【実例あり】40代もAI業界へ転職可能！職種6選や必要スキル、学習方法を解説

「AI業界に興味があるけれど、40代からの転職は難しそう」と感じている方も多いのではないでしょうか。

この記事では、40代未経験からでも目指せるAI関連の職種や、転職を成功させるための準備・学習方法を解説します。

これまでのキャリアを活かせる分野や、実際に転職を実現した方の事例もあわせて紹介しています。

記事を読み終える頃には、自分の経験の活し方が見え、AI業界への現実的なキャリアパスを描けるようになるでしょう。

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40代未経験でもAI業界への転職は可能？

若手が活躍している印象が強いAI業界ですが、40代・未経験でも十分に転職のチャンスがあります。

ここでは、40代がAI業界への転職を目指すうえで知っておきたい以下の3つのポイントを紹介します。

それぞれの観点から現状を整理し、自分に合ったキャリアの方向性を見出す参考にしてください。

AI人材が足りない今、40代にも転職チャンスはある

AI業界は今、人材不足が深刻化しています。大和総研の調査によると、2030年には最大で約12万人の人材ギャップが生じると予測されています。

こうした背景から、多くの企業が「課題解決力」「実行力」といった実務で活躍できる力に注目するようになってきました。

たとえば、IT業界や営業職での経験がある人材であれば、AIの知識を補って即戦力として採用されるケースもあります。

自分の強みや経験を棚卸しし、必要なスキルを段階的に身につければ、40代未経験でもAI業界への転職は十分に現実的な選択肢です。

以下の記事では、AI人材としてキャリアを高めるために押さえておきたい市場動向や転職成功の秘訣、求められる人材の特徴をわかりやすく解説しています。

転職を機に年収アップや専門性の向上を目指す方は、ぜひご覧ください。

40代が転職で直面しがちな壁は？

40代での転職には、克服すべき特有のハードルがあります。直面しやすい課題として、以下のような課題が挙げられます。

• 求人数の少なさ：20〜30代と比べて対象となる求人が限られる
• 年収ダウンへの不安：希望条件と求人内容にギャップがある
• 最新技術への不安：AIやデジタルツールに対する知識不足を感じやすい

