42歳 DXコンサルの転職事例／AIストラテジストへ／1250万→1400万＋SO
今回ご紹介するのは、42歳、男性、外資系コンサルファームのDXコンサルからAIプロダクト企業のAIストラテジストへと転身した事例です。DX支援の現場で生成AIの波を目の当たりにし、支援する側ではなく経営と事業の中にAIを組み込む側に回る決断をしたストーリーを紹介します。
人物プロフィール
年齢：42歳
性別：男性
転職前：大手外資コンサルティングファーム／DXコンサルタント
転職後：AIプロダクト企業／AIストラテジスト（AI戦略責任者）
転職前年収：1250万
転職後年収：1400万
転職動機：DX支援の限界を感じ、AIを経営と事業の中核に組み込む側に回りたいと考えた。
ざっくりまとめると
・外資DXコンサルからAIプロダクト企業のAIストラテジストへ転身
・DX支援の限界と生成AIの登場をきっかけに、支援側から意思決定側へのキャリアシフトを決断
・年収は1250万から1400万とストックオプションへ、AIを経営要素として位置付けるポジションに就任
・PoC設計やAIガバナンス、導入ロードマップ策定を通じて、AIと経営を橋渡しする役割を担う
・AI時代における専門性の磨き方とキャリアの方向性を見直したハイクラス転職事例
転職前のキャリアと悩み
DX支援の限界に気づきはじめた四十二歳の焦燥
私は大手外資系コンサルティングファームでDXプロジェクトに十年以上携わってきました。クラウド移行、データ基盤構築、業務プロセスの自動化など、いわゆるデジタル変革と呼ばれるテーマには一通り関わってきた自負があり、クライアントからの評価も悪くなく、社内でのポジションも安定し、報酬水準も同世代と比べれば恵まれている方でした。
それでも四十歳を過ぎた頃から、小さな違和感を感じ始めました。DXのロードマップを描き、多額の投資計画を立て、プロジェクトを推進はするものの、実際は現場の事情や社内政治もあり、提案した改革が完全な形で実行されることは多くなく、途中で優先順位が変わり、スコープが縮小され、結果として予定していたインパクトが出ないままプロジェクトが終わることも少なくありませんでした。
そこに追い打ちをかけたのが生成AIの登場です。クライアントからはAIについての相談が急激に増えましたが、多くはPoCや実証レベルにとどまり、本質的な経営レイヤーの議論にはなかなか進みませんでしたが、このままではDXもAIも流行語のように消費されてしまい、自分が積み上げてきた専門性の価値も曖昧になるのではないかという不安が強くなっていきました。
いつかは事業会社側で意思決定に関わりたいという思いは以前からありましたが、生成AIの波がそのタイミングを早めたことは間違いありません。支援する側にとどまるのか、それともAIを経営に組み込む側に回るのか。その選択を迫られている感覚が、日を追うごとに強くなっていきました。
転職を意識したきっかけ
AIは導入ではなく経営要素になると確信した瞬間
転機になったのは、あるクライアント企業の経営者とのディスカッションでした。私がDXロードマップを説明した後で、その経営者がぽつりと口にした一言を今でもはっきりと覚えています。「DXはもう前提でしかない。これから問われるのはAIを前提にした事業の再設計だよね」と。
その言葉を聞いた瞬間、頭の中で霧が晴れたような感覚がありました。DXは既存ビジネスの効率化や高度化が中心ですが、AIはビジネスモデルそのものを変えてしまう可能性があります。にもかかわらず、自分は相変わらず「プロジェクトとしてのDX」を回し続けている。このままでは、AI時代においても周辺にとどまり続けるのではないかという危機感が一気に大きくなりました。
ちょうどその頃、知人を介してAIプロダクト企業の経営陣とカジュアルに話す機会がありました。そこで聞いたのは、AIをどう活用するかではなく、事業と組織にどう組み込むかを悩んでいるリアルな声でした。「AIを理解しているだけの人はもう足りている。経営とAIの両方の言語を話せる人が必要だ」という言葉は、自分のキャリアに対する大きなヒントになりました。
クライアントのDX支援を続ける道もありましたが、AIを経営要素として組み込む側に回らなければ自分は変わらないと感じました。支援側か、意思決定側か。その二択を強く意識した瞬間が、転職を本気で考え始めたきっかけです。
転職活動内容
DXコンサルの経歴をAI戦略の言葉に置き換える作業から始めた
具体的な転職活動に踏み出す前に、まず取り組んだのは自分の経歴の棚卸しでした。職務経歴書には長年のプロジェクト経験が並んでいましたが、その多くは「クラウド移行を支援」「業務プロセスを可視化」「データ基盤構築を推進」といったDX文脈の表現にとどまっていました。AIプロダクト企業の立場から見ると、どこまでが本当に事業変革につながる経験なのかが分かりづらいと感じました。
そこで一つひとつのプロジェクトについて、単なる施策の列挙ではなく、「どのような経営課題に対して」「どのような意思決定を支援し」「結果として何が変わったか」という観点で再整理しました。そのうえで、生成AIや機械学習が使われていなくても、将来的にAIを組み込める余地がどこにあったかを自分なりに言語化しました。
