【2025年版】未経験でもエンジニア転職はできる？注目職種と生成AI活用のポイント

エンジニアには未経験からでも転職できる職種があります。中でも今注目を集めているのが生成AIエンジニアです。

しかし、「未経験からエンジニアに転職する方法は？」「自分はエンジニアへの転職に向いている？」という疑問を持っている方も多いのではないでしょうか。

この記事では、未経験からでも目指しやすいエンジニアの職種や、生成AIエンジニアへの転職がおすすめな理由、知識・経験ゼロから転職する方法を詳しく解説します。

エンジニアへの転職を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

【はじめに】未経験でエンジニアを目指すなら、生成AIスキルは不可欠

未経験からエンジニアへの転職を目指すなら、まずは生成AIスキルを身に付けるのが最優先です。

代表的な生成AIツールには以下のようなものがあります。

ツール名	特徴
GitHub Copilot	GitHubとOpenAIが共同開発したプログラミング支援ツール。コード補完、生成、レビュー、エラー修正まで幅広く対応
Cursor	AI機能を搭載した次世代コードエディタ。AIへのコーディング指示や、バグの発見などが可能
Gemini Code Assist	Googleが開発する生成AI活用のコーディング支援。開発ライフサイクル全体をサポート

これらのツールを活用することで、圧倒的な生産性を獲得できます。しかし、これは言い換えると、生成AIを使えないことは、他のエンジニアに差をつけられるリスクとなることを意味します。

事実、生成AIによってコードの大部分を自動で書けるようになり、従来のエンジニア業務の一部は代替されつつあるのです。一方で、生成AIを使いこなし、その仕組みを理解して活用・開発できる「生成AIエンジニア」は、技術の進歩とともに需要が増しています。

海外のレポートでは、90%以上のエンジニアがAIを利用しているという調査データもあります。つまり、エンジニアを目指す上で生成AIスキルを持つことは必須といえるのです。

参考：Engineering in the Age of AI: What the 2025 State of Engineering Management Report Reveals 2025 State of Engineering Management report｜JELLYFISH

未経験からでもエンジニアになれる3つの理由

エンジニアは未経験からでも目指すことが可能です。それには以下の3つの理由があります。

1. IT人材の需要が高まっているから
2. 資格がなくても転職できるから
3. 教材やオンラインスクールなどの学習環境が充実しているから

ここでは、それぞれの理由を詳しく解説します。

1. IT人材の需要が高まっているから

経済産業省が公開している資料によると、2030年にはIT人材が40万～80万人の規模で不足する懸念があると試算されています。そのため、多くの企業が人材確保に苦慮している状況です。

このような背景から、エンジニアの求人は今後も増加が見込まれています。IT人材の需要が高まる中で、エンジニアとしてのキャリアを築くことは、将来的に安定した職業選択となるでしょう。

2. 資格がなくても転職できるから

エンジニア職は資格が必須ではありません。多くの企業は資格の有無よりも、実際に業務で活かせるスキルや知識を重視しています。そのため、未経験であってもプログラミングや生成AIの基礎を身に付ければ、転職のチャンスは十分にあります。

一方で、資格を取得しておくと採用担当者にとって理解しやすい評価材料になります。国家資格の「ITパスポート」や「基本情報技術者試験」は、どちらもIT分野の基礎知識を持っていることを示せる資格です。履歴書や面接での説得力を補強する効果があり、スキルの裏付けとして有効に働きます。

3. 教材やオンラインスクールなどの学習環境が充実しているから

プログラミング学習サイトやオンラインスクールが普及し、未経験からでもエンジニアを目指しやすい環境が整っています。こうした学習機会の拡大は、転職のハードルを大きく下げています。

エンジニアとして働くには、生成AIスキルをはじめ、プログラミング言語やクラウドサービスの活用など幅広い知識が欠かせません。独学でも学習は可能ですが、理解に時間がかかる場合があります。

その点、オンラインスクールを利用すれば、専門家のサポートを受けながら効率的に学べます。質問対応やキャリア相談の仕組みが整っているスクールもあり、学習から転職活動まで一貫して支援を受けられるのが強みです。

