「未経験」の内容よって転職の可能性は変わる!弱点を克服してAIエンジニアを目指そうAIエンジニアに未経験から転職可能?パターンごとに解説

最終更新日:2020年8月12日

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AI活用が当たり前になる中、AIの開発・実装などを担う「AIエンジニア」の需要が高まっています。特に国内では、先端IT人材の不足が危惧されていることから、20代・30代のAIエンジニアを積極的に採用する企業が増えていくでしょう。ここでは、実務未経験からAIエンジニアになるための方法を解説します。

1. 未経験からAIエンジニアになるためのルート

まず、「未経験からAIエンジニアを目指せるか」という点について解説します。結論から述べると、「未経験の内容によって転職できる可能性が上下する」のが実情です。例えば、「エンジニア経験はあるが、AI関連の仕事は未経験」なのか、「エンジニア未経験」なのかで、AIエンジニアへ転職できる可能性は変わってきます。そのため、まずは以下4つのルールでAIエンジニアに転職できる可能性を整理してみます。

新卒者の場合

新卒者であれば、ポテンシャルや適性次第ではあるものの、「AIエンジニア候補」として採用される可能性は十分にあります。ただし、理系学部出身者が有利なことは覚えておくべきでしょう。AIエンジニアの場合は、データサイエンスや機械学習の分野において、数理統計学や大学レベルの数学の知識を問われることがあります。したがって、こうした知識(もしくは素養)を持つ人材を重点的に採用する企業が多いのです。

ただし、文系学部出身者にもチャンスが無いわけではありません。文系学部出身者であっても、適性や志向が企業側とマッチしていれば、採用される可能性は十分にあります。また、自身の適性や知識が採用基準に満たないと感じる場合は、エンジニア養成スクールや専門学校でITや統計学の基礎を学びつつ就職活動を行う、という方法も視野に入れておきましょう。

第二新卒者(20代)の場合

社会人経験が3年未満かつ20代の第二新卒者は、新卒者とは異なる採用条件になります。まず、第二新卒者の場合、知識・スキルがゼロの状態から採用されることは稀です。ポテンシャル採用枠を設けている企業であっても、一定のエンジニア経験を持つ人材のみを対象にするケースが大半です。したがって、「1~3年程度のエンジニア経験と基礎的なプログラミングスキル・開発スキルなどを備えていること」が最低条件となります。

もし第二新卒者かつエンジニア経験が無い状態からAIエンジニアを目指すのであれば、エンジニア養成スクールや独学で自己研鑽を積みつつ、中小規模の企業を中心に転職活動を行う、という方法がおすすめです。

ITエンジニア経験者で、AI関連業務が未経験の場合

こちらは、新卒・第二新卒採用以外の一般的な中途採用のケースです。すでにPython、C++、Rなどのスキル・開発実績があれば、「機械学習に特化した開発スキル」を習得することで、AIエンジニアへの道が拓けてきます。例えば、数理モデルの実装(コーディング)スキルや機械学習用のライブラリを活用した開発スキルです。また、データサイエンスに関するスキル(データ分析、レポーティング、効果検証など)も同時に身に着けておくと、評価の対象になるでしょう。

こうしたスキルが揃った段階で、まずは「機械学習エンジニア」を目指し、さらに機械学習エンジニアとして1~3年程度の実務経験を積むと、AIエンジニア候補と見做されるようになります。

ITエンジニア経験及び関連職種の経験が無い場合

こちらも同様に、中途採用のケースです。ITエンジニアの経験が無い場合であっても、アナリストや研究職としての実務経験があれば、AIエンジニア候補と見做される可能性があります。ただし、機械学習アルゴリズムの実装やデータ分析の過程で、エンジニアスキルが必要になるため、独学・スクールの活用などを通してエンジニアスキルを磨いておきたいところです。

まずAI関連事業を展開する企業へ「アナリスト業務」や「データサイエンス業務」を担う人材として転職し、エンジニアスキルを磨きつつ、AIエンジニアを目指すという方法が現実的かもしれません。エンジニアスキルは、習得までに半年~1年程度の時間を要するため、転職活動の前に準備を進めておきたいところです。

