こんにちは！キカガクでキャリアアドバイザーをしている藤岡です。
普段キャリアアドバイザーとしていろいろなお話をしていますが、AI エンジニアになりたいという方が以前より増えています。
今回は、そんな需要の高い職種であるAI エンジニアとしてのキャリアを目指す方へ向けた記事です。
AI エンジニアとして転職を成功させるために、ポイントを押さえてキャリアチェンジを叶えましょう！
- AI エンジニアになるためのステップは知識とスキルの習得、オリジナルアプリケーションの開発、転職活動
- 知識とスキルはスクール、独学、オンライン学習など、自分に合った方法で学ぶことが大切。
- 転職活動のポイントは未経験者向けの履歴書・職務経歴書の書き方や面接でのアピールが重要
AI エンジニアになるためのステップ
AI エンジニアになるためのステップは大まかに次のようになります。
まずは AI エンジニアに必要な知識、スキルを身につけましょう。学習方法には独学、スクールなどがあります。
ある程度の知識、スキルが身についたら自分だけのアプリケーションを作ってみましょう。
ここまでできるようになってくると楽しくなってくるでしょう！
土台が固まったら転職活動をはじめましょう！現場に入るのは早ければ早いほどスキル習得につながります！
AI エンジニア自体について詳しく知りたい！といった方は、ぜひ次の記事をご覧ください。
知識とスキルを身につける
AI エンジニアには数学の知識や、AI アプリケーションを実装するためのプログラミングスキルなどが必要です。
しかし、AI エンジニアになりたい！と思っても、まずなにからすればいいかわからないという方も多いのではないでしょうか。
やみくもにプログラミングを学んでも、活用イメージがわかなければ挫折してしまう可能性が高くなります。
AI エンジニアとしてのキャリアを目指す上で、自分にあった形で知識とスキルを習得することが重要です。
学習方法としてはオンライン学習プラットフォームの利用、スクールの受講、独学や書籍の活用などが挙げられます。
スクールに通うメリットとデメリット
メリット
スクールに通うメリットはなんといっても体系的な学習プログラムがあることです。
プログラミングというのは極めて初期で挫折してしまうことが多いです。スクールで学ぶことによって、最初のハードルを越えられることが大きなメリットです！
また、同期の受講生がいる場合は同期との交流が学習のモチベーションにつながったというお話もよく聞きます。
- 体系的な学習プログラムがあること
- 難解で挫折しやすい学習初期を乗り越えやすいこと
- 受講生同士のつながりでモチベーションを保ちやすいこと
デメリット
プログラミングスクールに通うには料金がかかるのがデメリットです。
また、3 ヶ月間、6 ヶ月間といったような学習スケジュールがあることが多く、時間の制約が発生することもデメリットと言えます。
料金については給付金が適用されることもあるので、ぜひご確認ください。
時間の制約については、ある意味そうであるほうが学習を続けやすい人も多いでしょう。
- プログラミングスクールは高額な学費がかかることがあること
- 決められたスケジュールで学習を進める必要があること
独学のメリットとデメリット
メリット
独学のメリットは自分のペースで学べることです。また、学習の進捗や興味に合わせて学習内容を変えられることもメリットといえます。
コストについてもメリットでしょう。最低限の環境費などではじめられるのがポイントです。
- 自分のペースで学べ、学習内容を柔軟に変えられること
- 無料、または低額のツールを活用することで、低コストで学習を進められること
デメリット
独学のデメリットとしては、自分を律する必要があることでしょう。
学習初期は学習したことが本当に身についているのか不安になることがよくあります。独学の場合、自身で最初のハードルを越える必要があります。
また、最初の難しい期間を自分自身の力だけで乗り越える必要があることもデメリットといえます。
- 学習計画を自分自身で立てる必要があること
- 初期に学習内容を軌道修正してくれる人がいないことが多いこと
