ALPHAKT CAREERS 2026

経営にもっと、デジタルを。 デジタル経営人材になりたい、そこのあなたへ。

AI×BPRで、日本の基幹産業を変える。
製造・通信・エネルギー・金融——大手企業の変革に、戦略立案から実装まで一気通貫で伴走する。
次の10年を、一緒につくる人を募集しています。

カジュアル面談を申し込む 募集職種を見る
Founded2017
Projects300+
Members105
CAGR40%
SCROLL
Why Alphakt

Three Reasons ここでしか積めない、
3つの経験がある。

戦略コンサルでも、SIerでもない。
この3つの軸が、Alphaktという場所の本質です。

01 / 03

AIの
"徹底"駆使。

単なる効率化ではなく、業務プロセスそのものをAI前提で再設計する。クライアントへの提供だけでなく、自社業務も徹底的にAI化。AIを"使わされる"のではなく"使い倒す"側として、業界の最前線を走り続けられる環境がある。

AI-first delivery
02 / 03

プロジェクトの
"幅広さ"。

製造・物流・ハイテク・小売等、基幹産業を横断するプロジェクトポートフォリオ。業界・職種の垣根を越えて複数を兼務する組織設計だから、1社・1業界に閉じない複眼的な事業理解が身につく。

Multi-industry × One-pool
03 / 03

"裁量"と
"機会"。

全チーム"社長直下"の超フラット組織。1〜2年で次のレベルへ進むスピード昇格と、成果に直結するインセンティブ賞与。創業以来の100%自己資金経営・毎月黒字が、社員への還元と長期目線の育成投資を可能にしている。

CEO-direct × Fast-track
Mission / Vision

Our Mission 世界の当たり前をつくる。何度でも。

その時代に最も必要な変化に、
誰よりも早く、深く、執念を持って挑む。
全員が諦めても、最後までやり切り、
新しい標準を実装する。
Alphaktは、その挑戦を繰り返す集団である。

Vision — 産業のOSをつくる。

  • 製造業、建設業、物流業——日本の基幹産業には、まだデジタル化されていない現場、構造化されていない知見、更新されていない業務プロセスが数多く残されている。
  • 業務・データ・AI・セキュリティの仕組みを再構築し、次の時代の標準となる共通基盤をつくる。Alphaktは、その中核を担う存在を目指す。
  • DX市場規模（2030年予測）：製造 5,450億円／交通・運輸 1兆2,740億円／社会インフラ・建設 2,078億円。
  • 基幹産業のDXは、需要に供給が追いついていない。だから、Alphaktが挑む。
Vision

Three Phases 売上300億円から、
1兆円規模へ。

現在、Phase 2の入り口に立っています。
これから参加するメンバーは、Phase 3の事業を"自ら創る"当事者になります。

Phase 1 / 2017 - 2024

業態転換と
プロフェッショナル組織化

  • CX領域からDX領域への業態変更・強化
  • 顧客接点最適化から業務全体最適化へ
  • DXコンサルティングの価値明確化
10 - 20億円
Phase 2 — いま、ここ / 2025 - 2029

インフラ産業の
AI×PM支援 No.1へ

  • 製造・通信・エネルギー・金融などでのシェアNo.1獲得
  • 「攻めのAI活用」の想起獲得
  • 上流PM支援と現場実行力の両立
20 - 300億円
Phase 3 / 2030 - 2040

デジタル製造業として
世界シェア No.1へ

  • 自らが「デジタル製造業」として展開
  • 世界に通用するプロダクトと事業モデル
  • 内製で創出する企業体へ進化
300 - 10,000億円
Leadership

