“今”AI人材に求められるスキルとは？【AIベンチャー/コンサル別】

【目次】

1. コンサルティングファームでは、「PoCと実装を繋ぐPM経験のあるAIエンジニア」のニーズが高い
2. AIベンチャーでは、「プロダクトと顧客課題を直結できるコンサルのニーズが高い」
3. ひとえに「AIベンチャー」と言えども、エンジニアリング・サービス化・教育などフェーズ・注力する事業内容は多岐に渡る
4. コンサルファームにおいても、AIベンチャーのサポートに特化/自社ソリューションの開発など関わり方が多様化している
5. （参考）AIベンチャーからコンサルへ転職の注意点/コンサルからAIベンチャーへの転職の注意点

コンサルティングファームでは、「PoCと実装を繋ぐPM経験のあるAIエンジニア」のニーズが高い

コンサルファームが手掛けるAIプロジェクトの現状の課題としては、PoC後の実装の見通しが具体的に立ちにくいケースが多いようです。

原因として、アセスメント～PoC後の開発工程は外部ベンダーに任せざるを得ず、PoCと実装が一気通貫でつながっていないことが挙げられます。

SIerを買収したり、エンジニア組織をファーム内に構えるケースも増え始めている一方で、同領域のパートナー曰く「AIを生成してきた優秀なアルゴリズムエンジニアの数がまだまだ少なく、PoCそのものの精度に疑問がどうしても残ってしまう」という状況もよくあるようです。

その為、コンサルファームでは現在、優秀なアルゴリズムエンジニアに加えて、ベンダーや開発者との断絶を埋められるプロジェクトマネジメント経験を持つ方の採用を強化しています。

（転職事例）30代前半 大手メーカーにおけるAIを活用した新規ソリューション開発のプロジェクトマネージャー（年収750万）⇒大手IT系ファームにおける最新技術を活用した業務改革コンサル（年収950万）

上記のように、200万～300万アップでの転職事例も増えているようです。PM経験がない場合でも年収で100万以上はアップするイメージでしょうか。

また、コンサルファームにおける直近のAI案件は、AIを用いたIT戦略や業務改革プランの提出だけでなく、顧客の課題を解決することが最優先であるために「果たして本当にプロダクトとして実現可能か」といった実現性やプロダクトの精度を保証するPoCが求められているようです。

（案件例）課題：営業マンの売上ヨミは個人によってばらつきがある。
⇒タレントマネジメント情報×AIの掛け算をするだけでなく、個人の性質も加味した良い精度の高い売上予測が立てられるようにする。

そのため、コンサルのPoCはあくまでも「クライアントの課題ドリブン」であり、AIが課題を解決する手段として使われる点が大きな特徴でしょうか。
AIベンチャーの方からよく聞く課題感が「サービスとしての価値に繋がらず導入に繋がらない」「プロダクトを作ったもののROIが良くない」ということもあり、各業界特有の課題が分かるという点も含め上記の経験はAIエンジニアにとってはコンサルファームで働く大きなメリットだと言えそうです。

他にも、コンサルファームでは、「AIを使うこと」以上に「クライアントの課題解決」が優先されるため、AI以外のTechを活かしたPJも経験でき、ITを用いた汎用性のある課題解決スキルが得られるのもメリットでしょうか。

AIベンチャーでは、「プロダクトと顧客課題を直結できるコンサルのニーズが高い」

現状日本におけるAIベンチャーの多くはPMFの最中にあり、「AIを作っている」から「サービスを作っている」への過渡期にあるとも言えます。
そのため、PMFのフェーズにあるAIベンチャーでは、「Use Case事業部」などAIを用いた新しいビジネスモデルを生み出すポジションを新設、また採用においてはTechを用いた新規ビジネスモデル設計、サービス開発ができる方の採用ニーズが高まっているのが現状です。

白羽の矢が立っているのが、まず大手ベンチャー等においてAIやロボティクス技術を利用した製品のビジネス市場調査～販売計画策定など事業企画に関わっていた方。
そして、「AI等の先端技術を用いた新規事業企画経験」などITの戦略から実装まで関わってきたコンサルタントです。

