コンサルタントはAIに奪われる？AIに代替されないために必要なスキルを解説

「コンサルタントの仕事はAIに奪われるのではないか」「人間がコンサルティングを行う価値は本当にあるのか」と疑念を覚える方は少なくありません。結論としては、AIは一部業務を代替するものの、コンサルタントの仕事はなくならず、役割が進化するといえます。

本記事では「コンサルタントはAIに置き換わるか」という二元論ではなく、「AIによってコンサルティング業務がどう変容するか」をJAC Recruitment（以下、JAC）が詳しく解説します。

【結論】コンサルタントの一部業務はAIに代替されるが、仕事はなくならず役割が変容する

コンサルティング業界では、AIの進展が急速に進み、業務プロセスの一部は自動化が可能になりました。AIは仕事を奪うのではなく、コンサルタントの役割を高度化しています。変化の本質は、「効率化」ではなく「価値創出」です。

最初の論点は、技術革新と労働の関係です。PCやインターネットが登場した際も「仕事が奪われる」という懸念が広がりました。しかし実際には、ホワイトカラー層の生産性が大幅に高まり、新たな職務領域の形成につながりました。AIも同様で、定型化された調査や資料作成といった下流工程が効率化される一方、上流の意思決定支援や経営層との対話など、人が担うべき領域はむしろ拡大しています。

次の論点は、AIが担う役割と人が担う役割の変化です。AIは情報整理やデータ生成といった反復的なタスクを、短時間で処理できます。しかし、経営判断につながる文脈理解、曖昧な条件下での意思決定、ステークホルダーとの信頼構築は、人間にしか担えません。コンサルタントに求められる付加価値は、分析能力よりも洞察力や戦略的視点、人と組織の変化を導く力へ重心が移りつつあります。

こうした流れを裏づけるように、世界のトップファームは、AIを「競合」とするのではなく自社の能力を拡張する重要な「アセット」として位置づけています。また、生成AIが年間何兆ドル規模の経済価値を生むという見方が広がっており、実際にAI関連投資やAIコンサルサービスも急速に拡大しています。従来の戦略、DX、組織開発といった領域も依然として高い需要を維持しており、AIによって置き換えられた市場構造は確認されていません。

コンサルタントの仕事は、型化された作業から判断・創造・関係構築へと軸足を移しています。AIは脅威ではなく、価値提供を広げる強力なツールといえるでしょう。

なぜコンサルタントがAIに代替されると懸念されているのか

コンサルティング業界の市場動向におけるAIの影響を精査すると、その中心にあるのは仕事の消失ではなく、役割の変容です。従来は、若手層が多くの時間を投じていた作業が短時間で処理できることで、価値提供の重心が変わりはじめています。本章では、そうした懸念が生まれる背景を2つの観点から整理します。

理由1：生成AIにより知的労働が自動化されているため

最も強く懸念されている点は、若手コンサルタントが担ってきた知的労働が、AIによって高速かつ正確に処理されるようになっていることです。リサーチでは、従来数日単位で行っていた文献調査や競合分析が、AIにより短時間で構造化された情報として出力されます。データ分析でも、手作業での集計や加工が省かれ、統計処理から可視化まで一連のプロセスが自動化されました。会議後にまとめていた議事録は、音声認識と要約によって会議中に初稿が完成し、スライドのドラフト作成も、テンプレート提案によって効率が大幅に向上しています。

こうした変化により、若手の経験機会減少や時間単価モデルへの影響が懸念されますが、これはタスクの置き換えに過ぎず、上流の判断や洞察は依然として人間にしか担えません。

理由2：定型化されたコンサルティング業務があるため

もう1つの懸念は、フレームワークに基づく定型業務が、AIと相性が良いことです。3Cや4P、SWOTといった整理型分析は再現性が高く、過去データを学習したAIが高精度に実行できます。市場規模推計や競合比較のような業界分析も、データのリアルタイム更新と多変量解析に強みをもつAIが、高いパフォーマンスを発揮します。さらに定型レポートの作成では、テンプレートと自動データ投入を組み合わせることで、完成度の高いドラフトが短時間で生成されるようになりました。

これらはAIに適した領域であるため、「業務の一定割合が自動化されるのではないか」という懸念が生じています。ただしこの構造は、コンサルタントの価値が低下するという意味ではありません。定型業務が効率化されるほど、コンサルタントはより複雑な論点整理、経営層との対話、組織変革の牽引といった、AIでは代替できない領域に専念できるようになります。

