非公開求人
データマネジメント/リスクデータアナリティクスコンサルタント/外資系総合コンサルティングファームの求人
求人ID:1538478
更新日:2026/07/29
転職求人情報
職種
データマネジメント/リスクデータアナリティクスコンサルタント
ポジション
コンサルタント〜シニアマネージャー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収イメージ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
仕事内容
●ポジション概要
企業のDX・AI活用が進むなか、競争力の源泉としてのデータの重要性はかつてなく高まっています。デジタル庁は2025年6月に公表したデータガバナンス・ガイドラインにおいて、企業が保有するデータを最大限に活用し、企業価値を向上させるうえで、経営者主導のデータガバナンスが重要であることを明示しています。
一方で、AI・データ利活用が拡大するほど、データ品質は十分か、データの意味や責任主体は明確か、データがどこから来て、どのように加工され、どの判断やレポートに使われているか可視化できているか、リスク管理・内部監査・モニタリングに活かせる状態になっているかといった課題が、企業の実務上の競争力と統制力を左右するようになっています。経産省のAI事業者ガイドライン第1.2版でも、AIのライフサイクル全体で自主的なリスク管理とガバナンスを実装することの重要性が示されています。
また、内部監査・モニタリング領域でも、The IIAはデータ分析・AI・エマージングテクノロジーを活用したリアルタイムかつリスクベースな保証・アドバイザリーへの進化を後押ししています。
本ポジションでは、DAMA-DMBOKをはじめとするデータマネジメントの知見や、同社のフレームワーク、リスクコンサルティングの専門性を組み合わせながら、データ活用戦略、データマネジメント態勢整備、データ品質管理、監査アナリティクス、継続的モニタリング、AIを踏まえたデータ・ガバナンス高度化まで、一気通貫で支援します。DAMA-DMBOKはデータマネジメントのグローバルな参照枠組みとして位置付けられ、現在はAI・クラウド・モダンデータプラットフォームを取り込む形でDMBOK 3.0への進化も進んでいます。
●このポジションの魅力
1. 「データを整える」だけでなく、「データで組織を動かす」ところまで関われる
このポジションは、単なるデータ整備や分析実行にとどまりません。データガバナンス、データ品質、メタデータ、リネージ、活用方針、分析基盤、監査・モニタリング設計まで含めて、組織がデータを安心して使い、価値に変える仕組みをつくる仕事です。
2. データマネジメント × 監査アナリティクス × AI活用の希少な専門性が身につく
データガバナンスだけ、監査だけ、分析だけ、ではなく、データ基盤整備・業務活用・リスク管理・内部監査・AIガバナンスを横断できる人材は非常に希少です。AI・データ活用が進展する中、データガバナンスとAIガバナンスは統合的に考える必要があることも政策議論で強調されています。
3. 監査・モニタリングを“事後確認”から“予防・継続的保証”へ進化させられる
内部監査の世界では、従来型のサンプリング中心・事後検証型のアプローチから、データ分析・AI・継続的モニタリングを活用したより機動的なアプローチへの変化が進んでいます。本ポジションでは、監査部門・リスク管理部門・事業部門と連携し、データドリブン監査/モニタリングの仕組みそのものを構築・高度化できます。
4. AI時代のデータ統制・データ品質・説明可能性の課題に向き合える
AI活用が進むほど、学習・推論・意思決定の前提となるデータの品質、リネージ、管理責任、権利関係、モニタリングの重要性が増します。データの不足や不整合はAI活用の障壁にもなり得るため、データとAIを切り離さずに考えられる人材へのニーズは高まっています。
●主な支援内容・プロジェクト事例
・データ活用戦略の立案支援
・データマネジメント態勢の整備・構築支援
・データマネジメント態勢の成熟度評価・ロードマップ策定支援
・データ品質管理態勢の整備・運用支援
・データ分析およびデータ分析に係る業務プロセス設計支援
・データ・リネージ/メタデータ設計支援
・データガバナンス設計、関連規程整備、運用定着支援
・データマネジメントプラットフォームの要件定義/仕様整理支援
