
職務経歴書の「生成AI活用」はどう読まれるか——問われているのは、工数と利益率に何が起きたか
AI経験の評価軸は「使えるか」から「測れる財務インパクトを出したか」へ移りつつあります。ファームの値付けが工数から離れ始めたことと重ねると、なぜその一行で報酬の説明がつくのかが見えてきます。
9分
AX/DX/CX領域で管理職〜経営層のサーチに携わる現場で得た知見を、報酬・市場・組織・家族といった多面的な視点から掘り下げています。短期的な求人紹介や一律のスカウトではなく、中長期のキャリア形成を前提とした情報提供を目的としたサイトです。

AI経験の評価軸は「使えるか」から「測れる財務インパクトを出したか」へ移りつつあります。ファームの値付けが工数から離れ始めたことと重ねると、なぜその一行で報酬の説明がつくのかが見えてきます。

分かれ目を作っているのは本人の能力ではなく、その人がいた組織の設計です。組織として正しい設計ほど個人の市場での読まれ方を薄くする、というジレンマと、それを意識して逆を選ぶ人たちについて整理します。

求人票が書いているのは、欲しい人物像そのものではなく、その時点で社内の決着がついている範囲です。経営の計画があり、要員計画があり、外部から採る必要が立って初めてあの一枚が生まれます。

面接の評価が高くても内定に至らないことがあります。最終決裁の直前に経営者が見ているのは候補者個人の絶対評価ではなく、変わりつつある自社の組織の状態と考えられます。

AI人材の採用を理由にした業績修正と、公表統計に現れた「方針はあるが割り当てがない」という段差。二つを重ねると、AI/DX領域のマネジメント層が置かれている構造が見えてきます。
Executive MBA(経営学修士)
CISA(公認情報システム監査人) AAIA(Advanced in AI Audit)
IMD(国際経営開発研究所)アルムナイステータス
RGF Executive Search Japanを経て、2022年に繋株式会社を設立。