AIを使った仕事15選｜年収・必要スキルと未経験からの目指し方

AIの急速な進化により、人の手に代わって様々な仕事をAIが代行できるようになりました。

しかし、AIの普及によってすべての仕事がなくなるわけではありません。
むしろ、AIを使いこなし、業務や課題の解決に役立てられる人材の活躍機会は広がっています。

AIを使った仕事は、AIエンジニアやデータサイエンティストといった開発職だけではありません。

Webライターや動画クリエイター、マーケター、営業、事務など、既存の職種でもAIを活用して作業を効率化し、成果の質を高められます。
仕事によっては、高度なプログラミングスキルを必要としない作業も多いです。

そこでこの記事では、AIを使った代表的な仕事15選を、仕事内容や必要なスキルとあわせて紹介します。

AI未経験者であってもスキルを積める方法なども解説していくので、AIを使った副業などに興味のある方は最後までお付き合いください。

「未経験から始めるAI活用ビジネス完全ガイド」という記事も過去にとりあげているので、合わせて参考にしてみてください。

AIを使った仕事とは？3つの働き方を理解しよう

AIを使った仕事とは、AIそのものを開発する仕事だけを指すわけではありません。

企業への導入を支援したり、文章作成やデータ分析などの業務にAIを取り入れたりする働き方も含まれます。

生成AIをはじめとするAI技術の普及により、AIは一部の専門家だけが扱うものではなくなりました。
企画や営業、マーケティング、クリエイティブ制作など、さまざまな仕事で日常的に利用され始めています。

一方で、AIとの関わり方によって仕事内容や求められるスキルは大きく異なります。
AIの仕組みを作る人もいれば、企業がAIを導入できるよう支援する人、現在の業務を効率化するためにAIツールを使う人もいます。

そのため、AIを使った仕事を考える際は、「AIに関わる仕事」とひとまとめにするのではなく、どのような立場でAIを扱うのかを整理することが大切です。

AIを使った仕事は大きく分けると、次の3種類に分類されます。

働き方	主な役割	求められる能力
AIを開発する	AIモデルやシステムを作る	プログラミング、数学、統計
AIの導入・運用を支える	企業や組織でAIを使える環境を整える	AIの基礎知識、業界知識、課題解決力
既存の仕事でAIを活用する	AIで業務の効率や成果物の品質を高める	AIツールの操作、職種ごとの専門知識

企業でもAIの導入は広がっています。
情報処理推進機構（IPA）が国内企業1,799社を対象に行った「DX動向2026」では、AIの活用と効果は業務の効率化・迅速化が中心で、新たな価値の創出までつなげることは課題とされています。

そのため、AIを開発する技術だけでなく、現場に合う使い方を考え、導入後の効果を確かめる力も役立つでしょう。

必要なスキルや未経験からの始めやすさは、選ぶ働き方によって異なります。

それぞれ詳細を見ていきましょう。

AIを使った仕事の働き方① AIを開発する

1つ目は、AIモデルやAIを組み込んだシステムを開発する働き方です。

企業や利用者が抱える課題を整理し、必要なデータを集めたうえで、目的に合ったAIの仕組みを設計します。
設計後もテストや改善を繰り返し、実際のサービスや業務で利用できる状態に保ちます。

AIの開発は、プログラムを作成すれば終わりではありません。
学習に使用するデータの整理や品質確認、システムへの組み込み、稼働後の監視や更新も重要な業務です。

古いデータや偏った情報を学習させると、AIが不正確な判断をする可能性があります。
そのため、AIの性能だけでなく、使用するデータの内容や安全性まで確認しなければなりません。

この働き方では、プログラミングに加えて、数学や統計、機械学習などの専門知識が求められます。
3種類のなかでは習得の難易度が高い一方、専門性を高めながらAI技術の発展に直接関われることが特徴です。

AIを使った仕事の働き方② AIの導入・運用を支える

2つ目は、企業や組織がAIを安全かつ効果的に使えるよう、導入や運用を支える働き方です。

AIツールを導入しても、現場の課題に合っていなければ十分な効果は得られません。
まずは業務内容や問題点を確認し、AIを使う目的や適切な導入範囲を決める必要があります。

導入後は、利用方法をまとめたマニュアルの作成、従業員への研修、利用状況の確認、効果測定などを行います。
必要に応じて運用方法を見直し、現場で継続的に使える環境を整えることも大切です。

また、AIに入力してはいけない情報や、生成物を利用する際の確認方法など、社内ルールの整備も欠かせません。
個人情報や機密情報、著作権などのリスクを理解したうえで、安全な利用方法を設計します。

この働き方では、AIに関する知識だけでなく、企業の業務や業界への理解が求められます。
技術部門と経営層、実際にAIを使う現場をつなぎ、課題の解決まで導く役割といえるでしょう。

