株式会社GROWTH VERSEのコンサルタント（金融業界）の求人

コンサルタント（金融業界）｜コンサルティング・事業開発

株式会社GROWTH VERSE（https://growth-verse.ai/ ）は、「顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し、日本全体を成長させるAIを実装する」をミッションに掲げるAI SaaS企業です。

2. 全社戦略「AI Agent × M&A」

「AIMSTAR」「ミセシル」「Zero」「電話放送局」という複数のプロダクトを展開し、自社で培ったAI技術とM＆Aによる事業拡大を組み合わせることで、非連続な成長を実現しています。

3. コンサルティング・事業開発部門について

クライアント企業のAI活用・業務/組織変革だけでなく、自社事業の事業開発、Agent駆動型事業への転換を推進する組織です。AI Agentを「絵に描いた餅」で終わらせず、現場に実装し成果を出すことにコミットしています。

4. ポジションのミッション

対クライアント：

• 顧客体験の革新による売上最大化・成長加速
• 業務の自律化により、人が創造的な成長領域へ集中できる環境構築

対社内（GROWTH VERSE）：

• AI実装による徹底的な筋肉質化と高収益体質の実現
• 自らと事業を進化させ続ける「バリューアップ人材」の輩出

5. 募集背景

GROWTH VERSEは、AI Agentによる顧客体験の変革と業務の自律化を両輪で推進しています。単なるツール導入ではなく、「顧客体験をどう再設計するか」「既存業務をどう変えるか」の両面で、CX再設計とBPRの視点が不可欠です。

金融業界は、規制対応・既存顧客の深耕・AI活用の加速が同時に進む激変期にあり、AI Agentによる業務自律化・顧客接点高度化のニーズが急拡大しています。金融業界に精通したコンサルタントとして、クライアントの経営アジェンダを解くポジションを募集します。

6. 業務内容

概要

クライアント（金融機関：銀行・証券・保険・クレジット等）の経営・事業課題に対し、仮説構築・マーケティング分析・AIモデル構築・新たな顧客体験の実装・プロジェクト推進までを一気通貫で担当します。

詳細

1. 業務改革・プロセス設計（BPR）
   • As-Is業務フローの調査・可視化、To-Be設計、ROI試算
2. マーケティング分析
   • 顧客データ（取引履歴・属性・接点履歴）の分析、セグメンテーション設計
   • 施策効果検証、KPI設計
3. AIモデル構築・検証
   • Tech部門と連携した休眠予測・離反予測・クロスセル・リスク判定等のモデル企画・要件定義
   • A/Bテスト設計、精度検証
4. 新たな顧客体験（CX）の実装
   • AI Agentを活用した顧客接点の再設計（コール・チャット・Web・アプリ等）
   • オペレーション実装・現場定着化
5. 戦略策定
   • AI活用ロードマップ策定、事業KPI設計
6. プロジェクト推進（PM）
   • Tech部門との要件整理、PMとしての品質・スケジュール管理、クライアント経営層・現場との合意形成

7. プロジェクト事例（抜粋）

• ふくおかフィナンシャルグループ（FFG）｜リテール顧客LTV予測AIと顧客体験再設計
  • 課題：リテール顧客のLTVを個別に予測し、世代・ライフステージに応じた最適な金融商品提案を実現したい
  • 取組：
    • 顧客属性・取引履歴・行動データから特徴量を設計し、LTV予測AIモデルを構築（SHAP解析による説明性担保）
    • 年代 × 金融リテラシーで顧客セグメント設計（Expert / Learner / Beginner × 20〜60代）
    • セグメント別のカスタマージャーニー再設計（NISA・資産運用・ローン等）
    • ATM・SNS・YouTube・Web・iBankアプリを横断した顧客接点の再設計
  • 成果：LTV Top20%顧客の行動パターン可視化、Profit予測モデル精度の獲得、施策優先度（新規／休眠／継続別）の明確化
• 某大手証券会社｜休眠顧客予測AI
  • 課題：月に約2,000人が休眠化。従来の取り組みでは予測・防止が困難
  • 取組：顧客属性／取引履歴／コンタクト履歴から250個以上の特徴量でAIモデルを構築、カバー率と正答率の2パターンで検証
  • 成果：約97%の精度で休眠顧客を特定、事前施策の高度化を実現

10. 求める人物像

• All-Player, All-Builder：考えるだけでなく自ら手を動かすことに喜びを感じる
• 事業家志向：コンサルで終わらず、事業責任者として成果を出すことに意欲がある
• 学び続ける好奇心：最新AI技術・プロダクトを学び続けることが楽しい
• "いいやつ"であること：誠実で、チームに良い温度感を生み出せる。困っている仲間を助け、成果を分かち合える人

11. チーム構成

• 組織階層：Director → Manager → Consultant
• 想定ポジション：Consultant
• プロジェクト体制：通常3〜5名のチームで稼働。Techチーム（データサイエンティスト・データエンジニア・ソリューションエンジニア）と密連携し、AI Agentの実装・運用まで一気通貫で進めます

12. このポジションの魅力

1. AI Agent時代の最前線：生成AI・LLMを活用した最先端ソリューションを金融現場に実装する最前線に立てる
2. 最短の成長環境：戦略策定〜実装〜運用までを一気通貫で経験でき、「手を動かせる事業家」へ転換できる環境
3. 経営人材への道：M&A戦略に伴う買収先企業の経営幹部・事業責任者ポジションが開かれている

13. キャリアパス

• 短期：Consultant → Manager → Director
• 中長期：
  • GROWTH VERSE本体の事業責任者
  • M&A買収先企業の経営幹部（事業再生・PMI担当）
  • 新規事業立ち上げ（事業開発ポジションへの転換）

8. 必須要件（Must）

• 以下いずれかの経験を2年以上
  • 金融業界（銀行・証券・保険・クレジット・FinTech等）に所属しての事業企画・業務改革・DX推進経験
  • 金融業界を対象としたコンサルティング経験（戦略／業務／ITコンサル）
• 仮説構築〜定量分析〜資料化までの一連のコンサルスキル
• クライアント・社内ステークホルダーとの折衝経験
• AI・データ活用への強い関心

9. 歓迎要件（Want）

• 金融機関の基幹システム・勘定系・保険契約管理等の業務知見
• 金融規制（銀行法・金商法・保険業法等）・コンプライアンス対応経験
• AI/機械学習/LLMに関する基礎知識、AIガバナンス・モデルリスク管理経験
• M&A・PMI経験
• データ分析・SQL・BI等の実務経験