AIの仕事一覧｜未経験から目指せる職種と年収・将来性【2026年】

AIの仕事は、AIを開発するエンジニアだけのものではありません。生成AIの広がりで、AIを使って業務を変える仕事や、AIを事業に活かす企画の仕事、AIのリスクを管理する仕事まで、職種の幅が広がっています。

AIの仕事の種類と年収・必要なスキルを知っておくと、自分の経験から目指しやすい職種を選べます。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の仕事の4つの分類・14職種の一覧・年収・業界・必要なスキルをまとめています。さらに、将来性と、未経験からAIの仕事を目指す方法、仕事の探し方も紹介します。

AIの仕事とは？4つの分類と早見表

AIの仕事とは、AIを作る・AIを使う・AIで事業を広げる・AIのリスクを守るのいずれかを担う仕事のことです。分類によって必要なスキルと未経験からの目指しやすさが異なるため、まず全体像をつかむと、自分に合う職種を絞り込みやすくなります。

AIの仕事の4つの分類を、主な職種と未経験からの目指しやすさで整理します。

※◎＝今の経験を活かして目指しやすい／○＝関連する経験があれば目指しやすい／△＝専門的な知識や経験が必要

プログラミングの経験がない方は、AIを使う仕事か、AIで事業を広げる仕事から検討すると、これまでの経験を活かしやすくなります。

AIの仕事一覧【14職種】

AIの仕事には、開発の専門職から、企画・営業・管理の職種まで、さまざまな職種があります。同じ「AIの仕事」でも、日々の業務や求められる経験は職種によって大きく異なります。

ここでは、AIの仕事14職種を一覧表で整理したうえで、分類ごとに仕事内容を紹介します。

以下では、分類ごとに仕事内容と向いている方を解説します。

AIを作る仕事

AIを作る仕事は、AIのモデルやAIを組み込んだシステムを開発し、データを整える仕事です。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・データエンジニアが代表的な職種で、プログラミングや統計の専門知識が求められます。

厚生労働省の職業情報提供サイト（job tag）によると、AIエンジニアはデータを確認して全体の設計を考え、教師データを投入してAIに学習させ、精度を検証する流れで仕事を進めます。AIを作る仕事は専門性が高い分、未経験から目指す場合は学習期間を長めに見込む必要がある点に注意しましょう。

AIを使う仕事

AIを使う仕事は、生成AIなどのツールを業務に取り入れ、仕事の進め方を変える仕事です。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ため、未経験から最も目指しやすい分類です。

たとえば、事務職が定型業務をAIで自動化する、マーケティング職が広告文の案出しにAIを使うなど、今の職種のままAIを使う仕事に変えていく道があります。社内DX・業務改善担当は、現場の業務を知っている方が評価されやすい職種です。

今の職種のままAIを使う仕事の例を、職種別に整理します。

職種を変えずにAIを使う経験を積むと、そのままAIの活用に力を入れる企業への転職や、社内DX担当への異動につなげられます。

AIプランナー

AIプランナーは、AIを使ったサービスや社内の仕組みを企画する仕事です。AIで何ができるかを理解したうえで、顧客や社内の課題に合った使い方を考え、企画書にまとめます。

たとえば、問い合わせ対応にAIのチャットを導入する企画や、営業資料の作成をAIで効率化する仕組みの企画を担います。企画やマーケティングの経験がある方が目指しやすく、AIの仕組みの基礎を学べば、プログラミングの経験がなくても挑戦できます。

AIディレクター

AIディレクターは、AIの開発や導入のプロジェクトで、進行を管理する仕事です。開発チームと事業部門の間に立ち、目的・スケジュール・品質がずれないように調整します。

たとえば、AIを使った新機能の開発で、要件の整理・開発の進み具合の確認・リリース前の検証の段取りを担います。AIプランナーが「何を作るか」を考えるのに対し、AIディレクターは「どう作り上げるか」を管理する役割です。Webディレクターやプロジェクト管理の経験を活かせます。

AIで事業を広げる仕事

AIで事業を広げる仕事は、AIの製品やサービスを顧客に届け、事業の成果につなげる仕事です。AIソリューション営業・AIプロダクトマネージャー・AIコンサルタントが代表的な職種で、営業や企画、業界の知識が活かせます。

