【例文あり】未経験からAIエンジニアに転職するときの志望動機は？書き方や例文を紹介

AIエンジニアは、人工知能技術を活用してビジネス課題を解決し、新たな価値を創造する最先端の職種です。ChatGPTに代表される生成AIの登場により、AI技術は急速に社会に浸透し、あらゆる産業でAIエンジニアへの需要が爆発的に増加しています。機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、幅広い技術領域を扱うこの職種は、技術への情熱と継続的な学習意欲を持つ人材にとって、無限の可能性を秘めています。

本記事では、未経験からAIエンジニアを目指す方に向けて、採用担当者に響く志望動機の書き方を、具体的な例文とともに詳しく解説します。

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AIエンジニアの理解力を上げよう

志望動機の書き方を紹介する前にまずはAIエンジニアという職種について詳しくなっておきましょう。職への理解力は志望度の高さをアピールできる簡単な方法であり、欠かせない要素のひとつです。

ここではAIエンジニアの仕事内容や求められる能力について解説していきます。

AIエンジニアの主な仕事内容

AIエンジニアは人間の知的作業を拡張し、これまで不可能だった課題をAIを活用しながら解決し、社会に革新をもたらす技術革新の担い手です。AIエンジニアの主な業務は、問題定義とデータ収集、前処理とデータ拡張、モデルアーキテクチャの設計、学習と最適化、評価と改善、本番環境への実装とモニタリングなど多岐にわたります。また、AI関連の最新論文を読み、新しい手法を実装し、既存技術を改良することも重要な仕事です。

志望動機では、「なぜAIエンジニアになりたいのか」を明確に伝えましょう。「AIの可能性に魅力を感じ、技術で社会課題を解決したい」「人間の創造性を拡張するAIシステムを開発したい」「最先端技術の実装に挑戦し続けたい」など、AIエンジニア特有の魅力への理解を示すことが大切です。

AIエンジニアに必要なスキル

AIエンジニアは必要とされるスキルが多岐にわたる専門的な職業ですが、特にAI関連の知識・経験やプログラミングスキルが重要視される傾向にあります。プログラミングスキルに関してはエンジニアとして基本的なプログラミングスキルに加え、AI開発現場で広く使われているプログラミング開発言語への理解力が高くなくてはいけません。特にPythonは、ディープラーニングのプログラムに使用されている言語でありAI開発においては必要不可欠なスキルといえます。

また、AI関連の知識・経験は、先ほど記載したディープランニングなどのものから、確率論・統計学・微分積分学・線形代数学などの数学的な知識も含まれています。AIのプログラムは数学的な理論が含まれており、AIエンジニアになるのであれば数学的な知識はAIへの理解力を高める必要不可欠なスキルといえます。AIエンジニアを目指すのであればこれらの知識は身に付けておくとよいでしょう。

様々なスキルが必要とされるAIエンジニアですが、未経験からの転職は可能なのでしょうか。下記の記事ではAIエンジニアに未経験から転職する際の難易度について詳しく解説しています。興味がある人はぜひ参考にしてみてください。

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AIエンジニア未経験で志望動機を書く時の書き方

ここではAIエンジニア未経験の方が志望動機を書く際のポイントをいくつか紹介していきます。志望動機は転職活動において重要な役割を担っており、志望先の企業へ自分をアピールできるポイントですので時間がかかってもしっかり作成しましょう。

効果的な志望動機を書けるようになるには、ここからご紹介する5つのポイントを抑えておくことが重要です。

機械学習と深層学習の基礎知識と実装経験をアピールする

AIエンジニアにとって、機械学習と深層学習の知識は必須です。志望動機を書く際は、理論的な理解と実際に手を動かして実装した経験を具体的に示しましょう。

また、実装経験も重要です。「PyTorchで画像分類モデルを構築し、精度95%を達成」「TensorFlowでSeq2Seqモデルを実装」「Hugging Faceの事前学習モデルをファインチューニング」「Google Colabで GPU を活用した学習を実施」など、具体的なフレームワークとプロジェクトを書くとより効果的な志望動機が完成します。

論文の実装経験も評価されます。「ResNetの論文を読み、スクラッチから実装」「最新のViT（Vision Transformer）を理解し、実装に挑戦」「arXivで最新論文をフォローし、興味深い手法を再現」など、研究志向の姿勢もアピールできます。

