IT系のエンジニア職は慢性的な人手不足が問題視されており、人材確保のために厚待遇を用意している企業も少なくありません。さらに各企業で生成AIの導入が進み、よりAIエンジニアのニーズが高まっています。そのため、違う分野のエンジニアからAIエンジニアへ転職するケースも増えています。今回はAIエンジニアに興味がある人に向けて、必要となるスキルや具体的な転職方法などを解説していきます。
AIエンジニアとはどのような職種か
AIエンジニアは人工知能や機械学習システムの専門家として活躍する職種です。仕事内容は以下の3種類にざっくり分かれるので、まずはどのような業務に従事するエンジニアなのかを見てみましょう。
- AIシステムの開発
- AIデータの分析
- AIモデルの運用・保守
AIシステムの開発
AIエンジニアはクライアントや自社経営陣からの要望に応えて、要件にマッチするAIシステムやサービスの開発を行います。一口にAIと言っても、音声・言語・画像などの処理や異常の検知など機能は多種多様です。目的を達成するための計算および処理方法のことを専門用語で「アルゴリズム」と呼びますが、AIエンジニアは実装する機能に合わせて最適なアルゴリズムを組み込みます。
AIデータの分析
AI開発に必要となるデータやAIによって集められたデータを分析することも、AIエンジニアの大切な仕事の1つです。必要であれば収集したデータを経営判断の材料として利用出来るように運用します。経営面でのデータ運用は本来データサイエンティストと呼ばれるエンジニアの担当ですが、隣接分野としてAIエンジニアが領域横断的に兼任するケースも珍しくありません。
AIモデルの運用・保守
AIモデルとは、AIを大量のデータで学習させて、AIが判断する仕組みを構築することで、新しいデータを与えたときに、それに基づいて予測や分類をすることを指します。つまり、AIモデルは判断や予測を行うための思考の仕組みのことで、データからパターンやルールを学習し、それを元に新しいデータに対しても答えを出せるのです。AIは日々進化しアルゴリズムも変化するため、AIモデルの運用と保守はAIエンジニアの大切な仕事です。
未経験者がAIエンジニアへの転職時に求められるスキル
AIエンジニアはその専門性の高さから、様々な知識やスキルが要求されます。転職活動を始める前に、必要な知識・スキルが身に付いているかチェックしておきましょう。ただし、転職活動時に完璧な知識を身に付けておく必要があるとは限りません。AIエンジニア未経験であるため、企業側も完璧なスキルを求めているわけではありません。学習を進めておくだけでも転職活動のアピール材料となり、細かいスキルは働き始めてから身に付けていくものであるという点には留意しておきましょう。ポイントとなるスキルは以下の5つです。
- 機械学習の知識
- プログラミングスキル
- フレームワークの知識
- 数学や統計の知識
- データ管理スキル
機械学習の知識
機械学習は膨大なデータをコンピューターに与えた上で分析方法を指定し、反復的に学習させることで傾向やパターンを見つけ出すシステムです。人工知能があらゆるケースから最適解を導き出す精度を高めるためには、機械学習の専門知識が必要になります。また、より一層人間の思考回路に近い処理を行う深層学習と呼ばれる分野も、AIエンジニアの必修科目となりつつあるので覚えておきましょう。
プログラミングスキル
システムの開発を手がける以上、プログラミングスキルはAIエンジニアにとって欠かせないスキルと言って良いでしょう。プログラミング言語にはそれぞれ向き不向きがありますが、AI開発において重要とされているのは「Python」と「R」です。Pythonはシンプルながらも汎用性の高さが評価されている言語であり、IT業界でも注目度が高まっています。一方のRは主に統計やデータ分析に用いられる言語です。その他にもC・C++・JavaScript・RubyなどもAIエンジニアの仕事に役立ちます。
フレームワークの知識
エンジニアがシステムやサービスの開発を行う際、1からプログラムを組み上げるというケースはあまり多くありません。エンジニアが効率的にシステム開発を行うためには、フレームワークと呼ばれるプログラミング言語の雛型を利用します。各言語ごとに使用出来るライブラリが異なるため、AIエンジニアを目指す場合は各種フレームワークの使い方を覚えておくと実践的な力が身に付くでしょう。
数学や統計の知識