AIを使った仕事の働き方③ 既存の仕事でAIを活用する

3つ目は、現在の仕事にAIツールを取り入れ、作業の効率や成果物の品質を高める働き方です。

たとえば、文章の構成案や資料の下書きを作成する、画像や動画のアイデアを出す、大量のデータを整理するといった作業にAIを活用できます。

これまで時間がかかっていた作業を短縮し、人間は企画や判断などの重要な業務に集中できます。

ただし、AIを導入しただけで、仕事の品質が上がるわけではありません。

AIは事実と異なる情報を生成したり、利用目的に合わない提案をしたりすることがあります。

そのため、AIが作成した内容を確認し、必要に応じて修正するのは人間の役割です。
最終的な成果物に対する責任まで、AIに任せることはできません。

この働き方で重要になるのは、AIツールの操作だけではなく、もともと持っている専門知識や経験です。
文章、デザイン、営業、マーケティングなどの知識とAI活用術を組み合わせることで、仕事の価値をさらに高められます。

AIを使った仕事は未経験からでも目指せる

AIを使った仕事は、選ぶ分野によっては未経験からでも目指せます。

AIを開発する働き方では、プログラミングや数学、統計などを基礎から学ばなければなりません。
一定の学習期間は必要ですが、段階的に知識を身につけ、実際にシステムを作った経験を積むことで仕事につなげられます。

一方、AIの導入や既存業務での活用では、これまでの職務経験を活かせる可能性があります。
業界特有の課題や仕事の流れを理解している人ほど、AIをどこに取り入れるべきか判断しやすいためです。

まずは、現在行っている作業の一部にAIを取り入れてみましょう。
作業時間がどれだけ短くなったか、成果物がどのように改善されたかを記録すれば、AI活用の実績として示せます。

ただし、未経験から始められることと、学習しなくてもよいことは別の話です。

3種類のどの働き方であっても、AIの特徴や注意点を理解し、出力内容を自分で確認できる知識を身につける必要があります。

AIを使った仕事15選！仕事内容・必要スキルを比較

AIを使った仕事には、高度なプログラミングを必要とする技術職から、文章や画像の制作にAIツールを取り入れる仕事まで、さまざまな選択肢があります。

自分に合った仕事を見つけるには、仕事内容だけでなく、必要なスキルや未経験からの目指しやすさ、副業として始められるかも確認することが大切です。

ここでは、AIを使った代表的な15職種を比較します。

職種	分類	主な仕事内容	必要なスキル	未経験難易度	副業との相性
AI・機械学習エンジニア	開発	AIモデルやシステムを設計・開発する	Python、機械学習、データ処理	高い	低～中
データサイエンティスト	開発	データを分析して課題解決や意思決定に役立てる	統計学、Python、SQL	高い	低～中
AIリサーチャー	開発	新しいAI技術やアルゴリズムを研究する	数学、深層学習、論文読解	非常に高い	低い
MLOpsエンジニア	開発	AIモデルの導入・監視・更新を自動化する	クラウド、コンテナ、機械学習	高い	低～中
ロボティクス・IoTエンジニア	開発	AIを搭載したロボットや機器を開発する	制御技術、センサー、プログラミング	高い	低い
AIコンサルタント	導入・運用	企業の課題に合ったAI活用方法を提案する	AIの知識、業界知識、課題解決力	高い	低～中
AIプロダクト・プロジェクトマネージャー	導入・運用	AI製品や導入計画の進行・品質を管理する	企画力、管理能力、AIの基礎知識	高い	低い
AI活用・業務改善担当	導入・運用	社内業務へのAI導入と効率化を進める	業務分析、AIツールの選定・運用	中程度	中程度
AI倫理・法務・ガバナンス担当	導入・運用	AI利用のルールを整備してリスクを管理する	法務、個人情報保護、リスク管理	高い	低～中
AIトレーナー・データアノテーター	導入・運用	AIの学習・評価に使うデータを整備する	正確性、評価力、分野別の専門知識	低～中	中～高
プロンプトエンジニア・AIワークフロー設計者	活用	AIへの指示と業務の流れを設計・改善する	言語化、業務設計、検証力	中程度	高い
AIライター・編集者	活用	AIを使って記事を企画・執筆・編集する	文章力、編集力、事実確認	低～中	高い
AI画像クリエイター・デザイナー	活用	AIを使って画像やデザインを制作する	デザイン、画像生成AI、著作権の知識	低～中	高い
AI動画クリエイター	活用	AIを使って映像・音声・字幕などを制作する	企画力、動画編集、生成AIの操作	中程度	高い
AIマーケター	活用	AIで顧客分析や広告・コンテンツ制作を行う	マーケティング、データ分析、企画力	中程度	中～高

