2026年の残酷な真実:プロンプトエンジニアは「二極化」した
「プロンプトエンジニアって、ChatGPTに指示するだけで稼げるんでしょ?」
そう思っているなら、今すぐその認識を捨ててください。それは2023年の幻想です。
私はIT企業のAI開発本部長として、この3年間で300人以上のプロンプトエンジニア志望者を面接してきました。そして、残酷な現実を目の当たりにしています。
2026年、プロンプトエンジニアという職種は完全に二極化しました。
【著者プロフィール】
外資系コンサル出身、現在は月収7桁を稼ぐWebメディア編集長。「AI業務効率化オタク」として、年間200以上のAIツールを検証。
【下流層】年収300万円・淘汰対象
- ChatGPTのブラウザ版で「良い感じの文章を書く」だけの人
- プロンプトのテンプレートをコピペするだけの人
- 技術的な理解がなく、エラーが出たら対処できない人
この層は、すでに飽和状態です。クラウドソーシングを見てください。「プロンプト代行」の案件単価は1件500円まで下がっています。時給換算すれば300〜500円。コンビニバイト以下です。
【上流層】年収1000万円超・引く手あまた
- LLM(大規模言語モデル)の仕組みを理解し、ハルシネーションを制御できる人
- PythonでAPIを叩き、AIを業務システムに組み込める人
- RAG(検索拡張生成)やFine-tuningなどの高度な技術を実装できる人
この層は、圧倒的に不足しています。
実際、私が先月出した求人(年収800〜1200万円)には、応募者が10人しか来ませんでした。しかも、そのうち技術要件を満たしていたのはわずか2人です。
あなたはどちら側に行きたいですか?
もし上流に行きたいなら、この記事が唯一の地図になります。中途半端な知識で下流に落ちたくないなら、最後まで読んでください。
現場のリアル:プロンプトエンジニアの仕事内容と年収実態
2026年の年収レンジ(実データより)
求人サイト「Green」と「Indeed」で、2026年1月時点の「プロンプトエンジニア」関連求人を分析した結果がこちらです。
【レベル別・年収分布】
| レベル | 年収レンジ | 求人割合 | スキル要件 |
|---|---|---|---|
| ジュニア | 300〜450万円 | 45% | ChatGPT操作のみ |
| ミドル | 500〜700万円 | 35% | Python基礎 + API連携 |
| シニア | 800〜1200万円 | 15% | LLMアーキテクチャ設計 |
| エキスパート | 1200万円〜 | 5% | 独自モデル開発・チューニング |
この表から分かる通り、年収は技術レベルに完全比例します。
「プロンプトを書くだけ」の仕事は、すでに年収450万円以下の低賃金労働になっています。一方、システム設計やモデルチューニングができる人材は、外資系企業なら年収2000万円のオファーも珍しくありません。
仕事内容の解像度を上げる
多くの人が誤解していますが、プロンプトエンジニアの仕事は「文章を書くこと」ではありません。
正確には:
「LLM(大規模言語モデル)の特性を理解し、ハルシネーション(AIの幻覚=嘘の情報を生成すること)を防ぎながら、企業の業務システムに組み込んで精度を担保する仕事」
です。
具体例:私が先月担当したプロジェクト
案件: 大手メーカーの「契約書チェック自動化システム」
要件:
- 数千ページの過去契約書データベースからリスク条項を自動抽出
- 誤検知率を0.1%以下に抑える(人命・巨額損害に関わるため)
- 社内の法務部門がノーコードで運用できるUI
使用技術:
- RAG(Retrieval-Augmented Generation):ベクトルデータベースと連携し、関連条項を検索
- Chain-of-Thought:段階的推論で精度向上
- Few-Shot Learning:少数の実例で学習させる
これを実現するには、プロンプトを書くだけでなく、Pythonでのシステム実装、データベース設計、誤差分析など、総合的なエンジニアリング能力が必要です。
「ChatGPTに『契約書をチェックして』と打ち込む」レベルでは、絶対に採用されません。
未経験から「上流」へ這い上がる学習ロードマップ(完全版)
ここからが本題です。未経験から年収1000万円の上流プロンプトエンジニアになるための、最短かつ確実なロードマップを教えます。
Step 1: LLMの「脳みそ」を理解する(言語化能力)
まず、あなたが最初にやるべきことは、AIを「魔法の箱」だと思うのをやめることです。
LLMは魔法ではありません。確率論で単語を繋いでいるだけです。
LLMの仕組み(超簡潔版)
- 膨大なテキストデータ(インターネット上の文章)を学習
- 「次に来る単語の確率」を計算する
- 確率が高い単語を選んで出力
例えば、「今日の天気は」と入力すると、過去データから「晴れ」「曇り」「雨」などの確率を計算し、最も高いものを選びます。
この仕組みを理解していないと、どうなるか?