オンライン学習プラットフォームの利用方法
現在はさまざまなオンライン学習プラットフォームがあり、自分の学習スタイルに合っているのかを安価で試せます。
キカガク Learning では、AIや機械学習のコースが無料で受けられます。ぜひご登録ください！
書籍や教材の活用法
書籍や教材の学習では、ある程度まとまった知識を得ることが可能です。
ただし疑問点が出た場合に自分での解決することが難しい場合があります。
書籍だけの学習で進めるのではなく、スクール受講やオンライン学習プラットフォーム、コミュニティと併用することをおすすめします。
コミュニティを活用するのもおすすめ
AI エンジニアを目指す上で、コミュニティの力を借りることも非常に有効です。1 人で学習を続けるのは想像以上に大変で、挫折につながりやすいものです。
周囲の人との情報交換は、自身の知識を広げるだけでなく、モチベーションを維持する上でも非常に重要です。
- ミートアップやカンファレンスへの参加：業界のイベントに参加することで、最新のトレンドやケーススタディに触れ、同じ分野の人々とつながれる
- メンターシップの活用：経験豊富なメンターを見つけることで、学習の指針やキャリアのアドバイスを得られる
AI エンジニアに必要なスキルについて、次の記事でさらに詳しく解説しています。ぜひこちらもご覧ください！
オリジナルの AI アプリケーションを作る
土台のスキルが身についたらオリジナルの AI アプリケーションを作りましょう！自分だけのアイデアを形にすることで、AI 技術への理解がさらに深まります。
ここでは、オリジナルアプリケーション開発のポイントを解説します。
身近な課題からアイデアを考えてみる
オリジナルアプリケーションのアイデアを考える際は、身近な課題から始めるのがおすすめです。
日常生活で不便に感じていることや、効率化できそうな作業などに着目してみましょう。
例えば、以下のようなアイデアが考えられます。
- 個人の食事内容を記録・分析し、健康管理をサポートするアプリ
- SNSの投稿から、ユーザーの感情を分析するセンチメント分析ツール
- 家計簿の入力を自動化し、支出パターンを可視化するアプリ
身近な課題を解決するアプリケーションは、自分自身の生活を改善するだけでなく、同じ悩みを抱える人々にも価値を提供できます。
そういった経験が転職活動でも大いに役立つでしょう！
技術記事などでアウトプットするのがおすすめ
未経験から AI エンジニアへの転職を目指している人は、オリジナルアプリケーションの開発プロセスや学びを、技術記事などでアウトプットすることをおすすめします。
自分の経験を言語化することで、知識の定着が促進されます。また、記事を公開することで、他のエンジニアからフィードバックを得られる可能性もあります。
アウトプットの方法としては、次のようなプラットフォームが活用できます。
- Qita
- Zenn
- 自身のメディアサイト
オリジナルアプリケーションの開発と並行して、積極的なアウトプットを心がけましょう！
実務経験はどうやって積む？
未経験から AI エンジニアを目指している人にとって実務経験の壁が立ちはだかることが非常に多いです。どうやってこの壁を越えられるのでしょうか。
手段として、まずは小規模でも自分のプロジェクトを立ち上げてみることをおすすめします。
GitHub などのプラットフォームでオープンソースプロジェクトに参加するのもいい方法です。Kaggle といったようなコンペティションに参加するのもおすすめです。
未経験者向けの AI エンジニア転職対策
ここまで知識、スキルの習得や実践経験を積む方法について解説しました。
転職活動では、履歴書や職務経歴書の準備、面接対策も欠かせません。ここでは、未経験者に特化した転職対策のポイントを解説します！
履歴書・職務経歴書の書き方のポイント
未経験分野への転職では、履歴書と職務経歴書の書き方に工夫が必要です。次の点に注目して作成しましょう。
- 関連スキルの強調：過去の職歴で培った、AI エンジニアリングに関連するスキル（データ分析、プログラミング、論理的思考など）を前面に押し出す
