2026.10.07

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採用

未経験からAIを使うエンジニアへ転職｜前職別に生きる経験と採用側が見るもの

RJC Techチーム

他業種から、未経験でAIを使うエンジニアへ転職することはできます。ただし目指す先は「AIエンジニア（モデルを作る）」ではなく、「AIを使って開発するエンジニア」です。厚生労働省の職業情報提供サイト（jobtag）は「AIエンジニア」を「ディープラーニング（深層学習）などの手法により、AIによる処理を実現するエンジニア」とし、「大学院で情報科学あるいは工学部、理学部の様々な分野の修士か博士号取得者が多くを占める」と書いています。一方、転職サービス doda でキーワード「生成AI」を含む求人は10,312件、うち職種未経験歓迎は1,088件で、未経験者が実際に入っているのは、生成AIを使って設計・実装・テストを進める開発職です。採用する側として言うと、この開発職に入る人の多くは他業種からの転職者で、営業・販売・事務・製造で身につけた力が、そのまま1年目の仕事に生きます。この記事は、他業種からの転職者を未経験から採用し、入社時研修の最終段階でAIを使った開発を教えている会社の立場から、転職の数字、2つの違い、前職別に生きる経験、採用する側が面談で見ている3つ、転職理由別に求人票で確かめること、1年目〜3年目の道筋、そして RJC の場合までを省略なしで書いたものです。

確認日：2026年10月7日（一部は10月6日）。職業の記述・年収・求人倍率は厚生労働省 jobtag、求人件数は doda とマイナビ転職の検索結果、転職入職率と賃金の変動は厚生労働省「令和7年雇用動向調査」、転職理由は doda「転職理由ランキング2025年版」、企業の採用状況はレバテック「IT人材白書2026」、生成AIの利用率は総務省「令和8年版情報通信白書」を、確認日に開いて引用しています。「前職別に生きる経験」「面談で見ているもの」は、他業種からの転職者を採用して育てている経験をもとにした整理です。

この記事の結論

知りたいこと	答え	根拠
未経験からAIの仕事へ転職できるか	できる。目指す先は「AIを使って開発するエンジニア」。「AIエンジニア（モデルを作る）」は修士・博士が中心	jobtag、本文の「2つの違い」
未経験歓迎のAI求人はあるか	ある。doda「生成AI」10,312件中、職種未経験歓迎1,088件。「AIエンジニア」は781件中37件、「AI駆動開発」は623件中24件。マイナビ転職「AI」×未経験OK 4,569件	各サイト（確認日時点）
前職の経験は生きるか	生きる。営業は要件を読む力、販売・接客は報告と説明、事務は確かめる習慣、製造・建設は手順と品質。jobtag も「他業界からの転職者も比較的多い」	本文の「前職別」、jobtag
採用する側は何を見ているか	分からないときにどうするか、手を動かして確かめるか、人に説明できるか。知識の量と作品は見ていない	本文、採用する側の整理
20代の転職はどうなっているか	転職入職率は20〜24歳男16.5%・女15.8%、25〜29歳男14.1%・女17.1%。転職後に賃金が増えた人は20〜24歳55.2%、25〜29歳49.8%	厚生労働省「雇用動向調査」
いつ応募するか	今。学習を終えてから応募する必要はない。研修で育てる会社なら学ぶのは入社後	本文

数字で見る「未経験からAIの仕事へ」の転職

項目	数値	出典
doda キーワード「生成AI」	10,312件、うち職種未経験歓迎1,088件	doda（確認日時点）
doda キーワード「AIエンジニア」	781件、うち職種未経験歓迎37件	同上
doda キーワード「AI駆動開発」	623件、うち職種未経験歓迎24件	同上
マイナビ転職キーワード「AI」×未経験OK	4,569件	マイナビ転職（確認日時点）
jobtag「AIエンジニア」	平均年収609.8万円、有効求人倍率1.96、求人賃金（月額）32.7万円。「修士か博士号取得者が多くを占める」	厚生労働省 jobtag
jobtag「システムエンジニア（受託開発）」	「理系のイメージが強いが文系も多い」「IT以外の様々な業界の経験や知識も生かせることから、他業界からの転職者も比較的多い」	同上
20代の転職入職率（2025年）	20〜24歳男16.5%・女15.8%、25〜29歳男14.1%・女17.1%	厚生労働省「令和7年雇用動向調査」
転職後の賃金増加／減少（2025年）	20〜24歳 55.2%／17.5%、25〜29歳 49.8%／23.9%	同上
20代の転職理由	労働時間に不満44.6%、個人の成果で評価されない40.7%、給与が低い37.0%、スキルアップしたい19.7%、昇進・キャリアアップが望めない14.1%	doda「転職理由ランキング2025年版」
未経験者の採用状況	採用中28.4%、検討中45.0%。理由：経験者採用が難しい46.5%、ポテンシャル40.8%、成長意欲37.7%	レバテック「IT人材白書2026」
生成AIの個人利用率	日本58.8%（2025年度、前年26.7%）	総務省「令和8年版情報通信白書」

