AIエンジニアに未経験から転職する方法は？｜年収や将来性は？

未経験からAIエンジニアに転職することは可能

未経験からAIエンジニアに関連する知識やスキルを習得して転職することは可能ですが、完全に未経験からAIエンジニアへの転職を目指す場合の転職難易度は高いので注意が必要です。

AIエンジニアはAI(人工知能)に関連するシステム・サービスの開発や機械学習・画像認識といった専門的な知識やスキルが求められ、場合によっては統計や数学などの知見が求められることもあります。

また、AIエンジニアに必要なプログラミングの基礎は比較的身につけやすいですが、実践的レベルでは応用技術も求められ、プログラミング言語の深い理解や実践的な技術が必要になるため独学でのスキル習得の難易度は高くなってしまいます。

ですので、未経験からAIエンジニアに転職をしたい場合には「AIエンジニアに転職するための方法」を参考に自分にとって最適なスキル習得の方法や転職エージェントを選ぶようにしていきましょう。

未経験からエンジニアになりたい人向けに動画でも解説しているので、参考にしてみてください。

AIエンジニアに転職するための方法

AIエンジニアに転職するためには、基本的なスキルや知識の習得は必要不可欠ですが、経験によってスキルや知識の身につけ方、転職方法などには違いがあります。

本項では、スキルや知識の習得をしてAIエンジニアに転職するための方法について4つのパターンに分けて解説していくので参考にしてみてください。

未経験からAIエンジニアを目指す場合

未経験からAIエンジニアを目指す場合には、プログラミグスクールを活用してスキル習得と転職活動をしていくのがおすすめです。

プログラミングスクールでは、未経験からでもわかりやすいカリキュラムと勉強しやすい環境が整っているため、効率的に学習をしてスキル習得を目指すこともできます。

また、スクールによっては転職支援も行っているので、転職支援実績があるスクールを選べば、スキル習得だけではなく転職活動も効率的に進めることができるため、未経験からでもAIエンジニアとして転職できる可能性は十分にあるでしょう。

場合によっては、初めからAIエンジニアを目指すのではなく、関連性の高いPythonエンジニアの実務経験を積んでからAIエンジニアに転職をするという方法もあるので、臨機応変にキャリア選択をしていくことが大切です。

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エンジニアとして開発の経験がある場合

すでに何かしらのプログラミング言語を用いた開発の実務経験がある場合、AIエンジニアに必要なプログラミング言語のスキルを身につければ十分にAIエンジニアとして転職をすることは可能です。

エンジニアに関連するスキル習得に重要なのがオブジェクト指向の理解やシステム開発に関する理解のため、実務経験があればAIエンジニアに必要な知識やスキルの習得も効率よく行うことができるでしょう。

また、エンジニアの経験がある方の場合には、参考書やプログラミング学習サービスを活用して勉強した上で、自身でコードを書いてポートフォリオを作成するのがおすすめです。

その他にも、資格を取得しておくと未経験でもAIエンジニアとして転職できる可能性が高まるため、資格を取得した上で転職エージェントを活用して転職活動を行っていくのもよいでしょう。

AI開発に関する技術を習得している場合

独学やプログラミングスクールでスキルや知識の習得ができている場合には、自身のスキルで紹介してもらえる求人があるか確認するために転職エージェントへ登録してみるのがおすすめです。

また、転職エージェントを利用することで自身のスキルでの市場価値や現状の把握ができ、その上でどのようなキャリア選択をしていけばAIエンジニアに転職できるのか相談することも可能です。

転職エージェントで相談した後には「個人で開発をして実績を作る」「資格を取得してみる」「プログラミングスクールを利用してスキルの再習得と転職活動をする」など自身の状況に応じて様々な選択ができると思います。

場合によっては「AI開発で使われるプログラミング言語のエンジニアの経験を積んでからAIエンジニアへの転職を目指す」という方法もあるので、自身で納得できる選択をしていくようにしましょう。

AIエンジニアとしての実務経験がある場合

AIエンジニアとしての実務経験があるという方は、転職エージェントを活用して効率的に希望の求人を探していくのがおすすめです。

転職サイトを活用して希望の求人を探すのも良いですが、転職エージェントであれば自身の希望と企業のマッチ度の高い求人を優先的に紹介してくれるので、より効率的に求人探しができるでしょう。

