primeNumber_プロフェッショナルサービス本部_会社説明資料

primeNumberのプロフェッショナルサービス本部（プロフェッショナルサービス事業）の会社説明資料です。
該当職種：ITコンサルタント、データ・AI戦略コンサルタント、データ・AIプロジェクトマネージャー、データエンジニア、FDE 等

■カジュアル面談ご希望の方はこちらのリンクからお願いいたします。
まずは気軽に話してみたいなど大歓迎です！
https://herp.careers/v1/primenumber/GNzDeyk4n9wB?utm_source=speakerdeck

Transcript

1. データソリューション事業部 │ 採用資料 Updated 2026.06 Data Solutions Div. Recruiting Deck
2. 2 © primeNumber Inc. | あらゆるデータを、 ビジネスの力に変える。 人とAIが共存する時代に。 知の源泉となるデータを、 誰もがすばやく、自由に使えるように。 primeNumberは、テクノロジーの力で データ活用における不自由をなくし、 あらゆるデータを、ビジネスの力に変えていく。 そして、それまでの常識や産業の枠を超えて、 さまざまな人や企業、技術、アイデアとつながり、 まだない価値を共に生み出していく。 私たちは、人とデータの開かれた関係を築くことで、 人の創造力を解放し、 世界中のビジネスと社会全体の可能性を拡げます。 Company VISION
3. © primeNumber Inc. 3 データの 大地を耕し、 AIを社会に 芽吹かせる 社会へのAIの導入が加速する中で、 私たちは、単発のAIを作るアプローチは取りません。 AIが社会のあらゆる場所で芽吹き、 確かに機能する社会を私たちは実装していきます。 そのために、AIが正しく判断し、動くための土壌を整えます。 分散したデータを整理し、つなぎ、活かせる状態にする—— それが、私たちの言う「データの大地を耕す」ということです。 この土壌の上で、無数のAIを芽吹かせることで、 産業全体にAIが広がり、そして社会が新しい動力で 進化し続ける未来を実装します。 Div. Vision – 事業部ビジョン
4. © primeNumber Inc. 4 データソリューション事業とは？ AI・データ活用の構想から、基盤構築、業務実装、活用定着までを一気通貫で支援するチームです。 現在、AI社会実装を担う事業組織へと拡張しているフェーズです。 01: 挑戦市場 AI社会実装に向けた2層市場 02: チーム構成 AI・データのプロフェッショナル集団 03: キャリア機会 コンサルと事業開発の両輪 私たちは、一度きりの支援にとどまりません。 顧客の業務・データ・システム・組織に深く入り込み、 個別の課題解決を、再現性あるソリューションへと磨き上げています。 顧客の課題は、技術だけでも 戦略だけでも解けません。 高い専門性を持つメンバーが、 事業・業務・データ・システム を横断しながら、 先進的なAI・データ活用を業 務実装まで進めます。 一社の課題に深く入り込み、 市場共通の論点を探索する。 見出した共通解を、ソリュー ション・プロダクト・方法論へ 昇華し、個別支援に閉じな い事業づくりへ踏み込んでい ます。 AIは、個別業務に導入する だけでは社会実装されません。 私たちは、AIが正しく動くため のデータ基盤を整え、その上 にAIソリューションを展開する ことで、産業・企業全体にAI が根づくことを目指しています。
5. 01 Why Now? 事業環境
6. © primeNumber Inc. 6 いま多くの企業がAIを導入しています。 しかし、9割以上が成果を出せていません。 問題はAIの性能というよりも、 AIが利用するデータに由来します。 データが分散し、つながらず、 正しく管理されていない限り、 AIは正しく判断できず、成果が芽吹きません。 AI導入企業のうち、成果を出せていない割合 95 % 現実のギャップ： AI導入は進むが、芽吹かない 失敗企業の原因 成功企業の原因 1位 データの品質 30% 2位 ユースケース設定 20% 3位 開発/利用環境 19% 4位 社員のAIリテラシー 12% 5位 プロジェクト推進体制 11% 2位 データの品質 27% 1位 ユースケース設定 38% 3位 開発/利用環境 14% 4位 経営層ビジョンとの一致 7% 5位 プロジェクト推進体制 5% AIを確実に動かすには、アルゴリズムだけではなく、 データの整備が重要 AI導入の成否を分ける原因 ※出所：『生成AIに関する実態調査2024』PwC Japan （https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/2024/assets/pdf/generative-ai-survey2024.pdf）
