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

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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。

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。

【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。

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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。

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。

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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。

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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。

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AIエンジニアの平均年収と将来性【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。

ここでは、AIエンジニアの平均年収と将来性について解説します。

AIエンジニアの平均年収は606万円、未経験者は〇〇万円

Geekly（ギークリー）の調査によると、AIエンジニアの平均年収は606万円です。ITエンジニア全体の平均年収は537万円のため、エンジニアの平均年収より約70万円高い水準となっています。

年代別の平均年収は以下の通りです。AI領域は今後ますます拡大され、さらに将来性が期待されている職種でもあるため需要の高まりと同時に年収もさらに上がっていくでしょう。

なお、未経験の場合は300万円から400万円台の求人が多いようです。

■【年代別】AI・機械学習エンジニアの平均年収

※参考：ITエンジニアの平均年収

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。

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

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

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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。

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。

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。

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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.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。

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。

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