20代未経験でもAIエンジニアへの転職は可能です。
ただし、正しい知識と方法を知っておかなければ、いつまで経ってもAIエンジニア転職は実現しません。
そこで今回は、20代未経験からAIエンジニア転職する方法、向いている人の特徴を解説します。
最後まで見ることで、20代未経験からAIエンジニア転職するコツが理解できるので、ぜひ参考にしてください。
AIエンジニアを目指す20代未経験におすすめの転職エージェント
doda
| 運営会社 |
|
|---|---|
| 求人数 | 248,687件(2025/7/30時点) |
| 対応地域 | 全国 |
| 適した業界・年代など | 20代～30代前半の若手層・未経験層 |
| 対応職種 | 全職種 |
| 関連サービス・事業 | |
| 職業紹介許可番号 | 13-ユ-304785 |
| URL | https://doda.jp/ |
レバテックキャリア
| 運営会社 | |
|---|---|
| 求人数 | 公開求人：47,240件 (2025/7/30時点) |
| 対応地域 | 全国 |
| 適した業界・年代など | 20代、30代（90%以上がIT関連職） |
| 対応職種 | IT業種（アプリケーションエンジニア、サーバー／インフラ、ネットワーク、組込、セキュリティ、データサイエンティスト、UX/UIデザイナーなど） |
| 関連サービス・事業 |
|
| 職業紹介許可番号 | 13-ユ-302698 |
| URL | https://career.levtech.jp/ |
ワークポート
| 運営会社 |
|
|---|---|
| 求人数 | 公開求人：119,766件 (2025/7/30時点) |
| 対応地域 | 全国 |
| 適した業界・年代など | 20〜30代中心。未経験や第二新卒、異業種からの転職希望者にも対応可 |
| 対応職種 | 全職種（IT・Web系エンジニア、クリエイティブ職、営業職、幅広い業種対応） |
| 関連サービス・事業 | なし |
| 職業紹介許可番号 | 13-ユ-040590 |
| URL | https://www.workport.co.jp/ |
AIエンジニアとは？【わかりやすく解説】
AIエンジニアは、「人工知能（AI）」を開発するエンジニアのことです。
AIやディープラーニングなどの先進技術を用いて、日常生活で使用されるさまざまなサービスや製品を開発しています。
AIは、スマートフォンの音声認識や自動運転車など多岐にわたる分野で利用されています。
AI技術は、私たちの生活をより便利で効率的にし、医療、福祉、災害予測などの分野での貢献も目覚ましいです。
AIテクノロジーは、人命救助や業務の自動化、リスク管理など、これまで人間には難しかった作業を可能にしています。
AIエンジニアの役割・業務領域
AIエンジニアの役割は、AIシステムの設計、開発、改善です。
AIが持つ可能性を最大限に引き出し、産業や社会全体に貢献するための新しいソリューションを開発・提供します。
今後もAIは様々な分野に広がりを見せ、AIエンジニアの活躍の場もそれに伴って拡大していくことが予想されます。
AIエンジニアの平均年収
厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」によると、AIエンジニアの年収は全国平均で534.6万円となっています。
AIエンジニアの平均年収は、他のITエンジニア職に比べて高い傾向があります。
AI需要の拡大によって、AIエンジニアが不足していることが1つの要因です。
なお、国税庁「令和3年分民間給与実態統計調査」によると、2021年の1年を通して働いた日本人の平均年収は443万円となっています。
そのためAIエンジニアは、他の職種よりも高い年収が目指せるということです。
| AIエンジニア | 日本の平均年収 | |
|---|---|---|
| 平均年収 | 534.6万円 | 443万円 |
参照元：厚生労働省職業情報提供サイト「job tag」・国税庁「令和3年分民間給与実態統計調査」
AIエンジニアの種類・職種
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、AI技術の中核を担う専門職です。
機械学習エンジニアの主な役割は、機械学習アルゴリズムの開発と実装です。
機械学習エンジニアには、高度なプログラミングスキルと数学的知識が求められ、特にPythonやRなどの言語に精通していることが一般的です。
