AIエンジニアは、AI技術を利用したプロダクトや基盤モデルなどの開発を手掛ける職種です。高度なスキルが求められる職種ではありますが、AIの普及とともにその将来性に注目が集まり、興味を持つ方も増加しています。
一方で、挑戦してみたいものの、そもそもいまの経験で可能なのか、何が求められるのかがわからないという方も多いでしょう。本記事では、AIエンジニアへの転職を考える方にむけ、必要なスキル・経験や基本のロードマップを解説します。AI領域に挑戦する際のガイドとして、ぜひご活用ください。
IT関連職からAIエンジニアへの転職は可能？
システムやアプリ開発を実務で経験しており、機械学習や統計に関する一定水準以上の知識があるなら、AIエンジニアへの転職も狙えます。実際、採用の市場では開発経験を持つ人材を対象とした、ポテンシャル・育成枠での求人もいくつか存在します。
ただし、機械学習や数学の知識、これまでの開発経験の内容などによって学習や準備の量、難易度は大きく異なることには注意が必要です。また、基盤モデルの開発を担うポジションは高難度、AIをシステムに導入する実装寄りのポジションは比較的挑戦しやすいなど、難易度もさまざま。IT経験があれば転職できる可能性は高まりますが、状況や希望によって難しさは異なる点には留意しておきましょう。
なお、直接の転職ではありませんが、AIと関連が深い組織に入り、実務経験を積んでAIエンジニアになることも可能です。
IT未経験・新卒の場合は実績を積むのが第一歩
AIエンジニアには、機械学習やLLMに関する知識、実務レベルのプログラミングスキルなどが求められます。そのため、完全未経験の人材が直接AIエンジニアになったり、この職種として採用されたりするルートは、ほとんどないのが現状です。
IT領域が完全未経験、または新卒として就職活動をしているなら、まずはデータ分析や開発といった関連業種を経験しましょう。その上で、実務経験を積み、スキルを身につければAIエンジニアに挑戦しやすくなります。
また、未経験からAIエンジニアを目指すロードマップについては、以下の記事もご覧ください。
→AIエンジニアになるには？未経験から目指すロードマップと必要スキルを解説
行動前に押さえておきたいAIエンジニアと関連職種の違い
AIの進化とともに注目を集めるようになったAIエンジニアですが、全ての人にとってベストな選択肢とは限りません。最善の判断をするためにも、転職活動に移る前に、まずは関連職種との違いを押さえておきましょう。
| 職種 | 特徴 |
| AIエンジニア | ・AI技術全般に関連するエンジニア職 ・機械学習に加え、自然言語処理や画像認識などの領域も扱うことがある ・基盤モデルの開発やチューニング（最適化）、システム・アプリへのAI実装などの領域が含まれる |
| 機械学習エンジニア | ・AIエンジニアに包括される職種で、機械学習分野に特化したポジション ・AIアルゴリズムの設計やチューニング、精度の評価などを担う |
| データサイエンティスト | ・統計解析や機械学習を用いて高度な分析をする職種 ・ビジネス課題の発見から、解決までを一貫して支援する |
| データアナリスト | ・データの可視化を通じて、現状把握と意思決定の支援をする職種 ・高度な分析よりも、ビジネス成果を重視する |
| AIコンサルタント | ・顧客の課題に対し、AI技術を活用した解決手段を提示する職種 ・提案が中心で、高度な開発や分析はあまり行わない |
| FDE | ・顧客の組織に入り込み、主体的に動きながらSaaSやAI活用を成果に導く職種 ・エンジニアスキルとAIへの理解、コンサルティング力がバランス良く求められる |
いずれも、データやAIに関連する仕事ですが、重視する点や業務内容が異なります。興味がある領域で働きたい、自身の強みを活かしたいなら違いを意識しながら職種を選びましょう。
AIエンジニアへの転職に必要なスキル・経験
AIエンジニアへの転職に向けて動き始める前に知っておきたいのが、転職に必要なスキルと経験です。
これらを把握することで、学習の計画や転職活動の計画をより明確に定められます。
システム開発・保守・AIに関連する実務経験
多くのAIエンジニア募集で求められているのが、システム開発と保守、そしてAIに関連する開発経験です。いずれの経験もAIシステムを構築し、運用する上での重要な土台です。
そのため、転職市場においても、システム開発や保守の実務経験が数年程度求められるケースが多く見受けられます。経験のある言語については、PythonやSQL、Rなど、データ分析やデータベースに関するものが良く挙げられます。
データ分析・LLMの知識
データ分析やLLMへの知識もAIエンジニアの選考では評価されます。基盤モデルの開発や研究領域でなければ高度な学位や知識は求められませんが、コミュニケーションや実務を円滑に進められるほどの水準は必要です。
