この記事のまとめ
- AIモデル圧縮・軽量化技術は、エッジデバイス向けAI開発で不可欠なスキルとして需要が急増している
- 量子化、知識蒸留、プルーニングなどの最適化技術を習得することで、年収1800万円以上も実現可能
- 未経験からでも段階的なスキル習得と実践的なプロジェクト経験で、エッジAIエンジニアとして転職できる
スマートフォンやIoTデバイスでAIを動かすことが当たり前になってきた今、AIモデルを軽量化する技術者の需要が爆発的に高まっています。しかし、この分野の専門家はまだ少なく、技術を身につければ高年収での転職も夢ではありません。
実は私の知人も、Webエンジニアからこの分野に転身して、わずか2年で年収が倍増したという話を聞きました。エッジAI時代の到来により、モデル圧縮技術を持つエンジニアは引く手あまたの状況です。
この記事では、AIモデル圧縮・軽量化エンジニアとして成功するための具体的な転職戦略と、必要なスキルの習得方法について詳しく解説していきます。未経験からでも計画的にスキルを身につければ、この成長分野でキャリアを築くことができるでしょう。
AIモデル圧縮・軽量化エンジニアとは？なぜ今需要が高まっているのか
エッジAIの時代が本格的に到来し、スマートフォン、自動車、ドローン、IoTデバイスなど、様々な端末でAIが動作するようになりました。しかし、クラウド上で動く大規模なAIモデルをそのままエッジデバイスで動かすことは、計算リソースやメモリ容量の制約から非常に困難です。
ここで重要になるのが、AIモデル圧縮・軽量化技術です。この技術は、AIモデルの精度をできるだけ維持しながら、サイズを大幅に削減し、推論速度を向上させる技術的アプローチの総称です。
エッジAI市場の爆発的成長
調査会社のGartnerによると、2025年までに企業が生成するデータの75%がエッジで処理されると予測されています。これは2018年の10%から大幅な増加です。
エッジAIが注目される理由は、リアルタイム性、プライバシー保護、通信コスト削減など多岐にわたります。たとえば、自動運転車では、ミリ秒単位の判断が求められるため、クラウドとの通信を待つ余裕はありません。また、スマートホームデバイスでは、プライバシー保護の観点から、データを外部に送信せずにデバイス内で処理することが求められています。
AIモデル圧縮・軽量化エンジニアの役割
AIモデル圧縮・軽量化エンジニアは、以下のような技術を駆使して、AIモデルをエッジデバイスで動作可能にします：
- 量子化（Quantization）：AIモデルの重みを浮動小数点数から整数に変換し、メモリ使用量を削減
- 知識蒸留（Knowledge Distillation）：大規模モデルの知識を小さなモデルに転移
- プルーニング（Pruning）：不要なネットワーク接続を削除
- アーキテクチャ最適化：モバイル端末向けに特化された軽量アーキテクチャの設計
エンジニアの需要が高まる背景
現在、この分野のエンジニアが不足している理由はいくつかあります。まず、この技術が比較的新しく、大学や専門学校で体系的に教えられていないことが挙げられます。また、機械学習の知識だけでなく、ハードウェアの制約を理解し、最適化手法を熟知している必要があるため、習得のハードルが高いことも要因です。
さらに、企業のニーズが急激に拡大していることも大きな要因です。スマートフォンメーカー、自動車メーカー、IoTデバイスメーカーなど、多くの企業がエッジAIの実装を急いでいますが、専門的なスキルを持つエンジニアが圈倒的に不足しているのが現状です。
AIモデル圧縮・軽量化に必要なスキルセット
AIモデル圧縮・軽量化エンジニアになるためには、機械学習の基礎知識から始めて、段階的にスキルを習得していく必要があります。また、単なる理論だけでなく、実際のプロジェクトで応用できる実践的なスキルも重要です。
実際に現場で働いているエンジニアの話を聞くと、「最初はPythonでのディープラーニングの実装だけでも大変だったが、一つ一つ積み重ねていくうちに、モデル最適化の面白さにはまった」という声をよく聞きます。それでは、具体的に必要なスキルを見ていきましょう。
基礎スキル：機械学習とディープラーニング
まず最初に身につけるべきは、機械学習とディープラーニングの基礎知識です。Pythonを使ってTensorFlowやPyTorchでモデルを構築できるレベルが必要です。
私が以前取材したエンジニアの方は、「最初はKaggleのコンペティションに参加して、実践的なスキルを磨いた」と話していました。たとえば、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）やResNet、MobileNetなどのアーキテクチャを理解し、実装できるようになることが重要です。
