AI転職おすすめ職種5選｜未経験者が選ぶべきポジションと比較軸を徹底解説
メタディスクリプション AI転職で未経験者におすすめの職種を5つ厳選し、業務内容・年収相場・必要スキルを比較解説。技術職だけでないAI業界のポジションと、職種選びで失敗しないための3つの判断軸を提示。「どこから挑戦すべきか」が明確になる実践的ガイドです。
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導入
AI業界への転職を考え始めたとき、最初にぶつかる壁が「どの職種を目指せばいいのかわからない」という問題です。
「AIエンジニア」「データサイエンティスト」といった言葉は耳にするものの、自分がそこに進めるのか判断がつかない。プログラミング経験がなくても挑戦できるポジションはあるのか。そもそもAI業界にはどんな職種があり、それぞれ何が求められるのか。こうした疑問が次々と浮かび、結局「自分には無理かもしれない」と諦めてしまう人は少なくありません。
この状態に陥る原因は、AI業界の職種構造が正しく理解されていないことにあります。多くの人が「AI＝高度なエンジニアリング」というイメージを持ち、技術職以外の選択肢が見えていません。しかし実際のAI業界には、技術職だけでなく、準技術職や非技術職といった多様なポジションが存在します。未経験者にとっての現実的な入口は、必ずしもエンジニアではないのです。
本記事では、AI転職を検討する未経験者に向けて、候補となる主要職種を比較しながら解説します。各職種の業務内容、年収相場、求められるスキル、未経験からの参入難易度を具体的に示し、どの職種から検討すべきかの判断基準を明確にします。
取り上げる職種は、AIアナリスト、データオペレーター、AIカスタマーサクセス、プロンプトエンジニア補助・AI運用担当、AIエンジニアの5つです。これらを「再現性」「市場性」「親和性」という3つの軸で比較し、読者それぞれの状況に合った選択ができるよう導きます。
この記事を読み終えたとき、「まずこの職種から検討しよう」という方向性が見えているはずです。漠然とした興味を具体的なキャリアプランに変え、AI転職への第一歩を踏み出すための準備を整えていきましょう。
AI転職で未経験者がまず理解すべき前提
職種を比較する前に、AI業界の構造と職種選びの基本的な考え方を押さえておく必要があります。ここを飛ばして個別の職種情報だけを見ても、自分に合った選択はできません。まず全体像を把握し、その上で各職種の詳細に進みましょう。
AI業界と職種の大きな分類（技術職／準技術職／非技術職）
AI業界の職種は、大きく3つのカテゴリに分類できます。この分類を理解しておくと、自分がどの領域を目指すべきかの見通しが立ちやすくなります。
技術職は、AIモデルの開発や機械学習アルゴリズムの実装を担うポジションです。AIエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティストなどが該当します。Python、数学、統計学の知識が必須であり、未経験からの参入ハードルは最も高いカテゴリです。年収レンジは500〜1,200万円と幅広く、スキルと経験に応じて大きく変動します。
準技術職は、技術的な理解は必要だが、自らコードを書いて開発することは主務ではないポジションです。AIアナリスト、データオペレーター、プロンプトエンジニア補助などが該当します。ExcelやSQLの基礎、データの読み解き方、AIツールの操作スキルが求められます。未経験者が現実的に目指せる入口として注目されているカテゴリです。年収レンジは350〜600万円程度。
非技術職は、技術的なバックグラウンドがなくても、AI関連のビジネスに携わるポジションです。AIカスタマーサクセス、AI製品の営業、AI関連のプロジェクトマネージャーなどが該当します。コミュニケーション能力やビジネス理解が重視され、前職の業界知識を活かせるケースも多いです。年収レンジは400〜700万円程度。
採用企業の視点で言えば、この3つのカテゴリは求める人材像が明確に異なります。技術職には専門性と即戦力性を求め、準技術職には学習意欲と基礎的なリテラシーを求め、非技術職には業務遂行力と顧客対応力を求めます。自分がどのカテゴリに適性があるかを見極めることが、職種選びの出発点となります。
未経験者が混乱しやすい「AI＝エンジニア」という誤解
AI転職を考える人の多くが、「AI業界で働く＝AIエンジニアになる」と思い込んでいます。この誤解が、多くの可能性を閉ざしています。
確かにAIエンジニアは花形職種であり、年収も高い傾向にあります。しかし、AIエンジニアとして採用されるには、最低でも半年〜1年以上の専門学習、ポートフォリオの構築、技術面接への対策が必要です。未経験者がいきなり目指すには、ハードルが高すぎるのが現実です。
