BON-BON TOOLS 生成AIの実務とキャリア

生成AIを、試すところから
仕事にするところまで。

手元で動かせたAIを、実入りに変えるまで。 無料で試すところから納品・実装・仕事にするところまでの順番を、公開データと実測で、営業出身の現役PMが整理します。

02 three lanes

試すところから、仕事にするところまで

04 — work
仕事にする
スキルを副業・転職・学習の選択につなぐ。案件市場・求人・年収の公開データと、当事者のキャリア記録。
仕事にするの記事一覧 →
03 market data

案件・求人は、数字の「読み方」から

生成AIの副業案件と正社員求人は、別々の物差しで読む必要があります。 公開データ（job tag・e-Stat ほか）を出典と取得日つきで整理した地図を、無料で公開しています。

※ 掲載件数・提示年収は求人広告上の条件であり、個人の採用・報酬を保証するものではありません。

生成AI案件・求人マップ（データ正典） 観測値の全レコード＋CSV・PDFダウンロード マップの読み方と、最初の一歩の選び方 入口の広さの読み方から、1週間で試せる3ルートまでの解説記事 job tag のAIエンジニア年収 609.8万円の読み方 公的統計と民間調査値を混ぜずに読む年収データ記事
04 about

aikun という、書き手のこと

法人営業を 7 年 4 ヶ月（通信機器商社・課長代理）勤めたあと、30 歳目前で未経験からエンジニアへ。 スクールで半年（対面）学んだのち、SES で 2 年 5 ヶ月、いまは自社開発スタートアップで 3 年以上になります。 Ruby / Scala / Python / AWS でプロダクトを作りながら、OpenAI・Anthropic・Google の API 利用、RAG、 AI エージェント、Claude Code まで、生成AI の実務に日々携わっています（現在はプロダクトのマネジメントも担当）。

本名・顔は出さず、ペンネーム「aikun」で書いています。経歴は事実ベースで、特定されやすい社名・サービス名だけを伏せています。 書ける範囲は、自分の手で触っている領域に限ります。 触っていない領域は、ちゃんと「触っていない／公開情報からの整理です」と書きます。

aikun のプロフィールを見る →
背景営業 7 年 4 ヶ月 → 未経験からエンジニア → 現役（PM 兼務）
学習スクールで半年（対面）＋ 独学
技術Ruby / Scala / Python / AWS
領域生成AI（API 利用 / RAG / エージェント / Claude Code）
対象営業・事務など非 IT 職から AI 実装側へ
方針実体験ベースで執筆／実名・顔は非公開
05 latest writing

最新の記事

82 entries
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06 editorial policy

運営方針

  1. 01
    「実装現場で触っているからこそ書けること」を大切にします

    一般論より、実際の業務で動かしてみてどうだったかを優先します。 自分で触っていない領域は「公開情報からの整理です」と正直に断ってから書きます。

  2. 02
    数字には出典を、広告には表示を付けます

    案件数・求人・年収などの数字は、出典と取得日を付けて掲載します。収入や転職の成功は約束しません。 広告の扱いは PRポリシー、情報の優先順位と訂正の流れは 編集方針 に公開しています。

  3. 03
    読者の声を取り込みます

    記事の訂正のご指摘、リクエスト、引用のご相談はメールで受け付けています。 いただいた声は、次の記事の構成や用語の噛み砕き方に反映します。