必要な知識
- ニューラルネットワークの基本構造と動作原理
- 損失関数、最適化アルゴリズムの理解
- 各種モデルアーキテクチャ（CNN、RNN、Transformerなど）の特徴
- Pythonプログラミングと主要ライブラリ（NumPy、Pandas等）
コアスキル：モデル圧縮技術
次に、AIモデル圧縮の各種技術を習得する必要があります。これらの技術は、それぞれ異なるアプローチでモデルを軽量化します。
量子化（Quantization）
量子化は、モデルの重みを3216ビットの浮動小数点数から8ビットやさらに少ないビット数の整数に変換する技術です。これにより、モデルサイズを約4分の1に削減でき、推論速度も大幅に向上します。
テキサス州のある半導体メーカーで働くエンジニアは、「量子化による精度劣化を最小限に抑えるのが腕の見せ所。QAT（Quantization Aware Training）を使って、精度をほとんど落とさずに8ビット化に成功したときは感動した」と話していました。
知識蒸留（Knowledge Distillation）
知識蒸留は、大規模な「教師モデル」の知識を、小さな「生徒モデル」に転移する技術です。教師モデルの出力をソフトラベルとして使用し、生徒モデルを訓練します。
この技術の面白いところは、単にモデルを小さくするだけでなく、場合によっては生徒モデルが教師モデルを超える性能を示すこともある点です。私が知っている例では、BERTの知識を u3082っと小さなモデルに蒸留したところ、特定のタスクでは元のBERTよりも高い精度が出たというケースがありました。
プルーニング（Pruning）
プルーニングは、ニューラルネットワークの不要な接続（重み）を削除する技術です。重要度の低い重みを0にすることで、モデルを疎にし、計算量を削減します。
ただし、プルーニングには注意が必要です。一度に多くの重みを削除すると精度が大幅に低下するため、段階的にプルーニングし、再訓練を繰り返す「Iterative Pruning」が一般的です。
ハードウェア知識と最適化スキル
エッジデバイスでAIを動かすためには、ハードウェアの制約を理解し、それに合わせた最適化が必要です。エッジデバイスには、GPUやNPU（Neural Processing Unit）などの専用ハードウェアが搭載されていることが多く、これらを最大限活用することが重要です。
主要なエッジデバイス向けフレームワーク
エッジAI開発では、以下のようなフレームワークやツールを使いこなす必要があります：
- TensorFlow Lite：Googleが開発したモバイル・組み込みデバイス向けの軽量フレームワーク
- ONNX Runtime：クロスプラットフォームで動作する推論エンジン
- Core ML：Appleデバイス向けの機械学習フレームワーク
- OpenVINO：Intelが提供するディープラーニング推論最適化ツールキット
- TensorRT：NVIDIA GPU向けの推論最適化ライブラリ
ある大手スマートフォンメーカーで働くエンジニアは、「デバイスごとに特性が違うので、それぞれに最適化したアプローチが必要。TensorFlow Liteで量子化したモデルを、さらにAndroidのNNAPIを使って高速化するといった工夫が必要だった」と話していました。
パフォーマンス最適化の実践
エッジデバイスでは、以下のような指標を重視して最適化を行います：
- 推論速度：リアルタイム処理が求められるケースが多い
- 消費電力：バッテリー駆動デバイスでは特に重要
- メモリ使用量：限られたリソースで動作させる必要がある
- 精度：圧縮後も実用レベルの精度を維持する
ベンチマークテストを繰り返し、最適なバランスを見つけることが重要です。あるプロジェクトでは、推論速度を10倍に高速化しながら、精度の低下を1%未満に抑えることに成功した例もあります。
未経験からAIモデル圧縮・軽量化エンジニアへの転職ロードマップ
未経験からこの分野に参入するのはハードルが高いように思えるかもしれませんが、計画的にスキルを身につければ十分可能です。実際に、多くの現役エンジニアも、最初は別の分野から転身してきています。
あるエンジニアの方は、「最初はWebエンジニアとして働いていたが、AIの波を感じて独学で機械学習を勉強し始めた。その後、エッジAIの需要が高まっていることを知り、モデル圧縮技術に特化した結果、大手メーカーからオファーをもらえた」と話していました。