未経験からでも目指しやすいエンジニアの職種

一口にエンジニアといっても、業務内容が異なる複数の職種があります。その中で、未経験からでも目指しやすいエンジニアの職種は以下の5つです。

• 生成AIエンジニア
• テスター・QAエンジニア
• マークアップエンジニア
• インフラエンジニア（サーバーエンジニア・ネットワークエンジニア）
• サーバーサイドエンジニア

ここでは、それぞれの職種を詳しく解説します。

職種	平均年収	主な業務内容	求められるスキル	向いている人
生成AIエンジニア	628.9万円	・「プロンプト」の設計 ・生成AIアプリの開発	・生成AIツールの知識 ・生成AIアプリ開発スキル	・新しいツールや技術に興味がある ・自分の市場価値を高めたい・将来性のあるスキルを身に付けたい ・業務効率化やDX推進に興味がある
テスター・QAエンジニア	574.1万円	・ソフトウェアの不具合検出 ・テストケースの作成および実行 ・動作確認の報告 ・修正後の再テストと品質確認 ・開発チームやQA担当者との連携・改善提案	・バグの報告スキル ・基本的なPC操作 ・テスト管理ツールの使い方	・細かい箇所への注意力がある ・単調な作業に耐えられる ・マニュアルに従って業務を進めることができる
マークアップエンジニア	574.1万円	・HTML/CSSによるWebページの構築 ・デザインデータのコーディング・表示 ・動作のチェックと調整	・HTML/CSSの知識 ・レスポンシブ対応スキル ・アクセシビリティやSEOを意識したコーディングスキル	・精密さが求められる作業が得意 ・集中力と継続力がある ・デザインやユーザー体験に興味がある ・SEOやUX/UIの知識を活かしたい
インフラエンジニア（サーバーエンジニア・ネットワークエンジニア）	約550万円	・サーバーの設計・構築・運用 ・ネットワークの設計・構築・運用	・OSやネットワークの基礎知識 ・セキュリティ対応力 ・トラブルシューティング能力	・IT機器に興味がある ・マニュアルに沿って作業できる・論理的思考が得意 ・トラブルに冷静に対応できる
サーバーサイドエンジニア	約530万円	・Webサービスやアプリのサーバー側機能の開発 ・データベース設計 ・API開発 ・認証処理	・プログラミングスキル（Java、Python、PHP、SQLなど） ・パフォーマンス改善スキル ・セキュリティ設計スキル	・論理的に物事を考えられる ・チームで円滑に作業を進められるコミュニケーション能力がある ・トラブルに柔軟に対処できる

生成AIエンジニア

生成AIエンジニアは、生成AIに入力する指示文である「プロンプト」の設計や、生成AIアプリの開発を担当する職種です。生成AIツールの仕組みへの理解や、生成AIアプリ開発のスキルなどが求められます。

生成AIエンジニア単体の年収統計は現時点で公表されていません。そのため、ここではAIエンジニア全体の平均年収を参考値として紹介します。令和6年賃金構造基本統計調査によれば、AIエンジニアの全国平均年収は628.9万円です。

参考：AIエンジニア｜Job Tag（厚生労働省職業情報提供サイト）

生成AIエンジニアの年収は業務内容ごとに違います。求人情報サイトに掲載されている年収の事例は以下の通りです。

業務内容	年収の目安
LangChainなどを用いた生成AI開発	700万円～1,620万円
OpenAI/LLMモデルを活用したソフトウェア開発	800万円～2,000万円
生成AIによる文書自動作成ツール開発	900万円～1,500万円

このように、生成AIエンジニアは今後さらに需要が高まることが予想される職種です。

生成AIエンジニアに向いている人：

• 新しいツールや技術に興味がある
• 自分の市場価値を高めたい
• 将来性のあるスキルを身に付けたい
• 業務効率化やDX推進に興味がある

最短一ヶ月で生成AIアプリの開発スキルを習得！

「DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース」の詳細を見る

テスター・QAエンジニア

テスター・QAエンジニアは、ソフトウェアやアプリの品質を確認するために、動作検証や不具合（バグ）の検出、テストケースの作成・実行、結果の報告などを行う職種です。マニュアルに沿ったチェックだけでなく、テスト方針の設計や修正後の再テスト、開発チームへの改善提案を担うこともあります。

