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Deployment Strategistは、AIを活用した課題解決を、戦略の検討から現場での導入・定着まで一貫して担うポジションです。出身（営業・コンサルティング・エンジニア）は問いません。以下の全工程に関与します。 ・ ①業務分析：現状の業務フローを整理し、どの業務にどんなデータがどう使われ、どこがボトルネックかを特定。理想の業務像（ToBe）と、課題解決に向けたナレッジ・データの理想の使われ方を定義する。 ・ ②AIソリューション設計：暗黙知や構造化されていないデータをAIが活用できる形に変換するデータ設計、データが足りない場合の作り方・蓄積方法の設計、そのデータから必要なアウトプットを生成するAIワークフローの設計を行う。 ・ ③開発：上流の設計を踏まえた要件定義、PoC、本開発。AIで何ができて何ができないかを理解したうえで、価値提供を起点に個別最適な開発方法を選ぶ。 ・ ④現場適用：内製化・自走化までを設計に組み込み、改善・運用を通じて現場に定着させる。導入して終わりではなく、運用後も継続的に伴走する。 1億円規模の複数プロジェクトを統括しながら、役員・CxOクラスとのリレーションを築き、トップダウン案件の獲得や経営層への提言を担います。配下メンバーの育成・評価、プラクティスの標準化といった組織責任に加え、新規業界・新領域の開拓（BD型）や大手顧客の深耕（顧客基盤型）を通じて事業を伸ばすことを期待します。 ※Kieiの事業内容・提供価値・競合との違い・事例などの詳細は、別途お渡しする会社説明資料をご参照ください。

Deployment Strategistは、AIを活用した課題解決を、戦略の検討から現場での導入・定着まで一貫して担うポジションです。出身（営業・コンサルティング・エンジニア）は問いません。以下の全工程に関与します。 ・ ①業務分析：現状の業務フローを整理し、どの業務にどんなデータがどう使われ、どこがボトルネックかを特定。理想の業務像（ToBe）と、課題解決に向けたナレッジ・データの理想の使われ方を定義する。 ・ ②AIソリューション設計：暗黙知や構造化されていないデータをAIが活用できる形に変換するデータ設計、データが足りない場合の作り方・蓄積方法の設計、そのデータから必要なアウトプットを生成するAIワークフローの設計を行う。 ・ ③開発：上流の設計を踏まえた要件定義、PoC、本開発。AIで何ができて何ができないかを理解したうえで、価値提供を起点に個別最適な開発方法を選ぶ。 ・ ④現場適用：内製化・自走化までを設計に組み込み、改善・運用を通じて現場に定着させる。導入して終わりではなく、運用後も継続的に伴走する。 入社時は、ご経験に応じた工程からスタートし、先輩メンバーと共に各工程の進め方を身につけていただきます。経験を重ねるにつれて、業務委託2〜3名のマネジメントや小規模プロジェクトのリードから、5,000万円〜1億円規模のプロジェクトの主幹（常時6名規模のマネジメント）、お客様との折衝を主導し提案書を単独で書ききるレベルへと、担当範囲・責任を段階的に広げていきます。 ※Kieiの事業内容・提供価値・競合との違い・事例などの詳細は、別途お渡しする会社説明資料をご参照ください。

