
AIエンジニアになるには?未経験からの転職に必要なスキル・資格
AIエンジニアになるためには、プログラミングと数学の基礎知識を身につけ、機械学習の実践経験を積むことが王道のルートです。
未経験からでも、これまでの職務経験を活かしながら段階的にキャリアを積み上げていく方法があります。
この記事では、AIエンジニアの仕事内容から必要なスキル、年収相場、未経験者向けの転職ステップ、関連資格まで、実際に転職活動を進めるうえで役立つ情報を幅広くまとめました。
【この記事はこんな人におすすめ】
・現職の技術環境や年収に物足りなさを感じ、AI分野への転職を検討している人
・未経験からAIエンジニアを目指せるのか不安を感じている人
・必要なスキルや資格、転職の進め方を具体的に知りたい人
この記事のまとめ
- 未経験からAIエンジニアを目指すなら、まずは必須スキルの習得から。
- 親和性の高い職種からの転職なら、これまでの経験を活かして年収アップ転職を有利に進められる可能性がある。
- ギークリーの年収データでは、未経験からの転職で年収を上げやすいのはデータ分析やインフラ領域の方。
目次
AIエンジニアとは?仕事内容と役割をわかりやすく解説
AIエンジニアとは、人工知能(AI)を活用したシステムやサービスの開発、データ分析を担当する技術者です。
近年はスマートフォンの音声認識や自動運転、チャットボットなど、AI技術が使われる場面が急速に広がっています。それにともない、AIエンジニアの需要も高まり続けているのが現状です。
AIは「機械学習」という仕組みによって、大量のデータからパターンやルールを学習します。AIエンジニアの役割は、この学習プロセスを設計し、実際のビジネス課題を解決できる精度までAIを育てることです。
単なるプログラミング作業にとどまらず、数学的な理論に基づいたデータ分析力も求められます。
- AIエンジニアの主な仕事内容(AI開発・学習・分析)
- データサイエンティスト・機械学習エンジニアとの違い
まずはAIエンジニアについての基礎知識をおさえておきましょう。
AIエンジニアの主な仕事内容(AI開発・学習・分析)
AIエンジニアの業務は、大きく分けて「AI開発」「学習」「分析」の3つで構成されています。
AI開発
AIエンジニアの中心となるのが開発業務です。画像認識や音声認識といった機能を持つAIシステムを、実際に動く形へと実装していきます。
開発にはPythonというプログラミング言語がよく使われ、TensorFlowやPyTorchといったライブラリを組み合わせるのが一般的です。
学習
学習の工程では、開発したAIに大量のデータを与え、精度を高めていきます。
学習に使うデータの収集や、不要なデータを取り除く「クレンジング」と呼ばれる作業も、AIエンジニアが担うことが多くなっています。
分析
分析は、AIが導き出したパターンやルールをもとに、状況判断や課題解決につなげる工程です。
音声、文章、画像など扱うデータの種類は幅広く、データサイエンティストと連携しながら進める場合もあります。
データサイエンティスト・機械学習エンジニアとの違い
AIエンジニアと混同しがちな職種には「データサイエンティスト」や「機械学習エンジニア」などがあります。それぞれの役割の違いを整理すると、次のようになります。
| 職種 | 主な役割 |
| AIエンジニア | AIの開発から学習、データ分析まで幅広く担当する |
| データサイエンティスト | 統計学やデータ分析を軸に、課題抽出や解決策の提案を行う |
| 機械学習エンジニア | 機械学習に特化し、モデルの開発・実装・運用を担当する |
3つの職種は業務範囲が重なる部分も多く、企業によって呼び方や担当領域が異なるケースも珍しくありません。
求人を探す際には、職種名だけでなく実際の業務内容を確認することが大切です。もしも求人探しで困ることがあれば、非公開求人も含めて希望に沿った求人をご紹介できるプロへのご相談もおすすめです。
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未経験AIエンジニアの年収相場【自社データ公開】
厚生労働省のデータによると、AIエンジニアの平均年収は609.8万円です。全国の従事者数は20万人を超え、幅広い年代で活躍している職種であることがうかがえます。
(参考:厚生労働省 jobtag)
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
【全体】年収水準(平均・中央)
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。
前述したjob tagの統計上の平均年収609.8万円と比べても高い水準であり、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。
この結果の背景には、前職で培ってき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があります。「未経験者」という括りであっても、実際には隣接領域での経験を武器にしているケースも多く、まったくのゼロから挑戦する場合とは条件が異なる点には注意が必要です。
【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 |
データサイエンティストや社内SE(ネットワーク)、Web系SE・PG(自社製品)など、データ分析やインフラ領域での経験を持つ人材は、転職後の年収が800万円〜1,000万円台に達しているケースが目立ちます。