専門的な知識がなくても始めやすい一方で、正確な作業や報告スキル、テスト管理ツールの操作などの基礎力が求められます。経験を積むことで、チームマネージャーなど責任あるポジションにキャリアアップすることも可能です。

令和6年におけるテスターの全国の平均年収は574.1万円となっています。

参考：デバッグ作業｜Job Tag（厚生労働省職業情報提供サイト）

テスターは専門スキルがなくても始めやすい職種です。システムやソフトウェアの品質保証や検証を担うQAエンジニアへとキャリアアップを目指す方も多くいます。

テスターに向いている人：

• 細かい箇所への注意力がある
• 単調な作業に耐えられる
• マニュアルに従って業務を進めることができる

マークアップエンジニア

マークアップエンジニアの仕事内容は、HTMLやCSSによるWebページの構築や、デザインデータのコーディング、表示や動作のチェックと調整などです。

Webデザイナーが作成したレイアウトや、Webライターが執筆した文章に沿ってコーディングを行う仕事が中心です。プログラミング言語の基礎知識を習得すれば、未経験からでも取り組みやすい職種となっています。

必要なスキルは、HTML/CSSの知識や、さまざまなデバイスでWebサイトを適切に表示する「レスポンシブ対応」の技術、アクセシビリティやSEOを意識したコーディングスキルなどです。

令和6年における、マークアップエンジニア（コーダー）を含むプログラマーの全国平均年収は574.1万円です。

参考：プログラマー｜Job Tag（厚生労働省職業情報提供サイト）

まずはHTML・CSSのコーディングをするコーダーに転職し、Webページに動的な変更を加えるJavaScriptを学んでいくと、キャリアの選択肢も広がっていくでしょう。

マークアップエンジニアに向いている人：

• 精密さが求められる作業が得意
• 集中力と継続力がある
• デザインやユーザー体験に興味がある
• SEOやUX/UIの知識を活かしたい

インフラエンジニア（サーバーエンジニア・ネットワークエンジニア）

インフラエンジニアは、サーバーやネットワークの設計や構築、運用を担当する職種です。

サーバーエンジニアやネットワークエンジニアと呼ばれることもあり、システムを安定稼働させる基盤づくりが主な役割となっています。

必要とされるのは、OSやネットワークに関する基礎知識、セキュリティ対応力に加えて、不具合を切り分けて解決するトラブルシューティング能力です。これらは実務を通じて習得しやすいため、未経験者でも現場経験を積みながら成長していけます。

求人情報サイトのデータによると、インフラエンジニアの全国平均年収は約550万円です。

参考：日本でのインフラエンジニアの給与｜indeed

インフラエンジニアに向いている人：

• IT機器に興味がある
• マニュアルに沿って作業できる
• 論理的思考が得意
• トラブルに冷静に対応できる

サーバーサイドエンジニア

サーバーサイドエンジニアとは、サーバー側（Webサービスやアプリを動かす裏側の仕組み）の機能を開発する職種です。データベースの設計や、複数のツールを連携して動かすためのAPIの開発、認証処理を担当します。

サーバーサイドエンジニアに求められる主なスキルは、JavaやPython、PHP、SQLなどのプログラミング言語に関する知識です。また、パフォーマンス改善やセキュリティ設計のスキルも重視されます。

DX推進やIoT・AIの導入にはサーバー基盤が不可欠なため、サーバーサイドエンジニアの需要は高まっています。また、独学教材やプログラミングスクールなど学習手段が豊富に揃っており、未経験からでも取り組みやすい職種です。

求人情報サイトのデータによると、サーバーサイドエンジニアの全国平均年収は約530万円です。

参考：日本でのサーバーサイドエンジニアの給与｜indeed

サーバーサイドエンジニアに向いている人：

• 論理的に物事を考えられる
• チームで円滑に作業を進められるコミュニケーション能力がある
• トラブルに柔軟に対処できる

未経験からの転職なら「生成AIエンジニア」がおすすめな理由

数あるエンジニア職の中でも、未経験からの転職を目指すなら生成AIエンジニアがおすすめです。その理由として、以下の4つが挙げられます。

ここでは、生成AIエンジニアがおすすめである理由について、詳しく解説します。

文系・理系問わず幅広い業界で活躍の場があるから

生成AIエンジニアはIT業界だけでなく、金融・製造・物流・商社・広告など幅広い業界で求められています。以下のように、文系・理系を問わず活躍の場がある職種です。

• 金融：リスク分析や不正検知
• 製造：生産効率の向上や品質管理
• 物流：需要予測や在庫管理の最適化
• 商社：営業活動の効率化、サプライチェーンの最適化
• 広告：顧客データ分析やターゲティング精度向上

