42歳 年収ダウンでもAI駆逐回避のポジションへ/外資コンサル→CAOへの転職事例 / 年収1500万→1300万

42歳、外資系のBPOコンサルティングファームでパートナーとして活躍していた彼女は、ここ数年でRPAや生成AIの精度向上により、従来型の業務最適化モデルに限界を感じ始めていました。人員配置やプロセス改善を中心としたBPO領域は、AI自動化によって価値が縮小していくことが明確で、「今後10年、同じキャリアで戦い続けられるのか」という危機感が募っていたといいます。一方、国内企業ではAI自動化を経営アジェンダとして扱える人材が不足しており、全社横断でオートメーションを統括できるポジションの需要が高まっていました。そこで彼女は、長年培った業務設計・チェンジマネジメント・ガバナンス構築の経験を活かし、国内企業のCAO（Chief Automation Officer）として新たな道を選びました。彼女の転職ストーリーをご覧ください。

人物プロフィール

年齢：42歳
性別：女性
転職前：外資系BPOコンサル／パートナー
転職後：国内大手企業の子会社／Chief Automation Officer（CAO）
転職前年収：1500万
転職後年収：1300万＋SO
転職動機：RPA・生成AIの高度化により従来型BPOモデルの価値が低下し、“自動化を経営アジェンダとして扱う側”へキャリアを移す必要性を感じたため

ざっくりまとめると

・外資BPOコンサルのパートナー→国内企業のCAOへ
・RPA/AIの進化によりBPOモデルに将来不安を感じた
・1500万→1300万＋SO、経営直下で全社自動化を統括
・“人を最適化する仕事”から“仕組みを最適化する仕事”へ転換
・AIガバナンス・自動化戦略を担う新設役員ポジション

転職前のキャリアと悩み

“人の最適配置”に限界を感じ、AIに置き換わる未来を確信した
私は、これまで外資BPOでパートナーとして働く中で、クライアント企業の大量の業務改善案件を統括してきました。でも、ここ数年、RPA、OCR、生成AIの進化により、従来であれば数十人規模のチームで回していた業務が、AIと最小限の人材で成立してしまう事例が急増していました。クライアントからも「人手を前提にしたBPOモデルではなく、自動化前提の業務設計をしたい」という声が次第に多くなり、私自身の提供価値が“人の最適化”から“仕組みの最適化”にシフトしていくのを強く感じました。

一方で、外資ファーム側は高い工数単価を維持する必要があり、AI前提の自動化モデルへ大胆に移行しづらい構造があることも理解していました。クライアントが求めるスピード感と、ファーム側の収益モデルが噛み合わない中で、「自分が真に価値を出せるフィールドは別にあるのでは」と考えるようになりました。

転職を意識したきっかけ

“AI自動化を経営アジェンダに引き上げる役割”との出会い
転機となったのは、国内大手企業との会議で、経営層から「全社自動化をCxOレベルの責任として設計したい」という相談を受けた時。従来は現場改善レベルで片付けられてきた自動化領域を、経営戦略そのものとして扱うという考えに、私は強く共感しました。さらに、社内にはAI自動化を統括できる人材がほぼおらず、ガバナンスの構築、ロードマップ策定、部門横断の調整を担える人材を探している状況でした。

その瞬間、「この役割なら、BPOで培った業務知識・チェンジマネジメント・プロセス設計力すべてを活かせる」と直感しました。そこから本格的に転職を意識し始めました。

転職活動内容

“BPO最適化”を“AI自動化戦略”へ翻訳する作業
転職活動では、まず自分のキャリアを“AI時代に価値が高まるスキル”として言語化し直しました。業務棚卸し、RPA導入、プロセス標準化、ガバナンス設計などの経験を、「全社自動化のロードマップ策定」「AI導入リスク管理」「チェンジマネジメント力」として再構築しました。また、生成AIやLLMモデルの特徴を理解し、AIリスク管理、データガバナンス、倫理面の最新動向を学び直しました。

転職チャネルは、ハイクラスエージェントとダイレクトスカウトの併用。エージェント経由では経営層の課題を深く知ることができ、ダイレクトスカウトでは企業側の温度感や自動化への本気度を直接確認できました。特に新設ポジションは、ダイレクトスカウトで経営層と直接対話できたことが大きかったです。

意思決定のポイント／自分の市場価値

1300万＋SO。“責任と裁量”を重視した意思決定
最終的に選んだのは、国内大手企業の子会社が新設したCAO（Chief Automation Officer）というポジションでした。年収は1500万から1300万へ下がりましたが、SO付与と、経営直下で全社のAI戦略と自動化を統括できる裁量は、それ以上の価値があると感じました。

選考を通して分かったのは、国内企業ではAI自動化を本質的に理解し、組織横断で推進できる人材が圧倒的に不足していること。逆に言えば、BPO×業務設計×チェンジマネジメントの経験を持つ自分には、まだ開拓余地の大きい市場が広がっているということでした。

内定・転職後の変化

CAOという役割の本質は、“自動化が文化として根付く仕組みをつくること”
現在はCAOとして、AI自動化のロードマップ作成、標準業務プロセスの再設計、AIリスク基準の策定、社内教育、全社横断の自動化委員会の運営などを担っています。AI導入ツールの選定やテクノロジー検証だけでなく、部門同士の利害調整や社内の意識改革など、想像以上に“人間の心理”が重要な役割を占めています。

外資ファーム時代より忙しくなりましたが、組織が自ら自動化を推進できる体質に変わっていく過程を目の当たりにし、「この役割を選んでよかった」と心から感じています。

メッセージと総括

“AIで置き換わる側”から“AIの仕組みを設計する側”へ
AIの台頭により、業務改善系・BPO系のキャリアを持つ方の中には、将来への不安を抱えている方も多いと思います。しかし、自動化の導入が進むほど、ガバナンスやチェンジマネジメント、部門横断の調整力が重要になります。これはAIには代替できない領域です。

エージェントは、市場で求められるスキルを客観的に教えてくれますし、ダイレクトスカウトでは企業の本音や期待値を直接確認できます。どちらも活用しながら、“AIに置き換えられないスキル”を軸にキャリアを再構築することが大切です。今後CAOのような役割はさらに増えるはずです。

あなたと同じタイプの転職成功事例を探す

会員登録(無料)