近年、ChatGPTなどの登場により、私たちの生活に急速に浸透しているAI（人工知能）。その将来性の高さから、AI開発を担う「AIエンジニア」に関心を持つ方も多いのではないでしょうか。
特に、手に職をつけて長く活躍したいと考える女性にとって、非常に魅力的なキャリアの一つです。
しかし、同時に「専門的な知識が必要そう…」「未経験からは難しいのかもしれない」と、不安を感じる方も少なくありません。
この記事では、未経験からAIエンジニアを目指すための現実的な道のり、必要なスキル、そして女性ならではのキャリアについて解説します。
- 未経験からAIエンジニアになるための現実的な学習ステップと必要スキル
- 転職活動を成功させるポートフォリオ作成のコツと求人の見つけ方
- 女性AIエンジニアのキャリアパスと将来性、年収アップ戦略
1．そもそもAIエンジニアってどんなお仕事？
AIエンジニアという言葉はよく聞くけれど、具体的にどんな仕事をしているか知っていますか？
ここでは、AIエンジニアの役割や仕事の種類、気になる年収まで、基本的な情報を分かりやすく解説します。
AIを社会に役立てる未来の創造者
AIエンジニアとは、「AI（人工知能）の技術を使って、世の中の課題を解決する職業」です。
例えば、ECサイトで「あなたへのおすすめ」が表示されたり、スマートフォンの音声アシスタントが私たちの言葉を理解してくれたりするのも、AIエンジニアの活躍があるからこそです。
具体的には、AIに大量のデータを学習させて特定のパターンを見つけ出す「機械学習モデル」を設計・開発したり、そのモデルを実際のサービスとして動くようにシステムに組み込んだりします。
私たちの生活をより豊かに、そして便利にするための、未来を創るクリエイティブな職業です。
専門分野で活躍！AIエンジニアの主な種類
機械学習エンジニア
データサイエンティスト
データアナリスト
「AIエンジニア」と一括りにされがちですが、実はその中でも専門分野によっていくつかの種類に分かれています。
代表的なのが、AIの頭脳部分を作る「機械学習エンジニア」です。画像認識や自然言語処理といった技術を駆使して、AIモデルそのものを開発します。
また、膨大なデータの中からビジネスに役立つ知見を見つけ出す「データサイエンティスト」もAIエンジニアの一種です。
その他にも、AIが学習するためのデータを収集・整備する「データアナリスト」など、役割は多岐にわたります。
自分の興味や得意分野に合わせて専門領域を選べるのも、AIエンジニアの魅力の一つです。
気になる年収は？これからの年収アップ戦略
AIエンジニアは高い専門性が求められるため、他のITエンジニア職と比較しても年収水準が高い傾向にあります。
しかし、未経験からのスタートの場合、初年度の年収は約350万円〜500万円が現実的な範囲となることが多いようです。
これは、まずはアシスタント的な業務からスタートし、実務を通してスキルを習得していく期間と位置づけられているためです。
そこからスキルを磨き、実務経験を積むことで着実に年収を上げていくことが可能です。
厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」によると、AIエンジニアの平均年収は比較的高く、スキルや経験によってはさらに高い収入を目指すことも可能です。
AI市場は今後も拡大が予測されており、専門的なスキルを持つ人材はますます重宝されるため、将来性が非常に高い職業と言えるでしょう。
参考：キカガク｜ AI エンジニアの年収は？未経験からでも AI エンジニアになれば年収は上がる？・厚生労働省｜職業情報提供サイト（job tag）AIエンジニア
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアの具体的な仕事内容は、AI技術を活用した新しいシステムやサービスの研究・開発が中心です。
AIの学習に必要な膨大なデータを集めて分析し、プログラミング言語のPythonなどを使ってAIのモデルを構築、そしてその性能を評価・改善していく、というサイクルを繰り返します。
2．未経験からAIエンジニアは「無理」じゃない！その理由と現実
「未経験からAIエンジニアは無理」という声も聞かれますが、決してそんなことはありません。
ここでは、転職が難しいとされる本当の理由と、それでも未経験から目指せる根拠を解説。実際に異業種から転身した女性の事例も交えながら、現実的なキャリアパスをご紹介します。
「やめとけ」と言われる理由について
インターネットで検索すると「未経験からAIエンジニアはやめとけ」という厳しい意見も目にします。
確かに、AIエンジニアは高度な数学的知識やプログラミングスキルが求められるため、全くの未経験から挑戦するハードルが高いのは事実です。
多くの企業が即戦力を求める傾向にあり、実務経験者を優遇するため、未経験者向けの求人が少ないのも理由の一つです。
