【中途/AI事業本部】AIコンサルタント（AI-BPR・業務変革）

■仕事概要
このポジションを一言でいうと
顧客の業務を可視化し、AIを前提としたTo-Be（変革後の業務の姿）プロセスを設計し、現場で実際に動く状態まで持っていく、AI-BPR案件の実行主担当です。
AIコンサルタント／案件マネージャーが案件全体のQCD（品質・費用・納期）・採算・経営層との合意形成を担うのに対し、本ポジションは業務改革そのものの実行をリードします。
所属：STYZ X AI事業本部 AIソリューション部
上長：AI事業本部長（AIソリューション部長の着任後は同部長）。案件上はAIコンサルタント／案件マネージャー
雇用形態：正社員（試用期間6か月）
想定年収：700万円〜1,800万円（経験・能力を考慮のうえ決定）
勤務地：東京都渋谷区千駄ヶ谷（原宿）。出社とリモートの併用（週2日以上の出社が望ましい）
就業時間：フレックスタイム制（コアタイム11:00〜16:00）
選考：書類選考 → カジュアル面談 → 面接（複数回）→ オファー面談（目安1.5〜2か月）
こんな仕事ではありません
パワーポイントで現状分析と提言をまとめて終わり、という仕事ではありません。
業務の可視化 → To-Be設計 → 実装チームへの引き渡し → 現場定着 → 効果測定
まで、同じ人が担当します。また、AIの実装経験がなくても務まる仕事ですが、「AIについては専門家に任せる」という距離感では務まりません。AIでできること・できないことを継続的に学び、顧客に誠実に伝えられることが前提です。
■募集背景
現在は少人数の体制で、相談の量に対して受けられる案件数が限られています。案件の実行を担える方が増えないと、受注できる案件の総量が増えません。
同時に、見積基準・成果物テンプレート・ヒアリング手法といった「デリバリーの型」もまだ確立の途上
です。実行しながら型をつくることが、このポジションの仕事です。
■業務内容
1. 診断・構想フェーズ（中核業務）
顧客業務プロセス・組織構造の可視化と分析（Mimiria by STYZ Xを活用したヒアリング設計・実施・分析）
AI適用ポイントの特定と優先順位の整理（業務インパクト × 実現難易度）
To-Beプロセスの設計と、効果の試算
顧客の現場・部門長との合意形成
2. 業務要件の定義と実装への接続
業務要件定義書・業務フロー・SOP（業務手順書）の
作成
（承認はAIコンサルタント／案件マネージャー）
実装チーム（アーキテクト・エンジニア）への引き渡しと、実装中の業務側の判断
PoC（小さく試す検証）の設計と、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
3. 定着・効果検証フェーズ
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
クライアント向けの研修・マニュアル整備
成果指標のモニタリングと効果測定
4. 提案支援とナレッジ化
AIコンサルタント／案件マネージャー・フィールドセールスの提案活動への支援（業務課題の構造化、AI適用仮説）
案件で得た知見の型化（テンプレート、ヒアリング項目、業界別のユースケース）
評価の考え方
担当フェーズの品質と、導入後の効果達成で評価します。
入社後の立ち上がり
〜30日
：進行中案件にメンバーとして参画し、STYZ X AI事業本部のデリバリー手法とMimiria by STYZ Xの使い方を習得する。
〜90日
：1案件の診断・構想フェーズを実行主担当として回し、To-Be設計と業務要件定義を自ら作成する。
〜180日
：複数案件の実行を並行して担当し、定着支援まで完遂する。担当領域のテンプレートを1つ以上、社内資産として残す。
協働と役割分担
あなたが担うこと
業務の可視化
To-Be設計
業務要件定義
定着支援
診断から定着まで、案件の中身に関する実行判断は基本的にあなたが行います
あなたが担わないこと
案件全体の採算責任と顧客経営層との合意形成（AIコンサルタント／案件マネージャー）
システム要件以降の設計・実装（AIソリューションエンジニア）
技術選定の最終判断（AIソリューションアーキテクト）
同ポジションは現在採用中で、着任まではAI事業本部長が判断します
新規開拓と契約締結（フィールドセールス）
主に組む相手
AIコンサルタント／案件マネージャー（案件オーナー）
AIソリューションエンジニア（要件の引き渡し）
フィールドセールス（提案支援）
採算と契約はAIコンサルタント／案件マネージャーが持つため、あなたは案件の中身に集中できます。
近接ロールとの違い
：AIコンサルタント／案件マネージャーは案件の採算と顧客経営層を担う上位ロールです。本ポジションは実行主担当で、想定する経験と担う範囲が異なります。想定年収は共通の幅のなかで、経験と担う範囲に応じて決定します。
AI・LLMの実装経験は必須ではありません。
主戦場は業務要件の定義までです。ただし、AIコーディングツールで簡易検証ができる程度の手触りがある方ほど、構想の精度が上がります。
■このポジションの魅力
構想だけで終わらない
— 自分が設計したTo-Beが実装され、現場で動き、効果が数字で出るところまで見届けられます。
AI-BPRの実案件経験を、実証段階を超えて積める
— PoCで終わる案件ではなく、業務定着フェーズまでの知見が得られます。
自社プロダクトが武器になる
— Mimiria by STYZ Xにより、ヒアリングと業務構造化のプロセスが大幅に圧縮されます。時間を本質的な変革議論に使えます。
キャリアの伸びしろが明確
— 実行を積んだ先に、案件オーナー（AIコンサルタント／案件マネージャー）として採算と顧客経営層を担うポジションがあります。
多様な企業ステージに関われる
— エンタープライズからスタートアップまで、業種・規模の幅が広い環境です。
STYZ と STYZ X AI事業本部について
株式会社STYZ は「民間から多種多様な社会保障をいきわたらせる」をMISSIONに掲げ、置かれた環境にかかわらず誰もが自らの境遇を打破できる社会の実現を目指しています。
これまで、NPO・公益法人向けの寄付プラットフォーム「Syncable」、インクルーシブデザインスタジオ「CULUMU」、システム開発・エンジニアリングを担う「STYZ Tech」の3事業を展開してきました。
STYZ X AI事業本部
