AIエンジニア転職は未経験でもOK？年収・スキル・キャリアパスを徹底解説

これまで、AIエンジニアといえば「高度な数学を駆使して、ゼロからAIを作る仕事」というイメージが強かったかもしれません。
しかし、生成AI（Generative AI）の登場により、その役割は大きく広がっています。現在は「モデルを作る」だけでなく、「既存のAIを組み込んでサービスを作る」「AIが動く環境を支える」といった役割も重要視されています。

ここでは、現在の転職市場で求められている3つの主な役割と、それぞれのキャリアパスについて見ていきましょう。

① AIモデル開発（機械学習・データサイエンス領域）

データの収集・分析を行い、学習データを読み込ませてAIモデルそのもの（脳みその部分）を構築する仕事です。
従来のイメージに最も近く、統計学や数学の深い知識が求められます。

この領域では、PythonやR言語といったプログラミングスキルに加え、微分積分や線形代数といった数学知識が不可欠です。未経験から目指す場合、大学レベルの基礎知識を習得する覚悟が必要です。

② AIアプリケーション開発（生成AI・API活用領域）

いま、最も求人が増えているのがこの領域です。
自分たちでAIをゼロから作るのではなく、OpenAI社（ChatGPT）などの既存のAIモデルをAPI経由で利用し、Webアプリや社内システムに組み込む仕事です。

ここでは高度な数学よりも、「どうAIを使えばユーザーが便利になるか」という視点や、Webアプリケーションの開発スキルが重視されます。Webエンジニアからのキャリアチェンジとして非常に狙い目です。

③ AI基盤構築・運用（MLOps領域）

AIモデルが常に安定して動き続けるための「インフラ（土台）」を作る仕事です。
AIは一度作って終わりではなく、日々新しいデータを学習させ続ける必要があります。このサイクルを自動化し、支えるのが主な役割です。

この分野は「MLOps（エムエルオプス）」と呼ばれ、クラウドインフラの知識を持つエンジニアが非常に重宝されています。

スペシャリストかマネジメントか、将来のキャリアパス

AIエンジニアとして転職した直後は、実務経験を積みながら、上記のいずれかの専門性を高めていくことになります。
その後のキャリアパスは、大きく分けて「技術を極める」か「プロジェクトを率いる」かの二手に分かれます。

データサイエンティストやAIリサーチャーとして第一線の技術力を磨き続ける道もあれば、AIプロダクトマネージャー（PdM）として、ビジネス視点でAIプロジェクトを成功に導くリーダーになる道もあります。

特に最近では、「技術もわかるし、ビジネスの話もできる」というブリッジ人材（橋渡し役）の価値が高騰しています。将来の希望に応じて、スペシャリスト・ゼネラリストどちらの選択も可能なことは、AIエンジニアの大きな魅力です。

AIエンジニアの平均年収

AIエンジニアは高いレベルが求められるため、年収も他のIT系職種より高めであることが特徴です。求人ボックスの調査（2020年10月28日現在）によると、以下の通りとなっています。

AIエンジニアの年収はシステムエンジニアの平均年収よりも高いですが、一方でAIエンジニアの年収幅が広いことを見逃してはいけません。
これはあなたのスキルや入社した会社により、年収が大きく異なることを意味します。

そのため「実力と経験があれば、給料もアップする可能性がある」と考えましょう。特にAIエンジニアになったばかりの人の場合、年齢に関わらず年収が低いことは我慢しなければなりません。

一方で、実力があれば年収1,000万円超えも期待できます。海外の企業では、特に優秀なAIエンジニアに対して数千万円から数億円の年収を提示する場合もあります。

AIエンジニアの将来性

AIエンジニアは、将来性がある職種といえます。それはAIを取り入れる業界が次々と現れている一方で、開発に従事する技術者は不足しているためです。

情報処理推進機構は「IT人材白書2019」において、AI人材の過不足を調査しました。これによるとIT企業において、今後5年間でAI人材が不足すると答えた企業は全体の61.2% におよびます。

AIの活用は社会全体のトレンドにも合致する動きですから、今後さらに重要な開発案件として扱われる場合も多いことでしょう。

このような状況ですから、多くのIT企業でAIエンジニアの募集が期待できます。一人前になるまでは学習が必要な職種ですが、その後は高いスキルを生かし、さまざまな場面での活躍が可能です。

AIエンジニアに求められるスキルは、技術の進化と共に変化しています。
以前は「数学と理論」が全てでしたが、現在は「便利なツールをどう組み合わせるか」という実装力も重要視されています。

