完全未経験OKの求人あり！AI転職成功法を徹底解説！
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コンサル／エンジニア／企画など幅広い職種の求人を取り扱っており、AI経験不問で挑戦できる求人もご紹介します。

市場規模が拡大するAI業界・職種への転職は市場価値・年収アップにつながります。興味のある方は是非お気軽にご相談ください。

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豊富な転職支援実績と人脈ネットワークから、コンサルはもちろん、グローバル展開する大手企業から、ユニコーン企業に選出される優良AIベンチャーまで幅広くご紹介することができますのでお気軽にご相談ください。

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グローバル・国内問わずAI市場は拡大局面が続き、業界横断でAI関連プロジェクトが増加しています。

そのためAI実務未経験でも、これまでSIer／コンサル／事業会社などで培った経験（PMO・上流設計・業務改革・企画など）を“武器”に、AI関連ポジションへ転職できるチャンスが広がっています。

「AI市場の規模拡大」「AI/IT人材不足」の2点にフォーカスして、未経験からのAI転職が可能な理由をご紹介します。

国内の投資が右肩上がり
国内AIシステム市場について、2024年の1兆3,412億円に対して2029年には4兆1,873億円と約3倍の成長が見込まれます。
生成AIの本格実装により「コンテンツ作成支援・要約・プログラミング支援」などの生産性ユースケースがソフトウェアに標準搭載され、案件が量・質ともに拡大しています。
さらに、AI活用「AIアシスタント」から一歩進んだ「AIエージェント」というキーワードにシフトしつつあり、AIが単なるツールから、自律的に業務を代行するパートナーへと急速に進化しています。
参照：IDC「2025年5月国内AIシステム市場予測を発表」

AI導入率の上昇（大手を中心に本格化）
ChatGPT をはじめとする言語系生成 AI は 23年度で「導入済」と「試験導入中・導入準備中」の合計が 26.9％だったところから24年度は41.2％と上昇、急速にAI活用が進んでいます。 売上高1兆円以上の企業では導入・準備中が92.1%と、大企業を中心に本番活用フェーズが進んでいます。導入が広がるほど、要件定義・PMO・運用定着など“周辺職”のニーズも増える構造です。
参照：日本情報システムユーザー協会（JUAS）「企業 IT 動向調査 2025」 転職エージェントから一言！
市場の伸び＝案件の増加なので、「業務×AI」ユースケースの土台づくり（要件整理、非機能要件、ガバナンス、教育・定着）が評価されやすい局面です。SIer/コンサル/事業会社での上流～運用の実績を“AI文脈”に言い換えることで、AI未経験者のポテンシャル採用につながります。

AIに限らずあらゆる産業でIT人材が不足
経済産業省によると2030年にIT関連産業の人手不足は最少でも16万人、最大だと79万人となると公表されています。中でもAI人材は経済産業省によると2030年には14.5万人不足するとされています。
経験者だけでは埋め切れないため、AI未経験でもドメイン知見×プロジェクト推進力を備えた方には転職のチャンスが広がっています。
※経済産業省 IT人材需給に関する調査

事業会社側のDX人材不足感が顕著
DXを推進する人材の不足が事業会社でいっそう深刻になっています。ビジネスアーキテクトやデータ人材の不足感が高く、要件定義・ROI設計・定着化を担える人材の獲得がボトルネックになっています。
参照：情報処理推進機構（IPA）「DX動向2024 」 転職エージェントから一言！
こうしたAI人材不足の中、上述した通り社内のAI人材育成が追いつかないほどAI需要は高まっているため、SIer・コンサル・AIベンチャーは各社AI未経験者を積極採用しています。

実際まだAIに関わる業務経験を持つエンジニアは少なく、またIT人材採用競争は激化しているため、AI経験者は引く手あまたはもちろんのこと、AIエンジニアポジションでは、何かしらのシステム開発経験、いわゆるSE経験者、アジャイル開発経験者、クラウドを使った業務経験者、PythonやRubyの開発経験者などの採用ニーズが高まっています。

また前職不問でポテンシャル採用を実施しているコンサルティングファームでもAIプロジェクトが増えているため、開発経験やエンジニア経験がない方でもAIコンサルタントなどAI職種へ転職することが可能です。

AI転職を考える際、まずはどの業界・企業にチャレンジすべきかを見極めることが重要です。 以下に、AI未経験でも狙えるポジションを提供する企業や業界を紹介します。

事業会社では、AIを活用して業務の効率化や顧客体験の向上が進んでおり、AI未経験でも挑戦できるポジションが多くあります。

【AI活用事例】
・EC／小売：パーソナライズやレコメンドシステムを活用し、商品の提案や在庫管理の最適化を実現（例：楽天、メルカリ）。
・金融：AIを活用した与信スコアリングや不正検知（例：楽天カード、PayPal）。
・通信：カスタマーサポートをAIチャットボットで自動化し、対応時間を短縮（例：ソフトバンク、NTTドコモ）。
・メディア：コンテンツ生成や広告ターゲティングの最適化（例：Yahoo! Japan、朝日新聞）。

【ポジション例】
・AI企画／データ活用推進：AIを活用した業務改善やサービス向上を企画・推進。
・マーケティング支援／CS運用改善：AIによるマーケティング最適化やカスタマーサクセスの支援。
・AIシステム導入・運用支援：AIシステムの導入から運用、定着化を支援。