実際、あるキャリア支援系の調査機関の調べによると、40代以降の50％以上が転職活動で「年齢の壁を感じた」と回答しています。

多くの転職希望者が自信をなくし、挑戦そのものを諦めがちですが、課題を事前に把握しておけば対策は十分に可能です。

自分のスキルや志向に合った企業を見極める目を養い、情報収集や準備を効果的に進められれば、年齢にとらわれず転職成功に近づけるでしょう。

異業種の経験をAI分野でどう活かすか

異業種からAI分野への転職では、業界知識や課題解決力、マネジメント経験など、これまでに培ってきたスキルはAI分野でも大きな強みになります。

製造業や物流業界の出身者なら、現場の仕組みや業務フローの知識が、AI導入による効率化や改善提案に役立つケースがあります。

営業職や管理職の経験も、プロジェクト推進力やチームマネジメントの面で有用です。

異業種での経験とAIの専門知識とをうまく掛け合わせられれば、「業界に強いAI人材」としての価値を生み出します。

自分の強みを正しく見つめ直せば、むしろ異業種出身の経歴が大きなアドバンテージになるでしょう。

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【40代未経験でもOK】目指せるAI関連の職種6選

AI業界にはさまざまな職種があり、スキルや経験に応じて目指せる仕事も多様です。とくに近年は、未経験からでもチャレンジしやすいポジションも増えてきました。

ここでは、40代未経験でも目指しやすい以下の6つのAI関連職種を紹介します。

順に詳しく見ていきましょう。

AIエンジニア：AIシステムの開発を担う

AIエンジニアは、AIシステムの設計や開発を担う専門職で、主にモデル構築や実装といった技術業務を担います。

ニーズは年々高まっており、プログラミングスキルや数学の基礎知識を独学やオンライン学習で習得すれば、未経験からでも十分に挑戦可能です。

以下のような実践的なプロジェクトの成果をまとめておけば、スキルを客観的にアピールできるでしょう。

プロジェクト内容	取り組みの概要	アピールできるスキル
簡易的なAIモデルの構築	需要予測や画像分類など、基礎的なAIモデルを自分で設計・実装する	・モデル構築の理解 ・Pythonやライブラリの活用スキル
データ活用プロジェクト	公開データを用いて、前処理・分析・可視化・考察までを一連で実施する	・データ分析力 ・統計リテラシー ・論理的なアウトプット力
AIモデルのWebアプリ化	作成したAIモデルをWeb上で動かせる形に仕上げ、使いやすさも意識する	・実装力 ・UI設計の理解 ・応用力のあるアウトプットスキル

AIエンジニアは非常に将来性が高く、経験を積めばキャリアアップや高収入も目指せます。

データサイエンティスト：データ分析から新たな価値を生み出す

データサイエンティストは、蓄積されたデータを分析し、ビジネス上の課題解決や意思決定を支援する専門職です。

統計や機械学習を活用して予測モデルを構築するなど、企業の戦略に直結する役割を担います。

データ利活用への注目が高まるなか、さまざまな業界でニーズが拡大しており、実務未経験からでも挑戦しやすい環境が整いつつあります。

学んだ知識を、以下のように具体的な成果として可視化すれば、より説得力を高められるでしょう。

プロジェクト内容	取り組みの概要	アピールできるスキル
ECサイトの購入傾向分析	商品カテゴリごとの購入データをもとに、ユーザーの購買傾向を分析	・セグメンテーション ・可視化スキル ・仮説検証力
人材採用データのスコアリングモデル	応募者データ（職歴・スキル・適性検査など）を使い、採用率を予測	・分類モデルの構築 ・特徴量エンジニアリング ・業務応用力
店舗売上データを使ったエリア分析	地域ごとの売上データや気象・人口統計と掛け合わせて商圏特性を分析	・地理的分析力 ・外部データ活用力 ・ビジネス視点での提案力

前職での業界知識とデータ分析の力を組み合わせられれば、特定領域に強い分析人材として評価され、活躍の場が広がります。

AIソリューション営業：AI製品・サービスを提案・販売する

AIソリューション営業は、企業の課題に対してAIサービスやプロダクトを提案し、導入から運用までの支援を行う営業職です。

顧客の業務を深く理解し、課題にマッチしたAI活用法を提案する力が求められるため、単なる製品販売にとどまらない提案型の営業が中心となります。

求められるのは、AIに関する基本的な知識と、相手のニーズを丁寧に引き出し、最適な解決策を導くコミュニケーション力です。

前職での営業成果や提案事例を以下のように具体的に言語化しておけば、伝わりやすさが向上します。

プロジェクト内容	伝え方のポイント	アピールできるスキル
顧客ごとの課題に応じた提案資料作成	汎用的な提案ではなく、業種・業務に応じたカスタマイズができると伝える	・ヒアリング力 ・提案設計力 ・論理的思考力
導入後の活用支援・フォロー体制構築	単なる契約獲得ではなく、その後の定着や成果まで伴走した実績を示す	・継続支援力 ・関係構築力 ・顧客志向
新規顧客へのアプローチ経験	顧客開拓の戦略やトークスクリプトの工夫など、再現性ある取り組みを説明する	・セールス力 ・課題発見力 ・成果創出までのプロセス理解

