AIエンジニアに未経験で転職する方法を解説！必要なスキルや学習方法は？

未経験からAIエンジニアを目指すことはできるのか

 

 

開発エンジニアからの転職は可能性あり

 

現職が開発エンジニアである場合には、AIエンジニアとして必要なIT知識、プログラミング言語の経験を積み上げていくことでAIエンジニアへの転職の可能性が見えてきます。
例えば機械学習・数理モデル・統計といった領域やPythonのプログラミングについて、学習を進めていきましょう。機械学習を取り入れたポートフォリオを作成できれば、転職の成功率も上がります。

また求人企業の中には、AIエンジニアやデータサイエンティストを自社で育てる方針をとっており、プログラミング経験さえあれば応募OKという企業もあります。気になる方は転職エージェントに相談してみても良いでしょう。

ただし、その際にも意欲的なインプット等は見られるため、いずれにしても独学は必要です。

 

 

分析や統計経験がある第二新卒も可能性あり

 

学生時代に、研究活動の一環としてPythonやSPSSを用いたデータ分析・統計を行っていたという方もいるでしょう。特に理系学生に多い経験です。

こういった経験を持っている場合には、未経験からの転職でも有利に働くことがあります。特に社会人1～3年目を指す第二新卒である場合、有利に働きやすいです。

とはいえあくまで未経験のため、プログラミングや機械学習、データ分析といった領域については独学も進めて意欲をアピールしていく必要があります。

 

IT未経験なら開発エンジニアを目指そう

 

完全なIT未経験からいきなりAIエンジニアへと転職を試みるのは、正直かなり困難といえるでしょう。

まずはSEやプログラマーといった開発系のITエンジニアを、経験することをおすすめします。人材不足もあり、未経験からIT業界でのキャリアアップを目指す人も多数います。

ITエンジニアを経由して基本的なITスキルを身に着けてから、AIエンジニアに必要なスキルや知見を得てAIエンジニアを目指すと良いでしょう。

 

AIエンジニア未経験で役立つ職務経験

 

他業界他業種で身に付けたものであっても、AIエンジニアとして役立つ経験には次のようなものがあります。

 

・何らかの開発経験
・プロジェクトやチームのリーダーとしてマネジメントをした経験
・数学や統計学などを用いた分析の経験
・プレゼンテーションや企画力

チームでコミュニケーションを取りながら円滑に業務を進めた経験や、統率したプロジェクトがあればアピール材料になります。

リーダー経験・マネジメント経験があるエンジニアは重宝される傾向にありますので評価されやすいでしょう。

 

【完全無料】仕事タイプ診断で自分に合う職場を調べてみることもおすすめ

 

株式会社ギークリーでは、簡単な質問に答えるだけで、職場選びの軸がわかる「IT人材 仕事タイプ診断」を展開しております。

現在の職種と年齢、希望勤務地、簡単な質問に答えることで、自分の価値観に合った職場環境や仕事のスタイルを知ることができる診断コンテンツです。

 

完全無料で診断結果を閲覧できるだけでなく、プロのコンサルタントとの面談も無料で行えるため、自分に合う会社がわからない、見つからないとお悩みの方は是非ご活用ください。

 

【完全無料】仕事タイプ診断をしてみる

 

 

AIエンジニアになるためのロードマップ

 

 

まずはロードマップを確認し、自身に足りていないスキルやまず最初に何から始めるべきかを知っておきましょう。

 

ロードマップ5ステップ

 

①プログラミング言語Pythonの習得

エンジニアに欠かせないプログラミング言語ですが、AI分野でのキャリアをスタートさせたいのであればまずはPythonの学習がおすすめです。なぜなら現在の機械学習、科学計算の分野で最もシェアを獲得している言語だからです。

さらに専門性を高めたい、Pythonはすでに学習を進めており他の言語もと考える方は、R、Julia、Java、JavaScript、C++、Haskell、Matlabなどの習得も目指すと良いでしょう。

