データ人材×AI特化
コンサル・大手SIerの
AI・データ領域特化 転職エージェント
こんな方必見
SQL・Pythonでデータ分析・基盤構築をしてきた
AIの需要拡大を、自分の市場価値につなげたい
※ すべての企業・すべての方について面接確約が得られるわけではありません。
紹介企業（一部）
対象者
データを扱ってきた方が対象です。職種名は問いません。
データエンジニアとして、SQL・DWH・パイプライン構築に携わってきた方
データサイエンティスト・アナリストとして、統計・機械学習・分析をしてきた方
データ基盤の導入やデータ活用を、事業・業務の側から推進してきた方
※ SQL・Pythonなどでデータを扱ってきた経験を想定しています。ご経歴やタイミングによっては、ご支援が難しい場合もあります。
WHY NOW
なぜ今、データ人材の価値が
爆発的に上がっているのか
整ったデータがなければ、AIは動きません。
その「整える人」が、いま足りていません。
生成AIの普及で、あらゆる企業が「AIを使いたい」と動き出しています。しかしAIを動かすには、まず社内に散らばったデータを集め、整え、AIが使える状態にする必要があります。
AIを入れたい企業が、まず探しているのは、データを扱える人。
どの企業も、AI活用の前に「データ基盤の整備」から始めなければなりません。つまり、AIブームがそのまま、データ人材の需要を押し上げています。AIが伸びるほど、データを扱える人が足りなくなる構造です。
データ人材は、そもそも希少。
データエンジニアもデータサイエンティストも、職種としての歴史が浅く、複数の領域をまたぐスキルが求められるため、経験者の絶対数がまだ育っていません。需要が急拡大する一方で、供給が追いついていない。だから、いま市場価値が跳ね上がっています。
あなたのデータスキルは、AI時代の中核になる。
バラバラのデータを集めて流れを作る、分析して示唆を出す、事業の意思決定につなげる——その経験は、AIを動かす土台そのものです。
今こそ、その専門性を
市場価値に変えるタイミングです。
WHY CONSULTING FIRMS
なぜ、コンサル・大手SIerの
データ人材なのか
データを扱う仕事は、事業会社にもあります。
ですが、コンサル・大手SIerには、そこにしかない魅力があります。
1社のデータから、あらゆる業界のデータへ。
事業会社では、自社のデータしか扱えません。コンサル・大手SIerなら、業界を横断して多様なデータ・案件に関われます。金融、製造、流通——普段は見られない現場のデータを扱える面白さがあります。
大手企業の、本格的なデータ活用・AI案件が中心。
クライアントは各業界のリーディングカンパニー。分析して終わりではなく、データ基盤の構築から、AI活用、事業の意思決定まで、規模の大きな案件に踏み込めます。
分析の先の「事業インパクト」まで関われる。
「データを見せる」だけでなく、「AIに使わせる」「事業を動かす」ところまで踏み込める。専門性を、事業成果に直結させられます。
高年収・リモート可の求人が多い。
希少なデータ人材は、年収レンジも高く設定されています。リモート可・フレックスの求人も少なくありません。
REASONS
FlowXが選ばれる3つの理由
※ 確約は「書類選考をスキップして面接に進める」ことと「現年収を下回らない条件が出せるか」の事前確認であり、内定を確約するものではありません。すべての企業・すべての方について得られるわけではありません。
FLOWX'S STRENGTH ①
「確約型転職」とは？
エントリーせずに、あなたを欲しがる企業を知れる新しい転職体験。
受けたい企業が見つかっても、「自分の経歴で書類が通るのか」
「等級が下がって、年収も下がるのではないか」
が気になってなかなか受けられない。
FlowXでは、その心配はいりません。
何が「確約」されるのか
事前にマスクレジュメで企業へ打診し、以下の2つをエントリー前に受け取る。
① 書類通過：書類選考をスキップし、面接から
② 現年収維持：現年収を下回らない条件が出せるかの事前確認
※ 面接確約は「面接に進める」ことの確約であり、内定を確約するものではありません。すべての企業・すべての方について面接確約が得られるわけではありません。
どうやって確約を取るのか
イメージ図マスクレジュメ
担当領域・使用技術
（SQL／Python等）／役割・年次
氏名／在籍企業名
連絡先
打診
データ活用に強い総合コンサル
740名
データ・AI部門を持つ大手SIer
1,000名超
AIスタートアップのDX事業
130名
モダンデータ基盤の専門ファーム
