【2025版】20代未経験でもできるAIキャリア最短ロードマップ

AWS

到達基準（3か月終了時）： ・CSVの前処理〜可視化〜単純モデル（回帰/分類）を単独で回せる ・SageMakerノートブックで実験し、結果を簡易レポートにできる ・GitHubに学習ログと小課題を公開

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  1. 4–9か月：応用＋ポートフォリオ2本
  2. 9–12か月：転職・社内異動の実行
  3. 刺さるポートフォリオの型（テンプレ）
  4. チェックリスト＆よくあるつまずき
  5. FAQ（よくある質問）
    1. 関連コンテンツ
  6. まとめ
  7. この記事のゴール
  8. なぜ今、20代未経験でもAIキャリアを狙える？
  9. 0–3か月：土台スキルの集中習得
  10. 4–9か月：応用＋ポートフォリオ2本
  11. 9–12か月：転職・社内異動の実行
  12. 刺さるポートフォリオの型（テンプレ）
  13. チェックリスト＆よくあるつまずき
  14. FAQ（よくある質問）
    1. 関連コンテンツ
  15. まとめ
  16. この記事のゴール
  17. なぜ今、20代未経験でもAIキャリアを狙える？
  18. 0–3か月：土台スキルの集中習得
  19. 4–9か月：応用＋ポートフォリオ2本
  20. 9–12か月：転職・社内異動の実行
  21. 刺さるポートフォリオの型（テンプレ）
  22. チェックリスト＆よくあるつまずき
  23. FAQ（よくある質問）
    1. 関連コンテンツ
  24. まとめ
  25. この記事のゴール
  26. なぜ今、20代未経験でもAIキャリアを狙える？
  27. 0–3か月：土台スキルの集中習得
  28. 4–9か月：応用＋ポートフォリオ2本
  29. 9–12か月：転職・社内異動の実行
  30. 刺さるポートフォリオの型（テンプレ）
  31. チェックリスト＆よくあるつまずき
  32. FAQ（よくある質問）
    1. 関連コンテンツ
  33. まとめ
  34. この記事のゴール
  35. なぜ今、20代未経験でもAIキャリアを狙える？
  36. 0–3か月：土台スキルの集中習得
  37. 4–9か月：応用＋ポートフォリオ2本
  38. 9–12か月：転職・社内異動の実行
  39. 刺さるポートフォリオの型（テンプレ）
  40. チェックリスト＆よくあるつまずき
  41. FAQ（よくある質問）
    1. 関連コンテンツ
  42. まとめ

4–9か月：応用＋ポートフォリオ2本

次の6か月で“作って動かす”。生成AIと従来MLの両輪で実績を作ります。
  • MLの主手法：前処理→特徴量→学習→評価→改善
  • DL/NLP or CV概要：転移学習で現実的に精度を出す
  • 生成AI：プロンプト設計 / 埋め込み検索 / 簡易RAG
  • クラウド実装：SageMaker推論エンドポイント、AWS Lambda＋API Gatewayで簡易API、Amazon Bedrockで商用LLMの呼び出し
ポートフォリオ2本の例（いずれもデプロイして触れる状態が◎）
  • PF#1：需要予測ミニ（従来ML）… 公開データで予測→SageMakerで推論API化→簡易ダッシュボード
  • PF#2：社内FAQ風RAG（生成AI）… S3文書→埋め込み→Bedrock→Lambda/CloudFrontでWeb UI

9–12か月：転職・社内異動の実行

  • 応募先の優先度：①未経験可+AI活用中 ②自社データ有 ③育成/メンター体制あり
  • 履歴書/職務経歴書：PFを課題→解決→成果でストーリー化
  • 面接準備：なぜAIか／事業貢献イメージ／今後の学習計画
  • 資格で後押し：AWSクラウドプラクティショナー→SAA→（余力で）ML Specialty