未経験難易度は、仕事に必要な専門知識や実務経験をもとにした目安です。
これまでの職歴や得意分野によって、実際の目指しやすさは変わります。

また、副業との相性は、小規模な案件の見つけやすさや在宅で取り組みやすいかを基準にしています。
「相性が高い仕事ほど簡単に稼げる」という意味ではないため、注意してください。

技術を基礎から学びたい人は開発分野、これまでの業界経験や課題解決力を活かしたい人は導入・運用分野、文章やデザインなどの経験を活かしたい人は活用分野が選択肢になります。

次の項目からは、15職種の仕事内容や必要なスキル、向いている人の特徴を3つの分野別に分けて詳しく見ていきます。

AI開発に関わる仕事5選

AI開発に関わる仕事は、AIモデルの設計からデータ分析、システムへの導入、稼働後の管理まで幅広い業務を担当します。

専門的な知識が必要になるため、未経験から目指す場合は一定の学習期間が必要です。
一方、技術を身につければ、ITだけでなく製造、物流、金融、医療など幅広い業界で活躍できます。

ここでは、AI開発に関わる代表的な5つの仕事を紹介します。

まず、5職種の年収の参考値を確認しましょう。

職種	年収の参考値	参照した職種
① AI・機械学習エンジニア	609.8万円	AIエンジニア
② データサイエンティスト	611.9万円	データサイエンティスト
③ AIリサーチャー	802万円	情報工学研究者
④ MLOpsエンジニア	609.8万円	AIエンジニア
⑤ ロボティクス・IoTエンジニア	659万円	産業用ロボット開発技術者

※年収は厚生労働省「job tag」に掲載された、2025年の賃金構造基本統計調査に基づく全国の数値です。
③～⑤は仕事内容が近い職種を参照しています。

また、job tagの数値は各職種が属する職業分類の統計であり、その職種だけの平均年収を示すものではありません。
実際の年収は経験や勤務先によって異なります。

それぞれの仕事を詳しく見ていきましょう。

① AI・機械学習エンジニア

AI・機械学習エンジニアは、機械学習を利用したモデルやシステムを設計・開発する仕事です。

企業が解決したい課題を確認し、必要なデータを準備したうえでAIモデルを構築します。
完成後はモデルの精度を検証し、Webサービスや業務システムなどへ組み込みます。

近年は、AIモデルを一から開発するだけでなく、既存の生成AIをAPIでシステムと連携させるといった仕事も増えています。
社内資料を参照して回答するAIや、複数の作業を連続して実行するAIエージェントの開発も業務の一例です。

AIエンジニアと機械学習エンジニアは、企業によって担当範囲が異なります。
一般的に、AIエンジニアはAIを利用したシステム全体に関わり、機械学習エンジニアはモデルの構築や精度改善を中心に担当します。

求められる主なスキルは、Python、機械学習、深層学習、データ処理、API、クラウドなどです。

論理的に考えることが得意で、技術の変化に合わせて学び続けられる人に向いています。

② データサイエンティスト

データサイエンティストは、企業が保有するデータを分析し、課題の発見や意思決定に役立つ情報を導き出す仕事です。

顧客の購買履歴から売れやすい商品を予測したり、サービスの利用状況から解約につながる原因を探したりします。
その分析結果をもとに、業務やサービスの改善策を提案することも重要な役割です。

実務では、分析を始める前に、何を明らかにしたいのかという目的を設定します。
その後、必要なデータの収集と整理、分析、可視化を行い、結果を関係者へ分かりやすく説明します。

AI・機械学習エンジニアがシステムの構築や実装を重視するのに対し、データサイエンティストはデータから意味を見つけ、ビジネス上の判断につなげる役割です。

求められる主なスキルは、統計学、Python、R、SQL、データの可視化、業界知識です。

数字を扱うことが好きな人や、データから原因や傾向を考えることが得意な人に向いています。

③ AIリサーチャー

AIリサーチャーは、新しいAI技術やアルゴリズムを研究する仕事です。

既存技術の課題を見つけ、仮説を立てて実験を行い、性能や安全性を検証します。
その研究成果は、論文や学会発表、特許、新しい製品・サービスなどにつながります。

扱うテーマは、文章を理解・生成する技術、画像認識、音声処理、ロボット制御、AIの安全性など多岐にわたります。最新の研究論文を読み、ほかの研究者が発表した手法を再現する作業も欠かせません。

研究には正解が用意されていないため、結果が出ない場合でも原因を分析し、条件を変えながら試行錯誤を続ける必要があります。

大学や研究機関だけでなく、AI技術を開発する企業の研究部門でも活躍できます。

求められる主なスキルは、高度な数学、統計学、コンピューターサイエンス、プログラミング、英語論文の読解力です。
1つのテーマを深く掘り下げ、長期的に研究を続けられる人に向いています。