280名
実装まで踏み込むAIファーム
60名
5社に打診
➡3社が書類通過＆現年収維持確約を返す
確約が返らなかったら
そのまま、通常ルートで再応募できます。
打診はマスクレジュメで行うため、応募した記録は企業側に一切残りません。氏名も在籍企業名も伝わっていないため、同じ企業を後から通常ルートで受けることもできます。確約を取りにいったせいで応募機会を失うことはありません。
※ 面接確約は、ご経歴・ポジション・企業の採用状況により取得できない場合があります。また現年収維持は「現年収を下回らない条件が出せるか」の事前確認であり、オファー金額を確約するものではありません。
「受けられる企業」が分かってから、受けるものを選ぶ。
それが面接確約型の転職です。
一般的なエージェントとの違い
同じ求人を扱っていても、確約を取りにいけるかは別の話です。
比較項目
一般的な
エージェント
FlowX
面接確約
企業との関係
求人票を受け取り、応募窓口へ送る
各社の人事担当と直接やりとり
落ちるリスク
応募して初めて分かる
応募する前に分かる
年収の見通し
内定時に判明
現年収維持の可否を事前確認
現職への露見
実名で応募書類が回る
氏名・在籍企業名を伏せて打診
なぜ、FlowXだと確約を取りにいけるのか
求人票を受け取って応募窓口へ送るだけの関係では、「この経歴なら書類を通せるか」「現年収を下回らない条件を出せるか」を個別に聞くことがそもそもできません。
FlowXは各社の人事・採用責任者と直接やりとりしています。だから、エントリー前に一人ひとりの経歴を持ち込んで、その場で可否を確認できます。確約型転職が成立しているのは、この関係があるからです。
FLOWX'S STRENGTH ②
AI・データ領域に特化
あなたのデータスキルが、AIの土台として活きるポジションだけをご紹介します。
求人例
タップで詳細が開きます
統計・機械学習が活きる上流から実装までシンクタンク系の総合コンサルティングファーム
アナリティクス／AIコンサルタント
700万〜1600万円東京・横浜+
この求人の魅力
データ活用構想の策定から、PoC、本番導入まで一気通貫で担えます。統計・機械学習の専門性を、大手企業の事業課題解決に直接つなげられるポジションです。実務5年未満の方は、スキルと志向でのポテンシャル採用枠もあります。
こんな仕事
顧客のデータ活用構想の検討、PoC、本番業務・システム導入支援、AIモデルの運用改善。
求める経験
データ分析・統計・機械学習の経験、Python/R等の利用経験。
勤務地
東京・横浜
データ基盤の構築経験が活きるモダンスタック大手企業のデータ活用を支援するコンサルティングファーム
データエンジニア（データ基盤・AI活用）
700万〜1400万円東京+
この求人の魅力
レガシーなオンプレ基盤ではなく、クラウドのモダンなデータ基盤を、AI活用を前提に構築できます。SQL・パイプライン構築の経験が、そのままAIの土台づくりに活きるポジションです。
こんな仕事
データ収集・加工・蓄積のパイプライン設計・構築、AI活用に向けたデータ整備、クラウドデータ基盤の構築。
求める経験
SQL・DWH・ETL/ELT等のデータ基盤構築経験。
勤務地
東京 ※リモート可
データ活用の推進経験が活きる事業に踏み込む実装まで踏み込むAIコンサルティングファーム
データ活用コンサルタント（AI・DX推進）
800万〜2000万円東京+
この求人の魅力
データ基盤の導入から、業務プロセス・KPI設計、事業の意思決定まで踏み込めます。分析や基盤構築だけでなく、事業側の推進経験も活かしたい方に合うポジションです。
こんな仕事
顧客のデータ活用構想、データ基盤の導入推進、業務・KPIへの実装、定着支援。
求める経験
データ活用・データ基盤導入・BI・DX推進いずれかの経験。
勤務地
東京 ※リモート可
データ経験＋AI関心が活きる大手の安定環境国内トップクラスのSIerのデータ・AI部門
データ／AIエンジニア（アナリティクス）
700万〜1300万円東京・横浜+
この求人の魅力
データ分析・基盤の経験を土台に、生成AI・LLMを絡めた案件へ広げていけます。大手の安定した環境で、AIとデータの両方の専門性を伸ばせるポジションです。
こんな仕事
大手企業向けのデータ活用・分析基盤構築、生成AIを絡めたデータ活用案件。
求める経験
SQL・Python等でのデータ分析・基盤構築経験。AIは学ぶ意欲があれば可。
勤務地
東京・横浜
掲載しているのは一例です。
非公開求人を含め、ほかにも多数ご紹介できます。