一方で、AI業界にはエンジニア以外にも多くの職種が存在します。AIプロダクトを顧客に導入支援するカスタマーサクセス、データの前処理やラベリングを担うデータオペレーター、生成AIの運用やプロンプト管理を行う運用担当など、技術の「周辺」で価値を発揮するポジションは増え続けています。
採用企業の立場から見ると、AIエンジニアだけでAI事業は成り立ちません。開発したAIを顧客に届け、運用し、改善していくプロセスには、多様な役割が必要です。未経験者がAI業界に入るなら、まずこうした「周辺職種」から参入し、業界理解を深めながらキャリアを築いていく方が現実的です。
職種選びで失敗しないための3つの比較軸（再現性・市場性・親和性）
AI業界の職種を選ぶ際、「なんとなく面白そう」「年収が高そう」という基準だけで決めると、入社後にミスマッチが発生しやすくなります。職種選びで失敗しないためには、以下の3つの軸で比較することをおすすめします。
軸1：再現性
その職種で身につくスキルが、他の環境でも通用するかどうかです。特定の会社やツールに依存したスキルは、転職市場での価値が限定的になります。たとえば「SQLでデータを抽出・分析できる」というスキルは、業界を問わず再現性が高いです。一方、「自社独自のAIツールを操作できる」というスキルは、その会社を離れると価値が下がる可能性があります。
軸2：市場性
その職種の求人数が今後も増えていくかどうかです。成長市場のポジションを選ぶことで、キャリアの選択肢が広がります。生成AI関連の職種は現在急速に市場が拡大しており、プロンプトエンジニアやAI運用担当の需要は今後も増加が見込まれます。
軸3：親和性
自分の過去の経験やスキルと、その職種で求められる能力がどの程度重なるかです。たとえば、前職で顧客対応の経験があれば、AIカスタマーサクセスとの親和性が高いです。事務職でExcelを多用していたなら、データオペレーターとの親和性があります。ゼロから学び直すより、既存のスキルを活かせる職種を選ぶ方が、転職成功率も入社後の定着率も高くなります。
次のセクションでは、この3つの軸を使いながら、具体的な職種を比較していきます。
AI転職のおすすめ職種を比較
ここからは、AI転職で候補となる5つの職種を詳しく解説します。各職種について、業務内容、年収相場、求められるスキル、未経験からの参入難易度、向いている人の特徴を具体的に示します。
AIアナリスト｜未経験の入りやすさと求められる基礎スキル
AIアナリストは、企業が保有するデータを分析し、AIプロジェクトの方向性決定や効果検証を支援する職種です。AIモデルを自ら開発するのではなく、データを読み解き、ビジネス上の示唆を導き出すことが主な役割となります。
業務内容の具体例
AIプロジェクトの効果測定レポート作成、KPI設計と進捗モニタリング、データの可視化（BIツールを使ったダッシュボード構築）、経営層や事業部門への分析結果の報告、AI導入前後の比較分析などが日常業務です。
年収相場
未経験〜経験浅の場合は350〜450万円、経験を積んで専門性が高まると500〜650万円程度が相場です。コンサルティングファームのAIチームに所属する場合は、さらに高いレンジも期待できます。
求められるスキル
必須スキルとして、Excelでのデータ集計・分析、基本的な統計知識（平均、分散、相関など）、論理的な文章作成能力が挙げられます。あれば有利なスキルとして、SQLの基礎、Tableau・Power BIなどのBIツール経験、Pythonの基礎があります。
未経験からの参入難易度
中程度です。データ分析の基礎を独学で身につけ、分析系の資格（統計検定3級、G検定など）を取得すれば、未経験でも書類選考を通過できる求人は存在します。ただし、論理的思考力やコミュニケーション能力も重視されるため、面接対策は入念に行う必要があります。
向いている人
数字を扱うことに抵抗がない人、「なぜそうなるのか」を突き詰めて考えるのが好きな人、分析結果を人に説明することに苦手意識がない人が適性があります。
データオペレーター｜作業型から始めるAI業界の入口
データオペレーターは、AIモデルの学習に必要なデータの収集・整理・加工を担う職種です。AI開発の「下準備」を担当するポジションであり、未経験者がAI業界に入る際の最も現実的な入口の一つです。
業務内容の具体例
データのラベリング（画像やテキストにタグを付ける作業）、データのクレンジング（欠損値や異常値の処理）、データ入力・整理、AIモデルの学習結果の確認・レビュー、データ収集ツールの操作などが主な業務です。
年収相場