は、これらで培ったテクノロジー・デザイン・事業開発の知見を掛け合わせ、4本目の事業の柱として2025年7月に立ち上げた組織です。AIを導入すること自体ではなく、企業の業務と組織が実際に変わるところまで支援することを、事業の定義としています。
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状態が生まれています。
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は実施したが、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
これらに共通する原因は、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ことです。
私たちはAI-BPR（AIを前提とした業務プロセスの再設計）として、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。「AIで何ができるか」ではなく「この業務をどう変えるか」から入り、構想を描きながら並行してPoCで検証を回す。構想と実装の同時進行が特徴です。
自社プロダクト「Mimiria by STYZ X」
全員の声を、組織の知恵に。
Mimiria by STYZ X（ミミリア）は、対象部門の社員一人ひとりにAIとの対話形式で聴き取りを行い、業務の頻度・工数・判断の理由を台帳に整理するクラウドサービスです。
聴く
：既存資料を踏まえて聴き取りを設計し、一人ひとりに業務の頻度・工数・背景・判断の理由まで伺います。
台帳にする
：聴き取った内容から判断基準を抜き出し、業務フローや属人化の状況とあわせて、意思決定に使える形で整理します。
測り直す
：四半期ごとに再度聴き取り、判断基準の変化を前回と比べます。
目指しているのは、既存資料を整理することではありません。社員自身も明確に言語化できていない判断基準・例外対応・仕事のコツを引き出し、組織で使える情報として構造化すること。そして可視化して終わりにせず、その結果をもとにAI-BPRの優先順位を定め、業務の再設計・実装・定着・継続改善までつなげることです。従来コンサルタントが数か月かけていた現状把握を短期間で実施できる点が、私たちの強みです。
事業構造と組織
STYZ X AI事業本部は2つの事業で構成されています。
プロダクト事業
：自社プロダクト「Mimiria by STYZ X」の開発・販売・カスタマーサクセス。部門単位で導入し、現場の判断基準と業務実態を可視化します。
コンサルティング・実装事業
：Mimiria by STYZ Xを起点としたAI-BPRの支援。聴き取りの設計から分析・報告までを行い、業務改革の論点と優先順位を整理する支援と、To-Beプロセスの設計、AIエージェントの実装、現場定着、効果検証まで継続的に伴走する支援があります。
Mimiria by STYZ Xで現場の実態をつかみ、業務課題が見えたところで、業務の再設計と実装の支援へ広げていく。これが私たちの事業の基本形です。
組織は
AI事業本部長の直轄
で、ビジネス開発部／AIソリューション部／プロダクト部の3部門です。
3部門の部長は採用を予定しており、着任まではAI事業本部長が上長です。
事業の状況
STYZ X AI事業本部は立ち上げ期にあります。SIerのAI推進組織と連携した全社業務改革、EC支援、小売・広告など、業種・規模ともに相談の幅が広がっています。
一方で、この引き合いを継続的に受注・提供につなげる体制と、再現可能な型は、まだ確立の途上です。
期末（2027年6月）に向けて各機能の中核メンバーを順次迎えており、いま入る方は「決まったやり方を運用する人」ではなく「やり方をつくる人」になります。
選考で全職種に伺うこと
生成AIツールを日常の業務でどう使っているかを伺います。「生成AIで置き換えた工程」と「試したがうまくいかなかった適用」の両方をお聞きします。
直近のプロジェクト例
EC支援のコンサルティング会社
：業務効率化の診断と、小さく試す検証（PoC）の実装。コンサルティング組織の業務プロセスの再設計。
小売業界の広告事業会社
：販促計画から効果検証まで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。
電機メーカー
：従業員の業務を支援する生成AIツールの構想と、実現性の検証。
ホテルマネジメント事業のスタートアップ
：ML・LLMを組み合わせ、複雑で専門性の高い業務を標準化・効率化するマルチAIエージェントポータルの構築支援。
人材評価領域のスタートアップ
：評価システムの高度化と、リスク管理の支援。

業務プロセスの可視化・再設計を主担当として推進した実務経験
（As-Is（現状の業務）分析、業務フロー作成、To-Be設計）
部門責任者・業務責任者等へのヒアリングを通じて課題を構造化し、次の打ち手について合意形成した経験
生成AIツールを日常の業務で使い、うまくいかなかった例も含めて説明できること（全職種共通）
経験の出自は問いません。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、BPOやオペレーション設計の経験など、いずれも対象です。

いずれか1つでも該当する方を歓迎します（すべてを満たす必要はありません）
LLM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（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
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
業務定着・チェンジマネジメント・研修設計の経験
RPA・ワークフロー自動化ツールの導入経験
SOP・業務マニュアルの体系的な整備経験
データ分析（SQL、BIツール等）による業務実態の定量把握の経験

現場の言葉を拾える方
— 業務の非効率を上から指摘するのではなく、なぜそうなっているかを聞ける
自ら論点を立てて推進できる方
— 指示された分析をこなすのではなく、次に何を確かめるべきかを自分で決められる
AIについて学び続けられる方
— 入社時点の知識ではなく、更新し続ける姿勢を重視します
成果物の品質にこだわれる方
— 顧客に出すものが自分の名前で評価されることを引き受けられる