AIプロダクトマネージャーとは？仕事と年収、コードを書けなくてもなれる？

AIプロダクトマネージャーは、AIを使う機能やプロダクトで、何を作り、どの水準なら公開するかを決める仕事です。企業の採用ページで確かめた求人8件では、コードを書く経験を必須にした求人は0件で、7件がプロダクトの企画か責任者の経験を必須にしていました。

この記事では、AIプロダクトマネージャーの仕事の中身、求人の年収の幅と必須の経験、コードを書けなくてもなれるかを、企業の求人と公的な調査で確かめます。

監修三宅 悠介株式会社Pacific Meta 共同創業者 CAIO

AIプロダクトマネージャーとは、AIの機能を出してよい水準を決める仕事

AIプロダクトマネージャーの仕事の中心は、AIの出力が毎回同じにならず、誤ることもある前提で、出してよい水準を決めることです。

判断	中身
使い道	業務や顧客の課題のうち、AIに任せるものと任せないものを分ける
公開の水準	回答の正確さをどう測り、どの水準なら公開するかを決める
データと費用	使うデータとモデル、1件あたりの推論の費用を、精度との釣り合いで決める
誤ったときの扱い	個人情報、権利、誤った回答への対応を、法務やセキュリティの担当と決める

複数の手順を自動でこなすAIエージェントを扱うプロダクトでは、AIに任せる範囲と人が確かめる範囲を決めることも、この仕事に入ります。

総務省の情報通信白書では、生成AIを活用する方針を定めた日本企業は49.7%で、前年の42.7%から増えました。方針を決めた企業では、業務やサービスのどこでAIを使うかを決める仕事が出てきます。

AIプロダクトマネージャーの求人が必須にする経験は、プロダクトの企画か責任者の経験

確かめた求人8件のうち7件は、プロダクトの企画か責任者の経験を必須にしていました。AIの経験を必須にした求人は少なく、多くは歓迎の扱いです。

必須の経験	8件のうち
プロダクトの企画か責任者の経験	7件
クラウドでのシステムの設計と構築	1件
AIのサービスのプロダクトマネジメント	1件
コードを書く経験	0件

プロダクトの企画か責任者の経験には、BtoBのプロダクトマネージャー、要件定義からリリースまで導いた経験、ゲームのプランナーの経験などが含まれます。1件は、エンジニアリングやコーディングの経験を問わないと明記していました。

AIプロダクトマネージャーの入口はプロダクトを任された経験で、AIの経験はその上に重ねるものとして見られています。

求人で見るAIプロダクトマネージャーの年収は、上限850万〜2,000万円

年額の上限と下限の両方を載せていた6件では、下限600万〜960万円、上限850万〜2,000万円でした。下限だけを載せた2件は、どちらも1,000万円からです。

8件のうち6件は、30〜45時間分の固定残業代を年収に含めていました。提示額を比べるときは、固定残業の時間もあわせて確かめます。

同じ日に確かめた求人で比べると、AIプロダクトマネージャーの6件の幅の中央(上限と下限の真ん中)の中央値は約1,065万円で、AIエンジニアの8件の約960万円を上回っていました。

求人の種類	幅の中央の中央値
AIプロダクトマネージャー(6件)	約1,065万円
AIエンジニア(8件)	約960万円

厚生労働省のIT人材の調査でも、同じITスキルレベルなら、企画立案・プロジェクト管理の職種の年収の中央値は、設計・構築の職種より165万〜200万円高く出ています。件数の少ない求人の集計ですが、コードを書く経験を問わない求人でも、AIのプロダクトを決める役割には高い年収の幅が置かれていました。