大手企業向けのAI活用プロジェクトにおいて、案件の創出から受注、そして受注後の追加案件の獲得までを担うポジションです。顧客が関心を寄せた段階から、それを予算のついた具体的なプロジェクトへと成立させ、さらに導入後の継続的な関係を通じて次の案件へと発展させていきます。AIソリューションの設計・実装はエンジニア・コンサルタントが担当し、ビジネスプロデューサーは案件そのものの成立と推進を担います。 主な業務は次の3つです。 1. 現場ヒアリングとプロジェクトの組成 経営層との初期対話を経て具体化フェーズに入った案件について、導入現場の担当者との複数回にわたるミーティングを担当します。 大手企業は関係者が多く意思決定プロセスも複雑なため、これらの論点を一つずつ解消し、提案可能な状態までプロジェクトを組み立てます。 ・顧客業務のヒアリングと、課題の所在の特定 ・着手範囲と進め方の、現場担当者との合意形成 ・予算の決裁プロセス（承認者・承認フロー）の把握 ・関与するステークホルダー（社内外）とその役割の整理 2. 提案 現場ヒアリングで整理した内容をもとに、エンジニア・コンサルタントと連携して提案を構成し、顧客へ提示します。 3. 受注後の関係構築と追加案件の創出 提案内容のデリバリーが開始した後は、定期開催される会議体に参加し、以下を担います。 ・顧客の現状および新たに顕在化した課題のヒアリング ・追加提案の余地の検討と、アップセル・クロスセルへの接続（この場合、業務1のプロセスに戻ります） 追加提案には進行中プロジェクトの内容理解が前提となるため、デリバリー状況のキャッチアップも自ら行います。 ▽現場を変える、圧倒的な支援事例 Case 1：設備トラブル対応の非属人化 10万件の過去データとベテランの勘をAIで構造化 。AIが原因特定プロセスを予測・出力する仕組みを構築し、新人の対応力を飛躍的に向上させました。 Case 2：設計・開発業務の知見資産化 会議での発言や個人メモに散在する「設計の勘所」をAIが自動で要約・抽出 。設計レビュー時にAIが過去の失敗事例をレコメンドする環境を実現しました。 Case 3：AIネイティブな新基幹システムの構築 Excel管理が限界に達していた設計業務のボトルネックを解消するため、業務フローを徹底的に再定義 。AIエージェントを組み込んだ次世代の情報処理基盤を開発中です。 Case 4：生産技術業務の3ヵ年AI変革プロジェクト 単発の導入ではなく、3ヵ年での「AI自律社員」化を目指す壮大なプロジェクト 。国内外18拠点へのグローバル展開を見据えた伴走支援を行っています。 「AIでできること」ではなく「本質的に価値のあること」を、現場とともに創り上げたい方。あなたのエンタープライズセールスとしての経験が、日本の未来を変える武器になります。

・アーキテクチャ設計や技術選定（プロダクトの要件定義） ・webアプリケーション開発と開発リード ・開発チームビルディング・マネジメント React(Next.js)やTypescript、Pythonをベースとして、最新の生成AI関連のライブラリやツールを組み込んだwebアプリケーションの開発を行います。 アプリケーションレイヤーだけでなく、GCPやAzure, AWSなどのクラウドの構築から行います。

・提案/プリセールス：課題仮説の構築／価値検証プラン作成／見積・体制案の策定／稟議要件整理／決裁者向け提示・合意形成 ・技術営業：LLM／RAG・データ連携・権限/セキュリティの方式素案提示／データ可用性診断／PoC設計（評価指標・中止基準） ・プロジェクトマネジメント：スコープ定義／WBS・進捗・品質・コスト管理／リスク・変更管理／ステークホルダー調整／検収条件の明確化 ・アップセル/クロスセル提案：KPI結果の事業接続／対象部署・機能の拡張提案／SLA・契約更新条件の再設計 ・チームマネジメント：エンジニア／アナリストのアサイン・稼働計画／レビュープロセス運用／育成・フィードバック／外部パートナー管理 ・ドキュメンテーション：提案書／要件定義／計画書／月次報告・検収一式／変更管理票・リスク台帳／稟議・審査回答資料

