生成AIが仕事に入り込み、転職市場で評価されるスキルにも変化が表れています。少し前まで「AI人材」といえば、機械学習エンジニアやデータサイエンティストなど、高度な専門知識を持つ人を指すケースが中心でした。現在は営業やマーケティング、人事、企画、事務などにもAI活用が広がり、企業が求める能力も変わり始めています。

ただ、「ChatGPTを使ったことがある」というだけで転職が有利になるわけではありません。企業が知りたいのは、AIというツールを知っているかではなく、仕事にどう取り入れ、何を改善できたのかという部分です。AIそのものの知識より、「AIを使って仕事をどう変えたか」が評価につながる場面は、これから増えていくでしょう。

AI関連の求人は増えているが、見るべきはその中身

AIスキルへの需要が高まっていることは、求人データからも読み取れます。PwCが2026年6月に公表した「Global AI Jobs Barometer」は、27の国・地域における10億件以上の求人広告を分析しています。それによると、AI関連スキルを求める求人は2019年以降69％増加しました。同じ期間の求人市場全体の伸びは9％にとどまっており、AI関連求人の勢いが際立ちます。AIスキルを求める仕事では、同程度の職種でAIスキルを求めない仕事と比べ、平均62％の賃金プレミアムも確認されています。

とはいえ、この62％という数字を「AIを学べば給与が6割上がる」と受け取るのは早計です。世界の求人を対象にした平均値であり、業界による差もあります。PwCの調査では、AIスキルによる賃金プレミアムが消費市場関連で118％に達する一方、政府・公共部門では16％でした。AIだけで給与が決まるのではなく、もともとの専門性や経験と組み合わせることで市場価値が高まっている、と見るほうが実態に近いでしょう。

こうした動きは技術職だけの話でもありません。LinkedInが2025年9月に公表した労働市場分析では、AIリテラシーを求める求人の割合が前年比71％増えました。対象となる職種にはソフトウェアエンジニアのほか、プロダクトマネージャー、ライター、事務職、ビジネス戦略アナリスト、マーケティング担当者なども含まれています。AIを「作る人」だけではなく、AIを「仕事で使える人」を探す企業が増えていることが分かります。

営業や人事にもAIスキルが求められる理由

非エンジニア職までAI活用が広がっている理由は、日々の仕事に文章作成、情報収集、分析、資料作成といった業務が多く含まれているからです。営業なら商談前の企業調査や提案資料の下書き、マーケティングなら市場調査や広告案の作成、人事なら求人票や研修資料の作成に生成AIを活用できます。事務職でも議事録の整理や文章の要約など、使える場面は珍しくありません。

差が生まれるのは、AIに文章を書かせられるかどうかではなく、「どの仕事をAIに任せれば効率が上がるか」を判断できるかです。営業担当者が提案資料の作成を2時間から1時間に短縮できれば、空いた時間を顧客とのコミュニケーションに使えます。マーケティング担当者なら、広告案を短時間で複数作成し、検証回数を増やすことも可能です。企業から見れば、AIを使った事実より、その結果として仕事の速度や質がどう変わったのかに価値があります。

AIの普及によって、人に求められる能力がなくなるわけでもありません。世界経済フォーラムの「Future of Jobs Report 2025」では、2030年までに仕事で必要となる主要スキルの39％が変化すると予測されています。伸びるスキルのトップはAI・ビッグデータですが、創造的思考や柔軟性、リーダーシップ、分析的思考も上位に並びました。AIが出した答えを確認し、状況に合わせて使うかどうかを決める力は、むしろ価値を増していくと思われます。

転職で評価されるのは「使った経験」より「変えた実績」

生成AIを利用する人が増えれば、「ChatGPTを使えます」というアピールだけでは差がつきにくくなります。Excelを使えることだけでは、転職の決め手になりにくいのと似ています。採用する企業が判断しやすいのは、「どの業務に使い、何が変わったのか」という具体的な実績です。

職務経歴書に「生成AIを活用して資料を作成」と書くだけでは、実力はほとんど伝わりません。「生成AIを提案資料の構成作成に利用し、平均作成時間を120分から70分へ短縮した」と書けば、仕事への貢献が見えます。人事であれば求人票作成にかかる時間、マーケティングなら調査や企画案作成の工数、カスタマーサポートなら回答文の作成時間など、自分の職種に合った数字を残しておくと説明しやすくなるでしょう。

採用側が確認したいのは、使ったAIサービスの名前だけではありません。仕事上の課題を見つけ、AIが向いている作業を選び、出力された内容を確認したうえで業務に反映できるか。その一連の流れまで含めてAI活用スキルと捉える必要があります。機密情報や個人情報を安易に入力しないといった基本的な知識も欠かせません。プロンプトを書く技術だけを磨くより、「仕事を理解したうえでAIを使える人」のほうが企業にとって採用する理由を見つけやすいはずです。

「AI×これまでの経験」が転職で強みになる

転職を考えているからといって、プログラミングを一から学び、AIエンジニアを目指す必要はありません。営業経験があるなら「営業×AI」、人事なら「採用×AI」、経理なら「経理×AI」、マーケティングなら「マーケティング×AI」と考えれば、これまで積み重ねてきたキャリアを生かせます。AIを新しい専門分野として切り離すより、自分がすでに知っている仕事を改善する道具として扱うほうが実践にもつながりやすいでしょう。

PwCの2026年調査では、AIの影響を強く受ける職種ほど求められるスキルの変化が速く、その速度はAIの影響が小さい職種の2倍を超えています。一方、AIへの対応が進んでいる企業で人員が一律に減っているわけではありません。AIへの露出が高い企業の人員増加率は2018年比で52％、低い企業では36％でした。「AIによって仕事がなくなるか」という二択ではなく、同じ職種でも仕事内容や求められる能力が変わっていると捉えたほうが現状を理解しやすくなります。

転職を意識するなら、現在の仕事の中から、調査、文章作成、集計、資料作成、アイデア出しなど、時間がかかっている業務を探すところから始められます。AIを試し、作業時間や成果物の質がどう変わったかを記録しておけば、その経験自体が転職時の材料になります。「AIを勉強しました」ではなく、「AIを使ってこの仕事をこう改善しました」と説明できれば、採用担当者も入社後の働き方をイメージしやすくなるでしょう。

AI活用が当たり前になれば、ツールを使えること自体の希少性は下がります。そのとき差になるのは、自分の専門知識を持ちながら、AIに任せる仕事と人が判断する仕事を切り分け、結果を出せるかどうかです。これまでの経験を捨てて「AI人材」になる必要はありません。自分が得意としてきた仕事にAIを組み込み、具体的な成果として語れるようにする。その積み重ねが、転職市場で自分の価値を伝える材料になっていくのではないでしょうか。