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作成日: 2025/6/26 更新日:2026/6/29

AIエンジニアになるには?高校生からの進路・必要なスキル・資格を解説

AIエンジニアになるには?高校生からの進路・必要なスキル・資格を解説

「AIエンジニアになるにはどうすればいい?」

「AIエンジニアになるのに必要な資格は?」

このような疑問を持つ高校生も多いのではないでしょうか。

本記事では、主に以下のことについて解説します。

  • AIエンジニアになる方法
  • 高校生の進路とおすすめの進学先
  • 仕事内容・給料・働き方
  • 役立つ資格と向いている人の特徴

また、AIエンジニアに関するよくある質問にも答えています。

AIエンジニアを目指している人は、最後までご覧ください。

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この記事を書いた人

年内入試ナビ編集部

年内入試ナビ編集部

年内入試ナビ編集部は、総合型選抜並びに推薦入試対策の専門塾ホワイトアカデミー高等部の講師経験者で構成されています。 編集部の各メンバーは社会人のプロ講師という立場で高校生の総合型選抜や公募推薦・指定校推薦対策のサポートを現役で担当しています。 メンバーの一例としては、「大学受験の指導実績が15年越えの講師や総合型選抜・公募推薦対策の専門塾を現役で運営している塾長、教員免許保有者等が在籍。 各教員の指導経験に基づいた実体験の情報をベースに年内入試関連の様々な情報を定期的に配信しています。


AIエンジニアになる方法

AIエンジニアになるために、必須の資格や学歴はありません。

AIの知識とプログラミングのスキルを身につけ、企業で実務経験を積むのが一般的なルートです。

主な流れは以下のとおりです。

  1. 数学とプログラミングの基礎を身につける
  2. 機械学習やデータ分析を学ぶ
  3. IT企業やメーカーなどに就職し、実務経験を積む

それぞれ見ていきましょう。

数学とプログラミングの基礎を身につける

AIエンジニアを目指す第一歩は、数学とプログラミングの基礎を固めることです。

AIの仕組みは、数学の考え方の上に成り立っています。

身につけたい主な基礎は以下のとおりです。

分野
内容
数学
線形代数(行列・ベクトル)、微分積分、確率・統計
プログラミング
AI開発で主に使われるPython
情報の基礎
アルゴリズム、データ構造、コンピュータの仕組み

高校で学ぶ数学Ⅰ・A、Ⅱ・B、Ⅲ・Cと、情報Ⅰの内容はAIの土台になります。

2025年1月の大学入学共通テストから「情報」が出題教科に加わったため、高校のうちから情報の学習に力を入れておくと役立ちます。

機械学習やデータ分析を学ぶ

基礎が身についたら、AI特有の技術を学びます。

大学や専門学校のほか、オンライン教材でも学べます。

主に学ぶ技術は以下のとおりです。

  • 機械学習・ディープラーニング(深層学習)の考え方
  • データの収集と前処理、分析の方法
  • TensorFlowやPyTorchなどのAIライブラリの使い方
  • 画像認識、音声認識、自然言語処理などの応用技術
  • 生成AI(大規模言語モデル)を活用したアプリケーション開発

学んだ技術を使って、自分で小さなAIを作ってみることが上達の近道です。

データ分析コンペティション(Kaggleなど)に参加すると、実践的な経験を積めます。

IT企業やメーカーなどに就職する

知識とスキルを身につけたら、企業に就職して実務経験を積みます。

AIを活用する企業は、IT業界以外にも広がっています。

主な就職先は以下のとおりです。

企業のタイプ
特徴
自社サービスを開発するIT企業
自社のサービスにAIを組み込み、機能の改善や新サービス開発に携わる
システム開発会社(SIer)
取引先企業向けに、AIを組み込んだシステムを設計・構築する
AIに特化したベンチャー企業
最先端の技術を扱うことが多く、裁量が大きい
メーカー・研究機関
自動運転や医療機器など、製品へのAI応用や研究開発を行う

