AIエンジニアの志望動機｜未経験・経験者別の例文とNG例【2026年】

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「AIエンジニアの志望動機、何を書けばいいのか分かりません」
「未経験なので、熱意しか書けることがない気がします」

この記事は、そんな悩みを持って「AIエンジニア 志望動機」と検索したあなたのために書きました。

結論から言うと、志望動機で見られているのは熱意ではなく「この人が入社後に何をしそうか」の予測材料です。だから書くべきは、気持ちではなく判断の履歴です。

この記事では、採用側が見ている3点、書く前に決めておく材料、未経験3例・経験者2例の例文、落ちるNG例、そして面接で深掘りされたときの答え方までを解説します。

RaiseTech（レイズテック）は、受講者数2,500名超え！現役エンジニアが講師を務めるAIエンジニア育成のオンラインスクールです。未経験からのエンジニア転職を支援してきた現場で見てきたリアルな情報をもとにお伝えします。

志望動機で見られている3つのこと

「志望動機」という名前に引きずられると、気持ちを書く欄だと思ってしまいます。実際に読まれているのは別のものです。

見られていること	何で判断されるか
① 仕事を正しく理解しているか	業務の実態に沿った言葉で書けているか。イメージだけで書くと分かる
② 続けられる人か	これまでの学習と行動が、言っていることと一致しているか
③ 入社後に何をしそうか	その会社の事業や技術と、自分の経験がどう噛み合うか

①が最も落としやすいポイントです。「最先端のAIを開発したい」と書くと、仕事の実態を知らないことが伝わります。実務では、データを整え、既存のコードを読み、動かない原因を探す時間が長くなります。この現実を踏まえた言葉で書けているかが、最初のふるいになります。

②は、書類の他の欄と照らして見られます。学習を続けてきた記録、作ったもの、取得した資格。志望動機で言っていることが、それらと地続きになっているかを確認されます。逆に、志望動機だけが立派で他の欄が空だと、そこで矛盾が生まれます。

③は、企業ごとに書き分ける必要がある部分です。ここを使い回すと、どの会社にも刺さらない文章になります。

→ 職業としての実態はAIエンジニアの仕事内容｜1日の流れと必要な業務で確認してください。

もう1つ、志望動機と「転職理由」は分けて考えてください。志望動機は「なぜこの仕事・この会社か」、転職理由は「なぜ今の職場を離れるのか」です。この2つを混ぜると、現職への不満が志望動機の欄に混ざり、印象が悪くなります。不満から始まった転職でも、志望動機の欄には「それをどう解決したいか」だけを書いてください。

書く前に決める3つの材料

いきなり文章を書き始めると手が止まります。先に材料を3つ決めてください。

• ① きっかけ（過去）：なぜAIに関心を持ったか。今の仕事の中で起きた具体的な出来事が理想です。「将来性があるから」だけだと、他の応募者と同じ内容になります
• ② 行動（現在）：関心を持ったあと、実際に何をしたか。学習の内容、作ったもの、かけた期間。ここが志望動機の芯になります
• ③ その会社である理由（未来）：数ある会社の中でなぜここか。事業領域、扱うデータ、技術スタック、開発体制のどれかに具体的に触れます

この3つが揃うと、志望動機は自動的に「過去→現在→未来」の順で組み立てられます。逆に、②が薄いまま①と③を厚く書くと、言葉だけの文章になります。

②の材料が足りないと感じたら、志望動機を書く前にそちらを作ってください。小さくても、動くものを1つ完成させておくと、書ける内容が一気に増えます。

③については、企業研究の深さがそのまま出ます。求人票だけでなく、技術ブログ、プロダクトの説明、公開されている開発体制の情報まで見ておくと、書ける材料が増えます。

分量の目安も決めておきます。書類の志望動機欄は300〜400字程度に収めるのが読みやすい長さです。3つの材料をそれぞれ1〜2文で書けば、自然にこの範囲に収まります。長く書くほど熱意が伝わるわけではなく、むしろ要点がぼやけます。

→ 制作物の作り方はAIエンジニアのポートフォリオ作り方｜作品例とGitHub公開にまとめています。

未経験からの例文3つ

異業種からの転職を想定した例文です。そのまま使うのではなく、構造を真似してください。

例文1：営業職からの転職

前職では法人営業として、見込み客の優先順位づけを担当していました。担当者の勘に頼った振り分けが多く、活動の記録は残っているのに活用されていない状態に課題を感じていました。そこで、蓄積された商談データから受注確度を予測できないかと考えたことが、AIに関心を持ったきっかけです。

その後、Pythonの基礎から学習を始め、公開されている商談データを使って受注予測のモデルを作りました。精度そのものより、どの項目が効いているのかを説明できる形にすることを重視しました。作る過程で、データを整える工程が全体の大半を占めることも実感しています。

貴社を志望したのは、営業支援の領域でAIを活用されており、私が課題に感じていた領域と直接重なるためです。現場で何が記録され、何が記録されていないかを知っている点は、要件を詰める場面で活かせると考えています。

