●業務概要: インフラカンパニーの「開発プロセスの革新(ExValueの実践)を主導し、市場ニーズと技術シーズを融合させた競争力ある製品・サービスの開発をリードしていただきます。 同じ課内にある、新事業推進チームが「既存事業の枠を超えた新規事業(事業そのもの)」を扱うのに対し、開発企画チームは「既存事業領域における新製品・新機能の企画・開発」が主担当です。 主な役割は、以下となります。 ・開発テーマの企画・評価(何を、どこまで開発するかの設計) ・開発プロジェクトの推進(部門横断のプロジェクトマネジメント) ・開発品の事業化・市場投入の支援、および事業性評価 ・既存製品の機能追加・仕様変更による付加価値向上 ●業務詳細: 【ExValue思想に基づく開発プロセスの革新】 ・「価値の収益化」と「最短市場投入」を実現するため、マーケットイン発想での開発テーマ設定 ・企画段階からマーケティング、開発、販売を一気通貫で管理する体制を構築し、開発初期から市場性を検証 ・従来の「案件起点・技術起点」の開発から、「市場が必要とする製品・サービス」起点の開発へ転換 具体的な内容は、以下の4つになります。 1)プロジェクトマネジメント: WBS(Work Breakdown Structure)に基づいた進捗管理に加え、課題解決に向けた行動、「止める判断」の迅速化など、プロジェクトの司令塔として機能します。 2)事業性評価とPDCA:開発品の事業貢献度を検証し、次期開発インプットへ反映させるPDCAサイクルを回します。 3)他カンパニーとの交渉:ポンプ開発機能を持つ他カンパニー(エネルギーC、建築産業C)に対し、システム事業統括部に必要な開発要望を交渉する窓口を担います。 4)合意形成:マーケティング情報を基に、優先順位・スケジュール・リソースを確定させ、カンパニー内で合意形成を図ります。 ※実際の詳細設計・試作等は技術部門や他カンパニーが担い、本ポジションはプロジェクトマネージャーとして、工程の進捗や予算の管理等を行い、全体をリードする役割となります。 ※変更の範囲:会社の定める業務

企業の財務諸表監査におけるデータ分析業務をIT監査チームメンバーとして実施いただきます。 IT監査チームは通常、責任者、管理者、主担当者、メンバー、アシスタントで構成され、平均的には7,8名規模のチームとなります。 ＜主な業務内容＞ 1.監査におけるデータ分析対象業務の理解 2.監査におけるデータ分析シナリオの立案 3.監査におけるデータ分析の要件定義、分析対象データの特定 4.監査先からのデータ取得 5.データ加工、データ分析の実施 6.分析結果の解釈と洞察の提供 業務内容の変更の範囲：全ての業務への配置転換あり

<ポジション概要> 「高い実務遂行力でプロジェクトの土台を支え、自律的に論点を深掘る若手精鋭」 高品質な実務遂行を担う中核メンバーとして、リサーチ、集計、分析、資料作成を正確かつ安定的に担います 。上位者の指示をただこなすのではなく、その意図を汲み取り、「何のための作業か」を理解してアウトプットの価値を高める姿勢が求められます。 <ミッション> ●高品質な実務遂行: 上位者の意図を踏まえて成果物の土台をつくり、プロジェクト推進を支える。 ●自律的な論点整理: 与えられたテーマを構造化し、仮説を持って調査・分析を前進させる。 ●安定的なデリバリー: 自担当業務を期限・品質ともに安定して遂行し、チーム成果に貢献する。 <主な業務内容> ●リサーチ・分析業務: 指示の意図を理解した上で論点ベースで整理し、正確かつ速いリサーチ・集計を行う。 ●ドキュメンテーション: 期待水準を踏まえた分析資料を作成し、担当パートのアウトプット品質を担保する。 ●スムーズな連携: クライアントの実務担当者やチームメンバーと適切に報連相・認識合わせを行い、円滑に連携する。 ※業務変更の範囲:会社内での全ての業務