入社後は、データの整理やモデル実装の補助から始まることが多くなります。

経験を積むと、AIの設計やプロジェクトの中心的な役割を担えるようになります。

参考:システムエンジニアになるには?なり方・必要な資格・仕事内容を解説

AIエンジニアになりたい高校生の進路

AIエンジニアになりたい高校生の主な進路は、大学への進学と専門学校への進学の2つです。

AIは数学との関わりが深いため、進路選びでは数学の学習環境も確認しましょう。

それぞれ見ていきましょう。

大学に進学する

AIエンジニアを目指す進路として、最も一般的なのが4年制大学への進学です。

情報工学系や理工系、データサイエンス系の学部で、AIを基礎から体系的に学べます。

大学進学の主なメリットは以下のとおりです。

メリット
内容
理論を深く学べる
数学、統計、機械学習の理論を基礎から学べる
研究に取り組める
研究室でAIの最新テーマに取り組める
進路の選択肢が広い
大学院に進学し、研究開発職を目指す道もある

AIの研究開発職では、大学院修了者が多く活躍しています。

AIの仕組みそのものを作りたい人には、大学進学が向いています。

専門学校に進学する

早く現場で働きたい人には、専門学校への進学も選択肢になります。

2〜4年の期間で、プログラミングやAI開発の実践的な技術を集中的に学べます。

専門学校の主な特徴は以下のとおりです。

特徴
内容
実習中心
授業で実際にプログラムやAIを作る時間が多い
就職支援
企業と連携した授業や、手厚い就職サポートがある
学習期間
大学より短い期間で現場に出られる

短い期間で多くの内容を学ぶため、自分で学び続ける姿勢が求められます。

AIを使ったシステム開発の現場で早く働きたい人に向いています。

AIエンジニアとは

AIエンジニアとは、人工知能(AI)を使ったシステムやサービスを設計・開発するエンジニアです。

医療、製造、金融、交通など、幅広い分野で活躍の場が広がっています。

ここでは、仕事内容や給料、働き方などを解説します。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアの仕事は、AIの開発から運用まで複数の工程に分かれています。

主な仕事内容は以下のとおりです。

業務
内容
業務

データ収集・前処理
AIの学習に使うデータを集め、分析しやすい形に整える
モデルの設計・開発
機械学習やディープラーニングでAIモデルを作る
学習・評価
モデルを学習させ、精度を検証する
実装・運用
システムやサービスにAIを組み込み、安定して動かす
改善
利用状況に応じて、AIの精度を高める

チャットボット、画像認識、自動運転、音声認識など、身近なAIの裏側を支える仕事です。

近年は、生成AIを業務に活用するシステムの開発も増えています。

AIエンジニアの給料・給与・年収

AIエンジニアの年収は、スキルや経験、勤務先によって大きく異なります。

厚生労働省のjob tagに掲載されている統計は以下のとおりです。

項目
数値
平均年収
約629万円
統計の出典
賃金構造基本統計調査(job tag掲載値)

この統計は、AIエンジニアを含む職業分類全体のデータです。

専門性の高いスキルを持つ人は、より高い年収で採用される傾向があります。

参照:AIエンジニア|職業情報提供サイト(job tag)

AIエンジニアのやりがい

AIエンジニアの仕事には、多くのやりがいがあります。

主なやりがいは以下のとおりです。

やりがい
内容
社会の課題を解決できる
医療や交通など、社会の課題にAIで取り組める
最先端の技術に触れられる
日々進化する技術を仕事で使える
正解のない課題に挑める
試行錯誤しながら最適な方法を見つけ出せる
成果が形になる
開発したAIが実際に使われる瞬間に立ち会える

