AIによって生まれる仕事とは？新たに登場する職種8選と需要が拡大する仕事を解説

「AIに仕事を奪われる」という話題が注目されがちですが、実際にはAIの普及によって新たに生まれる仕事も数多くあります。

プロンプトエンジニアやAIトレーナーといった、数年前には存在しなかった職種がすでに求人市場に登場しているほか、データサイエンティストやUXデザイナーなど既存の職種でもAI関連の需要が急速に拡大しています。

本記事では、AIによって新たに生まれる仕事を分野別・職種別に紹介したうえで、需要が高まる既存の仕事やAI時代に求められるスキル、AI関連の仕事に就くための具体的なステップまでを網羅的に解説します。

今後のキャリアを考えるうえでの参考にしてみてください。

内容をまとめると…

AIの普及は仕事を奪うだけでなく、プロンプトエンジニアやAIトレーナーなど、これまで存在しなかった新しい職種を数多く生み出している
AIによって生まれる仕事は「AI開発・運用」「品質・安全性」「AI活用」「クリエイティブ」「導入支援」の5分野に大別できる
データサイエンティストやサイバーセキュリティ専門家など、既存の職種でもAI関連の需要は急速に拡大している
AI時代に求められるスキルは、AIツールを使いこなすリテラシーやデータ活用力に加え、創造性・共感力といった人間ならではの力である
AI関連の仕事を目指すには、まずAIツールに触れることから始め、学習・実績づくり・求人探しとステップを踏んで行動に移すことが重要

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AIによって新たに生まれる仕事の分野は？
AIによって新たに生まれる具体的な仕事
AIによって需要が拡大する既存の仕事
AI時代に求められるスキル
AI関連の仕事に就くためのステップ
まとめ

AIによって新たに生まれる仕事の分野は？

AIの普及は既存の仕事を奪うだけでなく、これまで存在しなかった新しい仕事を次々と生み出しています。ここでは、AIによって新たに生まれる仕事を5つの分野に分けて紹介します。

AI開発・運用に関わる技術職

AIそのものを「つくる」「動かす」ことに直接携わる技術職は、AI時代の土台を支える存在です。具体的には、機械学習モデルを設計・開発するAIエンジニアや、大量のデータを収集・整備するデータエンジニアなどが該当します。

近年は大規模言語モデル（LLM）の登場により、モデルの学習だけでなく、本番環境への展開や継続的な改善を担うMLOpsエンジニアの需要も急速に高まっています。AIは一度つくって終わりではなく、精度の維持やアップデートといった運用面の業務が欠かせません。そのため、開発と運用の両方を理解できる人材が強く求められています。

プログラミングや数学の知識が前提となるため参入ハードルは高いものの、慢性的な人材不足から報酬水準も高い傾向にあります。IT業界だけでなく、製造・金融・医療など幅広い業界で求人が増えている分野です。

AIの品質・安全性を守る仕事

AIが社会に広く浸透するほど、「AIが正しく動いているか」「差別や偏りがないか」をチェックする仕事の重要性が増しています。AIの出力が偏見を含んでいたり、倫理的に問題のある回答をしたりすれば、企業の信頼を大きく損なうことにもなりかねません。

こうしたリスクに対応するのが、AI監査官やAI倫理コンサルタントといった職種です。AIの回答内容を継続的にモニタリングし、バイアスの有無や安全性を評価します。また、AIの学習データそのものに偏りがないかを検証するデータ品質管理の専門家も求められています。

EUのAI規制法をはじめ、各国でAIに関するルール整備が進むなか、法律やコンプライアンスの知識とAI技術の理解を兼ね備えた人材へのニーズは今後さらに高まるでしょう。技術職とは異なる視点でAIに関わる、文系人材にもチャンスがある分野です。

AIを活用して価値を生む仕事

AIを「つくる側」ではなく「使いこなす側」として価値を生み出す仕事も急速に増えています。たとえばプロンプトエンジニアは、ChatGPTなどの生成AIに対して最適な指示文を設計し、求める出力を引き出す専門家です。

