AIエンジニアの将来性はオワコン？年収・需要・「やめとけ」と言われる理由と現実を解説

AIエンジニアの将来性は極めて高いです。

AIエンジニアは「正しく目指せば」将来性抜群のキャリアです。

ただし、向いている人・向いていない人がいるのも事実。

この記事では、AIエンジニアの将来性や具体的な仕事内容、未経験から目指す方法、年収の現状、スクールの選び方までを丁寧に解説していきます。

AIエンジニアとは？仕事内容をわかりやすく解説

AIエンジニアとは、人工知能（AI）の開発・実装・運用を専門とする技術者のことです。

ChatGPTや自動運転、顔認証システムなど、私たちの生活を便利にするAI技術の裏側には、必ずAIエンジニアの存在があります。

まずはAIエンジニアの基本的な役割と仕事内容を理解しておきましょう。

AIエンジニアの定義と役割

AIエンジニアは、機械学習やディープラーニングといったAI技術を活用して、企業や社会の課題を解決するシステムを構築する専門職です。

「AIを作る人」というイメージが強いかもしれませんが、実際にはAIの企画から開発、運用保守まで幅広い業務を担当します。

具体的には、以下のような役割を果たしています。

• 課題の発見と企画：どのような問題をAIで解決できるかを検討する
• データ収集・前処理：AIに学習させるためのデータを集めて整える
• モデル開発：機械学習アルゴリズムを選定し、AIモデルを構築する
• 精度向上：AIの予測精度を高めるためにチューニングを行う
• システム実装：開発したAIを実際のサービスやシステムに組み込む
• 運用・保守：稼働中のAIシステムを監視し、必要に応じて改善する

このように、AIエンジニアは単にプログラミングができればよいわけではなく、ビジネス理解力や課題解決能力も求められる総合的な職種なのです。

主な仕事内容（AI開発・機械学習・データ分析）

AIエンジニアの仕事は大きく分けて「開発系」と「分析系」の2種類があります。

それぞれの具体的な業務内容を見ていきましょう。

開発系の業務

AIシステムの設計・構築が中心となります。

たとえば、画像認識AIを開発する場合は、大量の画像データを収集し、それをAIに学習させることで、人間のように画像の内容を判別できるシステムを作ります。

音声認識や自然言語処理（テキストの解析）なども、開発系AIエンジニアの担当領域です。

分析系の業務

ビッグデータを解析し、ビジネスに役立つ知見を導き出す業務です。

売上データから将来の需要を予測したり、顧客の行動パターンを分析してマーケティング戦略に活かしたりします。

機械学習エンジニア・データサイエンティストとの違い

AIエンジニアと混同されやすい職種として、「機械学習エンジニア」と「データサイエンティスト」があります。

それぞれの違いを整理しておきましょう。

職種	主な役割	特徴
AIエンジニア	AI全般の開発・実装	幅広いAI技術を扱う。システム実装まで担当することが多い
機械学習エンジニア	機械学習に特化した開発	AIエンジニアの一種。機械学習モデルの構築に専門性を持つ
データサイエンティスト	データ分析・ビジネス提案	AIを「使う」側。分析結果をもとに経営判断を支援する