読み方は3つです。

「AIエンジニア」で探すと未経験の求人は37件、「生成AI」で探すと1,088件。 未経験者が入っているのは、AIを作る仕事ではなく、AIを使う仕事です。職種名で探すと見落とします。
他業種からの転職は、jobtag が書いているとおり普通のこと。 「他業界からの転職者も比較的多い」「文系も多い」とあります。前職の業務知識は、顧客の業務を理解する力になります。
20代の転職後は、半数が賃金増。 未経験の1年目は下がることが多いですが、差がつくのは3年目以降に設計を任されるかです。年収モデルを公開している会社なら、求人票でその後が読めます。

本記事の内容は、ご自由にお使いください。
ご利用の際は、出典として本ページへのリンクを記載いただけますようお願いします。

（記載例）出典：株式会社RJC「未経験からAIを使うエンジニアへ転職｜前職別に生きる経験と採用側が見るもの」

「AIエンジニア」と「AIを使うエンジニア」の違い：転職の入口として

観点	AIエンジニア（モデルを作る）	AIを使うエンジニア（開発職）
何をするか	機械学習のモデルを設計し、学習させ、精度を上げる	生成AIを使って設計・実装・テストを進める。AIの機能をシステムに組み込む
入口	大学院での専攻が中心（jobtag：「修士か博士号取得者が多くを占める」）	開発の基礎から教える研修。他業種からの転職者が中心
未経験歓迎の求人	doda 781件中37件	doda「生成AI」10,312件中1,088件
求められる土台	線形代数・確率統計、Python、論文を読む力	1つの言語、SQL、Web の仕組み、確かめる習慣
3年目の姿	研究開発の一員	詳細設計を書き、AIと開発のサイクルを回す（jobtag：「3年目頃には一人で詳細設計」）

転職の入口は右の列です。右の列は「普通の開発職」の延長なので、他業種の経験が生き、研修で育てられます。「AIエンジニア」という言葉で探すと、入口を見失います。

前職別に生きる経験：採用する側の整理

採用する側として、他業種からの転職者が1年目に見せる力を、前職別に整理します。

前職	身についている力	1年目にどこで生きるか
営業	相手の要望を聞いて、整理して、提案する	要件を読む。顧客の業務を理解する。AIへの指示を言葉にする
販売・接客	相手に合わせて説明する。忙しい中で優先順位をつける	報告・相談。レビューで「何を・なぜ」を説明する
事務・経理	正確に確かめる習慣。表計算で数字を扱う	テスト。データの扱い（SQL）。AIの出力を確かめる
製造・建設・設備	手順どおりに作り、品質を確かめる。安全のルールを守る	設計書どおりに実装し、テストする。開発チームのルールを守る
教育・講師	分かるように説明する。相手のつまずきに気づく	設計書を読んで人に説明する。後輩に教える
公務・団体職員	文書を正確に読み、手続きどおりに進める	設計書と仕様を正確に読む。進め方を守る
フリーター・既卒	続けてきたこと。自分から覚えにいった経験	研修を最後まで続ける力。分からないことを聞きにいく

どの前職にも、「読む」「確かめる」「伝える」のどれかが入っています。AIを使う開発で残るのは、この3つの力です。前職の名前ではなく、この3つのどれを持っているかを、面談で自分の言葉で話せれば十分です。

