「AI業界に転職したいけど、具体的にどんな職種があるのか分からない」「AIエンジニアとデータサイエンティストって何が違うの?」「プログラミングができないと、AI関連の仕事には就けないのか?」
AI転職を考え始めた多くの人が、こうした疑問を抱えています。求人サイトを見ても、カタカナの職種名が並び、それぞれの違いや自分に合う仕事が見えてこない。結果として、「やっぱり難しそう」と諦めてしまうケースも少なくありません。
しかし実際には、AI業界の職種は想像以上に幅広く、エンジニア以外の職種も多数存在します。プログラミング経験がなくても目指せる職種、営業や企画の経験を活かせる職種、文系出身者が強みを発揮できる職種など、入口は多様です。
採用担当者の視点で見ると、AI業界で求められるのは必ずしも高度な技術力だけではありません。例えば、AIプロダクトの企画職では、技術の理解よりも「顧客の課題を見抜き、AIでどう解決するかを設計する力」が重視されます。カスタマーサクセス職では、クライアントとエンジニアの間に立ち、技術を翻訳して伝えるコミュニケーション力が評価されます。
この記事では、AI関連の職種を4つのカテゴリーに分類し、それぞれの役割・年収相場・求められるスキルを初心者向けに整理します。専門用語はできる限り噛み砕き、「職種間の関係性」や「未経験から目指しやすい職種はどれか」まで明確にします。
AI業界の全体像を地図のように俯瞰し、あなたが次に進むべき方向を見つけるためのガイドとして活用してください。
AI転職で人気の職種一覧と分類
AI関連の職種は大きく4つのカテゴリーに分類できます。それは、AIエンジニア系、データ系、AIビジネス系、AI関連サポート職です。それぞれのカテゴリーには複数の職種が含まれ、求められるスキルや業務内容も異なります。
まず全体像を把握するために、各カテゴリーの特徴を簡単に整理します。
AIエンジニア系は、機械学習モデルの開発やAIシステムの実装を担当する技術職です。プログラミングスキルが必須で、数学や統計の知識も求められます。年収相場は高めで、未経験からの難易度もやや高いですが、エンジニア経験者であれば転職しやすい領域です。
データ系は、データの収集・分析・可視化を通じてビジネス課題を解決する職種です。AIエンジニアほど高度なプログラミングスキルは不要で、SQLやExcelの延長線上から始められます。未経験者が最も入りやすいカテゴリーであり、データ分析の実務経験を積んでから他の職種にキャリアチェンジする人も多いです。
AIビジネス系は、技術とビジネスをつなぐ役割を担います。AIの技術的な知識は必要ですが、実装スキルよりも企画力・提案力・課題設定力が重視されます。文系出身者や営業・マーケティング経験者が活躍しやすい領域です。
AI関連サポート職は、AIプロダクトの販売やクライアント支援、社内教育など、技術以外の側面からAI事業を支える職種です。プログラミング不要のポジションが多く、コミュニケーション力や業界知識が武器になります。
それでは、各カテゴリーの職種を詳しく見ていきましょう。
AIエンジニア系（機械学習・深層学習・MLOpsなど）
AIエンジニア系は、AI技術を実際に開発・実装する技術職の総称です。このカテゴリーには複数の専門職が含まれており、それぞれ役割が異なります。
機械学習エンジニア
機械学習モデルの開発と実装を担当します。例えば、ECサイトのレコメンドシステムや、製造業の不良品検知システムなど、ビジネス課題を機械学習で解決するための設計・実装・改善を行います。
年収相場は700万円〜1,200万円。大手テック企業やAIスタートアップでは1,000万円を超えるケースも珍しくありません。求められるスキルは、Pythonでの実装力、機械学習アルゴリズムの理解、TensorFlowやPyTorchといったフレームワークの利用経験です。
採用担当者が評価するのは、実務でモデルを構築し、精度改善に取り組んだ経験です。KaggleでのコンペティションやGitHubでのプロジェクト公開が、実力を証明する重要な材料になります。
深層学習エンジニア
