AIデータセンター投資が世界・日本で同時進行し、HBMや先端パッケージ、高速相互接続などが事業の勝敗を左右する時代になった。日本国内でもAIインフラ支出が急伸し、GPU搭載サーバや関連部材・装置の需要が堅調に推移している。
こうした「計算・メモリ・ネットワークの三位一体」という調達環境では、顧客の曖昧なRequirements（要求）を実現可能なKPI（重要業績評価指標）とSpec（仕様）に落とし込み、具体的なCoO（総所有コスト）を数字で提示できる人材の価値が跳ね上がる。
その人材に最も求められるスキルが “翻訳力”だ。これは単に「異国の顧客の言葉を翻訳して社内に伝える」だけでは不十分で、要件→仕様→価値を一筋で結ぶ力――つまり、顧客の課題を定量化し、そこから最適な設計／プロセス／装置の仕様を割り出し、そしてどのような経済的メリットがあるかを可視化し、きちんと伝えることができるスキルのことである。
本稿では、この“翻訳力”を武器に評価されるための実務メソッドを、3つのステップに分け解説する。
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