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未経験からAIエンジニアになるにはどうすればいい?必要な知識やスキル、キャリアパスについてご紹介します。

AI(人工知能)を活用した製品やサービスの普及に伴い、近年注目を集めているAIエンジニア。では未経験からAIエンジニアになるには、どうすればいいのか?今回は、未経験からAIエンジニアになるために必要な知識やスキル、キャリアパスについて解説していきます。AIエンジニアになりたいと考えている方は、ぜひ参考にしてください。

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目次

未経験からでも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。

IPAが発表したIT人材白書2019では、AI人材の過不足に関するアンケートが行われました。

実際にアンケートに回答した企業のうち、約70%以上ものIT企業が「AI人材が不足している」と回答しているのです。

(参考:IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 『IT人材白書2019』)

 

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だと言えるのです。

 

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。

 

AIエンジニアの将来性は?

 

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と言えるでしょう。

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。

 

年代別の求められる人物像

 

20代未経験

20代未経験者が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と言えるでしょう。

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代未経験

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良いでしょう。

 

40代未経験

40代未経験者が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良いでしょう。

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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未経験からAIエンジニアになるために必要な知識やスキル

 

 

つぎは、AIエンジニアになるために必要な知識やスキルについて解説していきます。

AIエンジニアになるためには、以下のような知識・スキルが求められます。

 

・プログラミングスキル
・データベースの知識
・AIに関する知識
・開発環境に関する知識

 

それぞれ詳しく見ていきましょう。

 

プログラミングスキル

 

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だと言えるでしょう。

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。

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、C/C++、JavaScriptなども学ぶと良いでしょう。

 

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を身につ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。

 

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、機械学習深層学習(ディープラーニング)の、2つの技術が存在します。

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います。

 

開発環境に関する知識

 

AI開発には、プラットフォーム、ハードウェアリソース、ソフトウェアが必要です。

近年はクラウド上をPaaSを利用する傾向にあり、AWS、Azure、GCPといったオープンプラットフォームが一般的になりました。

コンピューティングリソースにおいても、AWS、Azure、GCPといったクラウドで利用することができます。

開発時と実装時ではハードウェアが異なる開発も多く、クラウドに関する知識は必須だといえるでしょう。

ただし規模が大きいAI開発ベンダーなどでは、独自のAI開発プラットフォームをオンプレミスで構築するケースもあります。

ソフトウェアは機械学習において重要な学習データの前処理で使用する、機械学習やAIモデル構築に特化した開発ツールの使用経験などがあればアピール材料になります。

プログラミング言語の知識とあわせて、ライブラリに関する知識もAIエンジニアの業務に役立つでしょう。

 

知識・スキルの習得に役立つ資格

 

資格は知識・スキルを証明するものですが、取得のために勉強することが役立つ場合もあります。

 

応用情報技術者試験

基本情報技術者試験の上位試験です。情報処理技術を体系的に学び、ITやシステム開発に必要な知識を身に付けるために役立ちます。

ITエンジニアは取得が推奨される資格です。

 

E資格・G検定

いずれも一般社団法人 日本ディープラーニング協会が主催しています。

E資格は数学や機械学習、ディープラーニング、開発などエンジニア向けの内容です。G検定はAIの基礎や手法とビジネスの観点を網羅した内容が問われます。

 

Python 3 エンジニア認定試験

AI開発に用いられるPythonやデータ分析の基礎知識に関する試験です。

未経験者は、Pythonの実践的な使用に関する仕様やライブラリについて学ぶことができます。

 

【あわせて読みたい】AIエンジニアにおすすめの資格一覧はこちらから⇓

 

まずはキャリアの相談をしてみる

 

 

AIエンジニアに向いている人

 

 

未経験からAIエンジニアを目指そうと考える方は、素養も確認しておきましょう。

 

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。

 

・統計
・確率
・微分積分
・線形代数

 

これらの分野が得意な人は、基本的な適性があると言えます。

 

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、最も重要な適性のひとつだと言えるでしょう。

 

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エンジニアに転職するためのキャリアパス

 

 

AIエンジニアになるためには、大きく分けて2つのキャリアパスがあります

IT業界の経験がある場合とない場合、それぞれのキャリアパスについて見ていきましょう。

 

【業界経験がある場合】エンジニアの経験を活かしてAIエンジニアに転職する

 

IT業界での実務経験があるなら、AIエンジニアへの転職に活かせる可能性が高いです。

AIエンジニアは人手不足な職種であるため、何らかの経験がある人は重宝されるでしょう。

ただしAI分野の知識がない場合は、AIプログラミングや数学などの知識を身につけてから、転職することをおすすめします。

 

【未経験の場合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。

 

まずはキャリアの相談をしてみる

 