・ETL、BIツール、Python、SQL等を活用したデータ処理・解析・可視化
・データ分析監査、継続的モニタリングの実行支援
・データ分析監査、モニタリング態勢構築支援
・AI活用を踏まえたデータ品質・リスク管理・統制設計支援
※ 単なる分析代行ではなく、データ活用の前提となるガバナンスと、データを活かした監査・モニタリングの実装の両方を重視します。
●役割および責任
Consultant / Senior Consultant
・プロジェクトタスクの確実な遂行
・データマネジメント・データ分析業務の実行(成熟度評価、各種文書作成、KPI設定・モニタリング、ETL/BIツール/Python/SQL等を活用したデータ処理・解析・分析、分析結果の可視化など)
・データ分析監査、モニタリング支援の実行
・クライアントやITベンダー等のステークホルダーとのコミュニケーション
・クライアントの課題解決に向けた提案・提言
・メンバーに対する指導・助言
Manager / Senior Manager
・プロジェクトマネジメント、クライアントの期待値管理
・ConsultantおよびSenior Consultantへの作業指示・フォロー、およびチームパフォーマンス管理
・データガバナンス/データマネジメント/分析監査・モニタリング業務の遂行および品質管理(成熟度評価、ロードマップ策定、活用戦略・活用方針の策定、データガバナンス設計、規程整備、データ品質KPI設定・モニタリング、リネージ/メタデータ設計、プラットフォーム要件定義、ETL/BI/Python/SQL等を活用したデータ処理・分析・可視化、報告書作成・レビュー等)
・新規案件受注に向けた提案活動(提案書構想・作成、工数見積、プレゼンテーション等)
・下位メンバーの指導・育成、チームの成長への貢献
・クライアントやベンダー等のステークホルダーとのコミュニケーション、アライアンスの促進・調整
・各種サービス開発、マーケティングツール開発、外部セミナー登壇、執筆等のマーケティング活動
企業のDX・AI活用が進むなか、競争力の源泉としてのデータの重要性はかつてなく高まっています。デジタル庁は2025年6月に公表したデータガバナンス・ガイドラインにおいて、企業が保有するデータを最大限に活用し、企業価値を向上させるうえで、経営者主導のデータガバナンスが重要であることを明示しています。
一方で、AI・データ利活用が拡大するほど、データ品質は十分か、データの意味や責任主体は明確か、データがどこから来て、どのように加工され、どの判断やレポートに使われているか可視化できているか、リスク管理・内部監査・モニタリングに活かせる状態になっているかといった課題が、企業の実務上の競争力と統制力を左右するようになっています。経産省のAI事業者ガイドライン第1.2版でも、AIのライフサイクル全体で自主的なリスク管理とガバナンスを実装することの重要性が示されています。
また、内部監査・モニタリング領域でも、The IIAはデータ分析・AI・エマージングテクノロジーを活用したリアルタイムかつリスクベースな保証・アドバイザリーへの進化を後押ししています。
本ポジションでは、DAMA-DMBOKをはじめとするデータマネジメントの知見や、同社のフレームワーク、リスクコンサルティングの専門性を組み合わせながら、データ活用戦略、データマネジメント態勢整備、データ品質管理、監査アナリティクス、継続的モニタリング、AIを踏まえたデータ・ガバナンス高度化まで、一気通貫で支援します。DAMA-DMBOKはデータマネジメントのグローバルな参照枠組みとして位置付けられ、現在はAI・クラウド・モダンデータプラットフォームを取り込む形でDMBOK 3.0への進化も進んでいます。
●このポジションの魅力
1. 「データを整える」だけでなく、「データで組織を動かす」ところまで関われる
このポジションは、単なるデータ整備や分析実行にとどまりません。データガバナンス、データ品質、メタデータ、リネージ、活用方針、分析基盤、監査・モニタリング設計まで含めて、組織がデータを安心して使い、価値に変える仕組みをつくる仕事です。
2. データマネジメント × 監査アナリティクス × AI活用の希少な専門性が身につく
データガバナンスだけ、監査だけ、分析だけ、ではなく、データ基盤整備・業務活用・リスク管理・内部監査・AIガバナンスを横断できる人材は非常に希少です。AI・データ活用が進展する中、データガバナンスとAIガバナンスは統合的に考える必要があることも政策議論で強調されています。