また、AIツールを導入して業務効率を改善するAI活用コンサルタントや、AIを使ったマーケティング戦略を立案するAIマーケターなども注目されています。これらの職種に共通するのは、AI技術そのものを開発する力よりも、AIの特性を理解し、ビジネス課題に結びつける力が求められるという点です。

生成AIは自然言語で操作できるため、高度なプログラミングスキルがなくても活用できます。そのため文系・理系を問わず、ビジネス感覚やコミュニケーション力を持つ人材が活躍しやすい分野といえるでしょう。「AIを使う人が、使えない人の仕事を奪う」とも言われる今、最も裾野の広い成長領域です。

AI × クリエイティブ領域の仕事

画像・動画・音楽・文章など、AIが生成できるクリエイティブコンテンツの幅は日々広がっています。しかしAIが生み出すコンテンツは、そのままでは品質にばらつきがあったり、ブランドのトーンに合わなかったりすることも少なくありません。

そこで求められるのが、AIの出力を「人の心に届く作品」に仕上げるディレクションの力です。AIコンテンツディレクターやAI演出家と呼ばれるポジションでは、AIに適切なプロンプトを与えて素材を生成し、それを人間の感性で編集・調整していきます。AIの得意な大量生成と、人間ならではの審美眼やストーリーテリングを組み合わせることで、新しい価値が生まれます。

この分野ではAIの技術的な理解に加え、デザインや映像、文章表現のセンスが問われます。従来のクリエイター職にAIスキルを掛け合わせることで、独自のキャリアを築ける可能性を秘めた領域です。

AI導入を支援する仕事

「AIを導入したいが、何から始めればよいかわからない」という企業は数多く存在します。こうした企業に対して、課題のヒアリングからツールの選定、導入後の運用設計まで一貫してサポートするのがAI導入支援の仕事です。

代表的な職種としては、AI導入コンサルタントやAIソリューション営業があります。AI導入コンサルタントは顧客企業の業務フローを深く理解し、どの工程にAIを導入すれば効果が最大化するかを設計します。一方、AIソリューション営業はAI製品やサービスの特性を把握したうえで、顧客の課題に合った提案を行います。

この分野で求められるのは、AI技術の知識だけではありません。顧客の業界特有の事情を理解する力、関係者を巻き込むコミュニケーション力、そしてプロジェクトを推進するマネジメント力が不可欠です。AI活用に取り組む企業が増え続けるなか、導入を支援できる人材の需要は今後も拡大していくでしょう。

AIによって新たに生まれる具体的な仕事

前章で紹介した5つの分野をもとに、AIの普及によって新たに誕生した、あるいは今後誕生が見込まれる具体的な職種を8つ紹介します。

プロンプトエンジニア

プロンプトエンジニアとは、ChatGPTなどの生成AIに対して適切な指示文（プロンプト）を設計し、狙い通りの出力を引き出す専門家です。生成AIは同じ質問でも、聞き方ひとつで回答の質が大きく変わります。求める精度や形式のアウトプットを安定して得るには、AIの仕組みを理解したうえで指示を最適化する技術が欠かせません。

業務内容は多岐にわたり、チャットボットの応答品質の改善、社内ナレッジ検索の精度向上、マーケティングコンテンツの自動生成フロー構築などが代表的です。企業がAIを業務に組み込むほど、プロンプトの良し悪しが成果を左右するため、需要は急速に拡大しています。

高度なプログラミングスキルは必ずしも必要ではなく、言語感覚や論理的思考力、ユーザー視点で課題を捉えるデザイン思考が強みになります。文系出身者にも門戸が開かれた、AI時代を象徴する新職種のひとつです。

プロンプトエンジニアリングについては、以下の記事で詳細に解説しています。

AIトレーナー

AIトレーナーは、AIが正確に学習できるようデータの整備や品質管理を行う仕事です。具体的には、テキスト・画像・音声などのデータに正解ラベルを付ける「アノテーション」と呼ばれる作業や、AIの出力結果を人間が評価してフィードバックを与える作業が中心となります。

どれほど優秀なAIモデルであっても、学習データの質が低ければ精度は上がりません。「AIの性能はデータで決まる」と言われるほど、トレーニングデータの整備はAI開発の要です。近年は大規模言語モデルの開発において、人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）が注目されており、AIの回答を評価・修正できる人材の重要性がさらに高まっています。

