未経験からAIエンジニアになるには？経験別転職ステップと学習法をわかりやすく解説

AIは目まぐるしいスピードで進化を続け、ビジネスの現場でも活用が広がっています。

それにともない、AI開発を担う「AIエンジニア」の需要も高まっています。

近年では、未経験からAIエンジニアを目指す人も増えており「IT未経験からでもなれる？」「何から始めればいいの？」といった疑問を抱える方も少なくありません。

そこでこの記事では、未経験からAIエンジニアになるためのステップや必要なスキルを経験レベル別にわかりやすく解説します。

あわせてAIスキルを学べるおすすめのスクールも紹介するので、ぜひ最後までご覧ください。

※「AIエンジニア」という言葉は非常に広義であり、機械学習エンジニア・プロンプトエンジニア・AIリサーチャー・AIソフトウェアエンジニアなど、さまざまな職種を含みます。

この記事では、おもに機械学習技術を活用してAIモデルの開発や運用を行う機械学習エンジニアを「AIエンジニア」として解説します。

未経験からAIエンジニアになることは可能？知っておきたい事前知識

結論、未経験からAIエンジニアになることは不可能ではありません。

ただし、誰でも簡単になれるわけではなく、相応の学習と準備が必要です。

AIエンジニアには多くの専門知識が求められるため、未経験から転職を目指す際には「どのような知識が必要か」「何から始めるべきか」を理解しておくことが重要です。

ここでは、未経験者がAIエンジニアを目指すうえで押さえておきたい基礎知識について解説します。

そもそも「AIエンジニア」とは？

AIエンジニアとは、人工知能（AI）の技術を活用して課題解決やサービスの高度化を目指す技術者のことを指します。

具体的には、機械学習や深層学習などの技術を使いデータから有用な知見を引き出したり、AIモデルを開発・実装・運用したりします。

AIエンジニアの種類

AIエンジニアは、仕事内容の違いから大きく3つの種類に分類されます。

実装・運用型の転職難易度が比較的低いのは、既存のAIモデルをサービスやシステムに組み込む作業が中心で、ゼロからモデルを作る必要がないためです。

そのため、未経験からAIエンジニアになりたい場合は「実装・運用型」を目指すのがおすすめです。

ただしPythonやAIの知識に加えて、データ処理や機械学習など関連分野の理解も必要なため、未経験からの転職は簡単ではありません。

未経験から実装・運用型AIエンジニアを目指すならば、相応の学習と努力が必要です。

未経験からAIエンジニアになる難易度は経験によって異なる

未経験からAIエンジニアになる難易度は、これまでの業務経験によって異なります。

※転職までにかかる期間には、個人差があります。

未経験からAIエンジニアを目指す際は、自身の経験やスキルに応じて学習計画を立てることが重要です。

学習に1年以上かかる可能性もあるため、「毎日の学習時間を確保できるか」「勉強と仕事を両立できるか」といった点もしっかり考えておきましょう。

【経験別】未経験からAIエンジニアに転職する方法

ここでは、未経験から実装・運用型AIエンジニアに転職する方法を「経験別」に解説します。

※AIやPythonを学べるスクールをチェックしたい方は、「未経験からAIエンジニアを目指す人におすすめのスクール」をご覧ください。

完全未経験者｜Pythonの基礎学習から始める

完全未経験者の場合は、段階を踏んで転職を目指すことをおすすめします。

基礎学習から徐々に実務に近いフェーズへと進み、AIエンジニアを目指しましょう。

1～3でデータの収集・整理・前処理の基本を学びます。

