプロセスを主導。 生成AI(RAG、LLMなど)の最新トレンドを組み込んだ、革新的なソリューションデザインを提案。 技術トレンドの活用と開発チームとの橋渡し AIのトレンドやRAG等の仕組みをきちんと理解・把握し、ビジネス的な効果と技術的な実現性を両立させるためのロードマップを設計。 当社のデータサイエンティスト、機械学習エンジニアを含むグローバル開発チームに対し、クライアントの意図と要件を正確に伝え、技術的なディスカッションを通じて、最適なソリューションの実現を推進。 プロジェクトマネジメント(PM)とデリバリー責任 プロジェクトの成功に責任を持ち、スコープ、スケジュール、品質、予算、リソースといったプロジェクトのデリバリー要素を総合的に管理。 アジャイル開発手法を駆使し、クライアントと開発チーム間のコミュニケーションを円滑化し、リスクを早期に特定・解決。

概要 JDSCのGeneral AI事業本部において、エンタープライズ企業に対する新規案件の創出および既存アカウントの拡大を担っていただきます。 経営および利益創出の柱の一つとして育てている、General AI事業について、クライアントの経営層・事業責任者との関係を構築し、経営課題や業務課題を発掘したうえで、AI・データ・テクノロジーを活用した変革テーマとして具体化し、提案・受注までを主導していただきます。 お持ちのプロフェッショナルな経験を存分に発揮していただき、実績やナレッジを提供して組織を引っ張っていくやり甲斐をもっていただけるシニアポジションです。 営業活動に加え、クライアントの課題整理、提案ストーリーの設計、提案書の作成、社内の専門家とのチーム組成まで、一連の案件創出プロセスに責任を持つポジションです。 JDSCが目指しているのは、クライアントの依頼に応じて人月型の支援を提供することではなく、AIを活用して業務そのものを再設計し、現場で実際に「動くもの」を実装することです。 顧客に深く入り込みながら、まだ明確になっていない変革テーマを案件として立ち上げ、JDSCの新たな事業成長を牽引していただくことを期待しています。 業務内容 ・エンタープライズ企業に対する新規アカウントの開拓 ・既存クライアントにおけるリレーションの深耕および案件拡大 ・経営層、事業責任者、部門責任者等との関係構築 ・クライアントの経営課題、事業課題、業務課題の把握 ・AI・データ・テクノロジーを活用した変革テーマの仮説設計 ・顧客へのアプローチ戦略およびアカウントプランの策定 ・商談、会食、セミナー等を通じた接点形成と継続的な関係構築 ・Deployment Strategist、FDE、Data Scientist等と連携した提案チームの組成 ・提案方針、ソリューション仮説、プロジェクトスコープの設計 ・提案書、企画書、RFP回答書、見積書等の作成・レビュー ・プレゼンテーション、条件交渉、契約締結までのクロージング ・受注後のプロジェクトチームへの引き継ぎおよび初期立ち上げ支援 ・必要に応じたプロジェクトオーナー、アカウントリードとしての継続関与 ・営業活動を通じて得られた顧客ニーズの社内共有およびソリューション化 ・営業プロセス、提案ナレッジ、アカウント開発手法の型化 ・将来的な営業組織の立ち上げおよびメンバー育成

●私たちについて MUデジタルバンク設立準備株式会社は、三菱UFJフィナンシャル・グループ(MUFG)の新たなリテール戦略の中核として、2026年度後半の開業を目指し設立されました。金利環境の変化やデジタル化の進展、資産運用ニーズの高まりなど大きな転換点を迎えている金融業界において、金融の"わかりにくさ"を解消し、生涯にわたって前向きな金融体験を届けるサービスの提供を目指しています。 MUFG全体の約6,000万人の顧客基盤に向けて、これまでにないスケールとスピードで、唯一無二のデジタルバンクを立ち上げます。具体的には、Google Cloudによるフルクラウド基盤の活用や、ウェルスナビ株式会社と共同開発を進めている、独自アルゴリズムやAIを活用した総合アドバイザリー・プラットフォーム「MAP」を中核機能として搭載し、新たな顧客体験を届けていきます。 テクノロジーの力を活かし、お客様1人ひとりの”日常にも人生にも寄り添う”金融サービスを共に創っていきましょう。 ●期待する役割 2026年度に新たに立ち上げを目指すデジタルバンクにおける全社横断でのAI推進およびその戦略立案～企画実行をお任せいたします。 MUFGでは、AIを単なる業務効率化の手段ではなく、業務・組織・顧客提供価値そのものを変革する中核テーマと位置づけています。生成AIを含むAI活用のユースケース拡大に加え、それらを支える共通プロダクト・プラットフォームの整備やAIガバナンスの高度化を進めており、現在まさに全社横断で変革を加速させるフェーズにあります。 本ポジションでは、生成AIを活用した全行横断の共通プロダクト・プラットフォームの企画・推進を通じて、MUFG全体の業務変革をリードいただける方を募集します。 ●業務内容 ・部門横断での、生成AIおよびAIエージェントの利活用による業務変革の推進 ・全社横断の共通プロダクト/プラットフォーム/ソリューションの企画立案/アーキテクチャ方針策定/プロダクトマネジメント ・事業部門/IT部門/リスク管理部門/パートナー企業と連携 ・要件定義、施策立案、優先順位付け、開発推進、導入・展開、運用改善のリード ・関係各部、エンジニア、パートナー企業などのステークホルダーとの折衝、合意形成、施策推進

