本気でAI人材になりたい!高年収で将来性が非常に高いAIエンジニア職に就きたい!
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もしあなたがAI人材になりたいならば、このページで紹介する転職サービスは必見です。
現役のAIエンジニアが、使いやすい転職サイト・転職エージェントをご紹介します。
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目次
AI業界の待遇を概観する
AIエンジニアは激務なのか
AIエンジニアの将来性
AIエンジニアになるメリット
転職エージェントを活用して効率的に転職しよう
AIエンジニア向け転職エージェント選びのコツ
転職サイト・転職エージェントを利用する時期は?
おすすめの転職サイト・転職エージェント
第3位 「大手企業に強い!その実力は全国区!」DODA
第2位「現職ITエンジニアの年収アップをサポート!」TechClipsエージェント
第1位「手厚いサポートと情報量で満足度No.1!」 : マイナビIT AGENT
おわりに
※お忙しい方は、「おすすめの転職サイト・転職エージェント」からお読みください。
AI業界の待遇を概観する
業界を概観すると、2022年時点のAIエンジニアの平均年収は1300万円。一方現役ITエンジニアの平均年収が516万円。AIエンジニアは、ITエンジニアの倍以上の年収です。
<インターネット業界>
Web系・自社開発企業と称されるインターネット業界は、年収の幅が広く、700~1800万円と会社によって年収レンジが大きく異なります。急成長を目指すスタートップでは、機械学習エンジニアに「年収1500万円+ストックオプション」や「1300万円~+決算賞与」という高額求人がそこそこあります。人材流動性の高いスタートアップは、何らかのインセンティブをつけないと人材を確保・保持できないという背景があります。
一方社員数が200名を超えてきて、社内ルールが整備され、成長がひと段落したWeb企業は、900万円前後の求人が多いです。
インターネット業界は、市場規模が伸び続けており、慢性的な人材不足のため、エンジニア獲得のために働きやすさ競争をしています。また自社内にデータを持っているというのは、機械学習エンジニア・データサイエンティストから見て魅力的です。手軽に分析ができますし、機械学習モデルの構築と運用の両面に携われるからです。
「機械学習エンジニアとして成長したい!」「自社サービス開発に携わりたい」と考えられるならWeb系の自社開発企業が最もおすすめです。
一方社員数が200名を超えてきて、社内ルールが整備され、成長がひと段落したWeb企業は、900万円前後の求人が多いです。
インターネット業界は、市場規模が伸び続けており、慢性的な人材不足のため、エンジニア獲得のために働きやすさ競争をしています。また自社内にデータを持っているというのは、機械学習エンジニア・データサイエンティストから見て魅力的です。手軽に分析ができますし、機械学習モデルの構築と運用の両面に携われるからです。
また自社開発企業は、自社サービス開発の経験が積みやすいです。ベンチャー企業は社歴が短いので、過去の古いシステムを保守するような仕事が少なく、新しいWebサービスの開発など攻めの開発に関わることが多いです。最新技術に触れることも多いため、市場価値が上がりやすいです。
ゼロから新しいものを作るので、自分の意見や開発したものが具体的な形になっていくので、エンジニアにとって強烈な達成感を体験出来ます。
断言したいのですが、「新規性の高いプロジェクトにゼロから参画してフルコミット」することは、エンジニアとして最も成長できる経験です。
「機械学習エンジニアとして成長したい!」「自社サービス開発に携わりたい」と考えられるならWeb系の自社開発企業が最もおすすめです。
<コンサル業界>
大企業にAIの導入を支援するAIコンサルタント(≒DXコンサルタント)は、多くの求人が年収1000万円を超えます。外資コンサルにマネージャー職で転職した人に話を聞くと、日系よりも管理職の権限が大きく、経費などでなかなか良い思いが出来るようです。外資系日系問わず、本当にエース級がコンサル会社に移っていて、30代中盤の超優秀なITエンジニアや、事業会社で機械学習のR&Dをやっていた人材が外資系の総合コンサルに移っています。
