本記事では、元理系院生がAIエンジニアでの転職を検討している方々に向けて、
AIエンジニアの定義から必要なスキル、未経験からの転職ステップ、そして気になる疑問とその解決策までを網羅的に解説します！
・未経験からAIエンジニアに転職してみたい
・AIエンジニアに転職する際のステップ
・AIエンジニアはやめとけと言われる理由を知りたい
そんな方に特におすすめの内容となっております！
※書籍で体系的に学びたい方はこちらの書籍をご参照ください※
AIエンジニアとは？
AIエンジニアは、AI（人工知能）を活用したシステムやサービスを開発する専門家です。
一般的に、機械学習やディープラーニングといった技術を駆使し、データ分析に基づいて最適なAIモデルを構築し、実装、運用までを行います。
仕事内容は、ビジネスにおける課題をAIの力で解決することであり、その役割は多岐にわたります。
AIエンジニアの一般的な定義、役割、仕事内容
AIエンジニアの主な役割は、AI技術そのものの開発、AIモデルの構築、そして既存のシステムやソフトウェアへのAI技術の統合です。
具体的には、顧客の要求に応じてAIを用いたプログラムを開発・実装するプログラミング分野と、AIによって導き出された情報を基にビジネスの改善に役立てるアナリティクス分野に大きく分けられます。
より具体的には、AIエンジニアは以下のような業務に従事します。
- AIシステムの企画・設計:
- どのようなAI技術を活用して課題を解決すべきか、初期段階で計画を立て、最適なAIモデルを選定し設計図を作成します。
- AIモデルの開発:
- 設計に基づいて、プログラミングスキルを駆使して実際にAIモデルを作り上げ、最適化します。これには、TensorFlow、Keras、PyTorchといった機械学習ライブラリが活用されます.
- AI学習:
- AIモデルを訓練するために、適切な学習データを準備し、AIに学習させるプロセスを管理します。これには、データの収集、作成、そして不要なデータを削除するクレンジング作業も含まれます。
- データ分析:
- AIが学習するためのデータを整理・分析し、AIがより効果的に働くための土台を作ります。
- AIシステムの設計・実装:
- 開発したAIモデルを組み込んだシステムを設計し、ユーザーインターフェースやバックエンドシステム、APIなどを開発します。
- テストと品質保証:
- 開発されたAIシステムの精度を評価し、バグを特定し、性能を最適化するためのテストを行います。
- デプロイメントとメンテナンス:
- テストに合格したAIシステムを実際の環境に導入し、その後のアップデートやパフォーマンス監視、トラブルシューティングなども担当します。
これらの業務を通じて、AIエンジニアは企業の抱える課題を解決し、新たな価値を生み出すことに貢献します。
AIエンジニアの種類と専門分野
AIエンジニアという職種は、さらに細分化することができます。主な専門分野としては、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、そしてAIコンサルタントなどが挙げられます。
- 機械学習エンジニア: 機械学習に特化したAIエンジニアであり、プロジェクトに応じた機械学習システムの開発やプログラムの実装、モデルの開発、基盤の構築、最新技術の研究などを行います。
- データサイエンティスト: 大量のデータ（ビッグデータ）を分析し、ビジネス上の意思決定に役立つ洞察を提供する専門家です。AI技術もデータ分析のツールとして活用します。
- AIコンサルタント: 企業の課題に対してAI技術を活用した解決策を提案する役割を担います。
これらの専門分野は独立しているわけではなく、AIエンジニアがこれらの役割を兼任することも少なくありません。
【経済産業省「リスキリングを通じたキャリアアップ支援事業」対象】実質無料で、いつでもどこでも自分のペースでAIスキルを習得【AI CONNECT】
AIエンジニアと関連職種（データサイエンティスト、機械学習エンジニアなど）との違い
AIエンジニアはAI全般の開発と活用に携わるのに対し、機械学習エンジニアはAI技術の中でも特に機械学習に焦点を当てています。データサイエンティストは、AIを含む様々な手法を用いてデータ分析を行う専門家であり、AIエンジニアはビジネスの現場でAIを活用するための提案やシステム構築を主に行います。また、AIエンジニアは一般的なITエンジニアと比較して、プロジェクトの上流段階から関与し、より幅広い知識と技術が求められる傾向があります。
| 職種 | 主な役割 | 強みとする領域 | プロジェクトへの関与 |
|---|---|---|---|
