未経験からAI転職する方法｜エンジニア以外も狙える職種と4ステップ

AI転職は、AIを開発するエンジニアになることだけを指すのではありません。生成AIの広がりで、営業・事務・マーケティングなど、AIを使って業務を変える仕事にも転職の選択肢が広がっています。

AI転職で狙える職種と、未経験から評価される経験を知っておくと、プログラミング経験がなくても自分に合った入り口を選べます。本記事でいう「AI人材」とは、AIを開発する人だけでなく、AIを使って業務を変えられる人のことです。

本記事では、AI転職で狙える職種の早見表・需要が高まっている理由・難易度・評価されるスキルと経験をまとめています。さらに、未経験からAI転職する4ステップ、求人の探し方、失敗しやすいパターンも紹介します。

AI転職とは？未経験から狙える仕事の早見表

AI転職とは、AIを開発する仕事、またはAIを使って業務を変える仕事に転職することです。未経験から目指す場合は、AIを使う側の職種や、今の職種の経験を活かせる職種が現実的な入り口になります。

AI転職で狙える主な仕事を、未経験からの難易度・活かせる経験・必要なスキルで整理します。

※◎＝未経験から入りやすい／○＝関連する経験があれば目指しやすい／△＝専門的な学習が必要

表の上にある仕事ほど、プログラミングの経験がなくても、これまでの経験とAIの活用で目指せます。以下では、AI転職の需要と難易度から順に解説します。

AI転職の需要が高まっている理由

AI転職の需要が高まっているのは、AI・IT人材の不足が見込まれていることに加え、エンジニア以外の職種にもAIを使う力が求められているためです。AIを作る人材だけでなく、AIを業務で使いこなす人材が、さまざまな職種で必要とされています。

ここでは、AI転職の需要が高まっている理由を、公的機関の資料をもとに2つ紹介します。

AI・IT人材の不足が見込まれている

AI転職の需要が高まっている1つ目の理由は、AI・IT人材の不足が見込まれているためです。経済産業省が2019年に公表した試算では、2030年にIT人材が約45万人（中位の見通し）、AI人材が約12.4万人（AI需要の伸びが平均の場合）不足するとされています（経済産業省「IT人材需給に関する調査（概要）」2019年4月）。

経済産業省の試算は生成AIが広がる前のものですが、AIを扱える人材の不足が続くという見通しは、AI転職を目指す方にとって追い風です。ただし、不足しているからといって、学習や準備をせずに転職できるわけではありません。

エンジニア以外にもAIを使う力が求められている

AI転職の需要が高まっている2つ目の理由は、エンジニア以外の職種にもAIを使う力が求められているためです。情報処理推進機構（IPA）が公開している「デジタルスキル標準」では、DXリテラシー標準の対象をビジネスパーソン全般としています。

たとえば、営業職が顧客分析にAIを使う、人事職が求人票や面接の準備にAIを使うなど、職種を問わずAIを業務に取り入れる動きが広がっています。AIを使って業務を変えた経験は、職種を変えなくても転職で評価される材料になります。

AI転職の需要が高まっている理由を整理します。

• AI・IT人材の不足：2030年にAI人材が約12.4万人不足するとの試算（経済産業省・2019年）
• 全職種へのAI活用の広がり：DXリテラシーはビジネスパーソン全般が対象（IPA）
• AIを使う側の人材の必要性：AIを開発する人だけでなく、業務に導入して使いこなす人が必要

AIを作る人材と使う人材の両方が求められているため、エンジニア以外の方にもAI転職の選択肢があります。

AI転職の難易度は？「AIを作る仕事」と「AIを使う仕事」の違い

AI転職の難易度は、AIを作る仕事を目指すか、AIを使う仕事を目指すかで大きく変わります。AIを作る仕事は専門的な学習に時間がかかる一方、AIを使う仕事は今の経験を活かしながら目指せます。

AIを作る仕事と使う仕事の違いを、必要な知識・難易度・向いている方で比較します。

プログラミング未経験の方は、まずAIを使う仕事から目指すのが現実的です。AIを使う仕事で実績を積んだあとに、データ分析や開発のスキルを学び、作る側に広げていく道もあります。

