【体験談】エンジニア転職未経験｜2026年リアルと3段階の道

営業や事務からエンジニアへ移りたいものの、職種、学び方、ポートフォリオ、応募書類のどこから決めるか迷っていませんか。私自身も営業7年からSESへ入り、自社開発を経て現役PMになるまで、段階ごとに違う壁がありました。

結論から言うと、最初に職種を絞り、その仕事に必要な学習・作品・前職経験の伝え方を一本につなぐのが筋です。本記事では、私の体験を一般化せず、職種と年収データの読み方、学習から応募までの順番、前職経験を技術職へつなぐ考え方を整理します。

2026年の結論｜未経験転職は、職種・学習・伝え方を一本につなぐ

未経験からの転職に一律の正解はありません。私の場合は、営業で培った「相手の意図を確認して動く力」を自己PRとポートフォリオの説明につなぎ、足りない技術を学んで開発職へ進みました。職種・学習・作品・応募書類を別々に考えず、応募先の仕事を軸にそろえることが本記事の結論です。

「未経験は飽和」論への現役からの返答

検索すると「未経験は無理」という悲観論と、「短期間で内定」という成功例が並びます。どちらか一方を自分の結果として受け取るのではなく、応募先の仕事内容と、自分が示せる学習・作品・前職経験を照らすほうが判断しやすくなります。

私自身はスクールで学んだあと、応募10社以下・約3ヶ月以内でSESへの内定を得ました。ただし、これは当時の応募先と私の条件での結果で、同じ期間や内定を再現できるという意味ではありません。持ち帰れるのは数字ではなく、前職の行動を開発の仕事へつなぎ、面接で具体的に話せる状態にした順番です。

職種と相場｜未経験向け5職種の選び方・年収レンジ・年齢の壁・フルリモート

📖 この章で使う用語

Web系エンジニア：Webサイト・Webアプリを作る仕事。フロントエンド（見た目）とバックエンド（裏側）に分かれます。

SES（エス・イー・エス）：System Engineering Service の略。エンジニアを取引先の現場に常駐させて働かせるビジネス形態。指揮命令は SES 所属企業にある点が派遣と違う。

自社開発：自分の会社が自社の製品を作る形態。商社の自社製品開発と同じ構図。

未経験から目指せる5職種と選び方の判断軸

未経験から目指せるエンジニア職種は、ざっくり5つに整理できます。職種選びは年収だけで決めず、「最初の2年で何を学べるか」を軸にするのが、私の体験から言える一番のおすすめです。

職種	未経験ハードル	学習コスト	年収レンジの目安	AI時代の影響
Web系（自社開発）	高め	高い	高くなりやすい	プラス（AI 統合の需要が増えている）
SES	低め	中程度	入口は控えめ	現場による
社内SE	中程度	中程度	安定	プラス（社内 AI 推進の追い風）
インフラ	中程度	中程度	安定	やや影響あり（クラウド前提）
テスター	低い	低い	控えめ	自動化の影響を受けやすい

具体的な年収数値は後半「年収・年齢・働き方」で出典付きに扱います。職種ごとの求人の多さ（有効求人倍率）の実数は生成AI案件・求人マップにまとめています。ここでは各職種の要点だけ。

Web系（フロント／バックエンド）：教材や公開例を見つけやすい分野です。ただし、選考基準は企業ごとに異なります。求人票の業務内容と使用技術を見て、ポートフォリオで何を示すかを決めます。
SES：自社で雇ったエンジニアを取引先の現場に常駐させる形態。私の入口もここでした。配属先で仕事内容が変わるため、面接で案件例・待機時の扱い・開発へ進む条件を確認します。私の場合は大手に常駐し、Rubyによる業務改善とgraphDB（グラフ型DB）の基幹システム開発に携われました。確認項目はSESの入口・注意点・次の出口で整理しています。
社内SE：自社の業務システム担当。前職の業務知識を説明材料にしやすい一方、担当範囲は運用・問い合わせ対応から開発まで求人によって変わります。
インフラ／テスター：インフラはシステムの土台、テスターは品質確認を担います。名称だけで仕事内容を判断せず、設計・構築・自動化・開発へ進む機会があるかを確認します。

私は営業7年→SES に約2年半→自社開発スタートアップに約3年強と歩きました。SES でRuby と業務システムの基礎を覚えてから自社開発に移り、いまは Scala / Python も含めて自社言語スタックから AI API を呼ぶ実装まで担当しています。「最初の2年で何を学べるか」で職種を選んだのは正解でした。