未経験の場合は300〜380万円、経験を積むと400〜480万円程度が相場です。技術職と比較すると年収レンジは低めですが、AI業界への入口としては堅実な選択肢です。
求められるスキル
必須スキルとして、正確な作業を継続できる集中力、基本的なPCスキル（Excel、Googleスプレッドシートなど）、指示を正確に理解し実行する能力が挙げられます。プログラミングスキルは基本的に不要ですが、業務効率化のためにPythonの基礎を学んでおくと評価が上がります。
未経験からの参入難易度
低めです。特別な資格や専門スキルがなくても応募できる求人が多く、AI業界への最初の一歩として選ばれやすい職種です。ただし、単純作業の繰り返しになることもあるため、長期的なキャリアビジョンを持って取り組むことが重要です。
向いている人
地道な作業を正確にこなせる人、細かいルールに従って作業を進めることに抵抗がない人、AI業界で経験を積みながら次のステップを見据えたい人が適性があります。
キャリアパスの注意点
データオペレーターとして経験を積んだ後、AIアナリストやデータエンジニアへステップアップする道が開けます。ただし、オペレーター業務に留まり続けると、スキルの幅が広がらないリスクもあります。入社後1〜2年を目安に、次のキャリアステップを意識して学習を進めることをおすすめします。
AIカスタマーサクセス｜企業導入を支える非技術ポジション
AIカスタマーサクセスは、AI製品やサービスを導入した企業顧客に対し、活用支援と継続利用の促進を行う職種です。技術的なバックグラウンドがなくても、前職でのビジネス経験を活かして活躍できるポジションです。
業務内容の具体例
導入企業へのオンボーディング（初期設定・使い方のレクチャー）、利用状況のモニタリングと活用提案、顧客からの問い合わせ対応、解約防止のためのリレーション構築、顧客の声を開発チームにフィードバックすることなどが主な業務です。
年収相場
未経験〜経験浅の場合は400〜500万円、経験を積んでマネージャークラスになると550〜700万円程度が相場です。外資系AI企業の場合は、さらに高いレンジも期待できます。
求められるスキル
必須スキルとして、顧客対応経験（営業、サポート、コンサルなど）、課題を聞き出すヒアリング力、相手に合わせた説明能力が挙げられます。あれば有利なスキルとして、SaaS製品の利用・導入経験、特定業界の業務知識、英語力（外資系の場合）があります。
未経験からの参入難易度
中程度です。AI技術自体の知識よりも、顧客対応力やビジネスコミュニケーション力が重視されます。前職で法人顧客との接点があった人は、その経験をアピールポイントにできます。
向いている人
人と話すことが好きで、顧客の成功を自分ごととして喜べる人、技術の詳細よりもビジネスインパクトに興味がある人、前職での顧客対応経験を活かしたい人が適性があります。
採用企業が見るポイント
AIカスタマーサクセスの採用では、技術知識よりも「顧客との信頼関係を構築できるか」が重視されます。面接では、過去の顧客対応経験を具体的なエピソードで語れるよう準備してください。「困っている顧客に対してどう対応したか」「どのように課題を解決したか」という実例が説得力を持ちます。
プロンプトエンジニア補助・AI運用担当｜生成AI時代に増える新職種
ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、新たに生まれている職種がプロンプトエンジニア補助やAI運用担当です。AIモデルを開発するのではなく、既存のAIを効果的に活用するための運用・管理を担います。
業務内容の具体例
業務用プロンプトの作成・改善、生成AIの出力品質チェック、社内向けAI活用マニュアルの整備、AI利用状況のモニタリング・レポート作成、新しいAIツールの検証・導入検討などが主な業務です。
年収相場
未経験〜経験浅の場合は350〜450万円、経験を積んで専門性が高まると480〜600万円程度が相場です。ただし、この職種は比較的新しいため、求人によって年収レンジにばらつきがあります。
求められるスキル
必須スキルとして、ChatGPTなど生成AIツールの基本操作、論理的な文章作成能力、マニュアル作成・ドキュメンテーションスキルが挙げられます。あれば有利なスキルとして、複数の生成AIツールの比較検証経験、社内教育・研修の企画経験があります。
未経験からの参入難易度
低〜中程度です。生成AIの操作経験があり、プロンプトの書き方を理解していれば、未経験でも応募できる求人が増えています。ただし、職種としての定義がまだ曖昧なため、求人内容をよく確認し、業務範囲を把握しておくことが重要です。
向いている人
生成AIを日常的に使っていて、その可能性と限界を体感している人、言語化・ドキュメンテーションが得意な人、新しいツールを試すことが好きな人が適性があります。