自分が作ったAIが、人の仕事や生活を便利にする実感を得られます。

技術が好きな人にとって、やりがいを感じやすい職種です。

AIエンジニアの働き方

AIエンジニアは、IT企業やメーカー、研究機関など、さまざまな職場で働いています。

働き方の主な特徴は以下のとおりです。

項目
内容
雇用形態
正社員が中心。スキル次第でフリーランスとして働く道もある
勤務スタイル
リモート勤務やハイブリッド勤務を導入する企業が多い
チーム体制
データサイエンティストや他のエンジニアと協力して進める
学び方
業務と並行して、新しい技術を学び続ける

一人で黙々と作業するイメージがありますが、チームでの連携が欠かせない仕事です。

取引先にAIの仕組みを説明する場面もあります。

AIエンジニアという職業の注意点

AIエンジニアは将来性のある職種ですが、注意点もあります。

主な注意点は以下のとおりです。

  • 技術の進化が速く、学び続ける必要がある
  • 数学や統計の知識が求められる
  • AIが思いどおりに動かず、試行錯誤が続くことがある
  • 結果が出るまでに時間がかかる

興味を持った段階で、Pythonやデータ分析に触れてみましょう。

自分に合っているかを確かめるヒントになります。

AIエンジニアに役立つ資格

AIエンジニアになるために、必須の資格はありません。

ただし、資格の勉強は知識を体系的に身につける方法として役立ちます。

主な資格は以下のとおりです。

資格名
内容
G検定
AIの基礎知識や活用方法を問う検定。AIの入門に向いている
E資格
ディープラーニングの実装力を証明する資格
基本情報技術者試験
ITの基礎力を測る国家試験。年間を通じてCBT方式で受験できる
Python 3 エンジニア認定基礎試験
AI開発で使われるPythonの理解度を示す
データサイエンティスト検定(DS検定)
データサイエンスの基礎知識を問う検定

G検定とE資格は、日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施しています。

高校生でも受験できる資格が多いため、学習の目標として活用しましょう。

参照:日本ディープラーニング協会(JDLA)

おすすめの大学

AIエンジニアを目指す高校生におすすめの大学は、会津大学、公立はこだて未来大学、工学院大学です。

各大学の概要を表にまとめました。

大学名
大学の概要
コンピュータ理工学部で、AI、機械学習、ロボティクスなどを学べる。教員の約4割が外国籍で国際色豊か
システム情報科学部で、AI、データサイエンス、情報デザインを学べる
情報学部で、データ分析やAIを使った課題解決を学べる

いずれも、コンピュータと情報の専門教育に力を入れている大学です。

大学を選ぶ際は、AIを扱う研究室があるかも確認しましょう。

年内入試ナビでは、AIエンジニアを目指せる大学をまとめています。

参考:AIエンジニアを目指せる大学の一覧はこちら

おすすめの専門学校

AIエンジニアを目指す高校生におすすめの専門学校は、東京デザインテクノロジーセンター専門学校、日本電子専門学校、日本工学院専門学校です。

各校の概要を表にまとめました。

学校名
学校の概要
AIエンジニア専攻で、Python、ディープラーニング、画像認識などを学べる
Pythonや機械学習フレームワークを使ったAIシステム開発を基礎から学べる
AI、IoT、クラウドなどの技術を横断的に学べる。企業と連携した授業がある

各校のカリキュラムや就職実績は、公式サイトで確認しましょう。

体験入学で、実際の授業の様子を確認するのもおすすめです。

よくある質問

AIエンジニアに興味がある人が疑問に思うことをまとめました。

よくある質問とその回答を記載していきます。

AIエンジニアは文系でもなれる?

文系出身でもAIエンジニアになることはできます。

ただし、数学とプログラミングの学習は避けて通れません。

文系から目指す場合のポイントは以下のとおりです。

ポイント
内容
数学を学び直す
高校数学の確率・統計や微分、行列の基礎を固める
プログラミングを学ぶ
Pythonを使って、小さなプログラムを作ってみる
文系の強みを生かす
言葉を扱う自然言語処理や、ビジネスへのAI活用で強みを発揮できる

高校生であれば、理系の学部に進むとAIを体系的に学びやすくなります。

文理選択の前に、進みたい学部の入試科目を確認しておきましょう。

AIエンジニアになるには何年かかる?

