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燈株式会社DXコンサルタント紹介資料

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January 28, 2026
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 燈株式会社DXコンサルタント紹介資料

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  1. 壱 質実剛健 弐 凡事徹底 参 爆速 肆 圧倒的当事者意識 伍 一致団結

    飾らずに泥臭く挑戦する 顧客に向き合い本質的な課題解決を目指す 常に自責思考 中間ボールを主体的に拾う 当たり前のことを当たり前にやり切る 細部までこだわり、全力で取り組む 部門や立場を超えて志に向かって協働する 全員で成果や朗報を讃え歓喜する「わいわい」文化 迅速な意思決定と素早い実行 スピード感と質を追求し、期待値を超える 燈道 志がすべて 燈の挑戦においては “志がすべて ” 使命実現のために、燈道がある。 燈では、使命を実現するため、 5つの行動指針「燈道」を設けています。この「燈道」は常に意識され、メンバーの行動の大原則となっています。 燈道の構成要素は、これまで世界を牽引した日本企業的文化の粋を結集し、当時の社員全員での議論の末に、勝てる企業文化として策定されました。 わたしたちが大切にしていること 6
  2. 経営メンバー 8 Founder|代表取締役 CEO 野呂 侑希 Yuki Noro 東京⼤学⼯学部。⾼校1年次にYahoo! Open

    Hack Uで審査員特別賞受賞。東京 ⼤学⼊学後,東⼤松尾研究室主催のGCIで 優秀賞受賞。松尾研究所にて、上場企業 様とのAIプロジェクトにエンジニアとし て参画,企業様への共同研究の提案、コン サルティングに従事。 2021年燈株式会社を創業,CEOに就任. 『Forbes JAPAN 30 Under 30 2022』受賞 Co-Founder|取締役COO ⽯川 ⻫彬 Nariaki Ishikawa 東京⼤学法学部卒。 在学中にベンチャー4社 で営業‧マーケティング等の経験を積み、⼤ 学のクラスメイトであった野呂と燈株式会社 を共同創業。 燈では創業期に祖業であるDXソリューション 事業のインサイドセールスに従事。その後AI SaaS事業本部の⽴ち上げに従事し部⻑に就 任。1stプロダクトであるDigital Billderの ニーズ探索‧要件定義‧ローンチなどのプロ ダクト⽴ち上げから、既存サービスのグロー ス、新サービスの複数展開など事業本部のグ ロースを主導。2025年より取締役COOに就任 し、全社の事業を統括。 取締役CFO 郷司 真澄 Masumi Goshi 早稲⽥⼤学在学中に公認会計⼠試験合格。EY新 ⽇本監査法⼈において法定監査に従事するとと もに、多数の上場準備⽀援業務並びに財務短期 調査業務を経験。りそな銀⾏へ出向し、⼤⼿顧 客向け財務‧事業戦略の⽴案業務並びにLBO ファイナンス業務を担当。その後、経営共創基 盤(IGPI)に参画し、成⻑戦略⽴案業務、M&A 業務に従事するとともに、東京⼤学松尾研究室 におけるインキュベーションコンサルティング 活動に従事。2022年に燈株式会社に取締役CFO として参画。公認会計⼠.
  3. 社外役員・顧問 社外取締役 ⻄⼭ 圭太 パナソニックHD株式会社 社外 取締役 東京⼤学未来ビジョン研究セン ター 客員教授