深層学習（ディープラーニング）に特化したエンジニアです。画像認識、自然言語処理、音声認識など、ニューラルネットワークを活用した高度なAIシステムの開発を担当します。
年収相場は800万円〜1,500万円と高めです。求められるスキルは機械学習エンジニアよりも専門的で、深層学習の理論的な理解、GPU環境での開発経験、最新論文を読み解く能力などが必要です。未経験からの転職難易度は高く、まずは機械学習エンジニアとして実務経験を積んでから目指すルートが一般的です。
MLOpsエンジニア
機械学習モデルを本番環境で安定稼働させるためのインフラ構築と運用を担当します。モデルの学習・デプロイ・監視の自動化、パフォーマンス改善、スケーラビリティの確保などが主な業務です。
年収相場は700万円〜1,100万円。求められるスキルは、クラウド環境（AWS、GCP、Azure）の知識、Docker・Kubernetesなどのコンテナ技術、CI/CDパイプラインの構築経験です。インフラエンジニアやDevOpsエンジニアからキャリアチェンジする人も多く、機械学習の深い知識よりも運用の安定性とスケーラビリティを重視する実務感覚が評価されます。
AIリサーチャー（研究職）
最新のAI技術を研究し、論文を執筆したり、新しいアルゴリズムを開発したりする職種です。大学や研究機関、大手テック企業の研究部門で活躍します。
年収相場は900万円〜2,000万円以上と高額ですが、採用基準も非常に厳しいです。博士号や国際学会での発表実績が求められるケースが多く、未経験から目指すのは現実的ではありません。
データ系（データサイエンティスト・データアナリストなど）
データ系の職種は、AI業界の中でも未経験者が最も入りやすい領域です。高度なプログラミングスキルがなくても、データを読み解く力とビジネス理解があれば活躍できます。
データサイエンティスト
データを分析し、ビジネス課題を解決する職種です。統計的手法や機械学習を活用して、売上予測、顧客セグメント分析、施策効果測定などを行います。
年収相場は600万円〜1,000万円。データアナリストよりも技術的な深さが求められ、機械学習モデルの構築も業務に含まれます。求められるスキルは、PythonやR、SQLでのデータ操作、統計学の基礎知識、機械学習の実装経験です。
採用担当者が重視するのは、分析結果をビジネスアクションにつなげた経験です。例えば、「顧客データを分析し、解約リスクの高いユーザーを特定。施策を実施した結果、解約率を15%削減した」といった成果があると、強い差別化になります。
データアナリスト
データの集計・可視化を通じて、経営判断や施策立案を支援する職種です。SQLでデータを抽出し、ExcelやBIツール（TableauやPower BIなど）でダッシュボードを作成します。機械学習モデルの構築は業務に含まれないケースが多いです。
年収相場は450万円〜700万円。データサイエンティストよりもビジネス寄りの職種で、プログラミング初心者でも始めやすいのが特徴です。求められるスキルは、SQLでのデータ抽出、Excelでの集計・グラフ化、BIツールの操作、基本的な統計知識です。
未経験から転職する場合、まずデータアナリストとして実務経験を積み、その後データサイエンティストやAIエンジニアにステップアップするルートが現実的です。
データエンジニア
データの収集・加工・保存を担当するインフラ系の職種です。データベースの設計、ETLパイプラインの構築、データウェアハウスの運用などを行います。
年収相場は600万円〜1,000万円。求められるスキルは、SQLの高度な知識、データベース設計、クラウド環境でのデータ基盤構築（BigQuery、Redshift、Snowflakeなど）、Pythonでのデータ処理です。
データサイエンティストやアナリストが「データを使う人」だとすれば、データエンジニアは**「データを使える状態にする人」**です。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く、分析業務よりもシステム設計が得意な人に向いています。
