自分らしく生きる！自由な働き方ができるAIエンジニアとしてのキャリア

AIエンジニアという仕事には、自由な働き方や高い専門性というイメージがあります。私も転職前は、AI開発に関わる仕事へ進めば、これまでの経験を新しい形で使えるのではないかと考えていました。ただ、実際に未経験からAIエンジニアへの転職を目指してみると、魅力だけを見ていては足りないと感じました。

仕事内容は会社や案件によってかなり違いますし、AIエンジニアになれば時間や場所に縛られず働ける、というわけでもありません。技術の変化も速いため、転職前だけ勉強すれば終わりではなく、入社後も学び続ける必要があります。私は製造業で制御・データ解析に関わっていた状態から、特定の産業向けに、データ・制御の知見を活かせるAI開発へ転職しました。転職活動は約6ヶ月。応募したのは12社で、書類選考の通過率は2〜3割ほど、面接はトータルで10回弱、最終面接まで進んだ企業は3社でした。

決して簡単に転職できたわけではありません。この記事では、AIエンジニアという仕事の魅力だけでなく、未経験から目指すうえで私がどんな準備をしたのか、そして転職活動を進める中で見えてきた現実的な道筋をまとめます。転職活動では、AIにも求人要件や自分のスキルギャップを整理してもらいました。ただ、AIが出した内容だけで応募先を判断したわけではありません。最後は求人票の原文や面接で確認しています。

先に結論を書くと、未経験から目指すなら「AIエンジニアになりたい」という気持ちだけでは足りません。どの仕事に応募するのか。前職のどの経験を接点にするのか。足りないスキルのうち、どこを学習で補うのか。私はこの3つを分けて考えることで、少しずつ転職活動の方向を絞っていきました。

AIエンジニアの魅力

AIエンジニアの魅力は、技術の新しさだけではありません。データを使って課題を整理したり、業務を改善したり、実際に現場で使われる仕組みづくりに関われたりするところにも面白さがあります。一方で、AIエンジニアについてよく聞く「自由な働き方」「高収入」「成長できる」といった言葉は、そのまま受け取らない方がよいとも感じました。同じAIエンジニアという名前でも、仕事内容や働き方は会社によってかなり違うからです。

自由な働き方ができる

AIエンジニアは、柔軟な働き方ができるイメージを持たれやすい職種です。実際、開発の中にはオンラインで進められる作業もあります。ただ、AIエンジニアになれば必ず時間や場所が自由になるとは言えません。顧客との打ち合わせが多い仕事もあれば、チームで開発を進める仕事もあります。データの確認や現場との調整が必要になることもあり、会社や案件によって働き方は変わります。私が転職活動で見るようになったのも、「自由かどうか」だけではなく、実際にどのような仕事の進め方になるかでした。

たとえば、同じAIエンジニアでも、モデル開発に近い仕事、データ整備が中心の仕事、現場の課題を聞きながら要件を整理する仕事では、日々の動き方がかなり違います。一見すると自由に見える仕事でも、関係者との調整が多ければ、好きな時間に一人で進められるわけではありません。そのため私は、働き方を確認するときに制度名だけを見るのではなく、求人票や面接を通じて、入社後にどのような仕事を担当するのかを見るようにしました。

どんな案件に関わるのか。どの程度チームで進めるのか。誰との調整が必要なのか。こうしたところまで確認した方が、自分が求める働き方との相性を考えやすいと思います。

高収入を得ることができる

AIエンジニアというと、高い給与の求人をイメージする人もいると思います。ただ、少なくとも未経験から転職する場合、求人に書かれている上限年収だけを見て判断するのは危ないと感じました。経験者向けに提示されている条件と、これからAI分野へ移る人に提示される条件が同じとは限らないからです。私自身も、転職活動では年収がどうなるのかが大きな不安の一つでした。職種を変える以上、前職で積み上げてきた評価が、そのまま新しい職種でも評価されるとは限りません。

だからこそ、活動を始める前に「きっとこのくらいになる」と決めつけるのではなく、実際に応募し、選考を進めたうえで内定条件を確認する必要があると思います。私にとっても、仕事内容と年収の両方を見ながら判断する転職活動になりました。

専門スキルの習得と成長機会

AIエンジニアを目指して準備していると、必要になりそうな知識の多さに戸惑いました。機械学習、データ処理、プログラミング、システム開発、業務理解など、求人によって求められる内容が違います。私も転職前に、基礎情報技術者資格を取得し、オンラインAIコースを受講しました。もちろん、資格を取ったりコースを受けたりしたから、すぐにAIエンジニアとして仕事ができるようになったわけではありません。

