AIエンジニアに未経験で転職するロードマップ｜年代別の年収や求人例も
「AIに興味はあるが、数学やプログラミングの壁が高そう」「実務経験がない自分にチャンスはあるのか」と、一歩踏み出せずにいませんか？
AIエンジニアに未経験で転職するには、「Python・数学の基礎」「LLM・プロンプトの実践」「成果物（ポートフォリオ）の制作」の3ステップを順に進めるのが最短ルートです。
また、実はAIエンジニアには技術力だけでなく、前職で培ったドメイン知識（業界知識）や課題解決力が強力な武器になるケースが多々あります。
【この記事はこんな人におすすめ】
・全くの未経験から、将来性の高いAIエンジニアへのキャリアチェンジを目指したい方
・独学でPythonや数学を学び始めたが、転職活動を成功させるための「＋α」を知りたい方
・AIエンジニアの実際の平均年収や、未経験から入社可能な求人例を具体的に把握したい方
この記事のまとめ
- 「AIエンジニアの経験」がなくても、データ処理や開発、運用、マネジメントなどAIエンジニアに活かせる経験はさまざま。
- ギークリーの「未経験可」求人では「開発経験あり」が条件のものが目立つ。
- 完全未経験なら、まずはPythonや数学の基礎学習から始めて成果物制作を目指すのがおすすめ。
目次
4月時点
8484
※2026年4月時点
AIエンジニアに未経験から転職できる？経験別に解説
AIエンジニアは高度な専門職というイメージがありますが、これまでの経験によっては未経験からでも十分にキャリアチェンジが可能です。
重要なのは、自身のスキルをどのようにAI領域へ応用できるかを理解することです。
- 【開発エンジニア経験あり】即戦力として年収アップを狙える
- 【分析や統計経験者】データの扱い方を応用できる
- 【AI経験なし】運用・インフラ・PM経験があれば強みになる
- 【IT業界経験なし】「生成AIの活用力」と「特定業界の専門知識」で突破可能
ここでは経験別に転職可能性と強みを解説します。
【開発エンジニア経験あり】即戦力として年収アップを狙える
開発エンジニアの経験がある場合、AIエンジニアへの転職は比較的スムーズです。
Pythonなどのプログラミングスキルや開発フローの理解はそのまま活かせるため、機械学習ライブラリやデータ処理の知識を補えば即戦力として評価されやすいです。
また、実装力に加えてAIモデルの組み込みや運用まで担える人材は市場価値が高く、年収アップも狙いやすいポジションです。既存スキルを土台に専門性を上乗せするイメージで準備を進めるとよいでしょう。
【分析や統計経験者】データの扱い方を応用できる
データ分析や統計に関する経験がある人は、AIエンジニアとしての適性が高い傾向があります。
データの前処理や可視化、仮説検証といったプロセスは機械学習とも共通点が多く、スムーズに応用が可能です。
特に、データの意味を理解しビジネスに活かす視点は企業から高く評価されます。プログラミングスキルを補強することで、分析からモデル実装まで一貫して担える人材として活躍の幅が広がります。
【AI経験なし】運用・インフラ・PM経験があれば強みになる
AIの実務経験がなくても、IT業界での運用・インフラ・プロジェクトマネジメント経験は大きな強みになります。
AIシステムは開発だけでなく、安定運用やスケーラビリティの確保が重要なため、インフラや運用の知見は欠かせません。
また、PM経験があればAIプロジェクトの推進役として価値を発揮できます。AIそのものの知識を後から補うことで、周辺領域からのキャリアシフトも十分に可能です。
\ レガシーな環境に悩んだら？ /
【IT業界経験なし】「生成AIの活用力」と「特定業界の専門知識」で突破可能
IT業界未経験の場合でも、近年は生成AIの普及によりチャンスが広がっています。
ChatGPTなどのツールを業務に活用できるスキルや、特定業界における専門知識を掛け合わせることで、AI人材としての価値を打ち出すことが可能です。