並行して、AI活用やAIガバナンスに関する専門書や論文、実務家の発信に目を通し、PoC設計やモデル運用の現場でどのような課題が起こりやすいのかをインプットしました。その上で、過去のDX案件の経験とどの部分がつながるのかを洗い出し、自分なりの「AIストラテジスト像」を描きました。
応募経路としては、AI領域に強い転職エージェントと、AIスタートアップやAIプロダクト企業が多く利用しているダイレクトリクルーティングサービスの両方を活用しました。エージェントには職務経歴の整理を手伝ってもらい、ダイレクトでは経営陣や事業責任者と直接会話することで、自分の経験がどのように評価されるのかを確かめていきました。
意思決定のポイント／自分の市場価値
年収1250万から1400万とストックオプションへ 評価されたのは事業理解と現実感のあるAI観点
最終的に内定を得たのは、法人向けにAIプラットフォームを提供するプロダクト企業でした。選考の中で繰り返しフィードバックされたのは、「DXコンサルとしての経験そのものよりも、経営課題と技術の距離感を正しく捉えている点が評価ポイントだった」ということです。
面接では、生成AIを前提とした業務再設計のシナリオや、AI導入におけるリスクとガバナンスの考え方について、具体的なプロジェクト例を交えながら議論しました。その際に意識したのは、AIを過度に持ち上げるのでも恐れ過ぎるのでもなく、「どこから着手し、どの順番でスケールさせると現実的か」という視点を一貫して示すことでした。
提示された年収は1250万円から1400万円へのアップに加え、一定割合のストックオプションも含まれていました。金額面だけでなく、AIストラテジストとして経営会議に常時参加し、ロードマップと投資配分に継続的に関わる役割を担えてもらえる事が決め手となりました。
他の候補企業との比較では、データサイエンスに強く寄ったポジションや、研究開発色の強い組織では、自分の強みである事業理解やクライアントワークの経験が十分に活きないと感じ、見送る判断をしました。一方で、プロダクトと顧客企業の間に立ち、AIを経営要素として組み込む役割が明確な企業は、自分の市場価値を発揮しやすいと感じました。結果として、その中で最も腹落ちした企業を選ぶことができたと思います。
内定・転職後の変化
AIを使う側からAIで会社を変える側へと視点が変わった
入社後はAIストラテジストとして、経営陣とプロダクトチーム、セールスやカスタマーサクセスの間をつなぐ役割を担っています。具体的には、どの領域にAIを適用するかの優先順位付け、PoCの設計と評価指標の設定、AIガバナンスの枠組みづくり、顧客企業への提案ストーリーの整理など、多岐にわたる業務に関わっています。
コンサル時代と大きく違うのは、提案して終わりではなく、自社の意思決定としてリスクも含めて引き受ける立場になったことです。モデルの精度やデータ品質の問題、組織の抵抗など、想定通りに進まないことも多くありますが、それらを踏まえてロードマップを調整し続けることにやりがいを感じています。
一方で、テクノロジーの変化の速さは想像以上であり、学び続けることが前提の世界です。論文や技術ブログに目を通しつつ、現場のエンジニアからも積極的に教えを請いながら、自分なりのAIと経営の接続パターンをアップデートし続けています。
プレッシャーは大きいですが、DXの案件で感じていた「成果の行方が見えないもどかしさ」は無くなりました。自分の判断が事業の方向性に直結するという緊張感と手応えがあり、キャリアの第二フェーズに入ったという実感があります。
メッセージと総括
AI時代は支援する側より意思決定する側の希少性が高まる
DXコンサルとしてキャリアを積んできた方の中には、生成AIの登場によって自分の専門性の行き先に不安を感じている人もいるのではないかと思います。私自身もその一人でした。ただ、転職を通じて強く感じたのは、AI時代に価値が高まるのは、技術の詳細をすべて理解している人だけではなく、経営と技術の橋渡しができる人だということです。
AIの可能性と限界を現実的な温度感で捉え、どの順番で、どの領域から取り組むべきかを設計できる人材は、まだまだ数が多くありません。DXコンサルとして多くの組織や業務に触れてきた経験は、視点を少し変えるだけでAI戦略に直結する資産になります。
転職活動では、AI領域に詳しいエージェントと、ダイレクトリクルーティングの両方を活用しました。エージェントは職務経歴の棚卸しやポジションのマッチングに強く、ダイレクトは経営陣と直接対話できる点が大きなメリットでした。どちらか一方ではなく、自分のキャリアの軸をはっきりさせたうえで両方を使い分けることで、納得感のある選択肢に出会いやすくなると感じています。
AI時代に負けないキャリアを考えるうえで大切なのは、自分がどこまでを支援し、どこからを意思決定として引き受けたいのかを明確にすることです。その答え次第で選ぶべき環境は変わります。この事例が、同じような悩みを持つ方の選択肢を少しでも広げるきっかけになればうれしく思います。
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