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ここでは大手コンサルからAI特化コンサルまで、厳選AIコンサルタント求人をご紹介します。コンサル業界ではAIプロジェクト需要が増加しており、人手不足となっているため、多くのファームでコンサル・AI経験不問のポテンシャル採用を実施しています。
未経験からAIコンサルタントへ転職するなら今が絶好のチャンスです!是非この機会にご応募ください。
弊社「ムービン」は1996年に日本初のコンサル業界特化型転職エージェントとして設立されて以来、毎年多くの大手コンサルティングファームの年間入社支援実績数No.1を誇っています。
BCG、ADL、ローランド・ベルガー、ドリームインキュベータ、アクセンチュア、デロイト、PwC、EY、KPMGなどグローバルトップレベルのコンサル出身者が転職エージェントとして多数在籍しております。
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厳選されたAIコンサルタント求人を一部抜粋してご紹介します。
求人詳細を一覧で流し見したい方はページ下部に上記求人を掲載しておりますので、ご覧ください。
クライアント企業が抱えるさまざまな課題に対し、AI技術を活用した戦略策定からシステム実装、運用支援まで一貫したサポートを提供します。クライアント企業のAI活用の目的は、業務の効率化、データドリブン経営の推進、新規ビジネスの創出、そしてAI導入のガバナンス確立といった幅広い領域に及びます。AIコンサルタントは、これらのニーズを的確に把握し、テクノロジーとビジネスの架け橋となることで、企業のDX(デジタルトランスフォーメーション)を加速させる役割を担っています。
まず、業務の効率化と自動化に関して、AIコンサルタントは業務フローを詳細に分析し、クライアント企業がAIやRPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)を導入することでどの程度の生産性向上やコスト削減を実現できるかを明確にします。例えば、カスタマーサポート業務では、AIチャットボットを活用し、問い合わせ対応の負荷を軽減する提案を行います。また、製造業においては、画像認識技術を活用した不良品検出システムを導入し、品質管理を自動化することで、生産コスト削減と精度向上を実現します。AIコンサルタントは、単なる技術導入にとどまらず、業務プロセス全体を見直し、AIが最も効果を発揮できるポイントを特定することで、クライアント企業の組織全体に最適な業務改革を推進します。
次に、データドリブン経営の推進では、AIコンサルタントは企業が保有するデータを最大限に活用し、意思決定の高度化を支援します。例えば、AIを活用した売上予測モデルを構築し、小売業の適切な在庫管理を実現することで、欠品や過剰在庫の発生を防ぎます。また、金融業界においては、信用リスク評価モデルを設計し、融資判断の迅速化やリスク管理の強化を図ります。AIコンサルタントは、クライアント企業のデータインフラを評価し、必要に応じてデータ統合やクレンジングの支援を行いながら、AI活用による収益向上やコスト削減の道筋を示します。
さらに、新規ビジネスの創出において、AIコンサルタントはテクノロジーを活用したビジネスモデルの変革をリードします。例えば、生成AIを活用した新サービスの開発を提案し、顧客のパーソナライズされた購買体験を実現するプラットフォームを構築します。また、AIとIoTを組み合わせたスマートシティ・スマートファクトリーの構想を策定し、クライアント企業の競争力強化を支援します。特に、ヘルスケアや金融領域では、AIを活用したリスク管理や診断支援システムの導入により、新たな市場機会を創出するケースが増えています。AIコンサルタントは、クライアント企業と共に市場動向を分析し、AIの活用によってどのような新規事業の機会があるのかを特定し、事業戦略の立案から実行までを支援します。
最後に、AI導入の戦略立案とガバナンス確立において、AIコンサルタントはクライアント企業がAIを安全かつ効果的に活用できるよう、リスク管理の枠組みを構築します。AIの透明性・公平性を確保するためのガイドライン策定や、AI倫理に関するポリシー整備を支援するほか、データプライバシー規制(GDPRや個人情報保護法など)への対応もサポートします。AI導入の際には、どのようなKPIを設定すべきか、導入によるROI(投資対効果)をどのように評価するかといった課題にも取り組み、AIの運用がクライアント企業のビジネス価値向上に直結するよう支援します。
このように、AIコンサルタントはクライアント企業のAI活用を全面的に支援し、戦略策定から実装、運用までのすべてのフェーズに関与します。技術とビジネスの双方を理解し、AIの活用価値を最大限に引き出すことで、クライアント企業の競争力向上と持続的な成長に貢献する重要な役割を果たしています。
ChatGPTやGoolge Bard、Microsoft Bingを代表するように、AIが一気に身近なものになり、これまで「最先端の研究テーマ」ということで関わる人たちが限られていましたが、現在では一般企業の業務でも使われるようになりました。 大手企業はもちろん東京都でもChatGPTを業務で使う方針が発表されていますが、 AI研究も1年経てばもう大昔というように、すさまじいスピード感で進んでおり、さらに我々の仕事や生活内でもそのAI活用は進んでいくでしょう。