●入社後の流れ ・1ヵ月目：自主学習型研修＋教育サポート 教育サポート担当の定期フォローが付きつつ、自主学習型で研修を進めていただきます。研修では直近のプロジェクトに必要なIT知識（例:RPAなどITツールの使い方）を優先的に学習していただきます。 ・2ヵ月目：OJTでのプロジェクト参画 配属チームの先輩社員とともに、実際のプロジェクトにOJTとして参加します。顧客対応や提案スキルなど、コンサルタントとして現場で必要な力を実践的に身につけていきます。 ・3ヵ月目以降：裁量を持って実務へ ご本人の成長や特性に応じて、業務の一部を自立してご担当いただきます。 OJTは引き続き継続され、段階的なスキルアップをサポートします。 ●キャリアパスについて ロボフィスでは、一人ひとりの志向や強みに応じて、マネジメント／スペシャリスト双方のキャリアパスを用意しています。 段階的に役割と裁量を広げながら、成長に応じたステップアップが可能です。 ・アソシエイト 幅広い業務にチャレンジしながら、基礎的なスキルや業務遂行能力を身につけていきます。業務に必要な基礎の土台を形成いただきます。 ・コンサルタント プロジェクトを主体的に推進し、自身の強みを活かした領域で専門性を高めます。マネジメント／スペシャリストいずれのキャリアを志向するかを考える期間でもあり、チーム内の後輩指導やフォローにも段階的に関わっていただきます。 ・マネージャー（マネジメント路線） 数名のメンバー管理からスタートし、事業推進と組織づくりの両面でリーダーシップを発揮していきます。段階的に裁量を広げ、上司のフォローを受けながらマネジメントスキルを磨いていきます。 ・シニアマネージャー 複数チームを統括し、次世代マネージャーの育成や、組織単位での目標策定・推進を担います。事業戦略と組織拡大の両軸で、リーダーシップを発揮していただきます。 ・スペシャリスト（専門領域路線） 自らの得意分野において高い専門性を発揮し、プロジェクトリーダーとして複数案件を推進します。組織をまたいだ技術支援やノウハウ展開など、専門領域の模範となるポジションです。 ・シニアスペシャリスト 専門分野における技術・知見をもとに、プロジェクト推進に加えて新たな価値創出や技術戦略の立案・実行も担います。会社全体の技術的な成長に貢献するポジションです。 ・執行役員 新たなビジネスモデルの構築や事業創出、組織全体の拡大に取り組みます。経営視点から会社の成長を牽引するポジションです。 企業の経営課題・業務課題に対し、生成AIやAIエージェントを活用した業務変革を実現します。 単なるAI導入支援ではなく、業務プロセスの再設計や組織への定着支援を行いながら、お客様の生産性向上と事業成長を支援します。 また、社内の各事業と連携しながら総合的なソリューションを提供します。 1.AI活用コンサルティング 経営課題・業務課題のヒアリング AI活用テーマの選定 AI導入ロードマップ策定 AI活用戦略立案 PoC（概念実証）の企画・推進 2.AI環境構築・導入支援 Microsoft 365 Copilotをはじめとした各種生成AIの導入支援 ChatGPTをはじめとした各種生成AIの活用支援 AIエージェント構築支援 AI活用ガイドライン策定 AI運用ルール整備 3.業務変革・定着支援 業務プロセス分析 AI活用業務設計 業務フロー再設計 業務標準化支援 効果測定・改善提案 4.AI人材育成支援 AI研修の企画・実施 利活用促進施策の立案 社内コミュニティ運営 AI活用文化の醸成