【活かせる経験・スキル】
・データ分析やマーケティング業務の経験
・業務プロセス改善やプロジェクトマネジメント経験
・カスタマーサポートや営業支援の経験

【面接のポイント】
・具体的なAI活用イメージを持ち、自分の経験をどうAIに活かすかを説明。
・過去の業務改善成果やKPIの改善実績を具体的に伝える。

AI経験がなくとも業務改善やデータ分析の経験を活かして、挑戦できるポジションが多数あります。自分の強みをAI活用に繋げるアプローチが成功のカギです。

Web系企業やメガベンチャーでは、AIを活用してプロダクト開発やマーケティング最適化が進んでいます。AI経験がなくとも、企画やプロダクトマネージャー、マーケティングの経験がある方は転職のチャンスが高く、そこでAIに触れる機会も豊富です。

【AI活用事例】
・パーソナライズとレコメンドシステム
顧客の行動データを基に、AIが商品やサービスを個別に推薦し、売上を増加させます（例：リクルート、サイバーエージェント）。

・広告配信最適化
広告のターゲティングをAIで最適化し、広告効果を最大化（例：DeNA、freee）。

・ユーザー行動分析
AIを使ってユーザー行動を解析し、プロダクトやサービスの改善点を導き出す（例：メルカリ、Sansan）。

【ポジション例】
・PdM（プロダクトマネージャー）：AIを活用したプロダクト戦略や機能開発。
・BizDev（ビジネスデベロップメント）：AI技術を活用した新規事業やパートナーシップ構築。
・データアナリスト／エンジニア：データ解析やモデル開発を行い、サービス改善に貢献。

【活かせる経験・スキル】
・プロダクト企画やGTM戦略の経験
・データ分析やA/Bテストの実施経験
・営業支援やマーケティング戦略の実績

【面接のポイント】
・AIを使ってどのように価値を創出するかを具体的に示す。
・プロダクトKPI（ユーザー数、ARR、活性化率）とAI活用をどう結びつけるかを説明。
・過去の経験（プロジェクト管理、ビジネス戦略）をAI導入の具体的な効果に繋げる。

Web系やメガベンチャーでは、自分の経験をAIプロジェクトにどう応用するかが重要です。ビジネス視点でのAI活用を語れることがポイントです。

メーカー（自動車・電機・精密）業界では、AIを活用した製造業務の最適化や品質向上が進んでいます。AI経験がなくとも、製造業務や品質管理の経験を活かせるポジションが増えており、これらの企業ではAIに関連するビジネス経験を積むことができるチャンスが豊富にあります。

【AI活用事例】
自動車業界：AIを活用した自動運転技術や品質検査の自動化。例えば、AIによる画像検査で車両の外観や部品の不良検出を効率化（例：トヨタ自動車、日産自動車）。
電機業界：AIを使った生産ラインの最適化や予知保全。生産ラインのデータ解析を通じて、機械の故障予測や在庫の最適化（例：パナソニック、日立製作所）。
精密機器業界：AIを活用して、製品品質の向上や製造プロセスの効率化。製造データをAIで解析し、不良率の削減を実現（例：キーエンス、オムロン）。

【ポジション例】
・製造DX推進：AIを活用した製造業務のデジタル化や最適化をリードするポジション。
・品質管理・検査自動化：AIを使って品質検査の自動化を進める役割。
・サプライチェーン最適化：需要予測や在庫管理の最適化をAIで実現するポジション。

【活かせる経験・スキル】
・製造業や品質管理の経験
・プロジェクトマネジメントや業務プロセス改善の実績
・データ分析や業務フローの最適化に携わった経験

【面接のポイント】
・業務改善や効率化の視点で、どのようにAIを活用したかを説明。
・製造業や品質管理の経験をAI技術にどう活かせるかを具体的に示す。
・定量的な成果（コスト削減や品質向上など）を具体的に説明する。

メーカー業界では、AIを業務改善や品質向上に役立てるチャンスが多くあります。これまでの業務経験を活かし、AI技術をビジネスの現場で活用する方法を身につけることができます。

SaaS／B2Bソフトウェア業界では、AIを活用した製品開発や顧客対応の効率化が進んでいます。AI経験がなくても、プロダクトマネージャー、ソフトウェア・システムエンジニア、カスタマーサクセス、法人営業などの経験を活かして転職すれば、AI技術に関わる仕事を実務で学ぶ機会が豊富にあります。これらの企業では、AIをビジネス視点で活用するスキルを磨くことができ、特にプロダクト開発やカスタマーサクセス、営業支援の分野で新たなキャリアの道が開けています。

【AI活用事例】
プロダクト開発：AIを活用した新機能の開発、特にレコメンドシステムや自動化ツールの導入（例：Salesforce、Slack）。
カスタマーサクセス：顧客データをもとに、AIを使って顧客の利用状況を解析し、解約率の低減や顧客満足度の向上を実現（例：HubSpot、Zendesk）。
営業支援：AIによるリードのスコアリングや予測分析を通じて、営業活動の効率化を図る（例：HubSpot、Marketo）。

【ポジション例】
・PdM（プロダクトマネージャー）：AIを活用したプロダクト開発や新機能の設計をリードするポジション。
・カスタマーサクセス：AIを使って顧客の問題を予測し、サポートや解約率低減に貢献するポジション。
・営業支援／ビジネスデベロップメント：AIを用いたリード獲得や営業支援ツールの開発・運用。

【活かせる経験・スキル】
・プロダクト企画やサービス設計の経験
・データ分析やマーケティング戦略の経験
・カスタマーサクセスや営業支援に携わった経験

【面接のポイント】
・業務改善や効率化の視点で、どのようにAIを活用したかを説明。
・製造業や品質管理の経験をAI技術にどう活かせるかを具体的に示す。
・定量的な成果（コスト削減や品質向上など）を具体的に説明する。

