aiエンジニア転職はやめとけ？年収や向いてる人の特徴解説

「ai エンジニア転職」と検索しているあなたは、今まさにキャリアの方向性を見つめ直しているのではないでしょうか。近年、AI技術の進化とともに需要が高まっているのが「aiエンジニア」という職種です。高年収が期待できる一方で、専門性の高さや学習コストから「やめとけ」といった声が聞かれることもあります。

未経験からの転職を目指す人や、未経験 30代でのキャリアチェンジを考える人、新卒で求人を探している学生にとっても、ai エンジニア転職は決して不可能ではありません。ただし、「aiエンジニアとは」どのような仕事なのか、どんなスキルが必要なのかを正しく理解し、自分に合ったステップを踏むことが大切です。

この記事では、「AIエンジニアに向いている人は？」という視点や、「AIエンジニアのつらいことは何ですか？」といった実態に加え、「AIエンジニアの年収はいくらですか？」という気になる収入事情にも触れています。さらに、「求人 大手」と「ベンチャー企業」の違いや、「プログラマーはAIに奪われる仕事ですか？」という不安にも答えていきます。

これからaiエンジニア転職を目指すすべての方に向けて、役立つ情報をわかりやすく整理しています。まずは自分の現状と照らし合わせながら、理想のキャリアを描いていきましょう。

未経験から目指すaiエンジニア転職ガイド

• 未経験でもaiエンジニアとして転職できる？
• 30代未経験でもaiエンジニア転職は可能？
• 新卒向けのaiエンジニア転職の求人はある？
• AIエンジニアに向いている人は？
• AIエンジニアのつらいことは何ですか？
• aiエンジニアとは何をする仕事か？

未経験でもaiエンジニアとして転職できる？

未経験からでもaiエンジニアへの転職は可能です。ただし、他職種に比べて求められる知識やスキルの専門性が高いため、準備にはある程度の時間と努力が必要になります。aiエンジニアは、機械学習や深層学習といった高度な理論を扱うだけでなく、Pythonなどのプログラミングスキルや統計学の理解も求められる職種です。

現在では、未経験者でもスキルを身につけやすい環境が整いつつあります。例えば、オンラインのプログラミングスクールや学習サービス、無料で利用できる教材なども増えており、自分のペースで基礎を学ぶことが可能です。また、一部のスクールでは転職支援やポートフォリオ作成のサポートも行っているため、実務未経験でも企業にアピールできる材料を用意することができます。

ただし、未経験での転職を成功させるには戦略も重要です。いきなりAIエンジニア職を狙うよりも、関連する職種からステップアップを図るのも一つの方法です。例えば、Pythonエンジニアやデータ分析のアシスタントとして経験を積み、その後AIエンジニアに移行することで、実務スキルを自然に伸ばすことができます。

このように、未経験でもaiエンジニアを目指すことは可能ですが、明確な学習計画と地道な努力が成功の鍵となります。転職活動を始める前に、自分に必要なスキルや知識の棚卸しをし、足りない部分を補うことから始めましょう。

30代未経験でもaiエンジニア転職は可能？

30代未経験でもaiエンジニアに転職することは可能です。ただし、20代よりも転職の難易度が上がることは理解しておく必要があります。企業側は即戦力を求める傾向が強いため、30代での転職では「未経験だけどポテンシャルがある」だけでは採用に至らないこともあります。

ここで重要なのは、社会人としての経験やスキルをどのようにAIエンジニア職に応用できるかを示すことです。例えば、他業種で培ったプロジェクトマネジメントスキルやデータ活用経験、問題解決能力などはAI分野でも重宝されます。また、学び続ける姿勢や好奇心も評価の対象になります。

さらに、実務経験に代わるアピール材料としては、ポートフォリオや資格の取得が有効です。例えば、Pythonを使った簡単なAIモデルの開発例や、Kaggleでの取り組み、G検定の合格実績などが挙げられます。これらは実力を客観的に証明できる要素として、採用側に安心感を与えます。

30代という年齢は、キャリアチェンジをする最後のチャンスといわれることもありますが、しっかり準備をすれば十分に可能性はあります。焦らず、計画的にステップを踏むことが成功への近道です。

新卒向けのaiエンジニア転職の求人はある？

新卒向けのaiエンジニア転職の求人は確かに存在します。特に大手IT企業やAIに力を入れているベンチャー企業では、新卒採用においてもAI技術を担う若手人材を積極的に求めています。これは、AI人材の不足が社会的な課題となっており、将来の技術リーダーを早期に育成したいという企業の意図があるためです。

ただし、注意すべき点は、完全に知識ゼロの新卒を対象にした求人は少なく、大学・大学院での研究経験やインターンでの実務経験が求められるケースが多いことです。特にAIや機械学習に関連する学科や研究室に所属していたことは、大きなアドバンテージとなります。