コンサルティングファームでも企業の課題解決のため、例えば業務オペレーションや、顧客サービスのためのシステム構築、コスト削減のためのAI利用などのコンサルティングサービスを提供しており、 外資系戦略ファームをはじめ大手総合系からデータやITを扱うファームを中心に非常に活発化してきています。
ただし前述した通り、AIというテーマは日進月歩で、さすがにコンサルティングファーム自身が研究開発するにはヘビーな領域であり、多くのファームでは国内・国外のAI研究のトップランナーたちと協業しながらプロジェクトを進めており、 AIそのものではなく、AIを使ってどのように課題解決していけばいいのか、といったところにフォーカスされています。
すでにAI技術の進歩により、AIを導入・活用するハードルが低くなり、AI技術を活用したビジネスの成功事例が増えたことで、AIコンサルティングの需要も高まっていくと予想されます。
そのため各コンサルティングファームではAI×コンサルタント領域の採用を積極化しており、各社AIの経験より、AI活用を想定した実ビジネスでの経験を求めております(AIそのものは研究者の範囲のため、そのAIをどう使うかというところがポイント)。 これからAIを使っていく人材として、より市場価値もあがっていく領域ですので、是非ご興味のある方は弊社までご相談頂けると幸いです。
基本的にコンサルティングファームはポテンシャル採用を実施しており、選考では入社後コンサルタントとして活躍できるかどうか「コンサル適正」を見ています。
コンサル適正とは「論理的思考力」「コミュニケーション能力」の二つで、どれだけAIに専門性があっても、コンサル適正がないと内定を獲得するのは難しくなっています。
一方でAIの専門性に関して、上述した通り、そもそもAI人材が不足しているため、必須にしているファームは多くありません。そのためAI未経験からAIコンサルタントへ転職することは十分可能です。
採用ターゲットは各社異なりますのでご自身の経験・スキルから少しでも可能性のある企業のAIコンサルタントポジションに応募することが重要になります。
評価される経験・スキル
コンサル適正があることは前提として、AIコンサルタントポジションで採用ニーズが高くなっているのはどのような方なのでしょうか?
AIコンサルタントとして活躍するためには、AI技術の理解とビジネス課題を結びつけるスキルが求められます。特に、AI関連の実務経験がある方は高く評価されますが、AI未経験であっても、コンサルティングファームやSIerにおけるプロジェクトマネジメント経験、システム開発経験、データ分析スキルを持つ方も十分に適性があります。
まず、コンサルティングファームやSIerでのプロジェクトマネジメント経験は、AIコンサルタントとしての業務と高い親和性があります。AI導入プロジェクトは、戦略立案から実装、運用まで複数のステークホルダーと調整しながら進める必要があります。そのため、クライアント企業のニーズを的確に把握し、プロジェクトの進行を管理するスキルを持つ方は、AIコンサルタントとしての適性が高いといえます。
また、システムエンジニアとしての開発経験やITアーキテクトの経験も、AIコンサルタントの業務に直結します。AIを実装する際には、既存システムとの統合やインフラ環境の構築が不可欠です。そのため、システム開発やアーキテクチャ設計の知識がある方は、AIの実装フェーズにおいて強みを発揮できます。特に、クラウド環境(AWS、Azure、GCP)やMLOpsの知識がある方は、AIシステムの設計・運用支援において重要な役割を担うことができます。
さらに、データ分析や機械学習の経験もAIコンサルタントにとって大きなアドバンテージになります。クライアントの課題を解決するためには、データを適切に処理・解析し、ビジネスインサイトを導出する力が必要です。そのため、Python、R、SQLなどのプログラミングスキルを活用したデータ分析や、統計的手法・機械学習モデルの構築経験がある方は、AI活用の提案やPoC(概念実証)の実施において強みを発揮できます。
また、AI技術の基礎知識(深層学習、自然言語処理、強化学習など)があると、クライアントとの技術的な議論がスムーズに進み、より高度なAI活用戦略を立案できます。AIエンジニアほどの深い専門知識は求められませんが、AI技術の基本的な仕組みや、どのような業務に適用できるかを理解しておくことが重要です。
このように、AI関連の業務経験がなくても、プロジェクトマネジメント、システム開発、データ分析のいずれかの経験を持つ方は、AIコンサルタントとしての転職が可能です。特に、ビジネスと技術の橋渡しをする役割を担うため、技術と業務の両面を理解できるスキルセットが求められます。AI技術の活用が広がる中で、これらのスキルを持つ方は、AIコンサルタントとして大いに活躍できるでしょう。
AI経験がなくとも、現職にてAIコンサルタントとの親和性がある経験がある方を採用している今が転職のチャンスです!