教育体制 ●入社後の流れ ・1ヵ月目:自主学習型研修+教育サポート 教育サポート担当の定期フォローが付きつつ、自主学習型で研修を進めていただきます。研修では直近のプロジェクトに必要なIT知識(例:RPAなどITツールの使い方)を優先的に学習していただきます。 ・2ヵ月目:OJTでのプロジェクト参画 配属チームの先輩社員とともに、実際のプロジェクトにOJTとして参加します。顧客対応や提案スキルなど、コンサルタントとして現場で必要な力を実践的に身につけていきます。 ・3ヵ月目以降:裁量を持って実務へ ご本人の成長や特性に応じて、業務の一部を自立してご担当いただきます。 OJTは引き続き継続され、段階的なスキルアップをサポートします。 ●キャリアパスについて ロボフィスでは、一人ひとりの志向や強みに応じて、マネジメント/スペシャリスト双方のキャリアパスを用意しています。 段階的に役割と裁量を広げながら、成長に応じたステップアップが可能です。 ・アソシエイト 幅広い業務にチャレンジしながら、基礎的なスキルや業務遂行能力を身につけていきます。業務に必要な基礎の土台を形成いただきます。 ・コンサルタント プロジェクトを主体的に推進し、自身の強みを活かした領域で専門性を高めます。マネジメント/スペシャリストいずれのキャリアを志向するかを考える期間でもあり、チーム内の後輩指導やフォローにも段階的に関わっていただきます。 ・マネージャー(マネジメント路線) 数名のメンバー管理からスタートし、事業推進と組織づくりの両面でリーダーシップを発揮していきます。段階的に裁量を広げ、上司のフォローを受けながらマネジメントスキルを磨いていきます。 ・シニアマネージャー 複数チームを統括し、次世代マネージャーの育成や、組織単位での目標策定・推進を担います。事業戦略と組織拡大の両軸で、リーダーシップを発揮していただきます。 ・スペシャリスト(専門領域路線) 自らの得意分野において高い専門性を発揮し、プロジェクトリーダーとして複数案件を推進します。組織をまたいだ技術支援やノウハウ展開など、専門領域の模範となるポジションです。 ・シニアスペシャリスト 専門分野における技術・知見をもとに、プロジェクト推進に加えて新たな価値創出や技術戦略の立案・実行も担います。会社全体の技術的な成長に貢献するポジションです。 ・執行役員 新たなビジネスモデルの構築や事業創出、組織全体の拡大に取り組みます。経営視点から会社の成長を牽引するポジションです。 企業の経営課題・業務課題に対し、生成AIやAIエージェントを活用した業務変革を実現します。 単なるAI導入支援ではなく、業務プロセスの再設計や組織への定着支援を行いながら、お客様の生産性向上と事業成長を支援します。 また、社内の各事業と連携しながら総合的なソリューションを提供します。 1.AI活用コンサルティング 経営課題・業務課題のヒアリング AI活用テーマの選定 AI導入ロードマップ策定 AI活用戦略立案 PoC(概念実証)の企画・推進 2.AI環境構築・導入支援 Microsoft 365 Copilotをはじめとした各種生成AIの導入支援 ChatGPTをはじめとした各種生成AIの活用支援 AIエージェント構築支援 AI活用ガイドライン策定 AI運用ルール整備 3.業務変革・定着支援 業務プロセス分析 AI活用業務設計 業務フロー再設計 業務標準化支援 効果測定・改善提案 4.AI人材育成支援 AI研修の企画・実施 利活用促進施策の立案 社内コミュニティ運営 AI活用文化の醸成

●入社後の流れ ・1ヵ月目:自主学習型研修+教育サポート 教育サポート担当の定期フォローが付きつつ、自主学習型で研修を進めていただきます。研修では直近のプロジェクトに必要なIT知識(例:RPAなどITツールの使い方)を優先的に学習していただきます。 ・2ヵ月目:OJTでのプロジェクト参画 配属チームの先輩社員とともに、実際のプロジェクトにOJTとして参加します。顧客対応や提案スキルなど、コンサルタントとして現場で必要な力を実践的に身につけていきます。 ・3ヵ月目以降:裁量を持って実務へ ご本人の成長や特性に応じて、業務の一部を自立してご担当いただきます。 OJTは引き続き継続され、段階的なスキルアップをサポートします。 ●キャリアパスについて ロボフィスでは、一人ひとりの志向や強みに応じて、マネジメント/スペシャリスト双方のキャリアパスを用意しています。 段階的に役割と裁量を広げながら、成長に応じたステップアップが可能です。 ・アソシエイト 幅広い業務にチャレンジしながら、基礎的なスキルや業務遂行能力を身につけていきます。業務に必要な基礎の土台を形成いただきます。 ・コンサルタント プロジェクトを主体的に推進し、自身の強みを活かした領域で専門性を高めます。マネジメント/スペシャリストいずれのキャリアを志向するかを考える期間でもあり、チーム内の後輩指導やフォローにも段階的に関わっていただきます。 ・マネージャー(マネジメント路線) 数名のメンバー管理からスタートし、事業推進と組織づくりの両面でリーダーシップを発揮していきます。段階的に裁量を広げ、上司のフォローを受けながらマネジメントスキルを磨いていきます。 ・シニアマネージャー 複数チームを統括し、次世代マネージャーの育成や、組織単位での目標策定・推進を担います。事業戦略と組織拡大の両軸で、リーダーシップを発揮していただきます。 ・スペシャリスト(専門領域路線) 自らの得意分野において高い専門性を発揮し、プロジェクトリーダーとして複数案件を推進します。組織をまたいだ技術支援やノウハウ展開など、専門領域の模範となるポジションです。 ・シニアスペシャリスト 専門分野における技術・知見をもとに、プロジェクト推進に加えて新たな価値創出や技術戦略の立案・実行も担います。会社全体の技術的な成長に貢献するポジションです。 ・執行役員 新たなビジネスモデルの構築や事業創出、組織全体の拡大に取り組みます。経営視点から会社の成長を牽引するポジションです。 企業の経営課題・業務課題に対し、生成AIやAIエージェントを活用した業務変革を実現します。 単なるAI導入支援ではなく、業務プロセスの再設計や組織への定着支援を行いながら、お客様の生産性向上と事業成長を支援します。 また、社内の各事業と連携しながら総合的なソリューションを提供します。 1.AI活用コンサルティング 経営課題・業務課題のヒアリング AI活用テーマの選定 AI導入ロードマップ策定 AI活用戦略立案 PoC(概念実証)の企画・推進 2.AI環境構築・導入支援 Microsoft 365 Copilotをはじめとした各種生成AIの導入支援 ChatGPTをはじめとした各種生成AIの活用支援 AIエージェント構築支援 AI活用ガイドライン策定 AI運用ルール整備 3.業務変革・定着支援 業務プロセス分析 AI活用業務設計 業務フロー再設計 業務標準化支援 効果測定・改善提案 4.AI人材育成支援 AI研修の企画・実施 利活用促進施策の立案 社内コミュニティ運営 AI活用文化の醸成

