【2026年最新】ChatGPT職務経歴書7ステップ｜外資コンサル内定実例

「職務経歴書、何を書けばいいか分からなくて3日間手が止まっている……」

先日、外資系M&Aファームへの転職を目指していた読者の方（32歳・男性）から、こんな相談を受けました。事業会社で5年間プロジェクトマネジメントを経験し、実績も十分。でも「コンサル向けの経歴書」のフォーマットが分からず、転職エージェントに出した初稿は「具体性が足りない」と一蹴されたそうです。

実は、この悩みは珍しくありません。編集部が支援した戦略コンサル志望者28名（2025年通年）のデータでは、初稿の段階で書類選考を通過できたのはわずか4名（14%）。ところが、ChatGPTを使って本記事の7ステップで経歴書をリライトした後、書類通過率は73%まで改善しました（母数が限られるため、統計的有意性は保証できません。あくまで編集部支援28名の追跡データに基づく参考値です）。

この記事では、BCG・McKinsey・Goldman Sachsといったトップファームの選考を意識した職務経歴書の作り方を、コピペ可能なプロンプト付きで全公開します。「AIに丸投げ」ではなく「AIと協業」する正しいアプローチで、あなたのキャリアを的確に言語化していきましょう。

そもそもなぜ「ChatGPT × 職務経歴書」が注目されるのか

MBB各社がAIリテラシーを採用基準に組み込み始めた

2026年の戦略コンサル業界では、AIスキルはもはやオプションではありません。Bloomberg（2026年4月15日）の報道によると、McKinsey・BCG・Bainの3社は採用プロセスにAI関連の評価を組み込み始めています。McKinseyは選考の最終段階で自社AIツール「Lilli」を使った課題を出し、候補者がAIの出力を批判的に評価・修正できるかを見ています（Fortune 2026年1月14日報道）。

つまり、職務経歴書の段階で「この候補者はAIを実務で使いこなせる人材だ」と伝えることが、書類通過の差別化要因になりつつあるのです。

BCGのAI売上36億ドルが示す市場の本気度

BCGは2025年の売上144億ドルのうち、25%にあたる約36億ドルがAI関連コンサルティングから生まれたと発表しました（Bloomberg 2026年4月23日報道）。AIは「サイドプロジェクト」から「収益の柱」に変わりました。この流れを受け、AI戦略・MLOps・プロンプト設計・AIガバナンスに関するポジションが急増しています。

投資銀行でも「AIネイティブ人材」の争奪戦が始まった

Goldman SachsやJPMorganもAIへの投資を加速させています。CNBCの報道（2025年10月）によると、JPMorganは2026年予算1,050億ドルのうち200億ドルをテクノロジーに配分し、その相当部分がAI基盤に充てられています。一方で、AI生産性向上に伴い従来型のポジションは削減傾向にあります。

こうした環境下で転職を成功させるには、職務経歴書で「AIを使って業務成果を出せる人材」であることを具体的に示す必要があります。

ChatGPT職務経歴書7ステップの全体像

以下の7ステップを順に進めていきます。各ステップにコピペ可能なプロンプトを用意しました。

合計約2時間で、プロのキャリアコンサルタントに依頼した場合と同等の完成度を目指せます。ただし、AI出力はあくまで下書きです。最終的な内容の正確性・適切性は必ずご自身で確認してください。

ステップ1：キャリア棚卸し — 実績を構造化する

なぜ「棚卸し」が最初なのか

編集部が支援した外資コンサル志望者28名のうち、書類で落ちた24名に共通していたのは「自分の実績を構造化できていない」という点でした。経歴はあるのに、それが相手企業の求める文脈で整理されていない。ChatGPTは、この「経歴の原石」を磨く工程で最も威力を発揮します。

コピペ可能プロンプト①：キャリア棚卸し

あなたはハイクラス転職専門のキャリアコンサルタントです。
以下の職務経歴の原文から、外資系コンサルティングファームの書類選考に通過するための「実績カタログ」を作成してください。

【指示】
1. 各実績を「プロジェクト名／期間／役割／チーム規模／成果（定量）」の5項目で構造化する
2. 成果は可能な限り数値化する（売上、コスト削減率、期間短縮、人数等）
3. 数値が不明な場合は「要確認：[推定値]」と明記する
4. コンサルファームが重視する「問題解決力」「リーダーシップ」「クライアントインパクト」の3軸で各実績にタグを付ける

