未経験で機械学習エンジニアになれる？目指せる方法4つと学習方法2つ
最終更新日：2026年8月5日
機械学習エンジニアに必要なスキルとは？
機械学習エンジニアとして必要なスキルは、ITスキル・python・機械学習アルゴリズム・データモデリング作成です。機械学習エンジニアはAIに解析させる為に必要な特徴を考えながら、機械学習のアルゴリズムを用いた評価と調整を繰り返します。その為、必要なスキルとして、ITに関するスキル・pythonのコーディング・機械学習アルゴリズム・データモデリング作成が挙げられます。
必要スキル4つ 比較表
| スキル | 概要 | 難易度 | 習得方法 | 重要度 |
|---|---|---|---|---|
| ITスキル全般 | Linux/クラウド/Git/データベース/ネットワークの基礎知識 | 中 | 基本情報技術者試験・書籍・実務経験 | ★★★★★ |
| Python | 機械学習の標準言語。NumPy/pandas/scikit-learn/TensorFlow/PyTorchで使用 | 中（入門しやすい） | Progate・Python3入門ノート・プログラミングスクール | ★★★★★ |
| 機械学習アルゴリズム | 回帰・分類・クラスタリング・深層学習・強化学習の理論と実装 | 高（数学の知識も必要） | 書籍（Python機械学習プログラミング）・スクール・大学院 | ★★★★★ |
| データモデリング | データの特徴量設計・前処理・評価指標の選定・モデル調整 | 高（実データ経験が重要） | Kaggle参加・実務・AIスクール実践課題 | ★★★★☆ |
未経験から機械学習エンジニアになる方法4つ
未経験から機械学習エンジニアになる為のハードルは高いです。エンジニアとしての実務を行った事がない未経験者が機械学習エンジニアになるには、難易度が上がります。これは、機械学習エンジニアに必要な技術が多岐に渡る上に、AIのトレンドの変化が速いので、基礎とトレンドに合った技術両方を一辺に学ぶのが難しいからです。そんな中、未経験から機械学習エンジニアになる方法を4つ紹介します。
方法1：大学や大学院で情報科学を勉強する
情報科学を専攻して学べば、機械学習エンジニアとして就職が可能です。未経験者でも大学で情報科学を専攻して、コンピュータサイエンスの基礎的知識やデータサイエンスを学べば、機械学習エンジニアになることはできるでしょう。大学院で研究を深めて修士や博士号を取得後、機械学習エンジニアとして採用されるケースも多いです。
方法2：他のエンジニア経験がある場合は機械学習を習得する
Pythonのプログラミングの経験があれば、機械学習の習得が可能です。Pythonが有利と言われているのは、汎用性が高いのとAIに使えるスキルが含まれているからです。Pythonのプログラミングの経験があれば、機械学習や数学・統計学の知識を勉強で補って行くことで、機械学習エンジニアとして必要な知識を揃えることができるでしょう。
方法3：事業開発に携わったことがあるならAIスクールで機械学習を勉強する
AIが使える事業に携わっていれば、未経験者でも可能です。未経験者でも、仕事でAIの活用可能な事業に携わっていれば、AIプログラミングを学ぶことで、機械学習エンジニアとして活躍も可能でしょう。実際にお客様センター業務を務めた方がスクールに通ってAIプログラミングを学んだ後、機械学習に必要なデータ生成管理を行うマネージャーに転身した例もあります。
方法4：エンジニア未経験者ならまずはエンジニアを目指す
未経験者はエンジニアとしての実務を積み重ねてから、機械学習エンジニアを目指します。エンジニアとしても未経験の場合、機械学習エンジニアになるには敷居が高いです。いきなり機械学習エンジニアとして飛び込まずに、IT・Web・インフラ・データ分析エンジニアとして実績や経験を積み重ねていくほうがよいでしょう。
方法4つ 早見表
| # | 方法 | 前提条件 | 難易度 | 到達までの期間 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 大学・大学院で情報科学を専攻 | 学生・再進学が可能な人 | 高（修士号が実質的な条件の企業も多い） | 4〜6年（大学+院） |
| 2 | 他エンジニア経験者がPython+ML習得 | Python等プログラミング経験あり | 中（既存スキルを応用） | 6ヶ月〜1年 |
| 3 | 事業経験者がAIスクールで学ぶ | AI活用事業での業務経験あり | 中（ドメイン知識が強み） | 3〜6ヶ月（スクール） |