ステップ1：基礎知識の習得（約3ヶ月）
まずは、Pythonプログラミングと機械学習の基礎を固めましょう。以下のようなリソースを活用することをおすすめします：
オンライン学習プラットフォーム
- Coursera: Andrew Ng氏の「Machine Learning」コース
- fast.ai: 実践的なディープラーニングコース
- Udacity: 「Deep Learning Nanodegree」
- edX: MITやStanfordの機械学習コース
書籍
- 「ゼロから作るDeep Learning」（オライリー・ジャパン）
- 「パターン認識と機械学習」（ビショップ）
- 「Pythonではじめる機械学習」
この段階では、基本的なニューラルネットワークの構造と、TensorFlowまたはPyTorchでの実装方法を理解することが目標です。
ステップ2：モデル圧縮技術の習得（約2ヶ月）
基礎ができたら、次はモデル圧縮技術に特化した学習を進めます。
学習リソース
- TensorFlow Model Optimization Toolkit: Google公式のモデル最適化ツール
- PyTorch Quantization: PyTorchの量子化チュートリアル
- Distiller: Intelが提供するニューラルネットワーク圧縮ライブラリ
実践プロジェクト
- 画像分類モデルの量子化: ResNetやMobileNetを使って量子化を実践
- 知識蒸留の実装: BERTからDistilBERTへの蒸留を再現
- プルーニング実験: 様々なプルーニング手法の比較
ステップ3：エッジデバイスへのデプロイ（約2ヶ月）
モデル圧縮技術を習得したら、実際にエッジデバイスで動かす経験を積みましょう。
開発環境
- Raspberry Pi: 安価で入手しやすいエッジデバイス
- NVIDIA Jetson Nano: GPUを搭載したAI向けエッジデバイス
- Google Coral Dev Board: Edge TPU搭載デバイス
- スマートフォン: AndroidやiOSデバイスでの実装
実践プロジェクト
- リアルタイム物体検出: YOLOやSSDを軽量化してエッジで実行
- 音声認識システム: キーワードスポッティングの実装
- 異常検知システム: 工場のIoTセンサーデータを使った異常検知
ステップ4：ポートフォリオ作成と転職活動（約1ヶ月）
これまでの学習と実践を通して得たスキルをアピールできるポートフォリオを作成しましょう。
GitHubポートフォリオの構成
- モデル圧縮プロジェクト: 具体的な圧縮率と精度の比較結果を示す
- エッジデプロイプロジェクト: 実際のデバイスでの動作デモ
- 技術ブログ: 学んだ内容をわかりやすく解説
- ベンチマーク結果: 各種最適化手法の比較
転職活動のポイント
- ターゲット企業: エッジAIに力を入れている企業をリサーチ
- ネットワーキング: 勉強会やカンファレンスに参加
- アピールポイント: 具体的な数値（圧縮率、速度向上率）を示す
AIモデル圧縮・軽量化エンジニアの年収と将来性
AIモデル圧縮・軽量化エンジニアは、現在最も需要が高い職種の一つで、その年収も非常に魅力的です。米国の求人サイトのデータによると、この分野の平均年収は15万ドル（約1800万円）を超えています。
日本での年収相場
日本ではまだこの分野の専門家が少ないため、高年収での採用が多く見られます。実際の求人情報を調査したところ、以下のような年収レンジが一般的でした：
| 経験年数 | 年収レンジ |
|---|---|
| 1-3年 | 600-900万円 |
| 3-5年 | 900-1200万円 |
| 5年以上 | 1200-1800万円 |
| シニア・リード | 1800万円以上 |
さらに、大手テック企業や外資系企業では、ストックオプションやRSU（譲渡制限付株式ユニット）なども含めると、総報酬はさらに高くなります。
企業別の需要動向
現在、特に需要が高い企業カテゴリは以下のとおりです：
- スマートフォンメーカー: オンデバイスAIの実装
- 自動車メーカー: 自動運転システムの開発
- 半導体メーカー: AIチップの開発
- IoTデバイスメーカー: スマートホーム、ウェアラブルデバイス
- クラウドプラットフォーマー: エッジコンピューティングサービス
ある大手スマートフォンメーカーの採用担当者は、「エッジAIのスキルを持つエンジニアは非常に少なく、採用に苦労している。経験が浅くても、ポテンシャルがある人材は積極的に採用したい」と話していました。
将来性とキャリアパス
