「AIツールを紹介するだけではなく、技術的な部分までAIを深く理解したうえで、お客様に最適なご提案ができるようになりたい――」
そう願ってSHIFTに入社してきた、AIサービスグループの田中。
田中は、前職でAI導入コンサルタントとして活躍しながらも、あらかじめパッケージ化した既存ツールを当てはめる提案に疑問を抱いていました。
急速に変化するAI市場において、技術力を磨かなければ、お客様のビジネスに本気で踏み込んだ提案はできない。
そんな焦りを感じていた彼女は、自分を高めつづけられる新天地としてSHIFTを選びました。
そんな彼女が、SHIFTの“組織知”を味方に生み出した、お客様の現場が乗り気になる“手触り感”とは。
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AIサービスグループ 田中
大手ITソリューション系グループ企業にて主任クラスとしてAI導入コンサルティングに従事。既存ツールの提案に留まるキャリアに閉塞感を抱き、技術の深層を理解した提案とフェアな評価環境を求めてSHIFTにジョイン。現在はAIコンサルタントとして、要件定義からアーキテクチャ設計、UI設計、本番導入・構築まで幅広い工程で現場に深くコミットし、プロジェクトの成功を支えている。
目次
このままAIツールの紹介者で終わっていいのか
――前職でもAI導入コンサルタントとして活躍されていたそうですね。なぜ転職を決意されたのでしょうか？
田中：はい、前職でもAI導入コンサルとしてお客様の支援に携わっていました。当時はまだみんながAIを触りはじめたばかりの時期だったので、多くのお客様から導入のご相談をいただいていたんです。
ただ、提案の中心になるのは、すでに社内で構築されたプラットフォームや、ChatGPTなど世にあるAIサービスを活用する「ツールありき」の案件。
お客様の業務課題をお聞きして、手元にあるツールを当てはめて「こう使えば効率化できます」と提案するスタイルがメインでした。
技術の裏側、つまり「AIがどのように構築されているか」という構造的な部分まで深く理解する機会があまりなくて。
でも、AIはこれからさらに急速に変化・成長していく領域ですよね。このままツールの紹介者で終わってしまっていいのだろうか、という強い焦りがありました。
変化に対応しながら、より高い技術を身につけてお客様に提供できる価値を広げていきたいという思いが、新たな挑戦へのきっかけになりました。
――転職活動では複数の企業を検討されたと思いますが、SHIFTを選ばれた理由は何だったのでしょうか？
田中：最終的にSHIFTを含めて3社検討し、他には大手ITコンサルティングファームと、技術に特化した企業がありました。
コンサルファームからは年収面で非常に魅力的な提案をいただきましたが、自分が一番やりたかった“技術に深く踏み込むこと”からは遠そうだなと感じました。
もう一方の技術特化型の会社は、高い技術力を学べる点では申し分なかったのですが、出社の頻度が高く、自宅からも距離がありました。
共働きで子育ての真っ只中の自分にとっては、働きやすさや家庭との両立の面でどうしても不安が拭えなかったんです。
決め手は圧倒的なスピード感と、“熱い仲間”
――そのなかで、SHIFTがフィットしたわけですね。
田中：SHIFTはAI領域での技術力もあるし、学び続けられる環境もあるし、働きやすさのバランスもうまく取れていると感じました。
それと選考プロセスの圧倒的なスピード感も決め手になりました。一次面接のその場で「ぜひ来てほしい」と評価をいただけたんです。
意思決定のはやさを感じましたし、人をちゃんとみて大切にする姿勢は、面接官（現在の上長）との会話のなかでも感じました。
また、内定をいただいてから入社するまでの間に、社内の表彰イベントであるSHIFT AWARDに招待してもらったんです。
会場は、「ここにいる全員が本気で社長賞を狙っているんだ」と感じるほど、エネルギーに満ちあふれていました。「この組織なら、自分も刺激を受けて成長できる」と直感し、入社を決めました。
――実際に入社されてみて、SHIFTの熱量に対するギャップはありませんでしたか？
田中：むしろ想像以上でしたね。とにかくみなさん勉強熱心で、最新技術トレンドや事例を共有する勉強会、デモ会を自発的にどんどん立ち上げているんです。
最初は勉強会で飛び交う技術的な専門用語が理解できず、焦りました。しかし、受け身にならず自走する周囲の姿勢に引っ張られ、私も刺激を受けて必死でキャッチアップし、Microsoft AzureのAI関連の資格などを取得することができました。
また、わからないことをチャットで相談すると、顔をあわせたことがなくても他部署のエキスパートが多様な回答やアイデアを送ってくれるんです。「生成AIについて本気で語りあえる仲間がいる」というのは本当に心強いですね。
“組織知”をハブとして手繰り寄せ、CS調査で得た手ごたえ
――そうした組織の知見が、実際の案件でも活かされたエピソードはありますか？
田中：現在担当している製造業のお客様のプロジェクトがまさにそうです。
この案件では、設計管理フロー全体のリードタイム短縮を目的に、生成AIのPoC（概念実証）を行っています。
一般的に、コンサル会社は現状分析（As-Is）やあるべき姿（To-Be）の整理、業務プロセスの細分化までを業務範囲としています。