これまで営業職として顧客対応や提案業務に携わってきた方なら、業界が変わっても経験が大きな武器になるでしょう。

AIコンサルタント：企業のAI導入・活用を支援する

AIコンサルタントは、顧客企業がAIを業務に取り入れる場面で、企画から導入、活用までを総合的にサポートする職種です。

単に技術を説明するのではなく、事業の背景や業務プロセスを理解したうえで、AIによる最適な解決策を提案・推進する役割を担います。

AIに関する基礎知識に加えて、ビジネス視点・課題発見力・業界ごとの理解が求められるため、異業種からの40代の転職者にも十分チャンスがあります。

以下のような取り組みを具体的に伝えられれば、選考時の説得力を高める材料となるでしょう。

プロジェクト内容	伝え方のポイント	アピールできるスキル
社内業務改善プロジェクトの推進	業務の課題を洗い出し、解決策を提案・実行した経験を具体的に説明する	・課題解決力 ・業務理解力 ・リーダーシップ
部門間の調整・合意形成の経験	立場の異なる関係者同士をつなぎ、スムーズにプロジェクトを進めた事例を紹介	・ファシリテーション力 ・調整力 ・関係構築スキル
ビジネス要件とIT要件の橋渡し経験	技術部門と業務部門の間で要件を整理・翻訳してきた経験をアピールする	・両面の理解力 ・説明力 ・プロジェクトマネジメント力

前職でプロジェクトを主導した経験や、業務改善に取り組んだ実績は、AIコンサルタントとして自分の強みを際立たせるポイントになります。

AIプロダクトマネージャー：AI関連プロジェクトを統括する

AIプロダクトマネージャーは、AIを活用した製品やサービスの企画・開発をリードする役割を担います。

顧客ニーズを踏まえた企画立案から、開発チームやビジネス部門との連携、進行管理までを幅広く統括する職種です。

市場動向や事業の全体像を把握し、価値あるプロダクトを形にしていく力が求められるため、IT業界未経験でも、プロジェクトマネジメントや企画・調整業務に携わってきた方には十分に活躍の余地があります。

転職活動では、以下のような経験や取り組みを伝えると、強力なアピールになるでしょう。

プロジェクト内容	伝え方のポイント	アピールできるスキル
新規サービスや業務改善の企画・立案	課題発見から仮説立て、関係者調整まで一貫して関わった実績を伝える	・構想力 ・巻き込み力 ・実行力
複数部門をまたいだプロジェクト管理	進捗管理やリソース調整など、全体を見渡して動かした経験を具体的に示す	・俯瞰力 ・調整力 ・タスク管理スキル
顧客要望と開発要件のすり合わせ経験	利用者目線と開発目線を両立させる形で要件をまとめた事例を紹介する	・ユーザー理解力 ・技術的理解 ・橋渡しスキル

これまでのビジネス経験や調整力を活かせば、AIプロダクトマネージャーは未経験からでも現実的に目指せるキャリアのひとつです。

プロンプトエンジニア：最適なプロンプトを導き出す

プロンプトエンジニアは、ChatGPTをはじめとする生成AIに対して適切な指示を与え、意図した回答や成果物を引き出す職種です。

言語の設計力や柔軟な発想が重視されるため、文系出身や非エンジニアの方にも門戸が開かれています。

以下のように、個人で取り組んだプロンプト設計や成果物を記録・整理しておけば、実績として十分なスキルアピールが可能です。

プロジェクト内容	伝え方のポイント	アピールできるスキル
プロンプトの改善と比較検証	同じテーマで複数パターンを試し、どの表現が望ましい出力につながるか記録	・試行錯誤力 ・論理的思考 ・成果に向けた調整力
生成AIを活用した資料・企画書の作成	実務でのAI活用例を、プロンプト設計を通じて再現した事例を紹介する	・応用力 ・ビジネス理解 ・表現の最適化スキル
プロンプトライブラリの整理・共有	効果的だった指示文を体系化し、用途ごとにまとめた実績を見せる	・ナレッジ化能力 ・構造化スキル ・他者貢献の姿勢

発展途上の分野で専門人材が少ない今こそ、キャリアの幅を広げる大きなチャンスです。

AIと協働しながら成果を生み出す力を高めたい方にとって、先行者として価値あるキャリアを築く好機といえるでしょう。

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40代でAI関連職種への転職を成功させるための5つのポイント