コンサルティングファーム各社、AI関連プロジェクト需要の増加に伴い、人材不足となっています。今後市場価値が高まると予想されるAIコンサルタントへの転職に興味をお持ちの方はぜひこの機会にご応募ください!
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実際にビジネスの第一線で活躍してきたプロフェッショナルだからこそ、現場感と客観性のバランスの取れたアドバイスが提供できるかと思います。
皆様のご経験・スキル・志向から、最適なAIコンサルタント求人を紹介することはもちろん、現職の経験をどのようにアピールすれば「コンサル適正」を示すことができるのか、書類作成から面接対策まで転職を徹底サポートします。今すぐの転職をお考えでない方も歓迎しておりますので是非お気軽にご相談ください!
AIコンサルタントへの転職
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大手コンサルティングファームのAI関連プロジェクト事例をいくつかご紹介します。具体的にどのようなAIコンサルティングを手掛けているのか参考になれば幸いです。
東京ガスカスタマーサポート(TGCS)と協力し、AIを活用したナレッジシェアリングシステムを導入しました。この取り組みは、電話応対業務における情報参照の課題を解決し、生産性と顧客満足度の向上を目指すものです。具体的には、情報の一元管理や高度な検索機能を備えたAIソリューションを導入し、コミュニケーターが必要な情報を迅速かつ正確に取得できる環境を整備しました。その結果、オペレーターから管理者へのエスカレーション率が14%削減され、応答時間も平均10秒短縮されるなど、業務効率化と顧客満足度の向上に大きく寄与しています。
輸送用機器メーカーに対し、AIを活用した需要予測ツールのPoC(概念実証)支援を行いました。従来、このメーカーでは前年同期の売上や市場情報を基に販売計画を立案していましたが、予測精度の低さや業務の属人化が課題となっていました。アビームコンサルティングは、同社が保有する大量の販売実績データを活用し、AI需要予測モデルを構築。特に、商品ごとの予測精度のばらつきに着目し、AutoMLツールであるdotDataを活用して、600以上のモデルを迅速に作成・評価しました。この取り組みにより、予測精度の高い商品と低い商品を明確化し、AIの有効活用パターンや予測精度向上のための対応策を提示しました。さらに、需要予測業務の自動化やルール化を提案し、業務負荷の軽減と属人化の解消に向けた運用面での改善策も提供しました。この結果、同社は需要予測の精度向上と業務効率化を実現し、サプライチェーン全体の最適化に寄与しています。
大手製造業クライアントとの協業により、AIを活用した生産プロセスの最適化を実現しました。このプロジェクトでは、製造ラインから収集される膨大なデータを解析し、機械学習モデルを構築することで、設備の故障予測や生産効率の向上を図りました。その結果、ダウンタイムの削減や生産コストの低減といった顕著な成果が得られ、クライアントの競争力強化に大きく貢献しています。
大阪ガス株式会社と協業し、**食に関する課題解決を目的としたAI活用型新サービス「FitDish」**の開発を支援しました。このプロジェクトは、個々のユーザーのライフスタイルや健康状態に合わせた食事提案を行うものであり、AI技術を活用してパーソナライズドな食生活サポートを提供することを目的としています。
具体的には、PwCはAIを用いたデータ分析基盤の設計・開発を担当し、食事履歴や栄養バランス、ユーザーの嗜好データなどを統合・解析するシステムを構築しました。これにより、ユーザーがスマートフォンなどを通じて自身の食事データを入力すると、AIが健康的で適切な食事メニューを自動生成・提案することが可能になりました。
この取り組みにより、大阪ガスは食を通じた新たな付加価値の創出を実現し、ガス事業以外の新たな市場への展開を加速させています。PwCのAIコンサルティングが、データ活用の高度化とサービス開発の効率化を支援したことで、より多くのユーザーにとって使いやすい食生活支援サービスの提供が可能となりました。
