プロフィール
転職を決意したきっかけ
製造業で営業として7年間働いていましたが、AIが業界に与える影響を肌で感じ始めた2022年頃から転職を意識し始めました。
当時、自社の工場にAI品質検査システムが導入され、その開発に関わるエンジニアたちが生き生きと働いているのを見て「自分もこちら側に行きたい」と強く感じました。
31歳で転職を決意し、まず3ヶ月だけ学習して続けられそうか判断することにしました。
学習の記録（11ヶ月）
1〜2ヶ月目：Python基礎
仕事終わりに毎日1〜2時間、ProgateとYouTubeのPython入門動画で学習しました。最初はfor文すら難しく感じましたが、2ヶ月で基礎文法はほぼ習得。
使った教材：
3〜5ヶ月目：データ分析・機械学習基礎
pandasでのデータ処理とscikit-learnを使った機械学習の基礎を学習。Kaggleのtitanicコンペに挑戦して、実際にコードを書く練習をしました。
使った教材：
6〜8ヶ月目：深層学習・ポートフォリオ作成
PyTorchで画像分類モデルを実装。自社の製品に応用できそうな「外観検査AI」のデモをGitHubで公開しました。これが後の転職活動で大きな武器になりました。
使った教材：
9〜11ヶ月目：転職活動
IT特化型の転職エージェント2社に登録。ポートフォリオを見せながら面接を進め、3社から内定をもらいました。
転職活動で実際に効果があったこと
① 製造業の経験を「強み」に変えた
「製造業出身でAI品質検査システムの必要性を理解している」という点を前面に押し出しました。技術力では現役エンジニアに及ばなくても、業界理解という点で差別化できました。
② GitHubのポートフォリオが決め手
「外観検査AI」のデモは採用担当者から非常に好評でした。「実際に動くもの」を見せることで、スキルの証明になりました。
③ Kaggleの参加実績を職歴書に記載
Kaggleのコンペで上位20%に入った実績を記載したことで、書類通過率が上がりました。
④ 転職エージェントの活用
一人では見つけられなかった非公開求人を複数紹介してもらいました。年収交渉も代行してもらい、提示年収より30万円アップを実現できました。
転職活動の数字
| 項目 | 数値 |
|——|——|
| 応募社数 | 18社 |
| 書類通過 | 9社（通過率50%） |
| 一次面接通過 | 6社 |
| 最終面接 | 4社 |
| 内定 | 3社 |
| 転職活動期間 | 約2ヶ月 |
転職してみての感想
転職後は毎日が刺激的で、仕事の満足度が格段に上がりました。年収は200万円アップし、技術的な成長も続けられています。
30代での転職は「遅い」と思っていましたが、業界経験という武器があったからこそ採用してもらえたと感じています。もっと早く動けばよかったとも思います。
まとめ・転職を考えている方へ
30代からでもAI転職は可能です。大切なのは「ただプログラミングを学ぶ」のではなく、「自分のこれまでの経験とAIを掛け合わせる」という視点を持つことです。
まずはIT特化型の転職エージェントに相談して、自分のキャリアの可能性を確認してみることをおすすめします。無料で相談できるので、気軽に動いてみてください。