話題のAIエンジニア、給与から転職方法まで解説！未経験でも目指せる？！

ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、AI技術はいまや私たちの日常生活にも深く浸透しています。それにともない、AI開発を担う「AIエンジニア」への需要は急速に高まり、転職マーケットでもっとも注目される職種の1つになっています。

本記事では、AIエンジニアの定義・仕事内容・データサイエンティストとの違い・平均年収・必要スキル・未経験からの転職方法まで、2026年の最新情報をもとに解説します。

AIとは？近年のAI事情

AIとは「Artificial Intelligence」の略語で、日本語では「人工知能」と訳されます。

厳密に言えば、AIという言葉の定義は定まっておらず、専門家によって見解が異なっているのが実状です。AIの普及が進んだ昨今では、「AIとは人工的に作られた知能であり、それ自体にいろいろな物事を覚えさせることができる」という認識がされています。

AIそのものの概念は1950年代からあったとされていますが、当時は技術的な理由からその実現は難しいと考えられていました。その後、21世紀に入ってから技術が著しく進歩し、その具現化が可能になりました。現時点でAIにできることとしては、言語や音声、画像などの認識やビッグデータの処理による未来予測などが挙げられます。

AIへの注目度がより高まったのは、AIそのものが私たちの身近な存在になったことが大きく関係しています。

実際に、自動車や家電、インターネット上のサービスなど、多くの人にとって身近に感じられるものにAIが続々と搭載されるようになっています。現在も日進月歩でAIの高性能化が図られており、自動車の完全自動運転や株価の完全予測なども近い将来、実現するだろうといわれています。

特に2022年末以降、ChatGPTをはじめとする「生成AI」が急速に普及し、文章・画像・コードなどを自動生成する技術が広く社会に浸透しました。生成AIの中核技術である大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）の登場により、AIエンジニアの仕事内容や求められるスキルセットも大きく変化しつつあります。

AIエンジニアとは

様々な分野で活用されているAIも、それを開発する人がいなければ機能的な進歩や社会全体への普及は期待できません。このようなAIの開発を担う職種が「AIエンジニア」です。

AIエンジニアは一般的に、AIを使ったシステムを開発したり、AIに蓄積されたデータを解析したりするエンジニアのことをいいます。ディープラーニング（深層学習）などの手法によってアルゴリズム（問題解決の手順）を考えて、それをシステム化するエンジニアです。

現在、AIは顔認証、疾病の画像診断、自動車の自動運転、カスタマーセンターの相談支援、異常や障害の検知など、様々な分野で研究・開発が進んでおり、転職市場でもAIエンジニアのニーズが急速に拡大しています。

※参考：AIエンジニア｜厚生労働省 職業情報提供サイト（日本版O-NET）

AIエンジニアとしての転職を目指す方は、AIエンジニアの具体的な業務内容や役割を押さえておきましょう。

AIを含むシステムの開発・実装

AIを活用するためには、ただAIを特定の商品・サービスに導入すれば良いというわけではなく、その商品・サービスに合ったAIを含むシステムを開発・実装しなければいけません。

このようなAIを含むシステムの開発・実装はAIエンジニアが担う業務内容の1つです。AIを使ったシステムを開発するためには、クライアントがAIに何を求めているのかを把握する必要があります。そのため、AIエンジニアの仕事はAIの開発・実装だけでなく、クライアントとコミュニケーションをとって要望を吸い上げることや、商品・サービスの特徴を把握することなども含まれます。

導入手段の検討

特定の商品・サービスへAIを導入する場合、その特徴に合った導入手段を検討する必要があります。これもまたAIエンジニアの仕事の1つであり、導入手段を検討する際も、商品・サービスの特徴を理解しておくことが重要になってきます。

学習用データの収集・整理

AIは学習を重ねることで精度が高まっていくため、導入後は多くのデータを処理させることが重要です。学習用のデータの収集・整理をすることもAIエンジニアの役割です。

生成AIの活用・プロンプト設計

2023年以降、既存のAIシステム開発に加え、ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル（LLM）をAPIで呼び出し、自社サービスに組み込む業務が急増しています。AIエンジニアには、LLMへの指示文（プロンプト）を設計・最適化するスキルや、AIの出力精度を継続的に改善するLLMOps（生成AIの運用管理）の知識も求められるようになっています。

関連記事：【ChatGPT・Gemini・Claude】3大生成AIの使い分け比較2026

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いとは？

AIに関わる職種として混同されやすいのが「データサイエンティスト」です。AIエンジニアがAIシステムの設計・開発・実装を担うのに対し、データサイエンティストは収集したデータを統計・機械学習などの手法で分析し、ビジネスに活かせるインサイトを導き出すことを主な役割とします。

両職種は協力して働くことも多く、スキルが重複する部分もありますが、AIエンジニアは「実装・開発」、データサイエンティストは「分析・提言」に重心がある点が大きな違いです。転職先を検討する際は、自分がどちらの役割により適性・関心があるかを意識しておくと良いでしょう。

AIエンジニアの年収相場は？

現在の転職マーケットでは、エンジニアの需要が多い反面で供給は少なく、人材不足が深刻な状況になっています。これは、AIエンジニアも例外ではありません。AIエンジニアが不足しているのは、そもそもAIエンジニアに求められる技術レベルが高く、対応できるAIエンジニアに出会えない企業が多いことも関係しているでしょう。AIエンジニアの求人数自体は多いため、募集要項を確認して自分の技術レベルに見合った求人に応募すれば転職への道は開けるでしょう。

