AIエンジニアになるには？未経験からのロードマップと求人の必須要件

AIエンジニアになるルートは、今の職種と開発経験の有無によって大きく変わります。Webエンジニアからの転身もあれば、SIerやデータ分析職から移る方法もあります。

実際の求人が求める経験とスキルを把握すると、自分に足りない部分と、最短で応募できるルートを判断しやすくなります。

本記事では、AI HACKキャリア編集部が確認した日本の求人の必須要件をもとに、AIエンジニアになるためのルートをまとめています。さらに、今の職種別のロードマップと、求人の探し方も紹介します。

AIエンジニアになるには【今の職種別のルート早見表】

AIエンジニアになるには、ソフトウェア開発の実務経験に、機械学習かLLMの開発経験を上乗せするのが基本のルートです。編集部が確認した求人のほとんどが、開発経験を必須要件にしていました。

ここでは、今の職種別に、AIエンジニアになるまでのルートと、応募しやすい求人の例を早見表で示します。

今の職種別のルートは、以下のとおりです。

※求人の例は2026年10月12日時点・AI HACKキャリア編集部調べ

上記のとおり、AIエンジニアへのルートは1つではありません。今の経験に近い求人から応募すると、未経験の部分を少なくできます。

AIエンジニアとは？主な5つの職種

AIエンジニアとは、機械学習やLLM（大規模言語モデル）を使ったシステムを設計・実装・運用するエンジニアです。求人では、担当する領域によって職種名が分かれています。

ここでは、求人で見られる主な5つの職種と仕事内容を紹介します。

※2026年10月12日時点・AI HACKキャリア編集部調べ

データサイエンティストは、データの分析から事業の意思決定を支える職種で、AIエンジニアより分析と提案の比重が大きいのが特徴です。違いの詳細は、データサイエンティストになるには｜未経験からの転職ルートと30代の戦略で解説しています。

AIエンジニア求人の必須要件【28件を集計】

AIエンジニアの求人は、開発経験とPythonを前提にしたうえで、機械学習かLLMの経験を求めるものが中心です。AIの経験がなくても応募できる求人は、一部に限られます。

ここでは、AI HACKキャリア編集部が必須要件を確認した日本の求人28件をもとに、経験年数・スキル・AIの経験を問わない求人の3つの視点で集計結果を紹介します。

経験年数の要件

AIエンジニアの求人のうち、経験年数を指定していたのは28件中13件でした。指定がある求人では、2〜3年以上を求めるものが多く見られます。

必須要件の経験年数の内訳は、以下のとおりです。

※2026年10月12日時点・AI HACKキャリア編集部調べ。年数の対象（開発経験・機械学習の経験・社会人経験など）は求人ごとに異なる

ただし、年数の指定がない求人も、機械学習やLLMの実務経験を求めているものが大半です。年数の指定がないことは、未経験で応募できることを意味しません。

求められるスキル

AIエンジニアの必須要件で多かったのは、Python・機械学習の実務・LLMの3つです。統計や英語を必須にする求人は少数でした。

必須要件に挙がっていたスキルの件数は、以下のとおりです。

※2026年10月12日時点・AI HACKキャリア編集部調べ。「いずれか」の選択肢として挙がっているものも含む。分類は編集部の判断

上記のとおり、AIエンジニアを目指す方は、Pythonでの開発力を土台に、機械学習かLLMのどちらかの実務経験を作ることが先決です。

AIの実務経験を問わない求人

AIの実務経験がなくても、開発経験があれば応募できるAIエンジニアの求人もあります。28件のうち5件は、AIの実務経験を必須にしていませんでした。

AIの実務経験を問わない求人の例は、以下のとおりです。

• JDSC：開発経験2年以上（「AIエージェントエンジニアの経験は不問」と明記）
• NTTデータ中国：ITシステムの開発経験とプログラミング経験（AIの経験は歓迎条件）
• 野村総合研究所：システム開発の設計〜テストの経験と、AIへの高い関心
• DeNA（AIソリューションエンジニア）：SIer・ITコンサル・受託開発などのクライアントワーク経験と、AIツールで業務を自動化した経験

