「入社1年目で AI 案件と AWS 設計に同時に関われる会社」って、世の中にどれくらいあるんだろう。
僕がエンジニア候補と話していて一番多い質問は「実務でモダン技術に触れますか？」。その質問に対する K.Platinum の答えは、研修制度の説明じゃない。実プロジェクトで触らせる、で終わる。
こんにちは、株式会社K.Platinum代表の沼田海斗です。
うちは社員17名・3期目のITコンサル会社で、僕自身が高専卒→トヨタ→スタートアップITコンサル→24歳で起業、というキャリアを通ってきた。今は受託開発を主軸に、AI・クラウド・生成AI領域の案件をエンタープライズ顧客に届けている。
今日は「2026年に転職するなら、AI×クラウド経験が積める場所に行ったほうがいい」という話と、その経験を K.Platinum でどう積めるのかをぜんぶ正直に書く。SES や受託開発で「3年やったけど、結局CRUDとExcel仕様書しかやってない」と感じている人にこそ読んでほしい。
2026年、エンジニアが本当に欲しいのは「AI×クラウド経験」
dodaが2026年初に出した転職動向調査を読むと、エンジニアの32.9%が転職を検討中で、そのうち35.1%が1年以内に動く気だという。求職者が会社選びで最重視するキーワードを上から並べると、こんな感じだった。
- 上流工程に挑戦できるか
- 市場価値が上がる経験を積めるか
- キャリアパスが透明か
- 技術選定の自由度があるか
3年くらい前なら「年収」「リモート可否」「残業時間」が上位だった。でも今は違う。
理由は単純で、エンジニア界隈の中で「3年後に置き去りにされる側に回りたくない」という危機感が強くなっているから。Gartnerは「2026年に企業の80%以上が生成AIを業務利用する」と予測していて、AIを実装した経験のあるエンジニアと、ない人の市場価値は明確に分かれる方向に進んでいる。
ここで重要なのは、「AIを使ったことがある」と「AIを実装した経験がある」はまったく別物ということ。
ChatGPT を社内で叩いている、Copilot を補助で使っている、というレベルは、もはや差別化にならない。市場が評価するのは「AI機能を含んだプロダクトを設計・開発・運用したことがある人」だ。
そして、この経験は研修では絶対に積めない。本物の案件で、お客さんのビジネス制約を背負って、運用まで持っていく中でしか身につかない。
K.Platinumの案件ポートフォリオ：AI/クラウド/生成AIの比率
うちが受けている案件カテゴリを少し抽象化して書くと、こんな構成になっている。
主力カテゴリ（受託開発の半数以上）
- 製造業×AI：AWSベースのAI一元管理プラットフォーム、画像認識を組み込んだ品質検査システム
- 大規模クラウド：5,000人規模の営業支援アプリをAzureで構築・運用
- AI教育・研修管理：guildboard（自社サービス）と連動した研修管理システム
- 生成AI実装：ChatGPT API・Claude API・Copilot をプロダクトに組み込む案件
- マイクロサービス設計：エンタープライズ顧客向けのアーキテクチャ設計＋実装
サブカテゴリ
- 既存基幹システムのリプレース（COBOL／Notesなどのレガシーから脱却）
- 自社サービス開発（guildboard、勤怠管理SaaS）
ここで強調したいのは、これらが「特別な選抜メンバーだけがアサインされる花形案件」じゃないということ。
うちは社員17名の規模感なので、AI・クラウド案件と「それ以外」を線引きする余裕はそもそもない。1人のエンジニアが、AWSの設計を引きながら、AI機能の実装も書いて、次の週には Azure 案件のレビューに入る、みたいな働き方が普通になっている。
入社1年目のメンバーも例外じゃない。むしろ、新しく入ってきた人ほど、最新スタックの案件にアサインされる確率が高い。理由はあとで書く。
入社1年目で何に携わるのか：3つの実例
抽象論だと響かないと思うので、実際に最近1年以内に入社したメンバーが何をやっているかを、案件名は伏せつつ書く。
実例1：製造業向けAI一元管理プラットフォーム（AWSベース）
入社半年のエンジニアが、AWS Lambda・SageMaker・S3・Bedrockを組み合わせたAI推論基盤の設計レビューに入っている。最初は「設計書を読んで叩き台を作る」役割からスタートしたが、3ヶ月目には自分で機能設計を起票し、6ヶ月目にはAIモデルの推論精度モニタリング機能を一人称で設計・実装した。
このメンバーは前職SESで Java と JSP の保守をやっていた。AWSもAIも未経験だったが、「未経験だから後ろに座る」という運用はうちにはない。先輩が伴走しながら、最初から本物の意思決定の場に座らせる。
実例2：5,000人規模の営業支援アプリ（Azure）