一方、SI・受託系のSE・PGからの転職では、他の職種と比べるとやや控えめな水準にとどまる傾向です。
一方でSI・受託出身者であっても平均年収は400万円台後半〜500万円台に届いており、現職の年収帯から着実なアップを実現できていることがわかります。
前職の経験がそのまま評価され、年収に反映されやすい点はAIエンジニア転職の大きな特徴です。
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。
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AIエンジニアになるには?未経験・経験者別の3つのルート
AIエンジニアを目指す方法は、学歴や現在の職種によって主に3つのルートに分かれます。自分の状況に近いルートを確認しておきましょう。
ルート1:大学・専門学校でAIを体系的に学ぶ
学生や新卒でAIエンジニアを目指す場合、情報科学系の大学やAI専攻のある専門学校でじっくり学ぶ方法が王道です。
データサイエンスや統計学、プログラミングの基礎を体系的に習得できるため、転職活動でも専門性をアピールしやすくなります。
ただし、社会人が改めて進学するには時間的・金銭的なハードルを感じやすいかもしれません。すでに社会人としてキャリアを築いている場合は、次に紹介するルートのほうが現実的な選択肢となるでしょう。
ルート2:独学・オンラインスクールでスキルを習得する
働きながらAIエンジニアを目指す場合、独学やオンラインスクールでスキルを身につける方法が選ばれています。
書籍や無料の学習教材を使って基礎から学ぶことも可能ですが、独学は途中でつまずいた際に相談できる相手がいないという課題が残ります。
オンラインスクールを利用すれば、メンターのサポートを受けながら計画的に学習を進められる点がメリットです。
学習内容だけでなく、転職サポートの有無やカリキュラムの実践性も比較したうえで選ぶことが重要です。
ルート3:ITエンジニア・データ関連職からのステップアップ転職
すでにITエンジニアやデータアナリストとして働いている場合、隣接職種からのステップアップ転職が有効な選択肢です。
プログラミングスキルやデータベース操作の経験がある人材は、AIエンジニアに必要な基礎を業務の中ですでに習得していることが多く、未経験からの参入より難易度が下がります。
いきなりAIエンジニア専門職を目指すのではなく、まずはデータ分析業務やAI活用プロジェクトに携われる部署へ異動・転職し、実務経験を積みながらスキルを広げていく方法も現実的です。
転職エージェントでは、現在の経験がどの程度AIエンジニアの求人で評価されるか、具体的なアドバイスが可能です。
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- 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。
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AIエンジニアに必要な5つのスキル
AIエンジニアとして活躍するためには、複数の専門スキルが求められます。ここでは代表的な5つのスキルを紹介します。
- プログラミングスキル(Python中心)
- 数学・統計の知識
- 機械学習・ディープラーニングの知識
- データベース運用の知識(SQL)
- コミュニケーション能力・課題解決力
これらのスキルについて、〇件、〇名のように数値などで示すことができる経験がある場合は、転職の際に積極的にアピールしましょう。
プログラミングスキル(Python中心)
AI開発において最も使われているプログラミング言語がPythonです。
TensorFlowやPyTorch、scikit-learnといった機械学習向けのライブラリが充実しており、データ処理から実装まで幅広くカバーできます。
まずはPythonの基礎文法から着実に学ぶことをおすすめします。
数学・統計の知識
AIのアルゴリズムは、数学の理論をベースに設計されています。特に線形代数、微分・積分、確率・統計の3分野は、機械学習モデルの仕組みを理解するうえで欠かせません。
大量のデータから自然なパターンを見つけ出す際にも、統計的な考え方が役立ちます。
機械学習・ディープラーニングの知識
機械学習には、教師あり学習・教師なし学習・強化学習など複数の手法があります。
加えて、人間の脳の仕組みを参考にしたネットワークで複雑なパターンを学習する「ディープラーニング」の理解も重要です。これらの基礎知識は、実務でモデルを選定・調整する際の判断軸になります。
【あわせて読みたい】AI学習の詳しい解説はこちら⇓
データベース運用の知識(SQL)
AIに与えるビッグデータは、多くの場合データベースに格納されています。
必要なデータを取り出したり加工したりするためには、SQLの知識が必須です。
データベースの設計や運用に関する基本的な理解も、AIエンジニアの実務では役立ちます。
コミュニケーション能力・課題解決力
AIエンジニアは、クライアントや社内の関係部署から課題をヒアリングし、AIで解決できる範囲を提案する場面が多くあります。
技術的な内容をわかりやすく言語化する力や、相手のニーズを丁寧に汲み取る姿勢が重要です。
技術力だけでなく、こうした対人スキルも評価される職種といえます。
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未経験からAIエンジニアへの転職を成功させるポイント
