未経験からAIエンジニアになるには｜求人状況や転職後の年収、役立つ資格を紹介

未経験からAIエンジニアになるには

AIエンジニアに限らず、ITエンジニアは専門的な知識が要求されるため、経験がある方が就職や転職がしやすい傾向にあります。ただし、経験がなくてもAIエンジニアになることは不可能ではありません。未経験からAIエンジニアになるには、以下の2つのような方法が考えられます。

• 未経験OKの求人を探す
• ある程度勉強してから就活する

未経験OKの求人を探す

未経験でもOKのAIエンジニア求人は、多くはありませんが存在します。未経験OKの求人を出している企業は、基本的に自社の研修を通してAIエンジニアを育成してこうと考えています。採用されればAIエンジニアになるための知識やスキルを働きながら学ぶことができる点はメリットと言えます。自己学習でAIエンジニアの知識を身につける場合はお金と時間がかかってしまいますが、実務経験を積みながらであれば効率よくスキルを習得していけるでしょう。

一方、エンジニアは経験者が優遇される傾向があるため、未経験者は研修期間の給与が安い、あるいは契約社員としての扱いになる可能性もあります。また、求人によっては研修がなく無理な作業を任される、単純作業で知識が身につかない、といったケースもあるようです。そのため、採用後にはどのような作業を担当するのかを事前に確認するようにした方がよいでしょう。

勉強してから就活する

未経験というハンデを軽減するために、事前に勉強をしてから転職活動をするという方法もあります。自力である程度の技術を身につけたことは、選考でのアピール材料としても活用できます。勉強方法には以下の方法が挙げられます。

• 大学や大学院などで勉強する
• 本や学習アプリを使って独学する
• プログラミングスクールに通う

大学や大学院などで勉強する

大学や大学院などで勉強する場合は、時間をかけてじっくりAIについて学ぶことができる点がメリットです。基礎から体系的に学習できるので必要なことを無理なく学ぶことができ、つまずいたときにはすぐに指導者に聞くことができる環境なので未経験者でも挫折せずに続けやすいでしょう。また、独学の場合は環境を構築する必要がありますが、大学や大学院では基本的に環境が準備されていることもメリットのひとつです。

デメリットとしては、お金と時間がかかる点や、大学で身につけた知識と実務知識は異なる場合があるという点が挙げられます。

また、近年では専門学校でもAIエンジニアになるための勉強をすることができるようになっています。学習期間が大学よりも短いケースがあり、その分早く企業に就職することができます。費用も大学ほど高額にならない場合があるため、AIエンジニアに関する学科を設けている専門学校へ通うという方法もあるでしょう。

本や学習アプリを使って独学する

独学でもAIのプログラミングをすることは可能です。本や学習アプリでは、自身が興味のある分野を集中的に学習することができる、自分のペースで進められる、わからない部分は理解するまで復習できる、という点がメリットです。

デメリットとしては、問題にぶつかった時に挫折してしまう可能性がある点です。本や学習アプリも操作などの手順を説明していますが、プログラムは環境やソフトウェアなどのバージョンなどが違うだけでエラーが出てしまうことがあります。誰も教えてくれる人がそばにおらず、このようなエラーを解決する方法が分からないと挫折してしまうかもしれません。

プログラミングスクールに通う

プログラミングスクールでも、AI開発に必要なプログラミング言語を基礎から効率よく学ぶことができます。環境構築やプログラミング時のエラー対応なども講師がサポートしてくれるため、スムーズに学習を進められるでしょう。

近年では、プログラミングスクールでもAIに特化したコースを設けていることがあり、プログラミング言語のコースやAIアプリ開発コース、機械学習やディープラーニングのコースなどを受けられることがあります。検討しているプログラミングスクールにAIコースがあるかを事前に確認しておきましょう。

デメリットとしては費用と時間がかかるという点が挙げられます。通学コースは講座スケジュールが決まっているため、通う時間を確保することが必要です。時間が取れない場合はオンライン受講ができるスクールを探してみましょう。また、1コース当たりの受講料は安くても数万円ほどは必要になると見積もり、目的に合ったコースを選択しましょう。

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AI開発案件を提案してもらう

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアは、AI技術を用いたシステムに関する業務を行うエンジニアです。AIエンジニアの仕事は、大きく分けると「企画」「開発」「AI学習」「テスト」「解析」などに分けられます。

華やかに見えるAI開発ですが、AIの精度を上げるために、地道な作業が繰り返し発生することも少なくないようです。特に、さまざまなデータを追加して多数のパターンで検証を繰り返すというのは、AIエンジニアの地道な作業のひとつと言えるでしょう。