| AIエンジニア | AIシステム開発、データ分析、ビジネスへのAI活用提案・実装 | AI全般、プログラミング、データ分析、ビジネス理解 | 上流から下流まで |
| 機械学習エンジニア | 機械学習システムの開発・実装、モデル構築、最新技術研究 | 機械学習、アルゴリズム開発、プログラミング | 主に開発・実装 |
| データサイエンティスト | データ分析、統計解析、AI技術の活用による洞察の提供、ビジネス課題の発見 | 統計学、データ分析、機械学習、ビジネス理解 | 主に分析・提案 |
なぜ、AIエンジニアへの転職を考えるべきなのか？
AIエンジニアへの転職は、現代において非常に魅力的なキャリアパスと言えます。その背景には、日本におけるAI市場の急速な成長、深刻なIT人材不足、そしてAI技術が社会に与える大きな影響があります。
【経済産業省「リスキリングを通じたキャリアアップ支援事業」対象】実質無料で、いつでもどこでも自分のペースでAIスキルを習得【AI CONNECT】
日本におけるAI市場の現状と将来性（経済産業省のデータなどを活用）
経済産業省の調査によると、日本のAIシステム市場規模（支出額）は2023年には6,858億7,300万円に達し、前年比34.5％増という驚異的な成長を遂げています。
さらに、今後もこの成長は加速し、2028年には2兆5,433億6,200万円まで拡大すると予測されています。また、別の調査機関の予測では、国内AI市場は2029年には2兆614億円に達する見込みであり、特に生成AI市場においては、2030年までに年平均47.2%増で成長し、約1.8兆円の規模に拡大するとされています。
これらのデータは、日本国内におけるAI技術への投資と関心が非常に高まっていることを示しており、AIエンジニアにとって活躍の場が大きく広がっていることを意味します。
深刻化するIT人材不足とAIエンジニアの需要
日本国内では、少子高齢化による労働人口の減少や、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進の加速により、IT人材の不足が深刻化しています。経済産業省の推計によると、2030年には最大で79万人のIT人材が不足する可能性があるとされています。
特に、高度な専門知識とスキルが求められるAIエンジニアは、多くの企業が確保に苦労している人材です。様々な業界でAI技術の導入が進む中で、AIエンジニアの需要はますます高まっており、その将来性は非常に明るいと言えるでしょう。
AI技術の進化と社会への影響
AI技術は、私たちの生活や社会の様々な側面に浸透し、変革をもたらしています。スマートフォンの音声アシスタントや顔認証、ECサイトの商品レコメンド機能、自動運転技術、医療診断支援システムなど、枚挙にいとまがありません。AIエンジニアが開発するソリューションは、医療、自動車、金融、製造、小売など、あらゆる産業で活用されており、企業の効率化、生産性向上、そして新たな価値創造に大きく貢献しています。
このようなAI技術の進化と社会への影響の拡大は、AIエンジニアという職業の重要性を高め、社会貢献の実感とやりがいを与えてくれるでしょう。
AIエンジニアに転職するために必要なスキルと知識
未経験からAIエンジニアへの転職を成功させるためには、幅広いスキルと知識を習得する必要があります。ここでは、特に重要となるスキルについて解説します。
必須となるプログラミングスキル（Pythonなど）
AI開発において、プログラミングスキルは不可欠です。特に、PythonはAI開発の中心的な言語として広く用いられており、機械学習やデータ分析のための豊富なライブラリ（TensorFlow, PyTorch, scikit-learnなど）が提供されています。Pythonの習得は、AIエンジニアを目指す上での最初の重要なステップと言えるでしょう。
重要な数学的知識（線形代数、確率・統計、微分積分など）
AIの根幹となる機械学習やディープラーニングのアルゴリズムは、数学の理論に基づいて構築されています。そのため、線形代数、確率・統計、微分積分といった数学の知識は、AIエンジニアにとって非常に重要です。これらの知識は、データ分析の手法を理解したり、AIモデルの挙動を解釈したりする上で役立ちます。
機械学習とディープラーニングの基礎
機械学習とディープラーニングは、AIエンジニアの核となる専門知識です。教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった機械学習の基本的な学習方法や、サポートベクターマシン、決定木、ニューラルネットワークなどの代表的なアルゴリズムを理解する必要があります。また、機械学習をさらに発展させたディープラーニングの概念や手法、画像認識、自然言語処理といった応用分野についても学ぶことが重要です。