 

②機械学習についての学習

機械学習の基礎知識も欠かせません。機械学習ではどんな事ができるのか、どんな種類があるのか、そこからディープラーニングへと学習を進めましょう。具体的な内容としては、後述するG検定の資格取得を目標設定とすると良いです。

基礎学習に続き身に着けたいのがライブラリです。プログラミング言語Pythonは、スクリプト言語です。適した機械学習ライブラリを活用する事で実装に役立てる事が出来ます。

例えばコンパイルしないPythonの処理速度を上げるためにはNumpyやScipy、データをグラフ化するならMatplotlib、画像認証ならdlib、最もポピュラーなものから始めるのであればScikit-Learnという様に、用途に沿ったものを選び、実際に手を動かしながら実装してみましょう。

 

③実践してみる

実力を測るためには、実際に企業が提示する議題に対し解決できるような分析モデルを作ってみましょう。「Kaggle」はコンペ形式のサイトで、最も精度が高いと判断されると企業が買い取ってくれるシステムになっています。

 

④データベースについて学ぶ

データの取り扱いに必要な技術は主にSQL、スクレイピング、クラウドのスキルです。データの基本的な扱い、加工、さらにはデータから未来を予測するスキルを身に着けます。

 

➄ポートフォリオ作成

スキルを身に着け実践経験を積んだら、次はポートフォリオの作成です。Pythonを使い、サイトやサービスを一から作り上げるのです。

作成したら転職活動にそのまま使用しますので、制作意図やこだわったポイントなどは掘り下げて説明出来るようにしておく必要があります。また、どんな技術を用いたか、その技術を選んだ理由もはっきりとさせておきましょう。

ポートフォリオ作成は、最終段階であるアウトプットにも大変役立ちます。

 

 

パターン別まず始めにやる事

 

 

続いて、パターン別に何から取り掛かれば良いのか解説します。

 

エンジニア未経験からAIエンジニアを目指す

冒頭で、IT未経験なら開発エンジニアを目指す事をおすすめしました。エンジニア自体未経験の場合、具体的にはサーバーサイドエンジニアの保守運用業務からのスタートがおすすめです。サーバーサイドエンジニアを目指す過程でもPythonは欠かせませんし、開発の知識を身に着ける事が出来ます。

 

サーバーサイドエンジニアからAIエンジニアを目指す

すでにサーバーサイドエンジニアとしての実務経験がある方は、AIについての学習を独学でスタートさせましょう。特にAIエンジニアには微分・積分、線形代数、確立・統計といった数学の基礎知識が不可欠です。

学習に詰まった段階からスクールなどを検討すると良いでしょう。

 

開発経験のあるエンジニアからAIエンジニアを目指す

すでに何かしらのプログラミング言語を用いた開発経験がある場合は、優先してPythonを身に着けましょう。開発経験がある方の強みは、オブジェクト指向やシステム開発の基本的な考え方をすでに理解している事です。

あとはAIエンジニアとして求められる技術を習得しましょう。

 

まずはキャリアの相談をしてみる

 

 

AIエンジニアの仕事内容

 

 

AIエンジニアにも大きく2つのパターンがあります。仕事内容や役割が違うため、どちらを目指すか確認しましょう。

 

データ分析がメインの場合

 

データーサイエンティストに近い分野であり、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す。AIを用いたコンサルティング業務やアナリスト業務にも積極的に関与します。

また、効果検証スキル（「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」のこと）や、膨大なデータ解析・分析や加工といったことを行うためのデータベースの知識も求められます。

 

【あわせて読みたい】データサイエンティストへのキャリアが気になる方はこちら！

 

アルゴリズム開発がメインの場合

 

主な仕事の内容はAIのアルゴリズムの開発・実装です。

開発業務がメインとなるため、プログラミングスキルや開発ツールに関しての知識が求められます。

代表的なAI開発のプログラミング言語としてはPythonやR、C言語、そしてPythonのような汎用性を併せ持つ言語として今後期待されているJuliaなどがあげられます。

