AIエンジニアになるには？仕事内容・必要スキル・転職ロードマップ

「AIエンジニアになるには、何から始めればいいのか」と迷っていませんか？

【結論！】
▶学歴や資格は必須ではない
▶Pythonと機械学習の基礎から始める
▶ポートフォリオと実務経験で転職に近づく

厚生労働省のjob tagでは、AIエンジニアに学歴や資格は必要ないと説明されています。必要なのは、Pythonと機械学習の基礎を固めて、成果物で実力を示す手順です。

この記事では、AIエンジニアの仕事内容と必要なスキルを整理し、転職までの5ステップを解説します。

※1：出典元：ユニゾンキャリア公式サイト/2025年1月〜2025年8月に入社した方の3ヶ月以上継続率
※2：出典元：Geekly公式サイト/2026年2月時点
※3：出典元：レバテックキャリア公式サイト/2023年1月〜2024年3月の実績

AIエンジニアとは？仕事内容とSEとの違い

AIエンジニアは、機械学習でAIの判定や予測を実現する技術者です。

同じ開発職のSEとの違いは、扱うデータと成果の測り方にあります。

AIエンジニアはAIの開発と実装を担う技術者

AIエンジニアは、機械学習でAIに判断させる仕組みを開発する技術者です。

厚生労働省のjob tagでは、狭義のAIエンジニアを機械学習のエンジニアと定義しています。ビッグデータを分析するデータサイエンティストを含める場合もあります。

担当するのは、教師データを投入して学習させ、判定の精度を上げる工程です。

顔認証や疾病の画像診断、自動運転など、応用の分野は広がっています。

AIエンジニアの仕事内容は5つの工程

AIエンジニアは、用途を決める段階から運用後の改善まで通しで関わる職種です。

工程	具体的な業務の例
開発目標の設定	顔認証や画像診断など、AIの用途を決める
データの確認と設計	教師データの管理方法と加工方法を設計する
学習	教師データを投入してAIに学習させる
検証	テストデータで判定の精度を確かめる
運用と改善	運用段階のデータでAIを成長させる

AIの精度は、どのデータをどう学習させたかでほぼ決まります。そのため、データを用意する人と学習させる人が同じになります。

job tagでは、設計から学習までの4タスクを94.3%の人が実施していました。※4学習結果の検証や運用中の改善も、同じ94.3%の人が担当しています。※4

用途の決定から運用後の改善まで、一連の流れを通して見る力が求められます。

※4：出典元：厚生労働省 職業情報提供サイト job tag「AIエンジニア」

AIエンジニアとSE・ITエンジニアの違い

AIエンジニアとSEの最大の違いは、答えが仕様書にあるか、データのなかにあるかという点です。

項目	AIエンジニア	SE（受託開発）
仕事の目的	AIに判断や予測をさせる	顧客の業務をシステム化する
扱うもの	教師データと学習モデル	要件定義書と設計書
仕事の流れ	データ確認→学習→精度の検証	ヒアリング→要件定義→設計
成果の測り方	判定の精度	仕様どおりに動くか

AIエンジニアは、SEやインフラも含むITエンジニアという総称のなかの一職種です。システム開発は要件を満たせば終わりますが、AI開発は目標の精度に届くまで調整を繰り返します。

job tagのスキル指標では、AIエンジニアの数学的素養が4.9でした。※4上限7の目盛りで、SEの2.8を大きく上回る高い水準です。※5

同じ開発職でも、答えのありかに違いがあります。

※5：出典元：厚生労働省 職業情報提供サイト job tag「システムエンジニア（受託開発）」

AIエンジニアになるために必要なスキル5つ

AIエンジニアに求められるスキルは、大きく分けて次の5つです。

5つは独立しておらず、Pythonを土台に数学と機械学習が積み上がる関係になっています。

①Pythonのプログラミングスキル

PythonはAIエンジニアにとって使用頻度の高いプログラミング言語です。

機械学習・深層学習の主要なライブラリやフレームワークは、Pythonを中心に開発されています。例えば、AIモデルの構築や学習データの前処理など、活用範囲は広いです。

job tagが示す必要なスキルでも、プログラミングが上限7のうち5.3で首位でした。※4

Pythonのスキルは、AIエンジニアを目指すうえで優先して身につけたいスキルといえるでしょう。

※4：出典元：厚生労働省 職業情報提供サイト job tag「AIエンジニア」

②数学・統計の基礎知識

AIエンジニアになるには、統計・線形代数・微分積分の基礎も重要です。

数学の分野	AI開発での役割
線形代数	モデル内部やデータの計算（行列）
確率・統計	データの傾向を読み、予測の誤差を測る
微分積分	予測の誤差を減らす学習（調整）