言語や文化的なニュアンスを正しく判断する必要があるため、特定の専門分野の知識を持つ人材が重宝されます。たとえば医療・法律・金融などの領域に詳しい人であれば、その専門性を活かしてAIトレーナーとして活躍できるでしょう。

AI倫理コンサルタント

AI倫理コンサルタントは、AIが公平性や透明性を保って運用されているかを第三者の立場から評価・助言する職種です。AIが採用選考や融資審査、医療診断などの場面で活用されるようになった今、その判断に偏りや差別が含まれていないかを検証する役割は社会的にも極めて重要になっています。

具体的な業務としては、AIの出力に含まれるバイアスの検出、アルゴリズムの公平性監査、AIの利用に関する社内ガイドラインの策定支援などがあります。EUのAI規制法（AI Act）の施行をはじめ、世界各国でAIの規制強化が進んでおり、法令対応の観点からも企業にとって不可欠な存在になりつつあります。

AI技術の知識に加えて、倫理学・法律・社会学といった人文社会系の素養が求められる点が大きな特徴です。テクノロジーと社会のあいだに立ち、AIが人間を傷つけない仕組みをつくるこの仕事は、AI時代の安全を根底から支える役割を担っています。

MLOps／LLMOpsエンジニア

MLOpsエンジニアは、機械学習モデルの開発環境の構築から本番環境への展開、運用・監視までを一貫して担当する職種です。近年はChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）の普及により、LLMに特化した運用を行うLLMOpsエンジニアという派生職種も生まれています。

AIモデルは開発して終わりではなく、実際のビジネス環境で安定的に稼働させ続けることが求められます。データの変化によってモデルの精度が低下する「モデルドリフト」への対応や、バージョン管理、パフォーマンスの最適化、セキュリティの確保など、運用面の課題は多岐にわたります。こうした課題を解決し、データサイエンティストと開発エンジニアの橋渡しをするのがMLOpsエンジニアの役割です。

クラウドインフラやCI/CD、コンテナ技術などの幅広い技術スキルが求められるため、インフラエンジニアやバックエンドエンジニアからのキャリアチェンジが多い傾向にあります。AI導入企業の増加に伴い、求人数は右肩上がりで伸びている注目の職種です。

AI導入コンサルタント

AI導入コンサルタントは、企業のAI活用を戦略立案から実装・運用まで包括的に支援する仕事です。「AIを使って業務を効率化したい」「AIで新しいサービスを立ち上げたい」といった漠然とした要望を、具体的な導入計画に落とし込んでいきます。

業務の流れとしては、まず顧客企業の業務フローやデータの保有状況をヒアリングし、AI導入による効果が見込める領域を特定します。そのうえで最適なAIツールやベンダーを選定し、導入スケジュールやコスト試算を含むロードマップを策定します。導入後もKPIの測定や運用改善のサポートを行うケースが一般的です。

この職種はAI技術の理解だけでなく、顧客の業界知識やビジネスプロセスへの深い理解が不可欠です。加えて、経営層から現場担当者まで幅広いステークホルダーを巻き込むコミュニケーション力も求められます。コンサルティングファーム出身者やIT営業経験者がキャリアチェンジしやすい職種としても注目されています。

AIパーソナリティデザイナー

AIパーソナリティデザイナーは、AIチャットボットや音声アシスタントの「性格」や「話し方」を設計する仕事です。企業のブランドイメージやサービスの用途に合わせて、AIの口調・態度・ユーモアの度合いなどを細かく定義していきます。

たとえば、高級ホテルの予約アシスタントであれば丁寧で上品な口調が求められますし、若者向けのECサイトであれば親しみやすくカジュアルな対応が適切でしょう。こうしたAIの「キャラクター設計」は、ユーザー体験に直接影響し、ひいては企業のブランディングや顧客満足度にも関わる重要な要素です。

