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経営企画本部 経営企画室

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採用企業案件

採用企業

株式会社Preferred Networks

  • 東京都

    • 会社規模非公開
  • インターネットサービス
  • ソフトウエア
  • ハードウエア
部署・役職名 経営企画本部 経営企画室
職種
業種
勤務地
仕事内容 Preferred Networks(PFN)では、 COOが直轄する経営企画本部において、"経営企画部"を新設します。

PFNはプロダクト/ソリューションからAI基盤モデル(LLM、 VLMなど)、あるいはAI半導体にいたるまでAI技術をマルチレイヤーで手掛けている世界でも類を見ない企業です。

本ポジションでは、経営企画の観点からPreferred Networksグループ各社における様々な経営課題を特定し、解決策の企画・立案、実行、検証までの全てのプロセスを一気通貫して推進していただきます。

以下に業務例を示します。入社後に実際にご担当いただく業務内容は、ご本人の希望・専門的知識・経験等を考慮のうえ決定します。


■ 事業横断での重要テーマの企画・推進(CEO/COO/CFO特命案件含む)
- 新規事業・新規プロダクト領域の立ち上げ支援(市場分析、事業性評価、Go-to-Market戦略策定)
- グループ横断の重要課題(例:収益構造改革、組織設計、投資配分最適化など)のプロジェクトリード
- 必要に応じた社内外ステークホルダーとの調整・合意形成
■ 全社戦略・中期経営計画の策定および推進
- 中期経営計画・年度計画の策定、およびKPI設計・進捗モニタリング
- 経営会議・取締役会向けの戦略アジェンダの設計および資料作成
■ グループ経営管理・ガバナンス高度化
- 国内外子会社を含むグループ全体の経営管理フレームワークの設計・運用
- 事業別・プロダクト別の収益性分析および改善施策の立案
- KPI・ダッシュボードの構築による経営の可視化・意思決定支援
■ 投資・アライアンス戦略の立案および実行支援
- M&A、出資、戦略提携の企画立案、デューデリジェンス、実行支援
- 投資先のバリューアップ戦略の策定およびモニタリング
- AI領域におけるエコシステム形成に向けたパートナー戦略の構築
■ 経営意思決定の高度化支援(データドリブン経営の推進)
- 各種データ(事業KPI、技術指標、市場データ等)を活用した意思決定支援
- 経営ダッシュボードや分析基盤の設計・導入
- AI企業としての強みを活かした経営管理プロセスの高度化
■ 組織・オペレーション設計および変革推進
- 急速な事業成長に対応するための組織構造・権限設計の見直し
- 各事業・機能のオペレーション最適化(開発・営業・アライアンス等)
- 重要変革プロジェクトのPMOとしての推進
■ 外部環境分析および経営へのインサイト提供
- AI・半導体・ソフトウェア産業における市場動向・競合分析
- 技術トレンド(基盤モデル、計算資源、データ等)の経営へのインパクト評価
- 経営陣への戦略的示唆の提供


本ポジションの魅力
- Preferred Networksは、AIプロダクト・ソリューション、基盤モデル(LLM/VLM)、さらには計算基盤や半導体に至るまで、AI技術をマルチレイヤーで自社開発・統合している、世界的にも稀有な企業です。特定レイヤーに特化した企業が多い中で、PFNは「アルゴリズム・ソフトウェア・ハードウェア」を一体で設計・最適化することで、産業応用における競争優位を構築しています。

- 本ポジションでは、このユニークな事業構造そのものを対象に、経営の中枢から関与できる点が最大の特徴です。単一事業の最適化ではなく、複数の技術レイヤーおよび事業群を横断した経営意思決定に関与し、ポートフォリオ全体の価値最大化に直接貢献することが求められます。

- また、AI・半導体といった急速に進化する領域において、技術進化と事業戦略が強く結びつく環境であることも大きな特徴です。当社における経営企画として、技術トレンド(モデルアーキテクチャ、計算資源、データ戦略等)を踏まえた意思決定に関与することが出来る本ポジションは極めて高い学習密度と成長機会が得られます。

- さらに、COO直轄組織として、経営の最重要アジェンダに直接関与し、構想から実行まで一気通貫で担う裁量があります。単なる分析や提言に留まらず、実行フェーズに深く入り込み、事業・組織を実際に動かしていく経験を得ることができます。

- 加えて、研究者・エンジニア・ビジネス人材が密接に連携する組織において、高度に専門性の異なるメンバーと協働しながら価値を創出する経験が得られる点も特徴です。最先端技術と事業を接続するハブとしての役割を担うことになります。

