生成AIの普及やDX投資の加速を背景に、日本でもAI関連企業への注目が一段と高まっています。

一方で、「日本のAI企業ランキングはどこを見ればいい？」「上場企業とスタートアップ（ベンチャー）では何が違う？」と調べ始めると、 媒体ごとに切り口や対象が異なり、情報が分散していて全体像をつかみにくいのが実情です。

そこで本記事では、Forbes JAPANの『JAPAN’S AI 50』をはじめ、日経・東洋経済・ダイヤモンドなど、 信頼性・権威性のある経済メディアが発表しているAI企業ランキング／注目企業リストを横断的に整理し、主要企業を一部抜粋してご紹介します。 上場企業からベンチャーまで幅広く俯瞰しながら、各ランキングの見方や、AI市場の動向、AI企業への転職における企業選びのヒントもあわせて解説します。

ここでは、Forbes JAPAN編集部の「日本からAIで挑むスタートアップ50選」をもとに、国内AI企業を50社ご紹介していきます。

社名	特徴	累計調達額
サカナAI	複数の既存AIを融合し高性能なAIを創り出す	425.9億円
テレイグジスタンス	遠隔＋自律ロボで小売を自動化	275億円
リーガルオンテクノロジーズ	契約書チェックなど法務の効率化に強み	198.7億円
ユビー	症状から受診先をわかりやすく案内	155.2億円
AIメディカルサービス	内視鏡画像でがんの見逃しを減らす	138億円
レイヤーエックス	ホワイトカラー業務をAIで効率化	132.6億円
アイリス	インフル検査をAIでより速く正確に	108.4億円
ルティリア	「AIを簡単に」導入できるゼロコードAI製品	100億円
ストックマーク	企業情報収集をAIで要約・整理	88億円
チューリング	完全自動運転をAIで実現へ	60.2億円
フラックス	専門知識なしでAI活用を進める基盤	56億円
すむたす	Sumutasu（すむたす） マンション売却価格を早く提示	53.5億円
レブコム	通話を文字化し営業を改善	49.5億円
オーティファイ	アプリのテスト作業を自動化	45億円
アイキュー	人の好みを推定し販促に活用	32億円
ゴールズ	飲食店の発注・人件費を最適化	27.6億円
ビジュアルバンク	AI学習用の高品質データを提供	25.6億円
モンテスキュー	契約の作成〜管理を一気通貫	23.6億円
ファストラベル	AI学習用の画像ラベル付け支援	21.5億円
メドメイン	病理画像の診断支援をAIで強化	20.5億円
カラクリ	問い合わせ対応をAIで自動化	18.1億円
ロムス	小型自動倉庫で物流を省人化	18.1億円
ラズリ	バラバラな商品データを統合	15.6億円
シンセティックゲシュタルト	新薬・新素材探しをAIで加速	15億円
アンプトーク	商談を自動記録し営業を育てる	14億円
アルゴ・アーティス	生産・配送計画を最適化しムダ削減	12.2億円
スパイラルAI	親しみやすい会話を重視したAI	12.1億円
テンサーエナジー	再エネの発電と収益を予測・最適化	11.4億円
マントラ	漫画・Webtoon翻訳を大幅に短縮	10.1億円
ジテラ	設計書づくりを自動化し開発短縮	10億円
スターレー	会話できるAIアプリで雑談相手	8億円
サウンドロー	著作権フリーBGMをAIで作曲	7.3億円
コトバテクノロジーズ	音声の翻訳や生成を自然にする	7億円
アナウト	手術で臓器を見やすくするAI	6.4億円
ゴドー	行動の後押しをAIで個別に最適化	6.4億円
シタデルAI	AIの安全性チェックと監視を支援	6.3億円
シグネイト	AI人材ネットワークでDX支援	6億円
ザイオンデータ	人物データで採用や営業先探しを支援	4.5億円
メルトリー	自分のキャラをAIで作って話せる	2.4億円
カサナレ	社内AIを部署単位で作れる	2.3億円
プリープ	診察会話からカルテを自動作成	1.8億円
クリエイターズ エックス	AI活用のアニメ制作で効率と品質UP	1.1億円
エーアイディアラボ	画像生成などAIアプリを次々開発	0.5億円
アイブリー	電話対応をAIで自動化	-
燈	建設など現場の管理をAIで効率化	-
エーアイハブ	アニメやVTuber向けAIを研究開発	-
AIモデル	広告向けの人物をAIで生成	-
オレンジ	漫画に特化した翻訳・ローカライズ支援	-
ディープレナー	日本語に強いAIで企業のDX支援	-
ドットデータ	特徴量づくりを自動化しAI導入を支援	-

