未経験からAIエンジニア転職｜完全ロードマップ＆スクール選び

「AIエンジニアって、最近よく聞くけど、文系の私には無理よね…」
「プログラミングなんて、全くの未経験。何から始めればいいの？」
「スクールに通うお金もないし、独学でAIエンジニアになんて、なれるわけない…」

 

そう思っていませんか？
諦めるのは、まだ早いです！

 

実は私も、ほんの数年前まではあなたと同じように、プログラミング経験ゼロの完全な文系人間でした。
大学では文学部を専攻し、卒業後はITとは全く関係のない営業職として働いていました。

 

しかしある日、AI（人工知能）に関するニュース記事を読み、強い衝撃を受けたのです。
「AIって、すごい！こんな技術が、私たちの未来を変えるかもしれないんだ！」と。

 

それから私は、AIの世界にのめり込みました。
最初は、AIに関する本を読んだり、Webサイトで情報を集めたりする程度でしたが、次第に、「自分もAIを作る側になりたい！」という思いが強くなっていきました。

 

しかし当時の私は、プログラミングの知識はゼロ。
何から手をつければ良いのか、全くわかりませんでした。

 

そんな私が、どのようにしてAIエンジニアへの転職を成功させたのか？
このページでは、プログラミング未経験からAIエンジニアを目指すあなたのために、私の経験と最新の情報に基づいて、

• 未経験者専用のAIエンジニア転職ロードマップ
• 絶対に失敗しないプログラミングスクール選びの秘訣
• 未経験者が抱きがちな不安や疑問への、徹底回答

などを、余すところなくお伝えします。

 

この記事を読めば、あなたは、

• プログラミング未経験からAIエンジニアになるための、具体的なステップが明確になる
• 自分にぴったりのプログラミングスクールを選べるようになる
• 自信を持って、転職活動に臨めるようになる
• AIエンジニアとしての、新しいキャリアをスタートできる

でしょう。

 

さあ、あなたも私と一緒に、AIエンジニアへの扉を開き、新しい未来を切り拓きましょう！
このページが、あなたの人生を変えるきっかけになることを、心から願っています。

 

 

【実体験】文系・未経験の私がAIエンジニアになれた理由

 

まず、簡単に私の自己紹介をさせてください。
私は、SHINと申します。現在はAIエンジニアとして働いています。

 

冒頭でもお話しした通り、私はもともと文系出身で、プログラミング経験は全くありませんでした。
大学卒業後は営業職として働いていましたが、AI技術の可能性に魅了され、一念発起してAIエンジニアを目指すことにしました。

 

しかし、当時の私はプログラミングの「プ」の字も知らない状態。
「AIって、何だか難しそう…」「本当に自分にできるのかな…」と、不安でいっぱいでした。

 

そんな私がAIエンジニアになるために、最初にしたことは、
「プログラミングスクールに通うこと」
でした。

 

なぜ独学ではなく、スクールを選んだのか？
それは、

• プログラミング未経験の私には、体系的に学べるカリキュラムが必要だったこと
• わからないことをすぐに質問できる環境が欲しかったこと
• 同じ目標を持つ仲間と出会いたかったこと
• 転職サポートが充実しているスクールが多かったこと

などが理由です。

 

具体的なスクール名はあげませんが、そのスクールを選んだ決め手は、

• プログラミング未経験者でも、AI・機械学習の基礎からしっかり学べるカリキュラムだったこと
• 現役のAIエンジニア講師から、直接指導を受けられること
• 受講生同士の交流が盛んで、モチベーションを維持しやすい環境だったこと
• 転職サポートが充実しており、AIエンジニアとしての転職実績が豊富だったこと

です。

 

スクールに通い始めてからは、毎日が新しいことの連続でした。
最初は、プログラミングの基本的な文法を覚えるだけでも一苦労。
エラーが出るたびに、頭を抱えていました。

 

