AIエンジニアはやめとけ？未経験はSE・インフラ経由で目指すのが近道

最終更新日：2026年10月29日

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「AIエンジニアはやめとけ」と聞いて、AIに興味はあるのに、一歩を踏み出せずにいませんか。

 

生成AIのニュースを見るたびに「これからはAIの仕事だ」と思う一方で、「数学ができないと無理」「大学院卒ばかり」という話も耳に入ってきて、未経験の自分には遠い世界に感じている方も多いと思います。

 

正直なところ、未経験からいきなりAIエンジニアとして採用されるのは簡単ではありません。厚生労働省の職業情報（job tag）でも、AIエンジニアは大学院で学んだ人が多い職種として紹介されています。

 

ただ、それは「AIの仕事をあきらめるしかない」という意味ではありません。この記事では、公的なデータをもとにAIエンジニアの入口を整理し、未経験の20代がSEやインフラエンジニアを経由してAIの仕事を目指すルートをまとめました。

 

最後の章では、AIの学習にも対応した転職サービスも紹介しているので是非参考にしてください。

 

 

未経験からいきなりAIエンジニアを目指すのは難しい。ただし道はある

「AIエンジニアになりたいけど、未経験からでも本当になれるの？」と気になっている方も多いのではないでしょうか。

 

先に答えを言うと、未経験の状態からいきなりAIエンジニアとして採用される道は、かなり狭いのが現実です。一方で、ほかのITエンジニアの職種から経験を積んで移っていく道なら、十分に現実的です。

 

AIエンジニアは、機械学習などの技術を使ってAIを作ったり、AIを実際のシステムに組み込んだりする仕事です。データを集めて整え、AIに学習させ、その精度を確かめながら改善していきます。

 

同じITエンジニアでも、SEやインフラエンジニアに比べて専門性が高く、求められる知識の幅も広い職種です。だからこそ、どこから入るかを考えておくことが、遠回りに見えて一番の近道になります。

 

まずはIT業界にどんな職種があるのか、全体像をつかんでおくと、AIエンジニアの位置づけもイメージしやすくなります。

 

 

 

AIエンジニアが「やめとけ」と言われる5つの理由

では、なぜAIエンジニアは「やめとけ」と言われることがあるのでしょうか。よく挙がる理由を5つ見ていきます。

採用の入口が狭く、大学院卒が多い

AIエンジニアは、SEのように未経験者をまとめて採用して育てる職種ではありません。job tagでは、大学院で情報科学や工学などを学んだ修士・博士の人が多くを占めると紹介されています。

 

新卒採用でも、大学での研究実績などが評価されることが多い職種です。未経験から応募しても、書類の段階で経験者や大学院卒と比べられることになります。

数学や統計の知識が求められる

AIの仕組みを理解し、精度を上げていくには、統計や確率、線形代数などの数学の知識が欠かせない場面があります。

 

ツールを使うだけなら数学がなくても始められますが、AIそのものを作る側に回るほど、こうした知識の差が仕事の差になって表れます。

学び続ける量が多い

AIの分野は、新しい手法やモデルが次々に登場します。数年前の知識がそのまま通用しないことも珍しくありません。

 

論文や技術情報を追いかけ、自分で試してみる時間が、仕事のあとにも必要になります。

データ集めや下準備など地道な作業が多い

AIの仕事というと、最先端の開発をしているイメージがあるかもしれません。実際には、AIに学習させるデータを集めたり、形をそろえたりする下準備に多くの時間がかかります。

 

華やかなイメージとのギャップに、「思っていた仕事と違う」と感じる人もいます。

AIで仕事が変わることへの不安

生成AIがプログラムを書けるようになったことで、「AIエンジニアの仕事も、いずれAIに置き換わるのでは」という声もあります。

 

実際には、AIを使って何を作るかを考え、システムに組み込み、正しく動かし続ける仕事は人に残ると考えられます。ただ、技術の変化に合わせて、求められる役割は変わり続けるでしょう。

 

こうして見ると、5つのうち特に重いのは「入口の狭さ」と「専門知識の量」の2つです。逆に言えば、この2つを別のルートで補えれば、未経験からでも道は開けます。

 

 

 

公的データで見るAIエンジニアの入口

「AI人材は足りていないと聞くのに、なぜ入口が狭いの？」と不思議に思う方もいるかもしれません。ここでは公的なデータで、AIエンジニアの採用の実態を確かめてみます。

job tagが示すAIエンジニアの採用のされ方

厚生労働省のjob tagでは、AIエンジニアについて、おおむね次のように紹介されています。

• 学歴や資格の決まった条件はないものの、大学院の修士・博士の人が多くを占め、大学の学部卒がそれに続く
• システムエンジニアとは別に、AIエンジニアとして採用されることが多い
• 実績のある経験者や優秀な大学院生は取り合いになっている
• データサイエンティストなど、近い分野から移ってくる人もいる

