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AIコンサルタントの1日はどう進む?新卒社員の働き方をイメージ

AIコンサルタントの一日は、AIツールを試す時間だけでは成り立ちません。顧客の業務を理解し、課題を整理し、技術者や運用担当者と相談し、結果を確認する時間があります。以下は仕事を理解するための例であり、TechSuiteの新卒社員の実際の勤務記録ではありません。案件の段階と担当範囲で時間の使い方は変わります。

目次

始業後:案件の目的と今日の問いを確認

顧客からの連絡、会議予定、検証や提案の締切を確認します。チームと「今日は何を決めるために、どの情報を集めるか」を合わせます。生成AIに関する新しい話題が次々に出ても、案件の目的から離れた調査を増やすだけでは進みません。顧客の仕事に関係する情報を優先し、分からない点をメモします。

午前:業務とデータを整理する

顧客の現在の業務フローを見て、時間がかかる工程、手作業が多い工程、確認が必要な工程を分けます。問い合わせ対応を例にすれば、質問が来てから回答が返るまでの担当者と資料の流れを図にします。資料の更新頻度や閲覧権限も確かめます。AIに入力してよい情報か分からないときは、顧客の管理者や社内の責任者へ確認します。

日中:顧客・技術チームと条件をすり合わせる

顧客との会議では、「何を改善したいか」「どの水準なら使えるか」「誤りが出たとき誰が確認するか」を聞きます。技術チームとは、実装の方法、必要なデータ、検証にかかる時間を相談します。新卒は議事録や質問の準備を担う場合もあれば、検証結果の説明に加わる場合もあります。相手の言葉を曖昧なままにせず、決まった条件を記録することが大切です。

午後:試作や評価の結果をまとめる

小さな検証では、用意した問いに対するAIの回答を確認し、正しさ、使いやすさ、作業時間の変化を記録します。都合のよい成功例だけを見せず、誤りや使えなかった条件も残します。提案資料を作る場合は、導入後に人が確認する工程や、運用の担当者も示します。上司や技術者のレビューを受け、顧客に説明できる状態へ整えます。

終業前:次に試すことを決める

今日分かったこと、未確認のリスク、顧客へ返す内容を整理します。試作の段階では検証が多く、導入前には説明や運用設計が増えるかもしれません。案件の段階ごとに仕事の比重が変わるため、平均的な時間割だけで判断しないようにします。学習時間や新しい技術を試す時間が勤務の中でどう確保されるかも、応募先に確認したい点です。

AIを扱う仕事ならではの確認点

生成AIの出力を誰が点検するか、個人情報や機密情報をどう扱うか、誤った答えが出たときの対応をどう決めるか。これらは導入後の運用に直結します。経済産業省・総務省のAI事業者ガイドラインやIPAの資料は、こうした論点を考える手掛かりになります。新卒が一人で全てを決めるのではなく、相談先と確認の流れを知ることが大切です。

TechSuiteでの実際の一日を知るには

TechSuiteの採用サイトには生成AIを用いた事業とコンサルタント職が示されていますが、個人の時間配分までは分かりません。応募職種について「顧客との会議は週にどの程度か」「調査、資料作成、検証、導入支援の比率はどうか」「誰が成果物をレビューするか」「通常時と忙しい時期の違いは何か」を尋ねましょう。具体的な案件の一例を聞くと、仕事の流れが見えます。

案件の段階で変わる一日

課題を探る時期は顧客への聞き取りや業務の整理が多く、試作の時期はデータ確認と検証結果の記録が増えます。導入が近づけば、運用担当者への説明や利用ルールの調整が中心になる場合があります。応募先へは「典型的な一日」に加え、各段階で新卒が担当する仕事を聞きましょう。

よくある質問:毎日AIツールを触りますか

案件の段階によっては顧客への聞き取りや運用設計に多くの時間を使います。技術を試す時間の割合だけでなく、試した結果を仕事へどう反映するかを確認しましょう。

まとめ

AIコンサルタントの一日は、業務課題の理解、顧客との確認、技術面の相談、検証と振り返りで進みます。仮の時間割を実態と混同せず、応募先で新卒が担当する工程と支援体制を確認しましょう。

参照した公式情報

https://techsuite.co.jp/recruit-new-grads

https://techsuite.co.jp/recruit-new-grads/about-entry

https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20260331_report.html

https://www.ipa.go.jp/jinzai/ics/core_human_resource/final_project/2024/generative-ai-guideline.html

確認日:2026年10月8日

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