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SEから異業種への転職で使えるスキルと狙い目の転職先を徹底解説

2026年10月05日更新

SEとして働きながら、「このまま同じ仕事を続けていていいのか」と感じたことはないでしょうか。

IT業界の構造上、SEはプロジェクトの現場を渡り歩くことが多く、担当工程や所属する会社によって年収や裁量が大きく変わります。「スキルは十分あるのに、なぜ評価が上がらないのか」と感じている方の多くは、個人の努力ではなく、工程・商流・会社の体制という環境側の問題を抱えているケースが多いです。

そして、その突破口として「異業種への転職」を検討するのは、自然な流れと言えるでしょう。

この記事では、以下の内容を解説します。

  • SEが異業種でも通用する理由と、評価されるポータブルスキル
  • ITコンサルタント・PdM・セールスエンジニアなど、おすすめ職種6選の年収データと特徴
  • 異業種転職で後悔しないために確認すべきリスク
  • 20代・30代・40代の年代別に変わる転職戦略
  • よくある失敗のパターンと、その対策

異業種への転職に興味はあるものの、どう動けばいいか迷っているSEの方に、具体的な判断軸と行動の手がかりをお伝えしているので、ぜひ参考にしてください。

目次

CONTENTS

SEは異業種でも十分に通用する

SEとして培ってきたスキルが、IT業界の外でどこまで通用するのか。異業種への転職を考えたとき、多くの方がまず抱く疑問です。

結論から言うと、SEは異業種でも十分に評価される職種です。ただし、「プログラミングができる」「システムを設計できる」といった技術スキルが直接評価されるわけではありません。SEが異業種で強みを発揮できる理由は、技術そのものではなく、技術を通じて身につけた思考力・調整力・ITリテラシーという汎用性の高いスキルにあります。

DXの推進が業種を問わず進むなかで、ITの知識を持ちながらビジネス課題を整理できる人材への需要は高まっています。金融・製造・小売・医療といった非IT企業でも、「ITがわかる人間」を必要としている現場は増えており、SEの経験はそうした企業で大きな差別化になります。

一方で、異業種転職が簡単だと言いたいわけではありません。採用担当者がIT技術の詳細を理解していない場合、SEとしての実績をそのまま伝えても「うちでどう使えるのか」がイメージしづらくなります。

重要なのは、SE経験を「技術の話」から「ビジネスの言葉」に翻訳して伝える力です。この点さえ押さえれば、SEは異業種においても十分に戦えます。

異業種でこそ光るSEのポータブルスキル

SEが異業種への転職で強みになるのは、特定の技術ではなく、仕事を通じて自然に身についた「考え方と動き方」です。ここでは、異業種の採用担当者から評価されやすいスキルを4つ解説します。

  • 要件定義・課題整理で培った論理的思考力
  • プロジェクト横断で身についたマネジメント経験
  • 非IT部門とのやりとりで磨かれたコミュニケーション能力
  • ITリテラシーの高さとデータ活用への親しみ

それぞれのスキルが異業種でどう活きるか、順に見ていきましょう。

SEの仕事は、クライアントが「こんなシステムが欲しい」と言ったとき、その言葉の裏にある本当の課題を掘り起こすところから始まります。要件定義とは、表面的な要望を分解して構造化し、「何を作るべきか」を明確にする作業です。この過程で自然に鍛えられるのが、論理的に問題を整理する力です。

異業種でも、この力は直接使えます。たとえば営業職では、顧客が「もっと売れる仕組みが欲しい」と言ったときに、課題を分解して優先度をつけ、具体的な提案に落とし込む場面があります。マーケティング職でも、施策の効果が出ない原因をデータから切り分けて特定する局面で、SEの課題整理の経験は力を発揮します。

何が問題かを整理してから動く習慣は、ITの現場でなくても武器になります。

SEはプロジェクト単位で動く職種です。納期・予算・人員が決まった環境のなかで、タスクの優先順位をつけ、進捗を管理し、メンバーや他部署と調整しながら成果物を出す経験を、多くのSEが積んでいます。

この経験は、異業種で「マネジメント人材」として評価される材料です。とくに30代以上のSEがプロジェクトリーダーやサブリーダーを経験している場合、複数の関係者を動かしながら期日までに成果を出す力は、職種や業界を問わず評価対象になります。

事業会社のプロジェクト管理職や、コンサルティングファームのマネジャー職への転職で、SEのマネジメント経験が直接アピール材料になるケースも珍しくありません。

SEの仕事は、エンジニア同士だけで完結しません。要件定義ではビジネス部門の担当者から要望を引き出し、設計段階では営業や経営層に技術的な内容を噛み砕いて説明し、テストフェーズではユーザー部門と調整する場面が続きます。つまりSEは、技術を知らない相手と日常的にやりとりする経験を積んでいます。

異業種ではこの経験が想像以上に評価されます。技術的な内容を平易な言葉で伝える力は、ITコンサルタントやプリセールスはもちろん、プロダクトマネージャーやカスタマーサクセスといった職種でも直接求められるスキルです。

「技術がわかる人間が、わかりやすく説明できる」という組み合わせは、IT系の職種に限らず市場での希少価値が高いと言えるでしょう。

SEはシステムを通じて、データがどのように生成・保存・処理されるかを日常的に扱っています。ログの読み方、データベースの構造、数値の意味を読み解く感覚は、IT業界では当たり前でも、非IT企業では持っていない人のほうが多い知識です。

事業会社への転職では、この差が大きく出ます。たとえばマーケターとして転職した場合、GA4やBIツールのデータを読む作業でSEの経験が即座に活きます。社内SEや業務コンサルタントのポジションでは、「ITがわかる人間がいるだけで業務が変わる」という場面を現場で生み出せます。

技術の専門家として活躍するのではなく、ITリテラシーをビジネスの文脈で使える人材として評価を受けるのが、異業種転職でのSEの典型的な立ち位置です。

SEから異業種への転職でおすすめの職種6選

SEのポータブルスキルが活きる転職先は、「IT業界ではないが、ITがわかる人間を必要としている職種」に集中しています。年収水準・需要の高さ・SEからの転職しやすさを軸に、おすすめの職種を6つ紹介します。

職種平均年収SEからの転職難易度
ITコンサルタント997万円普通
社内SE623万円普通
セールスエンジニア(プリセールス)796万円やや低い
Webマーケター736万円普通
プロダクトマネージャー(PdM)946万円やや高い
データサイエンティスト874万円高い

それぞれの仕事内容・年収・SEからの転職ポイントを確認していきましょう。

(※)平均年収はエンジニア特化の転職エージェント「テックゴー」が保有する求人データベースおよび厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」より算出しています。

ITコンサルタントは、企業の経営課題をITの視点から解決するための戦略立案・システム導入・業務改革を担う職種です。SEが担う「要件定義・設計・実装」の上流に位置し、「そもそもどんなシステムを作るべきか」「業務プロセスをどう変えるべきか」を経営層と議論しながら進めます。

SEからの転職先として、この職種は年収アップの観点で最も有力な選択肢のひとつです。ITコンサルタントの平均年収は平均997万円と、現場のSEとの年収差は大きくなっています。SEの経験年数が長いほど、上流工程での実績をそのままコンサルタントとしての武器に転換しやすい職種です。

コンサルティングファームの選考では特有の面接(ケース面接など)があるため、しっかりと対策をしていないと転職のハードルは高めです。しかし、裏を返せば面接対策をしっかりと準備しておくことで、要件定義や業務分析の経験があり、クライアントとの折衝を担ってきたSEであれば、未経験のコンサルタント志望者と比べて選考で大きく有利に立てます。

社内SEは、事業会社の情報システム部門に所属し、自社のシステム導入・運用・保守・社内ヘルプデスクなどを担う職種です。受託開発やSESとは異なり、客先常駐がなく、同じ職場で腰を据えて働けることから人気が高く、競争率も上がっています。

年収は受託SEより下がるケースが多いですが、ワークライフバランスの改善を目的に転職する方には現実的な選択肢です。年収よりも「働き方」を変える転職として選ばれることが多い職種です。

ただし、事業会社によって求めるスキルは大きく異なります。インフラ寄りの企業もあれば、業務システムの開発経験を重視する企業もあるため、求人ごとに自分のスキルとのマッチ度を確認することが重要です。

社内SE・情報システムの求人情報

(課長相当職)AIエージェントを率いてCIセクターのデジタル戦略企画を牽引するCDIOスタッフ

想定年収

1,160~1,490万円

勤務地

東京都(千代田区)

業務内容

●携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 日立の中核であるコネクティブインダストリーズセクター(ビルシステム、家電・空調、産業機器、計測・分析装置、水・環境等)の、数万人規模の事業運営・経営基盤(Internal Operations)そのものが対象です。 生成AI・AIエージェント、次世代エンタープライズアーキテクチャを用いて、意思決定プロセス・業務フロー・ガバナンスをAI前提で再構築します。さらに、社内ITの枠を超え、Physical AI時代の事業を支えるデジタル基盤の企画にも携わります。 https://www.hitachi.co.jp/products/infrastructure/connective-industries/sector/index.html ●職務概要 CIO・CISO・CDOを兼任するCIセクターCDIOの直属スタッフとして、セクター全体(国内外グループ会社を含む)のIT/デジタル戦略企画の中枢を担う、1名限定のポジションです。 上位者を介さずCDIOと直接議論し、構想を練り上げ、セクターCEO・CXOが意思決定できる形(定義→価値→数値→既存戦略との接続)に落とし込み、実行部隊へつなぐところまでを担います。担当領域は限定せず、AIエージェント基盤・データ基盤・次世代アーキテクチャから経営層のAI活用支援までを横断します。 特徴は、この戦略企画業務をAIエージェント群と組んで回す点です。情報の集約・整理・下書きはエージェントが担い、人は問いの立て方、戦略の方向の良し悪しの判断、経営を動かす合意形成に時間を使います。エージェントの構築は専任メンバーが担当するため、あなたに求めるのはそれを設計する力ではなく、エージェントを使い倒し、企画の質とスピードを上げる力です。 ●職務詳細 ・セクター全体のIT/デジタル戦略(AIエージェント基盤、データ基盤、次世代エンタープライズアーキテクチャ)の構想立案 ・セクターCEO・CXO・本社経営層向けの戦略資料・経営会議資料の作成と合意形成の支援 ・IT投資・コストデータの構造化とKPI設計(戦略判断が可能な粒度への再設計、投資対効果の定量化) ・社内ITの枠を超えるデジタル基盤(Physical AI等)の新規企画・調査・仮説検証 ・経営幹部へのAI活用ハンズオン支援、セクター全体のAIリテラシー向上施策の企画・運営 ・EAO各部・IT本部・R&D・本社デジタル部門・グループ会社との横断調整 ・上記の企画業務において、AIエージェント群を活用して調査・分析・資料化を高速に回すこと。あわせて「何をエージェントに任せられるか」を実務者の視点でフィードバックし、体制の改善につなげる ●働く環境 ①配属組織/チームについて: CDIO直轄の少数精鋭チームです。企画業務を支えるAIエージェントの設計・実装を担う専任メンバーが別途おり、協働しながら進めます。EAOの各部(AI基盤、セキュリティ、IT投資等)、IT本部、R&D部門とも日常的に連携するクロスファンクショナルな環境です。 ②働き方について: ・生成AIを前提とした働き方が組織の標準です。リサーチ・分析・資料化の多くをAIとの協働で進め、空いた時間を思考と対話に充てています。新しいツールは自ら試し、良ければ組織の標準にする文化です。 ・社内の有識者や外部パートナーの知見を積極的に取り入れ、柔軟に業務推進を行う方針です。 ・秋葉原オフィスへの出社とリモートワークのハイブリッド。グローバルとの連携に対応できるよう、コアタイム無しのフレックス制度を活用いただけます。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