出典：厚生労働省 職業情報提供サイト（job tag）「AIエンジニア」

 

つまり、AIエンジニアは「足りていない」一方で、求められているのはすでに経験や専門知識がある人です。未経験の人を採用して一から育てる求人は、SEなどに比べてずっと少ないと考えられます。

 

注目したいのは、最後の「近い分野から移ってくる人もいる」という点です。AIエンジニアは、別のIT職種で経験を積んでから移ることができる仕事でもあります。

求人倍率で見ると、入口が広いのはSE・インフラ

職種ごとの有効求人倍率を比べると、入口の広さの違いが見えてきます。

職種（job tag）	有効求人倍率
システムエンジニア（受託開発）	2.54倍
システムエンジニア（基盤システム）	2.24倍
AIエンジニア（※）	1.96倍
プログラマー	0.98倍

出典：厚生労働省 職業情報提供サイト（job tag）各職業の詳細ページ（令和7年度ハローワーク求人統計を加工したもの）

※AIエンジニアの求人倍率は「その他の情報処理・通信技術者」という広い分類の数字です

 

求人倍率だけを見ると、AIエンジニアも1.96倍と低くはありません。ただし、これはAIエンジニアだけの数字ではなく、さらに先ほどのように経験者や大学院卒が求められやすい職種です。

 

それに対して、SE（2.54倍）やインフラの設計にあたる基盤システム（2.24倍）は、人が足りていて、なおかつ未経験の20代を研修つきで採用する会社も多い職種です。入口が広い職種から入って、AIの仕事に広げていくほうが、未経験の20代には現実的です。

求められているのは「AIを使いこなせる人」

IPA（情報処理推進機構）の「DX動向2025」では、日本企業の85.1%が、DXを進める人材が足りていないと答えています。

 

ここで求められているのは、AIを一から作る研究者だけではありません。AIを業務やシステムにどう組み込むかを考え、動かせる人も含まれます。SEやインフラエンジニアとしてシステムの基本を身につけた人が、AIの知識を足していけば、こうした需要に応えられる人材になれます。

 

職種ごとの求人倍率と年収の違いは、こちらの記事でもくわしく比べています。

 

 

 

未経験はSE・インフラ経由で目指すのが近道

ここからは、未経験の20代がAIの仕事を目指すための具体的なルートを紹介します。どのルートも、最初は研修つきで採用されやすい職種から入るのが共通点です。

ルート① SE・開発から入り、データを扱う仕事へ広げる

一つ目は、SEやプログラマーとして入社し、システム開発の経験を積むルートです。

 

開発の現場では、プログラミングやデータベース（データをためて取り出す仕組み）の扱いを、実際の仕事を通して覚えられます。AIの開発でよく使われるプログラミング言語のPythonや、データを扱うSQLに触れる機会がある会社なら、AIに近いスキルも自然に身につきます。

 

そのうえで、社内でデータ分析やAIを使った案件があれば手を挙げる、AI関連の開発をしている会社に移るなど、少しずつ仕事の幅を広げていきます。

 

研修のあるSEの会社をどう見分けるかは、こちらの記事が参考になります。

ルート② インフラから入り、クラウドでAIを動かす側へ

二つ目は、インフラエンジニアとして入社し、サーバーやネットワークの経験を積むルートです。

 

AIは、大量のデータと計算を必要とします。その計算を支えるのが、クラウド（インターネット経由でサーバーなどを借りる仕組み）です。AWSなどのクラウドの知識を身につければ、AIを動かすための環境を作る仕事に関われるようになります。

 

AIそのものを作る側ではなくても、「AIを安定して動かす側」として、AIのプロジェクトに欠かせない存在になれる道です。

 

インフラエンジニアの働き方と、監視・運用から先に進む方法は、こちらの記事でくわしく解説しています。

ルート③ どの職種でも「AIを使いこなすエンジニア」になる

三つ目は、肩書きにこだわらず、今の仕事でAIを使いこなせるエンジニアになるルートです。

 

最近は、プログラムを書くときや、資料や設計書を作るときに、生成AIを補助として使う場面が増えています。AIの得意・不得意を理解して、仕事の中でうまく使える人は、どの職種でも重宝されます。

 

「AIエンジニア」という職種名にこだわらなくても、AIを使える人になることが、結果的にAIの仕事につながっていきます。

経由ルートで身につけたい3つの土台

どのルートを選んでも、AIの仕事に広げるときに役立つ土台は共通しています。

1. プログラミング（特にPython）
2. データベースとSQL（データをためて取り出す仕組み）
3. クラウド（AWSなど）

この3つは、どれもSEやインフラエンジニアの仕事の中で触れられる技術です。最初の会社では、こうした技術に触れられる環境かどうかを確かめておくと、その先の選択肢が広がります。

