生成AIコンサルタントとは？業務内容｜採用条件｜一日の流れ
凄まじいスピードで進歩を遂げている生成AIですが、その裏には
マンティラは日本の大手ITコンサルタント会社で、生成AIの商品やサービスによってクライアントの問題を解決するチームを作っている。
このチームはまだ始まったばかりだが、またとないチャンスなので、この仕事について詳しく聞いてみた。
このガイドでは、この仕事とは何か、日々の仕事、必要条件、仕事を得る方法、このポジションに関するよくある質問などを取り上げる。
盛りだくさんなので、さっそく始めよう。
生成AIコンサルタントとは？
生成AIコンサルタントは、社内向けのジェネレーティブAIシステムのプロトタイプを作成し、それをクライアントに提供するサービスです。
同社の生成AIシステムはまだ初期段階にあります。これらのシステムは、トレーニングに基づいて新しいデータを生成し、特定のタスクのためのモデルを設計する上で重要な役割を果たします。
LLM（大規模言語モデル）生成AIに焦点を当て、テキスト解釈と生成のための技術を使用し、社内システムに統合します。
生成AIコンサルタント・エンジニアの業務内容
生成AIコンサルタント・エンジニアとしての役割は、ソフトウェア・エンジニア、AI技術、ビジネス戦略の側面を統合することです。
例として以下の業務内容も含まれます。
ユーザーフレンドリーなビジネス機能の設計と開発
効果的で直感的なビジネス・ソリューションを創造することがあなたの仕事です。複雑な技術プロセスを、大企業のエンドユーザーにとって利用しやすく、ユーザーフレンドリーなものにします。
技術的な知識がないユーザーでもアプリケーションを簡単に操作できるようにするためには、インターフェイスデザインの継続的な改善が不可欠です。
ビジネスサイドとの連携
ビジネスチームのニーズや課題を理解するためには、ビジネスチームと密接に関わることが不可欠です。あなたの積極的でアサーティブなコラボレーションによって、技術的ソリューションがビジネス戦略に合致するようになります。
この役割には、技術的な可能性とビジネス上の必要性のギャップを埋め、ソリューションが実用的で適切であることを確認することが含まれます。
LM アプリケーションとテクノロジーの研究
ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）や関連技術の最新情報を常に入手することは、この職務の重要な側面です。これには、学術的な研究と実用的な応用の両方が含まれます。
LLMのトレンドの最前線に立ち、新しい手法を探求し、組織のシステムや実務への適用可能性を判断することが求められます。
製品開発チームのリーダー
技術リーダーまたはフルスタックエンジニアの経験がある方は、製品開発のライフサイクルを通じてチームを指導・管理することが期待されます。
プロジェクトが効率的に実行され、品質、時間、予算の制約を満たせるようにします。
オープンソースLLMの活用
オープンソースのLLMで働くことは、さまざまなツールやプラットフォームで実験やイノベーションを行うまたとない機会となります。
オープンソースプロジェクトにおけるコミュニティの発展やベストプラクティスを常に把握することが求められます。
ダイナミックでペースの速い開発に携わる
あなたの役割には、新しいアイデアやソリューションの迅速な開発と反復が含まれ、組織の進化するビジネス構造に貢献します。
業務プロセスやプラクティスの変革にフォーカスし、組織変革において重要な役割を担っていただきます。
プロトタイピングとインフラ改善
プロトタイピングを通じた新サービスの開発には、本格的な導入に先立ち、リスクの少ない環境でアイデアをテストし、洗練させることも含まれます。
また、これらのサービスをサポートするために必要なインフラの確立と改善も担当します。
直接的な影響とフィードバック
あなたの仕事に対するフィードバックを即座に受け取る機会は、その影響と効果に関する直接的な洞察を提供します。
このフィードバック・ループにより、サービスの迅速な改良と調整が可能になり、迅速なリリース・サイクルに貢献します。
部門を超えた関わり
あなたの役割は、技術的なタスクにとどまらず、組織のリソースと能力を総動員して、さまざまな部署にまたがって仕事をすることになります。
仕様のレビューや開発に参加することで、より広範な組織の目標や戦略との整合性を確保します。
では、毎日（土日祝日を除く）どのような仕事をするのか見てみましょう：
生成AIコンサルタントの一日の流れ
生成AI ITコンサルタントとして、あなたの日常業務は、生成AIシステムの開発とメンテナンスに貢献する様々な重要なタスクに関わる、多様でダイナミックなものとなるでしょう。
朝の業務内容
チームミーティングからスタート 1日の始まりは、簡単なチームミーティングから。日々の目標を確認し、課題について話し合い、進行中のプロジェクトの進捗状況を報告する。
メールとコミュニケーションを確認する： クライアント、経営陣、チームメンバーから、その日の仕事に影響しそうな重要な最新情報がないか、メールやその他のコミュニケーションチャンネルをチェックする。