しかし、講師の方々の丁寧な指導と一緒に学ぶ仲間たちの励ましのおかげで、少しずつプログラミングの楽しさがわかるようになっていきました。
「動いた！」「できた！」という達成感を味わうたびに、AIエンジニアへの夢が、どんどん現実味を帯びてくるのを感じました。

 

スクールでの学習と並行して、私は、

• Kaggleなどのデータ分析コンペティションに参加する
• GitHubで自分のコードを公開する
• AI関連のイベントや勉強会に積極的に参加する

など、アウトプットの機会を積極的に作るようにしました。

 

これらの活動を通して実践的なスキルを磨くだけでなく、AI業界の最新情報をキャッチアップしたり、他のAIエンジニアとのネットワークを広げたりすることができました。

 

そして、スクールに通い始めてから約半年後、私は念願のAIエンジニアとして転職することができたのです。

 

未経験からの転職だったので最初は不安もありましたが、スクールで学んだ知識やスキル、そして、現役AIエンジニアの講師の方々からいただいたアドバイスが非常に役立ちました。

 

この経験から、私は、
「プログラミング未経験でも、正しい方法で学習し努力を続ければ、必ずAIエンジニアになれる！」
と確信しています。

 

未経験からAIエンジニアへ！絶対成功する学習ロードマップ

 

ここでは、プログラミング未経験からAIエンジニアになるための具体的な学習ロードマップを、ステップごとに詳しく解説します。

 

ステップ1：プログラミングの基礎を習得する（Python）

AIエンジニアの仕事では、プログラミングが必須です。
まずは、プログラミングの基礎をしっかりと学びましょう。

 

AI開発では、Pythonというプログラミング言語が最もよく使われています。
Pythonは文法がシンプルで、初心者でも学びやすい言語です。
また、AI・機械学習に関するライブラリ（ツール群）が豊富に用意されているため、効率的に開発を進めることができます。

 

具体的には、以下の内容を学習しましょう。

Pythonの基本的な文法

• 変数、データ型（整数、小数、文字列、リスト、辞書など）、演算子
• 制御構造（if文、for文、while文）
• 関数（定義、呼び出し、引数、戻り値）
• オブジェクト指向プログラミングの基礎（クラス、オブジェクト、メソッドなど）
• エラー処理（try-except文）
• ファイル入出力
• モジュールとパッケージ
• 標準ライブラリ（math, random, datetime, os, sysなど）

 

データ分析ライブラリ（NumPy, Pandas）の基本的な使い方

NumPy:

• 多次元配列（ndarray）の生成、操作
• ブロードキャスト
• ユニバーサル関数
• 線形代数演算

 

Pandas:

• Series、DataFrameの生成、操作
• データの読み込み、書き込み（CSV, Excelなど）
• データの抽出、集計、加工
• データの可視化

 

簡単なプログラムを自分で作成できるようになる:

• 電卓
• じゃんけんゲーム
• 数当てゲーム
• 簡単なWebスクレイピング
• 簡単なデータ分析

 

おすすめの学習教材・リソース

書籍:

• 「Pythonスタートブック」（辻 真吾 著）
• 「スッキリわかるPython入門」（国本 大悟, 須藤 秋良 著）
• 「Python Crash Course」（Eric Matthes 著）
• 「退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング」（Al Sweigart 著）

 

オンライン学習サービス:

• Progate (https://prog-8.com/ )
• ドットインストール (https://dotinstall.com/)
• paizaラーニング (https://paiza.jp/works)
• PyQ (https://pyq.jp/)

 

YouTubeチャンネル:

• いまにゅのプログラミング塾 (https://www.youtube.com/@imanyu_programming)

 

学習のポイント:

• 毎日、少しずつでも良いので、継続して学習する:プログラミング学習は、継続が何よりも重要です。1日1時間でも良いので、毎日必ず学習時間を確保しましょう。
• 実際に手を動かして、コードを書く:プログラミングは実際に手を動かして、コードを書くことで上達します。本やWebサイトを読むだけでなく、必ず自分でコードを書き、実行してみましょう。
• エラーが出ても諦めない:プログラミングを始めたばかりの頃は、エラーが出るのは当たり前です。エラーメッセージをよく読み原因を調べて、解決する習慣をつけましょう。
• わからないことは、質問する:わからないことをそのままにしておくと、学習が進まなくなってしまいます。スクールに通っている場合は講師に、独学の場合は、オンラインの質問サイトやコミュニティなどを活用して、積極的に質問しましょう。
• 楽しむ！:プログラミングは本来、楽しいものです。楽しみながら学習することで、モチベーションを維持し、効率的にスキルを習得できます。

 

ステップ2：AI・機械学習の基礎を学ぶ

プログラミングの基礎を習得したら、次は、AI・機械学習の基礎を学びましょう。

 

AI（人工知能）、機械学習、ディープラーニングの違いを理解する

• AI (人工知能):人間の知能を模倣したコンピュータシステム全般を指す広い概念です。
• 機械学習:データからパターンを学習し、予測や判断を行うAIの一分野です。人間がルールを明示的にプログラミングするのではなく、データから自動的に学習するのが特徴です。
• ディープラーニング:機械学習の一種で、多層のニューラルネットワークを用いて、より複雑なパターンを学習する技術です。画像認識、自然言語処理、音声認識など、様々な分野で目覚ましい成果を上げています。

 

機械学習の基本的なアルゴリズム（線形回帰、ロジスティック回帰、決定木など）の仕組みを理解する

• 線形回帰:数値予測に用いられる、最も基本的なアルゴリズムです。データに直線を当てはめ、その直線を使って予測を行います。
• ロジスティック回帰:2値分類問題（例えば、メールがスパムかどうかを判定するなど）に用いられるアルゴリズムです。
• 決定木:分類や回帰に用いられる、木構造のモデルです。データを条件分岐によって分割していき、最終的な予測を行います。

これらのアルゴリズムの仕組みを理解することで、機械学習の基本的な考え方を理解することができます。
さらに、SVM（サポートベクターマシン）、k近傍法、ランダムフォレスト、ナイーブベイズなどのアルゴリズムも、基本的なものとして押さえておきましょう。

Pythonの機械学習ライブラリ（Scikit-learn）を使って、簡単なモデルを構築・評価できるようになる:

• Scikit-learn:Pythonの代表的な機械学習ライブラリです。様々な機械学習アルゴリズムが実装されており、簡単にモデルを構築・評価することができます。
• データの前処理、モデルの選択、学習、評価の一連の流れを、Scikit-learnを使って体験してみましょう。
• データの準備:学習データとテストデータに分割する。
• モデルの選択:解決したい問題に合わせて、適切なアルゴリズムを選択する。
• モデルの学習:学習データを用いて、モデルを学習させる。
• モデルの評価:テストデータを用いて、モデルの性能を評価する。
• モデルの改善:評価結果に基づいて、モデルのパラメータを調整したり、別のアルゴリズムを試したりする。

これらのステップを繰り返すことで、より精度の高いモデルを構築することができます。

 

評価指標を理解する

• 精度 (Accuracy):正しく予測できた割合。
• 適合率 (Precision):陽性と予測されたもののうち、実際に陽性であった割合。
• 再現率 (Recall):実際に陽性であるもののうち、陽性と予測された割合。
• F値 (F1-score):適合率と再現率の調和平均。
• * **AUC (Area Under the ROC Curve):ROC曲線の下側の面積。分類モデルの性能を総合的に評価する指標。

 