AIエンジニアとして転職をする場合には最低でも2年〜3年程度の実務経験が求められますが、基礎的なスキルや実績があれば転職の難易度は未経験の方よりも圧倒的に低くなります。

また、キャリアアップのために転職をしたいのであれば、資格を取得することでスキルを客観的に証明できて、市場価値を上げることにもつながるため積極的に資格取得を目指していくのもよいでしょう。

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AIエンジニアの仕事内容

AI(人工知能)とはその名の通り、人間の知能をソフトウェアを用いて再現したもので、経験から学び新しい情報を加えていくことで、AI自身が情報の判別やタスク処理をしていくことができる技術です。

AIは従来のシステムのように特定の指示に対して決まった手順で行動をするだけではなく、情報を元に自動的に手順を推測して処理ができて、業務効率化にもつながるため注目されています。

本項では、AIエンジニアの仕事は具体的にどのような内容なのかについて紹介していくので、是非参考にしてみてください。

AIを用いたサービスの開発

AIを用いたサービス開発では、画像認識処理・自然言語処理・音声認識・異常検知など目的に応じて必要な要素や情報を組み込みながら機械学習システムの開発を行っていきます。

また、AIが自らアルゴリズムを立てられるようにするために機械学習や深層学習(ディープラーニング)の知見も必要で、開発するAIのレベルが高くなるほどAIエンジニアにも高い技術が求められます。

AI開発では、目的に応じたAIを開発するために機械学習用のデータの収集や情報精査などのデータ処理を行った上で、要件定義や基本・詳細設計を行い実装をしていく必要があります。

そして、AIの機械学習では目的に沿って適切に動いているか、精度はどれくらいなのかのテストをして業務が可能なレベルまで学習・評価を繰り返していくのもAI開発には大切な工程になります。

AIデータ設計・構築・分析

AIエンジニアの仕事ではサービス開発のためのプログラムの実装以外にも、AIサービスの開発・運用のためにデータ収集や分析が必要になることも多いです。

また、データ処理の自動化のためのデータ設計・構築を行ったり、抽出した情報を元に課題抽出や改善のための施策立案などを行ったりすることもあります。

データ分析を専門に行う人がいる場合は分業することもありますが、AIエンジニアとして働く場合にはデータサイエンス分野に関する知見や技術も必要になってくるということは覚えておきましょう。

AIエンジニアの仕事は役割によって多岐に渡りますが、AIサービスの開発だけではなくデータ処理の自動化やデータ分析・提案なども行っていくのが特徴になります。

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AIエンジニアの需要・将来性

AI(人工知能)技術は企業のDX化や業務の自動化による業務効率化に有効な技術となっているため非常に注目されており、需要も年々増加していくことが予想されています。

また、AI技術の発展により業務の置き換えが起こった場合でもAIエンジニアはAI技術を開発していく側であるため需要が大幅に減る可能性は低いです。

AIサービスの開発にはAIエンジニアが必要ですが、現状ではAIエンジニアの需要に供給が追いついておらず、企業もAIサービスの開発に力を入れているためAIエンジニアの需要は高く、年収面で見ても十分に将来性のある職種となっています。

AIエンジニアは専門的な知識や技術が必要になる分、転職難易度は高いですが、経験を積んで技術や知識の幅を広げていけば市場価値を上げて高収入を目指すこともできるでしょう。

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AIエンジニアの平均年収・案件報酬の相場

AIエンジニアはITエンジニアと比べても高い技術レベルが求められる職種ですが、平均年収やフリーランス案件の報酬相場はどれくらいなのでしょうか？

AIエンジニアの平均年収は596万円

求人ボックス 給料ナビの情報では、AIエンジニアの平均年収は596万円となっており、年代別の年収データは以下のようになっております。

求人ボックス給料ナビのITエンジニアの平均年収が497万円であることから、AIエンジニアの平均年収は高い水準にあるということがわかるでしょう。

また、データサイエンティストの平均年収は699万円、データアナリストは673万円となっているためデータ分析の職種の方が需要があるように思えますが、AIエンジニアもスキルを磨いていけばより高い年収を稼いでいくことは可能です。