一日の計画を立てる： チームミーティングでの話し合いや、メールから得た新しい情報をもとに、タスクの優先順位を決める。
午前中～午後
開発作業： 新しいサービスを開発したり、既存のサービスを改善したりします。C++やPythonでコードを書いたり、システム設計に取り組んだり、トラブルシューティングやデバッグを行ったりします。
プロトタイピングとテスト： 新しいアイデアのプロトタイピングに時間を費やす。これは、新機能や新サービスを低リスクで小規模に作成し、テストし、初期のフィードバックを収集することです。
LLMの研究と応用： LLMのアプリケーションやテクノロジーの最新情報を得るために時間を割く。最近の出版物を読んだり、LLMの新機能を試したり、新しい知識を現在のプロジェクトに応用したりします。
午後の日課
他部署とのコラボレーション： ビジネスチームや他部署と関わる。これには、AIシステムをビジネスのさまざまな部分にどのように統合できるか、またはビジネスのニーズをよりよく満たすためにどのように調整できるかについて議論することが含まれるかもしれません。
ユーザー中心の設計と開発： ビジネス機能の設計と開発に焦点を当てる。ユーザーフレンドリーで、大企業のクライアントの要件を満たすようにする。
文書化と報告： 進捗状況や新たな発見、課題を文書化します。必要に応じて、簡単な報告書や最新情報を作成し、チームや上司と共有する。
一日の終わり
まとめと翌日の準備： その日の成果を振り返る。翌日のタスクや目標のリストを作成し、生産的な朝を迎えましょう。
チーム報告会： チームが終業報告会を実施している場合は、終業報告会に参加し、その日の進捗状況を共有し、重要な問題や成功を強調しましょう。
専門能力の開発： 時間が許せば、個人的な学習やプロとしての成長に時間を割きましょう。これには、新しいプログラミングテクニックの習得、LLMの高度な機能の探求、あるいは日本語のスキルアップに取り組んでいる場合は言語の改善などが含まれるかもしれません。
週次または定期的なタスク
チーム戦略ミーティング： 長期的な目標、プロジェクトのロードマップ、各部門の最新情報などについて話し合う、より幅広いチーム戦略会議（おそらく毎週）に参加します。
クライアントとのミーティングや交渉： 役割によっては、プロジェクトの最新情報を話し合ったり、要件を集めたり、サービスの詳細を交渉したりするために、クライアントやステークホルダーと定期的にミーティングを行うこともあります。
これをあなたの人生に生かすための要件とは？
生成AIコンサルタントになるための必要条件
バックエンドエンジニアの経験 バックエンドエンジニアリング経験3年以上、特にC++またはPythonの使用経験。ジェネレーティブAIシステムの保守・開発に自信のある方を求めています。
・サービス開発・運用 サービスの企画・開発・運用経験（新規機能の設計・開発、既存機能の改修を含む）。
・クラウド環境の専門知識： クラウド環境での開発・運用の実務経験があり、最新のクラウド基盤に精通していること。
・リーダーシップ能力： 技術的バックグラウンドに基づき、製品開発チームをリードする能力。
・開発プロセス知識： 開発プロセスの理解、標準化、開発環境の最適化。
技術的意思決定 アーキテクチャやフレームワークの選択に関して、十分な情報に基づいた意思決定ができること。
ボーナスポイント
LLMアプリケーション開発： LLMを使用したアプリケーション開発経験（特にOpenAIやLangChainなどのツールを使用した開発経験）。
自然言語処理： 自然言語処理の知識は、言語モデルの複雑さをより深く理解することを示唆する。
リーダーシップ経験： 過去に技術リーダーとして、チームやプロジェクトを指導する能力があること。
顧客との対話スキル： 顧客やプロダクトオーナーとの折衝経験がある。
チーム・アウトプットの向上： コード、デザイン、または生産プロセスの改善を通じて、チームのアウトプットを向上させた経験。
アジャイル開発経験： スクラムのようなアジャイル手法に精通し、開発プロセスにおける適応性と効率性を示す。
生成AIコンサルタントの仕事に就くために、マンティラが重視すべき5つのスキルを紹介しよう。
生成AIコンサルタントの面接に受かるためのヒント４選
1. 正直かつ素直であること
自分の経験、会社からの要求、そして現実的に提供できるスキルや経験などについて正直に話すのが重要です。特に生成AIのような新しい職業は業務内容や必要な知識は常に変わってきます。嘘づかず、自分のスキル、そして提供できるものを素直に話すことで好印象を残しましょう。
2. 経験をアピールしましょう
求人などの情報をもとに経験をアピールすることはとても大事です。生成AIコンサルタントの場合は特にC++やPythonのようなバックエンドエンジニアの経験が重要視するため、強調しましょう。AIシステムの保守・開発能力を示す関連プロジェクトや役割があれば必ず面接でアピールしましょう。
3. 自身の目標を表明してください
会社や職務での自身の目標や得たいものを明確し、面接官に表明するのはとても重要です。そうすることで、あなたの今後のキャリアや会社が期待していることに相違が無いかが把握できます。