しかし、「難しい」と「不可能」は異なります。なぜ難しいのか、その理由を正しく理解することが、乗り越えるための第一歩になります。
それでも未経験から目指せる理由と実際のキャリアパス
高い専門性が求められる一方で、AI市場は深刻な人材不足に直面しています。経済産業省の調査でも、IT人材の不足は指摘されており、特にAIなどの先端分野ではその傾向が顕著です。
このため、企業によってはポテンシャルを重視して未経験者を採用し、自社で育成する動きも出てきています。
まずはAIに関連の深いWebエンジニアやデータアナリストとして実務経験を積み、そこからAIエンジニアへキャリアチェンジするという道筋も現実的です。
段階を踏んで着実にステップアップすることで、未経験からでも憧れのキャリアを実現することは十分に可能です。
参考文献：経済産業省｜IT人材需給に関する調査
活躍している女性AIエンジニアの事例
マーケティング職からデータサイエンティストへ
データ分析の面白さに目覚め、学習の末に転身したケース。
育児と両立し、AI開発者へ
オンラインスクールで学び、AIチャットボットを開発する企業に転職したケースなどがあります。
実際に、異業種から学習を始めてAIエンジニアとして活躍している女性は多数存在します。
例えば、元々はマーケティング職だった方が、データ分析の面白さに目覚め、学習の末にデータサイエンティストに転身したケース。
あるいは、育児と両立しながらオンラインスクールで学び、AIチャットボットを開発する企業に転職したケースなどがあります。
こうした方々に共通しているのは、明確な目標と学習意欲、そして継続する意志です。適切なロールモデルを見つけることが、キャリアプランを描く上で大きな助けになります。
参考：0エンブログ｜子育てしながらエンジニア転職は可能！DMM WEBCAMP就業両立コースは育児と両立も可能
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AIエンジニアを目指すなら、まず女性エンジニアの現場のリアルを知っておくことが大切です。
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3．未経験からAIエンジニアになるために必須のスキルセット
AIエンジニアになる夢を叶えるためには、どのようなスキルが必要なのでしょうか。
ここでは、絶対に欠かせないプログラミングスキルから、論理的思考の土台となる数学の知識、そしてビジネスの現場で求められる素養まで、必須のスキルセットを具体的に解説していきます。
まずはここから！必須のプログラミングスキル
AIエンジニアを目指す上で、プログラミングスキルは避けては通れません。
特に「Python（パイソン）」という言語は、AI開発の分野で広く使われているため、最優先で学習することをおすすめします。
Pythonには、AI開発を効率的に進めるための便利なライブラリ（ツールセットのようなもの）が豊富に揃っているのが特徴です。
例えば、数値計算に強い「NumPy」や、データ分析に欠かせない「Pandas」、機械学習モデルを構築するための「scikit-learn」などです。
まずはこれらの基本的なライブラリの使い方をマスターすることが、AIエンジニアへの近道です。
論理的思考の土台となる数学・統計学の知識
線形代数
多くのデータを効率的に扱うための基礎理論です。
微分・積分
AIモデルが最も良い答えを見つける「最適化」で中心的な役割を果たします。
確率・統計
不確実なデータから確かな予測を導き出すために不可欠です。
AIの仕組みを深く理解するためには、数学や統計学の知識が不可欠です。AIがデータを学習し、予測を行う裏側では、高度な数学の理論が使われています。
特に、高校数学で学ぶ「線形代数」や「微分・積分」、そして「確率・統計」は基礎となります。
すべての数式を暗記する必要はありませんが、それぞれの概念がAIのどの部分でどのように使われているのかを理解しておくことで、問題解決能力が格段に向上します。
数学が苦手だった方も、AIという具体的な目標があれば、効率的に学び直せるでしょう。
ビジネスの視点も大切！DXリテラシー標準から見る求められる素養
AIは技術そのものが目的ではなく、あくまでビジネス課題を解決するための手段です。そのため、技術力だけでなく、ビジネスへの理解も非常に重要になります。
経済産業省が策定した「DXリテラシー標準」では、これからのビジネスパーソンに求められる能力として、データやデジタル技術を活用して課題を解決する力が挙げられています。
AIエンジニアも例外ではありません。担当するサービスの業界知識や、解決すべき課題は何かを常に考え、技術をどう活かすかという視点を持つことが、市場価値の高いエンジニアになるための鍵となります。
参考文献： 経済産業省｜DXリテラシー標準