AIは、数学の計算をたくさん繰り返して、データからルールを学びます。

数学がわかると、AIの予測が外れた原因を探しやすくなるでしょう。実際に、job tagでも数学の重要度は上限5のうち3.5でした。※4

数学の基礎は、AIエンジニアを目指すうえで欠かせない土台です。

③機械学習・ディープラーニングの知識

AIエンジニアを目指すうえで、機械学習とディープラーニング（深層学習）の知識は欠かせません。

どちらもデータからパターンを学ぶ仕組みですが、適した用途が異なります。機械学習は売上予測などの数値データを得意とします。ディープラーニングは画像や音声といった複雑なデータの処理に強いです。

AIエンジニアは、課題に合わせて最適な手法を選び、精度を改善していく力が求められます。

まずは構造がシンプルな機械学習の基本から学びましょう。データ処理の流れを掴んだうえでディープラーニングに進むのが基本です。

④データを加工・分析するスキル

AIエンジニアには、データを加工・分析するスキルが欠かせません。

AIの予測精度は、学習に使うデータの質でほぼ決まるためです。しかし現場の生データには、欠損や表記のゆれが必ずあります。

実際に、IPAの「DX動向2026」では、データ整備の課題の1位が人材の確保で51.2%でした。※6pandasなどを使って欠損値を埋め、特徴量を設計できる人が足りていない状況です。

まずはpandasの基本操作をマスターし、汚れたデータを思い通りに加工する練習から着手しましょう。

※6：出典元：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「DX動向2026」

⑤論文や技術資料を読む英語力

英語力は、AIの論文や企業の公式ドキュメントを正しく理解するために重要です。

実際に、job tagでも読解力の重要度は、上限7のうち5.2と高い水準でした。※4

AIの最新手法やシステムの仕様は、まず英語で発表されます。進化の速いAI業界で活躍し続けるには、最先端の情報をいち早く把握する姿勢が欠かせません。

最近はAIによる翻訳や要約も便利です。しかし、専門用語の翻訳ミスが起きることもあります。原文を直接読めれば、出力が正しいかどうかを自分で見極められるでしょう。

英語力は、AIエンジニアが最新技術を正しく追い続けるための必須スキルです。

AIエンジニアになるには？転職までのロードマップ

AIエンジニアになるには、自分のスキルレベルに合わせて動くことが大切です。

ここでは、AIエンジニアに転職するためのロードマップを紹介します。

現職	ロードマップの出発点
SE・Web開発の経験者	ステップ②から
データ分析の経験者	ステップ③から
IT未経験	ステップ①から

厚生労働省のjob tagでは、現役のAIエンジニアが必要と答えた訓練期間は「6ヶ月超〜1年以下」が24.2%で最多です。※4 いずれも必須の条件ではなく、目安として捉えてください。

※4：出典元：厚生労働省 職業情報提供サイト job tag「AIエンジニア」

※IT未経験からの年代別の現実は「AIエンジニア未経験で転職できる？」も参考にどうぞ。

ステップ①Pythonと数学の基礎を固める

AIエンジニアになるには、Pythonと数学の基礎固めが最初のステップです。

順番は、Pythonの基本文法→データ処理→数学にすると、つまずきにくくなります。

Pythonは変数・条件分岐・ループ・関数から、pandasで表データを集計できるまで進めます。数学は、線形代数・確率統計・微分をAIのどの場面で使うかと結びつけて学ぶのがコツです。学習にはオンライン講座や書籍を活用し、資格試験の合格を目安にするとスムーズに進められます。

