ユウスケ（36歳高卒フリーター）僕は高卒の36歳フリーターだけど今からAIエンジニアを目指したいです！
AIエンジニアになって人生を変えたいんです！
マスターK（GAFAMの現役エンジニア）ユウスケ君は本気だな^_^
人は何者にでもなれる、いつからでも。(中田敦彦風)
アケミ（28歳一流企業の正社員）私は今回は高みの見物です^_^
ユウスケ君、がんばって~
一般的に30代で未経験からAIエンジニアへの転職を実現することは難易度が高いです。
しかし、正しい方法で正しく努力すれば転職を実現することは可能です。
この記事では30代未経験からAIエンジニアを目指す人が時間とお金を無駄にせずに転職を実現するための正しいルートの全体像を提示します。
この記事を読むことで、これからスタートをきる人にとってはゴールまでを俯瞰的に見渡すことで、失敗確率を下げることができるメリットを得られます。
既にスキルアップを始めている人は現在地を見失わないための羅針盤として機能する内容になっています。
結論：30代未経験からAIエンジニアへの転職を実現できるかどうかは資格やポートフォリオで希少性を獲得できるかどうかで決まる
30代未経験からAIエンジニア目指す人は転職市場に大勢います。
転職市場は椅子取りゲームであり、そのゲームに勝つには希少性が必要です。
希少性を生む要素は複数ありますが、年齢や過去の経験は変えられません。
学歴も変えるのに時間がかかります。
スキル（「学問としてのAIの知識」と「Pythonを使ってAIモデルを実装したりデータを分析する実装力」）は全ての未経験からの転職希望者が備えていることが前提であるため、違いを生みません。
したがって、30代未経験の人がAIエンジニアへの転職を実現できるかどうかは、短期間で資格やポートフォリオでプラスアルファの希少性を作れるかどうかで決まると言えます。
[残酷な現実]20代と30代の転職戦略の違い
※ここでは30代が置かれている状況を正しく理解してもらうために厳し目の現実をあえて伝えます。「ガチAI」では自分が置かれている状況を客観視することで初めてスタートラインに立てると考えています。
社会は20代に対しては将来の伸び代を評価してくれますが、30代に対してはそんなに甘く見てくれません。
当然、未経験からAIエンジニアを目指すときの戦略も20代と30代では変わってきます。
20代未経験からAIエンジニアを目指すときの転職戦略
20代（特に20代前半）は可能性が無限大であり、これから何者にでもなれます。
そのため、Webエンジニアを経由したり、大学に入り直してコンピュータ・サイエンスの学位を取得してからAIエンジニアを目指したりする余裕があります。
未経験からダイレクトにAIエンジニアを目指すにしても、転職に直結する実践的なスキルばかりを追い求めなくても大丈夫なのです。
つまり、20代は長期的な視点にたって、30代40代になったときに最大の成果を得られるような選択をすることができるのです。
20代未経験の人の選択肢の例
・Webエンジニアを経由してAIエンジニアを目指す
・大学や完全無料のフランス発のエンジニア養成機関である42Tokyo（フォーティーツー）のようなWeb系のプログラミングスクールで、数学やコンピュータサイエンスのエンジニアとして働いていくための基礎学力を付けてからAIのスキルアップを開始する
※20代未経験からAIエンジニアに転職する方法の詳細はこちらの記事をご覧ください
30代未経験からAIエンジニアを目指すときの転職戦略
一方、30代には20代のような時間の余裕はありませんので、寄り道せずにAIエンジニアを目指さなければいけません。
最短経路でAIエンジニアを目指し、短期決戦で転職してしまうことをゴールにするべきです。
長期的な視点で考えて基礎学力を身につけることも大切ですが、企業側もそれを（20代と比べて）30代の転職希望者にはそこまで求めておらず、それよりも即活躍できる実践的なスキルを持っていることを求めています。
そして、それを示すためにはスキルに加えて、資格取得やポートフォリオの作成で希少性を生み出して、企業に注目してもらう必要があります。
これが転職するための土台です。
転職活動ではその土台を元に、20代から30代にかけておこなった過去の仕事での経験を掛け合わせてアピールし（例：「マーケティング経験×プログラミング」「発信力×DX」「医療業界×画像認識」etc）、転職後に活躍するイメージを企業に伝えることで転職できる可能性をぐっとあげることができます。
・20代の場合、すぐに転職を目指すという選択肢だけでなく、長期的な視点での成果を意識して基礎となる数学やコンピュータサイエンスなどの学力をつけてから転職するという選択肢をとることができる
・30代は実践的なスキルアップを最速でおこない、資格取得やポートフォリオの作成や自分の過去の経験と掛け合わせた希少性を武器に最短経路で転職してしまうことが大切
ユウスケ（36歳高卒フリーター）20代に戻ることはできないので今できることをやるしかないんだ
30代は20代よりも選択肢が少ないけど、頑張るぞ〜！
30代未経験からAIエンジニアへの転職を目指すときのルート
それでは、30代の人が未経験からAIエンジニアへの転職を実現するための具体的なルートを見てみましょう。
上の図のように、転職に至るルートは「目標設定」「ステップアップ」「希少性獲得」「転職活動」の4つのステップに分けることができます。