AIエンジニアの年収の相場と上げ方は「AIエンジニアの年収はいくら？」で解説しています。

コードを書けなくてもAIプロダクトマネージャーになれるか

確かめた求人8件で、コードを書く経験を必須にした求人は0件でした。プロダクトの企画か責任者の経験があれば応募できる求人が多くあります。

足りないのは、多くの場合AIの機能に関わった経験です。今の職場で、次のような経験を1つ作っておくと、面接で公開の水準と誤ったときの扱いを自分の例で話せます。

• 社内の問い合わせや文書の作成など、小さな業務にAIを入れる取り組みを企画し、効果の測り方を自分で決める
• 担当しているプロダクトにAIを使う機能を1つ提案し、評価のデータを作って検証まで進める
• 社内でAIの利用のルール(入力してよい情報、確かめる手順)を作る取り組みに加わる

職務経歴書では、AIの機能について、検証で終わったものと本番で使われたものを分け、公開の水準をどう決めたかを書きます。

エンジニアから移る場合は、確かめた求人のうち1件が、クラウドでのシステムの設計と構築の経験を必須にしていました。件数は少ないものの、技術の側の経験を求める求人もあります。

職務経歴書の下書きの作り方は「職務経歴書をAIで作る手順」で解説しています。

Frontier TalentでAIプロダクトマネージャーの求人を比べる3つの使い方

使い方1｜職務経歴書を取り込み、リリースまで導いた経験を書き足す

履歴書や職務経歴書をアップロードすると、AIが読み取って経歴の欄に書き入れます。

書き入れた内容は自分で直せます。担当したプロダクトの規模、リリースまで導いた件数、AIの機能に関わった経験を書き足すと、企業がプロダクトを任せられる範囲を判断しやすくなります。

使い方2｜移りたい役割と希望の年収を書く

推薦は、スキルと経験に加えて、希望の条件と志向まで照らし合わせます。

「エンジニアから、AIの使い道を決める役割へ移りたい」「BtoBのプロダクトマネージャーから、AIのプロダクトへ移りたい」のように、移りたい役割を書いておくと、推薦される求人が絞られます。

使い方3｜推薦しない企業と、伏せる社名を決める

現在の勤務先には推薦しません。ほかに推薦を望まない企業も、プロフィールで指定できます。

現在の勤務先の社名を伏せると、企業には社名の代わりに会社の領域と規模が示されます。氏名は、本人が「話を聞く」と答えるまで企業に伝えません。転職を考えている人からは手数料を取らず、登録から入社まで無料です。

経歴を入れて求人を見る

AIプロダクトマネージャーのよくある質問(FAQ)

AIプロダクトマネージャーとAIエンジニアの違いは何ですか

AIエンジニアは、AIの機能を作って本番で動かす仕事です。AIプロダクトマネージャーは、どの課題にAIを使い、どの水準なら公開するかを決め、エンジニアと事業の担当をまとめる仕事です。

事業開発の経験からAIプロダクトマネージャーに移れますか

確かめた求人8件のうち7件は、プロダクトの企画か責任者の経験を必須にしていました。事業開発の経験だけで応募できる求人は少なく、サービスの企画や、機能の優先順位を決めた経験があるかで、応募できる求人の数が変わります。

資格は必要ですか

確かめた求人8件の必須要件は、どれもプロダクトや開発の経験が中心でした。日本ディープラーニング協会のG検定などは、AIの知識を示す材料になります。

AIプロダクトマネージャーの求人と仕事のまとめ

AIプロダクトマネージャーの求人の多くは、プロダクトの企画か責任者の経験を必須にし、AIの経験やコードを書く経験は必須にしていませんでした。年収の幅は上限850万〜2,000万円で、確かめた6件の幅の中央の中央値は、AIエンジニアの求人8件より高く出ています。

仕事は、AIの機能をどの水準で公開し、誤ったときにどう扱うかを決めることが中心で、今の職場でAIの機能に1つ関わっておくと、面接でその判断を自分の例で話せます。

株式会社Pacific Meta（有料職業紹介事業 許可番号13-ユ-320149）が運営するFrontier Talentは、AI、ブロックチェーン、セキュリティ等のテクノロジー領域を扱う人材紹介サービスです。登録すると、AIが経歴と希望の条件に適合する求人を紹介し、氏名を非開示にした経歴を企業に推薦します。現在の勤務先には推薦せず、ほかに推薦を避けたい企業もプロフィールで指定できます。