刺さるポートフォリオの型（テンプレ）

📦 リポジトリ構成
├─ README.md   … 目的 / デモ / 使い方 / アーキ図 / 再現手順 / 今後
├─ data/       … サンプル or 取得スクリプト
├─ src/        … 前処理 / 学習 / 評価 / 推論
├─ app/        … API or Web UI（Lambda/CloudFront等）
└─ infra/      … IaC（SAM/CloudFormation/CDKのいずれか）

READMEの要点
- 1枚絵のアーキ図（S3, Lambda, API GW, SageMaker, Bedrock等）
- 指標（RMSE/Accuracy/Latency/Cost）と改善前後の差分
- 限界・リスク（データ偏り、プロンプト脆弱性、コスト上限）

チェックリスト＆よくあるつまずき

  • 毎週の学習ブロック（2〜3枠×90分）をカレンダー固定
  • 各月のアウトプット目標（記事/コード/動画）を設定
  • PFは「誰が」「何に」困っていて「どう改善」したかにフォーカス
  • クラウド費用は無料枠+クリーンアップを徹底
  • “勉強だけ”で止まらない（作って公開が最優先）
  • 完璧主義で先延ばししない（まずは動くもの）
  • 最新トレンドの追いかけすぎに注意（基礎が先）
  • 資格は補助輪。実装とセットで効く

FAQ（よくある質問）

Q1. 数学が苦手ですが大丈夫？入門〜実装フェーズはライブラリ＋直感で十分に回せます。必要になった項目から逆算で学ぶ方式にすると、挫折しにくいです。
Q2. 資格は何から？クラウド素地にAWSクラウドプラクティショナー→実務寄りにSAA（ソリューションアーキテクト）→余力があればML Specialty。
Q3. 文系・非エンジニアでもOK？OKです。業務理解×AI運用の接点は大きな強み。まずは生成AIのRAG/自動化から成果を出しやすいです。

関連コンテンツ

まとめ

  • AWSアカウント作成＋S3/Lambdaを触ってみる（無料枠）
  • GitHubを開設し、学習ログのリポを作る
  • PF#1のテーマを“誰の/どの課題を/どの指標で改善”かまで書き出す
最後まで読んでいただきありがとうございます。進め方で悩んだら、AWS認定まとめへ。 記事の通りに進めれば、12か月で面接に出せる実績まで到達できます。

この記事のゴール

  • 未経験でも迷わない学習の順序がわかる
  • 12か月のマイルストーン（到達基準つき）
  • 採用に刺さるポートフォリオの型をそのまま使える
  • 応募→面接→内定の実行ステップ

なぜ今、20代未経験でもAIキャリアを狙える？

AIは「基礎〜実装〜運用」の現場で役割が細分化。入門レベルのタスク（データ前処理、評価、運用補助、生成AIのプロンプト設計やナレッジ整備など）から参入して、現場で学びながらMLエンジニア/データサイエンティストに近づく階段型キャリアが機能しています。
  • “学歴/研究ガチ勢のみ”ではなく、スキル×成果物重視の採用が広がる
  • クラウド（AWS等）×AIの普及で、個人でも実装・デプロイまで到達しやすい
  • 生成AIの現場活用ニーズ増で、業務理解＋AI運用の人材に需要

0–3か月：土台スキルの集中習得

まずは“最短で効果が出る基礎”に絞ります。ここを3か月で固めると、その後の伸びが段違いです。
  • Python基礎：基本文法 / NumPy / pandas / 可視化（Matplotlib）
  • データリテラシー：取得→前処理→可視化→簡単な分析
  • 統計の超要点：平均・分散、相関、推定/検定の感覚
  • クラウドの触り：AWSアカウント作成、S3・Lambda・API Gateway、Amazon SageMaker入門（ノートブックで実験できる状態に）

到達基準（3か月終了時）： ・CSVの前処理〜可視化〜単純モデル（回帰/分類）を単独で回せる ・SageMakerノートブックで実験し、結果を簡易レポートにできる ・GitHubに学習ログと小課題を公開

