AI転職の第一歩ガイド【何から始める？】

AI転職とは大きく2種類あります。①AIを開発・活用するエンジニア・データサイエンティストへの転職（技術職）と、②AI企業・AIを使う企業への転職（非技術職も含む）です。多くの方は①を目指しますが、②のビジネス職（AIプロダクトマネージャー・AIコンサルタント・AIセールス等）も需要が急増しています。まず、どちらを目指すのかを明確にすることが第一歩です。

AI業界は急速に拡大しており、職種・企業タイプ・技術領域が多岐にわたります。主な職種は以下のとおりです。

【AIエンジニア】機械学習モデルの開発・実装・デプロイを担います。Python・TensorFlow・PyTorch等が必要で、年収の目安は600〜1,200万円です。

【データサイエンティスト】データ分析・モデル構築・インサイトの抽出を担います。統計・ML・ビジネス理解が必要で、年収の目安は500〜1,000万円です。

【MLエンジニア】MLモデルの本番運用・インフラ整備を担います。Python・クラウド・MLOpsが必要で、年収の目安は700〜1,300万円です。

【プロンプトエンジニア】LLMの適切な活用方法を設計します。需要が急増している新しい職種で、年収の目安は400〜800万円です。

【データアナリスト】BIツール・SQL・ダッシュボード作成を担います。ビジネス職に近く、年収の目安は400〜700万円です。

AI転職を目指す方によく見られる失敗は、以下のとおりです。

【失敗①：準備に時間をかけすぎて行動しない】スキル不足を理由に、1〜2年行動しない方が多く見られます。転職エージェントへの相談はすぐにでも可能です。現状のスキルで応募できる求人を把握してから学習計画を立てるほうが効率的です。

【失敗②：1社のエージェントだけに頼る】複数のエージェントを活用することで求人数が増え、条件を比較できます。2〜3社への並行登録が一般的です。

【失敗③：ポートフォリオがない】AI職の採用では、作成した成果物が評価の中心です。Kaggleのコンペ参加・GitHubでのコード公開・個人プロジェクトを最低1つは用意することをおすすめします。

【失敗④：年収を下げすぎる】AI人材は需要が供給を上回る市場です。前職より年収が下がることを受け入れる必要はほとんどありません。エージェント経由の年収交渉を有効に活用してください。