大手製造業の情報共有課題を解決した事例が注目されています。このプロジェクトでは、製造現場や社内での情報共有が不十分で、特定の技術者に業務が集中し、生産計画に支障をきたすという課題がありました。KPMGコンサルティングは、社内に蓄積された「週報」などの非構造化データを活用し、AIの自然言語処理技術を用いて情報共有の仕組みを構築しました。これにより、組織内のコミュニケーションが活性化し、業務の無駄や重複が削減され、意思決定の迅速化が実現しました。この取り組みは、AI技術を活用して組織の情報共有と業務効率化を推進した成功事例として評価されています。
BMWと協力して、自動車業界におけるAIトランスフォーメーションを推進しています。このプロジェクトでは、BCG XとAWSがBMWとチームを組み、顧客中心主義を核としたAIソリューションの実装と拡大展開に取り組んでいます。具体的には、製造分析を通じて、工場内の不良部品の削減や生産効率の向上を目指しています。この取り組みにより、BMWはデジタルトランスフォーメーションを加速させ、顧客の需要変化に迅速に対応する体制を構築しています。BCGの専門知識とAWSの技術力を組み合わせることで、BMWはAIを活用した競争優位性を確立し、業界内でのリーダーシップを強化しています。
クライアントである中部電力と協力し、中小企業の課題解決を目指したデジタルツイン・メタバース融合型プラットフォームの構築を支援しました。
このプラットフォームは、個々の企業が独自にシステムを構築する必要がなく、導入コストを抑えつつ、フロントローディングの実現に寄与することを目的としています。DIは、中部電力先端技術応用研究所と連携し、プラットフォームの設計・開発を推進しました。この取り組みにより、中小企業はデジタル技術を活用して業務効率化や生産性向上を図ることが可能となり、地域経済の活性化にも貢献しています。また、デジタルツインとメタバースの融合により、現実世界と仮想空間をシームレスに連携させ、新たなビジネスモデルの創出や革新的なサービス提供が期待されています。このプロジェクトは、DIの技術力と中部電力のエネルギー分野での知見を組み合わせた成功事例として注目されています。
1996年に日本初のコンサル業界特化型転職エージェントとして設立されて以来、累計10000人以上の転職支援実績があります。
ここでは弊社転職支援実績およびインタビュー調査からAIコンサルタントの年収として大手総合系コンサルティングファームの年収をご紹介いたします。
総合系コンサルティングファームの年収帯は下記のようになっています。複数のコンサルティングファームから収集した情報をまとめ役職別に年収水準を取りまとめました。
※そのため下記の表には該当しない例外的な給与や役職の事例も存在し、一概にこの給与というわけではありません。個別のコンサルティングファームの実情と比較すると役職名や数値が異なる場合もありますのであくまでも参考数値として見て下さい。
役職 | 年齢 | コンサル経験 | 固定給与 | 業績賞与 |
---|---|---|---|---|
コンサルタント | 22~30歳 | 0~3年 | 500~700万円 | 固定給の10~20% |
シニアコンサルタント | 25~35歳 | 0~6年 | 700~900万円 | 固定給の10~20% |
マネージャー | 28~40歳 | 2~10年 | 900~1400万円 | 固定給の10~20% |
シニアマネージャー | 32~45歳 | 5~15年 | 1300~1800万円 | 固定給の10~20% |
パートナー | 35歳以上 | 7年以上 | 2000万円以上 | 業績次第 |
総合コンサルティングファームでは年齢・性別に関係なく評価され、所謂、年功序列のような評価基準はなく完全に実力により、役職・給与が決定されます。
年収はベース給+ボーナスで構成されており、年収は昇格に伴って急激にアップするというよりは、なだらかにあがっていく感じです。
マネージャーになると最大で年収は1500万円~1800万円程度になります。新卒入社や第二新卒で入社した場合、20代でマネージャーになる方も多くいらっしゃいますので20代で年収1500万円を実現することができます。