この仕事には、UXデザインやコピーライティングの知識、心理学的な人間理解、そしてAIの仕組みに対する基礎的な理解が求められます。生成AIが顧客接点に使われるケースが増えるほど、AIの「人格」を戦略的にデザインできる人材の価値は高まっていくでしょう。まだ職種として確立しきっていないからこそ、先行者メリットが大きい分野です。

AI医療ナビゲーター

AI医療ナビゲーターは、医療AIが出した分析結果や診断補助データを、医師や患者にわかりやすく伝える橋渡し役です。AIによる画像診断やゲノム解析が医療現場に導入され始めていますが、AIの出力は専門的で複雑なことが多く、そのままでは臨床判断に活かしにくいケースがあります。

AI医療ナビゲーターは、AIの出力データを医学的な文脈に沿って解釈し、医師が治療方針を決定するためのわかりやすい情報に変換します。さらに、患者に対してAIを用いた検査結果の意味を平易な言葉で説明する役割も期待されています。

この職種には、医学・薬学などの専門知識に加えて、AI技術やデータ分析への理解が求められます。医療とAIという異なる領域を横断的につなぐスキルセットが必要なため、参入障壁は高いものの希少価値も非常に高い仕事です。高齢化が進む日本では、医療AIの活用は国策としても推進されており、将来的に大きな需要が見込まれています。

AI特化型の教育者

AI特化型の教育者は、AIリテラシーやAI活用スキルを教える専門家です。現在のIT教育ではAIは広い情報技術の一部として扱われていますが、今後はAIに特化した教育カリキュラムや研修プログラムの需要が高まると予測されています。

対象は子どもから社会人まで幅広く、学校教育においてはAIの仕組みや倫理を教えるカリキュラムの開発、企業向けにはAIツールの実践的な活用方法を教える研修の設計・実施が主な業務です。特に企業のリスキリング（学び直し）需要は急速に拡大しており、社員のAI活用力を底上げできる教育者への引き合いは年々強まっています。

この職種では、AI技術の知識はもちろん、学習者のレベルに合わせてわかりやすく伝える教育力が不可欠です。加えて、AI技術は進化のスピードが速いため、常に最新のツールやトレンドをキャッチアップし続ける姿勢も求められます。教育業界の経験者や、社内研修の企画に携わってきた人材がキャリアを広げやすい職種です。

AIによって需要が拡大する既存の仕事

AIは新しい仕事を生み出すだけでなく、すでに存在する職種の需要を押し上げる側面もあります。ここでは、AIの普及によって今後さらに重要性が増すと考えられる既存の仕事を5つ紹介します。

データサイエンティスト・データアナリスト

AIが企業活動に浸透するほど、AIに学習させるデータや、AIが出力した結果を正しく分析・解釈できる人材の価値が高まっています。データサイエンティストは統計学や機械学習の手法を用いてデータからビジネス上の洞察を引き出す専門家であり、データアナリストはデータの集計・可視化を通じて意思決定をサポートする役割を担います。

AIの導入によって企業が扱うデータ量は爆発的に増えていますが、データを「集めること」と「活かすこと」はまったく別のスキルです。AIが出した予測結果の妥当性を検証したり、分析の前提条件を設計したりする工程は、依然として人間の判断力が欠かせません。

業界を問わず需要が高いにもかかわらず、十分なスキルを持つ人材はまだ不足しています。Pythonやsqlなどの技術スキルに加え、ビジネス課題をデータで解ける問いに変換する力を持つ人材は、今後もあらゆる業界で引く手あまたとなるでしょう。

サイバーセキュリティ専門家

AIの活用が広がるということは、それだけ攻撃対象となるシステムやデータも増えるということです。AI自体を標的としたサイバー攻撃も増加しており、学習データの改ざんやモデルの脆弱性を突く手法など、AIならではのセキュリティリスクが新たな脅威として浮上しています。

さらに懸念されるのは、攻撃する側もAIを活用しているという点です。AIを使ったフィッシングメールの自動生成や、セキュリティシステムの弱点を自動で探索するAIツールなど、サイバー攻撃は高度化・自動化の一途をたどっています。こうした状況に対応するには、従来のセキュリティ知識に加えてAI技術への深い理解を備えた専門家が不可欠です。