4–9か月：応用＋ポートフォリオ2本

次の6か月で“作って動かす”。生成AIと従来MLの両輪で実績を作ります。
  • MLの主手法：前処理→特徴量→学習→評価→改善
  • DL/NLP or CV概要：転移学習で現実的に精度を出す
  • 生成AI：プロンプト設計 / 埋め込み検索 / 簡易RAG
  • クラウド実装：SageMaker推論エンドポイント、AWS Lambda＋API Gatewayで簡易API、Amazon Bedrockで商用LLMの呼び出し
ポートフォリオ2本の例（いずれもデプロイして触れる状態が◎）
  • PF#1：需要予測ミニ（従来ML）… 公開データで予測→SageMakerで推論API化→簡易ダッシュボード
  • PF#2：社内FAQ風RAG（生成AI）… S3文書→埋め込み→Bedrock→Lambda/CloudFrontでWeb UI

9–12か月：転職・社内異動の実行

  • 応募先の優先度：①未経験可+AI活用中 ②自社データ有 ③育成/メンター体制あり
  • 履歴書/職務経歴書：PFを課題→解決→成果でストーリー化
  • 面接準備：なぜAIか／事業貢献イメージ／今後の学習計画
  • 資格で後押し：AWSクラウドプラクティショナー→SAA→（余力で）ML Specialty

刺さるポートフォリオの型（テンプレ）

📦 リポジトリ構成
├─ README.md   … 目的 / デモ / 使い方 / アーキ図 / 再現手順 / 今後
├─ data/       … サンプル or 取得スクリプト
├─ src/        … 前処理 / 学習 / 評価 / 推論
├─ app/        … API or Web UI（Lambda/CloudFront等）
└─ infra/      … IaC（SAM/CloudFormation/CDKのいずれか）

READMEの要点
- 1枚絵のアーキ図（S3, Lambda, API GW, SageMaker, Bedrock等）
- 指標（RMSE/Accuracy/Latency/Cost）と改善前後の差分
- 限界・リスク（データ偏り、プロンプト脆弱性、コスト上限）

チェックリスト＆よくあるつまずき

  • 毎週の学習ブロック（2〜3枠×90分）をカレンダー固定
  • 各月のアウトプット目標（記事/コード/動画）を設定
  • PFは「誰が」「何に」困っていて「どう改善」したかにフォーカス
  • クラウド費用は無料枠+クリーンアップを徹底
  • “勉強だけ”で止まらない（作って公開が最優先）
  • 完璧主義で先延ばししない（まずは動くもの）
  • 最新トレンドの追いかけすぎに注意（基礎が先）
  • 資格は補助輪。実装とセットで効く

FAQ（よくある質問）

Q1. 数学が苦手ですが大丈夫？入門〜実装フェーズはライブラリ＋直感で十分に回せます。必要になった項目から逆算で学ぶ方式にすると、挫折しにくいです。
Q2. 資格は何から？クラウド素地にAWSクラウドプラクティショナー→実務寄りにSAA（ソリューションアーキテクト）→余力があればML Specialty。
Q3. 文系・非エンジニアでもOK？OKです。業務理解×AI運用の接点は大きな強み。まずは生成AIのRAG/自動化から成果を出しやすいです。

関連コンテンツ

まとめ

  • AWSアカウント作成＋S3/Lambdaを触ってみる（無料枠）
  • GitHubを開設し、学習ログのリポを作る
  • PF#1のテーマを“誰の/どの課題を/どの指標で改善”かまで書き出す
最後まで読んでいただきありがとうございます。進め方で悩んだら、AWS認定まとめへ。 記事の通りに進めれば、12か月で面接に出せる実績まで到達できます。

この記事のゴール

  • 未経験でも迷わない学習の順序がわかる
  • 12か月のマイルストーン（到達基準つき）
  • 採用に刺さるポートフォリオの型をそのまま使える
  • 応募→面接→内定の実行ステップ

