転職を考えたきっかけとは？AI業界への挑戦と成功体験を語る

転職を考えるきっかけは、人によって違います。やりたい仕事が見えてきたときもあれば、今の環境に違和感が積み重なって動きたくなることもあります。私の場合は、製造業で制御・データ解析に関わる中で、データや技術を使って課題を解く仕事に、もう少し深く関わりたいという気持ちが強くなったことがきっかけでした。そこから、前職で身につけたデータ・制御の知見を活かしながら、特定の産業向けのAI開発へ進むことを考えるようになりました。

ただ、「やりたい仕事があるなら転職しよう」とすぐに決められたわけではありません。前職では評価されていて、出世コースに乗っている感覚もありました。年収が下がる不安もあります。今の安定を手放してまで、本当に動くべきなのか。むしろ、転職したい理由よりも、転職しない理由のほうが簡単に見つかる状態でした。

そのため、私は最初から「転職する」と決めたわけではありません。求人を見たり、実際に応募したりしながら、自分の経験が外でどう評価されるのか、どんな条件なら動けるのかを少しずつ確認していきました。AIにも判断そのものを任せるのではなく、自分の経験や条件を整理するために使いました。この記事では、転職を考えるきっかけを振り返りながら、私が今の評価や安定を手放してAI開発へ進むまでに、何を考え、何を確認して決断したのかをまとめます。

転職を考えるきっかけは何？

転職を考える理由は、一つだけとは限りません。仕事内容、これから積みたい経験、年収、働き方、人間関係、生活とのバランスなど、いくつかの要素が重なっていることもあります。私も最初は、「AI開発に近い仕事へ進みたい」という気持ちが転職理由だと思っていました。ただ、考えていくと、それだけではありませんでした。これからどんな経験を積みたいのか。今の評価を手放してもよいのか。年収が下がっても動くのか。何を守れれば転職できるのか。

こうした話が全部混ざっていたため、まずは一つずつ分けて考える必要がありました。

やりがいや興味を持てる仕事への挑戦

私が転職を考え始めた大きな理由は、よりAI開発に近い仕事へ進みたいと思ったことです。前職では制御・データ解析に関わっていました。その経験を続ける道もありましたが、データを使って課題を解く仕事に、別の形で関わってみたいという気持ちが強くなっていました。ただ、「AIに興味がある」だけで転職を決めるのは少し怖さもありました。そこで考えたのが、前職の経験と次の仕事との接点です。

すべてを一度リセットして別の仕事へ移るのではなく、これまで扱ってきたデータや制御の知見を、新しい仕事でも使えないか。その接点を探していくことで、単なる憧れではなく、現実的な選択肢として考えやすくなりました。

AIにも、自分の興味やこれまでの経験を書き出し、どこにつながりがありそうかを整理するために使いました。ただし、そこで出てきた内容をそのまま信じるのではなく、実際の求人内容に戻って確認しています。

キャリアアップやスキルの向上

転職を考えた理由は、肩書きや年収を上げたかったからではありません。むしろ前職では評価されていたので、そのまま残ることにも十分な理由がありました。だから迷いました。今の会社で評価されていることと、自分がこれから経験したい仕事へ進むこと。その二つが必ずしも同じ方向ではなかったからです。私にとっては、前職で培った制御・データ解析の経験を、AI開発という新しい文脈でも使えるようになることに魅力を感じていました。

転職するか迷っているときは、「今の会社が嫌かどうか」だけでは決めにくいと思います。私の場合は、今の環境で積める経験と、外に出たほうが積みやすそうな経験を分けて考えることで、少しずつ判断材料が増えていきました。

ワークライフバランスの改善

働き方も、転職を判断するときの条件の一つでした。ただ、求人票に書かれている言葉だけでは分からない部分もあります。仕事内容や求められる役割、実際の働き方などは、応募や面接を進めなければ見えてこないこともありました。私も、仕事内容だけを見るのではなく、生活とのバランスを保てそうかという点も確認しました。ここでも大事だったのは、「何となく今より良くなりたい」で終わらせないことでした。