企画

企画では、課題解決のためにどのようにAIを活用するか立案します。

開発

企画ができたらPythonなどの言語を使用してAIシステムをプログラミングしていきます。

AI学習

開発されたAIに学習させるための学習データや学習モデル、アルゴリズムなどを準備し、ディープラーニングなどの機械学習手法でAIに学習させます。

テスト

学習が進んだら、AIが学習した内容が正しいか、学習に沿って行われた処理が正しいか、などを検証します。

解析

統計学なども駆使して、収集されたデータを分析します。

未経験者向け求人の仕事内容

完全未経験者が採用されてAIエンジニアになるケースは、稀ですが全くないわけではありません。何か突出したアピールポイントがあれば、AIエンジニアとして採用される可能性が高まるでしょう。たとえば、大学で統計学を学んでいた、あるいは他のエンジニア職で開発の業務経験が豊富である、などが評価されるケースとして挙げられます。

未経験者がAIエンジニアに採用された場合、いきなりAIシステムの設計を担当するケースはほぼないでしょう。一般的には研修やシステムの動作確認といったテスト工程のサポートなどから始めることが多いようです。

関連記事 : AIエンジニアとは？仕事内容やフリーランス事情を解説

未経験からAIエンジニアに転職後の年収

未経験から転職したAIエンジニアの年収を調査した公的なデータはないので、2017年に経済産業省が発表した「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から、IT産業全体における年収傾向を紹介します。

まず、AIエンジニアに近いと考えられる高度SE・ITエンジニアの平均年収は、778.2万円とされています。ただし年収は、プロジェクトにおける立場や自身のスキルによって変動するでしょう。

また、IT人材のうち、新人・初心者レベルは平均年収が437.8万円、ひとりで業務を進められる中堅人材レベルになると平均年収が576.0万円と上昇するというデータも示されています。未経験からAIエンジニアに転職した場合も同様に、スキルレベルによって年収が変わっていくと考えられます。

参照 : 経済産業省「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」

AIエンジニアの平均的なボーナスについても公的なデータはありませんが、厚生労働省が発表した2019年の「賃金構造基本統計調査」によると、企業規模10名以上の会社に勤めるシステムシステムエンジニアの平均賞与が約113万円となっているので、AIエンジニアのボーナスの相場を計るうえで参考にできるかもしれません。ボーナスの金額は会社の状況などにも左右されますが、こちらもスキルアップや実績などが認められることで増加する可能性があるでしょう。

参照 : 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」

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30代・40代で未経験からAIエンジニアになれる？

30～40代の転職希望者が未経験からAIエンジニアになれる求人は、20代向けの求人や経験者向けの求人よりも少ないですが全く存在しない訳ではありません。実際に30代で未経験からAIエンジニアになったケースもあるようです。

転職で未経験者がAIエンジニアになるために必要なこととしては、プログラミングスキルを習得することと、自己学習の成果などで向上心をアピールすることなどが挙げられます。プログラミングスクールなどでPythonやSQL、機械学習といった必要な知識を学ぶと、未経験でも転職しやすくなる可能性があります。また、前職で活躍した実績などが認められる可能性もあるので、上手く面接で説明できるようにまとめておきましょう。

関連記事 : Pythonを習得するときに役に立つサイトまとめ

企業が求めるAIエンジニアとしてのスキル

企業によって求めるスキルレベルには違いがありますが、AIエンジニアに必要な知識やあると望ましいスキルには、以下のようなものがあります。

• コーディング能力
• 機械学習やディープラーニングに関する知識
• 統計学の知識

コーディング能力

AIエンジニアは、AIシステムの開発でプログラミングを行います。そのため、使用するプログラミング言語のコーディングスキルは不可欠とも言えます。AI開発ではPython、C、C++、Javaなど他のエンジニアでも使用する言語のほか、Juliaという言語も用いられるようになっています。

機械学習やディープラーニングに関する知識

機械学習は、与えられたデータからコンピューターが特定パターンの検出や予測などを行う技術です。AIエンジニアには機械学習システムを開発するために必要となるアルゴリズムやパターン解析といった専門知識が必要となります。

また、ディープラーニングは、生物の神経ネットワークの構造を模した人工ニューラルネットワークを多層構造にすることでコンピューターの学習能力を高める手法です。こちらもAIエンジニアが習得しておくと実務に役立つ知識です。

統計学の知識

統計学に関してはAIエンジニアのデータ収集や解析時に役に立ちます。ビッグデータの解析ができる場合も同様です。

関連記事 : 機械学習の仕事とは

未経験者がAIエンジニアとして転職するための条件

AIエンジニアに転職するときには持っている知識や経験が重要になりますが、スキルが十分でない人でも採用される可能性はあります。それは、採用にあたってはコミュニケーション能力や向上心といった部分が重視されることもあるからです。特に未経験者OKの求人では、物事に取り組む姿勢やチームでの仕事ができそうかなどを面接で見極めているケースがあるようです。

