職種：AIオペレーションマネジャー
稼働日数：週5日刈谷 or 名古屋
報酬：〜119万円／月
生成AIに関するチームのメンバーとして、自社プロダクトの全社展開に向けた運用設計および展開準備を行います。
・Copilot Coworkの全社展開するにあたり、利用者の受付から環境払い出しなどの運用設計
・ユーザへ...続きを読む
職種：AIオペレーションマネジャー
稼働日数：週5日西新宿
報酬：〜100万円／月
事業会社におけるAI/AX（AI Transformation）戦略の立案および、具体的な施策の構想策定を行います。
AIエージェントや開発プラットフォーム・ツールの要件定義およびプロダクト構想を策定します。
経営層に対する提...続きを読む
職種：AIオペレーションマネジャー
稼働日数：週5日半蔵門
報酬：〜170万円／月
金融事業者のシステム保守フェーズにおけるAI活用・体制変革をリードする案件です。
現行の開発・運用プロセスの分析、AI活用方針・ロードマップの策定、効率化対象の選定、実行計画立案、関係者調整、導入・定着支...続きを読む
職種：AIオペレーションマネジャー
稼働日数：週5日渋谷
報酬：〜100万円／月
大手製造業のAI推進部門向けに、AI活用促進事務局の運営代行および技術支援を行う伴走型の業務です。
自律的な伴走体制により、担当者の管理負荷軽減を支援します。
問い合わせ対応を通じて開発案件のニーズを発掘し...続きを読む
職種：AIオペレーションマネジャー
稼働日数：週5日御茶ノ水
報酬：〜120万円／月
・プロダクト・機能開発プロジェクトの計画策定および推進
・プロジェクトの目的・ゴール・スコープ・マイルストーンの設計
・要求・要件の整理および開発チームとの仕様調整
・エンジニア、PdM、デザイナー、営業、...続きを読む
職種：AIオペレーションマネジャー
稼働日数：週5日日本橋
報酬：〜100万円／月
通信業界向けマーケティング業務におけるAI活用プロジェクトを推進します。
顧客とのフロント対応を担い、開発チームのプロジェクトリード、開発チームリーダーおよびPMOの取りまとめを行います。
関係者との合意形...続きを読む
職種：AIオペレーションマネジャー
稼働日数：週5日品川
報酬：〜59万円／月
・DevOps推進業務
・AIエージェントを活用した障害一次切り分けの自動化
・AIエージェント導入に向けたプロジェクト推進
・自動化プロセスの検討、設計
・Model Context Protocol（MCP）の作成
・Skillsの設計・作成...続きを読む
職種：AIオペレーションマネジャー
稼働日数：週2〜3日表参道
報酬：〜72万円／月
・AI利用ルールおよびガイドライン策定に向けた現状把握・キャッチアップ
・現状と展望を踏まえたAI利用ルールおよびガイドラインの策定
・中長期的なAI活用ナレッジの全社浸透推進（必要に応じて）
■募集背景
全社...続きを読む
職種：AIオペレーションマネジャー
稼働日数：週3〜5日末広町
報酬：〜480万円／月
AIソリューションの導入・運用プロジェクトを推進し、顧客課題の解決とサービス改善を担っていただきます。
・AI・データ活用プロジェクトの進行管理
・経営陣、開発、BizDev、クライアントなど複数のステークホル...続きを読む
職種：AIオペレーションマネジャー
稼働日数：週5日品川
報酬：〜59万円／月
・DevOps推進業務
・AIエージェントを活用した障害一次切り分けの自動化
・AIエージェント導入に向けたプロジェクト推進
・自動化プロセスの検討・設計
・Model Context Protocol（MCP）の作成
・Skillsの設計・作成...続きを読む
AIオペレーションマネジャーとは、AIを業務に定着させることに責任を持つビジネス系の職種です。どの業務にAIを使うかを選定し、導入の設計から現場への展開や利用者への教育〜運用改善までを一貫して主導します。
似た職種にFDE（Forward Deployed Engineer）があります。どちらも顧客の現場に深く入り込みAIの導入から定着まで伴走するため、違いが分かりにくい職種同士です。両者を分ける軸は、自分の手で動くものを作るかどうかにあります。
