未経験からでもOK？機械学習エンジニアへの転職完全ガイド【年収・将来性も解説】

機械学習エンジニアは、一言でいうと「AIが自ら学ぶ仕組みを作り、社会で役立つ形にするプロフェッショナル」です。

今や私たちの生活に欠かせない、ネットショッピングの「おすすめ商品」の表示や、スマートフォンの顔認証、交通サービスの最適なルート案内など、多くのサービスの裏側で機械学習の技術が活躍しています。

機械学習エンジニアは、こうした「あったら便利」を実際に動くシステムとして作り上げる、まさにAI時代のビジネスを支える重要な存在なのです。

データサイエンティストとの違いは？開発から運用まで担う「モデルの実用化」のプロ

機械学習エンジニアとよく似た職種に「データサイエンティスト」があります。どちらもデータを扱いますが、その役割には違いがあります。

データサイエンティストが、データを分析して「ビジネス課題を解決するための有益な発見をする」ことを主なミッションとするのに対し、機械学習エンジニアは、その発見を元に「実際に動くシステムとして開発し、安定してユーザーに届け続ける」ことをミッションとします。

分析だけでなく、ソフトウェアエンジニアリングのスキルを駆使してアイデアを形にするところまで責任を持つのが、機械学習エンジニアの大きな特徴です。

モダンな仕事フロー：モデル開発から社会実装までを担う「MLOps」とは

近年の機械学習エンジニアの仕事は、単にAIモデルを開発するだけにとどまりません。開発したモデルをサービスとして安定運用し、継続的に改善していくまでの全ての工程を担います。

この一連の流れや考え方は「MLOps（エムエルオプス）」と呼ばれ、現代の機械学習エンジニアにとって必須の知識となっています。

このように、開発して終わりではなく、その後の運用まで見据えて仕組み全体を設計・構築するのが、今の機械学習エンジニアの重要な役割です。

活躍の場はWeb業界だけじゃない！製造・金融・医療へ広がる需要

機械学習エンジニアと聞くと、WebサービスやIT業界をイメージするかもしれませんが、活躍の場はそれだけではありません。今や、あらゆる産業でその力が求められています。

このように、機械学習エンジニアは社会のさまざまな課題を解決し、私たちの生活をより豊かに、安全にするために不可欠な存在となっています。

生成AIの登場でさらに加速！LLMエンジニアという新たな可能性

機械学習エンジニアの将来性は非常に明るいと言えます。経済産業省の調査（※）でも、AIやIoTを担う先端IT人材は2030年には最大で約14.5万人不足すると予測されており、高い需要が続く見込みです。

さらに近年では、ChatGPTのような文章や画像を生成する「生成AI」の技術が急速に進化しています。

これに伴い、LLM（大規模言語モデル）と呼ばれる技術を活用して新しいサービスを開発する「LLMエンジニア」という専門職も登場し、注目を集めています。これは機械学習エンジニアの専門性をさらに発展させたキャリアパスの一つです。

技術の進化によって、機械学習エンジニアが活躍できる領域はますます広がっており、今後も社会の中心で価値を発揮し続ける、将来性あふれる職種だと言えるでしょう。

「エンジニア経験がないけれど、機械学習エンジニアになれますか？」というご質問をよくいただきます。

この問いにお答えするには、まず「未経験」という言葉を少し分解して考える必要があります。なぜなら、「IT業界で働くのが全く初めて」という方と、「別の職種でITエンジニア経験がある」という方とでは、スタートラインが大きく異なるからです。

なぜ「IT経験ゼロ」からの転職は難しいのか？

正直にお伝えすると、プログラミングなどのIT経験が全くない状態から、いきなり機械学習エンジニアになるのは、簡単な道のりではありません。

その理由は主に2つあります。

まずはWebエンジニアやプログラマーなど、ITエンジニアとしての基礎を固めてから挑戦するのが、結果的に近道になることも多いでしょう。

ITエンジニア経験を活かす！転職成功への最短ルートとは？

一方で、もしあなたが何らかのITエンジニアとしての経験をお持ちなら、そのスキルを武器に機械学習エンジニアを目指す道がはっきりと見えてきます。

大切なのは、これまでの経験と機械学習エンジニアの仕事をどう繋げるかです。大きく分けると、2つのルートが考えられます。

次の項目で、それぞれの具体的なキャリアチェンジの成功例を見ていきましょう。

キャリアチェンジ成功例①：WebエンジニアからMLOpsエンジニアへ

Webサービス開発の経験は、機械学習エンジニアへの強力なパスポートになります。特に、AIモデルを安定して動かすための仕組みづくり（MLOps）の分野で、その価値を大きく発揮できます。