例えば、マーケティングや医療、金融などの知見を持つ人材は、それぞれの分野でAI活用を推進できる存在として評価されます。
基礎的なITスキルを身につけつつ、自身の強みを明確にすることが転職成功のポイントです。
また、まずはITエンジニアとしてキャリアをスタートさせてからAIの領域へとスライドする方法もあります。
今のあなたのスキルが活かせる職場を「IT人材 仕事タイプ診断」で見つけよう
「自分はエンジニアとしてどんな仕事が向いているんだろう？」
「SIer、SES、事業会社…自分に合っているのってどんな職場？」
次の職場選びで重視した方がいいことがわからないなど、職場選びで悩むことは多々ありますよね。
ギークリーの「IT人材 仕事タイプ診断」では、エンジニア職に活かせる適性だけではなく、価値観に合う職場、企業のタイプを知ることができるので、転職軸を決めるときや求人選びに役立ちます。
エンジニアとしてのキャリアや職場選びで悩んだら、一度ご自身の価値観に合う仕事のタイプや企業のタイプを調べてみませんか？自身の適性を知ることで、納得のいくキャリア選択や求人選びができるでしょう。
\ エンジニアとして活躍できる職場が分かる! /
Geeklyを利用して転職成功したKさんの例
- ご年齢：40代
- 企業：受託開発⇒事業会社
- 職種：システムエンジニア⇒Webエンジニア
- 転職回数：1回
- 転職理由：自社のプロダクトに携わりたかった
Q．転職活動においてどのようなことを不安に感じられましたか？
単にどのくらい転職活動に時間をかけないといけないのか見えていなかったという点と、転職活動を考え出した35歳は市場や企業にとって需要があるのかという点です。
Q．転職活動で得られた気づきや考えの変化はありましたか？
転職活動に対しての不安はギークリーで面談して、一瞬で解消されました。面談後の書類の作成も一緒に進めていただいたので、「こんな感じでいいんだ」と不安が払拭されました。
Q．ギークリーで紹介された求人についてはいかがでしたか？
準備していただいた求人は100社以上もありパワフルさを感じたのですが、最初の面談の時に書類を応募する企業数と、そのうち一次面接を通る総定数や内定が出る企業の総定数を出していただいて、それをどのくらいの期間で行うのかという指針があったので、納得感がありました。
【あわせて読みたい】事業会社へ転職に成功したKさんの事例はこちら⇓
\ エンジニアとして活躍できる職場が分かる! /
【無料3分！】「IT人材 仕事タイプ診断」ご利用の流れ
「IT人材 仕事タイプ診断」は4つのステップで完結！
STEP1：以下のボタンから仕事タイプ診断のページへ
STEP2：仕事タイプ診断のページから職種を選択
STEP3：プロフィール（お名前とご連絡先）を入力
STEP4：必要な質問に答える
診断後、自分の志向にあう企業の求人を見たい場合は、IT専門のキャリアアドバイザーがご希望の条件をお伺いし、志向性に合わせた求人を紹介させていただきます。
たった3分、無料で診断できるので、ぜひ一度「IT人材 仕事タイプ診断」で企業選びの軸をご確認ください。
\ エンジニアとして活躍できる職場が分かる! /
未経験からAIエンジニアになるためのロードマップ
AIエンジニアを目指すには、基礎スキルの習得から実務レベルのアウトプットまで、段階的にスキルを積み上げることが重要です。
ここでは未経験者が押さえるべき4つのステップを解説します。
- Step1：Pythonの基礎習得と数学的素養のアップデートを行う
- Step2：生成AI（LLM）の活用スキルとプロンプトエンジニアリングを学ぶ
- Step3：G検定やE資格を取得して客観的なスキル証明を手に入れる
- Step4：実務を想定したポートフォリオをGithubで公開する
以下、それぞれの工程を確認しましょう。
Step1：Pythonの基礎習得と数学的素養のアップデートを行う
