AIによって代替される仕事がある一方で、AIに関連した仕事（職業）は需要の拡大が見込まれています。
それならば、AIスキルを身に付けてAI関連職に就職しようと考える人も多いのではないでしょうか。
この記事では、今注目のAI関連職を6つ紹介します。
何か新しいスキルを身に付けて転職につなげたい方や、将来はAI関連の仕事に就きたいと考えている学生の方は是非チェックしてみてください。
技術職と非技術職のそれぞれ3つずつ紹介するので、自分の適性も踏まえつつ、目指すべき職業を決めましょう。
AIエンジニア
AIエンジニアは、AIモデルを実際のシステムやアプリケーションに組み込む開発のスペシャリストです。
仕事内容は、 生成AI（LLM）を活用したアプリ開発、RAG（検索拡張生成）の構築、API連携の実装などです。
必要なスキルは、 ソフトウェア開発経験（Git, クラウドインフラ）のほか、Python、 LangChain,、各種LLMやAPIの知識などです。
年収の目安は、 600万〜1,500万円（シニア層や外資系は2,000万超も）となっています。
求人については、 Web系企業やDX推進企業からの需要が増加しています。
将来性は、 アプリ開発の標準スキルになりつつあり、今後も高い需要が続く見込みです。
既にITエンジニアとして働いている人は、AIの専門知識や活用スキルを身に付けることでAIエンジニアにキャリアアップしやすいです。
また、これからITエンジニアを目指す人は、供給がまだ少ない新しい職種のAIエンジニアになるという道も検討する価値があるでしょう。
MLOpsエンジニア
AIエンジニアほど知られてませんが、意外と穴場とも言えるのがMLOpsエンジニアです。
開発されたAIモデルを安定して稼働させ、継続的に管理・改善する仕事をします。
具体的な仕事内容は、 AIモデルのデプロイ自動化（CI/CD）、推論精度の監視、再学習パイプラインの構築などです。
必要なスキルは、 Docker/Kubernetes, クラウド（AWS/GCP/Azure）、Terraform、モニタリングツールの操作などです。
年収の目安は、 800万〜1,600万円となっています。
求人は、大手メーカーやSIer、メガベンチャーを中心に増加中ですが、スタートアップ企業でもAIインフラの管理・運用を担当する人員として募集されていることがあります。
MLOpsエンジニアは大規模運用には不可欠な存在であり希少性が高い職種として注目です。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、データからビジネス上の課題解決のための知見を引き出し、予測モデルを構築する仕事をします。
具体的な仕事内容は、 データの収集、クレンジング、統計解析、機械学習モデル（予測・分類）の作成と評価などです。
必要なスキルは、 統計学、数学（線形代数など）、SQL、 Python/R、ビジネス課題の定義力です。
数学は苦手意識を持つ人も多いかもしれませんが、実務で必要な事だけ後から学べば良いので、最初から諦めないようにしましょう。
年収の目安は、700万〜1,300万円となっています。
求人については、膨大なデータを扱う金融、小売、製造業など幅広い業界の企業で募集があります。
どのデータを使い、どうビジネスに繋げるかという上流工程の設計能力が求められており、「データサイエンス × 製造」や「データサイエンス × 医療」のように、特定の業界知識を持つ人材がより重宝される傾向にあります。
AIプロダクトマネージャー
AIプロダクトマネージャーは、AI技術をビジネス価値に変換するための製品戦略を担います。
仕事内容は、市場調査、AIで解決すべき課題の選定、開発ロードマップ策定、エンジニアとビジネス側の橋渡しなどです。
必要なスキルは、 プロダクトマネジメント、AIの限界と可能性の理解、UX設計、ビジネスモデル構築です。
年収目安は、 900万〜1,800万円となっています。
求人数は増加しています。
SaaS・ITサービス、金融・フィンテック、製造、物流、ヘルスケアなど幅広い業界でAIスキルを身に付けたPMが求められます。
技術はあっても、それを活用してビジネスに繋げられない企業が多いためAIプロダクトマネージャーの将来性は高いです。
AIコンサルタント
AIコンサルタントは、クライアント企業の経営課題に対し、AIを活用した解決策を提案・リードします。
仕事内容は、AI導入の投資対効果（ROI）試算、ベンダー選定、社内体制構築の支援などです。
必要スキルは、論理的思考、プレゼン能力、幅広いAI活用事例の知識、プロジェクト管理（PMO）です。
コンサルタントをしている人はAIの知識を身に付けることでAIコンサルタントにキャリアアップしやすいです。
年収の目安は、1,000万〜2,000万円以上となっており、戦略コンサル系は特に高い傾向です。
求人数は増加しています。
大手企業のDX予算がAI導入に流れているためです。
企業のAIシフトが続く限りアドバイザーとしての需要は絶えないため、将来性の高い職種といえます。
AIガバナンス・リスク担当
AIガバナンス・リスク担当者は、AIの利用に伴う倫理、著作権、セキュリティのリスクを管理します。
仕事内容は、AI利用ガイドラインの策定、法規制（欧州AI法等）への対応、AIのバイアスチェックなどです。
必要スキルは、 法務知識（著作権・個人情報）、AI倫理への理解、リスクアセスメント能力です。
年収の目安は、 800万〜1,500万円となっています。
求人数は、今後増加する兆しがあります。
大企業を中心に専門チームの設置が進んでいるためです。
将来性は、AI技術と法律の両方に詳しい人材は希少性が高いため、AIの導入が進むほど存在価値の高まる職種といえます。
既にガバナンスの仕事についている人はAIの知識を身に付けることでキャリアアップにつなげられます。
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