より実装部分のコンサルティングになると、AI等の先端技術のPoCから本番導入までの推進、及びそれに伴う顧客経営層・ステークフォルダ間の合意形成支援にまで関わってきたハンズオン型の業務コンサルのニーズが高くなるでしょうか。
特にハンズオンコンサルの採用ニーズが高い理由としては、業務内容の親和性が挙げられます。AIベンチャーと業務・ITコンサルのPJ工程を比較すると、

・AI導入のPJ工程：要件整理（目的明確化など） ⇒ PoC ⇒ 要件定義～運用保守
・業務/ITコンサルのPJ工程：目的明確化・フロー設計 ⇒ 要件定義～運用保守

「業務フローにどうTechを入れると問題解決するか」と業務上似通っている部分が多く、入社後コンサルの考え方がそのまま活かせるケースが多いようです。転職事例としては、

30代半ば 総合系ファームにてテクノロジーを用いた新規事業立ち上げコンサル⇒AIソリューションコンサルタント（顧客企業とのAIを利活用したオープンイノベーション創出ポジション）

などがあります。

また、ポストコンサルで懸念される「年収ダウン」ですが、AIベンチャーでは採用ニーズから高年収オファーの事例も増えてきています。

（例）
総合系ファームのマネージャー 年収1,300万円の方に、1,150万円 + SO150万円でのオファー

その他、弊社の実績として

A社：MAX1,400万円（SOあり）/B社：MAX1,500万円（信託型SOあり） 

などコンサルのマネージャー～シニマネクラスの年収オファーを出すケースもあるようです。

また、直近のAIベンチャーの企業戦略を見てみると、優秀なメンバーを集めてエンジニアリングに注力した結果すでにAIプロダクトを持つケースが多く、現在は「サービス化やクライアント課題を起点としたPoCに力を入れているようです。

（例）

・A社今期戦略「B2Bアカウントの進行と拡大を推進」「プロダクトの自社開発及びパートナーとの共同開発を通じたスケールの柱を作る」

・B社今期戦略「顧客課題を見つけ解決し続け、結果的にその先にある産業・社会革新を実現する。その手段として、解決手段となるデータ/AIを徹底的に現場で利活用する。」

AIベンチャーの場合、すでに開発リソースがあるため「エッジの立ったエンジニアが実装を提供できる」という点が特徴だと言えます。

そのため、現在のフェーズでAIベンチャーに入るコンサルタントの方は「戦略を提供する」だけでなく、「戦略をどう業務化するか？を導入コンサルで実施」し、実際にAIにより業務が変革する姿を見届けられる点が大きな魅力と言えそうです。

さらに、AIプロダクトを創れるエンジニアがいるため、マーケットのフィードバックを活かしプロダクト開発にも関わるなど、自らビジネスをドライブできる点も将来的にIT系スタートアップの経営者などを考えている方にはメリットと言えるでしょうか。

（参考コラム）「コンサル・IT人材」積極採用中のAIメガベンチャー特集（各社特徴～採用ニーズ～転職年収事例）

ひとえに「AIベンチャー」と言えども、エンジニアリング・サービス化・教育などフェーズ・注力する事業内容は多岐に渡る

AIベンチャーでは「サービスに繋がりにくい」という課題がある一方で、その中でも比較的運用にまで成功している企業が、日本発ユニコーンの筆頭であるPFN。そして、東京大学発のAI開発ベンチャーで2017年に上場したPKSHA Technology、Googleが出資しているABEJAといったスタートアップでしょうか。

圧倒的な技術力をベースにし、クライアントと長期間で契約を結び着実にサービスへと落とし込むPFNのような企業もあれば、PKSHAやABEJAなどエンジニアリングと並行してサービス面にも同じくらい力を入れるAIベンチャーもあるのが実情です。

コンサルの需要が高いのは後者の方で、そのような企業では共通して

・外資系ファームのマネージャーなど優秀なコンサルが多くJOINしている
・そもそもの立ち上げがコンサルやベンチャー新規事業の出身者

といった点が挙げられるようです。

（例）PKSHA Technology 上野山勝也様：AI研究の権威である東大松尾研究室の博士号第一号取得者、BCG⇒グリーにてシリコンバレーオフィスの立ち上げに関わる

