株式会社WorkX

■ WorkXという会社

AI・デジタルによる変革を推進する「コンサルティング支援」と、
8,000名超のハイクラス・フリーランスと企業をつなぐ「プラットフォーム運営」。
この2軸を展開する、国産のコンサルティングファームです。

従業員196名（2026年7月時点）。現在は上場準備中です。

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■ ビジョン ── プロフェッショナル・エコノミーへの変革

テクノロジーだけで社会は変わらない。
ビジネスに実装するプロフェッショナルの存在が、変革の鍵を握る。
プロフェッショナルを集め、増やし、躍動させ、
「プロフェッショナル・エコノミー」を作り出すことで、
停滞する日本経済に生産性革命を起こす。

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■ 成長フェーズ

　売上高の推移

　　2021年　　 3.5億円
　　2023年　　16億円
　　2025年　　28.5億円
　　2026年　　50億円弱（見込み）

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■ AI時代に、コンサルティングはどう変わるのか

AIで開発期間が短くなり、大型プロジェクトは減っていく。案件は短期化・小規模化し、並列で走る。
予算は使い切られるので、企画と実行支援の総量はむしろ増える。

そこで問われるのは「成果まで出せるか」です。
戦略を書いて終わり、システムを作って終わりではなく、投資回収まで自分たちで見る。作らなくていいものは作らない。
LeanXのLeanは「贅肉がない」の意味です。

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■ 自分たちの業務も、自分たちで再設計しています

　◆ 非エンジニアが、開発を率先するようになりました
　　社内のClaude Code勉強会は週1回2時間を3か月。

　◆ 相談から数日で、AIエージェントができます
　　営業と総務の相談から生まれた会食提案AIエージェントは、
　　プロンプトインジェクション対策まで実装し本番運用中です。

　◆ 有志が勝手に作り始めます
　　Kaggleのポケモンカードコンペ用のWebサービスも、968問収録の
　　資格試験対策アプリも、有志の手製です。

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■ 5つのVALUE

　・凡事徹底
　　誰にもできることを、誰にもできないくらい徹底する
　・すぐやる、必ずやる、できるまでやる
　　誰よりも速く着手し、結果が出るまでやり続ける
　・批評家NG
　　代案なき批評は単なる批評家。圧倒的当事者意識で常に主体者であれ
　・360度のホスピタリティ
　　誰に対しても常に相手目線で考える
　・仕事を楽しむ
　　エキサイティングに仕事をし、自らの手で楽しい環境を創り出す

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■ 若手に任せます

管理職の約3分の1が20代。本部そのものを任されている20代社員もいます。
結果を出せば誰にでも大きな裁量がある環境です。

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■ 創業の原点

代表の東野は、東京海上日動火災保険を経て、ベイカレント・コンサルティングでセールス・マーケティング支援とデータサイエンティストの育成に従事。
日本企業の生産性が上がらない根本には専門人材の流動性の不足があると考え、2018年10月にWorkXを創業しました。

目指すのは「WorkXに相談すれば最適な人材が必ず見つかる」状態をつくり、
IT業界の多重下請け構造とその弊害を解消することです。

■ LeanDataXという組織

WorkXの中で、AI・データ活用領域に特化したコンサルティング組織です。
ほぼゼロの状態から2年弱で約30名規模まで拡大しました。
掲げているのは「Amplify AI Experience, Built on Integrity」。
AIやデータが世の中に提供する価値を、誠実に増幅させることを目指します。

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■ なぜ、この領域だけを見る組織が必要だったのか

データ＆AI領域は急速な拡大と民主化が同時に進み、コンサルティング
ファームの提言だけでは顧客の納得を得にくくなりました。
一方でSIerやITベンダーは、曖昧なスコープや高い専門性を求められる部分に対応しきれません。
その境界領域が膨張し、多くの企業が予算制約とケイパビリティの狭間で立ち往生しています。

「提言する人」と「作る人」が分かれている限り、この空白は埋まりません。
LeanDataXは、戦略を議論した人間がそのまま実装まで持っていく体制をとることで、この構造そのものに手をつけます。
企業が取り組んではきたものの、息切れして進まなくなった領域を引き受ける組織です。

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■ 5つの注力領域

◆ 生成AI活用推進
　業務適用を短期間で実現し、全社での定着と効果創出を加速

◆ データに基づく意思決定支援
　社内外データを統合・分析し、経営判断と現場判断の質と速さを向上

◆ エージェンティックAI構築
　AIエージェントによる自動化で、複雑なプロセスを継続的に実行

◆ AI駆動開発／ノーコード開発
　AI前提のアプリ・MVP開発で、変化に強いデジタル基盤を構築

◆ データ基盤構築／データ管理高度化
　全社規模で安全かつ拡張性の高いデータ基盤を整備

前2つがビジネス寄り、後3つが実装寄りですが、担当は分かれていません。
同じチームが最上流の戦略策定から実装・定着までを通します。

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■ 率いるのは、上流から実装までを一人で通せる人物

執行役員CAIO（Chief AI Officer）の長谷川大地。金融ITベンダーからキャリアを始め、
PwC、SAS、デロイト・トーマツを経て、EYストラテジー・アンド・コンサルティングでは金融部門でAI組織の立ち上げを主導。
AI戦略策定やCoE推進からAIモデル開発、モデルリスク管理、
AIエージェント実装、AIガバナンス整備までを手がけてきました。

提言と実装を分けない組織設計は、率いる人物のキャリアの写しです。

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■ どんなメンバーがいるのか

　・経産省の官庁エコノミストとして政策立案・マクロ計量分析に従事
　・博士（工学）。NLPプロダクトの開発管理と知財戦略を担当
　・素粒子物理を専攻し、解析技術を用いた原子核研究に従事
　・学生時代に二度の創業を経験。Exitした企業は現在も成長中
　・データ分析ベンチャーでBI導入・可視化を20件超経験

経歴の型が揃っていない専門家が、AI・データの一領域に集まっています。
技術の価値を理解するビジネスサイドとエンジニアが対等に議論します。

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■ こんな方に向いています

　□ 決まった要件を実装するのではなく、
　　 何を作るかの意思決定から関わりたい
　□ AIを前提に、開発の進め方そのものを設計したい
　□ 顧客の業務や事業の文脈まで踏み込んで、技術を選びたい