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【4月以降入社枠】【データ・AI基盤 企画/推進リード(係長相当)】KDDIグループのデータ×AIで、事業の成果と変革を動かす基盤の企画・構築・高度化

  • データ・AI基盤 企画/推進リード(係長相当)
  • 正社員

株式会社ARISE analytics の求人一覧

【4月以降入社枠】【データ・AI基盤 企画/推進リード(係長相当)】KDDIグループのデータ×AIで、事業の成果と変革を動かす基盤の企画・構築・高度化 | 株式会社ARISE analytics

現場責任者からのメッセージ

KDDIグループのデータ・AI活用は、AIが使える基盤への刷新やグループ各社への展開で、規模も数も増え続けています。一緒に進める仲間が必要です。
私たちが今いちばん任せたいのは、3〜5名のサブチームを技術面からリードすることです。約4,000万人規模のKDDIの顧客データを扱い、構想・要件定義の段階から参画できます。

SIやシステム開発で培った技術力を土台に、顧客の本質的な課題を捉える力を磨き、上流工程や事業成果への貢献へと活躍の幅を広げられます。生成AIの取り組みやAccentureの専門人材・知見も使えるので、一人で抱え込むことはありません。興味を持っていただけたら、ぜひ話しましょう！

募集背景

  • KDDIおよびKDDIグループ各社のデータ・AI基盤を、企画から構築・運用まで一貫して担う組織です。約10年にわたり、大量の顧客データを分析する基盤の構築から、顧客接点の高度化、グループ会社への展開へと取り組みを広げてきました。現在は、AIエージェントの本格化を見据えた「AI Ready」な基盤への進化と、AIによる業務変革に取り組んでいます。
  • これらの基盤は、顧客一人ひとりに合わせた施策によるLTV向上や、保守運用の効率化によるコスト削減など、KDDIグループの事業成果に直結しています。
  • 今後は、①AIが活用できるデータ基盤への刷新、②開発・運用業務のAI化、③グループ各社への展開が進み、案件の規模・数ともに拡大していきます。そこで、顧客の課題を理解したうえで、データ・AIの活用方法を企画・提案し、数名のチームを率いて推進できる方を募集します。

案件イメージ

私たちは、KDDIとKDDIグループが持つ膨大なデータを束ね、AIや業務改善、マーケティングなどの意思決定に活かす基盤をつくっています。案件は大きく以下の3つで、いずれも要件定義から運用まで一貫して手がけています。

  • ① AI活用を前提としたAI Readyなデータ基盤の企画・構築
    AIエージェントが顧客データを正しく扱えるよう、データの意味づけ(定義・関係性の整備)や、AIとデータを繋ぐ仕組みを整えます。対話ログなど新しいデータの取り込みも含みます。
  • ② 大規模データ基盤の構築・運用・高度化
    KDDIの顧客データ分析基盤やBI基盤、配信基盤を、継続的に高度化し、グループ会社へ展開します。
  • ③ AI駆動開発・運用による、システム開発・保守運用の変革
    設計・実装・テストや、保守運用(問い合わせ対応・影響調査・障害調査)に生成AIを組み込み、開発・運用のやり方そのものを刷新します。

■ こんな事業成果につながっています(例)

  • (①)顧客体験の向上とLTVの向上
    AIエージェントが顧客データを正しく扱える状態を整え、一人ひとりに合わせた提案・サポートを実現する土台をつくっています。従来のコールセンター対応の削減にとどまらず、顧客体験の向上を通じたLTVの向上を目指しています。
  • (②)マーケティング施策のスピードと精度の向上
    大量の顧客データを分析できる基盤とBI環境を整え、分析から施策実行までのサイクルを高速化しています。グループ会社へ横展開することで、グループ全体で意思決定にデータを活かせる状態を広げています。
  • (③)開発・保守運用のコスト削減と、新規施策への投資余力の創出
    AI駆動開発の導入で機能拡充のスピードが向上しました。また、AWSで構成していた分析基盤をDatabricksへ移行し、運用保守コストを大幅に削減しています。削減した原資は、新しいサービスやAI活用への投資に振り向けています。

業務内容

■ 期待する役割
データ・生成AIを活用した顧客のDX推進において、課題の整理から要件定義、推進までを技術面からリードしていただきます。入社後6か月程度のオンボーディングを経て3~5名のサブチームをリードし、将来的には、より大きなチームのリードへのステップアップを期待しています。

