◆職務内容
・AI/デジタル活用サービスに向けたコンサルティング支援
・データ解析支援（可視化・モデリング・プロトタイピング等）

クライアントは、製造業、小売、金融などが多く、その他様々な企業様のデータ分析課題の解決に貢献しています。

LTSには、データ分析やAI導入支援など様々なデジタル活用サービスで実績を積んだデータサイエンティストが所属しています。

データ活用やAI開発の企画から実装までの支援を行うとともに、テクノロジーを活用した新規事業開発、事業計画の策定支援も実施しており、戦略・事業立案のコンサルティングからデータサイエンスの企画・実装に強みを持っています。

【事例①】
・クライアント：大手製造業
・サービス概要：製造ラインの異常検知アルゴリズムの開発
正解データの少ない品質異常を非構造化データから検出するため、アルゴリズムの方針設計から技術調査（主に論文）、実装まで支援
　単一アルゴリズムでは現場要件を満たすことは難しいので、複数のアルゴリズムをカスタマイズして実装
・手法、ツール、言語：Python, 深層学習

【事例②】
・クライアント：AI開発事業者
・サービス概要：AI開発に強みのあるパートナー企業とエンドユーザー企業に向けたAI導入を支援
　事業・業務と技術に知見のあるコンサルタントがAI導入における価値設計・要求整理・要件定義・初期分析までを対応
　広範なデータ構造（テーブルデータ、自然言語、画像など）やAIアルゴリズムに対応する開発検証の推進を支援
・手法、ツール、言語：Python, Rを用いたデータ可視化・線形/非線形モデリング, 統計

【事例③】
・クライアント：消費財メーカー
・サービス概要：業務効率化・自動化に向けた数理最適化の技術を用いたAI開発支援
　コンサルティング（業務分析、要件定義）から実行（論文調査、アルゴリズム開発、システム連携）まで一気通貫で支援
　対象業務が汎用的な最適化手法で解くことはできないため、最新論文を参考にしつつ、業務に適した独自のアルゴリズムを開発
・手法、ツール、言語：Python,数理最適化, AWS

◆入社後のキャリアイメージ
※入社時のポジションや個々のご経験によって異なります。
例）
■入社初期：既存メンバーと一緒に働き、仕事のやり方や向き合い方を学んでいただきます。
その後は各々が自分のサービス（得意領域）を持って欲しいと考えており、そのためのサポート（面談や案件獲得、教育投資）などを行います。

■サービス確立後：マネージャーとして、自分のチームの組成や、サービスの高度化に向けた活動を自律的に行うことを期待しています。

＜この仕事で得られるもの＞
・コンサルタントとしての基本スキル、エンジニアとしての実装力、データサイエンティストとしての統計解析の知見
・新しい技術領域や新規の取り組みに好奇心旺盛な仲間