Experts Leading Alphakt AI×BPRの最前線を率いる、専門リーダー陣。

戦略コンサル・総合商社・グローバルテック出身の専門家が、各領域をリード。
全チームが社長直下のフラット組織で、経営陣との距離が近い環境を提供します。

流石 栄太
流石 栄太EITA SASUGA
代表取締役社長 / CEO
営業系ベンチャーの新規開拓からキャリアをスタートし、スタートアップでエンジニア・PMも経験。IT系メガベンチャーでは広告・メディア領域の新規事業を推進しP/L責任を担う。2017年Alphakt創業。現在は製造・通信・エネルギー・金融などのエンタープライズ領域で、戦略立案から実装まで一気通貫の支援を展開。
中村 俊輔
中村 俊輔SHUNSUKE NAKAMURA
技術統括 / CTO
マクロミル / 楽天
データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングを横断し、AI前提の開発プロセスを設計から運用までリード。Word2Vec・LDA・Deep Learning・需要予測など30件超のプロジェクトを推進。直近は大手建設系企業のBIM開発・DX推進を主導。
青柳 充哉
青柳 充哉MITSUYA AOYAGI
人事統括 / CHRO
マッキンゼー / デロイト / 三井物産
新卒入社のデロイトではクライアント企業の人事戦略・組織／制度設計・人材育成・風土改革などに従事。マッキンゼーでは社内人事／HRBP、三井物産では出資・投資先への人事領域のコンサルティング・バリューアップを担当。ハードからソフトまで幅広い領域での経験を有する。
萱内 貴彦
萱内 貴彦TAKAHIKO KAYAUCHI
BD パートナー / 事業開発・PMI
デロイト トーマツ
総合デベロッパーのOMO事業開発、大手IT企業のグローバル人事制度、大手商社のハイパフォーマー要件定義などを担当。ファンド時代には投資先米国企業の取締役として数十億規模のExitを実現。
岡本 浩男
岡本 浩男HIROO OKAMOTO
BP ゼネラルマネージャー / 戦略立案・データ利活用
通信 / 金融業界
通信・金融業界において、新規事業立ち上げ、ITグランドデザイン、データ利活用戦略策定〜実行、業務改革、PMIまで幅広く従事。ビジネスとITの両面から実効性のある戦略を組み立て、推進することを得意とする。
三雲 玲奈
三雲 玲奈REINA MIKUMO
BP ゼネラルマネージャー / エンタープライズセールス
キーエンス
キーエンスにて法人営業に6年半従事。大手ホームセンター向け約1万台・売上7億円の受注により物件貢献表彰最優秀賞を受賞し、全事業部トップの東京営業所へ最年少で異動。グループリーダーとして若手育成・売上施策を牽引し、2024年度営業貢献表彰では達成率135%でメンバー部門最優秀賞を獲得。
馮 泰冉
馮 泰冉TAIRAN FENG
リードエンジニア / 社内DX・AI駆動プロダクト開発
ERP / クラウド / エネルギー
上海で大学卒業後、米国留学を経てERP（生産管理）領域の保守開発からキャリアをスタート。AWS移行・クラウドアーキテクチャ設計、エネルギー領域の開発・顧客対応、AIを活用したツール開発を経験。Alphaktでは社内DX・AIプロダクト開発を含む仕組みづくりをリード。
Numbers

Alphakt in Numbers 数字で知るAlphakt。

年平均成長率 40%

2018年以降、CAGR 約40%で一貫して成長。2023年に事業規模が一段上がりました。

累計プロジェクト数 300+

ストラテジー・テクノロジー・オペレーションの3領域で300件以上の実績。

メンバー数 105名

正社員＋業務委託の現メンバー数（東京本社・赤坂・大阪の3拠点）。採用を強化中で、ここから拡大フェーズに入ります。

自己資金経営 100%

VC出資に一切依存せず、創業以来100%自己資金で運営。毎月・毎年黒字を継続し、利益を社員へ還元できる構造。

Annual Revenue Trajectory（単位：億円）

1.8
2018
2.8
2019
4.2
2020
5.1
2021
7.1
2022
15.3
2023
15.6
2024
20
2025
40
2026E
60
2027E
100
2028E
Actual Forecast
Positioning

