【東京】データ・AI戦略 シニアコンサルタント　※リモート可

職種

システムエンジニア

勤務地

東京都新宿区西新宿2-1-1　新宿三井ビル34階　本社

年収

800万～1,200万円

仕事内容

■主な業務内容
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。

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。

応募条件

【必須】
・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

【歓迎】
・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

休日休暇

全週休2日制(土・日)、祝日、有給休暇、年末年始休暇、慶弔休暇、裁判員休暇、産前産後休暇、子の看護休暇、育児・介護休業制度

年間休日数

120日

就業時間

09:30～18:30

企業概要

＜豆蔵デジタルHD中核/ソフトウェア工学を中核とした技術特化企業/発注者側（ユーザー企業）と受注者側（開発側ベンダ）の両方の視点で先進的なコンサルティングを提供することが可能な国内唯一の複眼的IT企業＞
※世界標準のUML/SysML/アジャイル/モデルベース開発/システムズエンジニアリングをコアとした工学的な技術／手法／規格のコンサルティング～教育を展開
◆組み込み領域…産業ロボット/自動車/家電/FA機器等の組み込みソフトウェアに関する技術コンサルティング支援
◆エンタープライズ領域…金融/製造業界を中心としたユーザ企業の情報システム部門/人材育成部門向けの技術コンサルティング支援
◆DX戦略支援領域…金融/製造業界を中心としたユーザ企業の次世代R&D部門、事業部門向けの技術コンサルティング支援
※自社製品：対話型AIエンジン「MZBot」、連結TAX-Server
※株式会社豆蔵は、1999年11月に設立、2000年5月より事業を展開して参りましたが、株式会社豆蔵OSホールディングスを持株会社とする経営体制への移行に伴い、会社分割により2006年10月3日をもって事業会社として新たに設立いたしました。

従業員数

228人