BIツールや統計的手法を用いてデータを分析し、ビジネス上の意思決定をサポートする洞察を提供します。 また、分析結果を分かりやすく可視化し、効果的に報告することでクライアントの課題解決に貢献します。 ●業務概要 BIツールや統計的手法を用いてデータを分析し、ビジネス上の意思決定をサポートする洞察を提供します。 また、分析結果を分かりやすく可視化し、効果的に報告することでクライアントの課題解決に貢献します。 ●業務詳細 BIツール(Tableau、Power BIなど)を使用したデータの可視化と分析 基本的な統計分析や簡単な機械学習モデルの適用 データ分析結果に基づく洞察の抽出とレポート作成 クライアントへの分析結果のプレゼンテーションと提案 定期的なダッシュボードの作成とメンテナンス マーケティングデータの分析と顧客インサイトの抽出 A/Bテストの設計と結果分析 データ品質の検証とデータクレンジング 他部門やクライアントとの連携によるデータ要件の定義 簡単なデータパイプラインの構築と管理 ●開発環境/使用ツール クラウド: AWS、GCP、Azure BI・分析ツール: Tableau、PowerBI、 データベース: Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks プログラミング言語・ツール: SQL、Python、R など ●案件例 小売業:顧客セグメンテーション分析とターゲットマーケティング戦略の提案(チーム:3名、期間:3ヶ月) Eコマース:ウェブサイトのユーザー行動分析とコンバージョン率改善(チーム:2名、期間:4ヶ月) 製造業:生産ラインの効率性分析と改善策の提案(チーム:3名、期間:5ヶ月) 金融サービス:顧客の離反予測モデル構築と防止策の立案(チーム:4名、期間:6ヶ月) 医療機関:患者の満足度調査分析と改善施策の提案(チーム:2名、期間:3ヶ月)

ビッグデータ時代の到来により、多くの企業がデータ駆動型の意思決定を目指しています。当社では、高度な分析スキルと事業洞察力を兼ね備え、クライアントのビジネス課題を的確に解決できるデータサイエンティストを募集しています。 ●業務概要 データ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題を解決するためのインサイト抽出、予測モデルの構築、最適化ソリューションの開発を担当します。 ●業務詳細 　* ビジネス課題の分析と、データサイエンスアプローチの企画・設計 　* 大規模データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリング 　* 統計解析や機械学習を用いた予測モデルの開発 　* データビジュアライゼーションによる分析結果の可視化 　* A/Bテストの設計と効果検証分析 　* リコメンデーションエンジンの開発と最適化 　* 異常検知や不正検出のためのアルゴリズム開発 　* 自然言語処理を用いたテキストマイニングと感情分析 　* ビジネス部門へのデータ分析結果のプレゼンテーションとコンサルティング 　* データ分析プロジェクトの進行管理と品質保証 ●開発環境/使用ツール クラウド: AWS、GCP、Azure BI・分析ツール: Tableau、PowerBI、 データベース: Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks プログラミング言語・ツール: SQL、Python、R など ●案件例 　* 小売業:顧客行動分析と個別化マーケティング戦略の立案(チーム:5名、期間:8ヶ月) 　* 金融業:リスク評価モデルの構築と与信判断の最適化(チーム:4名、期間:10ヶ月) 　* 製造業:生産ラインの異常検知と品質予測モデルの開発(チーム:6名、期間:1年) 　* 医療分野:患者データ分析による疾病リスク予測システムの構築(チーム:7名、期間:1年3ヶ月) 　* 物流業:配送ルート最適化アルゴリズムの開発と実装(チーム:3名、期間:6ヶ月)

プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 ●データ分析、モデル作成 ・データ要件の整理、技術スタック選定 ・データの前処理、EDA、可視化 ・最適な手法の調査・選定 ・モデルの作成、精度・性能評価 　・ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) 　・大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む) 　・統計解析・因果推論などの統計モデリング 　・数理最適化などの数理モデリング ●エンジニアと連携したモデルの商用実装 ・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops) ●提案活動、提案内容レビュー ・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 ・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし ●技術の横展開・技術ブランディング ・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 ・技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等) ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 ●データ分析、モデル作成 ・データ要件の整理、技術スタック選定 ・データの前処理、EDA、可視化 ・最適な手法の調査・選定 ・モデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) -大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む) -統計解析・因果推論などの統計モデリング -数理最適化などの数理モデリング ●エンジニアと連携したモデルの商用実装 ・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops) ●提案活動、提案内容レビュー ・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 ・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし ●チームリーディング、メンバーメンタリング ・メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う ・組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う ●技術の横展開・技術ブランディング ・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 ・技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等) ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

NYCおよび投資先におけるAI活用を推進していただきます。 ・社内業務のAI活用テーマ発掘 ・生成AI前提の業務プロセス設計 ・AI活用の仕組み化・自動化 ・活用事例の型化・全社展開 ・最新AIトレンドのキャッチアップ ・AI領域の新規事業・提携検討 ・AI関連企業の戦略投資/M&A検討

●仕事内容(共通) 新技術・DX技術(Big Data、AI/生成AI、IoT 等)を活用し、お客様の業務改革に参画します。 データ基盤の構築・高度化から、可視化・分析による業務課題解決まで経験を積み、 企業の変革と価値創造をリードできる人材を目指します。 ●データ分析基盤 【マネージャー】 お客様のデータ活用テーマを起点に、全体データアーキテクチャの構想・方針を策定し、 提案・見積・プロジェクト統括(QCD責任)まで一貫して担います。 データ品質・ガバナンス・非機能を踏まえ、関係部門やベンダーと合意形成し、 要件～導入～保守運用までを統括します。 【リーダー】 データ・技術の両面で現場をリードし、要件整理から設計・実装・テストまでを推進します。 ETL/ELT、DWH/レイク、BI 等の設計・実装を通じて品質や性能課題を解決し、 提案具体化や見積支援、メンバーの技術フォローを担います。 【メンバー】 実装・運用の実行担当として、データ影響調査や工数積み上げを行い、 設計・実装(SQL、ETL/ELT、BI設定)からテスト、導入支援、保守運用までを担当します。 データ品質確認や可視化改善、運用効率化にも取り組みます。 ●新技術 【マネージャー】 新技術適用を前提に、構想策定、技術選定、PoCから段階導入・本番までの意思決定をリードします。 技術的実現性・運用性・リスクを踏まえた提案・見積・計画立案を行い、 お客様や社内外ステークホルダーと連携し、要件～運用までを統括します。 【リーダー】 新技術の適用を具体化し、要件定義・設計・開発工程をリードします。 方式比較やトレードオフ整理、PoC・検証を通じて実現性を担保し、 品質管理や技術課題の解決、標準化・再利用にも取り組みます。 【メンバー】 新技術を活用した開発・PoC・検証に参画し、影響調査や工数積み上げを行います。 設計・実装・テスト・導入支援・保守運用を通じて実務経験を積み、 学びを改善提案に反映していきます。 ●案件例 ①メーカーB社のビジネスIT企画構想 ビジネスに直結するITシステムの企画構想と関連業務プロセス検討を行います。 お客様と共にプロジェクトを進めることができるため、視野が広がり人間面でも成長できます。 ②メーカーB社の顧客満足度向上 商品を買っていただいたお客様の満足度を上げるための業務検討から関連システムの開発を行います。 顧客の声等のビッグデータ収集からデータ活用・分析により顧客貢献を実現します。 ➂メーカーB社の製造ライン情報の解析 製造不良の原因分析を人手により実施していた作業を、製造ラインデータの収集・解析を自動化することにより、解析にかかる期間を3週間短縮、不良率の30%減の効果を生み出しました。 ④メーカーB社のコールデータ分析の自動化 コールセンターに寄せられる数千件/月の顧客からの製品問い合わせ(使用方法、要望、不具合)を機械学習により自動分類し、年間、数千時間の顧客対応時間を削減することに成功しました。 ➄メーカーB社の問い合わせ業務の自動化 世界中で利用されるAI Chatbot企画構想からシステム導入まで実施しました。 各国ニーズの把握という工程から新しい技術を利用したシステム開発の面白みだけでなく、 問い合わせ業務削減に貢献し、問い合わせ内容の解析により新しい企画へ繋げる部分まで対応しています。 ⑥メーカーB社の企業のデジタル化促進 企業全体がデータドリブン化するための活動企画や関連IT基盤の導入を実施しました。 Tableauの全社展開やMLを使ったデータ分析業務により、幅広い業務への貢献をしています。 今困っている直接の課題解決ができることに面白みがあります。 ●配属予定部署 ・アドバンスドテクノロジーグループ(ATG) ・コンカレントエンジニアリンググループ(CEG) ※上記以外でも可能性があるグループに配属となります。 ※お客様のニーズを起点としてプロジェクトが立ち上がるため、部署を跨いだチームで実施する場合も多くあります。 ●研修について アビームシステムズは「 人が中心のビジネスモデル 」。 アビームコンサルティング主催の研修をはじめ数多くの研修が用意されており、 皆さんのキャリア形成をバックアップします。 ・ITスキル(schooのオンライントレーニング 、ABeam Method他) ・コンサルティングスキル(ロジカルシンキング、ドキュメンテーション、提案力強化、問題解決 他) ・プロジェクトマネジメント(基礎、応用、実践) 必要に応じて部門予算で研修や勉強会を受けていただくことができます。 また、入社時に育成担当がつきサポートいたします。 更に先端技術を取り入れるために IVI(Industrial Value Chain Initiative)などの 外郭団体活動、大学、ベンチャー企業との連携した技術開発に参加いただく機会を提供します。