たとえば、法人営業の経験がある方は、顧客の課題を聞き出す力をAI製品の提案に活かせます。AIコンサルタントは、課題分析とAI導入の両方の知識が求められるため、コンサルティングの経験や業界の深い知識がある方が目指しやすい職種です。

AIのリスクを守る仕事

AIのリスクを守る仕事は、AIを安全に使うためのルールづくりや、情報漏えい・著作権などのリスクを管理する仕事です。企業でAIの利用が広がるにつれて、AIの使い方を決める役割の重要性が高まっています。

たとえば、社内で生成AIを使う際のガイドラインを作る、AIに入力してよい情報の範囲を決めるといった仕事があります。法務・コンプライアンス・情報セキュリティの経験がある方が目指しやすい分類です。

AIアノテーター

AIアノテーターは、AIの学習に使う画像・文章・音声などのデータに、正解のラベルを付ける仕事です。AIの精度は学習データの質に左右されるため、正確にラベルを付ける作業がAI開発を支えています。

たとえば、画像に写っている物の名前を付ける、文章の内容を分類するといった作業があります。プログラミングの知識がなくても始めやすい一方、作業が単調になりやすく、医療や法律など専門分野のデータでは、その分野の知識が求められることもあります。

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AIの仕事の年収

AIの仕事の年収は、厚生労働省の職業情報提供サイト（job tag）で、AIエンジニアが609.8万円、データサイエンティストが611.9万円です。いずれも令和7年賃金構造基本統計調査の結果を加工して作成された全国の値です。

job tagに掲載されているAIの仕事の年収と平均年齢を整理します。

※厚生労働省 職業情報提供サイト（job tag）より（令和7年賃金構造基本統計調査の結果を加工して作成）。AIエンジニアは「その他の情報処理・通信技術者（ソフトウェア開発を除く）」、データサイエンティストは「他に分類されない技術の職業」など、属する職業分類の統計で、その職業だけの値ではありません

job tagには、ITスキル標準（ITSS）のレベル別の年収も掲載されています。スキルのレベルが上がるほど、年収の幅も上がる傾向があります。

※厚生労働省が2023年度に実施した委託調査の結果に基づくjob tagの掲載値。金額は第一四分位から第三四分位の範囲

AIを使う仕事やAIプランナーなどは、job tagに独立した統計がなく、もとの職種や企業によって年収が大きく異なります。年収は職種名だけで決まらず、経験とスキルのレベルで変わるため、求人ごとの条件を確認しましょう。

AIの仕事が多い業界

AIの仕事は、IT業界に限らず、製造・金融・医療・小売など幅広い業界に広がっています。業界ごとにAIの使われ方が異なるため、これまでの業界経験を活かせるAIの仕事を探すと、未経験でも強みを出しやすくなります。

AIの仕事が多い主な業界と、AIの使われ方の例・主な職種を整理します。

たとえば、製造業の生産管理の経験がある方は、製造業のAI導入を進める社内DX担当として、業界の知識をそのまま活かせます。

AIの仕事の働き方は、業界や職種によって異なります。job tagによると、AIエンジニアの職場は都市部に集中しており、フレックスタイム制やリモートでの勤務も多いとされています。地方に住みながらAIの仕事を目指す場合は、リモート勤務が可能かを求人票で確認しましょう。

AIの仕事に必要なスキル

AIの仕事に必要なスキルは、分類によって異なりますが、全職種に共通して求められるスキルもあります。目指す職種に必要なスキルに絞って学ぶと、遠回りせずに準備できます。

AIの仕事の分類ごとに、必要なスキルを整理します。

全職種に共通して求められるスキルは、以下のとおりです。

• AIの仕組みと、できること・できないことの理解
• AIの出力を確かめて判断する力
• 情報漏えい・著作権など、AIを使う際のルールの理解
• 新しいツールを試して学び続ける姿勢

AIのツールは変化が速いため、特定のツールの操作より、仕組みの理解と学び続ける姿勢が長く役立ちます。

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AIの仕事の将来性

AIの仕事は、AI・IT人材の不足が見込まれていることから、将来性が高い分野です。一方で、AIの進化によって仕事の中身も変わり続けるため、学び続けることが前提になります。

ここでは、公的な資料をもとに、AIの仕事の将来性を整理します。

• AI人材の不足：経済産業省が2019年に公表した試算では、2030年に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）」）
• 求人の動向：job tagに掲載されたハローワークの求人統計では、令和7年度の有効求人倍率がAIエンジニアで1.96、データサイエンティストで8.91です
• 仕事の中身の変化：job tagでは、生成AIでコードの下書きをすることが広がっているとしており、AIの仕事そのものもAIで変わりつつあります

