【経営支援チーム】経営コンサルタント（AI・DXプロフェッショナル）

求人概要

経営支援チームとは？

リヴァンプの祖業であるクライアント支援先の経営そのものを行っているチームです。企業価値向上（Value Creation）を唯一の目的とする、日本発のハンズオン型バリューアップ機関であり、事業・財務・組織・デジタルの四領域を統合し、企業の内部に深く入り込み、変革の構想から実行、成果創出までを一貫して担います。

PEファンドの投資哲学は、資本を投じることではなく、企業価値の源泉を見抜き、変革を実行し、持続的な成長を創出することにあります。リヴァンプはこの哲学を「経営支援」という形で体現し、外部助言ではなく、経営チームの内部に入り込み、意思決定と実行を共に担っております。

企業価値向上の源泉を特定するために、事業構造・顧客構造・収益構造・組織構造・デジタル基盤を精緻に分解し、企業の本質的な価値創造機会を特定します。財務改善だけではなく、事業の競争力を高めるための構造改革を重視し、マーケティング・CRM改革、事業再構築、新規事業開発、CIO支援、IT戦略立案・実行など、企業価値向上に直結する領域へ深くコミットします。

当社の支援はすべてインバウンド案件で構成されており、企業側からの指名によってプロジェクトが始まります。組織は、大手戦略ファーム出身者、総合ファーム出身者、事業会社の経営幹部経験者、デジタル領域のプロフェッショナルなど、多様なバックグラウンドを持つ人材で構成されています。

AI・DXプロフェッショナルの魅力

• AIありきではなく、経営支援の高度化をAIで推し進めるという発想が求められる（価値にフォーカスすることが求められる）
• ハンズオンで現場に入り込み、経営層とも距離が近いため、一気通貫で推進しやすい
• 「PoCを繰り返して結局何も生まれない」ということがない（実際に現場で運用するところまでやりきれる）

業務内容

ご入社後、下記の中から得意な領域を中心に業務をお任せし、徐々に経営支援全体（マーケティング／デジタル／ファイナンスなど）へ、幅を広げて頂きます。

• 課題特定・解決のためのビッグデータを用いた分析
• 機械学習システムの導入・運用

その他事例）

• 独自モデル・アルゴリズムの企画〜実装〜評価
• 論文/OSS 調査と技術 PoC の高速回転
• MLOps・GPUインフラ最適化
• 技術ブログ・登壇によるブランディング

プロジェクト事例

【事例1】機械学習を活用したCRMセグメンテーション最適化支援

《開始前》

• 顧客セグメントごとにCRM施策は実施していたものの、使用情報が乏しく、大まかな分類でしかなかった
• セグメント精度が低く、個別施策の効果検証も不十分であったため、マーケティング投資の無駄が発生していた

《支援内容》

• 既存CRMデータ（購買履歴、会員属性など）を収集・統合し、機械学習モデルの基盤を構築
• 勾配ブースティングを用いて、顧客セグメントを再定義し、精度の高いセグメンテーションを実現
• 新たに構築した機械学習システムは現場のCRMプラットフォームに組み込み、通常業務化
• ABテストフレームワークを導入し、機械学習によるセグメンテーション施策と従来施策を比較検証

《成果》

• 機械学習によるセグメンテーション最適化により、トップライン向上含む年間約2億円の利益貢献を達成

【事例2】機械学習を用いた顧客仮説検証から高LTV化施策まで一気通貫で支援した案件

《開始前》

• どの顧客が高いライフタイムバリュー（LTV）を生むか把握できず、筋のいい施策が打てていない状態
• CRMデータを活用した分析体制が未整備であり、購買行動に基づく施策立案が困難だった

《支援内容》

• 既存CRM／購買履歴データを収集し、EDA（探索的データ解析）を実施。高LTV化に寄与する購買行動パターンを機械学習手法で特定
• 特定された行動パターンをもとに、顧客仮説を再構築。たとえば「定期購入開始後○回目までに○○カテゴリを併せ買いする顧客ほどLTVが高い」などの仮説を抽出
• 新たに策定した仮説に基づき、ターゲットセグメント向けのプロモーション施策を設計。
• 施策効果を検証するため、ABテスト環境を構築。仮説に沿ったグループと従来施策グループを比較し、インパクトを定量的に評価