【ITサポート業務担当/虎ノ門】フレックス有/東急不動産HDG

想定年収

450~600万円

勤務地

東京都(港区)

業務内容

・社員からのITに関する問い合わせへの暫定対応と恒久対策 ・各種アカウント管理 ・MS365の運用管理 ・PC・スマートフォンのセットアップや管理 ・PCやスマートフォン、その他周辺機器備品の発注、修理品の手配 ・各種ソフトウェアのインストールや管理 ・PowerPointやExcelを使ったドキュメントの作成 ・TeamsやZoom利用したウェブ会議のセットアップ ・経費精算や押印などの事務処理 【利用ツール】 Microsoft 365、SharePoint、Azure AD、Microsoft Intune、Power Automate、 Salesforce Lightning Platform、DirectCloud、kintone、CLOVA OCR、RPA、 Teams、Zoom、AWS、GCP、Adobe CC、Sansanなど

日立グループのITサービスマネジメント改革を担う企画・運用統制

想定年収

830~1,080万円

勤務地

東京都(千代田区)

業務内容

●配属組織名 ITデジタル統括本部 エンプロイーエクスペリエンス本部 グローバルオペレーションセンター部 ●概要 ITデジタル統括本部は、日立グループの従業員・事業部門向けにITサービスを企画・提供する組織です。 グループ全体のデジタル基盤を支え、業務効率化、生産性向上、セキュリティ強化を通じて、日立グループの事業成長を支援しています。 エンプロイーエクスペリエンス本部は、従業員が快適かつ生産的に働けるデジタル環境の実現を担う組織です。 ワークプレイスサービス、エンドユーザー向けITサービスなどを対象に、従業員体験(Employee Experience)の向上を推進しています。 その中でグローバルオペレーションセンターは、これらのITサービスをグローバルレベルで統合的に運営する中核組織です。 サービスごと・地域ごとに分散していた運営を標準化し、ServiceNowやAIを活用した運営モデルへの変革を推進しています。 当部署では、日々の運用のみならず、運営モデル設計・品質管理・データ活用・継続的改善までを一貫して担い、日立グループ全体のITサービス変革をリードしています。 ●ミッション ・サービスマネジメントの標準化・自動化推進 ・AIを活用した次世代運用の実現 ・ユーザーエクスペリエンス(EX)の向上 ・グローバルガバナンスの強化 ・グローバルITサービス品質の向上 ・ITコストの最適化 ●携わる事業・ビジネス グローバルオペレーションセンター部では、従来サービスごとに最適化されていた運営を横断的に統合し、以下の価値を創出します。 単なる運用業務ではなく、ITサービス全体の価値向上を目的としたサービスマネジメントビジネスに携わります。 ●携わるサービス・技術・製品 ・ITSMプラットフォーム ・AI/生成AI活用技術 ・AIOps ・IT運用自動化技術 ・KPI・データ分析基盤 ・ServiceNow ●職務概要 日立グループの各組織・地域で個別に運営されているITサービスを横断的に捉え、ITサービスマネジメントの標準化、高度化および継続的な改善を推進します。 本ポジションでは、ITヘルプデスク、問い合わせ管理、インシデント管理をはじめとするITサービス運営について、現状の課題を整理し、あるべき運営モデルやプロセスを企画・設計します。 ビジネス部門、社内のITサービス提供部門、運用パートナー、製品・サービスベンダーなど、多様な関係者と連携しながら、サービス品質、ユーザー体験、運用効率およびコストの改善をリードしていただきます。 また、ServiceNowをはじめとするITSMプラットフォームやAI・自動化技術の活用も視野に入れ、特定の製品やツールに依存することなく、日立グループに適した次世代のITサービス運営モデルを構築していきます。 ●職務詳細 入社後は、日立グループに提供するITサービスの運営状況を横断的に把握し、サービスや地域ごとに分散している運用プロセス、役割分担および管理指標を整理します。 そのうえで、ITILなどの考え方も踏まえながら、問い合わせ管理、インシデント管理、問題管理、変更管理をはじめとするITサービスマネジメントプロセスの標準化・高度化を企画し、関係部署と連携して実行します。 日々のオペレーションを直接担当するだけではなく、サービス品質、ユーザー体験、運用効率、コストなどの観点から課題を分析し、サービスロードマップや改善計画の策定、KPIの設計・モニタリング、改善施策の推進まで一貫して担います。 業務の推進にあたっては、ビジネス部門、社内IT部門、運用パートナー、製品・サービスベンダーなど複数のステークホルダーとの調整が必要になり、運用業務の一部を委託している領域については、委託会社の取りまとめ責任者と連携し、役割分担、サービスレベル、品質、課題および進捗を管理しながら、チーム全体を動かしていただきます。 また、ServiceNowをはじめとするITSMプラットフォームの活用可能性を検討するとともに、AI、生成AI、AIOps、自動化技術、運用データの活用などを通じて業務効率化とサービス品質向上の推進も担っていただきます。 ●想定ポジション 主任クラス ※募集開始時の想定であり、選考を通じて決定の上、オファー時にご説明いたします。 ●主な業務 ・ITサービス運営モデル、各種ITSMプロセスの企画・設計・改善 ・ITサービスの品質、KPI、コストおよびユーザー体験の管理・改善 ・委託先を含む運用体制の設計およびベンダーマネジメント ・関係部署、国内外拠点、運用パートナーとの合意形成・プロジェクト推進 ・AI、自動化技術、ITSMプラットフォームを活用した運用高度化 ・サービスロードマップの策定および標準運営モデルの展開 ●働く環境 ①配属組織/チームについて ・少数精鋭のグローバルチーム ・国内外の専門家が連携 ・多様性を尊重するカルチャー ・裁量を持って業務推進可能 ②働き方について ・リモートワーク中心 ・グローバル会議あり ・海外メンバーとの協業機会多数 ・必要に応じて国内外出張あり ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。 予めご了承ください。

9906_【本社】管理本部 デジタル推進部(インフラチーム_アプリ開発チーム)

想定年収

-

勤務地

埼玉県

業務内容

【お任せする仕事内容】 <システム・アプリ開発(つくる仕事)> ・ローコード・ノーコード開発 kintone等を用いた、社内業務システム(顧客管理・発注処理等)の構築・改善。 ・データ活用 各部署が活用するBIレポートの作成や、データの集計・可視化。 ・新システム導入 現場の「不便」を解消する新しいITツールの検証・導入支援。 ・AI活用による業務改革推進 AI活用による業務改善に向けたツール選定、開発、検証、実装の推進。 <IT基盤・構築・運用(支える仕事)> ・クラウド運用 AWSを用いたサーバー環境の管理、クラウド移行のサポート。 ・社内インフラ整備 ネットワーク、セキュリティ環境の構築・運用・保守。 ・ヘルプデスク 全国の支店や現場で働く社員・パート社員からのITに関する問い合わせ対応。 【Point】 ・「ありがとう」が直接届く:開発したシステムを使うのは自社の社員。 現場の方からの声を直接受け取れるやりがいがあります。 ・成長企業で腰を据えて、新しい技術に挑戦できます。

【勤務地:福岡市】未経験エンジニア職(研修あり)

想定年収

-

勤務地

福岡県(福岡市)

業務内容

未経験からITエンジニアへと成長することができる環境! 【ゼロから成長できる研修からスタート!】 入社後は、IT業界のイロハからわかる導入研修を1~2月間実施。 業界理解からスタートできるから、未経験でも問題なし! さらに、オンラインで学べる基礎研修コースと応用研修コースも揃えております。 自分のペースでITエンジニアへの階段を駆け上がることが可能です。 <配属案件事例> 未経験からの就業でも研修をしっかりと行うので確実にインフラエンジニアとしてのキャリア形成が可能です。 以下直近のプロジェクトアサイン割合になります。 ・NW運用保守:22.2% ・サーバー運用保守:22.2% ・情シス:22.2% ・運用監視:11.1% ・キッティング:11.1% ・通信機器検証業務:11.1% ※将来のキャリアを考えたアサインが可能 部署 採用 職種 エンジニア職(福岡)

セールスエンジニアは、IT製品やシステムの営業に同行し、技術的な側面から顧客の課題を整理して提案を支援する職種です。「技術がわかる営業」として、商談の場でデモンストレーションをおこなったり、顧客の要件を技術的に評価して提案書に落とし込んだりすることが主な役割になります。

SEからの親和性が高い職種で、要件ヒアリング・提案資料作成・技術説明といったSEの業務経験がそのまま活きます。平均年収は796万円で、外資系IT企業のポジションでは1,000万円超の求人も存在します。技術は捨てたくないが、もっと顧客と直接関わる仕事がしたいと感じているSEには、とくに向いている選択肢です。

転職の入り口としては、SIerや受託開発で要件定義・提案経験のあるSEが有利です。全くの未経験から営業職を目指すより、技術的な下地があるぶん、採用担当者に「なぜこの職種を目指すか」を説明しやすいという利点もあります。

プリセールスの求人情報

【大阪/オープン求人】開発エンジニア/テックリード・PM

想定年収

600~1,300万円

勤務地

大阪府(大阪市)

