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「AIエンジニアの転職に、エージェントは使ったほうがいいのでしょうか」
「どこに登録すればいいか分かりません」
この記事は、そんな迷いを持って「AIエンジニア 転職エージェント」と検索したあなたのために書きました。
結論から言うと、エージェント選びより先に決めるものがあります。それは「自分がどの段階にいるか」です。実務経験があるかどうかで、エージェントの使い方も、向いているサービスも変わります。
この記事では、エージェントの仕組み、2026年9月21日時点で確認した4社の求人数と特化領域、向く人と向かない人、登録前に用意するもの、使うときのコツを解説します。他社の情報はすべて各社の公式サイトの記載どおりに書き、確認日を明記します。
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。
まず仕組み|エージェントは誰からお金を受け取るか
使い方を決めるうえで、お金の流れを知っておくと判断しやすくなります。

転職エージェントは、企業に人を紹介し、採用が決まったときに企業から報酬を受け取ります。求職者の利用は無料です。今回確認した4社も、すべて無料での登録・相談を案内していました(2026年9月21日確認)。
この仕組みから、次のことが言えます。
- 企業が採用したい人ほど、手厚く支援される:実務経験がある人のほうが紹介は進みやすくなります
- 求人は「エージェントが扱っている企業」に限られる:その外にある会社は紹介されません
- 複数社に登録しても費用はかからない:ただし、やりとりの手間は増えます
もう1つ、言葉の意味をはっきりさせておきます。「非公開求人」とは、求人サイトに掲載せず、エージェント経由でだけ紹介される求人のことです。応募の殺到を避けたい、事業の方針をまだ公にしたくない、といった企業側の事情で非公開になります。
今回確認した4社のうち、マイナビ転職ITエージェントは非公開求人の件数を公式サイトに表示していました(SE・システムエンジニアで9,685件、最終更新日2026/9/18)。レバテックキャリアは、求人数の表示に非公開求人を含むと注記しています。
ただし、非公開求人があることと、そこに自分に合う求人があることは別です。紹介されるかどうかは、企業が求める経験と自分の経験が重なるかで決まります。「非公開求人が多いから有利」とは考えないでください。
大事なのは、エージェントは「求人を探す手段の1つ」であって、唯一の手段ではないということです。企業の採用ページへの直接応募や、求人サイトからの応募と組み合わせて使うものです。
→ 求人の探し方全般はAIエンジニア求人の探し方・見方にまとめています。
4社の求人数と特化領域(2026年9月21日時点)
各社の公式サイトに表示されていた数字です。数え方も対象範囲も社ごとに違うので、単純に大小を比べないでください。

| サービス(運営会社) | 特化領域 | 公式サイトの求人数の表示 | 時点の注記 |
|---|---|---|---|
| レバテックキャリア (Levtech Co., Ltd./レバレジーズグループ) |
ITエンジニア特化 | IT・Web特化求人 60,547件 | 別枠に「2026年1月時点 非公開求人を含む」の記載 |
| ギークリー (Geekly, Inc.) |
IT・Web・ゲーム業界 | IT・WEB求人 45,000件以上 | 「2026年8月時点」 |
| マイナビ転職ITエージェント (株式会社マイナビ) |
IT・Webエンジニア | SE・システムエンジニア(IT/通信/インターネット)の求人総数 32,437件/非公開求人 9,685件 | 「最終更新日:2026/9/18」 |
| doda (パーソルキャリア株式会社) |
総合型(IT専門ではない) | 業界最大級、20万件以上の求人 | — |
数え方の違いを具体的に書きます。レバテックキャリアとギークリーは「IT・Web」全体の件数、マイナビはSE・システムエンジニアという職種に絞った件数、dodaは全業種の件数です。同じ「求人数」という言葉でも、対象が違います。
そして、今回確認した4社のうち、「AI・機械学習に特化した転職エージェント」として公式に名乗っているサービスはありませんでした(2026年9月21日確認)。AI領域の求人を扱っているかどうかは、各社の求人検索で「機械学習」「AI」などの条件を入れて、実際に出てくる件数を見て判断してください。
求人数は日々変わります。この記事の数字は2026年9月21日に各社の公式サイトで確認したものなので、登録前に最新の表示をご確認ください。
登録先を決めるときは、表示されている総数より、次の2つを見てください。
- 自分の希望条件で検索したときの件数:総数が多くても、「機械学習」「データ基盤」「画像認識」などで絞ると数は大きく変わります。会員登録しなくても検索できるサービスが多いので、登録前に試せます
- 担当者と技術の話が通じるか:初回の面談で、使った言語やライブラリ、担当した工程の話が通じるかを見ます。ここが噛み合わないと、紹介される求人もずれていきます
エージェントが向く人・向かない人
仕組みから考えると、向き不向きははっきりします。