《成果》

• 機械学習によって抽出された高LTV顧客の購買行動に基づく施策を展開した結果、年間で約2億円の粗利益貢献を実現

ミッション

最新AI技術（LLM・拡散モデル・自律エージェント等）を“経営課題解決ツール”へ昇華し、SaaS／内製プラットフォームとして提供していきます

応募要件

必須要件

以下❶❷をお持ちの方にぜひ参画いただければと思っております（前提として「経営コンサルタント」でありエンジニア採用や機械学習研究者ではありません）

❶「クライアントとの日々の真剣勝負」をワクワクしながら下記のような環境で取り組める方

• 正解のない状況、自ら動かないといけない状況
• 現場が混乱や錯綜している、現場は何をしていいのかわからない状況
• 経営と現場に溝があり、組織が動かない状況
• 数字も計画も曖昧で正解はどこにもない状況

❷最低限の財務や会計知識があり「数字に明るい」と自信をお持ちである方（会計や経理の有資格者を積極採用している訳ではありません）

❸以下いずれかに興味のある方

• 深層学習フレームワーク（PyTorch など）
• 数理最適化・情報検索・NLP いずれかの専門性ある分野

求める人物像・キャリアイメージ

マネジャー候補

• 経営コンサルティングファームにおいてAI・DX領域のご経験者またはこの領域に興味がある方（自身で研鑽を積んでいるなど）

アソシエイト候補

• 事業会社にてAI・DX領域を担当されており、経営コンサルタントに興味がある方

キャリアパス

• AIストラテジー領域のパートナー
• 社内新規事業のAI責任者
• CDO/CAIO への出向・転籍 など

給与

年収 6,000,000 円 - 50,000,000 円

企業価値連動型特別インセンティブ
※当社、経営支援チーム特有のインセンティブスキームです

給与備考補足

例）アソシエイト

• 想定年収：535万円～665万円
• 標準年俸：510万円（基本給×12ヶ月分）
• 想定賞与：25万円～100万円
• 住宅手当：25,000円/月（支給条件あり）

例）シニアアソシエイト

• 想定年収：880万円～1000万円
• 標準年俸：800万円（基本給×12ヶ月分）
• 想定賞与：80万円～200万円

※基本給は、現職給与を出来る限り考慮
※上記を超える時間外労働の残業代・深夜手当は別途支給

• 賞与：年1回
• 給与見直し：年1回
  ※賞与は、会社およびチーム業績、個人評価で変動

労働条件

勤務地

東京都港区北青山2-12-16北青山吉川ビル3階
・雇入れ直後：（以下のいずれか）
　107-0061 東京都港区北青山2-12-16北青山吉川ビル3階
　170-6056 東京都豊島区東池袋3-1-1サンシャインシティ56階
※関東近郊のクライアント先へ常駐する可能性があります
※地方出張の可能性があります
※海外出張が可能な方にはお願いする可能性があります
※原則、転勤はありません

・変更の範囲：会社の定める場所

手当

• 交通費全額支給
• 残業手当：有（提示ポジションによる）
• 住宅手当：条件あり
• 国内・海外出張手当：条件あり
• 業務通話費支給
• 書籍・資料購入補助
• 賃貸住宅仲介手数料半額提携

社会保険・福利厚生

• 各種社会保険完備
• 関東ITソフトウェア健康保険組合加入
• 慶弔見舞金制度
• 産休/育児休暇
• 資格取得奨励金
• ベビーシッター代金割引制度
• 企業型確定拠出年金制度
• 社員持株会
• 外部セミナー・勉強会参加サポート（規定あり）
• 各種研修あり
• 全社定例（四半期）・チーム定例（毎月）
• オフサイトミーティング（年1回　レクリエーションあり）
• メンター制度による入社後フォロー

勤務時間

• フレックスタイム制：標準労働時間（1日）：実働8時間　休憩1時間
• フレキシブルタイム：8：00～22：00
• 管理監督者の場合：9：00～18：00　休憩1時間
  ※出勤・退勤時間については、クライアントなどの状況に合わせて変化します
  ※業務の都合上、その他やむを得ない事情により、これらを繰り上げ、又は繰り下げることがあります

休日休暇

• 完全週休2日制（土・日）
• 祝日
• 年末年始休暇（12月29日～1月3日）
• 有給休暇（初年度13日～）
• 慶弔休暇
• 出産／育児休暇

事業所名

本社（東京都港区北青山2-12-16北青山吉川ビル3階）、池袋オフィス（東京都豊島区東池袋3-1-1サンシャインシティ56階）

選考フロー

1. 書類選考
2. 複数回面接
3. 最終面接
   ※プロセスの途中で候補者によっては計数テスト実施する可能性あり
   ※グレードやご経験によって回数が異なります
   ※最短2回で終了することもあります