エッジAI市場は今後も急成長が見込まれており、モデル圧縮技術の重要性はますます高まっていきます。現在このスキルを身につけることは、将来的に大きなアドバンテージとなるでしょう。
キャリアパスとしては、以下のような選択肢があります：
- スペシャリストパス: モデル圧縮の専門家として深い知識を追求
- マネジメントパス: チームリーダーやプロジェクトマネージャーへ
- 起業・独立パス: エッジAIコンサルタントとして独立
- 研究開発パス: 新しい圧縮技術の研究開発
転職成功のための具体的なアクションプラン
AIモデル圧縮・軽量化エンジニアとして転職を成功させるためには、戦略的なアプローチが必要です。ここでは、具体的なアクションプランを紹介します。
1. スキルの可視化とアピール
転職活動で最も重要なのは、あなたのスキルを分かりやすく示すことです。単に「量子化ができます」ではなく、具体的な数値で成果をアピールしましょう。
GitHubポートフォリオの構成例
1. Model Compression Showcase
- ResNet50: 25.6MB → 6.4MB (75%削減), 精度低下0.8%
- BERT-base: 440MB → 55MB (87.5%削減), F1スコア低下1.2%
- YOLOv5: 40FPS → 120FPS (3倍高速化), mAP低下2%
2. Edge Deployment Projects
- Raspberry Piでのリアルタイム物体検出
- スマートフォンでのオフラインOCR
- Arduinoでの異常検知システム
3. Technical Blog
- 量子化技術の解説記事
- モデル圧縮のベストプラクティス
- エッジデバイス向け最適化Tips
2. 企業研究とターゲット選定
エッジAIに力を入れている企業をリサーチし、戦略的にアプローチしましょう。
注目すべき企業カテゴリ
-
スマートフォンメーカー
- Apple, Samsung, Xiaomi, OPPO
- 採用ポジション: AIエンジニア、機械学習エンジニア
-
自動車関連企業
- Tesla, Toyota, Honda, デンソー
- 採用ポジション: 自動運転AIエンジニア、エッジコンピューティング
-
半導体メーカー
- NVIDIA, Qualcomm, Intel, ARM
- 採用ポジション: AIチップ設計、ソフトウェア最適化
-
AIスタートアップ
- Edge Impulse, OctoML, Deeplite
- 採用ポジション: モデル最適化エンジニア
3. ネットワーキングとコミュニティ参加
この分野のコミュニティは非常に活発で、参加することで最新情報を得られるだけでなく、人脈も広がります。
おすすめのコミュニティ
-
オンラインコミュニティ
- TinyML Forum
- Edge AI and Vision Alliance
- r/MachineLearning (Reddit)
- ML Twitterコミュニティ
-
カンファレンス・勉強会
- tinyML Summit
- Edge AI Summit
- NeurIPS, ICML, CVPRのモデル圧縮セッション
- 地域の機械学習勉強会
-
オープンソースプロジェクトへの貢献
- TensorFlow Lite
- ONNX Runtime
- Apache TVM
- Neural Network Distiller
4. 面接対策とアピールポイント
面接では、技術力だけでなく、ビジネスインパクトを説明できることが重要です。
よく聞かれる質問と回答例
Q: なぜモデル圧縮が重要なのですか？
A: 「エッジデバイスでAIを動かすことで、リアルタイム性、プライバシー保護、通信コスト削減など、多くのメリットがあります。たとえば、自動運転車では、ミリ秒単位の判断が命に関わるため、クラウド通信の遅延は許されません。また、スマートフォンではバッテリー消費を抑えながらAI機能を提供する必要があります。」
Q: 最も難しかったプロジェクトは？
A: 「BERTモデルをスマートフォンで動かすプロジェクトです。元のモデルは440MBあり、スマートフォンでは実用的ではありませんでした。知識蒸留と量子化を組み合わせて、最終的に55MBまで削減し、精度低下を1.2%に抑えることに成功しました。この経験から、様々な圧縮技術を組み合わせる重要性を学びました。」
5. 継続的な学習とスキルアップ
この分野は技術の進化が速いため、常に最新情報をキャッチアップする必要があります。
推奨する学習リソース
-
論文