■ 具体的な業務内容

  • 顧客課題の整理・要件定義
    • 顧客の業務課題やデータ活用の目的をヒアリングし、「どう活用され、どんな価値を生むか」(効果指標を含む)を整理して要件に落とし込む
    • 実現方法を提案し、顧客と合意形成を進める(技術説明・折衝を含む)
  • データ基盤・AI活用の設計と推進
    • Snowflake / Databricks / BigQuery を中心としたデータ基盤(インフラ/データ加工両面)の全体設計をリードする
    • 生成AIを活用した開発プロセスの設計・推進と、アウトプットの品質担保を行う
    • 技術選定・PoCを通じて、顧客に最適なアプローチを提示する
  • チーム・プロジェクトの推進
    • 3~5名のサブチームのリード(進捗・タスク・品質の管理)
    • 技術的課題の特定と改善提案
    • 再利用できるテンプレートやナレッジの整備(作って終わりにせず、資産として積み上げる※実装は、要所をご自身で担当しつつ、生成AIやメンバーと分担して進めます。

■ ここで言う「生成AI活用」とは

  • 開発: 要件整理、設計書・テスト仕様の作成、実装(コード生成)を生成AIで進め、人はAIへの指示設計とアウトプットのレビュー・品質担保を担う
  • 運用: 問い合わせ対応、影響調査、障害の一次切り分けなど、保守運用業務の一部を生成AIで自動化・効率化する
  • データ基盤: AIが顧客データを正しく扱えるよう、データの意味づけや整備を行う

本ポジションで得られる経験

  • １）生成AI時代の「上流」を、実案件で経験できる
    KDDIグループとの長期的な信頼関係を背景に、ほとんどの案件で要件定義・構想フェーズから参画できます。生成AIの活用が前提となった今、「何を作るか」を定義する上流工程の経験は、市場価値に直結するスキルです
  • ２）国内屈指の規模のデータと向き合える
    KDDIの大規模顧客基盤に由来する、多種多様かつ大量のデータを扱う環境があります。データの質・量ともに、他では得難い実践の場です
  • ３)データ・AIが事業成果につながる実感を得られる
    LTV向上やコスト削減など、KDDIグループの事業成果に直結するテーマを扱います。基盤を「作る」ことが目的ではなく、「事業を動かす」ことが目的の仕事です。
  • ４）Accentureの専門人材と、蓄積された知見を活用できる
    Accentureの専門人材が、プロジェクト単位で参画する導線があります。さらに、Accentureが蓄積した過去の事例やナレッジを活用できるため、未知の領域でも、一人で抱え込まずに進められます。
  • ５)自らがAI活用の実践者になれる
    AI駆動開発を自ら実践する環境で、変化の速い技術を実案件で試し、チームに広げていけます。

入社後のキャリアイメージ

技術を武器に、顧客と構想を描く存在へ。入社後2〜3年で、次のような道が目指せます。

  • 複数のサブチームを統括し、顧客との関係づくりやチームづくりまで担う課長相当のリード
  • KDDIの事業部門と連携しながら、データ・AI活用の企画を担うポジション
  • ビジネスに近いコンサル領域(AI・BPRなど)への領域拡大(社内異動等含む)

求めるご経験・スキル＜必須要件＞

技術を軸に、顧客の課題解決とチームのリードに挑戦したい方を想定しています。
以下をすべて満たす方

  • ① IT・データ領域の実務経験(目安:2年以上)
    　以下のいずれかに携わった経験
    　－データ基盤・DWH/BIの設計・構築・運用
    　－システム・インフラの要件定義から設計・構築
    　－データ活用の企画・推進(BI導入、分析基盤の要件整理など)
  • ② 小規模チームでのリーダー経験、またはメンバー・後輩の指導経験(役職・立場は不問)
  • ③ 顧客や社内外の関係者と調整しながら、プロジェクトを進めた経験(PM/PLの役割は不問)
  • ④ 生成AIなど新しい技術を学び、自分の業務に取り入れていく意欲

