AIエンジニアに大学は必要？学部・大学院の要否と選び方【2026年】

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「AIエンジニアになるには、やっぱり大学に行くべき？」
「情報系の学部じゃないと無理なの？」

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

結論から言うと、AIエンジニアの求人の多くに、大学や学部の条件はありません。学歴が効くのは研究系に進む場合で、それ以外では成果物と実務経験のほうが見られます。

この記事では、大学が要る場合と要らない場合、学部・学科ごとの距離、大学院の要否、在学中にやると効くこと、そして大学を出ていない場合のルートまでを解説します。

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。

大学が必要になるかは「どの系統を目指すか」で決まる

AIエンジニアと呼ばれる仕事は、大きく4つの系統に分かれます。学歴の効き方は、この系統によってはっきり変わります。

系統	仕事の中身	学歴の効き方
応用・組込み系	既存のAIを製品や業務に載せる	条件に書かれないことがほとんど
モデル開発系	データを設計してモデルを作る	統計・数理の素養があると有利
基盤・運用系（MLOps）	学習と推論を回し続ける仕組み	インフラの実務経験のほうが効く
研究系	新しい手法そのものを作る	修士・博士が前提の募集が中心

そして、求人数がもっとも多いのは応用・組込み系です。この領域では、学部や学科ではなく、何を作れるかと、どう作ったかを説明できるかが見られます。

この違いが生まれる理由は、仕事の中身にあります。研究系は、まだ世の中にない手法を作る仕事です。論文を読み、実験を設計し、結果を検証する訓練が前提になるため、大学院での経験が条件として書かれます。

一方、応用・組込み系は、すでにあるAIを使って課題を解決する仕事です。必要なのは開発の力と、解くべき課題を見極める力です。この2つは、大学の学部とは直接結びつきません。

「学歴不問」と書かれていない求人もある

求人票に学歴の条件が書かれていない場合でも、実際には大卒を想定していることはあります。特に新卒採用の枠や、大手企業の総合職採用ではその傾向が出ます。

一方、中途採用の開発職では、経歴よりも実務経験と成果物で判断されるのが一般的です。系統ごとの違いは AIエンジニアとは？完全ガイド でも整理しています。

学部・学科でどれだけ距離が変わるか

次に、どの学部が近いのかを整理します。結論としては、学部は「スタート地点の差」であって、ゴールの可否を決めるものではありません。

学部・学科	授業で得られるもの	補う必要があるもの
情報・計算機科学系	プログラミング、アルゴリズム、機械学習の基礎	実務のチーム開発、クラウド
数学・統計系	確率統計、線形代数の理論的な土台	実装力、開発の作法
理工・電気電子系	数学の素養、実験と検証の進め方	ソフトウェア開発の経験
経済・経営系	統計とデータ分析の入口	プログラミング全般
文学・法学など	文章力、論理構成	技術面をほぼ独学で

この表で言う「距離」は、卒業時点での持ち物の差です。情報系なら開発の基礎がある程度あり、数学系なら理論の土台があります。どちらも持っていない学部の場合は、自分で埋める時間が必要になるという意味です。

情報系が有利なのは「時間の節約」

情報系の学部が有利に見えるのは、授業で扱う内容が仕事に直結しているためです。独学なら数か月かかる基礎を、カリキュラムの中で通れます。これは確かな利点です。

ただし、情報系を出ていれば就職できるわけでもありません。授業で課題を提出したことと、自分で決めた課題を形にしたことは別物として見られます。逆に言えば、学部が遠くても、後者があれば評価の土俵には乗れます。

経済・経営系の方は、統計の授業を取っているかどうかで距離が変わります。回帰分析や検定を扱った経験があるなら、モデルの評価を理解する土台はすでにあります。あとはプログラミングを埋める形になります。

文系から目指す場合の進め方は 文系からAIエンジニアになれる？ で解説しています。

大学院（修士）は必要か

在学中の方からよく出る質問です。答えは「行き先による」で、行けば有利という単純な話ではありません。

効く場合

• 企業の研究所やR&D部門を志望する場合。募集条件に修士以上と書かれていることが多い
• 論文を読み、自分でも書く仕事に就きたい場合
• モデルそのものの改善を担当したい場合。統計や最適化の理解が土台になる

研究系を目指す場合、学部の段階から研究室選びが重要になります。指導教員の専門分野と、自分が扱いたいテーマが近いかどうかで、2年間の中身が大きく変わるためです。

効きにくい場合

• 応用・組込み系の開発職を志望する場合。2年ぶんの実務経験のほうが評価されやすい
• 受託開発やスタートアップの開発職。求められるのは作れることと動かせること
• 目的が定まらないまま進学する場合。研究テーマが仕事と結びつかないと、時間だけが過ぎる

判断に迷ったときは、行きたい企業の求人の条件欄を先に見ることをおすすめします。修士以上と書かれていなければ、進学は必須ではありません。

もう1点、進学を考える際に確認しておきたいのが、その研究室が扱っているテーマです。AIを掲げていても、理論寄りなのか応用寄りなのかで、身につくものはかなり違います。研究室訪問の機会があれば、直近の学生がどこに就職しているかも聞いてみてください。