一方で、情報系以外の学部からAIエンジニアを目指す場合でもチャンスはあります。例えば、Pythonを用いた個人開発の経験や、G検定の取得、オンライン学習サービスでの継続的な学習実績などを通じて、自主的な学びの姿勢を示すことが評価されることもあります。

また、新卒の場合はポテンシャル重視の採用が行われることもあるため、知識や経験だけでなく、論理的思考力や問題解決能力、チームでのコミュニケーション力なども重視されます。これらを総合的にアピールすることで、AIエンジニア職への道を切り開くことができます。

AIエンジニアに向いている人は？

AIエンジニアに向いている人には、いくつかの共通する特徴があります。まず第一に、論理的に物事を考えられる人が適しています。AIの開発や機械学習の設計では、原因と結果の関係を明確に捉える力が重要になります。単に感覚や直感で動くのではなく、データや理論に基づいた判断を下す必要があります。

次に、新しいことを学び続ける姿勢も欠かせません。AI技術は日進月歩で進化しており、最新の研究や手法に常にアンテナを張っていることが求められます。例えば、最新の論文を読んで知識をアップデートしたり、新しいライブラリやツールを積極的に試したりすることが自然にできる人は、この職種に向いていると言えます。

また、大量のデータと向き合うことが多いため、細かい作業に対して根気強く取り組める人も適性があります。地道なデータのクレンジング作業やエラーの修正など、表には出にくい作業も多いため、コツコツと継続できるタイプの人が活躍しやすいです。

さらに、AIの活用は一人で完結するものではなく、ビジネスサイドや他部門と連携して進めることが多いです。そのため、技術だけでなくコミュニケーション能力やチームでの協調性も求められます。

このように、AIエンジニアに向いているのは、論理的思考力、学び続ける姿勢、根気強さ、そしてチームワークを重視できる人です。すべてを完璧に備えている必要はありませんが、これらの要素を意識して伸ばしていけるかどうかが、向き不向きを分けるポイントになります。

AIエンジニアのつらいことは何ですか？

AIエンジニアとして働くうえで「つらい」と感じやすいポイントはいくつかあります。特に、常に最新技術へのキャッチアップが求められる点は、多くの人が苦労する部分です。AIの分野は日々進化しており、数ヶ月前に注目されていた手法やツールがすでに時代遅れになることも珍しくありません。そのため、日常的に論文を読んだり、実験的に新しいモデルを動かしてみたりと、学習の習慣が欠かせません。

さらに、開発そのものだけでなく、扱うデータの準備や整備にも時間がかかります。AIは大量のデータを使って学習するため、その前処理となる「アノテーション」や「データクレンジング」といった作業が必要です。これらは地味で根気のいる作業ですが、モデルの精度に直結するため避けて通れません。

また、AIエンジニアはプロジェクトの成果がすぐに見えるとは限らないという難しさもあります。PoC（概念実証）や実験段階で終わるケースも多く、実際のプロダクトに組み込まれるまでに多くの壁があります。特にビジネス側の期待値とのギャップが大きい場合、調整に時間と労力を要することがあります。

このように、技術だけでなく地道な作業や関係者との調整なども求められるため、華やかに見える職種とは裏腹に、実際には「泥臭さ」も伴うのがAIエンジニアの実態です。ただし、これらの課題を乗り越えて社会に役立つシステムを作り上げたときの達成感は、非常に大きなやりがいにもつながります。

aiエンジニアとは何をする仕事か？

AIエンジニアとは、人工知能（AI）を活用したシステムやサービスの設計・開発・運用を行う専門職です。AIと一口に言ってもその領域は広く、機械学習や深層学習、画像認識、自然言語処理など、さまざまな技術を扱うことになります。

具体的には、まず解決すべき課題に対してどのようなAI技術を用いるかを判断し、適切なモデルを設計します。続いて、大量の学習データを集め、それを元にAIが学習できるように整備を行います。この過程では、データのクレンジングや前処理、タグ付けといった作業が必要になります。

モデルの学習が完了した後は、検証・チューニングを行い、精度を向上させます。最終的には、AIをサービスや製品に組み込んで運用・改善を続けていくのもAIエンジニアの仕事です。加えて、実務ではクラウド環境の構築や、MLOps（AI運用の自動化）の導入も業務に含まれることがあります。