SaaS／B2Bソフトウェア業界では、AIを用いた業務の効率化や顧客価値の向上を実現するチャンスがあります。自分の過去の経験をAI技術の導入や最適化に活かす方法を見つけることが成功へのカギです。

AIベンチャーでは、最新のAI技術を活用した革新的なプロダクトやサービスを提供しています。AI経験がなくても、これまでのビジネス経験を活かして、AIに関連する職種に転職するチャンスが広がっています。

【AI活用事例】
対話型エージェントの開発：AIを活用したカスタマーサポートやヘルプデスクの自動化。顧客の問い合わせに迅速に対応するために、自然言語処理（NLP）を使ったエージェントが導入されます。
例：Rinna、Abeja（AIチャットボットや自動応答システムの開発）

画像認識技術の活用：AIを用いて、自動運転車の画像認識や医療画像解析を実現。画像データを解析して、製品検査や診断支援を行います。
例：Preferred Networks、Hacarus（AIによる画像解析技術）

生成AIによるコンテンツ作成：AIを活用した自動コンテンツ生成ツールや、デザイン生成を支援するAI技術。
例：PKSHA Technology、Rinna（AIによる自動テキスト生成）

【ポジション例】
・PdM（プロダクトマネージャー）：AI技術を活用したプロダクトの開発・戦略立案を行うポジション。
・BizDev（ビジネスデベロップメント）：AIプロダクトの市場展開やパートナーシップ構築をリードするポジション。
・カスタマーサクセス／運用支援：顧客がAI技術を最大限に活用できるよう、導入から運用・サポートまで行うポジション。
・データアナリスト／データエンジニア：AIモデルの学習データや解析を担当し、プロダクトの改善を支援する役割。

【活かせる経験・スキル】
・プロダクト企画／戦略立案の経験：AIプロダクトの市場ニーズに応じた戦略立案やプロダクトの方向性を示すスキル。
・データ分析やビジネスインテリジェンス（BI）の経験：AIプロダクトで活用するデータ分析能力を基に、AI活用のシナリオを作成する力。
・カスタマーサクセス／運用改善の経験：顧客のニーズを把握し、AI技術を用いて顧客体験を向上させるスキル。
・営業／パートナーシップ経験：AIベンチャーのサービスを広めるための営業や、パートナーシップの構築経験。
・UI/UXデザインの経験：AI技術を使ったインターフェース設計や、ユーザーが使いやすい環境を提供するためのデザインスキル。

【面接のポイント】
・AI技術をどのようにビジネスに活用するか、自分の経験をもとに具体的に示すことが重要。AI技術を活かすことでどんな価値を提供できるのか、実績やアイデアを交えて説明しましょう。
・AIプロダクトのユーザー体験に焦点を当てることが有効です。実際に使う側（顧客）を意識したユーザーフィードバックの収集や改善策を述べると、顧客視点の重要性が伝わりやすくなります。
・過去の業務改善やプロジェクトの成功事例を具体的に挙げ、AIプロジェクトでも成功を収めるためのアプローチを示すことが求められます。
・AIのトレンドや技術に関する基礎知識を把握しておくことも大切です。特にNLPや画像認識、生成AIなど、AIベンチャーが注力している技術に関する理解を示せると効果的です。

AIベンチャーでは、AI技術の最先端を経験できるポジションが増えており、自分の過去のビジネス経験を活かして、AIをビジネス視点で導入・活用するチャンスが豊富です。

個社ごとにカスタマイズされたAI導入が注目される中、SIerでもAI関連プロジェクトが増加しています。そのため、エンジニアやプロジェクトマネージャーとしての経験があれば、SIerに転職してAI技術に触れるチャンスが広がります。AI未経験でも、既存の技術的スキルやプロジェクト運営能力を活かして、AI関連のプロジェクトに参画することが可能です。

【AI活用事例】 AIを活用した業務効率化
顧客のデータを元にした予測システムや業務自動化の導入。例えば、製造業での故障予測や販売予測など。
例：富士通、NEC（製造業向けAIソリューション）

AIシステムの導入支援
顧客に対して、AIを使ったシステム導入支援を行う。これには、AIによるデータ解析やレポート生成、AIツールの導入が含まれる。
例：NTTデータ、TIS（顧客向けAIシステム導入）

AIによる業務プロセスの最適化
組織全体の業務をAI技術で最適化。プロジェクト管理の効率化やデータ管理システムの改善が行われる。
例：SCSK、アクセンチュア（業務最適化AI）

【ポジション例】
・エンジニア（AI開発／インフラ）：AIシステムを開発し、インフラやデータベースとの連携を行うエンジニア。
・プロジェクトマネージャー（PM／PMO）：AI導入プロジェクトの進行管理やリソース調整を担当。クライアントとの調整や予算管理を行う。
・データアナリスト／データエンジニア：顧客のデータを解析し、AIモデルのデータ提供や整備を行う。

【活かせる経験・スキル】
・エンジニアリング経験（システム設計・開発）：エンジニアとしての経験が、AIシステム開発や実装に直接活かせます。
・プロジェクトマネジメント：プロジェクトを進行させる力や、AIシステム導入のためのスケジュール管理・リソース調整に役立ちます。
・システム設計や運用改善の経験：業務プロセスの自動化やシステムの最適化を進めた経験がAI導入に大いに活かせます。

