年収800万円から600万円へ。転職活動の失敗で、私のキャリアは一度崩壊しかけました。

「JavaとPythonができれば、どこでも通用する」そう信じていた私の考えは、完全に時代遅れだったのです。転職エージェントの甘い言葉に乗せられ、実際の市場価値を見誤った結果がこれでした。

そんな絶望の中で出会ったのが、AI技術を活用した新しいタイプのエンジニア向け転職支援サービスでした。正直、最初は半信半疑。「また騙されるのでは？」という不安が頭をよぎります。

なぜ私は転職に失敗したのか

2023年春、私は10年勤めた大手SIerを退職しました。理由はシンプル。もっと技術的にチャレンジングな環境で働きたかったからです。

当時の私のスキルセット：

  • Java（Spring Framework）- 8年
  • Python（Django）- 3年
  • AWS（EC2、RDS程度）- 2年
  • チームリーダー経験 - 5年

複数の転職エージェントに登録し、「年収アップは確実」「引く手あまた」という言葉を信じて転職活動を開始。しかし現実は...

「Javaの経験だけでは、モダンな開発環境では通用しない」
「Kubernetesの実務経験は？」
「マイクロサービスアーキテクチャの設計経験は？」

面接で次々と突きつけられる、私の知らない技術要求。結局、妥協に妥協を重ねて入社した会社では、レガシーシステムの保守という、前職以上に技術的チャレンジの少ない仕事が待っていました。

AIが変える転職活動の新常識

転職失敗から半年後、元同僚から聞いたのが「ITエンジニアの案件・求人サイト」の存在でした。

「AIが市場価値を正確に診断してくれる」「スキルに合った案件を自動マッチング」

正直、胡散臭いと思いました。でも、もう失うものもない。ダメ元で登録してみることに。

衝撃の単価診断結果

登録後、まず受けたのが「単価診断AI」による市場価値分析でした。

私の予想単価：月60万円
AIの診断結果：月45-55万円

ショックでした。でも同時に、なぜ私の転職が失敗したのかが明確に理解できました。

AIは私のスキルを以下のように分析：

  • Java経験は豊富だが、最新フレームワークの経験不足
  • クラウドネイティブ開発の実績が弱い
  • DevOps関連スキルが市場ニーズに対して不足

さらに驚いたのは、「今後需要が高まるスキル」と「習得にかかる期間」まで提示してくれたこと。これは従来の転職サービスでは絶対に得られない情報でした。

実際に利用して分かった3つのメリット

1. リアルタイムの市場動向が分かる

従来の転職サイトでは「年収600-800万円」のような曖昧な表記ばかり。しかしこのサービスでは：

  • Go言語エンジニア：月単価65-85万円（前月比+3%）
  • React＋TypeScript：月単価60-75万円（安定）
  • COBOLメンテナンス：月単価50-60万円（下降傾向）

このような具体的な数値がリアルタイムで更新されます。自分の市場価値を客観的に把握できるのは、キャリア戦略を立てる上で非常に重要でした。

2. スキルシート改善AIが神レベル

私の古臭いスキルシートを、AIが現代的なフォーマットに変換してくれました。

Before：「Javaを使用したWebアプリケーション開発（8年）」
After：「Spring Boot 2.xを活用したRESTful API設計・実装、JUnit5によるテスト自動化、GitLab CI/CDパイプライン構築経験」

単に言い換えただけでなく、私の経験から推測できる具体的なスキルを掘り起こしてくれたのです。

3. 案件の質が想像以上に高い

正直、最も驚いたのがこれです。大手企業の案件が多数掲載されていました：

  • NTTデータ：金融系システムのマイクロサービス化（月85万円）
  • DMM：動画配信プラットフォームの開発（月80万円）
  • 三菱電機：IoTプラットフォーム構築（月75万円）

しかも、技術スタックや開発環境が詳細に記載されているため、ミスマッチが起きにくい。

競合サービスとの徹底比較

実際に大手2社のサービスと比較してみました：

項目 ITエンジニアの案件・求人サイト レバテックフリーランス ギークスジョブ
AI機能 ◎ 4種類のAI搭載 △ 簡易マッチングのみ × なし
案件数 ○ 非公開（体感では豊富） ◎ 約15,000件 ○ 約3,000件
単価診断精度 ◎ ±5万円の精度 ○ ±10万円程度 △ 大雑把
サポート拠点 ◎ 全国8拠点 ○ 4拠点 △ 東京・大阪のみ

特筆すべきは、AI機能の充実度です。単なるキーワードマッチングではなく、経験年数、使用技術、プロジェクト規模などを総合的に分析してマッチングしてくれます。

利用して感じたデメリット

もちろん、完璧なサービスではありません。実際に使って感じた課題もあります：

1. AI診断が厳しすぎることも

市場価値を正確に診断してくれるのは良いのですが、時として現実を突きつけられすぎて凹みます。「あなたのスキルでは月40万円が妥当」と言われた時は、正直ショックでした。

2. 地方案件がまだ少ない

8拠点あるとはいえ、案件の7割は首都圏に集中。地方在住でフルリモートを希望する人には、選択肢が限られる印象です。

3. AIコンサルタントの回答が時々的外れ

チャットで相談できるAIコンサルタント機能は便利ですが、複雑な相談になると回答が一般論になりがち。最終的には人間のアドバイザーに相談することになりました。

実際の利用フローと体験談

登録から案件決定まで、私の場合は約3週間でした：

Week 1：登録とAI診断

登録自体は5分で完了。その後、職務経歴書をアップロードすると、24時間以内にAI診断結果が届きました。

印象的だったのは、「あなたの強み」だけでなく「市場で不足しているスキル」も明確に示してくれたこと。私の場合、Dockerとk8sの実務経験が致命的に不足していることが判明。