ここでは、現代のAIエンジニアとして活躍するために押さえておきたい5つのスキルセットを解説します。

プログラミング言語とフレームワーク

まず必須なのが、AI開発の共通言語であるPythonです。文法がシンプルで、AI開発に特化した便利な部品（ライブラリ）が世界中で共有されているためです。

現場では、単にPythonが書けるだけでなく、以下の主要ライブラリやフレームワークを使いこなすスキルが求められます。

かつてはC言語やC++での高速化チューニングも必須と言われましたが、現在は「まずはPythonで動くものを作る」能力が最優先されます。特にWebエンジニアの方は、FastAPIなどを使って「AIをAPI化する技術」で即戦力になれます。

数学・統計学の知識（職種により深度は異なる）

「AIエンジニアには数学が必須」と聞いて不安になる方も多いでしょう。確かに、ゼロからモデルを開発する研究職には高度な数学（微積分、線形代数、確率・統計）が必要です。

しかし、「AIアプリ開発」や「既存モデルの活用」がメインの職種であれば、まずは高校数学レベルの基礎知識と、ライブラリの仕組みを理解するところからスタートできます。

最低限、以下の学習分類については「どんな仕組みで答えを出しているか」を概念として理解しておきましょう。

【最新】生成AI・LLM関連の知識と実装力

ここ数年で爆発的に需要が増えたのが、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）を扱うスキルです。企業は今、「AIをどう業務に組み込むか」を模索しています。

「モデルを一から作る」のではなく「既存の賢いモデルを上手に使いこなす」という、新しいエンジニアリング力が求められています。

クラウドプラットフォームの活用スキル

AIシステムの多くは、クラウド上で動いています。そのため、AWS（Amazon Web Services）、Microsoft Azure、Google Cloudといったクラウドサービスを扱うスキルは、転職において強力な武器になります。

特に最近では、クラウド各社が提供しているAIサービス（Amazon BedrockやAzure OpenAI Serviceなど）を活用することで、サーバー構築の手間をかけずに高機能なAIアプリを作ることが可能です。
インフラエンジニア出身の方は、この領域（MLOps）で大いに活躍できるでしょう。

ビジネス課題解決力とAI倫理

最後に欠かせないのが、「AIを使って何を解決するか」を考えるビジネス視点と、リスク管理の知識です。

AIは万能ではありません。時にはハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）を起こしたり、著作権や個人情報の問題に抵触するリスクもあります。

「ここはAIに任せるべき、ここは人間がやるべき」という判断を行い、安全にAIを活用するためのルール作りやセキュリティ対策を知っている人材は、どの企業でも重宝されます。

ここまで必要なスキルを解説しましたが、「勉強してから転職活動をしよう」と考えると、いつまで経ってもスタートできません。
現在のAI転職市場では、完璧な知識よりも「今のスキルで何ができるか」という実績と戦略が評価されます。

未経験からでも確実にキャリアをつかむために、以下の3つのポイントを準備しましょう。

1. 自身の強みとAIを掛け合わせた「ポジション選定」

AIエンジニアへの道は一つではありません。1章で紹介した「3つの役割」のうち、自分の経歴（強み）が最も活きる場所を狙うのが近道です。

「自分は全部できないからダメだ」と思う必要はありません。「Web × AI」「インフラ × AI」という掛け算こそが、あなたの市場価値になります。

2. 「動くもの」を見せるポートフォリオ作成

採用担当者が一番見たいのは、「どれだけ本を読んだか」ではなく「実際に何を作れるか」です。
特に実務未経験の場合、GitHubにコードを上げるだけでなく、以下の「目に見える実績」を用意しましょう。

もちろん、基礎学習のための書籍活用も重要です。以下の書籍などは、ポートフォリオを作る際の基礎固めに役立ちます。

AIエンジニアを目指す際のおすすめの書籍

3. 常に最新情報をキャッチアップする習慣作り

AI技術は「日進月歩」どころか「秒進分歩」の世界です。先月使えていた技術が、今月には古いものになっていることさえあります。

そのため、面接では「普段どうやって情報を集めていますか？」と必ず聞かれます。
論文サイト（ArXiv）はもちろん、X（旧Twitter）での有識者の発言、Connpassなどの勉強会コミュニティ、海外のテックブログなどを日常的にチェックする習慣をつけましょう。

「新しい技術を楽しんで追いかけられること」こそが、AIエンジニアにとって最強の才能です。

そして、これらの準備ができたら、最後は「自分に合った企業」を見つけるステップです。
AIエンジニアの求人は特殊なものが多く、一般の転職サイトには出ない「非公開求人」も多数あります。

