AIプログラマーになるには？未経験でエンジニアを目指すロードマップ

AI（人工知能）の技術が急速に進化する中で、「AIエンジニア」や「AIプログラマー」という職種への注目が高まっています。

これらの仕事は今後ますます需要が増えると予想されており、未経験から目指す人も多い分野です。

この記事では、AIエンジニアとはどんな仕事か、将来性や年収、キャリアパスについてわかりやすく解説します。

また、未経験からAIエンジニアになるための学習方法やおすすめのスクールも紹介。

さらに、よくある質問にも答えながらAIエンジニアを目指すあなたの不安を解消します。

AIエンジニアとは？仕事内容について

AIエンジニアとは、人工知能を活用したシステムやサービスの開発・運用を担当する技術者のことを指します。

具体的には、機械学習や深層学習（ディープラーニング）を用いてデータからパターンを見つけ出し、予測や分類を行うモデルを作成します。

また、AIモデルを実際の業務や製品に組み込むためのプログラミングやシステム設計も重要な役割です。

AIプログラマーの仕事の将来性は？

AIプログラマーの仕事は、今後も大きな成長が見込まれています。

AI技術の活用は製造業や医療、金融、サービス業などさまざまな業界に広がっており、専門知識を持つ人材の需要は増加しています。

特にデータの量が増え続ける現代では、効率的に処理・解析できるAIの役割が欠かせません。

AIプログラマーの平均年収はどのくらい？

AIプログラマーの平均年収は、おおよそ500万円から800万円程度と言われています。

経験やスキル、勤務先の規模や地域によって差はありますが、専門性の高い技術職として比較的高水準の給与が設定されることが多いです。

また、需要が高まっているため、優秀な人材はさらに高収入を得るチャンスもあります。

AIプログラマーのキャリアパス

AIプログラマーのキャリアは、初級エンジニアからスタートし経験を積むことで中級、上級へとステップアップしていきます。

初めはデータの前処理やモデル作成の補助を担当し、徐々にアルゴリズムの設計やシステムの全体設計を任されるようになります。

さらに経験を積むとプロジェクトマネージャーやAIコンサルタント、研究開発のリーダーといったポジションに進むことも可能です。

専門分野を極めて研究者になる道もあります。

未経験でもAIエンジニアになれる？

未経験からAIエンジニアになることは十分可能です。

AI分野は新しい技術が多いため、これから学び始める人でもキャッチアップできるチャンスがあります。

重要なのは基礎的なプログラミングスキルや数学の知識をしっかり身につけることと、実際に手を動かしてAIモデルを作る経験を積むことです。

未経験からAIプログラマーになるための学習方法

未経験者がAIプログラマーを目指す際には、学習方法をしっかり選ぶことが成功の鍵です。

代表的な方法は「独学」「プログラミングスクールに通う」「大学・大学院で学ぶ」の3つがあります。

それぞれにメリットとデメリットがあり、自分の状況や目標に合わせて選ぶと良いでしょう。

独学で学ぶ

独学は自分のペースで自由に学べるのが最大の魅力です。

オンラインの無料・有料教材や動画講座、書籍を活用すれば、基本的なプログラミングや機械学習の理論を学べます。

しかし、質問や疑問が出たときにすぐに解決できなかったり、モチベーション維持が難しい点がデメリットです。

プログラミングスクールに通う

プログラミングスクールは、未経験者向けにAIや機械学習の実践的なスキルを体系的に教えてくれます。

講師やメンターのサポートが受けられ、質問しやすい環境が整っているため効率よく学べます。

短期間で現場で使える技術を習得したい人や、独学で挫折しやすい人におすすめです。

ただし、費用がかかることが多いので予算も考慮しましょう。

大学・大学院で学ぶ

大学や大学院でAIに関連する学部や専攻を選ぶ方法もあります。

理論から応用まで幅広く深く学べるため、研究職や高度な技術開発を目指す人に適しています。

ただし、学位取得までに時間がかかり、社会人になってからのキャリアチェンジには向かない場合もあります。

未経験者がAIプログラマーになるためのロードマップ

未経験からAIプログラマーを目指す場合、段階的にスキルを身につけることが大切です。

まずはプログラミングの基礎を学びましょう。

PythonはAI分野で広く使われている言語なので、文法や基本的なデータ操作を理解することから始めるのがおすすめです。

次に、数学の基礎知識を身につけます。

特に線形代数や確率・統計、微分積分は機械学習を理解するうえで必要な分野です。

これらの知識はオンライン講座や書籍で学べます。

その後、機械学習や深層学習の基礎理論と実装に進みます。

簡単なモデルを作り、実際にデータを扱ってみることで理解が深まります。

さらに、実務で使われるライブラリ（TensorFlowやPyTorchなど）を使った演習も重要です。

最後に、プロジェクト経験を積むことが成功の鍵です。

オープンソースの課題に挑戦したりポートフォリオを作成したりすることで、実践力と成果物をアピールできます。

AIエンジニア（AIプログラマー）になるために必要なスキル

AIエンジニアとして活躍するためには、まずプログラミングスキルが欠かせません。

特にPythonは機械学習や深層学習で広く使われており、データの扱い方やアルゴリズムの実装に必要です。

また、数学の基礎知識も重要です。

線形代数や確率・統計、微分積分の理解が、機械学習モデルの仕組みを正しく把握するために役立ちます。

さらに、機械学習や深層学習の理論を理解し、実際にモデルを構築・評価する能力も求められます。

加えて、データの前処理や解析のスキルも必要です。

良いAIモデルを作るには、質の高いデータを準備することが欠かせません。

最後に、問題解決能力やコミュニケーション能力も重要です。

プロジェクトの要件を理解し、チームで協力しながら開発を進める力が求められます。

これらのスキルをバランスよく身につけることが、AIエンジニアとしての成功につながります。

AIエンジニアに向いているのはどんな人？

AIエンジニアに向いている人は、まず「新しい技術を学ぶ意欲が高い人」です。

AI分野は日々進化しているため、最新の知識や技術を自ら積極的にキャッチアップできる姿勢が求められます。

また、論理的な思考力や問題解決能力がある人も適しています。

複雑なデータや課題を分析し、最適なモデルやアルゴリズムを選ぶためには、論理的に物事を考える力が必要です。

加えて、コツコツと地道に取り組める忍耐力も重要です。

AIモデルの開発には試行錯誤がつきものなので、粘り強く改善を続けられる人が成功しやすいです。

最後に、コミュニケーション能力も欠かせません。

チームで協力しながら開発を進めたり、専門外の人に技術をわかりやすく説明したりする力は、プロジェクトの円滑な進行に役立ちます。

おすすめのAIエンジニアスクール5選

「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5つご紹介します。

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！

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。

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プログラマーになるために関するよくある質問

まとめ

AIエンジニアはこれからの時代にますます需要が高まる職種です。

未経験からでも学習方法を工夫し、基礎から実践までしっかり身につければチャレンジできます。

必要なスキルはプログラミングや数学だけでなく、問題解決力やコミュニケーション力も重要です。

難しさはありますが、成長意欲があり粘り強く取り組める人に向いています。

求人も増え続けているため、将来性のあるキャリアとして注目されています。