プログラミングスキルと開発環境構築能力を具体的に示す

AIエンジニアには、高度なプログラミングスキルと、効率的な開発環境を構築する能力が求められます。志望動機にはこれらのスキルを具体例を挙げて示しましょう。また、開発環境についても言及しましょう。「Dockerでポータブルな開発環境を構築」「仮想環境で依存関係を管理」「Jupyter NotebookとVS Codeを使い分け」「GitとGitHubでコード管理とコラボレーション」など、実務を意識した環境構築ができることを示します。

計算リソースの活用経験も重要です。「Google ColabのGPU/TPUを活用」「AWS EC2でGPUインスタンスを使用」「バッチサイズやメモリ使用量を最適化」「分散学習の基礎を理解」など、大規模な学習を効率的に実行できることをアピールしましょう。

数学的基礎と最適化手法への理解を示す

AIエンジニアには、機械学習の背後にある数学的原理を理解することが求められます。数学の基礎知識と、それをAIに応用する能力を示しましょう。

「線形代数（行列演算、固有値分解、特異値分解）を理解」「微分積分（偏微分、連鎖律）を深層学習に応用」「確率統計（ベイズの定理、確率分布）を活用」「最適化理論（勾配降下法、Adam、SGD）を理解し実装」など、数学的基礎を押さえていることを記載します。

実践的な応用例も示しましょう。「誤差逆伝播法の数式を理解し、NumPyで実装」「交差エントロピー損失関数の導出と実装」「正則化項の効果を数学的に理解」「学習率スケジューリングの実装と効果検証」など、理論と実装を結びつけた経験をアピールします。

継続的な学習姿勢も重要です。「『深層学習』（Ian Goodfellow著）を読破」「数学系YouTubeチャンネルで基礎を補強」「オンラインコースで最適化理論を学習」など、理論面での成長意欲を示しましょう。

特定分野（NLP、CV、音声等）への専門性と情熱を示す

AIは幅広い分野がありますが、特定領域への専門性や情熱を示すことで、明確なキャリアビジョンを持っていることをアピールできます。

自然言語処理（NLP）に興味があれば、「BERTやGPTなどのTransformerモデルを理解」「日本語の形態素解析と前処理を実装」など、NLP特有の経験を記載します。コンピュータビジョン（CV）なら、「物体検出（YOLO、R-CNN）を実装」「OpenCVでの画像処理と組み合わせ」など、画像認識の経験を示しましょう。

音声認識や生成AIなど、他の分野でも同様です。特定分野での深い取り組みをアピールすることで、専門性への意欲を示せます。

最新のAI技術トレンドとオープンソースへの貢献意欲を示す

AI分野は日々進化しており、最新技術へのキャッチアップ能力は重要です。トレンドへの関心と、コミュニティへの貢献意欲を示すことで志望動機の中で自分の高い志望度をアピールが可能です。

「大規模言語モデル（LLM）の最新動向をフォロー」「プロンプトエンジニアリングを研究し実践」「マルチモーダルAIの可能性に注目」など、最新トレンドへの理解を記載します。

オープンソースへの貢献も評価されます。「GitHubで自作モデルを公開」「人気リポジトリにプルリクエストを送信」「技術ブログでAIの実装方法を解説」「Kaggleでノートブックを共有」など、知識を共有する姿勢を示しましょう。

一人で志望動機作成が難しい場合は転職エージェントを頼ろう

多くの転職エージェントでは求人の紹介に合わせて履歴書を添削してくれるサービスを無料で受けることができます。面談を通して経験や強みを一緒に整理してくれますし、転職エージェントが紹介した求人に対してであれば担当のカウンセラーが、志望する企業のAIエンジニアが求めているスキルや経歴を考慮した志望動機を作成してくれます。

未経験職種への転職は企業ごとに対策が異なり、アピールすべきポイントも変わってくるため一人で効果的な志望動機を作成するのは中々難しい部分があります。また、志望動機作成に限らず書類や面接で不安があったり、そもそもAIエンジニア自体が自分に合った仕事がわからないなどの悩みがある人にも無料で求人紹介や内定までのサポートをしてくれる転職エージェントは便利です。

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【例文あり】未経験からAIエンジニアへ転職する際の志望動機3選

これまでAIエンジニアを志望するときの志望動機の書き方のポイントを紹介してきました。志望動機の書き方について理解したら実際にどのような志望動機を書いていく前に、AIエンジニアを目指す場合のいくつかの志望動機の例文を確認していきましょう。