データ基盤を作りたい方、分析を深めたい方、事業側から推進したい方。ご経験と志向に合わせてご提案します。マネジメント・上流に軸足を移したい方には、AI PM・データ活用コンサルのポジションもご案内できます。
※ 掲載内容は各社の公開求人情報にもとづく一例です（2026年時点）。募集状況・要件・条件は変動するため、最新の内容は無料相談でご確認ください。応募・選考の結果を保証するものではありません。年収欄の下限額は社内等級の最低額であり、実際のご提示額は等級と経歴によって決まります。
その他多数AI領域のポジションをご紹介
FLOWX'S STRENGTH ③
コンサル経験者率100%
業界解像度の高いエージェントが対応します。
エージェントが"100%元コンサル"なのは、FlowXだけ
FlowXの担当エージェントは、実際にコンサルタントとして働いていた人間です。
求人票を読んで紹介するのではなく、「ファームや大手SIerがデータ人材の何を評価するか」「同じ“データ職”でも、基盤構築・分析・データ活用推進でどう求人が違うか」を理解しています。だから、あなたの経験に本当に合う求人だけを厳選できます。
我々が対応します
横山 諒平
Ryohei Yokoyama
元 デロイトトーマツコンサルティング（Monitor Deloitte）
出身企業
慶應義塾大学卒業
デロイトトーマツコンサルティング入社（中期経営戦略策定・M&A実行支援・新規事業立案に従事）
リクルートにて事業開発を経験
フリーコンサルマッチング事業を展開するFlow Groupを創業し、リブ・コンサルティングへM&A/グループイン
FlowXを創業
中野 周平
Shuhei Nakano
元 ローランドベルガー（欧州系戦略ファーム）
出身企業
慶應義塾大学卒業
ローランドベルガー入社（新規事業立案・海外進出調査・ビジネスDDに従事）
マーケティング支援スタートアップにて事業経験
複数コンサルファームでフリーランス案件を経験
フリーコンサルマッチング事業を展開するFlow Groupを創業し、リブ・コンサルティングへM&A/グループイン
FlowXを創業
BEFORE-AFTER
データスキルを活かして
AI・データ領域に転身した方々の声
基盤・分析・事業側の推進——出自はさまざまです。
事業会社（データエンジニア）→ コンサルファームのデータエンジニア
BEFORE
事業会社でデータ基盤を担当。扱えるのは自社1社のデータだけで、そこに物足りなさを感じていた。
AFTER
「1社のデータしか触れないことに物足りなさを感じていました。今は業界横断でいろんな現場のデータを扱えて、しかもAI活用の土台づくりという最前線。市場価値が上がっている実感があります。」
SIer（データ基盤構築）→ 大手SIerのデータ・AI部門
BEFORE
SIerでデータ基盤を構築。レガシーな基盤の保守が長く、モダンな技術に触れられずにいた。
AFTER
「レガシーな基盤の保守が長く、モダンな技術に触れられずにいました。クラウドのデータ基盤を、AI活用を前提に一から作れる環境に移れて、やってきたことがそのまま武器になりました。」
事業会社（BizOps・データ活用）→ データ活用コンサル
BEFORE
分析も基盤も、事業への落とし込みも担当。ただ、それが一つの職種名に収まらず、市場でどう評価されるか不安があった。
AFTER
「分析も基盤も、事業への落とし込みもやってきましたが、それが一つの職種名に収まらず、市場でどう評価されるか不安でした。むしろ全部できることが強みだと言われ、事業に踏み込めるコンサルのポジションで評価されました。」
FLOW
支援の流れ
初回面談：15〜30分
まず、ご経歴とご志向を伺います
オンラインで15〜30分。いまのデータ業務の内容、使用技術、転職で実現したいこと、譲れない条件を伺います。長時間の面談は不要です。在職中の方でも、業務の合間に収まる長さにしています。
職務経歴書は、いま手元になくて構いません。経歴の概要と、扱ってきたデータ・技術を伺えれば十分です。
求人提案
合う求人だけを厳選してご提案
データエンジニア・データサイエンティスト・データ活用コンサルの中から、ご経験と志向に合う求人を絞ってご提案します。基盤を作りたいのか、分析を深めたいのか、事業側から推進したいのか——ご志向に合わせて、「どこに確約を取りにいくか」を一緒に決めます。
マスクレジュメ打診
企業へ事前打診し、確約の回答を回収
氏名・在籍企業名など個人が特定される情報を伏せた経歴書で打診します。現職・取引先に知られることなく、書類通過・現年収維持の回答を集めます。
打診に使うマスクレジュメは、面談のあとにテンプレートで一緒に作成します。およそ1週間で最初の回答が戻ります。
