株式会社ブリングアウト すべての求人一覧
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オープンポジション（全職種横断・ハイレイヤー）
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Full Cycle Engineer（FCE） ー 顧客価値を創るAI時代のエンジニアへ
製品紹介 対話データ解析 AI SaaS「Bring Out」を開発しています。ブラックボックス化されやすい対話データ（商談・社内会議・サービス現場で交わされる会話）を分析し、重要情報を抽出することで、導入企業や働く人々の生産性向上に貢献します。 すでに IT・人材・M&A・不動産・製造・医療など様々な業界で活用され、営業・商品開発・R&D・ファイナンス・人事など幅広い職種で使われています。現在は主にエンタープライズ企業向けに提供しており、高い機密性・可用性・柔軟なデータ連携が求められます。 ミッション Full Cycle Engineer は、顧客価値の創出を最初から最後まで担います。 単に要件を実装するのではなく、 顧客課題を発見し 仮説を立て ソリューションを設計し AIを活用して開発し 本番へ届け 効果を測定し 継続的に改善する というプロダクト開発の全サイクルをリードします。 ただし、すべてを一人で抱えるわけではありません。Product Manager や Subject Matter Expert、ビジネスチームと協働し、フェーズごとに主担当を持ちながら、成果にオーナーシップを発揮します。 このポジションが生まれた理由 従来のソフトウェア開発では、多くの役割が分業されていました。 Customer → Sales → PM → Designer → Engineer → QA → Release このモデルはAI以前には合理的でした。 しかしAIによって実装コストは劇的に下がり、代わりに重要になったのは、 何を作るべきか なぜ作るのか どのような価値を届けるのか という意思決定です。 AI時代のボトルネックは、実装ではありません。 正しい意思決定を行うことです。 Full Cycle Engineer は、その意思決定に責任を持ちます。 Bring Out が目指すのは、AI を活用したプロダクトを作ることだけではありません。AI 時代の新しい開発モデルそのものを創ること。その中心となる存在が Full Cycle Engineer です。 求める人物像 ・AIへの情熱：AI技術の進化にワクワクし、最新の論文やツールを自ら学び、実務に活かせる方。 ・ロールモデル：技術力とプロアクティブな姿勢で、AIファースト文化を牽引いただける方。 ・コミュニケーション力：ビジネスチームやプロダクトチームと円滑に連携し、技術的課題を分かりやすく伝え、解決策を提案していただける方。 ・柔軟性：変化の速いスタートアップ環境で、アジャイル開発（スプリントレビュー、短イテレーション）に適応し、実験を楽しめる方。 業務内容 アイデアから顧客価値の創出まで、一つの取り組みをオーナーとして推進します。 例えば、 顧客課題の発見 仮説検証 プロダクト体験の設計 AIを活用した開発 本番リリース KPIの計測 継続的な改善 AIを前提とした新しい開発プロセスの構築 などに携わります。 チケットを担当するのではなく、成果に責任を持つ仕事です。 責任範囲 ◾️顧客理解・課題発見 顧客業務やワークフローを理解する 顧客・社内メンバーへのヒアリング 解くべき課題を見極める 仮説を素早く検証する ◾️プロダクト設計 曖昧な課題を具体的なソリューションへ落とし込む Product Manager や Subject Matter Expert と協働する ユーザー体験を設計する 短期的な成果と長期的な保守性を両立する ◾️AI-Driven Engineering AIを前提とした開発スタイルを実践する AIを活用した開発プロセスを改善する 新しいAI技術を検証・導入する 社内の生産性を高めるツールや仕組みを構築する ◾️ソフトウェア開発 アーキテクチャ設計 本番品質の実装 可用性・セキュリティ・運用性の担保 本番運用と継続改善 ◾️デリバリー プロジェクト全体をリードする 技術・プロダクト両面で意思決定する リリース後の効果を測定する データをもとに改善を続ける ◾️技術的リーダーシップ 技術水準を引き上げる チームメンバーを支援・育成する 開発プロセスを改善する 技術的な意思決定をリードする