株式会社STYZの【中途/AI事業部】AI-BPR コンサルタントの求人

◆本ポジションについて
決められた型に沿って提案するコンサルティングではありません。
弊社開発のAIによる業務可視化プロダクト「STYZ Listen」で集めた一次情報をもとに、顧客自身もまだ言語化できていない業務課題を構造化し、AI-BPR（AI駆動の業務プロセス再設計）として構想から実装・定着まで一気通貫で担うポジションです。

本事業部専属のフィールドセールスが創出した商談に対し、大型案件の提案設計から参画し、受注後はプロジェクトの設計・実行を主担当として推進します。

「構想を描いて終わり」でも「言われたものを作る」でもなく、自分で構想を描き、自分で動かすことを一貫してお任せします。

◆業務スコープについて
案件創出はフィールドセールスが担当します。
本ポジションはプロジェクトの拡張を想定した提案設計から受注後のプロジェクトの主導をご担当いただきます。

◆ なぜやるのか
STYZは、テクノロジーと当事者視点を掛け合わせて事業を動かすインキュベーション共創パートナーです。

AI事業部（STYZ Tech）では、LLMの台頭を背景に、エンタープライズ企業やスタートアップに対して、単なる技術導入ではなく「業務そのものをどう変革するか」を起点とした支援を行っています。

NPO・公益法人向け寄付プラットフォーム「Syncable」やインクルーシブデザインスタジオ「CULUMU」との連携により、当事者視点からの課題発見と、最新のAI技術を組み合わせて、支援先企業の業績寄与のみならず社会課題解決に繋がるブレイクスルーを生み出すことをミッションとしています。

◆なぜ、いまAI-BPRなのか
生成AIの活用が広がる一方で、多くの企業では次のような課題が生まれています。
・どの業務からAIを活用すべきか分からない
・現場の業務や判断基準が属人化している
・PoCを実施したものの、現場に定着しない
・AIを導入したが、具体的な成果につながっていない

これらの背景には、業務量、例外処理、判断基準、属人化といった一次情報が整理されておらず、現場の実態が見えていないという問題があります。

STYZは、AI導入の前段にある現状把握から、業務の再設計、AIの実装、現場への定着までを一気通貫で支援します。

■当社が開発した「STYZ Listen」とは
「STYZ Listen」は、これまで培ってきた当事者視点からの課題発見のノウハウの埋め込まれたAIエージェントが現場メンバーへヒアリングを行い、組織内に点在する知見や判断基準を収集・構造化するサービスです。

1. 読む
   既存資料や社内チャネルを参照し、企業や業務に関する前提知識を踏まえて調査を設計します。

2. 聞く
   AIが一人ひとりに対話し、業務の頻度、工数、背景、判断の根拠まで深掘りします。

3. 見える
   業務フロー、属人化マップ、ROI試算、AIの適用余地などを、意思決定に使える形で可視化します。

生成AIやAIエージェントの普及に伴い、業務可視化やAI導入を支援するサービスはAI SaaS企業やコンサルティングファームなどから相次いで提供されています。その中でSTYZ Listenが目指すのは、既存の社内資料やAIに蓄積された情報を整理するだけではありません。
AIエージェントによるヒアリングを通じて、社員自身も明確に言語化できていない判断基準、例外処理、仕事のコツを引き出し、組織で活用できる情報として構造化します。

さらに、可視化して終わりではなく、その結果をもとにAI-BPRの優先順位を定め、業務の再設計、AIの実装、現場への定着・継続改善までつなげられることが、STYZの提供価値です。
◆ 募集背景
2025年7月、IPOの計画に向けた新たな柱として、クライアント向けソリューションおよびSTYZのミッションに寄与する自社プロダクトの開発をミッションとする「AI事業部（STYZ Tech）」を立ち上げました。

直近、AI-BPRの相談が急増しています。
SIerのAI推進組織と連携した全社業務変革、大手ECコンサルティング会社のオペレーション刷新、リテールメディア大手のバリューチェーン横断でのAI活用など、業種・規模ともに広がりを見せています。

