未経験からAIエンジニア転職は可能?必要なスキル・学習方法・スクール選びを現役エンジニアが徹底解説!

未経験からAIエンジニア転職は可能?必要なスキル・学習方法・スクール選びを現役エンジニアが徹底解説!

未経験からAIエンジニアへの転職は本当に可能?その疑問を、現役AIエンジニアが徹底解説!転職に必要なスキル、学習方法、スクール活用法、転職活動の進め方まで、あなたの転職を成功に導く情報が満載。
 

「未経験からAIエンジニアになんて、本当に転職できるの…?」
そんな不安を抱えながら、このページを開いたあなた。

 

結論から言います。
未経験からでも、AIエンジニアへの転職は十分に可能です!

 

確かにAIエンジニアは、高度な専門知識とスキルが求められる、難易度の高い職業です。
しかし、近年のAI技術の急速な発展に伴い、AIエンジニアの需要は爆発的に増加しており、多くの企業が未経験者の採用にも積極的になっています。

 

経済産業省の調査によると、2030年には先端IT人材が約79万人不足すると予測されており(※1)、中でもAI人材の不足は特に深刻 です。
この状況は、未経験からAIエンジニアを目指すあなたにとって、大きなチャンス と言えるでしょう。

 

しかし未経験という立場は、当然ながら経験者と比べて不利になります。
そのため、未経験から転職を成功させるためには戦略的に、そして効率的に、学習と転職活動を進める必要があります。

 

このページでは、現役AIエンジニアである私、SHIN が、未経験からAIエンジニアへの転職を成功させるために必要な情報を、自身の経験と徹底的な調査に基づいて、どこよりも詳しくわかりやすく解説 します。

 

「未経験からAIエンジニアになるためには、どんなスキルが必要なの?」
「どうやって学習すれば効率的にスキルアップできる?」
「未経験でも採用してくれる企業はあるの?」
「プログラミングスクールは本当に必要なの?」

 

そんな疑問や不安をこのページで全て解消し、あなたのAIエンジニア転職を、全力でサポートします!

 

私自身、文系出身で、プログラミングも全くの未経験から、AIエンジニアへの転職を実現しました。
多くの困難を乗り越えてきた経験があるからこそ、未経験から転職を目指すあなたの気持ちは痛いほどわかります。

 

さあ、私たちと一緒に、未経験からAIエンジニアへの転職という大きな目標に向かって、力強く歩み出しましょう!

 

※1 出典: 経済産業省「IT人材需給に関する調査」(2019年)

 

目次
  1. 現役AIエンジニアが語る!未経験からの転職で求められるスキルセット
    1. 基礎スキル:未経験でも、これだけは押さえておきたい!
    2. 応用スキル:差をつける、ワンランク上のスキルセット
  2. 未経験からでも、効率的にスキルを習得できる!学習方法を徹底解説
    1. AI特化型プログラミングスクールで学ぶ(おすすめ!)
    2. オンライン学習プラットフォームで学ぶ
    3. 書籍で独学する
  3. 未経験からの転職を成功に導く!プログラミングスクールの活用法
    1. スクール選びは、転職サポートで選ぶ
    2. 現役エンジニア講師から、現場の生の声を聞く
    3. 模擬プロジェクトで、実践的な経験を積む
    4. ポートフォリオ作成に力を入れる
    5. 同じ目標を持つ仲間と、切磋琢磨する
  4. 未経験からAIエンジニア転職を成功させるためのロードマップ
    1. ステップ1: 目標設定(1ヶ月)
    2. ステップ2: スキル習得(3ヶ月~6ヶ月)
    3. ステップ3: ポートフォリオ作成(1ヶ月~3ヶ月)
    4. ステップ4: 転職活動準備(1ヶ月)
    5. ステップ5: 応募・選考(1ヶ月~3ヶ月)
    6. ステップ6: 内定・入社
  5. 未経験者のための企業研究&求人選びのポイント
    1. 未経験者採用に積極的な企業を見極める
    2. 企業のAI活用状況を調べる
    3. 企業の開発環境を確認する
    4. 未経験者向けの求人情報の探し方
  6. 未経験者のための選考対策(書類対策、面接対策)
    1. 書類選考対策
    2. 面接対策
  7. まとめ