特に、機械学習や統計、数学の領域はアプリ開発だけでは補いにくい部分のため、AIエンジニアを目指すなら意識的に身につけましょう。また、転職や実務にあたっては、LLMの仕組みや特性への理解を深めておくことも推奨されます。
仮説検証から課題解決までをやり遂げるスキル
AIエンジニアには、仮説を立てた上でしっかりと課題を捉え、どうやって解決するかを組み立てるスキルが欠かせません。そのため、選考でもAIを使って課題を解決した経験やシステム設計、要件定義の経験などが求められます。
また、課題の発見と解決には、プロジェクト進行や経営戦略の基礎知識に加え、コミュニケーション能力も欠かせません。これらは歓迎要件として定められるケースが多いですが、適性をアピールするためにも、ぜひ身につけておきましょう。
関連記事：AIエンジニアに向いている人の特徴8選！ 向いていない人の特徴も現場目線でわかりやすく解説
IT経験者がAIエンジニアを目指すロードマップ
自身のIT経験をAIエンジニアへのキャリアにつなげるためには、戦略的に行動することが重要です。
以下では、IT業界経験者がAIエンジニアを目指す際の基本的なロードマップをご紹介します。
①目指す領域を明確化
前述の通り、同じAIエンジニアでも領域によって求められるスキルが異なります。
・ 基盤モデルの開発：エンジニアリングスキルに加え、機械学習や数学などに関する高度な知識が必要
・ 機械学習エンジニア寄りの領域：機械学習や数学の知識に加え、精度を評価するスキルも必要
・ システム・アプリへのAI実装（要件定義～改善まで）：開発スキルに加え、コミュニケーションやビジネスのスキルも必要
・ システム・アプリへのAI実装（実装中心）：開発スキルとAIの基礎知識
また、高度な知識が必要になるほど、対応範囲が広くなるほど転職も難しくなる傾向があります。無理のない挑戦のためにも、まずは目指す領域を明確に決めましょう。
②自身のスキル・経験を棚卸しする
領域が定まったら、次は自身のスキルと経験を棚卸しするステップです。これまでに学習した内容や担当した業務などを振り返りつつ、強みを整理します。
特にAIに関連するスキルは、転職の際のアピール材料となるため、時間をかけて整理することをおすすめします。その上で、一般的に必要とされる要件や、気になる募集の必須・歓迎要件を参考に、足りない要素を洗い出せば棚卸しは完了です。
③不足しているスキル・経験を補う
自身に足りないスキルと経験が見えたら、計画的に補うために具体的な行動を起こします。スキルについては、個人学習を中心に進めつつ、必要に応じて有料の学習サービスやスクールなども利用すると良いでしょう。
業務の経験は、社内にデータやAIの活用に関連する領域があるなら、そちらへの参画やサポートを希望するのがおすすめです。あわせて、業務外でAIに関連したアウトプットを制作するとスキルが定着しやすくなるほか、応募時のアピール材料としても使えるので、余裕があるなら取り組んでみましょう。
④AIエンジニアへのステップアップ・応募
AIエンジニアに挑戦できる見通しが立ったら、この職に就くための具体的な行動を起こしましょう。自社にAIエンジニア職があるなら、スキルや経験をアピールした上でステップアップを希望します。
関連する職種がない場合は、自身との適合性が高く、魅力を感じる募集に応募します。求人募集については、転職専門のサイトやエージェントを利用したり、企業の採用サイトを確認したりして探すのが一般的です。面接や面談にあたっては、自身の強みや将来性、貢献できる領域などをアピールできるよう準備しておくと、円滑に選考を受けられるでしょう。
AIエンジニアとして働く・挑戦する環境の選び方
次は自身がAIエンジニアとして働く、または挑戦する環境を選ぶ際のポイントを解説します。
転職活動を希望とするキャリアにつなげたい方は、ぜひ参考にしてください。
いまの経験で届きうる企業か
挑戦を検討する環境は、いまの経験で届きうるか、努力すれば要件を満たせそうかどうかは必ず確認しましょう。AIエンジニアの転職難易度は、希望する領域や自身の経験、組織などによって大きく異なります。
確認せずに準備をはじめてしまうと、必須要件を満たすだけで何年もかかったり、そもそも届かなかったりする事態にもなりかねません。キャリアアップのタイミングを逃さず、そしてモチベーションを維持するためにも、転職が現実的な企業を選ぶことが重要です。
会社の文化や求められる能力が自分に合っているか
AIエンジニアと一口にいっても、担当する業務はポジションや組織によって異なります。また、上からの指示が中心のトップダウン型なのか、主体的に動くボトムアップ型なのかなど、会社の文化もそれぞれに違います。スピード重視なのか、質を大切にするかなど、価値観もそれぞれです。