AIエンジニアには高い専門性が求められるため、平均年収も一般的なエンジニアより高めで600万円以上になる求人も少なくありません。なかには月収で70万円を超える求人もあり、この場合の年収は800万円を上回ることになります。

求人情報に特化した検索エンジン「求人ボックス」によると、2026年1月時点でのAIエンジニアの平均年収は「595万円」。ボリュームが多いのは403〜496万円の水準で、全体の給与幅としては403〜1,149万円となっています。

また、厚生労働省の職業情報サイト（jobtag）では2025年時点の平均年収を628.9万円と公表しており、スキル・経験が十分であれば転職による大幅な年収アップも期待できます。

実績やスキル次第では、800万円〜1,000万円という高年収を目指すことも可能です。

※参考：AIエンジニアの仕事の平均年収は595万円｜求人ボックス（2026年1月時点）

転職でAIエンジニアに求められるスキルとは？

AIエンジニアとして転職する際に求められるスキルは、実際に企業が転職サイトに出しているAIエンジニアの求人情報から把握できます。多くの企業がAIエンジニアに求めているスキルの具体例を見ていきましょう。

PythonをはじめとするプログラミングスキルはAIエンジニアの必須要件

AIエンジニアの求人では、特定のプログラミング言語のスキルが求められます。

特に重要なのがPythonです。AI開発で広く使われているため、AIエンジニアとして活躍するにはPythonの習得が不可欠です。他にもR言語やJavaScriptなどを指定する求人もあります。

機械学習・ディープラーニングの基礎知識と数学的素養

一般的なエンジニアからAIエンジニアへ転職する人が増えていますが、その際は、機械学習の基本的な知識・技術のほか、ディープラーニング（深層学習）に関する基礎知識が必要です。

機械学習・ディープラーニングを深く理解するには、確率論・統計学・線形代数・微分積分といった大学レベルの数学的知識も求められます。文系出身者は、数学の基礎から学習しておくことが重要です。

高度なコミュニケーション能力

AIエンジニアの役割は、クライアントの要望を正確に把握し、AI技術で実現することです。

そのため、クライアントの課題や要望を汲み取る高度なコミュニケーション能力が必要になります。

生成AI・LLMの知識は転職市場での差別化要因に

2025年以降の転職市場では、生成AI・LLMの実践的な知識が評価されています。

OpenAIやAnthropicのAPI利用経験、プロンプトエンジニアリング、LangChainなどのフレームワーク経験が具体例です。生成AI活用経験を求める求人も増えており、競争力を高める重要な要素となっています。

未経験からAIエンジニアを目指す方法

まったくの未経験からAIエンジニアへの転職を目指すのは簡単なことではなく、努力を重ねることだけでなく、必要なスキルを把握したうえで、それに見合った経験を積んでいくことが大切です。

上述のとおり、AIエンジニアにはPythonをはじめとするプログラミング言語を使いこなせる能力が求められますが、これらのプログラミング言語は一般的なエンジニアの仕事でも用いられるものです。そのため、エンジニアとして働いた経験がない人は、まずはエンジニアの仕事を通してこれらの言語の習得を目指すのが現実的です。

また、AIそのものを使いこなす能力を習得するのも容易ではなく、前提として機械学習やディープラーニングなどの専門知識が必要になります。さらに近年では、ChatGPTやClaudeなどのAPIを活用した開発経験やプロンプトエンジニアリングの基礎も、転職市場での評価につながるスキルとして重要性が増しています。書籍やWeb上の学習でも身に付けることはできますが、AIプログラミングスクールに通うのが近道になるでしょう。

AI・機械学習に関する資格としては、日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する「G検定」（AIの知識・活用スキルを測る）や「E資格」（ディープラーニングの実装スキルを証明）が代表的です。特にG検定はAI入門者でも受験しやすく、学習の指針を立てる際の目安として活用できます。

未経験からAIエンジニアへの転職を目指す場合、まずはプログラミング言語を習得してエンジニアとして働き、エンジニアとしての経験を積みながら、徐々にAI関連の仕事に関わっていくのがおすすめです。

関連記事：AI開発の副業はエンジニア初心者でも可能！革命的な実践方法を解説｜株式会社UnionAI

AIエンジニアへの転職に関するまとめ

AI技術は今後も幅広い業界で導入されることが予想されているため、AIエンジニアに転職できれば活躍の場はますます広がっていくでしょう。

生成AIの普及にともない新たなスキルへの需要も生まれており、将来的に需要が増加することを考えれば、今のうちにAIエンジニアに求められるスキルを身に付けておく価値は十分にあるといえます。

一般的なエンジニアと比較するとAIエンジニアは待遇が良いため、キャリアアップの目標としても最適です。

しかしながら、AIを使いこなすためには多くの経験と知識・スキルが不可欠であり、未経験からAIエンジニアになるのは容易ではありません。

まったくの未経験からAIエンジニアへの転職を目指したい方は、まずは一般的なエンジニアとして働くためのスキル習得を目標にするのが良いでしょう。