業務内容

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 Web系システム開発、組込み開発、アプリ開発などの開発分野で、toC領域からtoB領域まで、Webアプリケーション開発、基幹システム開発を中心に 官公庁やメガバンク、大手通信キャリア、大手アパレル企業といったビッグユーザー案件、ユーザー系のプライム案件、大手ベンダーの案件に参画いただきます。 お客様の声を直に聞きながら、企画を含めた要件定義~設計~実装~リリース~保守/運用~継続開発までを自社社員中心のチームにおける開発案件の進行をしていただきます。 ●具体的な仕事内容 ・要件定義からアーキテクチャ設計、実装、テスト、リリースまでの一貫した技術的リード ・生成AI等の最新技術を活用したシステム設計、技術選定、およびプロトタイプ開発 ・顧客のビジネス課題に踏み込んだITソリューションの提案活動(プリセールス支援含む) ・自社社員を中心とした開発チームのマネジメント、品質管理、プロジェクトのPL管理 ・若手エンジニアの育成・評価、および組織構築への貢献 ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 プロジェクト事例 ・ 数千万ユーザー規模のSaaSプラットフォーム新規開発 使用技術:TypeScript、Go、Next.js、AWS (ECS, Aurora)、Docker等 担当工程:要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース、プロジェクト管理(PM) 働き方:リモート50% 出社50% ・ 大規模基幹システムのクラウドネイティブ化およびマイグレーション 使用技術:Java、Spring Boot、PostgreSQL、Google Cloud (GCP)、Kubernetes等 担当工程:要件定義、アーキテクチャ設計、詳細設計、実装、テスト、移行推進、顧客折衝 働き方:リモート50% 出社50% ●技術・環境スタック例 ・開発言語 :Java, Python, TypeScript, JavaScript, Go, PHP ・フレームワーク :Spring Boot, React, Vue.js, Node.js, Next.js, Django ・プラットフォーム/ツール :OutSystems (ローコード), Docker, Kubernetes ・クラウドサービス :AWS, Azure, Google Cloud (GCP) ・データベース :PostgreSQL, MySQL, Oracle, NoSQL (DynamoDB等) ・AI関連技術 :LLM (GPT-4等) のAPI利用, LangChain, RAG (検索拡張生成) ・開発支援/管理 :GitHub, GitLab, Backlog, Slack, CI/CDツール ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位で大きな裁量を持ち、採用・育成・営業推進・組織運営まで一貫して意思決定できる仕組みになりました。 この変革期において、顧客のビジネス課題に直結する技術提案を行い、自社組織の成長をともに牽引していただける方を募集しています。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 上級エンジニアとして、技術主導によるプロジェクト全体のリード、またはPM/PLとしてのチーム統括をお任せします。 特に現在は、生成AI(LLM)の導入やRAGを用いた精度向上など、最新技術を実際のビジネス現場に実装するプロジェクトが加速しています。 これらの技術選定やアーキテクチャ設計から携わり、自社メンバーを中心とした「次代に通用するチームビルド」を実現することが最大のミッションです。 ●業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

【電通総研テクノロジー】【営業】【東京】ソリューション営業

想定年収

350~1,276万円

勤務地

東京都

業務内容

今回募集する営業ポジションでは、インフラプラットフォーム導入・構築及び運用保守に関する提案営業を行っていただきます。 営業1部(電通グループ内販)、営業2部(外販)、営業3部(電通総研グループ内販)で人員を募集しています。組織としては各10名程度で構成されております。 具体的には、 ・新規顧客の開拓(営業2部)、および既存顧客の案件拡大活動(営業1,2,3部共通) ・新規ソリューションの企画・営業活動 ・見積・受注・フォローなどの営業活動 ・パイプライン管理、サービスメニュー管理 ・提携先企業の発掘とリレーションシップ構築 等 【商材】 顧客が利用するITインフラ環境について幅広く扱います。 ・クラウド(AWS、Azure、GoogleCloud等) ・セキュリティ(CSIRT、SOC、EDR、CNAPP、セキュリティ診断、情報セキュリティ等) ・Microsoft365関連(Office365、PowerPlatform、Copilot) ・OA関連(PC、スマートフォン、電話、複合機、リモートツール等) ・ネットワーク、サーバー 等に関して顧客のニーズに応じて提案を行い、必要に応じてエンジニアや他部署とのハブとしても機能する重要な立ち位置です。 担当顧客との定例から課題をヒアリングしつつ新規提案を行っていきます。 【キャリアについて】 大手企業を顧客とした営業経験を積むことができます。 スペシャリストを目指す道、マネージャーへ進む道と選択いただけます。 募集部門 【テクノロジー】営業ユニット 【変更の範囲】 従事すべき業務の変更の範囲:当社の指示する業務全般

導入プロジェクトマネージャー・プリセールス/MEDIXS 東京

想定年収

800~1,000万円

勤務地

東京都(港区)

業務内容

クラウド調剤システム「MEDIXS」の中〜大規模チェーン薬局向け案件において、受注前のプリセールスから受注後の導入プロジェクトマネジメントまでを一気通貫でご担当いただきます。 チェーン薬局の「本部(経営層)×情シス×店舗現場」という三層のステークホルダーを束ね、数十〜数百店舗の一括リプレイスを完遂・早期定着まで導くポジションです。 ●具体的な業務 ・大型商談におけるプリセールス(RFP対応、デモ・技術QAの主導、技術/運用面のソリューション提案の骨子設計) ・数十〜数百店舗規模の一括導入プロジェクトのPM(WBS設計・進捗管理・リスクマネジメント) ・データ移行・チェンジマネジメントの設計・実行 ・顧客の経営層・情シス・店舗現場(薬局長・ブロック長等)との、ITリテラシー差を越えた合意形成 ・社内関係者(セールス・フィールドエンジニア・開発)との調整ハブ ・商談支援・導入プレイブックの型化による組織生産性の向上 ※調剤・医療ドメインの知識は入社後のキャッチアップで問題ありません。MEDIXSの仕様・データ連携・セキュリティを深く習得し、顧客の情シスと対等に会話できる状態を目指していただきます。 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務

【札幌/プリセールス・SE (セールスエンジニア) 】 DXの中核を担い、多角的な知見を持つSEへ【20代・30代活躍】

想定年収

540~760万円

勤務地

北海道(札幌市)

業務内容

●企業・業務概要 KDDIのグループ会社として、DX化、業務効率化など、中堅・中小企業がオフィス環境で抱える課題に対して、通信を軸にオフィスに関わるソリューションをワンストップでご提供しています*1。顧客のビジネスモデルや事業特性に応じた仮説型提案や、顕在・潜在課題に対する一元的なソリューション提案でお客さまの経営・事業レベルの課題解決に導きます。 *1 経済産業省が定める「DX認定制度」においてDX認定事業者として正式に認定 ●当社のミッション|「はたらく未来を変えていく。」 人手不足など、課題を多く抱える中堅・中小企業に対し、オフィス環境・インフラ環境の整備など、ワンストップでお困りごとを解決することで、お客さまの「はたらく未来を変えていく。」ことがミッションです。 はたらく環境は、企業の競争力や、社員のはたらきがいにも関わる、経営の重要事項といえます。日本の大部分を占める中堅・中小企業が主要なお客さまだからこそ、私たちの仕事は、日本の経済を明るくするポテンシャルを持っている。そんな私たちと課題意識を共有し、つくりがいがある未来の実現をともに目指していただける方からのご応募をお待ちしています。 ●携わることができる分野 ネットワーク/クラウド/音声/モバイル/オフィスソリューション ●業務内容 ニーズを正しく捉えた本質的な課題解決に向けて、営業担当者とともにお客さま企業の経営層やさまざまな部門へ直接ヒアリングを行い、提案を行います。KDDI各種サービスに加え、インフラ/クラウド/音声/オフィス環境向けの商材など取り扱い製品やサービス提案方法は多岐に渡ります。提案(プリセールス)から構築・納品(インテグレーション)まで一貫して携わることで、技術力や専門的なスキルのほか、対話力や交渉力、プロジェクト管理能力、調整力が身につきます。 ※本ポジションは宿泊を伴う出張が発生する場合があります ●業務内容詳細 1.仕事の流れ A)プリセールス →商談は訪問とWEB。その割合は訪問5割、WEB5割ほどです。※チームの配属によって異なります。 B)ポストセールス(プロジェクトリーダー(PL)として案件管理) └詳細要件定義、基本設計書、運用計画書 等 └コンフィグ、検証計画書 └作業計画書 └構築 ●ご入社後のフォロー体制について 当社では、あなたの成長を会社全体でサポートします。入社直後から体系的なステップを踏み、短期間で最前線のプロジェクトで活躍できる環境を用意しています。 ・STEP 1 土台構築期(入社直後~3ヶ月):確かな基礎知識を習得 まずは、お客さまへの提案・導入に不可欠な「通信インフラの基礎」と、KDDIグループが提供する「主要ソリューション(特に音声分野)」についての知識習得に注力いただきます。OJTに加え、最新技術や商材に関する社内勉強会や豊富な研修ビデオを活用し、体系的に学習できます。フォロー体制も整えられており、配属チームのリーダーや先輩社員が定期的な1on1を実施。質問しやすい環境で、不安なくスキルアップに専念できます。 ・STEP 2 実務挑戦期(3ヶ月~1年):SEとしてのデビュー 基礎知識を習得後、いよいよ実務デビューです。先輩社員のサポートのもと、電話やインターネットなど基礎的な分野の提案・構築からスタート。アカウント営業担当者と同行し、お客さまからのヒアリングを通じて、「顧客課題の要件定義」のプロセスを実践的に学びます。この期間で、SEとして不可欠な提案書作成スキルや、お客さまへのヒアリング・コミュニケーションスキルを磨きます。 ・STEP 3 成長期以降 -キャリアパス 「プロフェッショナル」と「マネジメント」の2つのキャリアステップがあります。 -プロフェッショナル プリセールス/インテグレーションのスペシャリストとして、より大規模、複雑性の高い案件を担当して頂きます。 -マネジメント 管理職として、SE組織のマネジメントを担って頂きます。 あくまでも一例ですが、入社後1年~3年目は一般メンバーとしての案件対応、3年目~5年目にはチームを牽引するリーダー、リーダーを数年経験後はプロフェッショナルorマネジメントとして組織全体を牽引する人材としてご活躍頂きたいと考えています。 ●配属先について 配属先部署は、SE部隊として営業部門の営業活動サポート、及びプロジェクト型案件の構築を行う専任部隊となります。配属先はおよそ15名の組織となります。 ●従事すべき業務の変更の範囲 (変更の範囲)会社の定める業務

【AMBL株式会社】DX事業本部 / Forward Deployed Engineer (FDE)

想定年収

600~1,200万円

勤務地

東京都(港区)

