AIエンジニアは未経験でも転職できる？ロードマップを解説

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AIエンジニアは未経験からでも転職できる？可能性を解説

AIエンジニアは未経験からでも転職可能な仕事です。ここでは、経験職種ごとに転職の難易度を解説します。

• ・【可能性高】開発エンジニアからの転職
• ・【可能性あり】分析や統計経験者
• ・【可能性あり】AIエンジニアに役立つ職務経験者
• ・【難易度高】IT未経験者

まずは、転職の可能性と難易度について確認しておきましょう。

【可能性高】開発エンジニアからの転職

現職が開発エンジニアである場合には、AIエンジニアとして必要なIT知識、プログラミング言語の経験を積み上げていくことでAIエンジニアへの転職の可能性が見えてきます。
例えば機械学習・数理モデル・統計といった領域やPythonのプログラミングについて、学習を進めていきましょう。機械学習を取り入れたポートフォリオを作成できれば、転職の成功率も上がります。

また求人企業の中には、AIエンジニアやデータサイエンティストを自社で育てる方針をとっており、プログラミング経験さえあれば応募OKという企業もあります。気になる方は転職エージェントに相談してみても良いでしょう。

ただし、その際にも意欲的なインプット等は見られるため、いずれにしても独学は必要です。

【可能性あり】分析や統計経験者

学生時代に、研究活動の一環としてPythonやSPSSを用いたデータ分析・統計を行っていたという方もいるでしょう。特に理系学生に多い経験です。

こういった経験を持っている場合には、未経験からの転職でも有利に働くことがあります。特に社会人1～3年目を指す第二新卒である場合、有利に働きやすいです。

とはいえあくまで未経験のため、プログラミングや機械学習、データ分析といった領域については独学も進めて意欲をアピールしていく必要があります。

【可能性あり】AIエンジニアに役立つ職務経験者

他業界他業種で身につけたものであっても、AIエンジニアとして役立つ経験には次のようなものがあります。

• ・何らかの開発経験
• ・プロジェクトやチームのリーダーとしてマネジメントをした経験
• ・数学や統計学などを用いた分析の経験
• ・プレゼンテーションや企画力

チームでコミュニケーションを取りながら円滑に業務を進めた経験や、統率したプロジェクトがあればアピール材料になります。

リーダー経験・マネジメント経験があるエンジニアは重宝される傾向にありますので評価されやすいでしょう。

【難易度高】IT未経験者

完全なIT未経験からいきなりAIエンジニアへと転職を試みるのは困難でしょう。

まずはSEやプログラマーといった開発系のITエンジニアを、経験することをおすすめします。人材不足もあり、未経験からIT業界でのキャリアアップを目指す人も多数います。

ITエンジニアを経由して基本的なITスキルを身に着けてから、AIエンジニアに必要なスキルや知見を得てAIエンジニアを目指すとよいでしょう。

未経験からAIエンジニアになるための5つのステップ

未経験からAIエンジニアになるための方法を、5つのステップで解説します。

• Step1：AIエンジニアの仕事内容と役割を知る
• Step2：AIエンジニアに必要なスキルを学習する
• Step3：独学orスクール？自分に合った効率的な勉強法を選ぶ
• Step4：転職エージェントを活用しキャリアプランを相談する
• Step5：転職を有利に進めるためのポートフォリオを作成する

以下、それぞれの工程を確認しましょう。

Step1：AIエンジニアの仕事内容と役割を知る

AIエンジニアにも大きく2つのパターンがあります。仕事内容や役割が違うため、どちらを目指すか確認しましょう。

データ分析がメインの場合

データーサイエンティストに近い分野であり、データサイエンティストと機械学習エンジニアの業務を兼任するタイプです。AIを用いたコンサルティング業務やアナリスト業務にも積極的に関与します。

また、効果検証スキル（「ある施策が成功・失敗した原因を、データから読み解くためのスキル」のこと）や、膨大なデータ解析・分析や加工といったことを行うためのデータベースの知識も求められます。

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アルゴリズム開発がメインの場合

主な仕事の内容はAIのアルゴリズムの開発・実装です。開発業務がメインとなるため、プログラミングスキルや開発ツールに関しての知識が求められます。

代表的なAI開発のプログラミング言語としてはPythonやR、C言語、そしてPythonのような汎用性を併せ持つ言語として今後期待されているJuliaなどがあげられます。