なぜ今、20代未経験でもAIキャリアを狙える？

AIは「基礎〜実装〜運用」の現場で役割が細分化。入門レベルのタスク（データ前処理、評価、運用補助、生成AIのプロンプト設計やナレッジ整備など）から参入して、現場で学びながらMLエンジニア/データサイエンティストに近づく階段型キャリアが機能しています。
  • “学歴/研究ガチ勢のみ”ではなく、スキル×成果物重視の採用が広がる
  • クラウド（AWS等）×AIの普及で、個人でも実装・デプロイまで到達しやすい
  • 生成AIの現場活用ニーズ増で、業務理解＋AI運用の人材に需要

0–3か月：土台スキルの集中習得

まずは“最短で効果が出る基礎”に絞ります。ここを3か月で固めると、その後の伸びが段違いです。
  • Python基礎：基本文法 / NumPy / pandas / 可視化（Matplotlib）
  • データリテラシー：取得→前処理→可視化→簡単な分析
  • 統計の超要点：平均・分散、相関、推定/検定の感覚
  • クラウドの触り：AWSアカウント作成、S3・Lambda・API Gateway、Amazon SageMaker入門（ノートブックで実験できる状態に）

到達基準（3か月終了時）： ・CSVの前処理〜可視化〜単純モデル（回帰/分類）を単独で回せる ・SageMakerノートブックで実験し、結果を簡易レポートにできる ・GitHubに学習ログと小課題を公開

4–9か月：応用＋ポートフォリオ2本

次の6か月で“作って動かす”。生成AIと従来MLの両輪で実績を作ります。
  • MLの主手法：前処理→特徴量→学習→評価→改善
  • DL/NLP or CV概要：転移学習で現実的に精度を出す
  • 生成AI：プロンプト設計 / 埋め込み検索 / 簡易RAG
  • クラウド実装：SageMaker推論エンドポイント、AWS Lambda＋API Gatewayで簡易API、Amazon Bedrockで商用LLMの呼び出し
ポートフォリオ2本の例（いずれもデプロイして触れる状態が◎）
  • PF#1：需要予測ミニ（従来ML）… 公開データで予測→SageMakerで推論API化→簡易ダッシュボード
  • PF#2：社内FAQ風RAG（生成AI）… S3文書→埋め込み→Bedrock→Lambda/CloudFrontでWeb UI

9–12か月：転職・社内異動の実行

  • 応募先の優先度：①未経験可+AI活用中 ②自社データ有 ③育成/メンター体制あり
  • 履歴書/職務経歴書：PFを課題→解決→成果でストーリー化
  • 面接準備：なぜAIか／事業貢献イメージ／今後の学習計画
  • 資格で後押し：AWSクラウドプラクティショナー→SAA→（余力で）ML Specialty

刺さるポートフォリオの型（テンプレ）

📦 リポジトリ構成
├─ README.md   … 目的 / デモ / 使い方 / アーキ図 / 再現手順 / 今後
├─ data/       … サンプル or 取得スクリプト
├─ src/        … 前処理 / 学習 / 評価 / 推論
├─ app/        … API or Web UI（Lambda/CloudFront等）
└─ infra/      … IaC（SAM/CloudFormation/CDKのいずれか）

READMEの要点
- 1枚絵のアーキ図（S3, Lambda, API GW, SageMaker, Bedrock等）
- 指標（RMSE/Accuracy/Latency/Cost）と改善前後の差分
- 限界・リスク（データ偏り、プロンプト脆弱性、コスト上限）

チェックリスト＆よくあるつまずき

  • 毎週の学習ブロック（2〜3枠×90分）をカレンダー固定
  • 各月のアウトプット目標（記事/コード/動画）を設定
  • PFは「誰が」「何に」困っていて「どう改善」したかにフォーカス
  • クラウド費用は無料枠+クリーンアップを徹底
  • “勉強だけ”で止まらない（作って公開が最優先）
  • 完璧主義で先延ばししない（まずは動くもの）
  • 最新トレンドの追いかけすぎに注意（基礎が先）
  • 資格は補助輪。実装とセットで効く

