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フィジカルAIコンサルタント(戦略×技術/メンバー)

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フィジカルAIコンサルタント(戦略×技術/メンバー)

エル・ティー・エス

フィジカルAIコンサルタント(戦略×技術/メンバー)

Skills

Google Cloud PlatformDeep LearningPythonPyTorchTensorFlowAIAWS

8 months ago

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Contract type:

Permanent, Internship

Work mode:

Onsite

Published on:

4 September 2026

What they need


フィジカルAIコンサルタント(戦略×技術/メンバー)

職種

ITエンジニア職

勤務地

東京都 ※業務により、地方勤務・海外出張の可能性有

職務内容

・フィジカルAI領域のコンサルティング支援(論点設計、仮説構築、提案書作成、意思決定支援)

・フィジカルAIの研究開発推進(先端論文の調査・再現、現場検証、VLA等のAIモデル開発)

・フィジカルAI領域の新規案件に対する提案活動のサポート

・NEDO等の国プロにおける技術開発への参画

本ポジションは、単なるAIエンジニアではなく、戦略コンサルタントとしての基礎素養を持ちつつ、フィジカルAIを論文レベルで深く理解しようとする意欲を持った方を求めるポジションです。

技術検証だけでも、机上のコンサルティングだけでも成立しないフィジカルAI領域において、両者を接続する「戦略×技術」の担い手として活動していただきます。

相対していただくクライアントは、大手製造業を中心に、物流・建設などの現場産業を持つ企業様が多く、フィジカルAIの現場適用に向けた研究開発課題の解決に貢献しています。

そうした課題の解決にあたっては、経営・事業視点と最先端技術の双方を理解が求められますが、LTSには、コンサルティングとエンジニアリングの両面で実績を積んだメンバーが所属しており、事業戦略の立案からフィジカルAIの技術検証・現場適用まで一気通貫で支援できることを強みとしています。

こうした環境の中で、実際のプロジェクトに参画しながら、戦略と技術の双方を兼ね備えたコンサルタントとして成長していただきます。

コンサルタントポジションでは、シニア・マネージャーと共にプロジェクトを推進しながら、①クライアントの事業課題を捉え論点設計・提案に落とす力、②フィジカルAIの先端技術を論文レベルで理解しキャッチアップし続ける力、の双方を磨いていただきます。

勤務形態

正社員

案件事例

【事例①】

・クライアント:大手製造業

・サービス概要:フィジカルAI関連の先端論文の再現と現場検証

・最新のVLA(Vision-Language-Action)等に関する論文を調査・再現し、クライアントの現場データを用いた検証まで支援

・単なる論文追試ではなく、現場制約(安全性、再現性、運用負荷、コスト)を踏まえて複数手法をカスタマイズして実装

【事例②】

・クライアント:大手製造業

・サービス概要:フィジカルAIに向けたIT基盤の構想策定

・事業・業務と技術の双方に知見のあるコンサルタントが、VLA向けの学習・評価・運用基盤の構想策定を支援

・データ収集からモデル学習、評価、現場展開・運用に至るまでのアーキテクチャ設計と、事業戦略と整合したロードマップ策定を推進

研究活動

【研究活動】

技術発展への貢献も重要な活動として位置づけており、国内外の学会・コンペティション、国プロへ継続的に参加しています。コンサルタントポジションのメンバーも、論文キャッチアップの延長として参画可能です。

・国プロ:NEDO Challenge, Baggage-Loading Robot 〜空港の未開拓領域に挑め〜への参加

・国際学会:ロボティクス系主要国際学会のワークショップにおけるVLAモデル開発コンペティション入賞

・国内学会:「VLAモデルによるタスク実行中の異常検知・自律復帰:VLA単体と階層アーキテクチャの比較」発表

募集背景

フィジカルAI領域に対する期待が高まり、新しいビジネスの探索、現場適用の検討、将来に備えたIT基盤の検討など多岐にわたるニーズが生まれています。

これらの課題は、技術のみ/ビジネスのみのアプローチでは解けません。事業価値を軸に論点を設計できる戦略コンサルタントの素養と、フィジカルAIを論文レベルで深く理解しキャッチアップし続ける技術者マインドの双方を備えた人材が不可欠です。

こうした市場ニーズの高まりを受け、当社ではフィジカルAI領域で価値を発揮できるコンサルタントの採用・育成を加速させており、戦略検討から現場適用の企画まで幅広く対応できるコンサルタントを求めています。

