業務内容
【アカリクキャリアからのメッセージ】
研究で磨いた知性を、現代社会の最も複雑な「リスク」解明に着手しませんか。東京海上ディーアール様では、地球規模の気候変動から地政学リスク、サイバー脅威まで、正解のない課題に挑むアカデミア人材・民間企業での技術者を募集しています。
研究や事業会社で磨かれた「思考体力」「良質な問いを投げる力」「建設的なディスカッション力」など、アカデミア出身の型ならではの能力の高さを評価いただける数少ない企業様です。
【他社(競合)との差別化・独自の強み】
「リスク戦略」という独自のポジション:競合(戦略コンサル)がオフェンシブな成長を扱うのに対し、東京海上ディーアールは経営の裏側にあるディフェンシブ/レジリエンスを扱う。
信頼をベースにしたソリューション営業:東京海上グループの営業網からの紹介や既存顧客のリピートが中心。飛び込みやアウトバウンドの新規営業は一切なし。
高単価・高クオリティ:テンプレート当てはめではなく、顧客の個別事情に合わせた深いコンサルティング(10社あれば10通り)を行うため、他社より高価格でも選ばれる。
【業務概要】
現代社会が直面する、未構造化で不確実極まる「リスク」の解明と、その解決策(予防)の策定がミッションです。既存フレームワークの流用ではなく、最先端のアカデミアの知見やデータサイエンスを駆使し、クライアント(大手企業・官公庁)に対する高度な問題解決と知的生産を行います。
専門知識や研究背景に基づき、以下のいずれかの領域、あるいは領域を横断したプロジェクトにおいて、仮説構築・検証・社会実装を牽引していただきます。
【お任せしたい領域や求める専門性】
1. 自然災害・サステナビリティ・インフラ領域
地球規模の変動や、それに伴う社会基盤の脆弱性を科学的アプローチから解き明かします。
気候変動シナリオ分析・自然災害リスク評価:気候変動がグローバルサプライチェーンや企業財務に与える影響の定量化、ハザードモデリング、事業継続(BCM・BCP)戦略の策定
再生可能エネルギー・インフラ・不動産リスク評価:洋上風力発電や新型インフラ施設における構造健全性・リスクの検証、製品・サービスの安全性評価
(関連する学問・学術分野:気象学、地球物理学、気候力学、水文学、地理学、環境科学、生態学、土木工学、建築構造工学など)
2. アナリティクス・モビリティ・サイバー領域
テクノロジーの進化がもたらす新たなリスクを、数理的・情報工学的手法で先回りして制御します。
アナリティクス・リスク分析 / 交通リスク・モビリティ:巨大データや空間情報を応用した確率論的リスク評価、自動運転・次世代モビリティ普及に伴う複合リスクの数理シミュレーション
サイバー・情報セキュリティ:生成AIや量子コンピューティング、IoT導入に伴う新たなセキュリティ脅威の分析、技術ガバナンス体制の構築
(関連する学問・学術分野:数理統計学、データサイエンス、応用数学、情報工学、暗号理論、通信工学、システム安全工学、機械工学、交通工学など)
3. 地政学・ガバナンス・人的資本領域
人、組織、そして国家が織りなす動的なリスクを、社会科学の視点から構造化します。
政治・地政学リスク / 海外展開 / コンプライアンス:経済安全保障動向、激変する国際情勢が企業の海外進出に与える影響のシナリオ策定、不確実性の高い環境下におけるコンプライアンス戦略
人的資本・健康経営 / 自治体運営:労働環境変化(リモート、AI代替等)がもたらす健康リスクやウェルビーイングの定量化、人的資本投資のROIモデリング、自治体運営におけるレジリエンス向上
(関連する学問・学術分野:国際関係論、政治学、地域研究、比較法学、マクロ経済学、行動経済学、公衆衛生学、疫学、産業心理学、社会学など)
4. 製品安全領域
化学物質の毒性評価、材料の劣化メカニズム解析、人間工学に基づくヒューマンエラー予測など、科学的根拠に基づいた製品の安全性検証と社会実装に伴うリスク評価を行います。
(関連する学問・学術分野:材料工学、化学工学、機械工学、人間工学、安全工学、毒性学など)
5. サステナビリティ・ESG領域
気候変動モデルの解析、生物多様性(自然資本)の評価など、地球環境と経済社会の相互作用をマクロ・ミクロ両面から分析し、企業の持続可能な戦略を策定します。
(関連する学問・学術分野:気象学、環境科学、生態学、地球物理学、開発経済学、社会学など)
6. モビリティ領域
シミュレーションを用いた交通流解析、次世代モビリティ(EV・自動運転等)の事故発生メカニズムの解明、スマートシティにおけるフェイルセーフ設計の提言を行います。
(関連する学問・学術分野:交通工学、都市工学、制御工学、電気・電子工学、システム工学など)
7. サイバー領域
最新の暗号理論、ネットワーク脆弱性の解析、AI・機械学習モデルに対する攻撃リスクの評価など、技術的知見を経営課題へと翻訳し、サイバーレジリエンスを高めます。
(関連する学問・学術分野:情報工学、暗号理論、通信ネットワーク工学、数理科学、AI・データサイエンスなど)
8. アナリティクス・リスク分析領域
ビッグデータ解析、確率統計モデリング、機械学習アルゴリズムを活用し、複雑に絡み合うハザードを数理的にモデル化。定量的な根拠に基づくリスクファイナンス戦略を導き出します。
(関連する学問・学術分野:統計学、応用数学、物理学、計量経済学、金融工学、空間情報科学(GIS)など)
【期待する活躍】
①専門知識を「直接」活かすケース
上記の通り、カバーする領域は理系・文問わずあらゆる学術分野と幅広くご用意しています。数年間(あるいはそれ以上)にわたり、研究室で特定の事象(例:特定の流体シミュレーション、データ解析手法、特定の地域研究など)を突き詰めてきた知識そのものが、リスク評価の基礎となります。
②深掘りした「研究の型」が活きるケース(ポータブルスキルとしての専門性)
直接の専門分野ではない領域であっても、「未踏の事象に対して仮説を立て、世界中から論文やデータを集めて検証し、構造化して論理的にモデルに落とし込む」というアカデミアのプロセス(研究の型)そのものが、不確実性の高いリスクコンサルティングにおいて、最も汎用的に機能する最高峰のポータブルスキルとなります。分野の枠に捉われる必要はありません。