3. 監査・モニタリングを“事後確認”から“予防・継続的保証”へ進化させられる
内部監査の世界では、従来型のサンプリング中心・事後検証型のアプローチから、データ分析・AI・継続的モニタリングを活用したより機動的なアプローチへの変化が進んでいます。本ポジションでは、監査部門・リスク管理部門・事業部門と連携し、データドリブン監査/モニタリングの仕組みそのものを構築・高度化できます。
4. AI時代のデータ統制・データ品質・説明可能性の課題に向き合える
AI活用が進むほど、学習・推論・意思決定の前提となるデータの品質、リネージ、管理責任、権利関係、モニタリングの重要性が増します。データの不足や不整合はAI活用の障壁にもなり得るため、データとAIを切り離さずに考えられる人材へのニーズは高まっています。
●主な支援内容・プロジェクト事例
・データ活用戦略の立案支援
・データマネジメント態勢の整備・構築支援
・データマネジメント態勢の成熟度評価・ロードマップ策定支援
・データ品質管理態勢の整備・運用支援
・データ分析およびデータ分析に係る業務プロセス設計支援
・データ・リネージ/メタデータ設計支援
・データガバナンス設計、関連規程整備、運用定着支援
・データマネジメントプラットフォームの要件定義/仕様整理支援
・ETL、BIツール、Python、SQL等を活用したデータ処理・解析・可視化
・データ分析監査、継続的モニタリングの実行支援
・データ分析監査、モニタリング態勢構築支援
・AI活用を踏まえたデータ品質・リスク管理・統制設計支援
※ 単なる分析代行ではなく、データ活用の前提となるガバナンスと、データを活かした監査・モニタリングの実装の両方を重視します。
●役割および責任
Consultant / Senior Consultant
・プロジェクトタスクの確実な遂行
・データマネジメント・データ分析業務の実行(成熟度評価、各種文書作成、KPI設定・モニタリング、ETL/BIツール/Python/SQL等を活用したデータ処理・解析・分析、分析結果の可視化など)
・データ分析監査、モニタリング支援の実行
・クライアントやITベンダー等のステークホルダーとのコミュニケーション
・クライアントの課題解決に向けた提案・提言
・メンバーに対する指導・助言
Manager / Senior Manager
・プロジェクトマネジメント、クライアントの期待値管理
・ConsultantおよびSenior Consultantへの作業指示・フォロー、およびチームパフォーマンス管理
・データガバナンス/データマネジメント/分析監査・モニタリング業務の遂行および品質管理(成熟度評価、ロードマップ策定、活用戦略・活用方針の策定、データガバナンス設計、規程整備、データ品質KPI設定・モニタリング、リネージ/メタデータ設計、プラットフォーム要件定義、ETL/BI/Python/SQL等を活用したデータ処理・分析・可視化、報告書作成・レビュー等)
・新規案件受注に向けた提案活動(提案書構想・作成、工数見積、プレゼンテーション等)
・下位メンバーの指導・育成、チームの成長への貢献
・クライアントやベンダー等のステークホルダーとのコミュニケーション、アライアンスの促進・調整
・各種サービス開発、マーケティングツール開発、外部セミナー登壇、執筆等のマーケティング活動
必要スキル
【必須スキル】
・コンサルティングファーム、シンクタンク、監査法人、Sier、事業会社等において、データガバナンス、データマネジメント、データ分析等に関する実務経験を有する方
・データを単なる分析対象ではなく、経営判断、業務改善、リスク管理、監査・モニタリング高度化に活用することに関心のある方
・データ品質、メタデータ、データリネージ、データ管理態勢、分析基盤、AI活用に伴うデータ統制等に関心を持ち、継続的に学習できる方
・SQL、Python、BIツール、ETLツール等の活用経験、またはこれらを用いたデータ分析・可視化・業務高度化への関心を有する方
・クライアントや社内外の関係者と協働しながら、課題整理、解決アプローチの検討、プロジェクト推進に取り組める方
【Manager以上の候補者の場合】
・データガバナンス、データマネジメント、データ分析、監査アナリティクス、継続的モニタリング、リスク管理・内部統制高度化等に関するプロジェクトマネジメント経験