ITを取り扱う総合コンサルティング会社は、プロジェクトの人数が多く、期間も長いため、求人数は多いです。人材の流動性も高いため、論理的思考能力があれば、内定の難易度は思ったほど高くないです。
ここ数年は、PMOとDX支援ができる人材を増やしているので、IT関連の上流工程やチームマネジメント経験があれば高く評価されるでしょう。
顧客のふわっとした要求を落とし込むスキルを持つ人材は、今のコンサルファームで最も求められる人材といえるでしょう。レガシーな大企業を相手に、DXのど真ん中で働きたい人は、コンサル業界がおすすめです。
1~2年ほど経験すれば、論点思考やプロ意識を身に付けられるので、転職先の幅は広がります。また、運良く海外拠点で経験を積めると、ヘッドハンティング経由で経営幹部への道筋が見えてくるでしょう。
<大手金融業界>
大手金融業界(メガバンク、信託銀行、生保、損保、証券)は、保有するデータ量が膨大で、デジタル戦略の予算枠が非常に高額のため、業務知識が高値で売れます。AIと業務の両方が分かる人材の場合、求人先の要件とハマるとかなりの高値が付きます(具体的な業務経験のアピールは必要です)。例えば、銀行員の方がデータサイエンスのキャリアを絡めることで、市場価値を高め、高い年収で転職できる可能性が高まるでしょう。銀行から信託銀行など横滑りの転職も見込めます。
スキルセットとしては、機械学習の実務経験に加えて、マネジメント経験があるとアピールになります。というより、大手IT企業ではマネジメントスキルは人権です。マネジメント適性がないと内定は厳しいです。
プロジェクトの数が多く、扱う技術も幅広いので、希望すれば意外と自分のやりたいことができる環境が揃っています。マネジメントにそこまで苦手意識がなく、安定した給料を長く貰いたい人は、大手IT企業がおすすめです。雇用が安定しているためか、社員は総じて人当たりが良いです。
現在どの大手IT企業もデジタル系に注力しています。「チームを率いてDXの仕事がしたい!」と考えられるなら真っ先に選択肢に挙げてよいでしょう。
特に金融業界は、本社デジタル部門での採用が大半のため、課題整理やデジタル戦略立案、ベンダーコントロールなど、コンサルチックなスキルニーズがとても高いです。データサイエンスの知見はそこそこだけど企画やコンサル経験のある方は、金融業界にはまりやすいでしょう。年収は外資証券系が頭抜けますが、日系大手も800~1500万円は見込めます。
例えば30代前半のエンジニアがメガバンクに転職すれば、本部勤務で年収1200~1500万円程度になります。
例えば30代前半のエンジニアがメガバンクに転職すれば、本部勤務で年収1200~1500万円程度になります。
<大手IT企業>
大手IT企業(大手SIer、大手ITメーカー)は、メガバンクと同じく年功序列です。年収は30代半ばで800~1000万円が目安です。ただ、高い技術力と実績があれば、通常と別枠の採用で1500万円以上も十分狙えます。スキルセットとしては、機械学習の実務経験に加えて、マネジメント経験があるとアピールになります。というより、大手IT企業ではマネジメントスキルは人権です。マネジメント適性がないと内定は厳しいです。
プロジェクトの数が多く、扱う技術も幅広いので、希望すれば意外と自分のやりたいことができる環境が揃っています。マネジメントにそこまで苦手意識がなく、安定した給料を長く貰いたい人は、大手IT企業がおすすめです。雇用が安定しているためか、社員は総じて人当たりが良いです。
現在どの大手IT企業もデジタル系に注力しています。「チームを率いてDXの仕事がしたい!」と考えられるなら真っ先に選択肢に挙げてよいでしょう。
<データ分析専業>
データ分析専業企業では、いわゆるデータサイエンティストのスキルセットが求められます。PythonやRでのデータ前処理や機械学習を用いた分析業務に加え、分析設計や報告書作成の経験があると強いです。メンバー管理やクライアント対応までできるとリーダークラスの採用が見込まれるので、年収は800~1350万円が相場です。業務片手間に英語論文を読んでいる百戦錬磨のデータサイエンティストに嫌でも囲まれるので、成長速度は最も早いです。社員は極めて優秀で、入社難易度は高いです。
