AI転職の失敗は「入社後」に起こることが多い
転職活動の失敗というと「内定が取れない」をイメージしがちですが、AI転職で多いのは「入社後のミスマッチ」です。
こうした失敗を防ぐために、よくある失敗パターンと対策を事前に把握しておきましょう。
AI転職でよくある失敗パターン10選
失敗①：「AI企業」と思って入ったらAI部門が名ばかりだった
状況： 「AI活用推進中」と求人票に書いてあったが、実際はExcelとAccessの手作業業務ばかりだった。
対策：
面接で具体的に確認する。
失敗②：スキルのミスマッチで入社後についていけない
状況： 機械学習の基礎は学んでいたが、入社後は論文レベルの実装や最先端モデルの開発ばかりで全くついていけなかった。
対策：
失敗③：年収が下がったのに残業が激増した
状況： スタートアップに転職して年収は上がったが、残業が月80時間以上になって実質的な時給は大幅ダウン。
対策：
失敗④：ポートフォリオを誇張して入社後に苦労した
状況： Kaggleコードのコピペをさも自分で作ったかのように見せた結果、入社後に実力差がバレてプレッシャーをかけられた。
対策：
失敗⑤：転職先の技術スタックが完全にミスマッチだった
状況： PythonとTensorFlowを学んでいたが、入社先はほぼR言語しか使わない会社だった。
対策：
失敗⑥：リモートワークを前提に転職したら出社ばかりだった
状況： 「リモート可」と記載のある求人で転職したが、実際は週4日出社が必要だった。
対策：
失敗⑦：「将来AIに関われる」という言葉を信じて雑務部門に配属された
状況： 「まず業務を覚えてもらって、その後AIプロジェクトに参加してもらう」と言われたが、2年経っても一切AIに関われなかった。
対策：
失敗⑧：転職エージェントに言われるまま転職して後悔した
状況： エージェントに「この会社はおすすめです」と強く薦められて転職したが、エージェントの成果報酬目的の紹介だったようで、条件が良くなかった。
対策：
失敗⑨：スタートアップのストックオプション目当てで転職したが価値がなかった
状況： ストックオプションを含めた年収で計算して転職したが、上場の見通しが不透明でオプションに価値がなかった。
対策：
失敗⑩：転職後すぐに会社の業績が悪化してリストラされた
状況： AI系スタートアップに転職後半年で、資金調達が上手くいかず人員削減になった。
対策：
転職前のチェックリスト
□ 稼働中のAIシステムを具体的に確認した
□ 入社後の業務内容を具体的に確認した
□ 使用技術スタックを確認した
□ 残業時間・リモート勤務条件を確認した
□ OpenWork・Glassdoorで口コミを確認した
□ 転職エージェント経由で内部情報を入手した
□ 複数の内定を取って比較した
□ スタートアップの場合は財務状況を確認した
□ 年収は残業代・ストックオプション抜きで計算した
□ 試用期間の条件を確認した
まとめ
AI転職の失敗の多くは「事前確認不足」が原因です。面接では積極的に質問して情報を収集し、転職エージェントを活用して内部情報を入手することで、入社後のミスマッチを大幅に減らせます。
IT特化型のエージェントは企業の実態情報を豊富に持っているので、積極的に活用しましょう。