4で実務に近い経験を積み、5～7で本格的にAIを活用した実装・運用・保守を学ぶことでAIエンジニアに必要な知識を着実に身につけられます。

Python経験者｜機械学習・ディープラーニングの学習から始める

Pythonのプログラミング経験がある場合、完全未経験からAIエンジニアを目指すよりも転職のハードルが低くなります。

ただし、AIエンジニアとして業務を行うためには、プログラミングだけでなく機械学習やディープラーニング（深層学習）の理解が必要です。

そのため、Pythonのスキルを磨きつつ、データ分析やAI開発に必要知識も身につけたうえで転職活動を始めましょう。

転職活動の際は、Pythonのスキルをアピールするとともに、学習してきた成果をしっかり伝えましょう。

単純なデータに加え、画像や手書き数字といった非構造化データをAIで分析するスキルを身につけると対応力の高さをアピールできます。

データ分析経験者｜既存のスキルを高めて転職活動を始める

データアナリストなど他職種でデータ分析の経験がある場合、既存のスキルを活かしてAIエンジニアを目指しやすいです。

特にデータの前処理・可視化・分析に関する知識は、AI開発において非常に重要です。

データ分析経験者がAIエンジニアを目指す場合は、データ分析の知識を深め、機械学習やディープラーニングについても知識を身につけましょう。

Pythonのスキルがない場合は、まずPythonの基礎から学ぶことをおすすめします。

転職活動の際は、データ前処理の経験や、統計学・分析手法の知識をアピールして早期に戦力になれることを示しましょう。

AIエンジニアに必要なスキルと学習方法

ここでは、AIエンジニアに必要なスキルとその学習方法を解説します。

Pythonのプログラミングスキル

AI関連のライブラリやAPIに広く対応している「Python」は、実装・運用型AIエンジニアに必須のプログラミングスキルです。

既存のAIモデルをサービスに組み込むには、Pythonでコードを書いてAPIを使ったり、ツールをカスタマイズしたりする力が必要です。

また、Pythonはシンプルな文法で、未経験者や初心者でも比較的学びやすいといわれています。

「Python.jp」や「Progate」など独学でPythonを学べるサイトも多いため、まずは実際に触れてみることをおすすめします。

なお、AIエンジニアの実務ではプログラミングを通じてモデルの挙動を理解し、エラーを解析して改善する力が求められます。

そのため、基礎を身につけた後はAPIを使った開発に挑戦し、実践力や問題解決能力を養いましょう。

数学・統計の基礎知識

AIモデルの挙動を理解し、適切に運用するためには数学・統計の基礎知識も必要です。

特に線形代数や確率・統計、微分・積分の基礎は、機械学習のアルゴリズムを理解するうえで重要です。

実装・運用型AIエンジニアの場合、深い知識までは求められませんが、データの分布やモデルのパフォーマンスを正しく評価するための基礎知識は必要となるでしょう。

なお学習の際は、まず書籍や「Udemy」などのオンライン講座で基礎概念を押さえ、その後演習問題や模擬データを使った実践的な練習を重ねると効果的です。

数学・統計の基礎知識を身につけることができれば、モデルの調整やトラブルシューティングなど実務でも役立ちます。

機械学習・ディープラーニングの理解と実装力

実装・運用型AIエンジニアには、機械学習・ディープラーニングの知識と、それをプログラムに実装する力が不可欠です。

具体的には、決定木や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を理解し、AIモデルの仕組みを把握することが重要です。

