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未経験からAIエンジニアになるには？ロードマップや転職方法を解説

未経験からAIエンジニアになるには？ロードマップや転職方法を解説

2023.07.13

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AIは大きな成長が期待される分野です。AIを開発するAIエンジニアに興味を持つ人も多いでしょう。この記事では、未経験からAIエンジニアを目指す人に向けて、AIエンジニアになるためのロードマップ・必要なスキル／知識・転職方法などを解説します。

未経験からAIエンジニアになれるのか？

IT未経験からすぐにAIエンジニアになるのは、多くの人にとって難しい挑戦となるでしょう。それは、AIエンジニアが一般的なITエンジニアとは異なり、AI分野特有の多くの専門スキル・知識が求められるためです。

AIエンジニアの仕事には、大きく以下の3つがあります。

AIモデルの設計・開発
AIモデルの訓練・調整
AIモデルのアプリケーションなどへの実装

こうした業務を担うためには、下記のような専門的なスキル・知識が欠かせません。

プログラミング
機械学習
数学
データ分析

未経験者がこれらを習得するためには、相当な時間と労力が必要です。

しかし、こうしたハードルがあるからといって、あきらめる必要はありません。1度身につければ、非常に価値の高いスキル・知識ばかりです。1つ1つ着実にステップを踏んでいけば、将来性豊かなAIエンジニアへの道は開けるでしょう。

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以上、未経験者からAIエンジニアになれるかを考察してきました。

次は、未経験からAIエンジニアになるためのステップ例を紹介します。

未経験からAIエンジニアを目指すロードマップ

未経験からAIエンジニアになるためには、計画的なステップアップが重要です。

1つの例として、未経験からプログラマーを経てAIエンジニアを目指すロードマップを見てみましょう。

STEP1：プログラミングを学ぶ
STEP2：プログラマーとして開発経験を積む
STEP3：機械学習やデータ処理などAI分野特有の知識を学ぶ
STEP4：AI関連のライブラリやフレームワークを学ぶ
STEP5：AI関連の資格を取得する
STEP6：AIエンジニアに転職する

STEP1：プログラミングを学ぶ

未経験からAIエンジニアになる第1歩として、まずはAI開発の土台となるプログラミングスキルを学びましょう。

プログラミングは、AIモデルの設計・開発やAIのアプリケーションへの実装などに必要となる、AIエンジニアの必須スキルです。

最初に学ぶプログラミング言語は、AI開発で広く使われるPythonが良いでしょう。Pythonはシンプルな文法で汎用性が高く、初学者にも学びやすい言語です。AI開発向けのライブラリやフレームワークも充実しているため、AI開発分野で高い人気があります。また、JavaやC++も汎用性が高くAI開発でも活用されるため、習得しておくと役立ちます。

プログラミングを学ぶには、書籍や学習サイト、オンライン講座などがおすすめです。基礎を学んだら、自分で開発環境を構築して、実際に手を動かしてスキルの定着を図りましょう。

STEP2：プログラマーとして開発経験を積む

STEP1で学んだプログラミングの知識を実践で使えるスキルに変えるには、実際の開発現場でリアルな経験を積むことが有効です。

プログラマーであれば、初心者可の求人や副業案件なども多いため、比較的仕事は見つけやすいでしょう。

机上での学習や自分だけの環境で自由にプログラミングする場合と、実際の開発現場で仕事として開発する場合では、さまざまな違いがあります。たとえば、ソフトウェア開発のライフサイクルやチーム開発のノウハウ、メンバーとのコミュニケーションなど、独学では学べない実践的なスキルを身につけられるでしょう。

こうしたプログラマーとしての実践経験は、AIエンジニアになる際の大きな武器の1つになります。

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STEP3：機械学習やデータ処理などAI分野特有の知識を学ぶ

プログラミングのスキルを高めることと並行して、機械学習やデータ処理などのAI分野特有の知識も身につけていきましょう。

機械学習はAIの中核技術で、コンピューターが大量のデータからパターンを学び、予測や判断を導く方法です。教師あり学習・教師なし学習・強化学習など手法や、決定木・ランダムフォレスト・ニューラルネットワークなどのアルゴリズムの理解が求められます。

