A.顧客のAI導入をシステム開発案件として受注し、要件定義から設計・開発・運用までを担います。生成AIが独立した案件として立っている場合と、既存のシステム開発の一工程として組み込まれている場合があり、後者では「AIをやっている」実感が薄くなることがあります。この比率は部門によって大きく異なります。

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。求められるのは要件定義、顧客との合意形成、協力会社のコントロール、工程と品質の折り合いで、いずれも既存のシステム開発と共通です。見送りの理由になるのは、上流経験の実体が薄い場合（体制上はPMだが実際は進捗管理のみ、など）です。

A.大きくは動きません。等級テーブルがあるため前職からの積み上げになり、下がりにくい代わりに跳ねにくい型です。AI領域で年収の伸びを優先される場合は、AI企業の導入支援職（実装の深さで上下する）のほうがレンジが広くなります。ご希望の優先順位に応じて、どちらをご紹介するか変えています。

A.部門によって差があります。検証だけ受注して本番化に至らない案件が一定あり、数年後の経歴が「検証しか経験していない」状態になると、次の転職で評価されにくくなります。そのため入社前に、その部門の案件のうち本番稼働まで到達した比率を確認することをお勧めしています。求人票には記載がないため、面談時にお伝えしています。

A.会社と部門によって分かれます。社内で実装する体制と、設計までを担い開発を協力会社に出す体制があり、求人票の記載からは判別しにくいのが実情です。手を動かし続けたい場合はここが最重要の確認事項になるため、事前にお伝えしています。

A.合理的な進み方です。ただし条件が2つあります。①本番稼働まで持った案件が経歴に残ること、②自分が実装に関与できること。この2つが欠けると、AI部門に在籍した事実だけが残り、次の選考では評価されません。逆にこの2つが満たされていれば、上流経験と実装の両方を持つ人材として、AI企業の導入支援職で最も不足している層に該当します。

A.部門の位置づけによって差があります。既存のシステム開発案件に組み込む形で収益が立っている部門と、単年度の投資予算で運営されている部門があり、後者は方針転換の影響を受けやすくなります。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.はい。その部門の本番化案件の比率、実装を内製しているか、現実的な年収レンジの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。