エントリー／選考サポート
確約が返った枠から、受けるものだけを選ぶ
回答が揃った状態でご提案します。納得できるものだけを選んでエントリー。そこから先は、職務経歴書の添削、コンサル特有の面接・ケース対策、模擬面接、条件交渉、入社後のフォローまで一貫してご支援します。
CONTENTS
コンサルキャリア情報を発信中
コンサル転職の現場レポート
コンサル転職の選考対策・業界研究・キャリア設計まで、最新情報をもとに解説しています。
FAQ
よくある質問
Qデータエンジニアとデータサイエンティスト、どちらの求人がありますか？
+
どちらもあります。データ領域といっても職種は一つではなく、次のように幅があります。
AIコンサル
AI基盤構築コンサルタント
データ活用コンサルタント
データエンジニア
データサイエンティスト
SQL・データ基盤構築が中心の方にはデータエンジニアやAI基盤構築コンサルタントを、統計・機械学習・分析が中心の方にはデータサイエンティストを、事業側からデータ活用を推進してきた方にはコンサルのポジションを。ご経験と志向に合わせてお選びします。
Q分析も基盤も、事業への落とし込みもやってきました。どう評価されますか？
+
それは大きな強みです。データ職は「基盤を作る人」「分析する人」で分かれがちですが、その両方に加えて事業への実装まで一気通貫でできる人材は希少で、高く評価されます。むしろ職種名に収まらない越境性が武器になります。ご経歴を伺い、最も価値が伝わる形でご提案します。
Q機械学習モデルをゴリゴリ作ってきたわけではないのですが。
+
問題ありません。求人は機械学習モデル構築に特化したものばかりではありません。SQLでの分析・データ基盤の構築・データ活用の推進など、幅広いポジションがあります。ご自身の強みに合う求人をお選びします。
QAI・生成AIの実務経験がなくても大丈夫ですか？
+
大丈夫です。データ基盤や分析の経験を土台に、生成AI・LLMを絡めた案件へ広げていける求人があります。AIはこれから、という方も、データの専門性があれば挑戦できます。
Q事業会社のデータ職から、コンサル・大手SIerに移れますか？
+
移れます。事業会社でデータ活用や基盤構築を推進してきた経験は、コンサル・大手SIerでも評価されます。1社のデータから、業界横断の多様な案件へ——という文脈で、むしろ歓迎されるケースが多くあります。
Q年齢制限はありますか？
+
明確な制限はありませんが、目安としては40代までが一つのラインになります。年齢そのものより、これまでのデータ領域での経験と、どの等級で入るのが妥当かという観点で見られます。ご経歴を伺ったうえで、現実的に勝ち目のある求人を率直にお伝えします。
Q転職すると年収は上がりますか？
+
データ人材は希少なため、年収が上がるケースが多くあります。弊社では現年収を下回らない条件が出せるかをエントリー前に確認するため、下がる前提の企業は受ける前に外せます。ただしこれは事前確認であり、オファー金額を確約するものではありません。等級が下から始まる場合、入社時は横ばいになることもあります。そのうえで納得して決められるよう、見通しを先にお伝えします。
Q在職中でも相談できますか？
+
もちろんです。ご相談者の大半が、在職中の方です。平日夜・土日のご相談にも対応しています。初回面談は15〜30分なので、業務の合間に収まります。
Q紹介してもらえる求人は、このページに載っているものだけですか？
+
いいえ。掲載しているのは公開求人の一部です。非公開求人も多数お預かりしています。ご希望の領域・技術・年収・働き方を伺ったうえで、掲載分に限らずご提案します。
Q今すぐ転職しなくても相談できますか？
+
はい、歓迎しています。AI・データ領域の求人はポジションが開くタイミングが読みにくいため、「情報収集の段階」という方こそ、先に接点を持っておくほど動きやすくなります。無理な勧誘は一切しません。
REVIEW
実際に転職された方からの声
まず、
話すだけでいい。
「転職するかどうか、まだ決めていない」で大丈夫です。
「AIの実務経験はないけれど、
自分のデータの経験がどう評価されるのか知りたい」
それだけで、十分な理由になります。
まず話してみてください。
視界が、きっと開けます。
相談は無料。オンラインで15〜30分
AI・データ人材の転職を無料相談
※ 確約は「書類選考をスキップして面接に進める」ことと「現年収を下回らない条件が出せるか」の事前確認であり、内定を確約するものではありません。すべての企業・すべての方について得られるわけではありません。