●仕事内容(共通) 新技術・DX技術(Big Data、AI/生成AI、IoT 等)を活用し、お客様の業務改革に参画します。 データ基盤の構築・高度化から、可視化・分析による業務課題解決まで経験を積み、 企業の変革と価値創造をリードできる人材を目指します。 ●データ分析基盤 【マネージャー】 お客様のデータ活用テーマを起点として、全体データアーキテクチャの構想・方針を策定し、 提案・見積・プロジェクト統括(QCD責任)まで一貫して担います。 データ品質・ガバナンス・非機能を踏まえ、関係部門やベンダーと合意形成し、 要件～導入～保守運用までを統括します。 【リーダー】 データ・技術の両面で現場をリードし、要件整理から設計・実装・テストまでを推進します。 ETL/ELT、DWH/レイク、BI 等の設計・実装を通じて品質や性能課題を解決し、 提案具体化や見積支援、メンバーの技術フォローを担います。 【メンバー】 実装・運用の実行担当として、データ影響調査や工数積み上げを行い、 設計・実装(SQL、ETL/ELT、BI設定)からテスト、導入支援、保守運用までを担当します。 データ品質確認や可視化改善、運用効率化にも取り組みます。 ●新技術 【マネージャー】 新技術適用を前提に、構想策定、技術選定、PoCから段階導入・本番までの意思決定をリードします。 技術的実現性・運用性・リスクを踏まえた提案・見積・計画立案を行い、 お客様や社内外ステークホルダーと連携し、要件～運用までを統括します。 【リーダー】 新技術の適用を具体化し、要件定義・設計・開発工程をリードします。 方式比較やトレードオフ整理、PoC・検証を通じて実現性を担保し、 品質管理や技術課題の解決、標準化・再利用にも取り組みます。 【メンバー】 新技術を活用した開発・PoC・検証に参画し、影響調査や工数積み上げを行います。 設計・実装・テスト・導入支援・保守運用を通じて実務経験を積み、 学びを改善提案に反映していきます。 ●案件例 ①メーカーB社のビジネスIT企画構想 ビジネスに直結するITシステムの企画構想と関連業務プロセス検討を行います。 お客様と共にプロジェクトを進めることができるため、視野が広がり人間面でも成長できます。 ②メーカーB社の顧客満足度向上 商品を買っていただいたお客様の満足度を上げるための業務検討から関連システムの開発を行います。 顧客の声等のビッグデータ収集からデータ活用・分析により顧客貢献を実現します。 ➂メーカーB社の製造ライン情報の解析 製造不良の原因分析を人手により実施していた作業を、製造ラインデータの収集・解析を自動化することにより、解析にかかる期間を3週間短縮、不良率の30%減の効果を生み出しました。 ④メーカーB社のコールデータ分析の自動化 コールセンターに寄せられる数千件/月の顧客からの製品問い合わせ(使用方法、要望、不具合)を機械学習により自動分類し、年間、数千時間の顧客対応時間を削減することに成功しました。 ➄メーカーB社の問い合わせ業務の自動化 世界中で利用されるAI Chatbot企画構想からシステム導入まで実施しました。 各国ニーズの把握という工程から新しい技術を利用したシステム開発の面白みだけでなく、 問い合わせ業務削減に貢献し、問い合わせ内容の解析により新しい企画へ繋げる部分まで対応しています。 ⑥メーカーB社の企業のデジタル化促進 企業全体がデータドリブン化するための活動企画や関連IT基盤の導入を実施しました。 Tableauの全社展開やMLを使ったデータ分析業務により、幅広い業務への貢献をしています。 今困っている直接の課題解決ができることに面白みがあります。 ●配属予定部署 ・アドバンスドテクノロジーグループ(ATG) ・コンカレントエンジニアリンググループ(CEG) ※上記以外でも可能性があるグループに配属となります。 ※お客様のニーズを起点としてプロジェクトが立ち上がるため、部署を跨いだチームで実施する場合も多くあります。 ●研修について アビームシステムズは「 人が中心のビジネスモデル 」。 アビームコンサルティング主催の研修をはじめ数多くの研修が用意されており、 皆さんのキャリア形成をバックアップします。 ITスキル(schooのオンライントレーニング 、ABeam Method他) コンサルティングスキル(ロジカルシンキング、ドキュメンテーション、提案力強化、問題解決 他) プロジェクトマネジメント(基礎、応用、実践) 必要に応じて部門予算で研修や勉強会を受けていただくことができます。 また、入社時に育成担当がつきサポートいたします。 更に先端技術を取り入れるために IVI(Industrial Value Chain Initiative)などの 外郭団体活動、大学、ベンチャー企業との連携した技術開発に参加いただく機会を提供します。

