AI時代に乗り遅れるな！未経験からでも転職できる6つのAI職種を解説

AI関連の仕事に興味はあるものの、「未経験からAIエンジニアやAI関連職種へ転職できるのだろうか」と不安に感じていませんか。

私も、製造業で制御・データ解析に関わっていた状態から、AIエンジニアへ転職しました。最終的には2024年6月に、特定の産業向けに、データ・制御の知見を活かせるAI開発の仕事へ移っています。

ただ、最初から順調に進んだわけではありません。

転職活動にかかった期間は約6ヶ月。応募した企業は12社で、書類選考の通過率は2〜3割ほどでした。面接はトータルで10回弱、最終面接まで進んだ企業は3社です。

この経験から感じたのは、未経験からAI関連職種を目指すときに、「業界」と「職種」の両方を一気に完全刷新しようとすると、難易度が上がりやすいということです。

前職の経験と、応募先の仕事のどこかに接点を残す。業界か職種のどちらかを関連付けながら方向を変える、いわゆるピボットの考え方です。

私の場合、会社の業界分類は変わりました。それでも、業界的な接点や、これまで身につけたデータ・制御の知見を活かせる余地がありました。

職種は変わっても、それまでの経験をすべて捨てたわけではありません。

この接点があったことで、書類や面接でも「なぜこの仕事を目指すのか」「これまでの経験をどう活かせるのか」を説明しやすくなりました。結果として、未経験転職の成功率を上げる考え方の一つになったと感じています。

AI関連職種を選ぶときは、職種名だけを見るのではなく、自分の経験とどこがつながるかを見ることが大切です。

この記事は、次のような方に向けて書いています。

• 未経験からAI関連職種への転職を考えている方
• AIエンジニア以外の職種も含めて選択肢を知りたい方
• これまでの経験をAI分野でどう活かせるか整理したい方

ここからは、AI関連の6職種を整理しながら、未経験転職でどこに接点を作れるのかを、私の転職経験と重ねて考えていきます。

未経験からAI関連職種へ転職した実体験

未経験からAI関連職種を目指すとき、最初に気になるのは職種名だと思います。

AIエンジニア、データサイエンティスト、AIコンサルタントなど、名前だけを見ると、どれも高い専門性が必要に見えます。私も転職活動を始めた頃は、「今の経験で応募できる仕事があるのだろうか」と考えていました。

ただ、実際に求人を見ていくと、同じ職種名でも仕事内容や求められる経験はかなり違います。

たとえばAIエンジニアでも、AIモデルの研究に近い仕事もあれば、業務知識やデータを扱った経験を活かして、AIを実際のシステムへ組み込む仕事もあります。

そのため、「AIエンジニアになりたい」と職種名だけで考えるよりも、求人ごとの仕事内容を見て、自分の経験がどこに接続するのかを探す必要がありました。

私が転職活動で最も大事だと感じたのは、業界と職種の両方を完全に変えようとしすぎないことです。

私の場合は、製造業で制御・データ解析に関わっていました。転職先の会社は前職と同じ業界分類ではありませんが、データ・制御の知見を活かせるAI開発という接点がありました。

つまり、職種はAIエンジニアへ変わりましたが、これまで積み上げてきた経験まで完全に切り離したわけではありません。

ここが見えてくると、「AI分野は未経験だから無理」と一括りにせず、自分の経験をどの職種へつなげられるかを考えやすくなります。

私が転職活動で確認した接点は、主に次の4つです。

• 業界の接点：前職で見ていた現場や業務課題に近い領域か
• 職種の接点：データ分析、要件整理、調整、開発など、これまでの役割と重なる部分があるか
• スキルの接点：Python、SQL、統計、業務改善、プロジェクト管理など、求人で求められる力とつながるか
• 説明できる接点：面接で「なぜこの職種を目指すのか」を、自分の経験から説明できるか

すべての条件が一致する必要はありません。

むしろ、これまでの経験のうち何を残し、どの部分を新しく身につけるのかを分けて考える方が、自分にとって現実的な求人を探しやすくなりました。

この整理にはAIも使えます。

ただし、AIに「自分に合う転職先を決めて」と頼むのではありません。

「これまでの経験」「興味のある業務」「求人で求められていること」を並べてもらい、重なる部分を探すためのたたき台を作ってもらいます。

AIが作った整理結果が正しいとは限らないため、最後は求人票を読み、面接で仕事内容を確認し、自分で判断する必要があります。

AI関連職種は幅が広いので、最初から一つだけに絞り込まなくてもよいと思います。まずは代表的な職種の違いを知り、自分の経験とどこが重なるのかを見ていく方が、次の行動を考えやすくなります。