年収・年齢・働き方｜数字の読み方

年収データは、対象者と集計方法が違えば数字も変わります。平均値を未経験者の初年度年収と混同せず、出典と取得時期を添えて確認します。

未経験エンジニアの年収レンジ（出典：doda 2026 / 厚生労働省）

転職サービス doda が公表している「職種別の平均年収」（2025年版）では、技術系（IT／通信）全体の平均は 469万円です（対象：2024年9月〜2025年8月に doda へ登録した約60万人／正社員／支給額。出典：転職サービス「doda」−「平均年収ランキング2025」 doda・平均年収ランキング、取得：2026-06-22。最新の正確な数値は doda の公表ページで事前にご再確認ください）。

ただし、この数字は経験者を含む登録者全体の平均で、未経験者の初年度年収ではありません。同じdodaの同領域でも20代平均は398万円（前掲・取得：2026-06-22）ですが、これも年齢区分の平均です。地域・業態・職種・経験で条件が変わるため、応募時は平均値を期待年収に置き換えず、個別求人の提示条件を確認する必要があります。厚生労働省の 賃金構造基本統計調査（政府統計の総合窓口 e-Stat・取得：2026-05-14）では、「情報処理・通信技術者」の地域別データも確認できます。

公開データは、測っている対象を分けて読みます。システムエンジニアでは、job tagの職業情報が約578万円、求人ボックスの求人提示額が516万円、dodaの登録者実支給平均が469万円ですが、母集団も定義も異なります。3値を合算・平均せず、職業全体の情報、求人の提示条件、登録者の実支給という違いを確認するために並べています（出典：job tag（厚生労働省職業情報提供サイト）、求人ボックス給料ナビ「システムエンジニア」〔2026-03算出〕、取得：2026-06-22）。いずれも未経験者の初年度年収を示す値ではありません。

システムエンジニアに関する3つの異なる指標（job tagの職業情報約578万円、求人ボックスの求人提示額516万円、dodaの登録者実支給平均469万円）を、合算せず定義の違いとともに確認する図

📌 私の年収について 私の場合、SESの最初の年は営業職とほぼ横並びで、自社開発へ移ってから上がりました。金額は非公開であり、この推移を他の方へ一般化はできません。

年齢の壁——20代／30代／40代でどう変わるか

年齢だけで転職可否を決めることはできません。企業が求める経験、育成枠、前職の業界知識などで判断は変わります。私自身も営業を約7年4ヶ月続けてから動いたため、年齢を理由に可能性を決めるより、応募先で示せる材料を確認しました。

フルリモートは未経験で取れるのか

フルリモートの可否も企業と求人条件で変わります。未経験者を対象に含むか、育成と質問の仕組みがあるかを求人票と面接で確認する必要があります。私の場合は、先輩の画面を見ながら質問できる環境が初期の学習に役立ちましたが、同じ働き方が全員に合うとは限りません。

学習からポートフォリオ・転職活動まで｜ロードマップ・5要素設計・エージェント/資格の使い分け

この章は学習・作品・応募をつなぐ地図です。まず無料のIT未経験向け自己PRの書き方で一社分を下書きでき、ネットやAIの例文だけで作れる方はそれで十分です。実際に提出した自己PRの現物・穴埋めワークシート・面接での返しまで照らしたい方は、¥1,980の教材をnoteの冒頭無料部分から確認できますが、内定・配属を保証するものではありません（最新情報はnoteでご確認ください）。

📖 この章で使う用語

CRUD（クラッド）：Create / Read / Update / Delete の頭文字。データの「作成・読み取り・更新・削除」の4操作で、Webアプリの基本動作。Excel の「行追加・閲覧・編集・削除」と同じ。

GitHub（ギットハブ）：プログラマー版の「学習ノート＋作品集」が住む場所。

写経：参考書のコードを一字一句そのまま打ち直すこと。「料理レシピ通りに一度作ってみる」のと同じ。

デプロイ：作ったアプリを世界中から見られる状態にして公開すること。「商品を店頭に並べる」操作。

README（リード・ミー）：プロジェクトの説明書ファイル。家電製品の取扱説明書と同じ位置づけ。

ロードマップ｜私が選んだスクール型と、独学で進める場合の順番

私自身は営業を続けながらスクールへ約半年通い、学習後に転職活動へ進みました。応募10社以下・約3ヶ月以内でSESへの内定を得ましたが、期間や結果は応募条件によって変わります。ポートフォリオでは、営業時代の業務改善メモをMarkdownで整理したものを提出しました（ポートフォリオ設計で後述します）。

