「AIエンジニアになりたいけれど、未経験の20代でも可能なのか？」とお悩みの方へ。
本記事では、未経験からAIエンジニアになるために必要なことを詳しく解説します。
ポテンシャル採用を活かす方法や習得すべきスキル、そして転職を成功させるための具体的なコツをご紹介します。
この記事を読み終える頃には、20代未経験でも自信を持ってキャリアをスタートするための道筋が明確になるでしょう。
20代未経験でもAIエンジニアになれる理由はポテンシャル採用
AIエンジニアという職種は、近年の技術革新に伴い、その需要が急速に高まっています。
これにより、企業は経験者のみならず未経験者にも採用の門戸を開き、特に若手の潜在能力を重視した採用を行うケースが増加しています。
このセクションでは、そのような背景について詳しく解説いたします。
AIエンジニアに20代未経験がなぜ有利なのか
20代の若さは、新しい知識やスキルを柔軟に吸収できる点で大きな強みとなります。
AI分野は日々進化しており、新しい技術やツールが次々と登場しています。
そのため、既存の知識に縛られず、新しい情報を柔軟に取り入れられる若手人材は、企業にとって非常に魅力的です。
さらに、若年層は一般的に学習スピードが速く、変化への順応力が高いとされています。
AIエンジニアには、数学、プログラミング、統計学といった幅広い知識が求められます。
20代の場合、これらを短期間で習得する可能性が高いと考えられています。
また、多くの企業は長期的な人材育成を視野に入れ、若手を採用し、自社で育成することに力を入れています。
特にAI分野では、未経験者を対象とした研修プログラムやOJTを整備している企業も多く存在します。
20代はキャリアの初期段階にあるため、その潜在能力が評価されやすい傾向があります。
このような背景から、若手育成を重視する企業の方針が採用活動にも反映されているのです。
未経験者だからこそ求められる基礎的な資質
AIエンジニアとして成功するには、継続的な学習意欲と技術への好奇心が欠かせません。
AI技術は急速に進化しており、一度学んだ知識だけでは対応できないことが多いため、新しいことを学び続ける姿勢が重要です。
未経験者であっても、このような意欲や姿勢を持つ人材は企業から高く評価されます。
必要なスキルとして、基本的なPCリテラシーや論理的思考力が挙げられます。
論理的思考力はAIモデルの設計やデータ分析に不可欠で、これらの基礎的な能力は特別な経験がなくても磨けるため、未経験者でも十分に準備が可能です。
自分の強みを的確にアピールすることが成功の鍵となります。
AIエンジニアってどんなことをするの？
AIエンジニアが具体的にどのような業務を行うのかを知ることで、この職種の魅力や必要なスキルがより明確になります。
AI関連職種にはさまざまな種類があり、それぞれ異なる役割や特性を持っています。
このセクションでは、代表的な職種とその特徴をわかりやすくご紹介します。
AI関連職種の種類と特徴
- データサイエンティスト
業務内容
ビッグデータを収集・分析し、ビジネス課題の解決策や改善案を提案します。
また、機械学習モデルを活用して高度な分析を行うこともあります。
こんな方に適しています
論理的思考力があり、データ分析や統計学に興味がある方。
さらに、ビジネス視点で課題解決に取り組む意欲が求められます。 - データアナリスト
業務内容
データの集計・分析を行い、ユーザー行動や将来のニーズを予測します。
データサイエンティストと比べ、分析業務に特化する傾向があります。
こんな方に適しています
数字や統計に強く、細かいデータ処理が得意な方。 - 機械学習エンジニア
業務内容
機械学習アルゴリズムを設計・実装し、システムやサービスに組み込む役割を担います。
エンジニアリングに特化した職種です。
こんな方に適しています
高いプログラミングスキルを持ち、新しい技術に挑戦する意欲がある方。 - データエンジニア
業務内容
AIシステムで使用されるデータ基盤を構築し、大量のデータ処理や整備を行います。
こんな方に適しています
システム設計やデータ管理が得意で、大規模なプロジェクトに関心がある方。
未経験から知っておくべき基本言語と基本ツール
AIエンジニアとしてキャリアをスタートするには、以下のプログラミング言語やツールについて基本的な知識を持つことが重要です。
- Pyson
用途
機械学習モデルの構築、データ分析、自動化タスクなど。
ポイント
文法が簡潔で初心者にも学びやすい言語です。
さらに、NumPy、Pandas、TensorFlowなど豊富なライブラリを活用することで、効率的な開発が可能です。 - SQL
用途
データベースから必要な情報を取得したり、データを操作したりする際に使用します。
ポイント
データベース操作の基礎として必須のスキルであり、効率的なクエリ作成が重要です。 - Kaggle
用途
データサイエンスのコンペティションに参加したり、実践的なデータ分析スキルを習得したりするために活用できます。
ポイント