FDEはエンジニア系の職種で、要件が固まっていない段階からでもプロトタイプや機能を自ら実装し、検証と改善を高速に回して価値を形にします。対してAIオペレーションマネジャーは、実装そのものより、どの業務にAIを定着させるかの設計と推進が主な役割です。業務プロセスや運用ルールを再設計しながら、AIが現場で使われ続ける状態をつくります。
全社的なAI活用が進む中、導入はしたが定着しないという課題を抱える企業は多く、現場横断で関係者を巻き込みながら継続運用できる状態まで持ち込めるAIオペレーションマネジャーの需要は高まっています。
製造業の業務改善から全社的なAI活用推進、デザイン組織へのAI導入まで業界や部門を問わず、さまざまな分野からの案件があります。社内にAI定着を主導できる人材が不足しているため、外部の専門人材に委託する企業が増えています。
主な業務は、AI活用の対象業務を見極め、導入から定着までの一連のプロセスを設計・推進することです。具体的な流れは以下のようになります。
・対象業務の選定・導入設計
どの業務にAIを適用すれば効果が出るかを分析し、導入の進め方を設計します。AIを使う目的（なぜ使うのか）を明確にすることが、後の定着を左右する重要な工程です。
・現場展開・教育
選定した業務に対してAI活用を展開し、現場の利用者が使いこなせるよう教育・利用促進を行います。
・定着化・チェンジマネジメント
新しいやり方への抵抗や混乱を和らげながら、業務のなかにAI活用を根付かせます。現場が元のやり方に戻らないように運用ルールや問い合わせ導線を整えます。
・KPI設計・効果測定
利用率や業務効果を測る指標を設計し、導入の成果を可視化します。数字で効果を示すことで、経営層への説明や次の投資判断につなげます。
・運用設計・ステークホルダー調整
権限設計や運用ルールを整え、現場・情シス・経営層など立場の異なる関係者を横断的に調整しながらプロジェクトを前に進めます。
AIオペレーションマネジャーは、現場の担当者から経営層まで多くの関係者と関わります。立場の異なる人を巻き込み合意を形成しながら変革を進める必要があるため、コミュニケーション能力とステークホルダー調整力が特に重要です。
また現場の業務課題を正確に捉え、AIで解決できる部分を見極める課題分析力や、新しい働き方への移行をスムーズに進めるチェンジマネジメントの素養が求められます。導入の成果を数字で示すためのKPI設計・効果測定のスキルも欠かせません。
技術者のように自らAIモデルを開発する必要はありませんが、生成AIやAIツールで「何ができて・何ができないか」を理解していることが望ましいでしょう。フリーランスとして活動する場合は、複数案件のスケジュール管理を自分で行う自己管理能力やマネジメント力も求められます。
AIオペレーションマネジャーになるために必須の資格はありませんが、持っておくと信頼の証明や案件獲得に役立つ資格があります。
AIの基礎知識を証明するものとしては、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するG検定や、生成AIの活用リテラシーを問う生成AIパスポートなどがあります。プロジェクトを推進するマネジメント領域では、国際資格であるPMP（プロジェクトマネジメント・プロフェッショナル）や、経済産業省認定のITストラテジスト試験・プロジェクトマネージャ試験などが、上流工程の推進力を示す材料になります。
いずれも必須ではありませんが、AIの知識とマネジメント経験の両方を客観的に示せると、市場価値を高めやすくなります。
AIオペレーションマネジャーはAIに関する知識や現場・経営とのコミュニケーション、全体を管理するマネジメント力を併せ持つ必要があり、難易度の高い職種です。特定の技術スキルだけでも、マネジメント経験だけでも務まらずその両方を業務の文脈でつなぐ力が求められます。
学習方法としては、まず生成AIツールを自分の業務で実際に使い込みどこで効果が出てどこで使われなくなるのかを体感することが出発点になります。そのうえで、業務改善やプロジェクト推進（PM・PMO・コンサルティング）の経験を積み、AI活用の知見と掛け合わせていくのが現実的なステップです。AIの基礎は書籍やオンライン講座で独学でき、G検定などの資格取得を目標にすると体系的に学びやすくなります。