    株式会社経営共創基盤 シニアエグゼクティブフェロー 株式会社産業⾰新機構専務執⾏ 役員、東京電⼒経営財務調査タ スクフォース事務局⻑、経済産 業省⼤⾂官房審議官(経済産業 政策局担当)、東京電⼒ホール ディングス株式会社取締役、経 済産業省商務情報政策局⻑など を歴任。2023年に株式会社ダイ セル、パナソニックHD株式会社 の社外取締役に就任。 社外監査役 ⾼浦 英夫 公認会計⼠ 株式会社INCJ 社外監査役 東京電⼒HD株式会社 元社外取 締役 本⽥技研⼯業株式会社 元社外取 締役 プライスウォーターハウス会計 事務所(現PwCあらた有限責任 監査法⼈)に⼊所後、主に⾦ 融、エンタテインメント、メ ディア産業の監査業務並びに PwCアドバイザリー、PwCコン サルティングのネットワーク強 化を推進。あらた監査法⼈の代 表執⾏役、財団法⼈財務会計基 準機構評議員、本⽥技研⼯業株 式会社取締役、東京電⼒HD株式 会社取締役などを歴任。 社外監査役 安平 武彦 弁護⼠ 島⽥法律事務所 パートナー弁護 ⼠ 慶応義塾⼤学グローバルリサー チインスティテュート「プラッ トフォームと『2040年問題』」 客員所員 2009年12⽉に弁護⼠登録。2011 年に島⽥法律事務所⼊所後、⾦ 融機関法務部への出向を経て、 2017年に経済産業省 商務情報政 策局 情報経済課 課⻑補佐(特定 任期付公務員)に就任。GAFA等 の巨⼤IT企業をめぐるルール整 備や、AI‧データの利活⽤推 進、電⼦商取引に関するルール 整備などに従事。2021年1⽉、 島⽥法律事務所 パートナー弁護 ⼠に就任。 技術顧問 松尾 豊 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科 ⼈⼯物⼯学研究センター / 技術経 営戦略学専攻 教授 ソフトバンクグループ株式会社 社外取締役 ⽇本ディープラーニング協会 理事 ⻑ 内閣府 AI戦略会議 座⻑ 2019年より、東京⼤学⼤学院⼈⼯ 物⼯学研究センター∕技術経営戦 略学専攻教授。⽇本ディープラー ニング協会理事⻑やソフトバンク グループ社外取締役、⼈⼯知能学 会理事、情報処理学会理事等を兼 任。 専⾨は、⼈⼯知能、Webマイニン グ、ビッグデータ分析、ディープ ラーニング。 経営顧問 経営顧問 株式会社みずほフィナンシャル グループ特別顧問 株式会社みずほ銀⾏ 元取締役頭 取 株式会社みずほフィナンシャル グループ 元取締役会⻑ ⽇本経済団体連合会 元副会⻑ ⽇本興業銀⾏⼊⾏後、みずほ コーポレート銀⾏取締役頭取、 みずほフィナンシャルグループ 取締役社⻑ グループCEO、みず ほ銀⾏取締役頭取、みずほフィ ナンシャルグループ 取締役 兼 執⾏役社⻑ グループCEO、取締 役会⻑、特別顧問などを歴任。 2020年から2024年まで⼀般社団 法⼈⽇本経済団体連合会副会 ⻑、2021年より総合科学技術‧ イノベーション会議議員(⾮常 勤)現任。 佐藤 康博 川上 登福 株式会社 経営共創基盤 パート ナー 取締役マネージングディレク ター 株式会社 IGPI Digital Intelligence 代表取締役CEO 株式会社先端技術共創機構 代表取締役 名古屋⼯業⼤学競争基盤 代表取締役 ⼤⼿商社やGEでの経験を経て、 IGPIに参画し、AI関連の戦略策 定や新規事業開発等を統括。株 式会社IGPIグループ共同経営 者。 9
  4. 卸売‧⼩売業 最先端テクノロジーを産業特化で提供することで、業界ごとの奥深い課題まで解決 建設業DXから事業を開始し、現在は製造業などを対象に含めた、ものづくり産業 DXに進化 事業内容 産業特化DXで深い課題解決 業界特化の最先端テクノロジー 業界の業務や⽂化に特化した最先端技術を社内で独⾃に開発しており、 他社技術では解決できない業界固有の課題を解決可能 例:建設業の専⾨知識や⽂脈を学習したLLM

    深い業界専⾨知識 専⾨知識の不⾜によって他社では難しい課題抽出‧ソリューション提案‧ ソリューション開発が可能。 例:設計図⾯を読めるエンジニア, 建設業会計を理解したカスタマーサクセス 蓄積される信頼と実績 特定企業とのプロジェクト事例や導⼊実績が全て、対象業界に おける信頼と実績に変わる。 は弊社内でリーディングカンパニーとの取引実績がある業界(⼀部抜粋) 対象領域の伸⻑ ものづくり 産業 フェーズ1 インフラ 住宅 建築 ⼟⽊ フェーズ2(現在) フェーズ3 宇 宙 産 業 建設業 家具 医療機器 ⾷品 ⾃動⾞ 航空 設備 情報通信業 ⾦融保険業 不動産業 10
  5. 燈の提供価値 AIを中心とする最先端テクノロジーの研究開発を社内で行い、 企業様の課題を起点とした DXの推進を DXソリューション事業と AI SaaS事業によって行う アルゴリズム 研究開発 AIモジュール