入社後のミスマッチを防ぐためにも、求められる能力や担当業務、企業文化が自分に合っているかどうかは確認しましょう。文化については求人情報に加え、企業が発信する情報やカジュアル面談の雰囲気、転職サイトの口コミなどで判断するのがおすすめです。
AIエンジニアにステップアップできる環境か
データや開発領域などで経験を積む予定なら、希望する組織内でAIエンジニアへのステップアップが可能かどうかも確認しましょう。ステップアップできる組織なら、転職活動の回数を抑えられ、日々の業務や学習により集中できます。
AIエンジニアに近い領域の仕事と接する機会を得やすく、アピールとスキル次第でAI関連業務に挑戦できる可能性がある点もメリットです。さらに、入社後の教育制度が充実していれば、よりスムーズにAIエンジニアを目指せるでしょう。
データ領域の全工程を手がける分析屋なら、AIエンジニアへの挑戦も可能
分析屋はSHIFTグループに所属する、データ分析専門の会社です。顧客の経営課題を深く理解する人間力と、高度な分析スキルを組み合わせ、経営課題の解決を支援しています。
現在、分析屋では次世代メンバーの育成に向け、入門部門の人材を募集しています。データ基盤からコンサルティングまで幅広く手掛けており、研修制度も充実しているため、AIエンジニアに必要なスキルを着実に身につけられます。
AIエンジニアのポジションもあり、社内で経験を積んだあとにキャリアチェンジすることも可能です。データやAIの領域で新たなキャリアを歩みたい方、社会課題の解決に貢献したい方はぜひご応募ください。
▼入門部門の募集を見てみる
上流工程・機械学習・PMに対応できる人材も募集中
分析屋ではコンサルと上流工程に特化したミドル向けポジション、機械学習やPM領域のポジションも募集しています。必須要件は以下の通りです。
・ 機械学習、AIの実務経験（2年以上）
・ プロジェクトにおける上流業務の経験（2年以上）
主体的に動き、組織や事業を動かしていきたい、自分を高めていきたいと考える方が挑戦を続けられる環境が整っています。少しでも気になった方は、以下の求人ページをご覧ください
▼ミドル層向けの求人を見てみる
AIエンジニアへの転職に関するFAQ
最後に、AIエンジニアへの転職について、疑問を抱きやすいポイントを整理しました。
AIエンジニアの平均年収はどのくらいですか？
AIエンジニア全体の平均年収は600万円〜700万円ほどとされています。担当する領域や専門性、所属する企業によっては、より高いレンジも十分に狙えます。
なお、ステップアップや育成を前提としたポジションでは、350万円〜450万円からのスタートとなることが多いです。
関連記事：今注目の仕事「AIエンジニア」の年収を徹底調査！地域別ランキングや2000万円を超える方法を紹介
AIエンジニアは将来性のある職種ですか？
企業のAI活用やDXが進んでいるため、そのプロダクト開発に関わるAIエンジニアも一定水準以上のニーズを維持すると考えられています。また、AIの進化も目まぐるしく、日々新しい領域が誕生しているため、将来性も十分期待できると言えるでしょう。
特に、顧客ニーズの丁寧な汲み取りや課題に合わせた設計などを担えるAIエンジニアは、転職市場でも長期的に求められることが予想されています。
関連記事：【2026年版】AIエンジニアの将来性は本当にあるのか——技術だけでは現場で活きない理由と、生き残るエンジニアの条件
転職にあたって必要な資格はありますか？
AIエンジニアへの転職は、スキルや経験が重要視されるため、基本的に資格は必要ありません。しかし、歓迎要件として機械学習やクラウド、統計などの資格が記載されている募集も多いため、アピール材料を揃えたいなら、積極的に取得しましょう。
資格取得に向けた学習を通して、実務に必要な基礎知識や応用に必要な土台のスキルを身につけられるのもメリットです。
関連記事：【2026年版】AIエンジニアにおすすめの資格8選——IT経験者が失敗しない選び方と、現場で活きる使い方
最新技術で課題解決を支援したいなら、AIエンジニアは有力な選択
AIエンジニアは、AIを使って課題解決や技術の発展を支援するやりがいのある職種です。機械学習や数学の知識、エンジニアのスキルは求められますが、自身に合ったポジションを選び、実績を重ねていけば十分に目指せます。
まずは、AIエンジニアが目指すキャリアなのかを考えたうえで、強みと不足を整理するところからはじめてみましょう。そして、努力を重ねて転職に臨み、最新技術を味方につけるキャリアを歩みだしてみてください。
また分析屋では、中堅層向けのAIエンジニアや、その領域にステップアップできる若手層向けの募集を行っています。興味がある方は、以下の採用サイトもぜひご覧ください。