そして、4つのうち「ステップアップ」と「希少性獲得」をどのようにおこなうかによってABCDEの5種類のパターンがあります。
※「目標設定」と「転職活動」のやり方は共通です。
2つ目の図は、現在あなたが置かれている職業や資質、資産の状況によってABCDEの選択肢を分類したフローチャートです。
自分一人でスキルアップを進めていくことができる自走力がある人はプログラミングスクールに通うことは不要で独学を選択したほうが良いです。
自走力がなく、プログラミングスクールに通うことを選ぶにしても、正社員として2年以上勤務している人は厚生労働省の教育訓練給付制度を利用してお得にスクールを受講できます。
※
自走力もなく、プログラミングスクールに通うお金もない人の最終手段は教育ローンの利用です。
ユウスケ（貯金10万円のフリーター）僕は貯金がないので独学するしかないない~🥲
30代未経験の人の目標設定
30代未経験からAI人材への転職を実現する道のりは、スキルアップから内定獲得までトータルで数ヶ月から1年近くにかかる長期戦となります。
この長い道のりを途中で諦めることなく乗り切っていくためには、スキルアップを開始する前にAI人材を目指す意義を明確にするための目標設定をしておくことが重要です。
目標設定で答えを出しておきたい疑問
・なぜAIなのか？
・なぜAI人材という職種なのか？
・なぜ今のタイミングで転職を目指すのか？
これらの疑問を自問自答して自分なりの答えを出しておきましょう。
その時に有効となるのがAIに関連するイベントに参加したり、コーチングを受けて自己理解を深めたり、エンジニアという職種への適性を調べたりこと。
ここではAI人材を目指す際の目標設定で活用できるサービスを紹介します。
- AI関連のイベントが掲載されているサービス
-
- 現役のエンジニアに相談できるサービス
-
- コーチングサービスの例
-
- エンジニア職の適性検査サービスの例
-
これらのサービスを使い、AI人材を目指すことの意義が明確になれば、スキルアップや転職活動で心が折れそうになった時にも乗り越えることができるでしょう。
※AIの将来性やAI人材の需要について興味がある方は下の記事を読んでみてください
30代未経験からのスキルアップ方法
AI人材を目指すという目標が明確になったら、次はいよいよスキルアップです。
AI人材として働くために必要なスキルを整理すると以下のようになります。
AI人材として実務で活躍できるレベルに達するために最低限必要な項目と学習時間
①コンピュータとWebの知識（80H）
②Pythonの基礎（80H）
③AIで使う数学の知識（80H）
④AIの知識（80H）
⑤Pythonを使ってAIモデルを実装したり、データを分析する実装力（160H）
20代のように時間があるのであれば、AI人材として働いていくための基礎となる①と②にみっちり時間を使いたいところですが、30代ではそれは難しいため、①~⑤までまんべんなく短期間に集中して学ぶのが正しい戦略です。
独学でもプログラミングスクールに通っても、どの方法を選んでも構いません。
自分に向いている方法を選びましょう。
注意点
しっかり考えずにプログラミングスクールに通う決断をしないでください。
企業は転職希望者のスキルをポートフォリオや資格、コーディングテストで判断します。
スキルを独学で身につけたのか、それともプログラミングスクールで学んだのかという手段の部分については企業は重要視しません。企業にとってはそれはどちらでも良いことなのです。
そのため、プログラミングスクールの広告に踊らさられて勢いでプログラミングスクールに通うようなことはせずに、自分にあったスキルアップの方法を冷静に見極めましょう。
スキルアップ方法は大きく分けると、独学とプログラミングスクールの2種類に分類できます。
それぞれのメリットとデメリットを見てみましょう。
| 独学 [対象] ・自走力がある人 ・お金に余裕はないが時間には余裕があるフリーターの人 | プログラミングスクールを受講 [対象] ・お金に比較的余裕があるが時間がなく、スクールのカリキュラムに則って効率よく学びたい正社員の人 ・厚生労働省の教育訓練給付制度を利用して受講料の実質負担額を安くできる人 | |
| メリット | ・自分に必要な知識とスキルを学ぶことができる ・支出を抑えることができる | ・実践的な知識とスキルを体系的なカリキュラムで効率よく学ぶことができる ・スクールのコミュニティに属して、仲間と切磋琢磨できる ・（スクールがAI業界に知られている場合には）スクールの権威性を利用して就職が有利になることもある ・転職支援を受けることができることもある |
| デメリット | ・強い意志と自走力がないと継続が難しい ・学ぶ知識とスキルが偏ってしまう可能性がある | ・受講料が高額 ・カリキュラムによっては自分に不要な知識スキルまで入っており時間とお金が無駄になる可能性がある |
どちらにも一長一短ありますが、ガチAI編集部は迷ったら独学をオススメします。
その理由は2つあります。
1つ目は、以前よりも（安価な）市販教材のクオリティが上がっており、プログラミングスクールのオリジナル教材の魅力が相対的に落ちていて、高額な受講料を支払う価値が下がっているから。