    AI SaaS DXソリューション事業 AI SaaS事業 研究開発したアルゴリズムを独⾃のAI開発 基盤を⽤いて蓄積し、AIモジュールとして 保有。コンサルティングやオーダーメイド 開発を通じて、各企業様のビジネスモデル やワークフローに最適な形でカスタマイズ して提供。 燈固有のAIモジュールを搭載し、さらに業 界固有の⽂化やワークフローに最適な UI/UXに仕上げたプロダクトを提供。 11
  6. 燈の保有する多様なAIモジュール:現場の生データからEmbodied AIへ 12 図⾯‧仕様書解析 三次元再構成 点群処理 ⽣成AI 物理解析 最適配置計画 Sim-to-Real

    ロボット統合制御 独⾃シミュレーション基盤 現 場 情 報 か ら 物 理 知 能 へ の 昇 華 ロボットAI学習 シミュレーション最適化 現場データ認識 独⾃シミュレーション基盤による データ収集と実機ロボットへの反映 デジタルツイン上での シミュレーション‧最適化‧⽣成 建設現場‧製造現場の⽣データを 解析‧モデル化
  7. 事業領域・プロダクト DX Solution 事業 顧客の課題に深く向き合い、様々な技術領域を扱うことで根本課題を解決しています。 ⽇本の主要産業を⽀える⼤⼿企業と提携したAI‧DXプロジェクト。 コンサルティング‧PoC‧開発まで⼀気通貫で実施。 建設業‧製造業等のものづくり産業に提供。 インフロニア‧ホール ディングス様

    AIによる道路構造物点検システム を確⽴ イトーキ 様 オフィスデザインを瞬時にシミュ レーションできる⾃動⽣成AIの開 発 ⼤成建設 様 設計図書の構造化‧ダッシュボー ド化 熊⾕組 様 CADデータからBIMモデルを⽣成す るシステム「CABTrans」を開発 ※⼀部の事例を抜粋しています。 13 AI SaaS 事業 2シリーズ9プロダクトを 47都道府県、累計約1,000社に提供
  8. 事業を通じた課題解決事例 DX Solution 事業 AI SaaS 事業 顧客の課題に深く向き合い、様々な技術領域を扱うことで根本課題を解決しています。 インフロニア‧ホールディングス様とのPJ事例 ‧点検員の⽬視で⾏っていた道路の異常検知を⾞にスマートフォンを取り

    付けて⾛⾏するだけでAIが⾃動検知。⽬視点検作業の削減や、均⼀かつ 正確な検知を実現。 ‧従来のAI点検システムでは実現できなかった、教師データを必要と  せず、特定の検知項⽬に制限されない網羅的な異常検知を実現 Digital Billder請求書 静岡県の⼭本建設様の導⼊事例 ‧毎⽉500件以上紙で処理していた請求書を全て電⼦化し、紙の整理‧ 運搬‧保管‧データ⼿⼊⼒など、請求書処理にかかる時間が1週間以上 短縮 ‧他請求書電⼦化サービスでは実現できなかった建設業特有の⽴替精算の 処理や⼯事ごとの精算を実現 課題解決 課題解決 14
  9. 燈の軌跡 創業後4年で社員数が400名を突破。志をもとに、急激な成⻑を実現しています。 2⽉  創業 東京都⽂京区に東京⼤学松尾研発ス タートアップとして創業 2021 120名 230名 20名

    50名 2022 2023 2024 2025 3⽉  本社移転 本社を東京都⽂京区本郷三丁⽬「柏 屋ビル」に移転 5⽉  本社移転 本社を東京都⽂京区⼩⽯川⼀丁⽬ 「⼩⽯川桜ビル」に移転 10⽉  本社移転 本社を東京都千代⽥区神⽥駿河台四丁 ⽬「御茶ノ⽔ソラシティ」に移転予定 400名 (12⽉現在) 15
  10. 燈のDX Solution事業本部 技術マップ 図⾯解析 点群 点群処理の研究開発と現場への応 ⽤を統合的に推進 建築専攻‧建築⼠のエンジニアが ドメイン知識によって図⾯認識を研究開発 物理解析 物理と機械学習を融合し、最先端の