進化や集合知の考え方を応用し、既存の複数AIを組み合わせて“より良いAI”を効率よく生み出す研究開発に注力。用途に合わせて賢さと軽さの両立を狙い、実装しやすい形で提供するのが特徴。1つの巨大AIをゼロから作るより、目的に合うAIを選んで鍛え直す発想で、開発スピードと現場導入のしやすさを高める。

物流・小売など人手不足の現場に向け、遠隔操作＋自律制御のロボットを開発。人がその場にいなくても作業できる仕組みをつくり、店舗・倉庫の省人化や安全性向上を目指す。単純作業の置き換えだけでなく、現場の動線・オペレーションに合わせて“実際に回る形”に落とし込み、導入後に継続して使える運用まで整える。

契約書レビューや契約管理など、法務の実務をAIで支えるプラットフォームを提供。日本向け「LegalForce」、企業法務向け「LegalOn Cloud」、海外向けのサービスも展開し、契約業務の品質とスピードを両立させる。担当者ごとの知識差を埋め、チェック漏れ・手戻りを減らしながら、社内のルールに沿った契約プロセスを整えるのが強み。

症状から考えられる病気や受診の目安をわかりやすく案内するサービスを提供。生活者向けの症状検索に加え、医療機関向けには問診や診療の質向上を支援する仕組みも展開し、医療へのアクセス改善を狙う。「どこに行けばいいか分からない」を減らし、適切な受診につなげることで、患者の不安解消と医療側の効率化を両立する。

内視鏡検査の画像をAIで解析し、医師の診断を支える仕組みを研究開発。「内視鏡AIでがん見逃しゼロへ」を掲げ、胃・大腸・食道など消化管領域に特化。医療現場で使える実用化を推進。検査中の気づきを増やし、医師の経験差を補うことで、患者の早期発見・早期治療につながる体制づくりを狙う。

企業のバックオフィスを中心に、請求書処理や経費精算などを効率化する「バクラク」シリーズを展開。加えて、社内の文書・知識の活用を進める生成AI基盤も提供し、日々の“めんどう”を減らすDXを支援。入力・確認・承認など“人が詰まりやすい所”を減らし、経理・人事のスピードと正確性を両立させる。

医師の判断を支えるAI医療機器を開発し、検査の質とスピード向上を目指す。主力のインフルエンザ検査機器「nodoca」は、現場での判定を助ける仕組みとして展開。医療機関で使える形（運用・導入）まで落とし込む点が強み。忙しい外来でも迷いを減らし、患者対応をスムーズにすることで、医療現場の負担軽減にもつなげる。

AI開発に必要な計算資源を、使いたい分だけ柔軟に利用できるGPUクラウドを提供。高性能GPUを用いた学習・検証を支え、基盤モデル開発にも使える環境づくりに注力。研究・産業の両面でAI開発を後押しする。高価な設備を自前で持たずに済むため、スタートアップや研究チームでも挑戦しやすく、開発の“待ち時間”を短縮できる。

企業の情報収集・社内共有を効率化する「Anews」などを提供。ニュースや社内文書から“必要な情報だけ”を拾い、意思決定を速くするのが狙い。日本語に強いAIの研究開発も進め、組織のナレッジ活用を支援する。部署ごとに散らばる情報をまとめ、見落としや重複調査を減らすことで、企画・営業・経営の判断材料づくりをスムーズにする。

完全自動運転（人の介入なし）を目標に、車の判断・制御をAIで一体的に行うアプローチを掲げる。カメラなどの情報から安全に走るための学習と検証を重ね、“運転するAI”の実現を目指す。走行データを活かして改善を積み上げ、複雑な道路状況でも安定して走れることを狙う。将来の移動インフラを変える挑戦に注力している。

専門知識がなくても、企業がAIを業務に取り入れるための基盤・支援を提供。データ活用から業務への組み込みまでを進めやすくし、現場の“使えるAI”を増やすことを狙う。分析だけで終わらず、実際の業務フローに合わせて改善が回る状態をつくることで、部門横断のDXを前進させる。導入後の定着まで見据えた支援が特徴。