自ら学ぶ意欲を持ち、転職活動が長引いても悲観的にならずに続ける姿勢を持つことで、AIエンジニアになる道が開けることがあります。諦めずに継続することが大切です。

関連記事 : ITエンジニアのスキルアップ

未経験者が転職前にするべき準備

AIエンジニア未経験者が転職活動を有利に進めるためには転職前の準備が大切です。未経験でも、事前にある程度の知識を身につけて面談対策を準備しておくと、意欲や向上心を評価される可能性もあります。やるべきことの一例として以下のことがあげられます。

• プログラミングスキルを磨く
• スキルを証明できるようにする
• 履歴書や面接などの選考対策をする

プログラミングスキルを磨く

プログラミングスクールに通えばプログラミングスキルは向上しますが、それ以外にも自分で勉強して経験を積むことが大切です。勉強方法には、参考書やインターネットで見つけた例題プログラムを改変してみる、小さなオリジナルプログラムを組んでみる、などの方法があります。頭で理解するだけでなく、考えた通りに正しく動作するプログラムが書けることが大切です。

また、自分で勉強する場合は使用する参考書やドキュメントなども自分で選ぶことになりますが、新しい技術を学ぶ場合は海外の参考書やドキュメントを教材にするという方法もあります。日本語訳された参考書を待つより、訳される前の参考書で学ぶ方がいち早く最新の技術を身につけることができるでしょう。

スキルを証明できるようにする

資格をアピールするのも良いですが、それ以外にも自分でプログラミングしたアプリやソフトなどがあると選考でのアピールになり得ます。出来が良くないと落とされてしまうのではと心配になるかもしれませんが、面接官も最初は上手くできないと分かっているので、簡単なものでも何もないよりは評価してもらえる可能性があります。

どの程度のアプリやソフトを作ればよいかは、求められるレベルや理解度によって変わりますが、たとえば機械学習を用いた機能があるアプリなどが挙げられます。AIを組み込むのが難しいと感じた場合は、PythonなどでWebアプリを作ってみてもよいでしょう。

履歴書や面接などの選考対策をする

AIエンジニア経験者でも履歴書の内容が薄かったり、面接の対策を行っていなかったりすると不採用になることがあります。AIエンジニアの仕事でも、実際にコーディングを行うより前の調査や設計といった準備が重要になるように、転職活動においても準備は大切な工程なので、しっかりと準備をしておきましょう。

話す内容を暗記するよりも、まずは自身の目的ややりたいことを整理する必要があります。丸暗記だとどこかでつじつまが合わなくなってしまうこともあるので、まずは自分の考えをまとめておくとよいでしょう。

自身がなぜAIエンジニアになりたいのか、AIエンジニアになってどんなことをしたいのかなど、面接のためだけの準備ではなく、AIエンジニアになった後のビジョンなども話せるようにしておきましょう。

AIエンジニアを未経験から目指す時の志望動機

転職の面接では、志望動機はほぼ確実に聞かれます。志望動機を考えるときには、「なぜAIエンジニアの仕事がしたいのか」と「なぜその会社で働きたいのか」の理由を盛り込みましょう。また、ITエンジニアは論理的思考力も求められるので、できるだけシンプルに伝えられるよう心がけましょう。

AIエンジニアを未経験から目指す時の志望動機の例文は以下のとおりです。

「知り合いにAIエンジニアがおり、その知り合いから教えを受けてAIに興味を持ちました。Pythonや機械学習について独学しているうちに、自分もAIエンジニアとしてAIアプリを作ってみたいと思い、今年◯◯のアプリを自作しました。AIエンジニアに転職をしようと考え会社を探していたところ、御社の挑戦し続ける社風や、未経験者を雇って一流に育て上げる研修プログラムに魅力を感じ、応募いたしました。」

上記はあくまでも一例なので、面接を受ける会社によって社風や特徴を考慮して適宜変える必要があります。

関連記事 : ITエンジニアに未経験から転職するには｜志望動機例文や転職活動のコツ

AIエンジニアにおすすめの資格

AIエンジニアになるために必須の資格はありません。しかし、資格を持っていることでその分野の知識を持っていると評価されるので、採用に有利に働くことがあります。取得しておくと役立つ資格には、以下のようなものがあります。

• 基本情報技術者試験
• 応用情報技術者試験
• G検定
• E資格
• Python3エンジニア認定基礎試験
• Python3エンジニア認定データ分析試験

全て事前に取得する必要はありません。ある程度業務経験を積んでから受験した方がよい資格もあるためです。

基本情報技術者試験

IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が実施する基本情報技術者試験は、AIエンジニアに限らずITエンジニアに必要な幅広い基礎知識を得られる資格です。プログラミングに関する問題から、システムの設計・構築・運用、ネットワーク、データベースなどエンジニアに関連する問題が出題されるので、ITエンジニアとしてキャリアをスタートさせようと考えている人におすすめです。

