コンサルタント / シニアコンサルタント / マネージャー以上
生成AI×SCMで大手製造業の意思決定を変革するコンサルタント[040463]
この求人の特徴・魅力
生成AIとSCMの専門性を活かし、企業の業務変革を推進
大手総合コンサルティングファームにおける、AI・データ技術を活用したサプライチェーン改革のポジションです。生成AIやAIエージェント、機械学習などを用い、企業の計画業務や意思決定の高度化、業務プロセスの変革を支援します。
- 需要予測、需給計画、在庫管理などのSCM領域において、AI・データ活用を通じた業務改革に携われます
- 変革構想の策定から技術検証、システム導入、業務への定着まで、幅広いプロジェクトフェーズを経験できます
- AI・データ領域の専門人材も、技術を活かして企業の経営課題や業務課題の解決に取り組めます
- コンサルティング、SI、事業会社など、多様なバックグラウンドを持つメンバーと協働できる環境です
コンサルタントの視点から
SCM領域の経験者には、AIやデータ分析を取り入れた業務改革に取り組む機会があり、AI・データ領域の経験者には、専門技術をサプライチェーンの実務に活かせる環境があります。
経営・業務の課題整理から実行支援まで関われるため、既存の専門性を軸に、コンサルティング領域での経験を広げたい方に適したポジションです。
会社概要
企業の経営課題に対し、戦略策定から業務改革、IT・テクノロジーの活用、リスク管理まで幅広いコンサルティングサービスを提供する大手総合コンサルティングファームです。
主な支援領域は以下のとおりです。
- 経営・事業戦略の策定、新規事業開発、M&A、海外展開に関する支援
- SCM、調達・物流、営業、研究開発などの業務改革やオペレーション高度化
- 経営管理、組織・人事制度の改革支援
- IT戦略、システム導入・PMO、サイバーセキュリティ、システム監査などの支援
経営・業務とテクノロジーの両面から企業変革を支援しており、海外のネットワークと連携する案件もあります。
また、異なる専門性や経験を持つメンバーが協力して仕事を進める組織風土があり、ライフイベントと仕事の両立を支援する制度や、働く場所を柔軟に選択できる仕組みも整備されています。
| 募集ポジション | コンサルタント / シニアコンサルタント / マネージャー以上 |
|---|---|
| 企業名 | 株式会社コンコードエグゼクティブグループが取り扱う非公開求人です |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 業種 | コンサルティング ＞ 総合系 |
| 想定年収 | 600万円〜3,000万円程度 |
| 勤務地 | 東京／大阪 |
必須要件 / 歓迎要件 / 求める人物像
必須要件
全階層共通
- 論理的に課題を整理し、解決策を検討・提案できる能力、および関係者との円滑なコミュニケーション能力
- ビジネスでの業務遂行に支障のない日本語力
- 生成AI・AIエージェントの活用、機械学習、統計分析、数理最適化、データエンジニアリング、MLOpsなど、AI・データ関連領域のいずれかにおける実務経験
- AI・データ分析を活用したユースケースの検討、PoC、モデルの開発・評価、本番環境への実装のいずれかに関わった経験
- 技術的な課題や検討内容をビジネス上の課題・業務要件と結び付け、関係者との合意形成を進められる能力
コンサルタント・シニアコンサルタントの場合
- 上記のAI・データ関連領域のいずれかについて、3年以上の実務経験、またはそれに相当する経験
- シニアコンサルタントについては、プロジェクト内の一部領域やチームをリードした経験があることが望ましい
マネージャー以上の場合
- 上記のAI・データ関連領域のいずれかについて、5〜7年以上の実務経験、またはそれに相当する経験
- 複数のプロジェクトでのリーダー経験、および大規模なプロジェクト・プログラムの管理経験
- AIを活用したSCM改革について、実現方針やロードマップ、投資対効果などをクライアントの経営・管理層と議論できる知見
- コンサルティング案件の提案・形成や、サービス・ソリューションの企画開発に携わった経験
歓迎要件
- 生成AI・LLMやAIエージェントに関する知識・経験（RAGなどの関連技術を含む）
- Python、SQL、AI開発フレームワーク（LangChainなど）の活用経験