フリーランスのAIエンジニアの案件報酬は65万円〜90万円/月

フリーランスエンジニア専用のIT求人・案件検索サイトである「フリーランススタート」によると、AIエンジニアの案件報酬は65万円〜90万円が相場となっております。

他にも機械学習エンジニアやデータサイエンティストなど平均単価・年収の統計が出ている職種をまとめると以下のような数値になっています。

AIエンジニアの平均単価は64.2万円(中央値：70万円)で、平均年収は770.4万円(中央値：840万円)で、正社員と比べても比較的高い水準にあることがわかるでしょう。

機械学習エンジニアやデータサイエンティストの平均単価・平均年収の方が高いですが、機械学習エンジニアやデータサイエンティストとして働く場合、より専門的な知識やスキルを有している必要があるため報酬額も上がる傾向にあります。

そのため、年収アップを目指す場合にはAIエンジニアとして幅広く経験を積んでいくのも良いですし、機械学習分野やデータサイエンス分野のスキルや経験を積極的に磨いて専門職にキャリアチェンジするのも良いでしょう。

AIエンジニアに向いている人の特徴

AIエンジニアに向いている人の特徴を5つに分けて紹介します。

以下の特徴に当てはまる人は、AIエンジニアに向いていると言えます。

AIエンジニアは、他のエンジニアよりデータ構造やアルゴリズム、コンピュータサイエンスなどの分野を扱うことが多く、論理的な思考が求められます。

また、アルゴリズムを理解し、それに基づく計算作業をしないといけないため、数学的な知識は必須となりますね。

AIは発展途上の分野で、今も新しい技術が次々と開発されています。常に新しい技術を取り入れるために、広いアンテナを巡らせることも、AIエンジニアに必要な素質です。

AIエンジニアに求められる知識・経験・スキル

AIエンジニアとして転職する場合に求められる知識・経験・スキルには以下のようなものが挙げられます。

機械学習や深層学習に関する専門知識

AIエンジニアとして働いていくためには、機械学習や深層学習(ディープラーニング)に関する知識は必要不可欠なものとして認識されています。

機械学習とは、組み込まれたデータから特定のアルゴリズムに沿って規則や法則など学習して判断・予測をする技術であり、AI(人工知能)の開発にとって重要な技術です。

また、深層学習(ディープラーニング)とは、機械学習の手法の一つでありAIが独自で学習をして判断・処理を行っていく技術で自己学習という観点では人間の思考に一番近いAI技術となっています。

機械学習や深層学習(ディープラーニング)は、AI開発を行う上で必要不可欠な知識となるためAIエンジニアや機械学習エンジニアとして働く場合には、優先的に学習を進めていきましょう。

機械学習向けフレームワーク・ライブラリの知識・スキル

AI開発の中で活用される言語にはPython / C++ / JavaScriptなどがありますが、その中でも機械学習向けのフレームワークやライブラリに関する知識・スキルは優先的に覚えていくと良いでしょう。

機械学習向けのフレームワークやライブラリにはいくつか種類があり、それぞれ以下のような特徴があります。

機械学習向けフレームワークやライブラリに関して、どのような時に活用されるのか、それぞれのメリット・デメリットなども把握しておくことで開発をする際にも役立てることができるので、しっかりと把握しておくようにしましょう。

Pythonでの開発やデータ分析の知識・経験

AIの開発では、開発目的や既存システムとの相互性・親和性によっては様々な言語が使われますが、その中でもよく活用されるプログラミング言語がPythonです。

PythonはAI開発だけではなくWebサービスの開発やデータの自動化など様々な開発ができるため人気で需要も高いプログラミング言語となっています。

また、AIエンジニアへ転職をする場合でもPythonでの開発やデータ分析の知識・経験は有利に働くため、もし習得するスキルに迷っている場合にはPythonを優先的に身につけると良いでしょう。

他にもデータサイエンス分野で需要のあるR言語や高速処理が特長のC++、Webブラウザでの開発ができるJavaScriptなどもありますが、AIエンジニアを目指すのであればPythonを習得して経験を積んでいくことが近道になるのでおすすめです。

統計学や数学に関する知識

AIエンジニアとして働く場合には、プログラミング以外にもデータ収集や分析などを行うこともあるため、統計学や数学に関する知識を求められることもあります。

特に、データサイエンス分野に比重をおいて仕事をしたい場合には「微分積分学」「線形代数学」「確率論」などのよく使われる知識は把握しておくようにしましょう。

数学的な知識を身につけているとAIの仕組みを理解しやすくなり、データベース構築や分析などを行う際にも数学的理論や統計学といった視点で業務に取り組めるためプラスに働くことも多いです。