2. AIエンジニアになるために必要な知識・スキル

次に、AIエンジニアになるために必要な知識・スキルについて解説します。AIエンジニアは、仕事内容によって「データサイエンティスト寄り」と「エンジニア特化型」という2つのタイプに分類できます。

データサイエンティスト寄りのAIエンジニア
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、コンサルティング業務やアナリスト業務に積極的に関与します。

エンジニア業務特化型
機械学習アルゴリズムの開発・実装が主な仕事内容で、他分野のITエンジニアと同様に開発業務が中心です。

以上の内容を踏まえ、AIエンジニアに必要な知識・スキルを整理していきます。

データサイエンティスト寄りのAIエンジニアの知識・スキル

データ分析・レポーティングスキル
SPSS、SAS、R、Pythonなどを用いたデータ分析・レポーティングのスキルです。また、分析結果やレポートを用いて、経営課題の解決につながるような提言を行うスキルも必要になるでしょう。

効果検証に関するスキル
効果検証のスキルとは、「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」とを指します。A/Bテストなど比較的メジャーな効果検証モデルを扱った経験や、効果検証モデル事態を考案・活用するスキルなどが必要とされます。

データの操作に関するスキル
AIエンジニアは日常的に大量のデータを収集・加工するため、データベースの基礎知識や、データの取得・操作に関するスキルも備えておくべきです。例えば、SQLの読み書きができると、データ収集・操作がスムーズになります。

エンジニア特化型のAIエンジニアのスキル・経験

エンジニアとしての基礎スキル
エンジニア特化型のAIエンジニアの場合は、一般的なITエンジニアのスキル(システム設計・開発(実装)・運用など)が必要です。また、単独で設計・開発・テスト(チューニング)・リリースまでを担当した経験があれば、評価の対象になるでしょう。

コーディングスキル
「Python」「R」「C/C++」などは、AIや機械学習の開発・実装で頻繁に使われる開発言語です。ドキュメントやライブラリを調べながら、必要な機能を独力で実装できるレベルを目指していきましょう。また、「scikit-learn」や「TensorFlow」など、機械学習向けのフレームワーク・ライブラリも扱えるようになると、即戦力として評価されやすくなります。

概念実証モデル運用のスキル
概念実証とは、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。一般的には「PoC検証」などとも呼ばれています。PoC検証のスキルは、経営層や部門長に対するアドバイザリー業務やコンサルティング業務の基礎となるため、ぜひ磨いておきたいところです。

パブリッククラウドの活用経験
現在、AIの開発・運用は、大半がクラウド環境で行われています。したがって、AWSやGCPといったメジャーなクラウド環境にも慣れておくべきでしょう。

3. 未経験からAIエンジニアになるための学習方法

AI関連業務の経験が無い場合は、独学・スクール活用などを並行しながら、自身の弱点を補強していきましょう。具体的には、次のとおりです。

独学

独学でスキルを磨く場合には、「書籍活用」「プログラミングサイトやコミュニティへの投稿」「独自のWebサービス・アプリ開発」などがおすすめです。ただし、AIエンジニアには、プログラミング以外の知識・スキル(機械学習自体の専門知識や数学・統計学・分析検証の方法論など)が求められるため、全てを独学で賄うのは難しいかもしれません。また、プログラミングについても、初学者ほどエラーの解決に多大な時間を要し、挫折しがちです。したがって、何らかの方法でメンターを確保することをおすすめします。

スクール活用

メンターを確保する方法として、もっとも手軽なのは「エンジニア養成スクール」を活用することです。特にエンジニア・アナリスト・研究職の経験がない場合は、「AIエンジニア養成コース」を提供するスクールの活用を検討してみてください。エンジニア養成スクールは数か月~1年程度の学習期間の中で、成果物の作成や転職サポートサービスなどを提供していることがあります。

4. まとめ

この記事では、実務未経験からAIエンジニアとして就職する方法について解説してきました。IT人材不足が深刻化している現在、未経験からでもAIエンジニアとして転職することは不可能ではありません。ただし、AIエンジニアはエンジニア職の中でも特に専門性が高く、高度な技術的知識を必要とする職種であることから、転職活動の際には事前の準備を入念に行うようにしましょう。

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