また、開発ツールとして「scikit-learn」や「TensorFlow」といったフレームワークが存在します。

これらは統計学、パターン認識、データ解析の技法が豊富に使えるため、プログラミングスキル同様に熟知しておけばAIエンジニアとしての活躍の幅が広がるでしょう。

 

類似した他エンジニアとの違い

 

混同しがちな職種として、ITエンジニアがあります。

どちらも決められた内容に従ってシステムを開発する点は共通していますが、AIエンジニアの方がより上流工程から携わるケースが多く、扱う言語も違います。

また上述した通り、機械学習エンジニアはAIエンジニアのなかでも機械学習に特化した職種ですので、関わる領域が異なります。

AIエンジニアという括りのなかに機械学習エンジニアという職種があるイメージです。

データサイエンティストも関連性の高い職種ではありますが、アルゴリズムや統計などの情報科学理論を活用してデータを分析し課題解決に役立てるコンサル的な要素が強く、かつ統計学者のような一面も持ち合わせるなど業務内容がAIエンジニアと異なります。

 

【完全無料】仕事タイプ診断をしてみる

 

 

AIエンジニアに求められるスキル・経験

 

データ分析がメインのAIエンジニアの場合

 

AI（機械学習・自然言語処理）についての理解

ひとことでAIといっても、機械学習や自然言語処理など関連する技術は多いです。データ分析を強みにする場合には、AIに関する広く深い知見を持ち、データ分析の目的に沿った適切なモデルを選ぶことが要求されます。

機械学習はコンピューターに「命令」と「データ」を与え、機械の知能を向上させる分野を指します。
自動運転や音声認識に使われる深層学習（ディープラーニング）や、将棋マシンに利用される強化学習も機械学習の一分野です。

自然言語処理（NLP）は人の話し言葉や書き言葉が持つ意味をコンピュータで解析する一連の処理のことを指しています。

 

データベースを扱うスキル

AIエンジニアは膨大なデータを取り扱います。多くのデータをAIへ与えることにより、最適解を導き出したり、過去のデータから未来を予測したりできるからです。

そのためのスキルとしてMySQLなどのデータベース管理システムスキルや、データベース言語である「SQL」知識も求められます。

 

データ分析・レポーティングスキル

SPSS、SAS、R、Pythonといった統計解析ツール、プログラミング言語のスキルが必要とされます。

また単に解析・分析するだけでなく、その結果やレポートによりプロジェクトの目的をどのように達成するべきかを提案するスキルも必要とされるでしょう。

 

アルゴリズム開発がメインのAIエンジニアの場合

 

プログラミングスキル

AIや機械学習の開発・実装においてよく使用される開発言語として「Python」「R」「C/C++」といったものがあります。

アルゴリズム開発寄りのAIエンジニアを目指す方は、是非とも身につけておきたいプログラミング言語となるでしょう。

 

PoC検証のスキル

概念実証とも呼ばれるスキルです。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。

これを「PoC検証」と呼びます。

このスキルは経営層といった上層部に対し、アドバイザリー業務やコンサルティング業務を行うための基礎となるスキルです。

 

統計をはじめとする数学知識

AIのプログラムは基本的に数学の理論がベースとなっているため、数学的な知識も求められます。
特に以下の3つは抑えておきたい知識です。

・微分積分学
・線形代数学
・確率論、統計学

機械学習のパラメーター最適化に微分積分学、データ解析に統計学が使われることがあります。
数学的な知識を身に付けておかないと、AIの仕組みから理解することが困難になってしまうのです。

 

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

 

 

論理的思考力がある人

 

AIエンジニアの仕事に欠かせないのが「分析」や「アルゴリズム」だとご紹介しました。

理数系の思考、統計学が多用される事からも論理的な思考力は最も重要な素質と言えるでしょう。

逆に直感的なタイプは向いていません。

 

