【リモート可＆キャリア成長】AIとデータで事業変革を実現するコンサルタント | 経営陣と直接連携 | 多業界経験

GRIの仕事の捉え方

GRIは、データを扱う仕事の範囲を広く捉えています。事業課題の設定、データの構造化と意味付け、分析・モデリング、基盤構築と実装、現場への定着、ガバナンス設計、人材育成、自社プロダクト開発。これらを分断された専門領域ではなく、一続きの仕事として一貫して担うことを前提としています。専門家を多く介在させるほど伝達コストは増え、要件は受け渡しのたびに薄まります。GRIは入社時の職種に役割を限定・固定せず、一人一人のスキルや経験をもとに、複数の役割を横断できることを組織の前提に置いています。
またAIによって多くの領域で技術的な参入障壁が下がった現在、価値の源泉は既知の技術を持っていることではなく、未踏の領域に踏み込んでそれを仕組みに変えられること、へと移っています。こういった背景の中で、GRIではAIと何かを組み合わせることで、社会をエンパワーメントすることに関心を持ち、自らの強みの範囲を広げ続けられる方を必要としています。

本ポジションの役割・期待

顧客のAI・データ活用プロジェクトにおいて、課題の構造化から要件定義、検証設計、開発推進、現場定着までを一貫して担っていただきます。当社が受ける依頼の多くは、解くべき課題が体系的に整理されていない状態から始まります。何を課題と置き、どこまでを今回の範囲とするか、顧客とともに決めることが最初のミッションです。その設計の質がプロジェクトの成否が決まります。プロジェクトマネジメント能力を活かし、そのうえで提案そのものを組成し、顧客とプロジェクトをリードすることを期待しています。

プロジェクト事例

• ●大手建設会社の積算・調達業務における、次世代コストデータ統合システムの要件整理
• ・体系化された課題一覧が存在しない業務領域に入り、実務担当者の生の声から課題を構造化
• ・業務フロー、データの流れ、システムと運用の負債を棚卸しし、分断の所在を特定
• ・機能要件・非機能要件、設計原則、ToBe概念図、複数年のロードマップまでを書き切る
• ●大手メーカーのサプライチェーン計画業務に対する、生成AI活用アセスメント（大手コンサルティングファームとの協働案件）
• ・現状業務とシステム構成、データの制約を把握し、生成AI活用のユースケースをロングリスト化
• ・セキュリティとガバナンス要件を満たすアーキテクチャの検討
• ・投資対効果と着手実現性から優先テーマを選定し、検証計画と段階的ロードマップに落とす
• ●大手ゼネコンの設計図面検図業務における、生成AI活用プロジェクトの段階設計
• ・技術検証の成果と残課題を整理し、次フェーズのスコープと判断基準を再設計
• ・投資判断のためのGo／No-Goゲートと、段階的な意思決定の順序を設計
• ・顧客の社内承認プロセスに乗る体制案・スケジュール・費用案の組み立て

Cエンタテインメント企業のCX部門を中心とした、データ利活用の内製化伴走

• ・各部門からの課題と要望を受け止め、解決策と必要工数を提示して優先順位を決定
• ・データ基盤とダッシュボードの整備を外部ベンダーと分担し、完了条件を定義
• ・データリテラシー研修と相談窓口を通じて、顧客が自ら回せる状態をつくる

具体的な業務内容

• ●課題設定と上流設計
• ・課題の構造化、ゴール設定・スコーピング
• ・要件定義、仕様策定、Fit&Gap分析
• ・機能要件・非機能要件、設計原則、ToBe概念図の作成
• ・ROI試算と投資対効果の分析
• ●不確実性への対応と進行管理
• ・技術的な実現可能性が事前に確定しない前提での、フェーズ分割と判断基準の設計
• ・想定外の事象が生じた際の作業重点の組み替えと、顧客との合意形成
• ・スコープ変動を前提とした進捗管理と、変更に至った意思決定の記録の整備
• ●エンジニア管理
• ・エンジニアへの作業指示と成果物レビュー
• ・技術的な選択肢の比較検討をエンジニアとともに行い、判断の根拠を顧客に説明
• ・要員のアサイン調整
• ・弊社AIエンジニアおよびデータサイエンティストのOJT育成
• ●業務改革と現場定着
• ・業務プロセスの構造理解と、改革後プロセスの設計
• ・KPI設計と効果測定設計
• ・現場のAI導入抵抗感への対処と、伴走型の定着化サポート
• ・既存の業務ツールとの棲み分けを含む運用設計
• ●提案組成
• ・RFPへの回答、タスク設計、体制・工数・費用案の組み立て
• ・顧客の投資判断と社内承認プロセスに乗る提案書の作成
• ・プロジェクトの継続や規模拡大に向けた次期提案
• ●データ人材育成の受託
• ・顧客企業のデータ人材育成プログラムの設計と実施
• ・研修コンテンツの企画、講師

環境

• ・プロジェクト管理ツール：Notion, Backlog など
• ・コミュニケーションツール：Slack, Microsoft Teams など
• ・データ分析ツール：Tableau, PowerBI, Python, R など
• ・クラウド環境：AWS, Google Cloud, Azure など
• ・データベース：BigQuery、Snowflake など