【面接のポイント】
・AIの導入過程や活用法についての理解を示し、過去のプロジェクトでどのように業務改善や効率化を実現したかを具体的に説明することが重要です。
・自分の技術的な強みや経験（エンジニアリングやプロジェクト管理）を、AI関連プロジェクトにどう応用できるかを具体的に伝えます。
・クライアントのニーズに対するAIソリューションの提案方法や、実際にAIプロジェクトを管理した経験があれば、強調しましょう。

SIerではエンジニアやプロジェクトマネージャーとしてのスキルを活かし、さらにAI技術を実務に活用するチャンスが豊富にあります。AIプロジェクトを成功に導くためのビジネス的視点と技術的スキルが求められます。

個社ごとにカスタマイズされたAI導入が注目される中、コンサル業界でもAI関連プロジェクトが増加しています。さらに、コンサル業界ではポテンシャル採用が多いため、選考で論理的思考力やコミュニケーション能力などのコンサル適性を示すことができれば、前職に関わらず転職のチャンスがあります。これにより、入社後にAI関連プロジェクトに参画し、AI×ビジネス領域の経験を未経験から積むことが可能です。

【AI活用事例】
業務改革とAI導入支援
クライアントに対して、AIを用いた業務効率化やプロセス自動化を提案。AI技術を活用した業務改革やデジタル変革をサポート。
例：アクセンチュア、BCG（業務効率化支援）

AIを活用した戦略立案
AIによるデータ解析を基にした戦略立案や、AI導入後の効果測定を行う。
例：PwC、デロイト（AI戦略立案支援）

AIによるマーケティングや営業支援
顧客のデータをもとに、AIによるターゲティングやレコメンドシステムの導入を支援。
例：ローランド・ベルガー、A.T. カーニー（マーケティングAI支援）

【ポジション例】
・AI実装コンサルタント：クライアントの業務にAIを導入し、業務効率化やプロセス自動化を実現するポジション。
・業務改革コンサルタント：AI技術を駆使して、クライアントの業務改革をリードし、コスト削減や生産性向上を支援。
・データアナリスト／データサイエンティスト：AIに基づいたデータ解析を行い、戦略立案や問題解決のためのインサイトを提供。

【活かせる経験・スキル】
・事業会社における企画系業務経験：企業の戦略立案やビジネスプラン作成などの経験。
・プロジェクトマネジメント経験：プロジェクトの進行管理やリソース調整、スケジュール管理の経験。
・業務改善経験：業務プロセスの最適化や効率化に関する経験。
・SIer・エンジニアとしての上流工程経験：要件定義やシステム設計など、プロジェクトの上流フェーズでの経験。

【面接のポイント】
・とにかく論理的思考力・コミュニケーション能力といったコンサル適性が見られます。
・なぜ転職するのか、なぜコンサルか、なぜ応募企業か、などの質問は深堀されても論理的に答えられるようにしましょう。
・未経験であっても現職とコンサルと業務の接地面を大きくして、親和性が高いことをアピールしましょう。

コンサル業界では、AI技術を活用した戦略提案や業務改善に携わるチャンスが増えています。ポテンシャル採用しているコンサルに入社し、AIプロジェクトへの参画することができれば、完全未経験からAI関連の職務経験を積むことができます。

AI転職を成功させるためには、現職で培ったスキルや実績をどのようにAI関連の職種に応用するかが重要です。ここでは、職歴別にターゲットとなるAI職種と、その際に打ち出すべき実績を具体的に示します。これにより、未経験分野への転職をスムーズに進めることができます。

ステークホルダー調整：複数の関係者と連携し、プロジェクトを円滑に進行した経験を活かし、AIプロジェクトのステークホルダーとの調整役として活躍できます。

WBS・品質・コスト管理：AIプロジェクトでもスケジュール・品質・コストの管理は重要な要素。PMOで培ったプロジェクト管理スキルをそのまま活かせます。

PoC→本番化の移行設計：AI実装におけるPoC（概念実証）から本番環境への移行設計に携わった経験を活用できます。

リスク＆コンプライアンス管理：AIプロジェクトにおけるリスクマネジメントやコンプライアンス対応のスキルを打ち出し、AIの適用におけるリスクを管理します。

API・クラウド連携：AIシステムとの連携に必要なAPI設計やクラウド技術を活用した経験が、AIプロジェクトで即戦力となります。

SLA・監査ログ・ID/権限設計：システム監視やセキュリティ設計のスキルを活かして、AI関連システムの設計・運用に役立てます。

運用自動化：エンジニアリングスキルを活かし、AI導入後の運用自動化や最適化に貢献できます。

コスト最適化：AIプロジェクトにおけるコスト削減やリソース最適化の経験を活かし、より効率的なAIシステム運用を実現します。

KPI→ユースケース→ROI設計：ビジネス戦略のKPI設計や、AI導入後のROI（投資収益率）試算を行った経験を強調できます。

評価指標：パフォーマンスの評価基準やAI効果の測定方法を設計した経験をアピールし、AI導入後の成功を定量的に示します。

チェンジマネジメント：AI導入に伴う組織や業務プロセスの変革を支援した経験を活かし、クライアントにとってのAI導入をスムーズに進めます。

AI事業企画・新規サービス立案：AIを活用した新規事業やサービスの企画立案から市場投入までの戦略立案に携わった経験を強調できます。

これから大きく需要が高まるAIにおいて、その領域にキャリアチェンジしていくことはシステムエンジニア（SE）をはじめ、多くの転職希望者にとって頭の片隅にあることだと思います。
今はまだ経験者も少ないことから、未経験でのAI職種へのキャリアチェンジは可能ですが、経験者が増えてくれば当然未経験者ゾーンの転職難易度は高くなってしまうため、 是非早めのキャリアチェンジを考えてみてはいかがでしょうか。