    ⾼速なシミュレーションを実現 ⽣成AI 最新のモデルと強⼒な計算資源で 最新の⽣成AI技術を研究開発 ⾃然⾔語処理 業界特有の専⾨⽤語に特化した ⽂書処理‧検索エンジンを開発 クラウド基盤 豊富な実績を持つエンジニアが スケーラブルなクラウド基盤を構築 AKARI TECH MAP 燈のエンジニアたちが持つ技術は様々に広がっています シミュレーション ロボティクス シミュレーションによる ロボットの⾏動制御を開発 独⾃のシミュレーション 基盤を構築し最適化アル ゴリズムを開発 20
  11. 経歴 東京⼤学⼯学部航空宇宙⼯学科を卒業後、同⼤学院⼯学系研究科航空宇宙 ⼯学専攻を修了。⼤学院ではプラズマロケットの推⼒に関する数値計算の 研究を⾏う。リクルートにてデータサイエンティストとして、位置情報 データのベイズ拡⼤推計やクラスタリング滞在判定などの機械学習アルゴ リズムを構築。2023年7⽉に燈株式会社に参画。エンジニア経験を活か し、事業課題に対するAIソリューションのコンサルティング提案に従事。 General Managerメッセージ 「誰にもできることで

    はなく、誰もが避け る「難題」にこそ、 挑む価値がある」 銀行でのキャリアを捨て燈へ参画したのは、代表の野呂と 共に世界一を目指す志に懸けたからです。私は器用では ありませんが、人が避ける泥臭い難題に挑む情熱は誰にも 負けません。 燈のコンサルタントは、最高峰のエンジニアと密に連携し、 未踏の領域から価値を創り出す圧倒的な「手触り感」が 醍醐味です。年齢や性別に関係なく、各分野のスペシャ リストが「燈道」の下で一丸となり、産業構造そのものを 変革しています。 大切にするのは、「志がすべて」。お客さまへの価値提供 のために、誰もが避ける面倒なことでもやり抜き、社会の 役に立つ。この誇り高きチームで、共に日本の未来を照らし ませんか。本気で産業変革を志す仲間を待っています。 DX Solution事業本部 GM 友塚 ⾼宏 経歴 明治安田生命保険相互会社、株式会社りそな銀行を経て当社参画。 法人営業の経験長く、スタートアップ・中堅中小企業・上場企業・ 官公庁等、これまで1,000社以上を担当し、コーポレートファイナン ス・企業戦略立案・不動産業務に精通。ビジネススクールでの財務・ ファイナンス講義も担当。本店営業部の事務局運営や役員秘書・ 支店長等のマネジメント業務経験を経て、2023年に燈にジョイン。 「自分次第で顧客の企業 価値を変えうる責任感で 課題解決に挑む」 日本のものづくり産業。 建設業は現場ごとの個別性が高く、複 雑な図面や慣習、フィジカルな制約がDXの壁となっています。 一方、製造業はすでに世界トップレベルの生産技術で、時間は極 限まで削ぎ落とされています。 つまり、ここから先に残されて いるのは、既存のソリューションでは到底太刀打ちできない「難 問」ばかりです。 AIには、その難問を突破するインパクトがあります。 しかし、 前例のない道ゆえに、AIは万能ではなく、多くの壁や失敗にも 直面します。 だからこそ、形だけのDXではなく、「本当に課題 を解決できたか」という結果への執着が問われます。 顧客の未来という「白地図」に、自らの手で絵を描く。 日本の 産業課題を背負う圧倒的な当事者意識を持ち、正解のない問いに 泥臭く挑み続ける。 そんな仕事に、私たちと一緒に挑戦しませ んか。 DX Solution 事業本部 GM 武⽥ 亮太 21
  12. 多様な専門性と経験を有する燈のDX Consultant 社員の出⾝企業(⼀部) • 外資系‧国内トップティアコンサル 各社 • ⼤⼿製造‧ゼネコン 各社 •