文系だから数理系は苦手と考えている方でも、改めて学んでみたら思ったよりも理解できることもあるため、まずは必要な知識として基礎からでもいいので知識習得を試みてみると良いでしょう。

AIエンジニアに必要なスキルを身につける方法

AIエンジニアに必要になる知識やスキルを身につける方法にはどのようなものがあるのでしょうか？

本項では、AIエンジニアに必要なスキルを身につける3つの方法について紹介していきます。

独学でスキル習得を目指す

AIエンジニアに必要な知識やスキルの勉強をするための方法として挙げられるのが「独学でスキル習得を目指す」という方法です。

具体的には、目的やニーズに沿って書籍や参考書を購入して必要な知識やスキルを習得していき、学習計画を立てて勉強をしていく形になります。

独学のメリットは比較的費用を安く済ませることができる点と自身のペースで学習を進めることができることですが「参考書を選ぶのが大変」「わからないことがあったときは自分で調べなければいけない」というデメリットもあるため注意が必要です。

また、独学では学習計画も自分で立てることになり独学に慣れていないと挫折してしまう人も多いため、慣れていない方はプログラミングスクールを活用していく方が良いでしょう。

プログラミング学習サービスを利用する

AIエンジニアに必要なスキルを身につけるための方法として独学の他にも「プログラミング学習サービスを利用して勉強をする」という方法もあります。

プログラミング学習サービスでは、未経験からでもわかりやすいように動画形式で学習したり、説明に沿って自身でコードを記述して進めていくものなど様々なものがあり、比較的安価で利用できるため参考書よりも学習しやすいのが特徴です。

ですが、プログラミング学習サービスでは基礎的な知識を学ぶ分には問題はありませんが、実践的な知識やスキルを習得する場合には向いていません。

ですので、幅広い知識やスキルを身につけたい場合には参考書を活用したり、実践的な知識を身につけていきたい場合にはプログラミングスクールを活用したりするのが良いでしょう。

プログラミングスクールを活用する

AIエンジニアとして必要な知識やスキルを効率的に身につけたい場合におすすめなのが「プログラミングスクールを活用する」という方法です。

プログラミングスクールでは、未経験からでもわかりやすいカリキュラムで学習を進めることができ、メンターがついてくれるためわからないことがあっても質問しやすい環境が整っています。

また、カリキュラムの中でポートフォリオの作成ができるスクールもあり、受講終了後には転職支援までしてくれるスクールもあります。

費用は独学やプログラミング学習サービスよりもかかってしまいますが、効率的に学習を進めて転職活動まで支援してもらうことができるため、転職ありきでスキル習得を目指したい方は積極的に活用していくと良いでしょう。

AIエンジニアの転職に役立つ4種の資格

AIエンジニアとして転職をする際には、以下の資格を取得しておくことでAIエンジニアに関連する知識やスキルを証明できるので転職にも役立ちます。

基本情報技術者/応用情報技術者

基本情報技術者と応用情報技術者の試験は、独立行政法人 情報処理推進機構(IPA)が運営する情報処理技術者試験の一つです。

基本情報技術者試験は、ITやシステム開発の基礎的な内容に関して問われる試験で、試験の合格率はCBT方式では40%〜50%程度となっております。

また、応用情報技術者試験はITやシステム開発の幅広い分野について問われる試験で、試験の合格率は20%〜24%と試験の難易度は高くなっています。

どちらも試験の受験資格に制限はなく、IT企業のエンジニア職では取得が推奨されているケースも多いため、AIエンジニアを目指す人も積極的に取得していくと良いでしょう。

G検定・E資格

G検定とE資格は、一般社団法人 日本ディープラーニング協会が運営している、AIやデータ活用に関する知識やディープライニングに関する知識を問う検定・資格試験になります。

G(ジェネラリスト)検定は、AIの基礎や機械学習の具体的な方法・ディープラーニングの手法などについて幅広く問われる検定で、合格率は56%〜70%程度となっています。

