【10/16(金)~10/19(月)放送】AIエンジニアってどんな仕事?現役AIエンジニアが語る業務のリアル

ウェビナー概要

「AIエンジニアに興味はあるけれど、実際はどのような仕事をしているのかイメージを持てない…」そんなお悩みはありませんか?
本ウェビナーでは実際に機械学習・AIエンジニアとして活躍されている水津さんをお迎えし、実体験をもとにお話しいただきます。

これから機械学習・AIエンジニアを目指す方に向けて、現役エンジニアが自身の経験についてわかりやすく解説!
専門用語も可能な限り嚙み砕いてご紹介します。

機械学習・AIエンジニアを目指す一歩目を踏み出してみませんか?

開催情報

  • 開催日時:2026年10月16日(金)~10月19日(月) ※オンデマンド配信
  • 形式:オンライン
  • 参加費:無料

登壇者

登壇者

間瀬さん

機械学習・AIエンジニア 水津

2022年機械学習・AIエンジニアとして当社へ入社。
当社研修を受講したのち、3つのプロジェクトを経験。現在は動画内人物の動作検出モデルを開発するAIエンジニアとして活躍中。

こんな方におすすめ

★未経験からITエンジニアを目指す方に特化したウェビナーです★

  • 現在の仕事にモヤモヤとした不安を感じている方
  • 「AIやデータ分析」に興味はあるが、未経験で業務イメージが持てていない方
  • 本気でエンジニアへのキャリアチェンジを目指している方
  • 実際のIT業界の職場環境のリアルを知りたい方

本ウェビナーで得られること

  • 機械学習・AIエンジニアの仕事がわかる
  • 現役エンジニアの経験談を聞ける

アジェンダ

 1. はじめに・登壇者紹介


 2. エンジニアトーク(登壇者:水津)
  適性や事前準備、学習ツールなどを元エンジニアから具体的にご紹介。
  キャリアのロードマップがイメージできるよう、情報提供をさせて頂きます。

 3. QAセッション
  実際にいただいたご質問を本音でお伝えします!
※オンデマンド配信のため、リアルタイムでの質問にはお答えできません。ご了承ください。

 4. おわりに・今後のご案内
  ・未経験から挑戦する方へのメッセージ
  ・今後のキャリア相談会や採用説明会のご案内
※1時間程度の内容です。

参加までの流れ

 1. 本ページ内の「参加申込」ボタンよりお申込み
 2. ご登録のメールアドレス宛に、当日の参加URLを送付
 3.  配信期間内にURLより参加(配信期間中はいつでも視聴可能です。お好きなタイミングでご参加ください。)
 ※オンデマンド配信のため、マイク・カメラはオフでご参加いただけます。

BREXA SOLVIAとは

BREXA SOLVIAは、ITエンジニアの技術力でお客様の課題解決を支援する企業です。
経済産業省の調査によると日本のIT人材は2030年に最大で約79万人不足すると予測されています。

当社は、過去にスクール事業を運営していたノウハウを活かし、未経験者をITエンジニアへ育成する独自プログラムを確立。
「ITエンジニア1万人創出」を目標に、日本のIT人材不足という社会課題の解決にも取り組んでいます。

また2026年4月よりBREXAグループへ参画し、7月より新ブランドへと移行いたしました。
BREXAグループは、「すべての『はたらく』に境界をなくし、より多くの人に、より多くの可能性を」というパーパスのもと、未経験からプロフェッショナル人材を育成する成長実現プラットフォームとして人材サービスを展開しています。

このたびのBREXAグループ参画により、当社が培ってきた未経験者向けITエンジニア育成のノウハウと、BREXA Technologyが有する営業ネットワークや採用力を掛け合わせることで、未経験者により多くの挑戦の機会を提供するとともに、お客様に対してより多様なIT分野での人材サービスを提供してまいります。

高校の数学教師からAIエンジニアへ。未経験から3年で学会発表、そして大学院進学を果たすまで。

株式会社ラクスパートナーズは、2026年7月に株式会社BREXA SOLVIAへ社名を変更いたしました。

数学の知識を活かしてAIエンジニアになりたいけれど、実務未経験で不安……。そんな悩みを持つ方に読んでほしい、異業種からのキャリアチェンジ事例をご紹介します。

「自分が成長している実感を持ちたい」――。そんな思いを胸に、4年間の教員生活に終止符を打ち、AIエンジニアへの転職を果たした竹田さん。未経験からのスタートながら、現在は医療AIの研究開発現場で活躍し、さらには研究者としての道を切り拓こうとしています。