    ⼤⼿⾃動⾞メーカー 各社 • メガベンチャー‧スタートアップ 各社 • ⼤⼿Sier系企業 各社 様々な企業出⾝の⽅が、燈で活躍しています。 現場実装を⽀える専⾨性/実務経験 「知の集積」を産業の「実装へ」 東京⼤学を中⼼としたアカデミックな知⾒と、現場を知り尽くした産業界の経験が融合。単なる戦略⽴案 に留まらず、ソリューション開発のDNAを武器に、クライアントの変⾰を「実装」するまでリード する。多様な専⾨性がぶつかり合い、⾼め合う。燈には、既存のコンサルの枠を超えた挑戦がある。 22 Project Management Professional ⼤⼿設計事務所で改修⼯事の設計に従事後、不 動産テック等を経て、2024年に燈にジョイン。 Y.W Senior Consultant 東京⼤学⼤学院 ⼯学系研究科卒。 AIスタートアップでのAIエンジニアを経て、 2023年に燈にジョイン。 K.I Senior Consultant Y.K Consultant / Pre sales 主なクライアント: ⼤⼿ゼネコン /⼤⼿ハウスメーカー等 S.Y Consultant Y.I Consultant 主なクライアント: ⼤⼿ゼネコン /⼤⼿製造メーカー 等 東北⼤学院理学研究科地学専攻修了。 ⼤⼿コンサルで約14年、経営/業務改⾰コンサル タントとして従事後、2025年に燈にジョイン。 主なクライアント: ⼤⼿ゼネコン /⼤⼿通信メーカー 等 東京理科⼤学理⼯学部卒。 メーカー系Sierにて7年間、製造業宛の技術営 業に従事後、2025年に燈にジョイン。 主なクライアント: ⼤⼿ハウスメーカー /⼤⼿設備メーカー 等 ⼤阪市⽴⼤学⼯学研究科都市系専攻修了。 ⼤⼿ゼネコンにて設備設計の設計/現場監督に 従事し、2025年に燈にジョイン。 主なクライアント: ⼤⼿ゼネコン /⼤⼿設備メーカー 等 K.S Consultant 九州⼯業⼤学機械情報⼯学科卒。 管理技術者。⼤⼿鉄鋼メーカーでのプラント 施⼯経験、⼤⼿コンサルでBPR/BPO案件に従 事後、2025年に燈にジョイン。 主なクライアント: ⼤⼿プラントメーカー /⼤⼿設備メーカー 等 エンジニア / DS 55 % 施⼯管理/PM 20 % 戦略‧業務変⾰ Domain Knowledge 25 % DS:データサイエンティスト
  13. DX Consultingグループの戦略 産業変革の「実装」を加速させる、 5つの重点戦略。 【事業基盤戦略】 AIプラットフォーム構築  価値提供のスケーラビリティを確保し、初期導⼊から  成果創出までのスピード感を劇的に加速させる。 【技術戦略】Embodied AIの推進

        2030年のロボット共⽣社会に向けて、中核となる技術   Module/ノウハウを確⽴する。 【営業戦略】   建設業への深化と   製造業への価値提供拡⼤   建設業におけるフロントローディングの実現と提案。   培ったソリューション‧技術モジュールで、国内最⼤   市場かつ基幹産業の課題解決へ挑む。 基盤‧技術 実⾏‧オペレーション 【事業戦略】SI案件の組成  顧客の経営課題に直結する、⾼付加価値なAI導⼊プロ  ジェクトを組成。部分最適でなく、全体最適の視点で  効果を最⼤化する。 【オペレーション戦略】 デリバリー強化によるAccount深耕  ⾼品質なデリバリーで強固な信頼を築き、Account全体の  LTVを最⼤化。案件の⼤型化‧クロスセルを推進。 市場拡⼤‧インパクト
  14. 産業変革を社会実装するマトリックス型のプロフェッショナル組 織 技術とビジネスのプロフェッショナルが境界を超えて連携し、産業の構造的課題に挑むためのマトリックス組織。 燈のConsultant組織 24 Consulting グループ Pre Sales チーム

    営業事務チーム Account戦略(顧客変⾰伴⾛) Industry戦略(産業特化) AI Platform Dev グループ Account Manager … Consultant Consultant Account Manager … Consultant Consultant Account Manager … Consultant Consultant • • • 建設 team … Consultant Consultant 建設 team … Consultant Consultant 製造 team … Consultant Consultant 混成 team … Consultant Consultant • • • Technology Assets(共通基盤) Embodied AI AI SI
  15. Consultant/Pre Sales の 価値提供プロセス バリューチェーン Consultantが起点となり、エンジニア、PM、Pre Sales(ドメイン専⾨家)が連携し、チームを組みながら、全 員でお客さまへの価値提供を進めていく。独⾃の技術アセット(Akari Module)を武器に、PoCから社会 実装までを爆速で完遂する。