・クライアント課題を踏まえた提案活動、プロジェクト設計、タスク・スケジュール管理、成果物品質管理、チームマネジメントの経験
・データ活用・分析高度化を起点とした新たな支援テーマやオファリング形成に主体的に取り組める方
【歓迎スキル】
・データガバナンス設計、データマネジメント態勢整備、データ品質管理、メタデータ管理、データリネージ整備等の経験
・データ分析監査、継続的モニタリング、内部監査・内部統制・リスク管理の高度化に関する経験
・SQL、Python、Alteryx、Tableau、Tableau Prep、Power BI等を活用したデータ処理・分析・可視化の経験
・データベース、DWH、データレイク、クラウド、分析基盤等の設計・構築・運用に関する知見
・AI、機械学習、自然言語処理、生成AI等を活用した業務改善・リスク管理・データ分析の経験
・DAMA-DMBOK等のデータマネジメント関連知識、またはAIガバナンス・データガバナンスに関する知見
・ビジネスレベルの英語力、またはグローバルプロジェクト経験
【求める人物像】
・データを活用して、企業の意思決定・業務・リスク管理・監査を高度化したい方
・データ整備や分析にとどまらず、ガバナンスや業務定着まで関わりたい方
・テクノロジーとリスクコンサルティングを横断する専門性を高めたい方
・新しい技術やテーマを学び続け、周囲を巻き込みながら変革を推進できる方
・コンサルティングファーム、シンクタンク、監査法人、Sier、事業会社等において、データガバナンス、データマネジメント、データ分析等に関する実務経験を有する方
・データを単なる分析対象ではなく、経営判断、業務改善、リスク管理、監査・モニタリング高度化に活用することに関心のある方
・データ品質、メタデータ、データリネージ、データ管理態勢、分析基盤、AI活用に伴うデータ統制等に関心を持ち、継続的に学習できる方
・SQL、Python、BIツール、ETLツール等の活用経験、またはこれらを用いたデータ分析・可視化・業務高度化への関心を有する方
・クライアントや社内外の関係者と協働しながら、課題整理、解決アプローチの検討、プロジェクト推進に取り組める方
【Manager以上の候補者の場合】
・データガバナンス、データマネジメント、データ分析、監査アナリティクス、継続的モニタリング、リスク管理・内部統制高度化等に関するプロジェクトマネジメント経験
・クライアント課題を踏まえた提案活動、プロジェクト設計、タスク・スケジュール管理、成果物品質管理、チームマネジメントの経験
・データ活用・分析高度化を起点とした新たな支援テーマやオファリング形成に主体的に取り組める方
【歓迎スキル】
・データガバナンス設計、データマネジメント態勢整備、データ品質管理、メタデータ管理、データリネージ整備等の経験
・データ分析監査、継続的モニタリング、内部監査・内部統制・リスク管理の高度化に関する経験
・SQL、Python、Alteryx、Tableau、Tableau Prep、Power BI等を活用したデータ処理・分析・可視化の経験
・データベース、DWH、データレイク、クラウド、分析基盤等の設計・構築・運用に関する知見
・AI、機械学習、自然言語処理、生成AI等を活用した業務改善・リスク管理・データ分析の経験
・DAMA-DMBOK等のデータマネジメント関連知識、またはAIガバナンス・データガバナンスに関する知見
・ビジネスレベルの英語力、またはグローバルプロジェクト経験
【求める人物像】
・データを活用して、企業の意思決定・業務・リスク管理・監査を高度化したい方
・データ整備や分析にとどまらず、ガバナンスや業務定着まで関わりたい方
・テクノロジーとリスクコンサルティングを横断する専門性を高めたい方
・新しい技術やテーマを学び続け、周囲を巻き込みながら変革を推進できる方
就業場所
就業形態
正社員
企業名
外資系総合コンサルティングファーム
企業概要
大手監査法人系総合コンサルティングファーム。特にテクノロジーをベースとしたコンサルティングやリスク領域に強みを持つ。
企業PR
外資系コンサルティングファームでありながら、日系寄りの落ち着いた文化をもつ稀有なファーム。ご入社された方の長期就業も重視。
業務カテゴリ
組織カテゴリ
備考
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