それでも、ITやAIの基礎を一度整理したことで、求人票や面接で出てくる言葉を理解しやすくなりました。ここではAIも使いました。求人票に書かれている内容をAIに整理してもらい、自分がすでに持っている経験、学習した内容、まだ不足している部分を並べます。そうすると、「何もできない」という状態ではなく、「ここは説明できる」「ここは勉強中」「ここはまだ足りない」と分けて考えられるようになりました。

ただし、AIが整理した内容をそのまま正しいものとして扱ったわけではありません。求人要件については、最後に求人票の原文へ戻って確認していました。

社会へのインパクト

AI開発は、業務改善や新しいサービスづくりにつながることがあります。自分が関わった仕組みが現場の負担を減らしたり、何かの判断を支えたりする可能性があるところは、私にとっても魅力の一つです。一方で、「AIで社会を変える」といった大きな言葉だけで転職先を選ぶと、実際の仕事とのギャップが出ると思います。仕事として向き合うと、データの確認、要件整理、地道な検証、関係者との調整といった作業も当然あります。

私の場合は、前職で扱っていた制御・データ解析の経験を、AI開発の中でも使えることに魅力を感じました。まったく過去を捨てて新しい仕事へ移ったという感覚ではありません。これまで持っていた知識の中から、AI開発でも使える部分を探してつなげていった、という方が実感に近いです。

未経験からAIエンジニアに転職するためには

未経験からAIエンジニアを目指す場合、必要なのは「とにかくAIを勉強すること」だけではありませんでした。自分がこれまで何をしてきたのかを整理する。その経験と求人要件の接点を探す。そして、本当に足りない部分を学習で補う。私の場合は、この流れで準備していきました。転職活動そのものは約6ヶ月かかりました。応募12社、書類選考通過率は2〜3割ほど。面接はトータルで10回弱で、最終面接まで進んだ企業は3社です。

振り返っても、順調にすべての選考を通過したわけではありません。だからこそ、学習だけでなく「どこに応募するか」「自分の経験をどう説明するか」を途中で調整していくことが大事でした。

必要なスキルセットの習得

AIエンジニアに必要なスキルは、求人によって違います。プログラミングを重視する求人もあれば、データ処理や機械学習の知識を求める求人もあります。クラウドやシステム開発、要件整理といった経験が重視されることもあります。私は、まずITの基礎を確認するために基礎情報技術者資格を取得しました。さらに、AIの基本的な考え方に触れるため、オンラインAIコースも受講しました。

ただ、学習を始めると「もっと勉強してから応募した方がいいのでは」と思うこともあります。私も最初から必要なスキルをすべて持っていたわけではありません。それでも、すべてを完璧にしてから応募しようとすると、いつまでたっても応募できません。そこで求人票を見ながら、自分の経験で説明できる部分と、学習して補う部分を分けるようにしました。私の場合、前職での制御・データ解析の経験は、データを見る視点や現場の課題を考えるうえでの土台になりました。

一方、AI開発で使われる専門用語や開発の進め方については、新しく学ばなければならないこともありました。この違いを整理しないまま「未経験ですが頑張ります」と説明しても、何ができて何ができないのかが伝わりません。そこでAIに、求人票の必須条件と歓迎条件を分けてもらい、自分の経験と並べて整理しました。面接で話せる経験、学習中として説明する内容、現時点では届いていない内容を分けてみると、自分の立ち位置がかなり見えやすくなります。

ただし、AIが分類を間違える可能性もあるため、最後は必ず求人票の原文に戻って確認しました。応募先を考えるときも、「未経験可」という言葉だけでは決めませんでした。自分が持つデータ・制御の知見に近い経験が歓迎条件などに含まれているか。入社後に学びながら担当できそうな範囲があるか。そうした接点を見るようにしました。未経験だから過去の経験を捨てるのではなく、これまでの経験をどこまで持ち込める仕事なのかを考える方が、私には合っていました。

ポートフォリオの構築

未経験から応募する場合、自分が何を学んできたのかを説明できる材料は必要です。ポートフォリオを作る場合も、完成したものをきれいに見せることだけが目的ではないと思います。どんなデータを扱ったのか。なぜそのテーマを選んだのか。どこをAIに任せ、どこを自分で判断したのか。こうした考え方まで説明できる状態にしておくと、自分が何を理解しているのかを話しやすくなります。私の場合、前職で扱っていた内容をそのまま外に公開することはできません。