このポジションの特徴 技術環境 バックエンド：Node.js、TypeScript、Python、GraphQL データストア：PostgreSQL、AWS S3、DynamoDB インフラ：AWS、Terraform、Docker、CircleCI AI 活用：AI コーディングツール（GitHub Copilot 等）、LangChain / CrewAI / AutoGen、OpenAI・Anthropic 等の LLM、RAG 必須条件 目安として概ね5年相当の実務経験 本番システムの設計・開発・運用経験 ソフトウェアアーキテクチャの設計経験 技術的な意思決定を主体的に行った経験 曖昧な状況でも前進できる力 高いコミュニケーション能力 AIを活用した開発経験 歓迎する経験 Product Managerとしての経験 スタートアップでの経験 AI Agentの開発経験 LLMアプリケーション開発経験 顧客との折衝経験 Solution Architect経験 OSS活動 評価指標 私たちは、アウトプットではなくアウトカムを評価します。 例えば、 顧客への価値 ビジネスへのインパクト プロダクト品質 デリバリースピード チーム全体へのレバレッジ AI活用による改善 チームへの貢献 などを総合的に評価します。 入社後30日 まずはBring Outを理解する期間です。 期待すること プロダクトと事業を理解する システム構成・アーキテクチャを理解する AI Firstな開発スタイルを習得する 顧客やユースケースを理解する 初めての本番リリースを経験する 設計レビューや議論に参加する 入社後60日 少しずつオーナーシップを持ち始めます。 期待すること 中規模機能を主体的にリードする 技術的な設計判断を行う プロダクト企画に参加する 開発プロセスを一つ改善する コードレビューを通じてチームへ貢献する 入社後90日 Bring OutのFull Cycle Engineerとして自立することを期待します。 期待すること 顧客課題の発見からリリースまでを自ら推進できる 顧客との対話を通じて課題を定義できる プロダクトの方向性について提案できる AIを活用した開発を主体的に実践できる 顧客・事業へのインパクトを生み出せる 開発プロセスそのものを改善できる キャリアパス Full Cycle Engineerはゴールではありません。 経験や志向に応じて、 Principal Engineer Technical Lead Product Lead Solution Architect Forward Deployed Engineer Engineering Manager 新規事業・新規プロダクト責任者 など、多様なキャリアへ広がります。 技術領域ではなく、「どれだけ大きな課題を解決できるか」がキャリアを決めます。 Bring Outで働く理由 ソフトウェア開発は、インターネットの登場以来最大の転換期を迎えています。 多くの企業は、「AIでエンジニアの開発効率をどう上げるか」を考えています。 一方、Bring Outが考えているのは、「AI時代において、ソフトウェア開発そのものはどうあるべきか」という問いです。 もしあなたが、AIを使ってコードを書く「だけ」ではなく、AI時代の新しい開発スタイルそのものを創りたい。そう考えているのであれば、ぜひ一度お話ししましょう 続きを見る
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Solutions Architect ー 顧客システムとBringOut接続の設計者
採用背景 生成AIを活用した企業変革のニーズが急速に高まる中、クライアント固有の非構造データを解析し、AIと結びつけるソリューション開発への要望が増えています。 ブリングアウトでは自社SaaSを軸に事業を拡大してきましたが、現在はエンタープライズ企業ごとの要件に応じた個別ソリューション開発プロジェクトが急増しています。 こうした背景を受けて、クライアントと共に変革シナリオを設計し、技術的な実装をリードできるソリューションアーキテクトを新設します。 プロダクトとコンサルティングをつなぎ、AIを基盤とした企業変革を「仕組み」として実現していく役割です。 ミッション 私たちは、企業に眠る非構造データ──中でも重要性の高い「対話データ」を自然言語処理技術（LLM）で解析し、企業固有の“思考データ”として生成AIに学習させることで、経営の意思決定に活かす仕組みを提供しています。 