AI開発の土台となるのが、Pythonのプログラミングスキルと数学の基礎知識です。特に、線形代数や確率統計は機械学習の理解に直結するため、重要な分野となります。
まずは文法やデータ処理の基礎を学びつつ、簡単な分析やアルゴリズムの実装に触れることが大切です。
初期段階で基礎をしっかり固めておくことで、その後の学習効率が大きく変わります。
【あわせて読みたい】AIプログラミング学習ロードマップについてはこちら⇓
Step2：生成AI（LLM）の活用スキルとプロンプトエンジニアリングを学ぶ
近年は、生成AI（LLM）の活用スキルがAI人材にとって重要な要素となっています。
単にモデルを使うだけでなく、目的に応じて適切な指示（プロンプト）を設計する力が求められます。
業務効率化やデータ分析など、実際のユースケースを想定しながら活用経験を積むことで、実践的なスキルが身につきます。
変化の速い領域だからこそ、最新技術に触れ続ける姿勢が重要です。
Step3：G検定やE資格を取得して客観的なスキル証明を手に入れる
学習を進めたら、資格取得によってスキルを客観的に証明することも有効です。
G検定やE資格は、AI・ディープラーニングに関する基礎から応用までを体系的に学べる資格として知られています。
特に未経験者にとっては、知識レベルを可視化できるため、転職活動におけるアピール材料になります。
独学だけでなく、第三者評価を得ることで信頼性を高めることができます。
Step4：実務を想定したポートフォリオをGithubで公開する
最終ステップとして、学んだスキルを形にするポートフォリオの作成です。
例えば、データ分析プロジェクトや簡単な機械学習モデルの構築など、実務を想定したアウトプットをGitHubで公開しましょう。
採用担当者は「何ができるか」を重視するため、具体的な成果物があることで評価されやすくなります。
質の高いポートフォリオは、未経験からの転職成功率を大きく高める要素となります。
【あわせて読みたい】AIエンジニアはやめとけ？についてはこちら⇓
\ レガシーな環境に悩んだら？ /
未経験からAIエンジニアになるためにおすすめの資格
AIエンジニアとしてのスキルを体系的に身につけるには、レベルに応じた資格取得が効果的です。
ここでは、未経験から段階的にスキルアップできる資格を3つのレベルに分けて紹介します。
目的にあわせて取得を目指しましょう。
【レベル1：基礎】IT未経験からAIの全体像を把握する入門資格2選
IT未経験者は、まずAIやITの全体像を理解することが重要です。
「ITパスポート（AI関連科目）」は、IT基礎に加えてAI・データ活用の基本概念を学べる国家試験で、ITリテラシーの土台づくりに役立ちます。
一方、「Google AI Essentials」は、生成AIの基本や実務での活用方法を学べる実践寄りの講座で、AIツールを使った業務改善のイメージを掴むのに適しています。
これらは、AIエンジニアとしての第一歩として、全体像を理解するフェーズで有効です。
【レベル2：実践準備】AIをビジネスや業務に活かす武器にする資格2選
基礎を押さえた後は、AIを実務に活かすための知識を深めます。
「G検定」はディープラーニングの基礎や活用事例を体系的に学べる資格で、AIプロジェクトに関わる際の共通言語を身につけることができます。要件定義や企画フェーズで特に役立つ知識です。
また、「生成AIパスポート」は、生成AIの活用やリスク管理にフォーカスしており、業務効率化やプロンプト設計といった実践スキルの強化につながります。
いずれも「AIを使いこなす力」を高める資格です。
【レベル3：専門特化】クラウド活用とコンサル視点を身につける資格2選
より専門性を高めたい場合は、クラウドやビジネス視点を含めた資格が有効です。
「AI-900 (Microsoft Azure AI Fundamentals)」はAzure上でのAIサービスの基礎を学べる資格で、AIモデルの構築・運用やクラウド環境での実装理解に役立ちます。実務では、AIシステムのインフラ設計や運用フェーズで活きる知識です。