- 学習意欲のアピール：自己学習やオンラインコースで得た知識、プロジェクトへの参加など、AI エンジニアリングへの興味と学習意欲を示す
- 成果と貢献の具体例：以前の職場での実績や成果、特にチームプロジェクトや問題解決における具体的な貢献を記載する
面接でのアピールポイントとは
未経験者にとって、面接は自分の可能性をアピールする重要な機会です。次の点を意識して臨みましょう。
- 問題解決能力：実際に直面した課題や問題をどのように解決したかの具体例を準備する
- 学習と適応の経験：新しい技術や方法論をいかに学び、適応したかのエピソードを話す
- チームでの協力とリーダーシップ：過去の職場でのチームワークやプロジェクトリーダーとしての経験を強調する
- キャリア変更への動機：AI エンジニアリングへの転職を決意した理由と、この分野に対する情熱を伝える
これらの対策を通じて、未経験者であっても AI エンジニアへの転職に挑戦する熱意と適性をアピールできます。
20 代で AI エンジニアになるためのポイント
20 代でキャリアチェンジするメリットとは
20 代は、新しいキャリアにチャレンジするのに最適な時期です。
この年代は、柔軟性が高く、新しい知識や技術を吸収する能力に長けています。
AI エンジニアリングのような急速に発展する分野で活躍するには、常に学び続ける姿勢が必要です。
また、20 代でキャリアチェンジをすることで、長期的なキャリアの方向性を見定めることができます。
AI エンジニアとしてのスキルを早い段階で身につけることで、将来的により高い役職ややりがいのある仕事に就くチャンスを増やせます。
どういう人が採用されやすい？
AI エンジニアとして採用されやすい 20 代の人物像は、何よりも旺盛な学習意欲を持っている人です。
技術の進歩が早いこの分野では、常に新しい知識やスキルを吸収し、自己研鑽を怠らない姿勢が重要視されます。
また、論理的思考力とプログラミングスキルの基礎がある方は、AI エンジニアへの適性が高いと言えます。
さらに、チームワークやコミュニケーション能力も重要です。
プロジェクトベースの仕事が多い AI エンジニアリングでは、他のメンバーと協力して問題を解決する能力が求められるからです。
年齢を活かすための転職・求人情報の活用
20 代は社会人経験が浅いため、転職活動では自分の強みをアピールすることが大切です。
もしプログラミングコンテストでの入賞経験やオープンソースプロジェクトへの貢献など、AI エンジニアリングに関連する実績があれば、履歴書や職務経歴書で積極的に強調しましょう。
また、インターンシップやハッカソンへの参加も、AI エンジニアとしての適性を示すのに有効です。
20 代向けの転職サイトや、AI エンジニアリングに特化した求人情報を活用することも大切です。
未経験者や若手を積極的に採用する企業も数多くあります。自分の強みと学習意欲を前面に押し出して、積極的にアプローチしていきましょう！
30 代で AI エンジニアになるためのポイント
30 代で AI エンジニアへの転職を考えている方も多いのではないでしょうか。この年代でのキャリアチェンジではうまく自身をアピールする必要があります。
30 代でキャリアチェンジするメリットとは
30 代でキャリアチェンジをする最大のメリットは、これまでの職業経験で培ったスキルを活かせることです。
コミュニケーション能力、プロジェクト管理、問題解決スキルなど、過去の職歴で磨かれた能力は、AI エンジニアリングの分野でも非常に価値があります。
また、新しい技術や知識を学ぶことで、現代の職場で求められるスキルセットを拡充し、キャリアの選択肢を広げることができます。
30 代は、自分の強みを活かしつつ、新たな可能性に挑戦するのに最適な時期だと言えるでしょう。
どういう人が採用されやすい？
AI エンジニアとして採用されやすい人物像は、技術的なスキルだけでなく、柔軟な思考力と旺盛な学習意欲を兼ね備えている人です。
特に、チームでの仕事やプロジェクトのリード経験がある方は、採用の際に大きなアピールポイントになります。