まずは「基本文法→データ処理→数学」の順で、無理なく基礎を固めていきましょう。

ステップ②機械学習のモデルを自分で動かす

機械学習の基礎を身につけるには、公開データを使って実際に手を動かすことが重要です。

理論を覚えるだけでは、現場での使いどころが掴みにくいです。

まずはscikit-learnで基本モデルを作成します。データを学習用と評価用に分け、精度を測定してみてください。結果が出なければ、前処理や手法を見直して改善を繰り返します。

「モデル構築・比較・改善」という一連のサイクルを一度体感してから、ディープラーニングなどの発展的な内容へ進むのが確実です。

ステップ③ポートフォリオを作って公開する

学んだ知識は動く成果物にして、ポートフォリオとして公開しましょう。

実務の採用では、知識の量よりも形にする実行力が評価される傾向があります。

題材は需要予測や画像認識など、実務に近いテーマを選ぶのがおすすめです。前処理からモデル作成、評価までを1人でやり切り、GitHubで公開してみましょう。

完成したポートフォリオは、次の実務経験や転職活動で武器になります。

ステップ④現職や副業でAIに関わる実務を経験する

転職を有利に進めるには、現職や副業で実務に触れておくことが重要です。

本番環境ならではの泥臭いデータ処理は、個人開発では学べないからです。

経験を積むルートは主に2つあります。

社内で機会を作りにくい場合は、Geeklyで案件を探してみるのもおすすめです。

まずは任せてもらえる小さな実務を見つけ、着実に実績を積み上げましょう。

ステップ⑤転職エージェントでAIエンジニアの求人に応募する

転職エージェントは、表に出ない非公開のAIエンジニア求人を紹介してもらえます。

企業は非公開求人により、応募の殺到を防いで採用の負担を軽くできます。求職者にとっては、一般には出回らない求人に出会えるのがメリットです。

求人を職種で見比べたいならレバテックキャリアがおすすめです。応募先の社風まで確かめたいならユニゾンキャリアが向いています。

非公開求人で転職の幅を広げつつ、書類添削や面接対策を活用していきましょう。

AIエンジニアになるための3つの学び方｜大学・スクール・独学

AIエンジニアになるための学び方は、大学・スクール・独学の3つに分かれます。

大学・大学院で情報系の学部を専攻する

AIの原理から体系的に学べるのが、大学・大学院で情報系を専攻する道です。

大学・大学院では、AIに欠かせない数学とプログラミングを、順を追って学べます。

独学では触れにくい理論も、講義と演習で理解できます。実際に、現役のAIエンジニアには修士課程卒が多い傾向です。

学歴	割合（複数回答）※4
修士課程卒	63.6%
大卒	57.6%
博士課程卒	30.3%

ただし学位は必須ではありません。腰を据えて理論を学ぶ選択肢として検討しましょう。

文部科学省は、大学や高専の数理・データサイエンス・AI教育プログラムを認定しています。進学先を選ぶときは、認定を受けた課程かどうかを確かめましょう。

※4：出典元：厚生労働省 職業情報提供サイト job tag「AIエンジニア」

プログラミングスクールで体系的に学ぶ

独学に自信がなければ、カリキュラムと締め切りがあるスクールが現実的です。

学ぶ順番と到達点が決まっているぶん、教材選びで迷わずにすみます。わからない点は講師にその場で質問できます。

費用を抑えたいなら、受講料の一部が支給される厚生労働省の教育訓練給付制度がおすすめです。

支給の割合は講座の種類で異なりますが、受講料の20%から80%ほど節約できます。※7申し込む前に、検討している講座が給付金の対象になっているかを確認しましょう。

※7：出典元：厚生労働省「教育訓練給付金」

独学でオンライン教材と公開データを活用する

費用を抑えたいなら、公開講座と公開データを使う独学がおすすめです。

独学でつまずきやすいのが教材選びなので、審査を通った公的な講座を選ぶと失敗が減らせます。

経済産業省とIPAのマナビDXなら、無料で受けられる講座も。AIエンジニア向けの教材選びに役立ちます。

学んだ内容は公開データセットで手を動かして定着させます。つまずいたら勉強会やコミュニティで質問するのが効果的です。IT未経験なら、学習と就職支援が一体のキャリスタカレッジも選択肢になります。

