AIエンジニアの面接対策｜よく聞かれる質問と技術面接の準備【2026年】

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「AIエンジニアの面接では、何を聞かれるのでしょうか」
「技術面接やコーディングテストの準備を、どこまでやればいいか分かりません」

この記事は、そんな不安を持って「AIエンジニア 面接」と検索したあなたのために書きました。

結論から言うと、面接で最も時間を使われるのは「作ったものへの深掘り」です。知識を問う質問は前半だけで、後半はほぼ全て、あなたが下した判断の理由を確かめる時間になります。

この記事では、選考の3段階、共通で聞かれる質問、技術面接で問われること、コーディングテストの準備、制作物の深掘りへの答え方、そして逆質問までを解説します。

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。

選考の全体像｜多くは3段階で進む

企業によって差はありますが、進み方はおおむね共通しています。段階ごとに見られるものが違うので、先に把握しておいてください。

段階	見られること	落ちる主な理由
① 書類選考	経歴と学習の一貫性、制作物の有無	作ったものが無い／説明が抽象的
② 一次（技術寄り）	基礎知識と、制作物の設計理由	動かした事実は話せるが、判断理由を説明できない
③ 最終（志向・カルチャー）	入社後の像、チームでの働き方	やりたいことと会社の事業がずれている

企業によっては、②の前後にコーディングテストや課題提出が入ります。未経験可の求人ほど、この課題の比重が高くなる傾向があります。書類だけでは実力が測れないためです。

準備の優先順位は明確です。①と②で落ちる原因はどちらも「制作物とその説明」に集中しています。面接対策として質問集を暗記するより、作ったものを説明できる状態にするほうが効果があります。

→ 選考全体の流れは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。

面接の形式についても、把握しておくと落ち着きます。一次はオンライン、最終は対面という組み合わせが多くなっています。オンラインの場合、画面共有で制作物を見せながら話す展開になることがあるので、すぐ開ける状態にしておいてください。コードとREADME、動いている画面の3つが手元にあると、説明が速くなります。

もう1点、選考の段階が進むほど「知識」から「判断」へ重心が移ります。一次で基礎知識を確認されて通ったのに、二次で落ちるケースの多くは、判断理由を掘られて答えられなかったことが原因です。段階が進んだからといって難しい知識を追加で詰め込む必要はなく、同じ制作物についてより深く説明できる状態にするほうが効きます。

共通で聞かれる質問と、答え方の軸

どの段階でも出てくる質問があります。丸暗記ではなく、答えの軸を決めておいてください。

質問	答えの軸
なぜAIエンジニアを目指したのか	今の業務で感じた課題から始める。市場の話にしない
これまでどう学習してきたか	期間・内容・作ったものを時系列で。続けられた仕組みも添える
詰まったときどうしたか	切り分けの手順を話す。解決した結果より、過程が見られている
チームで開発した経験は	実務でなくてよい。他人のコードを読んだ経験や、レビューを受けた経験
今の技術トレンドをどう追っているか	情報源と、追い方の習慣。追った結果を試したかまで
入社後に何をしたいか	現実的な範囲で。まず何を任されそうかを想定して答える

3行目が、未経験の方には意外に思えるかもしれません。「詰まったときどうしたか」は、実務での動き方をそのまま予測できる質問です。「調べて解決しました」で終えず、何を疑い、どう切り分け、どこで人に聞いたかまで話してください。

4行目も補足します。実務経験がなくても、公開されているコードを読んだ、指摘を受けて直した、他の人の書き方に合わせたといった経験があれば話せます。1人で完結した学習しかしていないと、ここで答えに詰まります。

→ 志望動機の作り方は AIエンジニアの志望動機の書き方 にまとめています。

5行目の「トレンドをどう追っているか」にも触れておきます。情報源を挙げるだけでは弱く、追った結果を試したかまで話せると印象が変わります。新しい手法やサービスが出たときに、実際に手元で動かしてみた経験が1つでもあれば、その話をしてください。追い方の習慣が、そのまま入社後の伸びしろとして見られます。