ビジネスインテリジェンス（BI）エンジニア
BIツールを活用して、社内のデータ活用基盤を整備する職種です。TableauやLookerなどのツールでダッシュボードを設計し、各部署が自律的にデータを活用できる環境を構築します。
年収相場は500万円〜800万円。求められるスキルは、BIツールの操作、SQLでのデータ抽出、データ可視化のデザインセンスです。データアナリストよりもツール活用に特化しており、エンジニア経験がなくても目指しやすい職種です。
AIビジネス系（AIコンサルタント・プロダクトマネージャーなど）
AIビジネス系の職種は、技術とビジネスをつなぐ役割を担います。実装スキルよりも企画力や提案力が重視されるため、文系出身者や営業・マーケティング経験者が活躍しやすい領域です。
AIコンサルタント
クライアント企業に対して、AI活用の戦略立案や導入支援を行う職種です。業務フローの分析、AI導入の費用対効果の試算、ベンダー選定の支援、導入後の効果測定などを担当します。
年収相場は600万円〜1,200万円。大手コンサルティングファームでは1,000万円を超えるケースも多いです。求められるスキルは、AI技術の全体理解、業界知識、課題設定力、プレゼンテーション力です。
採用担当者が評価するのは、クライアントの課題を構造化し、AIでどう解決するかを設計した経験です。例えば、「製造業の品質管理部門に対して、画像認識AIを活用した不良品検知システムを提案。導入により検査時間を50%削減した」といった実績があると、強い武器になります。
AIプロダクトマネージャー（PM）
AIを活用したプロダクトの企画・開発・改善を統括する職種です。ユーザーのニーズを把握し、エンジニアと協力してプロダクトを作り上げます。
年収相場は650万円〜1,100万円。求められるスキルは、プロダクト企画力、要件定義力、プロジェクト管理力、AI技術の基礎理解です。プログラミングスキルは必須ではありませんが、エンジニアと対等に議論できる程度の技術理解は必要です。
採用で評価されるのは、ユーザー視点でプロダクトを設計し、成果を出した経験です。例えば、「AIチャットボットのユーザー満足度を向上させるため、会話フローを改善。利用継続率を30%向上させた」といった実績があると、実務での再現性が伝わります。
AIプランナー
AI活用の企画や戦略立案を専門とする職種です。新規事業の立ち上げや、既存事業へのAI導入を企画します。プロダクトマネージャーよりもビジネス寄りで、技術の深い理解よりも市場分析や競合調査が得意な人に向いています。
年収相場は550万円〜900万円。求められるスキルは、市場調査力、事業企画力、AI技術の基礎知識、プレゼンテーション力です。
データストラテジスト
企業全体のデータ活用戦略を設計する職種です。データガバナンスの整備、KPIの設計、データドリブンな組織文化の醸成などを担当します。
年収相場は700万円〜1,200万円。データ分析の実務経験に加えて、経営視点での戦略立案力が求められます。データアナリストやデータサイエンティストからキャリアアップするケースが多いです。
AI関連サポート職（セールス・教育・カスタマーサクセスなど）
AI関連サポート職は、技術以外の側面からAI事業を支える職種です。プログラミング不要のポジションが多く、コミュニケーション力や業界知識が武器になります。
AIセールス（営業職）
AIプロダクトやサービスの販売を担当します。クライアントの課題をヒアリングし、自社のAIソリューションを提案します。
年収相場は500万円〜900万円（インセンティブ含む）。求められるスキルは、営業力、ヒアリング力、AI技術の基礎理解です。技術的な詳細はエンジニアに任せるため、プログラミングスキルは不要です。
採用担当者が評価するのは、技術を分かりやすく翻訳して顧客に伝える力です。例えば、「画像認識AIの技術的な仕組みを、製造業の現場担当者に理解できる言葉で説明し、導入を実現した」といった経験があると、実務での再現性が伝わります。
AIカスタマーサクセス