 

 

 

 

AIエンジニアに向いている人・向いていない人

AIの仕事を目指すかどうか決める前に、自分との相性も確かめておきましょう。

AIエンジニアに向いている人

• 「なぜこの結果になったのか」を、納得するまで調べたくなる
• 数字やデータを見るのが苦にならない
• うまくいかない作業も、少しずつ改善していける
• 新しい技術のニュースを追うのが好き

最初から数学が得意である必要はありません。ただ、わからないことを調べて理解しようとする姿勢は、AIの仕事では特に大きな武器になります。

向いていない人

• 「AIは稼げそう」というイメージだけが理由になっている
• 地道なデータの下準備や確認作業が苦手
• 仕事以外の時間に勉強することに強い抵抗がある

どれかに当てはまったとしても、それだけで道が閉ざされるわけではありません。気をつけたいのは1つ目で、イメージだけで飛び込むと、地道な作業の多さに戸惑いやすくなります。

未経験からAIエンジニアを目指してよくある失敗3つ

失敗1：独学でAIの勉強だけを続けて、何年も応募できない

 

原因は、AIエンジニアの求人に直接応募することだけを考えてしまうことです。対策は、まずSEやインフラなど入口の広い職種で就職し、仕事の中で経験を積むことです。

 

失敗2：「AI」と名前のつく求人に飛びつく

 

原因は、仕事内容を確かめずに名前だけで選ぶことです。対策は、実際の業務がAIの開発なのか、データ入力や問い合わせ対応なのかを、面接で具体的に確かめることです。

 

失敗3：入社後もAIに触れる機会を作らない

 

原因は、目の前の仕事に慣れることで精一杯になることです。対策は、社内の勉強会や小さなAI活用の案件に、自分から手を挙げることです。

 

 

 

未経験から最初の一歩は何をする？

「結局、明日から何をすればいいの？」という方に向けて、最初の一歩をまとめます。

 

まずは、SEやインフラエンジニアの研修つき求人を探すところから始めましょう。AIの勉強を何か月も続けてから動くより、先に入口の広い職種で働き始めたほうが、AIの仕事にたどり着くまでが早くなります。

 

勉強を始めるなら、ITの基礎がわかる「ITパスポート」、その次に「基本情報技術者試験」という順番が一般的です。AIの基礎知識を体系的に学びたい場合は、日本ディープラーニング協会の「G検定」も選択肢になります。

 

ただし、資格は採用の必須条件ではありません。20代のうちは、資格より「入社してから伸びそうか」が見られることが多いです。

 

 

 

未経験からAIの仕事を目指すならこのエージェント

「入口の職種は決まったけど、AIにつながる会社を自分で見分けるのは難しい」と感じた方もいるかもしれません。

 

IT業界に強い転職サービスなら、求人票だけではわからない仕事内容や、入社後に触れられる技術も含めて相談できます。ここでは、未経験の20代が使いやすい3社を紹介します。

ウズウズIT

ITエンジニアへの就職に特化したサービス
まずは無料相談【ウズウズIT】

 

ウズウズITは、IT業界に特化した20代向けの転職支援サービスです。キャリアカウンセラーの9割が元既卒・第二新卒で、「AIに興味があるけど、どこから入ればいいかわからない」という段階から相談できます。

 

希望者はIT学習動画800本以上を使って学べるため、入社前にプログラミングやITの基礎に触れておきたい方にも向いています。

 

対象は、関東・関西・東海での就職を希望する18〜29歳の方です。

 

 

こんな人におすすめ：

• AIの仕事に興味があり、まずはIT業界に入りたい20代
• 入口の職種選びから相談したい方
• 関東・関西・東海で働きたい方

まずは無料で、AIにつながる入口の職種について相談してみましょう。

 

ITエンジニアへの就職に特化したサービス
まずは無料相談【ウズウズIT】

ウズウズITに無料で相談する →

※対象は関東・関西・東海での就職を希望する18〜29歳の方です。登録後、本人確認の連絡があります。

 

ユニゾンキャリア

Google口コミ★4.8・IT専門アドバイザーが転職をサポート
まずは無料相談【ユニゾンキャリア転職】

 

ユニゾンキャリアは、IT・Web業界に特化した転職エージェントです。紹介する求人を優良企業にしぼっていて、入社後のミスマッチを防ぐことを重視しています。

 

履歴書の添削から模擬面接、入社日の調整までまとめてサポートしてもらえるので、「入社後にどんな技術に触れられるか」を面接でどう確かめるかも相談できます。開発からインフラまで学べる完全無料のITスクールも付いています。

