未経験でもAIエンジニアへの転職は可能か？
AIエンジニアは高度な専門職というイメージがありますが、実は未経験からの転職も十分可能です。なぜなら、AI技術の急速な普及により、企業側も即戦力だけでなく、ポテンシャル採用を積極的に行っているからです。
そこで本章では、AIエンジニアにはどのような業務が求められるのかを整理しつつ、実際に未経験からでも転職が可能なのかどうかについて、詳しく解説していきます。
なぜ今AIエンジニアが狙い目なのか
現在、AIエンジニアは「売り手市場」と言われています。その理由は主に以下の3つです。
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圧倒的な人材不足: 経済産業省の調査によると、IT人材は2030年には約79万人不足すると予測されています。特にAI人材の不足は深刻で、多くの企業が人材確保に苦戦しています。
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業種を問わない需要の拡大: 製造業、金融、医療、小売りなど、あらゆる業界でAI活用が進んでおり、業界を問わず需要が高まっています。
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未経験採用の増加: 人材不足を背景に、ポテンシャル採用や社内育成を重視する企業が増えています。
未経験からAIエンジニアに転職できる人の特徴
未経験からAIエンジニアへの転職に成功している人には、いくつかの共通点があります。
- 論理的思考力の高さ: データの分析や問題解決に論理的なアプローチができる
- 新しい技術への好奇心: 常に最新技術に関心を持ち、学び続ける姿勢がある
- 粘り強さと挫折しない精神力: 壁にぶつかっても諦めずに取り組める忍耐力
- コミュニケーション能力: 技術的な内容を非エンジニアにも分かりやすく説明できる
これらの特性を持っていれば、プログラミング経験がなくても十分にチャンスはあります。実際に、前職で培った業界知識と新たに学んだAI技術を組み合わせることで、独自の強みを発揮している転職者も少なくありません。
AIエンジニアの具体的な仕事内容と役割
AIエンジニアといっても、その仕事内容は企業や部署によって様々です。ここでは、主な業務内容と役割についてご紹介します。
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアの仕事は大きく分けて3つの領域に分類できます。
AI開発
機械学習モデルの設計・実装・テストを行い、AIシステムを構築します。声認識や画像認識などの機能を持つAIを作る際、ユーザーやデバイスと相性の良い仕様に仕上げることも重要な業務です。
データの学習と分析
AIに大量のデータを処理させ、精度を向上させる「学習」作業を行います。データの収集、クレンジング（不要データの削除）、AIへの学習まで幅広い作業を担当します。
システム構築・運用
開発したAIモデルをシステムに組み込み、実際のビジネスで活用できる形にします。また、継続的なモニタリングや改善も重要な業務です。
例えば、ECサイトをイメージしてみましょう。AIエンジニアは顧客の購買履歴を分析し、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」というレコメンドシステムを構築します。データの収集からモデル開発、システムへの実装、そして効果測定まで一貫して担当するケースもあります。
企業ごとに異なるAIエンジニアの役割
AIエンジニアの役割は企業の種類によっても異なります。
IT/テック企業
自社プロダクトにAI機能を実装するため、最先端の技術開発に携わることが多いです。例えばB社では、画像認識技術を活用した新しいアプリ開発にAIエンジニアが中心的な役割を担っています。
事業会社（一般企業）
業務効率化や新規事業創出のためにAIを活用します。例えばC製造業では、生産ラインの異常検知システムの開発・運用をAIエンジニアが担当しています。
コンサルティングフーム
クライアント企業のAI導入支援や戦略立案を行います。技術力だけでなく、ビジネス課題の把握とそれを解決するためのAI活用提案力も求められます。
未経験からの転職を考える場合、最初は比較的取り組みやすいデータ準備やモデルの評価など、特定の工程に特化した業務から始めることが多いでしょう。経験を積むにつれて、モデル開発やシステム設計など、より専門的な業務にシフトしていくのが一般的です。