未経験からいきなり目指すよりも、業務改善やプロジェクトマネジメントの実績を土台にAI活用領域へ広げていくキャリアの方が有利です。
企業のAI関与は急速に広がっており、業務へのAI活用は一部の先進企業だけのものではなくなっています。AIを導入する段階から現場で使いこなして成果につなげる段階へと関心が移るなかで、その橋渡しを担えるAIオペレーションマネジャーの重要性は増しています。
一方で、AIを定着させ業務変革まで導ける人材は依然として不足しています。多くの企業が正社員採用に苦戦しており、即戦力となる外部の専門人材への需要は今後さらに高まる見通しです。AI活用が業種を問わず一般化していくなかで、将来性のある職種と言えるでしょう。
出典：経済産業省「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024」
FLEXYはITエンジニアやデザイナー、PM・コンサルタントなどのハイスキルなプロフェッショナルと、企業の案件をマッチングするサービスです。
AI導入・定着のプロジェクトは立ち上げから展開まで連続性が重要で、一定の稼働でプロジェクトに継続的に伴走できる外部人材を必要とします。FLEXYには全社AI活用推進やDXプロジェクトのPM支援、AI駆動導入のアドバイザリーなど、AIオペレーションマネジャーの強みを活かせる案件が集まっています。
案件の幅が広く、自分の条件に合うものを自力で探すのは時間も手間もかかります。FLEXYに登録しておけば、希望にかなう案件を紹介してもらえるため、業務に集中しやすくなるでしょう。
AIオペレーションマネジャーの業務委託単価は、月額でおおむね90万〜130万円がボリュームゾーンです。経験や案件規模によっては150万円以上の案件もあります。
新しい職種のため単独の統計はありませんが、業務内容が近いフリーランスPM・PMOの単価が参考になります。フリーランススタートによると、フリーランスPM案件の月額単価はエージェント別でおおむね90万〜130万円台に分布しています（2025年11月時点）。中でもAIやDXなど上流の案件は、高単価になりやすい傾向です。
報酬を左右するのは、AI活用の知見だけではありません。経営に近い上流工程を動かせること、組織横断で関係者をまとめたマネジメント実績を示せることが、単価を大きく押し上げます。
出典：フリーランススタート「PM(プロジェクトマネージャー)のフリーランス案件・求人 月額単価相場」
機械学習エンジニアやAIエンジニアが、AIモデルやシステムそのものを開発する技術者であるのに対し、AIオペレーションマネジャーは、作られたAIを現場で使われ続ける状態にするビジネス系の職種です。自らコードを書くよりも、対象業務の選定・導入設計・定着化・効果測定といった、AI活用を業務に根付かせる役割を担います。
いきなり未経験から目指すよりも、業務改善やプロジェクトマネジメント（PM・PMO・コンサルティング）の経験を土台にして、AI活用領域へ広げていくキャリアが現実的です。まずは生成AIツールを自分の業務で使い込み、AIで何ができるかを体感しながら、マネジメント実績と掛け合わせていくとよいでしょう。
プロジェクトのフェーズや内容によりますが、AI導入・定着は立ち上げから展開まで連続性が重要なため、一定の稼働で継続的に伴走することが求められる案件が中心です。腰を据えてプロジェクトに関わり、現場の定着まで見届けたい方が活躍しやすい領域です。
自らAIモデルを開発する技術スキルは必須ではありません。ただし、生成AIやAIツールで何ができて何ができないかを理解していることは重要です。むしろ、現場の課題を捉える分析力、関係者を巻き込む調整力、成果を数字で示すKPI設計力といったビジネス側のスキルが中心になります。
マーケティング・製造・IT・デザイン組織など、業界や部門を問わず幅広く需要があります。全社的なAI活用推進やDXプロジェクトのPM支援、AI駆動導入のアドバイザリーなど、AIを導入したものの定着しないという課題を持つあらゆる企業が対象になり得ます。