「認定AI・IoTコンサルタント（AIC）」は、AI導入の企画や戦略立案に関する知識を学べる資格で、コンサルティングや上流工程で力を発揮します。
技術だけでなく、ビジネスにどう活かすかを考えたい人に適したステップです。
【あわせて読みたい】AI資格についての詳しい解説はこちら⇓
\ レガシーな環境に悩んだら？ /
AIエンジニアの平均年収【自社データ公開】
AIエンジニアは専門性が高いことで年収水準も高くなっています。平均年収はITエンジニア全体の平均年収と比較しても高く、今後の需要増が見込まれることから、年収はさらに上昇するでしょう。
- AIエンジニアの平均年収は722万円
- 【前職種別】未経験AIエンジニアの年収水準
ここでは、Geekly（ギークリー）経由で未経験からAIエンジニアへの転職を成功された方の年収データを解説します。
【調査対象】弊社をご利用いただいたIT業界にお勤めの転職希望の方
【対象人数】4,548名（有効回答のみ）
【調査期間】2025年6月1日～2026年5月31日
【調査方法】Web上のアンケートフォームへの入力
AIエンジニアの平均年収は722万円
Geekly（ギークリー）経由で未経験からAIエンジニアへの転職に成功した方のデータによると、全体の平均年収は722万円、中央値は700万円という結果になりました。
厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」に掲載された平均年収609.8万円と比べても高い水準にあり、未経験からの転職であっても着実に年収アップを実現できる可能性がうかがえます。
この背景にあるのが、前職で培ったスキルや実務経験を評価したうえでの採用が主流であるという事情です。
同じ「未経験」という括りでも、実際には隣接領域での経験を武器に挑戦しているケースが多く、まったくのゼロから目指す場合とは前提条件が異なる点には注意しておきましょう。
なお未経験からの入社時は、300万円から400万円台の求人が中心です。
AI領域は今後も市場拡大が続く見込みで、需要の高まりとともに年収水準の底上げも期待できます。
（参考：AIエンジニア – 職業詳細｜職業情報提供サイト（job tag））
【前職種別】未経験AIエンジニアの年収水準
前職の職種によって、AIエンジニアへ転職した後の年収には大きな差が見られます。
| 前職種 | 平均年収 |
| 社内SE（ネットワーク） | 1,044万円 |
| データサイエンティスト | 1,015万円 |
| Web系SE・PG（自社製品） | 890万円 |
| プロダクトマネージャー・PdM | 851万円 |
| データベースエンジニア | 835万円 |
| プロジェクトマネージャー（Web系） | 800万円 |
| データアナリスト／Web解析 | 672万円 |
| システムコンサルタント | 571万円 |
| 業務系SE・PG（SI・受託） | 508万円 |
| Web系SE・PG（SI・受託） | 429万円 |
傾向として、データサイエンティストや社内SE、Web系SE・PG（自社製品）など、データ分析・インフラ寄りの経験を持つ人材ほど高水準になりやすく、なかには800万円〜1,000万円台に届くケースもあります。
一方でSI・受託系のSE・PG出身は水準がやや下がるものの、それでも400万円台後半〜500万円台に乗っており、現職からの着実なアップは十分に狙えます。
自身の経験がどのように評価されるか気になる場合は、転職エージェントに相談しながら具体的な年収レンジを確認しておくことをおすすめします。
\ レガシーな環境に悩んだら？ /
あなたの年収の現在地と転職後のアップ額を「IT人材 年収診断」で確かめてみよう
\ 今の適正年収はいくら？ /
かんたん
3分!