AIエンジニアに求められるスキル構成
次に、AIエンジニアとして活躍するために必要なスキルセットについて解説します。AIプロジェクトでは高度な技術力に加え、ビジネス理解や問題解決能力も重要です。
ここでは技術面の専門スキルとビジネス面・ソフトスキルの両側面から、政府や関連機関の資料をもとに求められる能力を整理します。
AI開発の専門スキル（テクニカルスキル）
AIエンジニアにはまず何よりAIシステムを開発・運用するための専門技術が求められます。その中心となるのが以下のスキル領域です。
| スキル領域 | 具体内容 | 必要レベル | 学習のしやすさ | 実務頻度 |
| プログラミング言語 | Python（必須）、C++、Javaなど | 中級 | ★★ | 高 |
| 機械学習・深層学習の知識 | 各種機械学習手法・ディープラーニングモデルの理解と活用 | 中級〜上級 | ★★★ | 高 |
| AI開発フレームワークの活用 | TensorFlow、PyTorch、Scikit-learnなどのフレームワーク活用 | 中級 | ★★ | 高 |
| データ処理・分析基盤スキル | データ前処理、特徴量エンジニアリング、SQL、ビッグデータ処理 | 中級 | ★★ | 高 |
| クラウド・インフラの知識 | AWS、GCP、Azureなどクラウド基盤／LinuxやDockerの操作 | 中級 | ★★★ | 中 |
| 統計・数学的知識 | 線形代数、確率統計、微分積分など、モデル理解の基礎となる知識 | 中級 | ★★★ | 中 |
| 英語力・情報収集スキル | 英語ドキュメントや論文読解、Stack OverflowやGitHubの活用 | 初級〜中級 | ★★ | 中 |
こうした技術スキルについて、情報処理推進機構（IPA）はDX推進スキル標準（DSS）などを通じ明確化を進めています。特に生成AIの台頭を受け、IPAはDX人材に必要なスキル標準に生成AI関連項目を追加するなどのアップデートも行っています。
つまり、AIエンジニアは従来のソフトウェア開発技術に加え、AI特有の最新技術をキャッチアップし続ける力が必要とされています。
業務ドメイン知識と問題設定力
AIエンジニアは単にモデルを作るだけでなく、現実の課題をAIで解決するためのビジネス理解も求められます。経済産業省も報告書で、DX/AI人材には「問いを立てる力（問題設定力）や仮説を立て検証する力、さらに評価し選択する力が重要」と指摘しています。具体的には、以下のような能力が挙げられます。
ドメイン知識
AIを適用する業界や分野（製造、医療、金融、農業など）の専門知識があると、課題設定やデータの解釈において大きな強みとなります。例えば医療AIであれば医学知識、農業AIなら農学の知見があるエンジニアが重宝される傾向にあります。
課題発見・定義能力
ビジネス上の問題やニーズを見極め、「どのプロセスをAI化すべきか」「どのようなデータで何を予測すべきか」といったテーマを適切に定義する力が求められます。
この力があることで、単に高度なモデルを作るのではなく、本質的な課題解決にフォーカスできます。
コミュニケーション力
AIエンジニアもチーム開発やステークホルダーとの調整は避けて通れません。
非技術者にAIの仕組みや結果を分かりやすく伝えたり、経営層にプロジェクトの価値を提案したりする力も重要です。
総務省・経産省が策定した「AI事業者ガイドライン」でも、AI開発者は利用者や提供者との適切な情報共有が求められています。
AIエンジニアはこうしたビジネス側面のスキルを備えることで、単なる技術者に留まらずプロジェクトをリードできる人材として評価されます。実際、AIエンジニアからプロジェクトマネージャーやAIコンサルタント的な役割へキャリアを広げるケースも多く見られます。
継続的な学習と最新動向への対応
AI技術の世界は非常に変化が速く、継続的な学習と自己研鑽が不可欠です。新しい論文やフレームワークが次々に登場するため、AIエンジニアは常に最新情報をキャッチアップし、自らのスキルセットをアップデートし続ける必要があります。
特にディープラーニングのような先端分野では、トップカンファレンスの論文や最新コードを読む習慣が重要です。