逆に、答えなくてよい質問もあります。年齢や家族構成、思想信条など、業務と関係のない事柄です。聞かれた場合に無理に答える必要はありません。ただ、実際に聞かれる頻度は高くないので、過度に身構える必要もありません。

技術面接で問われること

技術面接は「知識の量」ではなく「使い分けの判断」を見る場です。この違いを踏まえると準備の方向が決まります。

• ① プログラミングの基礎：Pythonの書き方、データ構造、SQLでの集計。込み入った問題より、素直に書けるかを見られます
• ② 手法の使い分け：「この課題ならどの手法を選ぶか、なぜか」。複雑な手法を知っていることより、単純な手法を適切な場面で選べることが評価されます
• ③ 評価の設計：何をもって「使える」と判断するか。指標の意味と、その指標を選んだ理由を聞かれます
• ④ 本番で動かす視点：応答時間、想定外の入力、性能の低下。ここに触れられる応募者は多くありません

②で失点しやすいのは、手法の名前を並べてしまうケースです。「まず単純な手法で基準になる性能を出し、それを超えられるかで複雑な手法を検討する」という順番を説明できると、実務の進め方を理解していることが伝わります。

④は、差がつきやすい領域です。学習用の環境で精度が出た話までで止まる応募者が多いため、「外から呼び出せる形にした」「応答時間を測った」と話せるだけで印象が変わります。

数学については、聞かれ方に幅があります。数式を自分で展開させる企業は多くありませんが、指標や手法の意味を言葉で説明できるかは問われます。

→ 必要な範囲はAIエンジニアに数学は必要？必要な範囲と勉強法で整理しています。

→ スキル全体の優先順位はAIエンジニアに必要なスキル一覧を参照してください。

③の評価設計について、答え方の例を1つ挙げます。「精度が高かったので採用しました」だけだと、指標を理解しているか分かりません。「この課題では見逃しのほうが影響が大きいので、全体の正しさより見逃しの少なさを優先しました」のように、課題の性質と指標の選択を結びつけて話せると、理解が伝わります。

もう1つ、知らないことを聞かれたときの対応も準備しておいてください。技術面接では、知らない話題が必ず出ます。そこで曖昧に答えると、そこから追加で掘られて崩れます。「使ったことはありません。似た用途では〜を使いました」と、知っている範囲との距離を示す形で答えると、正直さと理解の両方が伝わります。

コーディングテスト・課題提出の準備

形式は大きく2つあります。それぞれ準備の仕方が違います。

	コーディングテスト	課題提出
形式	制限時間内に、その場で解く	数日〜1週間で、成果物を提出する
見られること	基礎的な実装力、時間内に動かす力	設計の判断、コードの読みやすさ、説明の丁寧さ
準備	基本的な処理を手が覚えるまで書く	READMEに設計の理由を書く練習
落ちる理由	動くところまで行かない	動くが、判断の説明が無い

課題提出のほうが、未経験からの応募では比重が高くなります。ここで差がつくのはコードの巧さではなく、添える説明です。何を前提にしたか、どこを簡略化したか、時間があれば次に何をするか。これらを書いておくと、面接での深掘りもそのまま繋がります。

コーディングテストについては、対策の範囲を絞ってください。難問を解けるようにするより、基本的な処理を詰まらずに書けるほうが効きます。データの読み込み、集計、条件での抽出、簡単な前処理。この辺りが手を止めずに書ける状態を目指します。

もう1点、生成AIの扱いについてです。課題提出でAIの利用を禁じていない企業も増えていますが、使ったなら使ったと書いてください。隠して出すと、面接での説明と食い違ったときに信頼を失います。使ったうえで、出力をどう検証したかまで書けると、むしろ加点材料になります。

課題に取り組むときの時間配分も決めておきます。提出期限の半分で「動くもの」を作り、残りの時間を説明と整理に使うのがおすすめです。機能を増やすほど評価が上がるわけではありません。動く範囲を絞って、その範囲についてきちんと説明できるほうが、面接に繋がります。

提出時に添えると効くものも挙げておきます。動かし方の手順、前提と制約、簡略化した箇所とその理由、次にやること。この4点をREADMEに書いておけば、読み手が迷いません。読み手の時間を減らす配慮そのものが、実務での働き方の予測材料になります。

