[1] 業務内容
東京電力の小売事業領域において、データおよびAIを活用した事業課題の解決と価値創出に取り組んでいただきます。
データ分析や機械学習モデルの開発に加え、生成AI(LLM)やAIエージェントを活用したソリューションの設計・実装を行い、AIを業務プロセスやオペレーションへ組み込むことで、実際の事業成果につなげていくポジションです。
事業部門やデータエンジニアと連携しながら、課題整理からアーキテクチャ設計、AIシステム構築、業務適用、運用・改善まで一貫して携わっていただきます。
主な業務
-事業課題の整理・構造化およびAI/データ活用戦略の立案
-データ分析、機械学習、生成AIを活用した解決アプローチの設計
- SQL・Python等を用いたデータ分析、仮説構築・検証
-機械学習モデル、LLM、AIエージェントを活用したソリューション開発
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計および実装
-業務プロセスや意思決定プロセスへのAIの組み込み・業務適用
- MLOps、LLMOps等を活用した本番運用および継続的な改善
- KPI設計、効果検証を通じた事業成果の創出
[2] 職責
1 AI・データ活用による事業価値創出
- AI・データ活用を通じて、売上向上やコスト削減、業務効率化などの事業課題解決に取り組んでいただきます。
-技術そのものだけでなく、事業成果につながる活用方法を検討・推進していただきます。
2業務で活用されるAIソリューションの実現
-機械学習や生成AIなどの技術を組み合わせながら、実際の業務で活用できるソリューションの構築に携わっていただきます。
-分析や開発に留まらず、業務への適用や定着まで見据えた取り組みを推進していただきます。
3課題に応じた最適なアプローチの設計
-事業課題に対して、データ分析・機械学習・生成AIなどを適切に組み合わせた解決策を検討していただきます。
-仮説立案と検証を繰り返しながら、より良い解決方法を導き出していただきます。
4ビジネスと技術をつなぐ役割
-事業部門やデータエンジニアなどの関係者と連携しながら、業務要件と技術を橋渡ししていただきます。
-技術的な内容をわかりやすく整理し、現場で活用できる形へ落とし込んでいただきます。
5継続的な改善と価値創出の推進
- AIの導入に留まらず、運用・改善を通じて継続的に価値を生み出す仕組みづくりに取り組んでいただきます。
-利用状況や効果を確認しながら、より高い成果につながる改善を進めていただきます。
[3] 採用背景
AI技術の進化を踏まえ、今後はAI/データ活用を前提としたビジネスプロセスおよびオペレーティングモデルへの転換を加速していくフェーズにあります。
単なる分析や個別最適の改善に留まらず、業務プロセスや意思決定のあり方、さらには事業における価値創出の構造そのものを見直し、AIを組み込んだ新たな事業の回し方を実現することが求められています。
その中で、データ分析やモデル開発といった既存のデータサイエンティスト業務にどまらず、機械学習モデルや生成AI(LLM・AIエージェント)を業務プロセスに組み込み、事業成果に結び付く形で機能させることができる人材が不可欠となっています。
本ポジションでは、データサイエンスおよびAI開発の知見をベースに、AI・アナリティクス技術を実業務に適用し、価値を生み出すことができる人材を募集します。
[4] 魅力・やりがい
【魅力・やりがい】
1日本最大級のビジネス変革を自らリードできる
日本最大級の電力インフラを支える小売事業領域において、事業インパクトの大きいテーマに対し、ビジネスの根幹に踏み込んだ変革に携わることができます。
2最先端のAI・データサイエンス技術を実務で活用できる環境
生成AI/LLMやAIエージェントなどの最先端技術を、GCPを中心とした基盤上で実業務に適用しながら活用できます。必要な技術に関して常にグループ内でディスカッションしており、今後も柔軟に環境を進化させ続ける予定です。
3大きな裁量と外部発信を通じた影響力の獲得
経営層と近い距離で、自ら描いたTo-Beを起点にテーマを推進できる裁量があります。また、社内に閉じず、外部発信や各種イベント登壇にも積極的に取り組んでおり、Google主催の生成AIコンペティションのファイナリスト経験や、Business Insiderなど外部メディアでの発信実績もあります。自身の取り組みを対外的に発信しながら、業界全体への影響力を持てる点も大きな魅力です。
4これからの時代の「新」データサイエンティスト像の構築にチャレンジできる
従来のデータサイエンティストが担ってきた分析やモデル開発に加え、本ポジションでは、AIを業務プロセスに組み込み、実業務として機能させ、継続的に価値を生み出すところまで担います。
