AI時代にコンサルとして必要とされるスキル｜採用側の評価軸と証明の仕方
AI時代のコンサルに必要なスキルを、採用側が実際に何を見ているかという視点で整理する。求人票の要件変化、既存経験の言い換え方、面接で問われる証明の粒度、そして「学ばなくていいもの」までを、ハイクラス転職の現場目線で解説する。
AIコンサルの業務内容を案件フェーズ別に解説｜AI領域未経験からでも活躍できる条件
AIコンサルタントが実際に何をしているのかを、構想・PoC・本番実装・運用定着の案件フェーズ別に整理。AI領域未経験の現職コンサル・SIer PM・事業会社IT部門の管理職が、どこから入れば戦力になれるのか、逆に通用しにくいのはどんなケースかを採用市場の目線で解説します。
『業界地図』2027年版をITコンサルの転職判断に使う｜AIの地殻変動から読むポジション選び
会社四季報『業界地図』2027年版が示すAI起点の業界再編を、人材紹介事業部長の伊藤直隆が採用市場の目線で読み解く。ソブリンAI、サイバーセキュリティーの統合、SaaSとSIerの構造変化が、ITコンサルのポジション選びと市場価値にどう効くかを整理する。
ITエンジニアの6割が「AI格差」を実感｜調査から読む、先に開くのは年収ではなく担当業務の差
レバテックの調査でITエンジニアの59.3%が職場の「AI格差」を実感、20代では67.4%。格差を感じる場面の1位は「担当業務範囲の差」だった。現役でコードを書く経営者の視点から、年収より先に開く差の正体と、現職の読者が確認すべき2点を整理する。
AIリテラシーは環境で決まる｜ITコンサルが転職前に確認すべき5つの見極め点
AIを使えるかどうかは個人の勉強量より、日常業務でAIが前提になっている環境にいるかで決まる。現役でコードを書く経営者の視点から、ITコンサル・事業会社IT部門の読者に向けて、AI格差の構造と、転職前に環境を見極める5つの確認点、そして今の会社に残る場合の打ち手を整理する。
生成AIでエンジニアの仕事はなくなるのか｜採用する側が見ている評価軸の変化
「生成AIエンジニアの仕事がなくなる」という不安が検索されている。だが受託開発とAI活用支援を行う立場から見ると、消えているのは職種ではなく「コードを書く行為そのものの希少性」だ。採用・発注する側が2026年時点で何を見て評価しているのかを、現役エンジニアである経営者の視点で整理する。
生成AIでコンサルはいらなくなる？採用現場から見た淘汰される役割と残る役割
生成AIでコンサルはなくなるのか。結論は「なくならないが、評価される役割が再編される」。採用市場で何が起きているか—求人要件の変化、面接で問われる判断基準、AIエージェント時代の価値の出し方、淘汰される人と需要が増す人の分岐まで、人材紹介の現場から解説します。
AI活用案件で評価される経験｜PoCではなく本番運用が問われる時代
AI活用案件の採用市場では、PoCや検証フェーズの経験より「本番運用」への関与が評価軸に変わりつつある。現職ITコンサルタントやSIerのPM・PLクラスが転職市場で何を問われているかを採用側の目線から整理する。
40代以降のコンサルが今やっておくべきAIリスキリング
40代以降のITコンサルタントが採用市場で価値を維持するためのAIリスキリングを解説。「何を学ぶか」より「どう組み合わせるか」という構造論で、現職継続も含めた現実的な判断軸を示す。