2つ目は、AI人材、特にエンジニア系の仕事が独学を前提としているところが多分にあり、転職後も活躍していくことを前提とした場合に、独学の習慣を身につけておくことのメリットが大きいからです。
ですので、お金に余裕があり、プログラミングスクールに通うことができるのであったとしても、自走力があるのであれば、独学でのスキルアップを選んでください。
それがコスパが良く、将来にもつながる選択です。
一方、自走力に自信がなく、どうしてもプログラミングスクールで仲間と一緒に学びたい場合には、スクールに通うという選択をしましょう。
ガチAI編集部は（基本的には）プログラミングスクールに通うことよりも独学をオススメします。
ユウスケ（貯金10万円のフリーター）プログラミングスクールに通うという選択肢がある人が羨ましいです🥲
フリーターの僕は貯金がないので独学しか選択肢がありません…
独学
独学によって「①コンピュータとWebの知識」から「⑤Pythonを使ってAIモデルを実装したり、データを分析する実装力」までの各ステップで学ぶ内容と使う教材の具体例を見てみましょう。
※①~③はどんな順番で学んでもOKで、④⑤が最後になります。
①コンピュータとWebの知識
コンピュータとWebの知識の例
・HTML・CSS
・SQL
・Webアプリ
・コマンドライン
・Git
・ネットワーク
AIの画像認識モデルや自然言語処理モデルが乗るシステムはWebアプリとしてユーザーに使われることがほとんどです。
そして、WebアプリはコンピュータのOS（オペレーティングシステム）上で動き、インターネットを通してサーバとデータのやりとりをします。
AIエンジニアを募集している企業も応募者に対して、一定レベルのコンピュータとWebの知識を理解していることを求めるので、必ず学んでおきたいところです。
オススメの書籍
・イラスト図解式 この一冊で全部わかるWeb技術の基本
②Pythonの基礎
未経験からAIエンジニアを目指す人が選ぶべきプログラミング言語はPython1択です。
※AIに関連したプログラミング言語には他にもRやJulia、C++などもありますが、それらはAIエンジニアとして働きはじめてから学べばよいもの。
基本文法を一通り理解しておくことは必須で、時間に余裕があればflask（フラスク）かDjango（ジャンゴ）どちらかのPythonのWebフレームワークの使い方も覚えておきましょう。
Pythonの基礎の例
・基本文法(出力、構文、演算子、条件文)
・関数
・コンテナ
・ループ
また、プログラミングは書籍を使って読んで学ぶよりも、実際に手を動かしながら学んだほうが上達が早いので、書籍よりも専用のWebサービスをオススメします。
初心者にオススメのPythonオンラインレッスンサービス
・Progate（プロゲート）
・PyQ（パイキュー）
＼ PyQ（パイキュー）に興味がある方は下のバナーをクリックして公式ページをチェックしてみましょう／
「①コンピュータとWebの知識」と「②Pythonの基礎」の両方を本格的に学べるRecursion（リカージョン）というサービスがあります。
Recursion（リカージョン）の概要
・2020年にローンチされた、現役シリコンバレーエンジニア監修のコンピュータサイエンス学習プラットフォーム
・アウトプットを中心としたカリキュラムが特徴で、350問以上のコーディング問題が用意されている
Recursion（リカージョン）で学べば、コンピュータ・サイエンス系の学部と同様のカリキュラムで学ぶことができ、下手に高額なプログラミングスクールに通うよりも遥かに濃いスキルが身につきます。
コンテンツを全て学ぼうとすると900時間（→1日6H学ぶ場合150日必要）も必要なので、必要なコンテンツのみ学ぶという利用の仕方がオススメ。
是非一度Recursion（リカージョン）をチェックしてみてください。
日本最大級のコンピュータサイエンス学習サービスRecursion（リカージョン）
③AIで使う数学の知識
AIのアルゴリズムの中身は数式です。
その仕組みを理解するために数学の知識が必要で、高校レベルの内容がメインですが、一部に大学初級レベルのものも含まれます。
AIを学ぶのに必要な数学の例
・関数
・ベクトル
・統計
・微分積分
・線形代数
どのレベルから学ぶかは過去のバックグラウンドによりますが、ここでは高校レベルの数学から復習すると仮定してオススメの書籍を紹介します。
※大学レベルの数学に関しては④や⑤でAIのアルゴリズムを学ぶところで必要な分野だけ学んでも大丈夫です。
オススメの書籍
・東大の先生！ 文系の私に超わかりやすく数学を教えてください！
・ふたたびの高校数学
・ふたたびの微分・積分
・難しい数式はまったくわかりませんが、微分積分を教えてください！
④AIの知識
①②③でAIを学んでいく準備が終わったことになります。
次は教養レベルのAIの知識を学んでいきましょう。
※ここで学ぶ項目はAIの歴史や機械学習の代表的な手法、AIのビジネスなどで文系の範囲で数学を使ったものは含みません。
AIの知識の例
・AIの概要
・機械学習の概要と具体的手法
・ディープラーニングの概要と具体的手法
一般向けのビジネス書や動画が敷居が低くて、AIの導入としてオススメです。
オススメの動画
・日経クロストレンド / ディープラーニングG検定 試験対策講座
・【機械学習入門】機械学習を学び始めたい人がはじめに見る動画（いまにゅのプログラミング塾
