AIエンジニアのキャリアパス例！目指すためのロードマップを解説
「AIエンジニアとして経験を積んだあと、次はどのようなキャリアを描けるのか」と悩む方は多いのではないでしょうか。
Geekly（ギークリー）の自社データでは、AIエンジニアの転職後の職種は「AI・機械学習エンジニア」が60％と最も多く、Web・業務系システム開発やデータ分析など、これまでの経験を活かせる選択肢が幅広く存在します。
本記事では、自社データをもとにした主なキャリアパス例に加え、機械学習エンジニアや未経験からAIエンジニアを目指すためのロードマップ、キャリアアップに必要なスキルまでを解説します。
【この記事はこんな人におすすめ】
・AIエンジニアから目指せるキャリアパスの選択肢を知りたい方
・機械学習エンジニアなど次のステップへのロードマップを知りたい方
・キャリアアップに必要なスキルや知識を把握したい方
この記事のまとめ
- キャリアの主流は機械学習エンジニアへの深化だが、データ・マネジメント領域へ広げる道もある。
- 未経験でもIT人材不足を追い風に、プログラミング習得から段階を踏めばAIエンジニアを目指せる
- AIによる開発支援が進むほど、課題発見力や数学・統計などの土台が市場価値を左右する。
目次
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AIエンジニアのキャリアパス例一覧【ギークリー自社データ公開】
AIエンジニアのキャリアパスは、これまでの開発経験を活かせる選択肢が幅広く、同職種での専門性向上から関連領域への転向まで多様です。
Geekly（ギークリー）の自社データでは、転職後の職種は「AI・機械学習エンジニア」が60％と最も多く、Web・業務系システム開発（18％）、データ分析・データ基盤（13％）が続きます。
【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
現在AIエンジニアとして働いていて、今後のキャリアを悩んでいる人も多いかと思います。
現在AIに携わるエンジニアの人が、さらにキャリアップする際にキャリアパス先としておすすめな職種は以下の通りです。
- AI・機械学習エンジニア｜同職種でスキルアップ・待遇改善
- Web・業務系システム開発｜エンジニア／プログラマー
- データ分析・基盤｜データサイエンティスト／データベースエンジニア／アナリスト
- マネジメント・コンサルティング｜PM／PdM／システムコンサルタント
- 社内SE｜社内SE（ネットワーク・インフラ）
ひとつずつ解説します。
AI・機械学習エンジニア｜同職種でスキルアップ・待遇改善
転職後の職種で最も多いのが、AI・機械学習エンジニアです。
Geekly（ギークリー）の自社データでは全体の60％を占めており、これまでの知識や開発経験をそのまま活かしながら、より専門性の高いポジションや希望条件に合う企業へ移るケースが中心です。
機械学習はAIを支える中核の領域で、データから規則性や関係性を読み取り、モデルの設計・開発・運用までを担います。AIエンジニアで得た土台を機械学習に寄せていくことで、専門性をさらに磨いていけます。
キャリアアップを目指すなら、Pythonなどのプログラミングスキルに加えて、機械学習アルゴリズムや数学・統計学、クラウドまわりの知識を深めていくとよいでしょう。
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Web・業務系システム開発｜エンジニア／プログラマー
転職後にWeb系エンジニア・プログラマーへ進んだ方は11％、業務系エンジニア・プログラマーは7％でした。
AIエンジニアはプログラミングやシステム開発の経験を持つ方が多く、そのスキルはWebサービスや業務システムの開発にも活かせます。
Web系ならWebサービスやアプリケーション、業務系なら企業の業務を支えるシステムの設計・開発が主な仕事になります。
AI領域にこだわらず幅広い開発に携わりたい方や、これまでの開発力を別のフィールドで試したい方に向いた道といえます。
データ分析・基盤｜データサイエンティスト／データベースエンジニア／アナリスト
データ領域へ進む方も一定数います。
Geekly（ギークリー）の自社データでは、データサイエンティストが7％、データベースエンジニアが4％、データアナリスト／Web解析が2％でした。
データサイエンティストは、大量のデータを分析し、課題解決につながる情報を引き出す職種です。AIエンジニアも日常的にデータを扱うため、これまでの経験を活かしやすい領域といえます。
データアナリストは分析・可視化を通じて意思決定を支え、データベースエンジニアはデータを安全かつ効率的に扱う基盤の設計・構築・運用を担います。
「データ分析の専門性を高めたい」「AIモデルだけでなくデータ基盤にも関わりたい」という方に向いた進み方です。
【あわせて読みたい】データサイエンティストの将来性についてはこちら⇓