●入社後の流れ ・1ヵ月目:自主学習型研修+教育サポート 教育サポート担当の定期フォローが付きつつ、自主学習型で研修を進めていただきます。研修では直近のプロジェクトに必要なIT知識(例:RPAなどITツールの使い方)を優先的に学習していただきます。 ・2ヵ月目:OJTでのプロジェクト参画 配属チームの先輩社員とともに、実際のプロジェクトにOJTとして参加します。顧客対応や提案スキルなど、コンサルタントとして現場で必要な力を実践的に身につけていきます。 ・3ヵ月目以降:裁量を持って実務へ ご本人の成長や特性に応じて、業務の一部を自立してご担当いただきます。 OJTは引き続き継続され、段階的なスキルアップをサポートします。 ●キャリアパスについて ロボフィスでは、一人ひとりの志向や強みに応じて、マネジメント/スペシャリスト双方のキャリアパスを用意しています。 段階的に役割と裁量を広げながら、成長に応じたステップアップが可能です。 ・アソシエイト 幅広い業務にチャレンジしながら、基礎的なスキルや業務遂行能力を身につけていきます。業務に必要な基礎の土台を形成いただきます。 ・コンサルタント プロジェクトを主体的に推進し、自身の強みを活かした領域で専門性を高めます。マネジメント/スペシャリストいずれのキャリアを志向するかを考える期間でもあり、チーム内の後輩指導やフォローにも段階的に関わっていただきます。 ・マネージャー(マネジメント路線) 数名のメンバー管理からスタートし、事業推進と組織づくりの両面でリーダーシップを発揮していきます。段階的に裁量を広げ、上司のフォローを受けながらマネジメントスキルを磨いていきます。 ・シニアマネージャー 複数チームを統括し、次世代マネージャーの育成や、組織単位での目標策定・推進を担います。事業戦略と組織拡大の両軸で、リーダーシップを発揮していただきます。 ・スペシャリスト(専門領域路線) 自らの得意分野において高い専門性を発揮し、プロジェクトリーダーとして複数案件を推進します。組織をまたいだ技術支援やノウハウ展開など、専門領域の模範となるポジションです。 ・シニアスペシャリスト 専門分野における技術・知見をもとに、プロジェクト推進に加えて新たな価値創出や技術戦略の立案・実行も担います。会社全体の技術的な成長に貢献するポジションです。 ・執行役員 新たなビジネスモデルの構築や事業創出、組織全体の拡大に取り組みます。経営視点から会社の成長を牽引するポジションです。 企業の経営課題・業務課題に対し、生成AIやAIエージェントを活用した業務変革を実現します。 単なるAI導入支援ではなく、業務プロセスの再設計や組織への定着支援を行いながら、お客様の生産性向上と事業成長を支援します。 また、社内の各事業と連携しながら総合的なソリューションを提供します。 1.AI活用コンサルティング 経営課題・業務課題のヒアリング AI活用テーマの選定 AI導入ロードマップ策定 AI活用戦略立案 PoC(概念実証)の企画・推進 2.AI環境構築・導入支援 Microsoft 365 Copilotをはじめとした各種生成AIの導入支援 ChatGPTをはじめとした各種生成AIの活用支援 AIエージェント構築支援 AI活用ガイドライン策定 AI運用ルール整備 3.業務変革・定着支援 業務プロセス分析 AI活用業務設計 業務フロー再設計 業務標準化支援 効果測定・改善提案 4.AI人材育成支援 AI研修の企画・実施 利活用促進施策の立案 社内コミュニティ運営 AI活用文化の醸成