※有効求人倍率はハローワークに寄せられた求人をもとにした値で、民間の求人サイトや転職エージェントの求人は含みません

AIで仕事の中身が変わる中で長く活躍するには、AIに任せられる作業と、人が判断する仕事を見極める力が重要です。AIでなくなる仕事・残る仕事の考え方は、以下の記事で解説しています。

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AIによって生まれる仕事

AIによって生まれる仕事は、AIを開発する職種だけでなく、AIを業務に組み込む職種やリスクを管理する職種にも広がっています。企業でAIの利用が増えるほど、導入の計画・品質の確認・ルールづくりを担う人が必要になるためです。

世界経済フォーラムの「Future of Jobs Report 2025」は、2025〜2030年に世界で1億7,000万の仕事が生まれ、9,200万の仕事が失われると予測しています。増加の速い職種には、ビッグデータの専門家やAI・機械学習の専門家が入っています。

AIによって生まれる仕事の例は、以下のとおりです。

• AIプランナー：AIで解決する業務の課題を決める
• プロンプトエンジニア：生成AIへの指示を設計し、業務で使える品質に整える
• 社内DX・業務改善担当：社内の業務にAIを導入し、仕事の進め方を変える
• AIガバナンス担当：AIの利用ルールを作り、リスクを管理する

ただし、世界経済フォーラムの数字は、AIだけでなくデジタル化や経済の動きも含めた雇用主の見通しです。上記の職種の中から、今の経験を活かせる仕事を探しましょう。

未経験からAIの仕事を目指す方法

未経験からAIの仕事を目指すなら、今の経験を活かせるAIを使う仕事から入り、スキルと実績を積んで専門職に広げる道が現実的です。最初からAIを作る仕事を目指すと、学習期間が長くなり、途中で止まりやすいからです。

ここでは、未経験からAIの仕事を目指すための3つのステップを紹介します。

1. 経験を棚卸しして目指す職種を決める：一覧表の「活かせる経験」から、自分の経験に近い職種を選ぶ
2. 目指す職種に必要なスキルに絞って学ぶ：AIを使う仕事なら生成AIツールの業務活用、作る仕事ならプログラミングと統計の基礎から
3. 今の業務でAIを使った成果物をつくる：何の作業を・どう変え・どれだけ改善したかを、面接で話せる形にまとめる

学んだスキルを仕事や転職にどうつなげるかは、求人の探し方や応募書類の作り方まで含めて、AI転職の記事で詳しく解説しています。

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AIの仕事の探し方

AIの仕事は、職種名に「AI」と入っていない求人も多いため、検索の言葉と探し方を工夫することが大切です。今の会社の中でAIの仕事に挑戦できる場合もあるため、社外の求人だけに絞らず探しましょう。

AIの仕事を探す主な方法は、以下のとおりです。

• 求人サイトで仕事内容の言葉で検索する：「生成AI」「AI活用」「DX推進」「業務改善」「データ分析」など
• IT・AIに強い転職エージェントに相談する：AI関連の専門職を目指す場合
• 社内公募や異動でAIの仕事に就く：今の会社のAI導入プロジェクトに手を挙げる
• 副業でAIの仕事を試す：就業規則で副業が認められているかを確認する

求人票では、AIを「作る」仕事か「使う」仕事か、使うツールや配属先の体制まで確認すると、入社後のずれを防げます。一人で探していて方向性に迷う場合は、転職を前提としないキャリアコーチングで整理する方法もあります。

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まとめ：AIの仕事は「作る」以外にも広がっている

• AIの仕事は、作る・使う・事業に活かす・リスクを守るの4つに分けられる
• AIプランナー・AIディレクター・社内DX担当など、エンジニア以外の職種も多い
• job tagの年収は、AIエンジニアが609.8万円、データサイエンティストが611.9万円（令和7年賃金構造基本統計調査をもとにした値）
• 未経験からは、今の経験を活かせるAIを使う仕事から入るのが現実的
• 求人は「生成AI」「DX推進」「業務改善」など仕事内容の言葉でも探す

まずは一覧表の「活かせる経験」から、自分の経験に近いAIの仕事を1つ選んでみましょう。