AIコンサルタントとは？詳細な仕事内容・年収・必要スキル・なり方などを解説
更新日：2月25日
AIコンサルタントは、AI戦略策定～システム導入・運用などのハイレベルな仕事を担う専門家で、その年収水準は684.9万円です。
この記事では、概要、仕事内容、年収、必要スキル、向いている人、なり方、キャリアパスについて詳しく解説します。
AIコンサルタントへの転職やフリーランスのコンサルタントを目指している方の中には、仕事内容や年収などを詳しく知りたい方も多いのではないでしょうか。
この記事では、AIコンサルタントの具体的な仕事内容、年収、必要なスキル、向いている人、AIコンサルタントになるためのステップなどを詳しく解説します。
また、特に混同されがちな職種であるITコンサルタントやDXコンサルタントとの違いも解説します。
AIコンサルタントとは？
AIコンサルタントは、クライアント企業が直面する様々な課題に対して、課題特定～AI技術を使用した解決策の提案～実行支援を行う専門家です。
AIとは「Artificial Intelligence」の略であり、人工知能と呼ばれます。AIは、アルゴリズムによって様々な膨大なデータを処理し、過去の情報やインプットしたデータを基に将来の予測を行います。
製造業を例に挙げると、経済産業省公表資料の「中小企業の経営者・担当者のためのAI導入ガイドブック」では、以下の様なインプットやアウトプットが示されています。
| インプット(=データ) | アウトプット(=予測) |
|---|---|
| ・受注、在庫、発注 ・マシン稼働データ ・正常 / 異常画像 ・配車属性情報 ・テキスト情報 など | ・需要予測・在庫最適化 ・機械・施設の予知保全 ・不良個所自動検出による検品作業効率化 ・運送ルート・積載計画の最適化 ・AIチャットボットによる顧客コミュニケーション最適化 など |
出典：中小企業の経営者・担当者のためのAI導入ガイドブック①構想ステージ｜経済産業省
AIコンサルタントは、AIに関わる技術的知識とビジネス理解を結びつけ、企業がAIを通じて競争力を向上するための手助けを行う重要な役割を担っています。
ITコンサルタントとの違い
AIコンサルタントとITコンサルタントの違いは、主に取り組む技術領域に違いが見られます。
AIコンサルタントは、AIに特化した技術を中心に扱い、例えば以下のような具体的なAIソリューションを提案します。
- AI戦略の策定
- データサイエンス、機械学習、自然言語処理などのAI技術導入の提案
- 業務自動化、予測分析、意思決定サポートなどのAI技術活用の実行支援
- AIモデルの開発
- AI人材教育 など
一方でITコンサルタントは、より広範で多岐に渡る情報技術(IT)全般において、技術的サポート・提案・実行支援を行います。
- IT戦略の策定
- システムのインフラ構築
- ネットワーク管理
- ソフトウェア開発
- クラウドコンピューティング
- サイバーセキュリティ など
そのため、大企業のITコンサルティングファームでは、AIに特化した部署などが設けられており、AIコンサルタントと同じ働きをする様なチームもあります。
DXコンサルタントとの違い
AIコンサルタントとDXコンサルタントには、その目的に両者の違いが見られます。
経団連が定義したように、DXコンサルタントは、「社会・産業・生活のあり方が根本から革命的に変わること。また、その革新に向けて産業・組織・個人が大転換を図ること」を目的とする職種です。
一方で、AIコンサルタントは、クライアント企業が直面する経営課題を、AI技術の駆使による解決を目的とする職種です。中には、「生成AIを活用したDX推進支援」などのプロジェクトもあり、AIとDX両方の知見を必要とする業務もあります。
弊社が運営するフリーコンサルタント向け案件紹介サービスの「POD」のAIコンサルタント、DXコンサルタントの案件を見ると、両者とも上流～下流工程まで幅広い案件がありますが、システム開発・導入・PoC推進などの案件はAIコンサルタントに多い傾向があります。
続いて、AIコンサルタントの主な仕事内容について見ていきましょう。
AIコンサルタントの主な仕事内容
AIコンサルタントは、クライアント企業がAI技術を効果的に導入・活用するために、以下の様な戦略策定～実行支援までのアドバイスやサポートを提供します。
- AI戦略策定
- AIシステム導入・運用
- AI人材育成
それぞれの仕事内容を詳しく解説します。
AI戦略策定
AI戦略策定の過程では、クライアントのビジネス目標達成のためにAI技術をどのように活用するかについて、以下の業務を通して戦略的に検討します。
- 現行ビジネスの改善点の把握
- 対象範囲の決定(改善目標の設定、業務の再設計など)