採用する側が面談で見ている3つ

レバテックの調査で企業が採用時に重視する点の上位は、コミュニケーション能力30.7%、現職や前職での業務内容26.9%、キャリアビジョン24.4%です。未経験者の面談で、採用する側が見ている3つに絞ります。

見ているもの	なぜ	どう分かるか
分からないときにどうするか	止まったまま待つ人より、調べて聞く人のほうが伸びる	これまでの仕事で、分からないことにどう向き合ったか
手を動かして確かめるか	AIの出力を「動かして確かめる」人かどうか	体験会・面談でのやり取り
人に説明できるか	顧客・先輩・AIに「何を・なぜ」を伝えられる人は、設計へ進める	前職の仕事を、知らない人に分かるように話せるか

見ていないのは「どれだけ知っているか」「どれだけ作ってきたか」「どの資格を持っているか」です。応募の前に何かを仕上げておく必要はありません。

転職理由別に、求人票で確かめること

doda の20代の転職理由の上位は、労働時間44.6%、評価40.7%、給与37.0%、スキルアップ19.7%、昇進14.1%です。同じ理由で次の会社を選ぶなら、求人票で確かめる項目はこうなります。

転職理由	求人票で確かめること
労働時間に不満	年間休日、「完全週休2日」か、始業・終業の時刻
個人の成果で評価されない	昇給の回数、役割（設計・リーダー）ごとの基準が公開されているか
給与が低い	年代・役割ごとの年収モデルが公開されているか。年収は役割で決まる
スキルアップしたい	研修の期間と中身、研修でAIをどう扱うか、研修後も学ぶ仕組み（動画講座・書籍）
昇進・キャリアアップが望めない	SE→リーダー→PM、テックリード→アーキテクトの道が示されているか

研修の期間と中身は会社で大きく違います。「研修あり」の4文字では分からないので、何か月・何を・誰が教えるかが書かれているかを見てください。書かれていなければ面談で聞いて構いません。

1年目から3年目まで：AIを使う開発職の道筋

時期	何をするか	AIとの関わり
入社〜研修	言語の基礎、データベース、Web の仕組み、設計とテスト	基礎を固めてから、最終段階で設計・実装・テストのサイクルをAIと回す
1年目	「最初は与えられた開発の一部を担当し」（jobtag SE）。小さな修正、テスト、既存の仕組みを読む	雛形をAIに出させ、設計どおりかを確かめ、直す
2年目	機能単位で任される。設計書を読んで実装し、テストまで自分で回す	テストケースの生成と確認。調べ物
3年目	「一般的には3年目頃には一人で詳細設計を書けるようになる」（jobtag SE）	設計をAIに説明し、実装を生成させ、レビューする

前職の業務知識は、1年目の「顧客の業務を理解する」場面でそのまま生きます。差がつくのは3年目に設計を書けるかで、年収もそこで動きます。

応募は今日からでよい：学習→応募の順ではない

他業種からの転職で多い迷いは、「何か月か勉強してから応募しよう」です。採用する側として言うと、研修で育てる会社に入るなら、学ぶのは入社後です。確かめるべきなのは自分の学習量ではなく、応募先の研修が「未経験者向けに何か月・何を」教えるかです。応募を先延ばしにするほど入社時の年齢が上がるので、迷っているなら今週応募するほうが有利です。

生成AI時代の転職：他業種の経験が前より生きる

生成AIの個人利用率は1年で26.7%から58.8%に上がり、GitHub の新規開発者は年間3,600万人超で、約80%が最初の1週間以内に Copilot を使っています。コードの雛形はAIが出す時代になり、開発職で残るのは「何を作るかを決める」「出力を確かめる」「人に伝える」です。この3つは、営業・販売・事務・製造で身につく力と重なります。他業種からの転職は、以前より入りやすくなっています。