サプライチェーンやエンジニアリングチェーンにおける業務データ・プロセスの可視化・分析を通じて、ボトルネック特定と改善施策の立案・実行を支援。 対象業務のイベントログや各種業務データを基に実行実態を定量的に把握し、リードタイム短縮や在庫削減、意思決定高度化などの成果創出に貢献。 サプライチェーン・エンジニアリングチェーンの業務知見とAI活用の組み合わせによりクライアントの業務自律化実現を支援。 職務変更の範囲:会社の定める業務に従事する。 ただし会社規程に基づき出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める業務とする。 ●プロジェクト事例 ①プロセスマイニングによる業務可視化・経営インパクト創出 ・半導体製造装置メーカー:受注～出荷のプロセス分析によりボトルネックを特定し、リードタイム短縮および納期遵守率向上を実現 ・エレクトロニクス商社:販売・在庫・調達データを統合し、滞留在庫の発生構造を可視化。 在庫削減とキャッシュフロー改善に貢献 ②データドリブン改善による意思決定高度化 ・電子部品メーカー:需給計画のKPI再設計と実行実態の可視化により、需給調整精度向上と在庫最適化を実現 ・装置メーカー:受注～生産計画の分析によりボトルネックを特定し、意思決定スピード向上に貢献 ③データ基盤・プロセスマイニング導入による変革 ・半導体製造装置メーカー:プロセスマイニング基盤を導入し、可視化～改善の継続的運用モデルを確立 ・精密機器メーカー:プロセス逸脱検知とアラート運用により、業務品質の標準化と安定化を実現