    データ 分析 アルゴリズ ム導⼊ 機能 設計 FB 25 課題 抽出 コンサルティング PoC AI開発・導入 運用・改善 Marketing 課題抽出 経営者/DX責任者との議論 や現場での作業体験等を通 して本質的なビジネス課題 を抽出 顧客役員/現場責任 者との関係構築 Pre Sales 抽出されたビジネス課題を、 現場での利用方法を踏まえた 上で技術的課題へとブレイク ダウンし、提案やコンサル ティング コンサル ティング 提案 モデル 構築 機能 開発 Consultant Project Manager AI Eng SWE 最先端技術と業界知⾒の融合 燈の強み❶ 熱意溢れるConsultant 燈の強み❸ ⽇本最⾼峰かつ信頼できるEngineerの 存在と業界特化ソリューション 【最⼤の強み】 「志がすべて」 〜 産業を変える執念。唯⼀無⼆の共創関係 〜 燈の強み❹ 燈固有の技術Moduleと 爆速開発 技術的課題解決に際し、アプ ローチの有効性を検証するため に実験をデザインし、エンジニ アが高速で検証 アルゴリズムの精度向上に留ま らず、AI/システムが導入され る現場環境に合わせUI/UXを 最適化し、提供 AI/システムのモニタリング や、運用によって得られたデー タで再学習をすることで、シス テムをより強力で安定した状態 へと進化 燈の強み❷ システム開発/導⼊
  16. Consultant / Pre Salesの求める職種 26 職種毎の役割と業務内容 Consulting グループ Consultant Pre

    Sales Senior Consultant Consultant Associate Consultant Project Manager 案件規模:数千万〜数億円規模の全社横断DX/AIプロジェクト 案件内容: 経営層に対するAI戦略の⽴案から、複数のPMを束ねた      ⼤規模組織のプロセス変⾰のリード、ステークホル      ダー‧マネジメント。 案件規模: 数百万〜数千万単位の個別AIソリューション導⼊案件 案件内容: 現場の業務フロー分析、課題抽出に基づいたLLM/AI活⽤      ソリューションの要件定義、および開発フェーズのデリ      バリー⽀援。 案件規模: 数百万規模のPoC(実証実験)案件のサポート 案件内容: Senior Consulatnat/Consultantのサポートを通じた議事      録作成、データ分析、抽出された課題に対する実現性の      ⾼いプロジェクト設計‧提案資料の作成。 案件規模: 開発メンバー数名ののAIシステム構築プロジェクト      (半年〜1年単位) 案件内容: プロジェクト実装における⼯程管理、リソース最適化、       品質管理。ビジネス側とエンジニアサイドの橋渡し。 Account Manager エンタープライズsales 案件規模: 特定の⼤⼿企業(エンタープライズ)向け年間数億円の      アカウント予算管理。 案件内容: 既存顧客への深耕営業、中⻑期的なDXロードマップの      提⽰、顧客内でのAI活⽤推進に向けた他部署への横展開。 案件規模: 1件あたり数千万円以上の新規ソリューション提案 案件内容: 超⼤⼿企業(建設‧製造等)に対する新規開拓、ビジョン      提案型のソリューションセールス、商談からクロージング      までのリード。
  17. 本当の課題に向き合うConsultant 組織 「現場」と「経営」を 繋ぎ、産業の難題を解く 会議室ではなく、現場が主戦場。時にはヘルメットも被り、建設/製造現場という「お客さまの 最前線」で得た⼿触り感のある⼀次情報を、技術への深い理解と戦略的思考で、本質的な課題 解決へと昇華させる。現状に満⾜せず、困難な課題ほど熱意を持って挑む。全員が⾼い志を持ち、 ⼀致団結して産業の変⾰を成し遂げる組織。 お客さまへの熱意 解くべき問いは現場にある。伝⾔ゲームを

