- 40代からAIマーケティングって重要なの？
- 40代からAIマーケティングってどうやって書くの？
- 40代からAIマーケティングの例も知りたい！
こんな悩みを解決できる記事になっています！
書き出し
なぜなら、これからご紹介する
『40代からAIマーケティングの定義』
を実施したことで、
当ブログでは一人当たりのユーザーに対する
PVは2倍に上昇したからです。
記事の前半では
『40代からAIマーケティングの定義』
を解説しつつ、
記事の後半では
『40代からAIマーケティングのやり方』
を具体的に解説します。
この記事を読み終えることで、
『40代からAIマーケティング思考方法』
が理解できるだけではなく、
ワークを通して
『40代からAIマーケティング思考方法』
が身についた状態になります。
目次
【40代】AIとマーケティングの関係を使いながら学習することの件
40代の学習は、
教材を追うより実務で使うのが近道だ。
マーケティング業務にAIを組み込めば、
成果を出しながらスキルが身につく。
経験のある領域だからこそ理解も早く、
転職時に語れる実績も同時に積み上がっていく。
40代は仕事も家庭も忙しく、
学習時間をまとめて確保しにくい。
だからこそ日々のマーケティング業務にAIを取り入れれば、
働きながら手を動かす時間がそのまま学習時間になり、
無理なく継続できるからだ。
メモ
趣味から始めてAIでもはじめ、
マーケティングをAIとどう組み上げるかが
これからのAIとの形づくりでもある。
どう初めてどう繋いでいくかが今後のお仕事としての
かてになるのか自分の頭で考える習慣をつけるのも良い。
AIとマーケティングは切り離して学ぶものではない。
今の業務のなかで使いながら覚えるのが、
40代にとって最も現実的な道だ。
まずは目の前の一つの作業をAIに任せることから始めてほしい。
AIのマネタイズは保守的なこと
AIのマネタイズは急がず、
堅実に進めるべきだ。
派手な新規事業に飛びつくより、
既存業務の効率化や既存サービスの改善から
着手するほうが確実に利益へつながる。
保守的な選択こそ、
結果的に成功率を高める。
AI導入には開発費も人材コストもかかり、
投資回収の見通しは立てにくい。
効果が読めない新規事業に賭ければ損失は膨らむ。
既存業務の改善なら効果を測りやすく、
失敗しても軌道修正が利くからだ。
メモ
人間の言動をまとめやすく始めるのはAIとの相性もよく、
趣味やお仕事の関連性も高く
プロンプトをどう使うかが
論点になっていくことが考えられる。
これからのテクノロジーの変化にも
にゅうなんに対応できる分野でもある。
AIのマネタイズに近道はない。
既存業務の改善で確実に成果を出し、
その積み重ねを次の投資につなげる順序が欠かせない。
派手さより堅実さを選ぶことが、
長期的に見て最も収益に届く道である。
40代でスキルなしからAI業界を目指せる？
40代でスキルがなくてもAI業界は目指せる。
ただし全職種が開かれているわけではなく、
これまでの実務経験を活かせる
ポジションを選ぶことが前提だ。
ゼロからの挑戦ではなく、
経験の掛け算で臨みたい。
AI業界の求人はエンジニア職だけではなく、
業務理解を前提とする職種が広がっているからだ。
技術は入社後に学べても、
現場を知る感覚は短期間では身につかない。
そこに40代の価値が生まれる。
メモ
私は実際にほとんど趣味で使っているのですが、
そこをうまくお仕事に繋げることは大いにあると思っている。
どう戦えるかが今後のかてとなっていくだろうと思い
今日もここでもほとんどがAIで人間が指示を出す。
ただそれだけだが興味のある分野で
指示出ししてみましょう。
40代のAI転職は、
ゼロからの挑戦ではない。
積み上げてきた実務経験に、
AIという新しい要素を重ねる作業だ。
自分の強みが活きる場所を見極めれば、
スキルがない状態からでも道は開ける。
１：40代にも転職チャンス。背景にあるのはAI人材の不足