7. © primeNumber Inc. 7 AI導入が死屍累々となる中、注目されるのが AIが利用し、判断するためのデータ整備です。 データマネジメント市場と呼ばれる本領域は、 世界的にも急成長しており、 年率18.2%で拡大、2033年には48兆円を超える 見込みです。 AIの社会実装を支える土壌を作るために、 私たちが予てから挑む1つの市場となります。 2033年のデータマネジメントの市場規模予測 48 兆円 新市場の登場： AIを支える「データ整備」市場 参考： https://www.globalgrowthinsights.com/jp/market-reports/big- data-and-data-engineering-services-market-113626 https://www.fortunebusinessinsights.com/jp/itサービス市場- 113127 CAGR: 18.2% primeNumberは、本市場のグローバルプレイヤーとして認知拡大中 データマネジメント市場の成長見通し
8. © primeNumber Inc. 8 ①データ基盤 と ②産業ごとのAIソリューション の2つの市場層に対して、同時アプローチをします。 ⚫ 第1層: データ基盤（データ整備） AIが育つ良質な土壌をつくる ⚫ 第2層: AIソリューション 産業AIを芽吹かせる層 これにより、多くのナショナルクライアントに対して、 私たちの産業AIが利用され、 価値を生み出す未来を目指します。 私たちの挑戦する、AI社会実装の2層構造 2 層 目指す未来： データの大地で、産業AIを育む AIを育む土壌をつくり、 多くのAIを成長させる 提供するサービス・ソリューション • データ・AI戦略策定 • データ・AI基盤の構築・整備 • CDP / 個人情報検知などの データ管理ソリューション AIソリューション (産業AI) データ基盤があることで、 よりAIは効果的に、全体最適的に AIソリューションの例 • シフト最適化AI • 棚割り最適化AI • 自動発注AI • 広告審査AI • 人材配置AI • コンタクトセンターAI • ナレッジマネジメント 支援AI • 図面管理・提案AI • 施設保守AI データ基盤 企業内の出来事・コンテキストを データという形で集約・整備
9. 02 Business 事業の特色
10. © primeNumber Inc. 10 AI-Ready時代に向けた組織ケイパビリティ AIがもたらす価値最大化に向け、データ基盤整備を中核としたAI・データの全方位的な組織ケイパビリティを強化しています。 データ基盤 価値グロース データ基盤・AIの整備 グランドデザイン AI基盤 AI・データ 戦略策定 CDP/CRM Generative BI Text2SQL Pipeline Genarator Metadata Genarator 顧客 購買 商品 基幹 営業 製造 テキスト 画像 音声 動画 AI用データ データ カタログ AI Guardrail AIを支えるprimeNumberのプロダクト・半製品群 ベクトルDB テーブル 画像等 構造化データ 非構造化データ ・・・ データエンリッチメント データ収集・統合 顧客データ データマーケット SaaS AI Agent 業務 システム ERP ・・・ 戦略コンサル (CXO向け) データガバナンス 方針策定 ITコンサル (DX/情シス向け) 基盤構想策定 (ロードマップ策定) アーキテクチャ 策定 業務コンサル (LoB向け) 課題整理/ 解決方針整理 プロトタイピング AI基盤 アプリケーション 顧客のサービス / プロダクト / 社内システムへの組み込み DataOps (データマネジメント定着化) 組織立ち上げ・ 人材育成 開発プロセス改善 メタデータ整備 データセキュリティ データ分析・可視化 / 機械学習モデリング データ可視化(BI) 価格最適化 モデル構築 VoC分析 顧客分析