📌 当時の私が大事にしたこと スクールは「教材を買う」より「質問できる環境を選ぶ」と捉えていました。独学が向く方もいるため、費用と必要な支援を比べて選ぶのがよいと思います。

独学で進める4段階

段階	やること
基礎	学習習慣を作り、基礎文法とターミナル・Git・GitHubを一度動かす
自作	教材コピーではなく、自分の課題を扱う小さなWebアプリを完成させる
公開	READMEを整え、公開URLとソースを第三者が確認できる状態にする
応募	求人票に合わせて作品と前職経験の説明を直し、面接練習を重ねる

AIは、分からない言葉の説明やエラーの切り分けを補助できます。ChatGPTの始め方、Cursorの使い方、Claude Codeの始め方から、自分の環境に合うものを一つ試す選択肢があります。ただし、出力したコードを理解せず作品へ入れると、面接で説明できません。

独学では、教材を増やし続ける、写経だけで終わる、ポートフォリオが教材コピーのままになる、という3つに注意します。応募前に、自分で変えた点と判断理由を説明できるか確認します。

ポートフォリオに何を入れるか（評価される設計）

ポートフォリオは、次の5点があると採用側が内容を確認しやすくなります。すべての会社で必須という意味ではないため、求人票の提出条件を優先してください。

CRUD（データの追加・閲覧・編集・削除の4操作）
ログイン認証
公開URL（誰でも見られる）
GitHub のソース公開
README（プロジェクトの説明）

私のポートフォリオ実例——営業時代の業務改善メモを Markdown でまとめ直した

私が当時提出したものは、いわゆる「派手なアプリ」ではありませんでした。提出したのは、営業時代の業務改善メモを Markdown でまとめ直したものでした。前職で「ここが非効率だったから、こう直すべき」と感じていた業務プロセスを、自分の言葉で言語化し、整理しただけのものです。

これが面接で語りやすかったのは、「アプリを作りました」だけでなく、「前職の現場で困っていたことを整理したものです」と事実から説明できたからです。相手の業務を読み取る力を、ポートフォリオの形で示せたのだと振り返っています。

派手な技術スタックを盛るより、自分が前職で何に困っていて、それをどう解こうとしたかを1本まとめておく。これは、SES 時代に Ruby で実際にやることになった業務改善の素地にも、自然につながりました。

生成AI APIは、目的を説明できる場合だけ組み込む

「メモアプリ＋AI要約機能」のように、課題と機能のつながりを説明できるなら、生成AI APIを一機能だけ組み込む方法があります。AIを入れた事実だけで評価されるとは限りません。なぜ必要か、入力データをどう扱うか、誤った出力をどう確認するかまで話せることが大切です。

実装の参考になる基礎概念は、AIエージェントとはと RAG とはでまとめています。未経験の段階では、エージェントの仕組みやRAG の構造を「作る前に読んでイメージを掴む」程度で十分です。

その手前で、ChatGPT・Claude・Gemini の共通の土台にあたる「LLM（大規模言語モデル）」自体の輪郭は、別記事の LLM とはで整理しています。学習の入口として LLM → エージェント／RAG の順で読むと、API を叩く前のイメージが立ちやすいです。

転職活動の進め方——エージェント／スクール／本／資格／サイト

Google で「エンジニア転職」と入力したときの候補に並ぶ「エージェント／本／資格／サイト」を、まとめて扱います。

転職エージェントは3類型。未経験向け強化型（量・サポートが厚い）、総合型（doda・リクルート・マイナビなど求人母数が大きい）、IT 特化型（レバテック・Geekly など。ポテンシャル枠で未経験を扱うことも）。当時の私はエージェント1〜2社＋求人サイト併用——1社に絞らず2軸で動くほうが情報の偏りを避けられました。

プログラミングスクールは必須ではありません。私は質問できる環境が必要だと考えて利用しました。費用や給付対象は変わるため、厚生労働省の 教育訓練給付制度（案内・取得：2026-05-14）と、経済産業省の リスキリングを通じたキャリアアップ支援事業（案内・取得：2026-05-14）、各校の最新料金を確認してください。