データ分析とデータベースの知識
AIエンジニアは、AIモデルの学習や評価のために、大量のデータを扱います。そのため、データの収集、前処理（クレンジング、正規化など）、分析といったデータ分析のスキルは必須です。また、効率的にデータを管理・処理するためのデータベースの知識や、SQLなどのデータベース言語のスキルも求められます。NoSQLデータベースに関する理解も、現代のAI開発においては有用です.
その他役立つスキル（論理的思考力、問題解決能力など）
技術的なスキルに加えて、論理的に物事を考える力、複雑な問題を分析し解決する能力、そして常に新しい技術を学び続ける意欲も、AIエンジニアにとって非常に重要です。AI開発の現場では、客観的なデータに基づいて冷静に判断し、既存の手法にとらわれずに新しいアプローチを考案する力が求められます。
| スキルカテゴリ | 具体的なスキル | 関連するツール・ライブラリ |
|---|---|---|
| プログラミング | Python, R, Java, C++ | TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Pandas, NumPy |
| 数学 | 線形代数、確率・統計、微分積分、離散数学 | |
| 機械学習・深層学習 | 教師あり学習、教師なし学習、強化学習、CNN、RNN、Transformer、各種アルゴリズム | TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras |
| データ分析・DB | データ収集、前処理、可視化、SQL、NoSQL | Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, MySQL, PostgreSQL, MongoDB |
| ソフトスキル | 論理的思考力、問題解決能力、学習意欲、コミュニケーション能力、チームワーク |
未経験からAIエンジニアへの転職を成功させるためのステップ
全くの未経験からAIエンジニアへの転職を目指すことは決して容易ではありませんが、適切なステップを踏むことで十分に可能です。
未経験でもAIエンジニアになれるのか？
結論から言うと、未経験からAIエンジニアになることは可能ですが、相応の努力と準備が必要です。特にIT業界の経験がない場合は、まずプログラミングの基礎やITに関する一般的な知識を習得することから始めるのが現実的です。理系の学部出身者であれば、数学や統計学の基礎知識があるため、比較的有利に転職活動を進められる可能性があります。
効果的な学習方法とリソース
未経験からAIエンジニアを目指すための学習方法は多岐にわたります。
- 独学: 書籍やオンラインの学習サイト、プログラミング学習サービスなどを活用して、自分のペースで学習を進める方法です。
- プログラミングスクール: 体系的なカリキュラムに沿って、プロの講師から直接指導を受けながら学ぶ方法です。転職支援を行っているスクールも多く、未経験者にとっては効率的な学習方法と言えるでしょう。
- オンライン講座: UdemyやCourseraなどのオンライン学習プラットフォームを利用して、専門的な知識やスキルを習得する方法です。
- 専門学校・大学院: AIに特化した学科や専攻のある専門学校や大学院で、より深く専門的な知識を学ぶ方法です。
- Kaggleなどのプラットフォーム: データ分析コンペティションに参加したり、公開されているコードを参考にしたりすることで、実践的なスキルを磨くことができます。
自身の学習スタイルや予算に合わせて、最適な学習方法を選ぶことが重要です。
転職に有利な資格と試験（G検定、E資格など）
AIエンジニアになるために必須の資格はありませんが、関連する資格を取得することで、自身の知識やスキルを客観的に証明することができ、転職活動を有利に進めることができます。
- G検定（ジェネラリスト検定）: 日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する、AI・ディープラーニングの活用リテラシーを問う試験です。AIの基礎知識を幅広く習得していることを証明できます。
- E資格（エンジニア資格）: 同じくJDLAが主催する、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法で実装する能力を認定する試験です。より専門的な知識と実践的なスキルを証明できます。受験にはJDLA認定プログラムの修了が必要です.