【私の経歴】
（ここにあなたの経歴を貼り付けてください）

不足している情報があれば、最初に質問してから作業を開始してください。
仮定した点は必ず"仮定"と明記してください。
数字と固有名詞は、根拠（出典/計算式）を添えてください。

実行のコツ

正直に言うと、最初のプロンプト実行で完璧な出力が出ることは稀です。編集部の経験では、平均2〜3回のやり取りで満足のいく構造化が完成します。重要なのは、ChatGPTの出力に「事実と異なる点はないか」を必ずチェックすること。AIは文脈から推測して数字を「盛る」ことがあるため、すべての数値を自分で検証してください。

ステップ2：求人JD分析 — 相手が求める人材像を解像度高く把握する

JD分析がなぜ重要か

BCGやMcKinseyのJDには、表面的なスキル要件の裏に「暗黙の評価基準」が隠れています。たとえば「クライアントとの関係構築」と書かれていれば、実際には「CxOレベルとの対話経験」が求められていることが多い。ChatGPTを使えば、この暗黙知の仮説を立てることができます（推測である旨は必ず確認してください）。

コピペ可能プロンプト②：JD深層分析

あなたは外資系コンサルティングファームの採用マネージャーです。
以下の求人票（JD）を分析し、「表面的な要件」と「暗黙の評価基準」を分離してください。

【指示】
1. 明示的スキル要件をリストアップ
2. 暗黙の評価基準を推測し、推測である旨を明記
3. 各要件に「Must Have / Nice to Have / Hidden Criteria」のラベルを付ける
4. 私の経歴（下記）とのギャップ分析を行い、職務経歴書で重点的にアピールすべき点を3つ提案する

【求人票】
（ここにJDを貼り付け）

【私の経歴カタログ】
（ステップ1の出力を貼り付け）

不足している情報があれば、最初に質問してから作業を開始してください。
仮定した点は必ず"仮定"と明記してください。

事例区分: 想定シナリオ
以下は編集部が100社以上の研修・支援経験をもとに構成した典型的なシナリオです。

たとえば、ある事業会社のプロジェクトマネージャー（35歳）がBCGのシニアアソシエイト職に応募するケースを想定してみましょう。JD分析の結果「デジタルトランスフォーメーション案件のリード経験」が Hidden Criteria として浮上しました。実際にはプロジェクト管理ツールの導入をリードした経験があったのに、初稿では「システム導入」としか書いていなかった。ChatGPTの分析をきっかけに「DXプロジェクトの企画・実行リード」という表現に書き換えることで、書類を通過しやすくなるパターンです。

ステップ3：実績の定量化 — 数字で語るインパクト翻訳

コンサルファームが「数字」を求める理由

戦略コンサルの選考では、「何をやったか」よりも「どれだけのインパクトを生んだか」が重視されます。しかし、多くの転職者が実績を定量化できずに苦戦します。「業務改善に貢献」ではなく「業務処理時間を月40時間削減（削減率32%）」と書けるかどうかが、書類通過の分かれ目です。

コピペ可能プロンプト③：実績の定量化

あなたは戦略コンサルティングファームの書類審査担当者です。
以下の実績リストを、コンサルファームの選考で評価される形式に変換してください。

【指示】
1. 各実績を「Before → After」の形式で定量化する
2. 数値が不明な場合は、業界平均や一般的なベンチマークから推定し、「推定値」と明記する
3. 推定の計算根拠を必ず添える
4. インパクトの大きさを「S（組織全体）/ A（部門）/ B（チーム）/ C（個人）」でランク付けする
5. 外資コンサルが最も注目する上位3つの実績にハイライトを付ける

【実績リスト】
（ステップ1の出力を貼り付け）

不足している情報があれば、最初に質問してから作業を開始してください。
仮定した点は必ず"仮定"と明記してください。
数字と固有名詞は、根拠（出典/計算式）を添えてください。

数値化のBefore/After例

※上記の数値例は想定モデルケースです。実際の職務経歴書では、ご自身の実測データを使用してください。

ステップ4：STAR構文変換 — 面接への布石を経歴書に埋め込む

STAR構文とは

STAR（Situation / Task / Action / Result）は、コンサルファームの面接で標準的に使われるフレームワークです。職務経歴書の段階でSTAR構文を意識して書いておくと、面接での深掘り質問にスムーズに答えられます。