- 機材・データ手配などに関するコスト見積もり
AI戦略策定は、プロジェクトの土台となるフェーズであるため、ビジネス自体の理解などの高度なスキルや経験が求められます。
また、すでにクライアント内部で戦略が策定されているケースもあるため、プロジェクトによっては次のAIシステム導入・運用フェーズなどから依頼されることも多々あります。その場合は、クライアントから共有された戦略を基に業務を推進しましょう。
AIシステム導入・運用
AIシステム導入・運用のステップでは、モデル構築やシステム導入・運用の業務を担います。
| モデル構築 | ①データ取得 ・用意するデータの定義 ・データ有無の確認、準備 ②モデル構築・最適化 ・モデル構築の基本理解 ・データの学習とモデルの精度検証、実装準備 |
|---|---|
| システム導入・運用 | ・システムの導入 ・新たな業務工程の浸透 ・定期的なモデルの再学習、再構築 ・需要予測の活用 |
このフェーズは、システム面に関する知見はもちろんのこと、システム導入を推進する立場として、PMスキルなどのビジネス面でのスキルも求められます。
大規模なプロジェクトになると、開発ベンダーなども巻き込んで数百人規模でプロジェクトを推進することもあります。戦略策定をする上層部や、実際にシステムを運用する現場、開発ベンダーなどの橋渡し役として、円滑にプロジェクトを推進しましょう。
AI / DX人材育成
AIのビジネス活用やDX推進に当たっては、人材育成が欠かせません。そのため、AIコンサルタントは、以下の様な技術面～ビジネス面まで広範な内容に基づく人材育成が求められることもあります。
- AI / DXの基礎知識
- ビジネスへの応用
- 機械学習やアルゴリズムの理解
- データの加工と可視化 など
人材育成対象や、どこまでの人材を求めるかによって育成内容が変わるため、事前にプロジェクト目標をクライアントと擦り合わせる必要があります。
出典：次世代AI人材育成訓練プログラム(厚生労働省受託事業)｜一般社団法人 ソフトウェア協会
続いては、AIコンサルタントの年収について解説します。
AIコンサルタントの年収
AIコンサルタントの年収データは公表されていないため、AIコンサルタントと似た職種であるITコンサルタントの年収を紹介します。
「令和5年賃金構造基本統計調査」によると、ITコンサルタントの年収は、正社員 / 自営 / フリーランスなどの雇用形態も含めて684.9万円です。このデータを参考にすると、AIコンサルタントの年収も684.9万円程度であることが推測されます。
昨今のIT人材不足や専門性の高さから、AIコンサルタントの年収が高水準であると考えられます。
弊社が運営する「POD」では、フリーコンサルタント向けの高単価案件を多数公開しています。
PODのサイトには全体の15%程度の求人のみが掲載されており、その他にも85%の非公開求人があります。
フリーコンサルタントを目指している方は、ぜひPODサービスでご自身に合ったAI領域の求人を探してみてください。
次の見出しでは、AIコンサルタントに必要なスキルを解説します。
AIコンサルタントに必要な主な3つのスキル
実際に掲載されている案件を見ると、AIコンサルタントは主に以下3つのスキルが求められています。
- AIのビジネスへの応用に関する知見
- PM / PMO経験
- コミュニケーション能力
1. AIのビジネスへの応用に関する知見
当然のことですが、AIコンサルタントには、AIをビジネスに応用する方法を理解していなければなりません。そのためには、AIに関する技術的な側面の理解も前提となります。
AIコンサルタントは、AIに関する知見とビジネス理解をつなぎ合わせ、AI技術を活用してクライアントが掲げる目標を達成する術を提案するスキルが求められます。
2. PM / PMO経験
AIコンサルタントには、データ収集、モデル構築、システム導入・運用などの複数フェーズから成るプロジェクトを円滑に進行するための、PM / PMO経験も求められます。
例えば、複数のステークホルダーのリソース管理や、リスク・タスク管理を行うスキルが必要です。プロジェクト中に発生する数々の問題にも冷静に対処し、着実にプロジェクトを推進しましょう。
3. コミュニケーション能力
AIプロジェクトでは、ビジネス側とシステム側の間での円滑なコミュニケーションが成功の鍵となります。
AIプロジェクトに限らない話ですが、ビジネス側が提示した要件を、システム側が満たせないことなどは多々あります。その様な時に、AIコンサルタントは、「ビジネス側の要件を緩和する」、「システム側で要件を満たす手段を探し出す」などの解決策を提案しなければなりません。