40代でAI関連職種を目指すには、戦略的なアプローチが求められます。

ここでは、転職成功につなげるために意識すべき以下の5つの観点をご紹介します。

それぞれのステップを意識できれば、自分の強みを明確にしながら、現実的かつ前向きに転職活動を進められるでしょう。

無理なく自分らしいキャリアチェンジを実現するためのヒントとしてください。

これまで身につけた知識や経験を活かす

業界未経験で挑戦する場合、これまでの職務経験や培ってきたスキルをどうAI分野に結びつけて伝えるかが、転職成功の鍵となります。

営業職なら課題発見力や提案力、事務職なら業務改善や情報整理のスキルなど、AI導入・運用の現場で求められる力は多岐にわたります。

重要なのは、「過去の実績をAI業界の文脈で再定義し直す」視点です。

単なる職歴の羅列ではなく、どのような成果を出してきたか、どのような課題にどう向き合ったかを、AI活用に関連づけて言語化すれば、自身の市場価値をより効果的にアピールできるでしょう。

転職サイトやエージェントを積極的に活用する

40代でAI関連職種への転職を目指す場合、転職サイトだけでなく、エージェントの活用が非常に有効です。

とくに、ミドル層向けやIT業界に特化したエージェントの併用で、一般には出回らない非公開求人やポテンシャル採用枠に出会える可能性が広がります。

年齢やスキルセットに見合う人材を水面下で探している企業も多く、エージェントとともにキャリアの棚卸しや希望条件の整理をしながら応募先を見極めるのは、効率的な戦略のひとつです。

また、複数のエージェントの使い分けで、提案の幅が広がり、選択肢に偏りが出にくくなります。

転職活動を本格化させる前から相談しておくと、情報収集の面で大きなメリットが得られるでしょう。

キャリアプランを明確にして自己分析を行う

AI関連職種への転職を成功させるには、目先の条件だけでなく、将来的にどのようなキャリアを築きたいのかを明確にすべきです。

 「5年後、10年後にどうなっていたいか」と長期的なゴールをまず設定し、そこから逆算して今どのようなスキルや経験が必要かを洗い出すと、効果的な自己分析につながります。

たとえば、以下のようなステップで整理すると、キャリアの方向性が見えやすくなるでしょう。

このようにゴールから必要なステップを逆算すると、今の自分に足りないものが見えやすくなり、転職活動の軸もぶれにくくなります。

焦って職種を決めるのではなく、キャリア全体の流れをイメージしながら「今、何を学ぶべきか」を整理していきましょう。

履歴書・職務経歴書の準備や面接対策は念入りに行う

AI関連職種への転職を目指す場合、履歴書や職務経歴書の書き方、面接での伝え方に工夫が求められます。

とくに職務経歴書では、過去の業務で得たスキルや成果を、AI関連職種でも活かせる要素として整理し、わかりやすく示すべきです。

説得力を高めるために、実績はできる限り数値や実例とともに示しましょう。「営業成績◯％アップ」「業務改善で月◯時間の効率化」といった成果は、課題解決力や実行力の証明になります。

さらに、「AIを活用するプロジェクトでも活かせる要素は何か」という視点を意識し、自身の経験とAI領域との接点を具体的に言語化しておくとより効果的です。

未経験であっても、採用側に「すぐに活かせる強み」が伝わりやすくなるでしょう。

以下の記事では、転職理由や志望動機を自動生成できるおすすめAIツールや、効果的なプロンプト例について解説しています。

書類通過率アップや面接対策にぜひお役立てください。

AIに関する知識を習得する

AI関連職種への転職を目指すなら、業務に直結する実践的なスキルだけでなく、基本的なAIの専門知識も押さえておく必要があります。

とりわけ未経験からの挑戦の場合、「どれだけ学んだか」を客観的に示す手段として、G検定などの公式資格が有効です。

G検定は、AIの基本概念や主要な技術、法的・倫理的な観点まで幅広くカバーしており、初心者にも取り組みやすい内容となっています。

学習を通じて理解が整理されるだけでなく、資格取得によって「知識習得の証明」として転職活動でも高く評価されやすくなります。

基礎を体系的に押さえれば、自信を持って新たな分野に踏み出せるでしょう。

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40代がAI業界へ転職するために身につけるべきスキルは？

