【経営支援チーム】経営コンサルタント（AI・DXプロフェッショナル）

AI・DXプロフェッショナルの魅力 ・AIありきではなく、経営支援の高度化をAIで推し進めるという発想が求められる （価値にフォーカスすることが求められる） ・ハンズオンで現場に入り込み、経営層とも距離が近いため、一気通貫で推進しやすい ・「PoCを繰り返して結局何も生まれない」ということがない （実際に現場で運用するところまでやりきれる） 業務内容 ご入社後、下記の中から得意な領域を中心に業務をお任せし、徐々に経営支援全体（マーケティング／デジタル／ファイナンスなど）へ、幅を広げて頂きます。 -課題特定・解決のためのビッグデータを用いた分析 -機械学習システムの導入・運用 その他事例） - 独自モデル・アルゴリズムの企画〜実装〜評価 - 論文/OSS 調査と技術 PoC の高速回転 - MLOps・GPUインフラ最適化 - 技術ブログ・登壇によるブランディング プロジェクト事例 【事例1】機械学習を活用したCRMセグメンテーション最適化支援 《開始前》 ・顧客セグメントごとにCRM施策は実施していたものの、使用情報が乏しく、大まかな分類でしかなかった ・セグメント精度が低く、個別施策の効果検証も不十分であったため、マーケティング投資の無駄が発生していた 《支援内容》 ・既存CRMデータ（購買履歴、会員属性など）を収集・統合し、機械学習モデルの基盤を構築 ・勾配ブースティングを用いて、顧客セグメントを再定義し、精度の高いセグメンテーションを実現 ・新たに構築した機械学習システムは現場のCRMプラットフォームに組み込み、通常業務化 ・ABテストフレームワークを導入し、機械学習によるセグメンテーション施策と従来施策を比較検証 《成果》 ・機械学習によるセグメンテーション最適化により、トップライン向上含む年間約2億円の利益貢献を達成 【事例2】機械学習を用いた顧客仮説検証から高LTV化施策まで一気通貫で支援した案件 《開始前》 ・どの顧客が高いライフタイムバリュー（LTV）を生むか把握できず、筋のいい施策が打てていない状態 ・CRMデータを活用した分析体制が未整備であり、購買行動に基づく施策立案が困難だった 《支援内容》 ・既存CRM／購買履歴データを収集し、EDA（探索的データ解析）を実施。高LTV化に寄与する購買行動パターンを機械学習手法で特定 ・特定された行動パターンをもとに、顧客仮説を再構築。たとえば「定期購入開始後○回目までに○○カテゴリを併せ買いする顧客ほどLTVが高い」などの仮説を抽出 ・新たに策定した仮説に基づき、ターゲットセグメント向けのプロモーション施策を設計。 ・施策効果を検証するため、ABテスト環境を構築。仮説に沿ったグループと従来施策グループを比較し、インパクトを定量的に評価 《成果》 ・機械学習によって抽出された高LTV顧客の購買行動に基づく施策を展開した結果、年間で約2億円の粗利益貢献を実現 ミッション 最新AI技術（LLM・拡散モデル・自律エージェント等）を“経営課題解決ツール”へ昇華し SaaS／内製プラットフォームとして提供していきます 必須条件 以下❶❷をお持ちの方にぜひ参画いただければと思っております （前提として「経営コンサルタント」でありエンジニア採用や機械学習研究者ではありません） ❶「クライアントとの日々の真剣勝負」をワクワクしながら下記のような環境で取り組める方 例） ●正解のない状況、自ら動かないといけない状況 ●現場が混乱や錯綜している、現場は何をしていいのかわからない状況 ●経営と現場に溝があり、組織が動かない状況 ●数字も計画も曖昧で正解はどこにもない状況 ❷最低限の財務や会計知識があり「数字に明るい」と自信をお持ちである方 （会計や経理の有資格者を積極採用している訳ではありません） ❸以下いずれかに興味のある方 ●深層学習フレームワーク（PyTorch など） ●数理最適化・情報検索・NLP いずれかの専門性ある分野 求める人材のキャリアイメージ（例） マネジャー候補 ●経営コンサルティングファームにおいてAI・DX領域のご経験者または この領域に興味がある方（自身で研鑽を積んでいるなど） アソシエイト候補 ●事業会社にてAI・DX領域を担当されており、経営コンサルタントに興味がある方 キャリアパス（例） 以下想定しております ●AIストラテジー領域のパートナー ●社内新規事業のAI責任者 ●CDO/CAIO への出向・転籍 など