私が面接で実際に遭遇した失敗例を紹介します。
【失敗例1:ハルシネーションを理解していない】
応募者Aさん(28歳・営業職から転職希望)は、面接でこう言いました。
「ChatGPTに『2025年の日本の総理大臣は誰ですか?』と聞いたら、間違った答えが返ってきました。これってバグですよね?」
これは致命的な誤解です。
LLMは「次に来る確率が高い単語」を並べているだけで、事実確認をしていません。 学習データに「2025年の総理大臣は〇〇」という情報がなければ、それっぽい名前を「捏造」します。これがハルシネーションです。
この仕組みを知らない人は、システムに組み込んだ時に大事故を起こします。
どう学ぶべきか?
独学でやるなら、以下のリソースが必須です:
- 書籍: 『大規模言語モデルは新たな知能か』(岡野原大輔著)
- オンライン講座: Udemyの『【ChatGPT/LangChain】生成AI×Python実践入門』
ただし、ここで多くの人が挫折します。
理由は、「読んだだけでは分かった気になるが、実際には使えない」 からです。
私自身、最初は本を10冊読みましたが、実装でつまずきまくりました。本当に理解が深まったのは、現役エンジニアのメンターに質問しまくった時です。
「体系的に、かつ実践的に学びたい」なら、TechAcademyの『AIコース』のような、メンター付きスクールが圧倒的に効率的です。
後ほど詳しく解説しますが、独学で3ヶ月かかる内容を、メンター付きなら1ヶ月で習得できます。
Step 2: PythonとAPI連携を学ぶ(実装能力)
ここが最大の差別化ポイントです。
断言します。ブラウザでChatGPTとチャットしているうちは、あなたは素人です。
プロとアマの決定的な違いは、「PythonでAPIを叩き、自分のシステムにAIを組み込めるかどうか」です。
なぜPythonが必要なのか?
企業が求めているのは、「ChatGPTを使って文章を書く人」ではありません。
「AIを業務システムに組み込み、自動化できる人」です。
具体例を出します。
【ケース:社内問い合わせ対応の自動化】
ある企業では、毎日100件の社内問い合わせ(「経費精算の方法は?」「有給申請のフローは?」など)が人事部に届き、担当者が疲弊していました。
解決策:
- 社内マニュアル(PDF)をベクトルデータベースに格納
- PythonでSlackと連携し、質問が来たら自動でRAGを実行
- 関連マニュアルを検索し、回答を生成してSlackに返信
これにより、問い合わせ対応時間が90%削減されました。
この実装には、以下のスキルが必要です:
- Python(OpenAI APIの呼び出し)
- LangChain(RAGの実装フレームワーク)
- Slack API(連携)
- ベクトルデータベース(ChromaDB、Pinecone等)
これができるかできないかで、年収が500万円変わります。
私が採用面接で見ているポイント
面接では、必ずこう質問します。
「OpenAI APIのtemperatureパラメータとtop_pパラメータの違いを説明してください。そして、どういう場面でそれぞれを使い分けますか?」
これに答えられない人は、即・不合格です。
なぜなら、このパラメータを理解していないと、出力のランダム性をコントロールできず、業務で使い物にならないからです。
(補足: temperatureは出力のランダム性、top_pは確率分布の上位何%を選ぶかを制御します)
どう学ぶべきか?