データ処理は、AIの訓練に使うデータを準備するプロセスです。AIの性能は訓練で読み込ませるデータの質に大きく左右されるため、データを集めて適切に加工するデータ処理が欠かせません。

これらの知識を学ぶには、書籍やオンライン講座などを活用すると良いでしょう。AI分野は進化が激しいため、最新のトレンドを追いかけることも大切です。

STEP4：AI関連のライブラリやフレームワークを学ぶ

STEP1・2で身につけたプログラミングスキルを使ってAIモデルを開発するには、AI関連のライブラリやフレームワークの活用スキルが重要です。

AIエンジニアは大量のデータを効率的に処理し、高度な機械学習のアルゴリズムを開発・訓練する必要があります。これらの作業を効率的に実施するには、ライブラリやフレームワークの活用が欠かせません。

AI開発で人気のライブラリやフレームワークには下記のようなものがあります。

ライブラリ	NumPy	機械学習で使われる大規模な多次元配列や行列の処理に特化したライブラリ
ライブラリ	Pytorch	Facebook（現Meta）が開発した動的計算グラフが特徴のディープラーニングに適したライブラリ
フレームワーク	TensorFlow	Googleが開発した大規模な数値計算を行うためのツールを提供する機械学習フレームワーク
フレームワーク	MXNet	PythonやJava、C++など多言語に対応したスケーラブルで効率的なディープラーニング用フレームワーク

ライブラリやフレームワークは、公式のドキュメントやチュートリアルでの学習から始めると良いでしょう。基礎を学んだら、実際に使って動かしてみることが重要です。

STEP5：AI関連の資格を取得する

STEP4まででプログラミングスキルやAI関連の知識を習得したら、資格取得を目指しましょう。

資格は学習の進み具合をチェックする効果とともに、AIエンジニアに転職する際に自分のスキル・知識や学習意欲をアピールする重要なツールになります。

未経験からAIエンジニアを目指す人が、まず手始めに取得すると良い資格は下記の3つです。

G検定
AI実装検定
基本情報技術者（FE）

各資格の特徴は本記事の後半で解説しているので、そちらをご覧ください。

資格取得に向けた勉強のモチベーションを保つには、スキルレベルや学習した分野にあった資格を選ぶことが重要です。資格取得後にAIエンジニアとして活躍している姿をイメージすると、やる気がアップするはずです。

▼AIエンジニアにおすすめの資格を詳しく知りたい人はこちら

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STEP6：AIエンジニアに転職する

未経験からAIエンジニアを目指すロードマップの最後のステップは、AIエンジニアへの転職です。ここまでの学習や実践で身につけたスキルや知識を活かして、AIエンジニアに挑戦します。

プログラミングや機械学習などを学んだといっても、AIエンジニアとしての実務経験はない状態です。未経験可や、まずはアシスタントから始められる求人を探すのが良いでしょう。

転職活動は下記の3段階で進めます。それぞれの内容は本記事の後半で解説しているのでご覧ください。

自己分析と業界のリサーチ
応募書類と面接の準備
転職エージェントの活用

転職後にAI開発の現場で実績を重ね、AIエンジニアとしてキャリアアップしていきましょう。

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AIエンジニアに必要な3つのスキル・知識

AIエンジニアに必要なスキルと知識・プログラミングスキル・機械学習の知識・数学の知識

前述のロードマップでも述べたように、未経験からAIエンジニアになるためにはベースとなるIT技術に加えて、AI分野特有の専門スキルを身につける必要があります。

その中でも特に重要な3つのスキル・知識を見ていきましょう。

プログラミングスキル
機械学習の知識
数学の知識

プログラミングスキル

プログラミングスキルは、AIエンジニアとして仕事をしていく上で欠かせない必須スキルの1つです。

AIエンジニアがプログラミングを行う場面は大きくAIモデルの開発と、AIモデルのアプリケーションへの実装の2通りに分けられます。

AIモデルの開発でおもに利用されるプログラミング言語は、下記のとおりです。

Python
R
Julia
C++

また、AIモデルのアプリケーションへの実装では、下記の言語が広く使われています。

Python
Java
C++
JavaScript

中でもPythonは、AI関連のライブラリやフレームワークが充実しており、AI分野で高い人気を誇る言語です。

機械学習の知識

AIの中核技術である機械学習もAIエンジニアに欠かせない知識の1つです。

未経験から機械学習を学ぶ場合には、まずは機械学習の基本的な概念を理解しましょう。機械学習とは何かを理解し、教師あり学習・教師なし学習・強化学習などの主要なタイプや、過学習・未学習などの基本的な問題を学びます。