・【機械学習】深層学習(ディープラーニング)とは何か（予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」）
⑤Pythonを使ってAIモデルを実装したり、データを分析する実装力
⑤はスキルアップの集大成です。
実践的なAIのスキルを身につけて、AIエンジニアとして転職できるレベルに到達しましょう。
ここでは④で学んだAIの代表的なモデルを、数学の知識を応用してPythonでコーディングして動かすところまでおこないます。
実践的なAIのスキルの例
・画像認識モデル
・自然言語モデル
・Webスクレイピング
・データマイニング
・ライブラリー（PyTorchやTensorFlow）への理解
実践力を身につけるには書籍などを使って知識を知ることとWebサービスを使って手を動かしてコーディングすることの両方をおこなうことが大切になります。
オススメの書籍
・人工知能プログラミングのための数学がわかる本
・ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
・最短コースでわかる ディープラーニングの数学
AIの実践力を学べるWebサービスは有料のものが多く、月額数千円かかることもありますが、プログラミングスクールに通うことと比べれば遥かに安いので積極的に利用してみましょう。
オススメのWebサービス
・Chainer（チェイナー）チュートリアル 無料
・Coursera（コーセラ） / DeepLearningコース
・Udemy（ユーデミー）/ みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2022年最新版】
独学でAIの実践力をつけるときに1番オススメの教材はCoursera（コーセラ）のDeepLearning（ディープラーニング）コースです。
Coursera（コーセラ）のDeepLearning（ディープラーニング）コースの概要
・世界最大のオンライン教育プラットフォームCoursera（コーセラ）で提供されるディープラーニング専門講座
・講師をつとめるのはスタンフォード大学のAndrew Ng教授で、これまでに70万人以上が受講した実績がある、世界的にディープラーニングを学ぶときのディファクトスタンダードとなっている。
この講座の素晴らしいところは、ただ単にPython使ってAIアルゴリズムの実装を学べるだけでなく、それを使ったビジネス（自動翻訳、自動運転 etc）への応用事例を提示してくれるところ。
AIエンジニアという職業で働くことで社会をどのように貢献できるかがイメージできてワクワクできます。
カリキュラム
[コース1]ニューラルネットワークとディープラーニング
[コース2]深層ニューラルネットワークの改良（パラメータチューニング、正規化、最適化）
[コース3]機械学習プロジェクトの構築
[コース4]畳み込みニューラルネットワーク
[コース5]自然言語処理
カリキュラムは英語ですが、日本語字幕も利用できるのでそこまで敷居は高くありません。
是非一度をチェックしてみてください。
ユウスケ（36歳高卒フリーター）AIエンジニアになるために学ばないといけない内容は多いな~😅
以上で、初心者の人が、独学によってAIエンジニアに転職するためスキルアップ方法の説明は終わりです。
より詳しく独学のスキルアップを説明した記事もありますので、独学に興味がある方はチェックしてみてください。
プログラミングスクール
続いてAIのスキルアップに利用できるプログラミングスクールを紹介します。
再度の確認になりますが、独学よりもプログラミングスクールが優れている点は2つです。
1つはスクールというコミュニティに所属しながらモチベーションを高てること。もう1つはカリキュラムに沿って効率的に学べること。
AIエンジニアとして転職するために必要なスキル
① コンピュータとWebの知識
② Pythonの基礎
③ AIで使う数学の知識
④ AIの知識
⑤ Pythonを使ってAIモデルを実装したり、データを分析する実装力
スクールのカリキュラムは短期間でAIエンジニアに転職するために必要なスキルアップができるように凝縮されています。
自走力には自信がなかったり、タイパ良く効率的にスキルアップしたい人はプログラミングスクールに通うことを検討してみましょう。
| 概要 | 30代の利用 | |
| 受講料が無料のプログラミングスクール | 無料で受講でき、自由に転職先を探すことができる ※スポンサー企業からの支援によって運営されている | △ ※入学試験の倍率が高い傾向がある |
| 受講料が後払いできるプログラミングスクール | 転職後に給料から後払いできる | △ ※30代以上は過去の経歴による選別がある |
| 有料のプログラミングスクール | 受講料を先払いする ※厚生労働省の教育訓練給付制度を利用できるコースもある | ◯ |
上の図はプログラミングスクールの種類を整理したもので、受講料の支払い方法によって3つに分類できます。
受講料無料のスクールや後払いできるスクールは年齢制限があるため、30代が選択するプログラミングスクールは有料のプログラミングスクール一択です。
有料のプログラミングスクール
そして、有料のプログラミングスクールは更に下の図のように3つに分けることができます。