AI業界で求められるスキルは、エンジニアなどの専門職だけでなく、さまざまな職種に広がりつつあります。

とくに40代からの転職では、自分に合った学習分野を見極め、効率よく知識を身につける姿勢が重要です。

ここでは、AI業界を目指す方が習得しておきたい4つのスキル領域を紹介します。

それぞれの内容や学び方を知ると、自分に必要な準備がより具体的に見えてくるでしょう。

AIリテラシーやツール活用

AI関連職種を目指すうえで、基本的なAIリテラシーとツールの活用は不可欠です。

とくに生成AIを含む主要なツールについては、実務でどう使えるかを理解し、その仕組みと限界を説明できる程度の知識が求められます。

AIがどのようなロジックで文章を生成するのか、どのような場面で誤情報を出す可能性があるのかなど、基本的な理解があると導入・活用時の判断がブレにくくなるでしょう。

使いこなすだけでなく、以下のような視点が、ビジネス現場でAIを活かすための土台となります。

• なぜそのツールを使うのか
• どこまで信頼できるのか

データリテラシーや統計基礎

AI関連職種では、感覚ではなく、データにもとづいて物事を判断する力が求められます。

そのためには、平均・分散・中央値といった統計の基本や、グラフや表を使ってデータをわかりやすく可視化するスキルの習得が大切です。

難しい数式を扱う必要はありません。以下のような視点を持てるだけで、分析やレポートの説得力が高まります。

• このデータから何がいえるのか
• どこに偏りがあるのか

ExcelやGoogleスプレッドシートを使った集計やグラフ作成など、身近なツールから学び始めても十分です。

数値に強くなれば、AIの判断を読み解いたり、根拠ある意思決定を下したりする場面でも、自信を持って対応できるようになるでしょう。

Pythonや機械学習などの技術的スキル

より技術寄りのポジションを目指すなら、Pythonによるプログラミングスキルや、機械学習の基本的な理解が必要です。

scikit-learnやpandasといった主要ライブラリを使って簡単なモデルを構築できるようになれば、実践力の証明になります。

また、以下のようなAIの代表的なアルゴリズムの仕組みを理解しておくと、モデルの選定や改善の方針を考えるときにも役立つでしょう。

• 線形回帰
• 決定木
• ランダムフォレスト

プログラミング未経験でも、無料の学習教材や実行環境（Google ColabやJupyterLabなど）を使えば、環境構築の知識がなくても手を動かして学習を始められます。

理論と実装の両面から理解を深め、AI技術を“使えるスキル”として自分の強みに変えていきましょう。

業界の知見やAIとの協働

AIをビジネスの現場で活用するには、業界特有の課題や文脈の理解が大きな強みになります。

以下のように、医療・製造・小売など、業界によってAI活用の目的や求められる精度はさまざまです。

業界	活用例	求められる視点
医療	・診断支援 ・画像解析	・正確性 ・説明性 ・法的配慮
製造	・異常検知 ・工程最適化	・リアルタイム性 ・コスト意識
小売・EC	・顧客分析 ・レコメンド ・需要予測	・消費者行動の理解 ・タイミング

