データドリブンマネジメントやデータ利活用による意思決定方法やマネジメントの設計と、それを支えるデータ・システムの設計を行い、その導入から定着化までのリードを行います。
コンサルティング領域としては、予測型経営の実現に向けた構想策定から、データ分析、データマネジメントの実施、ダッシュボード/シミュレーションシステムの設計や構築まで、End to Endで実現をサポートします。
業務の幅としても、経営管理・営業・サプライチェーン（販売・生産・物流・購買）・R&D（研究開発・設計）等、ビジネスバリューチェーンにおける、様々なデータを活用したマネジメントの高度化を手がけます。

■組織としてのミッション（Business Science Practice）

Business Science Practiceでは科学的手法を用いたアプローチにより、社会課題・経営課題を解決することをミッションとしています。
企業内の意思決定の高度化に向けて、データを用いた意思決定支援、マネジメントおよびプロセス定義と共に、実行できる環境を整備するためのアーキテクチャ設計を担う。主にデータサイエンス、エンタープライズアーキテクチャ等のテクノロジー/メソッドを駆使したコンサルティングを展開します。

■個人に期待する役割やミッション

・データドリブン/科学的な意思決定の設計に向けて、ビジネスを構造化し、データの可視化分析等により具体的なユースケースを描く
・顧客との対話や聞き出しにより、困りごとや現場課題の取りまとめのみならず、本質的な課題を捉えて示す
・ITシステムやデータベース設計等の知識により、業務プロセス、データ利活用、システムについてありたい姿を描く
・初物でも積極的にチャレンジし、知識や経験を貪欲に獲得し、チームやPracticeへの情報提供やアウトプットする

■具体的なPJ例（業界及びテーマ）

・不動産企業向け：データドリブン経営の実践、意思決定プロセスの改善、マインド／マネジメント変革
・電機メーカー向け：全社DX（データドリブンマネジメント、業務プロセス/システム標準化）に向けた、データ利活用およびデータマネジメント推進支援
・化学メーカー向け：研究開発分野における研究マネジメントの構想や自然言語処理・生成系AIを活用したシステムの構築支援
・電機メーカー向け：サプライチェーンコントロールのありたい姿の検討と、その実現に向けた業務・KPI・データ連携等の設計支援
・企業横断/業界向け：サプライチェーンに関わる複数企業の効率化のため、データの標準化、共有・利活用施策の設計支援

■本ポジションの魅力

データ利活用・データドリブンマネジメントは、経営層から現場まで全社の経営・マネジメントのあり方を変革することであり、大きな規模で企業や社会の変革に携わることができます。また、経営層とのコミュニケーションの実施や、企業のありたい姿の検討などに携わり、広く高い視座で物事を捉えるスキルや経験が得られます。
データからを知見を導き出していく技術を持つことで、経験によらずとも若手の早い段階からクライアントと会話しやすくなり、活躍の機会が広がります。
クライアントの業種や業務は様々であり、また課題やその解き方も様々であるため、今ある武器（経験・スキル）に限らず、新しい技術・知見をどんどん取り入れられるので、飽きずにいろいろなことに取り組みチャンスがあります。

また、BS Practiceには多種多様な経歴（業界コンサル、ITコンサル、データサイエンティスト、システムエンジニア、営業、研究者）を持ったメンバーがおり、お互いに補完しあいながら、知見や経験を教え合いながら、また全員で新しい物事に対して学びながら高め合う姿勢で取り組んでいます。そのため、自分が知らないことも上下の立場関係なく気軽に聞け、学べる環境です。毎週Practiceで実施しているStudy会では、グレードなど問わず発言する機会が豊富にあり、アウトプットの練習機会になります。