また、開発ツールとして「scikit-learn」や「TensorFlow」といったフレームワークが存在します。

これらは統計学、パターン認識、データ解析の技法が豊富に使えるため、プログラミングスキル同様に熟知しておけばAIエンジニアとしての活躍の幅が広がるでしょう。

Step2：AIエンジニアに必要なスキルを学習する

AIエンジニアの業務内容は多岐に渡りますが、必須スキルとして以下は習得しておくとよいでしょう。

①プログラミング言語Pythonの習得

エンジニアに欠かせないプログラミング言語ですが、AI分野でのキャリアをスタートさせたいのであればまずはPythonの学習がおすすめです。なぜなら現在の機械学習、科学計算の分野で最もシェアを獲得している言語だからです。

さらに専門性を高めたい、Pythonはすでに学習を進めており他の言語もと考える方は、R、Julia、Java、JavaScript、C++、Haskell、Matlabなどの習得も目指すと良いでしょう。

②機械学習についての学習

機械学習の基礎知識も欠かせません。機械学習ではどんな事ができるのか、どんな種類があるのか、そこからディープラーニングへと学習を進めましょう。具体的な内容としては、後述するG検定の資格取得を目標設定とすると良いです。

基礎学習に続き身に着けたいのがライブラリです。プログラミング言語Pythonは、スクリプト言語です。適した機械学習ライブラリを活用する事で実装に役立てる事が出来ます。

例えばコンパイルしないPythonの処理速度を上げるためにはNumpyやScipy、データをグラフ化するならMatplotlib、画像認証ならdlib、最もポピュラーなものから始めるのであればScikit-Learnという様に、用途に沿ったものを選び、実際に手を動かしながら実装してみましょう。

③データベースについて学ぶ

データの取り扱いに必要な技術は主にSQL、スクレイピング、クラウドのスキルです。データの基本的な扱い、加工、さらにはデータから未来を予測するスキルを身につけます。

Step3：独学orスクール？自分に合った効率的な勉強法を選ぶ

AIエンジニアになるための学習方法には、独学やオンラインの講座などさまざまな選択肢があります。

近年、自分で学習する方法も豊富にありますが、育成講座やオンラインスクールは独学よりもメンターの確保がしやすく挫折しにくいといったメリットがあります。

時間や資金に余裕があれば、専門学校もおすすめです。業界に精通した人の元で学ぶことで、技術の移り変わりが激しいAI業界において、最先端のニーズを捉えながら学習を進められるでしょう。

勉強法を比較検討して、自分の生活スタイルに合った勉強法を選択することが大切です。

Step4：転職エージェントを活用しキャリアプランを相談する

キャリアについて、一度プロに相談してみましょう。

AIエンジニアに転職するにあたり、現在のスキルで挑戦できる具体的な求人や、キャリアパスに最適な仕事について転職エージェントからアドバイスを受けることで、よりキャリアプラン実現に近づきます。

今の自分の経験からAIエンジニアとして活かせるスキルを探したい、価値観に合う会社を知りたいと考える方は、相談がおすすめです。

Step5：転職を有利に進めるためのポートフォリオを作成する

スキルを身につけ実践経験を積んだら、Pythonを使い、サイトやサービスを一から作り上げてポートフォリオを作成しましょう。

作成したら転職活動にそのまま使用するため、制作意図やこだわったポイントなどは掘り下げて説明出来るようにしておく必要があります。また、どんな技術を用いたか、その技術を選んだ理由も明確にしておきましょう。

ポートフォリオ作成は、最終段階であるアウトプットにも大変役立ちます。

AIエンジニアに必要なスキルの学習ロードマップ

AIエンジニアを目指すには、段階的なスキル習得が不可欠です。

まずは数学や統計、機械学習の理論を理解し、次にPythonなどのプログラミング言語を習得します。その後、AI開発で使われるフレームワークやライブラリに触れ、最終的に資格取得やポートフォリオ作成で実践力を示す流れが理想です。