11. © primeNumber Inc. 11 面の課題解決 ビジネスモデル：点と面で市場を攻める お客様への支援を通じて得た知見は、業界・産業の共通課題であることが多々あります。 コンサルティング / AI・データ基盤開発 業界の企業群 ①特定顧客の課題を プロジェクト型支援で解決 ②産業共通課題の抽出 ③課題起点で ソリューション化 ④大規模に市場投入 （課題解決をスケール） ソリューション事業 点の課題解決 AIソリューション化 (産業AI) 一顧客の支援（点）から得た生々しい課題を収集しつつ、ソリューション・プロダクトに昇華し ていくことで、私たちの課題解決を産業全体（面）にスケールさせることを目指しています。
12. © primeNumber Inc. 12 プロフェッショナルサービスから生まれたソリューション事例 プロフェッショナルサービスの事例やアイディアから生まれたプロダクトや機能、ソリューションは数多く存在します。 AI駆動可視化 (BI as Code) データ可視化のプロセスを AI駆動で迅速に進めるための 業務特化テンプレート 個人情報検知 AIの安全な挙動を実現するため、 リスクレベルの高いデータの検知を 自動的に実施する、AIガードレイル セグメントビルダー これまでエンジニアが必要であった データ抽出 / 受け渡しをGUIにより 非エンジニアでもできるように ETL（データ転送・変換）機能を中心に、 データ基盤の構築・運用に必要な機能の支援 Product Solutions 生成AIによるメタデータの自動生成や データ探索などAI時代のデータ活用を支援 クラウドETLサービス AIデータプラットフォーム
13. © primeNumber Inc. 13 支援事例①： 多様な業界の大手企業に対し、データ基盤構築からAI活用までをご支援してきた事例をご紹介します。 大手ゼネコンとして全国展開。各現場でバラバラに管理されている原価・工事のデータ 統合という難題に伴走。業界特有の複雑なデータ構造を紐解きながら、データドリブン な組織変革を実現。 課題解決に通じて得た知見は、自社プロダクトCOMETAの進化にも貢献。 再生可能エネルギー国内トップクラス、全国100箇所以上の発電所を運営。 「発電すれば売れる」から「価格・需要を予測して売る」ビジネスへの変革期において、 膨大なIoTデータと電力市場データをリアルタイムに処理する、エネルギーテック領域の 最前線のプロジェクトを推進。
14. © primeNumber Inc. 14 支援事例②： 多様な業界の大手企業に対し、データ基盤構築からAI活用までをご支援してきた事例をご紹介します。 全国47都道府県に個別指導塾「明光義塾」を展開する教育大手。 3年にわたるデータ活用支援で築いた信頼関係を土台に、AI-Readyに向けたメタデータ整 備を支援。 従来のキーワード検知では捉えきれない、自由記述欄に潜む個人情報をLLM で検知し、攻めのAI活用と守りのデータガバナンスを両立する基盤づくりを推進。 「星のや」「界」「リゾナーレ」など6ブランドを展開し、データに基づく経営を徹底するリゾート運 営大手。安定性・パフォーマンス・信頼性に課題を抱えていたデータ基盤の再構築に、短期 集中の伴走支援で挑む。 TROCCO、BigQuery、dbt、Tableauを軸に、わずか3ヶ月で拡 張性あるデータ基盤を構築。スキル移転を通じた自走化を支援し、現場主導のデータ活用 を推進。
15. © primeNumber Inc. 15 支援プロジェクト例 AIとデータにまつわる課題は、あらゆる産業の共通課題であるとの認識から、業界・業種を問わず取り組んでいます。 技術・業務が複雑に組み合わさる業務も多いため、社内の複数ロールでプロジェクトを組成することも多いです。 ▪ 戦略・ガバナンス ▪ データ基盤 ▪ AI・最適化 ▪ 顧客理解・マーケ ▪ 可視化・BI ▪ 組織・人材 業界別テーマ 製造業 ▪ 家電利用データによる顧客コミュニケーション ▪ 機器の異常検知 / 予防保全 放送・メディア ▪ 視聴データの活用による、デジタルシフト（新 たな収益源開拓） ▪ 放送・ラジオ・Webの視聴データによる、コンテ ンツ分析支援 ▪ 記事・コンテンツの閲覧データに基づく、広告 配信最適化 ▪ 顧客理解分析・ペルソナ策定 飲食 ▪ 店舗来店促進に向けたKPI策定、社員向け ダッシュボード整備 小売業 ▪ 大規模商業施設のデジタルコミュニケーション 基盤の開発・整備 ▪ VoC分析による顧客ヘルススコアの可視化 ▪ 大規模CDP基盤の移行・開発 ▪ 販売価格最適化のアルゴリズム開発 建設・土木業 ▪ 複数の建設現場の統合による、コスト可視 化・意思決定支援 ▪ 施設・設備の保守支援AI開発 教育業 ▪ 社内DX実現に向けたデータ保有基盤のアセ スメント・再構築支援 部門別テーマ 情報システム部門 ▪ クラウド上でのデータ分析基盤構築 ▪ データガバナンス戦略策定 DX/デジタル部門 ▪ データ活用組織の立ち上げ ▪ デジタル人材の育成・教育・研修 ▪ データ活用民主化ロードマップ策定 人事部門 ▪ 人事データ活用に向けた戦略策定 ▪ 採用・労務部門におけるPeople Tech活用 経営層 ▪ AI・データ戦略策定支援 ▪ 経営ダッシュボード開発