あなたの強みを正しく評価してくれる企業に出会うために、業界に精通した転職エージェントを賢く活用することをおすすめします。

もっとも、転職エージェントはどこも同じではありません。次の章では、どの転職エージェントに相談するとよいか解説していきます。

AIエンジニア向けの求人を取り扱う転職エージェントは多くあります。
選ぶ際は、「AIエンジニア業務の求人が豊富か」「希望する転職地域に対応しているか」「担当者はこちらの希望をしっかり聴いて理解してくれるか」の３点を意識するとよいでしょう。

「担当者の品質」については、まずは「ここが良さそう」と感じたサービスを2～3つ登録して、そのうえで自分に合った担当者を見出して利用を絞っていくのがおすすめです。

レバテックキャリア

レバテックキャリアは「エンジニア実務経験者」のサポートに特化した転職エージェントサービスです。

保有求人数もIT・Web業界特化型サービスの中ではトップクラス。AIエンジニアの求人も豊富です。
また、エンジニアの専門知識を持つ担当エージェントからサポートを受けられます。

とくに書類添削サポートおよび企業への交渉力に強みがあり、「希望の企業に転職」96%、「転職後の年収アップ率」80%以上と、非常に高い実績を誇っています（※公式サイトより）。

「年収アップなど待遇面での改善をしたい」、「エンジニアとしてのキャリアプランを掘り下げたい」、「書類や面接で評価してもらえるようアドバイスを欲しい」というエンジニアの人は、レバテックキャリアがおすすめです。

レバテックキャリアの特徴

リクルートエージェント

リクルートエージェントは国内No.1の求人数と転職支援実績を誇る転職エージェントです。

これまで培ったノウハウをもとに開発された「サービス体制」と「支援ツール」が非常に高品質であることが、リクルートエージェントの強みです。

たとえば、リクルートエージェントでは志望企業の特徴・評判といった分析から選考のポイントまでをまとめた「エージェントレポート」を用意してくれます。
ITエンジニアの転職では、その職場の開発環境から必要なスキルや働き方まで、ネットで公開されていないような企業情報が必要となることが多いです。その際に、レポート情報は大いに役立つはずです。

また、担当アドバイザーもこれまでの実績をもとにAIエンジニアの転職に関する有益なアドバイスを提供してくれるでしょう。

リクルートエージェントの特徴

ギークリー（Geekly）

ギークリー（Geekly）は、IT・Web・ゲーム業界への転職支援に強い転職エージェントです。
Web3やX-Techといったトレンド技術の求人も多く取り揃えており、これらの分野で転職先を検討している人におすすめです。

ギークリーのキャリアコンサルタントは、最低でもIT業界で3年以上のコンサルティング経験を持っています。
また、サポートの際は細分化された職種別に担当が付きますので、目指す領域のトレンドや転職事例を知りつつの活動ができるでしょう。

そうしたサポート体制もあって、ギークリーを利用した転職者の年収アップ率は81%といいます（※2024年10月 公式サイトより）。

かつては「35歳転職限界説」もありましたが、ギークリーの転職成功者のうち、およそ4割近くは36歳以降のミドル世代であり（※公式サイトより）、幅広い年代で偏りなく実績を積んでいる点もギークリーの大きなメリットです。

ギークリー（Geekly）の特徴

マイナビIT AGENT

マイナビIT AGENTは人材紹介会社の大手マイナビが運営する「IT/Webエンジニア専用」の転職支援をするエージェントです。
サポート対応地域は全国。オンラインでの面談も受け付けています。

マイナビIT AGENTの大きな特徴は、エンジニア向け求人数の豊富さ、そしてシステム会社から事業会社まで幅広い業界の求人に対応している点が挙げられます。

また、マイナビの転職サービスは「サポートの丁寧さ」にも定評があり、職歴書の作成や面接対策に不安を感じている人におすすめです。

マイナビIT AGENTを利用した人の転職後定着率は97.5%（※公式サイトより）。
転職者一人ひとりにマッチする求人紹介とサポートが期待できます。

マイナビIT AGENTの特徴

かつては「高度な数学が必須の狭き門」というイメージが強かったAIエンジニアですが、生成AIの台頭によりその扉は大きく開かれました。
Web開発やインフラ構築の経験がある人、そして新しい技術への好奇心がある人にとって、今は市場価値を高める絶好のチャンスです。

もちろん、変化の激しい業界で学び続ける努力は必要ですが、それ以上に将来性とやりがいのある職種であることは間違いありません。

闇雲に不安がる必要はありません。戦略的に準備を進めるために、最後にもう一度重要なポイントを振り返りましょう。

AI技術はまだ発展途上です。あなたのこれまでの経験と新しい技術を掛け合わせ、ぜひ次世代のエンジニアとしての第一歩を踏み出してください。