未経験からAIエンジニアを目指す方法や転職で役立つ資格、将来性についても解説しますAIエンジニアに未経験から転職可能?必要な知識・スキルも紹介

最終更新日:2022年10月6日

レバテックキャリアは
ITエンジニア・Webクリエイター専門の転職エージェントです

近年、AI技術の一般化、成熟が進み、各種のビジネスシーンでAI活用が当たり前の選択肢となりつつあります。DXの推進や新たなサービス形態の模索には欠かせない要素となってきており、AIそのものやAIを活用したサービスの実装、AI活用のためのデータハンドリングなどを担う「AIエンジニア」の需要が高まっています。

特に国内では、IPAのDX白書2021でも見られるように、AI分野を含んだ先端IT人材の不足が危惧されています。企業競争力にもつながる領域であり、20代・30代のAIエンジニアの積極的な採用は増加すると推測されます。

本記事ではAI領域に興味を持つエンジニアに向けて、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。AIエンジニアの仕事内容や収入例、将来性についても紹介していますので、今後のキャリア設計の一助となれれば幸いです。

AIエンジニアとは

AI(Artificial Intelligence、人工知能)は「人の知的活動をコンピュータによって人工的に再現」する仕組みです。過去のデータなどを参考として、判断の正確性を高め、知的なふるまいを実現します。AIに関連してしばしば登場するキーワードである機械学習やディープラーニングもAIの一分野です。

AIエンジニアはAIを用いて各種の課題を解決するエンジニア職種です。AIがものごとを考える仕組みであるアルゴリズムの研究・開発、AIを活用したアプリケーション・サービスの開発、AIが正しい判断を下すためのデータの収集や活用など業務領域は広範に渡ります。

関連記事: AIエンジニアとは?仕事内容ややりがい、キャリアパスを解説

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアは対象業務により大きく2つに分かれます。

AIを用いてサービスを開発する

どの様にものごとを判断するのかというAIの基礎となるアルゴリズムの開発、AIを活用したアプリケーション、サービスを開発するといういわゆるソフトウェア開発を行うAIエンジニアが一つ目の分類です。プログラミングなどを行うため、エンジニア特化型のAIエンジニアといえます。

AIデータ設計・構築・分析を行う

AIは何もないところから正解を導き出すのではなく、過去のデータなどの参考情報を繰り返しインプットして、もっともらしい判断を導き出し、判断の精度を高めていきます。このプロセスの中で重要となるのが、継続的にデータを収集して、分析し、AIのインプットにするデータ基盤です。このデータを扱う仕組みを作成することもAIエンジニアの業務にあたります。業務内容からデータサイエンティスト寄りのAIエンジニアといえるでしょう。

未経験からAIエンジニアになるためのルート

「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。本項では、以下4つのケースについて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

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エンジニア経験が無い場合

中途採用でITエンジニアとしての職務経験がないケースです。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。

AIエンジニアになるために必要な知識・スキル

AIエンジニアになるために必要な知識・スキルについて、主な仕事内容別に解説します。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エンジニアの知識・スキル

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。

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、効果検証モデル自体を考案・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

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。

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。

AIエンジニアに関連した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。

AIエンジニアへの転職で役立つ資格

AIエンジニアへの転職で役立つ資格として、ITエンジニアとしての基礎的スキルを示す資格、AI関連のスキルを示す資格を紹介します。

基本情報技術者/応用情報技術者

独立行政法人情報処理推進機構(IPA)により運営され、経済産業省が認定する国家資格試験が情報処理技術者試験です。その中の試験カテゴリとして、基本情報技術者試験応用情報技術者試験があります。

基本情報技術者試験はエンジニアとしてエントリーレベルのスキル、応用情報技術者試験は応用レベルのスキルを示す資格となります。AIに特化したものではなく、ITエンジニアとしての幅広い知見とスキル保有を裏付けることが可能です。AIエンジニアへの転職では、ITの基礎分野に関するスキルをアピールすることができます。

G検定・E資格

G検定・E資格は一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)の運営するAIエンジニア向けの資格試験です。

G検定のGは「ジェネラリスト」を意味しており、AIの全般的な知識を持つことを認定します。AIをビジネスに活用する立場の人に向けた資格です。ディープラーニングの基礎知識、事業活用するための知識とスキルを有していることが問われます。AI全般に関する基礎的な知識・スキルを有している証明になりますが、AIを実装できる手前の基礎知識までです。