続いて、決定木・サポートベクターマシン（SVM）・k-近接法などのアルゴリズムを学んだら、現在主流となっているニューラルネットワークとディープラーニングの理解を深めていきましょう。

機械学習は専門性の高い分野であるため、段階的に学習していくことが深い理解につながります。

数学の知識

機械学習のアルゴリズムに対する理解や、AIを訓練するためのデータの処理などを行うためには、数学の知識が必要です。

特に下記の分野は、機械学習アルゴリズムの背後にある理論を理解し、データを効率的に解析・処理するために欠かせません。

統計学
確率論
線形代数
微分積分

そのため、数学が苦手な人にとっては、AIエンジニアになることへの強い意志と根気が必要になります。

未経験者がAI開発に求められる数学の知識を学ぶには、入門書やオンライン講座を活用するのが良いでしょう。オンライン講座なら、わかりやすいテキストや動画教材でAI開発向けの数学が学べます。

以上、AIエンジニアに必要なスキル・知識でした。

次に、AIエンジニアを目指す人におすすめの資格を紹介します。

未経験からAIエンジニアを目指す人におすすめな3つの資格

未経験からAIエンジニアを目指す人におすすめな資格・G検定・AI実装検定・基本情報技術者試験（FE）

AIエンジニアになるために資格の取得は必須ではありません。しかし、資格取得は学習進度の確認や転職活動での知識の証明に役立ちます。

未経験からAIエンジニアを目指す人は、まずは基礎的な資格から取得していくと良いでしょう。

AIやシステム開発の基礎知識を測るのにおすすめの資格は下記の3つです。

G検定
AI実装検定
基本情報技術者試験（FE）

▼AIエンジニアにおすすめの資格を詳しく知りたい人はこちら

AIエンジニアのスキルアップにおすすめの資格5選｜メリットも解説

AIエンジニアがキャリアアップするためのステップの1つに資格取得があります。しかし、数ある資格の中からどれを取得すれば良いか迷う人も

G検定

G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催する民間資格です。

G検定の「G」とはジェネラリストの意味で、ディープラーニングの基礎知識を持ち、ビジネスで活用する能力があるかを検定します。

試験範囲は、AIとは何かから始まり、AIの動向や問題・機械学習の手法・ディープラーニングの概要や手法・数理／統計などです。合格率はおおむね60%台となっており、比較的取得しやすいでしょう。機械学習やディープラーニングの基礎知識の習得度を確かめるのに最適です。

上位資格にエンジニア向けの「E資格」があります。G検定のあとに挑戦したり、自信があれば最初からE資格を受験したりするのも良いでしょう。

参考：「G検定｜日本ディープラーニング協会」

AI実装検定

AI実装検定は、AI実装検定実行委員会（AIEO）が主催する民間資格です。

B級・A級・S級の3つのレベルでディープラーニングの実装知識とスキルを検定します。3つのレベルは、前述のG検定・E資格との難易度比較で下記のとおり位置づけられています。

B級　＜　G検定　＜　A級　＜　E資格　＜　S級

B級はまったく知識のない人向けの超入門試験なので、ある程度ディープラーニングの学習を進めた人はA級から挑戦すると良いでしょう。最上位のS級は、ディープラーニングの主要なモデルや自然言語処理に関する応用力や実装力が問われる難易度の高い試験です。

参考：「AI実装検定｜AI実装検定実行委員会（AIEO）」

基本情報技術者試験（FE）

基本情報技術者試験（FE）は、国家資格である情報処理技術者試験の中で、ITエンジニアの入門編として位置付けられている資格です。

AI分野の資格ではありませんが、IT未経験者がシステム開発の基礎知識を幅広く身につけるのに適しているでしょう。入門資格ですが、試験範囲が広く多様な知識が求められるため、初学者の場合200時間程度の勉強時間が必要とされています。