企業によってはこれらの職種を明確に区別していないケースもあり、AIエンジニアがデータサイエンティストの業務を兼務することも珍しくありません。

いずれにしても、AI技術の基礎知識とプログラミングスキルは共通して必要になります。

AIエンジニアの将来性が高い5つの理由

AIエンジニアの将来性は非常に高いと断言できます。

「AIがすべてを自動化するからエンジニアは不要になる」という意見もありますが、現実は真逆です。

AIが進化すればするほど、それを開発・運用できる人材の需要は高まっています。

ここでは、AIエンジニアの将来性が高い5つの理由を、具体的なデータとともに解説します。

AI市場規模が急拡大している

AI市場は国内外で爆発的に成長しています。

総務省が公開した「情報通信白書 令和6年版」によると、世界のAI市場規模は2030年には約1兆8,470億ドル（約270兆円）に達すると予測されています。

日本国内に目を向けても、AIシステム市場は2023年に約6,859億円を記録し、前年比で34.5%も増加しました。

2028年には約2兆5,434億円まで拡大すると見込まれています。

これだけ市場が拡大している分野で、技術者の需要が減ることは考えにくいでしょう。

むしろ、市場の成長に人材供給が追いついていないのが現状です。

深刻なAI人材不足が続いている

AI人材の不足は深刻で、今後も続くと予測されています。

経済産業省の「IT人材供給に関する調査」によると、2030年には最大で約79万人のIT人材が不足するとされています。

その中でもAI・データサイエンス領域の人材不足は特に顕著です。

情報処理推進機構（IPA）の調査では、IT企業の70%以上がAI人材の不足を感じていると回答しています。

厚生労働省が公表した2025年3月時点のデータでは、IT関連職業の有効求人倍率は約3.69倍となっており、全職種平均の1.53倍を大きく上回っています。

あらゆる業界でAI活用が進んでいる

AIの活用領域は、もはやIT業界だけに留まりません。

以下のように、あらゆる業界でAI技術の導入が加速しています。

業界	AI活用例
医療・ヘルスケア	画像診断支援、創薬研究、患者データ分析
製造業	品質検査の自動化、需要予測、設備の予知保全
金融	不正検知、信用スコアリング、アルゴリズム取引
自動車	自動運転、障害物検知、車載AIアシスタント
小売・EC	レコメンドエンジン、需要予測、チャットボット
農業	収穫時期の予測、病害虫検知、ドローン制御

「AIを導入しない企業は競争力を失う」と言われる時代になりつつあります。

だからこそ、AI技術を扱えるエンジニアの価値は今後さらに高まっていくのです。

生成AI・LLMの登場で需要がさらに加速

2022年末のChatGPT登場以降、生成AI（Generative AI）の波が世界中を席巻しています。

大規模言語モデル（LLM）を活用したサービス開発や、既存システムへの生成AI統合など、新たなビジネスニーズが爆発的に増加しました。

生成AIを効果的に活用するためには、以下のような専門知識が必要です。

• LLMの仕組みを理解し、適切なプロンプトを設計する能力
• 自社データでモデルをファインチューニングする技術
• APIを活用してサービスに組み込むエンジニアリング力
• AIの出力精度を評価・改善するスキル

「AIが仕事を奪う」のではなく、「AIを使いこなせる人材」の価値が急上昇しているのが現実です。

DX推進に不可欠な存在である

企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進において、AIエンジニアは欠かせない存在です。

「DX白書2023」によると、DXに取り組む上での課題として「DXに関わる人材の不足」を41.8%の企業が挙げています。

DXは単にシステムをデジタル化することではなく、データとデジタル技術を活用してビジネスモデルそのものを変革することを指します。

その中核を担うのがAI技術であり、AIエンジニアはまさに「DX人材」として企業の変革を牽引する役割を担っています。

DXは一度で完結するものではなく、継続的な改善が求められます。

そのため、デジタル技術が進化し続ける限り、AIエンジニアの需要がなくなることはないと考えてよいでしょう。

AIエンジニアの仕事はAIに奪われることはない？

「AIエンジニアの仕事もいずれAIに奪われるのでは？」という不安の声もありますが、現時点ではその可能性は低いといわれています。

なぜなら、AIを開発・運用するには人間の判断力や創造力が不可欠だからです。

むしろAIが発展すればするほど、それを設計・管理するエンジニアの役割はさらに重要になります。

ChatGPTの活用法：AIを用いた新たな時代の到来に乗り遅れないために！

AIエンジニアの年収・需要

AIエンジニアは高年収が期待できる職種です。

将来性だけでなく、現時点でも魅力的な収入を得られることが、この職種の大きな魅力といえます。

ここでは、2025年最新のデータをもとに、AIエンジニアの年収と需要について詳しく見ていきましょう。

平均年収は約558万円（日本平均を大きく上回る）

厚生労働省が運営する職業情報提供サイト「jobtag」によると、AIエンジニアの平均年収は約558万円です。

国税庁の「令和5年分 民間給与実態統計調査」による給与所得者の平均年収が460万円ですから、約100万円も高い水準にあることがわかります。

求人サイト「求人ボックス」の集計でも同様の傾向が見られ、AIエンジニアの年収分布は以下のようになっています。

年収帯	割合
331万円〜424万円	やや少ない
425万円〜519万円	ボリュームゾーン
520万円〜700万円	平均以上
700万円〜1,081万円	スキル・経験による

年代別に見ると、20代で400万円台、30代で500万円台、40代以降で600万円以上というキャリアアップが一般的です。

年収1,000万円超えも可能！高年収を狙う条件

AIエンジニアは、スキルと経験次第で年収1,000万円を超えることも十分に可能です。

特に以下のような条件を満たすエンジニアは、高い報酬を得ています。

• 大手企業やテック企業に所属：Google、Amazon、NTTデータなど大手企業では年収1,500万円以上も珍しくない
• 生成AI・LLMの専門知識を持つ：2024年以降、特に需要が高騰しているスキル領域
• MLOps（機械学習の運用基盤）のスキルがある：モデル開発だけでなく運用まで担えるエンジニアは希少
• フリーランスとして高単価案件を獲得：月額報酬85万円（年収換算1,020万円）の案件も多数存在