AIに代替される業務領域とコンサルタントに残る業務領域

AIの進展により、コンサルタントの業務は「効率化の対象となるタスク」と「専門性が求められる判断領域」に明確に分かれる構造になってきました。AIは情報処理が強みですが、人が担うべき役割はむしろ重要性を増しています。本章では、それぞれの業務領域を整理し、今後のキャリア戦略において押さえるべきポイントを示します。

AIに代替される業務領域：情報収集・処理とパターン分析

AIが代替しやすい業務は、形式が決まっている再現性の高いタスクです。まず情報収集では、業界リサーチ、文献レビュー、ニュースクリッピングなどの手順化しやすい作業を、短時間で処理する能力が際立ちます。こうした作業は、従来若手層が多くの時間を投じていた領域ですが、現在はより短時間で基礎情報が揃う環境が整っています。

データ処理もAIが優位性を発揮する領域です。統計分析、グラフ生成、ダッシュボードの作成は、定型化されたプロセスが中心であり、自動化が進みやすい性質があります。過去事例の検索やベンチマーク比較など、パターン認識をともなう業務も、AIの特長が反映される領域です。テンプレートに沿ったレポートのたたき台作成も同様で、短時間で一定水準のアウトプットに到達できます。

コミュニケーション領域の一部も、自動化が可能です。会議議事録や定例報告書のドラフトは、音声認識や要約の活用によって迅速に作成できます。会議終了時に、要点が整理されたメモが揃うケースも増えており、作業負荷は大幅に低減されている状況です。

これらは「作業」であり、コンサルタントの本質的な価値とは異なります。AIに任せることで、コンサルタントはより深い思考や仮説検証に時間を使うことができます。特に若手の方にとっては、作業時間が減ることで学習密度が高まり、成長速度の向上が期待できます。タスクの削減は、価値創出に集中するための環境づくりにつながります。

コンサルタントに残る業務領域：課題設定・仮説構築と顧客の意思決定支援

コンサルタントが担うべき核心領域の1つが課題設定です。企業が抱える問題は、表面的なデータだけでは把握しきれない複雑さをもっています。組織文化、社内の力学、経営層の価値観など、数値に表れない要素を踏まえながら、取り組むべき論点を見極める能力が求められます。この判断は、AIが演算だけで導けるものではなく、人だからこそ担える領域です。

仮説構築も同様に、コンサルタントの専門性が発揮される領域です。AIは過去データから推論を行いますが、新市場の開拓や前例のない環境変化に対応するには、経験と洞察をもとにした未来志向の発想が不可欠です。業界知見とクライアント理解を組み合わせながら方向性を描く行為は、人にしか実行できません。

経営陣の意思決定支援も、AIでは置き換えられない重要な役割です。意思決定には、組織の受容性、実行可能性、ステークホルダーの利害調整など、多面的な要素が関わります。定量的に最適とされる選択肢が、必ずしも実行に移せるわけではなく、現実的な選択肢をともに検討し、納得感を得られる形に整えるプロセスが求められます。

さらに、長期的な信頼関係の構築は、コンサルタントにしか担えない価値です。経営者が本音を語り、迷いや葛藤を共有できる相手は限られています。継続的な対話や伴走を通じて関係を築き、必要な場面で率直な助言を行う役割は、AIには代替できません。

AIは情報処理を担い、コンサルタントは判断と関係構築で価値を発揮します。この役割分担を理解することが、キャリア形成の鍵です。

トップコンサルティングファームはAIをどう見ているか？

世界のトップファームは、AIを「脅威」ではなく「競争優位の源泉」として捉えています。巨額のテクノロジー投資だけでなく、コンサルタントやエンジニアの育成やAI前提の新サービスの開発まで含めて、事業全体の変革テーマとして位置付けている点が、トップコンサルティングファームの共通点です。

マッキンゼー、BCG、PwC、デロイトトーマツグループ、EYストラテジー・アンド・コンサルティングは、いずれもAIを「効率化の道具」にとどめず、クライアント企業のビジネスモデルの変革や新規事業創出にまで踏み込んで活用しています。つまり、AIを使いこなせるかどうかが、コンサルティングファーム自身の競争力を左右する時代になったという認識です。ここでは、各社のスタンスと取り組みを整理し、読者の方が自らのキャリア観やAIとの向き合い方を考えるための視座を提供します。