<Actuarial Services(AS)について> PwC JapanのAS(Actuarial Services)グループは、金融機関、特に生損保会社をクライアントとして様々なアクチュアリーに関する幅広いアドバイザリー業務、監査業務を提供しています。 なお、PwC JapanのActuarial Servicesは、PwC のActuarial Services のグローバルネットワークと緊密な連携を行っており、定期的なリーダー人材の交流、積極的なグローバルな転勤制度による人的交流、ナレッジやスキルの共有化を促進しています。 したがって、昨今ではIFRS、ソルベンシーⅡといったグローバルな課題が多い中、欧米を中心としたPwCグローバルの先進事例を活かしつつ、適宜グローバルの専門家と緊密な連携を取りながら、クライアントの課題解決を行うことも多くなってきています。 日本では「アクチュアリー」という職種は、生損保の数理決算・商品開発、あるいは年金数理業務を行う専門家と一般に認識されていますが、PwCのActuarial Servicesでは、このような狭義な捉えかたをせず「クライアントの重要な経営課題に対して、将来に対する洞察力とともに、リスク分析的なスキルでソリューションを提供すること」をコア・コンピタンスであると位置づけています。 したがって、私どもは極めて高い専門性と十分なビジネスの理解を融合させ、複雑なデータを取扱い、それをビジネスのソリューションに繋げていく専門家を目指しています。 したがって、保険数理や確率統計学や金融工学などの専門領域を活かすだけでなく、場合によってはマネジメントレベルの意思決定に関わるような領域も含めて、クライアントへの適切なソリューションを提供します。 Actuarial Servicesでは以下の監査領域に加え、アドバイザリーとしては8つの事業領域を定義しています。 ■監査におけるアクチュアリー業務及びそのサポート業務。 ・(生保分野)保険負債関係の適正性の確認(責任準備金等の確認)、保険計理人意見書の確認 ・(損保分野)保険負債関係の適正性の確認(責任準備金・支払備金等の確認)、保険計理人意見書の確認 ・(年金分野)退職給付債務に関する業務 ■アドバイザリー業務 □リスク管理・ERM・ALM ・金融庁がORSA報告書提出を進める中、ますますリスク管理の高度化ニーズが高まっています。 PwCでは、中長期的自己資本計画等への対応、リスク計測フレームワークの高度化支援、内部モデルの第三者評価、ALMモデリングを含むリスク管理の高度化支援を行います。 保険関連のすべてのリスク計測を支援しますので、保険キャッシュフローと密接な関連がある金利リスクの高度化、アカウントバリューの変動が保険給付の最低保証に連動するVAリスク、VAヘッジング、再保険活用等の高度化支援も行います。 □IFRS ・グローバルに業務を展開を考える生損保にとってはIFRSの導入が重要となってきます。 PwCグローバルとの定期的な意見交換を実施しており、最先端のIFRS業務支援を展開します。 □エンベディッド・バリュー ・エンベディッド・バリューの算定支援およびレビューにとどまらず、経済価値バランスシート管理、ERMにおける経営管理への活用も含め、多面的な角度から支援を行います。 □トランザクションサポート ・国内案件に限らず、クロスボーダーな生損保デューデリジェンスも実施しており、欧米、東南アジアなど案件は多岐にわたります。 PwC各部門が協力し、財務諸表DD、株式価値分析評価、ビジネスDD、ITDD、税務DDなど総合的に支援できることが強みとなっています。 □プライシング/アナリティクス ・生損保ともにプライシング業務を支援しており、また、収益検証業務支援、商品戦略の延長としてのビジネス戦略支援、コミッション戦略やクロスセル等マーケティングアナリティクス支援等も行います。 □アポインテッド・アクチュアリー ・特に、損害保険領域については、アポインテッドアクチュアリー業務を支援します。 □年金アドバイザリー ・IFRS導入企業への退職給付関連コンサルティング、PBO内部統制・検証に関するコンサルティング業務、年金関連法改正に伴うコンサルティング