経済産業省の調査でも、「新卒であってもAI分野で大学時代の論文が高評価を得た人材には、年収1,000万円以上を提示する」企業例が報告されています。

海外に目を向けると、アメリカのAIエンジニアは平均年収が約1,000万円〜3,000万円という水準です。

日本でもグローバル企業を中心に、海外水準の報酬を提示するケースが増えてきています。

有効求人倍率は3倍超え！需要の高さを数字で確認

AIエンジニアを含むIT職種の有効求人倍率は約3.69倍（2025年3月時点、東京）と、全職種平均の1.53倍を大きく上回っています。

この数字が意味するのは、「1人の求職者に対して約3.7件の求人がある」ということ。

つまり、AIエンジニアとしてのスキルがあれば、仕事を選べる立場になれるのです。

経済産業省の予測では、AI人材の需要は以下のように推移するとされています。

年	AI人材の需要数
2018年	約4.4万人
2020年	約3.8万人
2025年	約8万人以上
2030年	約24万人

需要は右肩上がりで増え続けており、人材不足も2030年には約12万人以上に達すると予測されています。

業界別の需要（医療・製造・金融・自動車など）

AIエンジニアの需要は、特定の業界に偏っているわけではありません。

あらゆる業界で高い需要があります。

• 医療・ヘルスケア：画像診断AI、創薬AI、電子カルテ分析など。高齢化社会で特に注目度が高い
• 製造業：品質検査の自動化、工場の予知保全。日本のものづくりを支える重要領域
• 金融：不正検知、リスク分析、アルゴリズム取引。フィンテック企業の求人も多い
• 自動車：自動運転技術の開発。トヨタ、ホンダなど大手メーカーがAI人材を積極採用
• 小売・EC：レコメンドエンジン、需要予測、顧客分析。Amazon、楽天などが牽引
• 農業：スマート農業、収穫予測、ドローンAI。人手不足解消の切り札として期待

「どの業界でも活躍できる」というのは、AIエンジニアの大きな強みです。

自分の興味のある業界を選んでキャリアを築けるのは、この職種ならではの魅力といえるでしょう。

「AIエンジニアはやめとけ」と言われる5つの理由と真相

ここまでAIエンジニアの将来性や年収について解説してきましたが、一方で「AIエンジニアはやめとけ」「オワコン」といった否定的な声があるのも事実です。

これらの意見には一定の根拠がありますが、結論から言えば「一面的な見方」に過ぎません。

ここでは、「やめとけ」と言われる理由を正直に解説した上で、その真相をお伝えします。

スキル習得の難易度が高い

「AIエンジニアはやめとけ」と言われる最大の理由は、スキル習得の難易度が高いことです。

AIエンジニアに必要なスキルは、一般的なプログラマーよりも幅広く、専門性も求められます。

• Pythonなどのプログラミングスキル
• 機械学習・ディープラーニングのアルゴリズム理解
• 線形代数、微分積分、統計学などの数学知識
• データベース、クラウドの知識
• 論理的思考力と問題解決能力