マンション売却を中心に、不動産取引のわかりにくさ・時間のかかりやすさをテクノロジーで改善。売る側の“面倒と不安”を減らす体験設計を重視している。価格の目安、手続き、スケジュールなどを見える化し、意思決定をしやすくするのが狙い。対面に頼りがちな領域を、オンラインで進めやすくすることで、忙しい人でも納得して売却できる環境をつくる。

通話を録音・文字起こしし、内容を分析して営業やコールセンターの改善につなげる「MiiTel」などを提供。会話の良い例・改善点を見える化し、個人の勘に頼らない育成や品質向上を支援する。新人教育やマネジメントの負担を減らし、成果が出る話し方を組織に蓄積して再現性を高めるのが強み。

Web/モバイルアプリの動作確認（テスト）を自動化するプラットフォームを提供。人手で繰り返しがちなチェック作業を減らし、リリース速度と品質の両立を支援する。更新が多いサービスほどテストが追いつかない課題が出るが、重要な画面・操作を自動で回すことで、バグの見逃しや手戻りを減らせる。

オンライン上の情報から、人の興味・好みの傾向を推定してマーケや営業に活かす「INSIDE TECH」を展開。属人的になりがちな提案を、再現できる型に近づけるのが特徴。誰に何を提案すべきかの優先順位づけを助け、広告・販促のムダ打ちを減らす。営業の“当たり”を増やし、少人数でも成果を出しやすくする仕組みづくりに強い。

飲食店向けに、発注や人件費など店舗運営の最適化を支援する「HANZO」シリーズを提供。経験頼みになりがちな運営判断を、データ活用で支えるのが特徴。売上予測や仕込み量の調整など、日々の“勘”を減らしてロスを抑える。店長の負担軽減と、スタッフ不足でも回る店舗づくりを後押しし、多店舗展開にも耐えられる仕組み化に強い。

AI開発に必要な学習用データを「高品質」と「権利クリア」の両面で提供する「Qlean Dataset」を展開。画像・動画・音声・文章など幅広い形式に対応し、現場のAI開発を前に進める“安心な材料”を用意する。欲しいデータが手に入らず開発が止まる課題を解消し、企業が安全にAIを作って使える土台づくりを支える。

契約の作成・審査・管理を一気通貫で支える契約業務プラットフォームを提供。契約書チェックや差分管理、承認フローの整備などを通じて、スピードと統制を両立させる。メールやExcelで散らばりがちな契約情報を一元化し、締結までのリードタイム短縮とリスク低減を狙う。法務だけでなく事業部の使いやすさも重視できる。

AIに学習させるためのデータ作成（ラベル付け・品質管理）を支援する基盤を提供。画像などのデータを“AIが学べる形”に整える工程を効率化し、開発のスピードと精度を底上げする。大量データでも一定品質を保てる体制づくりがポイントで、社内で回しにくいデータ作成を外部化・標準化できる。結果として、AIの精度検証と改善サイクルを回しやすくする。

病理画像（顕微鏡画像）をAIで解析し、医師の診断を支援する「PidPort」を提供。所見作成の効率化や見落としリスク低減を目指し、医療機関と共同研究を重ねて実用化を進める。病理は専門性が高く人手不足にもなりやすい分野で、作業負担が大きい。AIで候補を提示し判断を助けることで、診断のスピードと質の底上げを狙う。医療現場の運用に馴染む設計がポイント。

問い合わせ対応を中心に、カスタマーサポート業務をAIで効率化するSaaSを展開。自己解決を増やし、対応品質の平準化やコスト削減につなげる。FAQだけでは解決しにくい問い合わせでも、会話形式で案内して解決率を上げるのが狙い。対応履歴を活かして改善を回せるようにし、繁忙期の受け皿にもなる。顧客満足と現場負担のバランスを取りやすい仕組みが強み。

EC・物流・小売向けに、小型で導入しやすい自動倉庫や無人店舗ソリューションを提供。大規模投資が難しい企業でも取り入れやすい“現実的な自動化”で、省人化と生産性向上を支援する。少ないスペースでも設置しやすく、立ち上げまでのハードルを下げるのがポイント。人手不足や繁忙期の波に対応しやすくし、現場の負荷とミスを減らす。運用設計まで含めて“使える自動化”を提供する。