4. 職務の新規性を理解する
職務の革新性を認識し、新しく発展途上の分野で働くことへの熱意を示す。
面接のコツと準備
まず、この生成AIというポジションに関しては、およそ2回の面接があります。 1回目はリード・エンジニアとの、2回目は現場マネージャーとの面接です。職務条件と自分のスキルがどのように合致するかをよく理解する必要があります。
役割と会社を理解する
会社や、ジェネレーティブAI ITコンサルタント・エンジニアの役割について詳しく調べましょう。会社の製品、文化、目標を知ることで、会社のビジョンに沿った回答をすることができます。
技術力のデモンストレーション
ライブ・コーディング・セッションに備えましょう。特にC++やPythonの技術力をアピールするチャンスです。よくあるコーディングの問題を練習しておくのも効果的です。
言語能力
日本語が母国語でない場合は、必要であればその能力を証明できるように準備しておきましょう。英語は必須ではありませんが、明確なコミュニケーション能力は不可欠です。
直接、明確に答える
面接では質問に率直に答えましょう。トピックから外れないようにしましょう。質問が不明瞭な場合は、説明を求めても構わない。
問題解決能力を示す
特に技術的な文脈で、問題解決にどのように取り組んでいるかを話せるようにしておきましょう。過去の経験からの例は非常にインパクトがあります。
洞察力のある質問をする
会社や一緒に働くチーム、日常業務の詳細について思慮深い質問をすることで、その職務への熱意と関心を示しましょう。
ソフトスキルをアピールする
技術的なスキルが最も重要ですが、チームワーク、コミュニケーション、リーダーシップの能力も忘れずにアピールしましょう。
それでは、マンティラがこれまで見てきた不採用の理由を見ていきましょう。
生成AIコンサルタントとして不採用になる理由７選を紹介
1. 開発よりも研究
強力な研究経歴を持ちながら、実践的な開発経験、特にバックエンドエンジニアリングの経験が不足している候補者は、職務に求められる実践的な要件を満たしていない可能性があります。
2. バックエンドエンジニアのスキル不足
バックエンド開発、特にC++とPythonの強力なスキルは極めて重要です。これらの分野で十分な熟練度を示せない候補者は、考慮されないことが多い。
3. 不十分な語学力
英語力は必須条件ではないかもしれませんが、チーム内やクライアントとの効果的なコミュニケーションの必要性を考慮すると、特に日本語の語学力不足は障壁となり得ます。
質問に効果的に答えられない 面接の質問に対して明確で直接的な回答ができない候補者や、職務とその要件をよく理解していない候補者は、合格できない可能性があります。
4. LLMの実務経験不足
大規模言語モデルやNLPの実務経験がない候補者は、この職務特有の要求に対応するのが難しいと感じるかもしれません。
5. 未熟な問題解決スキル
強い問題解決能力をアピールできない場合、特に技術的な文脈では不合格になる可能性があります。
6. ライブ・コーディング・セッションの準備不足
技術的な熟練度を評価するライブ・コーディング・セッションで良い結果を残せなかったことは、面接プロセスを前進させない重要な理由になり得る。
7. 文化との整合性の欠如
あなたの個人的な価値観や仕事上の価値観が、会社の価値観とどのように一致しているかを示せなかったことも、決め手となる可能性があります。
よくある質問
英語力は必要ですか？
いいえ、英語力は必須条件ではありません。ただし、コミュニケーションスキルは必須となります。
生成AIコンサルタントを必要としている理由はなんですか？
生成AI技術を活用した社内製品の開発などを手掛けている企業にはこのようなコンサルタントの存在は必要不可欠です。生産性や効率の向上を目指しているため、専門のコンサルタントの募集をかけています。
チームメンバーもいますか？
はい！他の方とのチームの一員となります。その上、他のエンジニアや部署と一緒に仕事をするため、コラボレーションとチームワークがとても重要視されるポジションとなります。
どのような製品に携わりますか？
社内のビジネス・プロセスや効率性を改善することを目的とした、社内向けの製品を主に扱うことになります。具体的な内容は様々ですが、生成AIのアプリケーションも含まれます。
社内でのキャリアアップの可能性は？
昇進はもちろん可能です。会社の成長と製品の成功次第では、開発リーダー、R&Dマネージャー、あるいは上級管理職に就くことも可能です。
バックエンドエンジニアリングのスキルは、この職務にとってどの程度重要ですか？
バックエンドエンジニアリングのスキル、特にC++とPythonのスキルは非常に重要です。バックエンドエンジニアリングのスキルは、特にC++とPythonのスキルが重要です。これらのスキルは、あなたが扱うジェネレーティブAIシステムの開発と保守の基盤となります。
望ましい学歴はありますか？
AI、機械学習、コンピューター・サイエンスに関する特定の学歴は非常に有益ですが、関連分野における実務経験と実証済みのスキルも同様に重要です。
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