また、日々登場する新ライブラリ（近年では生成AI関連のライブラリなど）を試し、コミュニティで知見を共有することも求められます。
そのためには英語力も実質的な必須スキルです。最新の研究論文やドキュメントは英語で公開されることが多く、英語の技術情報にアクセスできるか否かが情報収集力に直結します。
IPA主催の情報処理技術者試験や各種資格でも、AI分野では英語文献を読み解く力やデータサイエンスの基礎力を問う傾向が強まっています。
政府もこうした人材育成を支援する施策を進めています。例えば経済産業省とIPAはデジタルスキル標準（DSS）を策定し、個人の学習指針を提示しています。
また、社会人のリスキリング（学び直し）支援策として、数理・データサイエンス・AI教育プログラムの認定制度を文部科学省が進めるなど、AI人材の裾野拡大とスキルアップ推進が国家的課題となっています。
AIエンジニアを志す方は、ぜひ積極的に学習の機会を活用し最新スキルを身につけていきましょう。
AIエンジニアの年収相場はどれくらい？
「AIエンジニアの年収は高い」と言われていますが、実際のところどうなのでしょうか。信頼できる統計データを基に、AIエンジニアの給与水準を徹底解説します。地域差や年齢による違い、スキルレベル別の相場まで、転職や昇給交渉の参考になる情報をお届けします。
平均年収は一般職より100万円以上高い
厚生労働省「令和5年 賃金構造基本統計調査」によると、AIエンジニアの平均年収は約558.3万円。
これは日本の全職種平均年収（約458万円）を大きく上回る水準です。つまり、AIエンジニアは平均より100万円以上高い給与を得ていることになります。
高い専門性を持つAIエンジニアは高年収傾向の職種であり、経験やスキルを積むことでさらなる収入アップも期待できます。
地域別の年収傾向
また、地域別に見ると都市部ほど給与水準が高い傾向があります。求人データによると、東京都内のAIエンジニア平均年収は約619万円に達し、地方との差が顕著です。
一方、地方では400万円未満の県もあり、同じAIエンジニアでも勤務地により大きな開きがあります。このため、転職に際しては勤務地や企業規模も考慮に入れる必要があります。
参考：AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料（求人統計データ）
年代別の年収傾向
AIエンジニアの年収は、一般的なITエンジニア職種と同様に年代とともに上昇する傾向があります。
厚労省の賃金統計における「システムコンサルタント・設計者」のデータでは、20代前半で平均約302万円、30代後半で506万円、40代後半になると727万円程度まで着実に上昇しています。
実務経験を積み専門性を高めるほど年収が上がる典型的な例と言えるでしょう。
同様に、AIエンジニアとして経験5～10年を超えるミドル層以上になれば年収600万円台は十分に射程圏内となり、マネジメント経験や高度な専門スキルを持つ人材は1000万円を超える年収も狙えると報告されています。
ただしAI分野では、新しい技術トレンドに精通している若手が高年収を得るケースもあります。
AI技術は日進月歩であり、年齢や経験年数と必ずしも比例しない部分がある点も特徴的です。
たとえば最新の機械学習モデル開発で突出した実績を持つ30代エンジニアが、伝統的なIT部門の50代より高収入となるケースも見られます。
実力と成果が正当に評価されやすい領域であることを念頭に置きましょう。スキルレベル・職種別による年収差
AIエンジニアの中でも、スキルレベルや担当職種によって給与レンジには差があります。
IPA（情報処理推進機構）のITスキル標準（ITSS）になぞらえた調査結果によれば、初級レベル（ITSSレベル1～2）のAIエンジニアでは年収420万～620万円程度がボリュームゾーンですが、中級（レベル3）になると450万～700万円、上級（レベル4）では500万～780万円にレンジが広がります。
参考：AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料（求人統計データ）
さらに高度専門家クラス（レベル5相当以上）になると年収の中央値帯は600万～950万円に達し、一部では1000万円を超える提示も現実的です。
このように、スキルの深化・高度化に応じて報酬も大きく向上する構造になっています。