公開されているデータセットを使って練習できるため、初心者にも最適なプラットフォームです。 - GitHub
用途
コードのバージョン管理や共有を行うほか、プロジェクトの成果物を公開してポートフォリオとして活用できます。
ポイント
チーム開発でも重宝されるため、基本的な操作方法を押さえておくことが重要です。
20代未経験でAIエンジニアに応募する前にやるべきことは？資格は必要？
AIエンジニアを目指す際、資格取得はスキルの証明や学習の指針として非常に有効です。
特に未経験者にとって、資格は基礎知識を体系的に学ぶ手段であると同時に、転職活動でのアピール材料にもなります。
ここでは、AI関連資格の中でも代表的な「G検定」と「E資格」について解説します。
G検定（ジェネラリスト検定）とは
G検定は、AIやディープラーニングの基礎知識を学び、それをビジネスに応用する能力を証明する資格です。
AIの基本概念や歴史、倫理的課題、ビジネス活用法などを幅広くカバーしており、エンジニアだけでなくビジネスパーソンにも適しています。
また、受験資格がなく、比較的短期間で取得できる点も特徴です。
そのため、未経験者が最初に挑戦する資格として非常に適しています。
合格率は約60～70％とされており、しっかりと準備すれば、十分に合格を目指せる試験です。
E資格とは
E資格は、G検定より専門的な内容を扱う資格で、主にエンジニアを対象としています。
この資格では、ディープラーニングの理論や実装能力が問われます。
受験するためには、JDLA認定プログラムを修了する必要があり、一定の学習時間と費用が求められます。
多くの場合、G検定取得後にステップアップとして挑戦するケースが一般的です。
E資格は、AI開発現場で即戦力となるスキルを証明できる資格として、高い評価を得ています。
G検定やE資格以外の資格
これらの資格以外にも、「Python3エンジニア認定データ分析試験」、「AWS Certified Machine Learning – Specialty」、「AI-900 (Microsoft Azure AI Fundamentals)」など補完的な資格があります。
これらの資格は特定の分野でのスキル向上に役立ち、AI関連の知識をより深めるための手助けとなります。
ただし、まずはG検定やE資格といった基礎的な資格から取り組むことをおすすめします。
これらを取得することで、AI分野の全体像を理解した上で、次のステップに進むことが可能です。
【転職のコツ】20代未経験のAIエンジニアはどういう人が採用されやすい？
AIエンジニアを目指す上で、採用担当者がどのように評価するのかを理解することは非常に重要です。
特にポテンシャル採用を狙う場合、求められるスキルや姿勢を知り、それに合わせた準備をすることで採用の可能性を大きく高めることができます。
ここでは、採用担当者が重視するポイントや、IT関連の経験がある場合の効果的なアピール方法について解説します。
採用担当者が評価するポイント
採用担当者が重視するポイントの一つに、自己学習や独学の成果があります。
AIエンジニアは高度な技術知識が求められる職種であるため、未経験者であっても独学でプログラミングやAIの基礎を身につけていることは高く評価されます。
たとえば、プログラミング言語を使った簡単なプロジェクトの経験や、オンラインでAIや機械学習のコースを修了した実績などが挙げられます。
こうした取り組みは「自分で学び続ける力」を示すもので、採用担当者に好印象を与えます。
さらに、成長意欲や問題解決能力も重要な評価ポイントです。
AIエンジニアは新しい技術や課題に直面する機会が多いため、それに対応する柔軟性と積極性が求められます。
面接では「新しい技術をどのように学び、それを活かして問題を解決したか」を具体的なエピソードとともに伝えると効果的です。
たとえば、自分で設定した課題（データ分析や簡単な機械学習モデルの構築など）を解決した経験や、その過程で得た教訓を共有することで、成長意欲や実行力を具体的にアピールできます。
IT関連経験がある場合の強み
IT関連の経験がある場合は、それをAIエンジニアとして活かせる形でアピールすることが重要です。
たとえば、データ分析やマーケティング業務の経験がある場合、そのスキルはAI分野でも転用可能です。
また、「過去の業務知識をAI分野でどう活かせるか」を具体的に説明することで、自分のバックグラウンドが新しい職種でも価値を持つことをアピールできます。
たとえば、マーケティング部門で顧客データ分析に携わっていた経験を活かし、AIモデルを用いた顧客行動予測システムの構築プロジェクトに貢献した例があります。
このような具体的なエピソードは、自分の過去の経験とAI分野との関連性を明確にし、採用担当者に「即戦力として活躍できる可能性」を印象づける効果があります。
20代未経験からAIエンジニア転職を成功させる学習方法
AIエンジニアへの転職を目指す場合、学習方法の選択が成功の鍵を握ります。
AIエンジニアに求められるスキルは専門性が高いため、効率的かつ実践的な学び方が重要です。