- 「Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference」
- 「Distilling the Knowledge in a Neural Network」
- 「The Lottery Ticket Hypothesis」
-
書籍
- 「TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite」
- 「Efficient Processing of Deep Neural Networks」
-
オンラインコース
- Coursera: 「Device-based Models with TensorFlow Lite」
- edX: 「Introduction to TinyML」
エッジAI業界の最新動向と将来展望
エッジAI市場は今後も爆発的な成長が見込まれており、モデル圧縮技術の重要性はますます高まっています。今後のキャリアを考える上で、業界の最新動向を理解しておくことは非常に重要です。
最新技術トレンド
エッジAI分野では、毎日のように新しい技術や手法が登場しています。現在特に注目されている技術トレンドを紹介します。
1. ニューラルアーキテクチャサーチ（NAS）の進化
エッジデバイス向けに最適化されたアーキテクチャを自動的に探索する技術が進化しています。GoogleのMobileNetV3やEfficientNetなどは、NASを活用して開発された成功例です。
あるNAS研究者は、「人間が設計したアーキテクチャよりも、NASが発見したアーキテクチャの方が、エッジデバイスで優れた性能を示すことが多い」と話しています。
2. 動的ニューラルネットワーク
入力に応じてネットワークの一部を動的に実行する技術で、計算量を大幅に削減できます。たとえば、簡単な画像には軽いネットワークを、複雑な画像には重いネットワークを使うことで、平均的な計算コストを削減します。
3. ハードウェアアクセラレータの進化
専用AIチップの性能が飛躍的に向上しています。AppleのNeural Engine、GoogleのTensor、QualcommのHexagonなど、各社が独自のAIアクセラレータを開発しており、これらを最大限活用する技術が求められています。
市場成長予測とビジネスチャンス
様々な調査機関のレポートによると、エッジAI市場は今後も継続的な成長が見込まれています。
市場規模の予測
- 2023年: 180億ドル
- 2025年: 350億ドル（予測）
- 2030年: 750億ドル（予測）
- CAGR: 25-30%
この急成長の背景には、IoTデバイスの普及、5Gの拡大、プライバシー意識の高まりなどがあります。特にアジア太平洋地域での成長が著しく、日本企業にとっても大きなチャンスとなっています。
注目分野
- スマートシティ：交通、エネルギー、セキュリティ
- ヘルスケア：ウェアラブルデバイス、診断支援
- 小売・リテール：店舗分析、顧客行動分析
- 製造業：予知保全、品質管理
- エンターテイメント：AR/VR、ゲーム
求められる人材像とキャリア機会
エッジAI分野で求められる人材は、単に技術力が高いだけではありません。ビジネス観点と技術観点の両方を持ち合わせた人材が重宝されています。
企業が求めるスキルセット
-
技術スキル
- 深層学習フレームワーク（TensorFlow, PyTorch）
- モデル圧縮技術（量子化、知識蒸留、プルーニング）
- エッジデバイス向けフレームワーク
- ハードウェア最適化
-
ソフトスキル
- 問題解決能力
- コミュニケーション能力
- プロジェクトマネジメント
- ビジネス観点
-
経験・実績
- モデル圧縮プロジェクトの実績
- エッジデバイスでの実装経験
- 性能最適化の成果
ある大手企業の人事担当者は、「技術力はもちろん重要ですが、それ以上に、なぜこの技術が必要なのか、どんな価値を提供できるのかを説明できる人材を求めています」と話していました。
キャリアパスの多様性
AIモデル圧縮・軽量化エンジニアとしてのキャリアパスは非常に多様です。技術力を磨き続けることも、マネジメントに進むことも、独立することも可能です。
1. スペシャリストパス
技術的な専門性を極めていくキャリアパスです。特定の分野（例：画像認識、自然言語処理、音声認識）に特化し、その分野の第一人者として活躍します。
年収レンジ: 1200-2000万円 ポジション例: シニアAIエンジニア、リードAIリサーチャー
2. マネジメントパス
技術的なバックグラウンドを活かして、チームやプロジェクトを管理するポジションに進みます。