またAI未経験のエンジニアを採用している企業や完全未経験者をポテンシャル採用している企業など、企業によって採用ターゲットは異なります。そのためご自身の経験・スキルで転職可能性の高い企業・AI職種を探すことが重要です。

今後AI需要が高まっていく中で、まだ未経験者が多い今が転職のチャンスです。
弊社「ムービン」はBCG出身者が1996年に創業した日本初のコンサル業界特化型転職エージェントです。
BCG、Amazon、IBM、日本政策投資銀行、キーエンス、博報堂、リクルートなど、日系/外資系問わず、また業界問わず大手企業出身者が多数在籍しています。
豊富な転職支援実績と人脈ネットワークから、コンサルはもちろん、グローバル展開する大手企業から、ユニコーン企業に選出される優良AIベンチャーまで、皆様に最適なAI求人を幅広くご紹介することができます。

実際にビジネスの第一線で活躍してきたプロフェッショナルだからこそ、現場感と客観性のバランスの取れたアドバイスが提供できるかと思います。今すぐの転職をお考えでない方も歓迎しておりますので是非お気軽にご相談ください。

そもそもAI人材とはAIに関する研究・開発やその導入を進める上で必要となる人材のことを指します。
独立行政法人情報処理推進機構が発行する「IT人材白書」では、「AI人材」を以下の3つに分類しています。

区分	概要
AI研究者 (AI サイエンティスト)	＜エキスパートレベル＞ AI を実現する数理モデル（以下、「AI モデル」という。）についての研究を行う人材。AI に関連する分野で学位（博士号等）を有するなど、学術的な素養を備えた上で研究に従事する。AI に関する学術論文を執筆・発表した実績があるか、少なくとも自身の研究領域に関する学術論文に日頃から目を通しているような人材。
AI開発者 (AI エンジニア)	＜エキスパートレベル＞ AI モデルやその背景となる技術的な概念を理解した上で、そのモデルをソフトウェアやシステムとして実装できる人材（博士号取得者等を含む、学術論文を理解できるレベルの人材を想定） ＜ミドルレベル＞ 既存の AI ライブラリ等を活用して、AI機能を搭載したソフトウェアやシステムを開発できる人材。
AI 事業企画 (AI プランナー)	＜エキスパートレベル＞ AI モデルやその背景となる技術的な概念を理解した上で、AI を活用した製品・サービスを企画し、市場に売り出すことができる人材（博士号取得者等を含む、学術論文を理解できるレベルの人材を想定）。 ＜ミドルレベル＞ AI の特徴や課題等を理解した上で、AIを活用した製品・サービスを企画し、市場に売り出すことができる人材。

その職種は様々で、技術開発、研究、ビジネス活用、顧客対応など、多岐にわたります。ここでは代表的な職種について詳しく紹介します。

AIモデルの開発・実装・運用を担当するエンジニアです。企業の課題に対して、最適な機械学習アルゴリズムを選定し、モデルの学習やチューニングを行います。また、データの前処理や特徴量エンジニアリング、モデルの精度向上のための研究開発も重要な業務の一つです。最近では、MLOps (機械学習の運用自動化) の導入も求められることが増えています。

大量のデータを分析し、ビジネス上の意思決定を支援する役割を担います。統計解析や機械学習を活用してデータからインサイトを抽出し、予測やクラスタリングなどの手法を用いて業務改善に貢献します。また、データ可視化ツールを活用して、経営層や関係者に分かりやすく情報を伝えることも重要な仕事です。ビジネスと技術の両方に精通していることが求められます。

最先端のAI技術を研究し、新しいアルゴリズムの開発や理論の検証を行う職種です。大学や企業の研究機関に所属し、学会での発表や論文執筆を行うことが多く、GoogleやMetaのような企業では、AIリサーチとプロダクト開発を兼ねるケースもあります。数学や統計、深層学習の知識が必要で、機械学習エンジニアよりも理論的な側面に重点を置いています。

大量のデータを効率的に処理・管理するためのシステムを構築するエンジニアです。データベース設計やデータパイプラインの開発、クラウド環境でのデータ基盤の構築が主な業務になります。データサイエンティストや機械学習エンジニアがデータを活用しやすい環境を整えることが求められます。SQLやPython、クラウドサービスの知識が必須です。

AIを活用した製品やサービスの企画・開発・運用をリードする役割を担います。市場調査を行い、顧客のニーズを把握した上で、技術チームと連携しながらプロジェクトを推進します。AIの技術的な理解が求められるだけでなく、ビジネス戦略やプロジェクトマネジメントのスキルも必要です。特に、AIは技術革新のスピードが速いため、市場動向を常に把握しながら柔軟に対応する能力が重要になります。

画像や動画を処理し、解析する技術を開発する職種です。物体検出や顔認識、画像生成技術などを活用し、監視カメラ、医療画像診断、自動運転技術などの分野で活躍します。深層学習を用いた画像処理モデルの開発・最適化が主な業務となり、OpenCVやTensorFlow/PyTorchなどのライブラリを使用します。