無料診断してみる
「仕事量が多いのに周りと比べて年収が低い」
「評価されにくくて給料が上がりにくい」
「転職したいけど今より年収が落ちないか不安」
など、IT・Web・ゲーム業界で勤めている方にとって「年収」に関する悩みは多いですよね。
年収のことで悩んだら、一度ご自身の年収の現在地と年収アップ予想額を調べてみませんか？
IT・Web・ゲーム業界特化の転職エージェントの分析を基にした年収診断によって現在地から目指せる年収を知ることで、この先どうするか納得のいく決断ができるでしょう。
\ 年収、もっと上がるかも？ /
年収約120万円アップ！年収診断の利用から約2週間以内に転職成功した方の例
- ご年齢：30代
- ご経歴：プロジェクトマネージャー⇒アプリエンジニア
- 勤務地：西日本⇒東京へ転職
- 転職期間：2週間以内に転職成功
Aさんは、スピード転職に成功、かつ年収を約120万円アップすることに成功しています。
もともとアプリエンジニアとしてのご経験もお持ちで、年収診断を行った結果、同職種・同年代のボリュームゾーンより年収が下回っていることから年収を上げたいとお考えになり、転職で年収アップを成功させました。また、開発に携わりたいという希望も転職により叶えることができました。
【あわせて読みたい】転職で年収アップに成功した事例はこちら⇓
「IT人材年収診断」ご利用の流れ
「IT人材年収診断」は4つのステップで完結！
STEP1：以下のボタンから年収診断のページへ
STEP2：年収診断のページから氏名と連絡先を入力してスタート
STEP3：プロフィールと簡単な職務経歴を入力して診断
STEP4：ご自身の年収の現在地を把握
診断後は、年収が上がる求人や、ご希望に沿った求人のご紹介、IT職種を熟知したキャリアアドバイザーに転職の相談をすることもできます。是非一度、ご自身の年収の現在から年収アップ予想額をご確認ください。
\ 年収、もっと上がるかも？ /
【ギークリー転職成功体験談】年収アップした方の口コミ
ここでは、実際にGeekly（ギークリー）のサービスをご利用いただき、年収アップ転職を実現された方の声をご紹介します。
- 調査対象：弊社をご利用いただいたIT業界にお勤めの転職希望の方
- 調査期間：2025年5月～2025年12月
- 調査方法：Web上のアンケートフォームへの入力
＜プロジェクトマネージャー⇒業務系SE・PG（SI・受託）へ転職＞
＜年収：800万円⇒1100万円（300万円アップ）＞
『年収アップ、職位アップもでき、キャリアアップという点で満足しています。ありがとうございました。』
（46歳男性/2025年12月の口コミより）
＜社内SE（開発）⇒プロジェクトマネージャー（web系）へ転職＞
＜年収：530万円⇒728万円（198万円アップ）＞
『もともと他社サービスを使う中で、情報収集のつもりで登録しましたが、気づけばギークリー様でのみ活動を行っておりました。
大きく年収アップを実現したいという自身の希望に、どのサービスでも初めは良い顔をされることはなかったのですが、こちらでは不可能ではないというスタンスを保っていただき、結果的には額面上200万円以上の大幅アップできて非常に感謝しております。』
（30歳男性/2025年9月の口コミより）
＜社内SE（開発）⇒社内SE（開発）へ転職＞
＜年収：550万円⇒696万円（196万円アップ）＞
『不安なく選考を受けることができた。結果として、選考で高い評価をいただく事ができ、希望している年収よりも高い条件で内定をいただく事ができた。』
（31歳男性/2025年7月の口コミ）
＜社内SE（開発）⇒社内SE（ネットワーク）へ転職＞
＜年収：430万円⇒582万円（152万円アップ）
『現年収から当初70万円アップが目標でしたが、それを大きく上回る160万円アップが実現出来き、大変驚いています。
知友人のIT職に転職希望者がいたら、強く推薦させて頂きます。』
（44歳男性/2025年5月の口コミ）
\ レガシーな環境に悩んだら？ /
AIエンジニアの将来性
AIエンジニアは、国内外でAI市場の拡大が続いており、専門スキルを持つ人材の需要は当面伸び続けると考えられます。
- 場価値が高いのは「新たな言語を習得できる人」
- 2026年以降もAI需要は拡大し、専門スキルがあれば将来性あり
- 「AIエンジニアはやめとけ」と言われる理由
ここでは、市場価値を高めるために意識したいこと、需要拡大を裏づける市場の動き、そして「やめとけ」といわれる背景の3つの視点から、AIエンジニアの将来性を掘り下げます。
