【ALPHA】Data & AI Consultant (マネージャー候補)

44.【ALPHA】Data & AI Consultant (マネージャー候補)

仕事概要

仕事概要

PLAID ALPHAは、顧客体験価値の最大化を起点に企業の成長に伴走するコンサルティング組織です。本ポジションは、PLAIDが独自に開発するAI顧客データ分析基盤「Context Lake」と、それを用いた分析・可視化ツール「Context Cube」を活用し、プロジェクトの成果創出まで牽引する役割です。

顧客および社内の専門人材を巻き込み、単なる進行管理にとどまらず、「何を、どのデータを用いて、どのように検証・実装すれば顧客価値につながるか」というプロジェクト全体を設計し、データおよび分析の品質そのものに責任を持って推進していただきます。

また、Context Lake／Cubeはまだ発展途上のプロダクトです。プロジェクトを通じて得た実戦的な知見を、PLAID ALPHAとしてのサービス提供モデルの標準化や、プロダクト改善へとつなげていく役割もあわせて担っていただきます。

*\業務内容の一例\*

• 顧客の経営・事業・業務課題のヒアリング、顧客課題およびデータ活用テーマの構造化
• Context Lake/Cubeを用いたプロジェクトの企画・提案、スコープ・成果物・KPI・体制・スケジュール設計
• データ調査・分析・Cube構築の進行管理、顧客との合意形成・期待値管理
• 分析方針・KPI・指標・分析結果のレビュー、データ品質および分析品質に関するリスク管理
• 分析担当・FDE・データエンジニア・プロダクトチームとの連携
• PoCから本番導入・継続活用への移行支援、知見の標準化・再利用
• Context Lake/Cubeの提供モデルおよびプロダクト改善へのフィードバック

取り組むテーマの例

• 意思決定基盤の構築：顧客のLTVや収益への貢献度が見えておらず、投資判断ができない状態から、意思決定に活用できる状態を構築する
• 指標・定義の標準化：部門ごとに指標の定義がバラバラで、経営会議で同じ数字を見て議論できない状態を、指標を統一し解消する
• One to One CXの実現：顧客データはあるが活用しきれておらず、One to Oneでの施策や体験設計に踏み込めていない状態を、セグメント設計・可視化から支援する
• AIレポーティング：レポーティングが属人化・工数過多になっている状態を、AIによる定常化・自動化で解消する

※上記は一例であり、クライアントごとの課題に応じてテーマは変化します。

ポジションの魅力

• Context Lake／Cubeという独自基盤を軸に、顧客の経営判断に直結するプロジェクトをリードできる
• 進行管理にとどまらず、データ・分析の品質そのものに責任を持つポジションとして専門性を発揮できる
• 発展途上のプロダクトだからこそ、現場で得た知見が提供モデルやプロダクト改善に直接反映される
• 分析担当・データエンジニアなど専門性の異なるメンバーを率いる経験を積める
• 個別案件を型化・商品化し、組織のケイパビリティとして残す動きに携われる

必須スキル

仕事概要

PLAID ALPHAは、顧客体験価値の最大化を起点に企業の成長に伴走するコンサルティング組織です。本ポジションは、PLAIDが独自に開発するAI顧客データ分析基盤「Context Lake」と、それを用いた分析・可視化ツール「Context Cube」を活用し、プロジェクトの成果創出まで牽引する役割です。

顧客および社内の専門人材を巻き込み、単なる進行管理にとどまらず、「何を、どのデータを用いて、どのように検証・実装すれば顧客価値につながるか」というプロジェクト全体を設計し、データおよび分析の品質そのものに責任を持って推進していただきます。

また、Context Lake／Cubeはまだ発展途上のプロダクトです。プロジェクトを通じて得た実戦的な知見を、PLAID ALPHAとしてのサービス提供モデルの標準化や、プロダクト改善へとつなげていく役割もあわせて担っていただきます。

*\業務内容の一例\*

• 顧客の経営・事業・業務課題のヒアリング、顧客課題およびデータ活用テーマの構造化
• Context Lake/Cubeを用いたプロジェクトの企画・提案、スコープ・成果物・KPI・体制・スケジュール設計
• データ調査・分析・Cube構築の進行管理、顧客との合意形成・期待値管理
• 分析方針・KPI・指標・分析結果のレビュー、データ品質および分析品質に関するリスク管理
• 分析担当・FDE・データエンジニア・プロダクトチームとの連携
• PoCから本番導入・継続活用への移行支援、知見の標準化・再利用
• Context Lake/Cubeの提供モデルおよびプロダクト改善へのフィードバック

