監修者
リメディ株式会社 ヘッドハンター
日髙 大志 | HIDAKA Taishi
筑波大学大学院を卒業後、日本工営（開発コンサルティング会社）に新卒入社。官公庁・建設・不動産・総合商社セクターでの国際開発プロジェクトにコンサルタントとして従事。その後、KPMGコンサルティング株式会社に参画し、DXコンサルタントとして、官公庁・不動産セクターでのDX推進に携わる。
コンサルタントとしてキャリアを歩む中で、優秀な人材がポテンシャルを最大限発揮して活躍することが企業の成長へ直結することを実感し、ヘッドハンターとしてリメディに参画。コンサルティングファーム、M＆A、不動産・建設業界を中心にハイキャリア層の採用・転職支援を実施。
EYSCのAI・データ職への転職では、自分が強い工程とAIやデータを通じて変えた意思決定の2点を先に整理します。EYのAI&データ領域は、AIモデル開発だけでなく、経営・業務の課題設定から導入後の定着までを扱うためです。
EYSCのAI・データコンサルタントの役割
EY Japanの公式サービスでは、AI&データ領域がDX戦略・全社推進、生成・マルチモーダルAI、データ利活用、データ基盤などを支援対象として掲げています。役割は、特定のアルゴリズムの提供にとどまりません。企業がデータとAIを使ってどの成果を目指すかを定め、実行へつなげます。
そのため、応募時に「AIに詳しい」と伝えるだけでは仕事内容との接点が曖昧です。重要なのは、どの事業課題を捉え、誰の判断や業務をどう変えたかです。モデル精度や使用技術は、その成果を実現した手段として位置付けます。
EYのAIコンサルティングサービスは、人を中心に据えた現実的・結果重視・倫理的なアプローチを示しています。技術的に実現できるかだけでなく、現場で使えるか、説明可能か、責任を持って運用できるかまで考える仕事だと理解してください。
AI&データが扱う支援領域
「AIコンサルタント」という呼び方から一つの職種を想像しがちですが、公式情報が示す支援範囲は広く、戦略、ユースケース、分析、基盤、ガバナンスで必要な経験が異なります。求人名ではなく、担当する問いと成果物を読んで応募先を選びます。
| 支援領域 | 主に扱う問い | 接続しやすい経験 |
|---|---|---|
| AI・データ戦略 | 事業成果につながる投資テーマをどう定めるか | 経営企画、DX企画 |
| ユースケース・業務適用 | AIをどの業務へ組み込み、定着させるか | 業務改革、プロダクト企画、導入推進 |
| データサイエンス | データからどの示唆を導き、意思決定へつなぐか | 分析課題の設定、モデル、検証 |
| データ基盤・運用 | 信頼できるデータを継続して使える状態にするには何が必要か | データエンジニアリング、基盤設計、運用 |
| 責任あるAI | リスクを管理し、説明できる利用方法をどう設計するか | AI企画、リスク管理、業務適用 |
この表は応募検討のための整理であり、EYSCの組織を固定的に区切るものではありません。実際の担当範囲は更新されるため、応募時点の公式求人で仕事内容と要件を照合してください。
仕事内容を工程別に理解
EYSCのAI&データに関する公式メッセージは、戦略策定・企画構想からITソリューション導入、業務への適応・定着までを支援範囲として説明しています。仕事を工程別に捉えると、自分の強みが見つかりやすい構造です。
- 課題設定：経営・業務上の問題と目指す成果を明確にする
- 企画・構想：ユースケース、データ、体制、リスクを設計する
- 検証・導入：実現性と価値を確かめ、業務やシステムへ組み込む
- 適応・定着：利用状況を見ながら運用、教育、統制を改善する
全工程の経験が求められるかは、現行求人の要件で確認します。自分の強みが検証・導入なら、課題設定を誰と行い、導入後に何が変わったかまで説明します。企画が強みなら、構想が机上で終わらないよう実装担当者や利用部門と進めた経験を示します。
経験のない工程は、曖昧に「対応可能」とせず補完計画を示してください。できること、学んでいること、入社後に確認したいことを分けるほうが、職務の適合を正確に判断できます。
データサイエンティストとの違い
EYSCのデータサイエンス採用ページは、データ分析に加えて、ビジネス課題の発掘から業務への示唆・提言までを仕事内容として示しています。したがって、AI・データコンサルタントとデータサイエンティストを「会議をする人」と「分析をする人」のように単純化することはできません。
違いを確かめるには、求人ごとの責任範囲を見ます。分析設計やモデル開発が中心なのか、全社戦略や変革推進が中心なのか、それとも双方をつなぐのか。主な成果物と意思決定への関与が判断軸です。
データサイエンス出身者は、手法の高度さに加え、分析によって顧客や事業部門が何を判断できたかを示します。コンサルティングや企画出身者にとっては、データの制約や検証方法を踏まえて提案した経験が専門家との協働を示す材料です。
前職経験を応募職種へつなげる
| 前職経験 | 訴求しやすい強み | 補足したい観点 |
|---|---|---|
| データサイエンス | 課題設定、モデル、検証 | 業務適用、説明、継続運用 |
| データエンジニアリング | 基盤設計、品質、運用 | 事業価値、利用者、ガバナンス |
| AI企画・プロダクト | ユースケース、価値検証、定着 | 他業界でも使える問題解決の型 |
| 業務・業界専門 | 現場課題、意思決定、変革 | データと技術の基礎、専門家との協働 |
