生成AI2026年8月30日
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。
徐 聖博
生成AI2026年8月27日
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。
伊藤 直隆
生成AI2026年8月1日
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。
徐 聖博
生成AI2026年6月18日
40代・50代からのAIコンサルタント転職｜評価される事業経験と失敗パターン
40代・50代からAIコンサルタントへ転職できるのか。ファーム側が実際に見ている評価軸、事業会社での経験が武器になる条件、現場との距離感で失敗するパターン、そして転職すべきか現職に残るべきかの判断軸まで、人材紹介の現場から整理します。
栗阪 真生
生成AI2025年10月1日
AI時代のエンジニアキャリア戦略｜今すぐ実践できる5つの方向性
AI時代にエンジニアとして市場価値を高めるには何が必要か？ドメイン知識の活かし方・AIツール活用・ビジネス翻訳者ポジションまで、経験年数別の具体的なキャリア戦略を解説します。
栗阪 真生