AIプロダクトを導入したクライアントの活用支援を担当します。導入後のオンボーディング、定期的な利用状況の確認、追加機能の提案などを行います。
年収相場は450万円〜750万円。求められるスキルは、顧客対応力、課題解決力、AI技術の基礎理解です。営業職よりもクライアントに寄り添う姿勢が重視され、長期的な関係構築が得意な人に向いています。
AIトレーナー（教育職）
社内外に向けて、AIツールの使い方やデータ活用の方法を教育する職種です。研修プログラムの設計、ワークショップの実施、マニュアル作成などを担当します。
年収相場は450万円〜700万円。求められるスキルは、教育設計力、プレゼンテーション力、AI技術の基礎理解です。教師や研修講師の経験がある人、説明が分かりやすいと評価されたことがある人に向いています。
テクニカルライター
AI技術や製品に関するドキュメントを作成する職種です。技術仕様書、ユーザーマニュアル、ブログ記事、ホワイトペーパーなどを執筆します。
年収相場は400万円〜650万円。求められるスキルは、文章力、技術理解力、情報整理力です。ライターや編集者の経験がある人、技術を分かりやすく説明することが得意な人に向いています。
それぞれの職種の役割と求められるスキル
ここまでAI関連職種を4つのカテゴリーに分けて紹介しました。次に、これらの職種を横断的に見て、開発職と企画職の違い、プログラミング知識が必要な職種と不要な職種、AIリテラシーの身につけ方を整理します。
開発職と企画職の違いを理解する
AI業界の職種は、大きく開発職と企画職に分けられます。この2つは求められるスキルも働き方も大きく異なるため、自分がどちらに向いているかを見極めることが重要です。
開発職の特徴
開発職は、実際にコードを書いてシステムやモデルを作る職種です。AIエンジニア系やデータエンジニア、データサイエンティストの多くがこのカテゴリーに入ります。
開発職の業務は、プログラミングやモデル構築が中心です。1日の多くの時間をコードエディタやJupyter Notebookに向かって過ごします。バグの修正、モデルの精度改善、システムの最適化など、技術的な課題に向き合う時間が長いです。
求められるスキルは、プログラミング力、数学・統計の知識、論理的思考力です。採用担当者が評価するのは、実際に動くコードを書けるか、問題を技術的に解決できるかという点です。GitHubのコードや、Kaggleでの実績が直接的な評価材料になります。
開発職に向いているのは、手を動かして何かを作ることが好きな人、技術的な深掘りに興味がある人、論理パズルを解くような思考が得意な人です。
企画職の特徴
企画職は、AIをどう活用するかを考え、プロジェクトを推進する職種です。AIコンサルタント、プロダクトマネージャー、AIプランナーなどがこのカテゴリーに入ります。
企画職の業務は、課題の特定、戦略の立案、関係者との調整が中心です。クライアントやユーザーと対話し、ニーズを引き出し、それを技術的な要件に落とし込みます。エンジニアに実装を依頼し、プロジェクトを完成させる役割です。
求められるスキルは、課題設定力、コミュニケーション力、プロジェクト管理力、AI技術の全体理解です。採用担当者が評価するのは、技術を理解しつつ、ビジネス視点で成果を出せるかという点です。プレゼン資料や提案書、実際に推進したプロジェクトの成果が評価材料になります。
企画職に向いているのは、人と話すことが好きな人、課題を構造化して解決策を考えることが得意な人、技術よりもビジネスインパクトに興味がある人です。
どちらを選ぶべきか
開発職と企画職のどちらが優れているということはありません。重要なのは、自分の強みと興味に合った職種を選ぶことです。
もしあなたが前職で営業やマーケティング、企画の経験があるなら、企画職の方がスキルを活かしやすいです。逆に、プログラミングや数学が得意で、技術的な深掘りに興味があるなら、開発職が向いています。
また、最初は開発職でスキルを磨き、その後企画職にキャリアチェンジするルートも一般的です。技術を深く理解しているPMやコンサルタントは、エンジニアと対等に議論できるため、プロジェクトの成功確率が高まります。