AI転職で狙える職種8つ【エンジニア以外も】

AI転職で狙える職種は、AIを開発する専門職から、AIを使って業務を変える職種まで幅広くあります。職種ごとに求められる経験とスキルが異なるため、自分の経験に近い職種から検討すると、未経験でも評価されやすくなります。

ここでは、AI転職で狙える職種を、未経験から入りやすい順に8つ紹介します。

マーケティング・人事・事務などAIを使う既存の職種

マーケティング・人事・事務などの職種でAIを使う道は、未経験から最も入りやすいAI転職の形です。職種そのものは変えずに、AIを使って業務を変えた経験を武器に、AI活用に力を入れる企業へ移る方法だからです。

たとえば、マーケティング職なら広告文の作成やデータ分析にAIを使った経験、事務職なら定型業務の自動化に使った経験が評価の材料になります。ただし、求人票に「AI」と書かれていないことも多いため、企業のAI活用の取り組みを調べて応募先を選ぶ必要があります。

社内DX・業務改善担当

社内DX・業務改善担当は、社内の業務にAIやデジタルツールを導入し、仕事の進め方を変える職種です。現場の業務の流れを知っている方が、課題を見つけやすく、導入後の定着まで進めやすいからです。

たとえば、営業事務の経験がある方なら、見積書作成や問い合わせ対応にAIを導入する企画を任されることがあります。今の会社で業務改善に取り組んだ経験があれば、そのまま実績として話せます。

AIソリューション営業・カスタマーサクセス

AIソリューション営業・カスタマーサクセスは、AIを使った製品やサービスを顧客に提案し、導入後の活用を支える職種です。営業や顧客対応の経験をそのまま活かせるため、異業種から転職しやすい職種の1つです。

たとえば、法人営業の経験がある方は、顧客の業務課題を聞き出す力を、AI製品の提案に活かせます。ただし、AIで何ができて何ができないかを顧客に説明できる程度の知識は必要です。

プロンプトエンジニア・生成AI活用担当

プロンプトエンジニア・生成AI活用担当は、生成AIへの指示（プロンプト）を設計し、業務で使える品質の出力を引き出す職種です。文章作成や企画の経験がある方は、目的に合った指示を組み立てる力を活かせます。

たとえば、社内向けにプロンプトのひな形を作り、ほかの社員が同じ品質で生成AIを使えるようにする仕事があります。ただし、プロンプトの設計だけを専門にする求人は限られるため、企画や業務改善とあわせて担うことが多い点に注意しましょう。

AIプランナー・AIディレクター

AIプランナー・AIディレクターは、AIを使ったサービスや社内の仕組みを企画し、開発チームと事業部門の間に立って進行を管理する職種です。企画やプロジェクト管理の経験がある方が目指しやすい職種です。

たとえば、Webサービスの企画経験がある方なら、AIを使った新機能の企画や、開発の進行管理を担えます。エンジニアと話すために、AIの仕組みの基礎は学んでおく必要があります。

AIコンサルタント

AIコンサルタントは、企業の課題を分析し、AIの導入を提案・支援する職種です。コンサルティングの経験や、特定の業界の深い知識がある方が評価されやすい職種です。

たとえば、製造業や金融業の業務に詳しい方は、業界特有の課題にAIをどう使うかを提案できます。ただし、課題分析の力とAI導入の知識の両方が求められるため、未経験からの転職は難易度が高めです。

データサイエンティスト・データアナリスト

データサイエンティスト・データアナリストは、データを分析して事業の意思決定に役立てる職種です。統計やデータ分析の知識に加え、PythonやSQLなどのプログラミングのスキルが求められます。

たとえば、今の仕事でExcelを使った売上分析をしている方は、分析の考え方を活かしながら、プログラミングを学んで目指す道があります。ただし、専門的な学習に時間がかかるため、計画的に準備を進めることが重要です。

AIエンジニア・機械学習エンジニア

AIエンジニア・機械学習エンジニアは、AIのモデルやAIを組み込んだシステムを開発する職種です。プログラミング・数学・機械学習の専門知識が必要で、システム開発の経験がある方が目指しやすい職種です。

