未経験からAIエンジニアは無理?「天才の仕事」という誤解と、現実的な入口

ミッドセンチュリー風イラスト。カジュアルな若い人物がノートパソコンに落ち着いて向かい、周囲にデータやAIを表す抽象的な幾何学模様やノード図が整然と配置されている。 AIとキャリア
カツジン

書いている人:カツジン(元銀行員 → M&A仲介・IT人材紹介 → 経営)。企業が誰にいくら払うかを見てきた立場から書いています。詳しく

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「AIに仕事を奪われる」——そんなニュースを横目に、ふと思う。奪う側、いや“AIを使いこなす側”に、自分も回れないのかと。

でも次の瞬間、こう打ち消していないでしょうか。「AIエンジニアなんて、数学の天才がやる仕事だ。未経験の自分には無理だ」と。

元IT人材紹介のカツジンです。IT・エンジニアの採用を内側から見てきた立場で、はっきり言います。

未経験からAIエンジニアは、
“天才研究者になること”ではありません。

AIに関わる仕事には、はっきりとグラデーションがあります。そして未経験のあなたが最初に立つのは、いちばん奥の「研究者」ではなく、その手前の入口です。まず、そこを誤解から解きほぐします。

※AI時代に「減る仕事・増える仕事」の全体像は「AIでなくなる仕事ランキング」で世界データをもとに整理しています。

「AIエンジニア=数学の天才」は、大きな誤解

多くの人が、AIエンジニア=ゼロから新しいAIを発明する博士、というイメージで固まっています。だから「無理だ」と手前で諦める。

でも実際の「AIに関わる仕事」は、3つの層に分かれています。あなたが目指すべきは、どこでしょうか。

① 使う
AIを”使う”側

ChatGPTなどのツールを、業務で使いこなす。プログラミングは基本いらない。

必要なもの:ツールの使い方・工夫

② 組み込む
未経験の現実的な入口

AIを”組み込む”側

Pythonやデータを使って、AIを実務に実装・活用する。世の中の「AIエンジニア求人」の多くは、実はこの層です。

必要なもの:Pythonとデータの基礎(入社後に学べる)

③ 作る
AIを”作る”側

新しいモデルやアルゴリズムそのものを研究・開発する。

必要なもの:高度な数学・研究経験(博士級)

諦めていた人の多くは、いきなり③(研究者)を想像して怯んでいます。でも未経験の現実的なスタートは。Pythonでデータを触り、既存のAIを業務に組み込む——ここなら、文系でも、今からでも十分に狙えます。数学は、必要になった分だけ後から足せばいい。

追い風

なぜ今、未経験にもチャンスがあるのか

理由は2つあります。ひとつは、需要

経済産業省の試算では、AIやIoTなどの「先端IT人材」が2030年に約55万人不足するとされています(IT人材需給に関する調査/2019年日本経済新聞報道)。足りなさすぎて、企業は「未経験でも、育ててAI人材にしたい」と動き始めています。

先端IT人材 約55万人 不足
2030年の試算(経済産業省)。AI・IoTなどの先端分野は、従来型ITより深刻に人が足りません。だから未経験・若手にも門が開きます。

もうひとつは、AIの民主化。以前は研究者しか触れなかったAIが、今はPythonのライブラリや便利なツールで、初心者でも「動かせる」時代になりました。入口のハードルは、この数年で確実に下がっています。

はじめ方

なお、職種として目指すのではなく、いまの仕事に生成AIを掛け算したいだけなら、月額制の学習サービスという選択肢もあります(DMM 生成AI CAMPの評判を仕分けた記事にまとめました)。

2030年の55万人より、いま出ている求人のほうが先

不足の試算は将来の話で、いま未経験を採っている枠が実際にあるかどうかは、別の問題です。そしてそれは求人票を眺めても分かりません。ユニゾンキャリアはIT・Web業界に特化した未経験者向けの転職エージェントです。扱う求人がIT・Webの未経験入社に絞られているので、データを扱う職種で未経験の入口が今あるのか、それともまず別の職種から入る形になるのかを、学習を始める前に聞けます。数か月Pythonを触ってから入口を探すより、順番を先に確かめておける。それがここで相談する理由です。

対象は20代・高卒以上で、東京・埼玉・神奈川での就職を希望する方です(現在の居住地は問いません)。

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ユニゾンキャリア (未経験者)