マッキンゼー・アンド・カンパニー

マッキンゼーは、AIを「世界経済を大きく押し上げるドライバー」として位置付けています。生成AIの経済効果については、年間で数兆ドル規模の価値創出が見込めると試算しており、特に顧客対応、マーケティング・営業、ソフトウェア開発、研究開発といった領域で、大きなインパクトが生じるとしています。単なるコスト削減ではなく、売り上げ拡大や新サービス創出を含めた「価値の総量」を押し上げる技術として捉えている点が特徴です。

社内では、Lilliという社内向け生成AIツールを展開し、世界中のコンサルタントが自社の知見や過去プロジェクト情報に、素早くアクセスできる環境を整えています。調査・整理・要約といった作業をAIに担わせることで、コンサルタントが仮説検討やクライアントとの対話に多くの時間をかけられるよう設計されている点がポイントです。

また、データサイエンス組織として取り込んだQuantumBlackを軸に、AI・アナリティクスの専門家と戦略コンサルタントが混成チームを組み、クライアントのAI導入・業務変革を支援しています。アルゴリズムの開発だけでなく、組織設計やオペレーション変革まで含めて支援することで、「AIを導入したが成果が出ない」という状態を避ける狙いがあります。マッキンゼーは、AIを研究テーマとして扱うのではなく、実際に収益とクライアント価値を生む「中核アセット」として位置付けているといえます。

出典：マッキンゼー・アンド・カンパニー「生成AIがもたらす潜在的な経済効果」

BCG

BCGは「AI at Scale」というコンセプトを掲げ、AIを局所的な効率化ではなく、企業全体の変革レバーとして扱う姿勢が明確です。独自に打ち出している「10/20/70ルール」では、AIの価値創出の内訳を、アルゴリズムそのものが担う部分は一部にとどまり、大半はビジネスサイドの変革から生まれると整理しています。具体的には、予算の多くを人の育成や業務プロセスの再設計に振り向けるべきだというメッセージです。

その考え方を体現する組織が、テクノロジーと戦略を統合したBCG Xです。AIエンジニア、データサイエンティスト、戦略コンサルタントが一体となり、構想策定からPoC、プロダクト実装、スケール支援までを、一気通貫で手がけています。単に「AI活用案の提案」で終わらず「実際に動くソリューション」を、クライアント組織に根付かせるところまで踏み込む姿勢が特徴です。

事例としては、デジタル金融サービスにおけるパーソナライゼーションエンジンの構築や、製薬・サプライチェーン領域での需要予測・在庫最適化などがあります。大量データをもとに、リアルタイムで顧客接点やオペレーションを最適化し、従来のシステムでは到達できなかった収益水準を実現したケースも報告されています。BCGは「AIを使える人」を増やすだけでなく、「AIで結果を出せる組織」を、クライアントとともに作ることに重点を置いているといえます。

出典：BCG「AI at Scale | AIコンサルティングと戦略」

●採用企業インタビュー：多様なエキスパートが集うBCG X　専門性を高めあいながらクライアントを変革に導く

PwC

PwCは、「決断する人のAI」というメッセージに象徴されるように、AIを意思決定の質を高めるためのツールとして位置付けています。単なる業務効率化ではなく、経営判断や事業ポートフォリオの見直しなど、企業の重要な決断を支えるインフラとしてAIを活用していく考え方です。そのために、テクノロジー起点で全社の業務やビジネスモデルを再設計する「Technology Driven Enterprise」という方向性を打ち出しています。

グローバルには、データ＆AIの専門チームを配置し、共通のデータプラットフォームやAI基盤の構築、プロフェッショナルへのAIリテラシー教育を大規模に進めています。日本でも、AIエージェントを迅速に試作し検証するための組織を設け、自社内での活用とクライアント企業向けのサービス開発を、並行して進めている状況です。

PwCの特徴は、日本企業の実態調査から見える「AIを入れたものの十分に成果を出し切れていない現状」に正面から向き合っている点です。多くの企業で、AI活用がコスト削減にとどまり、ビジネス変革や新規事業創出といった、「攻めのテーマに結び付いていない」という課題を指摘しています。そのうえで、データ基盤、ガバナンス、業務設計、人の育成をセットで見直すなどの支援をしています。つまり、「AI導入支援」ではなく「AIで経営そのものを変える支援」を標榜しているといえます。