E資格のEは「エンジニア」を意味しており、AIエンジニアをターゲットとしています。G検定の出題範囲の知識に加えて、実際にAIを実装する能力までが必要です。ディープラーニングの理論を理解し、現場で実際の事業に活用する知識・スキルを有しているかを検定します。AIに関する知識・スキルに加え、事業への活用、実装など実務能力まで問われる資格です。AIエンジニアとして活躍可能なスキルを有する人材であることを示せます。

Python3エンジニア認定試験・データ分析試験

Pythonエンジニア認定は一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会によって運営される資格試験です。Python3エンジニア認定基礎試験はPythonエンジニアとしての基礎力を問う入門レベルにあたります。Python3エンジニア認定データ分析試験は基礎構文に加え、「データ分析」「数学」「ライブラリ(pandas)」など実践的なデータ分析に対する知識・スキルを対象としており、データサイエンティスト寄りのAIエンジニアにとってスキルの示せる有用な資格です。

いずれの試験もITSSスキル標準のレベル1にあたり、Pythonを使った開発、データ分析の基礎レベルの知識・スキルを保有することを示します。

画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定は公益財団法人画像情報教育振興協会が運営する資格試験です。AIの活用分野の一つ画像処理分野での設計、開発に向けた知識とスキルを検定します。ベーシック、エキスパートの2段階があります。

画像処理に特化したスキルの保有を示せるため、AIエンジニアでも画像処理と関係する領域では一定の評価につながります。

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。

AIエンジニアの求人例をチェック

レバテックキャリアの求人・転職情報をもとに、AIエンジニアの求人例を紹介します。

【業界】
◆IT・通信
◆ソフトウェア

【業務内容】
■自社AI関連サービスの開発
AIプロダクトの企画段階から設計、構築をへてサービス運用までに関わるエンジニア

<具体的な業務内容>
・データ収集基盤の設計・開発
・機械学習モデルの選定
・仕様ツール・ライブラリの選定
・AIプロダクトの設計・開発・サービス運用

【求められるスキル・経験】
・Pythonを用いた開発経験(5年以上)
・機械学習の知識(実務5年以上目安)

【想定年収】
500~600万円

【勤務地】
東京都

AIエンジニアの求人・転職情報

AIエンジニアの将来性

日本国内ではIT人材の不足が企業運営上の課題とされており、その中でも重要視されているのが高いスキルを持つ先端IT人材の不足です。IPAにより発表されたDX白書2021にて、回答企業の80%以上が先端IT人材について質・量ともに不足を感じていると回答しています。このアンケートにおける先端IT人材にはデータサイエンティスト、先端技術エンジニアがカテゴライズされており、AIエンジニアも含まれています。まさにAIエンジニアは今必要とされている人材なのは間違いないといえるでしょう。

今や私たちの生活のすぐそばで、AIは活用されるフェーズに至っています。AIによる言語からの画像生成サービスが話題となり、あらゆるWebサイトやSNSで表示される広告の選択にもAIによる最適化が利用されるなど、事例は枚挙にいとまがありません。AI技術の普及がこれからも進むことが予測されるため、AIエンジニアの将来性が高いことは疑いようのないところです。

まとめ

本記事では、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。

ITエンジニアの転職ならレバテックキャリア

レバテックキャリアはIT・Web業界のエンジニア職を専門とする転職エージェントです。最新の技術情報や業界動向に精通したキャリアアドバイザーが、年収・技術志向・今後のキャリアパス・ワークライフバランスなど、一人ひとりの希望に寄り添いながら転職活動をサポートします。一般公開されていない大手企業や優良企業の非公開求人も多数保有していますので、まずは一度カウンセリングでお話してみませんか?(オンラインでも可能です)

転職支援サービスに申し込む

また、「初めての転職で、何から始めていいかわからない」「まだ転職するかどうか迷っている」など、転職活動に何らかの不安を抱えている方には、無料の個別相談会も実施しています。キャリアアドバイザーが一対一で、これからのあなたのキャリアを一緒に考えます。お気軽にご相談ください。

「個別相談会」に申し込む

レバテックキャリアのサービスについて

プロのアドバイザーがあなたのお悩みや疑問にお答えします

- 転職個別相談会開催中 -

相談内容を選択してください

※転職活動や求人への応募を強制することはありません

人気の求人特集

内定率が高い

関連する記事

人気の記事

スキルアップ記事トップへ

データサイエンティストの求人・転職一覧