これらの工程は一人で全てを行うわけではなく、チーム内で役割分担をすることもありますが、技術の全体像を理解していることが求められます。つまり、AIエンジニアとは、単にモデルを作るだけでなく、「AIを現実の課題解決にどう落とし込むか」という視点を持ち、技術とビジネスの橋渡しをする役割ともいえるでしょう。

aiエンジニア転職の年収や求人事情を解説

• AIエンジニアの年収はいくらですか？
• 年収重視で選ぶなら大手求人サイトがおすすめ？
• プログラマーはAIに奪われる仕事ですか？
• 求人大手とベンチャーの違いとは？
• aiエンジニア転職はやめとけと言われる理由
• aiエンジニア転職の成功に必要な準備とは

AIエンジニアの年収はいくらですか？

AIエンジニアの年収は、エンジニア職の中でも比較的高水準であることで知られています。平均的な年収は約600万〜1,000万円とされており、経験年数やスキル、担当する業務の内容によっては年収1,500万円を超えるケースもあります。

一方で、新卒や実務経験の浅い若手の場合は、年収400万〜500万円スタートとなることもあります。それでも、他のIT職種と比較すると、早い段階で年収アップが見込めるのがAIエンジニアの特徴です。特に、機械学習や深層学習の実装経験が豊富な人材や、AIプロジェクトのマネジメント経験を持つ人材は市場価値が高く、転職市場でも引く手あまたです。

また、フリーランスとして活動するAIエンジニアの報酬も高水準です。月額単価で見ると、65万〜90万円が相場であり、年間で800万〜1,000万円以上を稼ぐ人も少なくありません。高単価な案件ほど、実務経験や専門知識が求められる傾向にあります。

ただし、AIエンジニアという肩書きだけでは高年収を保証されるわけではありません。特定の技術スタックに偏らず、継続的に新しい知識を身につける姿勢が重要です。また、ビジネス側のニーズを理解し、成果につながる技術活用ができる人材であることが、高年収を実現するための鍵となります。

年収重視で選ぶなら大手求人サイトがおすすめ？

年収を重視してAIエンジニアとしての転職を考えているなら、大手求人サイトを活用するのは非常に有効な手段です。なぜなら、大手サイトは求人掲載数が多く、特に非公開求人やハイクラス向けの案件が豊富に揃っているためです。

例えば、レバテックキャリアやマイナビIT AGENT、dodaなどは、IT業界に特化した大手エージェントとして知られており、年収600万円以上の案件を多数扱っています。これらのサービスは、企業との強いコネクションを持っており、他では出会えないような高年収・好条件の求人を紹介してくれることもあります。

また、大手求人サイトは求人情報が整っており、企業ごとの待遇や求めるスキル、業務内容などを詳しく知ることができます。比較検討がしやすく、自分に最も合った職場を見つけるうえで役立ちます。

一方で、注意すべき点もあります。人気のある求人には応募が集中するため、スキルや経験がマッチしないと書類選考で落とされるケースも珍しくありません。このため、単に年収の高さだけを追い求めるのではなく、自分の市場価値を理解し、それに見合った求人を選ぶことが重要です。

このように、年収アップを目指すなら大手求人サイトの活用は非常におすすめですが、情報を取捨選択し、エージェントのサポートをうまく活用することも成功のポイントとなります。

プログラマーはAIに奪われる仕事ですか？

プログラマーの仕事がAIに取って代わられるという懸念は近年広く議論されていますが、実際にはすべての業務がAIに代替されるわけではありません。確かに、コードの自動生成や単純なバグ修正といった定型作業は、AIツールによって効率化が進んでいます。これはAIが「決まったルールに基づく反復作業」を得意とするためです。

ただし、プログラマーの仕事には、顧客との要件定義、システム全体の設計、他システムとの連携調整など、創造性や柔軟な対応力が求められる業務が数多くあります。こうした工程は、まだAIには代替が難しい部分であり、人間ならではの思考力やコミュニケーション能力が重要です。

例えば、クライアント企業が新しいWebサービスを立ち上げたいとき、プログラマーは技術的な可否を判断しながら最適な設計案を提示します。ここにはビジネス理解や技術選定力、予期せぬトラブルへの対応力が求められます。これらは、現時点のAIが対応しきれない領域です。

このように、AIの台頭によってプログラマーの一部の業務は変化していますが、それは仕事が「なくなる」というより「進化する」と捉える方が適切でしょう。新たなツールを活用しながら、価値ある業務に集中する姿勢が、これからのプログラマーには求められています。

求人大手とベンチャーの違いとは？

aiエンジニアとして転職を考える際、大手企業とベンチャー企業の求人には大きな違いがあります。どちらが良い・悪いというより、あなたの志向やキャリアプランに応じた選択が重要です。

大手企業の求人には、安定した環境と充実した福利厚生、明確な職務分担があるという特徴があります。長期的に働きながらスキルを深めたい、チームでの開発に携わりたいといった方には適しています。例えば、社内に研究部門があり、基礎研究からサービスへの実装までを分業で進める体制が整っている場合もあります。