企業が保有するデータの約9割を占める非構造データには、経営の判断軸や現場の知恵、顧客の声といった“数値化できない知”が眠っています。 これまで扱いづらかったこれらのデータを体系的に理解し、経営に活用できる時代が到来しました。 私たちはこの変化を“データ経営の新たなフロンティア”と捉え、非構造データから洞察を導き出し、トップマネジメントと共に変革シナリオを設計・実行するコンサルティング事業を展開しています。 本ポジション（シニアソリューションアーキテクト）は、エンタープライズ企業向けにSaaSをカスタマイズし提供する個別ソリューション構築をリードするリーダーです。 クライアント特有の要件に応じた開発を、一気通貫で設計から実装まで推進していただきます。 業務内容 ・クライアントとの折衝における技術面での要件議論をリード ・プリセールス段階での技術検討・PoC設計（営業・コンサルタントとの協働） ・要件定義〜基本設計〜実装・検証〜リリースまでの技術統括 ・プロジェクト全体の進行管理・課題解決・リスクマネジメント ・外部ベンダー／フリーランスの選定、契約、進捗・品質管理 ・設計・実装レビューを通じた品質担保 ・運用・保守体制の構築およびモニタリング設計 ※案件規模は数人月〜半年程度、最大5名規模のPoC／中規模開発が中心です。 応募要件 必須要件 ・WebアプリケーションやSaaSプロダクトのアーキテクチャ設計に関する深い理解 ・システム全体（クラウド／データベース／API／フロントエンド）の技術構成を設計・レビューできる知識 ・技術選定・設計判断を主導した経験（AWSまたはGCP環境における構成設計含む） ・クライアント課題を技術的に解釈し、実現方式を検討・提案した経験 ・社内外のエンジニア、ベンダー、ステークホルダーと連携し、技術的意思決定をリードした経験 歓迎要件 ・SaaSプロダクトのカスタマイズ開発またはマルチテナント構成設計の経験 ・データ基盤・ETLパイプライン設計や非構造データ活用の実務経験 ・LLM／自然言語処理／音声認識などAI関連技術の理解・PoC推進経験 ・Node.js／TypeScript／Python いずれかの開発経験またはコードレビュー経験 ・Terraform／Docker などを活用したIaC・CI/CD環境の構築・運用経験 ・エンタープライズ企業向けのインフラ基盤設計・構築（クラウド基盤、認証、セキュリティ、ネットワーク、監視・運用設計など）の経験 求める人物像 ・不確実性の高いスタートアップ環境で、自ら仕組みを構築しながら案件を推進できる方 ・クライアントとの信頼関係を築き、経営層から現場まで柔軟に対応できる方 ・技術とビジネスを橋渡しし、現実的かつ価値ある解決策を提案できる方 ・プロジェクト成功に対してオーナーシップを持ち、チームをリードできる方 ・エンジニアと連携しながら、クライアント・システムインテグレータと折衝し、要求仕様を整理・実装へつなげられる方 ・サーバ／ネットワーク／データベースなどの基礎理解があり、新たに学んでいく意欲のある方 このポジションの魅力 本ポジションでは、クライアントの経営変革を、生成AIと非構造データ解析という先端技術を通じて“実装”するという、極めて希少な経験を得ることができます。自社SaaSと個別開発の両軸を担いながら、アーキテクチャ設計から実行までを一気通貫でリードできる点も大きな魅力です。 さらに、CTOやコンサルティング部門と密接に連携し、AI時代におけるアーキテクチャの新たな標準を自ら設計していく立場として活躍していただきます。事業の立ち上げフェーズに参画することで、将来的には技術統括リーダーやHead of Solution Architectなど、組織の中核を担うキャリアパスも視野に入ります。 続きを見る
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Senior Technical Program Manager ー 約束を守る開発組織に
