【非エンジニア向け】AIプランナーになるための3ステップ学習法
AIプランナーは、企業のAI導入戦略を立案・推進する専門職として注目を集めています。プログラミング経験がなくても目指せるこの職種への転身を、3つのステップで解説します。2025年のAI市場拡大に伴い、需要が急増している職種です。
AIプランナーとは
AIプランナーは、企業のビジネス課題をAIで解決するための戦略立案を担当する職種です。エンジニアとは異なり、技術の詳細な実装よりも、AIの活用方針や導入計画の策定が主な業務となります。
主な業務内容
- AI導入戦略の立案：企業の課題分析とAIソリューションの提案
- プロジェクト管理：開発チームとビジネス部門の橋渡し
- ROI試算：導入効果の予測と投資対効果の算出
- ベンダー選定：最適なAIツール・サービスの選定支援
- 社内教育：AI活用の啓蒙と利用促進
エンジニアとの違い
| 項目 | AIプランナー | AIエンジニア |
|---|---|---|
| 主な業務 | 戦略立案・企画 | 開発・実装 |
| 必須スキル | ビジネス理解、企画力 | プログラミング、数学 |
| 技術知識 | 概念レベル（深い理解不要） | 実装レベル（詳細な理解必須） |
| コミュニケーション | 経営層・現場との折衝が多い | 開発チーム内が中心 |
AIプランナーの年収・キャリア
AIプランナーの年収は経験とスキルによって大きく異なります。2025年の求人データを基に整理しました。
| 経験レベル | 年収目安 | 求められるスキル |
|---|---|---|
| 未経験・第二新卒 | 400万〜550万円 | AI基礎知識、ビジネス経験 |
| 3年未満 | 550万〜750万円 | AI導入プロジェクト経験 |
| 3〜5年 | 750万〜1,000万円 | 複数プロジェクトのリード経験 |
| 5年以上・マネージャー | 1,000万〜1,500万円 | 組織マネジメント、経営視点 |
ステップ1：AI基礎知識の習得（1〜2ヶ月）
STEP 1
まずはAIの基礎概念と主要技術を理解します。コードを書く必要はありません。
最初のステップでは、AIの仕組みと活用事例を体系的に学びます。専門的な数式やプログラミングは不要で、ビジネス視点でAIを理解することが目標です。
学習すべき内容
- AI・機械学習の基礎概念：教師あり/なし学習、深層学習の仕組み
- 生成AIの理解：LLM、画像生成、動画生成の原理と限界
- 主要AIサービス：ChatGPT、Gemini、Claude等の特徴と使い分け
- AI活用事例：業界別の導入事例と成功要因
おすすめ学習リソース
| リソース | 種類 | 特徴 | 費用 |
|---|---|---|---|
| Google AI Essentials | オンライン講座 | Google公式の入門コース | 無料 |
| Coursera AI For Everyone | オンライン講座 | Andrew Ng氏による非エンジニア向け | 無料（修了証有料） |
| G検定 | 資格試験 | 日本ディープラーニング協会認定 | 13,200円 |
| AI白書 | 書籍 | IPA発行の年次レポート | 約4,000円 |
ステップ2：ビジネス応用力の強化（2〜3ヶ月）
STEP 2
AIをビジネス課題に適用する思考法とフレームワークを身につけます。
AI技術を理解しただけでは、プランナーとしては不十分です。ビジネス課題をAIで解決する設計力が求められます。
習得すべきスキル
- 課題設定力：曖昧な要望から具体的なAI課題を定義
- データ思考：どのようなデータがあれば解決できるかを考える
- ROI算出：AI導入の費用対効果を試算
- プロジェクト計画：PoC〜本番導入までのロードマップ作成
実践的な学習方法
| 方法 | 内容 | 効果 |
|---|---|---|
| 自社業務の分析 | 現職の業務でAI化できる箇所を洗い出す | 実務に即した企画力 |
| 導入事例の研究 | 成功・失敗事例を分析し要因を整理 | リスク予測力 |
| AIツールの比較 | 複数ツールを実際に試して評価 | 選定眼の養成 |
| 提案書の作成 | 架空のAI導入提案書を作成 | 企画書作成スキル |
ステップ3：実績構築と転職活動（1〜2ヶ月）
STEP 3
学んだ知識を実績に変え、転職市場でアピールできる状態を作ります。
最終ステップでは、具体的な実績を作り、転職活動を進めます。未経験からの転職では、ポテンシャルを示す具体的なアウトプットが重要です。
実績の作り方
- 現職でのAI活用提案：小さくても実際に提案・導入した経験
- G検定・DS検定の取得：体系的な知識の証明
- ポートフォリオ作成：AI導入企画書のサンプル
- 副業・プロボノ：中小企業のAI活用支援
転職活動のポイント
| ポイント | 具体的なアクション |
|---|---|
| 職種の探し方 | 「AIプランナー」「AI企画」「DX推進」で検索 |
| 未経験可の求人 | コンサルティングファーム、SIer、事業会社のDX部門 |
| 面接対策 | 具体的なAI活用アイデアを準備 |
| 年収交渉 | 前職の業界知識×AI知識のかけ合わせを強調 |
おすすめの資格
AIプランナーを目指す上で、取得しておきたい資格を紹介します。必須ではありませんが、知識の証明として有効です。
| 資格名 | 主催 | 難易度 | 費用 | 特徴 |
|---|---|---|---|---|
| G検定 | JDLA | 中 | 13,200円 | AI全般の知識を証明 |
| DS検定 | データサイエンティスト協会 | 中 | 11,000円 | データ活用の基礎 |
| ITパスポート | IPA | 低 | 7,500円 | IT基礎（AI科目あり） |
| AWS Cloud Practitioner | AWS | 低〜中 | 12,100円 | クラウドAIサービスの理解 |
よくある質問
Q. プログラミングは本当に不要ですか？
AIプランナーとしての業務にプログラミングは必須ではありません。ただし、Pythonの基礎やSQL程度の知識があると、エンジニアとのコミュニケーションがスムーズになります。必須ではなく「あると便利」という位置づけです。
Q. 文系出身でも大丈夫ですか？
問題ありません。むしろビジネス理解力やコミュニケーション能力が重視される職種のため、文系出身者も多く活躍しています。AI技術の深い理解よりも、課題解決思考が重要です。
Q. 年齢制限はありますか？
明確な制限はありません。30代後半〜40代でも、業界経験×AI知識という形で価値を発揮できます。むしろ特定業界の深い知見を持つ方が重宝されるケースもあります。
まとめ
AIプランナーは、非エンジニアがAI領域でキャリアを築くための有力な選択肢です。
- 3〜6ヶ月の学習で基礎スキルを習得可能
- プログラミング不要でビジネス経験が活かせる
- 需要は拡大中で年収500万〜1,200万円が目指せる
まずはG検定の学習から始め、並行して自社業務のAI化を考える練習をすることをおすすめします。AI人材不足が続く中、今から準備を始めることで、数年後のキャリアに大きな差がつきます。
最終更新: 2025年11月26日 ｜ 情報確認日: 2025年11月