④ MLOpsエンジニア

MLOpsエンジニアは、開発されたAIモデルを実際のサービスで安定して運用するための仕組みを作る仕事です。

AIモデルは、完成した時点の性能を永久に維持できるとは限りません。
利用者の行動や市場環境が変化すると、学習時のデータと実際のデータに差が生まれ、予測精度が低下することがあります。

そこでこの仕事では、モデルの動作や精度を継続的に監視し、問題があれば再学習や更新を行います。
開発、テスト、公開、監視という一連の流れを自動化し、安定した運用環境を整えることも重要です。

生成AIを扱う場合は、回答の品質だけでなく、処理速度、利用料金、セキュリティ、不適切な出力なども確認します。このような生成AI特有の運用は、「LLMOps」と呼ばれることもあります。

求められる主なスキルは、クラウド、Dockerなどのコンテナ技術、データ管理、機械学習、システム監視です。

インフラやシステム運用の経験がある人は、これまでの知識を活かしやすいでしょう。

⑤ ロボティクス・IoTエンジニア

ロボティクス・IoTエンジニアは、AIとロボットや機器を組み合わせ、現実の空間で動くシステムを開発する仕事です。

たとえば、倉庫内を移動する搬送ロボット、工場設備の異常を検知するセンサー、周囲の状況を判断して動く機械などが開発対象になります。

ロボットから取得した映像や温度、位置などのデータをAIで分析し、その結果に応じて機器を制御します。
インターネットとの接続や通信環境を整え、離れた場所から状態を確認できる仕組みを作る場合もあります。

画面上で動くAIとは異なり、機械の動作が人や設備に影響する可能性があり、機械やプログラムの精度だけでなく、安全性や故障時の対応まで考慮した設計と検証が必要です。

求められる主なスキルは、PythonやC言語、センサー、制御工学、組み込みシステム、ネットワークなどです。

機械関係に興味があり、ソフトウェアとハードウェアの両方を学びたい人に向いています。

AIの導入・運用を支える仕事5選

企業がAIを導入して成果を出すには、優れたシステムを用意するだけでは不十分です。
現場の課題に合ったAIを選び、従業員が安全に使える環境を整える必要があります。

AIの導入・運用を支える仕事では、技術部門と経営層、実際にAIを使う現場の橋渡しをします。
AIに関する知識だけでなく、業務への理解やコミュニケーション能力が重要です。

前項で紹介したMLOpsエンジニアがAIの技術基盤を管理するのに対し、ここで紹介する仕事は導入計画や業務への定着、社内ルールの整備などを中心に担当します。

まず、5職種の年収の参考値を確認しましょう。

職種	年収の参考値	参照した職種
⑥ AIコンサルタント	889万円	ITコンサルタント
⑦ AIプロダクト・プロジェクトマネージャー	889万円	プロジェクトマネージャ（IT）
⑧ AI活用・業務改善担当	736.8万円	企画・調査担当
⑨ AI倫理・法務・ガバナンス担当	528.7万円	企業法務担当
⑩ AIトレーナー・データアノテーター	428.8万円	データ入力

※年収は厚生労働省「job tag」に掲載された、2025年の賃金構造基本統計調査に基づく全国の数値です。
いずれも仕事内容が近い職種を参照しており、AI専門職だけの平均年収ではありません。

特に⑩の428.8万円は、データ入力が属する職業分類の統計です。
副業のアノテーション案件で得られる年収を示すものではありません。
業務委託では案件ごとに報酬と作業時間を確認しましょう。

それでは、それぞれの仕事を詳しく見ていきます。

⑥ AIコンサルタント

AIコンサルタントは、企業が抱える課題を分析し、AIを使った解決方法を提案する仕事です。

はじめに、業務の流れや問題点を確認し、AIを導入する目的を明確にします。
そのうえで利用するシステムやデータ、導入費用、期待できる効果などを整理していくのです。

本格的な導入前には、PoCと呼ばれる小規模な検証を行うこともあります。
限られた範囲でAIを試し、期待する精度や効果が得られるかを確認してから導入範囲を広げます。

AIコンサルタントに求められるのは、最新のAIツールを紹介することだけではありません。
「その業務にAIを使う必要があるのか」「導入によってどのような成果が得られるのか」を判断する必要があります。

求められる主なスキルは、AIの基礎知識、業界知識、課題分析、企画提案、コミュニケーションなどです。
営業や経営企画、ITコンサルティング、業務改善の経験がある人は、その知識を活かしやすいでしょう。