自分が何を確認したいのかを先に整理しておけば、求人や面接でも見るポイントが少し明確になります。

経済的な理由

年収は、私が転職を迷った大きな理由の一つです。職種を変える以上、年収が下がる可能性は考えていました。一時は、それでも挑戦したいなら年収を下げる覚悟も必要だと思っていました。ただ、実際に活動してみると、最終的には年収を下げない条件を提示してくれた企業から内定を得ました。これは、転職活動を始める前には分からなかったことです。「職種を変えるなら年収も下がるだろう」と自分の中だけで結論を出していたら、その条件が出てくることも知りませんでした。

もちろん、希望した条件が必ず出てくるわけではありません。それでも、応募して条件を確認する前に諦めるのと、実際の条件を見てから判断するのでは、かなり違います。私にとって転職活動は、転職するためだけのものではなく、自分がどんな条件なら本当に動けるのかを確認する時間でもありました。

人間関係のストレス

人間関係も転職理由になり得ますが、私の場合は、人間関係だけが理由だったわけではありません。むしろ難しかったのは、前職で一定の評価を受けていたことでした。期待されている環境を離れてよいのか。転職すると伝えたら周囲はどう思うのか。今ある評価を手放したあと、新しい環境で同じように評価される保証はありません。そう考えると、今の環境に残るほうが安心でした。その一方で、「離れたい理由」だけではなく「次に進みたい理由」もありました。

私の場合は、この二つを分けて考えたことで、単に今の環境から逃げるための転職ではないと整理できるようになりました。

生活状況の変化

転職は仕事だけの話ではありません。年収や働き方が変われば、日々の生活にも影響します。そのため、「やりたい仕事だから」という理由だけでは決められませんでした。私は、転職した場合と現職に残った場合について、自分が気にしている条件をAIにも整理してもらいました。AIにどちらが正解かを決めてもらったわけではありません。仕事内容、年収、これから積める経験、働き方などを並べてみることで、自分が何を気にしているのかを見えやすくするために使いました。

最終的には、その材料を見ながら自分で決めるしかありませんでした。

未経験からAI業界への転職体験談

ここからは、実際に私がAI開発へ進むまでの流れを振り返ります。転職活動は約6ヶ月。応募した企業は12社で、書類選考の通過率は2〜3割ほどでした。面接はトータルで10回弱、最終面接まで進んだ企業は3社です。数字だけを見ると、順調だったとは言いにくいと思います。ただ、この活動を続けたことで、「転職したほうがよいのか」を頭の中だけで考えていたときより、かなり具体的に判断できるようになりました。

転職活動を考えたきっかけ

転職を考えたきっかけは、前職で身につけた経験を、別の形でも活かしてみたいと思ったことです。製造業で制御・データ解析に関わる中で、データを使って課題を解く仕事への関心が強くなり、そこからAI開発に近い仕事を考えるようになりました。一方で、前職では一定の評価を受けていました。このまま続ける道も見えているのに、それを手放して新しい仕事へ進む必要があるのか。ここが一番迷ったところです。

だから、最初から退職を決めて転職活動を始めたというより、まず求人を見て、自分の経験が外でどう評価されるのかを確かめるところから始めました。私にとっては、転職活動を始めることと、転職すると決めることは別でした。

転職を決める前に、事前準備に時間をかけた

AI開発へ進むには、自分の経験がどこまで使えるのかを整理する必要がありました。私は前職で経験したことを棚卸しし、ITやAIの基礎も学びながら、応募先との接点を探していきました。ここで意識したのは、「これまでの経験を全部捨てて、完全に別の人になる」と考えないことです。職種はAI開発へ変わります。ただし、前職で扱ってきたデータや制御の知見まで消えるわけではありません。その経験を、特定の産業向けのAI開発でどう使えるのかを考えました。