プログラミングスクールの種類
・パソコン教室やカルチャースクール(英語やデザインなど)の授業の一部としてプログラミングを教えるスクール
・エンジニア教育に特化しているプログラミング特化型スクール
・AIエンジニアの教育に特化しているAI特化型プログラミングスクール
趣味としてAIのスキルアップしたいだけであればどのスクールを選んでもよいですが、本気でAIエンジニアを目指すのであれば、AI特化型プログラミングスクールしか選択肢はありません。
ポイント
30代が未経験からAI人材を目指す場合にはWebの基礎からAIの実践力までをまんべんなく最速で学ぶ必要があります。
そのため、一般的なWeb系のプログラミングスクールではなくて、AI特化型のプログラミングスクールを選ぶべきです。
それではAIのスキルアップで利用できるAI特化型のスクールを見てみましょう。
※スキルアップのうち一部のスキルのみをスクールを利用して学ぶ利用方法もありますが、ここでは①~⑤を一通り学べるスクールに絞って学べるコースを紹介します。
上の3つのAI特化型スクールはAIエンジニアに転職できるレベルのスキルを身につけることができることに加えて、受講生への転職支援もおこなっています。
また、厚生労働省の教育訓練給付制度を利用して、受講料を最大70%オフで利用することもできます。
AI特化型プログラミングスクールについて詳しく知りたい方は下の記事をお読みください。
ユスウケ（36歳）プロの講師に教えてもらえて仲間と切磋琢磨できるプログラミングスクールは魅力的だな…
僕も貯金があったら通いたかった~🙃
教育ローン
「どうしても有料のAI特化型のプログラミングスクールに通いたい！」「でも受講料を支払う金銭的な余裕がない」
このような人の最終手段は教育ローンを利用することです。
AI特化型のプログラミングスクールを教育訓練給付制度を使って受講すれば実質負担額は30万円程度になります。
プログラミングスクールに使える教育ローンの金利は5~10%です。
（受講料30万円分を借りて、金利を10%で1年で返済すると仮定した場合）月額の返済額は利子2,500円を含めて27,500円となり、働いていれば現実的に返済できる金額でしょう。
教育ローンについての参考記事
・プログラミングスクール料金に分割払いや教育ローンは使える？
・【教育ローン金利比較】低金利でおすすめの教育ローンはどこがいい？
コーチング系プログラミングサービス
最後にコーチング系プログラミングサービスを紹介します。
これは最近人気が出ているプログラミングの新しい学びかたです。
「自走力に自信があり、独学でスキルアップしたいんだけれども、数ヶ月におよぶスキルアップの期間をモチベーション高く保てるかが不安…」
コーチング系プログラミングサービスはこのように思う人にピッタリです。
コーチング系プログラミングサービスとは
・月額制で現役エンジニアが自習をサポートしてくれるサービスのことで、プログラミングスクールやCtoC系サービスが提供している。
市販の教材を利用して、カリキュラムをオーダーメイドで作ってもらったり、月額払いで利用したい期間だけコスパよく利用することができます。
コーチング系プログラミングサービスの例
・Menta（メンタ）
・CODEGYM Monthly
まだ新しいサービスなのでAI関連のスキルアップをサポートしているところは少ないですが、今後増えていくことに期待したいです。
希少性の獲得
未経験からのAIエンジニアへの転職の実現を見据えて、スキルアップと並行してやっておきたいのが希少性の獲得です。
転職を志望している人は大勢いるため、その中で抜きんでて企業に求めれるポジションになる必要があるのです。
上の表は希少性を生む要素を整理したもの。
一つずつ見ていきます。
AIスキル
まずはスキル。
AIエンジニアとして転職するために必要なスキル
①コンピュータとWebの知識
②Pythonの基礎
③AIで使う数学の知識
④AIの知識
⑤Pythonを使ってAIモデルを実装したり、データを分析する実装力
独学で学ぼうが、プログラミングスクールのカリキュラムに沿って学ぼうが、未経験の状態から学び始めて数ヶ月で到達できるスキルのレベルは皆ほぼ同じです。
プログラミングの才能に恵まれていて短期間で抜きん出た成果を出すことも不可能ではありませんが、基本的にはスキルで希少性を生むのは難しいと言えます。
年齢
続いて年齢。
少子高齢社会の日本においては若ければ若いほど希少性が高く、エンジニアとしての将来性を考えても、30代の人が20代のように年齢で希少性を生むこと難しいでしょう。
ユウスケ(36歳)もっと早くAIエンジニアを目指しておくべきだった~🥲
学歴
エンジニアは実力主義の職種であり、転職活動していて学歴で足切りされることはほとんどありませんが、ポテンシャルを判断するために学歴を少しチェックされます。
高卒よりも大卒、文系よりも理系が有利です。
高卒だと希少性は全くなく、理系の大学院卒だと希少性が高くなります。
ユウスケ(大学中退)アルバイトばっかりせずに大学を卒業しておくべきだった~…
エンジニアの転職を有利にするために、通信制や海外のオンライン大学でコンピュータサイエンスを学べる学位をとるという選択肢もありますが、時間がかかりすぎるため、30代の人はやめたほうがよいでしょう。
資格
資格は「スキルがある一定レベル以上に達していることを第3者に証明してもらうもの」です。