Unique Position 従来コンサルでも、
SIerでもない。

基幹産業のDXは、需要に供給が追いついていない。その理由は「戦略を描く力」と「現場を動かす実装力」が、業界全体で分断されてきたからです。
Alphaktは、両者を一つのチームで束ね直す——それが私たちの立ち方です。

Type A

戦略コンサル

戦略系ファーム 等

経営者の戦略課題に対し、構想と提言を担う。DX・AIは扱う戦略テーマの一つで、実装は別の担い手に引き継がれることが多い。

STRATEGYADVISORY
Type B

SIer / ITコンサル

大手SIer / ITコンサル 等

要件が定まった後の設計・開発・保守を、高い品質で担う。上流に関わる場合も、何を作るかの最終的な意思決定は顧客側に置かれることが多い。

IMPLEMENTATIONDELIVERY
Our Position

Alphakt

AI × BPR × 基幹産業

製造・通信・エネルギー・金融などの基幹産業に特化し、課題設定 → BPR → AI実装 → 運用定着までを一つのチームで担う。担当する一人が関わる範囲も、何を課題とするかを決める段階から、実際に動かすところまで続く。AIを「ツール」ではなく「業務の前提」として組み込む。

AI × BPRINDUSTRY-SPECIFICE2E DELIVERY
課題設定への関与
経営課題の設定に深く関与し、構想としてまとめる
顧客が定義した課題・要件を受け取るところから始まることが多い
現場の業務を見て、何を課題とするかから決める
実装への関与
構想・提言・PMOが中心。実装は別の担い手が担う
設計・開発・保守を担い、品質に責任を持つ
課題を決めた人間が、実装から運用定着まで責任を持ち続ける
成果への責任
提言の質。運用は顧客側に引き継ぐ
納品物の品質・SLA
作った仕組みが業務で使われ、KPIが動くところまで
Work & Products

What We Build 2つのプロダクトブランドで、AI×BPRを実装する。

Alphaktは自社プロダクトを軸に事業を駆動する。
GISHO は「暗黙知のデジタル化」、PERKS は「業務の自律化」。
基幹産業の変革を実装する、2軸のプロダクトエンジン。

GISHO技承

「あの人にしか分からない」を、組織の資産に。

製造・建設の暗黙知を構造化する、技術承継ソリューション

製造・建設業の現場には、ベテランしか持たない判断基準がある。GISHO（技承）はその暗黙知をAIで構造化し、組織の競争力に変えるプロダクト。一般的なRAGの一歩先、業務プロセスそのものをモデル化する「DomainOps」までを実装する。

Product Image

Overview
対象業界
製造 / 建設 / 医療 / 公共 / 物流
プロジェクト規模
初期PoC 数千万円 → 横展開で3〜10億円／グループ
技術スタック
オントロジーRAG / LLM / AI Agent / AI-OCR
Approach — AI活用の3レベル
  • Lv1PromptLLMをそのまま使う
  • Lv2RAG社内データに接続して回答精度を上げる
  • Lv3DomainOps業務プロセスそのものをモデル化（GISHOの本丸）
ここで関われる仕事

基幹産業の現場でAI×BPRの実装をリードする側に立つ。

  • Engineerオントロジー設計・RAG基盤実装・業界別語彙モデル開発
  • ConsultantベテランへのAIインタビュー設計、業務オントロジー定義、PoC→本格展開のディレクション
  • Business基幹産業の大手企業への技術承継ソリューション提案

PERKS

業務を「記録するERP」から、「自律実行するAI Agent」へ。

業界に応える、次世代型のAgentic ERP

従来のERPが業務を「記録する器」だったのに対し、PERKSは業務を自律的に実行・提案するAgentic ERP。業界別の業務テンプレートとデータモデルを標準装備し、顧客固有業務への適応を短期化。PoC期間を一般的なAI開発の1/3に圧縮する。