機械学習のプロセスを理解する

• データ収集: 問題を解決するために必要なデータを収集する。
• データの前処理: 欠損値の処理、外れ値の除去、データの正規化・標準化などを行う。
• * **特徴量エンジニアリング**: モデルの性能を向上させるために、新たな特徴量を作成する。
• * **モデルの選択**: 解決したい問題に合わせて、適切なアルゴリズムを選択する。
• * **モデルの学習**: 学習データを用いて、モデルを学習させる。
• * **モデルの評価**: テストデータを用いて、モデルの性能を評価する。
• * **モデルのチューニング**: モデルのパラメータを調整し、性能を向上させる。
• * **モデルのデプロイ**: 学習済みモデルを、実際のシステムに組み込む。

 

おすすめの学習教材・リソース

書籍:

• 「Pythonによる機械学習入門」（Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili 著）
• 「ゼロから作るDeep Learning」（斎藤 康毅 著）
• 「scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習」（Aurélien Géron 著）
• 「統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―」（Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman 著）

 

学習のポイント

機械学習の学習では、数学（線形代数、微積分、確率・統計）の基礎知識があるとアルゴリズムの理解が深まります。
しかし、最初から全てを理解する必要はありません。
学習を進めながら、必要に応じて数学の知識を補強していくと良いでしょう。

 

書籍「統計的学習の基礎」はやや難解ですが、網羅的に機械学習の知識を深めたい場合に有用です。

 

注意点

理論だけでなく、実践的なスキルを身につけることを意識しましょう。
Kaggleなどのコンペティションに参加したり、自分でデータセットを見つけて分析したりすることで、より実践的なスキルを習得できます。
また、様々なアルゴリズムを試して、それぞれの特徴を理解することも重要です。

 

ステップ3：実践的なスキルを磨く + ポートフォリオ作成

AI・機械学習の基礎を習得し、入門書レベルの知識が身についたら、次はより実践的なスキルを磨き、就職・転職活動でアピールできるポートフォリオを作成しましょう。

 

この段階では、以下の内容に取り組みます。

 

より高度な機械学習アルゴリズムを学ぶ:

• SVM（サポートベクターマシン）
• ランダムフォレスト
• k近傍法
• クラスタリング（k-means、DBSCANなど）
• 次元削減（PCA、t-SNEなど）
• アンサンブル学習（バギング、ブースティング）

これらのアルゴリズムを理解し、Scikit-learnなどのライブラリを用いて実装できるようになりましょう。

 

ディープラーニングの基礎知識を習得する:

• ニューラルネットワークの基礎
• CNN（畳み込みニューラルネットワーク）: 画像認識
• RNN（再帰型ニューラルネットワーク）: 自然言語処理、時系列データ解析
• LSTM（Long Short-Term Memory）: RNNの一種で、長期記憶が可能
• Transformer: 自然言語処理で近年主流となっているモデル

これらのモデルの仕組みを理解し、TensorFlowやPyTorchなどのライブラリを用いて実装できるようになりましょう。

 

主要な機械学習ライブラリを使いこなせるようになる:

• Scikit-learn: 様々な機械学習アルゴリズムが実装されており、モデルの構築、学習、評価、チューニングなどを効率的に行えます。
• TensorFlow: Googleが開発したディープラーニングライブラリ。柔軟性が高く、大規模なモデルの構築に適しています。
• PyTorch: Facebookが開発したディープラーニングライブラリ。動的な計算グラフを用いるため、柔軟なモデル構築が可能で、研究開発によく用いられます。

これらのライブラリを使いこなし、様々な問題に対応できるようになりましょう。

 

モデルのチューニング、過学習対策、特徴量エンジニアリングなどの実践的なスキルを習得する

• ハイパーパラメータ最適化:モデルの性能を最大限に引き出すために、ハイパーパラメータ（モデルの構造や学習方法を制御するパラメータ）を調整します。
• 過学習対策:モデルが学習データに過剰に適合し、未知のデータに対する性能が低下する現象を防ぐための技術（正則化、ドロップアウトなど）を習得します。
• 特徴量エンジニアリング:モデルの性能を向上させるために、元のデータから新たな特徴量を作成する技術を習得します。