• ・数学・統計・機械学習の基礎を習得する
• ・PythonやAIフレームワークの学習で技術力を補う
• ・関連資格を取得するための学習をする

自分に合った方法で、無理なく継続できる方法で進めましょう。

数学・統計・機械学習の基礎を習得する

AIの仕組みを理解するには、数学や統計の基礎が欠かせません。特に線形代数・微分積分・確率統計の理解は、機械学習や深層学習の理論を学ぶ土台になります。

これらの知識を独学で学ぶ場合は、YouTubeや無料講座、書籍などを活用するとよいでしょう。初学者向けのオンライン教材から始めれば、無理なく進められます。

PythonやAIフレームワークの学習で技術力を補う

AI開発で主に使われる言語はPythonです。基本文法に加え、NumPy・Pandas・Matplotlibなどのライブラリを使いこなせることが求められます。

その後、TensorFlowやPyTorchといったAIフレームワークに進み、モデル構築や学習・推論の流れを理解しましょう。

実際に手を動かしてコードを書き、動作を確認しながら学ぶことで、現場で通用する技術力が身につきます。

関連資格を取得するための学習をする

未経験からAI分野へ転職を目指すなら、知識を証明する資格の取得がおすすめです。代表的なのは、AIの基礎知識を問うG検定や、より実践的な技術知識を証明できるE資格です。

資格取得を目指すことで、学習の方向性が明確になり、面接時にも努力の証としてアピールできます。公式テキストや模擬試験を活用し、効率的に学習を進めることがポイントです。

G検定（ジェネラリスト）

ディープラーニングを活用したプロジェクトに関わる、すベての人(ジェネラリスト)向けの検定です。プロジェクトの検討・企画・推進のために必要な、実践要素を含むリテラシー習得に関する試験です。

E資格（エンジニア）

ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する資格です。受験にはJDLA認定プログラムの受講が必要になります。

AIエンジニア「未経験可」の求人例

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。

• ・求人例：AI新規事業・スマホアプリ、WEBシステム開発など
• ・求人例：AI開発、ERP導入、WEB系システム開発など
• ・求人例：企業向けクラウド・AI活用の支援など

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。

求人例：AI新規事業・スマホアプリ、WEBシステム開発など

【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

求人例：AI開発、ERP導入、WEB系システム開発など

【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

求人例：企業向けクラウド・AI活用の支援など

【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

未経験歓迎・未経験可のAIエンジニア求人実例をご紹介しました。

やはりAIエンジニアとしての経験は不問であっても、何かしらの開発実務経験は求められるケースが多い事が分かります。

一方で、AIエンジニアはその希少性ゆえに必要とする企業がたくさんあります。

未経験からでも開発経験を積めば、AIエンジニアとして働き方や年収は幅広く選ぶ事ができるとも言えます。

未経験でもAIエンジニアに向いている人の特徴

AIエンジニアに向いている人には、次のような特徴があります。

• ・論理的思考力がある人
• ・問題解決能力がある人
• ・最先端が好きな人

それぞれ解説します。

論理的思考力がある人

AIエンジニアの仕事に欠かせないのが「分析」や「アルゴリズム」だとご紹介しました。

理数系の思考、統計学が多用される事からも論理的な思考力は最も重要な素質と言えるでしょう。

直感的なタイプよりも、物事を順序だてて考え、根拠を大切にする人が向いています。

問題解決能力がある人

AIエンジニアはまだまだ希少性の高い職種です。そのため開発チーム内に複数のAIエンジニアがいる事は多くないでしょう。

新たに生まれる課題に対しAIを用いてどう解決するか、自分ひとりで筋道を立て考え、実行に移せる人は向いています。

日頃から社会問題に深い関心があり、つい解決方法を考えてしまうという習慣があるようなタイプの人は、AIエンジニアとしても活躍が期待できるでしょう。

最先端が好きな人

既存のAI技術や概念そのものに対する理解はもちろんですが、新しい情報・技術に目を向ける事も求められるのがAIエンジニアです。

常に最新の情報が気になるというタイプは向いていると言えます。

こういったタイプの人は、コミュニティサイトから自分で技術や論文をチェックし、公開されたライブラリがあればまず試してみる方が多い傾向です。

学習意欲や知的欲求が高く、最先端技術を追い続けたい人は適正が高いでしょう。

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。

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.AIエンジニアの平均年収は？
• Q.ITエンジニアとの違いは？
• Q.AIエンジニアとして市場価値を高める方法は？

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。

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。

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.AIエンジニアの平均年収は？

AIエンジニアの平均年収は約600万円とされており、日本の平均年収と比較して高い傾向にあることが分かります。

未経験では400万円前後の求人が目立ちますが、経験を積みより高度な技術を習得することで自身の市場価値を高め、高収入を狙える可能性があるということです。

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。

Q.AIエンジニアとして市場価値を高める方法は？

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。

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」

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