People 01 / Engineer Interview

営業職から、IT未経験でAIエンジニアへ。
実案件の中で広げた技術と仕事の幅

Kさん 早稲田大学大学院 創造理工学研究科修了 2025年入社 AIエンジニア
営業職からIT未経験でAIエンジニアへ。Kさん社員インタビュー
Introduction

現在、TENSORVERSEでAIを活用したシステム開発やAIモデル開発、クラウド・インフラ領域など、幅広い開発業務に携わるKさん。

しかし、入社前はプログラミングもITもほぼ未経験。新卒では外資系の産業機械メーカーで法人営業として働いていました。

「これから社会で生き残っていくために、何か専門性を身につけたい」。そんな思いからソフトウェアの世界へ飛び込み、実案件で直面する課題を一つずつ理解しながら、できることを増やしてきました。

入社して気づいたのは、「AIエンジニア」の仕事はAIだけでは完結しないということ。未経験だった当時から現在まで、何を学び、どのように仕事の幅を広げてきたのか。そして、これからどんなエンジニアを目指しているのかを聞きました。

Previous Career 外資系メーカーで法人営業 ルート営業・新規営業・代理店営業などを経験
At Entry プログラミング・ITはほぼ未経験 選考課題をきっかけにソフトウェアの世界へ
Now AIからクラウドまで開発領域を拡大 案件ごとに必要な技術を学びながら実践
Chapter 01

「専門性を身につけたい」。営業職から、
IT未経験でエンジニアへ

新卒で入社したのは、ヨーロッパに本社を置く外資系の産業機械メーカーでした。

法人営業として、既存顧客へのルート営業や新規営業、代理店営業などを担当。海外工場や海外の社内メンバーとの価格交渉にも携わるなど、グローバルな環境で仕事をしていました。

もともと就職先を選ぶ際に重視していたのも、「グローバルな環境で働けるかどうか」。学生時代からエンジニアを目指していたわけではありません。

「これから社会で生き残っていくために、何か専門性を身につけた方がいいと思ったんです」

エンジニアへの転職を考えるようになったのは、営業として働いていた頃でした。人生を通したキャリアを考えたとき、このまま営業を続けていくことに不安を感じたと言います。その背景にあったのが、「自分には専門性がない」という感覚でした。

では、何の専門性を身につけるのか。考えた末に目を向けたのが、ソフトウェアの世界でした。AIを含め、今後さらに広がっていく領域だと感じていたことも理由の一つだったと言います。

ただし、そこから長期間プログラミングを独学したわけではありません。TENSORVERSEへ応募するまでに本格的に取り組んだのは、選考課題が中心でした。

「プログラミングも未経験でしたし、ITの知識もほとんどありませんでした。資格を取ったり、事前に何かを作ったりもしていなかったです」

文字通り、ほぼ未経験からのスタートでした。

だからこそ、これから未経験でエンジニアを目指す人には、自分とまったく同じ進み方を勧めているわけではありません。

「これからIT業界を目指すなら、少しは勉強してから臨んだ方がいいと思います。ITにはどんな仕事や領域があるのかを一通り知って、その上で、自分が何をしたいのかをある程度決めた方がいい」

未経験の状態では、「エンジニア」という言葉だけを見ても、実際にどんな仕事をするのか判断しづらい。

だからこそ、まず業界や仕事の種類を知る。その上で、自分の進みたい方向を考えることが、ミスマッチを減らすことにもつながると話します。

Chapter 02

「AIだけをやる仕事じゃなかった」。
実案件の中で広がった技術領域

転職先を選ぶ上で重視していたのは、専門性を身につけられることと、会社の雰囲気でした。

TENSORVERSEへの入社を決めた背景には、少人数の環境だからこそ、自分自身が責任を持って仕事に向き合うことになるだろうという考えもありました。

入社後は、まずPythonを中心に、プログラミングやWebアプリ開発、開発環境などの基礎を学びました。

その後は、小規模なアプリケーションや業務支援ツールの開発から実務経験を積み、担当する仕事の幅を広げていきました。

現在までに、AIモデルを活用した開発や業務効率化ツール、AI・画像処理を取り入れたシステム、クラウド環境の構築など、複数の領域を経験しています。

Pythonを中心に、フロントエンドやインフラを含め、案件ごとに必要となる技術を学びながら開発。生成AIやAIコーディングツールも、日々の開発や学習に活用しています。