膨大なデータや数字を適切に扱って意味を見出すためには、統計学や数学といった知識も重要になってきます。特に重要なのは機械学習のパラメーター調性に用いる「微分積分」、効率的に分かりやすくプログラミングを記述するための「線形代数」、データの分析に役立つ「確率論・統計学」などです。
データ管理スキル
日頃から膨大な量のデータと向き合うAIエンジニアは、データベースの構築に関する知識も要求されます。データはただ保管しておくだけでは宝の持ち腐れになってしまうため、必要な時に必要なデータをすぐに引き出せるようにしておくことが重要なのです。データベースの処理を行うプログラミング言語であるSQLの知識はもちろん、インターネット上にデータを格納するクラウドやセキュリティに関する知識も身に付けていきましょう。
AIエンジニアへの転職のコツが知りたい方には、こちらの動画もおすすめです。
AIエンジニアに転職するためのアプローチ方法
AIエンジニアに転職するためには基本的に企業の求人に応募することになります。採用される可能性を高めるためには、いくつかのアプローチパターンがあるので、自分の状況にマッチした方法を選ぶことが大切です。以下にAIエンジニアに転職する代表的なパターンを紹介します。
スクールやセミナーに通う
民間企業や個人が開講しているプログラミングスクールやセミナーに通うのは、AIエンジニアを目指す人にとってポピュラーなアプローチであると言えます。各スクール・セミナーで特徴やカリキュラムのクオリティ、コストパフォーマンスなどが異なるので吟味して申し込みましょう。例えばおすすめのセミナーとしては「AIエンジニア育成講座」が挙げられます。受講形式を選択でき、幅広い学習スタイルに対応可能です。短期集中型カリキュラムで実務レベルの知識を身に付けることを目標としています。他の補助的教材や参考書と併せて利用するのも良いでしょう。
| セミナー名 | AIエンジニア育成講座 |
|---|---|
| 運営元 | GETT Proskill（ゲット プロスキル） |
| 価格(税込) | 41,800円〜 |
| 開催期間 | 2日間 |
| 受講形式 | 対面（東京）・ライブウェビナー・eラーニング |
独学
AIエンジニアは独学で目指すことも可能です。この場合はオンライン講座を受講したり、自前で参考書を用意して学習を進めるというのが一般的となっています。働きながら自分のペースでじっくり知識を身に付けたいという人に向いている学習スタイルですが、モチベーション維持や分からない箇所が出てきた際の対処法には工夫が必要になるでしょう。フォーラムやコミュニティを積極的に活用するというのも1つの選択肢です。
資格を取る
転職活動において心強い味方になるので、その職種に関連する資格です。資格は客観的に自分の実力や知識量を証明してくれるだけでなく、仕事に対する熱意をアピールする材料にもなります。AIエンジニア志望者におすすめの資格は「ITパスポート」「Pythonエンジニア検定」「画像処理エンジニア検定」「統計検定」「基本情報技術者試験」「G検定」「E資格」などです。
各種資格の転職におけるメリットを表にまとめました。参考にしてください。
| 資格名 | 概要・特徴 | 転職におけるメリット |
|---|---|---|
| ITパスポート | 経済産業省認定。IT全般の基礎知識（セキュリティ・ネットワーク・マネジメントなど）を問う国家試験 | IT未経験者でも取得しやすく、基礎力の証明として評価される。エンジニア職への第一歩に有効 |
| Pythonエンジニア検定 | Pythonに特化した民間資格。基礎文法から応用、データ分析分野（データ分析試験）までをカバー | Pythonスキルの習得を可視化でき、AI・データ分析職への入り口資格として活用できる |
| 画像処理エンジニア検定 | 画像認識やフィルタ処理、カラー画像処理などの画像処理技術を問う民間検定（CG-ARTS主催） | 生成AI・画像系AI分野での専門性をアピール可能。CV系のAI案件や研究開発職志望者に向く |
| 統計検定 | 公益財団法人 統計質保証推進協会主催。統計学の基礎から実務応用まで幅広く評価。1級～4級＋統計調査士など | データ分析や機械学習の理論的基礎を証明でき、データサイエンティスト職へのアピール材料に |
| 基本情報技術者試験 | 国家資格。アルゴリズム、ネットワーク、データベース、セキュリティなど、ITエンジニアに必要な幅広い知識を網羅 | プログラミング能力やIT全般の理解を示せるため、開発系・SE職にも有利。AI応用の土台力として評価されやすい |