アルゴリズムやモデルの理解を深め、AIモデルを適切に選択・調整できるようになれば、実装や運用で発生する課題にも柔軟に対応できるでしょう。

なお、機械学習・ディープラーニングを学ぶ際は、書籍や「Udemy」などのオンライン講座を活用してアルゴリズムと理論を学ぶことをおすすめします。

ある程度知識が身についた後は、scikit-learnやTensorFlow、Kerasなどのライブラリを使って実装練習するのも効果的です。

Googleが提供する「Google Colab」を活用すれば、ブラウザ上でライブラリを試せるため、ぜひ活用してみてください。

データ処理・前処理のスキル

AIモデルに適したデータを準備し、モデルを安定して運用するためには、データ処理や前処理のスキルが欠かせません。

生のデータは不完全だったり、ばらつきがあったりする場合が多く、そのまま使うとAIモデルの性能が落ちてしまいます。

そこで実装・運用型AIエンジニアは、「複数のデータソースから必要な情報を抽出・結合する」「不要なデータを削除する」などデータ処理を行います。

データの抜けを補ったり、数字のばらつきを整えたりといった前処理を行い、モデルが正しく学習できる環境を整えることもAIエンジニアの大切な仕事です。

なお、データ処理や前処理のスキルを学ぶ際は、まず書籍や「Udemy」などのオンライン講座で基礎知識を習得するのがおすすめです。

基礎知識が身についた後は、「Google Colab」などで実践しましょう。

PandasやNumPyなどPythonのライブラリを使い、実際にデータの操作や加工を実践すると効率よく学べます。

その他の必要スキル

AIエンジニアの実務を円滑に進めるためには、以下のようなスキルも役立ちます。

Pythonなど必須スキルの習得には時間がかかるため、上記スキルは焦らず必要に応じて学んでいくのがおすすめです。

ただし、LinuxやGitは実務で頻繁に使うため、余裕があれば早めに使い方に慣れておくとよいでしょう。

未経験からAIエンジニアを目指す人におすすめのスクール

Python・機械学習・ディープラーニングなどは独学できますが、専門性が高いため挫折してしまうケースも少なくありません。

独学に自信がない方や、学習の途中でつまずいてしまった方は、講師がサポートしてくれる「プログラミングスクール」の受講も検討しましょう。

以下にAIエンジニアを目指す人におすすめのスクールをまとめたので、ぜひ参考にしてください。

Aidemy Premium（アイデミープレミアム）｜AI・Python特化！アプリ実装までの流れを体系的に学べる

引用：Aidemy Premium

「Aidemy Premium（アイデミープレミアム）」は、AIを基礎から学べるPython特化型プログラミングスクールです。

AIエンジニアを目指す方におすすめなのが、画像認識を利用した機械学習を用いてWebサービスを作成する「AIアプリ開発講座」です。

このコースでは、Python・機械学習・データクレンジング・ディープラーニングなどAIエンジニアに必要な知識をしっかり学べます。

アプリの実装までの流れを体系的に学ぶことができるため、実践力も身につくでしょう。

AIやPythonに特化したスクールで専門知識を着実に身につけたい方は、ぜひチェックしてみてください。

（最終更新日：2025年7月）

SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）｜マンツーマン指導で未経験から自走できるAIエンジニアを目指す

引用：SAMURAI ENGINEER

「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」は、講師がマンツーマンでレッスンをしてくれるプログラミングスクールです。