企業のDX推進やクラウド移行が加速するなか、サイバーセキュリティ人材の不足は世界的な課題となっています。AIに関するセキュリティの知見を持つ専門家は、業界や企業規模を問わず高い報酬で迎えられる傾向にあり、将来性の高いキャリアといえます。

UI・UXデザイナー

AIが業務の裏側で高度な処理を行うようになっても、最終的にそのサービスを使うのは人間です。むしろAIの機能が複雑になるほど、ユーザーがストレスなく操作できるインターフェースの設計や、直感的で心地よい体験の設計がより一層重要になっています。

UI・UXデザイナーの役割は、AIが持つ高度な能力をユーザーにとってわかりやすく、使いやすい形に翻訳することです。たとえば、AIによるレコメンド機能をどのような画面で提示するか、AIチャットボットの会話フローをどう設計すれば利用者の満足度が高まるかといった課題は、技術だけでは解決できません。

加えて、AI搭載プロダクトではユーザーの信頼感をいかに醸成するかも重要なデザイン課題です。AIがなぜその結果を出したのかを視覚的に説明する「説明可能なUI」の設計など、AI時代ならではの新しいデザイン領域も生まれています。人間中心の視点を持つデザイナーの価値は、AIの進化とともに高まり続けるでしょう。

カウンセラー・介護職

AIがどれほど進化しても、人の心に寄り添い、温もりのあるコミュニケーションを提供することは人間にしかできない領域です。カウンセラーや介護職は、まさにこの「人間力」が価値の中核にある仕事であり、AIの普及によってかえって需要が高まると予測されています。

AIが生活のあらゆる場面に入り込むことで、人間同士のリアルな対話やふれあいの機会は減少する可能性があります。とくに少子高齢化が進む日本では、孤独や孤立を感じる高齢者が増えており、話し相手としての役割を含めた対人支援の重要性は一層高まるでしょう。AIチャットボットが相談の一次対応を担うケースは増えても、複雑な感情や個別の事情に応じた対応は人間のカウンセラーや介護職にしかできません。

また、AIをツールとして活用することで、記録業務やスケジュール管理などの事務作業が効率化され、本来のケアやカウンセリングにより多くの時間を割けるようになるというメリットもあります。AIと共存することで、対人支援の質そのものが向上していく分野です。

経営コンサルタント・プロジェクトマネージャー

AIはデータ分析や情報整理の面で人間を大きく超える処理能力を持ちますが、複雑な経営判断や組織をまとめるリーダーシップは依然として人間の領域です。むしろAIが大量の選択肢やシナリオを提示してくれるようになったからこそ、そこから最適な意思決定を下せる人材の重要性が増しています。

経営コンサルタントは、AIが提供するデータや分析結果を踏まえつつ、市場環境・競合動向・組織文化といったAIでは捉えきれない要素を総合的に判断し、経営戦略を立案します。また、AI導入プロジェクトを推進するプロジェクトマネージャーは、技術チームとビジネスサイドの間に立ち、スケジュール・コスト・品質を管理しながら成果を出す役割を担います。

いずれの職種にも共通するのは、AIを道具として使いこなしながら、人を動かし、組織を導く力が求められるという点です。世界経済フォーラムの報告書でも、リーダーシップや戦略的思考は今後さらに重要度が増すスキルとして挙げられています。AI時代だからこそ、人間にしかできないマネジメントの価値は一段と高まっていくでしょう。

AIに奪われない仕事についてより詳しく知りたい方は以下の記事をご覧ください。

AI時代に求められるスキル

AIによって生まれる仕事や需要が拡大する仕事に共通して求められるのは、AI時代にふさわしいスキルセットです。ここでは、今後のキャリアを築くうえで特に重要となる4つのスキルを解説します。

AIツールを使いこなすリテラシー

AI時代にまず身につけるべきは、AIツールを「使える側」になることです。ChatGPTやCopilot、画像生成AI、データ分析ツールなど、業務に活用できるAIツールは急速に増えています。これらを目的に応じて選び、効果的に使いこなすリテラシーは、もはや一部の技術者だけでなくすべてのビジネスパーソンに求められるスキルになりつつあります。