たとえば、Webエンジニアの方は、開発の経験を土台に機械学習を学ぶことで、AIエンジニアへの転職を目指せます。プログラミング未経験から目指す場合は、学習期間が長くなる点を見込んでおきましょう。

職種ごとの仕事内容と将来性は、AIの仕事一覧の記事で詳しく紹介しています。

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AI転職で評価されるスキルと経験

AI転職で評価されるのは、AIの知識の量よりも、これまでの経験とAIを掛け合わせて業務をどう改善できるかです。採用担当者は、AIを知っているかではなく、入社後にAIで成果を出せるかを見ているからです。

ここでは、AI転職で評価されるスキルと、職種別の経験×AIの例を紹介します。

AI転職で評価される主なスキルは、以下のとおりです。

• 業務の課題を見つける力：どの作業に時間がかかり、何を変えれば成果が上がるかを見極める
• AIツールを業務で使う力：生成AIで文章・資料・集計などの作業を効率化する
• データの基本的な扱い：表計算やデータの集計・読み取り
• AIを使う際のルールの理解：情報漏えい・著作権・社内規程への配慮
• これまでの業界・職種の経験：AIを使う場面の具体的な知識

職種別に、AIを使った改善の例と、面接での伝え方の例を整理します。

面接では「AIを使った」だけでなく、何の作業がどう変わったかまで話すと、経験×AIの強みが伝わります。数字で示せる成果があれば、あわせて伝えましょう。

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未経験からAI転職する4ステップ

未経験からのAI転職は、経験の棚卸し・スキルの習得・成果物づくり・応募の順に進めると、遠回りせずに準備できます。いきなり資格の勉強や応募から始めると、目指す職種に必要なものと、自分が準備したものがずれやすいからです。

ここでは、未経験からAI転職する流れを4つのステップで紹介します。

※期間は在職中に週5〜10時間ほど準備する場合の目安。目指す職種や学習の進み方によって変わります

AI転職の求人の探し方

AI転職の求人は、探し方によって見つかる求人の種類が変わるため、複数の方法を組み合わせることが重要です。AIを使う仕事の求人は、職種名に「AI」と入っていないことも多く、1つの方法だけでは見落としやすいからです。

AI転職の求人の主な探し方を、向いている方と注意点で比較します。

求人サイトで検索する際に使える言葉は、以下のとおりです。

• 「生成AI」「AI活用」「ChatGPT」
• 「DX推進」「業務改善」「業務効率化」
• 「データ活用」「データ分析」

検索語を組み合わせると、職種名に「AI」と入っていない、AIを使う仕事の求人も見つけやすくなります。以下では、転職エージェントの選び方と、求人票で確認したいことを解説します。

AI転職エージェントの選び方

AI転職で転職エージェントを使う際は、目指す職種に合わせて、総合型とIT・AIに強い特化型を使い分けましょう。総合型は今の職種のままAI活用に力を入れる企業の求人を、特化型はAI関連の専門職の求人を多く扱う傾向があるからです。

たとえば、営業職のままAIを使う仕事に移りたい方は総合型、データサイエンティストを目指す方は特化型、と分けて登録すると、求人の重なりを減らせます。担当者との面談では、「AIを使った業務改善の経験を活かしたい」と伝え、AIの活用経験をどう評価する企業があるかを聞いてみましょう。

ただし、転職エージェントは転職を前提とした支援です。目指す職種そのものに迷っている段階では、先に経験の棚卸しを進めておくと、紹介される求人を判断しやすくなります。

AI転職の求人票で確認したいこと

AI転職の求人票では、「AI」という言葉だけで判断せず、実際の仕事内容まで確認することが重要です。同じ「AI活用」の求人でも、開発・企画・社内推進・営業など、担う仕事が大きく異なるからです。

求人票で確認したい項目を整理します。

求人票で分からない点は、面接で「入社後3ヶ月で担当する業務」を具体的に質問すると、入社後のずれを防げます。

AI転職で失敗しやすいパターンと対策

AI転職で失敗しやすいのは、AIの知識を身につけることだけに力を入れ、経験との掛け合わせや伝え方の準備が足りない場合です。失敗しやすいパターンを先に知っておくと、準備の段階で避けられます。