年収レンジ: 1500-2500万円 ポジション例: AIチームリード、エンジニアリングマネージャー、CTO
3. 起業・独立パス
エッジAI分野の専門知識を活かして、コンサルタントとして独立したり、スタートアップを立ち上げたりします。
年収レンジ: 1000-上限なし 事業例: AIコンサルティング、エッジAIソリューション提供
4. 研究開発パス
大学や研究機関、企業の研究所で、次世代の技術を開発します。
年収レンジ: 800-1800万円 ポジション例: リサーチサイエンティスト、主任研究員
まとめ：エッジAI時代のキャリア機会をつかむために
AIモデル圧縮・軽量化エンジニアは、エッジAI時代の中核を担う非常に重要な職種です。スマートフォンから自動車、IoTデバイスまで、あらゆるエッジデバイスでAIが動作する未来を実現するために、この技術は不可欠です。
現在、この分野の専門家は非常に不足しており、技術を身につければ高年収での転職も十分可能です。未経験からでも、計画的にスキルを習得し、実践的なプロジェクトを積み重ねることで、この分野のプロフェッショナルとして活躍できます。
成功への鍵
- 基礎から着実に学ぶ：機械学習の基礎から始め、段階的にモデル圧縮技術を習得
- 実践的なプロジェクトに取り組む：学んだ知識を実際のプロジェクトで活用
- コミュニティに参加する：最新情報をキャッチアップし、人脈を広げる
- ポートフォリオを作成する：自分のスキルを可視化し、アピール
- 継続的に学習する：技術の進化に対応し続ける
エッジAIの時代はまだ始まったばかりです。今からこの分野に参入することで、将来的に大きなアドバンテージを得られるでしょう。この記事が、あなたの新しいキャリアの第一歩となることを願っています。
【例文あり】履歴書や面接での自己PRも重要
未経験からIT業界を目指す際、「ITのスキルはありません」とだけ伝えるのは避けたほうがよいでしょう。採用するメリットがないと企業側に判断される可能性があるためです。職種関係なく活かせるスキルや、入社前に取得した資格などを積極的にアピールしていきましょう。下記に、例文を紹介します。
プログラマー
【例文】 私の強みは、課題解決能力とコミュニケーション能力です。現在塾講師として働いており、生徒に積極的に話しかけて悩みをヒアリングし、どのような解決策があるか一緒に考えています。
目の前でトラブルが発生した際に、冷静かつ客観的に現状を分析し、最善の対処法を提案していく力は、プログラマーとしても活かせるのではないかと考えております。入社後はコミュニケーション能力を発揮し、チームで協力してひとつずつ成果を積み上げていけるよう努めていく所存です。
システムエンジニア
【例文】 私の強みは、常にチャレンジ精神を持って取り組む姿勢です。現職では、業務での反省点をまとめて次に活かすこと、必要なスキルは積極的に磨くことを心がけております。現在は、スクールに通いながらシステムエンジニアに求められる技術を習得しているところです。学習意欲の高さを活かし、貴社に最大限貢献できるよう努めます。
転職エージェントを活用した準備がおすすめ
未経験からIT業界への転職を成功させるためには、転職エージェントを活用して準備を進める方法をおすすめします。転職エージェントを利用する大きなメリットは、転職希望者の適性や経験に合った企業を紹介してくれる点です。
また転職のプロが志望動機の書き方や面接のアドバイス、転職後のアフターフォローなどをしてくれるサービスもあります。IT業界は専門性が高いため、まったくの未経験者が個人で行う転職活動には限界があるでしょう。これらのサービスは無料で受けられるケースが多いため、うまく活用してみてください。
未経験からIT業界へ転職するメリット
まったくの未経験からIT業界へ転職するとなると、仕事を覚えるのに苦労することもあるでしょう。しかし未経験であっても、IT業界へ転職して得られる利点は十分あります。ここでは、未経験からIT業界へ転職するメリットを2つに分けて紹介します。
在宅勤務など自由度の高い働き方ができる場合も
IT業界の仕事は、基本的にインターネット環境が整っていればパソコンひとつで作業できます。そのため、在宅ワークやノマドワークなど場所を選ばない働き方が実現可能です。
また、個人作業が多い職種であれば周りと勤務時間を合わせる必要がないため、フレックスタイム制を導入している企業もあります。出産や子育てなどライフステージの変化に合わせて自由度の高い働き方を選択できる点は、IT業界へ転職するメリットといえます。
キャリアプランを立てやすい