16. 03 Team チームの特徴
17. © primeNumber Inc. 17 Data & AIで価値を返し続ける精鋭チーム 多様な専門性を持つ精鋭メンバーが、顧客の複雑な課題に深く入り込み、AIとデータで事業価値を返し続けています。 取締役執行役員CFO 中田 光哉 ゴールドマン・サックス証券にてセルサイドリサーチ業務に従事。そ の後、日系大手PEファンドのアドバンテッジ・パートナーズでのバイ アウト投資やPIPEs投資、シンガポールを拠点とするヘッジファン ドでの日本株運用など、金融・投資領域に幅広く従事。前職 は、PKSHA Technologyにて取締役経営管理本部長として CFO業務を担当し企業価値向上を牽引した。 VP of Professional Services 岡野 敦史 フューチャー株式会社で小売業界の業務設計、基幹システム構築 をPMとして担当。現在はprimeNumberにて、小売・建設・教 育・人材など多岐にわたる業界で、全社的なデータ活用を推進す るアーキテクチャ設計・構築を推進する傍ら、自社プロダクトの企画 にも参画。メタデータマネジメントを中心としたデータマネジメント、ガ バナンスの推進に従事。 Senior Project Manager 黒柳 将 Head of Solutions Sales 三邊 達也 IBMやスタートアップ、ブレインパッドにて主に金融業界や流通 業界、医療業界で約 20 年間、人工知能やデータ分析支援、 分析基盤構築やデジタルマーケティングソリューション、コンサル ティングの営業に従事。 Manager 内田 啓太 リクルートにてWebマーケティング業務に従事した後、 Saleseforce導入のプロジェクトを複数経験。その後、デロイト トーマツコンサルティングにて、公共機関や通信事業者への業 務コンサルティングおよびIT導入支援に携わる。 Head of AI Solutions 大澤 温 KPMGやブレインパッドのデータ活用コンサルタントを経験。DX 組織立ち上げ、SCM最適化、CDP構築、データ戦略策定など のプロジェクトに従事。現在はソリューションアーキテクトとして、 幅広い業界へ向けて事業と技術の両輪での取り組みを支援。 ソリューション企画室室長 若尾 和広 大日本印刷のビッグデータ分析部門立ち上げに参画後、電通 デジタルでCRMコンサルタント・BIシステム開発を経験。ブレイン パッドではプリンシパルコンサルタントとして、データ分析基盤構 築、MA導入、DX組織立ち上げ支援を幅広い業界で実施。 AI Deployment & Strategy Officer 小橋 淳一 日本総研でITコンサル・PMに従事後、A.T.カーニーで事業戦略 立案・M&A・BPR等を実施。沖電気でAI/IoT新規事業、ソフ トバンクロボティクスでロボット物流事業を立上げ。2021年より Laboro.AIで画像・LLM・最適化等のAIプロジェクトを多数主 導し上場に貢献。2026年よりprimeNumberでデータ基盤 ×AIの事業開発を推進 エンジニアを経て、博報堂Grでデジタル事業開発・マーケコンサ ルに従事。米国SaaS企業の日本法人立ち上げやYahoo! JAPANを経て、トレジャーデータではデータ活用戦略を支援。 ABEJAでは生成AI活用・DX推進に携わり、三井物産Grの MBKデジタルでは事業部長を務める。現在はデータ基盤構築、 生成AI活用を中心に、企業のデータ活用・変革を支援。
18. © primeNumber Inc. 18 チーム内の職種役割 複数職種の協調により、事業のケイパビリティを作り上げています。主には、以下の7つの職種が存在しており、顧客の課題解決に多角的に向き合えるチーム体制を 整備しております。 データ・AI戦略コンサルタント （データストラテジスト） データエンジニア データアナリスト 領域横断型の職種 データ・AIプロジェクトマネージャー ITコンサルタント（データ＆AI） フォワード・デプロイド・エンジニア (FDE) テクノロジーアーキテクト （フルスタック・エンジニア） ソリューションセールス
19. 04 Culture & Career チーム文化とキャリア