Product Image

Overview
対象業界
小売 / 製造 / 物流 ほか業界別展開
プロジェクト規模
1社あたり1〜3億円／業界全体で20〜30社のパイプライン
技術スタック
ナレッジグラフ / AI Agent / RAG基盤 / データ正規化
配下モジュール
  • PERKS Insight for Retail小売・流通向けAgentic ERP
  • PERKS Insight for Manufacturing製造業向けAgentic ERP
  • ロジブレイン物流業向け（PERKS for Logistics）
  • PERKS Agent SDK顧客固有業務に合わせたAI Agent開発キット
  • ナレッジグラフ構築モジュールRAG精度を業務文脈で大幅向上
ここで関われる仕事

業界の業務基盤を、自分たちのプロダクトとして作っていく。

  • EngineerAI Agent SDK開発・ナレッジグラフ基盤構築・業界モジュール実装
  • Consultant業界別業務テンプレ設計、PoC→本番運用のディレクション
  • BusinessエンタープライズへのAgentic ERP提案・業界横展開
Projects
Insights

実際のプロジェクトで何をしたかは、Insights の記事に工程と数字まで書いています。

製造 × 業務再設計

手戻りが発注件数を超える現場で、どこから直すか

発注1件にやり直しが約5回。工程を分解して発生源を特定した実例。

読む →
製造・建設 × 技術承継

現場知見の継承を AI でどう設計するか

暗黙知を4種類に分け、手順書・動画・検索応答・モデル化を選び分ける。

読む →
製造 × 着手領域の決め方

製造業の AI×BPR はどこから始めるか

領域選定から実行ステップまで。実際のプロジェクトでの判断を、2つの場面で紹介。

読む →

クライアントプロジェクトの一覧は、コーポレートサイトの事例紹介へ →

Philosophy

How We Think & Act 思想と行動が、価値と利益を生む。

特別な魔法はない。当たり前のことを、当たり前に、高い水準でやり切る。その積み重ねが、次の標準をつくる挑戦権になる。

Mission

世界の当たり前をつくる。何度でも。

最も必要な変化に、誰よりも早く、深く、執念を持って挑む。全員が諦めても、最後までやり切り、新しい標準を実装する。Alphaktは、その挑戦を繰り返す集団である。

Management Philosophy

利益は、次の標準をつくるための挑戦権。

産業を前に進める領域で儲け、その原資を再投資する。儲けることから逃げない——それは守りではなく、次の標準をつくるための攻めである。

Principle of Action

即レス、即対応、即実行。

顧客理解、現場理解、数字への執着、やり切る責任。その積み重ねだけが、信頼を生み、価値を生み、利益を生み、次の挑戦を可能にする。

Career

Growth Architecture 経営人材に育つ3条件を、制度として設計した。

「権限 × フィードバック × 責任」の循環を、
気合や運任せではなく、組織構造そのものに埋め込んでいます。

01

権限

階層が限りなく少ないフラットな組織。年齢やキャリア歴に関係なく、誰でも意思決定や判断に関わることができる。

02

フィードバック

行った決定や判断に対して、経営から直接・頻繁にフィードバックがある。改善のための策を即座に打てる環境。

03

責任

収益やP/L責任を負うポジションへの配置が行われ、意思決定や判断、その実行に対するリアルな責任が持てる。評価→処遇への反映もタイムリー。

Career Path Example（コンサルタント）

Past
ITコンサル／総合コンサルファーム出身

プロジェクト遂行経験を積むが、戦略提言で留まることに物足りなさを感じる。

Alphakt
戦略・DX・ハンズオンコンサルタント

大手クライアントのDX戦略立案＋実装。各PJで粗利益まで意識し、事業としての持続性を考える。

Future
DX/AIソリューション事業責任者／経営者

自ら立ち上げた事業領域のリードコンサルタント、事業責任者、将来的にグループ経営へ。

People