AIには、職務経歴の要素を分けたり、求人票の要件と並べたりする作業を手伝ってもらいました。すると、自分の経験で話せそうな部分と、まだ弱い部分を分けやすくなります。ただし、AIが「この経験は使える」と言ったから応募するわけではありません。求人票の原文を読み、面接で実際に求められていることを確認しながら見直しました。準備を進めるほど、「転職できるか、できないか」という二択ではなく、「この求人ならどこを説明できるか」「ここは足りないかもしれない」と考えられるようになりました。

転職活動は大変だった

実際の転職活動は、思っていたより大変でした。応募した12社のうち、書類選考を通過したのは2〜3割ほどです。職種が変わるため、求められる経験と合わず、書類で終わることもありました。一方で、前職で培った知見と応募先の仕事に接点がある場合は、面接で話をつなげやすい場面もありました。ここで私が少しずつ考えるようになったのが、「何もかも変える必要はない」ということです。

私の場合、前職と同じ業界の企業から内定を得たわけではありません。職種はAI開発へ変わりましたが、前職で培ったデータ・制御の知見を、特定の産業向けの仕事にどう接続できるかを説明しました。完全に過去を切り離して新しい仕事へ移るのではなく、これまでの経験との接点を一部残しながら、新しい職種へ進む。結果的には、このピボットの考え方が、自分の経験を応募先へ説明するうえで役立ちました。

転職活動を始める前は、「未経験だから通用しないかもしれない」という不安が大きかったのですが、応募と面接を重ねることで、通用する部分と足りない部分が少しずつ見えてきました。それ自体が、転職するかどうかを決めるための材料になりました。

念願の内定。それでも決断は残った

最終的に、前職で培った経験との接点を説明できる企業から内定を得ました。年収についても、一時は下げる覚悟を持っていましたが、結果として年収を下げない条件を提示してもらえました。ここまで来れば、迷わず転職できそうに見えるかもしれません。ただ、実際には内定が出ても、すぐに迷いが消えたわけではありませんでした。前職では評価されていました。その環境を自分から離れることへの不安は残っています。

それでも、転職活動を始めた頃と違い、最後には比較できる材料がありました。仕事内容、条件、これから積みたい経験。それらを並べたうえで、「今の安定を残すか、新しい方向へ進むか」を考えることができました。だからこそ、最後は勢いではなく、自分なりに納得して転職を選べたのだと思います。

迷いながら判断材料を増やしたから転職を決められた

私が転職を考えたきっかけは、前職で培った制御・データ解析の経験を、AI開発という新しい仕事でも活かしてみたいと思ったことでした。ただ、それだけで転職を決めたわけではありません。前職で評価されていたこと。年収が下がるかもしれないこと。今の安定を手放すこと。周囲がどう受け止めるか。残る理由もかなりありました。そのため、私は頭の中だけで転職するかどうかを決めるのではなく、実際に求人を見て、応募し、面接を受け、内定条件まで確認しました。

転職活動は約6ヶ月。12社に応募し、書類選考の通過率は2〜3割ほど。面接は10回弱で、最終面接まで進んだ企業は3社でした。うまくいかない場面もありましたが、その過程で、自分の経験がどこで評価されるのか、何が足りないのか、どんな条件なら転職できるのかが少しずつ分かってきました。そして、私の転職で大きかったのが、前職との接点を一部残しながら新しい職種へ進むというピボットの考え方です。

前職と同じ業界へ移ったわけではありません。前職で培ったデータ・制御の知見を、特定の産業向けのAI開発につなげて説明しながら、職種としては新しい方向へ進みました。転職後には、「一つの会社がすべてではない」と感じるようになりました。前職で積み上げたものを捨てたというより、それを別の場所で使う選択をした。今振り返ると、転職を決められたのは、最初から迷いがなかったからではありません。迷ったままでも求人を見て、応募して、判断材料を増やしていったからだったと思います。