AI求人に未経験から応募するには？AI業界への転職に必要なスキルと探し方

「未経験OKのAI求人って、実際はどんな仕事？」
「AIエンジニアを目指すなら、何から勉強すればいい？」

未経験からAI業界には入れますが、入りやすさは職種で大きく違います。AIエンジニアは学習と作品づくりに半年〜1年ほど見ておく必要があり、導入支援や営業などのビジネス職は今の経験を活かして早く入れる場合があります。

✅️ 今の仕事の経験を活かして、AI業界に移りたい
✅️ 生成AIの未経験OK求人で、どんな仕事ができるか知りたい
✅️ AIエンジニアへの転職に必要なスキルや資格を確かめたい

僕の考えでは、職種も業界も両方変えるより、今の経験がそのまま使える職種から入る方が近道です。採用では、AIの知識の量より「AIを使って何かを変えた実績」の方が伝わるためです。

注意したいのは、未経験OKの求人の多くが、運用・テスト・業務改善などAIの周辺の仕事だという点です。この記事では、求人の中身、採用で見られる点、スキルと資格、求人の探し方を順に整理します。

自分の経験がAI業界のどの職種で活きるかを聞きたい方は、PlusWeb3も相談先の候補になります。求職者の費用は無料ですが、主な対象は中堅〜ハイクラスの人です。相談できる内容と申し込みの流れは、公式サイトで確かめられます。

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項目	PlusWeb3	Geekly	withB
得意な領域	Web3・AI・量子・ディープテック	IT・Web・ゲーム	ブロックチェーン・暗号資産・Web3
求職者の費用	無料（成功報酬型）	無料	—
主な職種	機械学習エンジニア・データサイエンティスト・事業開発など	AIエンジニア・データサイエンティスト・データエンジニアなど	エンジニア・PM/PdM・マーケティング・金融専門職など
求人数（公式の表記）	3,000件以上（2026年8月時点）	44,000件以上（2026年9月時点）	—
公式サイト	公式サイト

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未経験からAI業界への転職は可能？職種によって難しさが違う

AI未経験の転職と一口に言っても、ITの経験があるかどうかで道のりはまったく違います。

まず、自分がどこから始めるのかを確かめておくと、次にやることがはっきりします▼

今の経歴	狙いやすい職種	入るまでの準備
ITエンジニア（AIは未経験）	AIエンジニア・MLOps・生成AIアプリの開発	機械学習と生成AIの開発を学び、作品を作る
データ分析・統計の経験あり	データサイエンティスト・機械学習エンジニア	機械学習の実装力を足す
IT業界の営業・企画・PM	AIのPdM・事業開発・導入コンサル	AIの仕組みを説明できる程度に学ぶ
IT業界の経験なし	AI導入の営業、カスタマーサクセス、運用サポート	生成AIを業務で使った実績を作る

エンジニア職は「IT未経験」か「AIだけ未経験」かで分かれる

すでにWebや業務システムの開発をしている人は、「AIは未経験でもエンジニアの経験はある」状態です。PythonとクラウドとAPIの扱いを足せば、生成AIを組み込んだアプリ開発の求人に手が届きます。

一方、プログラミングも未経験の人がAIエンジニアを目指す場合は、学習期間を長めに見る必要があります。AIエンジニアへの転職を解説する記事でも、基礎学習から転職活動までを6〜12か月ほどで組んだロードマップが多く見られます。

ビジネス職は前職の経験がそのまま評価される

AI企業の求人は、エンジニア職だけではありません。AIを企業に導入する営業やコンサル、導入後の定着を支えるカスタマーサクセスなど、AIを「売る・広める」仕事も増えています。

これらの職種では、AIの専門知識よりも、業界の知識や顧客との関係づくりの経験が評価されます。

未経験OKのAI求人・生成AI求人の中身

求人サイトで「AI 未経験」「生成AI 未経験」と検索すると、「未経験OK」「研修あり」と書かれた求人がまとまって出てきます。ただ、その中身は大きく2種類に分かれます。

未経験歓迎のAI求人で多い仕事

検索結果の一覧を見ると、未経験OKの求人は次のような仕事が中心です▼

• AIシステムの運用・テスト・動作確認のサポート
• 社内向けAIツールや生成AIを使った業務改善のサポート
• AI基盤のクラウド構築サポート（インフラエンジニア）
• データの整理・アノテーション（AIに学ばせるデータの作成）
• AIサービスのサポートエンジニア・カスタマーサポート