Voices from Alphakt なぜ、この場所を選んだのか。

Alphaktで働くメンバーが、自分の言葉で仕事と挑戦を語っています。
note「Alphakt Challenge Stories」と連動してお届けします。

Challenge Stories 髙橋 将大 note記事サムネイル
BUSINESS DEVELOPMENT

髙橋 将大

精密機器メーカーで医療機器R&Dエンジニア → Alphakt（2026年入社）
医療機器R&Dで培った「答えをつくる力」を、事業変革へ。
Read on note
Challenge Stories 市橋 敦 note記事サムネイル
BUSINESS DEVELOPMENT

市橋 敦

計測機器メーカー系IT → コンサルで大手企業の生成AI導入を統括 → Alphakt（2026年入社）
創る側と、支える側。30年の経験は、AI時代にこそ活きる。
Read on note
Challenge Stories 冨田 光 note記事サムネイル
BUSINESS DEVELOPMENT

冨田 光

神戸製鋼所で製造現場を経験 → コンサル → Alphakt
AIの力を引き出すには、土台がいる。製造業の現場を知るからこそ見える、AI時代のDXの本質。
Read on note
Challenge Stories 遊佐 恵 note記事サムネイル
Talent Producer

遊佐 恵

野村證券 → 育児期間 → Alphakt（データドリブンな採用人事）
もう一度、自分のキャリアを"創る側"に立ちたかった。
Read on note
Challenge Stories 橋本 泰明 note記事サムネイル
BUSINESS DEVELOPMENT

橋本 泰明

2018年インターン入社 → マーケ新規事業責任者 → コンサル／全社ナレッジ基盤・AIスキル開発
領域を捨てるのではなく、解決できる課題の幅を拡張する。
Read on note
Challenge Stories 三雲 玲奈 note記事サムネイル
Business Producer

三雲 玲奈

慶應義塾大 → キーエンス（営業6年半）→ Alphakt（2026年1月入社）
自分の人生を、自分で選択できる状態でいたい。
Read on note
Challenge Stories 壽見 実央 note記事サムネイル
BUSINESS DEVELOPMENT

壽見 実央

材料学（物質科学） → 大手メーカーで携帯電話の設計開発 → Alphakt（2025年入社）
整っていない環境を、自分でつくっていく。
Read on note
Challenge Stories 山﨑 敬央 note記事サムネイル
BUSINESS DEVELOPMENT

山﨑 敬央

SE8年（バックエンド開発／クラウド移行／チームリード） → Alphakt（2026年2月入社）
コードを書くだけでは完結しない。技術を事業に実装する上流に立つ。
Read on note
Challenge Stories K.K note記事サムネイル
BUSINESS DEVELOPMENT

K.K

マーケDX系ベンチャーで営業 → Alphakt（未経験から最年少マネージャーに昇格）
誠実に向き合い続ければ、年次は関係ない。
Read on note
Challenge Stories 池田 英嗣 × 馮 泰冉 note記事サムネイル
BUSINESS × ENGINEERING

池田 英嗣 × 馮 泰冉

エンジニア出身の2人が語る、技術を武器にAI×BPRの最前線で事業を動かす挑戦
技術は、課題を解決する手段に過ぎない。相手の課題と未来を理解することが、いつだって最重要だった。
Read on note
Challenge Stories 竹嶋 鞠央 note記事サムネイル
BUSINESS DEVELOPMENT

竹嶋 鞠央

吉本興業（エンタメ／スポーツマネジメント） → IT営業（営業部トップ成績） → Alphakt（2025年夏入社）
商材で解決するのではなく、課題そのものから一緒に設計する立場に立ちたかった。
Read on note
note「Alphakt Challenge Stories」をもっと読む
Two Roles