Webエンジニアの経験が活きるスキル

これらのスキルは、AIモデルをWeb APIとして公開したり、大量のデータを処理する基盤を整えたりする際に、そのまま応用することが可能です。

まずは開発スキルを活かせるMLOps領域から機械学習の世界に入り、実務を通してAIモデルに触れながら、徐々にモデル開発そのものへと専門性を広げていくのが、王道のキャリアパスです。

キャリアチェンジ成功例②：データアナリストから実践的モデリングへ

日頃からデータを分析し、ビジネスに役立つ知見を見つけ出しているデータアナリストの経験も、機械学習エンジニアへの転職において大きな強みとなります。

データアナリストの経験が活きるスキル

AIモデルの性能は、学習に使う「データの質」に大きく左右されます。データと真摯に向き合ってきた経験は、質の高いデータを用意し、モデルの精度を高める上で欠かせないスキルと言えるでしょう。

これまでのデータ分析スキルを土台に、Pythonの機械学習ライブラリ（scikit-learnやPyTorchなど）を使ったモデル構築のスキルを身につけることで、より専門性の高い機械学習エンジニアへとスムーズにステップアップすることが可能です。

機械学習エンジニアになるためには、幅広い知識とスキルが求められます。「いったい何から手をつければ…」と悩んでしまう方も多いかもしれません。

そこでこの章では、現在の転職市場で特に評価されるスキルを優先順位に沿って解説していきます。まずは【基礎】から確実に身につけ、【最重要】スキルを習得し、ライバルと差をつける【＋α】へとステップアップしていきましょう。

【基礎】数学・統計学の知識はどこまで必要？

「やっぱり数学ができないとダメ…？」と不安に思うかもしれませんが、安心してください。必ずしも大学で数学を専攻しているレベルの高度な知識が必須というわけではありません。

重要なのは、AIモデルが「なぜそのように動くのか」という仕組みの裏側を、ふんわりとでも理解できることです。そのために、最低限おさえておきたいのが以下の分野です。

まずは高校の数学（理系レベル）の教科書や参考書で復習するところから始めてみましょう。モデルの性能を評価したり、新しい技術論文の内容をなんとなく理解したりする上で、これらの知識がきっと役に立ちます。

【プログラミング】Pythonライブラリと深層学習フレームワーク

機械学習の分野で、プログラミング言語はPythonが現在の主流です。Pythonの基本的な文法に加えて、AI開発を効率的に進めるための便利な「道具（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。

まずはデータ処理とscikit-learnから学習を始め、自信がついたら深層学習へとステップアップしていくのがおすすめです。

これらの知識は、AIモデルを「作りっぱなし」にせず、安定して運用・改善していくMLOpsの考え方を実践する上で不可欠です。

【＋αで差がつく】LLM・生成AIに関する知識（LangChain, Hugging Face）

基本的なスキルを身につけた上で、さらに市場価値を高めたいなら、LLM（大規模言語モデル）や生成AIの分野に挑戦してみましょう。

ChatGPTの登場以降、この分野の技術と、それを使いこなせるエンジニアの需要は爆発的に高まっています。

具体的には、以下のようなツールやプラットフォームに触れておくと、他の候補者と大きな差をつけることができます。

これらのトレンド技術をキャッチアップし、実際に手を動かして試しておくことで、あなたの学習意欲とポテンシャルを強力にアピールできるはずです。

前の章で必要なスキルセットがわかったところで、「じゃあ、具体的に何から始めればいいの？」と思いますよね。

この章では、学習の開始から転職成功までを、具体的な4つのステップに分けて解説します。このロードマップに沿って一歩ずつ進んでいけば、未経験からでも機械学習エンジニアへの道がきっと開けてくるはずです。