業務内容

AMBLのDX事業本部では、日本を代表するナショナルクライアントを中心に、数千万円〜10億円超規模のWeb・アプリ・基幹システム刷新など、各種DX/AX(AI Transformation)推進プロジェクトを最上流から手掛けています。 本ポジションは、単なるWeb/バックエンド開発や進捗管理のPMOではなく、クライアント最前線に入り込み、生成AIやAIツールを活用して業務効率化・BPR(業務プロセス再設計)を主導・実行するコアポジションです。 弊社ではデータサイエンティストやAIエンジニアも約200名在籍している部署もございますが、本ポジションは自社内の開発部隊に依存するのではなく、 「顧客の課題解決の手段」としてAIツールを駆使し、業務改革から最上流の構想策定、現場での導入・定着までをハンズオンでやり切る人材を募集します。 具体的な業務内容 大手クライアント(放送局、食品大手メーカー、大手損保、大手通信など業種不問)の現場最前線に入り込み、AIツールを活用した業務効率化・BPRの推進をお任せします。 ●課題特定・グランドデザイン・BPR構想策定 クライアント現場の業務フロー・ボトルの分析およびアセスメント AIツール(生成AI・自動化ツール等)の適用による業務効率化・BPR案の策定 投資対効果(ROI)の試算および全体ロードマップの策定 ●プロトタイピング・PoC 課題解決に最適なAIツールの選定・活用による業務プロセスの試作検証 現場などを巻き込んだ実証実験の実施と導入効果の可視化 ●最上流支援・仕様定義・RFP策定 曖昧なビジネス要件や、業務改革に伴うシステム・運用要件の取りまとめ 事業会社(顧客)側に入り込んだRFP策定支援 全体ロードマップの策定、プロジェクトスコープの定義 ベンダー選定 ●プロジェクト推進 業務フロー刷新に伴う顧客側キーマンや現場社員との合意形成、チェンジマネジメント、意思決定支援 マルチベンダーなどステークホルダー調整、ベンダーコントロール 進行管理 品質管理 ●定着化・継続的な提案 リリース後の運用定着フォロー、効果検証、システム改善案の提示 次なるAX施策に向けた継続的なパートナーシップの構築、受注に向けた提案 案件事例 ●あくまでも一例のため、下記以外にも案件が多数ございます <案件事例①:大手放送局 通信系基盤システムリニューアル> 概要:動画配信・報道・番組表アプリ等を支える通信系基盤システムについて、肥大化した課題を解消するための再編・刷新プロジェクト。最上流から参画し、キーメンバーと「次世代TV局のビジネス」を見据えた意思決定・推進を支援。 顧客:大手民放放送局 担当:グランドデザイン・アセスメント〜要件定義〜開発・テスト〜リリース 規模:約13億円 体制:全体PM、サブPM、PMO、品質管理、PL、エンジニア等(現場全体で最大50名程) ポイント:最大50名規模・マルチベンダー体制における全体スケジュール管理や品質管理を推進。「事業領域と放送領域の分離」という経営判断に近い最上流フェーズからPMOとして支援できる稀有な案件。 <案件事例②:大手食品原材料メーカー 原料管理システム再構築> 概要:28年間使用されている原材料管理を行う基幹システムのリプレイスプロジェクト。事業会社側のPMを支援するPMOとして、スコープ決定からRFP作成・発出、ベンダー選定、要件定義までを主導。 顧客:大手食品原材料製造会社 担当:スコープ決定、RFP作成・ベンダー選定、要件定義 規模:約2億円 体制:PMO(事業会社支援)、QC(品質管理) ※全体で最大15名程度 ポイント:業界トップ企業の基幹システム再構築において、事業会社(顧客)側のPMOとして参画。レガシーシステムの現代的アーキテクチャ化を推進し、多角的な視点と市場価値の高いPMOスキルを習得可能。 <案件事例③:大手損害保険会社向け 申込受付システムリプレイス> 概要:Salesforceで構築された既存申込システムのリプレイス。UI/UXの改善、基幹システム連携、現行運用フローの刷新など、保険申込手続き〜運用に至る業務全体のデジタルシフトを支援。 顧客:大手損害保険会社 担当:要件定義〜開発・テスト〜リリース、運用保守 規模:初期開発 約6,000万円 / 運用保守 約3,000万円(年) 体制:PM/PMO、PL、ディレクター、デザイナー、エンジニア(最大15名程度) ポイント:顧客側・請負側の双方のPMOとして参画。上流での意思決定支援から、各機能仕様レビュー、オフショア管理まで一貫して経験可能。 <案件事例④:大手通信会社向け 保険加入申込受付Webアプリ構築> 概要:大手通信会社が提供するアプリ内へ、大手損保会社との共同出資による保険商材を組み込む新規Webアプリケーション開発プロジェクト。 顧客:大手通信会社 / 大手損害保険会社 担当:要件定義〜開発・テスト〜リリース、運用保守 規模:初期開発 約7,000万円 / 運用保守 約500万円(年) 体制:PM、PMO、PL、ディレクター、デザイナー、エンジニア(最大10名程度) ポイント:複数クライアント(通信×損保)が複雑に絡み合う大型プロジェクトにおいて、ステークホルダー間の調整力とプロジェクト推進力を磨ける環境。

Webマーケターは、Web広告・SEO・コンテンツ・SNSなどを通じてサービスの集客や売上拡大を担う職種です。GoogleアナリティクスやBIツールを使ったデータ分析、広告効果の測定、施策の立案と検証といった業務が中心になります。

SEとの親和性は、データを読む感覚にあります。ログや数値を見て「何が起きているか」を読み解く習慣が身についているSEは、マーケティングのデータ分析業務に入りやすいです。企業規模や事業内容によって年収の幅が広く、数字を出せるマーケターになれば上振れしやすい職種でもあります。

一方で、SEの技術力だけでは通用しない点に注意が必要です。 マーケティングには「ユーザー心理の読み方」「クリエイティブの感覚」「事業への解像度」が求められる場面が多く、SEとして積んできた経験とは種類の異なるスキルも必要になります。

転職前にWebマーケティングの基礎を学ぶか、自分のサービスやブログで実績を作っておくと、選考を有利に進めやすくなるでしょう。

プロダクトマネージャーは、サービスや製品の企画・開発・改善を一貫して担う職種です。ユーザーのニーズを捉えて仕様を決め、エンジニアやデザイナーと連携しながら開発を進め、リリース後の数値を見ながら改善を続けます。事業の成否に直結するポジションとして、近年需要が急速に高まっています。

年収水準は高く、テックゴーの求人データベースでは平均946万円で、経験を積むほど年収レンジが上がりやすい職種です。SEからPdMへのキャリアチェンジは、上流工程の経験が厚いほど現実的な選択肢になります。 要件定義でユーザーの要望を整理してきた経験や、開発チームのマネジメント経験は、PdMの仕事に直結します。

一方で、転職難易度はやや高めです。PdMには技術力だけでなく「事業視点」「ユーザー視点」が求められるため、エンジニア出身者でも採用ハードルは低くありません。現職でプロダクトに関わる役割を一部担いながら実績を作り、転職に臨むルートが現実的です。

Web・PdM・クリエイティブの求人情報

(課長相当職)AIエージェントを率いてCIセクターのデジタル戦略企画を牽引するCDIOスタッフ

想定年収

1,160~1,490万円

勤務地

東京都(千代田区)

業務内容

●携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 日立の中核であるコネクティブインダストリーズセクター(ビルシステム、家電・空調、産業機器、計測・分析装置、水・環境等)の、数万人規模の事業運営・経営基盤(Internal Operations)そのものが対象です。 生成AI・AIエージェント、次世代エンタープライズアーキテクチャを用いて、意思決定プロセス・業務フロー・ガバナンスをAI前提で再構築します。さらに、社内ITの枠を超え、Physical AI時代の事業を支えるデジタル基盤の企画にも携わります。 https://www.hitachi.co.jp/products/infrastructure/connective-industries/sector/index.html ●職務概要 CIO・CISO・CDOを兼任するCIセクターCDIOの直属スタッフとして、セクター全体(国内外グループ会社を含む)のIT/デジタル戦略企画の中枢を担う、1名限定のポジションです。 上位者を介さずCDIOと直接議論し、構想を練り上げ、セクターCEO・CXOが意思決定できる形(定義→価値→数値→既存戦略との接続)に落とし込み、実行部隊へつなぐところまでを担います。担当領域は限定せず、AIエージェント基盤・データ基盤・次世代アーキテクチャから経営層のAI活用支援までを横断します。 特徴は、この戦略企画業務をAIエージェント群と組んで回す点です。情報の集約・整理・下書きはエージェントが担い、人は問いの立て方、戦略の方向の良し悪しの判断、経営を動かす合意形成に時間を使います。エージェントの構築は専任メンバーが担当するため、あなたに求めるのはそれを設計する力ではなく、エージェントを使い倒し、企画の質とスピードを上げる力です。 ●職務詳細 ・セクター全体のIT/デジタル戦略(AIエージェント基盤、データ基盤、次世代エンタープライズアーキテクチャ)の構想立案 ・セクターCEO・CXO・本社経営層向けの戦略資料・経営会議資料の作成と合意形成の支援 ・IT投資・コストデータの構造化とKPI設計(戦略判断が可能な粒度への再設計、投資対効果の定量化) ・社内ITの枠を超えるデジタル基盤(Physical AI等)の新規企画・調査・仮説検証 ・経営幹部へのAI活用ハンズオン支援、セクター全体のAIリテラシー向上施策の企画・運営 ・EAO各部・IT本部・R&D・本社デジタル部門・グループ会社との横断調整 ・上記の企画業務において、AIエージェント群を活用して調査・分析・資料化を高速に回すこと。あわせて「何をエージェントに任せられるか」を実務者の視点でフィードバックし、体制の改善につなげる ●働く環境 ①配属組織/チームについて: CDIO直轄の少数精鋭チームです。企画業務を支えるAIエージェントの設計・実装を担う専任メンバーが別途おり、協働しながら進めます。EAOの各部(AI基盤、セキュリティ、IT投資等)、IT本部、R&D部門とも日常的に連携するクロスファンクショナルな環境です。 ②働き方について: ・生成AIを前提とした働き方が組織の標準です。リサーチ・分析・資料化の多くをAIとの協働で進め、空いた時間を思考と対話に充てています。新しいツールは自ら試し、良ければ組織の標準にする文化です。 ・社内の有識者や外部パートナーの知見を積極的に取り入れ、柔軟に業務推進を行う方針です。 ・秋葉原オフィスへの出社とリモートワークのハイブリッド。グローバルとの連携に対応できるよう、コアタイム無しのフレックス制度を活用いただけます。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

テクニカルディレクター<フルリモート可>SM0036

想定年収

700~900万円

勤務地

⼤阪市(北区)

業務内容

担当領域はご本人の経験や専門性に応じて調整しますが、技術的な視点からWebサイトの運用・改善を推進いただきます。 ※本職種は、開発・実装を主業務とするポジションではありません。 技術的な知見を生かし、Webサイトの運用改善やテクニカルディレクションを担っていただきます。 【具体的には】 ●Webサイト運営・改善 サービスサイト、コーポレートサイト、採用サイト等の運用・保守・改善 技術的な観点からの課題整理、改善提案および施策の推進 Webサイト運営方針の策定・改善 ●CMS・運用基盤整備 WordPressを中心としたCMSの構築・運用・改善 CMSに代わる運用手段の検討および制作・更新フローの標準化 CI/CD、テスト、デプロイ環境の整備・改善 ●技術ディレクション 開発・インフラ部門との技術要件の整理・調整 技術選定、運用ルールの策定および技術的な意思決定の支援 外部パートナーとの技術的なコミュニケーション ●仕組み化・組織改善 属人化の解消に向けた仕組みづくり 技術ナレッジ、制作ガイドライン、運用マニュアルの整備 Web運営体制の継続的な改善および業務効率化の推進

【主任クラス】フロント協創をリードするHMAX Data Fabric事業のプロジェクトマネージャ

想定年収

830~1,080万円

勤務地

神奈川県(横浜市)

