AIの進化により、「AI開発」はもはやエンジニアだけの領域ではなくなりました。
ChatGPTやGemini、Claudeといった生成AIの登場によって、プログラミング未経験でもAIを使って開発プロジェクトを進めることが可能になっています。生成AIの登場は、開発現場の構造を根本から変えつつあります。これまで外部委託や専門チームに依存していたAI活用も、ChatGPTやGeminiなどのツールを使えば、社内の担当者が自ら設計・運用できる時代に入りました。特に中小企業では、「限られたリソースでどこまでAIを活かせるか」という視点が経営課題の中心になりつつあります。

そのため、“AI開発＝難しい”という従来のイメージを払拭し、「AIを使いこなすスキル」こそが新しい競争優位を生むといえるでしょう。

しかし同時に、「AI開発にはどんなスキルが必要なのか？」という疑問を抱く人も急増しています。
単にAIツールを触るだけでは業務改善や自社DXの成果に繋がらず、ツールの選定・プロンプト設計・API連携など、実務に即したスキルが求められる時代になっています。

本記事では、「AI開発必要なスキル」というテーマのもと、非エンジニアや企業担当者でも理解できる形で、AI開発を進める上で欠かせない7つのスキルを整理します。
さらに、どのスキルをどの順番で学べば良いか、実務でどのように活かせるかまで具体的に解説します。

本記事は、単なるスキル一覧ではなく、「なぜそのスキルが必要なのか」「どのように現場で役立つのか」までを丁寧に解説します。AI開発をこれから始める人も、既にツールを使い始めた人も、自分のスキルを整理し、次の一歩を明確にするための羅針盤として活用できる内容です。

1. AI開発に必要なスキルとは？まず押さえるべき基礎

AI開発という言葉は広く、技術的スキルだけでなく「課題をAIで解決する思考力」も含まれます。
生成AI時代においては、Pythonでモデルを構築する力よりも、ChatGPTやGeminiを正しく指示・制御できるプロンプト設計力や、AIを既存システムにどう統合するかというビジネス設計スキルが求められます。
つまり「開発スキル＝ツール操作＋思考設計＋AI理解」の3要素が基本です。

項目	内容
技術スキル	ノーコードツール操作、API理解、データ構造の基礎
思考スキル	プロンプト設計、問題分解、ワークフロー構築
ビジネススキル	業務要件定義、AI導入効果測定、プロジェクトマネジメント

また、AI開発の初期段階では「目的設定」の重要性も見落とされがちです。AIで何を自動化したいのか、成果をどう測定するのかを明確にしなければ、ツールの選定やスキルの方向性も定まりません。

たとえば「問い合わせ対応をAI化したい」のか「社内報告を自動生成したい」のかによって、必要なスキルセットは大きく異なります。スキルの習得は常に“目的から逆算”して考えることが大切です。

2. 生成AI時代の「AI開発スキルセット」とは

生成AIを活用する開発では、コーディング力よりも「AIをどう使うか」が問われます。
ChatGPTをAPI連携して業務システムに組み込む、Geminiを使ってデータ要約を自動化するなど、ツール間連携と設計力が鍵となります。
特に注目されるのが、以下の3領域です。

プロンプトエンジニアリング：AIに適切な指示を与える言語スキル
ノーコード開発：BubbleやMakeなどを使いAI機能を組み込む
データ活用スキル：AIが出す結果を業務判断に活かす知識

特に注目すべきは、「AIに指示を与える力」と「AIの出力を評価する力」の2点です。

前者は“プロンプトエンジニアリング”として知られ、AIが適切に動くように指示を設計するスキル。後者は、AIが出した回答の正確性・一貫性を判断する“批判的思考スキル”です。

この2つを組み合わせることで、AI開発の成果物の品質を高められます。単にAIを動かすのではなく、“AIを共同開発者として扱う姿勢”が求められています。

3. ノーコード・ローコードでAI開発を進めるための3つの柱

1つ目は「ツール操作力」です。ノーコードツール（Bubble、Glide、Makeなど）を活用すれば、API連携やフロント構築を短期間で実装できます。
2つ目は「AI理解力」。AIモデルの特性を理解することで、出力精度を高められます。
3つ目は「業務適用力」。単にツールを動かすだけでなく、実際の業務課題にAIを適用できるかが差を生みます。
この3つを意識することで、AI開発を“動かすだけ”から“成果を出す開発”へと進化させられます。特にノーコードツールの進化により、エンジニア以外の職種でもAIシステムを構築できるようになりました。たとえば、BubbleやMakeを用いれば、APIを通じてChatGPTを社内システムに組み込むことが可能です。