幅広いコースがあり、AIエンジニアになりたい方におすすめなのが「AIアプリコース」です。

このコースでは、Pythonや機械学習を学び、未経験から自走できるAIエンジニアになることを目指します。

要件定義書や設計書の作成、AIアプリケーションの開発まで行うため、現場で役立つ実務的なスキルも身につけられるでしょう。

未経験者を対象としたカリキュラムなので、PythonやAIに触れたことがない方もぜひチェックしてみてください。

（最終更新日：2025年8月）

テックアカデミー｜LLMアプリ開発コースなど中級者向けのコースあり

引用：テックアカデミー

「テックアカデミー」は、未経験者から中級者向けまで幅広いコースを提供しているプログラミングスクールです。

AIや機械学習のコースも充実しており、経験やレベルに応じて自分に合うコースを選択できます。

どのコースにもメンターがつくので、独学にありがちな挫折も防ぎやすいでしょう。

中級者向けのコースがあるスクールは少ないため、Pythonプログラミングやアプリ開発の経験がある方は、ぜひチェックしてみてください。

（最終更新日：2025年7月）

【年代別】未経験からAIエンジニアに転職するポイント

未経験からAIエンジニアへ転職を目指す際は、年齢に応じた対策も必要です。

ここでは、押さえておくべき転職活動のポイントを年代別に解説します。

20代｜基礎を身につけてポテンシャル採用を狙う

20代は、既存のスキルや経験よりも潜在能力を評価基準とする「ポテンシャル採用」を狙える年代です。

AIエンジニアになる場合、PythonやAIの基礎知識は必須ですが、実績がなくても熱意をアピールすることで採用を掴める可能性があります。

転職活動の際は、以下のようなポイントを意識して学習や成長の意欲を示しましょう。

また、20代で転職する際は研修制度や教育体制が整っている企業を選ぶこともポイントです。

求人を探す際は「ワークポート」などの転職エージェントを活用し、自分に合う企業を紹介してもらうとよいでしょう。

30代｜ポータブルスキルや業界経験を活かして転職成功を狙う

30代になるとポテンシャル採用は期待しにくいため、ポータブルスキルやこれまでの経験を積極的にアピールする必要があります。

たとえば、業界知識・コミュニケーション能力・問題解決力などは高く評価されやすい強みです。

30代の転職活動では以下のようなポイントを意識し、不足しているAIスキルを別の強みでカバーしましょう。

30代は一般的に即戦力が求められる年代であるため、未経験からの転職はハードルが高くなります。

PythonやAIの基礎を身につけ、足りない部分は業務経験やポータブルスキルで補い、未経験でも活躍できる可能性を示すことが大切です。

また、求人探しはミドル層のキャリアチェンジも手厚くサポートしてくれる「リクルートエージェント」を利用するのがおすすめです。

40代｜専門性やマネジメント力で差別化する

40代未経験からAIエンジニアに転職する難易度は非常に高いですが、完全に不可能というわけではありません。

これまで培ってきた経験を活かし、AI導入やプロジェクト推進の橋渡し役としての価値を示せれば、企業からの評価を得やすくなります。

具体的には、以下のようなポイントをアピールすることが重要です。

40代で未経験からAIエンジニアを目指す場合、「これまでの豊富な経験と専門性をどう活かすか」が転職を成功させる鍵となります。

自己分析を深め、自分がどのようにAIプロジェクトに貢献できるかを具体的に伝えられるよう準備しましょう。

特に「AIは未経験だけどIT業界での経験がある」という場合は、転職の可能性もゼロではありません。

今のスキルと経験で転職できるのか知りたい場合は、「レバテックキャリア」などIT特化のエージェントに相談してみることをおすすめします。

未経験からAIエンジニアを目指す際によくある質問

AIエンジニアに向いているのはどんな人？

実装・運用型のAIエンジニアは、技術を扱うだけでなく、モデルの予期せぬ挙動や運用上のトラブルに柔軟に対応する力が求められます。

そのため、問題解決能力や柔軟な思考を持っている方に向いているでしょう。

未経験者向けのAIエンジニア求人はある？

たとえば、以下は転職エージェント「ワークポート」に掲載されている未経験可のAIエンジニア求人です。

引用：ワークポート｜2025年7月時点

ただし、上記は「完全未経験可」というわけではなく、バックエンド開発経験2年以上、もしくは画像処理（OpenCV）・検知システム・機械学習などの経験が求められます。

直接AIエンジニアを目指すのが難しいと感じる場合は、他のエンジニア職を経験するなど段階を踏んで転職活動を進めるとよいでしょう。

AIエンジニアのおもな就職先は？

上記のような企業に転職する際は、バックエンド開発やAIモデルの運用経験を求められるケースが多いです。

そのため、「 【経験別】未経験からAIエンジニアに転職する方法」の内容を参考に、それぞれに必要な経験とスキルを身につけたうえで転職を目指しましょう。

AIエンジニアの平均年収は？

同データによると、システムエンジニア（受託開発）やプログラマーの平均年収は574.1万円となっており、AIエンジニアの平均年収が高いことがわかります。

AI分野の専門性の高さや需要の増加により、AIを扱える人材の価値が高まっていると考えられるでしょう。

AIエンジニアの転職で役立つ資格は？

未経験からAIエンジニアを目指す際に役立つ資格の一例をまとめました。

ただし入門資格は熱意のアピールになるものの、直接採用の決め手になることは多くありません。

そのため、入門資格を取得した後は、より上位の資格取得を目指すとともに実務経験を積むことが大切です。

新卒からAIエンジニアになるには？

実践的な経験を積む方法としては、GitHubのオープンソースプロジェクトに参加したり、個人プロジェクトに挑戦したりすることが有効です。

また、G検定やPythonエンジニア認定基礎試験などの資格を取得すれば、履歴書に強みを加えることができます。

最終的には、インターンシップなどで実務経験を積みつつ、就活で使用するポートフォリオを制作するとよいでしょう。

AIエンジニアの将来性は？

製造業や金融業ではAIを使った業務効率化や最適化が進んでおり、実装・運用型のAIエンジニアの役割がますます重要になると考えられます。

AIに関連する職業は今後さらに需要が高まると推測できるため、将来性のある仕事に就きたい方はぜひAIエンジニアを目指してみてはいかがでしょうか。

まとめ

未経験からAIエンジニアへ転職を目指す場合は、まず自分の現状のスキルを把握し、不足している知識やスキルを計画的に学習していきましょう。

独学でスキルを身につけるのが難しいと感じる場合は、プログラミングスクールに通うことも手段のひとつです。

以下のスクールにはPythonやAI・機械学習について学べるコースがあるので、ぜひチェックしてみてください。