未経験からのAI転職、入口はどこに?求人8,576件を数えた

結論:未経験可の求人は2,183件ありました

入口はあります。ただし、置かれている場所にかたよりがあります。

type.jp・Greenの求人8,576件のうち、未経験可は2,183件でした。全体の25.5%です。提示年収の中央値は525万円でした。経験者のみの求人6,393件では650万円です。

ここで1つお断りします。年収はすべて求人票に書かれた提示額です。実際にもらえる額ではありません。

この記事では「どこに入口があるか」を数字で見ます。1つの時点を数えたものなので、「増えた」「減った」は分かりません。

「AIが手伝いやすい仕事ほど未経験可」ではありません

きれいな階段にはなっていません。ここは正直に書きます。

求人の業務欄を1行ずつ読み、「生成・定型の作業」(資料作成、データ入力、テスト実施など、AIが手伝いやすい作業)が何割あるかで4つに分けました。

両端(0%の20.5%と、50%超の39.1%)の差は、数え方のばらつきでは説明しにくい大きさでした。

ただし、真ん中は上下しています。いちばん低いのは「0超〜25%」の16.2%で、いちばん上ではありません。

言えるのはここまでです。AIが手伝いやすい作業が多い求人ほど、未経験可が多く、提示年収は低めになりやすい。ただし一直線ではありません。

「AI関連なら未経験でも入りやすい」は誤りです

むしろ逆です。

• 生成AI/LLMを求める求人1,470件のうち、未経験可は21.6%。全体の25.5%より低い。
• MLOps(AIを本番で動かし続ける仕組みづくり)を求める求人72件では5.6%。
• 深層学習を求める求人49件では6.1%。

MLOpsと深層学習は、事実上ほぼ経験者向けです。AI・データ職301件で見ても未経験可は17.3%、それ以外の8,275件は25.8%でした。

「AIの求人が伸びているらしいから、未経験でも入りやすいだろう」という読みは、少なくともいまの求人には当てはまりません。

入口が広いのは、AIの名前がつかないスキルでした

未経験可率が高いスキルを並べます。

Excel/VBAは入口がいちばん広い一方、提示年収の中央値は500万円で、この5つでいちばん低い数字です。入りやすさと提示年収は別だと分かります。

開発職以外にも入口はあります

むしろ、開発職以外のほうが広く開いています。

3つとも、業務欄に「人が担う作業」が多いのが特徴です。営業・マーケティング1,759件では業務行の85.7%、その他(非IT)819件では79.5%、コーポレート455件では73.1%が「人が担う作業」に分類されました。

開発職だけを見て「未経験は無理そうだ」と決めるのは早いです。

求人票の見方:業務欄の「人が担う作業」を数える

やることは1つ。業務欄を1行ずつ見て、人が担う作業が何行あるか数えることです。

求人全体で多かったのは、次の3つでした。

• 提案・顧客関係:3,163件(全8,576件の36.9%)
• マネジメント・育成:2,791件(32.5%)
• 要件定義・ヒアリング:2,771件(32.3%)

こうした行が多い求人ほど、代替耐性スコア(この記事の独自指標。仕事の中身が「人が担う仕事」寄りか「AIが手伝いやすい仕事」寄りかを0〜100で表したもの。50がまん中)は高くなります。未経験可の求人2,183件全体では59.8、経験者のみ6,393件では72.7でした(1件ずつの平均ではなく、まとめて計算した値です)。

未経験可の求人は、人が担う作業の比率がやや低い側にあります。だから「入ったあとに何を任されるか」を、業務欄で確かめておく意味があります。

同じ未経験可でも、AI活用の作業がある求人は10.5%高い

未経験可の求人のうち年収が書かれている2,182件を見ると、業務欄にAI活用や自動化の作業が書かれていたのは367件でした。

職種・地域・経験年数などの条件をそろえて比べると、この367件の提示年収は10.5%高いという結果でした(ばらつきを考えると6.8〜14.3%の範囲)。

ここは読み違えやすいところです。「AIを使えるようになれば年収が上がる」とは言えません。分かったのは「AI活用の作業を業務欄に書いている求人は、条件をそろえても提示年収が高い」ということだけです。どちらが原因かは、このデータでは分かりません。

同じ未経験可でも、どんな作業が書かれているかで提示額は変わります。求人票を見比べる価値はあります。

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