テキストデータを解析し、言語モデルの開発を行う職種です。機械翻訳、チャットボット、文章要約、感情分析などの技術を活用し、企業の業務自動化やカスタマーサポートの改善に貢献します。BERTやGPTのような最新の自然言語処理モデルを応用し、精度向上のための研究開発を行います。

企業がAI技術を活用してビジネス課題を解決できるよう支援する仕事です。顧客の業界や業務プロセスを分析し、どのようにAIを導入すれば効率化や収益向上につながるのかを提案します。技術的な知識だけでなく、ビジネス視点での戦略立案能力が求められます。特に、AIを導入することで生じるコストやリスクを考慮しながら、最適なソリューションを設計することが重要です。

AIソリューションやプロダクトを企業に提案し、導入を促進する役割を担います。クライアントの課題をヒアリングし、最適なAIサービスを紹介することが求められます。技術の基本的な理解に加えて、交渉力やプレゼンテーション能力が重要になります。また、AIは企業ごとに求められる用途が異なるため、業界ごとの知識を持っていることも強みになります。特に、SaaS型のAIプロダクトを販売する企業では、AI営業の役割が非常に重要です。

AIを活用したロボットの開発・制御を担当します。自律移動ロボット、産業用ロボット、医療ロボットなどの分野で活躍し、ROS (Robot Operating System) やSLAM (自己位置推定とマッピング) 技術を駆使して開発を行います。また、強化学習を用いたロボットの最適化なども重要な研究テーマの一つです。

AIモデルをクラウドではなく、組み込みデバイスやIoTデバイス上で動作させる技術を開発します。例えば、スマートカメラや自動運転車など、リアルタイム処理が求められる環境では、エッジデバイス上でAIが動作する必要があります。モデルの軽量化や最適化が求められるため、ハードウェアの知識も必要になります。

AIを活用した新規事業の立ち上げや、既存事業の強化を担当する職種です。市場動向を分析し、AI技術を活用したビジネスモデルを設計することが求められます。企業の経営戦略に基づき、どのようなAIソリューションが必要かを検討し、プロジェクトを推進します。また、社内外の関係者と連携し、パートナーシップの構築や投資判断も行います。技術的な知識に加え、ビジネス戦略やマーケットリサーチ、プロジェクトマネジメントのスキルが求められます。

大手有名企業や優良AIベンチャーではいったいどのようなAIプロジェクト案件を手掛けているのでしょうか？一部抜粋してご紹介します。

東京海上日動火災保険の保険金支払業務において、損害確認の結果に関するお客様向け説明資料を生成AIで自動生成。LLM（大規模言語モデル）が説明資料の基となる情報を用いて、資料に掲載するテキストや表を作成。資料作成にかかる担当者の負荷削減や担当者ごとのノウハウ・経験に依存しないレポート品質の担保に貢献。

日立製作所は、京王電鉄と協力し、AIアバターを活用した駅係員サービスの実証実験を開始した。橋本駅と京王多摩センター駅にタッチパネルディスプレイを設置し、電車の時刻表、乗換案内、周辺施設情報などを提供する。日立は生成AI技術を駆使し、駅係員の知識を学習させることで、正確で高精度な自動応答を実現。さらに、駅係員が自由に案内内容を更新できる仕組みを構築し、イベントや季節ごとの情報提供を強化。日本語・英語・中国語・韓国語にも対応し、インバウンド需要への対応力を高めた。本実証を通じ、日立は鉄道業界の課題解決と駅サービスの向上を目指している。

モントリオール市は、増加する交通渋滞の解決策としてAI活用を模索し、富士通をパートナーに選定した。港湾地域の2,500以上の信号機やセンサーから1日8GBのデータを収集・分析し、AIによる動的信号制御を導入。富士通は現地チームとパリのAI Center of Excellenceと連携し、CCTV画像解析や交通流のリアルタイム最適化を実施。試験導入では渋滞削減や行政車両の最適ルート設定を実現し、除雪作業時間を最大1時間短縮。今後、12カ月以内に都市全域への拡大を予定している。

DeNAは、プロバスケチーム「川崎ブレイブサンダース」のチーム強化を目的にAIを活用したデータ分析プロジェクトを実施。従来十分に活用されていなかったチーム編成のデータ活用を推進した。まず、チームコンセプトを定量化し、新たな指標を構築することで現状の課題を可視化。さらに、来シーズンの強化ポイントを定量評価し、編成意思決定を支援している。試合分析では、AIモデルを用いて「得点への貢献」を指標化し、勝因や敗因を特定。データを基に課題を抽出し、戦略立案に活かしている。

ソニー、キリンビールと協業しAIを活用した出荷予測の高度化を実現
キリンビールの出荷予測精度向上と業務の標準化を目的に、「Prediction One」を導入。事業計画や販売目標の精度を高めるため、人力予測とAI予測を並行活用する仕組みを構築した。
導入前、キリンビールでは出荷予測の属人化、予測根拠の不明確さ、施策ごとの精度のばらつき、実績の振り返り不足といった課題が存在していた。ソニーのPrediction Oneは、直感的なUIと短時間でのモデル構築が可能な点が評価され、導入が決定。PoC（概念実証）では5つの主要ブランドで出荷予測を行い、予測精度を±5～10％に向上させた。
また、AIの活用により、感情を排したフラットな予測が可能となり、事業計画における客観的な指標としても機能。キリンビールは今後、AIを活用した年間出荷予測の精度向上を目指し、他ブランドへの拡大を検討している。ソニーはこのプロジェクトを通じて、企業のDX推進とデータ活用の高度化を支援していく。