出典：PwC Japanグループ「データ＆AI」（2025年11月3日閲覧）

デロイトトーマツグループ

デロイトトーマツグループは、AIを「リスクと機会の両面をもつテクノロジー」として捉え、特にガバナンスと信頼性の確保を重視する立場です。AIは大きな価値を生み出す一方で、公平性や説明可能性、プライバシー、セキュリティなど、多様なリスクもともないます。同社は、これらを体系的に管理するためのフレームワークを整備し、「信頼できるAI」の実現をテーマに掲げています。

具体的には、企業のAI活用状況を継続的に調査するサーベイを実施し、どの程度実運用に進んでいるか、どの部分にボトルネックがあるかを可視化しています。その結果、多くの企業がPoCレベルから先に進めず、ガバナンスや標準プロセスの不足が課題になっていることを指摘しています。この課題に対して、AIの企画・開発・運用の各フェーズで考慮すべきリスクと管理策を整理したフレームワークを提供し、組織全体での合意形成と定着を支援している点が特徴です。

また、国内外のルール形成にも積極的に関与し、協会や大学との共同研究を通じて、ガイドラインづくりや評価手法の検討を進めています。EUのAI規制、各国のガイドライン、NISTのリスク管理フレームワークなどにも対応した支援サービスを展開しており、AIを「安全に、かつ戦略的に」使うための、パートナーとしての役割を担っています。デロイトトーマツグループは、AIガバナンスを競争優位の一部と捉え、単なる技術導入ではなく、リスクマネジメントを前提とした活用を重視しているといえます。

出典：デロイトトーマツグループ「AIガバナンス – 生成AI時代に求められる信頼できるAIの実現の道筋」（2025年11月3日閲覧）

●採用企業インタビュー：「多様な専門性が融合し、未来の金融をつくる」――デロイト トーマツ・BCMユニットの挑戦

EYストラテジー・アンド・コンサルティング

EYストラテジー・アンド・コンサルティングは、EY.aiという統合プラットフォームを中心として、サービス提供と自社オペレーションにAIを組み込んでいます。AIへの信頼性の確保、指数関数的な価値創出、人の潜在能力の引き出しという三つの柱を掲げています。さらに、テクノロジーと人の協働を前提としたアプローチを取っている点も特徴です。

テクノロジー面では、EY Fabricと呼ばれるプラットフォームに最新のAI機能を統合し、強固なデータ戦略とクラウド基盤、厳格なガバナンスを組み込んでいます。これにより、監査・税務・コンサルティングといった各サービスラインで、共通のAI基盤を活用しながら付加価値の高いサービスを提供できる体制を整えています。

同時に、経営者調査を通じて、AIへの期待と懸念が共存している現状も把握しています。多くの経営者がAIによる利益拡大を期待する一方で、倫理的課題や不正利用のリスクについても強い懸念をもっているという結果です。EYはこのギャップに対し、リスク対策済みのフレームワークと人を育成するプログラムを組み合わせることで、「安心してAIを使える環境」をクライアントとともに構築することを目指しています。

監査領域ではデジタル監査の高度化、税務・法務領域では複雑なルールの解釈やシミュレーションへのAI活用など、具体的なサービスにもAIを組み込んでいます。また、AI関連の外部アワードを複数受賞していることからも、単なる概念整理にとどまらず、実際に成果を出しているプレーヤーであることがうかがえます。EYストラテジー・アンド・コンサルティングは、AIプラットフォームそのものを強みとし、それをクライアントにも開放していくモデルを志向しているといえます。

出典：EYストラテジー・アンド・コンサルティング「EY.ai ― 統合型プラットフォーム（人工知能サービス）」

●採用企業インタビュー：「保険業界の深い理解×グローバルナレッジ」で挑む金融変革――EYSCの金融サービス 保険ユニットの組織力

AI時代にコンサルタントであり続けるための必須スキル

AI時代に価値を発揮し続けるコンサルタントには、従来の分析力やコミュニケーション力に加えて、「AIを前提とした3つのスキル」が必須になります。

1つ目は、AIのアウトプットを前提としながらも、「何を問うべきか」を定める高度な課題設定力です。2つ目は、AIを道具として使いこなすためのプロンプトエンジニアリングとAIリテラシーです。3つ目が、クライアント企業のAI活用の全体像を構想し、戦略とガバナンスを提言する構想力です。