ECや小売でバラバラになりがちな商品データを統合・整備し、活用しやすくする基盤を提供。商品情報の作成・更新・配信を効率化し、社内外で同じデータを使える状態をつくる。SKUや表記ゆれ、画像・説明文の統一など“地味だけど重い作業”を減らし、検索・販促・在庫連携をスムーズにする。商品データの品質向上が売上や運用コストに直結する企業に刺さる。

新薬や新素材の探索を速くするため、分子（化合物）に特化したAI開発に注力。膨大なデータから有望候補を絞り込み、研究の試行錯誤を減らす“研究の相棒AI”を目指す。実験はコストも時間も大きいため、当たり候補を先に絞る価値が高い領域。研究者が仮説を立てやすくする形で支援し、開発期間の短縮や成功確率の向上に貢献する。

商談の内容を記録・分析し、営業の育成や成果改善につなげるプロダクトを展開。要点整理や入力作業の省力化などで、現場の負担を減らしながらチーム全体の底上げを狙う。商談の“言った・言わない”をなくし、勝ちパターンを共有できる状態を作ることで、再現性ある営業組織に近づける。マネージャーのコーチング負担も軽くし、育成スピードを上げられる。

生産・在庫・配送などの計画業務を最適化し、ムダや欠品を減らすAIソリューションを提供。複雑な制約条件が絡む計画づくりを支援し、サプライチェーン全体の効率化を狙う。人が手作業で作ると時間がかかり、急な変更に弱い計画を、短時間で組み直せるようにする。結果として、余剰在庫や残業・緊急輸送などのコストを抑え、現場が回る計画運用を実現する。

推論の正しさだけでなく、親しみやすさ・寄り添いなど“人に受け入れられる対話”を重視した生成AIを開発。相談や対話の体験価値を高め、使い続けたくなるAIを目指す。正論を返すだけではなく、相手の気持ちや文脈をくんだ返答で、ユーザーのストレスを減らす設計が特徴。カスタマー対応や日常会話など、継続利用が前提の場面で力を発揮しやすい。コミュニケーションの質で差別化する。

再生可能エネルギーの発電所運営を、予測と最適化で支えるプラットフォームを提供。発電量や市場価格の変動を踏まえ、運用判断を支援することで収益性向上を狙う。天候や需給でブレやすい収益を安定させるため、蓄電池なども含めた運用の意思決定を助ける。エネルギー業界の複雑な判断を“見える化”し、担当者の負担を減らして運用の精度を上げる。

漫画・Webtoon向けに、翻訳から制作フローまでを効率化するエンジンを提供。多言語展開にかかる手間と時間を削減し、作品を海外へ届けやすくする仕組みづくりに注力。翻訳だけでなく、制作工程の流れに沿って使えることが重要な領域で、編集・制作側が回しやすいワークフロー設計が強み。海外展開を継続的に増やすための“量産体制”を支える。

システム開発の設計書作成や構造理解を支援し、属人化しやすいドキュメント整備を自動化。開発の立ち上がりや引き継ぎを楽にし、スピードと品質の両立を後押しする。仕様変更が多い現場ほど設計書が追いつかない課題が出るが、更新負荷を下げることで手戻りや認識ズレを減らす。新メンバーのキャッチアップも早くなり、開発組織の生産性改善に効く。

会話できるAIアプリ「Cotomo」などを提供し、雑談相手として自然に話せる体験を追求。スマホで“話す”ことに寄せた設計で、日常の気分転換やコミュニケーション需要に応える。文字入力より気軽に、声で会話できる点が特徴で、孤独感の緩和やリフレッシュ用途にも使いやすい。ユーザーの好みに合わせて会話が続くよう工夫し、アプリとして“使い続けたくなる”体験づくりにこだわる。

AI作曲サービス「SOUNDRAW」を提供し、用途に合うBGMを短時間で生成できるようにする。曲探し/制作の手間を減らし、商用利用も想定した音づくりを支援する。動画・広告・配信などで“ちょうどいい曲がない”問題を解消し、制作のスピードを上げられるのが強み。テンポや雰囲気を調整しながら候補を増やせるため、クリエイターだけでなく、非音楽職の担当者でも扱いやすい。権利面の不安を減らしつつ、表現の幅を広げる。

音声の認識・翻訳・生成など、話し言葉を扱うAI技術を研究開発。通訳や音声UIなどで、より自然に“話せる/聞ける”体験づくりを支える。ノイズや話し方のクセがあっても実用的に動くことが重要な領域で、実運用を意識した精度・遅延の改善に取り組む。会議・コールセンター・端末操作など、手が離せない場面でも使える音声AIの土台として活用が広がりやすい。