 

対象は、一都三県（東京・埼玉・千葉・神奈川）または大阪府で働きたい20〜29歳の方です。

 

 

こんな人におすすめ：

• 一都三県・大阪でSE・インフラから始めたい20代
• 入社後に触れられる技術まで確かめてから決めたい方
• 開発とインフラの基礎を両方学んでおきたい方

入社後のキャリアを面接でどう聞くか、模擬面接で練習しておくのもおすすめです。

 

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SHIFT TERAS CAMPUS

未経験からIT転職を目指したい方へ
まずは無料カウンセリング【DMM WEBCAMP】

 

SHIFT TERAS CAMPUSは、未経験からITエンジニアへの転職を目指せるスクールです。短期集中コースなら最短3か月で学び、転職まで進めます。

 

AIやクラウドを学べるコースがあるので、SE・インフラとして入る前から、AIにつながる知識を身につけておきたい方に特に合っています。転職保証の付いたコースや、教育訓練給付金で受講料の最大70%がキャッシュバックされるコースもあります（いずれも条件あり）。地域の制限はなく、全国から利用できます。

 

 

こんな人におすすめ：

• 転職前にAIやクラウドの基礎を学んでおきたい方
• 関東・関西・東海・大阪以外の地域に住んでいる方
• スキルを固めてから転職したい方

AIのコースが自分に合うかは、無料カウンセリングで確かめてみてください。

 

未経験からIT転職を目指したい方へ
まずは無料カウンセリング【DMM WEBCAMP】

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よくある質問

Q. 未経験でもAIエンジニアになれますか？

未経験からいきなりAIエンジニアとして採用されるのは難しいのが現実です。job tagでも、修士・博士の人が多い職種とされています。SEやインフラエンジニアとして入社し、経験を積んでからAIの仕事に移るルートが現実的です。

 

Q. 文系や高卒でもAIエンジニアを目指せますか？

目指せます。ただし、直接AIエンジニアとして入るより、研修つきでSEやインフラエンジニアとして入社し、プログラミングやデータの扱いを身につけてから広げていく道のほうが、文系・高卒の方にとっても現実的です。

 

Q. プロンプトエンジニアとAIエンジニアの違いは何ですか？

AIエンジニアはAIそのものを作ったりシステムに組み込んだりする仕事、プロンプトエンジニアは生成AIへの指示（プロンプト）を工夫して、AIから狙った結果を引き出す仕事です。プロンプトエンジニアの求人や年収は、こちらの記事でまとめています。

Q. AIエンジニアはこの先なくなりますか？

なくなるというより、役割が変わり続けると考えられます。IPAの「DX動向2025」では85.1%の企業がDX人材の不足を感じており、AIを業務やシステムに組み込める人の需要は、今後も続くでしょう。

 

Q. 数学はどのくらい必要ですか？

AIそのものを作る側に回るなら、統計や確率、線形代数などの知識が必要になる場面があります。ただ、SEやインフラから入る段階では、高度な数学は求められないことがほとんどです。仕事でAIに関わるようになってから、必要な分を学べば間に合います。

 

Q. Pythonだけ学べばAIエンジニアになれますか？

Pythonだけでは難しいのが実際のところです。AIの仕事では、データベースやクラウド、システム開発の基本もあわせて求められます。この3つは、SEやインフラエンジニアの仕事の中で身につけやすい技術です。

 

Q. G検定はAIエンジニアを目指すのに役立ちますか？

G検定は、AIの基礎知識を体系的に学ぶきっかけとして役立ちます。ただし、資格だけでAIエンジニアとして採用されることは少ないため、SEやインフラでの実務経験と組み合わせて考えるのがおすすめです。

 

Q. 未経験からAIの仕事を目指せるのは何歳までですか？

未経験からIT業界に入るなら、採用が多いのは20代です。20代のうちにSEやインフラの研修つき求人で入社しておけば、その後AIの仕事に広げていく時間も十分にとれます。

 

 

まとめ

AIエンジニアが「やめとけ」と言われるのは、採用の入口が狭く、専門知識の量も多いからです。job tagでも、大学院卒が多い職種として紹介されています。

 

ただし、それは未経験の人がAIの仕事をあきらめる理由にはなりません。

 

未経験20代がAIの仕事を目指すルート：

1. 研修つきで、SEやインフラエンジニアとして入社する
2. プログラミング・データベース・クラウドの経験を積む
3. 社内のAI案件やデータ分析の仕事に手を挙げ、少しずつ軸足を移す

遠回りに見えるかもしれませんが、入口の広い職種から入るほうが、結果としてAIの仕事に早くたどり着けます。

 

一人で入口を選ぶのが不安な方は、IT業界に強い転職サービスに相談しながら、AIにつながる会社を探してみてください。