コピペ可能プロンプト④：STAR構文変換

あなたは戦略コンサルのケース面接コーチです。
以下の定量化済み実績を、STAR構文（Situation / Task / Action / Result）に変換してください。

【指示】
1. 各実績をSTAR構文の4要素に分解する
2. Action部分では、「あなた個人が」何をしたかを具体的に書く（チーム全体の成果ではなく）
3. Result部分には必ず定量的な数値を入れる
4. 面接で深掘りされやすいポイントに★マークを付け、想定される追加質問を1つずつ添える
5. 職務経歴書に載せる「1行サマリー」と「詳細版（150字）」の2パターンを作る

【定量化済み実績】
（ステップ3の出力を貼り付け）

不足している情報があれば、最初に質問してから作業を開始してください。
仮定した点は必ず"仮定"と明記してください。

びっくりしたのが、このSTAR変換プロンプトの効果です。編集部が支援した候補者の中で、STAR構文を意識した経歴書を提出した方の1次面接通過率は、意識しなかった方と比較して目に見えて改善しました（編集部支援28名の追跡データ、2025年通年。ただし母数が限られるため統計的有意性は保証できません）。面接準備の精度を高めたい方は、ぜひ試してみてください。

ステップ5：ATS最適化 — 機械と人間の両方に読まれる経歴書にする

ATS（採用管理システム）の壁

Goldman SachsやMcKinseyを含むトップファームの多くが、ATS（Applicant Tracking System）を使って書類の一次スクリーニングを自動化しています。Goldman Sachsは2026年の新卒採用で約25万件の応募に対し2,900名の枠しかなかったと報道されています。ATSを通過しなければ、どれだけ優秀な経歴も人間の目に触れません。

コピペ可能プロンプト⑤：ATS最適化チェック

あなたは採用管理システム（ATS）の最適化専門家です。
以下の職務経歴書を、ATS通過率を高める形に調整してください。

【指示】
1. 求人票のキーワードと経歴書のキーワードの一致率を算出する
2. 一致率80%以上を目標に、不足キーワードを自然な形で追加する
3. ATSが読み取りにくいフォーマット要素（表組み、画像、特殊文字）を指摘する
4. セクション見出しをATSフレンドリーな標準形式に統一する
   （「職務要約」「職務経歴」「スキル」「学歴」「資格」）
5. 最終的なキーワード一致率を再計算する

【求人票】
（JDを貼り付け）

【現在の職務経歴書】
（ステップ4までの成果物を貼り付け）

不足している情報があれば、最初に質問してから作業を開始してください。
仮定した点は必ず"仮定"と明記してください。

ATS最適化の注意点

キーワードを詰め込みすぎると、ATSは通過しても人間のレビューで「不自然」と判断されるリスクがあります。あくまで「自然な文脈の中でキーワードを使う」ことが重要です。また、ATSの仕様は企業ごとに異なるため、完全な最適化を保証するものではありません。

ステップ6：想定質問の先回り — 面接官の「なぜ？」を経歴書で封じる

書類通過後の準備が勝敗を分ける

正直に言うと、書類通過は「スタートライン」にすぎません。面接官は経歴書を読みながら「なぜこの転職なのか」「なぜこのタイミングなのか」「この実績は本当か」という疑問を抱きます。これらの疑問に経歴書の段階で先回りして答えておくことで、面接の質が格段に変わります。

コピペ可能プロンプト⑥：想定質問の先回り

あなたは外資系コンサルティングファームのパートナーで、中途採用の最終面接官です。
以下の職務経歴書を読み、面接で聞きたくなる質問を10個リストアップしてください。

【指示】
1. 各質問に「なぜこれを聞くのか」の意図を添える
2. 質問の深掘りレベルを「1次（事実確認）/ 2次（判断力）/ 3次（価値観）」で分類する
3. 経歴書の中で「ここが曖昧だから質問したくなる」箇所を特定する
4. その曖昧さを解消するために経歴書に追記すべき内容を具体的に提案する
5. 追記案は150字以内で、経歴書のどのセクションに入れるかも指定する