入社1年弱のエンジニアが、Azure App Service・Azure SQL・Azure Functions・Power Platform連携を含むエンタープライズアプリの開発と運用に入っている。
このアプリはお客さん側で5,000人が毎日使う本番システムなので、障害が出れば即インシデント対応。1年目から「夜間にアラートを受けて切り分けて報告書を書く」みたいな経験を積めるのは、規模感の小さい受託開発会社の特権だと思う。大手SIerに入って同じ規模感のシステムに触れるのは、最低でも3年目以降になる。
実例3：自社AI教育サービス「guildboard」
guildboard は K.Platinum が育てている AI 連動型の教育管理プロダクト。研修コンテンツ・進捗・課題採点・受講者のスキルマップを統合管理するSaaSで、ここに「AI自動採点」「個別最適化された学習パス推薦」みたいな機能を社内エンジニアが実装している。
自社プロダクトなので、技術選定も設計判断も全部内製。Claude API を使って答案の自動採点を入れたり、ベクトルDBで類似学習者をクラスタリングしたり、生成AI実装の生きた経験が積める。
入社1年目のメンバーが、Claude API のプロンプト設計から評価メトリクス設計までを一気通貫でやる、というのが普通に起きている。
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「研修扱いの案件」じゃなく「本物の案件」で経験を積む意味
うちで入社1年目から本物の案件に入れる理由を、正直に書く。
理由1：研修案件を作る余裕がない
社員17名の会社に「練習用の小さな仕事」を量産する余裕はない。だから入社したらすぐ売上の立つ案件に入る。これは綺麗事ではなく、構造的な必然だ。
理由2：受け持つ案件サイズがちょうどいい
うちはエンタープライズ顧客がメインだけど、案件単位は中規模が多い。1案件3〜10人のチームで動くサイズ感だと、1年目でも全工程に関わらないとプロジェクトが回らない。要件定義の打ち合わせに同席し、設計レビューに参加し、実装し、テストし、リリース後の運用に入る。これが当たり前になっている。
理由3：「案件選択制」が機能している
うちには「この案件、やりたい人？」と社内に投げかける文化がある。1年目のメンバーが手を挙げたら、よほどスキル的に厳しくない限り、本人の希望を尊重する。だから「AI案件をやりたい」と入社した人は、AI案件にアサインされる確率が普通に高い。
理由4：ITコンサル的な動き方を1年目から要求される
うちは「請けて作る」だけの会社じゃなくて、お客さんの業務課題から定義しに行く動き方をする。だから1年目のメンバーも、コードだけ書いていればいい、にはならない。お客さんの担当者と会話して、業務を理解して、最適な技術を提案する。この動き方こそ、3年後の市場価値に決定的に効く。
3年後の自分の居場所を決めるのは、今いる環境だ
エンジニアの市場価値を決める要素は、突き詰めるとシンプルだ。
- どの技術スタックを、どのくらいの深さで、どれくらいの規模感で扱った経験があるか
- ビジネス課題の定義から関わった経験があるか
- 自分で意思決定した経験があるか
この3つを満たす環境にいるかどうかで、3年後にいる場所が変わる。
「上流工程に挑戦できますよ」「キャリアパスが明確ですよ」と言う会社は山ほどある。でも、入社1年目から本当にAI/クラウドの本物の案件にアサインされて、本物の意思決定の場に座らされる会社は、そんなに多くない。
うちは綺麗な会社ではない。社員17名で3期目、まだ仕組みが固まりきっていない部分もある。でも「モダン技術に本気で触りたい」「自分の意思決定で動きたい」と思っているエンジニアにとっては、たぶん日本でもかなり良い環境を提供できていると思っている。
3年後、AI・クラウド経験を持っていることが「あって当たり前」になる時代が来る。そのときに「あって当たり前」の側に立つために、今いる場所を考え直してみてほしい。
まとめ
- エンジニアの市場価値は「AIを使ったか」ではなく「AIを実装したか」で分かれる時代に入っている
- K.Platinumは社員17名・3期目という規模感ゆえに、入社1年目から本物のAI/クラウド案件に入る運用が成立している
- 案件選択制とITコンサル的な動き方で、3年後に差がつく経験を1年目から積める
筆者プロフィール
沼田 海斗（ぬまた かいと）
株式会社K.Platinum代表 / 27歳
高専卒→トヨタ→スタートアップITコンサル→24歳で起業。3期目（資本金10万円→2,000万円、社員17名・うち高専出身8名）。AI・クラウド・生成AIを軸にしたITコンサル＆受託開発を展開中。趣味はキックボクシングとSlackでのMTG即決。
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