問題解決能力がある人

 

AIエンジニアはまだまだ希少性の高い職種です。

そのため開発チーム内に複数のAIエンジニアがいる事はまずないと言えます。

新たに生まれる課題に対しAIを用いてどう解決するか、自分ひとりで筋道を立て考え、実行に移せる人は向いています。

日頃から社会問題に深い関心があり、つい解決方法を考えてしまうという習慣があるようなタイプの人は、AIエンジニアとしても活躍が期待できるでしょう。

 

最先端が好きな人

 

既存のAI技術や概念そのものに対する理解はもちろんですが、新しい情報・技術に目を向ける事も求められるのがAIエンジニアです。

常に最新の情報が気になるというタイプは向いていると言えます。

こういったタイプの人は、コミュニティサイトから自分で技術や論文をチェックし、公開されたライブラリがあればまず試してみるはずです。

学習意欲や知的欲求が高く、最先端技術を追い続けたい人は適正が高いと言っていいでしょう。

 

【完全無料】仕事タイプ診断をしてみる

 

 

AIエンジニアになるための学習方法

 

 

独学

 

実務未経験でも必要な知識やスキルを蓄えることができれば、AIエンジニアになれる可能性が高まります。
独学でAIエンジニアについての学習を進める場合、以下の進め方がおすすめです。

 

1,PythonやSQLの学習

まずはAIエンジニアに必要なプログラミング言語を学びましょう。

書籍／オンライン学習サイト等の方法があります。スクレイピングツールやポートフォリオの作成まで行えるとベストです。

 

2,AIの基礎や統計分析に関する学習

プログラミングができるようになったら、AIや統計についての理解を深めましょう。書籍やQiita等の技術サイトを利用して基本的な理論を理解しましょう。

 

3,AIプログラミング

理論を理解したら、実際にコードを書いて学習することで理解を深めていくことができます。

熟練度が上がってきたら「Kaggle」の利用がおすすめです。
Kaggleは世界中の機械学習やデータサイエンスを行っている人が集まるコンペティションサイトです。企業や政府が分析してほしいデータを掲載し、ユーザーが分析をして精度を競います。

非常に勉強になるプラットフォームで、「データサイエンティストへの近道」ともいわれています。

 

4,ポートフォリオを作成

「1,PythonやSQLの学習」で作成したポートフォリオにAIアルゴリズムの内容を追加しましょう。企業にも十分にアピールすることができるポートフォリオになるはずです。

ただし、ここまでには多くの時間や膨大な専門知識が必要になります。途中で挫折するのが不安な方はオンライン講座やスクールの力を借りても良いでしょう。

 

育成講座やオンラインスクール

 

未経験からAIエンジニアを目指す場合、育成講座やオンラインスクールの利用も視野に入れましょう。独学よりもメンターの確保がしやすく挫折しにくいといったメリットがあります。

育成講座・オンラインスクールを選ぶ際は以下の点に注意してください。

・AIの専門コースの有無
・カリキュラムの内容（学べる言語）
・学習期間
・料金
・転職サポートの有無

専門コースがある場合は現役のAIエンジニアからの指導の有無なども確認すると良いでしょう。

 

専門学校

 

資金や時間に余裕がある場合には、専門学校という選択肢もおすすめです。

専門学校で学ぶメリットとしては、業界に精通した人の元で学ぶことで、技術の移り変わりが激しいAI業界において、最先端のニーズを捉えながら学習を進められる点です。

さらにAIエンジニアとして大きなアドバンテージとなる資格取得のサポートが手厚いのも専門学校のメリットでしょう。

 

まずはキャリアの相談をしてみる

 

 

取っておくと良い資格

 

 

以下の2つの資格はAI開発の中でも注目されている深層学習のスキルを証明するための資格です。それぞれの特徴を紹介します。

 

G検定（ジェネラリスト）

 

