＊AIコンサル／プリセールス経験者

以下のご経験・知見をお持ちの方が対象です。

• システムやパッケージなどの提案業務経験（プリセールス・営業SE・ITコンサル等）
• 顧客向け要件ヒアリング・課題整理の実務経験
• 提案資料・見積書の作成経験

• 論点整理・構造化思考力:
  業務課題をシステム要件へ翻訳し、論点・選択肢を整理できる思考力が求められます。技術と業務の橋渡し役として、複雑な問題をわかりやすく整理する力が必要です。
• ステークホルダーとの合意形成力:
  大手企業の経営陣・本部長クラスと円滑にコミュニケーションを図り、信頼関係を構築できる対人スキルが必要です。技術的な話題を非技術者にわかりやすく伝える説明力も重要です。
• 自律的な学習意欲と変化への適応力:
  生成AI領域は進化が速く、常に新しい技術動向をキャッチアップする姿勢が求められます。AIの可能性を信じ、変化を楽しみながら取り組めるマインドセットが重視されています。
• オーナーシップとプロアクティブな行動力:
  少人数チームで裁量を持って働く環境のため、受け身にならず自ら課題を発見・提案していく姿勢が求められます。ボトムアップで意見を出せる積極性が評価されます。
• プロジェクト推進・タスクマネジメント力:
  複数の関係者（クライアント・社内エンジニア・PM）と連携しながら開発を前進させるため、優先順位の管理や詰まりを解消するための調整力が必要です。

• 要件定義・基本設計・仕様調整の経験:
  上流工程での実務経験があれば、入社後すぐに論点整理や仕様の意思決定支援業務に活かすことができます。
• PoC設計・技術選定・プロトタイピングの経験:
  検証フェーズの設計や技術選定に関わった経験があれば、生成AIプロジェクトのプロト・検証設計業務でも即戦力として活躍できます。
• 業務フロー整理・業務改善提案の経験:
  クライアントの業務課題を構造化し、改善策を提案した経験は、AIを使った業務改善・DX推進プロジェクトで直接役立ちます。
• サブリード・レビュー・タスク分解などのリード経験:
  チームをとりまとめる役割を担った経験があると、エンジニアチームとの連携や開発推進業務をスムーズに進めることができます。
• Python・クラウド（AWS/Azure/GCP）の基礎知識:
  エンジニアとの技術的な会話を円滑にするため、開発言語やクラウド環境への基礎的な理解があると業務に幅が生まれます。

• 生成AI・LLM活用の実装知識とコンサルティングスキル:
  ChatGPT・Claude・Geminiなどの生成AIを業務に定着させる実践的なノウハウを、大手企業案件を通じて習得できます。PoCから本番運用までの一連の経験は市場価値を大きく高めます。
• 上流工程コンサルティング能力（課題設定〜合意形成）:
  業務課題の構造化、要件定義、関係者との合意形成といった上流工程スキルを、経営陣クラスとの実際のプロジェクトで実践的に磨くことができます。
• 大手企業の経営層との折衝・プレゼンテーション経験:
  伊藤忠商事・Mizkanクラスの大手企業の意思決定者との対話経験は、エンジニア出身者が上流コンサルタントへ転換する上で非常に希少かつ重要なキャリア資産となります。
• AIプロジェクトの企画〜デリバリー一気通貫の経験:
  企画・要件定義・開発推進・デリバリーまでを一貫して担うため、プロジェクト全体を俯瞰するPM的な視点とスキルを身につけることができます。
• 技術×ビジネスの橋渡し能力（翻訳力）:
  業務要件を技術要件へ、また技術的な内容を業務側へわかりやすく翻訳する双方向のコミュニケーション能力が鍛えられます。この能力はAI時代において極めて希少かつ汎用性が高いスキルです。