E(エンジニア)資格は、応用数学や機械学習、ディープラーニング、開発・運用環境など、AIエンジニア・機械学習エンジニアとして必要な知識やスキルを問う資格で、合格率は67%〜74%程度です。

G検定には受験資格は特になく、E資格は「JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること」が条件として挙げられていますが、合格率は高い分類に入るのでAIエンジニアを目指したい方は積極的にチャレンジしていくと良いでしょう。

Python3エンジニア認定試験・データ分析試験

Python3エンジニア認定基礎試とPython3エンジニア認定データ分析試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が運営する試験で、Pythonやデータ分析に関する基礎的な知識を問う試験です。

Python3エンジニア認定基礎試は「Pythonチュートリアル」の参考書から問題が出題されており、正答率70%が合格の基準となっています。

また、Python3エンジニア認定データ分析試験も「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」の参考書から問題が出題されており、正答率70％が合格の基準です。

どちらの試験も受験資格はないため、AIエンジニアとしてPythonやデータ分析の資格を取得したいと考えている方は、積極的に試験にチャレンジしていくと良いでしょう。

画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定は「画像処理分野の開発・設計に必要な知識の習得を評価する検定」で画像情報教育振興協会(CG-ARTS協会)が運営している検定です。

試験の難易度は「ベーシック」と「エキスパート」の2種類があり、画像処理の基礎、画像信号処理、パターン認識・計策、メディア処理・符号化、画像処理システムなどから出題されます。

画像処理エンジニア検定には受験資格はなく、合格率は「ベーシック 60％〜68%程度」「 エキスパート 30%〜45%程度(2021年後期は22.2%)」となっています。

エキスパートは年度によって合格率に開きがあり、ベーシックに比べると難易度は上がりますが、画像認識や画像処理分野の知識を証明したい場合には有効な資格なので希望のキャリアによってはチャレンジしてみるのも良いでしょう。

AIエンジニアのキャリアパス

AIエンジニアとして働いていく場合の将来的なキャリアパスには以下のようなものが挙げられます。

AI関連の知識やスキルには機械学習やデータサイエンスなど様々なものがあるため、AIエンジニアとして働く中でも、スキルの幅を広げていけば年収や市場価値を上げていくこともできます。

また、機械学習エンジニアやデータサイエンティストのように、機械学習分野やデータサイエンス分野に特化した職種を目指して年収アップを目指していくのもおすすめです。

他にも、AIエンジニアの中には研究機関で最新技術の探求をしていく人もいるため、最先端の現場で研究職として働きたい場合には研究機関への転職を目指すのも良いでしょう。

そして、キャリアップを目指したいのであれば開発ディレクターやPMなどのマネジメント職を目指すこともできるので、自身の希望のキャリアに適した選択をしていくようにしましょう。

AIエンジニアの求人例

本項では、転職エージェントの「doda」の情報を参考に、AIエンジニアの求人例について紹介していきましょう。

AIエンジニアとして転職をするなら転職エージェントの活用がおすすめ

AIエンジニアとして転職をする場合には、転職エージェント活用することで効率的に自身の希望にマッチした求人を探すことができるのでおすすめです。

転職エージェントでは求人紹介以外にも経歴書の添削、企業情報の共有、面接対策のアドバイスなどもしてくれるため実績や転職活動に自信がない人も安心して利用することができます。

また、転職エージェントを活用する際には、IT求人を豊富に取り扱っている転職エージェントを中心2社〜3社登録して、必要に応じて大手転職エージェントも活用していくとより効率的に希望の求人を探すことができるでしょう。

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未経験からAIエンジニアを目指すならプログラミングスクールの活用がおすすめ

未経験からAIエンジニアを目指すのであれば、効率的に学習を進めることができて転職支援もしてくれるプログラミングスクールを活用するのがおすすめです。

未経験からAIエンジニアに必要なスキルや知識を身につける場合、実践レベルのスキルを身につけるのは大変で、スキルレベルの証明も難しいため転職活動の難易度も上がってしまいます。

ですが、プログラミングスクールであれば未経験からのスキル習得や転職支援の実績もあるため、独学した上で転職エージェントを活用するよりも効率的に転職活動を進めることがでるでしょう。

また、プログラミングスクールではサービスによって費用やコース内容に特徴があるので、選ぶときには複数のスクールを見比べた上で、自身の予算や希望に合うスクールを選ぶのがおすすめです。

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