【保存版】未経験からAIエンジニアに転職した人の
リアル体験談と成功手順
「プログラミング未経験だけど、AIエンジニアになれるのだろうか」。そんな不安を抱えていませんか。この記事では、実際に未経験からAIエンジニアへの転職を成功させた3人の体験談をもとに、挫折しやすいポイントや具体的な学習ロードマップ、年代別の戦略まで徹底解説します。
目次
未経験からAIエンジニア転職は本当に可能か
結論から言えば、未経験からAIエンジニアへの転職は十分に可能です。経済産業省の調査によると、2030年にはIT人材が最大79万人不足するとされており、AI分野の人材需要は特に高い水準が続いています。
ただし、「誰でも簡単に転職できる」という話ではありません。一定期間の学習と、戦略的な転職活動が不可欠です。実際に転職に成功した人たちに共通しているのは、以下の3つの条件を満たしていることです。
転職成功者に共通する3つの条件
- 1. 最低3ヶ月以上の自主学習を行っている（Python+機械学習の基礎）
- 2. 実際に手を動かしたポートフォリオを持っている
- 3. 前職の経験とAIを掛け合わせた強みを言語化できている
重要なポイント
「AIエンジニア」と一口に言っても、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、MLOpsエンジニアなど多様な職種があります。未経験者は「データ分析寄り」のポジションから入るのが最も現実的な選択肢です。
AIエンジニアに必要なスキルの全体像については、AIエンジニアに必要なスキルと学習順序で詳しく解説しています。
3人のリアル転職体験談
ここでは、異なるバックグラウンドからAIエンジニアに転職した3人の事例を紹介します。それぞれ前職、学習方法、転職活動の進め方が異なるため、自分に近い境遇の方を参考にしてください。
Aさん（27歳・元営業職） - 独学6ヶ月で転職成功
文系大卒 / 法人営業4年 / プログラミング未経験
転職前の状況
IT商材の法人営業として4年間勤務。顧客からAI導入の相談を受ける中で、技術側に回りたいと感じるようになった。プログラミング経験はゼロだったが、Excelでのデータ分析は日常的に行っていた。
学習の流れ（6ヶ月）
- - 月1-2: Progateでpython基礎 → Udemyで機械学習入門
- - 月3-4: Kaggleのタイタニックコンペに挑戦、scikit-learn習得
- - 月5: 営業データを使った売上予測モデルをポートフォリオとして作成
- - 月6: 転職活動開始、15社応募 → 3社面接 → 1社内定
転職結果
転職先
SIer企業のAI部門
年収変化
420万 → 450万円
成功の決め手
「営業経験×AI」という軸を明確にしたこと。面接では技術力だけでなく、顧客のビジネス課題をAIで解決するという提案ができた点が評価された。
Bさん（32歳・元経理） - スクール活用で転職成功
大卒（経済学部） / 経理7年 / SQL経験あり
転職前の状況
メーカーで経理業務を7年担当。業務でSQLを使ったデータ抽出は行っていたが、プログラミングは未経験。30代で先行き不安を感じ、成長分野であるAI領域への転身を決意。
学習の流れ（8ヶ月）
- - 月1-3: オンラインスクールでPython+データサイエンス基礎を受講
- - 月4-5: 財務データを使った異常検知モデルを卒業制作として完成
- - 月6: G検定を取得し知識を体系化
- - 月7-8: 転職エージェント2社を利用、20社応募 → 5社面接 → 2社内定
転職結果
転職先
FinTechスタートアップ
年収変化
480万 → 520万円
成功の決め手
経理で培ったドメイン知識が決め手になった。金融データの異常検知というテーマでポートフォリオを作り、「業務課題を理解した上でAIを適用できる人材」として評価された。
Cさん（38歳・元高校教員） - 1年かけてじっくり転職
理系大卒（数学専攻） / 教員12年 / プログラミング趣味レベル
転職前の状況
高校で数学を12年間教えていた。趣味でPythonを少し触っていた程度。年齢的に最後のチャンスと考え、じっくり準備してからの転職を選択。
学習の流れ（12ヶ月）
- - 月1-3: 書籍でPythonを本格的に学習、統計学を復習
- - 月4-6: Courseraで機械学習コース受講、数学的背景を深く理解
- - 月7-9: Kaggleコンペ3つに参加、E資格の学習も並行
- - 月10: E資格に合格
- - 月11-12: 転職活動。エージェント3社利用、30社応募 → 4社面接 → 1社内定
転職結果
転職先
EdTech企業のMLチーム
年収変化
550万 → 500万円（一時減）
成功の決め手
数学の専門性とE資格が大きな武器になった。「教育×AI」の文脈で貢献できると訴求し、EdTech企業から評価された。年収は一時的に下がったが、2年後には650万円まで上昇。
3人に共通するポイント
