20代からAIエンジニアになるには｜有利な理由とルート【2026年】

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「20代のうちにAIエンジニアを目指すのは有利なの？」
「社会人2年目だけど、いま動いて間に合う？」

この記事は、そんな疑問を持って「AIエンジニア 20代」と検索したあなたのために書きました。

結論から言うと、20代はAIエンジニアを目指すうえでもっとも動きやすい時期です。ただし有利なのは年齢そのものではなく、育成前提の採用枠が20代に集中しているからです。

この記事では、20代が有利になる理由、立ち位置ごとのルート、働きながら進める1年のスケジュール、そして20代がやりがちな遠回りまでを解説します。読み終えたときに、自分がいつ何をするかを決められる状態を目指します。

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。

20代がAIエンジニアを目指すうえで有利な3つの理由

「若いほうが有利」とよく言われますが、理由を分解しておくと、自分がその有利さを使えているかどうかが分かります。理由は3つです。

① 育成前提の採用枠が20代に集中している

第二新卒やポテンシャル採用と呼ばれる枠は、実務経験ではなく伸びしろで判断する採用です。この枠の対象は、多くの企業で20代に設定されています。経験を問われずに開発職に入れる可能性が、他の年代より高いということです。

裏を返すと、この枠を使わずに30代で同じ挑戦をすると、実務経験を求められる募集と向き合うことになります。難易度が上がるのは年齢のせいではなく、応募できる枠が変わるためです。

実際、未経験可の求人を見ていくと、応募条件に年齢の記載はなくても「第二新卒歓迎」「ポテンシャル採用」と書かれているものが目立ちます。これらは事実上、育成を前提にした枠です。経験を問わない代わりに、学習の姿勢と伸びしろで判断されます。

② 教育への投資を回収できる期間が長い

企業が未経験を採用するとき、戦力になるまでの半年から1年は投資の期間です。その投資を回収できる年数が長いほど、企業としては判断しやすくなります。20代が採用されやすい理由の大半はここにあります。

この構造を知っておくと、面接での伝え方も変わります。「長く働きたい」「この会社で技術を伸ばしたい」という話は、企業側の投資判断とかみ合う内容です。学習の計画を具体的に話せると、さらに説得力が出ます。

③ 学習の時間を作りやすい

仕事の責任範囲がまだ広くなく、家庭の事情も変化しやすい時期です。平日に1〜2時間、休日にまとまった時間を確保しやすいという条件は、後から取り戻しにくい利点になります。

ただし、「20代だから採用される」わけではありません。見られるのは進み方と成果物です。年代ごとの違いは 30代未経験からAIエンジニアに転職できる？ と比べて読むと分かりやすくなります。

立ち位置で変わる4つのルート

同じ20代でも、いまの状況によって最短のルートは変わります。4つに分けて整理します。

立ち位置	進め方	期間の目安	強みになるもの
第二新卒（社会人1〜3年）	在職のまま学習し、開発職へ転職	6か月〜1年	育成枠が最も多い
社会人4〜7年・異業種	前職の業務知識を武器にする	8か月〜1年	業界の理解と社会人経験
既卒・フリーター	まず開発職で実務を1年作る	1年〜	時間を確保しやすい
すでにIT業界在籍	社内でAI業務に手を挙げる	半年〜	転職せずに実務が作れる

迷いやすいのは、第二新卒の枠を使うか、もう少し今の会社で経験を積むかという判断です。目安として、いまの仕事で身につくものがはっきり見えているなら残る価値があります。逆に、続けても伸びる方向が見えないなら、枠が使えるうちに動くほうが選択肢は広がります。

共通しているのは「まず開発職に入る」こと

4つのルートに共通するのは、最初からAI専任のポジションを狙わない点です。未経験向けの募集は、ソフトウェアエンジニアやバックエンドエンジニアという職種名で出ていることが多いためです。

入社後にAIを扱う業務へ関わっていく流れが、実際にはもっとも多いルートになります。求人の探し方は 未経験のAIエンジニア求人がない？ で解説しています。

すでにIT業界にいる方の場合、転職せずに済むこともあります。社内でAIを使った案件が立ち上がったときに手を挙げる、あるいは業務の一部をAIで効率化する提案を出す。これだけで実務の経験になり、転職する場合も職務経歴書に書ける材料が増えます。

異業種の経験は捨てなくてよい

社会人4〜7年の方が気にしやすいのが、前職の経験が無駄になるのではという点です。実際には逆で、業務知識はAIを使う開発で強みになります。何を解決すべきかを決める工程で、その業界を知っている人の判断は速いからです。

営業、金融、医療、製造など、扱うデータのある業界であれば、その知識ごと持ち込めます。たとえば在庫管理の経験があれば、需要予測の案件で何が重要かを理解しやすくなります。この理解は、あとから勉強して身につけるのが難しい部分です。

働きながら進める1年のスケジュール

20代の多くは在職中に学習を始めます。1年を4つに区切ると、やることがはっきりします。

時期	やること	この時期のゴール
1〜3か月	言語の基礎、Git、データベース	小さなアプリを1つ公開する
4〜7か月	課題を決めてAIを組み込んだ作品を作る	判断の理由をREADMEに残す
8〜10か月	応募を始める。面接の指摘で作品を直す	書類と面接の通過率を上げる
11〜12か月	入社、立ち上がり	実務で扱う範囲を広げる