DS & FDE 採用しているのは、2つの役割です。

顧客の中に入り、何を作れば価値が出るかを決める人。
顧客の現場で、その場で作って動かす人。
Alphaktのプロジェクトは、いまこの2つで成り立っています。

DS

顧客の中に入り、
何を作るかを決める。Deployment Strategist

AI・システムの実装を前提とした業務変革を、顧客の中に入って設計・推進するコンサルタント職です。データサイエンティストではありません。

主な仕事
業務・経営の課題発見／To-Be設計／KPI設計／稟議と合意形成／プロジェクト推進
こんな経験の方
戦略・IT系ファーム／事業会社の経営企画・業務企画／SIerの上流
選考で見ていること
一次情報を取りに行くか。顧客の言葉を鵜呑みにせず構造化できるか。決めきれるか
FDE ／ いま特に強化しています

顧客の現場で、
その場で作って動かす。Forward Deployed Engineer

課題の発見から実装・運用までを一続きで担うエンジニアです。成果物は提案書ではなく、動くシステムです。

主な仕事
プロトタイプの即日実装／データ連携／AIエージェント構築／内製化の伴走
こんな経験の方
Webエンジニア／データエンジニア／SIerの開発／AI・ML実務／情シスの内製開発
選考で見ていること
手が動くか。動くものを短時間で出せるか。顧客の前で直接作れるか

2つに共通しているのは、顧客と密に関わることです。物理的な距離も、会う頻度も近い。 顧客の担当者と同じ場に入り、業務の実物を見ながら進めます。

FDEという役割については、こちらで詳しく書いています → Forward Deployed Engineer（FDE）とは

Positions

Open Positions 募集している役割。

◆ 強化中 Forward Deployed Engineer（FDE） AI×BPR実装エンジニア
顧客の現場に入り込み、課題の発見から実装・運用までを担うエンジニア。要件が固まる前から関わり、何を作るかを決める側に立つ。
SIer・ITコンサルで要件定義から開発・テストまでの一連の経験がある方も歓迎しています。
  • 生成AI／LLM
  • Python
  • TypeScript
  • AWS／Azure／GCP
  • 内製プロダクト
  • 顧客と直接対話
顧客の現場で、その場で作って動かす。課題の発見から実装・運用までを一続きで担い、要件が固まる前から関わって「何を作るか」を決める側に立つ。

募集背景

エンタープライズの事業・業務変革をAIで推進するプロジェクトが急拡大しています。求められているのは、顧客と会話しながら要件を一緒に決め、短い間隔で動くものを出していくエンジニアです。当社ではそうしたプロジェクトが増えており、いま特に強化している役割です。

受託の開発と違うところ

顧客の現場で作った仕組みは、自社プロダクトの技承（GISHO）・PERKSに取り込み、別の顧客へ展開します。仕様書を受け取って開発を請け負う働き方とは、ここが違います。

→ Work & Products で自社プロダクトを見る

仕事の進め方

担当する機能・モジュールの設計を自律的に進め、1週間程度の単位でスケジュールを組みます。品質はコードレビュー・統合テスト・CI/CD の仕組みで高めます。AI前提の開発プロセスは、CTOが設計から運用まで整えています。

業務内容

プロダクトエンジニア
  • 内製AIプロダクト（PERKS／GISHOなど）の設計・開発・改善
  • ビジネス／コンサルと協働した要件定義・仕様設計（ユーザー課題の特定→仮説→仕様化）
  • 生成AI（LLM等）・SaaS・クラウドを組み合わせた業務プロセスのプロダクト化
  • 開発プロセスの改善（レビュー運用、リファクタリング、技術選定など）
  • プロダクトを通じた事業・組織課題の構造的な解決
AIアーキテクト
  • 業務課題の整理・構造化、AI活用余地の特定（やる／やらないの判断含む）
  • AIソリューション設計（モデル選定、データ要件、評価設計、開発手法の設計）
  • PoCの設計・実行、精度検証、結果整理と意思決定支援
  • 実装フェーズのディレクション（外部パートナー／エンジニア連携、レビュー、品質担保）
  • データ取得基盤・運用設計（AIOps等）を含めた全体アーキテクチャ設計
  • クライアント（担当者〜課長クラス）への提案資料作成・説明