- Python3エンジニア認定試験: Pythonの専門知識を評価する試験であり、AI開発で主要な言語であるPythonのスキルを証明できます。
- データサイエンティスト検定: データサイエンティストに必要な知識や技能を証明する検定であり、AIエンジニアにとってもデータ分析の知識は重要となるため、役立つ場合があります。
- 画像処理エンジニア検定: 画像処理に関する知識やスキルを証明する資格であり、画像認識などの分野を目指す場合に有利です。
これらの資格は、学習の目標となり、転職活動におけるアピールポイントにもなります。
ポートフォリオの作成とアピールポイント
転職活動においては、これまでの経験や学習成果を具体的に示すポートフォリオが非常に重要です。個人で開発したAI関連のプロジェクトや、Kaggleなどのプラットフォームでの実績、GitHubでのコード公開などが有効なアピール材料となります。面接では、過去のプロジェクトでどのような課題に取り組み、どのような技術を活用して解決したのかを具体的に説明できるように準備しておきましょう。
転職エージェントの活用方法と選び方
AIエンジニアの求人は専門性が高いため、IT業界やAI分野に特化した転職エージェントを活用することがおすすめです。レバテックキャリア、ワークポート、Geekly、マイナビIT AGENTなどが、ITエンジニアの転職支援に実績のあるエージェントとして挙げられます。複数のエージェントに登録し、非公開求人を含めた幅広い求人情報を収集するとともに、キャリア相談や応募書類の添削、面接対策などのサポートを受けることで、転職成功の可能性を高めることができます。
| 資格名 | 主催団体 | 対象者 | 重点分野 | 難易度 | 転職へのメリット |
|---|---|---|---|---|---|
| G検定（ジェネラリスト検定） | 日本ディープラーニング協会（JDLA） | AI・ディープラーニングに関わる全ての人 | AI活用リテラシー、基礎知識全般 | 比較的容易 | AIに関する基礎知識を証明 |
| E資格（エンジニア資格） | 日本ディープラーニング協会（JDLA） | ディープラーニングエンジニア | ディープラーニング理論、実装能力、応用数学 | 難しい | 高度な専門知識・スキルを証明 |
| Python3エンジニア認定試験 | Pythonエンジニア育成推進協会 | Pythonプログラマー | Pythonの文法、標準ライブラリ、応用 | 基礎・実践 | Pythonスキルを証明 |
| データサイエンティスト検定 | データサイエンティスト協会 | データサイエンティストを目指す人 | データサイエンス、データエンジニアリング、ビジネス力 | 見習いレベル | データ分析に関する基礎知識を証明 |
| 画像処理エンジニア検定 | 公益財団法人画像情報教育振興協会 | 画像処理分野のエンジニア・プログラマー | 画像処理技術、システム開発 | ベーシック・エキスパート | 画像処理分野でのスキルを証明 |
AIエンジニアへの転職で気になる疑問とその解決策
AIエンジニアへの転職を検討する中で、多くの方が抱く疑問について、その真相と解決策を解説します。
「AIエンジニアはやめとけ」と言われる理由とその真相
インターネット上では、「AIエンジニアはやめとけ」という意見も見られますが、その主な理由の一つとして、生成AIの登場によりAIエンジニアの仕事がなくなるのではないかという懸念が挙げられます。しかし、実際には生成AIはローレベルなコーディング作業を効率化する可能性があり、AIエンジニアはより創造的で高度な業務に注力できるようになると考えられます。AI技術は常に進化しており、それに適応していくことで、AIエンジニアは今後も長く活躍できるでしょう。