これらを短期間で習得するのは確かに大変です。

【真相】確かに難易度は高いですが、だからこそ参入障壁となり、身につければ希少価値の高い人材になれます。

学習方法も体系化されてきており、適切な順序で学べば未経験からでも到達可能です。

技術の進化が速く、継続学習が必須

AI分野は技術の進化スピードが非常に速い領域です。

昨年まで主流だった技術が、今年には古くなっているということも珍しくありません。

そのため、終業後や休日を使って自主的に勉強し続ける必要があります。

「一度スキルを身につければ安泰」という職種ではないのです。

【真相】継続学習が必要なのは事実ですが、それはAIエンジニアに限った話ではありません。

IT業界全体がそうですし、他の業界でも学び続けることは重要です。

人材不足により激務になりやすい

AIエンジニアの需要が高い裏返しとして、人材不足による激務という問題があります。

1人のエンジニアにかかる業務負担が大きくなりがちで、残業や休日出勤が発生するケースもあります。

特に納期に余裕のないプロジェクトでは、ハードワークを強いられることもあるでしょう。

【真相】これは企業選びで大きく変わります。

ワークライフバランスを重視する企業も増えていますし、リモートワークが可能な案件も多いです。

「AIエンジニア＝激務」ではなく、「労働環境は企業次第」というのが実態です。

AI自身がエンジニアの仕事を奪う？

「AIが進化すれば、AIエンジニア自体がAIに代替されるのでは？」という懸念もあります。

AutoML（自動機械学習）のように、専門知識がなくてもAIモデルを構築できるツールも登場しています。

プログラミングやパラメータ調整など、一部の作業はAIで代行できるようになってきているのは事実です。

【真相】AIが進化しても、AIエンジニアの仕事が完全になくなることはありません。

むしろ、「AIをより良く活用するための人材」として需要は高まります。

AIは万能ではなく、ビジネス課題の設定、データの質の担保、AIの出力結果の評価・改善など、人間にしかできない判断は多く残ります。

優秀層との競争が激化している

AIエンジニアは注目度の高い職種であるため、新卒の優秀層が続々と参入しています。

大学でAIを専門的に学んだ若手エンジニアが増えており、競争が激化しているのは事実です。

「今から始めても遅いのでは？」という不安を感じる方もいるかもしれません。

【真相】確かに競争は激化していますが、需要の増加スピードが供給を大きく上回っています。

優秀層が増えても、それ以上に企業の採用ニーズが増えているのが現状です。

また、年齢や経歴に関係なく、実力があれば評価される業界でもあります。

未経験からでも、しっかりスキルを身につければ十分に戦えます。

【結論】「やめとけ」は一面的な見方に過ぎない

「AIエンジニアはやめとけ」という意見には、確かに一定の根拠があります。

しかし、それは「向いていない人」や「覚悟が足りない人」に対してのアドバイスと捉えるべきでしょう。

高い壁を乗り越えた先には、以下のようなメリットが待っています。

• 高年収（平均558万円、1,000万円超えも可能）
• 将来性の高さ（2030年まで需要増加が確実視）
• あらゆる業界で活躍できる汎用性
• リモートワーク・フリーランスなど柔軟な働き方
• 最先端技術に携わるやりがい

「やめとけ」と言われて諦める人が多いからこそ、挑戦する人には大きなチャンスがあるのです。

AIエンジニアに向いている人・向いていない人の特徴

AIエンジニアは誰にでも向いている職種ではありません。

しかし、適性のある人にとっては非常にやりがいのあるキャリアになります。

ここでは、AIエンジニアに向いている人・向いていない人の特徴を整理してみましょう。

向いている人の5つの特徴

以下のような特徴を持つ方は、AIエンジニアとして活躍できる可能性が高いです。

①論理的に考えることが好きな人

AIエンジニアの仕事は、論理的思考の連続です。

「なぜこの結果になったのか」「どうすれば改善できるか」を筋道立てて考えることが好きな人に向いています。

②新しいことを学ぶのが苦にならない人

技術の進化が速いAI分野では、継続的な学習が欠かせません。

新しい技術やツールを学ぶことにワクワクできる人は、この業界で長く活躍できるでしょう。

③数字やデータに抵抗がない人

AIエンジニアは日常的にデータを扱います。

④地道な作業をコツコツ続けられる人

データの前処理やモデルのチューニングなど、地道な作業が多いのもAIエンジニアの特徴です。

派手な仕事ばかりではありませんが、コツコツと積み重ねることで成果が出る仕事です。

⑤問題解決に達成感を感じる人

AIエンジニアの仕事は、ビジネス課題や社会課題をAI技術で解決することです。

「問題を解決できた！」という達成感をモチベーションにできる人に最適です。

向いていない人の特徴

一方で、以下のような傾向がある方は、AIエンジニアを目指す前に慎重に検討した方がよいかもしれません。

• 勉強が嫌い・学び続けることに抵抗がある：技術の進化についていけなくなる可能性
• 数学アレルギーがある：基礎的な数学知識は避けて通れない
• すぐに結果を求めてしまう：AIモデルの精度向上には時間がかかる
• あいまいな状況が苦手：正解がないことも多い仕事
• パソコン作業が苦痛：基本的にデスクワークが中心

ただし、これらの特徴があるからといって、絶対にAIエンジニアになれないわけではありません。

AIエンジニアに必要なスキル・知識

AIエンジニアを目指すなら、どのようなスキルが必要なのかを把握しておくことが重要です。

ここでは、AIエンジニアに求められる5つのスキル・知識を解説します。

すべてを完璧に習得してから転職する必要はありませんが、少なくとも基礎レベルは身につけておきたいところです。

プログラミングスキル（Python必須）

AIエンジニアにとって、Pythonのスキルは必須です。

AI開発で使用されるライブラリ（TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなど）の多くがPythonで提供されており、業界のデファクトスタンダードとなっています。