業務内容

顧客接点を担う各部門の強力なパートナーとして、顧客のビジネス課題に深く入り込み、データ基盤・AI関連の新規案件の創出・提案から、プロジェクトの完遂(デリバリー)までをリードしていただきます。また、単なる案件対応にとどまらず、実際の顧客導入や顧客接点を担う部門の支援を通じて把握した技術的課題、顧客のニーズ、成功事例などを抽出・集約し、Data Fabricの機能強化やソリューションの改善に反映する、事業と現場をつなぐ役割を担います。 【職務詳細】 ・顧客接点を担う部門と連携した、顧客のデータ利活用に関する企画・構想段階からの提案、要件定義、システム構成設計 ・受注案件におけるプロジェクトマネジメント(またはリードエンジニアとしての技術面の牽引)、進捗・品質・リスク管理 ・複雑なステークホルダー(顧客の主要関係者、顧客接点を担うビジネスユニット、社内開発部門)間の合意形成とコミュニケーション推進 ・顧客への導入や顧客接点を担う部門の支援を通じて得られたベストプラクティス・技術課題・ニーズの体系化と、Data Fabricの製品・ソリューション企画・開発チームへの継続的なフィードバック 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 【事業・製品】HMAX Data Fabricを中心としたデータ利活用プラットフォーム事業。 【ビジョン】散在するデータを高度に統合し、ビジネス価値へと変換するデータ基盤を提供します。顧客接点を担う部門(営業部門や、産業・金融・社会分野などを担当するシステムエンジニア)と緊密に連携し、社会インフラから金融、製造まで、幅広い産業の顧客に最適なソリューションを提案・構築します。顧客の複雑な要件を形にし、信頼性の高いデータ駆動型ビジネスの実現をめざします。 ※参考:https://www.hitachi.com/ja-jp/products/digital/data-fabric-operations/ 【働く環境】 ①配属組織/チームについて Data Fabric事業では最先端の技術を扱うため、年次や役職に関わらずフラットに技術やアイデアを議論できる、風通しが良くオープンな組織文化です。多様なバックグラウンドを持つプロフェッショナルが互いの知見を尊重し合う「心理的安全性」の高い環境が整っています。 ②働き方について - ハイブリッドワークの推進 在宅勤務(リモートワーク)とオフィス出社、サテライトオフィスを組み合わせた柔軟な「ハイブリッドワーク」を実践しています。 顧客提案やメンバー間での重要なブレインストーミング時には出社し、ドキュメント作成や要件定義などの集中作業時はリモートワークにするなど、業務の生産性を最大化するための最適な働き方を自身で選択できます。 - 自律的なタイムマネジメント フレックスタイム制を導入しており、子育てや介護などのプライベートとの両立はもちろん、個人のライフスタイルや プロジェクトの状況に合わせた自律的なタイムマネジメントが可能です。有給休暇の取得も推奨されており、ワークライフバランスを 保ちながら高いパフォーマンスを発揮し続けられる環境が整備されています。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

【SWX_MS】MSP事業開発責任者

想定年収

1,000~1,500万円

勤務地

東京都(新宿区揚場町)

業務内容

このポジションのミッション サーバーワークスは、AWS専業クラウドインテグレーターとして15年間・数百社のクラウド活用を支援してきました。近年、エンタープライズ企業におけるクラウド運用の複雑化・高度化が急速に進む中、マネージドサービス(MSP)への需要はかつてないほど高まっています。 これまでMSPの拡販はアカウントマネージャーが既存顧客との関係の中で進めてきましたが、需要の拡大・市場の広がりに加え、国内初の「AWS Partner Led AMS」認定を受け、AMS・MSP専門のチームを新設し、本格的に注力するフェーズへと移行します。 このポジションは、MSP・MSSP事業の事業開発責任者として、商品の建て付け、ターゲット市場の定義、AWSとの共同での市場開拓、そして社内の営業がMSPを提案できる仕組みづくりまでを担っていただきます。 運用・セキュリティ運用のビジネスに携わってきた方が、そのご経験を「次の形の運用ビジネス」をつくることに活かしていただけるポジションです。 業務内容 ※参画いただく方に応じて適切な業務を調整予定です。以下は参考としてご覧ください。 ●MSP・MSSP事業の戦略策定と推進 MSP・MSSP事業の事業計画・KPIの策定と推進 ターゲット市場の定義(金融・地方自治体・大手製造業など)と攻め方の設計 市場・競合・顧客ニーズの調査と、新サービスの企画 ●商品の建て付け設計 AMS統合MSPを中心としたサービスのプラン構成・価格・提供範囲・SLAの設計 「伴走型支援」から本格的なアウトソースへ段階的に移行していく商品体系の設計 マネージドセキュリティサービス(MSSP)との組み合わせ提案の型づくり ●AWSとの共同での市場開拓 AWSのパートナー部門・営業部門との共同GTM(市場投入戦略)の企画・推進 AWS経由の案件創出の仕組みづくり ●社内の営業がMSPを提案できる仕組みづくり アカウント営業向けの提案シナリオ・営業ツールの整備 システム構築の提案段階から運用まで組み込むためのプロセス設計 MSP専門営業チームと連携した重点案件の戦略立案 ●将来的なマルチクラウド展開 Azure・OCIなどへのMSP事業拡大の構想・事業化

【福岡】地方銀行向けシステム企画/設計プロジェクトマネジメント(企画構想・提案~構築)(主任)

想定年収

830~990万円

勤務地

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業務内容

九州地区(山口まで含む)を主軸とした西日本地区金融機関でのプロジェクト推進をお任せいたします。 入社後はまず福岡県内のお客様をメインにご担当いただきます。 当該部では山口県のプロジェクトも管掌をしているため、ゆくゆくプロジェクトの兼務もいただきながら担当領域を広げていただくことも想定しております。 営業店のシステムやチャネル拡大に向けたシステムの提案やAIの導入による業務効率化、生産性向上など、顧客の経営課題に踏み込み、 顧客と一体となりシステムの企画構想とプロジェクト化、最終的には安定稼働に向けた導入まで一気通貫でご対応いただきます。 【職務詳細】 現在は顧客と、要件を詰めている段階ですが26年度10月ごろを目安にPJの始動を想定しております。 ご入社の時期によってお任せする範囲も変わってきますが、顧客要望のすり合わせ、経営起点でのシステムの企画構想段階から携われるフェーズのため、上流工程のプロジェクトに携わりたい方へおすすめです。 ・システム化構想策定、要件定義支援などの上流工程の推進 ・システム化提案の推進 ・システム導入及び業務アプリケーション開発プロジェクトのマネジメント ・既導入システムの維持保守取纏 ・パブリッククラウド(AWS/Azure他)へのクラウドリフト・シフト計画の策定/リスト・シフトプロジェクトの推進 【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(金融システム) 金融第一システム事業部 金融システム第三本部 第二部 【想定ポジション】 主任クラス ※募集開始時の想定であり、選考を通じて決定の上、オファー時にご説明いたします。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ・金融機関(地域金融機関、金融機関関連)向け、IT化企画コンサル(新規ソリューションの創出)/システム化提案/プロジェクトマネジメント/システム構築 ・金融機関(地域金融機関、金融機関関連)向け、システム開発 ・パブリッククラウド技術(AWS/Azure)、ゼロトラスト ・データ分析/生成AI関連技術 【働く環境】 ①当本部は、地域金融機関事業におけるIT/OT分野を管轄するフロント本部 配属組織は社員50名規模、若手~ベテランまで幅広い年齢層が所属 顧客先にシステムエンジニアを配置し、お客様に対して極め細やかなサービスを提供。 配属先で関わるプロジェクトは、いずれも社会を支える金融を支えるシステムに関するものであり、業務を通して社会的な役割を強く感じることが可能。 ②主に顧客先業務となりますが、自社または顧客先に出社と在宅勤務を組合わせた勤務形態。 具体的には、週の半分は客先、在宅は週1回程度と想定しております。 場合によっては東京へも出張の可能性もございます。 (月1回、1泊2日程度) ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。 予めご了承ください。

データサイエンティストは、大量のデータを分析してビジネス上の示唆を導き出し、機械学習モデルの構築や予測分析をおこなう職種です。AI活用やデータドリブン経営への関心が高まるなかで、需要は拡大しています。

テックゴーの求人データベースでは平均874万円と、高い年収水準を示しています。SQLやPythonといったデータ分析ツールを扱える人材の市場価値は高く、AIエンジニアとの境界が曖昧なポジションも増えています。

ただし、SEからの転職で注意すべき点があります。データサイエンティストには統計学・機械学習・数理的な素養が必要で、プログラミング経験があるだけでは選考を通過しにくいです。転職を本気で考えるなら、統計の基礎とPythonによるデータ分析を学ぶことを先行させるべき職種です。

データベース設計やSQL経験があるSEは下地として有利ですが、専門的な学習なしに転職できるポジションは限られています。

データサイエンティストの求人情報

【AMBL株式会社】DSC/データサイエンティスト(Data Architect・AI Operations/PMO)

想定年収

650~1,000万円

勤務地

東京都(港区)

業務内容

●あなたが決めること ご経験・キャリア志向に合わせて、以下を単独または組み合わせでお任せします。あわせてPMO/PM/PLとしてのプロジェクトマネジメントも担っていただきます。 ・ 評価の設計| LLM・AIシステムのコスト・品質を定量評価する指標の設計、効果測定、精度検証、ベースライン比較、LLM-as-a-Judgeの設計 ・要件の定義 |顧客のビジネス課題を、システム要件の前提となる論理的で明確なルールとして定義する。KGI/KPIの設計 ・価値の定義| そもそもこれをAIで作ることでビジネスにどうインパクトを与えるかを見極め、投資判断に踏み込む ・データ基盤・分析基盤の要件定義とリード| データパイプライン・DWH・データマート・CDPの設計、生成AI活用に向けたデータ整備 ・育成・マネジメント| 若手データサイエンティスト/データエンジニアの育成・マネジメント 【役割とプロジェクト推進体制】 ●アサインはこう決まります 入社後にどの案件から入るのかは、多くの方が気にされる点です。仕組みをそのまま書きます。 ・キャリア希望を、上長が定期的に吸い上げます。「次はこの領域に行きたい」という意思を出す場があります。 ・それに対して上長が「そのために何が必要か」を提示します。(必要な資格、身につけるべき技術、経験しておくべき工程) ・準備が整った段階で、営業が戦略的に次の案件を取りに行きます。本人の希望に合う案件を、こちらから顧客に提案する動き方をしています。 年功序列はありません。次の案件は勤続年数ではなく、本人の伸び方で決まります。単価は同一案件の中ではほぼ上がらず、案件が変わるタイミングで上がる構造です。だからローテーションを意図的に設計しています。 ●一人にはしません エンタープライズ企業の現場に入りますが、1人で放り出されることはありません。当社メンバーが複数名参画するチーム体制が基本です。事業部全体で約190名の組織で、修士・博士を含む専門家100名以上が在籍しています。案件で詰まったときに社内で聞ける相手がいること -常駐型で働くうえで、ここは決定的に重要だと考えています。 【事業部としてのバックアップ体制と働く環境】 ●評価と昇給 年功序列はありません。20代・30代前半で部長になったメンバーが複数います。管理職へのステップアップも、専門性を深めるキャリアも選択できます。 ●勤務スタイルについて 在宅勤務を組み合わせたプロジェクトが中心ですが、参画先によっては現場への常駐が基本となるプロジェクトも存在します。形式的な在宅比率に拘泥するのではなく、プロジェクトの価値創出のために最適な場所でパフォーマンスを発揮する姿勢を重視しています。 ●育成環境 資格取得支援:270種以上が対象、前期221名が利用(年600件・3年で5,000万円の支給実績)/AMBL PANEL(約460コンテンツの自己学習システム)/社外研修費 会社負担/修士・博士を含む専門家100名以上。機会は最大限・平等に用意します。掴むかはご本人次第です。