市場性の観点
この職種は今後の成長が見込まれる領域です。企業の生成AI導入が進むにつれ、「AIを使いこなす人材」への需要は高まります。ただし、職種名や業務定義が企業ごとに異なるため、求人を比較する際は業務内容の詳細をしっかり確認してください。
AIエンジニア｜未経験参入の難易度と適性
AIエンジニアは、機械学習モデルの設計・開発・実装を担う技術職です。AI業界の中核を担うポジションであり、専門性と市場価値が高い反面、未経験からの参入ハードルも最も高いです。
業務内容の具体例
機械学習モデルの設計・開発、学習データの前処理とモデル学習、モデルの評価・チューニング、本番環境へのデプロイ、既存モデルの保守・改善などが主な業務です。
年収相場
未経験〜ジュニアレベルの場合は450〜550万円、経験を積んで中堅になると600〜900万円、シニアレベルでは900〜1,200万円以上も期待できます。
求められるスキル
必須スキルとして、Python、機械学習フレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）、線形代数・統計学の知識、GitHubでのバージョン管理が挙げられます。あれば有利なスキルとして、クラウド環境（AWS、GCP）でのML運用経験、Kaggleでの実績、関連分野での修士号があります。
未経験からの参入難易度
高いです。最低でも半年〜1年の専門学習、ポートフォリオの構築、技術面接への対策が必要です。独学で進める場合は、Kaggleでのコンペ参加やGitHubでの成果物公開など、実力を示すアウトプットが求められます。
向いている人
プログラミングが好きで、継続的に学習できる人、数学的な思考に抵抗がない人、時間をかけてでも専門性を身につけたい人が適性があります。
未経験者へのアドバイス
AIエンジニアを最終目標にするのは良い選択ですが、いきなり目指すのは非現実的な場合が多いです。まずはデータオペレーターやAIアナリストとしてAI業界に入り、業務を通じて技術への理解を深めながら、並行して学習を進める方が確実です。
各職種の比較表（業務内容／年収相場／求められる実務例／成長ステップ）
ここまで解説した5つの職種を一覧で比較します。
AIアナリスト 業務内容：データ分析、効果検証、レポート作成 年収相場：350〜650万円 求められるスキル：Excel、SQL、統計基礎、BIツール 参入難易度：中 成長ステップ：シニアアナリスト→データサイエンティスト、コンサルタント
データオペレーター 業務内容：データ整理、ラベリング、クレンジング 年収相場：300〜480万円 求められるスキル：正確な作業力、基本PC操作 参入難易度：低 成長ステップ：データエンジニア、AIアナリストへの転向
AIカスタマーサクセス 業務内容：顧客の導入支援、活用促進、解約防止 年収相場：400〜700万円 求められるスキル：顧客対応力、ヒアリング力、説明能力 参入難易度：中 成長ステップ：CSマネージャー、プロダクトマネージャー
プロンプトエンジニア補助・AI運用担当 業務内容：プロンプト作成、AI運用管理、社内教育 年収相場：350〜600万円 求められるスキル：生成AI操作、ドキュメンテーション 参入難易度：低〜中 成長ステップ：プロンプトエンジニア、AI企画担当
AIエンジニア 業務内容：機械学習モデルの設計・開発・実装 年収相場：450〜1,200万円 求められるスキル：Python、ML フレームワーク、数学 参入難易度：高 成長ステップ：シニアエンジニア、テックリード、CTO
この表を参考に、自分の現在のスキルセット、学習に割ける時間、キャリアの優先順位を踏まえて、どの職種から検討するかを判断してください。
未経験者が最初に選ぶべき職種の判断基準
職種の概要を理解したところで、実際にどの職種を選ぶべきかの判断基準を解説します。ここで示す考え方を押さえておくことで、転職後のミスマッチを防ぎ、長期的なキャリア形成につなげることができます。
「興味だけ」で選ぶと定着しない理由
AI転職を考える人の多くが、「AIに興味がある」「将来性がありそう」という理由で職種を選ぼうとします。これ自体は悪いことではありませんが、興味だけを基準にすると、入社後に定着できないリスクが高まります。
なぜなら、興味と適性は別物だからです。AIに興味があっても、地道なデータ整理作業が苦手ならデータオペレーターは続きません。最新技術に惹かれていても、顧客対応が苦手ならAIカスタマーサクセスでストレスを感じます。
採用企業の視点から言えば、面接で「AIに興味があります」というアピールはほとんど差別化になりません。AI業界に応募してくる時点で、興味があるのは当然だからです。企業が見ているのは、「この人は日々の業務をこなせるか」「入社後に成長できるか」という点です。