⑦ AIプロダクト・プロジェクトマネージャー

AIプロダクト・プロジェクトマネージャーは、AIを利用した製品やサービスの企画、開発、導入を管理する仕事です。

AIプロダクトマネージャーは、「誰のどのような課題を解決するのか」を考え、製品の方向性や必要な機能を決めます。一方、AIプロジェクトマネージャーは、開発スケジュールや予算、人員、品質などを管理します。

企業によっては、1人が両方の役割を担当することもあります。
エンジニアやデザイナー、営業、法務など、異なる立場の関係者と連携しながら計画を進めるのです。

AIは従来のシステムと異なり、同じ指示を出しても回答が変わる場合があります。
そのため、完成の基準や品質の評価方法をあらかじめ決め、誤った出力が発生した場合の対応も考えなければなりません。

求められる主なスキルは、企画力、プロジェクト管理、要件整理、AIの基礎知識、リスク管理です。
チームで仕事を進めることが得意で、技術とビジネスの両方を理解したい人に向いています。

⑧ AI活用・業務改善担当

AI活用・業務改善担当は、社内の仕事にAIツールを取り入れ、作業時間の短縮や品質向上を進める仕事です。

まず、従業員への聞き取りや業務の確認を行い、時間がかかっている作業や繰り返し発生する作業を洗い出します。
そのなかから、AIで効率化できる業務を選びます。

導入後は、プロンプトのひな型や操作マニュアルを作成し、従業員向けの研修を行います。
利用状況を確認して、削減できた時間や成果物の品質などを測定することも重要です。

この仕事は、企業によって「生成AI推進担当」「DX推進担当」など異なる名称で呼ばれます。
独立した職種ではなく、企画、人事、情報システムなどの担当者が兼任する場合もあります。

求められる主なスキルは、業務分析、AIツールの操作、マニュアル作成、社内教育、効果測定などです。
現在の業務を詳しく理解している人ほど改善点を見つけやすいため、非エンジニアからも目指しやすい仕事です。

⑨ AI倫理・法務・ガバナンス担当

AI倫理・法務・ガバナンス担当は、企業がAIを安全かつ適切に利用するためのルールや管理体制を整える仕事です。

AIを利用する際は、個人情報や機密情報の漏えい、著作権侵害、偏った判断、不正確な情報の生成などに注意しなければなりません。

問題が起きた場合は、企業の信用にも影響します。

まずは、利用できるAIツールや入力してよい情報、生成物の確認方法などを社内ルールとしてまとめます。
新しいAIシステムを導入する前のリスク評価や、問題が発生した場合の対応手順も整備します。

この仕事の目的は、AIの利用を一方的に禁止することではありません。
想定されるリスクを抑えながら、企業がAIを活用できる範囲を明確にする役割があります。

求められる主なスキルは、法務、個人情報保護、著作権、情報セキュリティ、リスク管理、AI倫理などです。
法務やコンプライアンス、内部監査などの経験をAI分野で活かせます。

⑩ AIトレーナー・データアノテーター

AIトレーナーとデータアノテーターは、AIの学習や評価に必要なデータを整え、回答の品質向上を支える仕事です。

データアノテーターは、文章や画像、音声などに正しい情報を付け加えます。
たとえば、画像に写っている物の種類を分類したり、文章の内容に適切な項目名を付けたりなどです。

AIトレーナーは、AIが生成した複数の回答を比較し、正確さや分かりやすさ、安全性などを評価します。
誤りを修正したり、より望ましい回答例を作成したりする場合もあります。

どちらの仕事にも、決められた基準に沿って正確に判断する能力が必要です。

医療や法律、金融、語学などのデータを扱う場合は、それぞれの分野に関する専門知識も求められます。

求められる主なスキルは、注意力、読解力、情報の分類・評価、分野別の専門知識などです。
比較的始めやすい作業もありますが、高度なAIの評価業務では専門性や実務経験が重視されます。

案件ごとに作業時間と報酬を確認し、時給換算でも比較しましょう

AIを活用する仕事5選

AIを活用する仕事では、生成AIなどのツールを使い、情報収集や制作、分析といった作業の効率と品質を高めます。

AI開発に関わる仕事と比べると、プログラミングや高度な数学を必要としない場合も多く、未経験から挑戦しやすいことが特徴です。

個人で受注できる業務もあり、副業から実績を積むこともできます。

ただし、AIツールを操作できるだけでは、継続的に仕事を得ることは難しいでしょう。
AIが生成した内容を確認し、目的や利用者に合わせて仕上げる専門性が必要です。

ここでは、文章、画像、動画、マーケティングなどの分野でAIを活用する5つの仕事を紹介します。

まず、5職種の年収の参考値を確認しましょう。

職種	年収の参考値	参照した職種・出典
⑪ プロンプトエンジニア・AIワークフロー設計者	736.8万円	企画・調査担当
⑫ AIライター・編集者	約350～450万円	Webライター（正社員）の年収相場／JAC Recruitment
⑬ AI画像クリエイター・デザイナー	539.6万円	CG制作
⑭ AI動画クリエイター	583.3万円	動画制作
⑮ AIマーケター	736.8万円	Webマーケティング（ネット広告・販売促進）