Pythonは比較的学びやすい言語であり、未経験者が最初に学ぶプログラミング言語としても最適です。

具体的には、以下のスキルを身につけましょう。

• Pythonの基本文法（変数、条件分岐、ループ、関数など）
• データ処理ライブラリ（NumPy、Pandas）の使い方
• データ可視化ライブラリ（Matplotlib、Seaborn）の使い方
• 機械学習ライブラリ（scikit-learn）の基本操作

機械学習・ディープラーニングの知識

AIエンジニアの中核となる知識が、機械学習とディープラーニングです。

機械学習は、データからパターンを学習させてAIに予測や分類をさせる技術です。

ディープラーニングは、機械学習の一種で、人間の脳の仕組みを模したニューラルネットワークを使った手法です。

最低限押さえておきたい知識は以下の通りです。

• 教師あり学習、教師なし学習、強化学習の違い
• 回帰、分類、クラスタリングの概念
• 決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなどのアルゴリズム
• ニューラルネットワークの基本構造
• CNN（画像認識）、RNN/Transformer（自然言語処理）の概要

数学・統計学の基礎

AIエンジニアには、大学レベルの数学知識が求められます。

「数学が苦手」という方も多いかもしれませんが、必要な範囲は限られています。

すべてを深く理解する必要はなく、「なぜこの計算をするのか」がわかるレベルで十分です。

• 線形代数：ベクトル、行列の計算（データの表現に使う）
• 微分積分：勾配降下法の理解（AIの学習アルゴリズムの基礎）
• 確率・統計：確率分布、期待値、分散（データ分析に必須）

データベース・クラウドの知識

AIエンジニアは、大量のデータを扱う仕事です。

そのため、データベースの基礎知識は必須といえます。

• SQLの基本操作（SELECT、JOIN、GROUP BYなど）
• リレーショナルデータベースの概念
• NoSQLデータベースの概要（MongoDB、Redisなど）

また、現代のAI開発ではクラウドサービス（AWS、GCP、Azure）を利用することが一般的です。

クラウド上でのデータ管理、機械学習サービスの利用方法なども、実務では重要なスキルになります。

ビジネス理解力・課題解決能力

技術スキルだけでなく、ビジネス視点を持つことも重要です。

AIエンジニアの仕事は、技術を使うことではなく、「ビジネス課題を解決すること」です。

以下のような能力があると、より高く評価されます。

• クライアントや社内関係者の課題をヒアリングする力
• 課題に対して適切なAIソリューションを提案する力
• AIの限界を理解し、現実的な解決策を示す力
• 非エンジニアにもわかりやすく説明するコミュニケーション力

AIエンジニアにおすすめの資格5選

AIエンジニアになるために資格は必須ではありませんが、スキルの証明として有効です。

特に未経験から転職を目指す場合、資格があることで書類選考を通過しやすくなります。

ここでは、AIエンジニアにおすすめの資格を5つ紹介します。

G検定（ジェネラリスト検定）

AI・ディープラーニングの基礎知識を問う、入門レベルの資格です。

日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催しており、AI人材の登竜門として広く認知されています。

項目	内容
主催	日本ディープラーニング協会（JDLA）
難易度	★★☆☆☆（初級〜中級）
受験料	一般13,200円、学生5,500円
おすすめの人	AIの基礎知識を体系的に学びたい人

E資格（エンジニア資格）

ディープラーニングの実装スキルを問う、実践的な資格です。

G検定の上位資格にあたり、AIエンジニアとしての技術力を証明できます。

JDLA認定プログラムの修了が受験条件となっているため、体系的に学習を進められるのもメリットです。

項目	内容
主催	日本ディープラーニング協会（JDLA）
難易度	★★★★☆（中級〜上級）
受験料	一般33,000円、学生22,000円
おすすめの人	AIエンジニアとしての実装力を証明したい人

Python3エンジニア認定試験

Pythonの基礎スキルを証明する資格です。

基礎試験と実践試験があり、まずは基礎試験の合格を目指しましょう。

AIエンジニアを目指すなら、Pythonは避けて通れない言語なので、基礎固めとして有効です。

項目	内容
主催	一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会
難易度	★★☆☆☆（基礎試験）
受験料	11,000円
おすすめの人	Pythonの基礎を固めたい人

AWS認定 機械学習 – 専門知識

AWS上での機械学習サービス活用スキルを証明する資格です。

クラウドを活用したAI開発の実務経験がある、または目指している方におすすめです。

実務で即戦力となるスキルを証明できるため、転職市場での評価も高い資格です。

項目	内容
主催	Amazon Web Services
難易度	★★★★☆（中級〜上級）
受験料	40,000円
おすすめの人	クラウドでのAI開発に興味がある人