    排し、⾃ら⼀次情報を取りに⾏き、 「絵に描いた餅」で終わらせない 実装⼒を持つ。 ‧⾃ら現場に⼊り込み、定性‧定量データを収集/  分析。 ‧技術を梃⼦にした、実現可能な戦略‧ロード  マップを作成。 ‧技術的な制約を設けず、ビジネスインパクト  最⼤化の視点で「使える」解決策を実装する。 チームのスタイル 属⼈化を排し、チーム全体の知⾒で難題を 突破する。「誰が」より「何が正しいか」 で議論する。 個⼈のスタイル 難易度の⾼い産業課題が個⼈を強くする。 技術とビジネスの両輪を回す事業視点へ。 32 ‧コンサル‧エンジニアの枠を超え、多様なプロ  フェッショナルがフラットに連携。 ‧⼼理的安全性の⾼い議論と、早期の相談。 ‧成功‧失敗事例のナレッジ化と、組織全体の  提案⼒向上への還元。 ‧スキルマップを活⽤し、コンサルティングスキル  と技術理解の両輪での成⻑⽀援。 ‧経営者や現場責任者との対話を通じた、視座の  引き上げ。 ‧⾼い志を持つ仲間との切磋琢磨。「歴史に残る  仕事」をともに創る。
  18. 他社とどう違うのか 現状の裁量に⽌まり成⻑の機会を求 めない ⽇単位、週単位、⽉単位で⾃分⾃⾝の成⻑を感じる、成⻑ナ ラティブ溢れる組織。現時点の能⼒ではなく、仲間と連携し てともに成⻑することで、能⼒はあとからついてくる。 NO 燈のDXコンサル組織 はこうではない。 ⼤きな志を持つ燈では、DXコンサル⼀⼈ひとりが会社の成⻑にとって重要なピースです。

    産業の難題、会社の成⻑にに本気で向き合うための、 組織の価値観に共感できない⽅は、燈にはマッチしないかもしれません。 現状の技術スタックに合わせた内容 で提案を構築してしまう 燈には技術的制約がない。技術の変数が無限⼤だからこそ、 顧客、産業の課題に向き合える。新たな技術を取り⼊れ、技 術応⽤で社会インパクトを⽣む。燈にしか⾒つけられない、 解けない課題がある。 NO 社会のためになっている実感がな い、仕事の規模を感じられない 業界、社会を変える、今までになかった発想ができる。 ⽇本を⽀えてきた産業の、エグゼクティブと向き合い、未来 をかけてもらっている。それが⽇々、周りで起きている。 燈なら、社会の課題を技術で解決できる実感を感じることが できる。⽇本を照らす燈となる。そこに揺るぎない正義‧思 いがある NO 短絡的な発想になり、⾃⾝の技術‧ 知識に上限を設けてしまっている お客様の課題に隣接する課題、裏側の課題に深く向きあい、 短絡的なHOWをあてがうのでなく、深い課題に向き合う。 無い技術に向き合えるか。知識の範囲を超えていけるか。技 術的な制約がないからこそ、超えなければならない壁も多 い。 NO ⾃分の視座に疑問を持たない これまでの強い⽇本を築いてきた、エクセレントカンパニー の経営層とともに、産業の難題に向き合う。だからこそ⾃分 から視座を上げ、成⻑していかないといけない。クライアン トや社会の困難を⾃分ごと化し、進化する技術を学び、解決 できるか考え抜く。困難に対する、熱意を持てるか。 NO ⾃⾝の利益、⽬標だけを追求し、メ ンバーのサポートをしようとしない 顧客の難題に向き合うからこそ、⽇々⾼い壁に向き合ってい る。⼀⼈では、答えが出せないことも、集まっているからこ そ、答えが出せるようになる。⾃分の利益だけ、⾃分だけの ⽬標を追求せず、メンバー同⼠がサポートしあうことで⼀致 団結し、シナジーが⽣まれ成果が最⼤化する。 NO 33
  19. 社員が感じる、燈のスタイル Q. 燈の組織のスタイルとして共感していること みんなで熱中して、⼤きな夢を達成していく働き⽅ができる。 常に会社の成⻑を実感でき、⾃分の業務がその成⻑に寄与して いると⼿触り感を得られる。 困難な案件にも逃げず、最後までやり切ることを燈では重視し ている。華やかな⼿法や形式的な「スマートさ」を求めるので はなく、地に⾜の着いた泥臭い⾏動を是とすることで、実務能 ⼒や問題解決⼒を本質的に磨く⽂化が根付いている。