【技術革新】生成AI/AI Agent データサイエンティスト・エンジニア_AI Agent Platformの顧客適用・グローバル開発<1489>

想定年収

700~1,400万円

勤務地

豊洲

業務内容

本職種ではデータサイエンス・生成AIに関する高い専門性を活かし、顧客業務に対する当社生成AI PFの適用とその効果検証を実施する。または生成AI PFの技術検証とPF開発を実施する。 さらに顧客業務に合わせたNTT独自の生成AIモデルやオープンウェイトモデルのカスタマイズやハーネス、コンテキストまで含めた全体最適化およびそのための技術検証、ソリューション開発を実施する。 ・顧客の業務課題に基づき生成AIを用いた課題解決策の検討と提案 ・課題解決に必要な顧客データや重要なコンテキストの特定と整備 ・AI PF/RAGシステム・エージェントの顧客適用に向けた構築 ・グローバルのグループ会社や顧客とのコミュニケーション ・生成AIモデルのファインチューニングや事後学習、およびユースケースに応じた評価検証方法の提案と実施 ・上記業務のドキュメンテーションなど ・当社エグゼクティブへのレポーティングの実施 ●組織情報 グローバルなグループ会社とのナレッジシェア、人財育成、提案/案件支援を通じて、グローバルにAI/データ活用のビジネス拡大を図り、NTTデータのグローバル化に貢献することをミッションとする。 ●想定役職 課長 , 課長代理 , 主任

【フルリモート可】データサイエンティスト(エキスパート)/人材マッチング領域の進化を支える全社AIモデル開発・AI技術開発リード

想定年収

1,000~1,500万円

勤務地

東京都(港区)

業務内容

AIプロダクトソリューション部は、会社全体の成長を支えるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現に向けて研究開発から事業実装までを一貫して推進しています。 現在、生成AIやLLMの進化によって、人材サービスの在り方は大きな変化の可能性を迎えています。 一方で、人材マッチングの領域には依然として多くの未解決課題が存在しています。 たとえば、 ・転職希望者の経験・スキル・志向性の理解 ・求人企業の期待や組織特性の構造化 ・複雑なキャリアパスの予測 ・膨大な非構造化データの活用 ・マッチング精度と説明可能性の両立 ・継続的なモデル改善と運用高度化 などは、依然として高い技術的難易度を持つテーマです。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。 担当業務例 具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。 ●全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計 -「doda」をはじめとする複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定 -単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進 ●事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定 -事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化 -KPI(応募率・成約率・CVR・マッチング品質等)向上に直結する仮説検証(PoC)の設計と、本番適用までのプロジェクトリード ●最先端技術(生成AI・LLM等)の調査・検証および事業実装の主導 -生成AI、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ -実務適用に向けたプロトタイプ(PoC)開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進 ●データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進 -チーム内メンバー(ミドル〜ジュニアDS)への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有 -データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引 ●社内外への技術発信・ブランディング活動 -社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上 【主な技術テーマ例】 ●大規模言語モデル(LLM)&エージェンティックAI活用 -LLM(API利用 / ファインチューニング / MCP / Agentic AI 等)を活用した、求職者の経験・志向性分析および求人情報の構造化・高度解析 ●高度な推薦システム(RecSys)&マッチングアルゴリズム開発 -双方向マッチング(求職者×求人企業双方の意向・相性を考慮した推薦)の最適化 -テキスト埋め込み(Embedding)やグラフニューラルネットワーク(GNN)等を活用した高精度類似度算出・レコメンドエンジンの開発 ●マルチモーダルデータ&非構造化データの活用 -職務経歴書・求人票などのテキストデータに加え、行動ログ・スカウト文面・選考結果などの定性・定量的データの統合モデリング ●AIアプリケーション・プロトタイプの高速検証・社会実装 -LLM/SLMを用いたAIエージェントやインタラクティブなマッチングアシスタント機能のPoCシステム構築 ●MLOps&全社AIプロダクト基盤の最適化 -Databricks、BigQuery、AWS/Google Cloud環境におけるモデルの継続的学習・評価・デプロイパイプライン(MLOps)の構築・運用推進 技術環境 【プログラミング言語】Python、SQL、Java、Scala、C 【データベース/データ基盤】Oracle Database、PostgreSQL、MySQL、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 【クラウドプラットフォーム】Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト・タスク管理】Backlog、Microsoft Loop、Microsoft Planner、Jira、Confluence 【コミュニケーションツール】Slack、Microsoft Teams ●所属組織について AIプロダクトソリューション部には、マネージャー2名、エキスパート3名、メンバー16名のデータサイエンティストが在籍しています。 データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。 私たちは単に精度の高いモデルを開発する組織ではありません。 「人と仕事のより良い出会いをテクノロジーで支援する」という共通の目的を持ち、事業とテクノロジーの両面から課題解決に取り組んでいます。 技術議論やナレッジ共有も活発で、学び続けながら挑戦できる環境です。 働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

データサイエンティスト(AIソリューション研究開発)

想定年収

800~2,000万円

勤務地

東京都(江東区)

業務内容

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、国内外を問わず幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 採用部門概要 ・Fintechという言葉に象徴されるように、テクノロジーの急激な進歩が、金融業界に大きな影響を及ぼし始めています。グループの先端IT技術の研究・開発を担う当社では、変化する証券ビジネスの新潮流を捉え、価値ある技術の開発に取り組んでいます。 ・例えば人工知能(AI)技術のビジネス活用。最新の機械学習アルゴリズムを取り入れた独自の株価予測は、個人投資家向けサービス「AIによる選定銘柄」として大きな反響を呼んでいます。 ・一方、次世代の金融基盤として注目を集めるブロックチェーン技術の実証実験では、新興国の証券市場における当技術の優位性を世界で初めて示し、レポートを公表しました。更に、国際的に有名なブロックチェーンコンソーシアムへ国内外大手金融機関と共に参画しながら、進化を続けるこれらの技術を追求し、積み上げた知見と技術をもって実用化に向けた検討を進めています。 求人の概要 効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。フロンティア研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。 - 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。 - 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。 - 特に、機械学習モデル、自然言語モデル、マルチモーダルモデル、生成AIなど、データサイエンステクノロジーの調査/企画/研究/開発/ビジネス実装がミッションです。 業務の詳細 - AI/機械学習モデルによりビジネス改善をもたらす、新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、データサイエンティスト/AIコンサルタントとして従事いただきます。 - 研究開発は、グループ各社やグループ外の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。 - 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的/自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして、スピード感をもった課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと折衝を重ねつつ、AIソリューションを作り上げていくことがミッションです。 - 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。 - 先進ITテクノロジーの適用を前提とした、顧客企業の課題解決を可能とするAIソリューションの研究開発 - リサーチ、分析設計、データ加工、データ分析、モデリング、モデル評価、ビジネス効果シミュレーション - 顧客折衝、企画、AIプロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行 - AI/データサイエンス関連のシステム構築(主にパブリッククラウドを利用、AIエンジン部分中心) - 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証 - プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築 - 調査や研究開発成果の社内外への情報発信 AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、ひとりですべてを担当するのではなく、それぞれ強みを持ったメンバーがチームを組んでプロジェクトを遂行していきます。入社後はご経験や強みのある分野、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定していきます。 具体的な担当案件の例 - 機械学習関連論文の調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - 機械学習関連オープンソースの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - 最新クラウドサービスの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開。 - グループ内におけるAIシステムの研究開発、構築。 - グループ外の企業向けのAIプロダクト研究開発。 - 金融業界各種企業向けAIプロダクト - 通信業界各種企業向けAIプロダクト - ヘルスケアデータを活用した人事部向け経営最適化AIソリューション - 自律的生成AIソリューションの研究開発。 - 研究開発成果の社外発信。講演、書籍執筆、論文執筆、メディア露出など。 - 社内のシステムエンジニアを対象とした、AI教育と育成。 選考前の面談および選考プロセスを通して、ご経験およびキャリア志向を踏まえ、アサインする案件についてご相談させていただきます。またご入社いただいた後も、ポジション変更の機会を適宜設けながら従事していただく予定です。

データサイエンティスト(ヘルスケア領域)【次世代戦略本部】

想定年収

773~1,195万円

勤務地

東京都(港区)

業務内容

【ミッション】 PHR、EMR、健診データなどの医療・健康データを活用し、AIによる疾患予測や行動変容支援を高度化することで、一人ひとりに最適なヘルスケアの実現に貢献する。 【主な業務】 PHR、EMR、健診データなどのリアルワールドデータを活用し、高血圧患者向けAIサービスの精度向上と、新たな医療インサイトの創出を推進する。 【具体的な業務】 ・リアルワールドデータの分析 ・AIサービスの精度向上に向けたインサイトの創出 ・医療専門家と連携した高血圧リスク予測、行動変容支援の分析・モデル開発 ・疾患特化AIの継続的な改善 ・新機能開発の推進 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

異業種転職で後悔しないために確認すべき3つのこと

転職先の職種が魅力的に見えるほど、リスクの見積もりが甘くなりがちです。異業種への転職を後悔しないために、事前に自分と向き合っておくべきポイントを3つ整理します。

  • 年収ダウンの可能性と許容できる下限を決めておく
  • 技術成長の機会が失われるリスクを正しく見積もる
  • 業界特有の文化や商習慣とのギャップに備える

それぞれ順に見ていきましょう。

異業種への転職では、現職より年収が下がるケースがあります。とくに未経験の職種へのチャレンジでは、即戦力として評価されにくいため、入社時の年収が現職を下回ることは珍しくありません。

厚生労働省の「転職入職者の賃金変動状況(令和7年上半期)」によると、40〜44歳の転職者のうち賃金が減少した割合は23.5%、45〜49歳では27.4%に達しています。年代が上がるほど年収ダウンのリスクは高まります。

重要なのは、転職活動を始める前に「年収がいくらまで下がったら許容できないか」の下限を決めておくことです。下限を決めずに転職活動を進めると、内定が出た段階で冷静な判断が難しくなります。この年収なら転職しないという基準を先に持つことが、後悔を防ぐ最初の一手です。