なかでも重要性が高まっているのがプロンプト設計力です。生成AIは指示の出し方次第で出力の質が大きく変わるため、AIに何をどう伝えれば最適な結果が得られるかを考える力は、AI活用の成果を左右します。これはプログラミングのような専門スキルではなく、論理的に要件を整理し、的確な言葉で伝えるコミュニケーション力の延長線上にあるものです。

大切なのは、すべてのツールに精通することではなく、自分の業務課題に合ったAIツールを見極め、試行錯誤しながら使い方を最適化していく姿勢です。完璧に理解してから使うのではなく、まず触れてみることがAIリテラシーを高める第一歩となるでしょう。

データを読み解き、意思決定に活かす力

AIは膨大なデータを高速で処理し、パターンの発見や予測を得意としています。しかし、AIが出した分析結果をビジネスの文脈に照らして解釈し、具体的なアクションにつなげる判断は人間の役割です。この「データを読み解き、意思決定に活かす力」は、職種を問わず今後ますます重要になります。

たとえば、AIが売上予測のデータを提示したとしても、その数値の背景にある市場環境や顧客心理を読み取り、最終的にどの戦略を採用するかを決めるのは人間です。AIの出力を鵜呑みにするのではなく、前提条件やデータの偏りを見抜く批判的思考力も欠かせません。

専門的な統計学の知識が必須というわけではありません。グラフやダッシュボードの数値を正しく読む力、データの背景にある因果関係を推察する力、そしてデータに基づいて自分の意見を論理的に説明する力があれば、AI時代の意思決定において大きな強みになります。

AIにはできない「人間力」

AIが多くの業務を代替できるようになるほど、逆にAIには真似できない人間ならではの力が際立ちます。具体的には、創造性、共感力、倫理的判断力、そして複雑な対人コミュニケーション力です。これらはAI時代において最も代替されにくく、長期的に価値を持ち続けるスキルといえます。

創造性とは、既存の枠組みにとらわれず新しいアイデアを生み出す力です。AIは過去のデータをもとにパターンを再構成することは得意ですが、まったく新しい視点からゼロベースで発想することは苦手としています。また、相手の感情や置かれた状況を察して寄り添う共感力は、カウンセリングや営業、マネジメントなど対人関係が中心の仕事で不可欠な要素です。

さらに、AIの判断が社会的に適切かどうかを見極める倫理的判断力も重要性を増しています。「技術的にできること」と「やるべきこと」は必ずしも一致しません。人間としての価値観や道徳観に基づいて判断を下せる力は、AI時代だからこそ求められる本質的なスキルです。

変化に適応し学び続ける力

AI技術の進化は非常に速く、数か月前の常識がすぐに塗り替えられることも珍しくありません。こうした変化の激しい時代において最も重要なのは、特定のスキルそのものよりも、変化に適応し学び続ける姿勢そのものです。世界経済フォーラムの報告書でも、レジリエンス（回復力）や柔軟性、継続的な学習意欲は今後さらに重要度が増すスキルとして挙げられています。

具体的には、リスキリング（新しい分野のスキルを習得すること）やアップスキリング（既存のスキルをさらに高めること）に自発的に取り組む姿勢が求められます。今の仕事に直結しなくても、新しいAIツールが出たら試してみる、業界の最新動向を定期的にチェックするといった小さな行動の積み重ねが、長期的なキャリアの差を生みます。

変化を脅威ではなく機会として捉えられるかどうかが、AI時代のキャリアを左右する分かれ道です。過去の産業革命でも、技術革新に柔軟に対応した人々が新しい時代を切り拓いてきました。AI時代も同様に、学び続ける人にこそチャンスが訪れるでしょう。

AI関連の仕事に就くためのステップ

AI関連の仕事に興味があっても、何から始めればよいかわからないという人は多いでしょう。ここでは、未経験からAI関連のキャリアを目指すための具体的な4つのステップを紹介します。

Step1：まずはAIツールに触れる

AI関連の仕事を目指すうえで最初にやるべきことは、実際にAIツールを自分の手で使ってみることです。ChatGPTやGemini、Claude、画像生成AIのMidjourneyやStable Diffusionなど、無料または低コストで試せるツールは数多くあります。まずは難しく考えず、日常の調べものや文章作成、アイデア出しなどにAIを使ってみましょう。

