松尾研発のAIスタートアップで最先端AIを活用した社会変革と事業開発をリードするDXコンサルタント
事業概要 当社は、「アルゴリズムで、人の働き方に余白をつくる」をミッションに掲げ、AIアルゴリズムを用いて事業開発を行う東大松尾研究室発のスタートアップです。 当社では「人とAIが協働する次世代の働き方」を実現し、余白のある働き方を実現したいと考えております。 人とAIが協働する未来の実現には専門知識を理解した”エキスパートAI”が必要であり、目先ではそうしたAIエージェントの構築を目指しています。
現在は、主に以下2つの事業を展開しています。
【DXパートナー事業】※本ポジションはこちら さまざまな産業において、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進を行う事業です。 自社独自のマルチモーダルAI技術を通して、幅広い領域のクライアントに対しDX実現や新規事業立ち上げを共同で遂行します。 クライアント様と資本業務提携しAIを活用した次世代の事業を開発するなど、これまで多くの事業開発やDXを実施しています。
【AIソフトウェアサービス】 2022年4月にブラックボックス化しがちな商談や会議内容を可視化し、営業組織の強化を支援する営業DX×AI SaaSを正式リリースいたしました。今後、複数のSaaSプロダクトの開発・リリースを進める方針です。
募集背景 DXパートナーサービスは当社の祖業として、優秀なAIエンジニア陣の技術力とコンサルタントの現場課題への深い理解を強みに順調に成長してきました。 さらに近年は生成AIの登場により、属人的な業界構造やビジネスプロセスに変革をもたらすAI Transformationのニーズが急増しており、事業としても年間150%の急成長を遂げています。
特に、金融業界や製造業等を中心にビジネスモデルを変革するような社会的意義の大きい案件が増えており、深い顧客理解とシステム開発への知見に基づくコンサルティングからプロジェクトリードに挑戦いただくコンサルタントの募集を開始しました。
仕事概要 DXパートナーサービスにおけるDXコンサルタントのポジションです。 様々な業界におけるクライアントの経営課題解決・企業変革を目指し、最先端のデジタルテクノロジーと戦略を融合したソリューションの提案及び実行に向けたコンサルティング業務や、AIを前提とした新規ビジネス創出などの事業共創を担っていただきます。
また、自社内の事業戦略の立案〜実行も担っていただき、会社の持続的成長と企業価値の向上への貢献も期待します。
▼具体的な業務内容
- クライアントへのデジタル戦略コンサルティング業務
- デジタル戦略の立案 及び 提案 (新規事業創出、既存事業改革、ビジネスプロセス変革など)
- 上記デジタル戦略の実行支援・推進
- 自社の事業戦略/企画業務
- DXコンサルティング事業の戦略立案
- 上記戦略に沿った実行体制構築・管理 及び 実行
プロジェクト例 例①モビリティ領域の協業案件 SOMPOホールディングスの新規事業を行う関連会社のSOMPO Light Vortex様との資本業務提携。 事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。 また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。
例②大手金融機関に向けたデータ基盤構築案件 三井住友銀行様における社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化。 生成AIを用いて社内情報を効率的に検索および参照できる汎用型AI アシスタントツールを開発し全社員に展開することで、5万時間にのぼる工数削減を実現しました。
■本ポジションのメリット・魅力 【本開発継続率87%！PoCで終わらない社会実装力】 AI開発は精度検証の難易度の高さゆえ、PoC（実証実験）フェーズでの終了が全プロジェクトの約半分を占めます。 一方で、当社は顧客現場の業務を深く理解・可視化したうえでの正しい事業論点の設計と、松尾研出身者を中心とした優秀なAIエンジニアの確かな技術力により、PoCからの開発継続率は87%を維持しています。 だからこそ、机上の空論ではない最先端AIを通じた社会の変革を着実に実行いただけます。
【最先端のAI技術と共創できる環境】 社内にはアルゴリズムエンジニアやソフトウェアエンジニアが多数在籍しており、東大松尾研究室との連携のもと、生成AI・マルチモーダルAIなどの最先端技術に触れながら、技術と事業をつなぐ実践的な経験を積むことができます。 単なる技術導入ではなく、課題に応じたソリューション設計～AIプロダクトの共創までを一気通貫で担うことが可能です。
【AI時代における高い競合優位性】 現在AIは目まぐるしく変化しており、大量のデータがなくとも高い精度のAIモデルが実装できる時代となってきました。つまり、データの「量」ではなく「質」が重要であり、それらをどう活用しビジネスプロセス（ex.日々の業務）に落とし込むかが重要になっています。 そのためには「非公開データ」「モデルの効率化」が重要であり、当社は特に
- 非公開データの構造化に強みがある
- AIの独自モジュールを持っており、効率化が可能である という点から、AI企業の中でも非常に競合優位性の高い土台があります。