そんな竹田さんに、転職のきっかけやラクスパートナーズでの研修、現在の業務や今後のキャリアプランについて伺いました。

お話してくれた人

竹田さん

竹田さん

高校の数学教師から、実務未経験でラクスパートナーズに機械学習エンジニアとして入社。現在は医療AIの研究所に参画中。

「成長を見守る立場」から「自ら成長する立場」へ。数学を武器に未経験からキャリアチェンジ

――前職は高校の数学教師だったそうですね。

はい、4年間勤務していました。サッカー部の顧問も務めていたので、土日も部活動に明け暮れていました。生徒の成長を見守る仕事にはやりがいを感じていましたが、ふと自分自身を振り返ったとき、自分が成長している実感を持ちにくかったんです。

数学が好きだったこともあり、その知識を活かして自分自身が専門性を磨いていける領域として、ITやAI業界への挑戦を決めました。

――異業種への転身に、周囲の反応やご自身の中での葛藤はありましたか?

同僚からは引き止められましたし、心配されましたね。私自身もプログラミングを少し触った程度で実務は全くの未経験だったので、転職には不安がありました。

エンジニアになることは決めていて、転職活動を進める中で「AIエンジニア」という職業があることを知り、第一志望になりました。未経験でAIエンジニアとして働ける環境はほとんどなかったのですが、ラクスパートナーズには未経験者向けの機械学習エンジニアの募集があり、応募しました。

実務を想定した濃密な3ヶ月。未経験の不安を「確かな手応え」に変えた研修内容

――ラクスパートナーズの研修はどうでしたか?

非常に実践的でした。特に数学・統計の研修が充実していて、講師の方が「実務でどのようにこのモデルや統計を使うか」を具体的に話してくださいました。実際のプロジェクトでどう活用されていくかのイメージがしやすかったです。

3ヶ月のうち半分くらいはエンジニアリングの研修で、環境構築から行うのですが、知らないことばかりでした。Pythonは自分で取り組んだことはありましたが、そこからAIを使うようなことはしたことがありませんでした。研修で学んだ基本的な動かし方などは、実務でも非常に活きていますね。

▼竹田さんも受講した研修の全貌はこちらから!

医療AIの最前線。3年目でつかんだ「学会発表」という大舞台

――現在の仕事内容について教えてください。

医療AIの研究所に配属されて3年になります。主な業務は、超音波画像を用いた物体検知やセグメンテーション(画像内の対象物の範囲を特定すること)などです。他にもCTやMRIのデータを扱うこともあります。

最初は1つのプロジェクトから始まりましたが、現在は並行して3〜4つの研究に携わっています。プログラミング言語はPythonです。

関連記事:竹田さんの仕事内容
AIエンジニアの仕事内容とは?未経験から深層学習に携わる「地道でエキサイティング」な日常のリアル

――3年目で学会発表も経験されたと伺いました。

そうなんです。ある時上長から、メインで行っているプロジェクトについて「発表してみないか」とチャンスをいただき、約100人の専門家の前で学会発表を行いました。

未経験で入社した当初は、まさか自分がメインで「研究」を任され、学会の壇上に立つなんて想像もしていませんでした。緊張はしましたが楽しかったです。また次の学会に出る機会があるので、そこでも発表を頑張りたいと思います!

――業務外でのキャッチアップや自己研鑽など行っていることはありますか?

研修期間中に「統計検定2級」に合格したのですが、その後も勉強を続け、最上位の「統計検定1級」も取得しました。業務で扱っている「生存時間解析」にも役立っています。

統計検定とは?

データ分析や機械学習の根幹となる「統計学」の知識を、客観的に評価する資格試験です。
  • 2級(大学基礎課程レベル):統計の基礎理論を確実に理解し、データから新知見を見出す力が問われます。
  • 準1級(大学専門課程レベル):実社会の様々な課題に対し、適切な統計手法を選択・活用できる応用力が問われます。
  • 1級(大学院レベル):最高峰の区分。統計学の数理的な深い理解と、専門分野での高度な課題解決力が求められる論述式の難関です。

参照:統計検定 公式ウェブサイト

未来への挑戦:現役エンジニアが大学院、そして「博士号」へ

――今後の目標について教えてください。

今の現場で「研究」の楽しさを知り、将来は自分自身でも研究を行えるようになりたいと考えるようになりました。この先研究をしていくなら博士号は必須だと考え、大学院への進学を決めました。

先日、無事に合格をいただくことができ、これからは仕事を続けながら博士号の取得を目指していきます。教職を辞めた時には想像もできなかった道のりですが、数学という自分の強みが業務に直結しているのがとても楽しいです。

これからエンジニアを目指す方へメッセージ

完璧を求めすぎず、まずは一歩踏み出してみてください。未経験からの挑戦は不安がつきものですが、動いて環境を変えてみることで、想像もしていなかったような素敵な道が開けるはずです。

――竹田さん、ありがとうございました!