市場価値が高いのは「新たな言語を習得できる人」
AIエンジニアとして市場価値を高めるためには、現在業務で使っている以外にも新しい言語の習得を心がけるとよいでしょう。
他分野でも同様ですが、新しく出てきた言語を使いこなせるエンジニアはより需要が高まります。
特に最新の技術や情報を追う必要のある分野ですので、情報のキャッチアップは怠らないようにしましょう。
IT業界ではコミュニケーション能力やマネジメント能力を持っていると、仕事の幅を広げるチャンスが増えがちです。
日頃から人脈を意識しておくと、新しい情報や仕事の話をいち早く仕入れる可能性も高くなります。
何より、AIの効率化を考え続けられる人が市場価値を高めるということを忘れないようにしましょう。
2026年以降もAI需要は拡大し、専門スキルがあれば将来性あり
世界のAI市場規模は、2030年には8,267億ドルまで拡大すると予測されています。日本でも急速に伸びており、2029年には4兆1,873億円まで拡大すると予測されています。
直近ではChatGPTやGeminiなど生活にもAIが根づいてきており、社会的に必要とされ、今後ますます社会実装が進む見込みです。
AIの発展に伴い、AI生成や機械学習など専門性の高いスキルを持つAIエンジニアの需要も増加していきます。
AI関連の専門的な言語や開発経験のあるエンジニアは将来性が高い職種といえるでしょう。
（※参考：総務省『令和7年版 情報通信白書』）
「AIエンジニアはやめとけ」と言われる理由
将来性が高い一方で、「AIエンジニアはやめとけ」という声を目にすることもあります。
その背景にあるのは、主に学習範囲の広さと変化の速さです。
数学・統計からプログラミングまで習得すべき知識が多く、入り口でつまずきやすいこと、そして最新技術を追い続けなければ市場価値を保ちにくいことが、「厳しい」という評価につながっています。
加えて、モデルの精度を上げるための地道なデータ整備や検証作業が多い点、優秀な人材が集まり競争が激しい点も、ネガティブに語られる要因です。
ただし、これらは裏を返せば「学び続けられる人ほど評価される」ということでもあります。
難易度の高さは参入障壁となり、乗り越えた人材の希少性を高めます。
ネガティブな面も正しく理解したうえで、自分に合うかを見極めることが、後悔しないキャリア選択につながります。
【あわせて読みたい】AIエンジニアの「やめとけ」の実態はこちら⇓
\ 今のITスキルに合う適正年収は？ /
AIエンジニアに未経験で挑戦できる求人例
ここでは、AIエンジニアの未経験可の求人をご紹介します。
- AI新規事業・スマホアプリ、WEBシステム開発の求人例
- AI開発、ERP導入、WEB系システム開発の求人例
- 企業向けクラウド・AI活用の支援の求人例
以下は一例です。非公開求人などについては、転職エージェントにお尋ねください。
AI新規事業・スマホアプリ、WEBシステム開発の求人例
【業務内容】
◆統計的手法によるデータ分析、システム開発、AI開発など
【勤務地】
◆東京 ※フルリモート推奨
【提示年収】
◆300～700万円
【条件】
◆システム開発エンジニア経験あり
\ 最新のAI求人が見つかる！ /
AI開発、ERP導入、WEB系システム開発の求人例
【業務内容】
◆AI技術の導入支援、開発（客先常駐）
【勤務地】
◆東京都
【提示年収】
◆350～650万円
【条件】
◆高卒以上・システム開発の実務経験半年以上
\ 最新のAI求人が見つかる！ /
企業向けクラウド・AI活用の支援の求人例
【業務内容】
◆AI技術の企業への提案など
【勤務地】
◆九州
【提示年収】
◆400万円～
【条件】
◆システム開発の実務経験3年以上・Python2, Python3, SQL のいずれか実務3年以上
【あわせて読みたい】AI企業ランキングについてはこちら⇓
\ 最新のAI求人が見つかる！ /
AIエンジニアに未経験で転職するためのポイントと注意点
AIエンジニアは将来性がある職種ですが、未経験からの転職には独特のハードルがあります。学習にかかる時間・費用、仕事の実態とのギャップ、技術進化への対応力、面接でのアピール方法などを理解し、対策を取ることが重要です。
- 時間・費用の学習コストと途中で挫折するリスクを考慮する
- 働き方や待遇が想像と違う可能性を理解しておく
- 技術進化に追いつくための継続学習を前提とする