未経験からAIエンジニアへの転職を目指す場合、いくつかの準備を押さえておくことで転職活動がスムーズに進みやすくなります。
- ポートフォリオの作成
- 隣接職種を経由する
- 転職エージェントを活用する
以下、それぞれ解説します。
ポートフォリオの作成
ポートフォリオを作成することは、特に効果的な準備の一つです。
学習した内容を活かして自作のAIアプリや分析レポートを作り、実際に手を動かせることを示せると、書類選考や面接で説得力のあるアピールにつながります。
隣接職種を経由する
隣接職種からの応募を視野に入れるのも有効な戦略です。
データアナリストや、AI活用プロジェクトを持つITエンジニアのポジションを経由することで、実務経験を積みながら本格的なAIエンジニアへとステップアップできます。
転職エージェントを活用する
転職エージェントを活用することで、独学では把握しづらい求人ごとの評価ポイントや、未経験可の求人動向についての情報を得られます。
転職経験が少ない場合、書類の書き方や面接対策まで相談できる点も心強いサポートです。
焦らず段階を踏んで準備を進めることが、結果的に近道になります。
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AIエンジニアに関連する資格
AIエンジニアになるために必須の資格はありませんが、学習の指標として役立つ資格がいくつか存在します。
【G検定(ジェネラリスト検定)】
AIや機械学習に関する基礎知識、活用リテラシーを問う試験です。
【E資格(エンジニア資格)】
ディープラーニングの理論理解と実装スキルを証明する試験で、G検定よりも実務寄りの内容になっています。
【Python 3エンジニア認定データ分析試験】
Pythonを用いたデータ分析の基礎力を証明できる資格です。
【統計検定】
確率・統計に関する知識を体系的に学べる資格で、1級から4級まで幅広いレベルに対応しています。
IT全般の基礎知識を問う国家資格で、AIエンジニアに限らずIT職種の土台として役立ちます。
資格そのものが採用の絶対条件になることは少ないものの、学習の進み具合を客観的に示す材料として活用できます。転職活動と並行して取得を目指すのも一つの方法です。
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AIエンジニアに向いている人の特徴
AIエンジニアという職種には、向き・不向きがあります。次のような特徴に当てはまる人は、AIエンジニアとして活躍しやすいと考えられます。
・論理的に物事を整理し、筋道を立てて考えられる人
・数学や理数系の分野に興味関心がある人
・新しい技術を学び続けることに前向きな人
・課題解決に向けて粘り強く試行錯誤できる人
・相手の要望を丁寧に聞き取り、わかりやすく伝えられる人
AI技術は日々進化しており、一度身につけた知識だけで長く通用する分野ではありません。学び続ける姿勢を持てるかどうかが、長期的に活躍できるかを左右する重要なポイントです。
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AIエンジニアへの未経験転職についてよくある質問
AIエンジニアへ未経験から転職を目指す人に多い疑問や不安には次のようなものがあります。
- Q. 文系出身でもAIエンジニアになれますか?
- Q. 未経験からいきなりAIエンジニアに転職できますか?
- Q. 何歳までAIエンジニアに挑戦できますか?
- Q. 独学だけでAIエンジニアになれますか?
以下、それぞれ回答します。
Q. 文系出身でもAIエンジニアになれますか?
A. 文系出身でもAIエンジニアを目指すことは可能です。
プログラミングや数学の知識は入社後に習得できるため、独学やスクールでの学習を通して基礎を身につければ十分に挑戦できます。
Q. 未経験からいきなりAIエンジニアに転職できますか?
A. 未経験からの直接転職は難易度が高い傾向があります。
AIエンジニアとして即戦力になりえる成果物を提示するか、もしくはデータアナリストやITエンジニアといった隣接職種を経由し、実務経験を積んでからステップアップする方法が現実的です。
Q. 何歳までAIエンジニアに挑戦できますか?
A. 年齢による明確な制限はありません。
ただし、未経験からの転職では若手のほうが選考で有利になりやすいため、目指すと決めたタイミングでの行動が重要です。
Q. 独学だけでAIエンジニアになれますか?
A. 独学でも学習は可能ですが、挫折しやすい点や実績の証明が難しい点が課題です。
オンラインスクールを併用し、ポートフォリオを作成しながら学ぶ方法をおすすめします。
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AIエンジニアへの転職はギークリーにご相談ください
AIエンジニアになるためには、プログラミングや数学の基礎学習から始まり、実践経験を積み重ねながら段階的にキャリアを築いていくことが大切です。
未経験からでも、隣接職種を経由したステップアップや、スクールでの学習を通じて着実に近づける職種といえます。
「年収アップやキャリアアップを目指してAI分野に挑戦したい!」
「もっと将来性の高い企業でAIエンジニアとして活躍したい」
「求人ごとの特徴や評価されやすい経験を知りたい」
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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