データコンサルタント
Confirmed on the employer's own hiring board on Oct 26, 2026. First seen by Alion on Oct 2, 2026. A1A scores A on the Alion truth index.
顧客の非構造化データを「使えるデータ」へ。AI活用を支えるデータ整備ルールの設計・オペレーション構築
Description
▍募集背景
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A1Aは「取引に関わるすべての人が、信頼と情熱をもったものづくりができる世界をつくる」をミッションに掲げ、製造業の調達・購買領域における課題解決に取り組むスタートアップです。
当社の主力プロダクト『UPCYCLE』やAI機能を顧客企業で活用いただくうえで最大の障壁となるのが、顧客が社内に抱える「見積書、図面、Excel、各種業務データ」が形式・粒度ともに乱雑で、そのままではAIやシステムで扱えない（非構造化されている）という問題です。
AI活用を成功させるためには、単にデータを収集・集約するだけでなく、「どのデータを、どの粒度・形式・ルールで整備し、誰がどうやって継続運用するか」というデータ整備のルール設計とオペレーション構築が不可欠です。
今回は、顧客企業が持つデータを『UPCYCLE』で活用可能な状態へ変換するためのデータ要件定義、整備ルールの策定、および外部/内部オペレーターが再現性を持って実行できる作業プロセスの構築を担っていただくデータコンサルタントを募集します。
▍ミッション
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顧客の業務・データ構造とA1Aプロダクトを深く理解し、顧客データをA1Aで活用可能な状態（構造化）へ変換すること。
また、そのデータ整備を安定的・継続的に実行できる再現性のあるオペレーション・仕組みを自ら設計・構築すること。
▍仕事内容
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コンサルタントやプロダクトチーム、外部オペレーター（SV等）と連携しながら、以下の業務を一貫して担っていただきます。
・顧客業務・データ構造の把握と要件定義
└顧客が保有する見積書、図面（PDF含む）、Excel、基幹データ等の内容・フォーマット・特性の把握
└顧客のAI活用目的やA1Aプロダクト仕様に適合させるために必要な「データ項目・入力形式・整備ルール」の整理
・データ整備仕様・ルールの策定・検証
└データの分類、紐付け、名寄せ、表記統一、欠損対応、マスターデータ整備などの具体ルールの設計
└自らデータを触りながら加工・クレンジング処理を試し、整備方法やAIツールの活用可能性を検証
・オペレーションの構築・標準化
└オペレーター（または委託先BPO）が迷わず作業できる判断基準、マニュアル、作業手順書の作成
└オペレーターやSV（スーパーバイザー）が自走できるレベルへのレクチャー・運用落とし込み
・品質モニタリングと整備プロセスの継続改善
└整備データの品質チェック、例外ケースのハンドリングルールのアップデート
└新しい顧客データ形式への対応および整備プロセスの汎用化・標準化
▍ポジションの魅力
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データを作る・分析するのではなく「使える状態にする」設計力
高度なAIモデル開発そのものではなく、その前段となる「データクレンジング・構造化の仕組みづくり」を担います。泥臭いデータを紐解き、システムに流し込める状態へ変換する構造化能力が身につきます。
設計（企画）と実務（ハンズオン）の両方に関われる
ルールを書くだけのコンサルティングにとどまらず、自らExcelやPython/SQL、生成AIツール等を駆使してデータを触りながら検証し、再現性のある現場オペレーションへと落とし込みます。
技術よりも「業務理解・構造化思考」が活きる環境
複雑なデータ構造や「顧客が業務でどうデータを使うか」を理解する力が問われます。製造業や調達の事前知識は不要。入社後にキャッチアップいただけます。
Requirements
▍募集背景
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A1Aは「取引に関わるすべての人が、信頼と情熱をもったものづくりができる世界をつくる」をミッションに掲げ、製造業の調達・購買領域における課題解決に取り組むスタートアップです。
当社の主力プロダクト『UPCYCLE』やAI機能を顧客企業で活用いただくうえで最大の障壁となるのが、顧客が社内に抱える「見積書、図面、Excel、各種業務データ」が形式・粒度ともに乱雑で、そのままではAIやシステムで扱えない（非構造化されている）という問題です。