確かめて分かったこと（2026年10月7日の公開データ）

項目	数値・記述	出典
doda 求人件数	「生成AI」10,312件（未経験歓迎1,088件）、「AIエンジニア」781件（37件）、「AI駆動開発」623件（24件）	doda（確認日時点）
マイナビ転職	「AI」×未経験OK 4,569件	マイナビ転職（確認日時点）
jobtag AIエンジニア	年収609.8万円、有効求人倍率1.96、求人賃金32.7万円。「修士か博士号取得者が多くを占める」	厚生労働省 jobtag
jobtag SE（受託開発）	「文系も多い」「他業界からの転職者も比較的多い」「3年目頃には一人で詳細設計」	同上
雇用動向調査（2025年）	転職入職率 20〜24歳男16.5%・女15.8%、25〜29歳男14.1%・女17.1%。賃金増加 20〜24歳55.2%、25〜29歳49.8%	厚生労働省
doda 転職理由（20代）	労働時間44.6%、評価40.7%、給与37.0%、スキルアップ19.7%、昇進14.1%	doda（2025年8月調査）
レバテック	未経験採用中28.4%、検討中45.0%。採用で重視：コミュニケーション能力30.7%、前職の業務内容26.9%、キャリアビジョン24.4%	「IT人材白書2026」
総務省	生成AIの個人利用率日本58.8%（2025年度）、26.7%（2024年度）	「令和8年版情報通信白書」
GitHub	新規開発者年間3,600万人超（前年比23%増）、約80%が初週に Copilot を使用	「Octoverse 2025」

よくある質問

未経験からAIエンジニアに転職できますか

「AIエンジニア（モデルを作る）」は jobtag に「修士か博士号取得者が多くを占める」とあり、未経験からは遠い入口です。転職の入口は「AIを使って開発するエンジニア」で、doda の「生成AI」を含む求人10,312件のうち1,088件が職種未経験歓迎です。

他業種からでもAIを使うエンジニアになれますか

なれます。jobtag はシステムエンジニアについて「他業界からの転職者も比較的多い」としています。営業は要件を読む力、事務は確かめる習慣、製造は手順と品質の習慣が、1年目の仕事にそのまま生きます。

文系でも大丈夫ですか

大丈夫です。jobtag は「理系のイメージが強いが文系も多い」としています。AIを使う開発で残る力（読む・確かめる・伝える）は専攻と関係ありません。

20代後半でも遅くありませんか

遅くありません。25〜29歳の転職入職率は男14.1%・女17.1%で、転職後に賃金が増えた人は49.8%です。採用する側が見ているのは年齢ではなく、確かめる習慣と説明する力です。応募を先延ばしにするほど入社時の年齢が上がるので、迷っているなら今週応募してください。

転職の前にPythonを学ぶべきですか

学習を終えてから応募する必要はありません。研修で育てる会社なら、言語の基礎は入社後に学びます。どの言語から始めるかは会社の研修によるので、求人票で研修の中身を確かめてください。

AI関連の資格は転職に有利ですか

採用する側は資格の有無より、分からないときにどうするか・確かめる習慣・説明する力を見ています。資格は入社後に順番に取れば間に合います。

未経験のAI求人はどう探せばいいですか

職種名「AIエンジニア」ではなく、キーワード「生成AI」「AI駆動開発」と「職種未経験歓迎」の組み合わせで探してください。求人票では、1年目の仕事と、研修でAIをどう扱うかが書かれているかを見ます。

未経験で転職すると年収は下がりますか

未経験の1年目は、前職より下がることが多いです。差がつくのは3年目以降に設計を任されるかで、年収は役割で決まります。年代・役割ごとの年収モデルを公開している会社なら、求人票でその後が読めます。

転職理由が「労働時間」なのですが、エンジニアの働き方はどう確かめればいいですか

会社と開発チームによります。求人票で年間休日、「完全週休2日」か、始業・終業の時刻を確かめてください。情報通信業の離職率は10.4%で、全産業の13.7%より低い数字です。

面談では何を聞かれますか

これまでの仕事で分からないことにどう向き合ったか、なぜエンジニアになりたいかを、自分の言葉で話せれば十分です。模範回答は要りません。前職の仕事を知らない人に分かるように話せるかが見られています。

RJC に他業種から転職する場合

最後に、この記事を書いている RJC（株式会社RJC）の場合を、公開中の採用情報と入社時研修の内容から書いておきます。RJC は、顧客やSIerの開発チームに入って開発する SES事業を主に、自社で引き受けて開発する SI事業も行う会社で、未経験採用は他業種からの転職者が中心です。これまでに500名以上の未経験者を育ててきました。