自分の得意分野に生成AIスキルを掛け合わせれば、専門性に新しい価値が加わり、市場価値の高い人材として評価されやすくなるでしょう。

高い需要があるから

多くの企業がAI人材を求めています。「DX動向2024」によると、AIを導入する際の課題について最も回答率の高かったのは「AIに関連する人材が不足している」（62.4%）の項目でした。

参考：「DX動向2024」進む取組、求められる成果と変革｜IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

このAI人材への高い需要は求人情報にも現れています。株式会社インディードリクルートパートナーズの調査によると、AI関連のエンジニア系求人は約6.6倍に増加していることがわかりました（2017年度比）。

この需要は将来も続くと考えられており、経済産業省の試算では、2040年にAIやロボットを活用する人材が300万人不足するリスクが指摘されています。

参考：経済産業政策新機軸部会 第４次中間整理 ～ 成長投資が導く2040年の産業構造 ～ ｜経済産業省

さらに、世界経済フォーラムの「Future of Jobs Report 2025」では、2030年までに1億7,000万件の新たな職が創出され、9,200万件が消失すると予測されています。増加分の7,800万件の多くがAI・ビッグデータ・サイバーセキュリティ関連となる予想です。

参考：The Future of Jobs Report 2025 | World Economic Forum

こうした背景から、生成AIの技術進歩に伴って生成AIエンジニアの需要は今後一層高まると考えられます。未経験でもスキルを習得して証明できれば、ポテンシャル採用につながる可能性が高いでしょう。

必要なスキルを短期間で身に付けやすいから

近年はChatGPTやGeminiなどの生成AIツールが進化し、プログラムコードの作成や修正を自動化できるようになりました。これにより、未経験者でも学習のハードルが下がり、基礎的なスキルを短期間で習得しやすくなっています。

さらに、オンライン教材や学習コミュニティ、現役エンジニアの指導といった環境も整ってきました。こうしたサポートを活用することで、実務に近いスキルを効率的に身に付けられます。

たとえば「DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース」では、最短一ヶ月でアプリ開発スキルを学べるカリキュラムが用意されており、未経験からでも実践的に成長できる仕組みが整っています。

プログラミング不要でできる案件もあるから

生成AIエンジニアの業務の中には、必ずしもプログラミングを必要としないものもあります。たとえば、生成AIに入力する指示文を設計・改善する「プロンプトエンジニアリング」は、文章力や論理的な思考があれば取り組める分野です。

さらに、ノーコードで生成AIアプリを作れるツールも登場しています。代表的なものが「Dify」で、複雑なコードを書かずに業務アプリを開発できます。こうした仕組みを使えば、プログラミング経験が少なくてもプロジェクトに関われるのが特徴です。

このように、生成AIエンジニアは専門的な開発スキルがなくても始められる領域があり、未経験者にとって挑戦しやすい職種といえます。Difyの学習に特化した「DMM 生成AI CAMP Difyマスターコース」などを活用すれば、効率的にスキルを習得することも可能です。

未経験から生成AIエンジニアに転職する方法

ここでは、未経験から生成AIエンジニアに転職する方法を、以下の3つのステップに分けて解説します。

1. 生成AIスキルを身に付ける
2. 生成AIアプリの開発やツール活用の実績を作る
3. 生成AIエンジニアの求人に応募する

ステップ1. 生成AIスキルを身に付ける

まずは、生成AIエンジニアに求められる知識やスキルを学ぶことが出発点です。学ぶべきポイントを以下にまとめました。

学ぶこと	具体的な内容の例
生成AIの基礎知識	ChatGPTの仕組み、文章・画像の自動生成
生成AIへの指示の出し方	質問や依頼の書き方を工夫し、欲しい答えを正確に引き出すプロンプト設計
プログラミングの基礎	プログラミング言語「Python」による簡単な計算や文字処理、コードの実行
生成AIサービスの活用	OpenAIのAPIを使った文章や画像の作成、「Cursor」など最新の開発補助ツールの活用
生成AIアプリ開発の基礎	チャットボットやレコメンドアプリの作成
生成AIの精度改善	生成AIの答えを評価し、より正確な結果が出るようにするための調整
成果の発表・活用	学んだ内容をWebアプリやポートフォリオにまとめて公開

