IT転職で、もっと自由な働き方を。

‹ 記事一覧

AIの仕事に、
自分も関わってみたい。

AIエンジニアを
目指すには？
SESの経験から
近づくステップ

いきなりでなくていい。
今の経験から、一歩ずつ。

この記事はPRを含みます

相談無料AI関連の求人を聞いてみる

こんなふうに考えていませんか？

  • AIに関わる仕事に興味はあるけれど、何から始めればいいかわからない
  • 数学や統計が苦手で、自分には無理だと思っている
  • テストや運用の経験しかなく、AIとは遠い気がする
  • 資格を取れば、AIエンジニアになれるのか知りたい

生成AIが身近になり、「AIに関わる仕事がしたい」という相談が増えています。一方で、AIエンジニアと聞くと、高度な数学や研究の知識が必要な、遠い世界の仕事に感じる方も多いようです。

たしかに、AIの仕組みそのものを研究・開発する仕事には、専門的な知識が必要です。でも、AIに関わる仕事はそれだけではありません。AIを使ったサービスを作る、AIを動かす仕組みを支えるといった仕事には、SESで積んできた経験を活かせる場面がたくさんあります。

この記事では、AIに関わる仕事の種類と、SES出身者が近づきやすい順番、そのための学び方を整理します。今すぐ転職するかどうかにかかわらず、これからのキャリアを考える材料にしてください。

「AIエンジニア」にはいろいろな仕事がある

仕事 1

AIを使ったアプリを作る

既存のAIの仕組みを組み込んで、文章の要約や問い合わせ対応などのサービスを作る仕事です。AIそのものを一から作るのではなく、上手に使って価値のあるサービスにするのが役割です。一般的なアプリ開発の経験を活かしやすく、入り口として選びやすい仕事です。AIの答えをどう画面に見せるか、間違えたときにどう扱うかといった設計の工夫も求められます。

仕事 2

データを整える

AIが学習したり判断したりするためのデータを集め、使える形に整える仕事です。データベースやデータの処理の経験が活きます。AIの精度は使うデータの質に大きく左右されるため、とても大切な役割です。

仕事 3

AIを動かす仕組みを支える

AIを使ったサービスが安定して動くように、環境を作り、監視し、改善していく仕事です。インフラや運用の経験がそのまま活きる分野です。利用が増えたときに処理が追いつくか、費用がかかりすぎていないかを見守ることも含まれます。

仕事 4

AIのモデルを作る

データからAIのモデルを作り、精度を上げていく仕事です。数学や統計の知識が求められ、専門性が高い分野です。ほかの仕事で経験を積んだあとに目指す方も多くいます。

SES出身者が近づきやすい順番

4つの仕事のうち、SES出身者が最初に目指しやすいのは、これまでの経験に近いものです。開発の経験がある方は「AIを使ったアプリを作る」、運用やインフラの経験がある方は「AIを動かす仕組みを支える」、データベースを扱ってきた方は「データを整える」から入るのが自然です。

「AIのモデルを作る」仕事に興味がある場合も、まずは近い仕事でAIにふれる経験を積み、そこから専門性を深めていく順番がおすすめです。いきなり一番遠いところを目指すより、今いる場所から地続きの道を選ぶほうが、結果的に早く近づけます。

どの仕事から入っても、AIに関わる現場で働くこと自体が大きな経験になります。AIがどう使われ、どこでつまずくのかを間近で見ることで、次に何を学べばいいのかも自然と見えてきます。最初の一歩は小さくても、方向さえ合っていれば確実に前に進めます。

AIの仕事で活きるSESの経験

AIを使ったサービスでは、AIの答えが正しいかを確かめることや、思わぬ動きをしたときに原因を突き止めることがとても重要です。テストや運用で品質を守ってきた経験は、AIの分野でもしっかり求められています。

相談無料自分の経験が活きる道を聞く

身につけておきたい基礎

基礎 1

プログラミング

AIの分野でよく使われる言語で、データを読み込んで加工したり、AIの仕組みを呼び出したりできるようになると、できることが一気に広がります。

基礎 2

データの扱い

データベースから必要なデータを取り出す、表の形のデータを整理するといった基本は、どのAIの仕事でも役立ちます。SQLの経験がある方は、すでに一歩リードしています。

基礎 3

クラウドの基本

AIのサービスはクラウドの上で動かすことがほとんどです。クラウドの基本的なサービスの使い方を知っておくと、実際に動くものを作れるようになります。

数学や統計は、モデルを作る仕事を目指すなら必要になりますが、最初から完璧にする必要はありません。AIを使ったアプリを作りながら、必要になったところを少しずつ学んでいけば十分です。