- 採用担当者が未経験者に対して重視するポイントをアピールする
未経験者が現実的に転職を成功させるためのポイントと注意点を詳しく解説します。
時間・費用の学習コストと途中で挫折するリスクを考慮する
AIの学習には、最低でも数ヶ月〜半年以上の時間と、書籍・講座・資格受験料などの費用が必要です。
仕事をしながら学ぶ場合、継続が難しくなるケースも多く、挫折リスクは高めです。
隙間時間を活用したり、オンライン講座で計画的に学ぶなど、無理のない学習スケジュールを立てることが成功のカギになります。
働き方や待遇が想像と違う可能性を理解しておく
AIエンジニアは華やかなイメージを持たれがちですが、実際の業務は地道なデータ処理や検証作業も多く、残業や納期に追われることもあります。
また、未経験で入社した場合は年収が想定より低めになることもあるため、事前に求人情報や企業の働き方をよく調べておくことが大切です。
リモート可否や福利厚生もチェックしておきましょう。
技術進化に追いつくための継続学習を前提とする
AI技術は進化のスピードが非常に速く、現場で使われるツールやフレームワークも短期間で変化します。
転職後も継続的に学習を続ける姿勢が求められます。新しい論文を読む、技術ブログを追う、書籍や講座でアップデートするなど、日常的なインプットの習慣が不可欠です。
向上心を持ち、自己成長に前向きな人ほど活躍しやすい分野です。
採用担当者が未経験者に対して重視するポイントをアピールする
未経験者を採用する企業は、「学ぶ意欲」「過去の業務経験をどう活かせるか」などを重視しています。
SEや営業、企画職など他職種での経験も、AI分野での強みに変えられることがあります。
履歴書や面接では、学習状況や習得済みのスキル、ポートフォリオを具体的に示し、即戦力としての可能性をアピールしましょう。
\ レガシーな環境に悩んだら？ /
未経験からAIエンジニアになるためによくある質問
未経験からAIエンジニアを目指す方に多いのは、次のような疑問や質問です。
- Q.データ分析がメインのAIエンジニアに求められるスキルは？
- Q.アルゴリズム開発がメインのAIエンジニアに求められるスキルは？
- Q.エンジニア未経験からAIエンジニアを目指す方法は？
- Q.サーバーサイドエンジニアからAIエンジニアを目指す方法は？
- Q.開発経験のあるエンジニアからAIエンジニアを目指す方法は？
- Q.ITエンジニアとの違いは？
以下、それぞれ回答します。
Q.データ分析がメインのAIエンジニアに求められるスキルは？
AI（機械学習・自然言語処理）についての理解
ひとことでAIといっても、機械学習や自然言語処理など関連する技術は多いです。データ分析を強みにする場合には、AIに関する広く深い知見を持ち、データ分析の目的に沿った適切なモデルを選ぶことが要求されます。
機械学習はコンピューターに「命令」と「データ」を与え、機械の知能を向上させる分野を指します。
自動運転や音声認識に使われる深層学習（ディープラーニング）や、将棋マシンに利用される強化学習も機械学習の一分野です。
自然言語処理（NLP）は人の話し言葉や書き言葉が持つ意味をコンピュータで解析する一連の処理のことを指しています。
データベースを扱うスキル
AIエンジニアは膨大なデータを取り扱います。多くのデータをAIへ与えることにより、最適解を導き出したり、過去のデータから未来を予測したりできるからです。
そのためのスキルとしてMySQLなどのデータベース管理システムスキルや、データベース言語である「SQL」知識も求められます。
データ分析・レポーティングスキル
SPSS、SAS、R、Pythonといった統計解析ツール、プログラミング言語のスキルが必要とされます。
また単に解析・分析するだけでなく、その結果やレポートによりプロジェクトの目的をどのように達成するべきかを提案するスキルも必要とされるでしょう。
【あわせて読みたい】AI学習のステップについてはこちら⇓
Q.アルゴリズム開発がメインのAIエンジニアに求められるスキルは？
プログラミングスキル
AIや機械学習の開発・実装においてよく使用される開発言語として「Python」「R」「C/C++」といったものがあります。
アルゴリズム開発寄りのAIエンジニアを目指す方は、是非とも身につけておきたいプログラミング言語となるでしょう。
PoC検証のスキル
概念実証とも呼ばれるスキルです。ある施策に対し、技術的な観点から「実現可能性」や「効果・効用」を検証するプロセスです。