このように基礎から応用までを網羅的に学ぶことで、実際にアプリ開発や業務改善に応用できる力が身に付きます。

これらの内容を効率的に学びたい方には「DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース」がおすすめです。学習からポートフォリオ作成まで一貫して支援してもらえるため、未経験からでも安心して取り組めます。

ステップ2. 生成AIアプリの開発やツール活用の実績を作る

生成AIエンジニアを目指すうえで重要なのが、学んだスキルを形に残すことです。実際にアプリを開発した実績は、転職活動で大きなアピール材料になります。

チャットボットや文書自動作成ツール、生成AI英会話アプリなどの小規模な開発でも十分です。自分で作ったものをブログやWebサイトなどで公開し、採用担当者が成果を直接確認できるようにしましょう。

このようにポートフォリオを準備することで、生成AIエンジニアとしての実力を客観的に示せるだけでなく、面接で具体的な話題として取り上げてもらえる可能性が広がります。

ステップ3. 生成AIエンジニアの求人に応募する

スキルの学習と実績作りが完了したら、生成AIエンジニアの求人を探して応募しましょう。

求人探しの代表的な方法は、求人検索エンジンや転職エージェントを利用することです。ただし、これらの方法には懸念点もあります。求人検索エンジンを使えば幅広い案件を調べられますが、未経験者向けの求人は少なく、経験者募集に埋もれてしまうこともあります。転職エージェントを利用する場合も同様で、必ずしも自分のスキルに合った案件を紹介してもらえるとは限りません。

その点、転職支援が受けられるスクールなら、習得したスキルに合わせて求人を紹介してもらえます。また、履歴書の添削や面接対策、非公開求人の紹介など一貫したサポートが受けられるため、未経験からでも転職に成功しやすいのが大きな利点です。

未経験からエンジニア転職を目指す際のポイント・注意点

未経験からのエンジニア転職を成功させるには、闇雲に学習や応募を進めるのではなく、いくつかのポイントを押さえることが重要です。必要なスキルを明確にし、計画的に学習し、求人内容を見極めることで、転職後のミスマッチや後悔を防げます。

ここでは、エンジニアへの転職を目指す上で注意すべき4つのポイントを解説します。

目指す職種で求められる知識・スキルを明確にする

エンジニア転職を考える際は、まず「どの職種を目指すのか」を明確にしましょう。エンジニアと一口に言っても、必要とされるスキルは職種ごとに大きく異なります。

たとえば、生成AIエンジニアを目指すならPythonや大規模言語モデル（LLM）に関する知識が求められます。一方で、マークアップエンジニアを目指す場合はHTML/CSSやJavaScriptといったWebフロントの基礎が不可欠です。

このように、職種ごとに必要なスキルを整理し、自分が学ぶべき内容を早い段階で把握することが大切です。特に未経験から挑戦する場合は、「すぐに必要なスキル」と「後から伸ばすスキル」を分けて優先順位を付けると、効率よく学習を進められます。

転職希望時期から逆算して学習スケジュールを決める

転職をいつ実現したいのか、目標時期を先に決めることが大切です。そこから逆算して学習スケジュールを組めば、無理なくスキル習得を進められます。

未経験からエンジニア転職を目指す場合、スキル習得には一定の時間が必要です。例えば、独学で学ぶ場合は数ヶ月～半年程度、スクールを利用すれば1～3ヶ月で基礎を身に付けられるのが一般的な目安です。

現実的で無理のない計画を立てることで、途中で挫折するリスクを減らし、安定して学習を継続できます。

希望する職種で働けるか求人をよくチェックする

ミスマッチを避けるために、求人内容を丁寧に確認することが欠かせません。

特にIT業界では「SES（システムエンジニアリングサービス）」という働き方が多く見られます。SESは企業に所属しながら、契約先の案件に一定期間アサインされる仕組みです。経験を積む機会にはなりますが、自分の希望とは異なる案件に配属されたり、給与水準が比較的低めになったりすることもあります。