制作物の深掘りにどう答えるか

ここが面接の中心です。時間の大半がこの話題に使われます。

聞かれる順番は、だいたい決まっています。

• ① なぜその題材を選んだか：自分が困っていたこと、身近な業務の手間から始まると強くなります
• ② なぜその設計にしたか：選ばなかった選択肢と、選ばなかった理由まで言えるかが分かれ目です
• ③ どこで詰まり、どう解決したか：切り分けの手順を具体的に。ここで学習の質が見えます
• ④ 時間があれば次に何をするか：現状の限界を自分で把握できているかを確認されます

②に備える方法は1つだけです。作りながら、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。完成してから思い出して作った説明は、少し掘られると崩れます。作業中のメモは、そのまま面接の台本になります。

④で「特にありません」と答えると、その制作物の限界を理解していないと受け取られます。どんな制作物にも、時間の都合で省いた部分があるはずです。そこを言語化しておいてください。

答えるときの姿勢も1つ。分からないことは分からないと言ってください。曖昧な言葉でごまかすと、追加の質問で必ず崩れます。「そこは実装していません。理由は〜」と言い切るほうが、評価は下がりません。

→ 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。

話す長さについても、目安を持っておいてください。1つの質問に対して1分前後で答え、そこから相手に掘ってもらう形が進めやすいです。最初に全部を説明しようとすると要点が埋もれます。結論を先に言い、理由を1つ添えて、いったん区切る。この形にすると、相手が聞きたいところを掘れます。

逆質問｜聞いておくべきこと

逆質問は、評価される場であると同時に、入社後のミスマッチを防ぐ場でもあります。

• ① 入社後、最初の3か月で何を担当するか：業務範囲が具体的に返ってくるかで、受け入れ体制が読めます
• ② チームの構成と、レビューの体制：誰にコードを見てもらえるかは、成長速度に直結します
• ③ 作ったモデルを本番で運用しているか：作って終わりの体制か、運用まで回している体制かで、身につくものが変わります
• ④ 学習の時間や費用の支援があるか：制度の有無より、実際に使われているかを聞きます

③は、AI領域に特有の質問です。検証まででプロジェクトが止まる現場は珍しくありません。運用まで経験できるかどうかで、次のキャリアの選択肢が変わります。

逆に、調べれば分かることを聞くのは避けてください。公開されている事業内容や、求人票に書いてある条件を質問すると、準備不足が伝わります。

逆質問の数も決めておきます。3つ用意して、面接の中で解消されたものは飛ばすのが実用的です。「特にありません」で終えると関心が薄いと受け取られますが、無理に数を出す必要もありません。話の流れで生まれた疑問をその場で聞くほうが、自然に伝わります。

条件面の確認は、最終面接で聞いて問題ありません。残業の実態、リモートの可否、評価の仕組みあたりは、入社後の生活に直結します。一次で聞くと業務への関心が薄く見えることがあるので、段階を選んでください。

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。面接で判断の理由ばかり聞かれるのは、この力を測ろうとしているからです。

→ 書類の準備はAIエンジニアの職務経歴書｜未経験でも通る書き方、求人の見方はAIエンジニア求人の探し方・見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

面接で崩れるのは、たいてい「作ったものを自分で説明できないとき」です。独学だと、動いた時点で終わりにしてしまい、なぜその設計にしたのかを言語化する機会がありません。レビューを受けた経験があるかどうかが、そのまま受け答えに出ます。

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｜質問集より「作ったものを説明できる状態」

この記事のポイントを3つにまとめます。

1. 面接の時間の大半は制作物への深掘りに使われる。書類・一次で落ちる原因もここに集中しています。
2. 技術面接は知識量ではなく使い分けの判断を見る場。単純な手法を適切な場面で選べること、本番で動かす視点があることが効きます。
3. 備え方は「作りながらメモを残す」の一択。迷った場面と選んだ理由を書き残しておけば、そのまま面接の台本になります。

制作物はポートフォリオの作り方、書類は職務経歴書の書き方にまとめています。