求めるご経験・スキル＜歓迎要件＞

以下は弊社で活用している技術や環境です。すべてを満たす必要はありません。

  • ＜生成AI・AI活用＞
    • 生成AIの業務活用経験(要件整理、設計書・コード・テストの作成支援、データ分析など。個人での活用・学習も含みます)
    • 既存案件を仕様駆動開発(Spec-Driven Development)へ移行した経験
  • ＜データ基盤＞
    • DWH(BigQuery / Redshift / Snowflake / Databricks など)の構築・運用経験
    • ワークフローエンジン(Digdag / Airflow など)の導入・運用経験
    • データマネジメント(メタデータ管理、データ定義の整備など)の経験
    • BIツール(Tableau など)の導入・運用経験
  • ＜プロジェクト推進・顧客対応＞
    • 顧客への提案・折衝、技術説明の経験
    • データ活用の効果指標(KPI)の設計や、効果検証の経験
    • PM/PLとしてのプロジェクト推進経験
  • ＜開発基盤＞
    • CI/CD、IaCの設計・構築・運用経験、技術選定・PoCの経験

こんな方に向いているかもしれません

  • 顧客の要望を聞いたときに、「なぜそれが必要なのか」を掘り下げ、「何を作るべきか」を一緒に考えたい方
  • データ・AI基盤をつくること以上に、それが顧客の事業にどう貢献したかに、やりがいを感じる方
  • 答えのない課題に対してクライアントと共に向き合い、技術で道筋を切り拓ける方
  • 未知の領域でも、自ら調べて理解を深め、顧客への価値提供につなげられる方

■リンク集

＜ARISE analyticsとは？＞
ARISE analyticsとは？
数字で見るARISE analytics

＜社員の成長を支える、ARISEの制度とカルチャー＞
キャリア形成の支援体制
研修制度と学びの体制
パパ・ママ座談会～キャリアと育児の両立～

職種 / 募集ポジション データ・AI基盤 企画/推進リード(係長相当)
雇用形態 正社員
給与
年収
想定年収：
792万円～1,000万円（当社の平均的な残業時間［月30時間程度］を含む場合）
672万円～844万円（残業代を除いた基本年収）

形態：月給制
基本給：39万円～52万円
※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定させて頂きます。
勤務地
  • 108-8618  東京都港区高輪2丁目21番1号　THE LINKPILLAR 1 NORTH　10階
    地図で確認 
・最寄り駅：JR山手線「高輪ゲートウェイ」駅直結、都営浅草線「泉岳寺」駅徒歩3分
・上記オフィス他会社の定める場所
※リモートワークと出社のハイブリット
勤務時間 
所定労働時間：7時間30分
就業時間：09:00-17:30(休憩1時間)
※フルフレックス制度のため、上記は標準的な勤務時間
休日 
完全週休2日制（土日祝）
年末年始休暇、弔事休暇、結婚休暇、出産休暇、積立休暇等
有給休暇：15～20日（入社日3日、残りは試用期間終了後に入社月に応じて付与）
福利厚生 
確定拠出年金、ARISE University(各種研修・勉強会)、外部セミナー参加支援、書籍購入補助等
加入保険 
健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険
受動喫煙対策 
オフィス内全面禁煙(オフィス入居ビル内に喫煙所有)
昇給 
有　年1回（4月）
賞与 
有　年2回
時間外労働有無 
有　月20-30時間程度
試用期間 
有　3か月（試用期間中の勤務条件変更なし）
通勤手当 
有　会社規定に基づき全額支給
残業手当 
有　残業時間に応じて別途支給
転勤 
無
寮・社宅 
無
住宅手当 
無
家族手当 
無
退職金 
無
選考内容 
・選考フロー　　：書類選考→面接→内定
・面接回数　　　：2-3回
・書類選考資料　：履歴書、職務経歴書
・筆記・web試験：無
・その他　　　　：
　内定後に条件面談実施可、オンライン面接可
会社情報
会社名 株式会社ARISE analytics
代表取締役社長 
小林 亜令
設立年月 
2017年2月
従業員数 
プロパー195名 
親会社・業務委託・派遣含め約580名 （2026年1月時点）
平均年齢 
30歳
株式公開 
非公開
主な株主 
KDDI株式会社 85%、アクセンチュア株式会社 15%
資本金 
2億円
売上高 
非公開
本社所在地 
〒108-8618
東京都港区高輪2丁目21 番1号　THE LINKPILLAR 1 NORTH　10階
本社以外の事業所 
なし
関連会社 
KDDI株式会社、アクセンチュア株式会社