そのため、求人を選ぶ際には「自分の目指す職種の業務ができるか」を必ず確認しましょう。応募前に求人票を細かく読み込み、面接の場でも具体的に質問しておくことで、入社後のミスマッチを防げます。

応募先の労働環境や待遇を確認する

応募先を選ぶ際には、仕事内容だけでなく労働環境や待遇も必ず確認しましょう。

例えば、「未経験歓迎」の求人は一見すると教育体制が整っているように見えますが、実際には人員不足を補うための急募であるケースもあります。そのような職場は長時間労働や不安定な勤務環境である可能性があります。

リスクを避けるには、求人票だけでなく企業の公式サイトや口コミサイト、社員インタビューなど複数の情報源をチェックすることが大切です。特に「事業拡大による増員なのか」「欠員補充なのか」といった募集の背景を把握できると安心です。

このように、労働環境や待遇を事前に見極めることで、入社後のギャップや後悔を防ぎ、安定したキャリアを築きやすくなります。

未経験から生成AIエンジニアを目指すなら「DMM 生成AI CAMP」がおすすめ

「DMM 生成AI CAMP」は、職種や目的に特化したコースでエンジニアになるためのスキルが学べるオンラインスクールです。

特に、未経験から生成AIエンジニアを目指す方には、「DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース」と「DMM 生成AI CAMP Difyマスターコース」がおすすめです。

ここでは、「DMM 生成AI CAMP」の特徴について詳しく解説します。

• 特長1. 生成AIエンジニアに必要なスキルを体系的に学べる
• 特長2. 受講期間中に生成AIアプリ開発を経験できる
• 特長3. 専門家からのサポートが受けられる
• 特長4. 最新技術を日々アップデートしている
• 特長5. 受講料の最大70%の還元を受けられる
• 特長6. 転職に向けたキャリア支援が受けられる

特長1. 生成AIエンジニアに必要なスキルを体系的に学べる

「DMM 生成AI CAMP」のすべてのコースは、AI業界の専門家・小澤健祐氏（おざけん）が監修し、実務に直結するカリキュラム設計となっています。未経験からでも体系的にスキルを学べるのが特長です。

DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース

Pythonの基礎から学習をスタートできるため、プログラミング初級者でも安心です。さらに、LLM（大規模言語モデル）の仕組みや活用方法、プロンプト設計、RAG、API連携など、実務に直結する技術を幅広く習得できます。

DMM 生成AI CAMP Difyマスターコース

ノーコードで生成AIアプリを開発できるツール「Dify」の使い方を体系的に学べます。プログラミング知識がなくてもアプリ開発の流れを理解でき、業務効率化や新規サービス開発に活かせるスキルが身に付きます。

いずれのコースも、未経験からエンジニアに必要な知識を一通り身に付けられるよう設計されています。

特長2. 受講期間中に生成AIアプリ開発を経験できる

「DMM 生成AI CAMP」の各コースでは、単に知識を学ぶインプット学習だけでなく、実際に生成AIアプリを開発するアウトプット学習も通じて、実践的なスキルを身に付けられます。

RAGやAPI連携といった応用的な技術についても、受講期間中に生成AIを開発しながら学べることが「DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース」の特長です。

受講期間中に作成した生成AIアプリは、転職活動を行う際のアピール材料として活用できます。

特長3. 専門家からのサポートが受けられる

「DMM 生成AI CAMP」では、生成AIに精通した専門家のサポートを受けながら学習を進められます。学習進捗の管理、回数無制限の質問対応、提出課題へのフィードバックなど、サポート体制が充実しているのが特長です。

このような仕組みがあるため、独学ではつまずきやすい部分も安心して学習でき、挫折せずにスキルを習得できます。

特長4. 最新技術を日々アップデートしている

技術の進歩に合わせてカリキュラムを常に更新し、生成AI分野の変化に対応していることも「DMM 生成AI CAMP」の特長です。

たとえば、最近は実務ニーズの高まりを踏まえ、CursorやMCPといった最新の開発支援技術をカリキュラムに体系的に組み込んでいます。

受講中からエンジニア業界の最新トレンドをキャッチアップできるため、学んだスキルをすぐに現場で活かせるのが強みです。

特長5. 受講料の最大70%の還元を受けられる

「DMM 生成AI CAMP」の各コースは経済産業省リスキリング支援事業に認定されているため、最大70%の受講料補助を利用できます。

「DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース」と「DMM 生成AI CAMP Difyマスターコース」の受講料は以下の通りです。