職種を選ぶ際は、興味に加えて「自分の過去の経験と重なる部分があるか」「日常業務として想像したとき、継続できそうか」という観点でも検討してください。
短期で目指せる職種と、中長期の学習が必要な職種の見極め方
未経験からAI転職を目指す場合、学習期間の見積もりを誤ると、転職活動が長期化したり、準備不足のまま応募して不採用が続いたりします。各職種で必要な準備期間を現実的に把握しておくことが重要です。
短期（1〜3ヶ月）で目指せる職種
データオペレーター、プロンプトエンジニア補助は、比較的短期間で応募可能なレベルに達します。特別な資格は不要で、基本的なPCスキルと生成AIの操作経験があれば、書類選考を通過できる求人が存在します。
中期（3〜6ヶ月）で目指せる職種
AIアナリスト、AIカスタマーサクセスは、ある程度の準備期間を見込んでおくべき職種です。AIアナリストはSQL・統計の基礎学習と分析系資格の取得、AIカスタマーサクセスはAI製品への理解と顧客対応経験の棚卸しが必要です。
長期（6ヶ月〜1年以上）で目指せる職種
AIエンジニアは、最も準備期間が長い職種です。Pythonの習得、機械学習の理論学習、ポートフォリオの構築、技術面接対策と、やるべきことが多岐にわたります。働きながら学習する場合は、1年以上かかることも珍しくありません。
自分がどのくらいの期間で転職したいのかを逆算し、現実的に目指せる職種を選ぶことが、転職成功への近道です。
スキルを”再現性”で捉える考え方（転職後に評価されるポイント）
AI転職で職種を選ぶ際、「その職種で身につくスキルが、将来どこでも通用するか」という視点を持つことが重要です。これが先述した「再現性」という軸です。
再現性の高いスキルとは、特定の会社やツールに依存せず、転職市場で広く評価されるスキルのことです。
たとえば、SQLでデータを抽出・分析するスキルは再現性が高いです。どの会社でもデータベースは使われており、SQLスキルは業界を問わず求められます。同様に、Pythonでデータ処理を自動化するスキルも、幅広い職種で活用できます。
一方、特定のAIツールの操作スキルだけを身につけた場合、そのツールが使われなくなったり、別の会社に移ったりすると、スキルの価値が下がるリスクがあります。
転職後に評価されるのは、「この人は何ができるか」を具体的に示せるかどうかです。面接で「御社のAIツールを使って、このような成果を出せます」と言うより、「SQLで月次データを抽出し、BIツールで可視化した経験があります」と言う方が、汎用性の高さが伝わります。
職種を選ぶ際は、「この職種で働くと、どんなスキルが身につくか」「そのスキルは3年後、5年後も市場価値があるか」を考えてください。短期的な年収や入りやすさだけでなく、長期的なキャリア資産として何を積み上げられるかが、職種選びの本質的な判断基準です。
まとめ
AI転職で未経験者が検討すべき職種は、技術職だけではありません。準技術職や非技術職にも、AI業界への現実的な入口が存在します。
本記事で取り上げた5つの職種を整理すると、以下のようになります。
データオペレーターは、未経験からの参入ハードルが最も低く、AI業界への最初の一歩として適しています。年収レンジは低めですが、業界理解を深めながら次のステップを目指せます。
プロンプトエンジニア補助・AI運用担当は、生成AIの普及に伴い需要が増えている新職種です。生成AIの操作経験があれば、比較的短期間で目指せます。
AIアナリストは、データ分析の基礎スキルと論理的思考力があれば、未経験でも挑戦可能です。SQLや統計の学習が必要ですが、キャリアの発展性が高い職種です。
AIカスタマーサクセスは、技術よりもビジネスコミュニケーション力が重視される非技術職です。前職での顧客対応経験を活かしたい人に向いています。
AIエンジニアは、専門性と年収が最も高い反面、未経験からの参入には長期の準備が必要です。最終目標として設定しつつ、まずは別の職種から業界に入る戦略も有効です。
職種を選ぶ際は、「再現性」「市場性」「親和性」の3つの軸で比較してください。興味だけでなく、自分の過去の経験と重なる部分があるか、日常業務として継続できそうか、という観点が重要です。
次にやるべきことは、興味を持った職種の求人を実際に検索し、応募条件や業務内容を確認することです。求人票を読むことで、「自分に足りないスキルは何か」「どのくらいの準備期間が必要か」が具体的に見えてきます。
AI業界への転職は、正しい職種選びから始まります。この記事で得た判断基準をもとに、自分に合った入口を見つけ、着実にキャリアを築いていってください。