\教育体制 ●入社後の流れ ・1ヵ月目:自主学習型研修+教育サポート 教育サポート担当の定期フォローが付きつつ、自主学習型で研修を進めていただきます。研修では直近のプロジェクトに必要なIT知識(例:RPAなどITツールの使い方)を優先的に学習していただきます。 ・2ヵ月目:OJTでのプロジェクト参画 配属チームの先輩社員とともに、実際のプロジェクトにOJTとして参加します。顧客対応や提案スキルなど、コンサルタントとして現場で必要な力を実践的に身につけていきます。 ・3ヵ月目以降:裁量を持って実務へ ご本人の成長や特性に応じて、業務の一部を自立してご担当いただきます。 OJTは引き続き継続され、段階的なスキルアップをサポートします。 ●キャリアパスについて ロボフィスでは、一人ひとりの志向や強みに応じて、マネジメント/スペシャリスト双方のキャリアパスを用意しています。 段階的に役割と裁量を広げながら、成長に応じたステップアップが可能です。 ・アソシエイト 幅広い業務にチャレンジしながら、基礎的なスキルや業務遂行能力を身につけていきます。業務に必要な基礎の土台を形成いただきます。 ・コンサルタント プロジェクトを主体的に推進し、自身の強みを活かした領域で専門性を高めます。マネジメント/スペシャリストいずれのキャリアを志向するかを考える期間でもあり、チーム内の後輩指導やフォローにも段階的に関わっていただきます。 ・マネージャー(マネジメント路線) 数名のメンバー管理からスタートし、事業推進と組織づくりの両面でリーダーシップを発揮していきます。段階的に裁量を広げ、上司のフォローを受けながらマネジメントスキルを磨いていきます。 ・シニアマネージャー 複数チームを統括し、次世代マネージャーの育成や、組織単位での目標策定・推進を担います。事業戦略と組織拡大の両軸で、リーダーシップを発揮していただきます。 ・スペシャリスト(専門領域路線) 自らの得意分野において高い専門性を発揮し、プロジェクトリーダーとして複数案件を推進します。組織をまたいだ技術支援やノウハウ展開など、専門領域の模範となるポジションです。 ・シニアスペシャリスト 専門分野における技術・知見をもとに、プロジェクト推進に加えて新たな価値創出や技術戦略の立案・実行も担います。会社全体の技術的な成長に貢献するポジションです。 ・執行役員 新たなビジネスモデルの構築や事業創出、組織全体の拡大に取り組みます。経営視点から会社の成長を牽引するポジションです。 企業の経営課題・業務課題に対し、生成AIやAIエージェントを活用した業務変革を実現します。 単なるAI導入支援ではなく、業務プロセスの再設計や組織への定着支援を行いながら、お客様の生産性向上と事業成長を支援します。 また、社内の各事業と連携しながら総合的なソリューションを提供します。 1.AI活用コンサルティング 経営課題・業務課題のヒアリング AI活用テーマの選定 AI導入ロードマップ策定 AI活用戦略立案 PoC(概念実証)の企画・推進 2.AI環境構築・導入支援 Microsoft 365 Copilotをはじめとした各種生成AIの導入支援 ChatGPTをはじめとした各種生成AIの活用支援 AIエージェント構築支援 AI活用ガイドライン策定 AI運用ルール整備 3.業務変革・定着支援 業務プロセス分析 AI活用業務設計 業務フロー再設計 業務標準化支援 効果測定・改善提案 4.AI人材育成支援 AI研修の企画・実施 利活用促進施策の立案 社内コミュニティ運営 AI活用文化の醸成

●入社後の流れ ・1ヵ月目:自主学習型研修+教育サポート 教育サポート担当の定期フォローが付きつつ、自主学習型で研修を進めていただきます。研修では直近のプロジェクトに必要なIT知識(例:RPAなどITツールの使い方)を優先的に学習していただきます。 ・2ヵ月目:OJTでのプロジェクト参画 配属チームの先輩社員とともに、実際のプロジェクトにOJTとして参加します。顧客対応や提案スキルなど、コンサルタントとして現場で必要な力を実践的に身につけていきます。 ・3ヵ月目以降:裁量を持って実務へ ご本人の成長や特性に応じて、業務の一部を自立してご担当いただきます。 OJTは引き続き継続され、段階的なスキルアップをサポートします。 ●キャリアパスについて ロボフィスでは、一人ひとりの志向や強みに応じて、マネジメント/スペシャリスト双方のキャリアパスを用意しています。 段階的に役割と裁量を広げながら、成長に応じたステップアップが可能です。 ・アソシエイト 幅広い業務にチャレンジしながら、基礎的なスキルや業務遂行能力を身につけていきます。業務に必要な基礎の土台を形成いただきます。 ・コンサルタント プロジェクトを主体的に推進し、自身の強みを活かした領域で専門性を高めます。マネジメント/スペシャリストいずれのキャリアを志向するかを考える期間でもあり、チーム内の後輩指導やフォローにも段階的に関わっていただきます。 ・マネージャー(マネジメント路線) 数名のメンバー管理からスタートし、事業推進と組織づくりの両面でリーダーシップを発揮していきます。段階的に裁量を広げ、上司のフォローを受けながらマネジメントスキルを磨いていきます。 ・シニアマネージャー 複数チームを統括し、次世代マネージャーの育成や、組織単位での目標策定・推進を担います。事業戦略と組織拡大の両軸で、リーダーシップを発揮していただきます。 ・スペシャリスト(専門領域路線) 自らの得意分野において高い専門性を発揮し、プロジェクトリーダーとして複数案件を推進します。組織をまたいだ技術支援やノウハウ展開など、専門領域の模範となるポジションです。 ・シニアスペシャリスト 専門分野における技術・知見をもとに、プロジェクト推進に加えて新たな価値創出や技術戦略の立案・実行も担います。会社全体の技術的な成長に貢献するポジションです。 ・執行役員 新たなビジネスモデルの構築や事業創出、組織全体の拡大に取り組みます。経営視点から会社の成長を牽引するポジションです。 企業の業務プロセスや組織課題を可視化し、AI・RPA・クラウド・データ活用を通じて生産性向上と事業変革を実現する。 単なるツール導入ではなく、構想策定から定着支援まで伴走し、企業のDX推進パートナーとして価値を提供します。 1.業務改善・DX推進コンサルティング ・現状業務のヒアリング・可視化 ・課題整理・改善提案 ・DXロードマップ策定 ・To-Be業務設計 ・業務改革プロジェクト推進 2.ITツール導入・活用支援 ・RPA導入支援 ・Microsoft365活用支援 ・Power Platform導入支援 ・kintone等ローコードツール活用支援 ・生成AI・AIエージェント活用支援 3.組織変革・人材育成支援 ・DX推進体制構築 ・利活用促進施策の企画・実行 ・研修コンテンツ企画・講師対応 ・DX人材育成支援 ・コミュニティ運営・広報活動