企業がエンジニアを採用するときの評価項目の1つになっています。
短期間でコスパよく合格できるものもあるため、30代の人が希少性を獲得するためにオススメです。
AIエンジニアに転職するときに有利になる資格の例
・データサイエンティスト検定リテラシーレベル（DS検定）
・E資格
・統計検定
・クラウド関連の資格（AWS認定資格、GoogleCloud認定資格 など）
「目指しているAIエンジニアの種類は機械学習エンジニアなのかデータサイエンティストなのか？」「働きたい企業がどのような資格を評価しているのか？」「受験するお金や勉強する時間は足りているのか？」
このようなことを踏まえて最適な資格を選択しましょう。
コンペでの実績
ここで言うコンペとはカグル（Kaggle）などのデータ分析コンペティションを意味します。
データ分析コンペティションの例
・Kaggle（カグル）
・Signate（シグネイト）
・Nishika（ニシカ）
コンペに参加した経験は転職活動でも注目され、もしコンペで入賞したり、メダルを獲得できたらAI業界からは高く評価されるので、AIエンジニアへの転職活動でもかなり有利になります。
参考→https://dena.ai/kaggle/
難点はコンペで結果を出すのが非常に難易度が高いことです。
結果を出すためには優秀なAIエンジニアとチームを組んで参加する必要があり、初心者にとっては敷居が高いものとなっています。
AIエンジニアの仕事のなかでも特にデータ分析に興味がある人や、知り合いにAIエンジニアがいる場合は是非チャレンジしてみると良いでしょう。
ポートフォリオ
ポートフォリオとは「エンジニアとしての活躍できるだけのスキルを持っていることを証明するための作品」です。
基本的には何を作ってもよいため、工夫次第で企業に評価される高い希少性を生み出すことが可能です。
AI人材のポートフォリオの例
・画像認識→物体検知、顔認証、表情分析、画像生成など
・自然言語処理→翻訳、音声分析など
・データ分析→オープンデータを使ってデータマイニングなど
AIエンジニアのポートフォリオには上のようなものがあります。
ありきたりなもの（例：MINISTの手書き数字の認識）ではなく珍しい内容だったり、実際にユーザーがいたり、社会で需要が増している内容のポートフォリオだと希少性が高くなります。
例えばコロナ禍だった2021年には、非接触で認証できるAIによる顔認証サービスやオンライン授業で利用できる感情認識モデルの需要があがっていたため、それに類似するポートフォリオを作っていたら企業から高く評価されていたはずです。
このようにポートフォリオの作成では自分の興味があることに加えて、社会のニーズもふまえて作ると評価されやすくなります。
自由度が高く、年齢も関係ないため、30代からエンジニアを目指す人はポートフォリオに力を入れると良いでしょう。
過去の経験
AIエンジニアを目指す以前についていた仕事での経験は、30代の人が20代の転職志望者と差別化できるポイントとなります。
マーケティング系企業が募集するデータサイエンティストの求人ではマーケッターとしての職務経験は評価されますし、製造業が募集する機械学習エンジニアの求人では製造業での働いた経験は評価されます。
自己理解と企業分析をしっかりすることで、差別化できるように押し出していきましょう。
30代の希少性獲得についてのまとめ
・30代未経験の人がAIエンジニアへの転職を目指すときには資格とポートフォリオで希少性を獲得することがオススメ
希少性は要素の組み合わせです。
そして、30代は過去の経験があるため、組み合わせることができる要素を沢山持っており、「どの要素を組み合わせて希少性を獲得するか？」という戦略は人それぞれなのですが、基本的には資格とポートフォリオに注力するのが良いです。
理由は、年齢や過去の経験は変えることができず、学歴も変えるのに時間がかかりますが、資格とポートフォリオは短期間で取り組むことができるから。
そのため、30代未経験の人がAIエンジニアへの転職を有利にするためには、資格かポートフォリオのどちらでプラスアルファの希少性を作ることが重要となるのです。
※自分に転職を実現するだけの希少性があるのか第3者にチェックしてもらいたい人は気軽にガチAIに相談してみてください。
＼ 現役AIエンジニアが無料で相談にのります！ ／
ユウスケ僕は資格とポートフォリオを頑張って、未経験からの転職を成功させようと思います💪
30代未経験の人の転職活動
スキルアップと希少性の獲得ができたら、AI人材への転職の工程は8割がた終わったも同然です。
最後に集大成の転職活動を開始しましょう。
転職活動でおこなうことは「企業分析」「レジュメの作成」「求人への応募」「面接」の4つです。
AI人材の転職活動でやること
・企業分析
・レジュメ（履歴書と職務経歴書）の作成
・求人への応募
・面接
一つずつ解説します。
企業分析
転職活動の第一歩は企業の分析からスタートします。
幸い2020年代の今は多くの企業が自らSNSやオウンドメディアで発信している時代です。
※この時代に全く発信していない企業は社員にも情報をオープンにしない閉鎖的な企業である可能性が高いです。
能動的に探せばいくらでも情報が手に入ります。
情報源の例
・Wantedly（ウォンテッドリー）
・