統計検定2級

統計学の基礎知識を問う資格です。

AIエンジニアにとって統計学は重要な基礎知識であり、データ分析の土台となります。

AI特化の資格ではありませんが、データを正しく扱う力の証明になります。

項目	内容
主催	日本統計学会
難易度	★★★☆☆（中級）
受験料	7,000円
おすすめの人	統計学の基礎を体系的に学びたい人

AIエンジニアの求人はどうなる？

AIエンジニアの求人は年々増加傾向にあります。

特にChatGPTや自動運転技術の発展など、AI技術が社会に本格的に導入され始めたことで、企業は即戦力となるAI人材を強く求めています。

経済産業省の調査によると、AI・データサイエンス分野の人材は2030年には最大で79万人不足すると予測されています。

AIエンジニアの需要が特に高い業界とは？

AIエンジニアの需要が特に高いのは以下のような業界です。

• IT・ソフトウェア開発：自然言語処理や画像認識などの技術を活かしたサービスが多数。
• 医療・ヘルスケア：診断支援システムや医療データ分析などでAI技術が導入されています。
• 製造業（スマートファクトリー）：予知保全や自動化ラインにAIが活用されています。
• 金融業界：信用スコアの算出や不正取引検出などにAIを活用。
• 広告・マーケティング：ユーザー分析やレコメンドエンジンにAIが不可欠です。