大学の研究室のようなアカデミックな雰囲気が好きな人には、肌に合うと思います。Kaggleで入賞経験があるとアピールになるでしょう。
<大手メーカー・自動車・製造業界>
2021年度から、大手メーカーの求人(研究所&本社デジタル部門)が伸びています。「大規模データ処理」「コンテナ技術」「自然言語処理」「画像認識」あたりがキーワードで、年収水準は年収700~1500万円と、一部求人は年功序列をぶっちぎった待遇を用意しています。生涯賃金ベースで考えるとかなりお得感あります。しかしメーカーのデジタル系職種は、いわゆる花形ではありません。社内にソフトウェア技術に明るい人材が不足しているため、「AIエンジニアで採用されたのにDX推進部でRPAやクラウド導入をやることになった」ということが起こる可能性があります。そのため、絶対にAIや機械学習の仕事がしたい人には向いていません。
一方、「新しい技術に触ることが楽しい」「企業の業務変革をデジタル技術でリードしていきたい」という思いがある方には、メーカーはおすすめです。
なおリモートワーク(在宅勤務)で働ける会社も一気に増えました。AI業界は確実に働きやすくなってきています。
<追記①:2023年9月の求人状況>
米系の外資系IT企業は、新規採用の一時停止や人員整理をしており、2023年下期も厳しい状況になります。ソフトウェア技術の求職者が非常に多く、転職に良い時期ではありません。時が悪いのでしばらく大人しくしているのがおすすめです。
ただChatGPTの登場で、AIエンジニアやデータサイエンティストの仕事内容も大きく変わってきています。LLMを活用した導入支援がバブルの様相を呈しています。Azure OpenAI等を触っていれば恩恵を受ける可能性があるでしょう。Azure Cognitive SearchやLangChainを触っているとなお良しです。特に自然言語ができるAIエンジニアは、一刻も早くLLMを触すべきでしょう。
また、LLMを活用したユースケース検討など、上流工程のスキルセットも現在大いに売りになります。そのため、今のLLMの潮流に追随するために新しいスキルを身に付けるという転職でしたら大いにありだと考えます。
日系企業を見ていくと、大手SIer、総合コンサル、インターネット、消費財、通信キャリア、広告代理店、自動車関連、金融機関の採用意欲は高いです。特にITを主戦場とする総合コンサルの求人はかなり多いです。例えば、総合コンサルに入社するだけなら難易度はそこまで高くなく、上流工程の仕事にも興味があるなら、最初に考えてよい選択肢になりました。
また大手消費財や大手財閥デベの求人もあり、業界を牽引したい企業がDX推進室を設置して、中核となれるAIエンジニアを募集しています。入社難易度はかなり高いですが(面接に到達するだけでもハードル高い)、売れる実績があれば狙っても良いと思います。
特に以下の経験があれば、高値で売れる可能性が高いです。
・経営課題と分析課題を紐づけてデータ分析した経験(マネージャ候補採用)
・BigQueryやAWSでの分析環境の構築経験(大手企業は管理するデータ量が膨大のため)
・Azure OpenAIなどのLLMについて、ユースケース検討から他のAI技術と組み合わせた実証実験の経験がある。
<追記②:大手企業転職のコツ>
大手企業の採用面接は、スキルセットが十分でも、マインドセットが企業文化に合わないと判断されると、容赦なく落とされます。「ほとんど落ちない最終面接で人事に落とされた」という話も聞きます。
面接で「なんか違うな」と人事に思われると、「総合的な判断でお見送り」になるということです。こればかりは相性の問題ですが、面接で下記のようなマインドセットを披歴できれば、落ちる確率は大きく下がるでしょう。
面接で「なんか違うな」と人事に思われると、「総合的な判断でお見送り」になるということです。こればかりは相性の問題ですが、面接で下記のようなマインドセットを披歴できれば、落ちる確率は大きく下がるでしょう。
・技術的な興味関心だけではなく、事業全体の課題解決を意識している
・いろんな人に手助けしながら情報を集めて、業務の全体像を描くことができる
・経営層や他部署に対し、最新技術を解説することが苦ではない
AIエンジニアの激務度は、配属部署と技術力で大きく変わると言えます。