採用背景 一次情報解析AI SaaS「Bring Out」の開発組織の信頼性を高めるため、テクニカルPMを募集します。 当社は「対話をデータ化して経営を変革する。」を掲げ、エンタープライズ企業向けに、高速かつ安全なAI SaaSおよびAIエージェント群を提供しています。 事業の急拡大にともない、プロダクト数や開発ラインが急速に増えているため、全体のデリバリーを統合し、品質とスピードを両立させる仕組みが求められています。 こうした背景のもと、VPoE直下のポジションとして、開発組織の中心でプロジェクトを横断的にリードする初の専任Technical Program Manager（TPM） を募集します。 Bring Outの開発チームは「信頼される開発 × 持続可能なスピード」をテーマに掲げています。 AIを前提とした開発文化を確立し、再現性あるデリバリーを“仕組み”で実現する── その挑戦を、現場と経営をつなぎながら推進していくのが テクニカルPMです。 ミッション Bring Out の開発組織では、ビジネスの急伸に合わせ、AI-firstかつデータドリブンな開発モデルを構築中です。 感覚や属人性に依存せず、Four Keys（デプロイ頻度・変更リードタイム・障害率・復旧時間） に代表される定量指標を基盤にPDCAを回します。 TPMはその中心に立ち、「約束を守る開発組織」を実現するために、次のミッションをリードします。 ・プロダクトリリースの工程・リスク・進行を可視化し、確実なDeliveryを実現する ・チーム・外部パートナー・海外拠点を横断して、リリースリスクを最小化する ・データに基づく改善とAIツール活用を通じて、開発スピードと品質を両立させる 主な業務内容 ・Product Manager と連携し、ロードマップを実行計画（マイルストーン・スプリント）へ落とし込む ・ETA（Estimated Time of Arrival）・依存関係・リスクを管理し、Notion・Slack・GitHubを通じてチームと共有 ・開発進捗・品質・リリースリスクをモニタリングし、定例会議・レビューを運営 ・外部システムAPI（Salesforce・HubSpotなど）連携案件の技術窓口を担当 ・外部開発会社・海外拠点の生産性・品質を定量的にモニタリング ・Four Keysなどを用いたPDCAサイクルの運用と改善 ・Slack・Notionを活用した開発プロセスの標準化・ドキュメント整備 求めるスキル・経験 ・7年以上のテクノロジー関連プロジェクト／プログラムマネジメント経験 ・システム構成・API・CI/CD・Git運用の基本理解 ・複数チーム・外部パートナーを横断したリリースマネジメント経験 ・Notion・Slack・GitHub・JIRAなどを用いた進行管理の実務経験 ・技術的な内容を、非エンジニアに正確に伝えられるコミュニケーション力 ・データドリブンな改善（例：Four Keys・SonarQube・KPI設計）の実践経験 ・チーム間の優先度調整・意思決定をリードし、経営層と開発組織の橋渡しをした経験 歓迎するスキル・志向 ・AIツール（Copilot・ChatGPT・Notion AIなど）を使った業務プロセス改善経験 ・海外拠点や開発ベンダーとのコラボレーション経験 ・Public API開発・外部システム連携プロジェクトの推進経験 ・DevOps・SRE・QAプロセスの知見 ・「仕組みでチームを速くする」ことに情熱を持てる方 このポジションで実現できること ・開発ロードマップの信頼性をつくる中核として、VPoE・CTOとともに組織の基盤を設計できます ・AI／データ／プロセスを融合し、「再現性ある開発」を実現する最前線に立てます ・海外拠点・委託・AI支援を組み合わせた 次世代型開発体制 の構築をリードできます ・VPoE直下の裁量あるポジションとして、開発方針・プロセス設計に大きく関与できます ・将来的には Head of Program Management／PMO Lead へのキャリアパスも視野に入ります チーム構成・働き方 所属：開発組織（VPoE直下） 連携：CTO／PdM／EM／SRE／QA／外部開発会社／海外拠点／BizOps リモートワーク主体の勤務体系 Notion・Slack・GitHubを中心にしたドキュメントベースのコラボレーション環境 検討くださっている方へのメッセージ Bring Out は、「AI-first × データドリブン」な開発文化を本気でつくっています。 その挑戦を、仕組みと構造で支え、スピードと品質を両立させるのがTPMのミッションです。 スピードを仕組みで再現し、信頼を結果で積み上げる ─ そんな開発組織を、一緒につくりませんか。 続きを見る
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Forward Deployed Engineer（FDE）ー 顧客の現場に入り込むエンジニア