働き方

• ・リモート、出社ともに可
• ・プロジェクトの状況に応じた柔軟な勤務

本ポジションの魅力・やりがい

• ・コンサルタントという職種名に閉じず、データ活用の全領域へ役割を広げられる（事業設計、データ基盤、分析実務、ガバナンス設計、人材育成、自社プロダクト開発）
• ・要件定義からモデル構築、基盤実装までを社内で完結するため、提案と実装の距離が近い
• ・経営層や元請のコンサルティングファームと直接議論する立場でプロジェクトを進められる
• ・建設、製造、流通、メディア、エンタテインメント、公共など、業界を横断した課題に触れられる
• ・大きな裁量をもって、チーム拡大や新規事業に携わることができる
• ・受託で培った経験を自社プロダクトやサービスとして磨き上げるキャリアも選択できる

本ポジションで評価される仕事の質

• ・想定どおりに進まなかった事象を次の判断材料に変換できているか
• ・成果物が顧客が社内で説明し承認を取れる形になっているか
• ・今回やらないと決めたことの理由が残っているか
• ・エンジニアが迷わず手を動かせる粒度まで要求が分解されているか
• ・プロジェクト終了時点で顧客側の能力が上がっているか

必須スキル

• ・AIまたはデータ活用プロジェクトにおける上流工程の経験（要件定義、仕様策定、Fit&Gap分析のいずれも経験していること）
• ・顧客折衝とプロジェクトマネジメントの経験3年以上
• ・エンジニアに対する作業指示および成果物レビューの経験
• ・技術的な不確実性を含む案件で、計画を組み替えながら成果まで運んだ経験
• ・自らの専門領域を固定せず、隣接領域へ関心を広げられること

※組織運営や人事評価制度の設計といった組織マネジメント経験は問わない

歓迎スキル

• ・提案組成の経験（RFP回答、タスク設計、体制・工数・費用案の組み立てまでを一人で担えること）
• ・大手SIerやコンサルティングファームにおけるAIプロジェクトの推進経験
• ・AIモデル自体に対する理解（アルゴリズム選定や精度評価の妥当性を判断できる）
• ・検証フェーズから本番運用への移行を主導した経験
• ・業務プロセス改革（BPR）の経験
• ・エンジニアの育成や技術指導の経験
• ・データ基盤や分析実務に自ら手を動かした経験
• ・研修講師やトレーニングプログラム設計の経験
• ・新規事業開発の経験
• ・英語（ビジネスレベル）

求める人物像

• ・技術の成熟度に起因する不確実性を前提に置き、進め方そのものを設計できる方
• ・課題一覧が存在しない状態から、実務担当者の言葉を構造に変えられる方
• ・AIの導入を目的とせず、業務改革の実現までを自らの職責と捉える方
• ・業務プロセスの理解に加え、語られない背景や意思決定の恣意性までを課題として捉え、アプローチに落とし込める方
• ・課題とアプローチを、顧客とエンジニアそれぞれの言葉で伝えられる方
• ・AIと何かを組み合わせて社会をエンパワメントすることに関心を持つ方

給与

年収 800万円 ～ 1200万円
※経験・能力に応じて規定により決定
※提案組成まで担える方は上限に近いレンジで検討

勤務地

東京都港区芝公園2-3-6 PMO浜松町Ⅱ7F（本社）
最寄駅：大門（都営大江戸線）、浜松町（JR山手線）、御成門（都営三田線）
受動喫煙対策：有（屋内全面禁煙）
在宅勤務・リモートワーク：相談可
転勤：無し

雇用形態

正社員
試用期間：有（3ヶ月）

勤務時間

• 標準勤務時間：9時30分 〜 18時30分
• 休憩時間：60分
• 時短勤務：相談可

休日

• 完全週休2日制（休日は土・日・祝）
• 年間有給休暇：入社から半年後10日～20日（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります）
• 年間休日数：120日
• その他：夏季休暇、年末年始休暇

福利厚生

• 社会保険：完備（関東IT健保加入）
• 自己啓発のための書籍購入
• 部活動（フットサル部、グルメ部、アクロバット部、クリエイティブ部、喫茶部、お花部等）
• フリードリンク制度（18時半以降はフリーアルコール）
• 企業型ベビーシッター割引券

＜その他＞

• 副業：可
• 育児休暇取得実績：有

選考フロー

書類選考 → カジュアル面談 → 一次面談 → 適性検査→ 最終面接→ オファー面談
※状況や選考の進捗、候補者のご都合や弊社都合により、書類選考から面接・オファーまでのプロセスや回数を短縮・簡略化する場合があります。

昇給・賞与

• 昇給：年2回
• 固定賞与：年2回
• 決算賞与：業績により支給

諸手当

• 残業手当：有
• 通勤手当：交通費支給（5万円まで）

設立
2009年2月

代表者
代表取締役CEO　大友祐一

事業内容

「AI時代の産業革命をリードする」をミッションに掲げ、21世紀に最も必要とされているプロフェッショナル集団を目指します。

1. 受託サービス事業

• PoCを通した投資計画の立案
• データ分析基盤の構築運用
• カスタムAIモデルおよびBIダッシュボード開発とその運用支援

2. 自社サービス事業

• プロダクト事業：データのポテンシャルを最大化させるプロダクト開発
• コンテンツ事業：デジタル人材育成の研修コンテンツやデータサイエンス分野における研究・研修・情報発信など

3. 共創事業

• クライアントや資本業務提携先との新規事業の開発

従業員数
36名（2026年9月時点）

資本金
1億8,100万円（資本準備金含む）

東京都港区芝公園2-3-6 PMO浜松町Ⅱ7F（本社）
最寄駅：大門（都営大江戸線）、浜松町（JR山手線）、御成門（都営三田線）
受動喫煙対策：有（屋内全面禁煙）
在宅勤務・リモートワーク：相談可
転勤：無し

年収 800万円 ～ 1200万円
※経験・能力に応じて規定により決定
※提案組成まで担える方は上限に近いレンジで検討