生成AIキャリア

事業会社の
AI活用推進部門への転職

AIの実務経験は、問いません。問われるのは、その業務をどこまで知っているかです。

平均年収UP額140万円
有効求人数5,000件以上
生成AI業界No.1支援実績
株式会社GenerativeX
ソフトバンク
ソニー
株式会社JDSC
株式会社ギブリー

その求人がどの所属か、先に確認する

面談1回で、①その部門の所属と権限の範囲
②実際に手を動かす比率 ③社外に残る成果物、
この3点を整理してお渡しします

入りやすい型ですが、確認しておくべきことがあります

所属によって仕事が別物になると気づいた人物

同じ「AI推進」でも、所属によって仕事が別物になる

経営直下の全社横断組織か、事業部内のDX担当か、情シス配下か。予算と権限の大きさが変わるのに、求人票の職種名は同じになる。

手を動かす機会の少なさに物足りなさを感じる人物

自分で手を動かす比率が低い

ベンダー選定と社内調整が中心になる。実装は外部に出す前提の組織が多く、作る側に居続けたい人には物足りなくなる。

数年後の選択肢が狭まることを懸念する人物

次の転職で評価につながりにくい

1社の事情に最適化された経験になりやすい。社外に説明できる成果物が残らないと、数年後の選択肢が狭まる。

AI推進部門で、生成AIキャリアができること

  • 01
    ①

    業務理解が、最も強く評価される型です

    AIの導入は、業務そのものを理解していないと成立しません。どの工程に何のデータがあり、誰が判断していて、どこを自動化すると現場が困るか。この知識は外部から採用しても補えないため、この型では現職の業務知識が最も高く評価されます。経理、人事、製造、物流、営業企画といった領域の経験がそのまま資産になります。

  • 02
    ②

    所属と権限の範囲は、求人票では判別できません

    経営直下の全社横断組織なら予算と決定権があり、事業部内のDX担当なら対象範囲が限られ、情シス配下ならツール導入と運用が中心になります。仕事の内容も、社内での動きやすさも、この所属で決まります。しかし求人票の職種名は同じ「AI推進」で、組織図は公開されません。当社は企業と継続して話している側からこれをお伝えします。

  • 03
    ③

    社外に残る成果物があるかを、入社前に確認します

    この型の弱点は、1社の事情に最適化された経験になりやすいことです。ただし立て付け次第で回避できます。横展開した業務の数、削減できた工数、社内での利用率といった数字が自分の担当として残るか。全社の標準を作る立場か、決まったものを配る立場か。この違いが数年後の選択肢を決めます。当社では、安定した環境を選びながら市場価値を残せる求人と、そうでない求人を分けてご紹介しています。

こんな方をご支援しています

  • 事業会社の情シス・DX推進で、社内システムの導入や業務改善を担ってきた方

  • 経理・人事・製造・物流・営業企画などで、業務の実務と改善を担ってきた方

  • SIer・受託開発から、支援する側ではなく自社の業務に関わりたい方

AI・機械学習のご経験は問いません。この型は実装比率が低く、手を動かし続けたい方には向きません。何を優先されるかから一緒に整理します。

弊社ご案内の企業例/職種例

  • 所属による部門の型

    経営直下の全社横断AI推進室
    DX推進本部・デジタル戦略部
    事業部内のDX・業務改革担当
    情報システム部門のAI活用チーム
    グループ本社のIT統括部門
    研究開発部門のデータ活用チーム
  • 職種例

    AI推進担当・生成AI活用推進
    DX推進マネージャー
    社内AI企画・要件定義
    業務改革担当
    (AI活用)
    データ活用推進担当
    AIガバナンス・社内ルール整備
    社内SE
    (AI領域)
    ベンダーマネジメント
    デジタル人材育成・社内教育
    AIプロダクトオーナー
    (社内向け)

コンサルタント紹介

よくあるご質問

  • A.所属によって別物になります。経営直下の全社横断組織なら、全社方針の策定、予算配分、部門間の調整が中心です。事業部内のDX担当なら、その事業の業務に絞った導入と効果測定になります。情シス配下なら、ツール選定、社内ルール整備、権限管理、運用が中心です。職種名は同じでも仕事が変わるため、まず所属を確認する必要があります。

  • A.4つの型のうち、この型はAI経験の要求が最も低くなります。求められるのは、業務そのものへの理解と社内を動かす力です。どの工程に何のデータがあり、誰が判断していて、どこを自動化すると現場が困るか。この知識は外部から採用しても補えないため、現職の業務知識が最も高く評価されます。

  • A.限られます。ベンダー選定と社内調整が中心で、実装は外部に出す組織が多数です。ただし小規模な検証や社内ツールを自分で作る組織もあり、この比率は部門によって差があります。手を動かし続けたい場合は、この型より支援側(AI企業やSIerのAI部門)のほうが合います。

  • A.立て付け次第で変わります。1社の事情に最適化された経験になりやすいのが弱点ですが、横展開した業務の数、削減できた工数、社内での利用率といった数字が自分の担当として残れば、支援側に移る際にそのまま事例になります。逆に、決まったものを配る役割にとどまると材料が残りません。入社前に確認すべき点としてお伝えしています。

  • A.所属企業の給与テーブルに従います。AI職としての上乗せは限定的で、個人のスキルで動く余地は小さい型です。一方で雇用の安定性と労働時間は4つの型のうち最も良好な傾向があります。どちらを優先されるかによってご紹介する求人が変わります。

  • A.組織の位置づけによって差があります。単年度の投資予算で運営されている推進室は、方針転換や予算縮小の影響を受けやすく、数年で解散するケースがあります。一方、既存の業務部門や情シスに機能として組み込まれている場合は継続性が高くなります。この点は入社前に確認できるため、面談時にお伝えしています。

  • A.導入の成否を最も左右する部分です。そのため選考では、現場と対立せずに合意を作った経験が具体的に問われます。過去に社内のシステム導入や業務変更を通した経験があれば、それがそのまま評価材料になります。逆に技術的な知識だけでは通りにくい型です。

  • A.はい。その部門の所属と権限の範囲、実際に手を動かす比率、社外に残る成果物の3点を整理してお渡しするところまでで終えていただいて構いません。応募を勧めることはありません。

会社概要

「生成AIキャリア」は、株式会社GenerativeForceが運営する、生成AI領域に特化した転職支援サービスです。

会社名
株式会社GenerativeForce
代表取締役
川﨑 太郎
設立
2023年8月
所在地
東京都中央区日本橋茅場町一丁目8番1号 茅場町一丁目平和ビル7F
事業内容
生成AI・AI業界における転職支援。生成AIスタートアップ、AIプロダクト企業、AIコンサルティング企業、AI-Powered SaaS企業、大手事業会社のAI推進部門を対象に、機械学習エンジニア、LLMアプリケーションエンジニア、MLOpsエンジニア、バックエンドエンジニア、データサイエンティスト、AIコンサルタント、セールス、AI事業開発などの職種で、有効求人数5,000件以上を保有。
有料職業紹介事業許可番号
13-ユ-317153
コーポレートサイト
https://gen-force.co.jp/
© 2026 株式会社GenerativeForce

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