 

現役AIエンジニアが語る!未経験からの転職で求められるスキルセット

未経験からAIエンジニアに転職するために必要なスキルセットを、積み木のピラミッドで比喩的に表現した写真

 

未経験からAIエンジニアに転職するために、どのようなスキルが求められるのでしょうか?
ここでは、現役AIエンジニアの視点から、企業が未経験者に求めるスキルセットを、基礎スキルと応用スキルに分けて解説します。

 

基礎スキル:未経験でも、これだけは押さえておきたい!

プログラミングスキル(特にPython)

AIエンジニアにとって、プログラミングは必須のスキルです。
特にPythonは、AI開発で最もよく使われる言語なので、必ず習得しましょう。

 

具体的に学ぶべき内容:

  • Pythonの基本的な文法(変数、データ型、制御構文、関数、クラスなど)
  • データ分析ライブラリ(NumPy, Pandas, Matplotlib)の基本的な使い方
  • Jupyter Notebookなどの開発環境の使い方

 

現役AIエンジニアの視点
未経験の方は、まずPythonの基礎を徹底的に固めることが重要です。
Progateやドットインストールなどの無料学習サイトを活用するのも良いでしょう。

 

数学的知識

機械学習やディープラーニングのアルゴリズムを理解するには、線形代数、微分積分、確率統計などの数学的知識が必要です。

 

具体的に学ぶべき内容:

  • 線形代数:ベクトル、行列、固有値、固有ベクトルなど
  • 微分積分:微分、偏微分、合成関数など
  • 確率統計:確率変数、確率分布、期待値、分散、標準偏差、仮説検定など

 

現役AIエンジニアの視点
数学に苦手意識がある方も多いと思いますが、AIエンジニアに必要な数学は、高校数学の基礎レベルです。
スクールによっては、数学の基礎から丁寧に教えてくれるコースもあります。

 

機械学習の基礎知識

AIエンジニアとして働く上で、機械学習の基礎知識は必須です。

 

具体的に学ぶべき内容:

  • 教師あり学習、教師なし学習、強化学習の違い
  • 代表的な機械学習アルゴリズム(回帰、分類、クラスタリングなど)
  • モデルの評価方法(精度、再現率、F値など)

 

現役AIエンジニアの視点
機械学習の基礎を理解することで、AIモデルの開発や運用がスムーズになります。
スクールのカリキュラムで、基礎をしっかり学びましょう。

 

応用スキル:差をつける、ワンランク上のスキルセット

基礎スキルに加えて、以下の応用スキルを習得していると、転職活動で大きく有利になります。

 

ディープラーニング

画像認識、自然言語処理、音声認識など、特定の分野でAIを活用したい場合は、ディープラーニングの知識・スキルが求められます。

 

確認ポイント:

  • CNN(畳み込みニューラルネットワーク)
  • RNN(再帰型ニューラルネットワーク)
  • Transformer

 

データ分析スキル

AIエンジニアはデータを収集・分析し、そこから有用な情報を抽出する能力も求められます。
SQLなどを用いたデータベース操作、データの前処理、特徴量エンジニアリングなどのスキルが必要です。

 

確認ポイント:

  • SQL
  • データクレンジング
  • データ可視化

 

クラウドプラットフォームの知識

近年、AWSやGCPなどのクラウドプラットフォーム上で、AIシステムを開発・運用するケースが増えています。
これらのプラットフォームに関する知識・経験があると、転職活動で有利になります。

 

確認ポイント:

  • AWS(Amazon Web Services)
  • GCP(Google Cloud Platform)
  • Microsoft Azure

 