そのため、守秘義務に触れない範囲で、データ・制御を見るときにどのような考え方をしていたのか、課題をどう整理していたのかを言葉にすることを意識しました。AIにポートフォリオの構成や説明文のたたき台を作ってもらうことはできます。ただ、AIが文章を作っただけでは、自分の経験にはなりません。なぜその題材を選んだのか。どこで迷ったのか。何を自分で確認したのか。この部分は、自分で説明できるようにしておく必要があります。

私自身、完成物だけを用意するより、考えた過程を残しておく方が面接で話しやすいと感じました。

継続的な学習とネットワーキング

AI関連の仕事を目指して感じたのは、転職前に一度勉強して終わりではないということです。私も転職活動中、求人票に出てきた分からない言葉を調べたり、面接で聞かれた内容を振り返ったりしながら、足りない部分を学び直していました。特に、面接でうまく答えられなかった質問は、自分の弱点を知る材料になります。私は面接で聞かれた質問をAIに整理してもらい、なぜ答えに詰まったのかを振り返ることもありました。

単純な知識不足なのか。経験はあるけれど言葉にできていないのか。そもそも応募先との接点が薄かったのか。ここを分けると、次に直す場所が少し見えやすくなります。また、実際の仕事内容を知るために人から話を聞くことも、求人票だけでは分からない部分を確認する材料になります。人脈を増やすこと自体を目的にするというより、どんな仕事をしているのか、どのような役割を期待されるのかを知るために話を聞くイメージです。

私自身の転職活動を振り返ると、「学習が終わってから応募する」という順番ではありませんでした。求人を見る。足りないものを知る。応募してみる。面接で聞かれた内容を振り返る。必要なら学習へ戻り、書類も修正する。約6ヶ月、この繰り返しでした。選考に通らないと落ち込みますし、途中で「本当に転職できるのか」と感じることもあります。それでも、落ちた理由をすべて同じにせず、「経験の伝え方なのか」「求人との距離なのか」「学習で補える部分なのか」と分けて考えることで、次の応募へつなげやすくなりました。

未経験からAIエンジニアを目指すなら、最初から正解の道を決めるというより、応募しながら少しずつ方向を調整していく感覚の方が、私の実体験には近いです。

AIエンジニア転職は、経験との接点を見ながら進める

AIエンジニアには、専門性を高められることや、新しい技術に関われること、データやAIを使って課題解決に関われることなど、さまざまな魅力があります。ただ、未経験から目指すのであれば、自由な働き方や高収入といったイメージだけで判断するのは少し危ないと思います。私の場合は、製造業での制御・データ解析の経験を土台にして、特定の産業向けにその知見を活かせるAI開発へ進みました。

準備として基礎情報技術者資格を取得し、オンラインAIコースも受講しました。それでも転職活動は約6ヶ月かかり、応募12社、書類選考通過率2〜3割、面接10回弱、最終面接まで進んだ企業は3社でした。振り返ると、「未経験からまったく別の世界へ飛び込んだ」というより、これまで持っていた経験とAI開発の接点を探しながら、足りないところを少しずつ補っていった転職でした。

その整理にはAIも使いました。求人要件を分ける。自分の経験と比較する。面接で答えられなかった内容を振り返る。こうした整理はAIに任せやすいところです。一方で、その求人が本当に自分に合っているのか、実際の仕事内容や働き方はどうなのか、提示された条件で転職するのかといった判断までAIに任せたわけではありません。求人票を読み、面接で聞き、最後は自分で判断しました。

自由な働き方は、AIエンジニアという仕事に興味を持つきっかけの一つにはなると思います。ただ、それだけを目的にすると、肝心の仕事の中身を見落としてしまいます。まずは「AIエンジニアになれるか」だけではなく、自分がどんな課題に関わりたいのか、そこにこれまでの経験をどう持ち込めるのかを見る。私の場合は、その方が転職先を考えやすくなりました。まだAI分野のキャリアに一つの正解があるとは思っていません。だからこそ、イメージだけで決めず、求人票や実際の選考を通じて一つずつ確認していく。

未経験から目指すなら、そのくらいの進め方でよいのではないかと、実際に転職活動をしてみて感じています。