転職エージェントに相談だけしてよいか迷う場合は、話を聞くだけでもOK!! 転職エージェントを活用する5つのメリットと注意点でも実体験をまとめています。

転職する勇気が出ない場合は、転職に勇気が出ない人必見！不安を解消し後悔しない決断をするための対処法も合わせて読むと、動く前の不安を整理しやすいと思います。

AI関連の職種

ここからは、代表的なAI関連職種を6つに分けて整理します。

大事なのは、「どの職種が一番よいか」を決めることではありません。

開発寄り、企画寄り、データ寄り、顧客支援寄りなど、職種によって仕事の進め方や求められる力は変わります。

仕事内容と必要なスキルを確認しながら、自分がこれまで経験してきた業務と、どこに接点を作れそうかを考えてみてください。

AIエンジニア

仕事内容

AIエンジニアは、AIシステムや機械学習モデルを設計・開発・実装する職種です。

企業が抱えている課題に合わせてデータを集め、分析や学習に使える形へ整え、モデルを作り、実際のシステムへ組み込んでいきます。

仕事内容には、データ収集と前処理、アルゴリズムの選定、モデル構築、評価、チューニング、運用後の改善などがあります。

AIモデルを作るだけではなく、実際の業務で使えるところまで落とし込む仕事も含まれます。

必要なスキル

• Pythonなどのプログラミングスキル
• 機械学習・深層学習の基礎理解
• データ処理と前処理の知識
• クラウド環境やシステム実装の基礎
• 数学・統計の基礎