●ミッション・役割 顧客の「IT部門」を丸抱えする 4社横断の専任タスクフォース(KAM)として、特定顧客の深耕をリードしていただきます。 「不動産・製造業の中堅企業」をメインターゲットとし、単なるリソース提供ではなく、情報システム部門の機能そのものを代替・支援(ITO)します。 顧客の経営層と対峙し、統合的なITソリューションを提案することで、最終的に1社あたり年間2〜5億円規模の大型IT価値創造モデルを確立することが最大のミッションです。 ●担当する業務内容 ・上流ITコンサルティング 無償のIT現状診断をフックに入り込み、IT戦略・ロードマップの策定、RFP作成代行、ベンダー選定など、顧客のIT部門機能を丸抱えする上流工程を担います。 ・アカウント深耕・案件創出 他ベンダーとの競合排除を確約した上で有償提案へ移行し、1〜2億円規模のSIプロジェクトを獲得します。 不動産等のキーアカウントとの強固な信頼関係を築きます。 ・統合ソリューション提案 CRM/基幹システム/ITO/AI開発など、DI事業4社の強みを組み合わせた最適なアーキテクチャ・価値提供モデルを設計し、一気通貫で提案します。

### PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと知見を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。 プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。 プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。 一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 [※PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ### 当求人について セールス、マーケティング、プロダクト開発、管理部門をはじめ、事業経営に必要な各領域の幹部候補人財を対象としています。 まずはご経験・志向性をお伺いしたうえで、担っていただく役割・タイトル・管掌範囲を個別に決定いたします。 ### ポジション例 ●Sales Manager(セールス責任者候補) ・ミッション : セールス戦略の策定・実行、およびEnterprise領域の新規開拓と大型商談の推進 ・組織・管理 : 営業組織の改善、およびKPIの管理・運用 ・想定経歴例 : Bigtech・ERP/CRM企業出身者、または国内外のEnterprise CxOレイヤー営業経験者 ●Product Marketing Manager(PMM) ・ミッション : GTM(市場参入)戦略の立案、およびポジショニング・価格戦略の策定 ・展開・施策 : リード獲得施策の推進、セールスイネーブルメント(営業活動の効率化)、および将来のグローバルマーケティングの牽引 ・想定経歴例 : Bigtech・大手IT・コンサル出身者、国内外の大規模プロジェクトマネジメント経験者、またはPM資格保有者 ●Corporate Lead(コーポレート責任者候補) ・ミッション : 分社化に伴う人事・経理財務・法務・総務等のコーポレート機能の立ち上げ・統括 ・制度・体制 : 各種制度設計、およびガバナンス体制の構築 ・想定経歴例 : 上場企業・多国籍企業での人事部長、管理部長などの経験者 ●Chief of Staff(CoS) ・ミッション : 経営トップの右腕としての事業戦略立案、および経営会議のアジェンダ設計 ・全社推進 : 全社横断プロジェクトの推進、経営指標のモニタリング、部門間の調整 ・想定経歴例 : コンサル出身者、事業会社の経営企画・社長室経験者、またはスタートアップでのCoS・事業推進経験者 ●Tech Lead ・ミッション : 技術戦略の策定、アーキテクチャ設計、およびAI技術の実装推進 ・組織・文化 : エンジニア組織の立ち上げ、技術文化の形成(将来的なCTO/VPoE候補) ・想定経歴例 : SaaS企業でのTech Lead、CTO経験者 ●人数規模(2026年7月現在) ・計38名(カスタマーG:14名、プロダクトG:19名、オフィス部門:5名) ●業務の変更範囲について 変更の範囲 : 当社及び出向(転籍)先における各種業務全般

生成AIを活用した業務改善・DX推進プロジェクトにおいて、企画〜要件定義〜開発推進〜デリバリーまでを一貫して担うポジションです。 社内のエンジニアやPMと密接に連携し、大手企業の経営陣や本部長との対話や信頼構築、調整などを経験できるポジションです。 入社後は、AIコンサルタントのもとでプロジェクトに参画し、 技術理解を強みとしたコンサルタントの入口として業務を担っていただきます。 最初から提案を一人で担うのではなく、 ・論点整理・要件の翻訳(業務⇄技術) ・プロト/検証設計、仕様の意思決定支援 ・開発推進(エンジニアリング理解で詰まりを解消) といった業務から入り、段階的により上流工程へステップアップしていく想定です。 ●具体的な業務 クライアント業務の理解・課題構造の整理 業務要件を技術要件へ翻訳し、論点・選択肢を整理 プロトタイプ/PoCの設計、検証方針の策定 仕様・アーキテクチャに関する意思決定支援 社内エンジニアと連携した開発推進(技術的な詰まりの解消) クライアントとの打ち合わせでの説明・合意形成 など ※経験・志向に応じて、お任せする範囲を段階的に広げていきます。 ●プロジェクト事例 伊藤忠商事やMizkanなど大手事業会社がクライアントです。 ▼事例(実施会社様) 生成AI活用推進を支援 (伊藤忠商事株式会社) チャットボットの導入 (T&Dフィナンシャル生命保険株式会社) 生成AIアプリ開発支援 (株式会社Mizkan) SpindleAX × 営業シーン(非公開)問い合わせの自動化 音声議事録の自動化 複数の情報源を組み合わせた市況分析 など 他にも多くのクライアント様からご相談をいただいており、ニーズが拡大しています。 ●変更の範囲 業務内容:会社の定める業務 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。 年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!