ここでは、各スキルの重要性と活用場面を解説します。

AIのアウトプットをジャッジする「高度な課題設定力」

AI時代のコンサルタントに最も欠かせないのは、適切な問いを定める課題設定力です。AIは、与えられた質問には高速で回答しますが、本来問うべき論点を見つけることはできません。クライアントの状況を把握し、本質的な課題を特定する役割は、今後もコンサルタントの領域として残ります。

課題設定力が重要となる理由は3つあります。1つ目は「問いの質」がアウトプットの質を左右するためです。例えば、売り上げの課題についてAIに一般的な改善策を求めても、根本原因が営業組織の連携不全や戦略の不一致にある場合は的外れになります。2つ目は、AIの出力を評価する目利き力が必要なためです。ハルシネーションや誤った因果関係が紛れ込むケースもあるため、業界構造や事業理解を踏まえて違和感を察知する力が求められます。3つ目は、データに現れない組織文化や政治的要因などの「メタ課題」を捉える必要があるためです。

プロジェクトでは、イシュー整理や仮説の優先度判断、AIへの指示内容の設計などで実際に活用されます。AIを活用するほど、コンサルタントはAIの問いと答えを統合する能力が求められます。

AIを使いこなす「プロンプトエンジニアリング」と「AIリテラシー」

2つ目の必須スキルは、AIを正しく活用するためのプロンプトエンジニアリングとAIリテラシーです。プロンプトエンジニアリングは、AIから望ましい回答を引き出すための質問設計であり、思考を構造化して整理するための技術でもあります。依頼内容が抽象的だと出力も粗くなるため、「分析軸」「期間」「期待する形式」などを明確に伝える必要があります。

コンサルタントに必要なのは、仮説検証に適した構造化プロンプトや、ステークホルダー視点の指定など、プロジェクトで使える具体的な設計力です。また、AIリテラシーとして、生成AIの仕組みや限界、データの偏り、出力のばらつきへの理解が求められます。機密情報の取り扱い、倫理面の配慮、著作権への注意なども含まれます。

これらのスキルは、リサーチ整理、仮説出し、資料構成案の作成などで大きな効率性を生みます。AIの初期アウトプットを叩き台にし、追加指示で精度を高めるやり取りができるほど、成果物の品質とスピードが向上します。

AI戦略とガバナンスをクライアントに提言するための「構想力」

3つ目の必須スキルは、企業がAIを適切に活用するための戦略とガバナンスを構想する力です。多くの企業がAIの必要性を認識しながらも、「何から着手すべきか」「どこに投資すべきか」「どのリスクに備えるべきか」で悩んでいます。コンサルタントはこの全体像を整理し、実行可能なプランとして提示する役割を求められます。

構想力の核となるのは3つです。ビジネス価値の見極め、技術的実現可能性と組織要件の評価、そしてAIガバナンスの設計です。価値創出が大きい領域を定め、既存システムとの連携やデータ環境を確認したうえで導入方針を立てます。同時に、公平性や説明可能性、プライバシー保護といったリスクを整理し、ガバナンス体制を整える視点も欠かせません。

こうした能力は、AI活用ロードマップ策定や新規事業企画、DX戦略立案などで必ず求められます。単なる技術導入ではなく、クライアントの未来像を描き、組織変革までを支援できるコンサルタントの価値は、今後さらに高まります。

AI時代のコンサルタントのキャリア戦略

AI時代のコンサルタントに求められるのは、「従来の思考力・専門性」を前提にしつつ、それらをAIで増幅できるプロフェッショナルへと進化することです。現役コンサルタントと転職希望者では、取るべきアクションが異なります。一方で共通して重要になるのは、AIを「使える」だけでなく「使いこなして成果に変えられる」状態をつくることです。ここでは、それぞれの立場から実践すべきステップを整理します。

現役コンサルタントが取り組むべきこと

現役コンサルタントに必要なのは、「AIを前提にしたワークスタイル」へと移行することです。最初のステップは、日常業務の中でAIを活用できる領域を明確にすることです。リサーチ、データ加工、要点整理、スライドの叩き台作成など、多くの作業はAIと相性が良く、数時間単位で作業が短縮されます。まずは1つの案件で「AIに委任できる業務リスト」を作成し、実際にAIを使いながら改善サイクルを回していくことで、短期間で成果を実感できるはずです。