取り組むテーマの例

• 意思決定基盤の構築：顧客のLTVや収益への貢献度が見えておらず、投資判断ができない状態から、意思決定に活用できる状態を構築する
• 指標・定義の標準化：部門ごとに指標の定義がバラバラで、経営会議で同じ数字を見て議論できない状態を、指標を統一し解消する
• One to One CXの実現：顧客データはあるが活用しきれておらず、One to Oneでの施策や体験設計に踏み込めていない状態を、セグメント設計・可視化から支援する
• AIレポーティング：レポーティングが属人化・工数過多になっている状態を、AIによる定常化・自動化で解消する

※上記は一例であり、クライアントごとの課題に応じてテーマは変化します。

ポジションの魅力

• Context Lake／Cubeという独自基盤を軸に、顧客の経営判断に直結するプロジェクトをリードできる
• 進行管理にとどまらず、データ・分析の品質そのものに責任を持つポジションとして専門性を発揮できる
• 発展途上のプロダクトだからこそ、現場で得た知見が提供モデルやプロダクト改善に直接反映される
• 分析担当・データエンジニアなど専門性の異なるメンバーを率いる経験を積める
• 個別案件を型化・商品化し、組織のケイパビリティとして残す動きに携われる

歓迎スキル

• CRM、CDP、DWH、BIなどの導入・活用経験
• 顧客、購買、行動、商品、施策データの分析経験
• SQLを用いたデータ確認・分析経験
• 小売、EC、メディア、金融などの業界経験
• データコンサルティング経験
• AI、LLM、RAG、Agentを用いたプロジェクト経験
• データプロダクトの企画・改善経験
• プロフェッショナルサービスの標準化・商品化経験

求める人物像

• 顧客の曖昧な要望を、解くべき課題として再定義できる方
• 進行管理だけでなく、データ・分析・成果物の妥当性そのものに責任を持ちたい方
• 複数の専門人材（分析担当、FDE、データエンジニア等）を巻き込みながら成果を出せる方
• 個別案件の知見を標準化・再利用可能な形にすることに関心がある方
• 発展途上のプロダクトに対して、現場で得た気づきを製品改善につなげる意識が強い方
• 顧客との期待値調整・合意形成を粘り強く行える方

選考フロー

※書類選考後、面談・面接回数は2〜3回となります。

1. 書類選考
2. 面談・面接（現場メンバー・マネージャー）

• 通常は面接2〜3回となります
• ご面談の内容から応募職種とは異なるポジションを提案させていただく場合もございます
• オンラインでの実施も可能です

1. リファレンスチェック

• 面接だけでなく、より多面的に候補者の方を理解するために実施しています
• 最終面接へ進む全ての候補者に依頼しています

1. 源泉徴収票のご提出

• 最終面接へ進む全ての候補者に依頼しています

1. 最終選考（対面／執行役員）

• 基本的にはオフィスでの面接になります

関連インタビュー記事

• PLAID ALPHAについて
• CGO桑野 × ALPHA責任者・濵﨑対談インタビュー
• ALPHA責任者・濵﨑 × Team Head古市対談インタビュー
• ALPHA CXチームメンバーインタビュー

【変更の範囲】業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり

「屋内原則禁煙（喫煙専用室あり）」

応募概要

給与

諸手当

• PLAY-AID Allowance（年20万円程度の学習・環境支援金）あり
• 交通費実費支給（月額上限5万円）

勤務地

本社（〒104-0061 東京都中央区銀座6丁目10-1（GINZA SIX10F））
【変更の範囲】会社の定める場所

※ハイブリッドワーク
出社とリモートワークを取り入れたハイブリッド型の勤務形態です。中長期的なビジョンの達成に向けて最適な方法を思考し続けており、会社やチームの状況を踏まえて一定日数の出社をリクエストすることがあります。
現状ビジネスサイドは原則週3出社となっています

雇用形態

正社員

勤務体系

フレックスタイム制（コアタイムなし）

• フレキシブルタイム 7:00〜22:00
• 休憩時間 60分

試用期間

入社後6ヶ月

福利厚生

• 各種社会保険完備（健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険）
• 年次有給休暇（入社時付与）
• 特別休暇（PLAY-AID Holiday等）