ポジション概要 AI時代のエンジニアリングを再定義する ─ Bring Out では、対話解析AI SaaS の実装を通じて、企業の意思決定と組織変革をコードで加速させるForward Deployed Engineer (FDE) を募集しています。 FDE は単なる導入支援ではありません。 顧客企業の経営課題をテクノロジーで分解し、LLM・対話データ・業務フローを融合させたエンタープライズ級AIアーキテクチャを設計・実装します。 その成果を SaaS プロダクトチームに還元し、プロダクトの進化サイクルを先導します。 当社のミッションは「対話をデータ化して経営を変革する」。 営業・製造・人材・IRなど対話中心の業務を変革するプロダクトを提供中です。 FDE のミッションは、生成AIを「経営変革の武器」として実装し、AI Transformation を現実に変えること。 マッキンゼー、BCG、AWS など魅力あふれるメンバーと共に、生成AI時代の産業変革を支えるエンジニアリングをリードしませんか。 仕事内容 ◾️ プロダクト実装・拡張開発 ・Bring Out の対話解析AIを、顧客のシステム基盤（CRM / SFA / 音声解析 / ERPなど）に統合 ・API設計・連携、LLM・RAG・音声認識などの要素を組み合わせた新ユースケースのアーキテクチャ設計 ・複雑な非構造データを処理する解析パイプラインの最適化・汎化設計 ◾️ 技術検証・プロトタイピング ・クライアント課題をもとにした高速PoC〜MVP開発 ・OpenAI / Anthropic / Vertex AI など各種モデルを用いたLLM統合・パフォーマンス検証 ・新しい対話解析ユースケースの技術検証・再利用可能な仕組み化 ◾️ チーム連携・プロダクト改善 ・BizDev・AI・Backend チームと協働し、現場実装の知見を設計原則に昇華 ・技術的リスクを特定し、再現性ある開発プロセスを設計 ・技術標準化・共通モジュール化を推進し、プロダクトのスケーラビリティを向上 必須条件 ◾️ 開発経験 ・5年以上のソフトウェア開発経験、またはAI/ML実務経験2年以上（OSS貢献等も可） ・チームでのプロダクト開発経験（toB / toC / 受託問わず） ◾️ 技術スキル ・Python または TypeScriptの熟練使用（プロダクションコードレベル） ・クラウド環境（AWS / Azure / GCP いずれか）での開発・運用経験 ◾️ AI知識 ・プロンプトエンジニアリング、LLM統合（OpenAI、Anthropic 等）、RAGシステムの基礎知識 ・プロダクション級AIシステム構築経験 ◾️ コミュニケーション ・非エンジニアチーム（ビジネス/ステークホルダー）と技術議論をリードした経験 ・チーム内外のコンフリクトをオーナーシップを持って解決した実績 歓迎スキル・経験 ・商談／会話データなど非構造データの解析・構造化経験 ・SaaS/PoC案件での生成AI機能開発経験 ・アーキテクチャ設計・技術リーダーとしての意思決定経験 ・高速なプロトタイピング・ユーザー導線改善の実務経験 ・AIフレームワーク（PyTorch、TensorFlow、LangChainなど）の実務経験 ・LLMアプリケーション開発（LangChain、CrewAI、AutoGenなど）の実装経験 ・OSS貢献・技術発信・テックリード経験 求める人物像 ・顧客課題をAIで解決しプロダクトに落とし込むことに喜びを感じる ・「技術で経営変革を実装する」という視点を持つ ・不確実性の高い領域で仮説構築・検証を自走できる ・AI・SaaS・データ技術の進化を追い、事業インパクトを意識できる 技術スタック ・バックエンド: Node.js, TypeScript, Python, GraphQL ・データストア: PostgreSQL, AWS S3, DynamoDB ・インフラ系: AWS, Terraform, Docker, CircleCI ■ 勤務環境・条件 ・フルリモート／フレックス勤務（全国どこからでも勤務可） ・副業可／ストックオプション制度あり ・育児中メンバー多数（全メンバーの約8割が子育てと両立） ■ このポジションの魅力 ・生成AIプロダクトをエンタープライズ環境に実装する最前線で働ける ・経営課題をコードで解決し、事業そのものを変える技術実装をリードできる ・生成AI / 対話データ / 業務プロセスの交点で、新しい産業標準をつくる挑戦 ・SaaS × AI × 現場導入の知見を横断的に活かし、技術戦略設計やプロダクト進化の方向性にも関与可能 続きを見る
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Deployment Strategist ー コンサル×AI実装