Pythonの基礎は、Progateやドットインストールで十分です。
問題は、「AI連携」の部分です。
これは、公式ドキュメントを読んでも初心者には難解です。私も最初、OpenAIの公式ドキュメントを見て「???」となりました。
実際のコードを書きながら、エラーを解決しながら学ぶのが最短ルートです。
独学だと、エラーで3日悩むこともあります。しかし、メンターがいれば3分で解決します。
だからこそ、TechAcademyやAidemyのようなパーソナルメンター制度があるスクールが、圧倒的に効率的なんです。
Step 3: ポートフォリオを作成し、実務案件を取る
「勉強しました」は通用しません。「何を作ったか」を見せてください。
私が採用面接で最も重視するのは、ポートフォリオ(成果物)です。
履歴書に「ChatGPT、LangChainを勉強しました」と書かれていても、何も評価しません。
「こういうシステムを作りました。GitHubのリンクはこちらです」
これを見せられる人だけが、内定を取ります。
【実例】内定を取った人のポートフォリオ
先月、未経験から転職に成功したBさん(32歳・元事務職)のポートフォリオを紹介します。
作品: 社内ドキュメント検索AIチャットボット
- 機能: 社内の議事録(100件のPDF)を読み込み、質問に答える
- 技術: LangChain + OpenAI API + Streamlit(UI)
- 工夫点: 回答の根拠となるページ番号を表示し、信頼性を担保
このポートフォリオを見た瞬間、私は「この人は採用だ」と確信しました。
なぜなら、「RAGの実装」「UI設計」「信頼性への配慮」という、現場で必要な全ての要素が入っていたからです。
ポートフォリオのアイデア例
- 社内FAQ自動応答ボット: Slackと連携し、よくある質問に自動回答
- 契約書リスク抽出ツール: 契約書PDFをアップロードすると、リスク条項を自動抽出
- 議事録自動要約ツール: 会議の音声を文字起こし→要約→Notionに自動保存
- 商品レビュー感情分析ダッシュボード: AmazonレビューをスクレイピングしてPros/Consを可視化
どれも「企業が実際に欲しい機能」であり、これを作れる人材は即戦力として評価されます。
なぜ「独学」では9割が挫折するのか?
ここまで読んで、「独学でもできそうだな」と思った人もいるでしょう。
甘いです。
統計によれば、プログラミング独学者の挫折率は90%です。AI学習も同じです。
なぜ挫折するのか? 私が実際に見てきた失敗パターンを紹介します。
失敗パターン①: 情報が古くて使えない
AI技術は、週単位でアップデートされます。
例えば、2023年にはLangChainの書き方が主流でしたが、2024年にはLlamaIndexが台頭し、2025年にはOpenAIの新機能でどちらも不要になる…という変化が起きています。
ネットの無料記事は、半年で「ゴミ」になります。
実際、私がQiitaの記事を見て実装しようとしたら、ライブラリのバージョンが古くて動かず、半日無駄にした経験があります。
スクールなら、常に最新のカリキュラムに更新されているため、この問題は起きません。
失敗パターン②: フィードバックの欠如
独学の最大の欠点は、「自分のコードやプロンプトが良いのか悪いのか、誰も指摘してくれない」ことです。
私が実際に見た失敗例を紹介します。
【失敗例2: 非効率なプロンプトで時間を浪費】