全員に共通しているのは、前職の知識・経験をAIと掛け合わせたポートフォリオを作成していること、そして転職エージェントを活用していることです。エージェント選びについてはAIエンジニア転職に強いエージェント5選を参考にしてください。
未経験者がつまずく挫折ポイントTOP5
未経験からの転職を目指す方の多くが、同じポイントでつまずきます。事前に知っておくことで、挫折を回避できる確率が大幅に上がります。
数学への苦手意識で学習が止まる
線形代数、微積分、確率統計に圧倒されてしまうケースが最も多い挫折パターンです。
対策：最初は数学の理論を完璧に理解しようとせず、scikit-learnなどのライブラリを使って「動かしながら学ぶ」アプローチを取りましょう。理論の深掘りは実務経験を積んでからでも遅くありません。
環境構築で時間を浪費する
ローカル環境のPython、CUDA、各種ライブラリの依存関係に悩み、学習以前で詰まってしまう。
対策：Google ColabやKaggle Notebookなどクラウド環境を活用しましょう。環境構築は後から学べますが、最初の段階では「コードを書いて動かす体験」が最も重要です。
チュートリアルから抜け出せない
教材の写経はできるが、自分でゼロから何かを作れない「チュートリアル地獄」に陥る。
対策：早い段階でKaggleコンペやオリジナルプロジェクトに取り組みましょう。完璧を求めず「とりあえず動くもの」を作る経験が、実力の壁を突破する鍵です。
ポートフォリオのクオリティが低い
Titanicデータセットの分析だけでは、企業にアピールできない。差別化が足りない。
対策：前職の業務データ（または類似のオープンデータ）を使い、実際のビジネス課題を解決するプロジェクトを作りましょう。詳しくはポートフォリオ完全ガイドを参照してください。
応募企業の選び方を間違える
いきなり大手テック企業やAI研究職に応募し、全落ちして心が折れてしまう。
対策：未経験者はまず「受託AI開発会社」「AI導入支援企業」「社内AI推進部門」を狙いましょう。実務経験を積んでからステップアップする戦略が現実的です。
6ヶ月学習ロードマップ
未経験からAIエンジニアを目指す方向けに、6ヶ月間の具体的な学習スケジュールを提示します。1日2-3時間の学習時間を前提としています。
Python基礎の習得
- - Progate/paizaラーニングでPythonの文法を学ぶ
- - 変数、制御構文、関数、リスト、辞書を理解する
- - 簡単なスクリプトを自分で書けるようになる
教材: Progate（無料）、paizaラーニング（無料）
データ分析の基礎
- - NumPy, Pandas, Matplotlibの使い方を習得
- - CSVデータの読み込み、加工、可視化ができるようになる
- - 基本的な統計量（平均、中央値、標準偏差）を理解する
教材: Udemy「Python データ分析入門」系コース
機械学習入門
- - scikit-learnで教師あり学習（分類・回帰）を実装
- - 代表的なアルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を理解
- - データの前処理（欠損値処理、特徴量エンジニアリング）を学ぶ
教材: Udemy、書籍「Pythonではじめる機械学習」
実践力の強化
- - Kaggleのビギナーコンペに参加する
- - モデルの評価指標（精度、適合率、再現率、AUC）を理解する
- - 交差検証やハイパーパラメータ調整を実践する
教材: Kaggle Learn、Kaggle Competitions
ポートフォリオ制作
- - 前職の業務に関連するテーマでオリジナルプロジェクトを作成
- - GitHubにコードを公開し、READMEを丁寧に書く
- - 可能であればStreamlit等でデモアプリを作成する
参考: ポートフォリオ完全ガイド
転職活動の開始
- - 転職エージェントに登録（AI特化型を含む2-3社）
- - 職務経歴書に学習成果とポートフォリオを明記する
- - 面接対策（技術質問+キャリアストーリー）を準備する
参考: 面接でよく聞かれる質問20選
Python学習のより詳しい進め方については、Python独学ロードマップ【完全初心者向け】もあわせてご確認ください。
年代別の転職戦略
年代によって取るべき戦略は異なります。自分の年齢に合ったアプローチを選びましょう。
20代：ポテンシャル採用を最大限活用する
強み
- - 年齢的にポテンシャル採用の対象
- - 学習に充てる時間が比較的確保しやすい
- - 年収ダウンを許容しやすい
推奨戦略
- - 3-6ヶ月の集中学習で早期転職を狙う
- - 未経験歓迎の求人に積極的に応募
- - 第二新卒向けエージェントも活用
目標年収：350万-450万円（入社時）
30代：ドメイン知識×AIで差別化する
強み
- - 業界知識が武器になる
- - ビジネススキルを既に持っている
- - 課題解決力がある
推奨戦略
- - 前職の業界×AIという軸でポジションを狙う
- - G検定/E資格で基礎力を証明する
- - AI特化型エージェントを活用する