一方、ベンチャー企業の求人は、スピード感と裁量の大きさが魅力です。プロジェクトの初期段階から企画・設計・開発・改善にまで関われるため、幅広いスキルを身につけやすい傾向があります。実際、AIスタートアップでは限られた人員で成果を出す必要があるため、個人の技術やアイディアがそのまま事業に反映されることも珍しくありません。

しかし、どちらにも注意点があります。大手では自由度が低く、変化のスピードが遅いことがあります。ベンチャーでは働き方がハードで、安定性に欠ける場合もあるでしょう。このため、自分がどのような働き方を望むのかを明確にしたうえで選ぶことが大切です。

aiエンジニア転職はやめとけと言われる理由

「aiエンジニア転職はやめとけ」と言われる背景には、いくつかの理由があります。特に、過度な期待と実態のギャップに起因するケースが多いです。

まず、AIという言葉の持つ華やかさから「高年収でかっこいい仕事」というイメージが先行しがちです。しかし、実際の業務は地道なデータ処理や実験、失敗の繰り返しが中心であり、必ずしも派手な仕事とは限りません。加えて、AI開発に必要な数学・統計学・プログラミングの知識は専門性が高く、学習コストも大きいです。

もう一つの理由は、未経験での転職難易度が高いことです。近年は「未経験歓迎」とする求人も増えていますが、実際には何らかの実績や基礎スキルが求められることがほとんどです。そのため、表面上の求人情報に飛びついたものの、選考を通過できないケースが少なくありません。

さらに、技術の移り変わりが早いため、継続的な学習が不可欠です。今できることが1年後も通用するとは限らず、常に最新の情報をキャッチアップしなければなりません。この点も、安定を求める人には不向きとされる理由の一つです。

とはいえ、これらの課題を理解した上で準備を整えれば、aiエンジニアは非常に魅力的なキャリアになり得ます。単に「やめとけ」と言われたからといって諦めるのではなく、自分の目的と適性を見極めることが重要です。

aiエンジニア転職の成功に必要な準備とは

aiエンジニアとして転職を成功させるためには、いくつかの具体的な準備が必要です。ただスキルを身につけるだけでなく、転職市場で「選ばれる人材」になるための工夫が求められます。

第一に、技術的な基礎力の習得が必須です。Pythonを使ったプログラミング、統計学や線形代数の理解、さらに機械学習フレームワーク（TensorFlowやPyTorchなど）の実践経験は、最低限身につけておきたいスキルです。これらの知識があれば、求人に応募した際に「即戦力」として見なされやすくなります。

次に重要なのが、実績の可視化です。Kaggleの参加歴、個人開発のポートフォリオ、GitHubの活動記録など、実際にどんな問題を解決してきたかを具体的に示すことが信頼につながります。特に、PoC（概念実証）ではなく、実際に社会で運用されたシステムに関わった経験があると評価は高まります。

さらに、転職活動においては「技術以外の準備」も軽視できません。志望動機を明確にする、職務経歴書をブラッシュアップする、面接で自分の言葉で説明できるよう練習するなど、基本的な転職スキルも整えておきましょう。

また、希望に合った求人に出会うために、AI分野に強い転職エージェントを活用することも有効です。専門知識を持つコンサルタントに相談すれば、自分では見つけられない案件を紹介してもらえる可能性もあります。

このように、技術・実績・自己PRの3点を意識して準備を進めることで、aiエンジニア転職の成功率は格段に上がります。

aiエンジニア転職のポイントまとめ

• 未経験からでもaiエンジニア転職は可能だが相応の準備が必要
• 機械学習や統計学、Pythonなどの専門知識が求められる
• オンライン学習やスクールを活用すれば基礎は独学でも身につけられる
• 実務未経験者はポートフォリオや資格取得で実力を示すことが重要
• いきなりAI職に就くより関連職種からのステップアップも効果的
• 30代未経験でも転職は可能だが実績や応用力の提示が鍵となる
• 社会人経験をAI職にどう活かせるかを明確に伝える必要がある
• 新卒でも求人はあるが大学での研究や実務経験が評価されやすい
• 文系出身でも継続的な学習姿勢があれば新卒枠に挑戦できる
• AIエンジニアに向いているのは論理的思考と継続的学習力のある人
• 根気強く地道な作業を続けられる人も適性が高い
• AIエンジニアは日々の学習や変化への対応が求められる職種である
• モデル開発だけでなくデータ整備や運用も業務範囲に含まれる
• 高年収が期待できるがスキルと成果に見合った評価が前提となる
• 転職成功にはスキルだけでなく志望動機や自己PRの準備も不可欠