東京ドームなどでおこなわているオフライン型の転職イベントに参加してみるのも生の声を聞けるのでオススメです。
30代であれば過去に複数の企業で勤務経験があり、どんな企業が自分と相性がよいのかという基準を持っているはずなので、20代と比べると企業分析はスムーズに進むことでしょう。
ここではAI人材を募集している企業の違いを紹介します。
この違いを事前に知っておくことで企業分析がスムーズに進むでしょう。
AI人材を募集している企業の種類
現在AI人材を募集している企業は大きく3つに分類できます。
AI人材を募集している企業
・SES（エスイーエス）
・SIer（エスアイアー）
・自社サービス運営企業
SES（エスイーエス）とは
SES（エスイーエス）とは客先へエンジニア系人材を派遣する企業を指し、客先に対して一定の業務期間に決められた業務を実施することを約束します。
SESとは「System Engineering Service」の略称で、システムの開発・保守・運用に関する委託契約の一形態であり、受託を受けた業務に対してエンジニアの”労働”を提供する契約のことです。
アンドエンジニアの記事から引用
SESから派遣される人材の指揮命令権は派遣元のSES企業にあります。
そのため、受託を受けた業務に対して、自社で教育して育てようとする傾向があり、未経験でも採用されやすいのがメリットです。
一方、SESのデメリットはあくまでも派遣なので自分の意志で仕事を選ぶのが難しいことです。
SIer（エスアイアー）とは
SIer（エスアイアー）はシステムを導入したい顧客から開発案件を受託して、システム開発や運用をおこなう企業のことです
SIerとは、「System Integrator」の略称で、顧客のシステム開発や運用などを請け負う企業のこと。
SIer（エスアイアー）の業務は顧客からのヒアリングに始まり、要件定義、システム設計、開発、テスト、運用・保守まで幅広いのが特徴です。
1つ１つのプロジェクトは短いものだと2~3ヶ月で終わり、長いものは数年間続きます。
それぞれのプロジェクトごとで関わるサービスも開発手段も変わるため、様々なプロジェクトに関わることを楽しめる人に向いています。
逆に言うと、1つのサービスに長く向き合いたい人には向いていません。
※SES（エスイーエス）とSIer（エスアイアー）の違い
SESはエンジニアを提供する企業であるに対して、SIerはシステムの開発や運用を受託する企業です。SESの場合はエンジニアの業務遂行に対して顧客から報酬をもらい、SIerは納品されたシステムや運用・保守を担うことに対して報酬をもらうという違いがあります。
自社サービス運営企業とは
自社サービス運営企業とは文字通り、自社でサービスを持っている企業です。
※SES（エスイーエス）とSIer（エスアイアー）の2つは他社のサービス開発のサポートをする企業です。
楽天やメルカリなどの企業を想像してもらえると分かりやすいです。
自社で人材を育てる傾向があり、長期的に1つのサービスに関わっていきたい人に向いています。
デメリットは転職難易度が高いことです。
多くのAI人材が自社サービス運営企業で働くことに憧れを持っているため、応募条件と倍率が高い傾向があります。
コンピュータサイエンス関連の学位の取得が応募条件になっていることが多いですし、東京の会社には日本が好きな海外出身のAI人材も応募してくるため、日本だけでなく海外の優秀な応募者との競争になってしまい、30代の未経験の人が採用されるためのハードルは極めて高いです。
企業の設立月日による違い
企業の設立月日によっても転職の難易度は変わります。
設立から日が浅いスタートアップ企業の場合、人や時間などのリソースが限られているため、フルスタックでパワフルにサービスを立ち上げていくことができる経験豊富な人材が求められるため、未経験の人は採用されにくい傾向があります。
逆に設立から10年以上経過し上場している企業の場合は、新卒や第２新卒などの20代前半の若い人を育てようとするので30代の未経験は採用されにくいです。
そのため30代未経験の人は、スタートアップでも上場企業でもなく、設立からある程度年月が立っていて、様々な経験をしている30代を欲している企業が狙い目になります。
向き不向き
30代未経験からAI人材を目指している人にとっての企業の相性を整理してみます。
SES（エスイーエス）
・将来的な転職を見据えて経験を積みたい人に向いている
SIer（エスアイアー）
・様々なプロジェクトに関わることを楽しめる人に向いている
自社サービス運営企業
・長期的に1つのサービスに関わっていきたい人に向いている
以上で企業分析についての説明は終わりです。
もし色々な企業から話を聞くなかで、転職活動の方向性がぐらいついてしまった場合には一度立ち止まり、転職専門のコーチから客観的なアドバイスを受けてみても良いでしょう。
一人で転職活動をしていると「自分は本当にAI人材として働きたいのか？」「過去の経験を活かした別の仕事のほうが良いのでは？」とか「機械学習系かデータ分析系かどちらの仕事のほうがやりがいがあるのだろうか？」というような疑問が生まれがちです。
転職専門のコーチに相談をできるコーチングサービス
・タイムチケット
・ココナラ
・ビザスク
上の表にあるようなサービスを利用して転職専門のコーチに相談することで、転職活動の方向性を固めることができます。