逆に事業部専任のデータサイエンティストのようなポジションの場合、定期的なデータ分析業務がメインになるため、あまり忙しくないことが多いです。
ただ、技術的な面白さや知的好奇心を満たすことができるのは、R&Dに近い部署になるため、その辺りは個人の嗜好によって選択肢が変わるでしょう。
一方、JTCと言われるような大手日系企業では、データサイエンスに絡む企画業務や、データ基盤設計を任されることは日常茶飯事です。業務範囲が広く激務になりがちです。
まとめると、AIエンジニアとしてゆったり目で働きたい場合、メガベンチャーで事業部に近いポジションがおすすめです。一方、技術的成長を目指す場合、R&Dに近い部署に行くと、論文執筆の機会を得られるので最先端技術に触れられるでしょう。
また、日系の大手IT企業も別に悪いわけではなく、いろんな仕事が降ってくるため、「データサイエンスに広く興味はあるけど、具体的な適性はよくわからない」という方が、ある種のモラトリアム期間として過ごす分には非常に良い環境だと感じます。実際に、日系大手SIer出身者は、広く活躍されている方がとても多いです。
AIエンジニアは激務なのか
AIエンジニアは、技術進化が速く、業務範囲が広いため、激務になりがちと言われます。確かに、技術進化が速いため、追随するためのリサーチには時間がとられますし、新手法を立案して論文執筆をしようとすると、先行論文の丁寧なサーベイが必要なので、暇でないことは確かです。
また、比較的新しい職種のため、組織からデータ全般に関する業務と捉えられると、業務範囲が非常に広がるため、忙しくなってしまいます。
また、比較的新しい職種のため、組織からデータ全般に関する業務と捉えられると、業務範囲が非常に広がるため、忙しくなってしまいます。
AIエンジニアの激務度は、配属部署と技術力で大きく変わると言えます。
①配属部署の観点
配属部署が、会社全体の貢献が求められるR&Dチックなポジションの場合、研究開発に加えて、技術支援の案件も複数入ってくるため、激務になりがちです。特にマネージャーは調整業務も含め、非常に忙しい状況になるでしょう。逆に事業部専任のデータサイエンティストのようなポジションの場合、定期的なデータ分析業務がメインになるため、あまり忙しくないことが多いです。
ただ、技術的な面白さや知的好奇心を満たすことができるのは、R&Dに近い部署になるため、その辺りは個人の嗜好によって選択肢が変わるでしょう。
②技術力の観点
組織の技術への理解度が高い方が、AIエンジニアの役割が明確化されているため、業務範囲が狭い傾向があります。外資系やメガベンチャーのようなエンジニアリングに対する成熟度の高い組織は、役割分担がしっかりできているので、働きやすいのは間違いないでしょう。一方、JTCと言われるような大手日系企業では、データサイエンスに絡む企画業務や、データ基盤設計を任されることは日常茶飯事です。業務範囲が広く激務になりがちです。
まとめると、AIエンジニアとしてゆったり目で働きたい場合、メガベンチャーで事業部に近いポジションがおすすめです。一方、技術的成長を目指す場合、R&Dに近い部署に行くと、論文執筆の機会を得られるので最先端技術に触れられるでしょう。
また、日系の大手IT企業も別に悪いわけではなく、いろんな仕事が降ってくるため、「データサイエンスに広く興味はあるけど、具体的な適性はよくわからない」という方が、ある種のモラトリアム期間として過ごす分には非常に良い環境だと感じます。実際に、日系大手SIer出身者は、広く活躍されている方がとても多いです。
AIエンジニアの将来性
これまでシステム開発では、人間が仕様書を書いてプログラムの機能を定義していました。一方、AIや機械学習では、データからプログラムを導きます。人間が機能を考えるのではなく、AIが機能を定義しています。
これまでの機械学習は、データ量が少なかったりアルゴリズムがあまり賢くなかったりと、人間を超えるプログラムを作ることは難しい状況でした。人間より賢いAIを作るなんてことは夢のまた夢でした。
しかし、近年のデータ量の爆発的増加とディープラーニングの進歩により、だんだんと局所的に人間の賢さを超えるAIが出てきました。画像認識(ResNet)や自然言語処理(BERT)の精度が、人間の識別能力を超えたことはその好例です。
