AIの技術は日進月歩で進化する。だが、どれだけ優れたモデルも、現場で使われなければ価値は生まれない――。前職で製造業向けにAIの研究開発に携わったKohei.Mさんは、「検証で終わらず、現場で使われるAIをつくりたい」という思いを胸に、パーソルクロステクノロジーへ。入社1年目にして、営業現場向けの生成AIシステムを企画から実装・リリースまで一貫して担い、わずか4ヶ月で正式リリースまで完遂しました。「PoCで終わらせない」を体現する彼に、AIコンサルタントという仕事の面白さと、そのこだわりをうかがいました。

「PoCで終わらせたくない」——研究開発から、現場実装の世界へ

――これまでのご経歴と、転職を考えたきっかけを教えてください。

前職では、製造業向けの生産技術領域で、AIの研究開発を3年間担当していました。技術としては面白い仕事だったのですが、開発したAIがPoC（概念実証）の段階で止まってしまい、実際に現場で使われるところまで至らないケースも多くありました。せっかく作ったものが、検証で終わってしまう。そこにもどかしさを感じていました。

だんだんと、「AIを研究するだけでなく、実際に現場で使われる仕組みまで自分で関わりたい」と思うようになり、AI活用の企画から導入、運用まで一気通貫で携われる環境を求めて、転職を考えるようになりました。企業選びで重視していたのは、AI領域に本気で取り組んでいることと、スピード感を持って動ける環境であること。パーソルクロステクノロジー（コンサル本部）は、エンジニアとの距離が近く、まさにスピード感を持って動ける環境だと感じました。選考の段階で「この環境なら、自分のやりたいことが実現できそうだ」と思えたのが、入社の決め手になりました。選考時に「部長レベルの方と話したい」とお願いしたら、実際に会話の機会を作ってもらえて。入社前に組織の雰囲気を知ることができたのも、安心して飛び込めた理由です。

スキルセット × プロジェクト：入社1年目から、企画〜リリースまでを担う

――現在担当されているプロジェクトと、そこでのご自身のミッションについて教えてください。

社内の営業部門向けに、生成AIを活用した「営業ロープレシステム」を開発しました。営業担当者がロールプレイングの練習をする際、これまでは相手役を用意したり、場所を確保したりと、それなりに工数がかかっていました。そこにAIを活用して、その負担を減らそうというプロジェクトです。入社1年目ではあったのですが、バックエンドを中心に、新機能の企画から画面モックの作成、実装、リリースまでを一貫して担当させてもらいました。たとえば、営業ロープレ用のシナリオを生成AIで自動作成する機能。これを企画・設計して、営業担当者が短時間で高品質な練習シナリオをつくれる仕組みとして実装しました。10月に開発を始めて、12月には新卒社員約100名に試験利用してもらい、2月には正式リリース。企画から約4ヶ月というスピードで、本番まで完遂できました。

大事にしていたのは、「AIありき」で考えないことです。あくまで現場の業務課題からスタートする。営業ロープレでいえば、「練習に時間がかかりすぎる」という課題が起点でした。そこから、AIが顧客役を担うことで、場所や相手を選ばずに練習できる仕組みへと落とし込んでいきました。現場のマネージャーとも密に連携して、わかりやすい言葉で説明しながら進めました。シナリオ作成支援の機能を提案したときには、「これなら営業経験が浅い人でもシナリオをつくれる」と評価いただけました。現場運用のハードルそのものを下げて、実際の活用につながる提案ができたことは、強く印象に残っています。

課題設計から運用まで。前職の経験が活きる“見極める力”

――AIコンサルタントとして特に活かしているスキルと、難しさを感じる場面を教えてください。

前職のAI研究開発の経験を通じて、「どんな課題にAIが有効か」を見極める力を培えたと思っています。これは少し逆説的ですが、前職でPoCが実用化に至らなかった経験があるからこそ、「本番に耐えられるかどうか」を見極める視点を持てているんです。AIで解決する方法を考えるだけでなく、検証から本番導入、その先の運用までの道筋を立てられること。ここが自分の強みだと思っています。実際にいまのプロジェクトでも、課題整理や構想策定から、技術選定、PoC、実装、リリース、定着支援まで、一気通貫で関わっています。

