私は2025年における人工知能の最適な仕事を見つけるために役割を調査しました。

AI業界は急速に成長しています。これは驚くことではありません。アメリカ労働統計局は、2023年から2033年の間にコンピュータとITの仕事が26%増加すると予測しています。これは多くの新しい役割が生まれることを意味します。

しかし、どの仕事のタイトルにも「AI」が付いているように見える中で、どの道が自分に合っているのかどうやって判断すればいいのでしょうか？そのために調査を行いました。このガイドでは、2025年に最も興味深く需要のある人工知能の仕事を、仕事内容、給与、必要なスキルに分けて紹介します。あなたにぴったりの仕事を見つけましょう。

人工知能の仕事とは？

「AIの仕事」と聞くと、暗い部屋で次のスカイネットをコーディングしている人を思い浮かべるかもしれませんが、それはほんの一部に過ぎません。人工知能の仕事とは、実際の人々のためにAIを使って実際の問題を解決することです。

この分野はさまざまな役割をカバーしています。予測モデルを構築する機械学習エンジニアのような非常に技術的な仕事もあれば、技術が何をすべきかを決定するAIプロダクトマネージャーのような戦略的な役割、顧客を支援するAIエージェントを訓練するAIサポートスペシャリストのような運用的な役割もあります。これらはすべて、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、データ分析といったAIの基本概念を使用しますが、非常に異なる方法で行われます。

各トップの人工知能の仕事を選んだ方法

このリストを作成するにあたり、派手なタイトルだけを選んだわけではありません。実際に持続力と機会のある役割を見つけたかったのです。以下の点を考慮しました：

• 市場の需要: IndeedやLinkedInのようなサイトで、企業が実際にどの役割を今後も含めて採用しているのかを確認しました。

• 給与の可能性: 給与の数字は、GlassdoorやZipRecruiterなどの最近のデータから得たもので、現実的な収入の見込みを得ることができます。

• キャリアの成長: これらは行き止まりの仕事ではありません。長期的なキャリアを築ける明確な成長パスのある役割を選びました。

• 業界への影響: 技術、医療、金融、顧客サービスの分野で実際に物事の進め方を変えている仕事に焦点を当てました。これらは、あなたの仕事が本当に重要な役割を果たす役割です。

2025年の人工知能のベストジョブ：簡単な比較

ここでは、私たちのトップピックを並べて簡単に比較します。

職種	平均基本給与 (USD)	主要スキル	最適な人材
AIサポートオートメーションスペシャリスト	$95,000+	プロンプトエンジニアリング、ワークフローオートメーション、ヘルプデスクソフトウェア	顧客体験の向上を愛するプロセス指向の問題解決者。
機械学習エンジニア	$161,522	Python、TensorFlow/PyTorch、アルゴリズム	予測モデルの構築と展開を愛するコーダー。
データサイエンティスト	$163,000	R/Python、SQL、統計分析、データビジュアライゼーション	複雑なデータをビジネスインサイトに変える分析的思考者。
AIリサーチサイエンティスト	$150,000	高度な数学、ディープラーニング、実験	AI理論の限界を押し広げる革新者と学者。
AIプロダクトマネージャー	$150,000+	戦略的思考、ユーザー共感、ロードマッピング	技術チームとビジネス目標の間のギャップを埋めるリーダー。
ロボティクスエンジニア	$107,324	C/C++、CADソフトウェア、メカニクス、AI統合	知能機械を実現したいハンズオンビルダー。
コンピュータビジョンエンジニア	$127,000	OpenCV、ディープラーニング、画像処理	コンピュータに世界を見て解釈する方法を教えたいスペシャリスト。
AI倫理スペシャリスト	$137,000	規制、リスク評価、哲学	AIの責任ある公正な使用に焦点を当てた批判的思考者。

2025年の人工知能のトップジョブ8選

では、これらの仕事で実際に何をするのか詳しく見ていきましょう。

1. AIサポートオートメーションスペシャリスト

この役割は、カスタマーサポートと技術のクールなミックスです。AIサポートオートメーションスペシャリストは、顧客や従業員の質問を処理するAIエージェントを設計、構築、管理する人です。会社の最初のサポートラインを構築し、それが役立ち、効率的で、ブランドの声に合っていることを確認するようなものです。

これは、技術的なセットアップと大局的な思考を組み合わせた人工知能の素晴らしい仕事であり、あなたの仕事が直接顧客の満足度に影響を与えます。最良の部分は、博士号がなくても始められることです。

この仕事の多くは、eesel AIのようなプラットフォームで行われ、Zendesk、Slack、Confluenceなど、会社が既に使用しているツールにAIエージェントを接続します。この仕事がどこでも出現している理由は、eeselのようなツールがそれを非常に簡単にしたからです。既存のドキュメントやサポートチケットに基づいてAIを訓練し、シミュレーションでその応答をテストし、以前よりもはるかに短時間で稼働させることができます。

2. 機械学習エンジニア

データサイエンティストが理論的なモデルを設計する一方で、機械学習エンジニアは実際にそれを構築し、現実世界で機能するようにします。彼らの仕事は、複雑なモデルをスケーラブルで信頼性のあるシステムに変え、ライブデータを処理できるようにすることです。アルゴリズムを開発し、何が最適かをテストし、MLモデルがアプリケーションでライブになったときにしっかりしていることを確認します。