生成AIを活用した業務改善・DX推進プロジェクトにおいて、企画〜要件定義〜開発推進〜デリバリーまでを一貫して担うポジションです。 社内のエンジニアやPMと密接に連携し、大手企業の経営陣や本部長との対話や信頼構築、調整などを経験できるポジションです。 入社後は、AIコンサルタントのもとでプロジェクトに参画し、 技術理解を強みとしたコンサルタントの入口として業務を担っていただきます。 最初から提案を一人で担うのではなく、 ・論点整理・要件の翻訳(業務⇄技術) ・プロト/検証設計、仕様の意思決定支援 ・開発推進(エンジニアリング理解で詰まりを解消) といった業務から入り、段階的により上流工程へステップアップしていく想定です。 ●具体的な業務 クライアント業務の理解・課題構造の整理 業務要件を技術要件へ翻訳し、論点・選択肢を整理 プロトタイプ/PoCの設計、検証方針の策定 仕様・アーキテクチャに関する意思決定支援 社内エンジニアと連携した開発推進(技術的な詰まりの解消) クライアントとの打ち合わせでの説明・合意形成 など ※経験・志向に応じて、お任せする範囲を段階的に広げていきます。 ●プロジェクト事例 伊藤忠商事やMizkanなど大手事業会社がクライアントです。 ▼事例(実施会社様) 生成AI活用推進を支援 (伊藤忠商事株式会社) チャットボットの導入 (T&Dフィナンシャル生命保険株式会社) 生成AIアプリ開発支援 (株式会社Mizkan) SpindleAX × 営業シーン(非公開)問い合わせの自動化 音声議事録の自動化 複数の情報源を組み合わせた市況分析 など 他にも多くのクライアント様からご相談をいただいており、ニーズが拡大しています。 ●変更の範囲 業務内容:会社の定める業務 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。 年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!

弊社について アクセンチュア戦略G出身、投資ファンド執行役員を歴任した代表が2024年に設立。 戦略提案に留まらず、データ起点で経営課題を整理し、DX施策の設計から実行までを一気通貫で支援します。 顧客ごとにゼロからシステムを構築し、現場と経営層が使いこなせるDXによる企業変革が強みです。 案件の約12割が大手企業のプライム案件であり、上流工程から関与できる点が特徴です。 業務詳細 マネージャーとして3〜4名のチームを牽引し品質担保とメンバー育成を担います。AI実装やアーキテクチャ設計を通じシステム面から経営課題解決をリードします。 最大の特長は実装から入りアジャイル的にコンサルする点です。早期にプロトタイプを構築し、現場のフィードバックを得ながら要件定義と開発を反復し確実な価値創出を実現します。 当社のコンサルティングは、以下ステップで経営と現場をデータで繋ぎます。 1. データ基盤構築:ETLツール等で既存IT資産を活かし業務データを可視化 2. 短サイクル経営管理導入:現場のデータ更新を自動化し、PDCAを高速化 3. データドリブン業務改革:データに基づき課題解像度を高め、具体的な改善を実現 4. 中期経営計画策定:全社業務をデータに基づくKPIへ展開し、実行可能な計画を策定 プロジェクト例 ・決済PF事業者:クラウド移行と管理工数自動化 ・生命保険会社:LLM活用社内業務特化型AI実装・CoE立ち上げ ・大手出版社:AWSセキュア版権管理システム構築支援 ・リセラー事業者:API・SaaS連携等での業務プロセス自動化

・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。

ポジション概要 クライアントの経営課題を起点に、AIを軸とした変革シナリオとアーキテクチャを設計し、実装までリードする役割です。 AIの全レイヤーに自分の設計思想を落とし込むことができます。 主な業務内容 戦略・構想フェーズ - 経営層と直接議論しながら、AI前提の事業・組織モデルをゼロから設計 - RevOps 観点で KPI・業務プロセス・データ構造の“再定義” - AI導入ロードマップ/優先度を、2〜3年後の未来から逆算して設計 - ROI・KPI などの成果指標を、AIが継続稼働できる構造に最適化 AIが企業の中枢で動き続けるための未来図を描くフェーズです アーキテクチャ設計・PoC - LLM選定/RAG構成/Vector DB/ETL/ELT基盤/マルチエージェント構成など 企業ごとに異なる“AIエコシステム”をゼロから設計 - 既存データのアセスメントから、取得すべき新しいデータの定義 - Agentic Workflow × UI/UX による、“自律的に動くAIワークフロー” の構築 - 技術 PoC・プロトタイプ開発リード 技術的な最適解を探りつつ、実際に動くAIの原型をつくるフェーズです 実装・定着フェーズ - スプリントを設計し、AIが安定稼働するための プロダクトレベルの開発管理 - 戦略コンサルタント・AIエンジニアと協働し、アーキテクチャ→コード→運用をシームレスにレビュー・改善 - 現場で使われ続けるための運用プロセス・トレーニングを設計 導入して終わりではなく、AIが“使われ続ける”仕組みまで責任を持てます