次に取り組みたいのが、AI前提の「課題設定力」の強化です。AIには、正しい問いの設定はできません。だからこそ、コンサルタント自身がプロジェクトの序盤で「AIに任せるべき論点」と「自分が担うべき論点」を切り分ける力を磨く必要があります。例えば、外部環境分析や競合比較はAIに任せつつ、意思決定の背景や組織風土に関する論点は自身で深掘りするという役割分担です。この習慣は、AI時代でもコンサルタントの価値を下支えする重要なスキルとなります。

また、日々の業務にAIを取り入れるだけでなく、「AI活用によってどのような成果が出たか」を証跡として残しておくことも大切です。「資料作成時間を削減した」「ヒアリング内容をAIで整理し議論の質が上がった」「クライアントへの提案にAIを活用し採用された」など小さな成功体験を積み重ねることで、昇進・異動・転職の場面で強力なアピール材料になります。

さらに中長期視点では、専門領域とAIを掛け合わせた成果をつくることが欠かせません。戦略であれば新規事業構想への生成AI活用、ITであればAI導入プロジェクトのPMO、人事であればデータ分析の高度化など、専門性をAIで強化する取り組みが求められます。社内AI推進チームへの参画や知見共有の場をリードするなど、組織全体のAI活用に貢献する動きも、キャリアの広がりにつながる重要なアクションです。

コンサルタントへの転職希望者が取り組むべきこと

コンサルタントを志望する方にとって、AI時代の転職で最も重要なのは、「現職の業務 × AI活用」で成果をつくり、それを言語化できる状態をつくることです。特に未経験からコンサルタントを目指す場合、AI活用経験はほかの転職希望者との差別化に大きく寄与します。まずは現在の業務の中で、AI導入によって改善できそうなタスクを選び、実際に小さな成功を積み上げていくことが出発点になります。営業であれば商談記録の要約や顧客分析、マーケティングであれば広告コピー生成やデータ整理、バックオフィスであればレポート自動化など、どの職種でもAI活用は可能です。

こうした実績は、「ストーリー」として整理すると説得力が高まります。どのような課題に、どのAIツールで、どのような成果を出したのかを、Before→Action→Resultの流れでまとめると、面接で伝えやすくなります。特に成果は、数値を交えて説明できると評価が上がります。

AIスキルの習得については、プロンプト設計の基礎・生成AIツールの使い分け・AIリテラシー（AIの仕組みや限界、情報管理）を優先的に学ぶと良いでしょう。G検定やオンライン講座などの資格は加点要素にはなりますが、「実務でどう使ったか」を語れる方が転職においては圧倒的に強くなります。

転職活動では、応募先のAI戦略や提供サービスを理解したうえで、自身の経験を絡めて伝えることが重要です。例えば、BCGXであれば「技術 × 戦略」の事例、PwCであれば「AIによる業務変革」、デロイトであれば「AIガバナンス」が注力領域になります。ファームごとの特徴を踏まえ、「自分のAI経験がどの領域で価値を出せるか」を語れると、選考通過率が大きく上がります。

最後に、AIの最新動向を継続的にキャッチアップし、業界レポートやニュースを自分なりに解釈することを習慣にすると、「自走できるプロフェッショナル」として評価されます。AIは専門家だけのスキルではなく、コンサルタントを志す方にとって必須の素養になりつつあります。AIを前提にキャリアを再設計していくことが、転職成功への最短ルートになるはずです。

コンサルティング業界への転職なら、JAC Recruitment

コンサルティング業界は、AIの進展や事業環境の複雑化を背景に、求められる要件がこれまで以上に高度化しています。戦略思考や定量分析力に加え、AI活用力や組織変革への理解など、多面的なスキルを備えたプロフェッショナルが強く求められる状況です。そのため、業界動向や各ファームの採用戦略を、深く理解した転職支援が不可欠になります。

JACには、戦略・業務・IT・人事など各領域に精通したコンサルティング専任チームが在籍し、各ファームの最新ニーズや選考傾向を把握しています。個々の経験や強みを丁寧にヒアリングし、どのポジションで価値を発揮できるのかを明確にしたうえで、最適なキャリアプランをご提案します。また、AI関連ポジションや次世代リーダー候補など、一般には開示されていない非公開求人を多数取り扱っている点も大きな特徴です。

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