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長期インターンで受け入れた学生に対して、
インターン期間中の実績評価を実施した割合です。
経営コンサルティングやM&Aと聞くと難しいイメージを持たれる方も多いかも知れません。
エンジニアと聞くと難しいイメージを持たれる方も多いかも知れません。
しかし、未経験から圧倒的なスキルを身につけ活躍しているインターン生が多いのも事実です。
「圧倒的な成長を稼ぎながら手に入れたい」「社会人になる前に自分でキャリアを形成する力が欲しい」
少しでも上記の様に考える学生は一度、カジュアル面談にてお話しできればと思います！！
【AI活用コンサルティング& システム開発】
業務課題の棚卸しから、プロトタイプ開発、本番導入、 現場定着まで一気通貫でサポート。
生成AI、画像解析、音声認識、データ分析基盤など、 最適な技術で課題を解決します。
▼ プロジェクト事例
① 大手食品・飲料メーカー：対話型マーケティング分析AI（LLM）
【課題】 これまで、売上データや市場トレンドの分析には高度なITスキル（SQLなど）が必要で、現場の担当者が欲しい情報をすぐに得られない状態でした。
【解決・成果】 ChatGPTのように「自然言語（普通の日本語）」で質問するだけで、AIが瞬時にデータ分析を行ってくれるツールを開発。非エンジニアでも一瞬でキャンペーン効果の分析ができるようになり、企業の意思決定スピードを劇的に向上させました。
② 物流業界大手：マルチ運送伝票読み取りAI（画像認識）
【課題】 毎日大量に届く「汚れや折れ目のある配送伝票」を、スタッフが目視で確認し、手作業でシステムに打ち込んでおり、膨大な残業が発生していました。
【解決・成果】 どんなに汚れた伝票でも高精度で文字を読み取るAI（OCR）を開発。手入力作業を大幅に削減し、深刻な人手不足に悩む物流現場の業務効率化に貢献しました。
③ 介護施設：介護記録システム（音声認識AI）
【課題】 介護スタッフが日々のケア業務の合間に、手書きやPCで膨大な「介護記録」を作成しなければならず、疲弊していました。
【解決・成果】 スマホに向かって話しかけるだけで、AIが自動で文章を要約し、正式な介護記録としてシステムに登録するアプリを開発。事務作業の負担をなくし、スタッフが「本来のケア」に集中できる環境を実現しました。
④ 営業支援企業：ワンコールAI（自社プロダクト）
【課題】 テレアポ業務は断られる精神的ストレスが大きく、離職率の高さや採用コストの増大が業界全体の課題でした。
【解決・成果】 応答速度0.3秒で、人間と変わらない自然な会話ができる「音声AI」を開発。テレアポや初期の顧客対応をAIが完全に代行することで、営業マンは「アポが取れたあとの商談」という最も価値のある業務に専念できるようになりました。
1. 「学生扱いゼロ」で圧倒的成長を約束
インターンという枠を超え、いちプロフェッショナルとしてクライアントに向き合っていただきます。お任せするのは「雑用」ではなく「事業の最前線」。泥臭く案件を獲得する営業力から、経営層への論理的な提案力、最先端AIの知見まで。決して楽な環境ではありませんが、その分、半年後には同世代を置き去りにするほどの「圧倒的なビジネス戦闘力」が身につくことをお約束します。
2. 年次に関係なく、一人一人に「大きな裁量」を
「言われたことをやるだけ」の環境ではありません。どうすればアポイントが取れるか？顧客の真の課題は何か？どのAI技術を当てはめるべきか？自ら仮説を立てて実行するプロセスを重んじます。失敗を恐れず高速で検証を繰り返す「Action First」の文化があるため、意欲と行動量がある方には、入社直後からどんどん重要なミッションと裁量をお任せします。
3. 挑戦を徹底的に支える「フルサポート・フィードバック体制」