難しさを感じるのは、優先順位の見極めですね。顧客の要望は、工数とお金をかければ実現できることが多い。でも、予算には限りがある。「これは運用で回避できることなのか、それともAIやシステムとして実装すべきことなのか」——そのバランスを取るのが難しいところです。だからこそ、「全部やる」のではなく「何を優先すべきか」を整理して、選択肢としてクライアントに提示するようにしています。限られたリソースのなかで最大の成果を出す。そこはAIコンサルタントの腕の見せどころだと思っています。

技術を「使える成果」に変える瞬間が、いちばん面白い

――この仕事のやりがいと、入社後に伸びたスキルを教えてください。

課題設計から実装、リリースまで、全工程に関われるのがこの仕事の面白さだと思っています。特にやりがいを感じたのは、本番環境で会話が10分程度で終了してしまう重大な不具合が発覚したときのことです。原因を一つひとつ切り分けて、システム構成を見直すことで解決し、なんとかリリースに間に合わせました。技術的な課題を解きほぐして、実際に現場で使えるものに仕上がった瞬間は最も面白くやりがいを感じます。

スキル面では、前職は研究開発が中心でしたが、いまは「作って終わり」ではなく「届けて使われる」までを見る視点が身につきました。AIモデルだけでなく、AWSを中心としたクラウドインフラやバックエンド開発の知識も加わって、LLMのプロンプト設計も実務で磨けています。AIだけでなく、システム全体を設計する視点を持てるようになったのは、大きな変化です。できることの幅が、一気に広がった感覚があります。だからこそ、AIコンサルタントとして大切にしているのは、PoCの段階から実運用を見据えて開発すること。検証で終わらせるのではなく、現場で継続的に使われる仕組みとして定着させることを、常に意識しています。

アイデアを、素早く形にできる環境

――入社して感じた、この組織ならではの魅力を教えてください。

アイデアを素早く形にできることですね。実際に私が担当した営業ロープレシステムも、短期間で企画から正式リリースまで進めることができました。構想の段階から開発メンバーと密に連携できるので、思いついたことをすぐに試せる。「まず試してみよう」という前向きな文化があるんです。環境面でも、リモートワークが基本で集中して開発に取り組めますし、AWSなどクラウドの検証環境も整っています。AI・最新技術を使った開発に集中できるのは、大きな魅力です。

チームには、技術的なバックグラウンドを持つメンバーも、コンサル経験を持つメンバーもいて、本当にさまざまです。お互いの得意分野を活かしながら進められるチームで、わからないことも気軽に聞き合えるフラットな雰囲気があります。リモート中心でもコミュニケーションが活発で、想像していた以上にはたらきやすい環境でした。

これから挑戦したいこと、そして候補者へ

――今後目指すキャリアと、一緒にはたらきたい方について教えてください。

新しいAI技術を素早く検証しながら、実際に業務で使われるサービスとして定着させられるAIコンサルタントを目指しています。単なる技術検証にとどまらず、現場の業務改善や成果創出まで責任を持てる人材になりたいです。そのために伸ばしたいのが、AIモデルだけでなく、それを支えるクラウドインフラも含めたシステム全体を設計・構築できる力です。AIの知見とシステムアーキテクチャの両方を深めて、構想から運用まで技術面でリードできるようになりたいと考えています。

一緒にはたらきたいのは、課題を自分から拾いに行ける人、新しい技術に興味を持てる人ですね。そして、技術そのものではなく「それをどう現場で活かすか」を考えることが好きな人。そういう方と一緒にはたらけたら、心強いです。

――最後に、転職を検討しているAI人材の方へメッセージをお願いします。

AIの技術進化は非常に速いですが、この環境では、新しい技術を実際の業務課題の解決につなげる経験ができます。PoCだけでなく、現場で使われるサービスとして形にしたい方には、大きな挑戦の機会があると思います。ぜひ一緒に、現場で価値を生み続けるAI活用を実現していきましょう。

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