自然言語処理、画像処理などの専門知識

特定の分野に特化した専門知識があると、企業へのアピールポイントになります。

 

現役AIエンジニアの視点
未経験からいきなり全てを習得するのは難しいです。
まずは基礎スキルを固めつつ、自分の興味関心や目指すキャリアパスに合わせて、応用スキルを身につけていきましょう。

 

未経験からでも、効率的にスキルを習得できる!学習方法を徹底解説

AIエンジニアになるための多様な学習方法(スクール、オンライン学習、書籍)を、様々な教材が置かれたテーブルで表現した写真

 

ここでは、未経験からAIエンジニアに必要なスキルを効率的に習得するための学習方法を解説します。

 

AI特化型プログラミングスクールで学ぶ(おすすめ!)

未経験からAIエンジニアを目指す場合、AI特化型プログラミングスクールで学ぶことが最も効率的かつ効果的です。

 

メリット

  • 体系的に学べる: AIエンジニアに必要なスキルを、基礎から応用まで、体系的に学ぶことができます。
  • 実践的なカリキュラム: 実データに近いデータを用いた課題や、模擬プロジェクトなど、実践的なカリキュラムが用意されています。
  • 現役エンジニアの講師: 現役のAIエンジニアやデータサイエンティストが講師を務めていることが多く、現場の最新情報やノウハウを学ぶことができます。
  • 手厚いサポート: 質問対応、進捗管理、モチベーション維持など、学習を継続するためのサポートが充実しています。
  • 転職サポート: 多くのスクールでは、就職・転職サポートを提供しており、未経験からの転職を強力にバックアップしてくれます。

 

デメリット

  • 受講料が高額: 他の学習方法と比べて、受講料が高額です。
  • 学習時間の確保が必要: スクールに通うためには、一定の学習時間を確保する必要があります。

 

現役AIエンジニアの視点
未経験からAIエンジニアを目指す場合、プログラミングスクールは最も効率的かつ効果的な学習方法と言えるでしょう。
特に、転職サポートが充実しているスクールを選ぶことで、転職成功の可能性を高めることができます。

 

オンライン学習プラットフォームで学ぶ

近年では、UdemyやCourseraなどのオンライン学習プラットフォームで、AI関連のコースが多数提供されています。

 

メリット

  • 費用が安い: スクールと比べて、費用を抑えることができます。
  • 自分のペースで学習できる: 時間や場所に縛られずに、自分のペースで学習を進められます。
  • 世界中の講師から学べる: 世界中の大学や研究機関、企業の講師が提供するコースを受講できます。

 

デメリット

  • モチベーションの維持が難しい: 一人で学習を進めるため、モチベーションを維持するのが難しい場合があります。
  • 質問対応などのサポートが限られる: スクールと比べて、質問対応などのサポートが限られる場合があります。
  • 実践的な課題が少ない: 座学中心のコースが多く、実践的な課題が少ない場合があります。

 

現役AIエンジニアの視点
オンライン学習プラットフォームは費用を抑えたい方や、自分のペースで学習したい方におすすめです。
ただしモチベーションの維持や、実践的なスキルの習得には工夫が必要です。

 

書籍で独学する

AI関連の書籍は数多く出版されており、独学で学ぶことも可能です。

 

メリット

  • 費用が安い: スクールやオンライン学習プラットフォームと比べて、費用を抑えることができます。
  • 自分のペースで学習できる: 時間や場所に縛られずに、自分のペースで学習を進められます。
  • 基礎をじっくり学べる: 自分の理解度に合わせて、じっくりと基礎を固めることができます。

 

デメリット

  • モチベーションの維持が難しい: 一人で学習を進めるため、モチベーションを維持するのが難しい場合があります。
  • 質問できる相手がいない: わからないことがあっても、質問できる相手がいません。
  • 実践的なスキルが身につかない: 書籍だけでは、実践的なスキルを身につけるのは難しいです。