また、新しい技術やトレンドに対する深い理解と、それらを実務に応用する能力も重要視されます。
30 代の方は、これまでの経験を活かしつつ、絶え間ない学習と成長の姿勢を示すことが必要です。
経験を活かすための転職・求人情報の活用
30 代で AI エンジニアへの転職を目指す際は、自身の経験を価値あるものとしてアピールすることが大切です。
職務経歴書や履歴書では、過去の経験が AI エンジニアとしての役割にどう貢献できるかを明確に示しましょう。
LinkedIn などのプラットフォームを活用して、自分のスキルと経験に合った求人を探すのも有効な方法です。
さらに、業界のイベントやセミナーに参加することもおすすめです。
30 代は、これまでの経験と新たな挑戦のバランスを取るのに最適な時期です。
AI エンジニアへの転職を成功させて、あなたのキャリアを広げていきましょう！
40 代で AI エンジニアに転職するためのポイント
40 代で AI エンジニアへの転職を考えている方も、年齢を活かしたキャリアチェンジが可能です。
豊富な職務経験とスキルを武器に、AI エンジニアとしての新たなキャリアを築いていきましょう。
40 代でキャリアチェンジするメリットとは
40 代でキャリアチェンジをする最大のメリットは、これまでの職業人生で培った専門性や問題解決能力を活かせることです。
AI エンジニアリングの分野では、ドメイン知識や業界理解が重要視されます。
40 代の方は、特定の業界で長年蓄積してきた知見を AI 技術に応用することで、独自の価値を提供できるでしょう。
また、40 代でのキャリアチェンジは、これまでのキャリアの延長線上にある新たな可能性を探る機会でもあります。
AI 技術を学ぶことで、自身のスキルセットを拡張し、より広範囲な課題解決に貢献できるようになります。
どういう人が採用されやすい？
AI エンジニアとして採用されやすい 40 代の人材は、技術的な適性に加えて、リーダーシップと戦略的思考力を兼ね備えている人です。
プロジェクトマネジメントや組織運営の経験は、AI エンジニアリングのチームを率いる上で大きな強みになります。
また、自身の専門分野と AI 技術を掛け合わせ、革新的なソリューションを生み出せる人材も注目されます。
例えば、医療従事者や金融のエキスパートが AI エンジニアリングを学ぶことで、それぞれの業界に特化した AI アプリケーションの開発に貢献できます。
経験を活かすための転職・求人情報の活用
40 代で AI エンジニアへの転職を目指す際は、自身の強みをアピールすることが重要です。
履歴書や職務経歴書では、これまでの職務で培ったスキルや経験を、AI エンジニアとしてどのように活かせるかを具体的に示しましょう。
また、40 代向けの転職サイトや、経験者を対象とした求人情報を積極的に活用することをおすすめします。
年齢を重視せず、スキルと経験を評価する企業も増えています。自身の専門性と AI エンジニアリングへの熱意を前面に押し出して、転職活動に臨みましょう。
さらに、AI エンジニアリングのコミュニティに参加し、同年代の転職者や経験者とのつながりを作ることも有効です。
さまざまな背景を持つ人々との交流は、新たな気づきやキャリアチャンスにつながる可能性があります。
学習、実践と効果的な転職活動で AI エンジニアに！
この記事では AI エンジニアになるためのステップを解説しました！
効率的なスキル習得、効果的な転職活動で AI エンジニアへの転職を成功させましょう！
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業界や未経験転職市場の動向を知ることが転職成功の近道
未経験転職においては、学習前、学習中であっても、どれだけ業界のことや現在の未経験転職の動向を把握しているかどうかで、学習効率や転職の成否が大きく変わります。
次の記事でそのあたりについて詳しく解説しているので、ぜひこちらもご覧ください。
Python をはじめとしたエンジニア転職に強み
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