IT業界で仕事をすると専門的なスキルを身につけられます。そのため、実績を活かして転職したりフリーランスとして独立したりと、キャリアプランを立てるうえでの選択肢が幅広い点は大きなメリットです。またひとつの業種にこだわるのではなく、担当できる業務を次々と広げていくことで年収アップを狙える可能性もあります。将来の目標を立てやすく、仕事に対するやる気にもつながるでしょう。
未経験からIT業界への転職はきつい？知っておきたい注意点
働き方の自由度が高く、専門的なスキルを磨けるIT業界に魅力を感じる方もいるでしょう。しかし、未経験から転職するとなると、大変な点があることも事実です。ここでは、IT業界へ転職したいと考える際に知っておきたい注意点を2つ紹介します。
未経験でも応募できる求人を自分で見つけるのは難しい
転職を希望する企業が決まっている場合は、採用ページから直接アクセスしてみるとよいでしょう。しかし企業の採用サイトは、キャリア採用や新卒採用の求人が多い傾向にあります。未経験からIT業界への転職を目指す場合は、ひとつずつ企業のホームページを検索していくのではなく、転職サイトや転職エージェントを活用する方法がおすすめです。
転職サイトや転職エージェントはインターネット環境さえあればいつでも自由に求人を検索でき、動画や画像も確認できるため企業のイメージが湧きやすいといえます。また転職サイトや転職エージェントは、無料でサービスを利用できる点もメリットです。
人員不足で業務量の負担が大きい可能性がある
IT業界は、人材が不足している企業も少なくありません。ひとりに課せられる業務量が多い企業に転職してしまうと、残業や休日出勤が必要となる可能性もあります。
思った以上に過酷さを感じ、「イメージと違った」「前職のほうがよかった」など後悔してしまうケースもあるでしょう。このような企業に転職しないためには、雇用条件を十分確認する、転職エージェントのキャリアアドバイザーに企業の内情を聞くなどの方法が有用です。
未経験からIT業界を目指す際に気になる疑問を解決
未経験からIT業界への転職を目指すために必要なポイントを理解したものの、細かい疑問が残っている方もいるでしょう。ここでは、副業やアルバイトからIT業界を目指す方法、フリーランスとしての独立やインターン情報などを紹介します。また、学歴が重視されるのかといった点も触れています。
副業やアルバイトから始められる？
未経験でIT業界の副業を始める場合、いきなり仕事を獲得するのは困難です。スクールに通ってスキルを磨いたり、一度IT業界に転職して実績を作ったりしてからのほうがスムーズにいく可能性は高いといえます。また企業のアルバイトであれば未経験でも採用してくれるケースは多々あり、実績作りにも向いています。
フリーランスとして活躍するには？
ITフリーランスは業務の幅が広く、需要も高いと考えられます。しかし未経験からいきなりフリーランスを目指すのは難しく、まずは実績や人脈作りを優先させるとよいでしょう。一度IT業界に転職して専門性を高め、そのスキルを基にフリーランスに転向したほうが、未経験で始めるより安定した収入を得られる可能性は高いといえます。
高卒でもIT業界を目指せる？
IT業界は需要が高く、また学歴より実績を重視する企業もあるため、大学や専門学校を卒業していない方でも採用される可能性は十分にあります。ただし、大卒レベルの数学知識が求められるシステム開発などの業種では、高卒だと採用時に不利になってしまう場合があるため注意が必要です。求人情報の内容をよく確認し、高卒でも応募できる業種を選択したほうが無難です。
未経験でもインターンを受けることは可能？
IT業界のインターンは、未経験でも受けられる可能性はあります。ただしほとんどの企業では、プログラミングなどのスキルを身につけていることが条件となるでしょう。まったくの未経験だと、まずひとつの言語を習得するまでに大幅な時間がかかってしまうためです。未経験でインターンに参加する場合も、独学やスクールである程度の知識は身につけておきましょう。
まとめ
未経験者がIT業界へ転職を目指す際には、具体的な職種や求められるスキル、資格の理解が重要です。また、教育制度が整った企業を選ぶことでスムーズな適応が可能になります。
未経験からIT業界への転職を成功させるには、未経験者を募集している求人を探すことが欠かせません。その際には、IT業界の転職事情に精通している転職エージェントが役立ちます。
マイナビITエージェントでは、専任のキャリアアドバイザーが未経験者を募集しているIT求人を紹介します。応募書類の添削や面接対策など転職を成功に導くサポートも充実しているため、未経験からIT業界を目指したいとお考えの方は、お気軽にご相談ください。