 

現役AIエンジニアの視点
書籍は、AIの基礎知識を学ぶには非常に有効です。
ただし、実践的なスキルを身につけるためには実際に手を動かして、AIモデルを開発したり、データ分析を行ったりする必要があります。
書籍と並行して、オンライン学習プラットフォームやプログラミングスクールなどを活用することをおすすめします。

 

未経験からの転職を成功に導く!プログラミングスクールの活用法

未経験からAIエンジニアへの転職を成功させるためのプログラミングスクールの活用法を、ノートパソコンから伸びる道で比喩的に表現した写真

 

ここでは、未経験からAIエンジニアへの転職を目指す上で、プログラミングスクールを最大限に活用するためのポイントを解説します。

 

スクール選びは、転職サポートで選ぶ

未経験からAIエンジニアへの転職を目指す場合、スクールの転職サポートは非常に重要です。

 

確認ポイント:

  • 専任のキャリアアドバイザーがいるか?
  • キャリアカウンセリング、履歴書・職務経歴書の添削、面接対策などのサポートはあるか?
  • 企業とのコネクションがあり、独自求人を紹介してもらえるか?
  • 転職保証制度はあるか?
  • 卒業生の転職実績はどうか?

 

現役AIエンジニアの視点
多くのスクールが転職サポートを謳っていますが、その内容や実績は様々です。
無料カウンセリングなどを活用して、転職サポートの内容を詳しく確認しましょう。

 

現役エンジニア講師から、現場の生の声を聞く

現役AIエンジニアが講師を務めているスクールを選ぶことで、現場の最新情報やノウハウを学ぶことができます。

 

確認ポイント:

  • 講師は現役のAIエンジニアやデータサイエンティストか?
  • 講師の経歴や実績は公開されているか?
  • 講師の専門分野は、自分の学びたい分野と一致しているか?

 

現役AIエンジニアの視点
現役エンジニアの講師から、実務で役立つスキルや現場の裏話などを聞くことができるのは、スクールで学ぶ大きなメリットです。

 

模擬プロジェクトで、実践的な経験を積む

多くのスクールでは、実務に近い模擬プロジェクトに取り組むことができます。

 

確認ポイント:

  • 模擬プロジェクトの内容は、実務に即しているか?
  • 実データに近いデータを使用しているか?
  • チーム開発の経験を積めるか?
  • 成果物をポートフォリオとして活用できるか?

 

現役AIエンジニアの視点
模擬プロジェクトは、実務経験を積むことが難しい未経験者にとって、非常に貴重な機会です。
企業が求める実践力を養うことができるため、転職活動を有利に進めることができます。

 

ポートフォリオ作成に力を入れる

ポートフォリオは、あなたのスキルや経験を証明する重要なツールです。
スクールで学んだことを活かして、オリジナルのAIモデルやアプリケーションを開発し、ポートフォリオに加えましょう。

 

確認ポイント:

  • ポートフォリオ作成のサポートはあるか?
  • 成果発表会など、ポートフォリオを披露する機会はあるか?
  • 卒業生のポートフォリオは公開されているか?

 

現役AIエンジニアの視点
ポートフォリオはあなたのスキルを客観的に示すことができるため、転職活動において非常に重要です。
スクールのサポートを積極的に活用し、質の高いポートフォリオを作成しましょう。

 

同じ目標を持つ仲間と、切磋琢磨する

スクールには、同じ目標を持つ仲間がいます。
仲間と情報交換をしたり励まし合ったりすることで、モチベーションを維持し、学習を継続することができます。

 

確認ポイント:

  • 受講生同士のコミュニティはあるか?
  • 勉強会や交流会などは開催されているか?

