AI consultant

募集職種 / 従業員(正社員等)

AIコンサルタント

「AIを入れる」ではなく、成果に繋がる変化を設計し、最後まで伴走する。戦略〜要件〜PoC〜定着まで一気通貫で価値を出すポジションです。

🌟 募集概要

ポジション
AIコンサルタント
雇用形態
従業員(正社員等)
年収レンジ(目安)
800万〜1,400万円

💡 ポジションの特徴

実装もできるコンサルタントへ

机上の提案で終わらせず、要件の具体化からPoC、運用設計、内製化までを一気通貫でリードします。 エンジニアと並走しながら「意思決定できる粒度」に落とし込み、現場が実際に使える形で成果に繋げます。

大企業DX部門が抱える具体的な課題解決

データが散在している、業務が属人化している、部門間で前提が揃わない――そんな現場の“詰まり”を特定し、 関係者を巻き込みながら打ち手を設計・実行します。業務プロセス/ガバナンス/運用まで含めて、 「やったけど使われない」を防ぐプロジェクト推進ができます。

最先端のAI・技術をキャッチアップ

生成AI/LLM、RAG、評価設計、セキュリティ、運用監視など、最新トレンドを“実務で使える知識”として吸収できます。 情報収集だけで終わらず、ユースケースに合わせて選定・検証し、再現性のある形でナレッジ化していくことで、 常にアップデートされる環境を作れます。

🔧 主な業務内容

主な業務(例)

  • ・AIエージェントのユースケース設計(業務課題の特定 → 価値仮説 → 適用領域の見極め)
  • ・アプリ/インフラの要件定義(非機能含む)と、運用プロセス・ガードレールの設計
  • ・PoCの企画〜評価設計(指標/検証計画)→ 意思決定支援 → 現場への定着支援
  • ・プロジェクトマネジメント(スコープ/進捗/品質/リスク)とステークホルダーマネジメント(顧客/チーム/社外)

期待するスタンス

  • ・プログラミング/実装にも踏み込み、“動くもの”で価値を示す姿勢
  • ・顧客の期待値・要望の背景を深く理解し、論点を整理して合意形成できる
  • ・AI/生成AIの学習・キャッチアップに前向きで、最新の知見を自分の言葉に落とし込み、実務へつなげる意欲
  • ・オーナーシップを持って自走し、未整備な状況でも必要な情報を取りに行き、関係者を巻き込みながら前に進める

🧠 必要スキル・経験

必須(いずれか)

  • ・コンサル/PM/PMO/業務改革いずれかの実務経験
  • ・要件定義、課題整理、関係者調整の経験
  • ・論点整理とドキュメンテーション(提案書/要件等)

歓迎

  • ・AI/データ活用プロジェクトの経験
  • ・LLM/生成AIの業務導入、ガバナンス設計
  • ・エンジニアと協働したプロダクト/PoC推進
  • ・意思決定者(経営層)との折衝経験

※すべてを満たしていなくてもOKです。伸びしろと志向を重視します。

働き方・カルチャー

開発ができるコンサルタントの価値

企画・要件・設計だけで終わらず、1人のコンサルタントがエンジニアリングまで踏み込みます。 AI駆動開発(Cursor / Devin など)も活用し、実装→検証→改善を高速に回して、価値提供までのリードタイムを短縮します。

技術志向

AI技術を“前提”に、ユースケース設計から検証・運用までを組み立てて価値を出します。 新しい手法やモデルの理解・評価を仕事に直結させ、実務で使える形に落とし込みます。

提供価値の高さ(ROIに直結)

「作って終わり」ではなく、ROIに寄与するAIプロダクトとして成果が出るところまで届けます。 業務効率・売上・品質などの指標で効果を測り、価値が積み上がる形で改善・運用まで設計します。

🤝 参画イメージ(進め方)

進め方のイメージ

  • ・課題整理 → 仮説 → 叩き台 → 合意形成 → 実行/定着
  • ・成果に繋がる論点に絞り、スピード感を持って前進
  • ・エンジニアと近い距離で、実装可能な形に落とし込む

期待するアウトプット例

  • ・論点整理/提案資料/要件の叩き台
  • ・運用・定着まで見据えた設計(KPI/プロセス等)
  • ・意思決定を前に進めるコミュニケーション/合意形成

📩 ご連絡時に添えてほしい情報(任意)

  • ・職務経歴書(任意)
  • ・直近の経験(コンサル/PM/業務改革など)と強み
  • ・AI/生成AIの取り組み経験(あれば)

いただける情報が多いほど、面談までのやり取りがスムーズになります。

まずはカジュアルにお話ししましょう

応募前の相談も歓迎です。「やってみたい」から一緒に形にしていきましょう。