実際に使ってみると、AIが得意なことと苦手なことが体感として理解できるようになります。「こう指示すれば精度が上がる」「この用途にはこのツールが向いている」といった実践知は、座学だけでは身につきません。触れる回数を増やすほどAIへの解像度が上がり、どの分野で自分のスキルを活かせるかも見えてきます。

大切なのは、完璧に理解してから始めようとしないことです。AI技術は進化のスピードが速いため、準備に時間をかけすぎるとその間にツールや常識が変わってしまいます。「とりあえず触ってみる」という行動力こそが、AI時代のキャリアを切り拓く最初の一歩です。

Step2：目的に合った学習方法を選ぶ

AIツールに触れて方向性が見えてきたら、次は自分の目標に合った学習方法を選びましょう。学び方の選択肢は大きく分けて、スクール・オンライン講座・独学・資格取得の4つがあります。それぞれにメリットがあるため、自分の状況や目指す職種に合わせて選ぶことが重要です。

体系的に学びたい人や短期間で集中して習得したい人には、AIやデータサイエンスに特化したスクールやオンライン講座が向いています。UdemyやCoursera、国内ではAidemy、キカガクなどが代表的です。一方、自分のペースで進めたい人は、書籍やYouTube、公式ドキュメントを活用した独学も有効な手段です。

また、客観的なスキル証明として資格を取得するのもひとつの方法です。G検定やE資格、AWS認定機械学習、Google Cloud Professional Machine Learning Engineerなど、AI関連の資格は転職やキャリアチェンジの際にアピール材料になります。どの方法を選ぶにしても、インプットだけで終わらせず、学んだ内容を実際にアウトプットする習慣をつけることが成長への近道です。

※おすすめのAIスクールについては以下の記事をご参照ください。

Step3：実績をつくる

知識やスキルを身につけたら、次は実績をつくるフェーズに進みましょう。AI関連の職種では、資格や学歴以上に「実際に何をつくったか」「どんな成果を出したか」が評価される傾向があります。ポートフォリオやプロジェクト実績の有無が、採用の可否を大きく左右するのです。

実績をつくる方法はさまざまです。たとえば、AIを使った業務改善の提案を社内で行う、個人プロジェクトとしてAIを活用したアプリやツールを開発する、KaggleなどのAIコンペティションに参加するといったアプローチがあります。副業やフリーランスとしてAI関連の案件を受注し、実務経験を積むのも有効です。

とくにおすすめなのが、自分の本業や得意分野にAIを掛け合わせた実績づくりです。たとえばマーケターであればAIを使った広告コピーの最適化、人事担当者であれば採用業務のAI効率化など、専門性とAIの組み合わせはそれだけで希少性の高いアピールポイントになります。小さな成功体験を積み重ねることが、キャリアを動かす原動力になるでしょう。

Step4：AI人材の需要が高い業界・求人の探し方を知る

スキルと実績が整ったら、それを活かせる場所を見つけるステップに入ります。AI人材の需要は業界を問わず拡大していますが、特に採用が活発なのはIT・ソフトウェア、金融、医療・ヘルスケア、製造、コンサルティングの5つの業界です。自分のバックグラウンドとAIスキルを掛け合わせて、どの業界が最もフィットするかを見極めましょう。

求人の探し方としては、一般的な転職サイトに加えて、AI・テック人材に特化した転職サービスを活用するのが効率的です。また、LinkedInやGitHub、Kaggleなどのプラットフォームでスキルや実績を公開しておくと、企業やエージェントからのスカウトにつながることもあります。AI関連のコミュニティやイベントに参加し、業界のつながりを広げておくことも有効な手段です。

注目すべきは、AI関連の職種は必ずしも「AIエンジニア」だけではないという点です。本記事で紹介したように、プロンプトエンジニアやAI導入コンサルタント、AI特化型の教育者など、技術職以外にも多様な選択肢があります。自分の強みを活かせるポジションがないか、幅広い視野で求人を探してみることが、理想のキャリアへの近道となるでしょう。