未経験から考える場合は、プログラミング経験だけでなく、これまで扱ってきたデータや業務課題が、応募先のAI開発とつながるかも確認したいところです。

私の場合は、前職での制御・データ解析の経験が、AI開発との接点になりました。

AIサービス企画

仕事内容

AIサービス企画は、AI技術を使って、どのような製品やサービスを作るかを考える職種です。

技術そのものを開発するというより、顧客や市場の課題を見つけ、AIを使ってどのような価値を提供できるのかを整理します。

市場調査、ユーザー課題の整理、サービスアイデアの立案、ビジネスモデルの検討、開発チームとの調整、プロトタイプの検証などが主な仕事です。

AIの知識だけではなく、ユーザーの課題と技術をつなぐ役割が求められます。

必要なスキル

• マーケティングや市場分析の知識
• 顧客ニーズの理解と要件整理
• プロジェクト管理能力
• ビジネスモデルを考える力
• 基本的なAI技術の理解

これまで商品企画、業務改善、顧客との調整、プロジェクト推進などに関わっていた場合は、その経験と重なる部分がないかを確認できます。

AIモデルを自分で開発した経験がなくても、課題を整理し、開発側へ伝える力が接点になる可能性があります。

AIコンサルタント

仕事内容

AIコンサルタントは、企業がAIを導入・活用するための戦略やプロジェクトを支援する職種です。

企業の課題を整理し、AIで対応できる部分と、AIを使わない方がよい部分を分けながら、必要なデータや体制を検討します。

業務には、課題のヒアリング、AI導入戦略の策定、費用対効果の整理、技術チームとの連携、導入後の改善提案などがあります。

技術とビジネスの両方を理解し、関係者へ分かりやすく説明する力が必要になります。

必要なスキル

• AI・機械学習の基礎知識
• ビジネス分析スキル
• 課題整理と提案力
• プレゼンテーションとコミュニケーション能力
• プロジェクト管理能力

これまで顧客や社内関係者から課題を聞き、解決策を提案してきた経験がある場合は、その進め方をAI導入の仕事へ接続できないかを考えられます。

一方で、AIで何ができるかだけでなく、できないことや確認が必要なことも説明する必要があります。

プロンプトエンジニア

仕事内容

プロンプトエンジニアは、生成AIや大規模言語モデルに対して、目的に合った指示を設計し、期待する出力へ近づける職種です。

単にうまい文章を書くのではなく、AIの特性や制約を理解し、業務で使える形へ調整していきます。

具体的には、プロンプトの設計、テスト、出力評価、改善、ガードレールの設計、AI倫理への配慮などがあります。

業務で使う場合は、AIの出力をそのまま採用するのではなく、確認手順や人間が判断するポイントまで設計する必要があります。

必要なスキル

• 生成AIや自然言語処理の基礎理解
• 業務要件を言語化する力
• 出力を評価・改善する力
• データや事実確認への意識
• 必要に応じたプログラミング知識

これまで業務手順を整理したり、依頼内容を仕様へ落とし込んだりした経験は、プロンプト設計との接点を探しやすい部分です。

ただし、「よい指示を書ける」だけではなく、出力を評価し、問題があれば修正するところまで含めて考える必要があります。

AIデータ構築

仕事内容

AIデータ構築は、AIモデルを学習・評価するためのデータを準備し、管理する職種です。

AIの結果は、使用するデータの内容や品質にも左右されます。そのため、モデルを作る前段階を支える重要な仕事です。

仕事内容には、データ収集、データクリーニング、ラベリング、データパイプラインの構築、データ品質の確認などがあります。

一度データを用意して終わるのではなく、継続的に利用できる形で管理することも必要になります。

必要なスキル

• データ管理とETLプロセスの理解
• SQLやPythonを用いたデータ操作スキル
• データクリーニングとラベリングの理解
• クラウドやデータ基盤の基礎知識
• チームでの調整能力

これまでデータの収集、整理、品質確認、システム間の連携などに関わった経験がある場合は、AIモデルの開発経験がなくても接点を見つけられる可能性があります。

「データを分析した経験」だけでなく、「分析できる状態へ整えた経験」も振り返ってみるとよいと思います。

データサイエンティスト

仕事内容

データサイエンティストは、大量のデータを分析し、意思決定に役立つ示唆を出す職種です。

データを集めるだけではなく、解決したい課題に合わせて分析し、その結果を関係者へ分かりやすく伝えるところまで担います。

仕事内容には、データ収集と整理、データ解析、モデリング、可視化、意思決定支援、モデルや分析手法の継続的な改善などがあります。

分析手法だけでなく、何を明らかにしたいのかを理解し、結果を現場で使える言葉へ変える力が求められます。

必要なスキル

• Python、R、SQLなどのデータ分析スキル
• 統計学と機械学習の知識
• ビジネス課題を理解する力
• データ可視化スキル
• 問題解決能力と説明力

これまで売上、顧客、設備、業務などのデータを使って、原因の分析や改善提案をした経験がある場合は、その経験が接点になる可能性があります。

ツールを使った経験だけではなく、どのような課題に対して、どのデータを使い、何を判断したのかまで整理しておくと、仕事内容とのつながりを説明しやすくなります。

まとめ

AI関連職種には、AIエンジニア、AIサービス企画、AIコンサルタント、プロンプトエンジニア、AIデータ構築、データサイエンティストなど、さまざまな選択肢があります。

未経験からAI関連職種を目指すときは、職種名だけで判断しない方がよいと思います。

同じ職種名でも求人によって仕事内容は違います。自分の経験がどの仕事に接続できるのか、求人では何が求められているのか、面接でどのように説明できるのかを一つずつ確認する必要があります。

私の場合、約6ヶ月の転職活動で12社に応募し、書類選考の通過率は2〜3割ほどでした。面接はトータルで10回弱、最終面接まで進んだ企業は3社です。

職種を変える難しさはありましたが、前職で身につけたデータ・制御の知見と、応募先のAI開発に接点を作れたことが、転職活動を進めるうえで大きな材料になりました。

業界と職種の両方を同時に完全刷新しようとするのではなく、どちらか一方にこれまでの経験との接点を残す。

これが、未経験からAI関連職種を考えるときに、私が最も大事だと感じたポイントです。

まずは6職種の違いを見ながら、自分がこれまで経験してきた仕事を分解してみてください。

完全に一致する仕事がすぐに見つかるとは限りません。それでも、求人を見て、話を聞き、面接で確認していくうちに、自分がどこならピボットできそうかが少しずつ見えてくることがあります。

AIには、その比較や整理を手伝ってもらえます。

ただし、AIが示した職種や可能性をそのまま信じるのではなく、求人票の内容や実際の仕事内容を人間側で確認することは残しておきたいところです。

職種選びとあわせて、転職そのもののメリット・デメリットを整理しておきたい方は、こちらの記事もあわせてご覧ください。