 

Kaggleなどのデータ分析コンペティションに積極的に参加する

• 実践的なデータ分析、モデル構築のスキルを磨くことができます。
• 他の参加者のコードを参考にしたり、ディスカッションに参加したりすることで、新たな知識や技術を習得できます。
• 上位入賞すれば、就職・転職活動でアピールできる実績になります。

 

GitHubで自分のコードを公開する

• 自分が作成したAIモデルや、データ分析のコードをGitHubで公開しましょう。
• 他の人に見てもらうことで、コードの改善点が見つかったり、新たな知識を得られたりする可能性があります。
• 就職・転職活動の際に、あなたのスキルをアピールする材料になります。

 

その他

• 最新の論文を読み、知識をキャッチアップする。
• AI関連の勉強会やイベントに参加して、他のエンジニアと交流する。

 

学習方法（ステップ3）

• オンライン学習プラットフォーム:Coursera, Udemy, edX, DataCampなどで、機械学習・ディープラーニングの中級〜上級コースを受講する。
• 専門書:「パターン認識と機械学習」(PRML)、「深層学習」(Goodfellow)、「Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow」などを読む。
• スクール:AIジョブカレ、Aidemy Premium、キカガク、データミックス、スキルアップAIなど、より高度な内容を扱うコースを受講する。

 

ステップ4: 就職・転職活動

十分なスキルとポートフォリオが準備できたら、就職・転職活動を開始します。

 

未経験者採用をしている企業を探す

AIエンジニアは経験者が有利な職種ですが、近年は未経験者向けの求人も増えています。
未経験者歓迎、ポテンシャル採用などのキーワードで求人を探してみましょう。

 

転職エージェントを活用する

AIエンジニアの求人は、一般の求人サイトには掲載されていないことも多いです。
転職エージェントを活用することで、非公開求人を紹介してもらえたり、企業との年収交渉を代行してもらえたりするなどのメリットがあります。

 

企業のWebサイトから直接応募する

興味のある企業のWebサイトをチェックし、採用情報があれば直接応募してみましょう。

 

履歴書、職務経歴書、ポートフォリオ

• これまでの経験、スキルを分かりやすく整理して記述します。AIエンジニア未経験の場合は、これまでの仕事で、AIエンジニアの仕事に活かせるスキル（例：課題解決能力、論理的思考力、コミュニケーション能力など）をアピールしましょう。
• ポートフォリオは、Web上で公開し、URLを記載するのがおすすめです。

 

面接対策

• * 想定される質問への回答を事前に準備しておきましょう。
• * AIエンジニアになりたい理由、自分の強み、将来のキャリアプランなどを、自分の言葉で語れるように練習しましょう。
• * 技術的な質問に答えられるように、これまで学んだ知識を復習しておきましょう。
• * 面接官に質問する内容も、事前に準備しておきましょう。

 

 

プログラミング未経験者向けスクール選びのポイント

 

プログラミング未経験からAIエンジニアを目指す場合、プログラミングスクールの活用は、非常に有効な手段です。
しかし、スクール選びを間違えると、時間とお金を無駄にしてしまう可能性があります。

 

ここでは、プログラミング未経験者がAIエンジニアを目指すためのスクール選びのポイントを、5つ解説します。

 

ポイント1：プログラミングの基礎を丁寧に教えてくれるか？

最も重要なのは、プログラミングの基礎を丁寧に教えてくれるスクールを選ぶことです。

 