また、入社後の年収回復ルートも確認しておきましょう。転職直後は下がっても、2〜3年で現職水準に戻る見通しが立つかどうかは、職種・企業・評価制度によって異なります。オファーを受ける前に、昇給の仕組みと昇格のタイムラインを確認する習慣をつけましょう。

参考:厚生労働省「令和7年上半期雇用動向調査結果の概況」

異業種に転職した多くのSEが、入社後しばらくして気づくのが「技術から離れることへの違和感」です。Webマーケターやカスタマーサクセスに転向した場合、コードを書く機会やシステム設計に関わる場面は大幅に減ります。最初は「それでいい」と思っていても、2〜3年経って「やはりエンジニアとしてのキャリアに戻りたい」と感じるケースは実際にあります。

確認しておきたいのは、「技術から離れることへの許容度」だけでなく、「5年後・10年後のキャリアイメージが、その職種で成り立つか」という点です。たとえばITコンサルタントやプロダクトマネージャーであれば、技術の素養を活かしながらキャリアを積める可能性がありますが、完全に技術から切り離された職種では、エンジニアとしての市場価値が時間とともに薄れていきます。

異業種転職は「今の環境から逃げる手段」ではなく、「次のキャリアへの意図的な移動」として選ぶ必要があります。転職先での5年後を具体的に描けるかどうかが、後悔するかどうかの分岐点です。

IT業界、とくにSIerやSESで長く働いてきた方は、「プロジェクト単位で動く」「成果物で評価される」「技術的な正確さが重視される」という文化に慣れています。異業種に移ると、この前提がそのまま通用しないことがあります。

たとえば事業会社やSaaS企業では、施策を素早く試して結果を見ながら改善するサイクルが重視されます。「完璧に設計してから動く」というSEの習慣が、むしろ「動きが遅い」と評価されることも起こり得ます。コンサルティング業界では、論理性と同じくらい「クライアントとの関係構築」や「場の読み方」が求められます。

スキルよりも「文化への適応力」で試される場面が、異業種転職の最初の1〜2年には多くあります。

こうしたギャップに備えるには、転職前に業界のリアルな情報を集めておくことが有効です。求人票や企業HPだけでなく、その業界で働く人のSNS発信や、転職エージェントを通じた現場の生情報を取り入れる準備をしておきましょう。

【年代別】SEから異業種への転職を成功させる戦略

異業種への転職は、年齢によって戦略がまったく変わります。20代・30代・40代で、市場の評価軸も、動き方も、許容できるリスクも異なります。

ここでは年代ごとの現実と、取るべきアクションを整理します。

20代のSEにとって、異業種転職のハードルは3つの年代のなかで最も低いです。理由はシンプルで、「ポテンシャルで採用される余地がある」からです。30代以上になると即戦力としての経験が評価軸の中心になりますが、20代のうちは「これから成長できるか」を見る採用担当者が多く、未経験職種へのチャレンジが通りやすいです。

ただし、「若いから何でもできる」は誤解です。20代であっても、なぜその職種を選んだのかという志望動機の深さは問われます。「今の仕事がきついから」「なんとなく面白そうだから」という理由では、選考を突破しにくいのが現実です。

20代のSEが異業種転職で後悔しないために重要なのは、「逃げるための転職」か「進むための転職」かを自分に問うことです。 前者であれば、まず現職で解決できる問題がないか確認する価値があります。後者であれば、今すぐ動き始めることが得策です。

20代のうちに異業種の経験を積んでおくと、30代以降のキャリアの選択肢が広がります。

30代のSEは、異業種転職において最もバランスの取れた年代です。20代のようにポテンシャル採用の対象にはなりにくいですが、SEとしての実務経験が積み上がっており、その経験を異業種でどう活かすかを具体的に語れれば、採用担当者に刺さる候補者になれます。

30代前半であれば、職種変更のハードルはまだ比較的低いです。しかし30代半ばを過ぎると、採用側が求めるのは「業務に直結する経験」に絞られてきます。たとえばITコンサルタントへの転向であれば、要件定義・業務分析・クライアント折衝の経験が具体的にあるかどうかが選考の分水嶺になります。

この年代で最も重要なのは、SEとしての経験を「技術の話」から「ビジネス上の成果」として語り直す準備をしてから動くことです。「〇〇システムを設計した」ではなく、「〇〇の業務課題を解決するシステムを要件定義から担い、導入後に業務工数を30%削減した」という言語化ができているかどうかで、書類通過率が大きく変わります。

転職活動を始める前に、自分の職務経歴を一度ビジネス言語に翻訳する作業をおこなうことを強くすすめます。

40代のSEが異業種転職を検討するとき、まず現実を直視する必要があります。採用側が40代に期待するのは「即戦力かつマネジメントができる人材」であり、未経験職種へのチャレンジは選考段階から厳しい評価を受けやすいです。

厚生労働省のデータによると、40代の転職では賃金が減少するケースが4人に1人の割合で起きています。さらに、「ITとまったく関係のない職種・業種への転職」は、40代では現実的ではないと言い切れます。採用企業は40代に対して育成コストをかけない前提で採用するため、経験のない分野での内定獲得は難易度が高いです。

ただし、40代のSEが完全に手詰まりかというと、そうではありません。SEとしての深い業務知識や上流工程の経験を活かせる職種、たとえばITコンサルタントや社内SEへの転向は、40代でも十分に現実的な選択肢です。 キャリアを「異業種」と広げるより、「より上流・より高付加価値の職種」という方向にシフトするほうが、40代のSEには合っている場合が多いです。

転職を決断する前に、「本当に異業種でなければ解決できない問題か」を自問してみましょう。環境を変えたいなら、まず同職種での転職先を探してみることで、多くの課題が解決するケースもあります。

異業種転職でよくある失敗と対策

異業種への転職で後悔する人には、共通したパターンがあります。転職先の職種や企業を選ぶ前に、よくある失敗を知っておくことで、同じ轍を踏むリスクを下げられます。

  • やりたいことが曖昧なまま転職して後悔した
  • スキルを過信して入社後にギャップに苦しんだ
  • 年収や知名度だけで選んで職場環境が合わなかった

それぞれ、失敗の中身と対策を確認していきましょう。

「今の環境を変えたい」という気持ちだけで転職活動を始め、入社後に「何をしたかったのかわからない」と感じるケースです。SEとして働く中で感じる閉塞感や不満は本物ですが、その不満の原因が「業種」にあるのか「会社」にあるのか「職種」にあるのかを整理しないまま動くと、転職先でも同じ問題に直面します。

対策はシンプルです。転職活動を始める前に、「何が嫌なのか」と「何をしたいのか」を分けて書き出してみましょう。「残業が多い」「評価されない」といった不満は、異業種への転職ではなく同職種での転職先を変えるだけで解決できる場合があります。異業種でなければ解決しない問題を特定してから転職先を探すことが、後悔を防ぐ最短ルートです。

やりたいことが明確でないと、面接でも志望動機が薄くなります。採用担当者は「なぜSEを辞めるのか」「なぜこの職種なのか」を深く掘り下げてくる場合が多く、準備が浅いと選考を突破できません。

SEとしての経験に自信を持って異業種に転職したものの、「こんなに通用しないとは思わなかった」と感じるケースです。前のセクションで触れたとおり、SEのポータブルスキルは異業種でも評価されますが、「評価される」と「即戦力として活躍できる」は別の話です。

たとえばWebマーケターに転向したSEが、データは読めるがコンテンツの企画や広告クリエイティブの感覚でつまずくことがあります。ITコンサルタントに転向したSEが、技術的な知識はあるが「クライアントとの関係構築」や「提案を通すための政治的な動き方」で壁に当たることもあります。

スキルの移転には「そのまま使える部分」と「一から学ぶ必要がある部分」があり、後者を事前に把握しておくことが入社後のギャップを減らします。

対策として有効なのは、転職前にその職種の実務内容を一次情報で調べることです。転職エージェントを通じて現場の話を聞く、その職種で働く人のSNSや記事を読む、副業や社内異動でその職種に近い業務を経験しておく、といった準備が入社後の適応速度を上げます。

転職先を選ぶ際に、年収の高さや会社の知名度だけを判断基準にして入社した結果、「仕事の進め方が合わない」「チームの雰囲気になじめない」「求められることが想定と違った」と感じるケースです。とくに異業種への転職では、業界特有の文化や仕事の進め方への適応がSEの場合はゼロから始まるため、職場環境のミスマッチが大きなストレスになりやすいです。

対策として、選考の場を「自分が企業を見極める場」として使うことを意識しましょう。面接で逆質問をおこなう際に、「一日のスケジュールを教えてください」「入社後に最初に任される業務はどんな内容ですか」「チームの意思決定はどのように進みますか」といった質問を投げかけることで、実際の業務スタイルや組織の雰囲気が見えてきます。

年収と職場環境は、どちらが欠けても長続きしません。両方の軸で企業を評価する習慣を転職活動の初期段階から持ちましょう。

また、転職エージェントを経由して内定を得た場合は、エージェントに職場の実態を確認することも有効な手段のひとつです。

異業種転職を成功させる具体的な進め方

転職を考えているものの、「何から手をつければいいかわからない」という方は多いです。このセクションでは、SEが異業種転職を成功させるための進め方を5つのステップで解説します。

  1. 転職の軸と許容条件を先に決める
  2. 職種・業界を1〜2に絞って徹底リサーチする
  3. 職種特化・業界特化型の転職エージェントに登録する
  4. 異業種の採用担当者に伝わる職務経歴書に書き直す
  5. 面接でSE経験を「ビジネス言語」で語れるよう準備する

順に確認していきましょう。

転職活動で最初にやるべきことは、求人を探すことではありません。「何のために転職するのか」と「どこまでなら妥協できるか」を言語化することです。この2つが曖昧なまま動き出すと、内定が出るたびに判断軸がぶれ、結局どこかで後悔することになります。

転職の軸とは、「この転職で絶対に実現したいこと」です。たとえば「上流工程に携わりたい」「残業を月20時間以下にしたい」「年収を現職より100万円以上上げたい」といった、自分の転職における優先事項を2〜3つに絞って言語化します。

許容条件とは、「ここまでなら下がっても許容できる」という下限です。年収・勤務地・職種経験・業界などについて、譲れないラインを事前に決めておきます。転職の軸と許容条件が決まっていると、求人を見るときに「これは自分に合うか」を素早く判断できるようになり、転職活動全体のスピードが上がります。

転職の軸が決まったら、次は転職先の職種・業界を1〜2つに絞り込みます。異業種転職では選択肢を広げすぎると準備が分散し、どの職種に対しても中途半端になってしまいます。

絞り込んだら、その職種・業界の実態を一次情報で調べます。具体的には、その職種で働く人のSNS発信を追う、業界メディアの記事を読み込む、可能であれば現職者に話を聞く機会を作るといった方法が有効です。求人票を読むだけでは見えてこない「実際の仕事のリズム」「評価される人材像」「業界の慣習」を事前に把握しておくことで、面接でのアピールの解像度が上がります。

