WorkX

設立

2018年10月10日

所在地

東京都渋谷区恵比寿4-20-3 恵比寿ガーデンプレイスタワー14階・20階

関西支社

大阪府大阪市北区芝田1-1-4 阪急ターミナルビル16階

上場

未上場

社員数

189名

売上

面談で聞く

事業

ProConnect シリーズ：ハイクラス・フリーランスと企業のマッチング（ProConnect／ProConnect Engineer／ProConnect Ticket）
LeanX シリーズ：DX／AIコンサルティング。戦略・IT・事業開発の「LeanX」と、AI・データ特化の「LeanDataX」

加入団体

金融データ活用推進協会（FDUA）データサイエンティスト協会

公式サイト

https://work-x.com

代表者

代表取締役 東野 智晴

創業者の経歴

代表取締役・東野智晴氏。1984年静岡県生まれ。慶應義塾大学大学院卒業後、2009年に東京海上日動へ入社しIFRS対応プロジェクトに従事。その後ベイカレント・コンサルティングでマーケティング・セールス領域の改革支援などを経験し、働き方への課題感から2018年に株式会社WorkXを設立。

WorkXのビジョン

WorkXのビジネスモデル

部署

LeanX事業部LeanDataX事業部Sales本部関西支社バックオフィス採用ページの部署区分。コンサルタントの採用は LeanX事業部と LeanDataX事業部で別々に行う。

WorkXのキャリア

上流から参画

クライアント上層部とのやりとりが多い上流工程は、基本的に社員が担う。コンサル経験が浅くても、戦略・企画の段階からアサインされることが多い。

キャリアパス

コンサルタントマネージャーディレクター新規事業責任者プロダクト企画マーケターコンサルの職階を上がるだけでなく、事業開発などの道もある。

チームの組み方

戦略・IT／AI＆Dataのコンサルタント、ProConnectのプロ人材、自社の営業・開発部門から、部門の制約なく案件に合ったチームを組める。

営業とデリバリー

営業特化・両軸・デリバリー特化を志向に合わせて選べ、途中で行き来もできる。アライアンスや部署の立ち上げなど、コンサル以外の動きにも裁量がある。

WorkXのLeanDataX とは

WorkXのLeanDataX事業部

規模

ほぼゼロから2年弱で約30名

メンバー

Big4や大手コンサルでAI・データ・アナリティクス組織の立ち上げや業務変革をリードしたディレクター層に加え、SIer・コンサル出身のデータサイエンティストなどが在籍。

体制の組み方

自社のデータ＆AIプロフェッショナルを核に、ProConnect に登録したデータ＆AI領域のフリーランスとソリューションベンダーを組み合わせて、案件ごとにチームをつくる。

キャリアパス

入社後に3つから選ぶ。
AI／データ活用コンサルティング（ビジネス×データサイエンス×データエンジニアリングを横断）
データサイエンス（機械学習・AIエンジニアなど）
データエンジニアリング（データアーキテクチャ・DWH・ガバナンス）

昇進

年功序列はなく、評価は年4回（1・4・7・10月）。抜擢人事と実力主義で、事業の成長に伴う空きポストも多い。
入社1年未満で部長・アカウントマネージャーに、20代でCxOに抜擢された例がある。

WorkXのLeanDataX事業部の職種

クライアント業界

金融・保険小売・流通EC・卸IT・通信BPO・SIer製造消費財官公庁

WorkXのLeanDataX（データ＆AI）の支援

WorkXのデータ＆AIソリューション

生成AI導入・活用推進

企業の生成AI／LLM活用を次の段階へ進める。

AI・機械学習＆自動化

DXの推進やAI活用で、データ駆動型の経営管理・業務運営を実現する。

データ分析・データ可視化

ダッシュボード構築と、BIツール活用の定着・拡大を伴走する。

データ基盤構築・モダナイゼーション

データ基盤の構築、ビッグデータ活用、クラウドへのモダナイゼーションを支援する。

データマネジメント

DMBOK準拠のデータ管理や、データエンジニアによるデータスチュワード支援を行う。

AIガバナンス・AI倫理

AI運用のためのガバナンス整備、ガイドラインの作成・運用、内部統制の構築を支援する。

データマネジメント成熟度評価

独自フレームワークで成熟度を評価し、高度化に向けたロードマップを策定する。

教育・社内アカデミー（LeanDataX Academy）

研修・ワークショップ、ユーザー部門への伴走で、組織のデータ活用を進める。

WorkXの業務機能別ソリューション

法務・コンプライアンス

社内のあらゆるデータを収集・検索・分析し、談合や不正を検知する。

デジタルマーケティング

顧客中心設計とデータにもとづくインサイトで、マーケティングを高度化する。

財務管理・財務分析

財務領域のデジタル化・高度化で、ROIC経営やERP／EPMの先を実現する。

人事・人的資本管理

人的資本経営に向けて、人事データの活用やエンゲージメントの分析を行う。

アライアンス

Dataiku（サービスパートナー）ZL Tech（コンサルティングパートナー）DatabricksDataiku はデータ・分析・AIプロジェクトを構築・管理するAIプラットフォーム、ZL Tech はeディスカバリー・コンプライアンス・情報ガバナンスの統合プラットフォーム。ZL Tech とはコンプライアンス領域で提携している。

WorkXのデータ＆AIの案件事例

小売流通企業

データドリブン組織の組成と全体展開、内製化を支援した。

小売流通企業

DMO組織を中心に、データ分析のリスキリングと分析を支援した。

食品メーカー

データドリブン成熟度を評価し、施策の策定から実行までを支援した。

金融機関

信用リスクモデルの構築とモニタリングについてアドバイザリーを行った。

金融機関

不正検知モデルを構築し、内製化を支援した。

メガバンク

海外ATM送金の最適化モデルを構築した。

大手損害保険会社

DX推進とICT戦略・AI戦略の策定を支援した。

外資系生命保険会社

CDPを整備し、デジタルマーケティングを高度化した。

人材会社

AIエージェントで業務を効率化した。

自社プロダクト

コンプライアンス領域でAI・データの独自プロダクトを開発している。

マネージャー層：組織づくり志向

組織運営や事業の立ち上げに早くから関われる。営業とデリバリーの比重を自分で選べ、ProConnectから人材を選んでチームに入れられる。活かせた経験：チームマネジメント、プロジェクトマネジメント、アカウント営業

コンサルタント層（戦略＆IT）：成長志向

最初から上流・企画を担い、早くからクライアントの上位層と向き合う。年4回の評価と抜擢で早く昇格でき、社員だけでなくフリーランスからも幅広いノウハウを吸収できる。活かせた経験：SIer・IT領域の経験、事業会社での企画・業務経験

コンサルタント層（AI＆Data）：技術志向

AIエージェントやAI駆動開発など最先端の案件に関われる。自社の開発環境でチームでAIに取り組み、AIの専門家からフィードバックを受け、社外のフリーランスやアライアンス先からも技術を吸収できる。活かせた経験：SIer・IT領域の経験、データ分析・機械学習・エンジニアリングの経験