AIを活用した中学生でも月10万円稼げる副業の方法5選

AIエンジニアの需要はいつまで続く？生き残るために必要な力

AIエンジニアの需要は、少なくとも今後10年以上は続くと予想されています。

AIはビジネスの効率化や生産性向上、そして新たな価値の創出に大きく貢献するため、多くの企業が投資を拡大しているからです。

特に、今はまだAIを本格導入できていない中小企業や自治体なども、今後取り入れていく可能性が高く、エンジニアの需要は幅広い分野に広がると考えられます。

AIエンジニアのメリット・デメリット

未経験からAIエンジニアになるためのロードマップ

年齢を理由に「今さら未経験でAIエンジニアは無理かも…」と感じている方もいるかもしれませんが、安心してください。

AI業界は実力主義なので、年齢よりも“何ができるか”が重視されます。

ここでは、AIエンジニアを目指すためのステップをわかりやすく解説します。

【受講生インタビュー】キャリアに悩んでいた2児のママの、年収1000万円を目指す第二の人生

独学でもAIエンジニアになれる？

結論から言うと、独学でもAIエンジニアになることは可能です。

実際に、オンライン教材や無料のチュートリアルを活用してスキルを身につけ、AI業界に転職した人も少なくありません。

ただし、AI分野の学習には

• 数学
• プログラミング
• 統計
• 機械学習

など複数の知識が求められるため、学習範囲が広く挫折しやすい傾向にあります。

特に独学の場合、学ぶ順序が不明確だったり、つまずいたときに質問できる相手がいなかったりするためモチベーションを保つ工夫が必要です。

また、独学では実務経験やポートフォリオの作成も重要になります。

Kaggleなどのコンペに参加したり、自分で簡単なAIモデルを作って公開したりすることでスキルを証明できるようにしましょう。

AIエンジニアになるためにはスクールに通うのが近道！

未経験からAIエンジニアを目指すなら、スクールに通うのがもっとも効率的な方法です。

AIやプログラミングの学習は範囲が広く、独学だと何から始めればいいのかわからず、途中で挫折してしまう人も少なくありません。

その点、スクールでは実務に沿ったカリキュラムが組まれており、基礎から応用までを順序よく学べます。

わからないことがあっても講師やメンターにすぐ質問できるため、つまずいても安心です。

さらに、スクールでの学習を通じて、AIモデルやデータ分析などの実践的なポートフォリオを作成できるのも大きな強みです。

これは転職活動の際に、自分のスキルをアピールする材料になります。

多くのスクールでは転職サポートも行っており、履歴書の添削や面接対策、求人紹介など、転職まで一貫して支援してくれます。

【受講生インタビュー】30代後半の育児真っ只中から、半年で副業収入6万5000円を達成するまでの道のり

AIエンジニアを学べるおすすめのスクール

「AIエンジニアになりたいけど、どのスクールを選べばいいの？」そんな方のために、未経験でも安心して学べるAIエンジニア向けスクールを紹介します。

それぞれ特徴が違うので、自分に合ったスクール選びの参考にしてください！

デジハク

デジハクは最先端のAI技術にフォーカスしたスクールです。

個々のペースで学べるオンライン講座から始め、実務で使えるAIスキルを着実に身に付けることができます。

また、プロの講師陣による丁寧なサポートが魅力で疑問を解決しながら学べる環境を提供しています。

AIの基礎から応用までしっかりとカバーしたカリキュラムが用意されており、初心者から上級者まで幅広く対応しています。

DMM 生成AI CAMP

画像引用：DMM 生成AI CAMP

DMMが提供する「生成AI CAMP」は、ChatGPTや画像生成AIといった最新の生成AI技術に特化した学習プログラムです。

短期間で現場レベルのスキルを身につけることを目的としており、受講生はプロンプトエンジニアリングやAIツールの活用法を実践的に学べます。

さらに、現役エンジニアのサポートが受けられるため、未経験者でも安心して取り組める環境が整っています。

生成AIに興味があり、将来的にAIを使った業務やサービス開発に携わりたい人にはぴったりのスクールです。

SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）

画像引用：SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）

SAMURAI ENGINEERは、一人ひとりに合わせたオーダーメイドのカリキュラムが特徴のマンツーマン指導スクールです。

AI分野の学習だけでなく、プログラミングの基礎から応用までを幅広くカバーしており、個々の目標に合わせて柔軟に内容を調整してくれるのが魅力です。

また、学習後の転職・副業支援も手厚く、キャリアチェンジを考えている人にもおすすめです。

講師と密にコミュニケーションを取りながら、自分のペースで着実に学んでいきたい人に最適です。

Winスクール

画像引用：Winスクール

Winスクールは、全国に教室を持つ通学型のITスクールで、初心者でも安心してスタートできる丁寧な指導に定評があります。

AIや機械学習の入門から専門的な知識までを段階的に学べるカリキュラムが用意されており、教室での直接指導に加えて、オンラインでも受講可能です。

地方在住者や、対面での学びを重視する人にとっては特に魅力的な選択肢となります。

教室で仲間と一緒に学びたい人や質問をすぐに解決したい人におすすめです。

.Pro（ドットプロ）

画像引用：.Pro（ドットプロ）

.Pro（ドットプロ）は、少人数制での対面授業と実務重視のプロジェクト学習が特徴のスクールです。

受講生同士で交流しながら、チーム開発やプレゼンテーションなど実践的なスキルを身につけることができます。

AIエンジニアとして必要な知識を、より実務に近い形で学びたい人にはぴったりの環境です。

実際の仕事を想定した課題に取り組むため、卒業後の即戦力としての活躍が期待できます。

学びのモチベーションを保ちやすい、仲間とのつながりが欲しい人にも向いています。

TechAcademy（テックアカデミー）

画像引用：TechAcademy（テックアカデミー）

TechAcademyは、完全オンラインで学べる人気のプログラミングスクールで、忙しい社会人や地方在住の方でも柔軟に学べるのが魅力です。

AIコースでは、Pythonや機械学習、データサイエンスなど、現場で活用されている技術を体系的に学習できます。

週2回のメンタリングでは現役エンジニアが直接サポートしてくれるため、疑問点もすぐに解消できます。

オンライン学習を自分のペースで進めたい人や、仕事と両立してスキルを身につけたい人にぴったりです。

AIスクールで安くておすすめは？無料で学べるスクールはある？

AIエンジニアスクールの選び方7つのポイント

AIエンジニアスクールを選ぶ際は、目的やライフスタイルに合ったスクールを選ぶことが大切です。

以下の7つのポイントを基準に比較・検討することで、自分に最適なスクールを見つけやすくなります。

1. 学習内容・カリキュラムの充実度を確認しよう

まず最も大事なのは「自分が身につけたいスキルが学べるか」です。

AIと一口に言っても

• 画像認識
• 自然言語処理
• 機械学習
• ディープラーニング
• 生成AI（ChatGPTのような技術）

など、多くの分野に分かれています。
スクールによってはPythonの基礎しか扱わない場合もあれば、実際のAI開発プロジェクトに近い演習まで行えるところもあります。
できれば、カリキュラム内容が「理論＋実践」で構成されていて、AIモデルの構築やAPI活用、データ解析など、実務でも活かせる内容になっているかをチェックしましょう。

2. 自分に合った学習形式を選ぼう（オンライン・通学・ハイブリッド）

AIスクールには、オンライン完結型、教室通学型、その両方を組み合わせたハイブリッド型があります。
例えば、地方に住んでいる方や働きながら学ぶ人にはオンラインが向いていますし、手取り足取り教えてほしい人や対面でモチベーションを維持したい人は通学型が合うかもしれません。