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AIエンジニア以外のエンジニア職種も検討している方は、こちらの記事も参考になります。
4．【完全ロードマップ】未経験からAIエンジニアになるための学習ステップ
Step1: 基礎固め！土台を作る
オンライン学習サービス等でPythonの基本文法や、高校レベルの数学の全体像を掴みます。
Step2: 手を動かして学ぶ！ポートフォリオ作成
花の品種分類など、簡単なテーマでAIモデルを作成し、スキルを形にします。Kaggleへの参加もおすすめです。
Step3: スキルを客観的に証明！資格取得
G検定やE資格などを目標に、学習の成果を客観的に証明し、自信につなげます。
AIエンジニアになるために、何から始めれば良いか分からない方も多いはず。
ここでは、未経験からでも着実にスキルアップできる学習ロードマップを3ステップでご紹介。
基礎固めから実践的なポートフォリオ作成、資格取得まで、具体的な学習方法が分かります。
Step1: 基礎固め！プログラミングと数学の土台を作る
何事も、まずは基礎が大切です。いきなり難しいことに挑戦するのではなく、着実に土台を固めていきましょう。
プログラミングについては、ProgateやUdemyといったオンライン学習サービスを利用して、Pythonの基本的な文法を学ぶことをおすすめします。
実際にコードを書きながら学べるので、効率的に学習を進められます。
数学に関しても、まずは高校レベルの参考書を読み返したり、社会人向けの分かりやすい入門書を手に取ってみたりするところから始めましょう。
この段階では、完璧に理解することよりも、「全体像を掴むこと」を意識するのがポイントです。
Step2: 手を動かして学ぶ！ポートフォリオを作成する
基礎知識がある程度習得できたら、次はアウトプットの段階です。学んだ知識を使って、実際に動くものを作ってみましょう。
これが「ポートフォリオ（作品集）」となり、転職活動の際にスキルを証明する強力な武器になります。
例えば、花の画像から品種を自動で分類するAIや、過去のデータから株価を予測する簡単なモデルなど、テーマは何でも構いません。
Kaggle（カグル）などのデータ分析コンペティションに参加してみるのも良い経験になります。
最初はうまくいかなくても、試行錯誤しながら完成させた経験は、自信につながります！
Step3: スキルを客観的に証明！資格取得も視野に
学習の成果を客観的に証明するために、資格取得を目指すのも有効な手段です。
AI関連の資格としては、AIの基礎知識を問う「G検定」や、より実践的な実装能力が求められる「E資格」が有名です。
資格取得を目標にすることで、学習のモチベーションを維持しやすくなるというメリットもあります。ただし、資格さえあれば転職できるというわけではありません。
あくまでポートフォリオと合わせて、学習意欲やスキルレベルを示すための一つの材料と捉え、実務能力を磨くことが重要です。
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5．未経験からのAIエンジニア転職活動を成功させるポイント
学習を進めた後はいよいよ転職活動です。未経験というハンデを乗り越え、採用担当者に「会いたい」と思わせるにはコツがあります。
ここでは、あなたの熱意とスキルを伝えるポートフォリオ戦略から、求人の見つけ方、プロの力を借りる方法まで、成功の秘訣を伝授します。
熱意とスキルを伝えるポートフォリオ戦略
未経験者の転職活動において、ポートフォリオは最も重要な要素の一つです。
単に作ったものを並べるだけでなく、なぜそのテーマを選んだのか、どんな課題を解決しようとしたのか、開発過程でどんな工夫や苦労があったのか、といったストーリーを説明できるように準備しておきましょう。
採用担当者は、技術的な完成度だけでなく、問題解決能力や学習意欲、ポテンシャルを見ています。
GitHubなどでソースコードを公開し、誰が見ても分かりやすいようにコメントを記述しておくなど、見せ方を工夫することも大切です。
狙い目はここ！未経験者歓迎の求人の見つけ方
「未経験者歓迎」以外もチェック
第二新卒を積極採用している企業や、研修制度が充実している企業も狙い目です。
キャリアチェンジも視野に
データ分析やWeb開発職で入社し、社内でのキャリアチェンジを目指す方法もあります。
企業の文化を見極める
採用ページやエンジニアブログを読み、未経験者を育てる文化があるかを見極めることが重要です。
未経験からAIエンジニアを目指す場合、求人の探し方にもコツが必要です。
「未経験者歓迎」と明記されている求人はもちろんですが、第二新卒を積極的に採用している企業や、研修制度が充実している企業も狙い目です。
また、最初はAIに直接関わらなくても、データ分析やWeb開発のポジションで入社し、社内でのキャリアチェンジを目指すという方法もあります。