一方、「未経験歓迎」を明記していた求人は、29件中1件（SES企業の求人）だけでした。開発経験がまったくない方は、開発職で実務を積んでから応募しましょう。

AIエンジニアに必要なスキル5つ

AIエンジニアに必要なスキルは、開発力とAIの専門知識の2つに分かれます。求人の必須要件を見ると、開発力を土台に、AIの知識を上乗せする構成です。

ここでは、求人の必須要件で多かった順に、AIエンジニアに必要な5つのスキルを紹介します。

1. Pythonでの開発力
2. 機械学習・深層学習の知識と実装経験
3. LLM・RAG・AIエージェントの開発経験
4. 数学・統計の基礎
5. クラウドと本番運用の知識

Pythonでの開発力

Pythonでの開発力は、AIエンジニアの求人で最も多く求められるスキルです。機械学習やLLMのライブラリの多くがPythonで提供されているためです。

ただし、LLMアプリの求人では、TypeScriptやGoでのWeb開発経験を認めるものもあります。

機械学習・深層学習の知識と実装経験

機械学習・深層学習の実装経験は、機械学習エンジニアや研究開発の求人で必須になります。28件中14件が、機械学習・深層学習の実務経験を求めていました。

たとえば、学習データの前処理からモデルの評価までを一人で進めた経験があると、選考で伝えやすくなります。

LLM・RAG・AIエージェントの開発経験

LLMを使った開発経験は、生成AIの普及で求人の必須要件に加わったスキルです。28件中13件が、LLMや生成AIの開発・利用経験に触れていました。

たとえば、LayerXはAIエージェントやLLMアプリの開発・運用経験を、DeNAはOpenAI APIなどの利用経験を必須にしています。

数学・統計の基礎

数学・統計の基礎は、モデルの仕組みを理解し、結果を正しく評価するために必要です。ただし、統計を必須要件に書いていた求人は28件中2件で、求人では実装経験ほど重視されていません。

線形代数・確率・統計の基礎を押さえておくと、機械学習の手法を学ぶ際につまずきにくくなります。

クラウドと本番運用の知識

クラウドと本番運用の知識は、年収の高い求人で求められやすいスキルです。モデルを継続して動かす力が、事業の成果に直結するためです。

たとえば、日立製作所はAWS・Azure・Google Cloudのいずれかでの開発・運用経験を必須にしています。学習方法の詳細は、生成AIエンジニアの勉強方法も参考にしてください。

今の職種別のAIエンジニアへのロードマップ

AIエンジニアへのロードマップは、今の職種によって最初にやることが変わります。開発経験がある方はAIの経験を足し、開発経験がない方は開発の実務から始めるのが基本です。

ここでは、IT未経験・Web/SIerエンジニア・データ職・30代未経験の4つのケース別にロードマップを紹介します。

IT未経験の方

IT未経験の方は、いきなりAIエンジニアを目指すより、開発職で実務経験を積むのが近道です。AIエンジニアの求人の大半が、開発の実務経験を必須にしているためです。

たとえば、Webエンジニアや社内SEとして2年ほど働くと、DeNAのように「Web開発2年以上目安」とする求人に応募できる経験が身につきます。IT未経験からの転職の進め方は、IT未経験から転職するにはで解説しています。

Web・SIerエンジニアの方

Web・SIerエンジニアの方は、LLMを使った開発経験を作ることが最初の一歩です。開発経験は求人の条件を満たしていることが多く、不足しやすいのはAIの経験だからです。

たとえば、社内の問い合わせ対応にLLMを組み込むツールを作ると、LLM APIの利用経験として選考で伝えられます。SIer出身の方は、顧客折衝の経験を評価する求人もあります。

データアナリスト・データサイエンティストの方

データ職の方は、分析で作ったモデルを本番のシステムに組み込む経験を積むと、AIエンジニアに移りやすくなります。分析の経験は評価される一方、本番運用の経験が不足しやすいためです。

たとえば、JDSCのMLOpsエンジニアの求人は、Python・SQLでの開発3年以上と、BigQueryなどのクラウドDWHの開発・運用経験を必須にしています。

30代未経験の方

30代の方も、AIエンジニアを目指せます。job tagでは、AIエンジニアは20歳代・30歳代が多い新しい仕事と説明されています。

30代の方は、前職の業界知識を活かせる領域を選ぶと、選考で強みを伝えやすくなります。ただし、開発の実務経験がない場合は、開発職を経由する期間を見込んでおきましょう。年代別の転職の進め方は、30代向けの転職エージェントの比較も参考にしてください。

AIエンジニアになるための学習方法とポートフォリオ

AIエンジニアを目指す学習は、Pythonの基礎から始めて、機械学習・LLMの順に進めるのが一般的です。学習の成果は、ポートフォリオとして公開すると選考で伝わりやすくなります。

ここでは、学習の流れを4つのステップで示し、ポートフォリオで伝えたいことを紹介します。

1. Pythonの基礎とデータ処理（pandas・NumPy）を学ぶ
2. 機械学習の基本的な手法と、数学・統計の基礎を学ぶ
3. LLM APIを使ったアプリやRAGを作る
4. 作ったものをGitHubで公開し、ポートフォリオにまとめる

学習の順番と期間の詳細は、以下の記事で紹介しています。

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ポートフォリオで伝えること

AIエンジニアのポートフォリオでは、作った物の完成度よりも、課題の設定から評価までの過程を伝えることが重要です。求人の多くが、実務で成果を出した経験を求めているためです。