例文2：製造業からの転職

前職では品質管理として、検査工程の記録と分析を担当していました。不良の傾向を人が目視で判断しており、担当者によって基準がぶれることが課題でした。数値として残っているデータを使えば判断を揃えられるのではないかと考え、機械学習を学び始めました。

学習では、画像分類の基礎を押さえたうえで、公開データセットを使った異常検知の仕組みを作りました。学習環境で動くだけでは実務で使えないと考え、外部から呼び出せる形にして応答時間も測っています。

貴社は製造業向けにAIを提供されており、現場のデータがどう記録されているかを理解している点が活きると考えました。導入時に現場の合意を取る難しさも経験しているため、その部分でも貢献できると考えています。

例文3：事務職からの転職

前職では総務として、問い合わせ対応と社内文書の管理を担当していました。同じ内容の質問に何度も人が答えている状況があり、業務時間の多くがそこに使われていました。生成AIを社内で試したことをきっかけに、仕組みとして作れないかと考えるようになりました。

そこからPythonとAPIの扱いを学び、社内文書を参照して回答する小さな仕組みを作りました。作る中で、間違った回答をどう防ぐか、どこで人が確認するかの設計が最も難しいと分かりました。テストケースを用意して、変更のたびに結果を比較する形にしています。

貴社を志望したのは、業務システムにAIを組み込む形の開発をされているためです。業務の流れを分解して要件に落とす作業は前職で日常的に行っており、その部分から関わりたいと考えています。

3つに共通しているのは、「前職の課題 → 学習と制作 → その会社である理由」が一本の線でつながっていることです。ここが切れていると、どれだけ丁寧に書いても説得力が落ちます。

→ 未経験採用の実態は未経験からAIエンジニアになれる？現実的なルートと失敗パターンにまとめています。

経験者（他職種エンジニア）の例文2つ

すでにエンジニアとして働いている場合は、書く軸が変わります。実務経験をどう接続するかが中心になります。

例文4：Webアプリ開発からの転向

現職ではWebアプリケーションの開発を3年担当し、設計から運用まで一通り経験しました。直近では、外部のAI機能を組み込んだ検索機能の実装を担当し、出力の品質をどう担保するかという課題に取り組みました。ここで、AIを使う側ではなく、仕組みを作る側に軸足を移したいと考えるようになりました。

業務外では、外部情報を参照して回答する仕組みを自分で組み、評価用のテストケースを整備しました。既存の開発経験があるぶん、本番で動かすところまでは設計できます。一方で、モデルの選択や評価指標の設計は独学の範囲を出ないため、実務で深めたいと考えています。

貴社を志望したのは、AI機能を自社プロダクトに組み込んで運用されており、作って終わりではない体制があるためです。運用まで含めて担当できる点に魅力を感じています。

例文5：インフラエンジニアからの転向

現職ではクラウドインフラの構築と運用を4年担当しています。直近では機械学習チームの実行基盤を担当し、学習環境の用意とモデルの配置を行ってきました。基盤側から関わるうちに、モデルそのものの設計まで踏み込みたいと考えるようになりました。

学習では、基礎的な手法の使い分けと評価指標を押さえたうえで、自分で用意したデータで予測モデルを作り、実行基盤に載せるところまで通しました。インフラ側の経験があるため、応答時間やコストの制約を前提に設計する視点は持っています。

貴社を志望したのは、機械学習の基盤づくりと運用改善に力を入れておられるためです。基盤の経験を活かしながら、モデル側にも関わる形で貢献したいと考えています。

経験者の場合、「今できること」と「これから深めたいこと」を分けて書けているかが読みどころになります。全部できると書くより、境界を正確に示すほうが信頼されます。

もう1点、経験者が書くときの注意です。現職で担当している業務を、そのまま並べるだけにしないでください。経歴は職務経歴書の役割です。志望動機の欄では、その経験のどこがAI領域に接続するのかまで書き切ります。接続点が示されていないと、読み手が推測することになります。

→ 転職活動の全体像はAIエンジニアへの転職｜未経験からの進め方と選考対策にまとめています。

落ちる志望動機のNG例4つ

よく見かける型を4つ挙げます。どれも書き手には自然に見えるので、意識して避けてください。

NGの型	なぜ落ちるか	直し方
将来性が高いから	市場の話であって、その人の話になっていない	自分の業務で感じた課題に置き換える
最先端の技術に携わりたい	仕事の実態と合っていない。地味な工程が大半	どの工程に関わりたいかを具体的に書く
手厚い研修があるから	受け取る側の理由。何を返せるかが無い	学習は自分で進めた実績で示す
御社の理念に共感して	どの会社にも書ける。事業への理解が伝わらない	扱うデータ・技術・開発体制のどれかに触れる

3つ目は、未経験の方が書きがちな型です。研修や教育体制に触れること自体は問題ありませんが、それが志望理由の中心になると「育ててもらう前提の人」に見えます。特に年齢が上がるほど、この印象は不利に働きます。