マネジメント・コンサルティング｜PM／PdM／システムコンサルタント
技術を土台に、マネジメントやコンサルティングへ活躍の場を広げる道もあります。
Geekly（ギークリー）の自社データでは、プロジェクトマネージャーが4％、システムコンサルタントが2％、プロダクトマネージャー・PdMが2％でした。
プロジェクトマネージャーは、進捗や予算、メンバーなどプロジェクト全体をまとめる役割で、技術力に加えてマネジメントやコミュニケーションの力が問われます。
プロダクトマネージャーは、プロダクトの方向性や開発方針を決め、事業・ユーザー・開発チームの間をつなぎます。AIやシステムの知見を武器に、企業の課題へ導入や業務改善を提案するシステムコンサルタントという進み方もあります。
コードを書くことだけでなく、プロジェクトや事業そのものに関わっていきたい方に適した方向性です。
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社内SE｜社内SE（ネットワーク・インフラ）
Geekly（ギークリー）の自社データでは、AIエンジニアから社内SEへ転職した割合は2％です。
社内SEは、自社で利用するシステムやネットワーク・インフラの企画、導入、運用などを担当します。企業によって担当範囲は異なり、システム開発やIT戦略、ベンダーとの調整などに携わるケースもあります。
AIエンジニアとして培ったシステム開発やデータ活用の知識を、自社の業務改善やDX推進に活かしたい場合に検討できるキャリアパスです。
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希望のキャリアに転職！診断利用から約1か月で転職成功した方の例
- ご年齢：30代前半
- ご経歴：ネットワークエンジニア⇒システムエンジニア
- 転職期間：1ヶ月ほどで転職成功
Aさんは元々介護業界に従事していましたが、IT化の遅れを実感しIT業界へ転職しました。
システム開発を希望して前職である企業に入社したものの、インフラ寄りの保守運用しか実施できず転職を希望されました。
入社後に思い描いていた業務とのギャップを感じてしまったAさんですが、キャリアパス診断によって自分が目指したいキャリアを確信し、診断から1ヶ月ほどでシステム開発エンジニアへ転職、年収は約60万円アップすることに成功しました。
【あわせて読みたい】転職でキャリアアップに成功した事例はこちら⇓
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【ギークリー転職成功体験談】エンジニアの方の口コミ
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：2024年8月～2025年8月
- 調査方法：Web上のアンケートフォームへの入力
＜転職成功事例：30歳 バックエンドエンジニア＞
『職場環境よりも、事業やプロダクトへの共感を重視して転職活動を行いました。自身のスキルの市場価値が分からず、「選考が通る企業があるのか」という不安が大きかったですが、ギークリーの担当者から面接のフィードバックを受け、よい意味で予想外に順調に進められたという実感があります。
日程調整もスムーズで、転職の軸を深堀りしてもらったおかげで職場決めも順調でした。』
＜転職成功事例：38歳 QAエンジニア＞
『新卒で入社した企業でQAエンジニアからキャリアをスタートしました。会社の業務方針が変わるタイミングで「QAを必要としている会社でQAとして働きたい」という考えに至ったのが、転職を決意したきっかけです。
「サービスを創る側に回ること」と「ワークライフバランスが良いこと」の2点を転職の軸として転職活動を行いました。ギークリーの担当者の経験に裏付けされたアドバイスと前向きな言葉が印象的でした。』
＜社内SE（開発）⇒Webマーケティング企画へ転職＞
『ぼんやりと現職以外の選択肢を考えてはいても、書類の作成や応募など、一人ではハードルとなって手が止まってしまう部分を最もスムーズにサポート頂いたことが決め手だったように思います。』
（30歳男性/2025年8月の口コミ）
＜Web系エンジニア）⇒社内SE（開発）へ転職＞
『担当の方は私の希望やキャリアの方向性を深く理解した上で、最適な提案をしていただきました。おかげさまで、自信を持って次のステップに進むことができそうです。心から感謝しております。』
（36歳男性/2024年8月の口コミ）
＜業務系エンジニア⇒web系SE・PG（SI・受託）へ転職＞
『スピード感のあるサポートは過去に使った他社と比較して、とても心強かったです。』
（27歳男性/2025年5月の口コミより）
＜社内SE（開発）⇒プロジェクトマネージャー（業務系）へ転職＞
『こまめな連絡や企業との交渉など非常にありがたく、結果的に自分が望む活動、結果となりました。この度はありがとうございました。』
（48歳男性/2025年6月の口コミより）