ポートフォリオに書きたい項目は、以下のとおりです。

• 解こうとした課題と、AIを使った理由
• 使ったデータ・モデル・ツールと選んだ理由
• 精度・速度・コストなどの評価の結果
• 本番で使うとしたら改善したい点

研究開発型の企業では、コードの質やOSSへの貢献も評価されます。たとえば、Sakana AIの研究者の募集（4ヶ月のインターン・客員研究員で、本記事の求人調査の対象外）では、高品質なコードを書く力とOSSへの貢献経験が強みになると書かれています。

AIエンジニアを目指す方に役立つ資格3つ

AIエンジニアになるために、資格は必須ではありません。編集部が確認した求人の必須要件で多かったのは、資格ではなく、Python・機械学習の実務・LLMの経験でした。

ただし、資格は学習の到達度を示す材料になります。ここでは、AIエンジニアを目指す方に役立つ3つの資格を紹介します。

※2026年10月時点・各資格の公式サイトより（G検定の結果・E資格の結果・統計検定の過去の合格率）

G検定はAIの基礎知識を幅広く問う試験で、受験資格はありません。E資格は深層学習の実装を問う試験で、JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していることが受験の条件です。

統計検定2級は、データ分析に使う統計の基礎を証明できます。資格の勉強とあわせて、学んだ内容を使った成果物も作りましょう。

AIエンジニアの求人の探し方と転職の進め方

AIエンジニアの求人は、転職エージェント・スカウトサービス・企業の採用ページなど、複数の経路に分かれて掲載されています。1つの経路だけでは、応募できる求人を見落としやすくなります。

ここでは、AIエンジニアの求人を探す4つの経路と、求人票で確認するポイントを紹介します。

AIスタートアップの求人は、採用ページだけに掲載されていることも多くあります。気になる企業がある場合は、採用ページを直接確認しましょう。

求人票で確認するポイント

AIエンジニアの求人は、同じ職種名でも求める経験と担当範囲が大きく異なります。応募する前に確認したいポイントは、以下のとおりです。

• 必須の経験年数と、その対象（開発経験か機械学習の経験か）
• LLM・機械学習の実務経験が必須か歓迎か
• 担当がモデル開発・LLMアプリ・基盤・導入支援のどれか
• 提示年収と、固定残業代の有無

未経験の方やキャリアの方向に迷っている方は、転職エージェントに相談すると、応募できる求人の範囲を確認できます。AI・IT職種に強いサービスは、AIエンジニアの転職エージェント・求人サイトの比較で探せます。AIエンジニアの年収の相場は、AIエンジニアの年収は？求人29件で見る相場と年収1,000万円への転職で解説しています。

AIエンジニアになるにはに関するよくある質問

AIエンジニアを目指す方からは、未経験や30代からでもなれるか、資格は必要かといった疑問が多く寄せられます。

ここでは、AIエンジニアになる方法についてよくある5つの質問に答えます。

未経験からAIエンジニアになれますか？

未経験から直接AIエンジニアに転職するのは難しいのが現状です。編集部が確認した求人で「未経験歓迎」を明記していたのは29件中1件でした。開発職で実務経験を積んでから目指すのが現実的です。

30代未経験でもAIエンジニアを目指せますか？

30代でもAIエンジニアを目指せます。厚生労働省のjob tagでは、AIエンジニアは20歳代・30歳代が多い仕事と説明されています。開発の実務経験がない場合は、開発職を経由する期間を見込んでおきましょう。

文系でもAIエンジニアになれますか？

文系出身でもAIエンジニアになれます。編集部が確認した求人で、修士・博士を必須にしていたのは28件中2件でした。求人の多くは学部より、Pythonでの開発経験と機械学習・LLMの実務経験を重視しています。

AIエンジニアになるのに資格は必要ですか？

AIエンジニアになるのに資格は必須ではありません。求人の必須要件で多かったのは、Python・機械学習の実務・LLMの経験でした。G検定やE資格は、学習の到達度を示す材料として役立ちます。

AIエンジニアになるにはどのくらいの期間がかかりますか？

AIエンジニアになるまでの期間は、今の開発経験によって変わります。開発経験がある方は、LLMや機械学習の開発経験を積めば応募できる求人があります。開発経験がない方は、求人で多い「開発経験2〜3年以上」を満たすまでの期間も見込みましょう。

まとめ

AIエンジニアになるための要点は、以下のとおりです。

• AIエンジニアの求人の多くは開発の実務経験が前提で、「未経験歓迎」の明記は29件中1件
• 必須要件はPython（15件）・機械学習の実務（14件）・LLM（13件）が中心（28件中）
• AIの実務経験を問わず、開発経験だけで応募できる求人もある
• IT未経験の方は、開発職で実務を積んでからAIエンジニアを目指すのが近道

AIエンジニアを目指す方は、今の経験で応募できる求人を確認したうえで、AIエンジニアの求人に強い転職エージェントに相談してみましょう。