AIエンジニアになるために役立つ資格3選

AIエンジニアの転職で資格は必須ではありません。

しかし、学習範囲と到達点を明確にするペースメーカーとして役立ちます。ここでは、基礎固めや実務スキルの証明におすすめの資格を3つ紹介します。

G検定（ジェネラリスト検定）

AIの基礎知識を体系的に証明したい場合はG検定が役立ちます。

G検定は、AI・ディープラーニングの用語や理論を、業務活用できるレベルで理解していることを示す資格です。受験資格の制限がなく、2026年第4回では9,241名が受験して7,677名が合格しています。※9

実装試験がないため、文系や非エンジニア、企画職の知識証明に最適です。

項目	内容
受験資格	制限なし
受験料	一般13,200円・学生5,500円（税込）※8
直近の結果	2026年第4回 9,241名が受験し7,677名が合格※9

※8：出典元：日本ディープラーニング協会「G検定とは」
※9：出典元：日本ディープラーニング協会「2026年 第4回 G検定（ジェネラリスト検定）オンライン試験の開催結果」

E資格（エンジニア資格）

AIの実装力を客観的に証明したいならE資格がおすすめです。

E資格は、応用数学から深層学習までの幅広い領域が対象。AIモデルを自力で設計・実装する能力を測る検定です。2026年第1回試験では、1,317名が受験して911名が合格しました。※11

受験には過去2年以内のJDLA認定プログラム修了が必須です。

転職市場では、AIエンジニアとして確かな開発力の証明になります。

項目	内容
受験資格	JDLA認定プログラムを試験日から過去2年以内に修了※10
受験料	一般33,000円・学生22,000円（税込）※10
直近の結果	2026年第2回 1,062名が受験し712名が合格※11

※10：出典元：日本ディープラーニング協会「E資格とは」
※11：出典元：日本ディープラーニング協会「2026年 第1回 E資格（エンジニア資格）結果発表」

Python3エンジニア認定データ分析試験

Pythonを使ったデータ処理能力を証明したい方に最適な資格です。

AI開発の現場で業務の大半を占める「データの前処理」や「集計スキル」を実践的な内容で問われます。試験は全40問の選択式で、正答率70%以上で合格可能です。※12

通年受験できるCBT方式のため、日々の学習計画に合わせて好きなタイミングで挑戦できます。

単なる資格取得にとどまらず、現場で使える基礎力の定着度を測る目安として活用するのがおすすめです。

項目	内容
受験資格	制限なし（通年・CBT方式）
受験料	1万円・学割5千円（いずれも税別）※12
出題と合格ライン	40問（すべて選択問題）・正答率70%※12