このスケジュールで大切なのは、期間の長さより区切りごとに出すものを決めておくことです。3か月で公開するアプリは、機能が少なくてかまいません。人に見せられる状態のものが手元にあるかどうかが、その後の進み方を分けます。

また、4〜7か月で作る作品は、題材選びで差がつきます。業務の中で不便に感じていること、趣味で手間だと思っていることなど、自分が理由を説明できる課題を選んでください。教材の題材をそのまま使うと、面接で深掘りされたときに答えに詰まります。

時間の作り方

在職中の学習で続く形は、人によって違います。ただ、続いている人にはいくつか共通点があります。

• 平日は1〜2時間に固定し、休日にまとまった時間を取る
• 始める時間を決める（気が向いたらやる、では続かない）
• 詰まったときに聞ける相手を先に決めておく
• 学習の記録を残す。転職活動でそのまま材料になる

とくに「始める時間を決める」は効果が大きい工夫です。出社前の1時間、帰宅後すぐの1時間など、生活の中で固定できる枠を1つ作ると、意思の力に頼らずに続けられます。

最後の1つは見落とされがちですが、効果が大きい習慣です。何にどれだけ取り組み、どこで詰まって何を調べたかという記録は、面接で自走力を示す材料になります。

学習時間の目安は AIエンジニアになるまでの勉強時間 にまとめています。

20代がやりがちな4つの遠回り

20代は時間が取れるぶん、選択肢の多さで止まりやすい時期でもあります。よくある遠回りを4つ挙げます。

① 資格から入って手が止まる

資格の勉強は形が決まっているため、進んでいる実感が得やすいものです。ただ、採用の場で見られるのは成果物のほうです。資格は作りながら必要になったときに取るほうが、順番として効率的です。

どの資格がどう効くかは AIエンジニアにおすすめの資格 で整理しています。

また、資格を取ること自体が目的になると、取得後に何を作るかで再び迷うことになります。先に作るものを決めておくと、必要な知識も自然に絞られます。

② 教材を乗り換え続ける

新しい教材が出るたびに乗り換えると、最初の数章を何度も繰り返すことになります。教材は1本に決めて最後まで通すほうが、結果として速く進みます。

③ AI専任の求人だけを探す

先に触れたとおり、未経験の入口は開発職の中にあります。職種名で絞り込むと、該当する求人が見つからず、需要そのものがないように見えてしまいます。

探し方を変える方法は2つあります。1つは「Python」「機械学習」「生成AI」といったスキル名で検索すること。もう1つは、企業の技術ブログを見て、AIを使った開発をしているかどうかを確認することです。

④ 「まだ早い」と応募を先送りする

完璧な状態を待つ必要はありません。作品が1つできた時点で応募を始め、面接で受けた指摘をもとに作品を直すほうが、改善の精度が上がります。20代の強みは、やり直しが効くことです。動きながら直すほうが速く進みます。

20代のうちに決めておきたいこと

最後に、この時期に決めておくと、あとの判断で迷わずに済むことを3つ挙げます。

1. いつまでに動くかの期限：育成前提の枠は20代に集中しています。学習を始める時期が遅れるほど、使える枠が減ります
2. どの領域の開発から入るか：Web、インフラ、業務システムなど、入口はいくつもあります。求人数と自分の関心で決めます
3. 学習を続ける形：独学、スクール、社内での異動など、自分が続けられる形を選びます

3つ目については、独学かスクールかで悩む方が多い部分です。判断の軸は、費用ではなく詰まったときに聞ける相手がいるかどうかです。独学で進められる人もいますが、数日単位で止まる期間が増えてきたら形を変えることを考えてもよい段階です。

年齢より「進み方」が見られる

採用の場で20代が評価されるのは、若さそのものではありません。限られた時間の中で学習を続け、形にして、説明できるかどうかです。この点は年代が変わっても同じで、20代はその条件を満たしやすい時期だというだけです。

なお、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。言語やライブラリを覚えた段階で止まらないよう、作るところまで進めてください。

学習の進め方の全体像は AIエンジニアになるには？未経験からの完全ロードマップ で解説しています。

未経験からAIエンジニアを目指すなら

ここまで見てきたとおり、20代の強みは時間と枠の多さです。ただ、その時間をどう使うかを自分だけで判断し続けるのは簡単な道のりではありません。多くの未経験者が、エラーで数日止まる・ポートフォリオの題材が決まらない・いまの進め方が正しいのか分からない、という壁で離脱します。

RaiseTech（レイズテック）のAIエンジニア育成コースは、その壁を越えるために作られたオンラインスクールです。

• 現役AIエンジニアの講師に、受講期間中は質問無制限
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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｜有利なのは年齢ではなく、20代に集中している育成枠

この記事のポイントを3つにまとめます。

1. 20代が有利なのは、育成前提の採用枠が20代に集中しているからです。年齢そのものが評価されるわけではありません。
2. 立ち位置によってルートは変わりますが、まず開発職に入る点は共通です。AI専任の求人から始まる道はほとんどありません。
3. 在職中でも1年で形になります。基礎3か月、作品4か月、応募3か月という区切りが目安です。

20代の強みは、動きながらやり直せることです。最初の一歩は AIエンジニアを目指すなら何から始める？ で解説しています。