結果として、本ポジションは、以下の3点において他社にはない機会を提供できます。

- AIという基幹産業の中核領域における経営に関与できること
- 技術・事業・経営を横断した意思決定能力を高い次元で鍛えられること
- 実行責任を伴う形で企業価値向上に直接インパクトを与えられること
労働条件 雇用形態
- 正社員(試用期間3ヶ月、本採用と同条件)
勤務場所
- 東京都千代田区大手町1-6-1大手町ビル
勤務体系
- 休日:土曜日、日曜日、国民の祝日、国民の休日、年末年始
- 専門労働型裁量労働制(みなし労働時間:8時間)もしくはフレックス制
- 当社規定による年次有給休暇制度
待遇
- 経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇
- 年2回見直し
- 会社業績および個人のパフォーマンスに応じた賞与(年2回、4月/10月)
- 交通費支給
福利厚生
- 社会保険完備(厚生年金保険、健康保険、雇用保険、労災保険)
- 有給休暇(入社初年度から26日)、産前産後休暇、育児休暇、慶弔休暇等
- 定期健康診断実施
- ラップトップPC購入補助
- 確定拠出年金制度
応募資格

【必須(MUST)】

■ 戦略立案・問題解決能力
- 複雑かつ曖昧な経営課題を構造化し、仮説構築・分析・示唆導出まで一貫して遂行できる能力
- 定量・定性情報を統合した論理的な意思決定支援スキル
■ プロジェクトマネジメント能力
- 複数ステークホルダーを巻き込みながらプロジェクトをリードし、成果創出まで推進した経験
- 不確実性の高い環境下での優先順位付け・意思決定能力
■ 経営・事業に関する基礎知識
- 事業戦略、財務(PL/BS/CF)、KPI設計などに関する基本的な理解
- 事業計画策定や業績管理に関与した経験
■ 分析力・データ活用能力
- Excel / スプレッドシート等を用いた定量分析スキル
- データに基づいた示唆抽出および意思決定支援の経験
■ ドキュメンテーション・コミュニケーション能力
- 経営層向け資料(戦略資料、意思決定資料等)の作成能力
- 論点を明確にし、簡潔かつ構造的に伝える能力(日本語必須)
■ 実行志向
- 戦略策定に留まらず、自ら実行フェーズに入り込み成果創出までコミットした経験

【歓迎(WANT)】

■ AI / テクノロジー領域への理解
- AI(特にLLM/VLM)、機械学習、半導体、ソフトウェアプロダクトに関する基礎知識
- 技術組織との協働経験、またはテック企業での業務経験
■ コンサルティングまたは事業会社での経営企画経験
- 戦略コンサルティングファームでの実務経験
- 事業会社における経営企画、事業企画、BizDev等の経験
■ ファイナンス・投資関連経験
- M&A、出資、アライアンスに関する実務経験
- 事業価値評価(バリュエーション)やデューデリジェンスの経験
■ グローバルビジネス経験
- 英語での業務遂行能力(会議、交渉、資料作成等)
- 海外パートナーや海外拠点とのプロジェクト推進経験
■ データ基盤・分析環境への理解
- BIツール(Tableau, Looker等)やSQL等を用いた分析経験
- データドリブン経営の設計・運用に関わった経験
■ スタートアップ / 成長企業での経験
- 事業・組織の急成長フェーズにおける課題解決経験
- 不確実性の高い環境での意思決定・実行経験

アピールポイント 新規事業 完全土日休み フレックスタイム
リモートワーク

「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります
受動喫煙対策

屋内禁煙

更新日 2026/08/17
求人番号 9631019

採用企業情報

株式会社Preferred Networks
  • 株式会社Preferred Networks
  • 東京都

    • 会社規模非公開
  • インターネットサービス
  • ソフトウエア
  • ハードウエア
  • 会社概要

    【設立年月日】2014年3月26日
    【代表者】岡野原 大輔
    【本社所在地】東京都千代田区大手町1-6-1

    【事業内容】深層学習やロボティクスなどの先端技術を応用したソフトウェア・ハードウェア・ネットワーク技術の研究・開発・販売
    【当社について】
    株式会社 Preferred Networks(PFN)は、「現実世界を計算可能にし、共に未来を創り出す」をミッションとして、深層学習(ディープラーニング)、ロボティクスなどの最先端技術を最短路で実用化することで、これまで解決が困難であった現実世界の課題を解決することを目指しています。2014 年 3 月に創業して以来、交通システム、製造業、ライフサイエンスをはじめ、ロボット、プラント最適化、材料探索、教育、エンターテインメントなどの分野で事業化を進めています。また、これらを支える深層学習のソフトウェア技術やプロセッサー、スーパーコンピュータも自社で開発しています。

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