| 向いている人 | 今は向かない人 |
|---|---|
| すでにエンジニアとして実務経験がある | まだ制作物が1つもない |
| 働きながらで、求人を探す時間が取りにくい | 時間があり、自分で調べて応募できる |
| 年収や条件の交渉を任せたい | 応募先を1社ずつ吟味したい |
| 自分の市場での位置を知りたい | まだ学習の途中で、応募時期が先 |
右の列の1行目が、最も多いミスマッチです。見せられるものが無い段階で登録しても、紹介できる求人が限られます。エージェント側も、企業に推薦する材料がないと動けません。
ただし、「まだ早い」と思っても、市場の状況を聞く目的で相談するのは有効です。どんな求人があり、何が足りないかが分かれば、学習の的が絞れます。その場合は「今すぐの転職ではなく、準備のために相談したい」と最初に伝えてください。
もう1つ知っておいてほしいのは、エージェント経由の求人は「即戦力を求める求人」に寄りやすいということです。企業は報酬を払って採用するので、育成前提の枠は自社の採用ページや求人サイトで募ることが多くなります。未経験から入る枠を探すなら、エージェントだけに絞らないでください。
→ 未経験の求人事情はAIエンジニアの未経験求人がない?にまとめています。
登録前に用意するもの
準備の有無で、紹介される求人の幅が変わります。

- ① 職務経歴書:完璧でなくて構いません。担当した業務と、そこで何を改善したかが書いてあれば、面談での会話が進みます
- ② 制作物と、その説明:作ったもののURLと、なぜその題材か・なぜその設計かを短く書いたもの
- ③ 条件の優先順位:年収、勤務地、担当したい工程、働き方。全部は満たせないので、順番を決めておきます
③は、面談で必ず聞かれます。ここが曖昧だと、紹介される求人もぼやけます。特に「担当したい工程」は、AI領域では重要です。モデルを作りたいのか、仕組みに組み込みたいのか、運用まで見たいのかで、紹介される求人が変わります。
面談では、だいたい次のことを聞かれます。答えを用意しておくと、初回で紹介の精度が上がります。
- 今の仕事で何を担当し、何を改善したか
- なぜ転職したいのか(不満ではなく、次にやりたいこと)
- いつまでに転職したいか
- 作ったものがあれば、その内容と工夫した点
→ 書類は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。
使うときのコツ
登録したあとの動き方で、結果が変わります。

- ① 2〜3社に登録して比べる:担当者によって紹介の質が変わります。1社だけだと比べる基準がありません
- ② 紹介された求人は自分でも調べる:企業の採用ページ、技術ブログ、開発体制の情報。エージェントの説明だけで判断しないでください
- ③ 断る理由を具体的に伝える:「この工程は担当したくない」と伝えると、次の紹介の精度が上がります
- ④ 応募のペースは自分で決める:急かされても、準備が整っていない状態で出す必要はありません
②は特に大事です。「本番で動いているAIの機能があるか」は、求人票だけでは分かりません。技術ブログや面接での逆質問で確かめてください。検証で止まる現場に入ると、次のキャリアにつながる経験が積めません。
もし担当者とのやりとりが合わないと感じたら、担当の変更を申し出て構いません。多くのサービスに変更の窓口があります。無理に合わせ続けるより、早めに伝えたほうがお互いの時間を無駄にしません。
→ 面接での確認事項はAIエンジニアの面接対策にまとめています。
エージェントを使わない転職経路
組み合わせて使うほうが、選択肢は広がります。

| 経路 | 特徴 |
|---|---|
| 転職エージェント | 非公開求人があり、交渉を任せられる。扱っている企業の範囲に限られる |
| 求人サイト | 自分で探して応募する。数は多いが、選別と対策は自分で行う |
| 企業の採用ページから直接 | 行きたい会社が決まっているなら最短。仲介がないぶん、書類の完成度が問われる |
| 知人からの紹介 | 内情が分かる。勉強会やコミュニティでのつながりから生まれることがある |
4つ目は、AI領域では現実的な経路です。勉強会で発表したり、作ったものを公開したりしていると、声がかかることがあります。制作物を人に見てもらう習慣は、選考対策にも、この経路にもつながります。
最後に、どの経路で応募しても見られるものは同じです。言語を覚えることはスタートライン。現場で価値が出るのは、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。エージェントはその力を企業に伝える手伝いをしてくれますが、力そのものを用意するのは自分です。
→ 転職活動全体の進め方はAIエンジニアへの転職にまとめています。
別の選択肢:紹介される状態を、先につくる
ここまでは、エージェントをどう選ぶかの話でした。もう一つの選択肢は、紹介される状態を先につくることです。エージェントに登録しても、見せられる制作物が無いと紹介は広がりません。独学だとその制作物の手前で止まりがちです。エラーで数日動けない、題材が決まらない、今の出来が実務水準か判断できない。
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。
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。
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。
まとめ|選ぶ前に、自分の段階を確かめる
この記事のポイントを3つにまとめます。
- 求人数は数え方が社ごとに違う。IT・Web全体か、SE職種に絞った数か、全業種か。単純に大小を比べないでください。
- 制作物が無い段階では紹介が広がらない。ただし市場の状況を聞く目的での相談は有効です。
- 2〜3社に登録し、紹介された求人は自分でも調べる。特に「本番で動いているAIの機能があるか」は求人票だけでは分かりません。
求人の探し方は求人の探し方・見方、転職の進め方はAIエンジニアへの転職にまとめています。
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