ソフトバンクグループはOpenAIと提携し、企業向けAI「クリスタル・インテリジェンス（Cristal Intelligence）」の開発・販売を発表。専用にカスタマイズされた最先端AIを提供するため、合弁会社「SB OpenAI Japan」を設立し、日本企業への独占販売を開始する。
このAIは、企業の全システムやデータを統合し、業務効率化や意思決定を支援。基幹システムの解析や自動バージョンアップ、会議の情報整理、交渉支援などを可能にし、プロンプトエンジニアリング不要で自然言語による問い合わせにも対応する。また、組織の長期記憶を保持し、ナレッジ継承を促進する機能も備えている。
ソフトバンクグループは初の導入企業となり、全グループ企業に展開。導入を支援するため、1,000人体制の専任組織を設置し、安全な環境での運用を確立する。孫正義氏は、大企業の膨大なデータ活用によりAGI（汎用人工知能）が加速し、AI革命が企業から始まると述べた。

BCGは、世界最大の完全統合型鉄鉱石供給網を運営するリオ・ティントと協力し、最新のAIスケジューリングプラットフォームを開発・導入した。リオ・ティントはオーストラリア・ピルバラ地域で1日100万トンの鉄鉱石を生産・輸出しており、そのスケジューリング業務は、鉱山、鉄道、港湾の複雑な調整を必要とする。しかし、事業規模の急拡大により、従来のシステムでは効率的な運用が困難になっていた。
BCGは、「Future Scheduling Platform」を開発し、50名のスケジューラーが最適な鉄道・港湾のスケジュールを組める環境を構築。このシステムには、リアルタイムデータの統合、高度な機械学習・最適化アルゴリズム、ユーザーフレンドリーなインターフェースを搭載。導入後、生産性が向上し、スケジューラーの業務効率が2倍以上に向上、投資回収期間はわずか3カ月だった。

アクセンチュアは東京ガスカスタマーサポート（TGCS）と協力し、AIを活用したナレッジシェアリングシステムを導入。カスタマーサポート業務の効率化と顧客満足度向上を目指した。このシステムは、情報の一元管理と検索性の向上により、コミュニケーターの迅速かつ正確な対応を支援する。
従来、TGCSでは、情報が分散しており、必要な情報を見つけるのに時間がかかる課題があった。アクセンチュアは、情報の統合検索機能やエスカレーションログを導入し、管理者の知見を蓄積・活用できる環境を構築。また、音声認識技術を活用し、顧客との会話内容を基に自動で適切な検索ワードを提案する仕組みを実装し、検索時間を短縮した。
導入の結果、電話対応の効率化、応対コストの削減、受付ミスの削減を実現。情報の迅速な更新が可能となり、OJT時間の短縮にも貢献した。今後も現場の意見を取り入れながら、検索精度の向上や機能の拡張を進め、さらなる業務改善を目指す。

PwCコンサルティングはLIXILと連携し、サプライチェーンの可視化と精度の高い需要予測を実現するため、AIソリューション「Multidimensional Demand Forecasting（MDF）」を導入した。従来、LIXILは100万以上のSKUを経験に基づく予測で管理していたが、コロナ禍や国際情勢の変化に伴い、より正確で柔軟な予測が求められるようになった。
PwCはLIXILの課題を分析し、9社の比較検討を経てMDFが最も高精度な予測を実現できると判断された。MDFはシンプルなデータでも高精度な予測を可能にし、実績値と比較しても高い精度を示した。導入後は輸送コスト削減や業務標準化を実現し、AIの継続的な学習機能により、予測精度を維持しながら自動で最適化を進めている。
LIXILは今後、モデルチェンジ品の需要予測精度向上やSKU管理の拡張を計画し、サプライチェーン全体の最適化を目指す。本プロジェクトは、AIを活用した需要予測が業務プロセス改革へと発展し、DX推進の成功事例となった。

パークシャーテクノロジーはNTTドコモに対し、AIチャットボット「PKSHA Chatbot」を提供し、サポートコスト削減と自己解決率向上を実現した。当初は「my daiz」の対話機能で採用され、ユーザーからの料金や契約内容に関する問い合わせに対応。その後、コールセンターのDX化推進に伴い、サービス全体での問い合わせ対応強化のため、2021年4月から「My docomo」「d払い」「ahamo」など13のサービスへと拡大導入された。
PKSHA Chatbotは、NTTドコモの公式FAQを基に約4,500問のQAを設定し、回答精度を向上。回答提示率と自己解決率の向上をKPIとし、有人チャットとの連携も強化した。また、異なるサービスの問い合わせにも対応できるよう1つのチャットボットエンジンに統合し、FAQの管理効率を向上。導入後、チャットボットの発話数は6.8倍に増加し、ある部署では年間2,500万円のコスト削減を実現した。
今後は生成AIを活用し、社内ドキュメントから自動的にQAを生成する機能の開発を進める予定。PKSHAのAI技術力を活かし、さらなる精度向上とプロダクト強化を目指している。

プリファードネットワークス（PFN）は花王と共同で、健康やライフスタイルに関する1,600項目以上のデータを推定できる「仮想人体生成モデル」を開発した。本モデルは、健康診断結果など一部のデータから、ライフスタイルや性格傾向、嗜好性、ストレス状態などの多様な項目を統計的に推定するAI技術を活用。PFNの深層学習技術により、異なるデータセットを統合し、高精度な予測を実現した。
このモデルは、協業する事業者や研究機関にAPI経由で提供され、健康管理やライフケアサービスの開発支援に活用される。例えば、内臓脂肪量をCT検査なしで推定したり、仮定のデータを入力し健康目標のシナリオを検討することが可能。また、本モデルは個人情報を必要とせず、入力データの二次利用は行われない。将来的には、多様な事業者と協業し、健康で充実した生活を支援するライフケア・ソリューションの創出を目指している。