【未経験の場合②】まずは開発エンジニアになる

 

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経ると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。

 

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AIエンジニアから目指せるキャリアパス

 

 

AIエンジニアになった後は、どのようなキャリアパスがあるのか。

AIエンジニアのキャリアパスとして考えられるのは、以下の3つです。

 

・データサイエンティスト
・フルスタックエンジニア
・AIコンサルタント

 

データサイエンティスト

 

データサイエンティストとは、ビッグデータ(大量のデータ)を分析し、問題解決やビジネスに役立つ情報の抽出を行う職種です。

AIエンジニアはビッグデータの解析や分析も行うため、データサイエンティストの業務に活かせるでしょう。

「データ分析のスペシャリストになりたい」という方におすすめできます。

 

フルスタックエンジニア

 

フルスタックエンジニアとは、簡単に言えばシステム開発における全ての工程を、一人で行えるエンジニアのこと。

設計・開発・運用などの幅広い知識が必要とされるため、難易度は高いものの、その分高年収を狙えるのが特徴です。

「なんでもできるエンジニアを目指したい」「高年収を狙いたい」という方は、フルスタックエンジニアを目指す価値があるでしょう。

 

ITコンサルタント

 

ITコンサルタントとは、ITやAI技術を駆使して企業の目標達成や問題解決の提案をする職種です。

開発業務というよりは、企業に対して提案を行うことが主な仕事であるため、AIエンジニアとは違ったやりがいを感じられるでしょう。

IT・AIについて幅広い知識が求められますが、「開発よりも提案業務に興味がある」という方は、ITコンサルタントがおすすめです。

 

<簡単1分>年収診断をしてみる

 

 

未経験AIエンジニアのキャリアパスを診断

 

 

自分が将来どうなりたいのか定まっていない、キャリアプランはあるが転職するべきか迷う、など、IT・Web・ゲーム業界で勤めている方が持つキャリアに関する悩みを解決する診断をご紹介します。

 

簡単な情報を入力するだけで、ChatGPTがキャリアパスを提示し、ギークリーが具体的なお悩みを個別に解決いたします!

 

【簡単3分】キャリアパス診断をしてみる

 

 

「ChatGPT キャリアパス診断」は具体的な職種や必要なスキルまでわかる!

 

 

ギークリーの「ChatGPT キャリアパス診断」では、将来のキャリアやビジョンがイメージしやすくなります。

またキャリアの選択肢が広がり、本当に自分に合うキャリアや働き方を見つけることもできるでしょう。

キャリアアップのために取るべき行動が分かるため、市場価値を上げることにもつながります。

 

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

 

希望のキャリアに転職成功したAさんの例
  • 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⇓

 

「ChatGPT キャリアパス診断」ご利用の流れ

 

「ChatGPT キャリアパス診断」は4つのステップで完結!

 

STEP1:以下のボタンからキャリアパス診断のページへ

 

STEP2:キャリアパス診断のページから氏名と連絡先を入力してスタート

 

STEP3:診断結果画面にてあなたのキャリアパスを確認

 

STEP4:キャリアアドバイザーがより詳細な疑問やお悩みを解決!

 

診断後にさらに具体的な悩みが出てきた場合は、市場動向や技術トレンドを網羅したIT専門のキャリアアドバイザーがあなたに合ったアドバイスをいたします。

たった3分ほどで診断できるので、ぜひ一度ご自身のキャリアパスを診断してみてください。

 

さっそくキャリアパス診断をしてみる

 

 

AIのプログラミングスキルを身につける方法

 

 

Pythonをはじめとする、AIプログラミングのスキルを身につける方法として、以下の2つが挙げられます。

 

1.書籍やプログラミング学習サイトで勉強する
2.プログラミングスクールに通う

 

書籍やプログラミング学習サイトで勉強するメリットとデメリット

 

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といえるでしょう。

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メリットとデメリット

 

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。

 

 

転職エージェントに相談してAIエンジニアに転職しよう

 

 

AIエンジニアになるためには、以下のような知識やスキルが必要です。

 

・プログラミングスキル
・データベースの知識
・AIに関する知識
・数学に関する知識

 

業界未経験からAIエンジニアを目指すなら、上記のようなスキルを身につけて転職活動を行う必要があります。

ただし、自身のレベルによっては転職活動までにやるべきことが異なるため、注意が必要です。

 

IT・Web・ゲーム業界の転職に強い転職エージェントのGeekly(ギークリー)では、AIに関わる職種や企業の情報を多数保有しています。

AIエンジニアの仕事に興味がある方は、ぜひ一度お気軽にご相談ください。

 

まずはキャリアの相談をしてみる

この記事の監修者

【国家資格保有】キャリアアドバイザー 小峰涼平

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。

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