AI活用を成功させるためには、単にデータを収集・集約するだけでなく、「どのデータを、どの粒度・形式・ルールで整備し、誰がどうやって継続運用するか」というデータ整備のルール設計とオペレーション構築が不可欠です。
今回は、顧客企業が持つデータを『UPCYCLE』で活用可能な状態へ変換するためのデータ要件定義、整備ルールの策定、および外部/内部オペレーターが再現性を持って実行できる作業プロセスの構築を担っていただくデータコンサルタントを募集します。
▍ミッション
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顧客の業務・データ構造とA1Aプロダクトを深く理解し、顧客データをA1Aで活用可能な状態（構造化）へ変換すること。
また、そのデータ整備を安定的・継続的に実行できる再現性のあるオペレーション・仕組みを自ら設計・構築すること。
▍仕事内容
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コンサルタントやプロダクトチーム、外部オペレーター（SV等）と連携しながら、以下の業務を一貫して担っていただきます。
・顧客業務・データ構造の把握と要件定義
└顧客が保有する見積書、図面（PDF含む）、Excel、基幹データ等の内容・フォーマット・特性の把握
└顧客のAI活用目的やA1Aプロダクト仕様に適合させるために必要な「データ項目・入力形式・整備ルール」の整理
・データ整備仕様・ルールの策定・検証
└データの分類、紐付け、名寄せ、表記統一、欠損対応、マスターデータ整備などの具体ルールの設計
└自らデータを触りながら加工・クレンジング処理を試し、整備方法やAIツールの活用可能性を検証
・オペレーションの構築・標準化
└オペレーター（または委託先BPO）が迷わず作業できる判断基準、マニュアル、作業手順書の作成
└オペレーターやSV（スーパーバイザー）が自走できるレベルへのレクチャー・運用落とし込み
・品質モニタリングと整備プロセスの継続改善
└整備データの品質チェック、例外ケースのハンドリングルールのアップデート
└新しい顧客データ形式への対応および整備プロセスの汎用化・標準化
▍ポジションの魅力
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データを作る・分析するのではなく「使える状態にする」設計力
高度なAIモデル開発そのものではなく、その前段となる「データクレンジング・構造化の仕組みづくり」を担います。泥臭いデータを紐解き、システムに流し込める状態へ変換する構造化能力が身につきます。
設計（企画）と実務（ハンズオン）の両方に関われる
ルールを書くだけのコンサルティングにとどまらず、自らExcelやPython/SQL、生成AIツール等を駆使してデータを触りながら検証し、再現性のある現場オペレーションへと落とし込みます。
技術よりも「業務理解・構造化思考」が活きる環境
複雑なデータ構造や「顧客が業務でどうデータを使うか」を理解する力が問われます。製造業や調達の事前知識は不要。入社後にキャッチアップいただけます。
Preferred Experiences
・SQLを用いたデータ抽出・確認・加工の経験
・Python等を用いたデータ処理・スクリプト作成経験
・生成AIやAIツールの実務・データ整備への活用経験
・カスタマーサクセス（CS）、Professional Services、SaaS導入支援の経験
・媒介・代理店・クライアントとの間で「要件定義〜開発調整〜納品・CS対応」を一気通貫で担った経験
・非構造化データ（PDF、図面、OCRデータ等）を扱った経験
We are looking for
・データそのものより「データが業務でどう活かされるか」に興味がある方
・一度きりの手作業で終わらせず、再現性のある仕組み・マニュアルに落とし込むことが好きな方
・マニュアル通りに作業するだけでなく、ルールやプロセスそのものを主体的に改善したい方
・新しい業界・ドメインやデータ構造を理解し、学びながら進めることを楽しめる方
Working Conditions
Salary
給与
・スキル・ご経験により相談の上で決定
・想定年収：600万円～900万円
※想定年収には月40時間分の固定残業代を含む
・昇給：年2回
Location
勤務地
東京都千代田区
Job Type
正社員
Work hours
就業時間
・フレックスタイム制（コアタイム 10:00 ～ 16:00、休憩60分）
・完全週休二日制 土曜、日曜、祝日
Probation period
あり(3ヶ月)
Benefits
福利厚生
・ストックオプション
・各種保険（雇用保険、労災保険、健康保険、厚生年金保険）
・交通費（全額支給）
・インフルエンザ予防接種代補助、ランチ補助、書籍購入補助など