プログラミング知識が必要な職・不要な職
AI業界と聞くと「プログラミング必須」と思われがちですが、実際にはプログラミング不要の職種も多数存在します。ここでは、プログラミングの必要度を3段階に分けて整理します。
プログラミング必須の職種
機械学習エンジニア、深層学習エンジニア、MLOpsエンジニア、データエンジニアは、プログラミングが業務の中心です。PythonやSQLを日常的に使い、コードを書けなければ業務が成り立ちません。
これらの職種を目指す場合、独学やスクールでプログラミングを習得する必要があります。学習期間の目安は3ヶ月〜6ヶ月程度。Pythonの基礎とデータ操作ライブラリ（pandas、NumPy）の習得が最優先です。
プログラミング推奨の職種
データサイエンティスト、データアナリスト、BIエンジニアは、プログラミングができた方が業務効率が上がりますが、必須ではないケースもあります。
例えば、データアナリストの初期段階では、SQLとExcelだけで業務をこなせる企業もあります。しかし、キャリアを伸ばしていく上では、Pythonでの自動化スキルがあると大きな差別化になります。
これらの職種を目指す場合、まずはSQLとExcelを習得し、その後Pythonに進むルートが効率的です。
プログラミング不要の職種
AIコンサルタント、AIプロダクトマネージャー、AIセールス、カスタマーサクセス、AIトレーナー、テクニカルライターは、プログラミングスキルが不要です。
これらの職種で重視されるのは、AI技術の全体理解、コミュニケーション力、課題解決力です。採用担当者は「コードを書けるか」ではなく、**「技術を理解し、ビジネスに活かせるか」**を見ています。
ただし、プログラミングができなくても、AI技術の基本的な仕組み（機械学習とは何か、どんな課題に適用できるか）は理解しておく必要があります。この知識を「AIリテラシー」と呼びます。
AIリテラシーをどう身につけるか
AIリテラシーとは、AI技術の仕組みや活用方法を理解し、ビジネスに応用できる知識のことです。プログラミング不要の職種でも、このリテラシーは必須です。
AIリテラシーの学習範囲
AIリテラシーを身につけるために学ぶべき内容は、以下の5つです。
AI・機械学習・深層学習の違い
教師あり学習と教師なし学習の概念
回帰・分類・クラスタリングの基本的な仕組み
AIが得意なことと苦手なこと
AI導入時の課題（データ品質、コスト、運用など）
これらは数式や実装コードを学ぶ必要はありません。概念として理解し、ビジネス課題と結びつけられることが重要です。
具体的な学習方法
AIリテラシーを身につける最も効率的な方法は、以下の3つです。
オンライン講座の受講：Courseraの「AI For Everyone」やUdemyの入門講座など、非エンジニア向けのコースを受講します。学習期間の目安は1ヶ月程度。
ビジネス事例の研究：実際にAIが活用されている事例を調べ、「どんな課題に対して、どのAI技術が使われているか」を理解します。例えば、Amazonのレコメンドシステム、製造業の不良品検知、金融業界の与信審査など。
AI関連ニュースのキャッチアップ：Google Newsやはてなブックマークで「AI」「機械学習」のキーワードを登録し、最新動向を追います。技術の進化が速い業界なので、常に情報をアップデートする習慣が重要です。
AIリテラシーが評価される場面
採用面接では、AIリテラシーを測る質問がよく出されます。例えば、以下のような質問です。
「AIと機械学習の違いを説明してください」
「どんなビジネス課題がAIで解決できると思いますか?」
「AIを導入する際の注意点は何だと思いますか?」
これらの質問に、技術用語を使わず分かりやすく答えられることが重要です。採用担当者は「この人がクライアントやチームメンバーに技術を説明できるか」を見ています。
未経験からAI関連職へ転職するための第一歩
ここまでAI関連職種の全体像と、求められるスキルを整理しました。最後に、未経験からAI関連職に転職するための具体的なステップを解説します。
