デジタルビジネスコンサルタント（Business Science）

個性の融合は、強さだ。
ー異なる能力/プロフェッショナルが融合し、未知なる力を生み出すー
これが私たちが採用活動で大事にしている考え方です。

Ridgelinezは戦略立案から実行までを支援する総合プロフェッショナルファームとして、
ストラテジー、デザイン、テクノロジーをクリエイティブに融合させ、
クライアントの経営課題解決に伴走したEnd to Endのコンサルティングサービスを提供します。

私たち独自の強みは、クライアントやエンドユーザー、従業員といったステークホルダーを深く理解し、従業員の行動変容を伴う変革を実行する「人」起点の変革ができること。
事業、組織・人の変革とそれらの変革の加速や持続を並行させる包括的なアプローチのナレッジを持っていること。
そして日本企業の特性への深い理解や業種/業務に対する幅広い知見、実践値を有し、
多様な専門性/個性を融合し、クライアントの変革を創出できることです。

詳細は Human Transformation（HX）サイト をご覧ください。

私たちは「個性の融合は、強さだ。」をキーメッセージに、社員一人ひとりの個性や価値観が融合することで、組織としての強さにつながると信じています。
このメッセージに共感していただける方のご応募をお待ちしております。
※活躍する社員の”個性”を紹介している Ridgelinezページ もぜひご覧ください！

Business Science Practiceのミッション

変化が激しく予測が困難なVUCA時代、企業もこの変化に対応し続けなくてはなりません。
言い換えると企業は「意思決定の高度化」が喫緊の課題となっています。
そのためにはデータに基づく意思決定とそれを支えるマネジメントプロセスの変革（組織のR&R再定義やKPI定義など）が必須であり、
さらには労働人口減少に伴うオペレーション変革の実現も重要な経営アジェンダとなっています。
これらを実現するためには、エンタープライズアーキテクチャ等のメソッドを駆使した分析や、
AIを中心とするテクノロジーの徹底的な活用、そしてそれらすべてを支えるシステムの刷新が必要となります。
これらを網羅的・構造的にデザインするのが、Ridgelinez・Business Science Practiceのミッションです。

デジタルビジネスコンサルタントの仕事内容

デジタルビジネスコンサルタントはAIをはじめとする先端技術と戦略・メソッドを駆使し、クライアントの経営・業務変革を支援します。
複雑化する経営課題や社会課題を適切に捉え、業務、データ、組織、システムを構造的に分析し、テクノロジーによる「理解・予測・推論・最適化」を通じて科学的根拠に基づく意思決定を起点とした戦略策定や業務プロセスの設計と、その実現を支えるデータ・システム基盤の構想から定着まで一気通貫で変革を支援します。
具体的には、数理最適化及び機械学習モデルによるデータ駆動の予測型経営や、生成AI・AI-Agentを業務プロセスに組み込んだ自律型業務の設計、エンタープライズアーキテクチャによる組織構造及びシステムの全体最適による経営基盤の構築などを通じて、業務・IT・AIの組み合わせにより変革をリードします。

■個人に期待する役割やミッション

クライアントが抱える本質課題を経営の視座から捉え、戦略・メソッド・テクノロジーを掛け合わせたアプローチによる解決施策とその実装をリードしていくことを期待します。
また、様々な領域への挑戦による専門性の確立とメンバーとの対話を通じたナレッジ創出に貢献し、クライアントへの提供価値の向上に寄与することが求められます。

■具体的なPJ例（業界及びテーマ）

製造、流通、物流、金融、ヘルスケア、公共などの多様なクライアントに向けて業務・IT・AIを掛け合わせたアプローチによる経営基盤の構築と意思決定プロセスの高度化、AI及びデータ駆動型の業務改革、サプライチェーン改革、基幹システム刷新、AI-Native実現にむけたアーキテクチャ設計・実装支援など、様々なテーマに取り組みます。

■本ポジションの魅力

幅広い領域のビジネス知見とAIをはじめとした先端テクノロジーに関する知識の双方を深く理解し、戦略策定から実装・定着までクライアントへの伴走型で広い知見と実績を持つコンサルを目指すことができます。
また、多様なバックグラウンドを持つメンバーとのコラボレーションによる知識の掛け合わせにより新たな知の創出とその活用による価値提供を実現できます。

■領域（テーマ）一覧

※デジタルビジネスコンサルタントのうち、より専門性の高いポジションは以下の通りです。どのポジションか悩む場合は、当ポジションページの応募ボタンから応募ください。

• ①※SE経験者募集：Technologyによる企業変革をリードする上流コンサルタント 経営・事業課題を理解した上で、業務・IT・AIを組み合わせたオペレーション変革の実現を支援します。