開発に必要な時間とコストを大幅に削減しつつ、業務現場の知見をそのまま反映したAI活用が実現します。

この「現場主導型のAI開発こそ、ノーコード時代の最大の強み」といえるでしょう。

4. AI開発を支える7つの具体的スキル

AI開発に求められるスキルを7つに整理すると以下の通りです。

スキルカテゴリ	内容	具体例
1. プロンプト設計	AIを意図通りに動かす指示スキル	ChatGPTやGeminiでの指示最適化
2. ツール操作	ノーコード/ローコード操作	Bubble、Make、Zapierなど
3. API理解	サービス連携の基礎	OpenAI APIやWebhook設定
4. データ構造理解	データの扱い方	JSON、スプレッドシート構造
5. ビジネス設計	AI導入の目的設定	業務効率化・収益化設計
6. モデル理解	AI出力の仕組みを把握	LLM、RAG、Embeddingの概念
7. コミュニケーション	チーム導入を推進	AI活用方針の説明・教育

特に1〜3の「プロンプト設計」「ツール操作」「API理解」は、AI開発の基盤となるスキルです。ここが弱いと、どんなに高度なAIツールを導入しても成果が出にくくなります。

一方で、後半の「ビジネス設計」や「コミュニケーション」は、AI導入を社内で浸透させるための要素です。技術とビジネスの橋渡しができる人材こそ、AIプロジェクトを成功に導くキーパーソンとなります。

5. スキルを習得するための学習ステップとおすすめツール

スキルを効率的に学ぶには、段階的な学習が効果的です。

ステップ	内容	推奨ツール
Step1	ChatGPTでプロンプト設計を練習	ChatGPT, Gemini
Step2	ノーコード開発で簡単なAIアプリを構築	Bubble, Glide
Step3	API連携でAIを自動化	Make, Zapier
Step4	データ分析やRAGを学習	Notion AI, LangChain
Step5	社内導入を実践	Slack bot, Google Apps Script連携

学習を進める上で大切なのは、“完璧を目指さないこと”です。最初からすべてのスキルを身につけようとすると、途中で挫折してしまうケースが多く見られます。

まずはChatGPTでプロンプト設計を試し、その出力をMakeで自動化してみる。小さな成功体験を積み重ねることで、実践的なスキルが自然と身についていきます。

また、ノーコード開発の学習は個人よりもチームで行う方が効果的です。異なる視点からの意見交換が、AI活用の幅を広げます。

6. チームや企業でAI開発を内製化するためのポイント

チーム全員がAIツールを使える状態を作ることが、最も費用対効果が高い戦略です。
属人的なAI担当者を作るのではなく、AI活用をチーム文化として定着させることが重要です。
社内勉強会やワークショップ形式でスキル共有を行うと、開発スピードと定着率が上がります。成功している企業は、「AI人材の採用」よりも「既存社員のスキルアップ」に注力しています。

ノーコードツールを社内標準として導入し、AIプロジェクトを社内で小さく試すことで、社員全体のスキル底上げが進みます。

また、社内に“AI推進リーダー”を置くことで、全員が安心してAIに取り組める環境を作りやすくなります。

このように、AI開発の内製化は単なる技術導入ではなく、「組織文化の変革プロジェクト」として捉えることが重要です。

まとめ

AI開発は、もはや「一部のエンジニアの専門領域」ではありません。
生成AIの進化によって、非エンジニアでも十分にAIを活用したシステムやアプリ開発が可能になっています。

しかし、「ツールを使えること」と「AIを使いこなせること」は別です。
AI開発を成功させるには、プロンプト設計・ノーコード構築・API理解・ビジネス設計などのスキルをバランスよく身につける必要があります。そして何よりも大切なのは、AI開発を“継続的に学び続ける姿勢”です。AIツールは毎月のように進化しており、1年前の知識ではすぐに陳腐化してしまいます。

しかし、基本的なスキルセットと正しい学習方法さえ押さえておけば、新しいツールや概念にも柔軟に対応できます。

“AI開発を学ぶ”というよりも、“AIと共に成長する”という意識が成功の鍵です。

もし「どこから始めればいいか分からない」「自社でAIを導入したいがスキルに不安がある」という場合は、ノーコード総合研究所のようなAI×ノーコードの専門パートナーに相談することで、最適な導入支援を受けられます。
ツールの導入支援から開発代行、チーム内のスキル教育まで、段階的に支援を受けることで、AI開発を確実に前進させられるでしょう。