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AIエンジニアから機械学習エンジニアへの転職ロードマップ
すでにエンジニア経験がある人はどのようにロードマップを描けばよいのでしょうか。
AIエンジニアから機械学習エンジニアに転職する際のロードマップを例としてご紹介します。
データサイエンティストのスキルを身につける
エンジニア経験がすでにある方は、データサイエンティストの知見を身に付けることをおすすめします。
データサイエンティストには市場の動向を読む力、統計解析、データ解析のスキル、アプローチを設計し分析プロジェクトを立ち上げる力などが必要です。
データの分析を活用する力はAIエンジニアとしても役立ちます。
機械学習に特化したスキルを身に着ける
機械学習に特化したスキルとして、以下が一例です。
・PythonやJava、C++などのプログラミング言語
・機械学習アルゴリズムの知識
・線形代数と確率論などの数学
・コンピューターサイエンス
いずれもデータの解釈やアルゴリズムの設計、問題解決に不可欠です。
データ分析や機械学習モデルの実装に必要なスキルを身に付けましょう。
機械学習エンジニアに転職する
データサイエンティストと機械学習スキルが身に付いたら、実際に機械学習エンジニアに転職し、実務経験を積みましょう。
ポートフォリオを制作することで、転職活動に役立ちます。
また、Kaggleのようなコンペ形式で課題を提示するプラットフォームの活用も実践経験を積むことができる貴重な機会です。
未経験からAIエンジニアになるロードマップ
未経験からAIエンジニアを目指す人もいるかと思います。
ここでは、そもそも未経験からAIエンジニアを目指せるのかも解説しています。
そもそも未経験からAIエンジニアになれる？
AIエンジニアと聞くと、難しいスキルが必要とされるため「未経験からAIエンジニアになるのは不可能なのでは？」と思う方もいらっしゃるでしょう。
しかし、未経験の場合でもAIエンジニアになることは可能です。
その理由は、AIエンジニアの需要が伸びているにもかかわらず、人材が不足しているからです。
独立行政法人情報処理推進機構のデータによると、DXを維新する人材の「量」について不足しているという回答が85%以上となり、AIに限らずエンジニア全体が人材不足という状況です。
（参考：経済産業省『Society 5.0 時代のデジタル人材育成に関する検討会 報告書』）
AIエンジニアの採用を行っている企業の中には、未経験者向けの研修を実施している企業もあります。
このようにAIエンジニアは人材不足が問題となっており、未経験者を採用している企業もあるため、未経験からでもAIエンジニアになることは可能です。
では、未経験からAIエンジニアになるためのロードマップをご紹介します。
【あわせて読みたい】未経験でIT業界へ転職する志望動機例文はこちら⇓
1．プログラミングを勉強して未経験可の企業に転職する
未経験の場合は、まずはPythonなどのプログラミングを勉強しましょう。
プログラミングやデータベース、その他スキルが身についたら、何かしらの成果物・ポートフォリオの作成をおすすめします。
成果物・ポートフォリオを作成することで、転職活動時のアピールになるためです。
成果物が完成したら転職活動を行い、未経験可の企業を探し転職活動を行いましょう。
転職活動を行う際は、転職エージェントに相談することをおすすめします。
転職サイトを利用する方法もありますが、転職エージェントは無料で利用できる上に、求人探しや面接対策などのサポートが受けられます。
「AIエンジニアになりたいけど何から始めるべきかわからない」「転職活動に不安がある」といった方は、まずは無料の転職相談から始めてみてはいかがでしょうか。
2．サービス・プロダクトの開発経験を積む
未経験からAIエンジニアになるために「プログラミング言語の習得」の後に「開発エンジニアになる」という方法もおすすめです。
まずは開発エンジニアとしてプログラミングの実務経験を積み、要件定義や設計など上流工程の経験を積むとAIエンジニアとして必要なスキルや業務知識を身に付けることができます。
AIエンジニア未経験可能な企業への就職が不安であったり、その後のキャリアパスによっては、顧客のビジネスについて学ぶ経験ができる開発エンジニア職への転職も効果的でしょう。
その場合、機械学習や統計学などAIエンジニアに必要な専門性の高い知識に関しては独自に身に付ける自己研鑽が求められます。
3．AIエンジニアを目指す
サービスやプロダクトの開発について知識やスキルが身についてきたら、キャリアチェンジや転職を通してAIエンジニアを目指してもよいかもしれません。
開発の中でAIを駆使できる機会もあるため、そこからAIの知見を増やすこともおすすめです。
自社内でAIエンジニアにキャリアチェンジをすることはもちろん、AIエンジニアとして募集している企業に転職してもよいでしょう。