Deployment Strategist の役割 「Deployment Strategist」は、顧客の経営アジェンダを起点に、AI と自社プロダクトを組み合わせて業務を設計し直し、現場で経営判断が変わるところまでを一気通貫で実装する責任者です。マッキンゼー最速AP、アクセンチュア最速SMと共に、日本を代表するエンタープライズ企業の変革をお任せします。 日々の業務では、最先端のデータ解析AIを活用して顧客の一次情報を自由自在に解析し、様々な業界・業種の経営課題を解くための新たなユースケースの開拓を担っていただきます。戦略提言に留まらず、見つけ出した経営示唆をプロダクトに埋め込むことで、顧客の意思決定を変革し続けます。 Claude Code をはじめとする AIを使い倒し、戦略とプロダクトの両方を握って前に進める ― 経営視点 × 現場視点 × AI 実装力の三点を併せ持つ、市場で最も希少な人材を生むキャリアです。 紹介記事_コンサルファーム出身者 【戦略ファームBCGからの転職】“現場を動かす喜び”を、AIスタートアップで実装する。 生成AIは経営をどう変えるのか？ ＿ 元マッキンゼーが語る"対話データ"の可能性 “対話データ”が生成AIを活かす。元Accenture若手シニアマネージャーが選んだ会社を育てる手触り このポジションの面白さ ① コンサルタントがAI時代に求められる経験を最速で得る ブリングアウトでは、経営戦略・現場変革・AI 実装の三領域を一人が近距離で・早期に・一気通貫で経験できる環境があります。コンサルタントがAI時代に求められる経験を、入社後すぐに束ねて回せる場所です。 ② トップファーム出身者の集うAIネイティブな環境で成長できる AI の進化が日に日に早まる中で、「最先端の AI に触れる時間が確保できていない」「組織の制約で思い切り使い倒せない」と焦りを感じているなら、ブリングアウトは最高の環境です。 経営陣も現場もClaude Code を日常で叩き、現場メンバーが「こう使いたい」と言えば即反映される設計。AI を片手間ではなく本業として設計し続ける環境を、入った瞬間から享受できます。 ③ プロダクトを所有して、事業をスケールするオーナーシップを持てる Deployment Strategistは自らAI駆動でプロダクトを開発し、売上創出から事業化まで担います。プロジェクトで得られた知見を自社プロダクトに組み込み、次の顧客・次の業界へと広げていく挑戦が可能です。自分が手を動かした成果が自社プロダクトの進化に直結し、業界の構造変革へつながる手応えがあります。 こんな方を求めています バックグラウンド（いずれか） 戦略／総合／業務コンサルファームでのプロジェクト推進経験 AI・DX コンサルティングファームでの実装・推進経験 事業会社での事業開発・プロジェクト推進・DX 推進経験 AI スタートアップでのデリバリー・実装経験 マインドセット AIを仕事の核に持ち込める場所を探している方 自分の提案が現場でどこまで生きているか、最後まで追いかけたい方 現場に深く入り込み、自らが突破口をつくることを厭わない方 事業責任者や経営者を目指したい方 AI ネイティブな働き方を自ら設計し、自ら更新し続けたい方 歓迎するご経験 Claude Code / Cursor などの AI コーディングツールの日常利用 エンタープライズ向けのソリューション提案・実装経験 業務プロセス・データ分析からの示唆導出 業界（自動車／金融／M&A／製造／人材 など）の深い理解 参考資料 カンパニーデック 続きを見る
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Director of Deployment Strategist ー 執行役員/事業責任者候補
Director の役割 Directorは、マッキンゼー、BCG、アクセンチュアなどコンサルファーム出身者を中心に構成される Deployment Strategist 部門をリードします。当部門では、最先端のデータ解析AIを活用して顧客の一次情報を自由自在に解析し、様々な業界・業種の経営課題を解くための新たなユースケースの開拓を担っています。戦略提言に留まらず、見つけ出した経営示唆をプロダクトに埋め込むことで、顧客の意思決定を変革し続けます。 また、業界ごとの変革テーマを定義し、トップマネジメントとの関係を築き、戦略から実装まで一気通貫で事業を組み立てる責任者です。