※12：出典元：Pythonエンジニア育成推進協会「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」

AIエンジニアのキャリアパス｜3つの方向性

AIエンジニアの先にあるのは、技術を深める道、チームを率いる道、事業に寄る道の3つです。

進む方向で、求められる力や評価が変わります。自分がどこで力を発揮したいかを見極めることが大切です。

研究開発を深めるスペシャリスト

技術や理論の追究に特化したいなら、研究開発を担うスペシャリストの道が適しています。

新たなアルゴリズムの提案や論文発表が主な仕事で、客観的な精度や再現性が評価基準となります。

IPAの「DX動向2026」では、AI研究者が不足している企業が39.1%でした。一方、必要ないと答えた企業も56.7%あります。※6

専門職としての求人は限られるため、既存論文の再現実装や個人研究の実績を作っておくことが大切です。

確かな実績を示せれば、採用市場で強いアピール材料になります。

※6：出典元：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「DX動向2026」

チームを率いるテックリード・PM

モデルを作る人から、作る体制を設計する人へ移る道もあります。

AIの案件はデータの用意と検証に人手がかかり、進め方の設計が成果を左右します。技術を手放さずに、要件の切り方や優先順位の判断を担う役割です。

設計やレビューを通してチームの精度を底上げする立場になります。選択肢を横に並べて見るには、母数の大きいリクルートエージェントのようなサービスが便利です。

小さなチームでリーダーを経験しておくと、移りやすくなります。

AIを事業に導入するコンサルタント

AIを事業成長に直結させたいなら、AIコンサルタントが適しています。

求められるのはモデルの完成度にとどまらず、事業の数字を動かせるかというビジネス視点の判断です。

IPAの「DX動向2026」の調査でも、AI事業企画が不足している企業は58.1%にのぼり、企画・導入を主導できる人材が強く求められています。※6

開発の知識を活かしつつ、費用対効果の観点からAIの価値を提案できる力を養っていきましょう。

【IT特化型】AIエンジニアになるためにおすすめの転職エージェント3選

サービス名	特徴
ユニゾンキャリア	・現場のエンジニア情報あり！ ・企業の内部情報まで面談で共有 ・年収UP率 約93%※13
Geekly	・スキル条件でAI領域を絞れる ・機械学習・AIエンジニアの職種区分あり ・IT転職の支援実績15年※14
レバテックキャリア	・AI駆動開発などの上流案件を狙う！ ・職種・勤務地・年収で絞り込める ・全国6拠点で面談できる

ユニゾンキャリア｜企業の内部情報まで面談で取得してAIエンジニアへ！

(引用元：ユニゾンキャリア)

ユニゾンキャリアは、IT・Web業界に専門特化した転職エージェントです。

担当者は求人を紹介する前に現場のエンジニアへ直接ヒアリングし、賞与額や案件比率まで面談で共有します。応募時より年収が上がった方の割合は約93%で、交渉まで任せられます。※13

入社後のフォローまで続くため、AI領域へ移ったあとの定着も見てもらえる体制です。

未経験からITへ入る人の支援実績も多く、AIエンジニアに転職したい方に向いています。

※13：出典元：ユニゾンキャリア公式サイト/2025年1月〜2025年8月の内定承諾者のうち応募時の年収より転職後年収が上がった方の割合

内容	詳細
運営会社	株式会社ユニゾン・テクノロジー 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-313348
公開求人数	非公開
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京（拠点所在地）
料金	完全無料

＼企業の内部情報まで聞くなら／

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Geekly｜生成AIの求人を条件で絞り込める

(引用元：Geekly)

Geeklyは、IT・Web・ゲーム業界に特化した転職エージェントです。

職種の選択肢には機械学習・AIエンジニアの区分があり、スキル条件でも絞り込めます。生成AIを扱う求人も、職種と勤務地と年収を組み合わせて探せるのがメリットです。

IT転職の支援実績は15年で、業界の採用事情を長く見てきた担当者がついてくれます。※14

在職中のまま短い期間でAIエンジニアになりたい人におすすめです。

※14：出典元：Geekly公式サイト/2025年8月時点

内容	詳細
運営会社	株式会社ギークリー 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-305272
公開求人数	35,318件（2026年9月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・大阪（拠点所在地）
料金	完全無料

AI求人に強い！

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レバテックキャリア｜AIの提案から開発まで担う求人を紹介

(引用元：レバテックキャリア)

レバテックキャリアは、ITエンジニアに特化した転職エージェントです。

扱う求人にはAI駆動開発の推進やAIプロダクトのデータ基盤構築など、上流から関わる案件などがあります。職種や勤務地、年収帯で絞り込めるので、AIエンジニア求人のみを一覧できるのが特徴です。

拠点は東京のほか札幌・名古屋・大阪・広島・福岡にもあり、地方在住の方にも向いています。

内容	詳細
運営会社	レバテック株式会社 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-308734
公開求人数	55,315件（2026年9月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・札幌・名古屋・大阪・広島・福岡（拠点所在地）
料金	完全無料

＼AIの上流案件を狙うなら！／

【関連記事】レバテックキャリアは評判悪い？断られた？

【未経験向け】AIエンジニアになるために役立つ転職エージェント3選

サービス名	特徴
キャリスタカレッジ	・受講から内定まで一体で支援 ・内定獲得まで平均10日程※15 ・途中退会でも違約金なし
キャリアカンパニー	・アニメーション教材で挫折しにくい ・転職サポート利用者は受講無料 ・入社後1年の定着率98%※16
リクルートエージェント	・職種一覧にデータサイエンティスト ・業界や職種を問わない総合型 ・全国17拠点で面談できる