本・教材は分厚すぎないものを。500ページの定番書より、200ページで一通り動かせる入門書のほうが完走確率が高い。詰まったら ChatGPT に「この章を未経験向けに3行で説明して」と頼める時代です。

資格は、ITの基礎を体系的に学ぶ目的なら基本情報技術者試験が選択肢になります。私が転職時に持っていたのは情報処理検定3級と.comマスター（ベーシック）で、資格だけでなく作品や面接で話せる材料も用意しました。AWSやLinuxなどのベンダー資格を先に取るかは、目指す職種の求人票を見て決めるほうが無駄を減らせます。転職サイトはエージェント経由では出ない求人を確認する補助として使えます。

AI時代の伝え方と前職別ルート｜気配り・業務理解・生成AIをどうつなぐか

📖 この章で使う用語

生成AI：文章・画像・コードを「作り出す」AI のこと。ChatGPT・Claude・Gemini が代表例。

私の場合、営業で身につけた「相手の状況を聞き、認識をそろえる行動」は、要件確認やチーム調整でも役立ちました。前職の強みは抽象語のまま置かず、応募先で再現できる行動へ分けると伝えやすくなります。

営業の経験：相手の状況・前提・要望を確認する
開発での接続：曖昧な要望を分け、仕様や優先順位をそろえる
自己PRで示すこと：実際の場面、取った行動、応募先での活かし方

差別化軸1：営業時代の気配りを「設計力」に翻訳して見せる

面接・職務経歴書・ポートフォリオでは、営業時代に相手の課題を整理した実例を一つ選びます。私のポートフォリオが業務改善メモのMarkdownだったのも、この考え方でした。

「お客様の困りごとを聞き、整理して提案した」という動きは、要件確認との接点を説明できます。ただし、営業経験だけで技術力を補えるわけではありません。持ち込める行動と、新しく学ぶ技術を分けて示します。

差別化軸2：生成AI に前向きであること

生成AIの利用経験を書くなら、ツール名だけでなく、何に使い、どこを自分で確認したかまで添えます。使っていないツールや業務経験を作らず、実際に試した範囲だけを書くことが前提です。

差別化軸3：気配りと生成AIを、応募先の課題へつなぐ

私は業務で、AI API、RAG、AIエージェント、コーディング支援、社内展開に関わっています。その経験から、生成AIを使う場面でも「誰の何を解くか」「出力を誰が確認するか」を説明できることが重要だと感じています。前職の業務理解と生成AIの経験は、応募先の仕事内容へ接続できたときに材料になります。

そのためにも、まずは AI を触ること。最初の入口は次の 4 つです。ターミナルに抵抗がない人は Claude Code から、抵抗がある人は ChatGPT か Cursor から、というのが私のおすすめの順序です。

前職別に、持ち込める経験を整理する

前職別に、応募先へつなげやすい経験の例を整理します。採用や適性を保証する分類ではありません。

営業職——1日60件の訪問で鍛えた「断られても続ける力」

私自身がここの当事者です。営業時代の私は400名規模の通信機器商社で法人営業をしていて、1日約60件の顧客訪問を続けていました。新規開拓では「結構です」と断られるのが日常で、断られてからが本番でした。

この継続力は、学習で詰まったときや、ポートフォリオを書き直すときに役立ちました。ただし、営業経験だけで選考が有利になるわけではありません。具体的な行動と、応募先でどう活かすかまで説明します。

事務職——業務改善視点が社内SE・Web系で活きる

事務職の方は、日々業務の非効率を肌で感じています。「ここを Excel マクロで自動化したい」「この転記作業をシステム化したい」と思った経験は、そのまま社内SE の素養です。

社内SEやWeb系の求人では、業務改善の経験と仕事内容がつながる場合があります。求人票を読み、前職の業務知識を使える仕事か確認します。

銀行員——金融特化エンジニアという独自ポジション

金融機関出身の方は、Fintech（フィンテック）系などで業界知識との接点を説明できます。決済・与信・口座管理など、実際に扱った業務の範囲から材料を選びます。

個人事業主——フリーランス・受託に向きやすい

個人事業で顧客対応や納期管理をしてきた方は、その行動を開発の進行管理へつなげられる場合があります。働き方は、必要な実務経験、収入の変動、契約条件を確認して選ぶ必要があります。