エンジニア転職で不安がある場合は、IT専門の転職エージェントに相談して自分に合ったキャリアを歩みましょう。
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AIエンジニアがキャリアアップするのに必要な知識やスキル
AIエンジニアがさらにキャリアアップするために必要となる知識やスキルは以下の通りです。
- 自然言語処理
- データベースの知識
- R言語
- AIに関する知識
- 画像認識
- 数学・統計学
具体的にどのような知識が必要なのか解説します。
自然言語処理
自然言語処理（NLP）とは、人が日常的に使用する言語をコンピュータが理解し、できるだけ自然に解釈・処理する技術のことです。
この技術が応用されているのが機械翻訳やデータマイニングで、自然言語処理を使用することで、AIや機械学習システムのより正確かつ素早い業務遂行に役立てられています。
自然言語処理に利用するリカレントニューラルネットワーク（RNN）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの習得難易度は高く、学習して身に付けることで、キャリアアップや年収アップが期待できるでしょう。
データベースの知識
プログラミングスキルに加えて、SQLをはじめとするデータベースの知識も身に付けることをおすすめします。
AIエンジニアは、大量のデータを管理・解析することも多く、大量のデータを扱うためにはデータベースの知識が必要です。
データベースの知識は、AI分野以外のエンジニアとして働く場合も役立つため、身につけておいて損はないでしょう。
R言語
AIエンジニアの主な仕事は人工知能の開発・実装であるため、プログラミングスキルは必須です。
未経験者が学ぶべきプログラミング言語はAI開発に利用される機会が多いPythonですが、AIエンジニアとしてキャリアアップを目指すのであればR言語の習得がおすすめです。
Pythonは初心者でも学びやすく、AI開発を便利にするためのライブラリが豊富に用意されています。
AIを活用したシステムである自動応答や画像認識などのシステムは、Pythonでの開発が可能です。
「すでにPythonの知識がある」という方は、R言語を学び、Pythonと連携できるスキルを身に付けるようにするとよいでしょう。
AIに関する知識
AIエンジニアとして開発を行うなら、AIに関する知識は必須です。
AIには、機械学習と深層学習（ディープラーニング）の2つの技術があり、機械学習とはAIが与えられたデータをもとに学習を行い、データの特徴や規則性を導き出す技術です。
深層学習は機械学習の手法のひとつであり、数値や文字列だけではなく、画像や音声などのデータも学習できます。
実際に機械学習はスマートフォンの顔認証や音声認識、データ分析による未来予測などに利用されており、AIに関する知識・スキルを深めることでもキャリアアップにつながりやすいでしょう。
画像認識
近年、人工知能の1つの手法として、人間の脳の働きに近い方法でデータを処理させるニューラルネットワークが広まっています。
その影響で、画像認識AIの精度が急速に高まり、AIエンジニアにも開発スキルが求められるようになりました。
画像認識技術の例は物体認識、顔認識、文字認識、異常検知、画像キャプション生成などです。
関連スキルを習得することで、AIエンジニアとしての市場価値を高めることができます。
数学・統計学
数学・統計学に関する高度なスキルの証明には、オリジナルのAI開発が役立ちます。
AIがどのように学習・予測・評価を行うのか、その仕組みの理解には微積分、線形代数、数理統計学が欠かせません。
AIエンジニアとしてキャリアアップするためには、数学・統計学への理解を深めることが必要です。
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AIのプログラミングスキルを身につける方法
AIエンジニアには、専門のプログラミングスキルが必要になります。
ひとつずつ解説します。
書籍やプログラミング学習サイトで勉強する
書籍やプログラミング学習サイトで勉強する場合にかかる費用は、数千円ほどです。
安価に学べるため、始めるハードルが低い点が自己学習の大きなメリットでしょう。
プログラミング学習サイトの中には、無料で勉強できるサイトもあるため、「まずは気軽に始めてみたい」という方はプログラミング学習サイトをおすすめします。
自分の興味のある内容や強化したい項目を選択して学べる柔軟さや、コスト効率は自己学習の強みです。
しかし学習計画を自身でたてる必要がありフィードバックを受ける環境もなく、学習を進める指針がないことで挫折してしまうことがデメリットになり得ます。
自己学習にはオンライン学習プラットフォームの利用、書籍や教材の活用なども便利です。
プログラミングスクールに通う
一方でプログラミングスクールに通う場合は、数万円～数十万円の費用がかかります。