マスターK 多くの人が自社サービス運営企業に転職をしたがるが、皆に向いているとは限らないんだ😑
飽きっぽい人には様々なプロジェクトに関わることができるSIerのほうが向いていたりする
求人に応募
企業分析が終わったら、実際に企業の求人に応募していきましょう。
AI人材の需要は高いので様々な媒体で多くの求人が募集されています。
下の表はAI人材の求人への応募方法を整理したものです。
AI人材の求人への応募方法
・転職エージェントを仲介して応募
例：DUDA（デューダ）、マイナビエージェント、レバテック、WORKPORT（ワークポート）など
・転職サービスを利用して応募
例：Green（グリーン）、＠type（アットタイプ）、Wantedly（ウォンテッドリー） など
・転職イベントに参加して応募
例：マイナビ転職フェア、type エンジニア転職フェアなど
・企業のホームページから直接応募
・プログラミングスクールが斡旋してくれる企業に応募
30代未経験からのAI人材への転職活動はすぐに内定が出ず、長期戦になりがちです。
30〜50社に応募しても面接まで辿り着けないようなこともよくあります。
そのため、利用できる応募方法は全て使って、気になる企業には全て応募していくのが良いでしょう。
※一般的に自社サービス運営企業は転職志望者向けへの発信に積極的な傾向があり、ホームページやWantedly（ウォンテッドリー）で募集していることが多く、SES（エスイーエス）とSIer（エスアイアー）は転職エージェントや転職サービスで募集していることが多いです。
「オファーを出すことだけはタダ」
ここで大切なのは企業からの返事がなくても都度都度ショックを受けずに応募を継続することです。
ユウスケ僕の転職活動は厳しくなりそうだ〜
100社近くに応募する必要があるかも😑
レジュメの作成
企業への応募と同時におこなっておきたいのがレジュメの作成です。
転職においてレジュメとは履歴書と職務経歴書のことを指し、市販の書式や企業指定の書式に従って紙で準備するはどの職種でも共通です。
AI人材の場合は紙のものに加えて、オンライン上でレジュメ代わりになるポートフォリオサイトも用意する人も一定数います。
ポートフォリオサイトの内容
・経歴
・スキルシート
・作品（作品へのリンクとコードの紹介）
・資格
・希望の仕事
・発信の紹介（発信サイトへのリンク）
ポートフォリオの紹介や発信サイトへのリンクに職務経歴書の内容を加えたものがポートフォリオサイトになります。
※エンジニアにとってポートフォリオは転職活動で1回作ったら終わりのものではなく、エンジニアとしての経験を積んでいくごとに更新して育てていくものです。
ポートフォリオサイトはGithub Pages（ギットハブページ）やRESUME（レジュメ）を使ったり、Wantedlyのような既存のサービスを利用して作ることができます。
https://www.resume.id/
ポートフォリオサイトを用意する人はまだ多くはないため、ひと手間かけて作ることで企業に積極性をアピールできます。
特に30代未経験の人は20代との違いを生むことが重要なのでポートフォリオサイトを作っておいたほうが良いでしょう。
面接
応募した企業から返事があったらレジュメを提出。そして書類審査を通過したらいよいよ最後の面接です。
AI人材の面接は1次面接と2次面接の2段階となっていることが多く、それぞれ役割が違います。
企業から見た面接の役割の違い
1次面接
・スキルレベルや転職志望者の人柄、企業のカルチャーへフィットの確認が目的
2次面接
・実際に実務で活躍できるかどうかの確認が目的
1次面接に進む人は多いため、企業はここで転職志望者のスキルレベルや人柄、企業のカルチャーへフィットの確認をおこない、応募者をふるいにかけて足切りをします。
そして、2次面接が本番となります。
実際に実務で活躍できるかどうかの確認が目的の面接なので、質問される内容も「過去の仕事での成功した事例と失敗した事例」や「性格面での強みと弱み」というような具体性のあるものです。
複数の役員を相手にして論理的に具体的に対応する必要があるため、第3者を相手に模擬面接をしてもらって準備をすることも大切です。
模擬面接をすることができるサービスの例
・Timeticket（タイムチケット）
2次面接まで進んで不採用になるとショックも大きいですが、立ち止まらずに面接を受け続けましょう。
そして、面接を受けた企業から内定を貰えてたら、晴れてAI人材として働く人生がスタートします。
アケミ早くAI人材として働いてみたいですね🙂
まとめ
最後に30代未経験からスキルアップを開始してAI人材として働くまでの道のりをまとめてみます。
・自己分析
・情報収集
①コンピュータとWebの知識
②Pythonの基礎
③AIで使う数学の知識
④AIの知識
⑤Pythonを使ってAIモデルを実装したり、データを分析する実装力
・資格の取得
・ポートフォリオの作成
・企業分析
・レジュメ（履歴書と職務経歴書）の作成
・求人への応募
・面接
AI人材として内定を獲得して転職できれば新しい人生が始まります。
そして、どんな境遇であったとしても転職を実現する道はあります。
AI人材として働くことに興味がある人はまずは目標設定から開始してみましょう。
ユウスケ高卒フリーター36歳の自分でも努力次第でAI人材として転職できる可能性があると分かり安心しました。