これまで培った業界知識を活かし、AIの分析結果をビジネス課題に落とし込む力は、実務に直結する強みとして高く評価されます。

人とAIの役割をどのように分担し、どの判断を人間が担うべきかを設計・調整できるマネジメント力も、AI時代に必要なスキルのひとつです。

AIと「競争」するのではなく、「協働」して価値を生み出す視点が、今後のキャリアにおいて重要な土台となるでしょう。

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40代でAI関連職種への転職を成功させるための学習方法

AIを学ぶ方法に正解はありません。ライフスタイルやこれまでの経験に応じたカスタマイズが不可欠です。

40代から新たな分野に挑戦する場合は、「続けやすさ」「学びの目的」に合わせた学習方法が、転職成功への近道になります。

ここでは、40代からでも無理なく始められる以下の3つの学習方法を紹介します。

それぞれの特徴を理解し、無理なく続けられる方法を見つけられれば、学びを習慣に変え、新たな業界への第一歩をスムーズに踏み出せるでしょう。

資格取得も視野に入れて書籍で学ぶ

AIの基礎をきちんと押さえたい方にとって、書籍を使った学習は非常に効果的です。

なかでも「G検定」の公式テキストは、AIの基本概念、代表的な技術、社会的な影響や倫理まで幅広くカバーしており、初学者にも理解しやすい構成になっています。

学習ペースを保ち、学んだ知識が定着しやすくなるのも、資格合格をひとつの目標に据える大きなメリットです。

基礎的な本を一冊選び、毎日少しずつ読み進めていくと、無理なく基礎力を固められるでしょう。

スクールに参加する

オンラインのAIスクールに参加するのも有効な選択肢です。

最近では、未経験者向けにカリキュラムが整備され、プログラミングや機械学習の基礎から応用まで段階的に学べる環境が用意されています。

とくに心強いのが、現役エンジニアによるメンターのサポートを受けられる点です。

学習中につまずいたときにすぐに質問できる環境があると、理解のスピードも定着度も高まります。

転職支援や企業とのマッチング実績のあるスクールもあり、学習からキャリア構築まで一貫してサポートを受けられるのも大きな魅力です。

以下の記事では、AIについて学べるおすすめスクールを紹介しています。スクール選びで失敗したくない方はぜひチェックしてみてください。

コミュニティを利用する

独学に不安を感じるなら、AI関連のコミュニティや勉強会に参加するのもおすすめです。

現場で活躍するエンジニアや、同じくキャリアチェンジを目指す仲間との交流は、実践的な知識や考え方に触れられる貴重な機会になります。

コミュニティで築いた人脈が、転職活動時に情報提供や紹介につながるケースもあります。

学習を通じて“仲間”とつながりが生まれれば、モチベーションが維持され、新たなチャンスを引き寄せるきっかけにもなるでしょう。

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40代でAI関連職種に転職するときの注意点は3つ

AI業界への転職は、年齢や経験に関係なくチャンスが広がっている一方で、40代ならではの注意点もあります。

意欲だけでは通用しない局面もあるため、現実的かつ冷静な心構えが必要です。

ここでは、40代がAI関連職種への転職を考える場合に注意すべき以下の3つのポイントについて解説します。

転職の成功率を高めるためにも、自分の課題や感情と向き合いながら、冷静に準備を進めていきましょう。

年齢による転職の厳しさは残っている

業界を問わず、採用市場全体では依然として若手を優遇する傾向が残っています。

東京労働局の調査によると、年齢が上がるにつれて求人数が減少し、関東市場圏では、35〜44歳は1.47倍、45〜54歳は1.01倍にとどまっています。

さらに、厚生労働省によれば、企業が「積極的に採用したい」と考えている年代は以下のとおりです。

• 35歳未満：43.5％
• 35～45歳未満：12.1％
• 45～55歳未満：3.1％

「応募の枠が狭い」「書類選考で不利」など年齢による制約がある事実を受け止め、これまでの経験やスキルをどう活かすかを戦略的に考える姿勢が重要です。

知識やスキルのギャップを放置しない

未経験からAI業界に挑戦する以上、現時点での知識やスキルの不足を自覚し、埋めていく努力が不可欠です。

年齢や職歴だけが評価され、採用されるわけではありません。知識やスキルをアップデートし続ける姿勢が重視されます。

AI業界では、Pythonやデータ分析、生成AIなどのツールや基礎知識が前提となる場面が多くあるため、必要なスキルを見極め、できるだけ早い学習のスタートが重要です。

完璧に知識を身につけてから動こうとすれば、機を逸します。まずは転職活動を始め、学びながら、手を動かしながら理解を深めていくなかで、転職成功を引き寄せましょう。

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自己肯定感を高く持って諦めない

「年齢的に遅いのでは」「今から学んでも意味があるのか」と考えがちですが、40代からの転職では、そうしたネガティブな思い込みこそが、チャンスを狭める要因になります。