「AIエンジニアというと、最初はAIそのものを開発したり、モデルを学習させたりするイメージが強かったんです」

入社前、Kさんが想像していた「AIエンジニア」と、実際の仕事には大きな違いがありました。

実際にAIモデルに関わる開発を経験する中で、それだけでは顧客が実際に使える仕組みにはならないことも分かってきました。

「AIを実際に使えるものにするには、システム側も必要ですし、インフラやWebアプリの知識も必要になります。AIだけではなく、その周辺まで考える必要があるんだと分かりました」

AIそのものを扱うことと、AIを実際に使えるサービスやシステムとして形にすることは違う。

実案件に関わったことで、AIエンジニアという仕事の幅広さを実感しました。

プログラムコードが表示されたPC画面のイメージ写真
What do you want to do with AI? 「AIで何をしたいのか」を、明確にした方がいい。

だからこそ、AIに興味がある人にはこう伝えたいと言います。

「“AIをやりたい”だけではなく、AIで何をしたいのかを明確にした方がいいと思います。新しいモデルを作りたいのか、既存のAIを使って何かを実現したいのか。それによって必要になることも変わるので」

「AIエンジニア」という肩書きだけから考えるのではなく、その先で何を実現したいのか。実際に仕事を経験した今だからこそ持てる視点です。

Chapter 03

分からないことは、一つずつ潰す。
仕事そのものが学ぶ機会になる

ITの知識がほとんどない状態から、幅広い仕事へ対応できるようになるまで。

Kさん自身が仕事をする上で特に大切にしているのが、「本質的な部分を理解すること」です。

「ナアナアで終わらせないようにしています。一つ分からないことを調べると、その周りにも分からないことがどんどん出てくるじゃないですか。それを一個ずつ潰していくことが大事だと思っています」

目の前の答えだけを知って終わるのではなく、その周辺まで掘り下げる。

「自分がそのとき知りたいことだけではなく、その周りも含めて少し体系的に勉強するようにしています」

分からないことを、一つずつ理解する。その積み重ねが、Kさんの担当できる領域を広げてきました。

実務では、技術だけを知っていれば解決できるとは限りません。

専門性の高い業務領域で、顧客から提供された情報を読み解き、「何が本当の課題なのか」から整理しなければならない仕事もありました。

自分に知識のない分野であれば、まずその業務や背景自体を理解する必要があります。分からない部分は周囲へ相談し、生成AIなども活用しながら、一つずつ情報を整理していきました。

また、顧客側でも細かな仕様まで固まり切っていない状態から、開発を進めるケースがあります。

そうした場面で意識しているのが、自分たちなりの仮説を持って提案することです。

「大きくこうしたい、というところは決まっていても、細かい部分までは決まっていないことがあります。そういうときは、こちらで仮説を立てて提案していました。相手に判断してもらうときにも、具体的な選択肢を出すようにしていました」

言われたものをそのまま実装するだけではなく、曖昧な状態から考え、選択肢を提示し、形にしていく。それも実案件を通して身につけてきた仕事の進め方です。

複数人がPCと資料を囲んで検討しているイメージ写真
Growth Balance Kさん自身の感覚
My Effort 35
TENSORVERSE 65

では、Kさん自身は、ここまで成長できた理由をどう考えているのでしょうか。

「本人の努力」と「TENSORVERSEの環境」を合わせて100としたら、それぞれ何ポイントか。そう聞くと、少し意外な答えが返ってきました。

「自分35、TENSORVERSE65です。もちろん、自分に知的好奇心があったから勉強した部分もあります。でも、そもそも案件がなかったら、“これを勉強しよう”という機会も生まれないので。仕事を与えてもらえたことが大きいです」

すべてを学び終えてから仕事をするのではない。仕事の中で新しい課題に出会い、それを解決するために学ぶ。その循環が、Kさんの専門性を広げてきました。

社内で行われる技術共有会も、その機会の一つです。

発表を聞く側は、自分が普段扱っていない技術や知識に触れることができます。一方で、発表する側も、自分の知識を整理しアウトプットすることで理解が深まる。さらに、メンバー同士で意見を交わすことで、「別の使い方もできるのではないか」と、一人では得られなかった視点が生まれることもあります。

