転職活動は「何社受けるか」より「何を比較するか」｜選考ポートフォリオの組み方
応募社数を増やしても納得感のある意思決定にはつながりません。エージェントとして選考を見てきた立場から、あえて性格の違う企業・ポジションを並べて比較軸を作る「選考ポートフォリオ」の組み方と、比較軸が定まったサインを整理します。
SIerの将来性は生成AIでどう変わるか｜受託開発を経営する現役エンジニアの見立て
SIerの将来性を、生成AIで実際に変わり始めた受託開発の現場から解説。受託・SI事業を経営する現役エンジニアが、商流・契約形態・AI投資の3点で将来性が分かれる構造と、残る場合・動く場合の判断基準を示します。
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。
「業界未経験だから無理」と決めつける前に。求人票の“業界経験”を分解して読む方法
求人票の「製造業経験」「金融業界経験」といった文言だけを見て応募を諦めていないか。企業が本当に求めているのは業界名ではなく、そこで培った知識・業務・課題解決の中身であることが多い。自分の経験を業界名でなく機能で棚卸しする考え方を解説する。
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。
「3年後に見える景色」で選ぶという考え方 — 条件だけで転職先を決めないために
年収・裁量・働き方といった条件は転職先選びの大切な要素だが、それだけで決めると3年後の選択肢が狭まることがある。「入社した瞬間」ではなく「3年後・5年後にどんな景色が見えているか」を軸に置く考え方を、転職支援の現場から整理する。条件を捨てる話ではなく、条件と将来像を両方の目盛りで見るための記事。
年収より市場価値を気にする人が増えた理由｜現役エージェントが感じる転職相談の変化
現役転職エージェントが最近の相談で感じる変化を紹介。以前は「年収アップ」が中心だった相談が、今は「自分の市場価値を知りたい」へとシフト。市場価値とは何か、年収との違い、キャリア戦略の考え方をわかりやすく解説します。