シニア・マネージャーと共にプロジェクトを推進しながら、フィジカルAI領域における「戦略×技術」の専門性を築いていただける方を募集しております。

部門のミッション

我々の部門は「産業と技術、双方の発展に貢献する。」というチームミッションを持ちます。フィジカルAIだけでなく、衛星データ解析、量子コンピューター等のDeepTechに対する深い理解と、コンサルタントとしての問題発見・問題解決を強みとしています。好奇心を持って技術そのものを探究することを奨励しており、個人ごとに研究テーマを持つメンバーも在籍しています。フィジカルAIは日本の製造業をはじめとする幅広い産業の底上げに寄与できる技術だと考えており、ミッション実現に向けて共に活動できる仲間を求めています。

部門の特徴

戦略コンサルティング事業本部に所属するテクノロジー部隊です。「産業への貢献」(テクノロジーを用いたクライアント事業の成長支援)と「技術への貢献」(論文発表・コンペ参加・共同研究等)の両輪で活動しています。大学機関との共同研究や業界団体での技術発表、NEDO等の国プロへの参画など、コンサルティングと並行した研究開発活動が特徴です。コンサルタントポジションのメンバーも、シニア・マネージャーと同じ目線で戦略検討・技術検証に参加できる環境です。

必要要件

・コンサルティング会社等でのプロジェクト経験1年以上、または相応のインターン・研究経験

・戦略コンサルタントとしての基礎素養(論点設計、仮説構築、資料作成、クライアントコミュニケーション)

・AIモデル開発(機械学習/深層学習)の経験1年以上(業務・研究・個人開発いずれも可)

・Python等を用いた統計解析・機械学習のプログラミング経験

・フィジカルAI/ロボティクス/マルチモーダルAI領域について、英語論文を読み技術を自主的にキャッチアップし続ける意欲

<フィットする人物像>

・技術を「使えれば良い」ではなく、原理・論文レベルで理解しにいく好奇心を持つ方

・ビジネス/事業価値への貢献に強い関心を持ち、技術との接続を考えられる方

・成長意欲が高く、未経験の領域でも自ら学習して実現へと持っていく意欲のある方

・最後まで責任を持って考え、仕事を遂行する意識を持っている方

歓迎要件

・戦略コンサルティングファーム/シンクタンク等での勤務経験

・大学・大学院での機械学習/ロボティクス/コンピュータビジョンに関する研究経験、論文執筆・査読経験

・VLA(Vision-Language-Action)等のマルチモーダルAI/基盤モデルに関する知識・実装経験

・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow等)の技術経験

・ROS/ロボットシステム(センサ統合、制御、実機検証)の経験または強い学習意欲

・非構造化データ(画像・音声・自然言語)の取扱経験

・データベース/クラウド基盤(AWS, GCP等)への知見

・現場制約(安全性、再現性、運用負荷、コスト)を踏まえたシステム設計・要件化への興味

・製造業/物流/建設など現場産業のドメインへの興味、または現場ヒアリングの経験

・英語論文/OSS/海外動向を継続的にキャッチアップするリサーチ習慣(arXivを定期的にウォッチする等)

入社後のキャリアイメージ

我々は戦略コンサルティング事業本部に所属するテクノロジー部隊です。入社後はシニア・マネージャーと共にフィジカルAI領域のプロジェクトへ参画いただきます。

  • 入社初期

既存プロジェクトへの参画を通じて、コンサルタントとしての基本動作(論点設計、仮説構築、資料作成、クライアントコミュニケーション)と、フィジカルAI領域の技術・案件特性を並行して習得いただきます。論文レビュー、VLA等のモデル開発、論文再現、現場検証など、戦略と技術の両輪で経験を積みます。

  • 経験を積んだ後

各々が自分の得意領域(技術/業界/サービス)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、学会発表支援等)を行います。将来的にはシニアコンサルタント/マネージャーとして、自分のチーム組成やフィジカルAI関連サービスの高度化を自律的に行うことを期待しています。希望に応じて、フィジカルAI以外のテーマ(生成AI CoE立ち上げ、DeepTech新規事業コンサル等)にも触れられます。

この仕事で得られるもの

・戦略コンサルタントとしての基本スキル(論点設計、仮説構築、意思決定支援、提案書作成)