【FAQ】未経験からのAIエンジニア転職に関するよくある質問

キャリアチェンジを検討されている方からよく寄せられる質問と、それに対するラクスパートナーズでの回答をご紹介します。

Q:プログラミング未経験ですが、AIエンジニアを目指せますか? 

A:はい、可能です!

研修のスピードが速いので、事前に独学でも触れておくと理解の助けになります。大切なのは、自ら学ぼうとする意欲です。

Q:数学の知識はどの程度必要ですか?

A:高校数学の基礎がしっかりしていれば大丈夫です。

研修では、大学レベルの数学を学び、実務で適用可能なスキルへと磨き上げます。数式が実際のモデルでどう動くかを具体的に学ぶため、数学を「エンジニアの武器」として再定義できます。

文系出身の方でもこの研修を経て、実際にAIエンジニアとして第一線で活躍している方もいます。

Q:未経験から入社して、研究開発のような高度な業務に携われますか?

A:日々の業務でのキャッチアップと信頼の積み重ね次第で、チャンスは十分にあります。

現場での実装経験に加え、自己研鑽を続けることで、研究に携わるようなキャリアパスを描くことも可能です。

Q:機械学習エンジニアとAIエンジニアの違いは?

A:AIエンジニア(広義)の中でも、特に「AIに学習させる仕組み(中身)」を専門に作るのが機械学習エンジニアです。

  • AIエンジニア(AIを「活用」する役割): AI(人工知能)という広い技術分野全般を扱う職種です。既存のAI技術(音声認識や画像解析など)を組み合わせて、アプリやサービスを構築する役割を広く指します。
  • 機械学習エンジニア(AIの「脳」を「構築」する役割): AIエンジニアの中に含まれる、より専門的な職域です。AIがデータからパターンを見つけ出すための「学習の仕組み(数理モデル)」そのものを設計・構築することに特化しています。

未経験からのエンジニア転職・採用説明会

ラクスパートナーズでは、未経験からエンジニアを目指す方に向けて、オンライン採用説明会を行っています。

「自分にAIエンジニアの適性があるか知りたい」「具体的なキャリアパスについて相談したい」という方は、ぜひ一度、ラクスパートナーズのオンライン採用説明会にご参加ください。

▼この記事のインタビューは動画でもご覧いただけます!

https://engineer-solvia.brexa.com/archives/3688

【未経験者向け学習法】これから機械学習エンジニアを目指す方にオススメの学習方法は?

株式会社ラクスパートナーズは、2026年7月に株式会社BREXA SOLVIAへ社名を変更いたしました。

こんにちは!
ラクスパートナーズ採用担当です。

本記事は、未経験エンジニア応援チャンネル『未経験からAI、機械学習エンジニアに転職。勉強何から始めたら良い?python?数学?』の内容に基づき、エンジニアとしての第一歩に役立つ情報を解説形式でまとめています。

未経験から機械学習エンジニアを目指す際に、どのように学習を行うべきか?
本記事では、元公務員から未経験で機械学習エンジニアを目指したコウタさんの体験をもとに、機械学習エンジニアを目指す上で重要なポイントや学習方法についてお話を伺いました。

機械学習エンジニアを目指したいと考えているが、プログラミングや数学に不安を感じている方にとって、「何から始めればよいか」がクリアになる内容となっています。

コウタさんのインタビューはLedge AIにも取り上げられているので、気になる方はこちらもご覧ください!

機械学習エンジニア未経験者が最初に取り組むべきこと

AIや機械学習に初めて触れる方は、自身が機械学習エンジニアへの適性があるかということも含めて確認するために、まずは手を動かしてアウトプットを体験することをオススメしています。

たとえば、プログラミング学習の最初の一歩として有名な「Hello, World!」のように、機械学習の最初のタスクとしてよく紹介されるのが「手書き数字の分類」です。他にも、画像分類タスクに取り組むのもおすすめです。

こうした「機械学習のHello,World!」的なタスクに挑戦することで、AIの基本的な仕組みを理解する入り口となります。

Hello,World!とは
プログラミング言語を初めて学ぶ人が最初に書くプログラムとして広く使われている、画面に「Hello, World!」と表示するプログラムの名称のことを指します。