AIエンジニアの仕事の難易度と向き合い方
AIエンジニアの仕事は、プログラミングスキルに加えて、大学レベルの数学や機械学習の理論など、幅広い知識が求められるため、決して簡単ではありません。AIの概念自体が複雑であり、論理的な思考力も必要とされます。E資格などの難易度の高い資格が存在することも、その専門性の高さを物語っています。しかし、困難な仕事であるからこそ、成し遂げた時の達成感は大きく、常に新しい技術に触れられる刺激的な環境で働くことができます。未経験から挑戦する場合は、焦らずに基礎から着実にスキルを積み重ねていくことが重要です。
転職後のキャリアパスと成長の可能性
AIエンジニアとしてのキャリアパスは多岐にわたります。マネジメントの道に進むのであれば、プロジェクトマネージャーや、将来的にはCTOなどの経営層を目指すことも可能です。一方、技術を深く追求したいのであれば、特定の専門分野（画像認識、自然言語処理など）のエキスパートとなる道もあります。AI市場は今後も成長が見込まれており、常に最新技術を学び続けることで、自身の市場価値を高め、キャリアの可能性を広げることができます。
AIエンジニアの年収と待遇の実情
AIエンジニアの年収は、一般的に日本の平均年収と比較して高い傾向にあります。企業規模やポジション、スキルレベルによって年収には幅がありますが、1,000万円以上の高収入を目指せる企業や職種も存在します。フリーランスとして活躍することで、さらに高い年収を得ることも可能です。経験やスキルを積み重ねることで、着実に年収を上げていくことができるでしょう。
AIエンジニアへの転職を成功させた人たちの事例
実際に未経験からAIエンジニアへの転職を成功させた人たちの事例は、これから挑戦する方々にとって大きな励みとなります。
異業種からの転職事例
36歳で全くの異業種（士業）からAIエンジニアに転職した事例があります。プログラミング未経験の状態から、独学とプログラミングスクールでの学習を経て、見事転職を成功させています。また、介護業界からIT業界に転身し、システムエンジニアの経験を経てAIエンジニアになった方もいます。これらの事例は、未経験であっても、強い意志と努力があればキャリアチェンジが可能であることを示しています。
未経験からのスキルアップと転職事例
営業職からプログラミングスクールでPythonを学び、機械学習の基礎を習得した後、AIエンジニアとして転職し、年収アップを実現した事例もあります。大学院でAIを研究した後、異業種での経験を経てAI専門企業に転職し、その後コンサルティングファームに転職して大幅な年収アップを達成した例もあります。これらの事例からは、体系的な学習と実践的な経験を積むことが、キャリアアップと収入向上に繋がるということがわかります。
転職成功のポイントと教訓
これらの転職成功事例から得られる教訓として、まず挙げられるのは、目標を明確にし、計画的に学習を進めることの重要性です。プログラミングスクールやオンライン講座などを活用し、基礎知識をしっかりと身につけ、ポートフォリオとなるような成果物を作成することが大切です。また、Kaggleなどのプラットフォームで実績を作ったり、G検定やE資格などの資格を取得したりすることも、転職活動において有利に働きます。そして、積極的に転職エージェントを活用し、専門家のアドバイスを受けながら進めることも、成功への近道と言えるでしょう。