40代の転職チャンスは、
AI人材の不足という構造的な事情から生まれている。
若手の採用だけでは枠が埋まらず、
企業は年齢の条件を緩めざるを得ない。
この需給の歪みが、
40代に道を開いている。
AI関連の求人は急速に増えた一方、
実務経験を持つ人材の育成が追いついていないためだ。
経験者の獲得競争は激化し、
条件を満たす応募者は限られる。
結果として企業は採用の幅を広げざるを得ない。
メモ
AIもそうですが日本人の人口が減ってはきている。
それは年配者であって働き盛りの年齢によっては
少人数で爆速的にお仕事を人間とAIで進めることが
できるため人間の方が実際にダウンしている例もあるようです。
40代に訪れているチャンスは、
AI人材不足という市場の構造が生んだものだ。
年齢を理由に諦める前に、
いま何が求められているかを見極めたい。
需要の在り処を知ることが、
転職の第一歩となる。
２：40代が転職で苦戦するポイントとは？
40代の転職で壁になるのは、
年収水準、既存スキルの陳腐化、
そして企業側の年齢イメージだ。
いずれも実力とは別の要因で
選考が止まる点が厄介である。
まずは何が障害なのかを正確に把握したい。
企業は40代を採用する際、
給与水準の高さに見合う成果を求めるからだ。
加えて長年同じ環境にいた人材には、
新しい手法への適応を懸念する声もある。
実力以前の段階で判断されやすい構造がある。
メモ
まさに今の私に言えることなので難しいが、
企業には入れないので
個人でマネタイズできる分野はないかと思います。
フリーランスが難しいので、
英語ができないと情報収集ができない。
それか手が早いAIをゴリゴリに回している
インフルエンサーを探すことがいいと思う。
マナブさんやイケハヤさんが
個人的には推しているのですが。
40代の転職で立ちはだかる壁は、
いずれも事前に手を打てるものだ。
年収の考え方を整理し、
経験の見せ方を工夫すれば状況は変わる。
壁の正体を知ることが、
それを越える準備の出発点になる。
３：これまでのキャリアをAI業界でどう使うか
これまでのキャリアは、
AI業界で「業務を知る力」として使える。
技術者が把握しきれない現場の
事情や判断基準を持つ人材は貴重だ。
経験を捨てるのではなく、
AIと結び付ける発想が求められる。
AI導入が失敗する原因の多くは、
技術ではなく現場との噛み合わせにあるからだ。
どの業務を任せるべきか、
何を人が判断すべきか。
その線引きは実務を経験した
人にしか見極められない。
メモ
パソコンは趣味でもお仕事でも使いますが、
結局どちらもつながっているのかなと思います。
今現在のお仕事をAIで回すためには
実際に使って知る必要がある。
個人的には、
まだブログは大丈夫だとは言えないような、
ニッチな分野に法人が入ってきている。
これだから付け入るすきがないし難しいところです。
AI業界への転職は、
これまでの仕事を手放すことではない。
現場を知る強みを持ち込めるか
どうかが評価を分ける。
積み上げた業務理解こそ、
技術者にはない40代固有の武器になる。
【年齢を問わない】40代未経験から入れるAI関連職6選
AI関連職は開発職だけではない。
営業、コンサルティング、
プロダクト管理、プロンプト設計まで幅広く、
未経験の40代が入り込める領域は確かに存在する。
まずは職種ごとの違いを知ることが先決だ。
AIを事業に組み込むには、
開発だけでなく提案、導入設計、
運用管理と多様な役割が必要になるからだ。
各工程で求められる能力は異なり、
技術以外の力が評価される職種も
同時に生まれている。
メモ
パソコンが使えるのは学生にもできる。
しかしある程度のお仕事としての知見は
どうなのかは今の情報過多の時代
よくも分からなくなってきている。
色んな意味でバランスのある
お仕事が求められると思います。
AI業界の入口は一つではない。
開発以外にも役割は広がっており、