必須要件

プロダクトエンジニア
  • Python または TypeScript での実務開発経験
  • 要件定義から実装・運用までを一貫して担った経験
  • ビジネス／非エンジニア職と協働した開発経験
AIアーキテクト
  • Pythonでの実務開発経験
  • AWS／Azure／GCPいずれかのクラウド利用経験
  • AI／機械学習プロジェクトでの設計・実装経験
  • クライアントまたは事業部門との折衝・提案経験

歓迎要件

  • 生成AI（LLM）を活用したプロダクト開発経験
  • エンタープライズ領域でのDX／業務変革プロジェクト経験
  • PdM／Tech Lead／アーキテクトとしての経験
  • データ基盤・MLOps／AIOpsの設計・運用経験

入社後に身につける

プロダクトエンジニアでは、生成AIやAI・機械学習そのものの実務経験は問いません。エンジニアとしての開発力を土台に、生成AIを実際の業務へ組み込む力は、社内のAI基盤と実務の中で身につけていただきます。

待遇

想定年収レンジ
メンバー600万〜1,000万円
マネージャー1,000万〜1,400万円

※スキル・経験に応じて決定

勤務地・雇用形態

勤務地
東京本社（渋谷ヒカリエ33F）／赤坂支社／大阪支社／顧客先／自宅（出社×リモートのハイブリッド勤務可、フレックスタイム制）
雇用形態
正社員（試用期間3ヶ月、給与変更なし）
このポジションでカジュアル面談する
Deployment Strategist（DS） AI・ITコンサルタント
顧客の中に入り、何を作れば価値が出るかを決める役割。技術の実現可能性を自分で判断し、プロジェクト・顧客・チームを動かす。進捗管理と調整で終わらず、業務をどう組み替えるかの設計に踏み込む。
  • 構想策定
  • 要件定義
  • BPR
  • PM
  • KPI設計
  • エンジニア経験歓迎
AI×BPRで、日本の基幹産業の変革を実装まで担う中核ポジション。顧客の中に入って課題を発見し、To-Be設計・KPI設計・合意形成まで進めて、何を作れば価値が出るかを決めます。自ら実装することは求めませんが、エンジニアとの技術的な論点整理はご自身で主導していただきます。

募集背景

製造・通信・エネルギー・金融などの基幹産業は、AI×BPRによる構造改革のフェーズに入っています。Alphaktは累計300件以上のDX実績と、戦略から実装までの一貫支援能力を強みに、プロジェクトは急拡大中。次の10年を担う中核メンバー／マネジメント層を本気で募集しています。

業務内容

メンバー
  • クライアント課題の構造分析・仮説構築・検証
  • DX戦略に基づくソリューション設計と実行計画策定
  • クライアント報告資料作成・プレゼンテーション
  • アナリスト・若手メンバーの指導と品質管理
  • 業務フロー／システム構成の現状分析・改善設計（AI／クラウドの活用を前提に）
マネージャー以上
  • DXプロジェクト全体の計画策定・予実管理
  • クライアント経営層・部長クラスとのリレーション構築
  • プロジェクトチーム（5名以上）のマネジメント
  • 新規・追加プロジェクトの提案活動・受注
  • 成果物の品質管理・最終レビュー

必須要件

メンバー
  • コンサルティングファーム／SIerでの3年以上のDX・業務改革経験、またはITエンジニアとして上流工程を主導した経験
  • AI／DX／クラウド／データ分析の専門知識と実務活用経験
  • 課題を構造的に分析し、解決策を設計できる能力
マネージャー以上
  • コンサル／SIerでの5年以上の経験、または数千万円〜億単位プロジェクトのPM経験
  • AI・DX・クラウド技術の深い知見
  • 経営層との折衝経験、5名以上のメンバーマネジメント経験

