【新規事業】ビジネスコンサルタント - 経営企画領域

株式会社ログラス

Tokyo, Japan Posted October 27, 2026

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On-site Full-time Mid level
Job Description

2.ポジションについて プロダクト概要 「Loglass 経営管理」は、企業の中に散在する経営データ(財務数値/KPIの予算・見込・実績)の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。 「Loglass 経営管理」を2020年から提供開始した後、2023年からはマルチプロダクト展開にも注力し、計5つのプロダクト/サービスを提供するまでに至りました。 また、プロダクトビジョンである「MAKE NEW DIRECTION」の実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。

※プロダクトビジョン詳細はぜひこちらのnote ( チームについて 所属予定チーム:AIソリューション事業本部 2026年5月に新設されたCEO直下の新規事業チーム 経営企画領域のご支援に特化し、AI/LLMコンサルティング・プロダクト開発を手掛けるクロスファンクショナル部隊 経営コンサルタント、FDE(エンジニア)、PdM、デザイナーが密に連携し、課題発見から実装までを一気通貫で担当 エンタープライズ企業のCFO・経営企画系部門・業務部門と直接連携し、AI導入の成功パターンを創出 ユースケースの共通化・AIエージェントの標準化も推進 「机上の戦略」ではなく、実際に動くAIエージェントを顧客とつくる」そんな“実装特化型”のコンサルティング組織です。 募集ポジションについて 私たちは、「AIを業務に溶け込ませる」世界の実現に向け、LLM・AIエージェントを企業の中核業務へ本格実装する取り組みを推進しています。 近年、企業のAI活用はPoC(実証)から“本番活用”へと急速にシフトしています。

しかし、実際の大規模業務の中では、 どの業務にAIを適用すべきか? どのようなワークフローが最適なのか? どこまでLLMが担えるのか?

業務要件を踏まえてどう設計すれば動くのか? といった 「技術と業務の翻訳」 が極めて重要になります。 そこで、 CFO・経営企画業務を深く理解し、AIエージェントのユースケースを設計し、技術チームと共に“実装”まで導くコンサルタント を新たに募集します。

具体的な業務内容・ミッション 業務内容 CFO・経営企画領域における顧客の業務プロセス分析・課題の構造化 AI適用ポイントの特定とユースケース設計 LLM/AIエージェントの要件定義(FDEと連携) 業務フロー・ナレッジ・ツール連携を踏まえたAIエージェント設計 導入プロジェクトの推進(要件整理〜導入〜定着まで) AI精度評価・改善サイクルの運用 顧客で生まれた成功パターンの標準化・プロダクトへのフィードバック ステークホルダー管理、進捗・リスクのハンドリング ミッション LLM技術を「使える形」で事業価値に転換する 高速に検証→改善→実装できるAI基盤の構築 複雑な文書業務をAIで処理できるドメイン特化基盤を作り上げる 顧客企業での“AI活用の成功例”を再現性ある形で創出する 3.要件 MUST 以下いずれかの経験 CFOアジェンダにおける業務・プロジェクト経験(経営企画、FP&A、Finance 等) エンタープライズ企業向けの業務改革・DXプロジェクト経験 日本語でのビジネスコミュニケーション力 WANT コンサルティングファームでの実務経験 顧客課題の構造化/プロジェクトマネジメント経験 プロダクト企画(顧客要件→機能要件変換)経験 機械学習/LLM/AIエージェント/AIワークフローの知見・理解 プリセールス/カスタマーサクセス/セールスエンジニア経験 求める人物像 AI/LLMの社会実装・業務変革に強い関心がある 顧客現場に深く入り込み、課題を自分ごととして扱える 技術だけでなく「業務デザイン」「プロダクト」の観点で考えられる 完璧な要件より、価値ある成果を優先して動ける エンジニアやPdMと並走し、共にAIエージェントを作りたい チームで学習し、再現性ある成功モデルをつくることに喜びを感じる ミッション・バリューに共感し、組織の成長を牽引できる

Required Skills
business strategy strategic planning business development KPIs analytical skills decision making LLM translation stakeholder management FP&A Japanese communication project management leadership people leadership machine learning
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