未経験の40代が力を発揮できる場所は確かにある。
自分に合う職種を見つけることが、
転職を実現させる近道となる。
①AIエンジニア：AIシステムの設計・開発を行う
AIエンジニアはAI業界の中核を担う職種だが、
40代未経験からの参入は容易ではない。
プログラミングと数学の基礎に加え、
実務レベルの習得には相応の時間を要する。
挑戦するなら覚悟が必要だ。
AIエンジニアには、
プログラミングに加え線形代数や
統計といった数学的素養が求められるからだ。
さらにモデルの実装だけでなく、
データ基盤の構築や運用まで担当範囲は広い。
習得項目が多岐にわたる。
メモ
確かに実務レベルである程度知見があるかが
求められるのはあった方がいいが、
AIで実際何ができるかを伝えることが
重要になってくるのかもしれない。
AIもいろいろありますが、
LPなどやゲームアプリなどができると
業界にもよりますがわかりやすいと思います。
AIエンジニアは、
40代未経験にとって最も遠い職種と言える。
それでも道が閉ざされているわけではない。
時間をかけて基礎から積み上げる覚悟があるなら、
挑戦する価値のある仕事だ。
②データサイエンティスト：データを分析し、事業の意思決定を支える
データサイエンティストは分析スキルに加え、
事業への理解が問われる職種だ。
数字の裏にある業務の
文脈を読み取れる点で、
実務を重ねた40代には
有利に働く場面がある。
分析結果をどう解釈し、
どの施策につなげるかは
事業の文脈に左右されるからだ。
数字を出すだけなら
手法を学べば足りるが、
現場感覚がなければ
意味のある提案には届かない。
メモ
とにかくトレンドを読んで今に適応できるスキルを
実際に試して実行するしかないように思えます。
例えば、瞑想だったり今の情報型の時代、
自分の脳みそをナチュラルに仕上げるために
どうすれば良いのかわかる。
データサイエンティストに求められるのは、
分析力と事業理解の両輪だ。
後者を持つ40代は、
手法さえ身につければ十分に戦える。
これまでの現場感覚は、
この職種でも確かな武器になる。
③AIソリューション営業：AI製品を顧客に提案し、導入につなげる
AIソリューション営業は、
40代未経験にとって
最も現実的な選択肢のひとつだ。
これまでの商談経験や顧客との
関係構築力がそのまま通用し、
技術は入社後に補える範囲にとどまる。
AI製品の商談も、
相手の課題を聞き出し予算や
決裁の流れを掴む点は
他の法人営業と変わらないからだ。
扱う商材が変わっても、
積み上げた進め方や信頼構築の
作法はそのまま持ち込める。
メモ
自分にしかできないか、
誰にでもできるか、
またそれ以外の何かか手段は
スキルとしてAI開発をしている
インフルエンサーの方を見て
いつもあうものは学習しています。
これからまた新しい領域に脚を
踏み入れる手助けになるとは思います。
AIソリューション営業は、
これまでの営業経験を捨てずにAI業界へ移れる職種だ。
商材が変わるだけで、
仕事の本質は大きく変わらない。
40代の実績がそのまま評価される数少ない入口である。
④AIコンサルタント：AIをどう使うかを企業と一緒に設計する
AIコンサルタントは
製品を売るのではなく、
企業の課題を解く手段として
AIの使い道を設計する職種だ。
特定の商材に縛られない分、
業務全体を見渡せる
40代の視野が強みになる。
導入の成否は、
どの業務にAIを充てるかという
設計段階で決まるからだ。
製品の性能が同じでも、
当てはめ方を誤れば成果は出ない。
だからこそ企業は、
判断を伴走できる相手を求めている。
メモ
これも英語が理解できてないと難しいですね。
私は原作、英語版のハリーポッターを
毎日4ページ読んでます。
意味はほとんど分かりませんが、
音読で読んでいるため、
耳が慣れてきて少しは英語の単語が
聞き取れるようになってきました。
オススメします、英語の児童書ですね。
AIコンサルタントは、
製品ではなく解決策を届ける仕事だ。