どれも、AIのモデルを自分で作る仕事ではなく、AIの周辺で開発や運用を支える仕事です。

生成AIの求人でも同じ傾向で、未経験OKの多くは「生成AIを使う側」の仕事です。生成AIのモデル開発やLLMアプリの設計の求人は、開発経験を条件にしているものがほとんどです。

「未経験OK」の求人で確かめたいこと

未経験OKの求人には、IT企業が人を雇ってから別の会社に送り出す形（SES）のものも含まれます。AIの案件に入れるかは、配属先しだいになることがあります。

応募の前に、次の4つを求人票か面接で確かめておくと、入社後のずれを減らせます▼

確かめること	理由
入社後に担当する案件のうち、AIの案件の割合	AIと書いてあっても、AI以外の案件が中心のことがある
研修の期間と内容	研修がPythonやAIの基礎か、ビジネスマナー中心かで差が出る
働く場所（自社か、取引先への常駐か）	常駐の場合、案件を選べないことがある
2〜3年後に就いている人の職種	AIエンジニアとして育った例があるかが分かる

AI未経験の採用で企業が見ているポイント

AI未経験の人を採用する企業は、今の時点のスキルよりも「入社後に伸びるか」を見ています。

求人票や採用ページで繰り返し出てくる評価のポイントは、次の3つです▼

• 学び続けているか：AIは技術の変化が速いため、自分で調べて手を動かした跡があるか
• 今の経験をAIの仕事にどうつなげるか：業界知識・顧客対応・データの扱いなど
• AIを実際に業務で使ったことがあるか：生成AIで作業を減らした、社内に広めたなど

生成AI業界に長くいる立場から見ると、未経験の人の差が出るのは2つ目と3つ目です。「AIに興味がある」という志望動機はほとんどの応募者が書くので、それだけでは選考で目立ちません。

たとえば「今の職場で生成AIを使い、毎月の報告書づくりを半分の時間にした」のように、小さくても数字で示せる実績があると、話の説得力が変わります。

未経験からAIエンジニアに転職するには？必要なスキルと学ぶ順番

ここからは、未経験からAIエンジニアへの転職を目指す人向けの内容です。ビジネス職を狙う人は、読み飛ばして「資格」の節に進んでも大丈夫です。

必要なスキル（Python・数学と統計・機械学習・データとクラウド）

求人票でよく求められるスキルを、未経験の人が最初に目指すレベルと並べると次のとおりです▼

スキル	求人でよく求められること	最初に目指すレベル
Python	機械学習のライブラリを使った開発	データを読み込み、加工して、グラフにできる
数学・統計	モデルの評価や改善の判断	平均・分散・相関、微分と行列の考え方が分かる
機械学習・ディープラーニング	モデルの作成・評価・改善	代表的な手法を使い分け、精度を評価できる
データ・クラウド	SQL、AWS・Google Cloud・Azureでの運用	SQLでデータを取り出し、クラウドで動かせる

数学に苦手意識がある人も多いと思いますが、最初から大学の数学をすべて学び直す必要はありません。モデルの結果を見て「なぜこうなったか」を説明できる程度から始め、必要になったところを深めていけば十分です。

ステップ1：Pythonとデータ処理の基礎

最初の目標は、Pythonでデータを読み込み、表の形に整え、グラフにするところまでです。

独学なら、無料の学習サイトや入門書で文法を覚え、すぐに公開データを使った小さな分析に進むと、学んだことが身につきやすくなります。

ステップ2：機械学習と生成AIの使い方を学ぶ

次に、機械学習の代表的な手法（回帰・分類・クラスタリングなど）を、ライブラリを使って動かしながら学びます。

今の求人では、生成AI（LLM）をAPIで呼び出してアプリに組み込む開発も増えています。機械学習の基礎に加えて、生成AIのAPIを使った小さなアプリを作れると、応募できる求人の幅が広がります。

ステップ3：ポートフォリオを作って公開する

未経験の人にとって、ポートフォリオ（自分で作った作品）は職務経歴の代わりになります。

作ったコードはGitHubで公開し、「何の課題を、どのデータで、どう解いたか、結果はどうだったか」を文章で添えます。Kaggleなどのデータ分析コンペへの参加も、取り組みを示す材料になります。