受講料は決して安くないため、プログラミングスクールに通う際は慎重に検討しましょう。
しかし専門家からの指導が受けられるため、学習効率が高い方法でもあります。
受講生同士のコミュニケーションを通してモチベーションの維持も可能な環境です。
スクールの時間にあわせてスケジュールの調整ができ、効率的に学習を進めたい人はメリットを感じやすいでしょう。
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AIエンジニアとは？
そもそもAIエンジニアとは、どのような職種なのでしょうか？
ここでは、AIエンジニアの仕事内容と将来性、年代別に求められる人物像を解説します。
- AIエンジニアの仕事内容
- AIエンジニアの将来性
- 【年代別】AIエンジニアに求められる人物像
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアは、人工知能の開発に携わるエンジニアを指します。
膨大なデータの処理や分析を行うためにパターンや特徴を見つけることを得意とするAIに、さまざまなデータを与え教育していく仕事です。
従来のシステムのように決められた行動パターンだけをこなすのではなく、与えられた情報を元に学習して自動で推測するといった、人間の学習能力を再現することを機械学習と言います。
AIがデータから抽出したパターンや特徴を表現する際に用いられるのがアルゴリズムです。
そこへ目的に応じて処理技術や情報を組み込みながらAIを用いたサービスの開発を行います。
サービス開発のためのデータ収集と分析、設計、構築、そして開発後のテストや評価もAIエンジニアの仕事です。
【あわせて読みたい】AIエンジニアについてはこちら⇓
AIエンジニアの将来性
近年「AIに代替される仕事」が取り沙汰されるようになりました。
自身で学ぶことで業務効率化を行うAIによって、すでに問い合わせ業務など一部代替されている仕事もあります。
今後ますますAIは発展することが考えられるため、AIエンジニアの需要は高まるでしょう。
効率化の動きは世界中で進み、それに伴いプログラミング用語やフレームワークなど次々と新しい技術が生まれると予想されます。
AIの市場規模は右肩上がりで推移しており、新しい技術に対応できる人材の供給は追いついていない状態です。
専門的であり難易度も決して低いとは言えませんが、自身の市場価値を高める方法を知ることでより需要の高い人材を目指せる仕事でもあります。
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【年代別】AIエンジニアに求められる人物像
20代
20代がAIエンジニアへの転職を成功させるためには、学習意欲の高さをアピールするのが効果的です。
情報収集が得意で新しい技術に対する興味・関心が高く、何よりキャッチアップへのモチベーションが高い人材が評価されやすいでしょう。
学習意欲を示すために、「いつからどのような勉強をしているか」を具体的に提示できるようにしておくのがポイントです。
30代
30代はモチベーションだけでなく、自分で身に付けた知識をいかに実践に落とし込んでいるかをアピールしましょう。
独自に学んだ知識やスキルを使って作成した機械学習アプリをポートフォリオとして提出するなど、未経験であっても即戦力として活躍するための具体的な取り組みを伝えるのが効果的です。
その他にも前職で培ったポータブルスキルも伝えるとよいでしょう。
40代
40代がAIエンジニアに転職するためのハードルは低いとは言えません。
技術習得への高い意欲を示すほかに、企業にマッチできる人材であるとアピールするために柔軟さや謙虚さも伝えるようにするとよいでしょう。
AIエンジニアになるための具体的なキャッチアップや資格取得、クラウドソーシングなどで案件を受注するなど、アグレッシブに取り組んでいる実績を示すのがおすすめです。
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AIエンジニアに向いている人
AIエンジニアには、どのような人が向いているのでしょうか。
ひとつずつ解説します。
数学に関する知識がある人
AIを開発するためには、統計や確率をはじめとする数学の知識が必要です。
以下のような数学知識を身につけておくことで、AIの仕組みについて理解しやすくなり、開発もスムーズに行えるでしょう。
【持っておきたい数学の知識】
・統計
・確率
・微分積分
・線形代数
これらの分野が得意な人は、基本的な適性があります。
ロジカルに考えることができる人
AIのデータ構造や解析・処理、アルゴリズムには論理的思考が欠かせません。
数学や統計学の観点からも、論理的にものごとを捉える必要がある場面は多いからです。
クライアントへの折衝においても、コミュニケーション能力はもちろん筋道立てた説明が求められます。
直感に頼ったり感覚的に動くタイプの人は難しいでしょう。