 

現役AIエンジニアの視点
スクールで出会った仲間は卒業後も、AIエンジニアとして働く上で貴重な存在となるでしょう。

 

未経験からAIエンジニア転職を成功させるためのロードマップ

未経験からAIエンジニアに転職するためのステップを、都市へと続く道と標識で比喩的に表現した写真

 

ここでは、未経験からAIエンジニアに転職するためのロードマップを、ステップごとに解説します。

 

ステップ1: 目標設定(1ヶ月)

  • AIエンジニアとして、どのような仕事がしたいのか、将来像を明確にする
  • 自分の興味関心、強み、適性を考慮し、具体的な目標を設定する

 

ステップ2: スキル習得(3ヶ月~6ヶ月)

  • AIエンジニアに必要なスキルを習得する
  • プログラミングスクール、オンライン学習プラットフォーム、書籍などを活用する
  • 特に、Pythonプログラミング、数学、機械学習の基礎は徹底的に固める

 

ステップ3: ポートフォリオ作成(1ヶ月~3ヶ月)

  • 自分のスキルを証明する、オリジナルの成果物を作成する
  • Kaggleなどのコンペティションへの参加記録、オリジナルのAIアプリケーション開発、実データを用いたデータ分析レポートなどをポートフォリオにまとめる

 

ステップ4: 転職活動準備(1ヶ月)

  • 履歴書、職務経歴書を作成する
  • 転職エージェントに登録する
  • 企業研究を行う
  • 面接対策を行う

 

ステップ5: 応募・選考(1ヶ月~3ヶ月)

  • 転職サイト、転職エージェント、企業ウェブサイトなどを通じて、求人に応募する
  • 書類選考、面接などの選考を受ける

 

ステップ6: 内定・入社

  • 内定承諾後、入社準備を行う
  • 入社後も、継続的に学習し、スキルアップを図る

 

未経験者のための企業研究&求人選びのポイント

未経験者がAIエンジニアへの転職に向けて、複数の企業のウェブサイトや求人情報を比較検討している様子を表現した写真

 

未経験からAIエンジニアを目指す場合、企業選びは非常に重要です。
ここでは、未経験者が企業研究をする際に注目すべきポイントと、求人選びのコツを解説します。

 

未経験者採用に積極的な企業を見極める

未経験からAIエンジニアに転職する場合、未経験者採用に積極的な企業を狙うことが重要です。

 

確認ポイント:

  • 企業の採用ページに、「未経験者歓迎」などの記載はあるか?
  • 未経験者向けの研修制度が充実しているか?
  • 過去に未経験からAIエンジニアを採用した実績はあるか?
  • 若手社員が多く活躍しているか?

 

現役AIエンジニアの視点
近年、AI人材不足を背景に、未経験者採用に積極的な企業が増えています。
特に、自社でAIエンジニアを育成する体制が整っている企業は、未経験者でも安心して働くことができるでしょう。

 

企業のAI活用状況を調べる

その企業がAIをどのように活用しているのか、事前に調べておきましょう。

 

確認ポイント:

  • 企業のウェブサイトに、AI関連の事業やサービス、研究開発に関する情報が掲載されているか?
  • AI関連のニュースリリースや、プレスリリースは出ているか?
  • AI関連のイベントやセミナーに、企業が参加・登壇しているか?

 

現役AIエンジニアの視点
企業のAI活用状況を調べることで、入社後にどのような仕事に携われるのかをイメージすることができます。
また、志望動機を考える上でも役立ちます。

 

企業の開発環境を確認する

AIエンジニアが働く上で、開発環境は非常に重要です。

 

確認ポイント:

  • どのようなプログラミング言語、フレームワーク、ツールを使用しているか?
  • クラウド環境(AWS、GCPなど)は利用しているか?
  • 開発プロセスはどのようになっているか?(例:アジャイル開発、ウォーターフォール開発など)

 

現役AIエンジニアの視点
企業の開発環境を事前に確認しておくことで、入社後のギャップを減らすことができます。
また、自分のスキルセットとマッチしているかどうかも、判断する上で重要なポイントです。