AIエンジニアになるためには、プログラミングスキルは必須です。
しかし、プログラミング未経験者にとってプログラミングは、最初の大きな壁となります。

• Pythonの文法を、わかりやすく解説してくれるか？
• プログラミングの基本的な考え方を、丁寧に教えてくれるか？
• 質問しやすい環境があるか？
• エラーが出たときに、一緒に解決してくれるサポート体制があるか？
• 受講生一人ひとりのレベルに合わせた指導をしてくれるか？
• プログラミング初心者向けの教材、カリキュラムが用意されているか？
• 実際に手を動かしてプログラミングを学ぶ機会が豊富にあるか？
• 講師は、プログラミング初心者に教えることに慣れているか？

これらの点を、しっかりと確認しましょう。

 

体験入学や無料カウンセリングなどを利用して、実際に授業の雰囲気を体験してみるのがおすすめです。
可能であれば、複数のスクールの体験入学に参加し、比較検討しましょう。

 

ポイント2：AI・機械学習の基礎を体系的に学べるか？

プログラミングの基礎を習得した後は、AI・機械学習の基礎を学ぶことになります。

• AI、機械学習、ディープラーニングの違いを明確に説明してくれるか？
• 機械学習の基本的なアルゴリズムを、体系的に学べるか？
• 数学的な知識がなくても、理解できるようなカリキュラムになっているか？
• 実践的な演習問題が豊富に用意されているか？
• 最新のAI技術に関する情報も提供してくれるか？

これらの点を確認しましょう。

 

AI・機械学習の分野は、技術の進歩が非常に速いため、常に最新の情報を提供してくれるスクールを選ぶことが重要です。

 

ポイント3：実践的なスキルが身につくか？

AIエンジニアとして働くためには、理論だけでなく実践的なスキルが必要です。

• 実際に手を動かして、AIモデルを構築する演習があるか？
• 現場で使われているツール（Git, GitHub, Dockerなど）の使い方を学べるか？
• チーム開発の経験を積めるか？
• ポートフォリオ作成のサポートがあるか？
• 実際の企業で使われているデータを用いた演習があるか？
• Kaggleなどのデータ分析コンペティションへの参加をサポートしてくれるか？

これらの点を確認しましょう。
実践的なスキルを身につけることで、就職・転職活動を有利に進めることができます。

 

ポイント4：サポート体制が充実しているか？

プログラミング未経験者がAIエンジニアを目指す場合、学習中に様々な疑問や困難に直面することがあります。

 

質問しやすい環境があるか？（チャットサポート、メンター制度など）

• 質問回数に制限はないか？
• 質問への回答は迅速かつ丁寧か？

 

学習の進捗状況を管理してくれるシステムがあるか？

• 学習の進捗状況を可視化できるか？
• つまずいている箇所を特定し、アドバイスをくれるか？

 

キャリアサポート（転職支援）があるか？

• 履歴書・職務経歴書の添削をしてくれるか？
• 面接対策をしてくれるか？
• 求人を紹介してくれるか？
• 企業との年収交渉を代行してくれるか？
• 転職後のフォローアップはあるか？

 

これらの点を確認しましょう。
手厚いサポート体制があれば、未経験者でも安心して学習を進めることができます。

 

ポイント5：費用は適切か？

プログラミングスクールの受講料は、決して安くありません。

• 料金体系は明確か？（入学金、授業料、教材費など）
• 追加費用が発生する可能性はないか？
• 支払い方法（一括払い、分割払いなど）は？
• 教育訓練給付金制度の対象講座か？
• 返金保証制度はあるか？
• 他のスクールと比較して、料金は適正か？

これらの点を、しっかりと確認しましょう。

 

複数のスクールの料金を比較検討し、自分に合ったスクールを選ぶことが重要です。
また、費用対効果（得られるスキル、サポート体制、転職成功率など）も考慮して、スクールを選ぶようにしましょう。

 

未経験者におすすめのAIプログラミングスクール[5選]

ここでは、プログラミング未経験者におすすめのAIプログラミングスクールを、厳選して5つ紹介します。
(注意: スクール情報は常に変化するため、最新の情報は必ず各スクールの公式サイトで確認してください。)

 