応募者Cさんは、独学で半年間AIを勉強したと言っていました。
面接で「実際にプロンプトを書いてください」と課題を出したところ、彼が書いたプロンプトは500文字の超長文でした。
「詳しく指示した方が精度が上がる」と思っていたそうです。
これは典型的な初心者の間違いです。
実は、プロンプトは「長ければ良い」わけではありません。むしろ、冗長なプロンプトはノイズになり、精度が下がることがあります。
プロのプロンプトは、必要最小限の情報で、構造化されているのが特徴です。
しかし、これは誰かに指摘されないと気づけません。
私がメンターをしていた時、受講生に「このプロンプト、3行に圧縮できますよ」と指摘したら、「そんな方法があったんですか!?」と驚いていました。
独学では、こういう「プロの視点」を得られません。
失敗パターン③: エラーで詰まって挫折
プログラミングでは、エラーとの戦いが日常です。
私自身、Python初心者の頃、エラーメッセージを見て3日悩んだことがあります。
しかし、現在メンターをしている受講生は、Slackで質問すれば5分で解決します。
「時間をお金で買う」というのは、まさにこのことです。
エラーで3日悩む時間を、プロへの質問3分で解決する。
これができるかどうかで、学習速度が10倍変わります。
本気で人生を変えたい人のための厳選スクール3選
ここまで読んで、「独学は厳しいな…」と感じた人へ。
結論: 時間をお金で買い、現役エンジニアのメンターをつけるのが、最短かつ最安のルートです。
「スクールは高い」と思うかもしれませんが、考えてみてください。
- 独学で1年かけて中途半端なスキルを身につける
- スクールで3ヶ月で実務レベルに到達し、転職で年収が200万円上がる
どちらが「安い」ですか?
ここでは、私が実際に調査し、カリキュラムを精査した上で、本当におすすめできるスクール3つだけを紹介します。
【1位】TechAcademy(テックアカデミー)AIコース / データサイエンスコース
公式サイト: [TechAcademy無料体験はこちら]
なぜTechAcademyが1位なのか?
理由は一つ。パーソナルメンター制度です。
TechAcademyでは、週2回(各30分)、現役AIエンジニアとビデオ通話できます。
これがどれだけ価値があるか、分かりますか?
エラーで3日悩む時間を、メンターへの質問3分で解決できる。
しかも、メンターは「教科書的な答え」ではなく、現場で使われている実践的なテクニックを教えてくれます。
実際の受講生の声(私が直接聞いた話)
Dさん(29歳・営業職から転職)は、TechAcademyを受講して3ヶ月後、AI系スタートアップに転職しました。
彼がメンターに質問した内容を一部紹介します:
- 「LangChainのRetrievalQAとRetrievalQAWithSourcesの使い分けは?」
- 「プロンプトインジェクション(悪意ある入力)をどう防ぐ?」
- 「ベクトルデータベース、ChromaDBとPineconeどちらを選ぶべき?」
これらの質問は、Googleで検索しても明確な答えが出ないものばかりです。
しかし、現役エンジニアなら「現場ではこう使ってます」と即答してくれます。
料金とコスパ
- AIコース(8週間): 17万4900円
- データサイエンスコース(12週間): 28万4900円
「高い!」と思いましたか?
では、計算してみましょう。
プロのエンジニアに週2回相談できる環境を、個人で用意しようとしたらいくらかかるか?