本ポジションは、KANAMEL株式会社(旧AOI TYO Holdings)戦略推進本部内、AI推進エンジニアの募集となります。 AI推進チームにおいて、AI技術(特にGoogle Cloud Platform)を活用したサービスの開発・実装、および技術検証をリードいただきます。 <想定しうる具体業務例> ・生成AIを活用した社内向けツールの要件定義や開発 ・生成AIを利用した外部向けのサービス、プロダクトの要件定義や開発 ・外部のITベンダーや関係企業との情報交換を行い、チームメンバーや経営陣へ最新情報のインプット

地域金融機関のビジネスモデル変革(データドリブン経営/課題解決型サービス、非金融含むフィービジネス拡大、地域活性化等)実現をサポートすべく、以下3つの領域で取り組みを行う。 1)データドリブン型ビジネスへの変革に向けたデータ利活用基盤(データレイクハウス、分析基盤等)提案、顧客(業務部門等)との活用ユースケース策定 2)データ利活用基盤の新規機能・サービス企画(外部データ活用、API連携、AI分析メニュー等) 3)AIを活用した金融機関向けデータ分析支援、組織・人材育成支援コンサティング

●事業説明 当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。 その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。 ●募集概要 JR西日本グループの共通ID・ポイント「WESTER」を軸に、鉄道・商業・ECなどのデータを活用し、事業成長をリードするポジションです。1,200万人以上の顧客データをもとに、 マーケティング戦略の立案〜実行をデータ活用によって推進する「データ活用推進メンバー」を募集します。 ●具体的な業務内容 担当ライン(WESTER経済圏拡大に関わる各種チーム)のメンバーとして、ご経験に応じて以下の業務の何れかを遂行いただきます。 ・データ分析に基づくマーケティング戦略の立案 ・経営・事業部への示唆出し/意思決定支援 ・データエンジニアリングによるデータパイプラインの構築やデータマート作成 ・分析モデル構築 ・データ基盤・マーケティング基盤の改善推進

●ミッション DX推進に必要なあらゆるエンジニアリングテクノロジーをフルスタックに駆使してプロジェクトを成功に導いていただきます。 ・クライアント企業のDXをテクノロジー面でリードし、サービスの新たな価値提供手法や付加価値を発見・提言 ・データサイエンティストが構築したAI・機械学習プロトタイプモデルの実用化・本格導入 ・クライアントのDX実現に向けた、要件定義やアーキテクチャ設定、システム構築 業務内容 ●フロントからバックエンドまで、ソフトのみならずハードウェア・IoTデバイスも含めたフルスタックなDXプロジェクトの要件定義 ●プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 ●運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) ●お客様とのコミュニケーション ・提案から運用までのトータルフェーズにおいて、お客様のご要望やご質問に対して技術的な観点でお答えし、解決策やご提案を行います。 ・共にディスカッションをしながらプロジェクトを価値のある方向に進めていきます。 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