Aidemy Premium [アイデミープレミアム]

特徴

• AI・機械学習に特化したオンライン学習プラットフォーム。
• Pythonの基礎から、機械学習、ディープラーニングまで、体系的に学べる。
• 実践的な演習問題が豊富。
• 現役のデータサイエンティストによる、チャットサポート（回数制限がある場合あり）。
• E資格対策コースあり。
• 豊富なコースラインナップで、目的に合わせて学習プランを選べる。
• 法人向け研修も提供。
• 受講期間と料金の異なる複数のプランが用意されている。

 

こんな人におすすめ

• AI・機械学習の基礎を体系的に学びたい人
• Pythonのデータ分析スキルを身につけたい人
• 実践的な演習を通して、スキルを定着させたい人
• E資格の取得を目指している人
• オンラインで自分のペースで学習したい人

 

キカガク

特徴

• AI・機械学習に特化したプログラミングスクール。
• Pythonの基礎から、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理など、幅広い分野をカバー。
• 長期コース、短期集中コースなど、様々なコースを提供。
• 法人向け研修も提供。
• E資格対策コースあり。
• 実践的な演習を通して、現場で使えるスキルを習得できる。
• オフライン(通学)形式とオンライン形式を選択可能(コースによる)。
• * 講師は、AI分野の現役プロフェッショナル。

 

こんな人におすすめ

• AI・機械学習を本格的に学びたい人
• 実践的なスキルを身につけたい人
• E資格の取得を目指している人
• 法人でAI研修を検討している人
• 通学形式で、仲間と一緒に学習したい人(一部コース)

 

Winスクール

特徴

• 全国展開している大手資格スクール。
• AI・機械学習関連の講座も開講している。
• Pythonの基礎から、AIプログラミング、データ分析まで学べる。
• 教室での受講、オンライン受講、ハイブリッド受講など、受講スタイルを選べる。
• 就職・転職サポートあり。
• 個人レッスン、グループレッスンなど、様々な受講形式がある。

 

こんな人におすすめ

• 全国各地で受講したい人
• 教室での受講、オンライン受講など、受講スタイルを選びたい人
• 就職・転職サポートを受けたい人

 

DMM 生成AI CAMP

特徴

• DMMグループが運営する、生成AIに特化したオンラインスクール。
• 短期間で集中的に生成AIのスキルを習得できる。
• 現役AIエンジニア講師による、実践的な指導。
• オリジナル生成AIアプリの開発を目指せる。
• 転職・副業サポートあり。
• 質問対応、進捗管理などのサポート体制が充実。

 

こんな人におすすめ

• 生成AIに特化したスキルを習得したい人
• 短期間で集中的に学習したい人
• 転職・副業に繋げたい人

 

.pro [.プロ]

特徴

• AIエンジニア、データサイエンティスト向けの、高度なスキルアップ講座を提供。
• 自然言語処理、画像認識、強化学習など、専門分野に特化したコースがある。
• 現役のAI研究者、トップエンジニアによる指導。
• 実践的なプロジェクトを通して、最先端の技術を習得できる。
• レベルの高い受講生が集まるコミュニティがある。

 

こんな人におすすめ

• 特定の分野の専門性をさらに深めたい人
• 最新のAI技術を習得したい人
• AI研究者、トップエンジニアを目指している人
• ある程度、AI・機械学習の知識、プログラミングスキルがある人向け。（未経験者にはややハードルが高い）

 

補足

上記は、各スクールの特徴を簡潔にまとめたものです。
スクール選びの際は必ず各スクールの公式サイトで詳細な情報を確認し、無料カウンセリングや体験レッスンなどを活用して、自分に合ったスクールを選ぶようにしましょう。
複数のスクールを比較検討することが重要です。

 

未経験からAIエンジニア転職を成功させるには？

 