これを「PoC検証」と呼びます。
このスキルは経営層といった上層部に対し、アドバイザリー業務やコンサルティング業務を行うための基礎となるスキルです。
統計をはじめとする数学知識
AIのプログラムは基本的に数学の理論がベースとなっているため、数学的な知識も求められます。
特に以下の3つは抑えておきたい知識です。
・微分積分学
・線形代数学
・確率論、統計学
機械学習のパラメーター最適化に微分積分学、データ解析に統計学が使われることがあります。
数学的な知識を身に付けておかないと、AIの仕組みから理解することが困難になってしまうのです。
\ レガシーな環境に悩んだら？ /
Q.エンジニア未経験からAIエンジニアを目指す方法は？
冒頭で、IT未経験なら開発エンジニアを目指す事をおすすめしました。エンジニア自体未経験の場合、具体的にはサーバーサイドエンジニアの保守運用業務からのスタートがおすすめです。サーバーサイドエンジニアを目指す過程でもPythonは欠かせませんし、開発の知識を身に着ける事が出来ます。
Q.サーバーサイドエンジニアからAIエンジニアを目指す方法は？
すでにサーバーサイドエンジニアとしての実務経験がある方は、AIについての学習を独学でスタートさせましょう。特にAIエンジニアには微分・積分、線形代数、確立・統計といった数学の基礎知識が不可欠です。
学習に詰まった段階からスクールなどを検討するとよいでしょう。
Q.開発経験のあるエンジニアからAIエンジニアを目指す方法は？
すでに何かしらのプログラミング言語を用いた開発経験がある場合は、優先してPythonを身につけましょう。開発経験がある方の強みは、オブジェクト指向やシステム開発の基本的な考え方をすでに理解している事です。
あとはAIエンジニアとして求められる技術を習得しましょう。
Q.ITエンジニアとの違いは？
混同しがちな職種として、ITエンジニアがあります。
どちらも決められた内容に従ってシステムを開発する点は共通していますが、AIエンジニアの方がより上流工程から携わるケースが多く、扱う言語も違います。
また上述した通り、機械学習エンジニアはAIエンジニアのなかでも機械学習に特化した職種ですので、関わる領域が異なります。
AIエンジニアという括りのなかに機械学習エンジニアという職種があるイメージです。
データサイエンティストも関連性の高い職種ではありますが、アルゴリズムや統計などの情報科学理論を活用してデータを分析し課題解決に役立てるコンサル的な要素が強く、かつ統計学者のような一面も持ち合わせるなど業務内容がAIエンジニアと異なります。
\ キャリアのお悩みを解決! /
AIエンジニアへの転職は一度プロに相談しよう
未経験からAIエンジニアへの転職を目指す場合、まずは基礎を固めることが重要です。
独学やオンラインスクール、専門学校に通うなどして専門知識を手に入れましょう。
また、実務経験はかなり重要視されますので、AIエンジニアを目指す未経験の方はまずITエンジニア系の業務を経験してからのキャリアアップをおすすめします。
「開発経験を活かしてもっとキャリアアップしたい」
「AIエンジニアとして挑戦できる具体的な求人が知りたい」
「キャリアの幅が広がるスキルを身につけたい」
などのキャリアのお悩みは是非、「IT・Web業界の知見が豊富なキャリアアドバイザー」にご相談ください！
IT特化の転職エージェントのGeekly（ギークリー）なら、専門職種ならではのお悩みも解決できる専任のキャリアアドバイザーがカウンセリングから入社後まで完全無料で全面サポートいたします！
転職しようか少しでも悩んでいる方は、お気軽に以下のボタンからご相談ください。
\ レガシーな環境に悩んだら？ /
イチ押しの求人特集！
この記事の監修者
-
-
5年間インフラエンジニアとして新規顧客提案や既存顧客への提案〜運用保守業務を経験。業務を行う中で人材業界へ興味を持ち、22年1月国家資格キャリアコンサルタントを取得。現在、資格を活かしキャリアアドバイザーとしてエンジニアの転職支援を行っております。
この記事の執筆者
-
-
主にIT・Web・ゲーム業界の転職事情に関する有益な情報を発信するメディアの編集部です。転職者であれば転職市場や選考での対策、企業の採用担当者様であればIT人材の流れ等、「IT業界に携わる転職・採用」の事情を提供していきます。
あわせて読みたい関連記事
同じカテゴリの新着記事
