【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

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？(https://note.ariseanalytics.com/n/n5549fbc262d8)
数字で見るARISE analytics(https://www.ariseanalytics.com/recruit/numbers/)

＜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(https://www.ariseanalytics.com/recruit/career-development/)
研修制度と学びの体制(https://www.ariseanalytics.com/recruit/opportunity-for-growth/)
パパ・ママ座談会～キャリアと育児の両立～(https://note.ariseanalytics.com/n/nd5e0baec4298?sub_rt=share_sb)

【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 7,920,000円 〜 10,000,000円
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
・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
【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