大きな裁量と高いハードルを用意するからこそ、決してあなたを「放置」はしません。外資系コンサルやメガベンチャー出身の優秀な社員が、日々の営業ロープレ、提案資料のロジック構築、クライアントとの商談同席まで、あなたの挑戦をフルサポートします。チーム全体で助け合う「One Team」の風土があり、プロからの質の高いフィードバックを日常的に受けられるため、最速で成果を出すことが可能です。
AIを導入したい企業（製造業メイン）に対し、最適なソリューションを提案する営業をお任せします。
プロジェクト開始後は「技術がわかるコンサルタント」として、AIプロジェクトの上流工程から伴走していただきます。
【具体的な業務】
1. ソリューション営業
業務課題に対する最適なAIソリューションの設計、ROI試算、導入ロードマップの策定。提案の裏付けとなる市場・競合・最新AI技術の調査、経営層向けの資料作成とプレゼン。
例：手入力作業をなくす画像認識AI（OCR）の提案
顧客の課題： アポイントを取った物流企業にヒアリングすると、「毎日、汚れや折れ目のある配送伝票を、社員が手作業でエクセルに打ち込んでおり、月間100時間の残業が発生している」という課題を発見。
解決策（ソリューション）： 自社のエンジニアと相談し、「汚れた伝票でも高精度で読み取れる画像認識AI（OCR）」の導入を企画。
ROI試算（論理的思考）： 「このAIを導入すれば、月100時間の残業代（約20万円）×12ヶ月で年間240万円のコスト削減になります。開発費が100万円なので、約半年で投資回収（ROI）が可能です」と経営層にロジカルにプレゼンし、受注を勝ち取ります。
2. プロジェクト推進・クライアントワーク
ヒアリングを通じた業務プロセス分析と課題の構造化。社内エンジニアとの要件調整、進捗・品質管理、緻密な期待値コントロール。
例：大手食品メーカーのマーケティング分析AIプロジェクト
直面する壁（期待値コントロール）：
経営層から「うちの過去データ10年分を全部AIに入れれば、来月売れる新商品のアイデアを勝手に出してくれる万能なシステムを作ってよ！」と無茶な要望（過度な期待）を受けます。
求められている役割（要件定義・構造化）：
「AIで何でもできるわけではない」ことを角が立たないように論理的に説明し、期待値を適正化します。「いきなりアイデアをゼロから出すのは不可能です。しかし、過去データから『ヒット商品の共通点』を自動抽出するAIなら作れます。まずはそこから始めませんか？」と提案。クライアントと合意を取り、社内エンジニアへ「何を開発すべきか」を翻訳して伝えます。
3. AI導入検証（PoC）と改善提案
実際のAIモデル導入に向けたPoC（概念実証）の推進。現場での効果をデータで検証し、精度向上や業務フローの改善を継続的に提案します。
例：介護施設向け音声認識AIの検証
検証中の壁： 介護記録を音声で自動入力するAIを現場でお試し導入（PoC）したところ、現場のスタッフから「専門用語の聞き間違いが多くて逆に手間だ」とクレームが入ります。
改善提案と巻き込み力： 「AIが使えない」で終わらせず、現場がどんな言葉をよく使うのかデータを収集。社内エンジニアに「この介護専門用語の辞書データを追加学習させてほしい」と要件を的確に伝え、認識精度を95%まで引き上げます。「これなら現場で使える！」と本導入が決定します。
4. 新規事業開発への参画
顧客の課題解決で得た知見をもとに、自社新規AIプロダクト開発やサービス企画のブレストにも参加いただきます。
例：汎用プロダクトへの昇華
現場からの気づき： 特定の営業会社向けに提供していた「テレアポ自動化AI（ワンコールAI）」のプロジェクトを通じて、「この課題は、他の業界のコールセンターでも全く同じように悩んでいるはずだ」と気づきます。
事業提案： 社内のブレスト会議で、「このシステムを特定の会社向けだけでなく、月額制のSaaS（クラウドサービス）として広く販売しませんか？」と提案し、自社の新しい事業の種を生み出します。
ボストン・コンサルティング、リクルート、NTTデータ、アクセンチュア、LINEヤフー
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