もう1つ、書き方の面で避けたいことがあります。生成AIで作った文章をそのまま出すことです。整った文章になる一方、具体的な体験が抜け落ちるため、読み手には分かります。下書きの整理に使うのは有効ですが、材料は自分の経験から出してください。

もう1つ避けたいのが、複数社に同じ文章を出すことです。①きっかけと②行動は使い回して構いませんが、③その会社である理由だけは毎回書き直してください。ここが共通の文面だと、応募先の数だけ同じ書類が回っていることが伝わります。

面接での深掘りに備える

志望動機は書いて終わりではなく、面接で必ず掘られます。書いた内容から想定される質問に、先に答えを用意しておいてください。

• 「なぜ今の職種ではなく、AIエンジニアなのか」：今の職種でも解けたのか、解けなかったのかを答えます。ここが曖昧だと転職理由も弱く見えます
• 「作ったものについて、なぜその設計にしたのか」：最も深く掘られます。選ばなかった選択肢と、選ばなかった理由まで言えると強くなります
• 「他社ではなく、なぜうちなのか」：事業や技術に具体的に触れられているかを確認されます
• 「入社後、最初に何をしたいか」：現実的な範囲で答えます。いきなり大きな話をすると、仕事の実態を知らないと受け取られます

2つ目への備え方だけ、具体的に書いておきます。制作物を作る過程で、迷った場面と選んだ理由をメモに残しておいてください。あとから思い出して作った説明は、掘られると崩れます。作りながら書いたメモは、そのまま面接の材料になります。

最後に。言語や手法を覚えることはスタートラインで、現場で評価されるのは、何を作るかを設計し、AIに正しく指示し、出力をレビューして品質を担保する力です。志望動機で「判断の履歴」を書くべき理由も、ここにあります。

→ 面接で聞かれる質問の全体像は AIエンジニアの面接対策 にまとめています。

→ 書類全体の書き方はAIエンジニアの職務経歴書｜未経験でも通る書き方を参照してください。

未経験からAIエンジニアを目指すなら

志望動機で最も効くのは「作ったものと、その判断理由」です。ところが独学だと、そこに書ける題材が最後まで用意できないまま応募時期が来ます。エラーで数日止まる、題材が決まらない、出来が実務水準か判断できない。この3つが原因です。

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未経験からエンジニアになった受講生の実績

「本当に未経験からなれるのか」は、実際になった人を見るのが一番早いです。いずれもAWS・Javaコースの卒業生ですが、「未経験から学び、ポートフォリオを作り、転職する」という道筋はAIエンジニアでも同じです。

事例①：完全未経験から半年でWebエンジニアへ｜年収250万円→600万円

プログラミング完全未経験からJavaコースを受講し、受講開始から半年でWebエンジニアとして転職。年収は250万円から600万円へと2倍以上になり、フルリモート・残業ゼロの働き方を実現しました。

特筆すべきは「半年」というスピードです。特別な才能があったわけではなく、講義に毎週出席し、分からないことをその週のうちに質問で解消する、という当たり前のことを止めずに続けた結果でした。

▶ 赤松さんのインタビューを読む

事例②：30代後半・未経験からクラウドインフラエンジニアへ｜初年度から年収600万円

30代後半、AWS未経験からAWSコースを受講。キャリアチェンジ後の最初の職場で年収600万円に到達し、フルリモートで働いています。

「30代後半では遅い」という不安を持つ方は多いですが、この事例はそれを覆しています。前職までの社会人経験は、エンジニアになってからもプロジェクトの進め方や顧客とのやり取りで強みになります。年齢は壁ではなく、むしろ武器になり得ます。

▶ 石川さんのインタビューを読む

事例③：AWSを武器に差別化｜本業＋副業で年収800万円・フルリモート

AWSコースで学んだスキルを武器に、フルリモート勤務のエンジニアとして転職。本業と副業を合わせて年収800万円を達成しました。

ポイントは「差別化」です。エンジニアの数は多くても、クラウドやAIといった需要の高い領域を扱える人は限られます。学ぶ領域を選ぶことが、そのまま市場価値の差になる。AIエンジニアを目指す方にとっても、まさに同じ構造が当てはまります。

▶ まつもとさんのインタビューを読む

まとめ｜書くのは気持ちではなく「判断の履歴」

この記事のポイントを3つにまとめます。

1. 見られているのは熱意ではなく、入社後に何をしそうかの予測材料。仕事の実態に沿った言葉で書けているかが最初のふるいになります。
2. 先に材料を3つ決める。きっかけ（過去）・行動（現在）・その会社である理由（未来）。芯になるのは2つ目の「行動」です。
3. 面接で必ず掘られる前提で書く。特に制作物の設計理由は、選ばなかった選択肢まで言えるようにしておいてください。

職務経歴書はAIエンジニアの職務経歴書、制作物はポートフォリオの作り方にまとめています。