未経験からAIエンジニアになるロードマップ【2026年版】

ステップ別ロードマップ

1. Phase 11-2ヶ月

   Python基礎の習得

   まずはプログラミングの基礎をPythonで学びます。変数、条件分岐、ループ、関数、クラスなどの基本概念を習得します。

   おすすめリソース

   • Progate（Python）
   • paizaラーニング
   • Udemy『Python入門講座』

   ゴール: 基本的なPythonコードを自力で書ける状態

2. Phase 21-2ヶ月

   データ分析の基礎

   Pandas、NumPy、Matplotlibを使ったデータ操作・可視化を学びます。Kaggle Learnの無料コースの活用をおすすめします。

   おすすめリソース

   • Kaggle Learn（Pandas/Data Visualization）
   • 『Pythonによるデータ分析入門』

   ゴール: CSVデータを読み込んで分析・可視化ができる状態

3. Phase 32-3ヶ月

   機械学習の基礎

   scikit-learnを使った機械学習の基礎を学びます。分類・回帰・クラスタリング、特徴量エンジニアリング、モデル評価の手法を習得します。

   おすすめリソース

   • Coursera『Machine Learning』（Andrew Ng）
   • Kaggle Learn（Intro to ML）
   • scikit-learn公式チュートリアル

   ゴール: Kaggleコンペで銅メダルレベルのモデルが作れる状態

4. Phase 42-3ヶ月

   深層学習の基礎

   PyTorchを使った深層学習の実装を学びます。CNN（画像）、RNN（系列）、Transformer（NLP/LLM）の基礎を習得します。

   おすすめリソース

   • fast.ai（Practical Deep Learning）
   • PyTorch公式チュートリアル
   • Coursera『Deep Learning Specialization』

   ゴール: PyTorchでCNN/Transformerモデルを実装できる状態

5. Phase 51-3ヶ月

   ポートフォリオ作成 & 転職活動

   学んだスキルを証明するポートフォリオを作成し、転職活動を開始します。Kaggleのコンペ実績、GitHubでの公開プロジェクト、技術ブログが効果的です。

   おすすめリソース

   • Kaggleコンペ参加
   • GitHub（公開リポジトリ）
   • Qiita/Zenn（技術ブログ）

   ゴール: ポートフォリオ3-5個 + 転職エージェント2-3社に登録

実践的なアドバイス

おすすめ転職エージェント

本ガイドで扱う転職に適したエージェントを選定しています。

よくある質問

関連キャリアガイド