また、システム側の要件をビジネス側に伝える際に、明瞭に説明する必要もあります。チームが足並みをそろえて目標に向かうためにも、AIコンサルタントは、コミュニケーション能力が求められます。
以上の様に、AIコンサルタントには、技術・ビジネス面を理解しつつ、プロジェクトを円滑に進める能力が求められます。
続いては、AIコンサルタントに向いている人の特徴を見ていきましょう。
AIコンサルタントに向いている人の3つの特徴
AIコンサルタントには、以下3つの特徴を持つ人が向いています。
- データ分析が得意・好き
- 先端技術の学習意欲が高い
- 問題解決能力が高い
各特徴について詳しく見ていきましょう。
データ分析が得意・好き
データ分析が得意・好きな人は、AIコンサルタントに向いています。
AI技術を導入した後、クライアントが有する大量のデータを分析し、データのパターンやトレンドを分析して活用する必要があります。
例えば、顧客の性別・年齢・居住地などに基づくジオメトリック分析や、心理的属性に基づくサイコメトリック分析などの多角的な視点でのデータ分析が求められる場面にも遭遇するでしょう。そのため、データから意味を見出すことが得意・好きな人はAIコンサルタントに向いています。
先端技術の学習意欲が高い
AIに関わる機械学習、データサイエンス、自然言語処理(NLP)、画像認識などの先端技術は、常に進化しているため、AIコンサルタントは最先端の動向を常にキャッチアップしていなければなりません。
また、各業界における先端事例にもアンテナを張っている必要があります。そのため、能動的に技術動向や業界の動きを捉えられる人は、AIコンサルタントに向いています。
問題解決能力が高い
AIコンサルタントは、クライアントが抱えるビジネス課題をAI技術を駆使して解決します。そのためには、複雑に絡み合う問題を論理的に分析し、解決策を提案しなければなりません。
また、戦略策定～システム導入・運用フェーズを進める中で直面する様々な問題にも冷静に対処する必要があります。そのため、問題解決力が高い人はAIコンサルタントに向いています。
ただし、上記で挙げたスキルを持っていないからといって、AIコンサルタントへの道を諦める必要はありません。プロジェクトを経験していく中で徐々に各スキルを培うことはできます。
自分の実力でAIコンサルタントの案件を獲得できるか不安な方は、弊社「POD」サービスをご利用ください。コンサルタントサポーターが、一人ひとりを包括的にサポートするため、効率よくご自身に合った案件を見つけられます。
続いては、AIコンサルタントになるためのステップを見ていきましょう。
AIコンサルタントになるには
以下のケースに分けてAIコンサルタントになる方法を解説していきます。
- IT・経営コンサルタント経験者や、AI・IT人材
- IT・コンサルタント・プロジェクトマネジメント経験がない方
それぞれ詳しく見ていきましょう。
ケース1. IT・経営コンサルタント経験者や、AI・IT人材
IT・経営コンサルタント経験者や、AI・IT人材は、以下の方法でAIコンサルタントとしてキャリアスタートできます。
- 社内でAI領域を手掛ける部署に異動する(※既にITコンサルティングファームやIT企業に所属している方)
- 転職サイト・転職エージェントを利用した転職
- フリーランスサイト・フリーランスエージェントの利用
既にコンサルティングファームやIT企業に所属している方は、社内でAI領域を手掛けている部署を探してみましょう。もし該当部署があれば、一般的には他企業に転職するよりも負担をかけずにAIコンサルタントとしてキャリアスタートできます。
社内にAI領域を手掛ける部署がない場合は、他企業に転職する方法があります。ただし、転職の成功率を上げるためには、コンサルタント経験 / プロジェクトマネジメント経験 / 高度なAI・IT知識を身に付けて転職活動に挑む必要があります。
大企業に転職した場合は、大規模プロジェクトへの参画・社内ナレッジの活用・高水準の年収などが期待できます。
また、フリーランスサイトやエージェントの活用により、フリーランスコンサルタントとしてキャリアスタートする方法もあります。フリーランスの場合、定年雇用はないものの、案件によっては正社員より高い報酬や自由な働き方を実現することも可能です。
ケース2. IT・コンサルタント・プロジェクトマネジメント経験がない方
IT・コンサルタント・プロジェクトマネジメント経験がない方は、IT・コンサルティング関連の経験を積み、転職やフリーランスとしてAIコンサルタントを目指すと良いです。
しかし、AIコンサルタントに必要な知識や経験がない状態で、いきなりAIコンサルタントとしてキャリアを始めることは難しいです。そのため、まずは社内でIT(特にAI)の知見やプロジェクトを推進する経験を積み、転職やフリーランスとしてAIコンサルタントを目指しましょう。