この記事では、初心者向けの学習リソースとその活用法、さらに実務力を鍛えるためのプロジェクト型学習について解説します。
おすすめの学習リソースと活用法
AIエンジニアを目指す上で、適切な学習リソースの選択は非常に重要です。
特に未経験者にとって、プログラミングスクールは効果的な選択肢となります。
これらのスクールでは、AIや機械学習の基礎から応用まで、幅広い内容を体系的に学ぶことができます。
また、短期間で集中して学べるブートキャンプ形式のプログラムも人気があり、実践的な課題を通じて即戦力となるスキルを習得できます。
具体的なプログラミングスクールの詳細については、以下の記事をご覧ください。
さらに、書籍を活用するのも効果的な方法です。
たとえば、「Pythonによる機械学習入門」や「ゼロから作るDeep Learning」といった初心者向けの書籍は、体系的に知識を深めるのに最適です。
これらの書籍を活用することで、AIや機械学習の基礎から応用まで効率的に学ぶことができます。
KaggleやGitHubといったアウトプットの場を活用することも、スキルを磨くうえで非常に重要です。
Kaggleでは実際のデータセットを用いた課題に取り組むことで実践的なスキルを高めることができます。
一方で、GitHubを利用すれば、自作のコードやプロジェクトを公開し、他者からフィードバックを受けることが可能です。
また、転職活動時にはポートフォリオとして活用することもできるため、多くのメリットがあります。
プロジェクト型学習で実務力を鍛える
実務力を鍛えるには、プロジェクト型学習が非常に有効です。
個人プロジェクトを立ち上げ、自ら課題の設定から解決までを行うことで、問題解決能力や実践的なスキルを磨くことができます。
このようなプロジェクトは、AI技術をどの程度活用できるかを具体的に示す機会となり、転職活動時に大きな強みとなります。
また、これらのプロジェクト成果物をポートフォリオとしてまとめることを強くおすすめします。
ポートフォリオには、取り組んだプロジェクトの概要、使用した技術やツール、得られた成果などを記載しましょう。
採用担当者は応募者の実務経験だけでなく、「どれだけ具体的なスキルを有しているか」を重視します。
そのため、このようなポートフォリオは非常に効果的なアピール材料になります。
20代未経験からAIエンジニアを目指すキャリアパスと将来性
20代未経験からAIエンジニアを目指す場合、キャリアパスを明確に描き、将来の可能性を視野に入れることが重要です。
AI分野は日々技術革新が進んでいます。
そのため、長期的な視点で成長の道筋を計画することが重要です。
また、グローバルな視野を持つことで、さらなるチャンスをつかむ可能性が広がります。
このセクションでは、長期的な成長プランの立て方と、国際的なキャリア展開の方法について解説します。
長期的な成長プランを描くために
AIエンジニアとして成長するためには、常にスキルを更新し続ける姿勢が求められます。
AIや機械学習の分野は日々進化しており、新しい技術が次々と登場しています。
そのため、最新技術を学び続ける習慣が重要です。
たとえば、専門書や論文を読む、オンラインコースを受講する、カンファレンスや勉強会に参加するなどの方法があります。
また、現場での経験を通じて不足しているスキルを特定し、それを補う学習計画を立てることも有効です。
さらに、技術スキルだけでなく、ビジネス視点やマネジメントスキルの習得も欠かせません。
プロジェクト全体を俯瞰する能力や、ビジネス課題に適切な技術を提案する力が求められる場面が増えています。
特に、チームリーダーやプロジェクトマネージャーを目指す場合、コミュニケーション力や意思決定力といったスキルが必要です。
これらのスキルは専門性に加え、自分の市場価値を高める重要な要素となります。
海外での需要と国際的なキャリア展開
AIエンジニアのキャリアは国内にとどまらず、海外でも大きな可能性を秘めています。
現在、グローバル市場ではAI人材の需要が急増しています。
特に北米やヨーロッパにおいて、AIエンジニアは高く評価されており、高い報酬や魅力的なキャリアパスが提供されています。
また、日本で培った経験やスキルが評価されるケースも多く、海外で活躍できるチャンスが広がっています。
さらに、近年はリモートワークの普及により、地理的な制約を超えて海外企業のプロジェクトに携わる機会も増えています。
リモートワークは国際的なネットワークを築くうえで有効であり、キャリアをさらに広げる手段となります。
まとめ
20代未経験でもAIエンジニアを目指すことは十分に可能です。
ポテンシャル採用を活かし、基礎スキルの習得や成長意欲を示すことで、未経験のハンデを乗り越えられるでしょう。また、学び続ける姿勢や実務力を鍛えるためのプロジェクト型学習が成功の鍵となります。
AI分野は将来性が高く、国内外でのキャリア展開も期待できます。
この記事を参考に、具体的な行動計画を立て、AIエンジニアとしての第一歩を踏み出しましょう。