手術中に重要な臓器などを見やすくし、医師の判断を支える手術支援ソフトを開発。画像処理やAIを用いて“見えにくい情報”を補い、安全性と手術の質向上を目指す。手術は一瞬の判断が結果に影響するため、視認性の改善は価値が大きい。術者の経験差を補い、チーム医療でも共有しやすい情報提示を行うことで、リスク低減と効率化を狙う。医療機器としての運用を意識した設計も重要なポイント。

行動科学の知見をもとに、ユーザーの行動をそっと後押しする仕組み（ナッジ）をAIで個別最適化。離脱防止や継続率向上など、体験設計の改善につなげる。人は合理的に動かないことが多い前提で、タイミングや見せ方を工夫して“自然に動ける”導線を作るのが特徴。金融・保険・ヘルスケアなど、継続利用が価値に直結するサービスで効果が出やすい。施策の効果検証と改善を回しやすい仕組みも強み。

AIを安心して使うためのテスト・監視・品質管理を支援。開発段階の点検から運用後の異常検知までをカバーし、“AIを使い続ける運用”を整えるのが強み。導入前に弱点を見つけ、導入後も想定外の入力や性能低下を早期に察知できるようにする。社内外の信頼を損なわずにAIを広げるための“安全運転の仕組み”を提供する。

AI/データ人材のネットワークと課題解決の仕組みを活かし、企業や行政のDXを支援。人材育成やプロジェクト推進も含めて、継続的な成果につなげる。社内に人材が足りない、テーマはあるが進まない、といった課題に対し、実行チームづくりから伴走できるのが強み。コンペ・研修・実案件支援などを通じ、単発で終わらない“社内に力が残るDX”を目指す。現場と経営の橋渡し役としても機能しやすい。

人物データを構造化・統合する技術を強みに、採用や営業のターゲット探索を支援。“探す時間”を削減して接点づくりを効率化し、情報が散らばる課題を使えるデータ基盤に変える。候補者やキーマン探しは手作業だと限界があるため、データを整えて検索・抽出しやすくする価値が大きい。部署ごとにバラバラな名刺・SNS・社内情報を活かし、誰が見ても同じ条件で探せる状態を作る。少人数でも打ち手を増やせるのが強み。

自分だけのキャラクターを作り、AIと会話したり交流したりできるアプリを展開。イラスト生成やチャットなど、遊びながら生成AIに触れられる体験設計が特徴。難しい設定なしで“推し”や“うちの子”を作れるため、ライト層でも入りやすい。キャラの見た目だけでなく性格・会話の雰囲気も育てられ、日常の楽しみとして継続利用しやすい。コミュニティ要素でユーザー同士の交流も広げやすい。

企業内で安全に使える生成AIを、部署単位など小さく作って育てられる仕組みに注力。現場の業務を学習させ、繰り返し作業や情報整理をAI化して生産性を高める。全社一括導入だと失敗しやすい生成AIを、部門ごとの課題に合わせて段階的に広げられるのが強み。社内データの扱い、権限管理、誤回答対策なども踏まえ、業務の中で安心して使える運用を整える。現場の“使いどころ”を増やすアプローチ。

診察時の会話をもとに、カルテの下書きを自動で作る診療支援ツール「medimo」を展開。音声の要点整理で書類作業を減らし、忙しい外来の負担軽減に貢献する。医師が患者と向き合う時間を増やしつつ、記録の抜け漏れを減らすのが狙い。入力の手間が減れば、診療後の残業や記録待ちも減らせる。医療現場のルールに合わせた書式・表現の整備が重要で、運用に馴染む設計を進めている。

アニメ制作の現場にAIを取り入れ、作業の効率化と品質向上の両立を目指す制作会社。負荷の高い工程を支援し、クリエイターが表現に集中できる環境づくりを進める。制作は分業が細かく、時間も人手もかかるため、素材作りや修正作業の負担を減らす効果が大きい。AIを“置き換え”ではなく“補助”として使い、現場のノウハウを守りながらスピードと再現性を上げる。新しい制作体制づくりに挑戦している。

