AIエンジニアになるには？未経験からのロードマップと必要スキルを解説

2026年2月18日

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AIエンジニアとは？仕事内容と市場価値

AIエンジニアとは、機械学習やディープラーニングなどのAI技術を活用して、ビジネス課題を解決するシステムやサービスを開発するエンジニアです。2026年現在、生成AIブームの影響もあり、AIエンジニアの求人数は過去5年で約3倍に増加しています。

経済産業省の試算によると、2030年までにAI人材は約12万人不足するとされており、未経験からでもキャリアチェンジするチャンスが広がっています。本記事では、未経験からAIエンジニアになるための具体的なロードマップを解説します。

AIエンジニアに必要なスキルセット

プログラミングスキル（必須）

AIエンジニアに最も重要なプログラミング言語はPythonです。機械学習ライブラリ（scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）のほとんどがPythonで提供されているため、まずPythonを習得することが最優先です。加えて、SQLによるデータ操作スキルも現場では必須となります。

数学・統計の基礎知識

機械学習の仕組みを理解するには、線形代数、微分積分、確率統計の基礎知識が必要です。ただし、大学レベルの高度な数学が必要というわけではなく、アルゴリズムの動作原理を直感的に理解できるレベルで十分です。

機械学習・ディープラーニングの知識

教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった基本概念に加え、ニューラルネットワーク、CNN、RNN、Transformerなどのアーキテクチャを理解する必要があります。最近ではLLM（大規模言語モデル）に関する知識も求められます。

クラウド・MLOpsのスキル

AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスを使ったモデルデプロイメントのスキルが、実務では重視されます。MLOps（機械学習モデルの運用管理）の知識があると、さらに市場価値が高まります。

未経験からAIエンジニアになるロードマップ【6ステップ】

ステップ1：Python基礎を習得する（1〜2ヶ月）

まずはProgateやPaizaなどのオンライン学習サービスでPythonの基礎文法を学びましょう。変数、関数、クラス、ファイル操作など基本的な概念を押さえます。並行してNumPyやPandasなどのデータ処理ライブラリも触れておくと後が楽です。

ステップ2：数学・統計の基礎を学ぶ（1〜2ヶ月）

統計検定2級レベルの知識を目安に学習を進めます。書籍「統計学入門」やYouTubeの解説動画を活用しましょう。行列計算、偏微分、確率分布の基礎をしっかり押さえることが重要です。

ステップ3：機械学習の基礎を学ぶ（2〜3ヶ月）

Courseraの「Machine Learning」コースや、書籍「ゼロから作るDeep Learning」で体系的に学びます。実際にコードを書きながらアルゴリズムの動作を理解することが重要です。

ステップ4：ポートフォリオを作成する（2〜3ヶ月）

Kaggleのコンペティションに参加したり、自分でデータセットを収集してモデルを構築するプロジェクトを3〜5つ作成します。GitHubにコードを公開し、READMEでプロジェクトの概要や成果を分かりやすくまとめましょう。

ステップ5：資格を取得する（1〜2ヶ月）

G検定やE資格、AWS Certified Machine Learningなどの資格を取得すると、スキルの客観的な証明になります。未経験からの転職では、資格がアピールポイントになるケースが多いです。

ステップ6：転職活動を開始する

AI専門の転職エージェントやLinkedInを活用して求人を探します。未経験可の求人も増えているため、ポートフォリオと資格をしっかり準備した上で積極的に応募しましょう。面接では技術力だけでなく、ビジネス課題への理解度もアピールすることが重要です。

AIエンジニアの年収相場

AIエンジニアの平均年収は約600〜900万円で、経験3年以上のシニアレベルになると1,000万円を超えるケースも珍しくありません。GAFAMなどの外資系企業では2,000万円以上の年収も可能です。未経験からの転職直後は400〜500万円程度からスタートすることが多いですが、スキルアップに伴い急速に年収が上がるのがこの職種の特徴です。

まとめ：未経験でもAIエンジニアへの道は開かれている

AIエンジニアは深刻な人材不足が続いており、未経験からでもキャリアチェンジが十分に可能な職種です。重要なのは体系的な学習計画を立て、実践的なポートフォリオを構築すること。半年から1年の集中的な学習で、転職市場に出られるレベルに到達できます。AI時代のキャリアを切り開くために、今日から一歩を踏み出してみましょう。

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