2019年の合格率は25.7％となっており、合格率で見ると情報処理技術者試験の中では難易度が低めの試験です。

例年、1年に2回試験が開催されており、春期試験が4月の第3日曜日、秋期試験が10月の第3日曜日となっています。試験会場は全国主要62都市にあり、インターネットで申し込むことが可能です。

参照 : IPA（独立行政法人情報処理推進機構）「基本情報技術者試験」

応用情報技術者試験

IPAが実施する応用情報技術者試験では、システム開発にあたり技術、管理、経営までの幅広い知識と応用力が身につけられます。この資格を取得するとシステム開発やIT基盤構築などにおいて、管理業務やクライアントへのヒアリングなどに役立ちます。幅広い知識が手に入るので、ネットワークなどのインフラ知識も身につけたい人にもおすすめです。

基本情報技術者試験の上位試験として位置づけられているため、基本情報技術者試験を合格した人におすすめの試験と言えます。上流工程などの実務経験を積んでから挑戦するとよいでしょう。

2019年の合格率は22.3％です。基本情報技術者試験と同様に、例年1年に年2回試験が開催されており、春期試験が4月の第3日曜日、秋期試験が10月の第3日曜日となっています。試験は全国主要62都市で開催され、インターネットから申し込むことができます。

参照 : IPA（独立行政法人情報処理推進機構）「応用情報技術者試験」

G検定

日本ディープラーニング協会が主催するG検定は、AIに精通した人材の確保・育成を目的とした資格試験となっています。資格を取得することでAI、ディープラーニングなどに関する基礎知識を身につけることができます。

出題範囲には、人工知能の定義や、機械学習の具体的手法、ディープラーニングの手法などがあります。AI、ディープラーニングに特化した試験のため、AIエンジニアを目指す人におすすめの資格試験と言えます。

2020年第2回G検定の合格率は68.96％となっており、単純に合格率を見ると難易度は比較的低めと言える試験です。試験はG検定受験申込サイトから行うことができ、オンラインでの受験が可能です。

参照 : 一般社団法人日本ディープラーニング協会「G検定とは」

E資格

E資格は、G検定と同じく日本ディープラーニング協会が主催しており、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選んで実装するスキルと知識を持っていることを証明する資格試験です。

ディープラーニングの理論や、開発に用いるミドルウェア、機械学習の実用的な方法論、応用数学などについて出題されます。G検定と同じく、AI、ディープラーニングに特化した試験範囲となっています。

2020年第1回の合格率は68.04％となっており、合格率を見る限りでは難易度はそれほど高いとは言えませんが、出題される内容が専門的であるため、十分な学習が必要になるでしょう。

なお、E資格は「JDLA認定プログラム」を修了していないと受験資格を得られないため、事前にこのプログラムを受講しておきましょう。

参照 : 一般社団法人日本ディープラーニング協会「E資格とは」

Python3エンジニア認定基礎試験

Python3エンジニア認定基礎試験は、Pythonエンジニア育成推進協会が主催する、Pythonの文法基礎知識を問う資格試験です。資格取得に向けて対策することでPythonの基礎知識が身につきます。Pythonについて学びたい人、スキルを証明したい人におすすめの資格です。

問題数は選択式の40問で、試験時間は60分です。合格ラインは正答率70％とされています。

試験は通年で行われており、インターネットから申し込むことができます。試験会場は、全国にあるテストセンターから選ぶことが可能です。

参照 : 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会「基礎試験」

Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonエンジニア育成推進協会が主催する、Pythonによるデータ分析の基礎・方法などの理解力を問う資格試験です。Pythonの基礎知識を問われる問題もありますが、データ分析に関連する問題もあります。

資格を取得することでPythonを使用したデータ分析に関連する知識が身につくため、データ分析の分野でスキルアップを望む人や、仕事に興味がある人におすすめの資格と言えます。

合格ラインはPython3エンジニア認定基礎試験と同じく正答率70％とされており、主教材と出題割合も提示されているため、しっかり学習すれば合格に近づくでしょう。

Python3エンジニア認定基礎試験と同様に通年でインターネットから申し込むことができ、希望の試験日や試験会場を選ぶことが可能です。

参照 : 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会「データ分析試験」

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スキルアップしてAIエンジニアに転職を

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、事前の準備が必要です。事前の学習や資格取得などにより、AIエンジニアになれる可能性はより高まるでしょう。AIの分野では今後も新しい技術が出てくる可能性があるため、AIエンジニアになったのちもスキルアップを続けることが大切です。

関連記事 : フリーランスエンジニアと会社員エンジニアの働き方比較

最後に

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