スキル習得・資格・学習ロードマップの基本
未経験からAI転職を成功させるには、正しい順序で学習を進めることが重要です。ここでは、職種別の学習ロードマップと、取得すべき資格を整理します。
データアナリストを目指す場合の学習ロードマップ
データアナリストは未経験者が最も入りやすい職種です。学習ロードマップは以下の通りです。
ステップ1：SQLの基礎を学ぶ（1ヶ月）
データベースからデータを抽出する基本的なクエリを書けるようにします。PostgreSQLやMySQLを使った練習が効果的です。
ステップ2：Excelでのデータ集計・可視化を習得（1ヶ月）
ピボットテーブル、グラフ作成、基本的な関数（VLOOKUP、SUMIF、IFなど）を使えるようにします。
ステップ3：BIツールの基本操作を学ぶ（1ヶ月）
TableauやPower BIの無料版を使い、ダッシュボードを作成します。
ステップ4：実務に近い分析課題を解く（2〜3ヶ月）
KaggleのDatasetsやオープンデータを使い、「売上分析」「顧客セグメント分析」などの課題に取り組みます。
学習期間の目安は5〜6ヶ月。この段階で、副業案件に応募したり、ポートフォリオを作成したりして、実績を積みます。
AIエンジニアを目指す場合の学習ロードマップ
AIエンジニアは未経験からの難易度がやや高めです。プログラミング未経験の場合、学習期間は8ヶ月〜1年程度を見込みます。
ステップ1：Pythonの基礎を学ぶ（2ヶ月）
基本構文、データ型、関数、クラスなどを習得します。
ステップ2：データ操作ライブラリを習得（1ヶ月）
pandas、NumPy、Matplotlibを使った集計・可視化を練習します。
ステップ3：機械学習の基礎を学ぶ（2ヶ月）
scikit-learnを使った回帰・分類モデルの実装を学びます。
ステップ4：Kaggleでのコンペティション参加（3ヶ月〜）
実データを使った課題に取り組み、スコア改善に挑戦します。
ステップ5：個人開発でプロダクトを作成（2〜3ヶ月）
OpenAI APIやHugging Faceのモデルを使った簡単なアプリを作ります。
取得すべき資格
AI業界では資格よりも実績が重視されますが、知識の証明として以下の資格が評価されることがあります。
G検定（一般社団法人日本ディープラーニング協会）：AIの基礎知識を証明する資格。ビジネス職を目指す人に推奨。
E資格（同協会）：深層学習の実装スキルを証明する資格。エンジニア職を目指す人に推奨。
統計検定2級：データ分析職を目指す人に推奨。
AWS認定機械学習：クラウド環境でのAI開発スキルを証明。
ただし、資格取得だけでは採用には不十分です。資格と実務経験（副業やポートフォリオ）を組み合わせることが重要です。
未経験可求人の見つけ方と選び方
未経験からAI転職を目指す場合、求人の選び方が成功を大きく左右します。ここでは、未経験可求人の見つけ方と選定基準を解説します。
未経験可求人が多いサイト
未経験者向けのAI求人は、以下のサイトで探すのが効率的です。
大手転職サイト（doda、リクナビNEXT、マイナビ転職）：「未経験可」「ポテンシャル採用」といったキーワードで検索。
IT特化型転職サイト（Green、Wantedly、paiza）：スタートアップやベンチャー企業の求人が多く、未経験可の案件も豊富。
クラウドソーシング（クラウドワークス、ランサーズ）：副業案件を探し、実績を積んでから正社員を目指すルート。
未経験可求人の選定基準
未経験可と書かれていても、実際には経験者優遇のケースもあります。以下の基準で求人を選びます。
研修制度が充実している：入社後のOJTやメンター制度が明記されている企業は、未経験者を育成する意欲が高いです。
ポテンシャル採用枠がある：「学習意欲重視」「成長志向の方歓迎」といった記載がある求人は、スキルよりも姿勢を評価します。
スタートアップやベンチャー企業：大手企業よりも採用基準が柔軟で、幅広い業務を経験できます。