ディープラーニングを活用したプロジェクトに関わる、すベての人(ジェネラリスト)向けの検定です。プロジェクトの検討・企画・推進のために必要な、実践要素を含むリテラシー習得に関する試験です。

 

E資格（エンジニア）

 

ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する資格です。

受験にはJDLA認定プログラムの受講が必要になります。

 

 

AIエンジニアの将来性

 

 

経済産業省の調査によると、AIエンジニアの不足は2030年には79万人に及ぶとされています。（参考：経済産業省「AI人材育成の取組」）

2020年以降AI領域では機械学習が盛り上がりを見せており、今後はより専門性の高いエンジニアの需要が高まる事が予想されます。

日本におけるAI主要8市場全体の売上金額は2025年度には1,200億円に達するとの予測もあり、特に機械学習プラットフォームの増加が見込まれています。

 

AIエンジニアとして市場価値を高めるには？

 

現在業務で使っている以外にも新しい言語の習得を心がけると良いでしょう。

他分野でも同様ですが、新しく出てきた言語を使いこなせるエンジニアはより需要が高まります。

特に最新の技術や情報を追う必要のある分野ですので、情報のキャッチアップは怠らないようにしましょう。

IT業界ではコミュニケーション能力やマネジメント能力を持っていると、仕事の幅を広げるチャンスが増えがちです。

日頃から人脈を意識しておくと、新しい情報や仕事の話をいち早く仕入れる可能性も高くなります。

何より、AIの効率化を考え続けられる人が市場価値を高めるということを忘れないようにしましょう。

 

まずはキャリアの相談をしてみる

 

 

未経験可AIエンジニアの求人例

 

 

【事業内容】
◆AI新規事業・スマホアプリ、WEBシステム開発など

【業務内容】
◆統計的手法によるデータ分析、システム開発、AI開発など

【勤務地】
◆東京 ※フルリモート推奨

【提示年収】
◆300～700万円

【条件】
◆システム開発エンジニア経験あり

 

【事業内容】
◆AI開発、ERP導入、WEB系システム開発など

【業務内容】
◆AI技術の導入支援、開発（客先常駐）

【勤務地】
◆東京都

【提示年収】
◆350～650万円

【条件】
◆高卒以上・システム開発の実務経験半年以上

 

【事業内容】
◆企業向けクラウド・AI活用の支援など

【業務内容】
◆AI技術の企業への提案など

【勤務地】
◆九州

【提示年収】
◆400万円～

【条件】
◆システム開発の実務経験3年以上・Python2, Python3, SQL のいずれか実務3年以上

 

未経験歓迎・未経験可のAIエンジニア求人実例をご紹介しました。

やはりAIエンジニアとしての経験は不問であっても、何かしらの開発実務経験は求められるケースが多い事が分かります。

一方で、AIエンジニアはその希少性ゆえに必要とする企業がたくさんあります。

未経験からでも開発経験を積めば、AIエンジニアとして働き方や年収は幅広く選ぶ事ができるとも言えます。

 

AIエンジニアの年収

 

AIエンジニアの平均年収は約600万円とされており、日本の平均年収と比較して高い傾向にあることが分かります。

未経験では400万円前後の求人が目立ちますが、経験を積みより高度な技術を習得することで自身の市場価値を高め、高収入を狙える可能性があるということです。

 

 

 

まとめ

 

 

未経験からAIエンジニアへの転職を目指す場合、まずは基礎を固めることが重要です。

独学やオンラインスクール、専門学校に通うなどして専門知識を手に入れましょう。

また、実務経験はかなり重要視されますので、AIエンジニアを目指す未経験の方はまずITエンジニア系の業務を経験してからのキャリアアップをおすすめします。

IT業界専門の転職エージェントGeeklyでは、キャリアの相談からサービスを提供しております。実際の求人例や過去にAIエンジニアへの転職を成功させた方の情報を知りたい方は、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