中途採用のメイン層である30歳前後でコンサルタントやシニアコンサルタントとして総合コンサルに中途入社した場合、ベース給は500万円-900万円位が見込まれ、そこに賞与(ボーナス)がプラスされます。
総合コンサルの年齢別・役職別年収をご紹介しましたが、年収はこれまでの経験やスキル、入社する際の役職などによって年収は変わってきますので、参考として捉えてください。
経済産業省のデータから見るITコンサルタントの平均年収
AIコンサルタントが属するITコンサルタントというカテゴリの平均年収についてご紹介します。
経済産業省がまとめた「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」によると、
ITコンサルタントの平均年収は928.5万円
となっています。ほかIT関連職種と比べてもトップの給与で、ITスキル標準のレベルが同じでも、ITアーキテクトやプロジェクトマネージャー職種より、ITコンサルタントの給与が高い結果となりました。
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AIコンサルタントとしての経験を積むことで、さまざまなキャリアパスが広がります。まず、コンサルティング業界でのキャリアアップが挙げられます。AIコンサルタントとしての専門知識を深め、シニアコンサルタントやマネージャーへと昇進することで、プロジェクトマネジメントやクライアントへの提案活動を担う立場となります。さらに、ディレクターやパートナーへと進むことで、新規ビジネスの開拓や戦略立案、クライアントとのリレーション強化といった、経営層に近い役割を果たすことが可能になります。
また、事業会社への転職も有力な選択肢です。コンサルティングの経験を活かし、企業のDX推進やAI戦略を担うポジションへ移ることで、デジタル戦略部門やデータサイエンスチームのリーダーとして、企業のAI活用を主導することができます。さらに、AIを活用したサービスやプロダクトの開発・運用に携わるプロダクトマネージャーとしてのキャリアも考えられます。
AIスタートアップの創業や経営に関与する道もあります。コンサルティングで培った知見を活かし、自らAI関連のスタートアップを立ち上げることや、既存のスタートアップに参画し、CEOやCOO、CDOといった経営層として成長を牽引することが可能です。AI技術の発展に伴い、この分野の市場は拡大しており、新規事業の立ち上げに関心がある人にとっては魅力的な選択肢となるでしょう。
さらに、投資やベンチャーキャピタル(VC)領域への進出も視野に入れることができます。AI技術やデータ活用に精通していることを活かし、AI関連スタートアップへの投資判断や成長支援を行うベンチャーキャピタリストとして活躍する道があります。また、プライベート・エクイティ(PE)ファンドにおいて、AI技術を活用した企業買収や成長戦略の策定を担当することも可能です。
AIコンサルタントとしての経験を積んだ後には、研究・アカデミア分野へ転向することも考えられます。大学や研究機関でAI研究に従事し、アカデミックな立場から技術の発展に貢献することや、企業のR&D部門において最先端技術の研究開発を担うことができます。技術志向の強い人にとっては、こうしたキャリアパスが適しているでしょう。
また、独立してフリーランスAIコンサルタントやアドバイザーとして活動する選択肢もあります。企業向けにAI導入やDX推進の支援を行うフリーランスコンサルタントとしての道や、企業のAI戦略をサポートするエグゼクティブアドバイザーとしてのキャリアが考えられます。特に、AIとビジネスの両面に精通している人材は希少であり、高い市場価値を持つため、こうした形での独立も十分に現実的な選択肢となります。
このように、AIコンサルタントとしての経験を積むことで、コンサルティング業界でのキャリアアップだけでなく、事業会社、スタートアップ、投資領域、研究分野、そして独立といった多様な選択肢が広がります。特に、AI技術とビジネスの両方を理解し、実践的なスキルを備えた人材は、DXが求められるあらゆる業界で重宝され、今後ますますその活躍の場が広がっていくことでしょう。
AIコンサルタントへの転職
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