総合コンサル／BPR／データ・AI
Re-grit Partnersチーム名Data & AIプラクティス
公式note
FEATURES
Re-grit Partnersの特徴
- 01「1000人のCxOを輩出する企業へ」をビジョンに掲げる、2017年設立の総合系ファーム。
- 02祖業のBPR（業務改革）にデータ・AIを掛け合わせ、構想から実装・定着までを一気通貫で担う。
- 03Data & AI プラクティスは立ち上げ期。サービスの形も組織のルールもこれから決める段階。
01 PROFILE
Re-grit Partnersの概要
- 設立
- 2017年
- 所在地
- 東京都千代田区紀尾井町1-3 東京ガーデンテラス紀尾井町 紀尾井タワー13階
- 上場
- 未上場
- 事業
- Re-grit Partnersは2017年8月7日に設立された総合系コンサルティングファームで、企業の事業競争力強化に向けたコンサルティングサービスを提供しています。
- AI関連の組織
- Data & AI プラクティス。戦略策定・BPR実行・データ基盤整備・システム実装までを1つのチームで担う。
- 公式サイト
- https://regrit-p.com
- 代表者
- 代表取締役社長 山木 智史（ほか代表取締役 土田 敬太、大木 聖也）
- 創業者の経歴
- 創業者は代表取締役社長の山木智史氏。大学時代に学生と企業のマッチング事業で学生起業を経験した後、大手総合コンサルティングファームに新卒入社し、アビームコンサルティング、EYアドバイザリー・アンド・コンサルティング（当時）を経験。EY在籍中の2015年に外資系コンサルティングファームの日本法人立ち上げに創業メンバーとして参画し、2017年8月に独立してRegrit Partnersを創業した。
02 PEOPLE
Re-grit Partners（Data & AIプラクティス）の組織と人
- Data & AI プラクティス
- 祖業であるBPR（業務改革）の知見に、データ・AIの専門性を掛け合わせて立ち上げたチーム。特定の製品を販売する立場ではないため、クライアントの事業と業務から逆算してその時点での最適な構成を選ぶ。
- プラクティスリーダー
- 今村 聡（Managing Director）。日本ヒューレット・パッカードでインフラとセキュリティのテクノロジーコンサルティングとシステム実装を経験し、日本マイクロソフトではそこにData & AI領域が加わった。2020年にRe-grit Partnersへ参画。
Re-grit Partnersのチームの2つの役割
ビジネスアーキテクトは製造業や保険などの業界・業務に深い知見を持ち、データやAIで業務をどう変えるかを描く。ソリューションアーキテクトはクラウド・データ基盤・AIに精通し、最適な構成を設計して実装へつなげる。AWSやNRIで長くアーキテクトやAIに携わってきたメンバーと、事業会社で業務を経験してきたメンバーが混ざっている。
業務を理解する人と技術を理解する人が、互いの領域に踏み込みながら一緒に考えるのがこのチームの形。
Re-grit Partnersのプラクティスの方向性
人が課題に入り込んで伴走するコンサルティングに加えて、アセット型のビジネスを新しい柱に据える。ひとつのプロジェクトで生まれた仕組みやナレッジを、そのクライアントだけの成果物で終わらせず、他社にも応用できるソリューションとして磨く。アセットがクライアントの組織に残れば、コンサルタントがいる間だけ改善が進む状態から脱し、自走できるようになる。
03 WORK
Re-grit Partners（Data & AIプラクティス）の案件
- クライアント業界
- これまでの支援領域
- メガバンクの業務変革、大手ゼネコンのDX・データ活用構想、製造業のAI活用とシステム実装。
Re-grit Partnersの支援のスタイル
製品ありきで考えず、業務全体を見たうえでどこにAIを適用すれば投資に見合う成果が出るかを見極める。PoCで終わらせず、本番開発や既存システムへの接続まで伴走する。まず現場の具体的な業務で価値を出し、そこで得た信頼と知見を起点に、全社のAI戦略・データ基盤・人材育成へ支援を広げていく。
戦略だけ、業務整理だけ、開発だけに分断せず、ひとつの変革としてつなげることを目指している。
CASE 01 建設
大手ゼネコンのDX部門立ち上げと、データ活用の企画構想
クライアント：大手ゼネコン
クライアントの課題
過去の設計・施工・安全管理に関する膨大な文書と、熟練者が持つナレッジが競争力の源泉になる業界。一方でそれらが部門や個人に散在し、必要な情報にたどり着くまでに時間がかかっていた。
実現したこと
データで業務をどう変えるかを整理したうえで、デジタルツインの活用と全社ナレッジ検索・レコメンドの仕組みを企画。文書をマニュアル・施工・安全管理などに分類し、検索条件に合う過去案件や参考資料を提示するだけでなく、資料内の該当箇所まで分かるUIを設計した。
生成AI以前の案件のため、分類精度を高める目的で人が確認する工程を挟んでいる。
CASE 02 製造
大手自動車部品メーカーの設計領域でのAI活用
クライアント：大手自動車部品メーカー
クライアントの課題
完成車メーカーから示される寸法や性能などの要求を読み取り、自社の設計条件へ落とし込む工程。専門用語と暗黙知が多く、汎用のAIを入れるだけでは解決しなかった。
実現したこと
要求を自社の設計条件へ変換し、関連する過去の設計資料や類似事例をレコメンドする仕組みを企画・開発。業務を熟知するメンバーと技術の専門家が一緒に入り、現場が使いやすい形まで落とし込んだ。
04 CULTURE
Re-grit Partnersの社風
Re-grit Partnersの挑戦する人に任せる
入社直後に社内のソリューション開発活動をやりたいと手を挙げたメンバーに対し、経験の量だけでなく意欲とプランを見てリーダーを任せた例がある。役職や過去の実績だけで可能性を閉じない。
創業者の山木が面接で伝えている「自由に挑戦してほしい」という姿勢が、入社後も変わらないという。
Re-grit Partnersのプラクティスリーダーが大切にしている価値観
問題が起きたら誰の責任かを議論する前に状況を良くするために動く。決めたことは最後までやり切る。立場や意見が違っても、まず相手の背景を理解して話す。
05 SELECTION
Re-grit Partners（Data & AIプラクティス）の選考
Re-grit Partnersの選考フロー
この内容は面談でお伝えしています
面談で聞くRe-grit Partnersの求める人材像
この内容は面談でお伝えしています
面談で聞く06 SOURCES
Re-grit Partnersの情報の出典
本ページは公開情報（企業の公式サイト、および同社公式noteのプラクティス紹介記事）にもとづいて作成しています。2026年9月時点の情報です。待遇・選考の内容は変更される場合があります。