ステップ1：基礎学習と「動くものを作る」経験を積む

まずは、前の章で紹介した【基礎】と【プログラミング】のスキルを身につけるところからスタートです。

大切なのは、ただ書籍や動画教材を眺めるだけでなく、必ず自分の手でコードを書いて「動くものを作る」経験を積むことです。

オンライン学習サイトや書籍のチュートリアルを参考に、まずは簡単な予測モデルを作ってみましょう。たとえば、有名なタイタニック号の乗客データから生存者を予測する、といった課題が練習としてよく使われます。

最初は誰かの真似でも構いません。とにかく「最後まで作りきる」という小さな成功体験を積み重ねることが、挫折しないための大きなポイントです。

ステップ2：「技術力」を証明するポートフォリオの作り方【Web APIとしてデプロイしよう】

採用担当者があなたの技術力を判断する上で、最も重視するのが「ポートフォリオ（実績や実力を示す作品集）」です。そして、ただモデルを作っただけでは、高い評価を得るのは難しいのが現実です。

ライバルと差をつけるには、開発したAIモデルを「Webアプリケーション（API）」として、インターネット上で誰でも試せる形にすることが非常に重要です。

評価されるポートフォリオ作成の流れ

この一連の流れを経験することで、前の章で解説したMLOpsの基礎スキルを持っていることの何よりの証明になります。

ステップ3：最新情報をキャッチアップ！技術コミュニティ活用術

機械学習の分野は、技術の進化が非常に速いのが特徴です。そのため、一度学んで終わりではなく、常に最新の情報を学び続ける姿勢が欠かせません。

独学に疲れたり、モチベーションが下がったりしたときは、技術コミュニティに参加してみるのがおすすめです。

こうした活動に積極的に参加し、学習意欲の高さをアピールすることも、転職活動における一つの戦略です。

ステップ4：ミスマッチを防ぐ！AI/機械学習領域に強い転職エージェントの賢い使い方

ある程度スキルが身につき、ポートフォリオも準備できたら、いよいよ転職活動のスタートです。その際、心強い味方となってくれるのが転職エージェントです。

ただし、エージェントならどこでも良いわけではありません。必ず「IT・Web業界専門」や「AI・データサイエンス領域に特化」した、専門性の高いエージェントを選びましょう。

専門知識が豊富なキャリアアドバイザーは、以下のような点であなたをサポートしてくれます。

ミスマッチのない、満足のいく転職を実現するために、信頼できるプロの力を賢く活用しましょう。

ここからは、機械学習エンジニアとして活躍できる職場への転職を検討している人向けに、おすすめの転職エージェントを紹介します。

紹介するサービスはどれも機械学習エンジニアへの転職支援実績のあるエージェントです。

エージェントによってサポートの傾向や担当となるアドバイザーのタイプも変わりますので、まずは自分に合うエージェントを見つけていくうえで２～３登録し、「ここがフィットする」エージェントに利用を絞っていくとよいでしょう。

レバテックキャリア

レバテックキャリアは年収アップ･キャリアUPを狙うITエンジニア経験者の支援に特化した転職エージェントです。

同サービスの特徴としては、アドバイザーのほとんどが「エンジニア実務経験者」であること。IT業界についてエンジニアリングの技術的な事柄についても通じた担当が付いてくれる可能性が高いです。

また、レバテックキャリアでは求人企業の企業研究をしっかり行っています。
年3,000回以上の企業ヒアリングから得た最新情報をもとに企業別に対策をするため、転職希望者のスキルや希望にマッチした求人紹介を得意とし、ヒアリング後の初回マッチング率は90%にものぼります。

「エンジニアリングをどういった事業分野で発展させていくか」についてしっかり把握して転職活動をするうえで、自分だけの調査・研究では不安だという人はレバテックキャリアのサポートが役立つでしょう。

レバテックキャリアの活用メリットと機械学習エンジニアの転職へのおすすめポイント

大手転職サービスであるdodaやマイナビには及ばないものの、レバテックキャリアは「AI」、「機械学習」、「クラウドエンジニア」、「ビッグデータ」、「FinTech」などのトレンド技術を扱う求人を多く抱えており、エンジニアとしてキャリア開拓を目指す人にフィットしやすいのです。