コース	学習プラン	通常料金（税込）	リスキリング補助金適用後の料金（税込）
DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース	4週間プラン	296,000円	107,637円
	8週間プラン	378,000円	137,455円
	12週間プラン	446,000円	162,182円
	16週間プラン	498,000円	181,091円
DMM 生成AI CAMP Difyマスターコース	4週間プラン	278,000円	101,091円
	8週間プラン	358,000円	130,182円
	12週間プラン	428,000円	155,637円
	16週間プラン	478,000円	173,818円

補助金を利用することで、通常より大幅に負担を抑えて学習できるため、未経験からでも挑戦しやすい環境が整っています。

特長6. 転職に向けたキャリア支援が受けられる

「DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース」では、転職に向けたキャリア支援も受けられます。

具体的なサポート内容：

• 独自の未公開求人や副業案件の紹介
• キャリア目標の明確化に向けたカウンセリング
• 履歴書・職務経歴書など応募書類の添削
• 応募企業ごとの特性に応じた面接対策

転職だけでなく副業案件の紹介もあるため、「まずは副業で経験を積みたい」という方にも適しています。実務経験と実績を積みながら、キャリアアップにつなげられるのが大きな強みです。

「DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース キャリア支援」の詳細はこちら。

未経験でエンジニアになりたい人のよくある質問

ここでは、未経験からエンジニアになりたい人からのよくある質問と回答を紹介します。

エンジニアになるために資格取得は必要？

エンジニアへの転職には、資格は必須ではありません。保有資格の有無よりも、実務スキルや開発経験の方が評価されます。ただし、エンジニアとしての基礎力を示すために、基本情報技術者試験などの資格を持っておくと有利になる場合もあります。

30代未経験でもエンジニアに転職できる？

30代からでも、未経験からのエンジニア転職は可能です。高い学習意欲と、ポートフォリオや開発経験によって実績を示せるかどうかがポイントとなります。また、生成AIエンジニアなど需要の高い職種を選ぶことも大切です。

未経験でエンジニアとして副業は可能？

未経験からエンジニアとして副業することも可能ですが、案件獲得のハードルは高めです。最初は、Web制作やテスト業務、軽微な修正といった小規模な副業案件が中心となります。スキルと実績を積んでから、高単価案件を狙っていくことがおすすめです。

エンジニアで特に重要なスキルは？

エンジニアで特に重要なスキルは、生成AIツールを活用して効率的に開発・情報収集を行うスキルです。また、論理的思考力や問題解決力、チーム開発を支えるコミュニケーション能力も求められます。

エンジニアになるためのおすすめの勉強方法は？

本気でエンジニアへの転職を目指すなら、オンラインスクールでの学習が最適です。オンラインスクールなら、体系的に学習できるだけでなく、質問や相談ができるため挫折してしまうリスクを抑えられます。また、目的に合った最適な学習カリキュラムが提供されているため、効率的な学習が可能です。

未経験から生成AIエンジニアへの転職を目指そう

生成AIの進化によって一部のエンジニア業務は自動化されていく可能性があります。その一方で、生成AIを活用・開発できる人材は、今後ますます需要が高まると考えられます。

未経験から生成AIエンジニアを目指すには、まず生成AIを使いこなすスキルを身に付けることが重要です。独学でも学習は可能ですが、効率的に学びたい方にはオンラインスクールが最適です。

「DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース」なら、生成AIの専門家のサポートやキャリア支援を受けながら、未経験からの転職を目指すことが可能です。また、「DMM 生成AI CAMP Difyマスターコース」では、プログラミング不要で生成AIアプリを開発するスキルを習得できます。

「どんな内容が学べるか？」「プログラミング初心者でも生成AIエンジニアとしてのスキルを身に付けられるか？」など、気になることがあれば無料相談がおすすめです。エンジニアへの転職に詳しい専門のスタッフが、あなたの疑問に丁寧にお答えしますので、まずはお気軽にお申し込みください。