そしてAIは指数関数的に技術的発展を遂げています。すると、人間が考えた仕様書よりも、AIが作ったプログラムの方がはるかに賢くなっていきます。グラフにすると以下の通りです。


お伝えしたいことは、人材不足感の高まりから現在のAIエンジニアの給与も悪くないのですが、今後のAIの発展によって、ITエンジニアとAIエンジニアの給与差は拡大していく可能性が高いという事です。
これから先、仕様書の通りに開発するエンジニアと、AIを開発できるAI技術者のどちらが将来性があり、どちらが価値を生むか明らかではないでしょうか。
日本企業の採用も大変活発です。
・ゾゾタウン:AIに秀でた天才を最大年収1億円で最大7人採用
・DeNA:新卒のAIエンジニアに最高1千万円の別採用コースを設定
・DeNA:新卒のAIエンジニアに最高1千万円の別採用コースを設定
・NTTドコモ:年収3000万円でAIエンジニアを採用
・富士通:AI人材に3000万円から4000万円の年収を用意
・ソニー:AIのサービス開発が出来る人材に730万円で新卒採用
・三菱電機:2020年度までに、AI人材を1300人に大幅増員を計画
・日立製作所:デジタル人材を18年度末比で63%増の2000人を計画
・パナソニック:2021年までに、17年度末比3倍以上の1000人規模のAI人材を育てる計画
日本企業がAI人材を求める姿勢は、まるで戦国時代に大名が鉄砲を求めるかのようです。「この武器を確保すれば戦争に勝てる」と強く信じているのでしょう。
AIエンジニアになるメリット
AIエンジニアは、給料が高いことや休みが取りやすいなど、待遇面がかなり良いことはメリットの一つです。これは、世の中のニュースで十分に知れ渡っているので、ご存じの方も多いかと思います。また職場環境も雰囲気の良いところが多いです。AI開発の仕事を一言で言うと、データを元にした仮説検証なので、職場は大学の研究室のような雰囲気です。個人の知恵や考え方を尊重する風土が出来上がっています。価値の源泉は、AIエンジニアのスキルと経験のため、会社としても尊重せざるを得ないのです。
実はもう一つあります。私自身AIエンジニアになって一番うれしかったことは、周囲からの評価が劇的に高まったことです。多くの人が、自分の意見を尊重してくれるので、承認欲求が満たされます。卑弥呼になった気分です。

ただこれは、私自身がすごいのではなく、ただ単に時代の流れ(需要が高く社会的インパクトの大きい仕事を選ぶ)に乗っかっただけです。
転職エージェントを活用して効率的に転職しよう
現在の転職市場でAIエンジニアは、ちょっと信じられないくらいモテます。迷惑メールと思われる勢いで採用やヘッドハンティングの連絡が来ます。今のうちに転職エージェントに相談しておけば、待遇の良いAI案件に関われる可能性があります。転職エージェントとは、あなたの代わりに企業を探し、あなたの代わりに企業に売り込んでくれる人のことです。職務経歴書の書き方から面接準備、求人の選び方まで、転職のプロから直接アドバイスが貰えるので、転職で失敗する確率を下げることができます。転職希望者は無料で利用できます。
またメールでのやり取りが基本で、リモート面談か完全個室面談のため、会社にバレる心配がありません。
人工知能業界は新しい業界なので、未経験からの転職希望者も多いです。転職の知見は転職エージェントが蓄積していますので、彼らのサポートを受けることで、一人で転職活動をするよりもグッと効率的に転職できます。
年収の高い企業にチャレンジして、フィードバックを貰う中で、世の中で求められているスキルと自分のギャップが肌感覚で分かります。ギャップを埋めるために、今の仕事の方向性ややり方を変えることで、実は転職しなくとも年収は上がったりします。
フィードバックをきっちり受けられることが、転職エージェントを利用する理由の一つです。
転職の体験談:転職エージェントにボコボコにされて未経験からAIエンジニアに転職した話
AIエンジニア向け転職エージェント選びのコツ
転職エージェント選びは大事です。なぜなら転職エージェントによって得意業界、転職サポートが異なるからです。どのエージェントと並走するかで、転職の内定率や満足度を決めてしまいます。
そのため、AIエンジニアが具体的にどんな仕事をしているか、またどんな企業で求められるか、きっちり理解しているエージェントと付き合うことが重要です。