業務全体を俯瞰し、
AIの置き所を見極める
役割は経験が問われる。
40代が培った視野は、
この職種でこそ価値を持つ。
⑤AIプロダクトマネージャー：AIプロダクトの方向性を決め、開発を導く
AIプロダクトマネージャーは、
社外を支援するのではなく自社の製品を育てる立場だ。
何をつくるかを決め、開発を成果まで導く。
マネジメント経験のある
40代が力を発揮しやすい職種である。
AI開発は技術的な可能性と
事業の採算が常にぶつかる領域だからだ。
どこまで作り込み、いつ市場に出すか。
その判断を下し関係者をまとめる役割は、
組織を動かした経験がなければ務まらない。
メモ
正直私には務まらないですね、笑。
しかし繰り返すことでなんとかなるようにして
いこうかと思っています。
まずは上記のお仕事ができればこのポジションも
できるのではないかと推測しています。
AIプロダクトマネージャーは、
決断と調整を担う職種だ。
技術そのものより、
人と事業を動かした経験が問われる。
40代が重ねてきたマネジメントの蓄積が、
そのまま評価につながる。
⑥プロンプトエンジニア：目的に合った出力を得るためのプロンプトを設計する
プロンプトエンジニアは、
6職種のなかで最も参入しやすい選択肢だ。
プログラミングの素養は必須ではなく、
業務理解と言語化の力が成果を左右する。
40代が今日から準備を始められる領域である。
生成AIは自然言語で操作でき、
専門的な開発環境を必要としないからだ。
手元のツールで試行を重ねられるため、
実務のなかで腕を磨ける。
学習の入口が開かれている点が他の職種と大きく違う。
メモ
小学生でもできそうですが、
成人でなければ最低限度の
知見ができないものと思います。
何度も趣味からお仕事までこなしてきた指示出しの
プロンプトが生きてくるのではないでしょうか。
プロンプトエンジニアは、
40代未経験が最初の一歩を
踏み出しやすい職種だ。
特別な環境も資格も要らず、
今日から試せる。
日々の業務で使い込むことが、
そのまま実績になっていく。
トレンドにのる
40代の転職は、
市場の波に合わせて動けるかで結果が変わる。
AI人材の不足という
追い風は今この時期のものだ。
トレンドが生む需要に
自分の経験を重ねられるかが、
次のキャリアを左右する。
採用のハードルは市場の需給で上下するからだ。
人材が足りない時期は年齢や経験の条件が緩み、
充足すれば再び厳しくなる。
同じ実力でも、
動く時期によって結果は変わってくる。
メモ
AIはまさに今のトレンドで
どの業界でどのような思考を持ち何を作ることが
明確でないと何をやっているのかわからなくなるので、
普段からいろんなAIの情報を
収集し新しい分野を開拓していきたいですね。
40代の転職は、
実力だけでなく時期が結果を左右する。
AI人材が足りない今は、
条件が緩んでいる稀な局面だ。
波が引く前に動き出せるかどうかで、
選べる道は変わってくる。
AIと共に進化する
AI業界で問われるのは、
いま何ができるかより
変化に合わせて学び続けられるかだ。
技術は数年で入れ替わり、
経験者も同じ位置から学び直す。
40代が不利とは言い切れない領域である。
AI分野は技術の更新が速く、
数年前の知識がそのまま通用しないからだ。
長い経験より最新への追随力が問われる場面も多い。
学び直しが前提の領域では、
後発の不利が小さくなる。
メモ
AIはとにかく変化が激しいため、
繰り返しますが情報収集と
プロンプトの出し方の工夫次第で
変わってくる気がします。
少しの変化がこれからのAI時代を
乗り切っていくのだと思います。
AI業界で長く働けるのは、
変化を前提に学び続けられる人だ。
年齢は障害ではなく、
更新を止めることが障害になる。
40代からの挑戦も、
その姿勢さえあれば十分に成り立つ。
＞＞イケハヤ氏によるBrain AIマーケティング教材「明鏡」
値上げ前に買ってみましょう、
私も書いましたヨ。