目標年収：400万-550万円（入社時）。詳しくは30代未経験のAIエンジニア転職ガイドを参照。
40代：マネジメント経験を強みに変える
強み
- - マネジメント・リーダーシップ経験
- - 深い業界知識とネットワーク
- - プロジェクト推進力
推奨戦略
- - AIプロジェクトマネージャーを狙う
- - 社内転職（AI推進部門）を検討する
- - コンサルティング会社のAI部門も選択肢
目標年収：500万-700万円（入社時）
費用シミュレーション
未経験からAIエンジニアを目指す際にかかる費用を、3つのルート別にシミュレーションしました。
| 項目 | 完全独学 | 独学+単発講座 | スクール活用 |
|---|---|---|---|
| 教材費 | 5,000-10,000円 | 30,000-50,000円 | 含まれる |
| スクール費 | 0円 | 0円 | 200,000-600,000円 |
| 資格取得 | 13,200円（G検定） | 33,000円（E資格） | 含まれる場合あり |
| PC等機材 | 0-150,000円 | 0-150,000円 | 0-150,000円 |
| 合計 | 約2-17万円 | 約6-23万円 | 約20-75万円 |
費用を抑えるコツ
- - Google Colab（無料）を使えばGPU搭載PCは不要
- - Udemyはセール時に1,500-2,000円程度で購入可能
- - 教育訓練給付金の対象スクールなら最大70%が補助される
- - G検定は独学で十分合格可能
未経験者を受け入れる企業の見分け方
全ての企業が未経験者を歓迎しているわけではありません。以下のチェックポイントで、自分に合った企業を見極めましょう。
狙い目の企業タイプ
- 受託AI開発会社：様々な業界のプロジェクトに関わるため、未経験でもOJTで育てる文化がある
- SIerのAI部門：研修制度が整っており、段階的にスキルアップできる環境がある
- 事業会社のDX/AI推進部門：業界知識が活かせるため、異業種からの転職者を歓迎する傾向
避けた方がよい求人の特徴
- 「AIエンジニア」の肩書きだが、実態はデータ入力やアノテーション作業
- 研修期間中の待遇が極端に低い（月給15万円以下など）
- SES（客先常駐）専門で、AIとは関係ない案件にアサインされる可能性がある
企業選びに迷ったら、AI転職に特化したエージェントに相談するのが最も効率的です。おすすめのエージェントはAIエンジニア転職に強いエージェント5選で詳しく解説しています。
よくある質問（FAQ）
Q. 未経験からAIエンジニアへの転職は本当に可能ですか？
可能です。実際に営業職、事務職、教員など異業種から転職に成功した事例が多数あります。ただし、最低3-6ヶ月の自主学習は必要です。Python・機械学習の基礎とポートフォリオを準備してから転職活動に臨みましょう。
Q. 転職にどのくらいの期間がかかりますか？
学習開始から転職成功まで、平均6ヶ月-1年が目安です。毎日2-3時間の学習で6ヶ月の基礎固め、その後1-3ヶ月の転職活動というスケジュールが現実的です。
Q. プログラミング完全未経験でも大丈夫ですか？
大丈夫です。転職成功者の多くがプログラミング未経験からスタートしています。Progateやpaizaラーニングなど無料教材からPythonの基礎を学び始めましょう。
Q. 未経験からの転職で年収はどのくらい？
未経験1年目の年収は350万-500万円が相場です。2-3年の実務経験で500万-700万円、5年以上で700万-1000万円以上も十分に狙えます。年収の詳細はAIエンジニアの年収と市場動向をご覧ください。
Q. 独学とスクール、どちらがおすすめですか？
目的と予算によります。独学は費用を抑えられますが挫折率が高く、スクールは費用がかかる代わりにカリキュラムと転職サポートが充実しています。予算に余裕があり短期集中したい方はスクール、自分のペースで進めたい方は独学がおすすめです。
まとめ
未経験からAIエンジニアへの転職は、正しい手順を踏めば十分に実現可能です。この記事で紹介した3人の体験談に共通する成功のポイントを改めて整理します。
転職成功のための5ステップ
- 1 Python基礎の習得（1-2ヶ月）：まずはコードを書ける状態になる
- 2 機械学習の実践（2-3ヶ月）：scikit-learnやKaggleで実力を磨く
- 3 ポートフォリオ作成（1ヶ月）：前職×AIのオリジナルプロジェクトを作る
- 4 資格取得（任意）：G検定やE資格で体系的な知識を証明する
- 5 戦略的な転職活動（1-3ヶ月）：AI特化型エージェントを活用する
大切なのは、「完璧に準備してから動く」のではなく、「学びながら行動する」姿勢です。まずは今日からPythonの学習を始め、半年後の転職を目標に行動を起こしましょう。
キャリアパスの全体像をつかみたい方は、AIエンジニアのキャリアパス完全ガイドもあわせてご覧ください。
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