また、AI分野の職種には大きく分けて「AI研究者（リサーチャー）」「AI開発者（エンジニア）」「AIビジネス企画担当」などが存在し、それぞれ求められる役割が異なります。
経済産業省の調査でも、これら高度人材すべてにおいて不足が指摘されており専門性の高い知識・技術力が必要とされています。一般に、研究開発職はアカデミックな知見や数学的能力が重視され、ビジネス企画職は業界知識やプロジェクト推進力が重視される傾向があります。
企業によっては「機械学習エンジニア」「データサイエンティスト」「AIコンサルタント」など細かな職種区分がありますが、いずれも高度IT人材として平均以上の報酬水準となっています。AIエンジニアの転職支援における「Offers」の強み
AIエンジニアとして理想のキャリアを実現するには、求人探しの段階から自分に合ったサポートを得ることも大切です。「Offers（オファーズ）」はエンジニア・デザイナーに特化した転職支援プラットフォームで、キャリアアップや自由な働き方を目指すIT人材に最適なサービスです。その主な強みを見てみましょう。
企業からのスカウト機能で効率的に機会を獲得
プロフィールを登録しておくだけで、興味を持った企業から直接オファー（スカウト）が届く仕組みがあります。忙しい現職中でも待つだけでチャンスが舞い込み、思わぬ優良求人に巡り合える可能性もあります。
副業案件が豊富で柔軟なキャリア形成が可能
Offersでは正社員前提の求人だけでなく、業務委託や副業の案件も多数掲載されています。現職を続けながら週末や夜間に副業でAIプロジェクトに参画してスキルを磨き、そこからステップアップして本格的に転職する「副業転職」にも対応しています。自分のペースでキャリアの幅を広げられる点も魅力です。
エンジニア特化による高いマッチング精度
エンジニア・クリエイター専門のサービスのため、技術領域や働き方の希望に合った求人を見つけやすい点も魅力です。企業側もIT人材の採用に積極的なため、マッチングの精度が高く、AIエンジニアならではのキャリア相談もしやすいでしょう。
「オファーズAI」でマッチング精度をさらに向上
AIエンジニアとして転職やキャリアアップを目指す方にとって、マッチング精度の高い求人サービスを活用することは極めて重要です。株式会社Overflowが提供するダイレクトリクルーティングサービス「Offers（オファーズ）」は、この課題を解決するために「オファーズAI」を新たに導入しました。
「オファーズAI」は、求職者の職務経歴や保有スキル、これまでの活動履歴を高度なAI技術で詳細に分析し、企業側の求人要件と高精度でマッチングを行います。特に深層学習（ディープラーニング）を活用して、表面的な経歴やスキルだけでなく、求職者の実際の関心やキャリア志向、潜在的な適性を捉えることが可能になりました。
これまで求人プラットフォームにおいては、スキルや職歴のみを基準としたマッチングによるミスマッチが頻発していましたが、「オファーズAI」の登場により、企業は効率的かつ精度の高い採用活動を実現できます。一方、求職者も自身の希望するキャリアパスや働き方により適合した求人と出会えるため、双方の満足度が大幅に向上します。
さらに「オファーズAI」は、企業と求職者の相互フィードバックを通じて継続的に学習し、使えば使うほどマッチング精度が向上する設計となっています。
AIエンジニアとして理想のキャリアを叶えるために、ぜひ「Offers（オファーズ）」を活用してみませんか？詳しくは以下の公式サイトからご確認ください。
高年収・高度スキル時代のAIエンジニアへ
AIエンジニアへの転職は、高い専門性ゆえに挑戦的ではありますが、その分だけ見返りも大きいフィールドです。平均年収は500万円台後半と全体平均を大きく上回り、経験を積めば1000万円超えも狙えるなど、待遇面の魅力は明らかです。一方で、その報酬に見合ったスキル習得と努力が求められる点も忘れてはなりません。Pythonや機械学習の技術力はもちろん、ドメイン知識や課題設定力、そして継続的に学び続ける姿勢が不可欠です。
政府やIPAのレポートにもあるように、AI人材は今後ますます不足が深刻化し、各企業で争奪戦となるでしょう。
これは裏を返せば、優秀なAIエンジニアにはそれだけ多くのチャンスと選択肢が用意されているということです。専門性を武器にキャリアアップを目指す絶好の機会とも言えるでしょう。公的機関が提示するデータや指針を参考にしつつ、自身のスキルを磨いてぜひ理想のキャリアを実現してください。