未経験がAIに入る、現実的な道

やることは、シンプルです。いきなり数学書を開くのではありません。

なお、入ったあとの仕事が実際どういう中身になるかは、「AIエンジニアはやめとけ」と言われる理由を国の調査で分解した記事にまとめました。企業がAIに使っている金額の行き先を見ると、想像とのズレがどこにあるか分かります。

  1. Pythonから始める。AI・データ分析でいちばん使われる言語。ここが②の層への入口になる。
  2. 小さくデータを触る。身近なデータで集計・可視化・予測を試す。「AIを動かせた」という体験を先に作る。
  3. 数学は”後追い”でいい。必要になった箇所だけ学ぶ。最初から線形代数を完璧に、は挫折の元です。

ただし注意点がひとつ。この道は独学だと、途中で心が折れやすい。環境構築やエラーで詰まり、聞ける人がいないと止まります(詳しくは「プログラミング独学はなぜ挫折する」に書きました)。だからこそ、AI・Pythonに絞って教われる環境を持つのが、遠回りしない近道です。

よくある質問

未経験からAIエンジニアになれる?

20〜30代で未経験でも、現実的に目指せます。AIに関わる仕事は「使う・組み込む・作る」の3層に分かれ、未経験の入口は真ん中の『組み込む』層(Pythonでデータを扱いAIを実装・活用)です。いきなり研究者になる必要はなく、数学は必要な分だけ後から学べます。

AIエンジニアに数学の天才でないとなれない?

新しいモデルを研究・開発する『作る』層は高度な数学が要りますが、多くのAIエンジニア求人はPythonでAIを実務に組み込む層です。ここは高度な数学を前提とせず、必要になった箇所を後追いで学ぶ形で十分に対応できます。

AI人材の需要は本当にある?

あります。経済産業省の試算では、AIやIoTなどの先端IT人材が2030年に約55万人不足するとされています(日本経済新聞報道)。人が足りないため、企業は未経験でも育ててAI人材にしたいと動いています。

AIを”使う側”に回る、最初の一歩

Python WinnerはAI・データ分析に特化した、マンツーマンのスクールです。未経験からPythonとAIの基礎を、プロ講師に教わりながら進められます(オンラインで全国どこからでも受講可)。まずは無料の受講相談で、今の自分でもAI人材を目指せるか、何から始めればいいかを相談してみてください。会社を辞める必要も、いきなり大金を払う必要もありません。

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AIに使われる側で悩むより、
“使う側”の入口に、立ってみる。

AIエンジニアは、一部の天才だけの仕事ではありません。裾野は広がり、未経験の入口も開いています。怯んで検索を続けるより、Pythonを1行動かすところから始めてみてください。それが、AI時代に取り残されない側へ回る、いちばん確実な一歩です。

▶ AIで仕事がどう変わるかは「「AIで仕事がなくなる」は半分ホント」、全体像は「未経験からIT転職・現実的ロードマップ」で解説しています。


筆者:カツジン(平成2年生まれ・九州在住)。銀行で10年決算書を読み、そのあとM&A仲介とITエンジニアの人材紹介を3年。会社の値段と、人の市場価値が決まる瞬間を、内側から見てきました。いまは事業承継で小さな会社を経営しています。詳しくは運営者情報へ。

参考・出典
経済産業省「IT人材需給に関する調査」(2019年)(先端IT人材の不足試算)
日本経済新聞「先端IT人材55万人不足の恐れ 2030年、経産省試算」(2019年)

カツジン

この記事を書いた人:カツジン

平成2年生まれ・九州在住

元銀行員。M&A仲介とIT人材紹介の会社で、会社の値段と人の市場価値が決まる現場を3年見てきました。いまは事業承継で小さな会社を経営しています。

誰に、何のために書いているか

文系・未経験からITへ動くか迷っている人に向けて書いています。国の統計と、人材紹介で「企業が誰にいくら払うか」をみてきた経験から、いまどこにいて次に何をすれば年収が動くのかを書いています。きれいごとは書きません。

約束していること

数字は一次情報まで遡って確かめます。向いていない人がいることも、そのまま書きます。記事には広告を含みますが、条件に合わない人には勧めません。

銀行 10年M&A仲介・IT人材紹介 3年事業承継で経営

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