学費と時間も判断材料に入れる

進学には2年間と学費がかかります。同じ2年を実務に使った場合、職務経歴と収入が積み上がります。どちらが正解ということではなく、目指す仕事がどちらを求めているかで決める話です。

もう1つの選び方として、進学せずに就職し、必要になった段階で社会人向けの大学院や専門課程に通う道もあります。研究テーマが仕事と結びつくため、学ぶ目的がはっきりするという利点があります。

学び方の選択肢を比べたい場合は AIエンジニアは独学とスクールどっちがいい？ も参考になります。

在学中にやっておくと効く4つのこと

大学に在籍している方向けに、授業以外でやっておくと効くことを挙げます。新卒採用でも中途採用でも、見られるのは同じところです。

① 作品を1つ公開する

授業の課題ではなく、自分で決めた課題を形にします。題材は身近なもので十分です。サークルの出欠管理、研究室の実験データの整理など、理由を自分の言葉で説明できるものを選んでください。

作るものの規模は小さくてかまいません。むしろ、大きなものを作りかけて止まっているより、小さくても完成して動いているほうが評価されます。公開して人に使ってもらえれば、改善点も見えてきます。

② 長期インターンに行く

もっとも効率がよい方法です。実務の進め方、コードレビュー、チーム開発の作法を、在学中に経験できます。新卒の選考でも、この経験は大きく効きます。

応募先が見つからない場合は、地域や業種を広げてみてください。AIを扱っていない企業でも、開発の進め方を学ぶという意味では十分に価値があります。

③ 研究室でデータを扱う

研究でデータの前処理や可視化、評価をしているなら、それはそのまま実務と共通する経験です。分野が情報系でなくても、扱ってきた手順を説明できれば材料になります。

研究の内容がAIと直接関係していなくても問題ありません。実験計画を立て、データを取り、結果を見て次の条件を決めるという流れは、AIの開発における評価と改善の進め方とよく似ています。面接ではその進め方を話してください。

④ 学習と制作の記録を残す

何に取り組み、どこで詰まり、どう調べて解決したか。この記録は、面接で自走力を示す材料になります。成果だけでなく過程が残っていると、判断する側は評価しやすくなります。

作品の作り方は AIエンジニアのポートフォリオ作り方 で詳しく解説しています。

大学に行っていない場合のルート

最後に、大学に進学していない方、あるいは中退した方のルートです。応用・組込み系であれば、学歴が理由で門前払いになることは多くありません。

状況	進め方	気をつける点
高卒・専門卒	開発職に入り、実務経験を1年作る	新卒枠ではなく中途の未経験可を狙う
大学中退	同上。学習の継続を成果物で示す	経歴の空白は正直に説明する
社会人・異業種	前職の業務知識を武器にする	学歴よりも実績の説明に時間を使う

実際、開発の現場では、大学を出ていないエンジニアが珍しくありません。中途採用で見られるのは、直近で何をしてきたかと、これから何ができそうかです。学歴の欄は、その判断材料のうちの1つに過ぎません。

いずれの場合も、鍵になるのは成果物と、それを説明できることです。学歴の欄を埋められない分、作ったもので判断してもらう形を作ります。

中途採用の場合、職務経歴書に書けるのは学歴の欄だけではありません。学習期間に何をどれだけやったか、何を作ったかを具体的に書けば、判断する側はそこを読みます。書き方は職務経歴書の解説記事が参考になります。

「学歴で落ちた」と感じたときの見直し方

書類選考が通らないときに、原因を学歴だと考えてしまうことがあります。ただ実際には、応募先の選び方が合っていないケースも多くあります。新卒採用の枠や、経験者向けの募集に応募していないかを確認してみてください。

確認する順番は3つです。1つ目は、応募した求人が未経験可かどうか。2つ目は、成果物を提出できているかどうか。3つ目は、職種名で絞り込みすぎていないかどうか。この3点を直すだけで通過率が変わることは珍しくありません。

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。学歴があってもなくても、この部分は変わりません。

高卒からの進め方は 高卒でもAIエンジニアになれる？ で解説しています。

→ 在学中に何から手をつけるかはAIエンジニアに必要なスキルの習得順序が参考になります。

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、学歴よりも成果物と実務経験のほうが見られます。ただ、その成果物を独学だけで仕上げき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
• 生成AI・LLM開発を含む、実務直結のカリキュラム
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• 専門実践教育訓練給付金の対象。条件を満たせば受講料の最大80%が給付

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｜大学が要るのは研究系だけ。求人の多くは成果物で判断される

この記事のポイントを3つにまとめます。

1. 求人数がもっとも多い応用・組込み系では、学部や学科の条件はほとんどありません。学歴が前提になるのは研究系です。
2. 学部は「スタート地点の差」です。情報系は時間の節約になりますが、遠い学部でも成果物があれば評価の土俵に乗れます。
3. 大学院は行き先で判断します。研究職なら効き、応用・組込み系の開発職なら2年ぶんの実務経験のほうが評価されやすくなります。

学歴の有無にかかわらず、見られるのは作ったものとその説明です。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。