AIコンサルタントになるための方法は複数あるため、ご自身に合った方法を選択しましょう。
次の見出しでは、AIコンサルタントのキャリアパスについて紹介していきます。
AIコンサルタントの将来性・キャリアパス
この見出しでは、IT人材不足のデータに基づいたAIコンサルタントの将来性や、キャリアパスについて解説します。
AIコンサルタントの将来性
経済産業省が公表したIT人材不足のデータなどを踏まえると、今後AIコンサルタント需要は高まることが予測されます。
IT人材の供給動向の予測と平均年齢の推移
提供元：「経済産業省 商務情報政策局 情報処理振興課」
実際に、経済産業省も2024年6月に、「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024」 ～変革のための生成AIへの向き合い方～ を取りまとめており、生成AIの導入・活用に向けて今後求められるスキルや政策対応などに関する報告書として公表しています。
出典：「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024」～変革のための生成AIへの向き合い方～｜経済産業省
以上の人材不足や、経済産業省のAI人材教育への姿勢を踏まえると、今後10年程度はAIコンサルタントの需要が高まっていくと予想されます。
AIコンサルタントのキャリアパス
AIコンサルタントには、以下3つのような主なキャリアパスがあります。
- 所属する会社で管理職～執行役員を目指す
- 事業会社やベンチャー企業に事業部長などとして転職する
- フリーランスへの転身・起業する
1. 所属する会社で管理職～執行役員を目指す
現在所属する会社でAIコンサルタントとしての実績を積み、徐々にランクを上げていくキャリアパスがあります。
データ分析の基礎知識やプログラミングスキルなどの経験を積むと、徐々に責任範囲が広がります。特定のテーマでクライアントに提言できるレベルまで習熟すると、徐々に管理職以上の仕事も任され始めます。
大手外資系コンサルティング会社では、管理職以上で数千万円の年収や、執行役員まで上り詰めて数億円レベルの年収を実現している方もいます。
2. 事業会社やベンチャー企業に事業部長などとして転職する
提案する側ではなく、自らがプレイヤーとなって動くために、大手企業やベンチャー企業などの事業会社に転職する方もいます。
DX推進の潮流の中で、AIコンサルタント経験者の需要も低くはありません。事業部長などとして事業をリードしていくキャリアも1つの選択肢です。
3. フリーランスへの転身・起業する
フリーランスのAIコンサルタントへの転身や起業により、自らが興味のある領域にのみ携わることもできます。
正社員の時は、モチベーションが低い仕事も任されることがある一方で、フリーランスでは、自らが興味のある案件のみに関わることができます。正社員の時に積んだ特定領域の経験を活かし、フリーランスや起業家としてその領域での構造的な変革に挑戦できることも魅力の1つです。
AIコンサルタントに関するよくある質問
Q1. AIコンサルタントとしてキャリアをスタートするためには何を学べば良いですか？
A1. データサイエンスや機械学習の基本、PythonなどのAIやデータ分析に強いプログラミング言語、ビジネス戦略、プロジェクトマネジメントを学びましょう。
技術・ビジネス面の両方の知見を身に付け、AIがどの様にビジネスに価値をもたらすかを提言できる様になりましょう。
Q2. AIコンサルタントとして働くにはどのような業界での経験が役立ちますか？
A2.以下の業界での経験が役に立ちます。
- IT業界…ITに関する知見はAIコンサルタントでも有用です
- マーケティング業界… AIによる顧客行動予測やパーソナライズドマーケティングにおいて、マーケティング業界経験が活かせます
- ヘルスケア・製造・金融業界…データを活用した予測が活発であり、これらの業界経験に基づく知見はAIコンサルタントとしても活用できる可能性があります
まとめ－AIコンサルタントの高単価案件はPODまで
この記事では、AIコンサルタントの概要、仕事内容、年収、必要スキル、向いている人、なり方、キャリアパスについて詳しく解説してきました。
AIコンサルタントとしての経験がなくとも、コンサルタント経験などがある方は、AIコンサルタントとしてのキャリアをスタートできる可能性も十分あります。
フリーコンサルタントとしてのキャリアスタートをお考えの方は、ぜひPODサービスをお試しください。コンサルタントサポーターが、一人ひとりを包括的にサポートするため、効率よくご自身に合った案件を見つけられます。