3. サポート体制の手厚さは意外と重要

初心者にとって、つまずいたときのサポート体制はとても重要です。
質問したときにすぐ返事が返ってくるか、チャットだけでなくZoomなどでの個別指導があるか、学習の進捗を管理してくれる仕組みがあるかなどを確認しましょう。
特に独学でつまずいた経験のある人ほど「いつでも質問できる」「わからないところをその場で教えてくれる」環境は安心感につながります。

4. 就職・転職支援の内容はスクールごとに差がある

AIエンジニアとして就職・転職を目指す人にとっては、キャリア支援が充実しているかどうかも大きなポイントです。
スクールによっては

• 履歴書・職務経歴書の添削
• 模擬面接
• 求人紹介
• ポートフォリオ制作のサポート

まで行ってくれるところがあります。
転職保証制度があるスクールでは、一定期間内に就職が決まらなければ受講料が返金されるケースもあります。

サポートの質と実績はしっかり確認しておきましょう。

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5. 費用だけでなく、補助金や給付金もチェックしよう

AIスクールの費用はピンキリで5万円ほどで受けられるものもあれば、50万円を超えるプランもあります。
ただし、国の「専門実践教育訓練給付金」や「リスキリングを支援する補助金」などを活用すれば、最大70%程度の受講料が補助されることもあります。

6. 受講期間やコースの柔軟さも確認しよう

スクールのコースは、最短1ヶ月から半年・1年と幅があります。

「できるだけ短期間で学びたい」「仕事の合間にじっくり取り組みたい」など、自分のペースに合った学習スケジュールを選びましょう。
また、「平日の夜だけ受けられるコース」や「途中でレベルアップできるコース」など、柔軟性のあるスクールも増えています。

途中で挫折しないよう、無理のない学習期間かどうかも重要です。

7. 受講生の評判・口コミはリアルな判断材料

最後に、実際に受講した人の口コミや卒業後の進路は非常に参考になります。

SNSや口コミサイト、公式サイトの卒業生インタビューなどをチェックし「本当に学べたか」「転職できたか」「サポートが丁寧だったか」など、リアルな声に目を通しましょう。

AIエンジニアのキャリアパス

AIエンジニアとしてキャリアを積んだ先には、さまざまな選択肢が広がっています。

ここでは、代表的なキャリアパスを4つ紹介します。

自分がどの方向に進みたいかをイメージしながら、キャリアを設計していきましょう。

スペシャリスト（技術特化）の道

技術を極め、専門性を武器にキャリアを築く道です。

たとえば、以下のような専門領域があります。

• 自然言語処理（NLP）のスペシャリスト
• 画像認識・コンピュータビジョンのスペシャリスト
• 強化学習のスペシャリスト
• MLOps（機械学習の運用基盤）のスペシャリスト

特定領域で圧倒的な専門性を持つことで、市場価値を高められます。

マネジメント（PM・テックリード）の道

技術力をベースに、チームをまとめる役割へ進む道です。

プロジェクトマネージャー（PM）やテックリードとして、以下のような業務を担当します。

• プロジェクトの計画・進捗管理
• チームメンバーの育成・サポート
• クライアントや他部署との折衝
• 技術的な意思決定

技術と人をつなぐ役割であり、コミュニケーション能力が求められます。

年収も上がりやすく、40代以降のキャリアとして選ぶ人も多いです。

データサイエンティストへの転身

AIエンジニアの経験を活かして、データサイエンティストに転身する道もあります。

データサイエンティストは、AIを「使う」側として、データ分析をもとにビジネス提案を行う職種です。

AIエンジニアとして技術を理解しているからこそ、適切なツール選定や分析設計ができるという強みがあります。

ビジネス寄りの仕事に興味がある方におすすめのキャリアパスです。

フリーランス・独立という選択肢

AIエンジニアはフリーランスとしても活躍しやすい職種です。

フリーランス案件の月額報酬は平均85万円前後で、年収換算で1,000万円以上を狙えます。

リモートワーク可能な案件も多く、場所や時間にとらわれない働き方が実現できます。

ただし、フリーランスになるには一定の実務経験（目安として3年以上）が必要です。

ChatGPTが生む新ビジネスとは？プロンプトエンジニアとは？

AIエンジニアの将来性に関するよくある質問

まとめ

AIエンジニアは今後も成長が期待される注目の職種です。

技術の進歩が早く学び続ける必要はありますが、その分やりがいも大きく、社会に貢献できる魅力的な仕事です。

未経験からでもスクールや独学で挑戦でき、幅広い業界で活躍の場があります。

年齢を問わずキャリアを築けるため、将来を見据えてAIエンジニアを目指す価値は十分にあります。