AI転職で失敗しやすいパターンを、原因と対策で整理します。

5つのパターンに共通するのは、目指す職種と経験×AIの強みが決まっていないことです。STEP1の棚卸しを丁寧に進めることが、失敗を防ぐ近道です。

AI転職でよくある不安と考え方

AI転職を考える方の多くが、プログラミングの経験や入社後の働き方について不安を抱えています。不安の中身を分けて考えると、準備で解消できるものと、入社前に確かめるべきものが見えてきます。

ここでは、AI転職でよくある3つの不安と、考え方を紹介します。

プログラミング未経験でもAI転職できるか

プログラミング未経験でも、AIを使う仕事であればAI転職を目指せます。社内DX・業務改善担当やAIを使う既存の職種では、プログラミングより、業務の課題を見つけてAIで改善する力が求められるからです。

たとえば、生成AIツールで資料作成や集計を効率化した経験は、プログラミングを使わなくても実績になります。ただし、AIを作る仕事を目指す場合は、プログラミングの学習が欠かせません。

転職後にAIの変化についていけるか

AIのツールや技術は変化が速いため、転職後も学び続ける姿勢が求められます。入社時点の知識だけでは、数年で使うツールが入れ替わる可能性があるからです。

たとえば、新しいAIツールが出たら業務で試し、使えそうなものをチームに共有する習慣があると、変化に対応しやすくなります。完璧な知識より、新しいツールを試して業務に取り入れる習慣が、AIを使う仕事では評価されます。

AIで仕事がなくならないか

AIで仕事がなくなるかを心配する方は、AIに置き換えられる作業と、AIを使う人が担う仕事を分けて考えましょう。AIが得意な定型作業は減る一方で、AIを業務に導入し、出力を確かめて判断する仕事は残るからです。

たとえば、議事録の作成はAIに任せられても、議事録から次の行動を決めて関係者を動かす仕事は人が担います。AIを使う側に回ることが、AIで仕事がなくなる不安への備えになります。

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AI転職の年代別の進め方

AI転職の進め方は、年代によって強みにしやすい経験が変わります。ただし、年齢だけでAI転職の可否が決まるわけではなく、経験と準備によって選べる道は人それぞれです。

年代ごとに、強みにしやすいことと進め方を整理します。

※労働者の募集・採用で年齢制限を設けることは、労働施策総合推進法で原則として禁止されています（厚生労働省「採用・選考時のルール」より）。年代は進め方の目安として使ってください

30代以降の方は、これまでの経験をAIでどう活かすかを具体的に示すと、未経験の分野でも評価されやすくなります。

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AI転職を一人で進めて詰まるときは

AI転職を一人で進めていると、目指す職種が決まらない、経験の伝え方が分からないなど、自分だけでは判断しにくい場面で詰まりやすくなります。詰まったまま時間が過ぎると、学習の意欲も転職の機会も失いやすいため、早めに第三者を頼ることが大切です。

ここでは、AI転職で詰まりやすい場面と、相談先の選び方を紹介します。

AI転職で詰まりやすい場面は、以下のとおりです。

• 自分の経験が、どのAI職種に活かせるか分からない
• どのAIスキルを、どこまで学べばいいか分からない
• AIの活用経験を、職務経歴書や面接でどう伝えるか分からない
• そもそも転職するか、今の会社でAIの仕事に挑戦するか迷っている

応募したい職種が決まっているなら、転職エージェントに相談すると求人探しと選考対策を進めやすくなります。目指す職種や転職するかどうか自体を迷っている場合は、転職を前提としないキャリアコーチングや、公的な無料相談で整理する方法があります。

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まとめ：AI転職は「経験×AI」を言葉にすることから始める

• AI転職は、AIを作る仕事だけでなく、AIを使って業務を変える仕事に就くことも含む
• 未経験からは、今の職種のままAIを使う仕事や、社内DX・業務改善担当が入りやすい
• 評価されるのはAIの知識の量より、経験×AIで業務をどう改善できるか
• 進め方は、経験の棚卸し・スキルの習得・成果物づくり・応募の4ステップ
• 求人は、職種名だけでなく「生成AI」「DX推進」「業務改善」などの言葉でも探す

まずはこれまでの経験を書き出し、AIを使えばどの作業が変わるかを考えるところから始めましょう。