項目	RJC の場合
採用	プログラマー／システムエンジニアを未経験から採用。学歴不問、業界未経験者大歓迎。元フリーター・他業種からの転職者も活躍中
入社時研修	4か月・12段階。Java の基礎から、オブジェクト指向、データベースと SQL、Web の基礎、Spring Boot、JavaScript・React・Next.js と進み、設計・実装・単体テストのサイクルを手で回してから、最終段階で同じサイクルを AI と一緒に回す（AI駆動開発）
研修のあと	10年育成プログラム（技術研修・設計研修・昇進研修）。600本以上の動画講座、書籍購入費用の会社負担
役割の道	SE→リーダー→プロジェクトマネージャー、またはテックリード→アーキテクト。役割ごとの年収モデルを募集要項で公開。昇給年1回、賞与年2回
働き方	年間休日127日、完全週休2日（土日）、9:00〜18:00。11期連続黒字
AI駆動開発の技術記事	進め方と事例を技術記事で公開：AI駆動開発の7ステージ（2026年9月版）、AI駆動開発の事例（40時間→1時間）
応募	エントリーフォームの希望職種「プログラマ（未経験者）」から。学習を終えてからではなく、今日から

前職で身につけた「読む」「確かめる」「伝える」のどれかがあれば、残りは研修と1年目で育ちます。応募は今日からで構いません。学ぶのは入社後の研修で、採用した担当者が研修の修了まで一緒に伴走します。

参考・出典

厚生労働省職業情報提供サイト（jobtag）「AIエンジニア」 https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/325 、「システムエンジニア（受託開発）」 https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/312 （2026-10-07 確認）
doda 求人検索キーワード「生成AI」 https://doda.jp/DodaFront/View/JobSearchList/j_k__/%E7%94%9F%E6%88%90AI/-preBtn__3/ 、同×職種未経験歓迎 https://doda.jp/DodaFront/View/JobSearchList/j_k__/%E7%94%9F%E6%88%90AI/-op__70/-preBtn__3/ 、キーワード「AIエンジニア」 https://doda.jp/DodaFront/View/JobSearchList/j_k__/AI%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2/-preBtn__3/ 、同×職種未経験歓迎 https://doda.jp/DodaFront/View/JobSearchList/j_k__/AI%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2/-op__70/-preBtn__3/ 、キーワード「AI駆動開発」 https://doda.jp/DodaFront/View/JobSearchList/j_k__/AI%E9%A7%86%E5%8B%95%E9%96%8B%E7%99%BA/-preBtn__3/ 、同×職種未経験歓迎 https://doda.jp/DodaFront/View/JobSearchList/j_k__/AI%E9%A7%86%E5%8B%95%E9%96%8B%E7%99%BA/-op__70/-preBtn__3/ （2026-10-07 確認、表示件数）
マイナビ転職エンジニア求人サーチキーワード「AI」×未経験OK https://tenshoku.mynavi.jp/engineer/list/kwAI/pa1+pa2/ （2026-10-07 確認、表示件数）
厚生労働省「令和7年雇用動向調査」結果の概要 3 転職入職者の状況 https://www.mhlw.go.jp/toukei/itiran/roudou/koyou/doukou/26-2/dl/kekka_gaiyo-03.pdf 、2 産業別の入職と離職 https://www.mhlw.go.jp/toukei/itiran/roudou/koyou/doukou/26-2/dl/kekka_gaiyo-02.pdf （2026-10-06 確認）
doda「転職理由ランキング【最新版】」（2025年8月調査） https://doda.jp/guide/reason/ （2026-10-06 確認）
レバテック「IT人材白書2026」 https://levtech.jp/files/doc/levtech_research_2026.pdf （2026-10-06 確認）
総務省「令和8年版情報通信白書」個人の生成AI利用 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd111110.html （2026-10-07 確認）
GitHub「Octoverse 2025」 https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-a-new-developer-joins-github-every-second-as-ai-leads-typescript-to-1/ （2026-10-07 確認）
株式会社RJC「採用情報」 https://www.r-jc.jp/recruitment/ （2026-10-07 確認）

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（記載例）出典：株式会社RJC「未経験からAIを使うエンジニアへ転職｜前職別に生きる経験と採用側が見るもの」

株式会社RJC ― SI事業・SES事業・AI駆動開発。RJCは一緒に成長を楽しめる会社です。

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