【第1回】在職中で時間がない人へ｜客先常駐・SESから抜け出す企業リサーチをClaude Coworkに”委任”する方法
こんにちは。エンジニアデータバンク です。 「客先常駐はもう限界。次はちゃんと自社開発企業に行きたい」──そう思っていても、いくつもの応募先企業を1社ずつ調べて比較する時間が取れず、転職活動そのものに手が付けられていない方も多いのではないでしょうか。
在職中の転職活動では、面接の日程調整だけでも一苦労です。そこに「各社の残業実態は？」「本当に自社開発なのか、実質SESの請負なのか？」「単価・年収レンジは希望と合っているか？」といった企業リサーチが積み重なると、平日の夜や休日を丸ごと使っても終わりません。
本記事では、この「企業リサーチと比較表づくり」という時間のかかる作業を、Claude Coworkに一次調査として”委任”し、自分は最終確認と意思決定だけに集中する方法を解説します。
ポイントは「AIに転職を決めてもらう」のではなく、「一次情報を集めて整理する下働きをAIに任せ、判断は自分が行う」という役割分担です。実際に使える指示文の例も紹介しますので、今日から試してみてください。
- この記事でわかること
客先常駐・SESからの転職で、企業リサーチが後回しになりがちな理由（データで見る「時間がない」実態）
Claude Coworkに企業リサーチ・比較表づくりを「委任」する具体的な指示の出し方
AIが作った比較表を、鵜呑みにせず検証するためのチェックポイント
- こんな方に読んでほしい
客先常駐・SESの働き方から抜け出したいが、在職中で企業リサーチの時間が取れない方
複数の応募先候補があり、条件を横並びで比較したい方
ChatGPT・Claudeは使ったことがあるが、Claude Coworkのような自律的なタスク実行はまだ試していない方
- この記事の信頼性
IT人材の転職支援・案件紹介を行う中で蓄積した、客先常駐・SESからの転職相談の実例をもとにしています。
Qiita「エンジニア白書2026」やdoda・エン・ジャパンなど公表データも参照しています。
それでは解説していきます。
目次
なぜ客先常駐・SESからの転職で、企業リサーチが後回しになるのか
「時間がない」は気持ちの問題ではなく構造の問題
在職中の転職活動は、平日の勤務後や休日にしか動けません。転職活動全体の期間は平均で2〜3ヵ月程度とされていますが、客先常駐だと現場の稼働時間が読みづらく、面接調整だけで疲弊してしまう方も少なくありません。
さらに、dodaの調査によると、転職活動での平均応募社数は7.5社、実際に面接に進むのは平均3.4社とされています。つまり、1社に絞らず複数社を並行して検討するのが前提であり、それぞれの「残業実態」「自社開発かSESか」「単価・年収レンジ」を1社ずつ手作業で調べていては、時間がいくらあっても足りません。
出典: doda「転職活動での平均応募社数・面接社数」 https://doda.jp/guide/oubo/heikin/
残業実態やカルチャーは、求人票だけでは分からない
エン・ジャパンが実施した社会人1万人への調査では、84%が「残業の有無や平均時間などが企業選びに影響する」と回答しています。しかし、こうした情報は求人票の1行だけでは判断できず、企業の口コミサイトやプレスリリース、エンジニアブログなど複数の情報源を横断して確認する必要があります。
出典: エン・ジャパン「社会人1万人の『残業』実態調査」（2023年発表） https://corp.en-japan.com/newsrelease/2023/32805.html
客先常駐から抜け出したい方であれば、なおのこと「自社開発と書いてあるが実際は受託・SES寄りではないか」といった見極めが重要ですが、ここに時間をかけられる人はほとんどいません。
Claude Coworkに"一次リサーチ"を委任する、という発想
AIに「決めさせる」のではなく「調べさせる」
Qiitaの「エンジニア白書2026」（2,317名調査）では、生成AIを「常に」「ほぼ毎日」利用しているエンジニアが合わせて64%にのぼるとされています。多くのエンジニアが日常的にAIを使っている一方で、転職活動の情報収集にはまだ活用しきれていないケースが目立ちます。
出典: Qiita「エンジニア白書2026」 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000002696.000001348.html
ここで意識したいのは、AIに「転職先を決めてもらう」のではなく、「複数の情報源を調べて整理する一次調査を任せる」という役割分担です。これは、部下やアシスタントに調査を依頼して、自分は最終判断とその裏取りだけを行うのと同じ構図です。ハイクラス層のエンジニアであれば、業務でも近い進め方をしているはずです。
Claude CoworkがChatGPT・Claudeへのプロンプト投げと違う点
これまでのAI活用は「1つずつ質問して、コピペで結果を受け取る」というやり取りが中心でした。Claude Coworkは、複数のWebページを自律的に調べ、情報をファイルにまとめ、比較表として整理するところまでを一連の作業として任せられる点が異なります。1社ずつ手動でリサーチする手間を減らし、自分は出てきた比較表の検証に時間を使えるようになります。
さらに、Claude CoworkはPCのローカルファイルにもアクセスできます。たとえば、作った比較表をExcelに書き出したり、手元の職務経歴書を読み込んで応募先ごとにカスタマイズしたりといった作業も、「出力をコピーして別のアプリに貼り付けて保存して……」を繰り返さずに、Claude Coworkが直接ファイルを編集してくれます。最新情報への更新や書き換えもスムーズです。