AIエンジニアになるまでの年数は、進路によって異なります。

高校卒業からの目安は以下のとおりです。

進路
就職までの目安
専門学校
2〜4年
大学
4年
大学院(修士課程)まで進学
6年

研究開発職を目指す場合は、大学院まで進むことが多くなります。

就職後も、一人前になるには数年の実務経験が必要です。

AIエンジニアに向いている人の特徴は?

AIエンジニアに向いている人には、以下の特徴があります。

主な特徴を表にまとめました。

特徴
説明
数学や統計が好き
AIの基礎となる数学に抵抗がない
論理的に考えられる
物事を筋道立てて考え、問題の原因を探れる
プログラミングが好き
コードを書いて何かを作ることを楽しめる
新しい技術に興味がある
変化の速い分野で学び続けられる

最初からすべてを満たす必要はありません。

特に、新しい技術への好奇心が長く働き続ける原動力になります。

AIエンジニアになるのはやめとけと言われる理由は?

「AIエンジニアはやめとけ」と言われる理由には、仕事の難しさへの指摘があります。

主な理由は以下のとおりです。

  • 数学やプログラミングの習得に時間がかかる
  • 学ぶべき技術の範囲が広い
  • 技術の変化が速く、学び続ける必要がある
  • 高収入のイメージがあるが、スキルが伴わなければ実現しない

これらは、AIエンジニアに求められる努力の大きさを表しています。

学ぶことが好きな人にとっては、将来性とやりがいの大きい職種です。

AIエンジニアとデータサイエンティスト・機械学習エンジニアの違いは?

AIエンジニアと似た職種に、データサイエンティストと機械学習エンジニアがあります。

主な違いは以下のとおりです。

職種
主な役割
AIエンジニア
AIを使ったシステム全体を設計・開発する
機械学習エンジニア
機械学習モデルの構築と改善に特化する
データサイエンティスト
データを分析し、ビジネスの課題解決につなげる

会社によって、職種の呼び方や役割の範囲は異なります。

いずれも、数学・統計とプログラミングのスキルが土台になります。

まとめ

本記事では、AIエンジニアになる方法から、進路・仕事内容・給料・資格までを解説しました。

重要なポイントは以下のとおりです。

  • AIエンジニアに必須の資格はなく、数学とプログラミングのスキルが土台になる
  • 高校の数学と情報Ⅰの学習がAIの基礎になる
  • 平均年収は約629万円(job tag掲載値)
  • G検定やE資格は、学習の目標として役立つ
  • 高校生は、情報系・理工系の大学か専門学校に進学するのがおすすめ

本記事が、AIエンジニアを目指す第一歩になれば幸いです。


AIエンジニアになるには?なり方・必要な資格・仕事内容を解説

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この記事の監修者

竹内 健登

竹内 健登

東京大学工学部卒業。総合型選抜並びに公募推薦対策の専門塾「ホワイトアカデミー高等部」の校長。 自身の大学受験は東京大学に加え、倍率35倍の特別選抜入試を使っての東京工業大学にも合格をし、毎年数人しか出ないトップ国立大学のダブル合格を実現。 高校生の受験指導については東京大学在学時の家庭教師から数えると約10年。 ホワイトアカデミー高等部の創業以来、主任講師の一人として100人以上の高校生の総合型選抜や公募推薦をはじめとした特別入試のサポートを担当。 早慶・上智をはじめとした難関大学から中堅私立大学まで幅広い大学に毎年生徒を合格させている。 2023年には、「勉強嫌いな子でも一流難関大学に入れる方法」という本を日経BPから出版。


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