一方で、AIなど最新のTechやデータビジネスを浸透させるために教育事業に力を入れるベンチャーも増えております。

（参考インタビュー）株式会社データミックス/「データビジネスの本質的な課題を解決したい」コンサルからAIベンチャーを経由しデータミックス社を起業したCEO堅田様の立ち上げへの想いや同社ソリューションの特徴

ひとえに「AIベンチャー」と言えども事業フェーズや、エンジニアリング・サービス化・AI教育など強化する事業内容、それによる採用ニーズも大きく異なります。

入社前とのイメージや、キャリアパスのズレをなくすためにも、知人やエージェントに聞くなどの方法で、一度企業の内情まで知ることをおすすめいたします。

コンサルファームにおいても、AIベンチャーのサポートに特化/自社ソリューションの開発など関わり方が多様化している

コンサルファームにおいてもAIへの関わり方は多様化しております。直近では、大手ファームがAIベンチャーの課題である「スケール化」に注力するサービスを展開するケースもございます。

（例）クライアント：良質なAIプロダクトを持っているものの、事業化・スケールがネックになっているベンチャー企業
⇒AI領域に強みを持ったコンサルタントが、事業化するための枠組みを作り、仕組化を進めたり、大企業とベンチャーを引き合わせる支援を行う。

また、大手ファームにおいてもベンチャー企業と同じく、自社AIソリューションやサービスを開発し、プロダクトベースで顧客の課題に対応するケースも増えてきました。

（例）アクセンチュア社：AI HUB プラットフォーム
https://www.accenture.com/jp-ja/service-ai-hub-solution

（例）KPMG社：AIによる設計開発業務の効率化・高度化 ～自然言語処理を活用したAIソリューション「Knight」～
https://home.kpmg/jp/ja/home/services/advisory/management-consulting/strategy-operation/process-technology/artificial-intelligence-bpr/knight-ai-transformation.html

さらに、コンサルファームにおいてIT戦略からPoC後の導入・運用までコミットしたい場合には、日立コンサルティングやシンプレクス、フューチャーなど「一気通貫性」を強みとし、SIerをグループ内に備えるコンサルファームに入るのも1つの手でしょうか。

（例）AIによる店舗開発最適化コンサルティング（日立コンサルティング）
https://www.hitachiconsulting.co.jp/solution/digital/store_development/index.html

上記のように、ファーム・チームによってもAIへの関わり方は多様化しているため、サポート側に回るのか。自分自身で開発も手掛けたいのかなど、キャリア志向によって細かく組織の内情まで調べることをおすすめいたします。

（参考）AIベンチャーからコンサルへ転職の注意点/コンサルからAIベンチャーへの転職の注意点

AIベンチャー⇒コンサルの注意点、デメリットについて言及すると、コンサルでは「良いプロダクトを生み出す」＜「AIに限らずクライアントの課題を解決する」という思考の整理ができていないとパフォームできない可能性が高いようです。

クライアントワークのため、時にはAIなど最新のTechを使用せず、Excelが最適なソリューションであればそちらを選択する、専門外のことでも顧客のためになることであればやるといった思考の方が活躍できる傾向にあります。

（参考コラム）「戦略ファームの役員になれる」ITコンサル、「システム屋で終わる」ITコンサル

コンサル⇒AIベンチャーの注意点、デメリットに関しては、まず「ベンチャーに転職することによって失うものを考え切れていない方」はAIベンチャーへの転職をストップすべきでしょうか。

具体的には、

年収：マネージャーぐらいまではスライド、または年収アップでの転職も十分ありますが、シニマネやディレクタークラスになると年収ダウンになる可能性が高いです。

安定性：基本的には上場していないベンチャーへの転職となります。上場に向けてAIのサービス化が喫緊の課題であり、ハードワークや入社後すぐ結果が求められるなど自走の姿勢が必要です。

（参考コラム）【実録】「上場を目指している」ベンチャーの実情と転職時の注意事項

また、コンサルのように複数のTech、ソリューションからクライアントの課題に最適なものを選ぶわけではないため、「AIの可能性、今後AIがMustになるという時代の流れを信じ切れていない人」は、当然ながらマッチしないでしょうか。

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今回の記事では、”今”AI人材に求められるスキルとは？【AIベンチャー/コンサル別】についてご紹介しました。

キャリアでお悩みの方は、ぜひアクシスコンサルティングにご相談ください。