完璧を目指すよりも、「とにかく動かしてみる」ことが第一歩となります。最初は理解が曖昧でも、実際に手を動かすことで徐々に知識が深まっていきます。

またコウタさんが参考にした書籍は『ゼロから作るDeep Learning』が挙げられます。実際に作る過程を学べるため、非常に実践的だと感じていると話されていました。

なお、「いきなり何かを作るのはハードルが高い」という方は、まずは入門書を読んだり、YouTubeなどの動画で概要をつかむのもよいでしょう。未経験のうちはAIエンジニアの仕事のイメージが湧きづらいかもしれませんが、1つでも読み物を通じて理解するだけでイメージが変わってきます。

機械学習エンジニアの学習に必要な3つの基礎知識

機械学習エンジニアに必要な基礎知識は、大きく分けて以下の3分野です。
YouTubeなどでも解説されているので、どのように取り組むか迷う方はそういったところから始めてみることもオススメです。

また、そこでオススメされているものを数珠つなぎで学んでいくと、ステップアップで学んでいくことができます。

機械学習エンジニアに必要な基礎知識

  • 数学(微積分・線形代数・統計など)
  • プログラミング(主にPython)
  • コンピューターの基礎知識

数学

数学については特に以下の分野が重要です。

機械学習エンジニアに必要な数学知識

  • 微分積分
  • 線形代数
  • 統計学

なかでも統計は、AIモデルの性能分析に不可欠であり、必須の知識といえます。

数学に関する専門書の場合は、機械学習を学ぶ上で必要ではない部分も含まれていたりするため、数学の参考書選びに迷う場合は「AI・機械学習のための数学」をテーマとした書籍をオススメします。

ただし、そうした本は基礎的な理論の説明が省略されている場合もあるため、理解が難しいと感じたり、より詳しく知っていきたいと思った場合は、それぞれの分野を個別に学ぶのも効果的です。

プログラミング

AI開発において最も広く使われているプログラミング言語はPythonです。

まずはPythonの基礎を学び、実際に動かしてみることが推奨されます。

とはいえ、Pythonの環境構築でつまずく方も多いです。
そこで活用したいのがWeb上でPythonを動かせるサービス(Google Colaboratoryなど)です。
ローカル環境に依存せず、ブラウザ上で機械学習の実践が可能になるため、環境構築のハードルを下げて学習を始められます。

なお、分野によっては以下のような言語も使われます。

  • C++:処理速度が求められる場面(例:自動運転のリアルタイム認識など)
  • R:データ分析や統計解析に特化した場面

まずはPythonから始め、必要に応じて他の言語にも触れていくのが良いでしょう。

…とはいえ、自己流だと言語の学び方に不安がある・講師に教えてもらいたい!という方は、ラクスパートナーズで経験を積んでいくこともオススメです。まずはオンライン採用説明会で情報収集をしてみてはいかがでしょうか。

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コンピューターの基礎知識

プログラムが動作する仕組み、コンピューターの基本原理を知ることも重要です。

Pythonのような言語を利用すると、簡単に処理が実行できてしまいますが、その背後にある仕組みを理解しておくと、現場対応にも強くなれます。

AIエンジニアはAIのことだけを知っていれば良いのでは?と考えてしまう方もいるかもしれませんが、実際の現場ではターミナル操作やシステムの扱いに不慣れで苦労することも多いため、コンピューターの基本的な知識は欠かせません。

機械学習エンジニアとして実践的なスキルを身につける方法

学習した知識を実践に深めていく場として、Kaggle への参加もオススメです。

Kaggleは、世界的なAI・機械学習のコンペティションプラットフォームで、データ分析やAIモデルの構築スキルを磨くことができます。

たとえば、画像内の果物の数をカウントする画像認識コンペや、ゲームAIを競わせるような面白いテーマのコンペもあります。アイデアが思いつかなくても、与えられた課題に取り組むことで自然とスキルアップが目指せます。

多くの参加者がNotebookで自分のコードや分析方法などを公開しており、それを見るだけでも大きな学びがあります。

さらに、入賞すれば賞金が出ることもあり、モチベーション維持にもつながります。

機械学習エンジニアのやりがいとは

最後に、実際に機械学習エンジニアとして働いて感じることとして、「勉強したことがそのまま仕事に活かされる」 という実感があると話されていました。

自分の知識や努力が成果につながることで、自己肯定感も高まり、「役に立っている」という喜びを感じることができたとのこと。

まずは一歩を踏み出すこと。これがすべての始まりです。
やってみたい!の気持ちを大切に、まず行動してみることをオススメします。

ラクスパートナーズ では、無料のオンライン採用説明会やカジュアル面談も実施中です。
機械学習エンジニアに興味のある方は、ぜひ上記リンクから詳細をご確認ください。

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