また直近の展示会では約200件のリードを獲得し、そのうち10〜15%程度が初回商談につながるなど、市場からも一定の反応を得ています。

現在は代表直下で社員1名・業務委託1名のコンサルタント体制に加え、社内で高い技術力を有するメンバーや外部パートナーの協力を得て支援を行っていますが、案件に対して圧倒的に人が足りていません。

この状況を解消し、本格的な組織立ち上げとスケールに向けて、AI-BPRを推進いただける方を複数名募集します。

◆ 期待すること
「コンサルもできるエンジニア」あるいは「自分で実装まで動かせるコンサルタント」。
共通しているのは構想と実装を行き来できることです。

従来のコンサルティングでは、戦略立案と実装が時間軸も体制も分離していました。AI-BPRでは、PoCを回しながら構想を修正し、現場の反応を見ながらスコープを再設計するという、構想と実装の同時並行が求められます。

どちらか一方だけでなく、両方の経験を持ち、案件のフェーズに応じて自分の重心を移しながら自律的に動ける方に参画いただきたいと考えています。

◆ 業務内容
AI-BPRプロジェクトにおいて、デザイナーやエンジニアと連携し、以下の業務を担当いただきます。フェーズごとに比重は変わりますが、「自分で構想を描き、自分で動かす」ことを一貫してお任せします。

▽ 提案・案件組成フェーズ（フィールドセールスとの共同提案）
・フィールドセールスが創出した商談における、大型案件のスコープ設計
・業務課題の構造化とAI-BPRとしての適用仮説の提案
・支援内容・体制・工数算出および提案書への反映
・顧客へのプレゼンテーション

▽ 診断・構想フェーズ（STYZ Listenの実行）
・クライアントの業務プロセス・組織構造の可視化と分析
・AI適用ポイントの特定と優先順位設計（業務インパクト × 実現難易度）
・変革ロードマップの策定とクライアント経営層への合意形成

▽ PoC・実装フェーズ
・LLMエージェントやワークフロー自動化のプロトタイプ構築
・外部システム（SaaS、社内ツール、データベース等）との連携設計・実装
・現場ユーザーとの協働によるフィードバックループの運用

▽ 定着・拡張フェーズ
・業務定着に向けたオペレーション設計とチェンジマネジメント
・成果指標の設計とモニタリング
・横展開に向けたナレッジ体系化と次フェーズの構想
・フィールドセールスへの情報連携およびアップセル提案の設計

◆ アピールポイント
▽ 成長機会
・大手企業のAI-BPRを提案から構想・実装・定着まで一気通貫で経験できる
・LLMエージェントの実案件への適用知見が得られる（実証段階を超えた業務定着フェーズまで）
・特定プロダクトやインフラ制約に縛られず、案件ごとに最新のAIモデル・ツールを選定して即座に適用できる環境
・CEO・CTOと協働しながら、立ち上げ期ならではの大きな裁量権で実力試しができる
・多様な企業ステージ（エンタープライズ〜スタートアップ）への支援を通じた新しいキャリアパス

▽ 大手ファーム・SIerとの違い
・短サイクル × 広い範囲：大手ファーム／SIerの1〜2年サイクル・モジュール単位の大型案件とは対照的に、ビジネス課題の特定からエージェント構築・定着まで、1つの案件で全体を自分の手で担える
・特定ベンダー・プロダクト知識に縛られない：固定のSaaS（Salesforce／Oracle等）前提ではなく、案件ごとに最適なモデル・ツールを選定。ツールの移り変わりが激しいAI領域で、汎用的な構築力と市場変化への追随力が身につく
・ビジネス × テックのハイブリッド人材として成長：業務コンサル領域にも手触り感を持って入り込み、エージェント構築まで一貫して担う——今の市場でもっとも希少性の高いキャリアを積める