実践：Claude Coworkで応募先企業の比較表を作る4ステップ
STEP1 比較したい企業と、自分の希望条件を伝える
まず、検討中の企業名（またはURL）と、自分が重視する条件を伝えます。条件は数値や具体的な言葉にするのがポイントです。
客先常駐のSESエンジニアとして転職活動をしています。
以下の企業について、公開情報をもとにリサーチし、
比較表を作ってください。
【比較対象企業】
・A社（URL）
・B社（URL）
・C社（URL）
【私が重視する条件】
・自社開発比率が高いこと（受託・SES主体ではないこと）
・平均残業時間が月20時間以内であること
・使用技術がGo/Python/AWS中心であること
・想定年収600万円以上
STEP2 調査項目を具体的に指定する
比較表の列になる項目を先に決めておくと、後の検証がしやすくなります。
各企業について、以下の項目を調べて表にまとめてください。
情報源（企業サイト・口コミサイト・プレスリリースなど）も
それぞれ明記してください。
・事業内容（自社開発か受託・SESか）
・使用技術スタック
・残業時間・働き方に関する口コミ傾向
・想定年収レンジ
・直近の資金調達・業績に関するニュース
STEP3 希望条件との一致度をスコアリングさせる
一次情報が集まったら、自分の希望条件との一致度を可視化してもらいます。
上記の調査結果を、私が重視する4つの条件
（自社開発比率／残業時間／技術スタック／年収）
それぞれについて5段階で評価し、比較表にしてください。
根拠が弱い項目には「要確認」と明記してください。
出てきた比較表のイメージは以下のようなものです。
| 企業 | 自社開発比率 | 残業時間 | 技術スタック | 想定年収 | 総合評価 |
|---|---|---|---|---|---|
| A社 | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ | 高 |
| B社 | ★★☆☆☆（要確認） | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★☆☆ | 中 |
| C社 | ★★★★★ | ★★☆☆☆ | ★★★★☆ | ★★★★★ | 高 |
＼比較表を見て「ここが気になる」を相談する／
STEP4 「要確認」項目のリストをもらう
比較表の中で根拠が弱い項目、情報源が古い項目は、そのまま鵜呑みにせず「要確認リスト」として出してもらいましょう。
比較表の中で、情報源が1つしかない項目や、
公開情報が古い（1年以上前）項目を
「要確認リスト」として別途まとめてください。
AIが作った比較表を、そのまま信じないための検証ポイント
Claude Coworkが作った比較表は、あくまで一次調査の結果です。ここから2つの検証を必ず自分で行いましょう。
■ 検証1：「要確認リスト」の項目を面接で直接質問する
特に残業実態や自社開発比率は、口コミサイトの情報が古かったり、部署によって差があることも多いため、現場の生の声で裏取りするのが確実です。カジュアル面談があれば、そこで質問するのが最も自然です。
■ 検証2：情報源の偏りを確認する
同じ口コミサイト1つだけを根拠にしていないか、企業側の公式発表（ポジティブな情報が多くなりがち）に偏っていないかを見て、必要であれば別の情報源を追加で調べさせましょう。
AIに任せるのは「調べて整理する」ところまで。「この会社に決める」という最終判断は、あなた自身の目と、実際の面談で得た感覚を優先してください。
まとめ
以上、「客先常駐・SESから抜け出す企業リサーチをClaude Coworkに"委任"する方法」について解説しました。
在職中で時間が取れない中でも、企業リサーチという時間のかかる一次調査をAIに任せることで、自分は本当に大事な意思決定と裏取りに時間を使えるようになります。「AIに決めさせる」のではなく「AIに調べさせて、自分が判断する」というスタンスを忘れずに、ぜひ試してみてください。
企業リサーチから転職決定まで、一人で抱え込まないために
EDBエージェントでは、ITエンジニア専門のキャリアアドバイザーが、あなたの経験・希望条件をもとに、企業の実態に踏み込んだ情報を提供しています。AIで作った比較表の「要確認」部分を、プロの目で一緒に検証することもできます。
「自社開発と書いてあるが、実質SESではないか確認したい」
「客先常駐から抜け出したいが、年収を下げたくない」
「転職するかはまだ決めていないが、選択肢を把握しておきたい」
転職を決めていない段階でも問題ありません。まずは現在地の確認からお使いください。
記事に関するお問い合わせやお仕事のご依頼は こちら からお願いします。
参考文献・データ出典
- Qiita「エンジニア白書2026」（2,317名調査、生成AI利用率など） https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000002696.000001348.html
- doda「転職活動での平均応募社数・面接社数」 https://doda.jp/guide/oubo/heikin/
- エン・ジャパン「社会人1万人の『残業』実態調査」（2023年発表） https://corp.en-japan.com/newsrelease/2023/32805.html