生成AIを活用したプロダクトを複数展開し、画像生成・素材生成などクリエイティブ領域の業務を効率化。新機能・新サービスの立ち上げが早く、現場で“すぐ使える”形に落とし込むのが特徴。アイデア段階から試せるツールを揃え、制作の初速を上げることで、個人・企業のアウトプット量を増やしやすい。用途ごとに分かりやすいUIで提供し、専門知識がなくても使える入口を用意する。業務でも趣味でも“触ればすぐ試せる”実用性が強み。

電話対応をAIで自動化し、一次受付・振り分け・よくある質問対応などを省力化する音声AI SaaSを提供。小さく始めて運用しやすい設計で、取りこぼし削減や応対品質の平準化を狙えるのが特徴。担当者の負担が大きい時間帯の受電を支え、対応漏れや折り返し遅れを減らして顧客満足の向上につなげる。

東京大学発のAIスタートアップとして、建設など現場産業の課題に特化したAIサービスを展開。書類作成や確認作業などの負担を減らし、現場で“実際に使える”形まで落とし込むのが強み。現場は紙・画像・口頭連携など情報が散らばりやすく、改善の余地が大きい。業界の業務フローを理解したうえで、使う人の負担が増えないUI/運用を重視し、導入後に定着するDXを狙う。

アニメ・バーチャルヒューマン・配信者（VTuber等）領域で活用できるAIの研究開発に注力。映像や音声など複数の情報を扱う技術で、エンタメ制作の効率化と表現拡張を狙う。制作現場ではコストと納期の制約が厳しいため、反復作業の自動化や素材づくりの高速化が価値になる。新しい表現手段として、キャラクターの動きや声、演出の幅を広げる方向にもつながりやすい。クリエイターが“作りたいもの”に集中できる環境づくりを目指す。

広告・販促で使える人物ビジュアルをAIで生成し、撮影コストや制作期間を圧縮するソリューションを提供。ブランドの世界観に合わせた表現づくりを支援し、運用型のクリエイティブ改善にもつなげる。撮影の手配や差し替えが難しい課題を減らし、季節・媒体・ターゲットごとに素早く展開できるのが強み。複数案を短時間で用意できるため、A/Bテストなど“試して改善”のサイクルも回しやすい。

漫画に特化した翻訳・ローカライズ支援の生成AIを開発。多言語化の作業負荷を下げ、作品を海外へ届けやすくすることを目指す。制作〜配信までの“海外展開の壁”を下げるアプローチが特徴。吹き出し・表現のニュアンスなど漫画特有の難しさに向き合い、制作現場のスピードと品質を両立させる設計がポイント。

日本語に強いAIの研究開発と、企業向けのAI/システム開発支援を展開。PoC止まりを避け、業務への組み込みや運用まで含めて“使い切る”DXを後押しする。日本語の微妙な表現や業界用語にも対応しやすい点が強みで、社内文書・問い合わせ・ナレッジ活用などに活かしやすい。開発だけでなく、データ整備や運用設計まで支援できるため、導入後に成果が出る状態へ近づける。

AIの精度に効く「データの特徴づけ（特徴量づくり）」を自動化する技術が強み。人が試行錯誤しがちな前処理を効率化し、企業がAIを業務で使える形にするまでを支援する。データサイエンスの“職人作業”を減らし、短期間で検証→改善のサイクルを回せるため、現場導入までの距離を縮められる。

国内の生成AI市場は、ここ数年で「実証実験のブーム」から「事業として成果を求められるフェーズ」へと急速にシフトしています。
大手IT企業や通信会社、上場SaaSベンダーに加え、生成AIを武器にしたスタートアップ・ベンチャーも台頭し、チャットボット、ナレッジ検索、営業資料・コード生成など、あらゆる業務で活用が進んでいます。

一方で、企業側の悩みは「どの生成AIサービスを選ぶか」よりも、「自社の業務・データ・セキュリティ要件に合わせて、どう設計・導入・運用するか」に移りつつあります。 つまり、単にモデルやツールに詳しいだけでなく、事業や業務プロセスを理解し、複数のサービスを組み合わせてDX全体を設計できる人材が強く求められている状況です。

こうした背景から、特定のプロダクトを売る立場ではなく、中立的な立場でクライアント企業のAI戦略立案〜要件定義〜導入・定着までを支援する「AIコンサルタント」の需要が急速に高まっています。
エンジニアやPM、ITコンサル経験を持つIT人材にとっても、生成AIブームを追い風にできる有力なキャリアパスの一つになりつつあります。

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