結論：「AIを使える人材」より「AIを組み込んで成果を出せる人材」が評価される
採用市場で見ると、生成AIの台頭によってITコンサルタントへの要求水準が変化しているのは事実だ。ただし「AIが仕事を奪う」という議論よりも実態は地味で、AIを組み込んだ提案設計・業務設計ができるかどうかが、スクリーニングの新しい軸として加わってきた、という変化のほうが正確に近い。
マネージャー以上のポジションに限定すると、「生成AIツールを触ったことがある」レベルは評価に影響しない。むしろ、クライアントのAI導入課題をどう構造化し、どう意思決定を支援したかという経験の有無が、選考の後半で差がつく要因になっている。
採用市場で見ると——求人・評価軸の変化
2024年以降、戦略系・BIG4・アクセンチュアなどの大手ファームでは、AI/デジタル関連の部門単体での増員より、既存コンサルラインの中にAI活用を織り込む形での採用が増えている。AIスペシャリストを別枠で採用するだけでなく、ERPやPMO、業務改革などの従来型コンサルタントにもAIリテラシーを要件として付加するパターンだ。
市場感としては、マネージャー〜シニアマネージャークラスで年収1,200万〜1,600万円帯の求人において、要件欄に「生成AIを活用したソリューション提案経験」や「LLM導入プロジェクトのPM経験」が記載されるケースが概ね増加傾向にある。ただし絶対要件ではなく、歓迎要件として記載されるケースが依然として多い。
中小・新興コンサルや事業会社IT部門では、AIプロジェクト全般をリードできる人材の絶対数が少ないため、SIer出身のPM経験者がAIリテラシーを加えることで希少性が生まれるケースも出てきている。
候補者側から見ると——何を整理すべきか
候補者側から見ると、整理すべき問いは「AIで何ができるか」ではなく、「自分のこれまでの仕事にAIをどう組み込んだか、あるいは組み込む設計をどうしたか」という問いに変わってきた。
以下のいずれかに当てはまる人は、市場での再評価余地がある。
- 社内やクライアントのAI導入・PoC推進を横断的に支援した経験がある
- 生成AI活用のROI試算・リスク整理・推進体制の設計を担った経験がある
- 既存の業務改革・IT導入案件の中でAI活用を提案に組み込んだことがある
逆に、AI関連の経験が乏しくても、複雑な変革プログラムのマネジメント経験・ステークホルダーマネジメント経験はAI時代においても引き続き評価される。技術の習得速度より、組織を動かす構造設計の経験は代替されにくい。
企業側・ファーム側の事情
ファーム側の採用担当視点で言うと、AI人材を探しているように見えて、実際には変化適応力の高いシニアコンサルタントを探しているというのが本音に近い。
生成AIが本格展開されたのはここ2〜3年であり、真にAIプロジェクトを複数本経験したマネージャー候補は市場に絶対数が少ない。そのため、ファーム側は要件を「経験必須」から「ポテンシャル込み」で見ることが多く、既存の専門領域（業界知識・機能知識）にAIのユースケース理解が重なっていれば評価するというスタンスをとっているケースが多い。
企業側（事業会社）においては、AI導入の意思決定支援を外部コンサルに求めるニーズが増えており、IT部門出身でベンダーコントロール経験がある候補者が、コンサルサイドで活躍する事例も出てきている。ただし、面接では「AIありきの提案」ではなく「課題構造を整理してAIが適切かどうかを判断できるか」が問われる点は意識しておきたい。
実務での打ち手——明日から動けること
採用市場で評価されるための準備として、まず取り組めるのは以下の3点だ。
- 自分の直近プロジェクトのどこにAI活用を組み込めたかを言語化しておく（面接での再現性のある回答づくり）
- 主要な生成AIツール（ChatGPT/Copilot/Gemini等）の業務活用実績を具体的なアウトカムとセットで整理する
- 自社や担当クライアントにおけるAI導入の意思決定プロセスをケースとして説明できるように構造化しておく
転職を検討していない場合でも、これらの整理は現職での評価・社内異動・将来の選択肢の維持に直結するため、キャリア管理の観点から有効だ。
まとめ
生成AIの普及はITコンサルタントの仕事を「消す」より、要求水準と評価軸を更新する方向に働いている。採用市場で見ると、AIを組み込んで成果を出した経験の有無が、マネージャー以上の選考で差がつく新しい軸になりつつある。
ただし、AI関連経験が乏しい状態でも、複雑なプログラムをマネジメントした経験・ステークホルダー調整の経験は引き続き高く評価される。「今すぐ動かなければ遅れる」という性質の変化ではなく、次のポジションを狙う際の準備を1〜2年かけて整える類の変化だと捉えるのが現実的だ。現職でのポジションを維持しながらAI関連の実績を積む、という選択肢も十分に合理的である。