AIの力を最大限引き出し、事業価値の創出まで責任を持つ“次世代のデータサイエンティスト像”を、体現できる環境です。
【外部発信・登壇事例】
- (一社)ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会Digital HR Competition2024ピープルアナリティクス部門ファイナリスト
- https://note.com/gentle_ixia239/n/n3e88e26a40f3
- Google Cloud第四回生成AI Innovation Awardsファイナリスト
-https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/the-10-finalists-for-the-4th-generative-ai-innovation-awards/
- Business Insider掲載記事
- https://www.businessinsider.jp/article/2025-brainpad-infobahn-tepco-ep/
- Doors掲載記事
- https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/02_tepco_energy_partner_llm_success_case/
- https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/02_tepco-ep-ai-agent-vdag/
- https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/02_tepco_energy_partner_data_college/
【利用可能なリソース】
-基盤
- Google Cloud(Google Cloud Strage, BigQuery, Agent Platform, etc...)
- SAS
-データ
‐契約関連データ,顧客接点データ,電力運用データ, etc...
- SaaS
- M365
- kintone
- notion
- Asana
[5] キャリアパス
配属先にてデータ分析・AIを活用したプロジェクトの推進に携わっていただいた後、同社グループ内のデータ・AI関連部署を経験して頂く可能性がございます(ご本人のご意向をもとに調整)
<職場の雰囲気ほか>
[1] 配属先部署人数・構成
年代別人数構成:40代1名、30代13名、20代7名
チーム別人数構成:3チーム
配属予定のデータアナリティクスGは3チームで構成されています。本求人は新設されたデータサイエンスチームへの配属となります。
1データビジネスチーム(新設)
2データサイエンスチーム
3データエンジニアリングチーム
[2] 部署の雰囲気
21名中15名がキャリア採用で構成されている多様性のある組織です。リモートワークも可能で、個人の志向に合わせた働きやすい環境が整備されています。
[1] 必須要件
●経験:
■以下いずれかの実務経験をお持ちの方
・Python・SQL等を用いたデータ分析、データ加工、可視化
・統計解析・機械学習モデルの構築、評価、改善
・生成AI(LLM・AIエージェント)を活用したシステム開発・実装
■かつ、以下の志向・経験をお持ちの方
・分析やモデル開発にとどまらず、業務への適用・活用に関心がある
・PoCに留まらず、実務への展開や価値創出まで関わりたい
・技術だけでなく、ビジネス課題の解決に興味がある
[2] 歓迎要件
●経験:
・コンサルティングファームや事業会社において、データ/AI活用プロジェクトの推進やステークホルダー調整を担った経験
●知識・技能:
・電力業界におけるビジネス知見
・電力運用にかかる知見
・電力業界における金融工学に関する知見
・マーケティング分析などto C領域での知見
フレックス勤務制(コアタイム無し)
所定労働時間:8:40~17:20(内休憩60分)
<想定時間外時間数>
20時間/月
20種類以上の特別休暇制度があり、柔軟な働き方をサポートしています。
【休日】
・年間123日
内訳:完全週休二日制(土曜・日曜・祝日・年末年始)
【普通休暇】
・在籍期間によって変動
・勤続年数1年以上:20日
・勤続年数1年未満:2~15日
※平均取得日数:16日
【その他休暇】
・あり(例:夏季休暇※毎年6月~10月の期間に3日付与・ボランティア休暇・育児休暇・子の看護休暇・傷病休暇・生理休暇等)
雇用保険、労災保険、介護保険、健康保険、厚生年金保険
【総合重電機メーカー直系 老舗コンサルティング会社】 先端テクノロジー・データサイエンス分野のコンサルタント
【日系 名門シンクタンク】 リサーチ・コンサルティング部門 戦略アドバイザリー担当
【東証プライム上場 大手総合商社】 金融部門 事業投資・新規事業開発担当