| 4 | 未経験者がまずIT/Webエンジニアを経由 | 完全未経験（最も多いケース） | 高（2ステップ必要） | 2〜4年（エンジニア→ML転身） |
未経験が機械学習エンジニアになるための学習方法2つ
機械学習エンジニアになるために、専門書を読んだりスクールに通いながら勉強します。未経験の人が機械学習エンジニアになるには、現状足りないスキルに対しての学習が必要です。大学・大学院・専門学校で勉強するのが確実ですが、現状の仕事との両立では難しい面があります。ここでは、機械学習エンジニアになる方法を2つ紹介します。
学習方法1：書籍から勉強する
既に現場でエンジニアとしてのキャリアを成しえていれば、書籍で不足分を補えます。機械学習エンジニアは未経験だが、既に現場においてエンジニアと活躍し、かつITスキルを持っていれば、書籍から勉強して足りない部分を補う事は可能です。特にPythonを今までの仕事で使った経験があれば、機械学習や統計学の勉強はスムーズに行えるでしょう。
Python3 入門ノート
プログラミングが未経験のエンジニアでもPythonの基礎を学習できます。「Python3 入門ノート」はPython3に特化した入門書です。この書籍はPythonの得意分野に絞って、データ解析や機械学習を学べます。この書籍はPython3を始めるための準備編、基礎構文を学ぶ基礎編、科学・機械学習を学ぶ応用編の3つのパートに分かれています。経験・未経験問わず、Pythonを学ぶエンジニアにはよい入門書です。
Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
この本は機械学習の基礎から応用まで幅広く取り扱っています。「Python 機械学習プログラミング」は機械学習に関する基礎から応用まで取り上げて、概念から実装体験まで学習可能です。Pythonのコードはシンプルなものが多いので、未経験者でも実装を始める事ができます。ただし未経験者の場合、この本を読む前に予めPython文法・ライブラリ・基本的な数学を習得しておくと、内容の理解度が上がります。
学習方法2：機械学習が学べるスクールへ通う
スクールで機械学習の専門家から直接指導を受けます。Pythonでの実装が未経験や畑違いの所で仕事してきた人は、機械学習を学べるスクールで受講する方法もあります。専門家から直接教えてもらうことで、1人で学習していると気づかなかった短所を見つけて改善することが可能です。
AIジョブカレ
AIジョブカレは人工知能専門のプログラミングスクールです。AIジョブカレは、初心者から中級者向けを対象とした機械学習・Python・数学講座があります。受講期間は3～5カ月です。今まで機械学習エンジニアが未経験であっても、講座終了後にAIの仕事を紹介してもらえる、転職支援があります。機械学習講座は、受講完了後にAIジョブカレ経由で就職が決まると、受講料を全額返金する返金保証もあります。
プログラミングスクール
プログラミングスクールはアプリ開発やプログラミングを学習可能なオンラインスクールです。プログラミングスクールはオンラインスクールなので、時間や場所を選ばないで学習可能な利点があります。さらに短期集中プログラムやチャットによる質問、現役エンジニアによるマンツーマンでのトレーニングが特徴です。未経験者には、はじめてのAIコースやAIコース・Pythonコースがあります。
Aidemy
Aidemyはオンラインスクールです。Aidemyは機械学習エンジニアになる為に必要な項目をオンラインで学習可能なスクールです。プログラミングを学ぶ環境を自分で構築する必要がないので、未経験者でも即人工知能学習サービスを受講できます。Aidemyは受講者のレベルに合ったコースを設け、未経験者の場合はPython入門・はじめてのAI・機械学習概論があります。
Tech Boost
Tech Boostは対面・チャット・ビデオ通話でプログラミングの質問が可能です。Tech Boostは直接教室での受講・オンライン受講両方可能なスクールで、プログラミングで分からないことがあえば、現役エンジニアの講師に質問しやすい環境が特徴です。転職支援も行っていて、未経験者でも転職が可能です。Tech Boostはオリジナルアプリ開発がカリキュラムに含まれていて、エンジニアとしての能力を測ります。
機械学習エンジニア未経験OKの求人が探せるサイト
企業は機械学習エンジニアの求人対象を未経験者にも広げています。未経験者が機械学習のスクールでの受講から機械学習エンジニアに就職できる事を取り上げました。他にも、AI関連の企業イベントへの参加を活用して就職する方法もありますが、新卒・転職サイトを活用するケースが多いです。ここでは、未経験者でも機械学習エンジニアとして求人を紹介しているサイトを取り上げます。