●事業の中身は? 当社のミッションは「UPGRADE JAPAN」です。 個別企業の最適化ではありません。 JDSCは、1社ずつの部分最適では解決できない全体最適にチャレンジする組織です。 本ポジションでは、目の前の顧客と、将来の潜在顧客を念頭に、1社では解けない課題を解決するデータサイエンティストを募集します。 業務の中では、目の前の顧客の課題解決と、産業全体への展開可能性の天秤を常に意識します。 プロジェクトでは、データサイエンティスト・ビジネス・エンジニアの三位一体体制で各メンバーの専門性を活かして、構想・顧客獲得から開発～保守まで一気通貫で取り組みます。 その中でデータサイエンティストはアルゴリズムの開発・実装を担当し、クライアント・業界に対して課題解決に貢献する社会実装を行ってまいります。 ●弊社の特徴は？ ・個々のクライアント企業に対して個別解決策を提供するだけではい点 ・東京大学と学術交流や連携を実施し、案件の獲得等を実現できている点 ・JDSC自身がデータのハブとして、データの流通を担う事業を目指している点 ●キャリアの特徴は? ・専門性の更なる強化だけでなく、 ・解決すべき課題を見つける力を磨くために企画・提案 ・仕組み作りの力を伸ばすために、アプリケーションシステム開発 といったことも挑戦し、スキルを高めて頂きます。 活躍の場やスタイルは、個人のキャリアプランに基づき選ぶことができます。 (マネジメント役や、エキスパート役など) ●業務内容は? 他社との協働案件あるいは自社プロダクト開発において、以下業務をお願いします。 ・データ分析実務 ・分析計画策定、想定ビジネスインパクトの検証 ・データ収集／加工 ・データのETL処理、整形 ・EDA（探索的データ分析） ・モデリング ・機械学習 ・統計モデリング ・数理最適化など ・可視化 ・BIツールによる可視化 ・分析結果の社内／社外報告 ・デプロイ ・作成したモデルのプロダクト組み込み時における技術サポート ・クライアントフェイシング ・ヒアリング ・レポーティング ・各種調整 ●主な開発環境は?（使用頻度が高いものを優先して記載） ・言語：Python, SQL, 場合によりR ・データベース：BigQuery, 場合によりMySQL, Postgres, Snowflake ・BIツール：Looker Studio, Tableau ・クラウド環境：GCP, AWS, Azure ・ソースコード管理：GitHub ・プロジェクト管理：Jira, Notion ・情報共有ツール：Slack, Confluence

営業活動を通じてデータの⼒で会社を変えたいと本気で考える企業様を探し、課題や進むべき⽅向性、クライアント組織のデザインを一緒に描く業務です。 具体的には、顧客のビジネスモデルや課題を理解し、投資対効果や保有しているデータ、当社が実現できることを考えながらサービスを提案していきます。 導入後は、データ分析、結果の解釈、施策実行、振返りに至るPDCAサイクルの定着や人材育成を含めてデータサイエンティストと二人三脚で伴走支援をいたします。 サービスを活用いただきお客様側で自走的に成果を上げる状態を実現することで、業績の向上や生産性の改善にダイレクトに貢献することが可能です。 立ち上げからまだ数年、事業自体は順調に伸びているもののまだまだ付加価値を提供できる余地は多くあるため、自ら企画を出し全体を巻き込んでチームをけん引していくことも期待しております。 データを活用を通じたお客様の課題解決、生産性の向上です。 日本の生産性の向上は喫緊の課題でもあり、その課題解決に向けて真正面から取り組みます。 サービスを活用しながらお客様側で自走的に成果を上げる状態を実現することで、業績の向上や生産性の改善に貢献することができます。

ITに関する内部統制の評価、データ分析、アドバイザリー業務をIT監査チームメンバーとして実施いただきます。 IT監査チームは通常、責任者、管理者、主担当者、メンバー、アシスタントで構成され、平均的には7,8名規模のチームとなります。 ＜主な業務内容＞ ITに関する内部統制の評価、データ分析、アドバイザリー

●ピープルアナリティクスサービス「アッテル」のフィールドセールス職として、主に新規法⼈営業を担当いただき、売上拡⼤に取り組んでいただきます。 ●「TheModel」を参考に組織作りをしているため、基本的にはインサイドセールスからのトスアップを受けた案件を提案からクロージングまでご担当いただきます。 ●採⽤、育成、退職予防など、幅広い⼈事課題の解決が⽬的となりますので、ソリューション型の営業スタイルを理想としています。 ●トスアップを受けた案件の提案〜クロージング ●クライアントの各種⼈事課題に対するソリューション提案 ●展⽰会、イベント登壇への登壇(興味に応じてチャレンジいただく想定) (変更の範囲︓会社の定める業務)