    多くの組織で「結果を出すために必要な姿勢」は抽象的に語ら れがちであるが、燈では「燈道」として⾔語化‧明⽂化され、 全員がそれを共有している点が際⽴っている。 産業の本当の課題を解決して、⽇本を照らすことができる。 実際に、お客さまの業務に開発したシステム等が導⼊され、効 率化や⽣産性向上など役に⽴っている。お客さまの本質的な課 題に向き合い、価値提供ができるビジネスをしている。 市場にまだ存在しない、⾰新的なAIソリューションを考案し、 顧客の潜在的な課題を新しい⾓度から解決に導いている。AIを 活⽤するので、今までは場当たり的な解決しかなかったもの を、⾃由な発想で提案ができる 燈は、本質的な価値にコミットし、変にプロダクトの押し売り しない。エンジニアが優秀で、ケイパビリティとして今できな いことも、いずれできるようになる開発⼒がある。 ⼈は基本怠惰で、負の⽅向に弱いと思っているが、燈は⼀⼈⼀ ⼈の当事者意識が圧倒的に⾼い。 ⼀致団結、同じDXコンサルタントの中でも助け合う、提案の 共有や情報提供も盛んにある。コンサルタントとエンジニア同 ⼠でも、企画を⽴てるプロセスなどで助け合う事が多い。⼀致 団結して助け合うことが組織全体として根付いている。 34
  20. 働く環境 最も大切にするのは、 組織の一致団結。 組織の団結感、一体感を大切にする燈では、完全出社制に加え、朝会・夕会をはじめとする全 社総会の機会を設け、全員が一致団結して、使命に向かって本気で突き進んでいます。その本 気を感じられる機会が、日々のなかにあります。 朝会 毎週⽉曜⽇の朝、全社員が集まり朝会を実施します。 部署に関わらず、複数の班に分かれて今週の⽬標や意 気込みを共有し、経営陣からのスピーチで⼠気を⾼め

    ます。 締め会  四半期末に全社員で集まり、各四半期の成果や成功事 例を共有し、表彰式も開催されます。 各四半期の努⼒を称え合い、次の四半期へのモチベー ションを⾼めます。 全社総会 年末に全社員がホテルなどの会場に集まり、1年間の成 果を共有する全社総会を開催します。年間の事業の振 り返り、表彰式の開催などを通じて、1年間の努⼒を称 え合い、新たな年へのモチベーションを⾼めます。 ⼣会 毎⽇19時に全社員で集合し、選ばれた1名がその⽇の 燈道を実践したエピソードを共有した後、全社員で燈 道を唱和します。1⽇の締めに全員で顔を合わせ、⽇々 の結束⼒が深まります。 シャッフルランチ 毎週⽉曜⽇の昼に朝会で⼀緒の班になった社員同⼠で ランチに⾏きます。部署に関わらず、交流を深めるこ とができます。最近は⼈数も増えて近隣レストランに 複数班の燈メンバーが⼀緒になることも。 完全出社制 毎⽇10~19時の完全出社制を採⽤しています。 社員同⼠が顔を合わせてコミュニケーションする機会 を最⼤化し、「⼀致団結」に寄与しています。 ※⽇ごとに事情に応じてリモート勤務や時間給の取得 なども可能です 36
  21. 採用職種 ご活躍いただけるポジションが数多くございます。 詳しい情報は、 https://hrmos.co/pages/akariinc/jobs へ。カジュアル面談もお気軽にぜひご応募ください。 DX Solution事業本部 • DX Consultant

    ◦ アソシエイト‧DXコンサルタント ◦ DXコンサルタント ◦ シニア‧DXコンサルタント • Pre Sales • PM‧PMO • エンタープライズセールス • FS∕IS • パートナーセールス AI SaaS事業本部 39
  22. 選考プロセス カジュアル面談 一次面接 最終面接 担当:各部⾨役職者 当社に対する解像度を⾼めていただくための場となります。会社全体の内容に加え、 エントリーポジションの詳細についてもお伝えします。 担当:事業部⾨責任者もしくは役員クラス これまでのご経歴を含めて、どんな価値観をお持ちなのか、どんなビジョンを描いて いるのかなどを確認させていただきます

    担当:社⻑ これまでの選考内容の振り返りをさせていただいたり、当社の未来を託せる⼈材であ るか、最終確認をさせていただきます。 書類選考 ※上記の流れはオーソドックスな⼀例となります。 ※⼀部職種においては、実務試験を⾏なっていただく場合があります。 内定 書類での選考を⾏います。 選考の特徴 最終⾯接は東京本社にご来社いただきます。ご来社いただいた際には実際に働く社員とお話いただく 時間を設けており、社⾵や⼀緒に働く⼈への解像度を⾼めていただきます。 40