ステップ4：経験を活かせる求人に応募する

ポートフォリオができたら、応募先を選びます。最初からAIの研究開発の求人を狙うより、データ分析やAIアプリの開発、AIの運用など、入り口になる職種から入る方が現実的です。

学習から応募までの流れをまとめると、次のとおりです▼

職種ごとの詳しいスキルと年収の傾向は「AIエンジニアの転職ガイド｜求められるスキル・年収の傾向と転職エージェントの選び方」でまとめます。

AI転職に資格は必要？G検定・E資格・生成AIパスポートの位置づけ

結論から言うと、AI転職に資格は必須ではありません。採用で重く見られるのは、実務の経験やポートフォリオです。

ただ、未経験の人にとっては、学んだことを客観的に示す材料になります。代表的な3つの資格を並べます▼

資格	主催	中身	受験料（一般）	受験の条件
G検定	日本ディープラーニング協会（JDLA）	AI・ディープラーニングを活用する知識	13,200円	制限なし
E資格	日本ディープラーニング協会（JDLA）	ディープラーニングを実装する知識	33,000円	JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了
生成AIパスポート	生成AI活用普及協会（GUGA）	生成AIを安全に使うための知識	11,000円	公式サイトに受験資格の制限の記載なし

試験の受け方と開催の回数は次のとおりです▼

資格	受け方	開催
G検定	オンライン（自宅）または会場	2026年は年9回
E資格	指定の試験会場	年2回
生成AIパスポート	オンライン（60分・60問）	年5回

E資格は、受験の前にJDLA認定プログラム（講座）の修了が必要で、講座の費用が別にかかります。AIエンジニアを本気で目指すと決めてから考えるのがよいと思います。

未経験のAI求人の探し方

未経験のAI求人は、求人サイトとエージェントを組み合わせて探すと取りこぼしが少なくなります。

求人サイトで「未経験歓迎」の求人から相場を知る

doda・Indeed・求人ボックスなどで「AI 未経験」「生成AI 未経験歓迎」と検索すると、未経験OKの求人を一覧で見られます。

ここでは応募先を決めるより、「どんな仕事が、いくらで、どんな条件で募集されているか」をつかむことを目的にします。気になる求人を10件ほど保存しておくと、後で相談するときの材料になります。

求人サイトとエージェントの使い分けは「AI業界の求人の探し方｜生成AI企業へ転職するには？求人サイトとエージェントの使い分け」で詳しく整理しています。

転職エージェントに「経験の活かし方」を相談する

未経験の人ほど、「自分の経験がAI業界のどの職種で評価されるか」を一人で判断するのは難しいものです。AI領域に詳しいエージェントに相談すると、求人票に出ていない会社の事情も含めて聞けます。

AI・Web3・量子などの先端領域に特化したPlusWeb3は、公式サイトで、未経験の領域でも相談できると書いています。公式の表記をまとめると次のとおりです▼

項目	PlusWeb3の公式の表記
未経験の相談	「これまでの経験が先端領域でどう活きるかを一緒に整理」すると案内
求職者の費用	無料（企業から報酬を受け取る成功報酬型）
取扱求人数	3,000件以上（2026年8月時点）
主な対象	専門性を評価されたい中堅〜ハイクラスの人
申し込み	最初の入力は30秒ほど。履歴書・職務経歴書は最初は不要

AI転職エージェントの選び方や、特化型と総合型の違いは「AI転職エージェントおすすめ比較｜AI業界の転職相談はどこにする？特化型と総合型の選び方」で比べています。

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未経験からAI業界を目指す良い点・気になる点

未経験からAI業界を目指すかどうかを判断しやすいように、良い点と気になる点を並べます▼

	内容
良い点	AIの求人はエンジニア職以外にも広がっており、前職の経験を活かせる入り口がある
良い点	学んだことをポートフォリオや資格で示せるので、実務経験がなくても努力が伝わりやすい
良い点	AIを使う力は、AI業界以外に残る場合でも今の仕事で役に立つ
気になる点	未経験OKのAIエンジニア求人は、運用・テストなど周辺の仕事が中心で、モデル開発の求人は少ない
気になる点	エンジニアを目指す場合、働きながらの学習に半年〜1年ほどかかる
気になる点	技術の変化が速く、入社後も学び続けることが前提になる

