こんにちは。K.Platinum代表の沼田です。
「AIエンジニアになったら、ずっとAIの専門職として進んでいくのだろう」。僕は、なんとなくそう思い込んでいました。若い方と話していても、「AIの道に進むと、あとから他の仕事に移るのは難しいのでは」という不安を聞くことがあります。
先日、転職支援会社のGeeklyが公表しているデータを読みました。AIエンジニアとして働いた人が、次にどんな職種に移っているのかをまとめたものです。内容が、僕の思い込みとは少し違っていたので、今日はそれを整理してみます。
Geeklyのデータは4,548名の転職希望者 — 読む前に押さえたい前提
最初に、このデータの読み方についての注意です。
Geeklyのデータは、同社に登録したIT業界の転職希望者4,548名を対象にしたもので、期間は2025年6月から2026年5月、2026年9月30日に更新されています。つまり、あくまで「Geeklyを使った人の動き」であって、AIエンジニア全体、あるいは業界全体の傾向と言い切れるものではありません。転職サービスの自社データなので、その点は割り引いて読む必要があると考えています。
そのうえで、僕が「おもしろい」と感じた部分を紹介します。
転職後の職種は「AI続投60%」だけじゃない — Web系11%・業務系7%にも広がっていた
このデータでは、AIエンジニアとして働いた人の次の職種として、AI・機械学習エンジニアが60%で最も多くなっています。やはり、同じ専門を続ける人がいちばん多いようです。
一方で、それ以外の内訳を見ると、Web系エンジニアが11%、業務系エンジニアが7%、データサイエンティストが7%、プロジェクトマネージャーが4%、システムコンサルタントが2%となっています。
僕が意外に思ったのは、Web系や業務系、そしてシステムコンサルタントといった、「AIの専門職ではない側」に移っている人が、一定数いたことです。数字としては、システムコンサルタントの2%は小さく見えます。ただ、「AIの道に入ったら戻れない」という思い込みとは、少し違う景色です。
もちろん、ここから「AIエンジニアは自由に職種を選べる」とまでは言えません。4,548名という母数も、転職を実際に考えた人に限られています。僕の見立てとして、「行き止まりとは限らないようだ」と受け止めるのが、ちょうどよいと思っています。
AIの経験は、製造・流通・金融の業務に「戻れる」強みになると思う
僕がこのデータで考えたのは、AIの経験が「専門職の中で完結するもの」ではなく、「業務の現場に持ち帰れるもの」でもあるのではないか、ということです。
僕の前職はスタートアップのITコンサルでした。そこで強く感じたのは、技術そのものよりも、お客様の業務を理解していることのほうが、仕事の質を大きく左右するということでした。
製造、流通、金融といった現場には、それぞれの業務の流れや、独特の言葉があります。AIの技術を知っている人が、こうした業務の文脈を理解したとき、「この作業は自動化できる」「ここにはAIを入れない方がいい」という判断ができるようになります。
その意味で、AIの経験は、システムコンサルや業務系の仕事に移るときにも、強みとして働くのではないかと思います。これも、データから断定できることではなく、僕が現場で感じていることです。
17人のITコンサル会社が、AIと業務を往復する働き方を大事にする理由
僕たちは17人の小さなITコンサルティングの会社で、お客様の業務にAIを入れる仕事をしています。ここで大事にしているのは、「AIの専門家」と「業務の担当者」を、きっぱり分けないことです。
たとえば、ある業務にAIを入れるとき、技術に詳しい人だけが考えると、現場で使われない仕組みになりがちです。逆に、業務に詳しい人だけが考えると、AIでできることの幅を見落としてしまいます。だから、1人の中にその両方が少しずつあるほうが、お客様に近い提案ができると考えています。
僕たちの会社には、高専で学んだ技術のバックグラウンドを持つメンバーもいます。技術から入って、お客様の業務を学んでいく人もいれば、その逆の人もいます。入口は違っても、行き着く先は「お客様の業務を、AIでよくする」という同じ場所です。
だからこそ、「AIの専門職か、業務の担当か」という二択ではなく、その間を行き来できる働き方が、これからの若い方には合っているのではないか、と僕は考えています。
AIも業務も、案件の中で両方学べる環境に興味がある方へ。 募集中のポジションと条件はエンジニア募集の詳細を見るからご覧いただけます。
24歳で起業した僕が思う、転職の「次」を最初から決めなくていい理由
僕は24歳で会社を起こして、いま3期目の27歳です。自分のキャリアを振り返っても、最初から道筋が決まっていたわけではありません。そのときどきで興味のあることを選んで、後から「つながっていた」と気づいたことが何度もあります。
今回のデータでも、AIエンジニアの次の職種は、一本道ではありませんでした。60%が同じ専門を続け、残りの人は別の道に広がっている。この「広がり方」を知っておくだけで、いまの選択が少し気楽になる人もいるのではないでしょうか。
専門を深めることも、業務側に近づくことも、どちらも間違いではありません。大切なのは、いまの経験が、次にどう活きるのかを、自分の言葉で語れるようにしておくことだと思います。
応募を考えている方へ
もしあなたが、「AIの経験を積んだら、他の仕事には移れなくなるのでは」と不安に感じているなら、少し安心してもらえたらうれしいです。AIの経験は、業務の現場で活きる場面がたくさんあると、僕は思っています。
反対に、「AIの経験はないけれど、これから学びたい」という方も歓迎します。僕たちの会社では、技術と業務の両方を、案件を通して少しずつ身につけていくことができます。経験の長さよりも、お客様の業務に興味を持てるかどうかを大切にしています。まずは採用ページから、気軽に話を聞かせてください。
まとめ
- Geekly(IT業界転職希望者4,548名・2025年6月〜2026年5月)のデータでは、AIエンジニアの次の職種はAI・機械学習エンジニアが60%で最多
- 残りはWeb系11%、業務系7%、データサイエンティスト7%、プロジェクトマネージャー4%、システムコンサルタント2%と、一定の広がりがあった
- 転職支援会社の自社データであり、業界全体の傾向とは言い切れない
- AIの経験は、製造・流通・金融などの業務の現場に「戻る」ときの強みにもなりうる(筆者の見立て)
AIは、行き止まりではなく、業務に戻れる道でもあるのかもしれません。その行き来を楽しめる人と、一緒に働けたらうれしいです。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました。
出典：Geekly 転職データ(IT業界転職希望者4,548名・2025年6月〜2026年5月、2026年9月30日更新)
沼田海斗（ぬまた・かいと）
株式会社K.Platinum代表。24歳で起業し、お客様の業務にAIを取り入れるITコンサルティングに取り組んでいる。技術と業務の両方がわかる人が育つ環境づくりを大切にしている。
K.Platinumでは一緒に働くエンジニアを募集しています。「実力で正当に評価される環境」に興味がある方は、ぜひ採用ページをご覧ください。