若手・中堅メンバーをリードし、エンジニアを含む各領域のプロフェッショナルと組んだ総力戦チームで顧客に成果を届け、そこから事業ポートフォリオを広げていく。コンサルティング・プロダクト・事業創造を一つの組織で握る役割です。 個別顧客レベルで担う「経営視点 × 現場視点 × AI 実装力」の三点を束ねる経験を、業界 Practice として束ね直す立場でもあります。 このポジションの面白さ ① 業界変革を「事業」として組み立てられる 1 社の経営課題を解くだけにとどまりません。業界ごとの変革テーマを自ら定義し、勝ちパターンをユースケース化し、業界 Practice として立ち上げる責任を持ちます。SUBARU、日本 M&A センター、パソナなど、すでに各業界をリードする企業との取り組みが進んでおり、その先にある業界横展開とプロダクト化を、自らの手で形にしていけます。 ② 自分の冠で Practice を立ち上げ、1 社の経営判断に深く関わる ファームの Partner トラックでは得づらい、1 社の経営判断に対する継続的・深い関与ができる環境です。「製造業向け一次情報経営」「AI ネイティブ営業組織変革」「金融機関向けリスク発見」など、自分の冠を持った Practice を Bring Out 内で立ち上げ、長く深く育てていけます。 ③ チームと組織を、自ら作っていける MBB / Big4 / 戦略コン・業務コン・AI/DX コンサル出身の DS 陣をリードしつつ、業界 Practice や機能領域の組織立ち上げを担います。DS × Prompt Expert × Adaption Success × Engineer の 4 職種総力戦のチームを設計し、再現性ある成長モデルを構築する仕事です。 ④ IPO を射程に入れたフェーズで、経営の中核に立てる 事業上昇カーブそのものに自分の責任で乗れる、経済的アップサイド。給与＋ストックオプションの設計で、長期のアップサイドにも参加していけます。 このポジションで担う 4 つの仕事 ① 業界 Practice・ユースケース戦略の立ち上げ 対話データ × AI を活用した新規変革テーマの構想 業界別 Practice の立ち上げと、勝ちパターンのユースケース化 事業ポートフォリオ戦略の立案 ② 経営層リレーション・案件創出 大企業トップマネジメントとの関係構築 経営アジェンダに基づく提案活動と意思決定リード 戦略パートナーシップの設計 ③ デリバリーリードと品質責任 DS（Deployment Strategist）チームを率いた受注案件のデリバリー Prompt Expert / Adaption Success / Engineer との連携による実装品質の担保 経営層レビューと成果検証 ④ 組織と事業の拡張 各ユースケースのサブプロダクト化・アライアンス形成 メンバー育成・採用への関与 再現性ある成長モデルと組織体制の構築 こんな方を求めています バックグラウンド（いずれか） 戦略コンサルティングファームでの Senior Manager / Junior Partner クラス相当の経験 総合コンサルファーム／業務コンサル／AI・DX コンサルでのシニアマネージャー以上の経験 経営層・事業責任者への戦略提案とアカウントマネジメントを主導した経験 事業会社・スタートアップでの事業立ち上げ・PL 責任経験 マインドセット 1 社の課題解決を超えて、業界・事業として組み立てていきたい方 自社プロダクトと自社事業を、自らの手で広げていきたい方 組織を作り、後進を育てることに価値を感じられる方 現場に深く入り込み、自らが突破口をつくることを厭わない方 スキル 高い課題構造化力とストーリーテリング力 経営層との対話・意思決定リード経験 売上・PL 責任を担った経験 組織マネジメント・チーム立ち上げ経験 歓迎するご経験 Claude Code / Cursor などの AI コーディングツールの日常利用 スタートアップでの事業立ち上げ・組織立ち上げの経験 AI／データ領域でのソリューション提案・実装経験 業界（自動車／金融／M&A／製造／人材 など）の深い理解 投資・経営参画の経験 紹介記事・参考資料 生成AI時代におけるコンサルティングの価値を再定義する──元A.T.カーニー戦略グループAPAC代表による論考 現場の声は、なぜ経営に届く前に消えるのか。その問いに、AIで挑むチームがいる。 カンパニーデック 続きを見る
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Enterprise Sales ー 大手企業経営層へのトップ提案