求人サイトをこまめにチェックするだけでなく、企業の採用ページやエンジニアブログなどを読んで、未経験者を育てる文化があるかどうかを見極めることも重要です。
【こんな求人がある】AIエンジニアの求人例
具体的な求人例として、「【ポテンシャル採用】AI開発アシスタント」といったものがあります。
この場合、まずはAIモデルの学習に必要なデータ作成や、先輩エンジニアのサポート業務からスタートし、OJTで実践的なスキルを身につけていくキャリアパスが用意されています。
また、「データアナリスト（AIエンジニア候補）」として、まずはデータの分析や可視化から担当し、将来的には予測モデルの構築などAI開発に携わっていく求人もあります。
いきなり「AIエンジニア」でなくても、関連職種からキャリアを始める道があることを知っておくと、選択肢が広がります。
転職エージェントの活用について
一人での転職活動は、情報収集も大変ですし、精神的に不安になることも多いものです。そんな時は、転職のプロである転職エージェントを活用するのも選択肢の一つです。
特に、女性エンジニアのキャリア支援に特化したエージェントなら、ライフプランにも配慮したサポートが期待できます。
一般には公開されていない「非公開求人」を紹介してもらえたり、職務経歴書の添削や面接対策でアピールポイントを明確にしたりと、様々なメリットがあります。
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6．AIエンジニアの未来と女性ならではのキャリアパス
AIエンジニアとして働く未来は、どのように広がっているのでしょうか。ここでは、ますます高まるAIエンジニアの将来性と、気になる年収アップ戦略を解説。
さらに、結婚や出産などライフステージの変化にも対応できる、女性ならではの多様なキャリアプランをご紹介します。
ますます高まる需要！AIエンジニアの将来性
AI技術は、もはや一部のIT企業だけのものではありません。医療、金融、製造、教育など、あらゆる産業でAIの活用が進んでおり、その市場規模は今後も拡大していくと予測されています。
それに伴い、AIを開発・活用できる人材の需要はますます高まっていくでしょう。技術の進化が早いため、常に学び続ける姿勢は必要ですが、それだけ刺激的で成長できる環境だと言えます。
専門スキルを身につけることで、場所に縛られずに働けるリモートワークや、柔軟な働き方を選択しやすくなるのも、女性にとっては大きな魅力の一つです。
年収について
AIエンジニアは、他のITエンジニア職と比較しても年収水準が高い傾向にあります。
もちろん、未経験からのスタート時は標準的な給与かもしれませんが、スキルを磨き、実務経験を積むことで着実に年収を上げていくことが可能です。
特に、特定の業界知識（ドメイン知識）とAI技術を掛け合わせることができる人材は、非常に市場価値が高くなります。
例えば、金融業界の知識を持つAIエンジニアや、医療画像解析に強いAIエンジニアなどです。専門性を確立し、実績を出すことが、キャリアアップと年収アップの鍵を握っています。
ライフステージに合わせて描く多様なキャリアプラン
スペシャリスト
特定の技術分野を深く追求し、専門家としての道を歩みます。
プロジェクトマネージャー
技術的な知見を活かし、チーム全体を率いてプロジェクトを成功に導きます。
コンサルタント / プロダクトマネージャー
AIの知識をビジネス課題の解決や、新たなプロダクト開発に活かします。
AIエンジニアとしてのキャリアは、一つだけではありません。
技術を極めてスペシャリストの道を進むこともできれば、チームをまとめるプロジェクトマネージャーになる道もあります。
また、AIの知識を活かして、コンサルタントやプロダクトマネージャーにキャリアチェンジすることも可能です。
結婚や出産といったライフステージの変化に合わせて、働き方や役割を柔軟に変えていけるのも、専門スキルを持つ強みです。
自分らしいキャリアプランを描き、公私ともに充実した人生を送る。AIエンジニアは、それが実現できる可能性に満ちた職業だと言えるでしょう。
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7．未経験からAIエンジニアへの第一歩を踏み出そう
未経験からAIエンジニアへの道は決して簡単ではありませんが、段階的な学習と適切な戦略により実現可能です。
Python習得から始まり、ポートフォリオ作成、そして転職活動まで、一歩ずつ着実に進むことが重要です。AI市場の拡大とともに、専門スキルを持つ人材の需要は今後さらに高まるでしょう。
女性ならではの視点を活かし、ライフステージに合わせた柔軟なキャリア形成が可能なAIエンジニアという職業に挑戦してみませんか。
ライフプランに寄り添うキャリア相談について
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