製品の推薦システム、画像認識、自然言語処理など、さまざまな分野でAI技術を活用します。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、ビジネスとテクノロジーの橋渡しをする役割を果たします。
ビッグデータから有益な洞察を引き出し、それを企業の意思決定プロセスに応用します。
データサイエンティストには、統計学、機械学習、データマイニング、ビジネスインテリジェンスに関する広範な知識が求められます。
またデータの可視化技術を用いて、分析結果をわかりやすく伝える必要があります。
データサイエンティストは、マーケティング戦略の最適化、リスク管理、顧客行動分析など、幅広い業務に関与します。
データアナリスト
データアナリストの主な職務は、データの収集、処理、分析です。
企業が抱える具体的な問題に対して、データに基づいた解決策を提供します。
データアナリストには、データベース技術、統計学、そしてデータの解釈に関する知識が必要です。
SQLやExcelの高度な使用スキルもよく求められます。
データアナリストは、顧客満足度の向上、コスト削減、新たな市場機会の発見など、企業の意思決定に直接的な影響を与える重要な役割です。
20代未経験でもAIエンジニアに転職できる人の特徴
物事を論理的に考えられる
AIエンジニアにとって重要なのは、物事を論理的に考える能力です。
データを分析し、複雑な問題を解決するためには、論理的なアプローチが不可欠。
数学やアルゴリズムに基づいた思考が自然であれば、AIエンジニアとして活躍できます。
新しいことが好き
AIの分野は絶えず進化しています。
新しい技術やアプローチに興味を持ち、積極的に学ぶ意欲がある20代は、AIエンジニアに向いています。
技術の変化に対応できる柔軟性と、新しいことにチャレンジする好奇心が重要です。
課題解決の意欲が高い
AIエンジニアは、複雑な課題に直面することが多いです。
そのため、課題解決への意欲が高く、難題に立ち向かう姿勢を持つ20代は、AIエンジニアに向いています。
探究心がある
AI技術においては、常に最新の知識を追求する探究心が求められます。
未知の分野に対する好奇心や、新しい発見を求める探究心を持つ20代は、AIエンジニアに向いています。
AIエンジニアとして活躍するために必要なスキル
プログラミングスキル
AIエンジニアにとって、プログラミングは最も基本的なスキルです。
特に、PythonはAI開発に広く使用される言語です。
Python以外にも、JavaやC++などの言語がAI分野で使用されることもあります。
プログラミングスキルは、プログラミングスクールや書籍、実際のプロジェクトを通じて磨かれるため、積極的に実践経験を積むことが肝心です。
データベースの構築・運用スキル
AIエンジニアは、データベースの構築や運用能力も必要とされます。
データベース管理システム（DBMS）の理解と、SQLなどのデータベース言語の知識が求められることが一般的です。
データを効率的に収集、整理、アクセスする能力は、AI開発の基盤を作る重要な要素です。
データベーススキルは、実践的なプロジェクトやオンラインの教材を通じて習得することができます。
統計に関する知識
統計学はAI分野において不可欠な知識の1つです。
データ分析や機械学習のアルゴリズムは統計学の理論に基づいており、確率論や統計的推測の基本を理解していることが求められます。
統計学の知識は、機械学習モデルの構築やデータからの洞察を得るのに役立ちます。
プログラミングスクールや書籍などで統計学の基本を学び、実際のデータセットを使ったプロジェクトで適用してみることが効果的です。
20代未経験からAIエンジニア転職に成功した人の実体験
私は元々営業職で、ITやプログラミングに関してはほとんど知識がない状態でした。しかし、AIの進歩に魅力を感じ、20代後半でキャリアチェンジを決意しました。当時、私の最大の障害は、完全なる未経験であることと、どのように学び始めれば良いのかわからないことでした。まず、プログラミングの基礎を学ぶことから始めました。オンラインの無料コースやYouTubeのチュートリアルでPythonの基本を独学しました。初めは全く理解できず、何度も挫折しかけましたが、毎日コツコツと学習を続けたことで、徐々にプログラミングの楽しさに気づきました。その後、データサイエンスと機械学習に関する知識を深めるために、オンラインで提供されている専門コースに参加しました。実際のデータセットを用いたプロジェクトに取り組む中で、理論だけでなく実践的なスキルも身につけることができました。転職活動では、未経験からのチャレンジであることを逆手にとり、学んだことやプロジェクトの経験を積極的にアピールしました。初めは多くの企業から断られましたが、持ち前のコミュニケーション能力と学ぶ意欲を評価してくれる企業に出会い、AIエンジニアとしての職を得ることができました。