　

そのほか、レバテックキャリアでは他の転職サービスにはない良質な「非公開求人」も豊富に扱っており、サイト上では閲覧できない案件もキャリアアドバイザーを介して紹介してもらえます。

非公開求人の中には、大手企業のプロジェクトや高年収求人も含まれているので、「エンジニアの経験を活かし、さらなるキャリアアップをしたい」という人にとっては大きなメリットになるでしょう。

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マイナビIT AGENT

マイナビIT AGENTは、株式会社マイナビが運営する転職エージェントです。
マイナビの転職サービスの特徴として、「丁寧・じっくり型のサポート」、および「企業とのパイプが太い」点が挙げられます。

エンジニア系の求人を常時豊富に取り揃えており、機械学習エンジニアに関する求人も多数見られます。
特に都市部在住の人は、求人企業の選択肢の豊富さとサポートの「質の高さ」が期待できるでしょう。

機械学習エンジニアのほかAIエンジニアやデータベースエンジニアの職種の提案も含めて、キャリアについて手厚なサポートを受けたい人におすすめです。

マイナビIT AGENTの活用メリットと機械学習エンジニアの転職へのおすすめポイント

マイナビIT AGENTの所属アドバイザーは、全員がIT・Web業界に精通したプロフェッショナルです。

幅広い職種に対応している総合型転職エージェントとは異なり、エンジニアの転職事情を十分に理解しているため、転職者一人ひとりに適した開発環境や企業へのアプローチ方法についてアドバイスしてもらえます。

また、マイナビIT AGENTは優良企業のレア案件（＝非公開求人）を独自に保有しています。

就業条件が恵まれているエンジニア求人には、大量の応募者が殺到する傾向があります。そのため選考の競争率も高くなりやすく、強力なライバルが数多く現れる可能性もあるでしょう。

マイナビIT AGENTの非公開求人は、専任アドバイザーを通じてのみ紹介されます。エンジニアのスキルや経験にマッチした非公開求人を個別に紹介してもらえるので競争率が低く、採用に至る確率を高めることにつながるのです。

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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。

リクルートエージェントの強みは全業種・職種に対して豊富な求人数を持つこと、そして長年の実績で培われたノウハウ・転職支援ツールの充実さにあります。

全国の地域で対応が可能で、各都道府県の求人も豊富です。拠点も多く、オンライン・電話のサポートはもちろん対面での面談の受けやすさも強みの一つです。

リクルートエージェントの活用メリットと機械学習エンジニアの転職へのおすすめポイント

また、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。
業界・企業情報はネットで公開されていないものも多いため、レポート情報はあなたの活動に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機械学習エンジニアへ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登録後に無料で活用できる、職務経歴書を自動で作成できる「職務経歴書エディタ」や無料の「面接力向上セミナー」のサービスもおすすめです。

職務経歴書エディタ	テンプレートや入力例に沿って、職務経歴書を半自動で作成できるサービス。作成後にWordファイルにダウンロードして利用することも可能。
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リクルートエージェントの特徴

Geekly（ギークリー）

ギークリーは、「ゲーム・Webサービス分野の転職支援に強い」とされる転職エージェントです。

拠点は東京のみとなっており扱う求人も東京23区内のものが大半ですが、その分アドバイザーのサポートの丁寧さで高い評価を得ており、40代・50代といったミドル・シニア層の転職支援実績も豊富です。

ギークリーは好待遇の非公開求人を取り扱うことが多く、東京都内での求人を探しているエンジニアはその求人品質をチェックしておく価値があるでしょう。

Geekly（ギークリー）の特徴

機械学習エンジニアになるためには高いスキルが求められ、学ぶべき項目も多いです。

しかしビッグデータを活用したシステムやAIに関する分野など、時代の最先端で活躍できることは大きなやりがいにつながります。

加えて高い給与が期待できさまざまなキャリアパスを選べることも、魅力に挙げられます。

機械学習エンジニアを目指したい人は本記事で解説した内容を参考にして、強化すべきスキルをピックアップし、確実に身につけることをおすすめします。

忙しい中でも、積極的に学ぶ姿勢がキャリア成功への第一歩になります。