本資格に合格できる頃には、一般的なシステム開発に必要な基礎知識が満遍なく身についているはずです。それは、AIエンジニアを目指すうえでも大いに役立つでしょう。

参考：「基本情報技術者試験（FE）｜情報処理推進機構（IPA）」

ここまで、AIエンジニアを目指す人におすすめの資格を紹介してきました。

最後は、AIエンジニアに転職するための具体的な方法を見ていきましょう。

未経験者向けAIエンジニアの求人・転職ステップ

AIエンジニアへの転職活動を始めるにあたっては、計画的にステップを踏んでいくことが大切です。

転職を成功させるための3つのステップを紹介します。

STEP1：自己分析と業界のリサーチ
STEP2：応募書類と面接の準備
STEP3：転職エージェントの活用

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STEP1：自己分析と業界のリサーチ

AIエンジニアへの転職活動において、実際の行動に移す前にまずやるべきことは、自己分析と業界のリサーチです。

「彼を知り己を知れば百戦殆（あやう）べからず」という格言があるように、転職の成功確率を高めるには、相手（転職先）と自分をよく知ることが欠かせません。

自己分析では過去のプロジェクト経験や保有スキルを洗い出し、強みと弱み・興味・価値観などを明らかにします。上司や同僚の評価も得られると、より客観性が増すでしょう。

業界のリサーチでは、AI業界の動向・AIエンジニアを求める業種・AI技術のトレンドなどをエンジニア向け雑誌や専門サイトなどを使って調べます。自分と相手をよく知ることで、その後の転職活動を、自信を持って迷いなく進められるでしょう。

STEP2：応募書類と面接の準備

応募書類と面接の準備は、転職活動の結果を大きく左右する重要なプロセスです。

転職活動では書類選考と面接の短い時間で、AIエンジニアとしてのスキルと知識・適性・熱意や、企業が求める人材に合っていることを効果的にアピールしなければなりません。

履歴書や職務経歴書は、1社ごとに正確に丁寧に書きます。また、企業が求める人材に合致する実務経験・スキル・資格などを、より強調してアピールしましょう。

面接準備では企業のことをよく調べ、ビジョンや製品への深い理解が重要です。自分の強みを活かして、企業のビジネスにどのように貢献できるかを伝えられるようにしておきましょう。

STEP3：転職エージェントの活用

実際に企業探しや選考に応募する際には、転職エージェントの活用がおすすめです。

転職サイトでみずから企業を探して応募する場合と比べて、転職活動の効率と質が格段に高まることが期待できます。

転職エージェントでは、転職希望者のスキルやニーズにあった企業を紹介するだけでなく、カウンセリング・応募書類の添削・面接対策などのサポートを受けることが可能です。また、転職エージェントは一般に公開されていない求人も抱えているため、好条件の企業に出会える可能性も高まるでしょう。

AIエンジニアへの転職をお考えなら「エイジレスエージェント」にご相談ください。

エイジレスエージェントは年齢不問の求人のみを取り扱い、キャリアコンサルタントが1人1人のスキルと経験にあった企業を紹介します。

まとめ｜未経験でもAIエンジニアを目指せる

本記事を通して、以下のことが分かりました。

着実なステップを踏めば、未経験からでもAIエンジニアになれる
未経験からAIエンジニアになるには、プログラミングや機械学習、データ処理など多くのスキルや知識の習得が必要
AIエンジニアに資格取得は必須ではないが、G検定やAI実装検定などを取得すれば学習進度の確認や知識の証明に役立つ
AIエンジニアへの転職活動では、企業が求める人材像に合った強みやスキルのアピールが重要

未経験から高度な専門知識が必要なAIエンジニアになるのは容易なことではありません。しかし、しっかりとスキルと経験を積み重ねていけば、AIエンジニアになることは可能です。

本記事で紹介したロードマップやおすすめの資格、転職方法などを参考にAIエンジニアへの第1歩を踏み出してみてください。

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執筆者

しーそー

大手証券系システム会社での20年間のシステムエンジニア（SE）歴を経て、2022年4月よりライターの道へ。前職では主に設計・要件定義などの上流工程やプロジェクトマネジメントを経験。職歴を活かしたIT・金融関係の記事や、趣味と実益を兼ねた資産運用・仮想通貨などが得意ジャンル。2児の父として子育てにも奮闘中

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