フリーランスエンジニアのコンサル料金は、1時間1〜3万円が相場です。
週2回×30分×8週 = 8時間 = 最低8万円
つまり、カリキュラム代を差し引いても、実はめちゃくちゃ安いんです。
こんな人におすすめ
- 未経験から最短でAIエンジニアに転職したい人
- エラーで詰まった時、すぐに質問できる環境が欲しい人
- 「プロの視点」を学びたい人
→ [TechAcademy無料体験・カウンセリングはこちら]
まずは無料体験で、メンターとの相性を確認してください。リスクはゼロです。
【2位】Aidemy Premium(アイデミー)
公式サイト: [Aidemy無料相談会はこちら]
AidemyのセールスポイントとGive away
教育訓練給付金制度を使えば、受講料の最大70%が戻ってきます。
これは国が認定した制度で、条件を満たせば(雇用保険加入1年以上など)、実質10万円以下でAIを学べます。
カリキュラムの特徴
AidemyはPython特化型のスクールで、以下が学べます:
- Python基礎からAI実装まで
- 機械学習(scikit-learn)
- ディープラーニング(TensorFlow、PyTorch)
- 自然言語処理(NLP)
特に、「データ前処理」や「モデル評価」など、実務で必須だが独学では学びにくい部分が充実しています。
転職サポートが手厚い
Aidemyは、転職成功率が高いことで有名です。
理由は、ポートフォリオ作成を徹底的にサポートしてくれるから。
実際、受講生が作ったポートフォリオをGitHubで公開しているので、見てみてください。クオリティが段違いです。
こんな人におすすめ
- 給付金を使ってコストを抑えたい人
- 未経験からエンジニア転職を本気で目指す人
- Python初心者から始めたい人
→ [Aidemy無料相談会はこちら]
無料相談会では、あなたのキャリアプランに合わせた最適なコースを提案してくれます。
【3位】Udemy(特定講座の紹介)
公式サイト: [Udemy公式サイトはこちら]
Udemyの位置づけ
正直に言います。Udemyは「スクールが高すぎる」と感じる人向けの妥協案です。
メリット:
- 1講座2,000円前後(セール時)
- 買い切り型で、何度でも復習可能
デメリット:
- 質問できない(または返信が遅い)
- カリキュラムが古くなっていることがある
- モチベーション管理が難しい
おすすめ講座
- 『【ChatGPT/LangChain】生成AI×Python実践入門』
- 『Python + AI(人工知能)入門:ディープラーニングでAIを作る』
これらは比較的新しく、レビューも高評価です。
こんな人におすすめ
- スクールに課金する前に、まず基礎を固めたい人
- 自己管理能力が高く、独学でも続けられる人
ただし、本気で転職や収益化を目指すなら、Udemyだけでは不十分です。
最終的にはTechAcademyやAidemyに移行することをおすすめします。
よくある質問(FAQ):辛口で答える
Q1. 文系出身でも大丈夫ですか?
A: 論理的思考ができれば、文系も理系も関係ない。むしろ言語化能力が高い文系こそ向いている。
実際、私のチームには文学部出身のプロンプトエンジニアがいます。
彼女は数学が苦手でしたが、「AIに何をさせたいか」を明確に言語化する能力が抜群で、今では年収900万円を稼いでいます。
重要なのは、「AIの仕組みを理解し、目的に応じて使いこなせるか」です。
Q2. 英語は必要ですか?
A: 最新論文やドキュメントは全部英語。DeepLを使ってもいいから、逃げるな。
残酷な現実を言います。
AIの最新情報は、99%が英語です。
- OpenAIの公式ドキュメント:英語
- LangChainの公式ドキュメント:英語
- 最新の研究論文:英語
「日本語の情報だけで学ぶ」のは、半年遅れの情報で戦うようなものです。
ただし、完璧な英語力は不要です。DeepLやChatGPTで翻訳すればOK。
「英語を読むことから逃げない姿勢」があれば十分です。
Q3. 年齢制限はありますか?
A: 30代後半未経験は正直厳しい。だが、副業やフリーランスなら実力次第で逆転可能。
企業の正社員採用では、35歳以上の未経験は99%門前払いです。これが現実です。
ただし、フリーランスや副業なら年齢は関係ありません。
実際、私の知人(42歳・元営業)は、TechAcademyで学んだ後、クラウドソーシングで月30万円稼いでいます。
企業が見るのは、「何歳か」ではなく「何ができるか」です。
Q4. 数学ができないとダメですか?
A: 微積分や線形代数は、モデル開発者になるなら必要。プロンプトエンジニアなら不要。
誤解されがちですが、プロンプトエンジニアに高度な数学は必須ではありません。
必要なのは:
- 確率の基礎(中学レベル)
- データの読み方(平均、中央値、標準偏差)
これくらいです。
「数学が苦手だから…」と諦めるのは、もったいないです。
Q5. スクールを卒業すれば本当に転職できますか?