プログラミング未経験からAIエンジニアへの転職は、決して簡単ではありませんが、正しい戦略と努力があれば十分に可能です。
ここでは、未経験からAIエンジニア転職を成功させるためのポイントを解説します。

 

転職市場の動向を把握する

AIエンジニアの需要は、年々高まっています。
しかし、企業が求めるAIエンジニアのスキルレベルも、同時に高くなっています。

 

未経験者向けの求人も増えていますが、競争率も高いため、しっかりと準備をして転職活動に臨む必要があります。
最新の転職市場の動向を把握するためには、

• 転職エージェントに相談する
• AIエンジニア向けの求人サイトをチェックする
• AI関連のイベントやセミナーに参加する

などが有効です。

 

自分の強みを明確にする

未経験からAIエンジニアを目指す場合、あなたの「強み」を明確にすることが重要です。
プログラミング経験がないことは、確かに不利な点です。
しかし、それ以外の点で、あなたには必ず強みがあるはずです。

 

例えば、

• 営業経験で培ったコミュニケーション能力
• 企画職で培った問題解決能力
• 製造業で培った現場の知識
• 金融業界で培ったデータ分析の経験

など、これまでの経験やスキルをAIエンジニアの仕事にどのように活かせるのかを、具体的にアピールできるようにしましょう。

 

ポートフォリオで実力を証明する

未経験者の場合、職務経歴書だけでは、あなたのスキルを十分にアピールすることができません。
ポートフォリオを作成し、あなたのAIに関する知識やスキル、そしてAIエンジニアになりたいという熱意を企業に伝えましょう。

 

ポートフォリオには、

• Kaggleなどのデータ分析コンペティションでの成果
• GitHubで公開しているオリジナルのAIモデル
• AIに関するブログ記事
• AI関連のイベントでの発表資料

などを掲載しましょう。

 

面接対策を徹底する

面接は、あなたの熱意や人柄を直接企業に伝えることができる、絶好の機会です。
・企業のWebサイトや、IR情報などを参考に、企業研究を徹底する。
・想定される質問に対する回答を準備する。

• 「なぜAIエンジニアになりたいのか？」
• 「あなたの強みは何か？」
• 「AIを使って、どのようなことを実現したいか？」
• 「これまで、どのような学習をしてきたか？」
• 「今後、どのようなAIエンジニアになりたいか？」

・模擬面接を行う。
・技術的な質問に答えられるように、これまで学んだ知識を復習しておく。
・面接官に質問する内容も、事前に準備しておく。

 

これらの対策をしっかりと行い、自信を持って面接に臨みましょう。

 

転職エージェントを賢く活用する

未経験からAIエンジニアへの転職では、転職エージェントの活用が非常に有効です。

 

転職エージェントは、

• あなたのスキルや経験に合った求人を紹介してくれる
• 履歴書や職務経歴書の添削をしてくれる
• 面接対策をしてくれる
• 企業との年収交渉を代行してくれる
• 非公開求人を紹介してくれる

など、転職活動を全面的にサポートしてくれます。

 

特にAIエンジニアの求人は、一般の求人サイトには掲載されていないことも多いので、転職エージェントを活用することで、より多くの求人情報を得ることができます。

 

プログラミング未経験者のよくある質問（Q&A）

 

ここでは、プログラミング未経験からAIエンジニアを目指す方が抱きやすい疑問や不安について、Q&A形式でお答えします。

 

 

まとめ

プログラミング未経験からAIエンジニアを目指すことは、決して簡単ではありませんが、決して不可能ではありません。

 

このページでは、

• 未経験者のためのAI学習ロードマップ
• プログラミングスクール選びのポイント
• おすすめのプログラミングスクール
• 転職活動のポイント
• よくある質問

など、プログラミング未経験からAIエンジニアを目指すために必要な情報を、網羅的に解説しました。

 

この記事を読んだあなたが、AIエンジニアへの第一歩を踏み出し、夢を叶えることを、心から応援しています。