Enterprise Salesの役割 Enterprise Salesは、エンタープライズ顧客の経営層・事業責任者と深く向き合い、「一次情報経営」という新しい市場の旗手としてアジェンダを切り開く役割を担います。経営層との対話から事業課題を引き出し、自社プロダクトと実装パッケージを提案・受注、顧客の事業変革のパートナーとして深く並走します。 また、顧客の事業戦略の中で、ブリングアウトの価値が代替不可能な位置を占め続ける状態を作る役割です。新規アカウントでは、価値の輪郭がこれから具体化していく段階から顧客に入り込み、契約として検討できるテーマへと共に形にしていきます。既存アカウントでは、一度の成果で終わらせず、顧客の戦略実行の中で活かされる位置を共に合意し、業務の中で自然に活きる状態を作っていきます。受注は通過点であり、ブリングアウトが顧客の戦略に欠かせない存在となるまでの設計と判断を担うのが、この役割の核です。 このポジションの面白さ ① 「使い続ける意味」を、顧客と一緒に作っていける 新規契約は通過点です。まだ言葉になりきっていない価値を、顧客の事業戦略の文脈に位置づけ直し、顧客の事業に欠かせない存在となるまで磨き続けます。顧客のあるべき姿に共に近づいていく長期のパートナーシップを、自分の手で設計できる仕事です。 ② 経営層と直接、未来の事業を構想できる 日本を代表するエンタープライズ企業の経営者層と直接対話します。「対話データ × AI で経営をどう変えるか」というテーマを起点に、顧客の事業構造そのものに踏み込んだ会話ができます。 ③ プロダクトとコンサルの両方を武器にできる 自社プロダクト、コンサルティング、実装支援。この3つの組み合わせをブリングアウトは持っています。顧客の経営変革テーマに対して、提供価値を自ら組み立てながら提案を設計できる仕事です。 ④ AIネイティブな価値設計のあり方を、自ら作っていける Claude Code をはじめとするAIツールが業務の前提となっています。顧客理解、仮説構築、提案資料作成、関係設計まで、AIと協働しながら価値設計の生産性を引き上げていきます。AI時代のエンタープライズ営業の標準を、現場で形にしていける場所です。 このポジションで担う 4 つの仕事 ① 新規アカウントでの価値設計と案件化 価値の輪郭をこれから形にしていく段階の対話 まだ言葉になりきっていない関心を拾い、検討テーマとして立ち上げる 契約として議論できる形まで価値を共に磨き、Deployment Strategist チームへ繋ぐ ② 既存アカウントでの長期パートナーシップ設計 顧客の事業戦略における自社の位置づけの確認と、共に進める方向の合意 顧客の戦略実行の中で活かされる位置を共に合意していく 業務の中で自然に活きる状態への接続 ③ 価値のパートナーシップ設計 顧客のあるべき姿の言語化と、共有資料化 拡張シナリオの合意形成 顧客側キーパーソンとの長期リレーション構築 ④ 仕組みと組織への接続 価値設計プロセスの言語化・標準化 Deployment Strategist チームとの密な連携 次のフェーズへ進めるか・一旦立ち止まるかの判断軸を組織に蓄積 こんな方を求めています バックグラウンド（いずれか） エンタープライズ向け新規営業の経験（IT / SaaS / SIer 等） 仮説提案型のコンサルティング経験 新規事業 / 新サービスの立ち上げ経験 事業会社での企画・運用改善経験 マインドセット すぐに成果が見えない段階でも、価値を磨き続けることに向き合える方 顧客の反応が弱いときに、構造的な理由を考えて打ち手を変えられる方 言葉になりきっていない関心を拾い、検討テーマとして立ち上げたい方 「使い続ける意味」を顧客と一緒に作るパートナーになりたい方 AIネイティブな働き方を、自ら設計しながら更新していきたい方 スキル 課題・予算・決裁者が不明な状態から会話を始められる対話力 顧客理解を構造化し、提案ストーリーに変える力 次のフェーズへ進めるか・一旦立ち止まるかを判断できる視座 ドキュメンテーション・言語化能力 歓迎するご経験 Claude Code / Cursor などのAIツールの日常利用 B2B SaaS / AI領域での営業・事業開発経験 エンタープライズ顧客の経営層との折衝経験 営業組織や事業開発組織の立ち上げ・プロセス設計の経験 業界（自動車 / 金融 / M&A / メーカー / 人材 など）の深い理解 続きを見る
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