A: 卒業証明書では採用されない。ポートフォリオとGitHubのコミット履歴で勝負しろ。
スクールは「魔法の杖」ではありません。
スクールはあくまで「学ぶ環境」を提供するだけ。最終的に採用されるかは、あなたの努力次第。
ただし、TechAcademyやAidemyの受講生は、転職成功率が高いのも事実です。
理由は、メンターが「採用される人の条件」を熟知しているから。
まとめ:今ここで動かない人は、一生「AIに怯える側」のまま
この記事を最後まで読んだあなたに、最後に
厳しいことを言います。
今、この瞬間も、あなたの同世代はAIスキルを身につけて市場価値を上げています。
そして、あなたの今の仕事は、確実にAIに侵食されています。
2026年、すでに消えた職種・消えかけている職種
- データ入力業務: GPT-4のOCR機能で完全自動化
- カスタマーサポート(一次対応): AIチャットボットが24時間対応
- 簡単な翻訳業務: DeepLとChatGPTで誰でもできる
- 定型的なライティング: AIが秒で生成
「自分の仕事は大丈夫」と思っていますか?
私が知る限り、「AIに奪われない仕事」は存在しません。
あるのは、「AIを使う側」と「AIに使われる(淘汰される)側」だけです。
あなたはどちら側に行きたいですか?
もし「AIに使われる側」になりたくないなら、今すぐ行動してください。
「来月から本気出す」
「ボーナスが出たら考える」
「もう少し情報を集めてから…」
こう言っている人は、一生動きません。
私がこれまで見てきた中で、成功した人の共通点は一つだけ。
「即断・即決・即行動」
彼らは、情報を得た瞬間に無料カウンセリングを予約し、翌週にはスクールに申し込んでいました。
そして3ヶ月後、彼らは転職に成功したり、副業で収入を得たりしていました。
一方、「もう少し考えてから…」と言っていた人たちは、1年後も同じ場所でくすぶっています。
「高い」は言い訳にならない
「スクール代が高い」と思っていますか?
では、計算してみましょう。
TechAcademy AIコース: 17万4900円(8週間)
転職に成功して年収が300万円から500万円に上がったら、2ヶ月で元が取れます。
副業で月10万円稼げるようになったら、2ヶ月で元が取れます。
これは「コスト」ではなく、「投資」です。
しかも、給付金を使えば実質10万円以下になるケースもあります。
10万円で人生が変わるなら、安すぎませんか?
私は過去、自己投資として以下を支払ってきました:
- 英会話スクール:50万円
- MBAプログラム:300万円
- 技術書・オンライン講座:累計100万円超
結果、年収は2000万円になりました。
自己投資しない人に、未来はありません。
最初の一歩は「無料カウンセリング」
とはいえ、いきなり数十万円を払うのは怖いですよね。
だからこそ、まずは無料カウンセリングを受けてください。
TechAcademyもAidemyも、無料で30〜60分のキャリア相談ができます。
ここで、現役エンジニアがあなたの状況をヒアリングし、
- 「あなたに向いているか」
- 「どのコースが最適か」
- 「転職・副業の可能性」
を客観的に判断してくれます。
相談したからといって、必ず申し込む必要はありません。
「やっぱり自分には合わない」と思ったら、断ればいいだけです。
リスクはゼロです。
逆に、相談しないリスクの方が圧倒的に大きいです。
なぜなら、相談しなければ、あなたは永遠に「分からない」ままだからです。
行動しなかった人の末路
最後に、私が実際に見た「行動しなかった人」の末路を紹介します。
【ケース:Eさん(35歳・営業職)】
Eさんは2023年、私に相談してきました。
「AIエンジニアになりたいです。どうすればいいですか?」
私は彼に、TechAcademyを勧めました。
しかし彼は、「もう少し考えてから…」と言いました。
それから3年後の2026年、彼から再び連絡がありました。
「やっぱりAIを学びたいんです。今からでも間に合いますか?」
私は正直に答えました。
「3年前なら余裕でした。でも今は、未経験35歳の転職は99%無理です。副業かフリーランスなら可能性はありますが、3年前と比べて競争相手が10倍に増えています」
彼は絶句していました。
「あの時、決断していれば…」
しかし、時間は戻りません。
あなたは、3年後に同じ後悔をしたいですか?