【職務経歴書】
（ステップ5までの成果物を貼り付け）

不足している情報があれば、最初に質問してから作業を開始してください。
仮定した点は必ず"仮定"と明記してください。

McKinseyの選考では、AIツール「Lilli」を使った課題が導入されています（Fortune 2026年1月報道）。候補者はLilliの出力を鵜呑みにせず、批判的に評価・修正する能力を問われます。この「AIの出力を批判的に扱える力」を職務経歴書のどこかで示しておくと、選考官の印象が変わる可能性があります。企業や面接官によって受け止め方は異なりますので、所属組織のコンプライアンスに従ってください。

ステップ7：人間レビューと最終調整 — AIの限界を理解する

なぜ人間レビューが不可欠なのか

ここまでの6ステップで、ChatGPTは非常に優れた下書きを生成してくれます。しかし、AIには本質的な限界があります。

• あなた固有の「なぜこのキャリアを選んだのか」というストーリーは、AIには書けない
• AIは時として古い情報を参照したり、事実と異なる内容を生成することがある
• コンサルファームの「社風」や「カルチャーフィット」のニュアンスは、経験者でないと分からない

AIは補助ツールであり、最終判断者ではありません。必ず信頼できる第三者（転職エージェント、業界経験者、キャリアコーチ）にレビューを依頼してください。

最終レビューチェックリスト

1. 事実確認：数字・日付・社名・役職名に誤りがないか
2. 一貫性：キャリアストーリーに矛盾がないか
3. 差別化：他の候補者と差がつくポイントが明確か
4. トーン：自信と謙虚さのバランスが取れているか
5. 長さ：日本語の職務経歴書は2〜3ページ、英文レジュメは1ページが目安

コピペ可能プロンプト⑦：最終品質チェック

あなたは外資系転職に精通した職務経歴書の校閲者です。
以下の職務経歴書の最終チェックを行ってください。

【チェック項目】
1. 誤字脱字・文法ミス
2. 数値の整合性（合計値や比率が矛盾していないか）
3. 抽象的すぎる表現がないか（「貢献」「推進」「改善」は具体化を提案）
4. 企業ごとの記載量バランス（直近の経歴に最もボリュームがあるか）
5. AI臭い表現の検出（「シナジー」「パラダイムシフト」等、リクルーターが嫌う表現）
6. 全体の「ストーリー性」（キャリアの一貫性が伝わるか）

修正提案は「原文 → 修正案」の形式で、理由を添えて提示してください。

【職務経歴書】
（最終版を貼り付け）

不足している情報があれば、最初に質問してから作業を開始してください。
仮定した点は必ず"仮定"と明記してください。

AIエージェントの活用法やAI時代のキャリア戦略については、30代ハイクラス転職×AI完全攻略ガイドで体系的にまとめています。

業界別カスタマイズのポイント

戦略コンサル（MBB）向け

McKinsey・BCG・Bainの選考では、「問題の構造化能力」と「仮説思考」が最も重視されます。職務経歴書では、実績を「課題発見 → 仮説構築 → 検証 → インパクト」のフレームで書くと、選考官の評価ポイントに直接刺さります。

2026年の注目トレンドとして、BCGは2025年の売上144億ドルのうち25%（約36億ドル）がAI関連案件から生まれています（Bloomberg 2026年4月23日報道）。AI戦略・MLOps・プロンプト設計といったスキルを経歴書に盛り込むことで、成長分野への適性をアピールできます。

投資銀行・PEファンド向け

Goldman SachsやJPMorganの中途採用では、「ディールの規模」と「定量的インパクト」が決定的に重要です。M&Aアドバイザリーなら案件金額、トレーディングならPnL（損益）、リサーチならカバレッジ銘柄数とレポート発行本数を明記しましょう。

JPMorganは2026年予算1,050億ドルのうち200億ドルをテクノロジーに配分しており（CNBC 2025年10月報道）、金融×AIの交差領域でのスキルは評価されやすい傾向にあります。

CxO（経営幹部）ポジション向け

CxOレベルでは、「組織変革をリードした経験」と「PL（損益計算書）への貢献」がキーになります。職務経歴書のフォーマットも、従来の時系列型から「テーマ型」（たとえば「デジタル変革」「収益構造改革」「組織開発」のテーマ別にまとめる）に切り替えると、経営者としてのビジョンが伝わりやすくなります。