実際には、社会人としての経験や視野の広さ、責任感の強さなど、40代だからこそ備わる強みも多くあります。

40代からの転職に不安や迷いはあって当然ですが、年齢を理由に自分を過小評価せず、学びながら挑戦を続ける姿勢が何より大切です。

自分の可能性を信じて行動を続ける努力が、40代転職成功の確かな土台になると心得ましょう。

AI業界への転職を叶えた成功事例を紹介！

制約はあるものの、未経験でもAI業界への転職は十分に可能です。実際に、さまざまなバックグラウンドを持つ人たちが、分野をまたいで新しいキャリアを切り拓いています。

ここでは、異業種からAI分野へとステップアップした以下の3つの成功事例をご紹介します。

• 事例①Yutakaさん：保育園長からAIセミナー講師に転職！
• 事例②かなえ姐さん：業務改善で年商1,000万達成！
• 事例③INO AI タケダ梨花さん：営業一筋からAI講師業へ！   

それぞれの取り組みや学びのプロセスから、転職活動やスキル習得のヒントを見つけてください。

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事例①みくしばさん：キャリアの道筋がクリアに！   

みくしばさんは、ITエンジニアとして働くなかでキャリアの方向性に悩み、収入アップを目指して試行錯誤するなかでSHIFT AIと出会いました。

その後、生成AIを活用したメール作成・議事録作成・リサーチなどを通じて、日々の業務の大幅な効率化に成功しています。

さらに、社内にAIツールを導入してチーム全体の生産性向上にも貢献するなど、働き方が大きく変化し、キャリアの方向性が明確になったと語っています。

事例②かなえ姐さん：業務改善で年商1,000万達成！

かなえ姐さんは、事業と子育て、介護に追われる多忙な日々のなかで体調を崩し、働き方を見直そうと考えてSHIFT AIに入会しました。

効率化の仕組みを学びながらAI導入による業務改善に取り組み、サロンコンサルや顧客へのメッセージ作成、資料作成、数字分析など、さまざまな業務にAIを活用して、効率化と業務の深掘りを進めています。

さらに、分析結果をもとにセミナー開催にも挑戦し、集客と成約に成功しました。入会からわずか1ヶ月後には年商1,000万円を達成し、理想としていた成果を現実のものとしています。

事例③INO AI タケダ梨花さん：営業一筋からAI講師業へ！

INO AI タケダ梨花さんは、長く営業職として働いていましたが、心身の不調をきっかけに退職を決意し、新たなキャリアを模索するなかでSHIFT AIに入会しました。

その後、ライティングやツール開発、デザインの分野でAIを活用しながら実践を重ね、国公立大学のイベントに登壇し、4,000人規模のコミュニティでセミナー講師も務めています。

現在は3社でAIプロジェクトを推進するなど、安定的に案件を受注し、AIコンサルタントとして活躍中です。

40代でもAI業界への転職はできる！

40代からの転職でも、AI業界への挑戦は十分に可能です。

実際に、これまでの経験を活かしながらAIの知識やスキルを身につけ、新たなキャリアを実現している人が増えています。

AIツールや学習サービスを活用すれば、自己分析やスキル習得の効率が高まり、未経験でも自信を持って転職活動に取り組めます。

変化の激しい今だからこそ、年齢にとらわれず、AIという武器を手に未来のキャリアを切り拓いていきましょう。

弊社SHIFT AIでは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIを活用して、副業で収入を得たり、キャリアアップで年収を高めたりするノウハウをお伝えする無料セミナーを開催しています。

セミナーでは、主に以下の内容を学習できます。

• AIを使った副業の始め方・収入を得るまでのロードマップ
• おすすめの副業案件と獲得方法
• AIスキルを高めて昇進・転職などに役立てる方法
• 実際に成果を出しているロールモデルの紹介
• これから使うべきおすすめのAIツール

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