もし答えが「NO」なら、今すぐ行動してください。
具体的には:
【今日やること】
- TechAcademyの無料体験/カウンセリングに申し込む
- Aidemyの無料相談会に申し込む
- 両方受けて、自分に合う方を選ぶ
これだけです。所要時間は5分です。
たった5分で、人生が変わるかもしれません。
最後に:「上流」への切符は、今ここにある
2026年、プロンプトエンジニア市場は完全に二極化しました。
下流(年収300万円)と上流(年収1000万円超)の格差は、今後さらに広がります。
そして、この格差を決めるのは、「今、行動するか・しないか」だけです。
あなたには、2つの未来があります。
【未来A:行動しなかった場合】
- 3年後も今と同じ仕事、同じ年収
- AIに仕事を奪われる恐怖に怯え続ける
- 「あの時やっておけば…」と後悔する
【未来B:今、行動した場合】
- 3ヶ月後、AIを使いこなせるスキルを獲得
- 6ヶ月後、転職または副業で収入が増える
- 1年後、市場価値が上がり、キャリアの選択肢が増える
あなたはどちらの未来を選びますか?
私は、あなたが「未来B」を選ぶことを願っています。
なぜなら、AI時代は、正しいスキルを持つ人にとっては最高の時代だからです。
年齢も学歴も関係ありません。
「AIを使いこなせるか」だけが、あなたの市場価値を決めます。
【行動プラン】今すぐやるべきこと
Step 1: 無料カウンセリングを予約する(所要時間:5分)
→ [TechAcademy無料体験・カウンセリングはこちら]
→ [Aidemy無料相談会はこちら]
Step 2: カウンセリングで以下を質問する
- 「私の経歴で、AIエンジニアに転職できる可能性は?」
- 「どのコースが最適ですか?」
- 「給付金は使えますか?」
Step 3: 自分に合うと感じたら、即申し込む
「もう少し考えてから…」は禁句です。
考えれば考えるほど、行動のハードルが上がるだけです。
即断・即決・即行動。
これが、成功者の共通点です。
さあ、人生を変える最初の一歩を踏み出そう
この記事を読んだ99%の人は、何もせずにページを閉じます。
しかし、あなたは違います。
なぜなら、あなたはここまで読んだからです。
ここまで読んだということは、あなたには「変わりたい」という強い意志があるはずです。
その意志を、今すぐ行動に変えてください。
3年後、あなたは今日のことを思い出すでしょう。
「あの時、あの記事を読んで行動して本当によかった」
そう思える未来を、今、ここで掴んでください。
→ [TechAcademy無料体験・カウンセリングはこちら]
→ [Aidemy無料相談会はこちら]
【補足】この記事を書いた理由
私がこの記事を書いたのは、過去の自分と同じ失敗をしてほしくないからです。
私も、最初は「独学でなんとかなる」と思っていました。
しかし、3ヶ月経っても、6ヶ月経っても、実務レベルに到達しませんでした。
時間を無駄にしました。
その後、高額なスクールに課金し、メンターに質問しまくったことで、ようやく実務レベルに到達しました。
「最初からメンターをつけておけば、半年短縮できたのに…」
これが私の最大の後悔です。
だからこそ、あなたには同じ失敗をしてほしくありません。
最短ルートを選んでください。
そして、AI時代を「恐怖」ではなく「チャンス」として捉えてください。