正直に言うと、「AIが伸びているから」だけで職種も業界も変えるのはおすすめしません。今の仕事の中でAIを取り入れ、面白いと思えるかを確かめてから動いても遅くはないと思います。

PlusWeb3への相談が向いている人・向いていない人

未経験からAI業界を目指す人が、相談先としてPlusWeb3を使うかどうかの目安です。

向いている人

• IT・Web・金融などで経験を積んでいて、それをAIや先端領域で活かしたい人
• AIエンジニアの経験はないが、開発やデータ分析の経験はある人
• 自分の経験がAI業界のどの職種で評価されるかを、専門の担当者に聞きたい人
• 在職中で、すぐ転職するかは決めずに情報を集めたい人

向いていない人

• 社会人経験が浅く、IT・AIの経験もまだない人（まず総合型のエージェントや、未経験歓迎の求人が多い求人サイトの方が向いています）
• これからPythonの学習を始める段階の人（ポートフォリオができてから相談した方が、話が具体的になります）

公式サイトによると、相談は在職中の人が大半で、連絡の方法やタイミングも希望に合わせてもらえます。

👉️ PlusWeb3に未経験の領域について相談する（公式サイト）

よくある質問

Q. 文系・プログラミング未経験でもAI業界に入れる？

入れます。AI導入の営業・コンサル、カスタマーサクセス、AIを使った業務改善の仕事は、文系出身の人も多い職種です。

AIエンジニアを目指す場合も文系であることは問題になりませんが、Pythonと数学の基礎は学ぶ必要があります。

Q. 30代・40代の未経験でもAI転職はできる？

ゼロからAIエンジニアになるより、今の専門性にAIを足す方向が現実的です。業界知識・マネジメント・顧客との関係など、積み上げた経験を軸にAI関連の職種を選ぶと評価されやすくなります。

職種と業界の両方を変えるのは、年齢が上がるほど難しくなります。

Q. 独学とスクールはどちらがいい？

自分で計画を立てて続けられるなら、独学でも十分です。期限と課題があった方が続く人や、質問できる相手がほしい人はスクールが向いています。

E資格を受けるならJDLA認定プログラムの受講が必要なので、認定講座のあるスクールを選ぶと一度で済みます。

Q. 転職すると年収は下がる？

職種と経歴しだいです。未経験の職種に移る場合は、最初の年収が今より下がることもあります。今の経験がそのまま活きるビジネス職や、開発経験のあるエンジニアがAIの開発に移る場合は、下がらない求人も探せます。

条件は求人票の年収の幅で比べ、エージェントにも相場を聞いておくと判断しやすくなります。

まとめ｜未経験なら「今の経験 × AI」で入れる職種から探す

未経験からAI業界へ転職するときの要点は、次のとおりです▼

• 未経験の入りやすさは職種で違う。ビジネス職は前職の経験、エンジニア職は学習とポートフォリオが鍵
• 未経験OKのAI求人・生成AI求人は、運用・テスト・業務改善など周辺の仕事が中心
• 採用では、AIの知識の量より「AIを使って何かを変えた実績」が伝わる
• AIエンジニアを目指すなら、Python→機械学習と生成AI→ポートフォリオ→応募の順で進める
• 資格は必須ではない。G検定・生成AIパスポートは知識の証明、E資格は学習の区切りに

迷ったら、まず今の仕事で生成AIを使って小さな実績を作り、そのうえで自分の経験がどの職種で活きるかを、AI領域に詳しいエージェントに聞いてみてください。

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項目	PlusWeb3	Geekly	withB
得意な領域	Web3・AI・量子・ディープテック	IT・Web・ゲーム	ブロックチェーン・暗号資産・Web3
求職者の費用	無料（成功報酬型）	無料	—
主な職種	機械学習エンジニア・データサイエンティスト・事業開発など	AIエンジニア・データサイエンティスト・データエンジニアなど	エンジニア・PM/PdM・マーケティング・金融専門職など
求人数（公式の表記）	3,000件以上（2026年8月時点）	44,000件以上（2026年9月時点）	—
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