Kさんが自身の成長を感じるのも、特別なイベントではありません。

「普段のエンジニア同士の会話ですね。相手が何を言っているか理解できるようになったし、自分から何を言えばいいのかも分かるようになった」

以前なら分からなかった話が理解でき、自分の考えを返せる。日々のコミュニケーションの中に、入社当初との違いを感じていると言います。

Chapter 04

目指すのは、「一人で無双できる」「喋れる」
エンジニア

では、その先にKさんが目指しているのは、どんなエンジニアなのでしょうか。

Future Vision 「一人で無双できるエンジニアになりたいです」

AIの領域だけではなく、インフラについても理解する。

さらに、技術だけでなく、顧客とのコミュニケーションや業務フロー、業務設計といったフロント側まで担えるようになりたいと考えています。

マネジメントにも将来的な関心はあるものの、今はまず、自分自身がエンジニアとしてできることを増やしていくことが先だと話します。

そして、もう一つ出てきた言葉が、「喋れるエンジニア」です。

営業経験が現在のエンジニア業務にそのまま大きく活きているかと聞くと、Kさんは「そこまでではない」と率直に答えました。過去のキャリアを無理にきれいなストーリーへつなげようとはしません。

一方で、営業職からエンジニアを目指す人については、こう話します。

「営業からエンジニアになるのは、全然プラスだと思います。コミュニケーションの部分は経験しているので、そこに専門性がついたら強いと思います」

営業経験だけでエンジニアとして活躍できるわけではない。しかし、そこへ技術という専門性を重ねることで、新たな強みになる可能性があると考えています。

TENSORVERSEで成長しやすいのは、どんな人なのか。

Kさんが挙げたのは、「知的好奇心」と「オーナーシップ」でした。

「新しい技術をスピーディーに学ぶ必要があるので、知的好奇心がないとしんどいと思います」

「人数の少ない会社なので、誰かがやってくれるというより、自分で責任を持って、“こうした方がいいんじゃないか”と考えることが大事だと思います。」

自分で考える。分からないことを調べる。必要なら周囲へ相談する。そして、自分の仕事として前へ進める。

Kさん自身が、実案件の中で身につけてきた働き方でもあります。

「専門性を身につけたい」と考え、IT未経験から飛び込んだソフトウェアの世界。入社後、AIだけではなく、その周辺にあるさまざまな領域へ仕事の幅を広げてきました。

目指しているのは、一つの技術だけを知るエンジニアではありません。技術を理解し、自分で考え、必要なら顧客とも話し、一人でも仕事を前へ進められるエンジニア。

その途中にいる今も、Kさんは目の前の「分からない」を、一つずつ潰し続けています。

Profile

Member Profile

Kさんのプロフィール写真
Kさん AI Engineer

早稲田大学創造理工学部経営システム工学科を卒業後、早稲田大学大学院創造理工学研究科経営デザイン専攻を修了。外資系の産業機械メーカーで法人営業を経験した後、TENSORVERSEへ入社。入社時はプログラミング・ITともにほぼ未経験ながら、現在はAIを活用したシステム開発やAIモデル開発、クラウド・インフラ領域など、幅広い開発業務に携わっている。

1日の流れ

A Day in the Life / Remote Work

9:30

業務開始

その日のタスクや進捗を確認し、開発作業をスタート。午前中は、まとまった開発時間になることが多いです。

9:45

開発・技術調査

担当する案件の実装や検証、必要な技術の調査などを進めます。

12:00

昼休憩

昼食を取り、午後の業務に備えます。

13:00

開発・ミーティング準備

午前中の開発の続きを進めながら、打ち合わせがある日は確認事項や論点を整理します。

14:00

顧客・プロジェクトミーティング

案件によって顧客やプロジェクトメンバーとの打ち合わせに参加。要件や進捗、今後の進め方などを確認します。

15:00

開発・対応

打ち合わせで決まった内容を整理し、開発へ反映。必要に応じて追加の調査や検証も行います。

17:30

開発・タスク整理

その日の作業を進めながら、残っているタスクや翌日以降に対応する内容を整理します。

18:30

業務終了

その日の業務を終えます。

ノートPCとノート、コーヒーが置かれたデスクのイメージ写真
Office Day

出社日は、社内での共有やコミュニケーションも

出社日も基本的には開発業務が中心ですが、社内の技術共有会やメンバー同士のミーティングが入ることもあります。昼休みには、虎ノ門周辺へランチに出ることも。リモートで集中して開発する時間と、出社してメンバーと知識を共有する時間の両方を取り入れながら働いています。

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※掲載内容は取材時点のものです。