※⑫はJAC Recruitmentが示す正社員のWebライターの年収相場です。
そのほかは厚生労働省「job tag」に掲載された、2025年の賃金構造基本統計調査に基づく全国の数値を参照しています。

いずれもAIを使う人だけの年収ではなく、⑪・⑬・⑭は仕事内容が近い職種の参考値です。

注意してほしいのは、副業や業務委託の収入が、この表の年収とは異なる点です。
特に⑪はプロンプト作成だけの報酬、⑫はフリーランスのライター収入を示す数値ではありません。

それぞれの仕事を詳しく見ていきましょう。

⑪ プロンプトエンジニア・AIワークフロー設計者

プロンプトエンジニアは、生成AIから目的に合った回答を得るために、指示文であるプロンプトを設計・改善する仕事です。

AIに与える役割や前提条件、参考資料、禁止事項、出力形式などを整理し、回答の品質を検証します。
結果が安定しない場合は、指示の順序や情報量を調整しながら改善を繰り返します。

ただし、プロンプトを作るだけの独立した仕事は、仕事の範囲が変わる可能性もあります。
AI自体が指示を解釈する能力を高めており、簡単なプロンプトであれば専門知識がなくても作成しやすくなっているためです。

そのため、現在はプロンプト作成に加えて、AIを業務へ組み込む「AIワークフロー設計」の能力が重要になっています。
どの作業をAIに任せ、どの段階で人間が確認するかまで設計します。

求められる主なスキルは、言語化、論理的思考、業務分析、AIツールの理解、出力結果の検証です。
複雑な作業を整理し、分かりやすい指示へ置き換えることが得意な人に向いています。

⑫ AIライター・編集者

AIライター・編集者は、生成AIを活用して記事や広告文、メール、SNS投稿などを制作する仕事です。

AIはテーマに関する情報整理、記事構成の提案、文章の下書き、見出しの作成、誤字脱字の確認などに利用できます。これらの作業の一部を効率化することで、ライターや編集者は企画や取材、表現の調整に時間を使えます。

しかし、AIが生成した文章には、事実と異なる情報や不自然な表現が含まれることがあります。
また、AIが生成する文章は一般的な内容や既存の表現にまとまりやすいため、他のサイトと似た内容になりやすく、AIが作った文章をそのまま掲載しても、読者にとって価値の高い記事にはなりません。

そのため、公式情報による事実確認、読者の検索意図に合わせた構成、独自の経験や取材情報の追加が必要となります。
媒体ごとの文体や表記ルールに合わせて文章を整えることも、人間が担う重要な役割です。

求められる主なスキルは、文章力、編集力、情報収集、事実確認、SEO、生成AIの操作などです。
Webライターや編集者としての経験がある人は、AIを取り入れることで仕事の幅を広げられます。

⑬ AI画像クリエイター・デザイナー

AI画像クリエイター・デザイナーは、画像生成AIを使って広告やWebサイト、SNS、商品紹介などに使用する画像を制作する仕事です。

制作目的やイメージを整理してAIに指示を出し、生成された画像から適切なものを選びます。
その後、画像編集ソフトなどで構図や色、文字、細部を調整し、実際に使用できる状態へ仕上げます。

AIを使えば短時間で多くの案を作れますが、生成した画像がブランドの雰囲気や広告の目的に合うとは限りません。
見た目の違和感や誤った文字、商品の不正確な表現などを修正する作業が必要です。

また、使用するサービスの商用利用条件や、著作権、人物の肖像権にも注意しなければなりません。
特定の作品や作家の表現をそのまま再現するような利用は避け、依頼先のルールも確認する必要があります。

求められる主なスキルは、デザイン、構図、配色、画像編集、生成AIの操作、著作権に関する知識です。
AIに画像を作らせるだけでなく、目的に合うデザインへ仕上げられる人に向いています。

⑭ AI動画クリエイター

AI動画クリエイターは、生成AIを活用してYouTubeやSNS、広告、商品紹介などの動画を制作する仕事です。

AIは、企画案や台本の作成、絵コンテ、映像生成、ナレーション、字幕、BGMなど、動画制作のさまざまな工程に利用できます。
複数のツールを組み合わせれば、少人数でも多くの動画を制作しやすくなります。