Week 2：スキルシート改善とマッチング

AIの提案に従ってスキルシートを改善。すると、マッチング精度が劇的に向上しました。

Before：マッチング案件3件/日
After：マッチング案件12件/日

特に良かったのは、「なぜこの案件がマッチしたか」の理由も表示されること。「あなたのSpring Boot経験が評価されています」「チームリード経験が必須要件にマッチ」など、具体的でした。

Week 3：面談と条件交渉

興味のある案件5件に応募し、3件で面談に進みました。驚いたのは、事前にAIが「想定される質問」を予測してくれたこと。

実際の面談での質問：
「マイクロサービス間の通信で気をつけていることは？」
AIの予測：
「分散システムにおける通信の信頼性について聞かれる可能性があります」

ほぼ的中していました。おかげで落ち着いて回答でき、月単価65万円の案件を獲得できました。

こんな人におすすめ（逆に向かない人も）

おすすめできる人

  • 自分の市場価値を客観的に知りたい人
  • スキルアップの方向性に悩んでいる人
  • 効率的に転職活動を進めたい人
  • フリーランス案件を探している人

向かないかもしれない人

  • 対人でじっくり相談したい人（AIメインなので）
  • 地方限定で案件を探している人
  • IT経験1年未満の人（案件が限られる）
  • 現実を直視したくない人（診断が正直すぎる）

利用者の生の声（SNSから収集）

実際の利用者の声も調査してみました：

「単価診断で現実を知ってショックだったけど、スキルアップの道筋が見えた。3ヶ月でDocker習得して月単価10万アップ！」（30代・Javaエンジニア）

「AIマッチングのおかげで、自分では見つけられなかった優良案件に出会えた。大手企業の新規プロジェクトに参画できて満足」（20代・フロントエンドエンジニア）

一方で、ネガティブな声も：

「地方案件少なすぎ。結局東京の案件でリモートワークすることに」（40代・インフラエンジニア）

料金体系と費用対効果

重要なポイントですが、基本的な機能は全て無料です：

  • AI診断：無料
  • スキルシート改善：無料
  • 案件マッチング：無料
  • キャリア相談AI：無料

有料オプションもあるようですが、私は無料機能だけで十分でした。他社では有料の機能（市場価値診断など）が無料なのは大きなメリットです。

導入企業の実態調査

掲載されている企業ロゴを見て驚きました。日本を代表する大手企業がずらり：

  • NTTデータ
  • DMM.com
  • 三菱電機インフォメーションシステムズ
  • NRI（野村総合研究所）
  • SCSK

実際にこれらの企業の案件があるのか確認したところ、本当に掲載されていました。ただし、人気案件はすぐに埋まってしまうため、定期的なチェックが必要です。

サポート体制の実情

「全国8拠点」を謳っていますが、実際のサポート品質はどうなのか。

私は東京で面談しましたが、担当者の技術理解度は高い印象でした。「Springの2.x系と3.x系の違い」といった技術的な話も通じ、ミスマッチが起きにくいと感じました。

地方拠点については、知人の体験談によると：
「大阪オフィスも東京と遜色ないサポート。ただし案件数は東京の半分程度」とのこと。

転職失敗から学んだ教訓

このサービスを使って改めて実感したのは、転職活動に「勘」は通用しないということ。

私の失敗は、自分の市場価値を過大評価し、求められるスキルを理解していなかったこと。AIによる客観的な分析があれば、あの失敗は防げたかもしれません。

特に印象的だったのは、キャリアアドバイスAIの一言：
「あなたの経験は貴重ですが、市場が求めるのは経験年数ではなくスキルの鮮度です」

耳が痛い言葉でしたが、これが現実。そして、この現実を受け入れて行動することが、キャリアアップへの第一歩でした。

1年後の今

あれから1年。私は月単価65万円の案件で、Kubernetesを使ったマイクロサービス開発に携わっています。

AIの提案に従って習得したスキル：

  • Docker/Kubernetes
  • GitHub Actions（CI/CD）
  • Terraform（IaC）
  • Go言語（基礎レベル）

結果、市場価値は月45万円→65万円に向上。さらに、次の目標として「Go言語での開発経験を積む」ことで、月80万円を目指しています。

まとめ：AI時代の転職活動

「ITエンジニアの案件・求人サイト」は、完璧なサービスではありません。AIの判定が厳しすぎたり、地方案件が少なかったり、課題もあります。

しかし、自分の市場価値を正確に把握し、必要なスキルを明確にしてくれるという点で、従来の転職サービスとは一線を画しています。

転職は人生の大きな決断。だからこそ、感覚や勘ではなく、データに基づいた判断が必要です。私のような失敗を繰り返さないためにも、一度は試してみる価値があると感じています。

ただし、AIはあくまでツール。最終的に行動するのは自分自身です。診断結果を受けて、スキルアップに投資するか、現状に甘んじるか。その選択が、1年後のあなたの市場価値を決めることになるでしょう。

少なくとも私は、あの転職失敗がなければ、そしてこのサービスに出会わなければ、今もレガシーシステムの保守に埋もれていたかもしれません。時には、現実を直視することが、最大の成長機会になるのです。