▽ 自社プロダクト開発への参画機会
現在、AIインタビューを活用した業務アセスメントの高速化プロダクトを企画・開発中です。これまで業務コンサルのBPIで最も時間がかかっていた「ヒアリング → 業務構造化 → ワークフロー化」のプロセスを、AIインタビューで大幅に圧縮し、本質的な変革議論に集中できる環境を提供します。受託案件だけではなく、自社プロダクト開発に触れられる貴重な機会です。

▽ チーム・カルチャー
・受託的な指示待ちではなく、自ら論点を立てて推進できる方が集まるカルチャー
・デザイン組織CULUMUとの協働による支援の幅広さ（デザインプロセスに則った合意形成・顧客体験中心のAI活用支援）
・関心に応じて社会貢献領域のプロジェクト（Syncable / CULUMU連携）に関わる機会もあり

▽ プロジェクト事例
・大手ECコンサルティング会社
　LLM活用による業務効率化の診断・PoC実装。数百名規模のコンサル組織における業務プロセスの再設計

・リテールメディア大手
　販促計画〜効果検証のバリューチェーンにおけるAI活用の全体設計と段階的なエージェント導入

・大手総合電機メーカー
　生成AIを活用して、弱視の障害を持つ従業員向けの業務効率化・支援ツールのアイデア構築、及び実現に向けて技術的なブレイクスルー検証、PoC支援

・ホテルマネジメントを行うスタートアップ
　ML・LLMの技術を組み合わせて、複雑で専門性の高い業務の共通化・効率化支援。マルチAIエージェントポータルの構築支援

・AI面接ソリューションを展開するスタートアップ
　複雑な人材評価項目をもとに評価システムの高度化、及びグローバル基準に則ったリスクマネジメント支援

・構想と実装を行き来できる方（戦略と実装、どちらか一方だけではなく両方に重心を置ける）
・受託的な指示待ちではなく、自ら論点を立てて推進できる方
・案件のフェーズに応じて自分の重心を移しながら自律的に動ける方
・市場の変化／クライアントの変化にアンテナが高く、固定ツール／固定ベンダー知識より、変化し続けるAI領域で広い知見と汎用的な構築力を積み上げたい方
・ビジネス×テックのハイブリッド人材として市場価値を高めていきたい方
・LLMを活用した社会課題解決に関心のある方
・N=1の課題起点で新しい技術を活用したブレイクスルーを生み出すことに情熱を持てる方

BPR／業務改革プロジェクトの実務経験（業務プロセスの可視化・再設計、チェンジマネジメント等）
※ 事業会社での業務改革推進、コンサルティングファームでの業務・DXコンサルティング、SIerでの業務改革支援など、経験の出自は問いません。
※ AI・LLMの実装経験は必須ではありません。歓迎スキルに記載の経験をお持ちの方は、より広い範囲をお任せします。

▽ コンサルティング・業務変革
・コンサルティングファームまたは事業会社でのDX推進・業務改革の経験
・クライアントの特定部門や複数部門を束ねる上位部門の持つ1カ年以上の計画への理解、あるいは策定支援をもとに提案を行い、長期支援契約を獲得した実績

▽ AI・技術
・LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションまたはエージェントの構築経験（利用フレームワーク・モデルは不問）
・Claude Code / Cursor / GitHub Copilot 等、AIコーディングツールの日常的な活用
・データサイエンス、アプリケーション開発、LLM開発等の開発経験や理解
Anthropic Claude API / OpenAI API 等を用いたマルチエージェントシステムのアーキテクチャ設計経験（オーケストレーション、タスクルーティング、エージェント間連携の設計判断）
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）アーキテクチャの設計・構築経験（ベクトルDB選定、チャンキング戦略、プロンプト設計を含む）
・MCP（Model Context Protocol）やFunction Calling等、LLMとツール連携のインテグレーション設計・実装経験
・外部API統合の設計経験（OAuth認証、Webhook、REST API、エラーハンドリング設計）