Technologyの活用を前提とした企業変革をリードするコンサルタントとして、構想策定から業務設計、システム導入、定着まで一気通貫で推進します。

• ② ※SE経験者募集：次世代AI Native企業への変革を設計するエンタープライズアーキテクト（EA） エンタープライズアーキテクトとして、お客様の企業変革を戦略策定・アーキテクチャの設計・アーキテクチャの実現までをトータルに支援する仕事です。AIが業務に浸透し、AIを前提とした業務プロセス・組織構造に変化していく中で、お客様が次世代AI Native企業へ変革していくための、戦略策定からAIアーキテクチャ策定・実現までを支援します。
• ③ Databricks/Snowflake/AzureをベースとしたAIアーキテクト クライアントのAI変革を実現するプロジェクトを推進・リードしていただきます。

AI戦略や業務変革構想を起点に、AIエージェントの業務・機能要件、必要となるデータや共通基盤機能を定義します。また、AIエージェントのMVP開発・本番化、Databricks等を活用したAI基盤・AI-Readyデータ基盤の構築を推進します。
加えて、AIガバナンス、評価・監視、運用設計、クライアントへの移管・内製化支援まで一貫して担当します。

• ④データサイエンティスト

AI-Nativeでの経営/業務変革にむけて、LLMをはじめ先進技術を中核とした業務プロセスの設計と適用や新規ビジネス創出のためのソリューション企画・オファリング開発プロジェクトを推進・リードしていただきます。
AI戦略や新規ビジネス企画を描き、最新技術や高度なアルゴリズムを駆使したモデルを設計・実装し、適用効果の検証やその先の運用スキーム設計まで担当します。
構想立案からローンチ・実行支援までフェーズをまたいでクライアントと伴走しながら変革を推進します。

応募資格

■必須スキル/経験

下記の内容が伝わる記述を職務経歴書や志望動機に盛り込んでいただければ幸いです。

【ソフト面】

• ・知的活動を楽しめる好奇心や、結論にたどり着く根気強さを持っている
• ・事実に基づき思考を重ね、積極的にアウトプットができる

【ハード面】

• ・ロジカルシンキング
• ・問題解決（課題定義、原因分析、解決策の提案、実行支援など）
• ・ビジネスコミュニケーション（資料作成、プレゼンテーション、ファシリテーション）
• ・データ分析スキル

【スキル/経験】※１～３のうち1つは必須
１.コンサルタントの経験　※業界、テーマ問わず
２.クライアントフェイシング（折衝）経験 ※PM、SEなど
３.SEの企画・構想フェーズの経験

■歓迎スキル

以下いづれかの経験/能力があれば歓迎・優遇いたします。

• ・コンサルティングファームにおける戦略立案・企画支援・調査に関するプロジェクト経験　※業界問わず
• ・民間事業会社における新規事業開発・経営企画・研究企画・研究開発に関するプロジェクト経験
• ・クライアントフェイシング（折衝）経験 ※職種は問わず
• ・データ（定量的・定性的）を活用した業務経験
• ・システム構築やデータベース構築に携わった経験（要件定義や設計書の執筆など）
• ・右の技術分野を有する（画像・動画処理、知識処理、データ解析）

雇用形態

正社員

勤務地

100-6922 東京都千代田区丸の内二丁目6番1号　丸の内パークビルディング
地図で確認
ＪＲ、東京メトロ丸ノ内線「東京駅」より徒歩5分

■喫煙環境について

屋内禁煙（テナントエリアに喫煙室あり）

■リモートワークについて

リモートワーク可能（回数制限なし）

給与

非公開 給与改定：年1回（1月または7月）
賞与　　：年1回（6月）
※実際の年収は、経験・スキルを考慮の上、当社規定の基づき決定いたします。

勤務時間

8:45～17:30（標準労働時間7時間45分）
フレックスタイム制

休日

完全週休2日制、祝日、年末年始、特別休日（GWや年末年始等に付与）等

■休暇

年次休暇（日数は入社時期により異なる）、慶弔休暇、産前産後休暇、出産育児サポート休暇、子の看病休暇、ノーマライゼーション休暇（障害のある方への通院配慮休暇）等

100-6922 東京都千代田区丸の内二丁目6番1号　丸の内パークビルディング
地図で確認
ＪＲ、東京メトロ丸ノ内線「東京駅」より徒歩5分

■喫煙環境について

屋内禁煙（テナントエリアに喫煙室あり）

■リモートワークについて

リモートワーク可能（回数制限なし）

非公開 給与改定：年1回（1月または7月）
賞与　　：年1回（6月）
※実際の年収は、経験・スキルを考慮の上、当社規定の基づき決定いたします。