3. データサイエンティスト

データサイエンティストは、膨大で混沌としたデータの山を掘り下げ、会社の戦略を形作る隠れたパターンを見つける人たちです。彼らは探偵、統計学者、ストーリーテラーの一部であり、数字を明確なストーリーに翻訳し、リーダーシップがより良い決定を下せるようにします。典型的な一日は、予測モデルを構築し、発見を示すチャートを作成し、その発見をデータの専門家でない人々に説明することを含みます。

4. AIリサーチサイエンティスト

これらの人々は、AIが次に何ができるかを探求しています。彼らは通常、大手テック企業の研究所や大学で働き、新しいアルゴリズムを発明し、AIの新しい能力を探求することに焦点を当てています。彼らの仕事は、実験を設計し、学術論文に発表し、ディープラーニング、強化学習、自然言語処理などについて新しい考え方を開発することです。

5. 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製品が何であるべきかを決定する人です。彼らは全体的なビジョン、製品の対象者、そしてなぜ誰かがそれに関心を持つべきかを考えます。彼らは、技術を構築するエンジニア、ユーザーエクスペリエンスに焦点を当てるデザイナー、ビジネス目標を見ている経営陣の間の橋渡し役を務めます。彼らは製品ロードマップを作成し、最終製品が実際に人々のために実際の問題を解決することを確認するために時間を費やします。

6. ロボティクスエンジニア

ロボティクスエンジニアは、人間ができない、またはすべきでない仕事を行うロボットや自動化システムを設計し、構築します。これは、組立ラインの巨大なロボットアームから、手術で使用される精密ボットまで何でもあり得ます。彼らの仕事の大部分は、これらの機械に視覚、移動、独自の意思決定能力を与えるためにAIを使用することです。彼らはハードウェアの設計からそれを制御するソフトウェアの作成まで、すべてを担当します。

7. コンピュータビジョンエンジニア

これらのエンジニアは、文字通りコンピュータに「見る」ことを教えています。彼らは、画像やビデオから情報を処理し理解するシステムを構築します。これは、あなたの電話の顔認識、スーパーのセルフチェックアウトスキャナー、自動運転車の背後にある技術です。彼らは、画像処理アルゴリズムを開発し、視覚データの巨大なセットでディープラーニングモデルを訓練して仕事を完了します。

8. AI倫理スペシャリスト

AIが私たちの生活のすべてに組み込まれるにつれて、この役割はますます重要になっています。AI倫理スペシャリストは、AIが責任を持って使用されるようにする監視役のような存在です。彼らはシステムの潜在的なバイアスを探し、プライバシーリスクをチェックし、新しい技術に伴う難しい倫理的な質問に対処するのを企業が助けます。彼らの仕事は、ガバナンスポリシーを作成し、AI製品が社会全体にどのように影響を与えるかについてリーダーに助言することです。

エンジニアリングからデータサイエンスまで、最も人気のある役割の内訳を探ることで、あなたにぴったりのAIキャリアパスを見つけましょう。

人工知能の最初の仕事を得るためのプロのヒント

AI分野に参入するのは難しいように思えるかもしれませんが、賢く取り組めば確実に可能です。実際に効果的なことをいくつか紹介します：

• 見せる、ただ言うだけではない: 履歴書は一つの手段ですが、実際の作品のポートフォリオははるかに優れています。興味のある小さなプロジェクトを構築したり、Kaggleコンペティションに参加してスキルを試したり、GitHubでオープンソースのAIプロジェクトに貢献したりしましょう。

• レーンを選ぶ: AIの世界は広大です。すべてを学ぼうとするのではなく、NLP、コンピュータビジョン、またはカスタマーサービスのためのAIなど、興味のあるニッチを見つけて深く掘り下げましょう。それは特定の役割に対してはるかに魅力的な候補者になります。

• 人間関係スキルを磨く: 技術的なスキルは重要ですが、技術的でない人々に複雑なアイデアを説明できることも必要です。良いコミュニケーション、チームワーク、問題解決は、コーディング能力と同じくらい価値があります。

• 気まずくならずにネットワークを作る: 堅苦しい企業イベントに行く必要はありません。RedditやLinkedInのオンラインコミュニティに参加し、いくつかのバーチャルミートアップを見つけ、興味のある人々をフォローしましょう。自分が取り組んでいることを共有し、良い質問をしましょう。

今日からAIを使ってキャリアをスタートしよう！

AIの世界は急速に進化しており、数年前には存在しなかった仕事を生み出しています。これらの役割は、技術スキルとビジネスセンス、そして人々への焦点を組み合わせたものです。今が関与する絶好の機会です。

コードを書くのが好きな人、大局的な考え方をする人、または実践的な問題解決者であっても、あなたに合った場所があります。鍵は、ただ始めて、経験を積み、道を助けるツールを見つけることです。

AIサポートオートメーションスペシャリストのような役割は、eesel AIのようなプラットフォームが強力なAIエージェントの構築と管理を、開発者チームだけでなく誰でもできるようにしたため、急成長しています。どのように機能するかを見てみたい場合は、**無料トライアルを今日から始める**ことができます。