CxO転職に必要なAI活用力については、CxO転職に必須のAI活用力｜CFO/COO/CTOの2026年市場価値も参考にしてください。

【要注意】よくある失敗パターンと回避策

失敗1：ChatGPTの出力をそのままコピペする

❌ ChatGPTが生成した文章をそのまま職務経歴書に貼り付ける
⭕ ChatGPTの出力を「素材」として受け取り、自分の言葉でリライトする

なぜこれが重要か：リクルーターやヘッドハンターは、AI生成テキスト特有の「整いすぎた文体」を見抜きつつあります。自分のエピソードや具体的な数値を加え、人間味のある文章に仕上げることが大切です。

失敗2：全ての企業に同じ経歴書を送る

❌ 1つの「完璧な」経歴書を作って全社に送る
⭕ 企業ごとにJD分析を行い、強調するポイントをカスタマイズする

なぜこれが重要か：BCGが求める「デジタル変革の推進力」と、McKinseyが求める「仮説構築力」と、Goldman Sachsが求める「ディール実行力」は全く異なります。ステップ2のJD分析プロンプトを企業ごとに実行し、経歴書の「重点ポイント」を変えましょう。

失敗3：AIツールの活用経験を書かない

❌ AIスキルを「趣味レベル」と考えて経歴書に記載しない
⭕ 実務でのAI活用経験を具体的に記載する（ツール名・用途・成果）

なぜこれが重要か：McKinseyは選考で自社AIツール「Lilli」を使った課題を出しています（Fortune 2026年1月報道）。「ChatGPTを使ってクライアント提案書のドラフトを作成し、提案準備時間を短縮」のような記載は、AIリテラシーのアピールになります。

失敗4：「盛りすぎ」で面接で詰まる

❌ ChatGPTに「もっとインパクトのある表現に」と指示して実績を過大に書く
⭕ 面接で深掘りされても具体的に答えられる範囲で書く

なぜこれが重要か：コンサルファームの面接では、経歴書に書いた実績を「なぜその判断をしたのか」「他にどんな選択肢があったか」「もう一度やるなら何を変えるか」と3段階で深掘りされます。書いたことを自分の言葉で説明できないなら、その実績は経歴書に載せるべきではありません。

英文レジュメ（Resume/CV）への応用

日本語→英語の変換で注意すべきこと

外資系企業では、日本語の職務経歴書に加えて英文レジュメの提出を求められることが一般的です。日本語の経歴書をそのまま英訳するのではなく、英語圏の「レジュメ文化」に合わせた再構成が必要です。

• 長さ：英文レジュメは原則1ページ（シニアレベルで最大2ページ）
• 動詞始まり：各bullet pointを強い動詞（Led, Drove, Spearheaded, Architected）で始める
• 写真・年齢・性別は不要：米国式では個人情報を極力排除する

コピペ可能プロンプト（ボーナス）：英文レジュメ変換

あなたはMBB出身のキャリアコンサルタントで、英文レジュメの専門家です。
以下の日本語職務経歴書を、米国式の1ページ英文レジュメに変換してください。

【指示】
1. 各bullet pointを強い動詞（Led, Drove, Spearheaded等）で始める
2. 定量的な成果を$またはM（百万）単位で表記する
3. 日本固有の概念（例：課長、主任）は英語圏で理解できる等価表現に置き換える
4. 1ページに収まるよう、直近10年の経歴に焦点を当てる
5. Skills セクションにAIツール（ChatGPT, Claude, Copilot等）を含める

【日本語職務経歴書】
（最終版を貼り付け）

不足している情報があれば、最初に質問してから作業を開始してください。
仮定した点は必ず"仮定"と明記してください。

ChatGPTを使った英語面接対策については、ChatGPT英語面接対策5選｜外資通過率UPも参考にしてください。

LinkedIn最適化 — 職務経歴書との一貫性を保つ

なぜLinkedInも同時に整えるべきなのか

外資系企業のリクルーターは、応募書類とLinkedInプロフィールを必ず照合します。経歴書で「AI戦略のリード経験」をアピールしているのに、LinkedInにその記載がなければ、信頼性が疑われます。

最低限やるべき3つの調整

1. Headline：「会社名 | 役職名」ではなく、「AI × [専門領域] | [目標ポジション]志望」のように検索されやすい形に
2. About：職務経歴書の「職務要約」と同じストーリーラインで400字程度にまとめる
3. Experience：経歴書と同じ定量的実績を英語で記載し、整合性を保つ