20代後半でAIエンジニアに転職した元フリーターです。AI分野に強い興味を持ち、何か新しいことにチャレンジしたいと思い立ちました。まず初めにプログラミングの基礎を学ぶことにしました。全くの初心者からスタートし、初めはPythonを学びました。最初は何をしているのかさえ分からない日々でしたが、徐々にプログラミングの面白さに魅了されていきました。AIエンジニアを目指すには、単にプログラミングを学ぶだけでなく、データサイエンスや機械学習に関する知識も必要でした。そのため、プログラミングスクールへ行き知識を深めました。転職活動では、私のフリーターとしての経験を強みとしてアピールしました。柔軟な思考や様々な状況に対応できる能力、継続的に学び成長する意欲を前面に出しました。多くの失敗と挫折を経験しましたが、最終的には、私のポテンシャルを評価してくれる企業に出会えました。
未経験でAIエンジニアを目指す20代におすすめの資格
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験は、IT業界で働くための基本的な知識と技能を認定する国家資格です。
プログラミング、ネットワーク、データベースなど、ITの基礎知識が幅広く問われます。
基本情報技術者試験は、IT業界への入門として、またAIエンジニアに必要な技術的背景を理解するための基盤を築くのに適しています。
特に未経験者にとっては、IT分野の基礎を固め、今後の学習方針を定める上で大きな助けとなるでしょう。
G検定（ジェネラリスト）
G検定は、AIに特化した知識を問う試験です。
AIの基本的な知識や、機械学習、ディープラーニングの原理、実践的な応用例などを広くカバーする必要があります。
AIエンジニアを目指す未経験者にとって、AI分野における広範な知識を身につけるのに最適な試験です。
G検定の取得は、AIの基本を理解していることを示すとともに、専門性を高めるためのステップとなります。
E資格（エンジニア）
E資格は、より高度なAI技術に関する知識とスキルを認定する試験です。
機械学習やディープラーニングのアルゴリズムに関する詳細な知識、実践的なプログラミング能力が問われます。
未経験からAIエンジニアを目指す20代にとって、E資格は技術的能力を証明し、専門性をさらに深めるための重要なステップになります。
E資格を取得することで、AI開発プロジェクトにおける実践的な能力を示すことができます。
統計検定
統計検定は、データ分析や機械学習の基本となる統計学の理解度を測る試験です。
AIエンジニアにとって、データを理解し分析する能力は不可欠です。
基本的な統計学の知識から応用レベルまで幅広いレベルが設定されており、自分のレベルに合わせて受験することができます。
データの収集、処理、分析方法を学ぶことは、AIエンジニアとしての技術を磨く上で非常に重要です。
統計検定の取得は、データに基づく洞察力と分析能力を持っていることを証明する手段となります。
Pythonエンジニア認定試験
PythonはAI開発で最も一般的に使用されるプログラミング言語の一つです。
Pythonエンジニア認定試験は、この言語に関する知識とスキルを評価するもので、プログラミングの基本から応用的な内容まで幅広くカバーしています。
未経験の20代にとって、Pythonの基本を身につけることは、AIエンジニアとしてのキャリアを築くうえで非常に有効です。
プログラミングスキルの基盤を示すとともに、AI開発に必要な技術的能力を身につけられます。
20代未経験でもAIエンジニアに転職できる
20代未経験でもAIエンジニアに転職することは可能です。
ただし完全未経験の場合は、一般的な転職と比較すると難しい傾向があります。
また、エンジニア職は向き不向きがあるため、見極めが重要です。
まずは、自分がAIエンジニアに向いているのか判断するためにも、Pythonなどプログラミング言語を学習することから始めましょう。