▼採用背景 Kieiは、AIコンサルティング／AIソリューション開発事業を展開する会社として、AI活用の企画・業務分析・ソリューション設計・開発・運用までを一気通貫で支援し、成長してきました。 これまでのAIソリューション開発に加え、より高付加価値な「AI活用を前提とした戦略コンサルティング」領域に進出しており、エンタープライズ企業CxO向けの戦略策定支援・AI CoEの立ち上げ支援などのテーマが増えています。 私たちが取り扱うのは、事業会社単体では構造を変え切れず、従来の戦略ファームでは技術の解像度が届かない領域 — すなわち、AIを前提に企業の事業・組織・業務をゼロから再設計する全社AXテーマです。AIを起点に経営を語れること、そして構想を実装まで届け切れること。この両輪を備えたKieiだからこそ踏み込める領域に、共に挑む人材を募集します。 その中で、"事業・組織・業務の構造を把握し、課題を定義し、全体設計できる人材" にジョインいただきたく、今回の募集を開始しました。 ▼職務内容 1. AI戦略の策定 エンタープライズ企業の経営層に対し "Why AI?" を問いかけながら、AI戦略を「攻め」「守り」の両側面から設計します。経営戦略・事業戦略を起点にAXされたビジネスのTO-BEを定義し、実効性の高いロードマップへと落とし込みます。経営・事業・AIそれぞれへの高い解像度に加え、CxOクラスとの対話力・論点形成力が求められます。 2. AIを含むソリューション企画・要件定義 全社〜部署レベルでのAIソリューション策定に向け、現場業務のAS-ISを可視化し、AI活用を前提としたTO-BE業務プロセスとソリューションを設計します。AI専任アーキテクトと協働するため、深いテクニカルスキルは不要です。 3. AI新規事業構想 AI活用を前提とした新規事業のコンセプト立案から、事業性評価、PoC設計、スケール戦略までを一気通貫で支援します。既存事業の延長線上ではない、AIネイティブな事業モデルの構想力が問われます。 4. AI人材育成 経営層向けのAIリテラシー、現場向けの実践研修、社内AI推進人材の育成プログラムまで、階層別の育成設計と実装を担います。クライアントが自走できる状態をつくることがゴールです。 5. AI CoE立ち上げ・伴走支援 AI Center of Excellenceの組織設計、運営ルール策定、ナレッジマネジメント、内製化ロードマップ策定を伴走支援します。 6. AIに関連する提案活動 クライアントはAIにおいて幅広い課題感を抱えています。直接対話を通じて "Why?" を繰り返し問いかけ、真の課題まで遡上した上で、提案から実行までをリードいただきます。 ▼Kieiで得られる価値 1. プロジェクト全体を動かせる裁量 戦略 → 企画 → 実装 → 運用まで、"部分ではなく全体"をご自身で動かせます。 2. 経営層と直接議論し、事業に直結する変革をリードできる 役員・事業部長・CTO/CIOが相手の案件が中心です。意思決定者と直接対話し、絵に描いた戦略で終わらせない変革をリードできます。 3. 他社では踏み込めない"全社AXテーマ"の最前線に立てる 事業会社単体ではスコープが届かず、従来のコンサルファームではAIの解像度が足りない。Kieiでしか引き受けられない、AIを前提とした全社変革テーマの最前線で力を試せます。 4. AI戦略とAI実装を横断する"次世代型戦略人材"へ進化できる 戦略ファームでは届かない実装の手触りと、事業会社では得られない戦略の射程を、両方手にできます。 5. 実力に応じて役割が拡張される PMリード、戦略オーナー、新規サービス開発、事業責任者など、裁量は実力に伴ってスライドします。年次や肩書きではなく、出した成果が次の役割を決めます。 6. 経営 × 業務 × AI × PM の統合スキルが手に入る ファームでも事業会社でも得づらい、現代に不可欠な"統合知"が身につきます。 7. 成功するAIプロジェクトの"型"を体験できる 業務標準化 → AI導入 → 運用 → ROIまで、成果が再現できるプロジェクトに携われます。PoC止まりではない、事業インパクトに接続するAI実装の作法を体得できます。 8. 組織づくり・事業づくりに直接関われる 会社の成長フェーズの中核として、制度・プロセス・ナレッジ・サービスラインの設計に関与できます。