AIエンジニアと聞くと、「大学でていないと就けない仕事なのかな」と思うかもしれませんが、それは間違いです。人材不足により、未経験者を積極的に採用する企業は最近どんどん増えてきました。
確かに仕事に要求されるレベルは高いですが、全く無理というわけでもないので、気になる方はこちらの記事を参考にしてみてください。

AIエンジニアになるためには？

AIエンジニアになるためには、方法が4つあります。
未経験の方でも採用はされますが、求められる条件が高いためまずは①～③の方法を検討してみてもいいかもしれません。

仕事内容とAIエンジニアになる方法4つ

① 大学を卒業したあと新卒入社する
大学卒業後にＡＩベンチャーやメーカーに就職するのが一般的なＡＩエンジニアになる方法です。大学での研究が企業から評価され、そのままお声がかかるケースもあります。

② 専門学校またはＩＴスクールで学んだのち就職する
専門学校も民間のスクールもどちらも、基礎知識から実戦で応用できるスキルを学べる場です。しかし大学とちがい大掛かりな研究ができないので、物足りなさを感じるかもしれません。

③ SEなど近い職種で経験をつんでから転職
IT企業で働くSE（システムエンジニア）やプログラマーなどの似たような職種からの転職する人もいます。AIエンジニアはIT業界でも必要とされる人材のレベルが高いため、のちに転職するためにSEなどで経験をつむためにSEになる人も一定数います。

④ 未経験からＡＩエンジニアになる
未経験者でAIエンジニアに採用されるためには……
・未経験者を積極採用している企業に応募する
・資格をとって知識がある点をアピールする
・なるべく20代の若いうちに応募する
　適性があるかどうかでも判断できるので、職業適性検査も実施してみましょう。

AIエンジニアの年収

AIエンジニアの年収は、複数の統計データで日本の平均年収を大きく上回っています。厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」の令和5〜6年度データでは約629万円、求人ボックスの最新統計（2025年時点）では約562万円となっています。給与幅は350万〜1,000万円以上と広く、保有スキルや企業規模によって大きく変わります。
特に生成AI（LLM・RAGシステムなど）の開発経験を持つエンジニアには高い報酬が提示されるケースが増えており、大手企業や外資系では年収1,000万円を超える求人も珍しくありません。

仕事に役だつ資格

関連する資格として「G検定」と「E資格」があります。日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する資格で、ディープラーニングの基礎知識・生成AIの仕組みなど、AI全般に関する理論的な理解を証明できます。G検定は合格率70%前後で取り組みやすく、就職・転職のアピールに役立ちます。
他にも以下の資格をとると未経験者でも就職に有利になるでしょう。
・Python3エンジニア認定基礎試験
・Python3エンジニア認定データ分析試験
・データサイエンティスト検定（DS検定®★）
・基本情報技術者試験

AIエンジニアのおすすめの学校

進学先として理学部・情報学部・情報工学部・工学部があげられます。近年はAIに特化した知能工学部やデータサイエンス学科・データサイエンス学部といったコースも増えており、生成AI・機械学習・データ分析を体系的に学べる環境が整ってきています。それぞれの進学先のおすすめポイントをまとめました。

専門学校

大学と比べると学歴の差で劣りますが、授業内容は専門学校も充実したカリキュラムが用意されています。実践的な実習による学習により、即戦力となれる人材育成に力を入れています。近年はPythonや機械学習・生成AIなど最新技術に対応したカリキュラムを持つ専門学校も増えています。

大学

AIエンジニアにあるには、大学をでるのが一般的とされています。確かに就職には大変有利に働きますが、AIエンジニアを目指せる学部は他の学部より学費がお高い点がネックです。うまく奨学金制度を活用したいものです。

AIエンジニアの将来性と課題点

IT業界全体の人材不足は年々深刻化しており、AIエンジニアも同様です。
AIエンジニアという仕事は、今後どのように進退していくのでしょうか。

AIエンジニアの将来

将来性ですが、2022年末のChatGPT登場以降、生成AIが急速に普及し、AIエンジニアへの需要は既に急増しています。医療・農業・製造・金融など、かつてAI技術の参入が遅れていた分野でも導入が進み、市場規模は急拡大しています。AIエンジニアの求人数は2022〜2024年にかけて約7倍に増加したとも報告されており、この流れは今後も続くと見られています。特にLLM（大規模言語モデル）の活用・RAGシステムの構築など、生成AI関連スキルを持つエンジニアへの需要は特に高い状況です。

今後の課題

最大の課題は「人手不足」です。経済産業省の推計では、2030年にはIT人材が最大79万人不足するとされており、AIエンジニアの不足はその中でも特に深刻です。
企業は採用方法の多様化や未経験者採用の拡大で対応しようとしていますが、即戦力となるAIエンジニアを育てるには相応の時間がかかります。既存のエンジニアへの負担が大きくなりやすい環境の改善が求められており、一人当たりの役割が広がっているのが現状です。

最後に

未経験からAIエンジニアになるのも可能ですが、一生の仕事にしたいと考えているのならまずは基盤を固めるために学校へ通い、関連する資格取得に励みましょう。特に生成AI時代においては、Pythonの習得に加えて機械学習・LLM・クラウドAIサービスに関する知識が重要です。早期にスキルを磨くことが、将来の高い需要に応える近道となります。

IT・AI・ロボット学部の学科紹介