もし社内で人間関係のトラブルがあった後に、急いで転職サイトに登録すると、精神的に余裕がないので、なんとなくの雰囲気で転職先を探したりすることになります。
心と時間に余裕があるときに、自分のキャリアの方向性を言語化しておくことは有益です。自分のキャリアのコンパスになります。自分のキャリアは自分しか守れないです。
また転職エージェントやキャリアコンサルタントとは、定期的に話を聞いておくと良いです。会社の中にいると、どうしても会社内だけが自分の世界のような気がしてきます。しかし世界は広いのです。会社と市場のどちらに目線を置くかで、市場価値(=成果再現性の期待値)は大きく異なってきます。
自分の市場価値がどの程度か、今の会社で市場価値を高めるにはどんな仕事をすべきか、キャリア面の相談を投げかけるべきです。多くの転職エージェントは親身に話を聞いてくれ、アドバイスをしてくれます。
もちろん盲目的に従うのではなく、参考意見の一つとして聞いておくのです。逆に、こちらの意見をほとんど聞かずに一方的に話してくる転職エージェントは、速攻で切りましょう。
(ベンチャー系を標榜する、無名でイケイケな雰囲気のエージェント企業は特に要注意です)
私も、信用できる転職エージェントから定期的にアドバイスを貰っています。自分の考えを他人に話すと、不思議と自分の考えはまとまってくると感じています。
なお、スタートアップ勤務の若手エンジニア(入社2~5年目)は、身に付いた技術力に比べ、年収が低く抑えられていることが多いです。あなたの技術力は高値で売れます。もし今の年収が550万円未満なら、転職で100万円は上がる可能性が高いです。
そのため、まずは転職エージェントからどんなオファーが来るかチェックし、自分にフィットしそうな職場があれば、詳細を聞いてみましょう。
※本記事には、アフィリエイト広告を掲載しています。

20~30代でAIエンジニアを目指す方に自信を持っておすすめです。

マイナビ IT AGENTに登録する
※余談ですが、マイナビのキャリアコンサルタントは、頭が良くて容姿が麗しい女性が多い印象です。
もしあなたが、「AIエンジニアになりたい」「AIに関わる仕事に就きたい」という要望が明確にある場合、最も重要な判断軸は、AI・機械学習業界に詳しい転職エージェントを選ぶことです。理由は3つあります。
①転職エージェントから有益なアドバイスを得られるから
機械学習の知見がない転職エージェントに、AI業界の転職サポートは難しいです。コア技術を理解しない人間が、キャリアアドバイスなどできるわけがありません。
そのため、AIエンジニアが具体的にどんな仕事をしているか、またどんな企業で求められるか、きっちり理解しているエージェントと付き合うことが重要です。
企業の採用責任者から定期的にヒアリングしていて、技術に明るいエージェントであれば、的確なアドバイスを得られます。会社の内部事情や激務度、エンジニアを尊重しない会社は事前に言及してくれます。
②求人数が多いから
実は、AI業界という明確な線引きはまだ存在していません。大手IT企業でAI部署を立ち上げていたり、これまでデータ分析を生業にしてきた会社が、衣替えしてAIに取り組んでいたりします。
そのため、有望な企業にヒアリングをかけている転職エージェントが、こういった新しい情報をキャッチしています。
例えば、「データ分析専任の仕事」「カレンダー通りに休める」「残業時間は月10時間以下」など言っておけば、それにあった求人に絞って紹介してくれます。
例えば、「データ分析専任の仕事」「カレンダー通りに休める」「残業時間は月10時間以下」など言っておけば、それにあった求人に絞って紹介してくれます。
③非公開求人が多いから
世の中に出回っている求人の中には、ある特定の転職エージェントだけに伝える"非公開求人"という案件があります。
非公開求人は、新規事業など極秘のプロジェクトの人材採用であったり、AIエンジニアのような、高スキルの人材をピンポイントで採用したい場合に利用されます。
特にAIエンジニアのような仕事内容の場合、AIに詳しい人でないと企業が求める人物像を理解できません。そのため、業界を理解した転職エージェントに依頼されることが多いです。
そして非公開求人は、インターネット上に公開されている求人よりも、条件面が恵まれた高収入の案件が多いです。
転職サイト・転職エージェントを利用する時期は?