つまずきポイントと次の一手｜3つの壁・まず触る/基礎概念/今の仕事から・FAQ

未経験エンジニア転職で、私自身と周囲がハマった3つの壁を正直に書きます。

壁1：学習が孤独——独学は折れやすい。対処はスクールで伴走者を買う（私はこちら）か、AI を相棒にする。後者は2026年の特権で、Cursor 使い方か Claude Code 始め方から入り書きながら相談できる環境を作ると孤独感が減ります。
壁2：ポートフォリオが教材コピー——自分の課題を扱う小さなアプリへ変えると、目的と判断を説明しやすくなります。
壁3：「なぜエンジニア？」に答えられない——前職の具体的な場面と、技術で解きたいことをつなぎ、面接前に自分の言葉で話せるか確認します。

始めたあとに、次に何をすればよいか（3つの方向性）

「で、明日から何をすれば？」と感じている方へ。焦らず興味のある順で構いません。

まず AI を触る（推奨）：ChatGPT 始め方（10分で「文章でAIと話す」感触）、Cursor 使い方（AI が住み着いたエディタ）、Claude Code 始め方（ターミナル側の相棒）。
AI 実装の基礎概念を掴む：AIエージェントとは（AI が道具を使って進める仕組み）、RAG とは（社内文書を AI に読ませる仕組み）。
いまの仕事から AI を組み込む：Claude Cowork 使い方（ターミナル不要のデスクトップ型エージェント）。転職活動と並行して職場で AI 活用の実績を1つ作っておくと、面接で語れるネタが増えます。

最後に残したいのは、前職経験を捨てず、応募先で再現できる行動へ分けることです。技術は新しく学ぶ必要がありますが、相手の業務を確認し、認識をそろえて動いた経験は、自己PRの材料になります。まず一社の求人票を選び、仕事内容と自分の行動を並べてみてください。

よくある質問

Q1: 未経験エンジニア転職におすすめのルートはありますか？

A. Web系、SES、社内SEなど複数の入口があり、求人条件と目指す仕事で選び方は変わります。私自身はSESから始め、Rubyと業務システムの基礎を学んで自社開発へ移りました。最初の職場で何を学べるかを確認するのがよいと思います。

Q2: フルリモートで未経験から働けますか？

A. 会社と求人条件によって異なります。未経験者を対象に含むか、育成や質問の仕組みがあるかを求人票と面接で確認してください。私の場合は、先輩へ対面で質問できる環境が初期の学習に役立ちました。

Q3: 何年目から転職を考えるべきですか？

A. 一律の年数では決められません。私の場合は営業を約7年4ヶ月続けてからエンジニアへ転じ、SESに約2年半いてから自社開発へ移りました。次の職場で求められる経験と、今の職場で積める経験を照らして判断するのがよいと思います。

Q4: ポートフォリオには何を入れるべきですか？

A. 求人票の提出条件を優先してください。そのうえで、CRUD（データの追加・閲覧・編集・削除）、認証、公開URL、GitHubコード、READMEがあると内容を確認してもらいやすくなります。生成AI APIは、機能の目的と確認方法を説明できる場合の選択肢です。

Q5: 資格は取ったほうがいいですか？

A. 資格が必須かは求人によって異なります。ITの基礎を体系的に学ぶ目的なら基本情報技術者試験が選択肢です。AWSやLinuxなどの資格は、目指す職種の求人票で求められているかを見て優先順位を決めるとよいと思います。

出典

doda — 平均年収ランキング2025（取得：2026-06-22）
e-Stat — 政府統計の総合窓口（賃金構造基本統計調査）（取得：2026-05-14）
厚生労働省 — 職業情報提供サイト（job tag）（取得：2026-05-14）
厚生労働省 — 教育訓練給付制度（取得：2026-05-14）
経済産業省 — リスキリングを通じたキャリアアップ支援事業（取得：2026-05-14）
独立行政法人情報処理推進機構（IPA）— 基本情報技術者試験（取得：2026-05-14）

本記事は筆者個人の業務経験と公的・業界データをもとに書いています。年収・転職率・市場動向などのデータは時点により変動するため、最新情報は各出典の公式サイトで事前にご確認ください。本記事は特定の転職成果を保証するものではなく、個人の体験を一般化したものでもありません。誤りや出典の補足のご指摘は send@bon-bon-tools.com までご連絡ください。

訂正履歴

2026-07-16：自己PR導線、年収データの読み方、転職成果を保証しない表現へ更新。
2026-05-14：初版公開