課題解決思考な人
AIエンジニアは、そのスキルの希少さゆえに一人で業務にあたることが一般的です。
日々うまれる課題やエラーに対して試行錯誤を繰り返し、地道な作業をコツコツ続ける能力が求められます。
そもそもAIは社会における課題解決を目的として開発が求められている背景があることからも、最も重要な適性の1つでしょう。
情報収集力がある
学ぶことが好きで、新しい情報に対して常にアンテナを張ることができる人はAIエンジニアとしての活躍が期待できます。
まだまだ過渡期と言われるAIの領域では、日々めまぐるしく情報が更新されているからです。
主体的に最新の情報をキャッチアップできないと、自身の市場価値を高めることも難しいため、貪欲に学習できるタイプの人が向いています。
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AIエンジニアのキャリアに関する質問
AIエンジニアへのキャリアチェンジや、その後のキャリア形成について疑問を持つ方もいるでしょう。
ここでは、AIエンジニアのキャリアについてよくある質問を解説します。
- Q. 文系・非情報系からでもAI分野へキャリアチェンジできる？
- Q. 技術の進化が早いAI領域で長く活躍するには？
- Q. AI分野への転職で年収アップに有効な資格は？
Q. 文系・非情報系からでもAI分野へキャリアチェンジできる？
A. 文系・非情報系の出身でも、段階的に知識やスキルを身につければAI分野へのキャリアチェンジは可能です。
日本ディープラーニング協会の2026年第4回G検定では、合格者のうち「情報システム・システム企画」は23.34％にとどまり、営業・販売やマーケティング、管理部門など情報系以外の職種からも幅広く合格者が出ています。
未経験の場合は、Pythonや数学・統計学の基礎を学んだうえで、資格取得や成果物の作成を通じて実務経験につなげる方法が有効です。
（参考：一般社団法人日本ディープラーニング協会『「2026年 第4回 G検定（ジェネラリスト検定）」開催結果』）
Q. 技術の進化が早いAI領域で長く活躍するには？
A. コードを書く技術力だけでなく、課題発見力やプロジェクトの推進力、コミュニケーション能力を合わせて伸ばすことが大切です。
AIによるコーディング支援が広がるほど、「どの課題をAIで解決するのか」を考える力や、他部署・クライアントと認識を合わせる力の重要性が増します。
すべての技術を追うのではなく、自身の専門領域を定めて必要な技術を選び、実務で活用できる状態を目指すとよいでしょう。
Q. AI分野への転職で年収アップに有効な資格は？
A. 現在のスキルや目指す職種によって異なりますが、G検定・基本情報技術者試験・E資格などが代表的な選択肢です。
未経験者や初学者は、ディープラーニングの活用を学ぶ「G検定」やITの基礎を学ぶ「基本情報技術者試験」から始めるのがおすすめです。
より専門的なスキルを示したい場合は、実装力が問われる「E資格」も候補になります。ただし、資格の有無だけでなく、実務経験や成果物、目指すポジションとの関連性も転職では重視されます。
\ レガシーな環境に悩んだら？ /
転職エージェントに相談してキャリアアップのために転職しよう
AIエンジニアから歩めるキャリアパス職種として、以下の5つが挙げられます。
- AI・機械学習エンジニア｜同職種でスキルアップ・待遇改善
- Web・業務系システム開発｜エンジニア／プログラマー
- データ分析・基盤｜データサイエンティスト／データベースエンジニア／アナリスト
- マネジメント・コンサルティング｜PM／PdM／システムコンサルタント
- 社内SE｜社内SE（ネットワーク・インフラ）
いずれもAIエンジニアで培った知見やスキルを活かすことができる職種です。
エンジニア経験がある方は、ロードマップを敷いてどのようなルートでキャリアアップできるかを具体的に考えて動きましょう。
「エンジニアとして上流工程に携わりたい」
「IT業界に転職して年収を上げたい！」
「もっとモダンな環境で働きたい！」
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！
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この記事の監修者
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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
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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。
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