転職エージェントの登録は、転職を考え始めたらすぐにでも登録しましょう。転職サイトは在職中から使うべきです。1社あたり3分で登録できるので、やる気があるうちに登録しておくことを推奨します。
もし社内で人間関係のトラブルがあった後に、急いで転職サイトに登録すると、精神的に余裕がないので、なんとなくの雰囲気で転職先を探したりすることになります。
心と時間に余裕があるときに、自分のキャリアの方向性を言語化しておくことは有益です。自分のキャリアのコンパスになります。自分のキャリアは自分しか守れないです。
また転職エージェントやキャリアコンサルタントとは、定期的に話を聞いておくと良いです。会社の中にいると、どうしても会社内だけが自分の世界のような気がしてきます。しかし世界は広いのです。会社と市場のどちらに目線を置くかで、市場価値(=成果再現性の期待値)は大きく異なってきます。
自分の市場価値がどの程度か、今の会社で市場価値を高めるにはどんな仕事をすべきか、キャリア面の相談を投げかけるべきです。多くの転職エージェントは親身に話を聞いてくれ、アドバイスをしてくれます。
もちろん盲目的に従うのではなく、参考意見の一つとして聞いておくのです。逆に、こちらの意見をほとんど聞かずに一方的に話してくる転職エージェントは、速攻で切りましょう。
(ベンチャー系を標榜する、無名でイケイケな雰囲気のエージェント企業は特に要注意です)
私も、信用できる転職エージェントから定期的にアドバイスを貰っています。自分の考えを他人に話すと、不思議と自分の考えはまとまってくると感じています。
なお、スタートアップ勤務の若手エンジニア(入社2~5年目)は、身に付いた技術力に比べ、年収が低く抑えられていることが多いです。あなたの技術力は高値で売れます。もし今の年収が550万円未満なら、転職で100万円は上がる可能性が高いです。
そのため、まずは転職エージェントからどんなオファーが来るかチェックし、自分にフィットしそうな職場があれば、詳細を聞いてみましょう。
おすすめの転職サイト・転職エージェント
AI業界に強い転職サイト・転職エージェントを3社選びました。あなたにあった転職サイトを選んでみてください。※本記事には、アフィリエイト広告を掲載しています。
第3位「大手企業に強い!その実力は全国区!」:DODA
おすすめ度:★★★★☆(大手メーカーに強い)
求人数:★★★★☆
使いやすさ:★★★★★ (全国どこでもOK!)