異業種転職の準備で差がつくのは、求人を探す量よりも、特定の職種・業界への理解を深める質です。 1つの職種について「なぜこの職種か」を30分話せるくらいの知識と動機を持って選考に臨むことを目安にしましょう。

転職の方向性が固まったら、転職エージェントへの登録をおすすめします。異業種転職では、求人探しだけでなく「自分のSE経験がその職種でどう評価されるか」を客観的に把握することが重要です。自己分析だけでは見えにくいこの部分を、エージェントとの面談で補うことができます。

エージェントを選ぶ際は、ITエンジニア領域や希望する転職先の職種・業界に強い専門性を持つところを選ぶことが大切です。総合型のエージェントでも幅広い求人にアクセスできますが、ITエンジニアの経験をどう異業種でアピールするかという観点では、IT領域に精通したアドバイザーのほうが的確なアドバイスを得やすいです。

テックゴーは、エンジニア・ITコンサルタント領域に特化した転職エージェントです。SEの経験を上流工程や異職種にどう転換できるかという観点で、元エンジニア・ITコンサル出身のアドバイザーが一人ひとりの状況に合わせたアドバイスを提供しています。

年収アップの成功率86%、平均年収アップ額144万円という実績のもと、転職活動全体をサポートします。

行きたい職種や業界が決まったら、職務経歴書をその職種・業界の採用担当者に向けて書き直します。SEの職務経歴書には技術スタック・開発言語・担当工程が並ぶことが多いですが、異業種の採用担当者はIT技術の詳細を読み解く知識を持っていないことがほとんどです。

書き直しのポイントは3つです。

1つ目は、技術用語を業務成果に変換することです。「Javaでバックエンド開発を担当」ではなく、「〇〇業界向け業務システムの設計・開発を担当し、業務処理時間を40%短縮した」という書き方が、異業種の採用担当者には伝わります。

2つ目は、ポータブルスキルを前面に出すことです。論理的思考力・プロジェクト管理・ステークホルダーとの調整といった、職種を問わず評価されるスキルを冒頭の「自己PR」や「スキルサマリー」に集約します。

3つ目は、志望職種との接点を明示することです。「なぜSEの自分がこの職種を目指すのか」という文脈を職務経歴書の中に入れることで、採用担当者が「この人を採用する理由」をイメージしやすくなります。

職務経歴書は「SEとして何をしてきたか」を書く書類ではなく、「次の職種でどう貢献できるか」を伝える書類です。 この視点の切り替えが、書類通過率を大きく左右します。

書類選考を通過したら、次は面接です。異業種の面接では、SEとしての技術的な実績をそのまま話しても、採用担当者に刺さりません。技術の話を「ビジネス上の貢献」として語り直す準備が必要です。

具体的には、過去のプロジェクト経験を「課題→対応→成果」の構造で言語化しておくことです。「〇〇システムの設計を担当しました」で終わるのではなく、「〇〇業界のクライアントが抱えていた業務非効率の課題に対し、要件定義から設計まで担当し、運用後に処理コストを30%削減した」という形で語れるようにします。

また、異業種の面接では「なぜSEを辞めるのか」と「なぜこの職種なのか」の2つが必ず深掘りされます。前者はネガティブな理由だけで答えると印象が悪くなるため、「SEとして培ったスキルをより広いビジネス文脈で活かしたい」という前向きな文脈にセットで答える準備をしておきましょう。後者は、「その職種の仕事を具体的に理解したうえで選んでいる」という解像度の高さを示せるかどうかがポイントです。

面接の準備で最も効果的なのは、想定質問への回答を声に出して練習することです。 頭の中で考えているだけでは、本番で言葉が出てこなくなることがあります。テックゴーでは回数無制限の面接対策サポートをおこなっており、異業種転職の選考突破に向けて実践的な練習ができます。

システムエンジニアの異業種転職ならテックゴー

SEとして培った経験を異業種でどう活かすか、また転職によって年収をどう変えるかは、自己分析だけでは答えが出にくい問いです。「転職すべきかどうか」の判断から、職種の絞り込み、書類作成、面接対策まで、転職活動には多くの判断ポイントがあります。

テックゴーは、エンジニア・ITコンサルタント領域に特化した転職エージェントとして、SEの異業種転職を一貫してサポートしています。

  • エンジニア・ITコンサルタント領域に特化しており、上流案件・異職種への転向求人を多数保有している
  • 平均年収アップ額は144万円で、収入アップの実績が豊富にある
  • 年収アップの成功率は86%で、交渉をすべて代行してもらえる
  • アドバイザーは元エンジニア・ITコンサル出身者が多く、SEの経験をどう異業種でアピールするかを現場感覚に基づいて一緒に考えてもらえる
  • 面接対策は回数無制限で、異業種の選考突破に向けて徹底的にサポートしてもらえる

SEとしての経験をどの職種でどう活かせるかは、一人で考えているよりも、転職市場を熟知したアドバイザーと話すことで見えてくることが多いです。ぜひ一度、無料相談から始めてみてください。

まとめ

この記事では、SEから異業種への転職で活かせるポータブルスキルと、おすすめの転職先職種、後悔しないための注意点、年代別の戦略、具体的な進め方を解説しました。

SEが異業種転職で評価されるのは、技術力そのものではなく、要件定義・課題整理で培った論理的思考力、プロジェクト管理経験、非IT部門とのコミュニケーション能力、ITリテラシーという、職種を問わず通用するスキルです。これらは異業種の採用担当者が「欲しい」と感じる資質と重なる部分が多く、正しく伝えられれば十分に競争力を持てます。

ただし、「SEだから異業種でも簡単に転職できる」というわけではありません。転職先の職種に何が求められるかを事前に把握し、自分の経験をビジネス言語に翻訳して伝える準備が、選考を通過するための条件になります。年代によって取るべき戦略も異なるため、自分の状況を冷静に見極めたうえで動き始めることが大切です。

異業種転職は、環境を変える手段であると同時に、キャリアを意図的に設計する機会でもあります。「今の状況を変えたい」という気持ちがあるなら、まずは自分の市場価値と転職の可能性を確認するところから始めてみましょう。

SEとして築いてきた経験を、次のフィールドでどう活かすか。テックゴーのアドバイザーが、その答えを一緒に考えます。

よくある質問

SEから異業種への転職は何年目からできますか?

結論から言うと、異業種への転職は1年目から技術的には可能ですが、現実的には3年目以降が動きやすいタイミングです。 1〜2年目のSEは、まだ基礎的なスキルの習得段階にあることが多く、異業種の採用担当者に「SEとしての経験」としてアピールできる実績が積み上がっていません。転職できないわけではありませんが、SEの強みを活かすのではなく、単なる未経験転職となる可能性が高いです。 3年目以降になると、要件定義・設計・テストといった一連の工程を経験したうえで転職活動に臨めるため、異業種の採用担当者にも「ITがわかる人材」として評価されやすくなります。とくにITコンサルタントやセールスエンジニア、プロダクトマネージャーといった職種では、3〜5年の実務経験が選考での評価に直結しやすいです。 ただし、年数よりも「何を経験してきたか」のほうが重要です。2年でも要件定義や顧客折衝を経験していれば、5年間コーディングだけをしてきた方より異業種での評価は高くなる場合があります。

異業種転職で年収が下がることはありますか?

あります。異業種への転職、とくに未経験職種へのチャレンジでは、入社時の年収が現職を下回るケースは珍しくありません。 ただし、職種によって傾向は異なります。ITコンサルタントやプロダクトマネージャーへの転向では、SEとしての経験が上流工程の実績として評価されやすく、年収が維持されるか上がるケースも多いです。一方、カスタマーサクセスやWebマーケターへの転向では、未経験としての入社になりやすく、最初の1〜2年は年収が下がる覚悟が必要な場合があります。 異業種転職での年収変動を左右するのは、転職前の準備の質です。 SEの経験を転職先の職種でどう活かせるかを具体的に語れる候補者と、漠然とした動機で応募する候補者とでは、同じ職種でもオファー年収に差が出ます。 また、テックゴーのような年収交渉を代行するエージェントを活用することで、自分一人での交渉より有利な条件を引き出せる場合があります。

SEのスキルは異業種でも評価されますか?

評価されます。ただし、「何が評価されるか」を正しく理解しておくことが重要です。 異業種の採用担当者がSEの経験に期待するのは、プログラミング言語やシステム設計といった技術的なスキルそのものではありません。課題を論理的に整理する力、プロジェクトを期日内に動かすマネジメント力、技術を知らない相手にわかりやすく伝えるコミュニケーション力、そしてデータや数値を読み解くITリテラシーです。これらは職種を問わず求められる能力であり、SEは日常業務を通じてこれらを自然に身につけています。 一方で、「SEだから自動的に評価される」わけではありません。これらのスキルを持っていることを、異業種の採用担当者に伝わる言葉で語れるかどうかが、実際の評価を左右します。職務経歴書の書き方と面接での語り方を、IT業界の外にいる人に向けて最適化することが、異業種転職で評価を得るための実践的な一手です。

異業種への転職に年齢の限界はありますか?

厳密な年齢制限はありませんが、年齢が上がるほど転職の難易度は上がります。 20代は選択肢が最も広く、未経験職種へのチャレンジも通りやすいです。30代前半までは職種変更のハードルはまだ比較的低いですが、30代半ば以降は業務に直結する経験の有無が選考の分水嶺になってきます。40代では、ITとまったく関係のない職種への転向は難しくなりますが、SEの経験を活かせるITコンサルタントや社内SEへの転向は現実的な選択肢として残ります。 年齢が上がるほど重要になるのは、「異業種」という広い括りではなく、「自分の経験が直接活きる職種・企業を狙い撃ちにする」という絞り込みの精度です。40代のSEが異業種転職で成功しているケースの多くは、SEとしての深い業務知識や上流工程の経験を、特定の業界や職種に特化して売り込んでいます。年齢が上がるほど、「広く応募する」より「深く刺さる一点を作る」戦略が有効です。

転職エージェントは使ったほうがいいですか?

異業種転職においては、使うことを強くすすめます。 理由は3つあります。1つ目は、自分のSE経験が異業種でどう評価されるかを、客観的に把握しにくいからです。エージェントとの面談を通じて、市場での自分の立ち位置が見えてきます。 2つ目は、異業種の求人情報は公開求人だけでは網羅しにくいからです。エージェントが保有する非公開求人を紹介してもらうことで、選択肢が広がります。 3つ目は、書類作成・面接対策・年収交渉といった転職活動のすべてのフェーズでサポートを受けられるからです。 とくに異業種転職では、「SEの経験をどう伝えるか」という翻訳作業が成否を分ける場面が多く、一人で進めるよりもプロの視点を借りたほうが効率的です。 テックゴーはエンジニア・ITコンサルタント領域に特化しており、SEの経験を異業種でどうアピールするかという観点での支援に強みがあります。無料で相談できるので、転職を本格的に考え始めた段階で、まず話を聞いてみることをおすすめします。