ただし、短い映像を生成できることと、視聴者に最後まで見てもらえる動画を作れることは別です。
動画の目的や対象者を明確にし、場面のつながりやテンポを整える編集力が求められます。

AIが生成した人物や音声を利用する場合は、実在する人物との類似やなりすましにも注意が必要です。
公開前に映像や音声の権利関係を確認し、視聴者に誤解を与える表現を避ける、著作権に配慮した仕事を求められます。

求められる主なスキルは、企画、台本作成、動画編集、画像・動画生成AIの操作、音声編集などです。
映像制作の知識にAI活用術を加えることで、制作できる動画の幅を広げられます。

⑮ AIマーケター

AIマーケターは、顧客データの分析や広告、SEO、SNS運用などにAIを活用し、商品やサービスの販売促進を行う仕事です。

AIを使えば、顧客の行動や購買傾向を分析し、興味を持ちそうな商品や情報を予測できます。
広告文やメール、SNS投稿などの案を作り、対象者に合わせて表現を調整することも可能です。

複数の案を作成して反応を比較するA/Bテストや、施策の結果をまとめたレポート作成にもAIを活用できます。
情報収集や分析を効率化することで、人間は戦略の立案や改善に集中できるでしょう。

一方、AIが提案した施策が必ず成果につながるわけではありません。
顧客の状況やブランドの方針を踏まえ、どの提案を採用するかは人間が判断する必要があります。

求められる主なスキルは、マーケティング、データ分析、企画、文章作成、広告運用、AIツールの操作などです。
数字をもとに改善を繰り返しながら、顧客の気持ちを考えられる人に向いています。

AIを使った仕事を未経験から目指す方法と必要なスキル

AIを使った仕事は、未経験からでも目指せます。
ただし、最初から幅広い知識を身につけようとすると、何を優先すべきか分からなくなりがちです。

まずは目指す分野を決め、基礎知識、専門スキル、実績の順番で身につける必要があります。
現在の仕事や得意分野を活かせば、すべてをゼロから学び直す必要はありません。

AIを使った仕事の分野を決める

最初に、AI開発、AIの導入・運用、既存分野でのAI活用のうち、どの方向を目指すのか決めましょう。

プログラミングや数学に興味がある人には、AIモデルやシステムを作る開発分野が向いています。
学習期間は必要ですが、専門性の高い技術を身につけられるでしょう。

企業の課題解決やプロジェクト管理が得意な人は、AIの導入・運用を支える分野が選択肢になります。
営業、企画、法務、情報システムなどの経験も活かせるでしょう。

文章や画像、動画などの制作経験がある人は、現在のスキルにAI活用術を加える方法が現実的です。
まずは、自分がこれまで経験した仕事や得意な作業に関係する分野を見つけましょう。

AIを使った仕事に共通する基礎知識を学ぶ

目指す分野にかかわらず、AIの特徴や注意点を理解する「AIリテラシー」は必要です。

AIができることだけでなく、誤った情報を生成する可能性や、同じ指示でも結果が変わることを理解する必要があります。

毎回、回答の根拠を確認し、人間による最終判断を行う習慣をつけましょう。

またAIツールへ指示を出す際は、目的、条件、参考情報、出力形式を明確に伝える必要があります。
複雑なプロンプトを暗記するのではなく、求める結果を整理して分かりやすく伝える能力が重要です。

著作権、個人情報、機密情報などの知識も欠かせません。
AIへ入力してよい情報や生成物の利用条件を確認し、安全に使える状態を整える必要があります。

AIを使った仕事に必要な専門スキルを身につける

基礎知識を学んだら、目指す仕事に必要な専門スキルを身につけます。

AI開発に関わる仕事では、PythonやSQL、数学、統計、機械学習などの知識が必要です。
入門教材で基礎を学び、簡単なプログラムやデータ分析から実践すると理解しやすくなります。

AIの導入・運用を支える仕事では、業務分析、企画提案、プロジェクト管理、コミュニケーションなどが重視されます。
AIを導入すること自体ではなく、企業の課題をどのように解決するかを考える力が必要です。

AIを活用する仕事では、文章、デザイン、動画編集、マーケティングなど、各分野の専門スキルが成果物の品質を左右します。
AIツールの操作だけでなく、生成された内容を評価して修正できる力を磨きましょう。

AIを使った仕事につながる実績を作る

知識を学ぶだけでなく、実際にAIを使って成果物を作ることが仕事につなげる近道です。

まずは、現在の仕事や日常的な作業のなかから、AIで効率化できるものを1つ選びましょう。
資料の下書き、情報整理、文章の校正など、小さな作業から始めても問題ありません。