歓迎要件

  • インフラ産業（製造・建設・物流・通信・エネルギー）の業務知見・プロジェクト経験
  • BPR／PMO／SaaS・クラウド導入プロジェクト経験
  • 新規事業／DX戦略立案への参画経験
  • 公共領域・セキュリティ領域での実務経験
  • 顧客折衝を通じた信頼構築経験

バックグラウンドに応じたトラック

入社後は、バックグラウンドと志向性に応じて以下のようなトラックに配属されます（一例）：

  • DX／AI戦略コンサルティング：戦略立案を起点に実装まで一気通貫
  • AI×BPRコンサルティング：SIer・ITベンダー出身向け。技術知見を活かして変革設計の側に回る
  • 公共領域DX：自治体・公共機関のDX支援
  • セキュリティコンサルティング：SCS評価対応・実装基盤防衛

待遇

想定年収レンジ
メンバー600万〜1,000万円
マネージャー1,000万〜1,400万円
パートナー1,500万〜3,000万円

※スキル・経験に応じて決定

業績連動報酬制度

上記は固定報酬のレンジです。これとは別に業績連動報酬制度があり、獲得したプロジェクトの利益の一部が、個人への報酬として還元されます。固定＋業績連動の二層構造により、成果次第で年収を大きく伸ばせる設計です。

※分配の詳細は面談時にご説明します

勤務地・雇用形態

勤務地
東京本社（渋谷ヒカリエ33F）／赤坂支社／大阪支社／顧客先／自宅（出社×リモートのハイブリッド勤務可）
雇用形態
正社員（試用期間3ヶ月、給与変更なし）
このポジションでカジュアル面談する
◆ 募集停止中 営業 Business Producer
大手企業の経営層に対するDX・AI領域のソリューション提案と関係構築。大規模DXプロジェクトの統括、新規顧客開拓から既存顧客の深耕まで、事業をスケールさせるポジション。
  • 無形商材
  • エンタープライズ
  • 経営層折衝
  • DX提案
◆ 募集停止中 人事採用 Talent Producer
社長直下の"攻め"のコーポレート体制で、採用戦略・組織開発を推進。「採用も営業」の思想で、CPA・アクション数・決定率で管理されるデータドリブンな採用体制を共に構築する。
  • 採用戦略
  • 組織開発
  • データドリブン
  • リファラル
Selection Flow
2週間でのスピード採用が原則

Selection Flow 面談2回、最短2週間。

意思決定のスピードは、事業でも採用でも同じです。
状況に応じて柔軟に調整します。

01

カジュアル面談

採用担当との面談。経歴の確認と、Alphaktの組織・カルチャーのご紹介。まだ本気で転職を考えていなくてもOK。

02

ケース面接

元戦略コンサルティングファーム出身の人事マネージャーとの面接。過去の仕事を題材に、課題の構造化と解決アプローチを対話形式で議論します。

03

最終面接

代表・流石との面談。お互いを本音で理解するための場です。

CEO Message
代表取締役 流石 栄太
Founder & CEO

流石 栄太

Eita Sasuga

"企業が直面する社会課題を解き、未来をつくる。そのために必要なのは、顧客の課題に徹底的に向き合い、自分自身も変革し続けられる力です。"

日本の基幹産業——製造、通信、エネルギー、金融などは、需要に供給が追いついていない領域です。労働人口減少の中で、ロボティクスやAIで"人手不足でも仕事が回る状態"をつくる。これが私たちのミッションです。

肩書きよりも大切なのは、「顧客志向・即利他利己・行動量・自己変革」を実装できるかどうか。Phase 3で売上300億〜1兆円規模を目指す、この組織の次の10年をつくる当事者を、本気で探しています。

整っていない。だから、創れる。

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