※この記事には広告を含みます。
マーケティング職がAIを学ぶ目的を先に整理する
マーケティング職がAIを学ぶ動機は大きく2つに分かれます。
- 現職でAIを使って業務効率化・成果改善を図る
- データ分析・マーケティングエンジニアへのキャリアチェンジ
この2つでは必要なスキルが異なるため、目的を先に整理してから学習を始めると、遠回りせずに済みます。
最初にやるべきこと
1. 生成AI・ChatGPTの業務活用
最もコストパフォーマンスが高い学習領域です。文章生成・リサーチ・企画立案・レポート作成などの業務をAIで効率化できます。ツールを使いながら学べるため、専用スクールに通わなくても始められます。
2. GA4 + Looker Studioの基礎習得
データを自分で読む力が先行します。Google Analytics 4の基本操作と、Looker Studioでの可視化ができると、分析業務の自走力が上がります。
3. SQL入門
データベースからの基本的なデータ抽出ができると、マーケ施策の分析精度が上がります。短期間で学習できるため、早い段階で取り組む価値があります。
後回しでよいこと
| スキル | 後回しでよい理由 |
|---|---|
| Pythonの深い実装 | 分析業務への活用は入門〜中級レベルで十分なケースが多い |
| 機械学習モデルの構築 | データサイエンティスト職を目指す場合以外は優先度低め |
| BIツールの高度な活用 | 基礎操作で業務改善は可能。深い活用は必要になってから |
給付金を使ってマーケ系スキルを学ぶ場合
マーケティング職向けの講座には、専門実践教育訓練給付金の対象となるものがあります。ただし、業務活用向けの入門講座は給付金対象外のものが多く、給付金対象は主に転職支援付きの長期コースです。
→ 給付金の対象条件を確認する → 給付金対象スクールを比較する
マーケ職のリスキリングロードマップ（目安：4〜8ヶ月）
STEP 1（1〜2ヶ月）
生成AI活用 + GA4基礎 + SQL入門
STEP 2（2〜4ヶ月）
Python基礎 + データ分析 + BI可視化
STEP 3（4〜8ヶ月）
マーケティングオートメーション + A/Bテスト設計 + 分析事例の蓄積
STEP 4（継続）
KPI設計 + 改善サイクルの実践 + ポートフォリオ整備関連して確認するページ
次に進む前に、費用・制度・比較条件を整理できます。