ポジション概要 顧客企業の現場に入り込み、業務フローとデータを起点にAIエージェント・LLMアプリケーションを設計・実装するポジションです。要件定義からプロトタイピング、本番導入・運用定着までを一気通貫で担い、実装を通じて顧客のAI変革を最前線から推進する役割です。 主な業務内容 要件定義・PoC開発フェーズ - 顧客の業務フローとデータをヒアリングし、課題を具体化 - LLM・RAG・Agentic Workflowを用いたプロトタイプの設計・実装、技術検証 実装・本番導入フェーズ - PoCで検証した仕組みを、顧客の業務システム(API、Vector DB、社内データ基盤等)と連携させながら本番運用レベルに引き上げ - 既存のAIソリューションアーキテクト陣と連携し、構想フェーズのロードマップを動くプロダクトに落とし込む 定着・拡張フェーズ - 現場で使われ続けるための運用プロセス設計・改善 - 複数の顧客プロジェクトを横断したリファレンス実装・共通基盤の整備、新規顧客への技術リードとしての展開

経営・事業戦略に基づくサプライチェーン変革構想の策定から、AIユースケースの設計、業務・組織・意思決定プロセスの再設計、データ・AI基盤およびSCMソリューションの要件定義、導入・業務移行、活用定着までを支援します。 SCM経験者にはAIを活用した次世代オペレーションの設計を、AI・データ人材には技術を実際のビジネス変革へ展開する役割を期待します。 【主な支援領域】 ・Demand Planning/需要予測高度化(機械学習、外部データ、アンサンブル予測、Forecast Value Add、DFU最適化) ・Supply Planning、S&OP/IBP、在庫・MEIO、物流ネットワーク、調達、生産計画の高度化 ・Supply Chain Control Tower、Digital Twin、シナリオプランニング、経営意思決定支援 ・生成AI・AIエージェントを活用したPlanner/Procurement/Inventory/Control Tower業務の自動化 ・AIガバナンス、モデルリスク管理、Human-in-the-loop、モニタリング・継続改善の設計 【具体的な案件例】 ・大手製造業:AIを活用したグローバル需要予測・需給計画高度化 ・大手製造業:次世代S&OP/IBP構想策定およびSCPソリューション選定・導入 ・大手製造業:SCM Control Tower/Digital Twin構築と意思決定プロセス改革 ・大手製造業:生成AI・AIエージェントによる計画、調達、在庫管理業務の再設計・自動化 ・大手製造業:グループ基幹業務・システム刷新、業務・組織・権限設計、導入PMO 【業務内容】 コンサルティング業務　(変更の範囲)当社の指定する業務 役割及び責任 <コンサルタント及びシニアコンサルタント> ・クライアント課題、業務、意思決定、データの構造化・分析 ・AI × SCMのユースケース設計、価値仮説・KPI設定、PoC計画・実行・評価 ・業務・組織・プロセス設計、AI/データ/SCMソリューション要件定義 ・データ分析、予測・最適化モデルおよびAIエージェントの設計・評価支援 ・変革プログラム、システム導入、業務移行・定着化の実行支援 コンサルタントはプロジェクトタスク遂行の中心メンバー、シニアコンサルタントはこれに加えてサブチームリードを担います。 <マネージャー以上> ・プロジェクト責任者としての企画、品質、スケジュール、要員、予算、スコープ、課題管理 ・AI × SCM案件の提案・受注、経営層との構想策定・合意形成 ・AI × SCMオファリング・方法論・アセットの企画開発 ・AI/SCPベンダーとのアライアンス推進、グローバルKPMGとの連携 ・AI・SCM人材の採用、育成、ナレッジ形成およびマーケティング活動 ●チーム紹介 Value Chain Strategy & Transformation(VCT)グループは、クライアントの本業そのもののパフォーマンス向上を目的として、セルサイドからデリバリーサイド(サプライチェーン、エンジニアリング)まで、ビジネス、オペレーション、データ、AI・テクノロジーを統合した変革を支援します。特に、生成AI、AIエージェント、機械学習、数理最適化、デジタルツイン等を活用し、サプライチェーンの意思決定高度化と業務自動化を実現する「AI × SCM」ケイパビリティの強化を進めています。構想策定に留まらず、業務・組織設計、データ整備、PoC、ソリューション選定・導入、定着化まで一気通貫で支援します。 【VCTグループの人員構成】 コンサルティングファーム出身者以外にも、SIベンダー出身者、事業会社出身者も多数在籍。豊富なキャリアを持ったメンバーが若手の育成を担い、広いキャリア層のメンバーにて構成されております。