受託開発企業：多様なプロジェクトに関われるため、短期間でスキルを伸ばせます。
応募前に確認すべきポイント
求人に応募する前に、以下の3点を確認します。
どんなプロジェクトに携わるか：具体的な業務内容が不明確な求人は避けます。
チーム構成とメンター制度：先輩エンジニアやデータサイエンティストがいるか、育成体制があるかを確認します。
評価基準とキャリアパス：入社後どうスキルアップし、どんなキャリアを築けるかを面接で質問します。
最初の転職で失敗しないための注意点
未経験からのAI転職では、最初の職場選びが今後のキャリアを大きく左右します。ここでは、よくある失敗パターンとその回避法を整理します。
失敗パターン① 華やかな職種名に惹かれて応募する
「AIエンジニア募集」と書かれていても、実際には単純作業やデータ整理だけを任されるケースがあります。職種名だけで判断せず、具体的な業務内容を確認することが重要です。
回避法は、面接で「入社後の最初の3ヶ月でどんな業務を担当しますか?」と質問することです。具体的な回答が得られない場合は、育成体制が不十分な可能性があります。
失敗パターン② 年収だけで職場を選ぶ
未経験可でも高年収を提示する企業には注意が必要です。実際には長時間労働が前提だったり、成果が出なければ降格するリスクがあったりします。
回避法は、企業の口コミサイト（OpenWorkやen Lighthouseなど）で労働環境を確認することです。また、面接で「残業時間の平均」や「有給取得率」を質問します。
失敗パターン③ スキルが伸びない環境に入る
最初の職場で重要なのは、スキルを伸ばせる環境かどうかです。単純作業だけを任され、成長機会がない職場では、次の転職が難しくなります。
回避法は、面接で「新人がどんな研修を受けられるか」「メンター制度はあるか」「先輩エンジニアとペアで業務を進められるか」を確認することです。育成に力を入れている企業は、これらの質問に具体的に答えられます。
失敗しないための心構え
未経験からの転職では、最初から完璧な職場を求めすぎないことも重要です。年収や職種名よりも、**「スキルを伸ばせる環境かどうか」**を最優先に考えます。
最初の職場で2〜3年実務経験を積めば、次の転職で大手企業や高年収のポジションを狙えるようになります。長期的なキャリアを見据えて、焦らず着実にステップアップすることが成功の鍵です。
まとめ
AI業界の職種は、AIエンジニア系、データ系、AIビジネス系、AI関連サポート職の4つのカテゴリーに分類できます。それぞれ求められるスキルや年収相場、未経験からの難易度が異なります。
プログラミングが必須なのは、機械学習エンジニアやデータエンジニアなどの開発職です。一方、AIコンサルタントやプロダクトマネージャー、セールス職などは、プログラミング不要でビジネススキルが活かせます。
未経験者が最も入りやすいのは、データアナリストやBIエンジニアといったデータ系の職種です。まずはこれらの職種で実務経験を積み、その後データサイエンティストやAIエンジニアにステップアップするルートが現実的です。
重要なのは、職種名に惑わされず、自分の強みと興味に合った職種を選ぶことです。営業経験があるならAIセールスやカスタマーサクセス、企画力があるならプロダクトマネージャー、技術に興味があるならデータアナリストから始めるといった形で、自分に合ったルートを見つけてください。
AI業界は人材不足が続いており、未経験者にも門戸が開かれています。しかし、採用担当者が求めているのは「学んだ人」ではなく、**「実務で成果を出せる人」**です。この記事で紹介した学習ロードマップを参考に、副業や個人開発で実績を作り、ポートフォリオを整備することが転職成功の鍵です。
まずは自分がどの職種に興味があるかを明確にし、その職種に必要なスキルを1つずつ習得していきましょう。焦らず、着実にステップを踏んでいけば、AI業界でのキャリアは必ず実現できます。
当サイト「AI転職ナビ」では、職種別の詳細解説や、学習リソース、実際の求人情報も紹介しています。ぜひ他の記事も参考にしながら、あなたのAI転職を成功に導いてください。