キャリスタカレッジ｜未経験向けITスクールと就職サポートが一体

(引用元：キャリスタカレッジ)

キャリスタカレッジは、未経験からITエンジニアを目指す人向けの転職支援サービスです。

学習と就職サポートが一貫しており、受講した流れのまま求人紹介へ進めます。受講終了後の内定獲得までは最短5日間、平均で10日程度です。※15

途中で退会したり内定を辞退したりしても、違約金は発生しません。

AIエンジニアを最終目標に置き、まずIT業界へ入る人に向いています。

※15：出典元：キャリスタカレッジ公式サイト

内容	詳細
運営会社	キャリアスタート株式会社 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-305582
公開求人数	非公開
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・大阪・福岡（拠点所在地）
料金	完全無料

＼未経験からITを目指す！／

キャリアカンパニー｜アニメーション教材の無料ITスクール付き

(引用元：キャリアカンパニー)

キャリアカンパニーは、未経験と若手のITエンジニアに特化した転職エージェントです。

学習用にアニメーション動画のカリキュラムを自社で作り、オンラインで提供しています。転職サポートを利用する人は、教材を完全無料で使えるのが特徴です。

入社後1年間在籍していた割合は98%となっており、ミスマッチも最小限にできます。※16

未経験から効率的にAIエンジニアになりたい方におすすめです。

※16：出典元：キャリアカンパニー公式サイト/入社後1年間在籍していた割合

内容	詳細
運営会社	株式会社エンデバース 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-315027
公開求人数	非公開
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京（拠点所在地）
料金	完全無料

＼無料の教材で学びながら転職／

リクルートエージェント｜データサイエンティスト職の求人区分から探せる

(引用元：リクルートエージェント)

リクルートエージェントは、業界や職種を問わず求人を扱う総合型の転職エージェントです。

職種一覧のリサーチ・分析カテゴリにデータサイエンティストがあり、AIエンジニア求人の検索ができます。扱う求人は業界も職種も限定されず、母数がそのまま選択肢の広さになります。

母数が大きいぶん、AIに近い仕事を扱う企業も見つけやすいです。

全国に拠点があるため、地方での転職にも活用できます。

内容	詳細
運営会社	株式会社インディードリクルートパートナーズ 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-317880
公開求人数	約80万件（2026年8月30日時点）
非公開求人数	約29万件（2026年8月30日時点）
対応エリア	東京・札幌・仙台ほか全17拠点（拠点所在地）
料金	完全無料

＼求人数豊富！／

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【FAQ】AIエンジニアになる方法に関するよくある質問

AIエンジニアに向いている人の特徴は？

仕組みを調べて試すのが苦にならない人や、専門を深めたい人が向いています。

job tagの職業興味でも、研究的が3.8で6項目のうち最も高い値でした。※4

仕事価値観でも、専門性が4.2で首位に入っています。※4

詳しい向き不向きは「AIエンジニアはやめとけ？オワコン？」で解説しています。

30代・40代からでもAIエンジニアになれる？

30代・40代からでも、AIエンジニアを目指せます。

job tagも、開発する力は年齢や経験年数と必ずしも比例しないと説明しています。

評価の中心は、扱ったデータの規模と出した精度、改善の記録です。前職で分析や開発に触れていれば、その経験がそのまま材料になります。

データサイエンティストとAIエンジニアはどちらを目指すべき？

どちらを目指すべきかは、やりたい仕事で選びます。

データを分析して意思決定を支えたい人には、データサイエンティストが近い選択です。

モデルを作って動かす側に立ちたい人には、AIエンジニアが向いています。

job tagのスキルでは、数学的素養はデータサイエンティストが5.1です。※17AIエンジニアは4.9で、プログラミングは5.3と上回ります。※4

詳しい比較は「データサイエンティストとAIエンジニアの違いは？」で解説しています。

※4：出典元：厚生労働省 職業情報提供サイト job tag「AIエンジニア」
※17：出典元：厚生労働省 職業情報提供サイト job tag「データサイエンティスト」

まとめ：AIエンジニアになるには基礎から実務経験まで順番に進める

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