エクサウィザーズは、ソフトバンクと共同で新卒採用向けのAI動画面接評価システムを開発・導入した。このシステムは、熟練の採用担当者の評価基準を学習したAIモデルを活用し、応募者の動画面接を解析。合格基準を満たす動画は自動選考され、不合格と判定された動画のみ人事担当者が最終判断を行う。
このAIシステムにより、面接評価の統一化と公平性の向上が実現され、コロナ禍でも対面接触を避けた安全な選考が可能になった。また、導入後、動画面接の選考作業時間が約70％削減され、浮いた時間をインターンシップの拡充や適性人材へのアプローチ強化に活用。
エクサウィザーズは、今回の開発実績を基に、今後もHR領域におけるAI活用の拡大を進め、動画解析技術を活かした新たなAIプロダクトを提供する予定である。

人手不足が叫ばれる「AI人材」ですが、AI職種の年収はどの程度なのでしょうか？ 海外の場合、もともと年功序列の給与体系が一般的ではないこともあり、技術さえ持っていれば高収入を得られるというケースが多くあります。
それに加え、AIエンジニアは深刻な人手不足でもあるため、日本以上に高額な給料が提示されることも多いのです。

一方で、日本では海外のAI先進国と比較してAI活用では遅れている傾向にあるため、絶対に高年収であるとは言い切れません。
実際厚生労働省によるとAIエンジニアの平均年収は628.9万円となっています。
厚生労働省 jobtag

ただし最近では大手企業をはじめ各社、年功序列ではなくジョブ型雇用を採用し始めるなど改革に踏み切り始めているため、今後は少しずつAI人材の給料も高くなっていく可能性は高いと予想されます。 中途採用はもちろん、新卒でも年収1000万以上を提示する企業もあります。

日本電気（NEC）
AI等の分野で大学時代の論文が高い評価を得た新卒者を対象に、年収1,000万円以上を提示。

DeNA
AIシステム部独自の人事制度として、年収600万～1,000万円を可能に。新卒も中途も区別せず適用。

富士通
AIやセキュリティ分野で高い能力を持つデジタル人材には30代で3000万～4000万円。

NTTデータ
AIやIoTで高い専門性を持つ技術者に年棒3000万円。
経済産業省「我が国におけるIT人材の動向」 また経営課題とAIが切っても切れない関係になってきているため、コンサル業界でもAI関連プロジェクト案件が増えてきています。
コンサル業界は高年収で知られており、1996年創業以来1万人以上の転職支援実績や多くの大手コンサルティングファームの年間入社支援実績数1位を誇る弊社転職エージェント「ムービン」のデータでみると、
中途採用のメイン層である30歳前後でコンサルタントやシニアコンサルタントとして、アクセンチュアやBIG4系などの大手総合コンサルに中途入社した場合、ベース給は500万円-900万円位が見込まれます。さらにボーナス（業績賞与）が加わるため年収は高くなります。
コンサル業界では年齢・性別に関係なく評価され、所謂、年功序列のような評価基準はなく完全に実力により、役職・給与が決定されます。AI職種へ転職したい方はAIコンサルタントを目指すのも一つの選択肢かと思います。

優良AIベンチャーも優秀な人材を獲得するために年収水準をあげています。多くの優良AIベンチャーではAI経験不問でコンサル出身者やSier出身者を採用しており、AIの知見は入社後にキャッチアップする体制を取っています。市場価値の高いコンサル経験者やエンジニアを採用するため現年収維持や希望年収検討はもちろん、SO（ストックオプション）やエクイティ（持ち株）の提供がある場合もあります。

AI関連従事者は需要に対してまだまだ足りていません。そのためAIシステム構築経験者やAI研究・開発経験者のみをターゲットにしている企業は少ないです。

ではどのような方が求められているのでしょうか？
ポテンシャル採用している企業で採用ニーズが高いのはシステムエンジニアやプロジェクトマネージャー、コンサル経験者です。
中でもVBA、Python、R、SQL等のデータ処理言語を利用したデータ分析経験者や、AI・機械学習・統計モデルを活用した分析システム開発経験（PythonやR、Scala等によるカスタム開発）などがあると評価されます。
また優良AIベンチャーでは、コンサルやSierにおけるプロジェクトマネジメント経験、事業会社における企画系業務経験があると歓迎されます。

皆様のご経験・スキルからAI職種への転職は可能か、またご志向から、どこの企業の、どのAI職種と最も親和性が高いか、などキャリアについてお話が出来ればと思います。

弊社転職エージェント「ムービン」にはBCG、Amazon、IBM、日本政策投資銀行、キーエンス、博報堂、リクルートなど大手企業で活躍してきた本物のプロフェッショナルが多数在籍しています。
1996年以来の転職支援実績や在籍キャリアアドバイザーの豊富な情報・人脈ネットワークから、日本を代表する大手企業はもちろん、伸びているAIベンチャーまでしっかりとご紹介することができますので是非お気軽にご相談ください。
今すぐの転職を考えていない方も歓迎しております。

 

 

 

外資戦略コンサルティングファーム「ボストン コンサルティング グループ(BCG)」出身者が1996年に創業した日本初のコンサル業界特化型転職エージェント。

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