| G検定 | 日本ディープラーニング協会（JDLA）主催。AI・ディープラーニングの基礎知識、倫理、法制度などを問う。文系でも挑戦しやすい | AIに関する体系的知識の習得と転職意欲のアピールに。AIエンジニアの登竜門的資格 |
| E資格 | JDLA主催の上級資格。ディープラーニング理論、モデル構築、数式理解など、技術的内容が高度。JDLA認定講座の受講が受験条件 | 本格的なAIエンジニアとしてのスキル証明。開発職での転職や年収アップに直結しやすい資格 |
上記で紹介した、ITパスポート試験の取得におすすめなのが、「ITパスポート試験対策セミナー」です。
このセミナーは、初心者にもわかりやすい実践的な解説で、試験合格だけでなく業務にも活かせるスキルが短期間で身につくカリキュラムです。
受講形式は選択可能なので、ライフスタイルに合わせて無理なく学習を進められます。また、プロ講師による徹底サポートで、充実した学習環境が整っているのでおすすめです。
| セミナー名 | ITパスポート試験対策セミナー |
|---|---|
| 運営元 | GETT Proskill（ゲット プロスキル） |
| 価格(税込) | 0円（無料キャンペーン中） |
| 開催期間 | 2日間 |
| 受講形式 | 対面（東京）・ライブウェビナー・eラーニング |
AIエンジニアの転職に役立つ資格については、こちらの記事でも紹介しています。
AIエンジニアになった後の選択肢
AIエンジニアは先々のキャリアにも選択肢があるため、自分がやりたいことを突き詰めてキャリアアップしていくことも出来ます。2025年現在、AIエンジニアの代表的なキャリアパスは次の4つです。
- AIコンサルタント
- データサイエンティスト
- プロジェクトマネージャー
- 生成AIエンジニア・プロンプトエンジニア
AIコンサルタント
企業の基幹システムにAIを導入するためのサポートや、クライアントが抱える課題をAIによって解決に導くのがAIコンサルタントです。AIに関する技術的な知識はもちろん、システムの効果的な運用方法やコンサルティングのためのロジカルシンキングが求められます。AIエンジニアよりも経営者的な視点や考え方が重要になるポジションと言えるでしょう。
データサイエンティスト
AIエンジニアを経て隣接分野であるデータサイエンティストに転職するという人も少なくありません。職種の位置付け的にはキャリアアップという訳ではありませんが、大手転職サイトdodaの調べによるとデータサイエンティストの平均年収513万円に対してシステム開発は463万円となっています。データサイエンティストは経営者に近いポジションであることから、比較的年収が高めに設定されているケースが多いです。年収アップを目指すという意味では、AIエンジニアの経験を活かしてデータサイエンティストに挑戦してみるのも良いでしょう。
プロジェクトマネージャー
AIエンジニアとして経験を積むと、データや数字による客観的分析力と視野の広さが養われていきます。的確な判断力を活かしてプロジェクトマネージャーのような管理職的なポジションを目指すというのも、AIエンジニアとして定番のキャリアコースです。この場合はチームメンバーを束ねるリーダーシップや、各業務を円滑に繋ぎ合わせる調整力やコミュニケーション能力などが求められます。そのどれもが知識だけでなく、実践と経験によって磨かれていくものなので日頃から意識して自己研鑽に取り組みましょう。
生成AIエンジニア・プロンプトエンジニア
近年は、ChatGPTやGeminiをはじめとした生成AIの普及によって、プロンプトの設計やAIツールの業務活用を専門とする職種が注目されています。具体的にはAIモデルの活用設計やAPI連携、プロンプト設計、カスタマイズが主な業務です。海外では、「プロンプト・エンジニア」や「LLMアプリケーション・エンジニア」として確立されつつあるジャンルです。将来性の高いジャンルだと言えるでしょう。
AIエンジニアへ転職して日本の未来を担っていこう
情報化社会においてAIエンジニアは需要が右肩上がりの職種となっています。求められるスキルや知識は多いですが、その分のやりがいや待遇は期待出来ると言って良いでしょう。スクールやセミナーに通う・独学する・資格を取得するなど、AIエンジニアへの転職に向けたアプローチはたくさん存在します。自身のスタイルに合わせて、効果的に転職活動を進めてみてください。