その際は、完成した成果物だけでなく、「どのような課題があったか」「AIをどこで使ったか」「人間が何を修正したか」まで記録します。

作業時間や品質の変化も示せれば、AIを使って課題を解決した実績になるでしょう。

制作物や改善事例は、ブログ、動画、企画書、GitHubなど、目指す仕事に合った形でポートフォリオにまとめることで、その後の副業案件や社内の業務改善、転職活動時に提出できる実務経験になります。

資格は基礎知識を体系的に学ぶ際に役立ちますが、資格だけで仕事が決まるわけではありません。

学習した知識を使って、何を作り、どのような課題を解決したのかを示すことが重要です。

完全未経験から始めるならデータアノテーターがおすすめ

AIやITに関する経験がなく、活かせる専門スキルもまだ見つかっていない場合は、AIトレーナー・データアノテーターから始める方法がおすすめです。

データアノテーターは、画像や文章を分類したり、AIが生成した回答を確認したりする仕事です。
マニュアルに沿って進める案件もあり、高度なプログラミングや数学の知識がなくても挑戦できます。

実際の作業を通して、AIがどのようなデータを学習し、回答の品質を高めているのかを理解できる点もメリットです。

ただし、単純な分類作業を続けるだけでは、専門性や収入を高めにくい仕事でもあります。

あくまで仕事を経験しながらAIの基礎を学び、文章やデザイン、業務改善など、自分に合った分野へ進むための入口として活用しましょう。

AIを使った仕事に関するよくある質問

AIを使った仕事について、未経験者が抱きやすい疑問へ回答します。

AIを使った仕事はプログラミング未経験でもできますか？

AIライターやAI動画クリエイター、AIマーケターなど、プログラミングを原則必要としない仕事もあります。

ただし、AI・機械学習エンジニアなどの開発分野にあたる仕事では、Pythonをはじめとするプログラミングスキルが必要です。
目指す分野を決めてから、必要な技術を学ぶ必要があります。

AIを使った仕事に資格は必要ですか？

資格がなくてもAIを使った仕事はできます。

採用や案件獲得では、資格に加えて、制作物や業務改善の実績を示すことが大切です。

基礎知識を学ぶならITパスポートやG検定、生成AIの活用方法やリスクを学ぶなら生成AIパスポートが選択肢になります。

開発技術を深めたい人にはE資格もあります。
ただし、受験するには試験日の過去2年以内にJDLA認定プログラムを修了する必要があります。
講座の受講料と試験料を確認したうえで、学習計画を立てましょう。

E資格の出題範囲は2026年第2回から改定されているため、最新のシラバスも公式サイトで確認してください。

文系でもAIを使った仕事を目指せますか？

文系でも目指せます。

むしろAIの導入・活用分野では、文章力、企画力、コミュニケーション能力、業界知識など文系の知識が必要です。

営業や人事、法務、マーケティングなどの経験とAI活用術を組み合わせれば、これまでのキャリアを活かせるでしょう。

ただし、開発職を目指す場合は、数学やプログラミングの学習が必要不可欠です。

AIを使った副業は何から始めるべきですか？

AIやITに関する経験がなく、活かせる専門スキルもない場合は、データアノテーターから始める方法があります。

画像や文章の分類、AIが生成した回答の確認など、マニュアルに沿って取り組める案件があるためです。

一方、文章やデザイン、動画編集などの経験がある人は、すでに持っているスキルとAIを組み合わせられる副業を選びましょう。

文章作成の経験があればAIライティング、デザイン経験があればAI画像制作、動画編集の経験があればAI動画制作が候補です。

AIによってなくなる可能性がある仕事はありますか？

手順が決まっている作業や、同じ内容を繰り返す業務は、AIによって自動化される可能性があります。

ただし、職種そのものが一度になくなるとは限りません。
仕事を構成する一部の作業がAIへ置き換わり、人間の担当範囲が企画、判断、確認、対人対応などへ変化するケースが考えられます。

【まとめ】AIを使った仕事は自分の経験を活かせるものを選ぶべき

AIを使った仕事は、AIを開発する仕事、企業への導入・運用を支える仕事、既存分野でAIを活用する仕事の3種類に分けられます。

この記事では、AIを使った代表的な仕事15職種を、３種の分類ごとに仕事内容や必要なスキルとあわせて紹介しました。

開発分野ではプログラミングや数学、統計などの専門的な知識が必要ですが、導入・活用分野では、業界知識や文章力、企画力、デザインなど、これまで培ってきた経験が活かせます。

まずは自分の経験が活かせるものから、選ぶべきでしょう。

ただし、AIツールを操作できるだけでは、継続的に活躍することが困難です。

AIの出力を確認・修正し、目的に合った成果へ仕上げる専門知識を深め、判断力を磨き続ける必要があります。

まずは、興味のある仕事を1つ選び、必要な基礎知識を学ぶことから始めましょう。