求人サイト1：求人ボックス
求人ボックスは求人情報の一括検索サイトとして急激に利用者が増えています。求人ボックスは求人情報の一括検索サイトとして、ここ数年で利用者が急激に増えています。求人ボックスは機械学習エンジニアの求人も数多く掲載され、中には「未経験OK」の求人もあります。未経験者でも意欲を重視して採用し、集中的に研修を受けてから本格的に機械学習エンジニアとして仕事に就けます。
求人サイト2：リクナビネクスト
リクナビネクストは求人数が多いです。リクナビネクストは求人数が多いですが、自分で情報を集めて就職や転職活動をする必要があります。機械学習エンジニアが未経験でも、自分の強みや自己PRを明確に出来れば、求人数の多さとサイト・アプリの使い勝手のよさから、見合った就職先を見つけることが可能です。
求人サイト3：EN:TRY（エントリー）
EN:TRYは未経験者向けの求人に特化した求人サービスです。EN:TRYはプログラミング力で転職するサイトです。転職希望者はプログラミングのスキルチェックを受けてもらい、EN:TRY側でスキルランクを評価します。スキルランクの評価が高くかつ求人とマッチすれば、書類選考なしで応募可能です。未経験者の場合、スキルを上げてランクアップしていけば、転職や転職後の仕事が有利になります。
よくある質問（FAQ）
- Q. 機械学習エンジニアになるのに数学はどの程度必要ですか？
- 線形代数・確率統計・微分積分の基礎は必須です。難しく聞こえますが、「行列の掛け算」「条件付き確率」「勾配（傾き）」のレベルが理解できれば、機械学習の主要アルゴリズム（ニューラルネットワーク・回帰・クラスタリング）の理論を理解できます。ゼロから学ぶ場合は「統計学入門」と「線形代数入門（3Blue1Brownの動画）」から始めるのが最もコスパが高いです。
- Q. Pythonを全く知らない状態から機械学習エンジニアになれますか？
- なれますが、Python習得（3〜4ヶ月）→機械学習基礎（3〜6ヶ月）→実践・ポートフォリオ（3〜6ヶ月）の順でおよそ1〜2年かかります。Kaggleのコンペに参加しながら実践的に学ぶと最も効率的です。プログラミングスクール・Aidemy等のAIスクールは「Python入門から機械学習実装まで」をワンパッケージで提供しているので、時間を短縮したい方はスクール受講がおすすめです。
- Q. 機械学習エンジニアの平均年収はいくらですか？
- 日本国内では平均600〜900万円が目安で、AIエンジニアの中でも特に報酬が高い職種です。大手テック企業・外資系では1,000〜1,500万円以上も珍しくありません。特にLLM（大規模言語モデル）・画像認識・自動運転などの専門分野では2026年現在、世界的に人材不足が深刻で、スキルがある人は年収交渉力が非常に高い状態です。
- Q. データサイエンティストと機械学習エンジニアの違いは何ですか？
- データサイエンティストは「データ分析・仮説検証・ビジネス示唆」が主な業務で、機械学習エンジニアは「MLモデルの実装・システムへの組み込み・本番運用」が主な業務です。前者はビジネス志向が強く統計に強い、後者はエンジニアリング志向が強く実装・インフラに強い傾向があります。近年はMLOps（機械学習のCI/CD）の概念が普及し、両者の役割が重複するケースが増えています。
まとめ
未経験から機械学習エンジニアになる方法4つと学習方法についてご紹介しました。以下5点が重要なポイントです。
- 機械学習エンジニアに必要な4つのスキル（ITスキル・Python・機械学習アルゴリズム・データモデリング）のうち、まずPythonを習得することがすべての入口
- 完全未経験者は「まずITエンジニアとして実務経験を積む→Python習得→機械学習」の2ステップが現実的で、焦って最短ルートを狙うと挫折しやすい
- 既にプログラミング経験がある場合は書籍（Python機械学習プログラミング）＋Kaggle参加で6ヶ月〜1年で転向できる可能性が高い
- AIスクール（AIジョブカレ・プログラミングスクール・Aidemy・Tech Boost）は「転職支援付き」で未経験者への就職実績があり、スクール選びは「転職保証の有無」が重要な判断基準
- 機械学習エンジニアは2026年現在も人材不足が続いており、LLM・画像認識・自動運転などの専門分野で年収600〜1,500万円以上の求人も存在する将来性の高い職種
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