- Azure OpenAI、AWS BedrockなどのAIサービスや、クラウド・データ基盤の活用経験
- 需要予測、需給計画、在庫最適化（MEIO）、数理最適化などのSCM領域の知見
- Digital Twin、Supply Chain Control Towerなどを活用したデータ分析・意思決定支援に関する知識
- AIの運用・管理、ガバナンス、MLOps／LLMOps、システム連携に関する知識・経験
- グローバルプロジェクト経験、ビジネス英語力
- AI・SCM関連製品の企画・管理、ベンダーとの協業・アライアンス推進の経験
具体的な業務内容
企業のサプライチェーン領域における業務改革や意思決定の高度化を、AI・データ技術の活用を通じて支援します。
経営・事業戦略を踏まえた改革方針の検討から、AI活用テーマの具体化、業務プロセスや組織の設計、システム・データ基盤の要件定義、導入後の業務定着まで、プロジェクトの各段階に関わります。
主な支援領域
- 機械学習や外部データを活用した需要予測の高度化、予測モデルの改善
- 需給計画（S&OP／IBP）、在庫・物流、調達、生産計画などのSCM業務改革・最適化
- Digital Twinやデータ分析を活用したサプライチェーンの可視化、シミュレーション、意思決定支援
- 生成AI・AIエージェントによる計画、調達、在庫管理などの業務効率化・自動化
- AI活用に伴うガバナンス、モデルリスク管理、運用・モニタリング体制の設計
プロジェクト例
大手製造業のサプライチェーン改革に関して、以下のテーマを支援
- AIを活用したグローバルな需要予測・需給計画の高度化
- S&OP／IBPの改革構想策定、SCM計画系システムの選定・導入
- データの可視化やDigital Twinを活用した意思決定プロセスの改革
- 生成AI・AIエージェントを活用した計画・調達・在庫管理業務の改革・自動化
- グループ基幹業務・システムの刷新に伴う業務・組織・権限設計、導入PMO支援
コンサルタント／シニアコンサルタントの役割
- クライアントのSCM業務や課題を把握し、関連データや意思決定プロセスを整理・分析
- AI・データ活用による改善テーマの具体化、効果指標（KPI）の設定、PoCの計画・検証
- 予測・最適化モデルやAIエージェントの設計・評価に関する支援
- 業務プロセス・組織の改革や、AI・SCM関連システムの要件整理・導入支援
- システム導入後の業務移行や、施策の定着に向けた支援
マネージャー以上の役割
- AI・SCM改革プロジェクトの計画策定、進行管理、品質・予算・体制・課題の管理
- クライアントの経営・管理層に対する提案や、変革方針・実行計画の検討、合意形成
- AI・SCM領域におけるサービス・ソリューション、方法論などの企画開発
- AI・SCM関連のベンダーとの連携や、海外ネットワークと協働した案件推進
- 関連分野の人材育成・採用、知見の蓄積・共有、マーケティング活動
働く環境・福利厚生
就業時間： 9:15〜17:15（フレックスタイム制あり）
休憩時間： 60分
試用期間： 6ヶ月
休日休暇： 土・日曜日、祝日、年末年始、会社指定休日、有給休暇、慶弔休暇、特別休暇
諸手当： 通勤手当
賞与： 別途支給
社会保険・福利厚生： 各種社会保険完備、退職金制度、財形貯蓄制度、企業年金基金、ベビーシッター利用補助等の各種支援
働き方： フレックスタイム制やシェアオフィス等、柔軟な働き方を支える制度あり
副業： 条件により可
受動喫煙防止措置： 屋内原則禁煙
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キャリアコンサルから一言
生成AIやAIエージェントが実務に入り込み始めた今、サプライチェーンは「AIで意思決定そのものを変えられる」数少ない領域のひとつです。本ポジションは、SCMの実務知見をお持ちの方にはAI活用による次世代オペレーションの設計へ、AI・データ領域の専門家には技術を実際の経営変革へ展開する場へと、ご自身の専門性を一段広げられる絶好の機会です。
構想策定で終わらず、PoC・実装・定着まで見届けられる点も大きな魅力。コンサルティングファーム出身者に限らず、SIベンダーや事業会社出身の方も多数活躍しており、これまでのご経験を活かしやすい環境です。まずはお気軽にご相談ください。