 

未経験者向けの求人情報の探し方

未経験者向けの求人は、一般的な求人情報と比較して、数が限られています。
そのため、効率的に情報収集することが重要です。

 

探し方の例:

  • 転職エージェント: AIエンジニア転職に強い転職エージェントに登録し、非公開求人を紹介してもらう。
  • プログラミングスクールの求人紹介: 転職サポートのあるスクールでは、提携企業や独自の求人を紹介してもらえる場合がある。
  • Wantedlyなどの、IT系に強い求人サイト: 「未経験者歓迎」などのキーワードで検索する。
  • 企業の採用ページ: 企業の採用ページで、未経験者向けの求人情報を探す。

 

現役AIエンジニアの視点
未経験者向けの求人では、ポテンシャルや学習意欲が重視されます。
企業が求める人物像を理解し、自分の強みを効果的にアピールしましょう。

 

未経験者のための選考対策(書類対策、面接対策)

AIエンジニア職の選考に向けて、オンライン面接で自信を持って受け答えする様子と、準備万端な書類を表現した写真

 

未経験からAIエンジニアへの転職では、選考対策が非常に重要です。
ここでは書類選考と面接対策について、具体的なポイントを解説します。

 

書類選考対策

  • 履歴書: 学歴、職歴、保有資格などを正確に記載しましょう。
  • 職務経歴書: これまでの経験を、AIエンジニアの仕事にどのように活かせるかを意識して記述しましょう。
  • ポートフォリオ: 未経験者の場合、ポートフォリオは非常に重要です。スクールで作成した成果物や、個人で開発したAIモデルなどを、積極的にアピールしましょう。
  • 自己PR: なぜAIエンジニアになりたいのか、その熱意を伝えましょう。未経験からでも、AIエンジニアとして活躍できるポテンシャルがあることを、具体的なエピソードを交えて示すことが重要です。

 

現役AIエンジニアの視点
未経験者の場合、熱意と学習意欲、そしてポテンシャルをアピールすることが重要です。
これまでの経験を、AIエンジニアの仕事にどのように活かせるかを、具体的に説明できるようにしておきましょう。

 

面接対策

  • 技術的な質問: AI、機械学習、ディープラーニング、Pythonなどに関する基礎知識を問われることがあります。スクールで学んだことを復習しておきましょう。
  • ポートフォリオに関する質問: ポートフォリオの内容について、深く質問される可能性があります。作成した背景、目的、使用技術、工夫した点、結果などを、わかりやすく説明できるようにしておきましょう。
  • 志望動機: なぜAIエンジニアになりたいのか、なぜその企業で働きたいのか、明確に答えられるようにしておきましょう。
  • キャリアプラン: 将来、どのようなAIエンジニアになりたいのか、具体的なキャリアプランを語れるようにしておきましょう。
  • 模擬面接: スクールのキャリアアドバイザーや、転職エージェントのサポートを活用して、模擬面接を行いましょう。

 

現役AIエンジニアの視点
面接ではあなたの熱意とポテンシャルを、企業に伝えることが重要です。
自信を持って、自分の言葉で、しっかりとアピールしましょう。

 

まとめ

このページでは、未経験からAIエンジニアへの転職を目指す方に向けて、転職に必要なスキル、効果的な学習方法、転職活動の進め方などを、現役AIエンジニアの視点から詳しく解説しました。

 

未経験からの転職は、確かに挑戦です。
しかし、AIエンジニアは将来性が高く、やりがいのある仕事です。
そして未経験からでも、努力次第で必ず転職を実現できます。

 

このページを参考に、

  • AIエンジニア転職の全体像を把握する
  • 自分に必要なスキルを理解する
  • 効果的な学習方法を学ぶ
  • 転職活動の具体的な進め方を知る
  • あなたに最適なプログラミングスクールを見つける

これらのステップを踏み、AIエンジニア転職という目標に向かって、力強く前進してください。