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
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。
目次
「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。
――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？
- 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。
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！