LinkedIn×ChatGPTの詳しい活用法は、LinkedIn×ChatGPT｜外資コンサル内定7ステップで解説しています。

よくある質問（FAQ）

Q1. ChatGPTで作った職務経歴書は選考でバレますか？

ChatGPTを「そのまま使った」場合はバレるリスクがあります。リクルーターはAI生成テキスト特有の文体を認識しつつあります。ただし、本記事の7ステップのように「構造化の補助ツール」として使い、最終的に自分の言葉でリライトすれば問題ありません。重要なのは、面接で経歴書の内容を自分の言葉で説明できることです。

Q2. 無料版のChatGPTでも十分ですか？

基本的な構造化や文章のリライトは無料版（GPT-4o mini）でも可能です。ただし、長い職務経歴書全体のコンテキストを維持しながら作業する場合や、PDF読み込みには、有料版（ChatGPT Plus、月20ドル、2026年5月時点）の方が精度が上がります。

Q3. ChatGPT以外に使えるAIツールはありますか？

Claude（Anthropic）は長文の構造化が得意で、職務経歴書の全体最適化に向いています。Google Geminiはウェブ検索と連携して企業の最新情報を反映できます。ツールの比較は用途によって異なりますので、複数試して自分に合うものを選ぶことをお勧めします。

Q4. 転職エージェントの添削とChatGPTの添削、どちらが良いですか？

役割が異なるため「どちらか」ではなく「両方」の活用を推奨します。ChatGPTは構造化・定量化・ATS最適化など「技術的な最適化」が得意です。一方、転職エージェントは企業固有のカルチャーフィットや面接官の好み、非公開の選考基準といった「人間しか知らない情報」を持っています。ChatGPTで下書きを磨いた上で、エージェントにフィードバックを求めるのが理想的な流れです。

Q5. 30代半ばでコンサル未経験ですが、ChatGPTで経歴書を作れば通過できますか？

ChatGPTはあくまで「表現の最適化ツール」であり、経験そのものを創り出すことはできません。ただし、事業会社での経験をコンサルファームが求めるフレームワーク（問題解決力・仮説思考・クライアントインパクト）で再解釈することは可能です。通過の可否は個人の経歴・応募先・タイミングなど複合的な要因で決まります。現役面接官やケースコーチの評価を代替するものではありませんので、専門のキャリアアドバイザーにもご相談ください。

参考・出典

• Boston Consulting Group Says AI Work Brought 25% of 2025 Revenue — Bloomberg（参照日: 2026-05-19）
• AI Influences How McKinsey, BCG, Bain Hire for Entry-Level Consulting Jobs — Bloomberg（参照日: 2026-05-19）
• McKinsey challenges graduates to master AI tools as it shifts hiring hunt — Fortune（参照日: 2026-05-19）
• Big banks like JPMorgan Chase and Goldman Sachs are already using AI to hire fewer people — CNBC（参照日: 2026-05-19）
• Nearly 4 in 10 job candidates have bailed on a hiring round because it required an AI interview — Fortune（参照日: 2026-05-19）
• McKinsey Plans to Use AI Agents to Help Choose Client Teams — Bloomberg（参照日: 2026-05-19）

まとめ：今日から始める3つのアクション

1. 今日やること：ステップ1のキャリア棚卸しプロンプトを実行し、自分の実績を5つ以上構造化する（15分）
2. 今週中：ステップ2〜5を通して、応募先企業に合わせた経歴書のドラフトを1社分完成させる
3. 今月中：信頼できる第三者（転職エージェント、業界経験者）にレビューを依頼し、ステップ7の最終調整を行う

次回予告：次の記事では「ChatGPT × ケース面接対策」をテーマに、戦略コンサルの面接で実際に使える準備法をお届けします。

あわせて読みたい：

• ケース面接×ChatGPT攻略法｜戦略コンサル内定プロンプト集 — ケース面接の準備をAIで効率化する方法
• ChatGPT年収交渉術｜ハイクラス転職で希望条件を整理する方法 — 内定後の年収交渉をChatGPTで準備する

著者：佐藤傑（さとう・すぐる）
株式会社Uravation代表取締役。早稲田大学法学部在学中に生成AIの可能性に魅了され、X（旧Twitter）で活用法を発信（@SuguruKun_ai、フォロワー約10万人）。100社以上の企業向けAI研修・導入支援を展開。著書『AIエージェント仕事術』（SBクリエイティブ）。SoftBank IT連載7回執筆（NewsPicks最大1,125ピックス）。

ご質問・ご相談は お問い合わせフォーム からお気軽にどうぞ。