近づくための5ステップ

  1. STEP 1日々の仕事でAIを使ってみる

    まずは、現場のルールの範囲で、調べものや資料づくりにAIを使ってみます。どんなことが得意で、どんな間違いをするのかを体で知ることが第一歩です。

  2. STEP 2プログラミングとデータの基礎を固める

    AIの分野でよく使われる言語で、データを読み込んで集計する、簡単なグラフにするといった基本を練習します。

  3. STEP 3AIを使った小さなアプリを作る

    公開されているAIの仕組みを呼び出して、文章を要約する、質問に答えるといった小さなアプリを作ってみます。完成したものは、転職のときに見せられる成果物になります。

  4. STEP 4今の現場でAIに関わる仕事を探す

    現場でAIの導入が進んでいれば、検証や運用など、関われる仕事がないか相談してみます。営業担当に、AIに関わる現場を希望していることを伝えておくのも効果的です。

  5. STEP 5経験を職務経歴書にまとめる

    業務や学習でAIに関わった経験を、「何に使い、どう確かめ、何が変わったか」の形でまとめます。書き方は「生成AIを使った経験は職務経歴書にどう書く？」で詳しく紹介しています。

忙しくても続けられる学び方のコツ

教科書を最初から順番に読むより、作りたいものを決めて、そのために必要なことを調べながら進めるほうが、忙しい方には続けやすい学び方です。作ったものの記録は、そのまま転職のときのアピール材料にもなります。

転職するなら、どんな会社を選ぶ？

AIの経験がまだ少ない段階で、AI専門のポジションにいきなり応募するのは簡単ではありません。おすすめは、AIの活用に力を入れている会社の、開発やインフラのポジションから入る方法です。

こうした会社では、通常の開発や運用の仕事をしながら、AIを使った機能の開発や検証に関われる機会があります。経験を積むうちに、AIに関わる仕事の割合を増やしていくことができます。求人票に「AIを活用したサービス」「生成AIの導入」といった言葉がある会社は、候補に入れてみるとよいでしょう。

気をつけたい2つのこと

注意 1

資格や講座だけで判断しない

AIに関する資格や講座は、基礎を学ぶきっかけとしては役立ちます。ただ、採用では「実際に何を作り、どう使ったか」のほうが重視されることが多いです。学んだことは、小さくても形にしておきましょう。

注意 2

「AI」という言葉だけで求人を選ばない

求人に「AI」と書かれていても、実際にはAIにほとんど関わらない仕事のこともあります。具体的にどんな形でAIに関わるのかを、面接や転職エージェントを通じて確かめましょう。

よくある疑問

数学が苦手でも、AIの仕事はできますか？
AIを使ったアプリの開発や、AIを動かす仕組みを支える仕事なら、高度な数学がなくても始められます。必要になったときに少しずつ学べば大丈夫です。
どれくらいの期間で転職できますか？
今の経験や学習にかけられる時間によって大きく違います。焦らず、まずは小さなアプリを一つ作りきることを目標にするのがおすすめです。
30代からでも目指せますか？
目指せます。むしろ、これまでの開発や運用の経験と組み合わせられる分、30代ならではの強みを出しやすい分野でもあります。
AIの仕事は、これからも続きますか？
使われる技術は変わっていきますが、AIを使ってサービスを作り、正しく動かし続ける仕事は、これからも求められると考えられます。特定の道具より、基礎と考え方を身につけておくことが大切です。

まとめ：今いる場所から、地続きの道を

AIエンジニアには、AIを使ったアプリを作る、データを整える、AIを動かす仕組みを支える、モデルを作るなど、いろいろな仕事があります。SES出身者は、これまでの経験に近い仕事から入り、少しずつAIに関わる割合を増やしていくのが現実的な道です。

テストや運用、データベースの経験は、AIの分野でもしっかり活きます。まずは日々の仕事でAIを使ってみて、小さなアプリを一つ作るところから始めてみてください。

AIの活用に力を入れている会社や、自分の経験で応募できるポジションを知りたいときは、IT業界に詳しい転職エージェントに相談してみましょう。今の経験からどんな道があるのかを、具体的な求人とあわせて教えてもらえます。

AIの分野は変化が速く、だれもが学びながら進んでいる分野です。だからこそ、今からでも遅すぎることはありません。今日の小さな一歩が、数年後のキャリアを大きく変えるかもしれません。

PR

＼ IT業界に詳しいプロに無料で相談 ／

個人情報は各サービスの規約に基づいて管理されます

あわせて読みたい

相談
無料

IT転職のプロに相談する