職種名を置き換えるのではなく、課題、制約、自分の判断、他者との協働、結果を一つの経験として組み立てます。たとえば基盤構築なら、処理方式だけでなく、データ品質の問題をどう発見し、利用部門とどの基準で合意したかを説明します。
生成AIの検証経験も、試作品を作った事実だけでは足りません。対象業務を選んだ理由、期待した価値、誤りや情報管理への対応、利用者の変化まで振り返り、検証から導入判断へ進めた筋道を示してください。
成果を数字で語れる場合は、数字の前提も説明します。モデル精度、工数削減、利用率などの指標が、誰にとってどの価値を表すのかまで示すと、技術とビジネスの接続が伝わります。
求人票で確認したいポイント
AI関連の求人は名称が似ていても、期待される役割が同じとは限りません。最初に採用法人、組織・チーム名、担当テーマを確認し、次に工程と応募要件を読みます。
- 戦略・企画、分析・検証、基盤・実装、定着のどこが中心か
- 担当業界や業務テーマが限定されているか
- 必須の実務経験と、歓迎される技術・資格を分けているか
- 顧客との提案・合意形成をどの程度担うか
- AIリスク、データ管理、業務適用に関する責任があるか
必須要件は、自分の経験から具体的な証拠を用意します。歓迎要件を一部満たさない場合は、現時点の知識と学習内容を分けて整理します。資格名だけで適合を判断しないことが重要です。
募集内容は更新されます。過去の求人や第三者のまとめではなく、応募時点の公式求人を正本にしてください。公開されていない配属、案件比率、選考回数は推測せず、面談で確認する項目として残します。
選考で示したい経験
選考準備では、求人の要件ごとに経験を対応させます。話の骨格は、状況、解くべき課題、自分の責任、行動、結果、学びです。プロジェクトの概要説明だけで時間を使わず、自分が行った判断を中心にします。
技術面では、使用したモデルや製品の列挙より、選定理由と代替案を説明します。データが不足した場面、精度と説明可能性が競合した場面など、制約の中で何を優先したかを言葉にしてください。
ビジネス面では、要求を受け取った後にどのような問いへ組み替えたかを示します。利用部門、IT部門、経営、リスク管理など立場の異なる人と進めた経験では、合意形成の難所と解決方法の整理が必要です。
志望理由は「AIが成長分野だから」で終わらせず、EYの公式情報が示す支援範囲のうち、自分がどこで価値を出したいかへつなげます。過去の経験、応募職種、入社後に扱いたい課題を一続きにすると、転職理由との矛盾も確認しやすくなるでしょう。
応募前に補いたい知識
技術経験が強い人は、業界構造、業務プロセス、投資判断、組織変革を補います。業務・企画経験が強い人の補完対象は、データ品質、分析の検証、AIの限界、システム導入の基礎です。得意分野と不足分野を切り分けると、準備の優先順位が明確になります。
知識は資格取得だけで証明する必要はありません。現在の仕事や公開データを使い、課題設定から評価まで小さく実践できます。たとえば生成AIなら、回答を作らせるだけでなく、評価基準、誤りへの対応、利用ルールも設計します。
責任あるAIについては、法令名や原則を暗記するより、自分の案件で起こり得る影響を考えます。データの由来、偏り、説明、監督、事故時の対応などを洗い出し、価値とリスクを同じ提案の中で扱う練習をしてください。
向いている人・慎重に考えたい人
向いているのは、技術そのものへの関心に加え、曖昧な事業課題を問いへ変えられる人です。分析、業界、業務、リスクなど専門の異なる人と協働し、自分の仮説を修正できる姿勢も必要です。
一方、定義済みの仕様に沿ったモデル開発だけへ集中したい人や、顧客との合意形成を避けたい人は、応募先の実際の役割を慎重に確かめてください。AI&データ領域は構想から導入・定着までを扱うため、技術以外の課題にも向き合います。
適性は「技術系かビジネス系か」の二択ではありません。自分が主担当にしたい工程、隣接して伸ばしたい工程、避けたい役割を分け、現行求人と面談で実態を照合しましょう。
あなたの経歴で狙える非公開求人と想定年収レンジを受け取る
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EYSCのAI・データ職に関するよくある質問
プログラミング経験は必須ですか？
一律には断定できません。戦略、データサイエンス、基盤、導入などで要件が異なるため、応募する求人の必須要件を確認してください。
コンサルティング未経験の場合は何を確認しますか？
応募可否は現行求人の必須要件で確認します。そのうえで前職の経験を顧客課題、意思決定、業務への変化へ翻訳して示しましょう。
データサイエンティストとどちらへ応募すべきですか？
職種名だけでなく、求人の主な成果物と工程を比べます。分析・モデル開発、戦略・変革、両者の接続のどこを主担当にしたいかで整理してください。
AI関連資格は選考に有利ですか？
資格だけで採用されるとは断定できません。知識をどの課題へ適用し、どの判断や成果につなげたかを実務経験とともに示すことが重要です。
生成AIの経験がないと応募できませんか？
AI&データの支援範囲は生成AIだけではありません。現行求人の要件を確認し、自分のデータ・業務・基盤・変革経験との接点を判断してください。
EYSCのAI・データコンサルタントを目指すなら、AIという言葉の広さに流されず、担当領域、工程、顧客成果の3点で求人と経験を照合しましょう。技術と業務のどちらかを誇張するのではなく、強みと補完計画を分けて示すことが、応募職種を選ぶ第一歩です。