20. © primeNumber Inc. 20 全社での取り組み 8 Elementsと呼ばれるコアバリューを通じて、プロフェッショナルとしての誠実さ・倫理観に共感したメンバが集まっています。 また、ミライカイギなど定期的に開催される全社イベントを通じて、組織感を跨いだコミュニケーションを可能にしています。 バリュー：8 Elements 会社全体での取り組み ミライカイギ 月1開催 事業戦略やWin Sessionを共有 したりワークショップを行う時間 pM 毎週月曜開催 毎週の各事業の状況共有 TGIF 月1開催 ミライカイギ後、そのまま全社交流 会があります。（任意参加） 職種の垣根なくコミュニケーション が盛んです。
21. © primeNumber Inc. 21 新入社員の活躍を支えるオンボーディング 多様なバックグラウンドの方を求めていることもあり、戦力化（オンボーディング）に向けた複数の取り組みを実施してます。 CEOの私が 面談します オンボーディング資料 CEO面談 (入社3ヶ月後) シャッフル1on3 メンター制度 ⚫ オンボーディングを円滑化するため の、メンター制度を設けています ⚫ 客観的なサポートをするため、原 則として組織やプロジェクトの上 下関係から独立した形でメンター を指名しています ⚫ 社内の他部署の方との交流を促 進する目的で、新入社員1名と 既存社員3名の1on3を複数回 実施します ⚫ 既存社員はランダムに選ばれるた め、様々な方に顔を覚えてもらう ことができます ⚫ 社内ナレッジを蓄積した、 wikiを継続的に整備しています ⚫ プロフェッショナルサービス本部だけ でも、テクニカル・ビジネスナレッジ 合わせて、50以上の記事を整備 しており、新たにジョインする方の 不明点の解消を図っています ⚫ 入社3ヶ月後にCEO田邊が直接 立ち上がり状況をヒアリング ⚫ 業務進捗だけでなく、入社後の 気づき・課題・会社への改善要 望まで幅広く確認します ⚫ リアルな声をキャッチアップし、その 後のフォローに活かしています
22. 05 Recruiting 採用
23. © primeNumber Inc. 23 募集職種 (26年6月時点) 現在、以下の職種を募集中です。詳細は、Recruit Siteより求人をご確認ください。 ポジション ミッション データ・AI戦略コンサルタント （データストラテジスト） AI・データの価値を経営とビジネスに繋げる クライアントのビジネス領域おいて、AI・データ活用戦略・構想立案を担う ITコンサルタント（データ＆AI） ビジネスと技術の橋渡し役 AI・データ活用全般のコンサルティング、アーキテクチャ設計などを担う データ・AIプロジェクトマネージャー プロジェクトを堅実に成功させる データ基盤 / BIダッシュボードの整備 / AI導入などのプロジェクト推進を担う データエンジニア 技術的難易度の高い課題の解決 DWH / ETL / LLMなどのデータ関連技術の専門家としての価値提供を担う データアナリスト 意思決定をデータでデザインする 論点設計～分析、意思決定プロセスの構築、活用定着の伴走支援を担う テクノロジーアーキテクト （フルスタック・エンジニア） スピーディなAIソリューションの構築 コンサルタントとバディを組み、クライアントの課題を解決するソリューションの開発を担う フォワード・デプロイド・エンジニア (FDE) AIを現場に根付かせる 顧客の現場に深く入り込み、課題定義からAIプロトタイプ実装・業務定着までをやり切る ソリューションセールス 顧客の経営課題を、AI・データで解く 大手企業のCxO・DX推進部門に対し、AI・データ活用の全体戦略を描き、提案を担う
24. © primeNumber Inc. 24 ここまで読んでいただき、ありがとうございます。 私たちprimeNumberは、 データとAIで世界を変える仲間を探しています。 一緒に、次の時代を創りましょう。 まずは、カジュアル面談から。どうぞお気軽に。 https://herp.careers/v1/primenumber/GNzDeyk4n9wB
25. あらゆるデータを、 ビジネスの力に変える。 https://primenumber.com/ sol@primenumber.co.jp 株式会社primeNumber 〒141-0021 東京都品川区上大崎三丁目１番１号 JR東急目黒ビル5F URL https://primenumber.com/ Mail sol@primenumber.co.jp