一方で、SHIFTではそれらを含めて「細分化した業務プロセスを具体的にどう生成AIの技術に落とし込み、構築し、精度を上げていくか」という技術的実装も担います。
これは、SHIFTが提供する「アドバンスドFDE（フォワード・デプロイド・エンジニアリング：特定のプロダクトに縛られず、お客様の現場に伴走して技術を実装・定着させる役割）」というスタンスそのもの。
戦略を提示するだけでなく、実際に技術を落とし込むところまで責任をもつのが、SHIFTのAIコンサルのやり方です。
例えば、今回のお客様に関しては「いまのPoCのやり方で行き詰まった、何か他の方法はないか」と悩まれているのをみて、私は普段から社内の勉強会や成果発表会、公開デモで収集していた情報をフルに活かしました。
「その課題なら別チームで類似の技術を使っています」「社内に詳しいメンバーがいるので聞いてきますね」と、SHIFT全体のAI知見をハブとなって手繰り寄せ、スピーディーにお客様へ提案しつづけたんです。
その結果、CS（お客様満足度）調査で、「田中さん個人の知見にとどまらず、SHIFT全体として膨大なAIノウハウを提供してくれる点が非常に素晴らしい」と高い評価をいただきました。
個人の知識だけに頼らず、組織の強みを引き出してお客様を勝たせる姿勢こそが、SHIFTでAIコンサルタントとして働く強みだと実感しました。
消極的だった現場の顔が変わった。“手触り感”の届け方
――PoCの進捗は順調ですか？
田中：ええ。一定の効果がみえてきており、そうしたユースケースに関しては本番環境の構築に進んでいます。一貫して関わることで、お客様の現場に価値が生まれていく過程をみられるというのがすごく楽しいですね。
――反対にAI案件ならではのむずかしさを感じるのはどんなところですか？
田中：AIならではのむずかしさは、やはり技術進化のスピードが異次元に早いこと。それからお客様の運用コストを意識した設計も不可欠です。
AIは優秀ですが、すべてをAIに丸投げすると、従量課金（トークン量）のコストが莫大になってしまいます。
そのため、「プログラムで処理できる構造化された部分はプログラムで、文脈の解釈が必要な部分だけAIを使う」といった、精度・コスト・レスポンス速度をすべて考慮したアーキテクチャ設計を日々行っています。
――現場の定着や啓蒙も大きなハードルになりそうですね。
田中：まさにそこが重要です。
AIを導入することがゴールではなく、現場に定着してはじめて価値が発揮されますが、「本当に現場が継続して使ってくれるか」という不安は、多くのお客様が抱えられています。現場で使いやすい仕組みづくりや、利用イメージの共有が大切です。
またAIのアウトプット精度を担保するには事前のデータ整備も欠かせません。できればそのままAIに扱ってほしいと思うお客様に対して、前処理の重要性を理解いただき、いかに効率的に進めるかも重要なポイントです。
実際、私が参画した別のあるお客様の案件では、経営層の「AIを導入するぞ」という号令に対して、現場は消極的でした。
社内の別部署がAIの使い方に関する勉強会を開催していたのですが、オンラインの一方通行の説明や配信資料では、現場にとって「自分たちの仕事がどう変わるか」の実感が湧いていなかったんですね。
私は「現場の方々に“手触り感”をもってもらうしかない」と考えました。そこで、現場の方々から実際の業務データを直接お預かりして、活用シナリオとユーザープロンプトを書いたんです。
それを実際に使ってもらった瞬間、現場のみなさまの表情が一変しましたね。「あの作業にも使えるのでは」「この面倒なデータ処理も自動化できる？」と、主体的なアイデアが湧き出てきたんです。
最終的には、現場の方々も積極的にPoCの検証に参加してくださるようになったんです。
目まぐるしい変化を楽しむ。「まずは触ってみる」好奇心が武器になる
――入社してまだ1年弱ですが、転職前の「技術のわかるコンサルタントになりたい」という課題はクリアできたと感じますか？
田中：はい。いまでは要件定義からアーキテクチャ設計、UIの仕様書作成、そして本番導入、コスト設計まで一貫して関われるようになり、自分のケイパビリティが圧倒的に広がったと感じています。
評価の面でも、SHIFTには不条理な相対評価や年功序列はありません。さきほどのCS調査での高い評価をみて、上長から「（評価結果を）期待しておいてね」と言葉をかけてもらえて、モチベーションが上がりましたね。
頑張った分だけ正当に評価される。この安心感があるからこそ、さらに高いレベルに挑戦しようと思えます。
――今後はどのような挑戦をしていきたいですか？
田中：これまでは個別のお客様の課題解決にコミットしてきましたが、今後はそこで得た知見や成功パターンを抽象化し、他のお客様にも横展開できるようなソリューションや新サービスの企画・仕組み化に挑戦したいと考えています。
――最後に、これから AI領域でキャリアを築きたいと考えている求職者の方へ、メッセージをお願いします。
田中：AI領域は、明日何が起こるかわからないほど目まぐるしく変化します。しかし、新しい技術に触れるのが好きで、変化を楽しめる人にとって、これほど刺激的で面白い環境はありません。
新しい技術を前に「まずは自分でどっぷり浸かって、触って、確かめてみる」。そんな知的好奇心をもった仲間と、この変化の激しい最前線の領域をいっしょに楽しめたら、これほど面白いことはないと思っています！
（※本記事の内容および取材対象者の所属は、取材当時のものです）