・フィジカルAIを論文レベルで理解し、キャッチアップし続けるリサーチ習慣

・VLA等の先端モデル開発に加え、データ収集/評価/運用まで含む実装・改善サイクルの経験

・現場産業における "AIが使われない理由" を一次情報で掴む実務力

・技術と事業の両言語で議論・提案できる希少なポジショニング

・国内外の学会・コンペ、NEDO等の国プロを通じた技術コミュニティとのつながり

・将来的に、DeepTech特化コンサル/フィジカルAIテックリード/事業開発などへ広がるキャリア選択肢

フィジカルAIサービスとして目指す姿

LTSは、フィジカルAIがもたらす未来の姿をレイバーコストゼロであると捉えています。

半世紀以上に渡り、ITやAIが情報デンタルのコストや、ナレッジ活用のコストを限りなくゼロに近づけてきたように、ヒューマノイドを中心とするハードウエア技術の進展と、その頭脳となるフィジカルAIの登場により、これまでITやAIがもたらしてきた変革の対象はデジタル領域から物理世界へと拡大しつつあります。レイバーコストゼロでは、そうした物理世界の労働のコスト(=限界費用)が限りなくゼロに近づき、従来ロボット活用が難しかった領域にも広がることで、大きな市場が創出されると考えます。

フィジカルAIの時代には、物理的なオペレーションの構築と運用が必ずついて回ります。現場の課題は物理オペレーションの中にしかなく、サービスの担い手は現場を持つ企業へと分散していく——これは、いま現場の課題を抱える企業にこそ大きなチャンスがあることを意味します。ドメイン固有の物理作業を含むオペレーションのデジタル化は、現場の人が自らロボットとともにつくることで初めて高い実現性を持ち、自社業務の自動化が、そのまま新たな事業へと転じていきます。

もっとも、使えるツールを選んで取り入れるだけでは、事業の付加価値は高まりません。求められるのは、事業や産業の中で解くべき課題(Deep Issue)を据え、その方向に仲間を集めるという発想の転換です。LTSは、産業と技術の間に立つ「フィジカルAI社会実装のアーキテクト」として、先端技術(Deep Tech)を持つ国内外のスタートアップとの協業をはじめとするパートナーエコシステムの形成までを設計し、現場企業が主役となる変革を、構想から事業化まで一貫して支援します。その支援は、変革構想の策定(STRATEGY)・現場課題の解決(SHAPE)・事業やサービスの創出(SCALE)という3つのサービス「3S」として体系化しています。

私たちはフィジカルAIを単に人を代替する技術とはとらえず、人の能力を拡張し、産業に新たな付加価値をもたらす技術として、お客様・パートナーとともに新たな産業をつくってまいります。

給与

600万円〜1200万円(職位によって異なり、年俸制 もしくは 月給制)

※ご経験・能力等を考慮の上、当社規定により決定

※年俸額を12分割した金額を毎月支給(12分割した際小数点があれば切り上げ)

※月給制の場合は固定残業30時間分を含む金額を毎月支給(30時間を超える労働を行なった場合は別途支給)

  • 昇給

年1〜2回(職位によって異なる)

※上司による面談、自己目標設定・評価に基づいて決定

勤務時間

専門業務型裁量労働制 もしくは フレックスタイム制を適用(職位によって異なる)

多くの社員が9:00〜18:00で勤務中です!

  • 専門業務型裁量労働制

所定労働時間:8時間

  • フレックスタイム制

フレキシブルタイム(6:00〜21:00)の間で8時間

※コアタイム無し

選考プロセス

書類選考面接(2~3回)内定

※ご希望に応じて非選考面談を実施する場合がございます。

※適性検査あり

休日休暇

  • 完全週休2日制(土・日)※年間120日以上

  • 祝日

  • 年末年始休暇

  • 夏季休暇

  • 創業記念日

  • 有給休暇(初年度12日/年間最大20日付与)

  • 特別積立休暇

  • 特別休暇/ライフプラン

  • 結婚休暇

  • 出産休暇

  • 産前産後休暇

  • 育児休業

  • 看護休暇

  • 介護休業

  • 慶弔休暇

  • 生理休暇

  • 公傷休暇

  • 短時間勤務制度

福利厚生

  • 各種社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金)

  • 副業・兼業制度

  • 従業員持株会

  • 役割手当

  • 各種調整手当

  • 出張手当

  • ベネフィット・ステーション加入

  • 慶弔見舞金

  • メンター制度

  • キャリア形成

  • 資格取得支援制度

  • 自己啓発支援

  • 新入社員研修

  • 新入社員フォローアップ研修

  • 各種階層別研修

  • 各テーマ別研修

  • 各種勉強会

  • 各種外部団体への参加

  • その他各種キャリア開発プログラム

<受動喫煙防止のための取組>

赤坂本社オフィス:屋内原則禁煙(喫煙専用室設置)

ただし、お客様先で業務を行う場合はそのルールに従う

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