年収アップ率:★★★☆☆
転職サポート:★★★☆☆(オンラインサービスが充実)
「DODA」は、全国に支店がある転職エージェントで、大手企業の求人を多く保有しているところが特徴です。大企業の関連会社など、離職率の低い隠れ優良企業の求人も数多く取り扱っています。また転職エージェントのサポートも、書類作成から面接対策など手厚いです。
また「適職タイプ診断」で、ご自身の市場価値を診断することが出来ます。AI業界向いているのかどうかなど、判断材料の一つになるでしょう。
大手メーカーのデジタル系部署でAI関係の仕事を探しているならば、DODAはおすすめできる転職エージェントです。

第2位「現職ITエンジニアの年収アップをサポート!」 : TechClipsエージェント
おすすめ度:★★★★★(現職のITエンジニア限定)
求人数:★★★☆☆
使いやすさ:★★★☆☆(東京・神奈川・埼玉・千葉のみ)
年収アップ率:★★★★★(高年収求人のみ)
転職サポート:★★★★☆(現職のITエンジニアがサポート)
AI・機械学習、データサイエンティスト分野の求人も豊富のため、ITエンジニアから高待遇のAIエンジニアになりたい方におすすめできます。
残念ながら日本のIT業界では、下請け多重構造が常態化しています。Tech Clipsエージェントでは、そういったエンジニアを軽視する企業の求人を取り扱っていません。つまり、ブラック企業に入社するリスクを極限まで減らせることが可能です。
「TechClips(テッククリップス)エージェント」は、現職のITエンジニア限定の転職エージェントです。現職のITエンジニアが、あなたの転職をサポートしてくれます。
大きな特徴は、「①高年収・高待遇の求人に特化」「②下請け企業の求人はゼロ」の2点です。求人の全ては、年収500万円以上の自社開発企業のみです。2019年前半の実績では、転職者の年収UP率は93%です。
大きな特徴は、「①高年収・高待遇の求人に特化」「②下請け企業の求人はゼロ」の2点です。求人の全ては、年収500万円以上の自社開発企業のみです。2019年前半の実績では、転職者の年収UP率は93%です。
AI・機械学習、データサイエンティスト分野の求人も豊富のため、ITエンジニアから高待遇のAIエンジニアになりたい方におすすめできます。
残念ながら日本のIT業界では、下請け多重構造が常態化しています。Tech Clipsエージェントでは、そういったエンジニアを軽視する企業の求人を取り扱っていません。つまり、ブラック企業に入社するリスクを極限まで減らせることが可能です。
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年収アップ率:★★★★☆
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人材要件、激務度、組織風土など、表面的な業界知識だけではなく、職場環境や会社の雰囲気について情報収集している数少ない事業者です。
なおキャリアコンサルタントとの面談は、電話/メール/Webツール等でのサポートも可能です。しかし、案件が関東と関西に偏っているため、地方の方にはオススメできません。
人材要件、激務度、組織風土など、表面的な業界知識だけではなく、職場環境や会社の雰囲気について情報収集している数少ない事業者です。
なおキャリアコンサルタントとの面談は、電話/メール/Webツール等でのサポートも可能です。しかし、案件が関東と関西に偏っているため、地方の方にはオススメできません。
マイナビは、10年先のキャリアプランを考える方針で運営しています。候補者の強みの言語化や、面接対策などサポートが手厚いです。特に職務経歴書のブラッシュアップは、内定の確度を大幅に高めます。他社の転職エージェントと比べ、利用者の満足度が極めて高いです。
20~30代でAIエンジニアを目指す方に自信を持っておすすめです。

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※余談ですが、マイナビのキャリアコンサルタントは、頭が良くて容姿が麗しい女性が多い印象です。
おわりに
AIエンジニアは、数学やプログラミングなど幅広い知識が求められます。特に社会人の方が勉強を続けることは、なかなか辛いこともあるでしょう。私もプログラミングの経験が無かったので、最初の半年間の勉強が一番大変でした。
しかし、AIエンジニアと言う仕事に興味を持ち、現在勉強されているその道は、今後何十年にもわたって膨大な市場成長が見込まれており、あなたの知的満足度を十分に満たす仕事が用意されています。
少なくとも私はAIエンジニアに職種を変えたことに、本当に1mmもまったく後悔がありません。
21世紀で唯一の成長産業と言ってよいAI業界への転職は、あなたの市場価値を高め、新たな未来を切り開く最善手ではないでしょうか。