FAQ（よくある質問）

Q1. 数学が苦手ですが大丈夫？入門〜実装フェーズはライブラリ＋直感で十分に回せます。必要になった項目から逆算で学ぶ方式にすると、挫折しにくいです。
Q2. 資格は何から？クラウド素地にAWSクラウドプラクティショナー→実務寄りにSAA（ソリューションアーキテクト）→余力があればML Specialty。
Q3. 文系・非エンジニアでもOK？OKです。業務理解×AI運用の接点は大きな強み。まずは生成AIのRAG/自動化から成果を出しやすいです。

関連コンテンツ

まとめ

  • AWSアカウント作成＋S3/Lambdaを触ってみる（無料枠）
  • GitHubを開設し、学習ログのリポを作る
  • PF#1のテーマを“誰の/どの課題を/どの指標で改善”かまで書き出す
最後まで読んでいただきありがとうございます。進め方で悩んだら、AWS認定まとめへ。 記事の通りに進めれば、12か月で面接に出せる実績まで到達できます。 未経験からAI系の仕事に就くのは「順番」が9割。本記事は、20代の方が12か月で到達を目指すための実践ロードマップです。学習の優先順位、必要スキル、ポートフォリオの作り方、応募書類・面接のコツまでを一本化しました。内部リンクとして、当サイトのAWS認定まとめも活用してください。

この記事のゴール

  • 未経験でも迷わない学習の順序がわかる
  • 12か月のマイルストーン（到達基準つき）
  • 採用に刺さるポートフォリオの型をそのまま使える
  • 応募→面接→内定の実行ステップ

なぜ今、20代未経験でもAIキャリアを狙える？

AIは「基礎〜実装〜運用」の現場で役割が細分化。入門レベルのタスク（データ前処理、評価、運用補助、生成AIのプロンプト設計やナレッジ整備など）から参入して、現場で学びながらMLエンジニア/データサイエンティストに近づく階段型キャリアが機能しています。
  • “学歴/研究ガチ勢のみ”ではなく、スキル×成果物重視の採用が広がる
  • クラウド（AWS等）×AIの普及で、個人でも実装・デプロイまで到達しやすい
  • 生成AIの現場活用ニーズ増で、業務理解＋AI運用の人材に需要

0–3か月：土台スキルの集中習得

まずは“最短で効果が出る基礎”に絞ります。ここを3か月で固めると、その後の伸びが段違いです。
  • Python基礎：基本文法 / NumPy / pandas / 可視化（Matplotlib）
  • データリテラシー：取得→前処理→可視化→簡単な分析
  • 統計の超要点：平均・分散、相関、推定/検定の感覚
  • クラウドの触り：AWSアカウント作成、S3・Lambda・API Gateway、Amazon SageMaker入門（ノートブックで実験できる状態に）

到達基準（3か月終了時）： ・CSVの前処理〜可視化〜単純モデル（回帰/分類）を単独で回せる ・SageMakerノートブックで実験し、結果を簡易レポートにできる ・GitHubに学習ログと小課題を公開

4–9か月：応用＋ポートフォリオ2本

次の6か月で“作って動かす”。生成AIと従来MLの両輪で実績を作ります。
  • MLの主手法：前処理→特徴量→学習→評価→改善
  • DL/NLP or CV概要：転移学習で現実的に精度を出す
  • 生成AI：プロンプト設計 / 埋め込み検索 / 簡易RAG
  • クラウド実装：SageMaker推論エンドポイント、AWS Lambda＋API Gatewayで簡易API、Amazon Bedrockで商用LLMの呼び出し
ポートフォリオ2本の例（いずれもデプロイして触れる状態が◎）
  • PF#1：需要予測ミニ（従来ML）… 公開データで予測→SageMakerで推論API化→簡易ダッシュボード
  • PF#2：社内FAQ風RAG（生成AI）… S3文書→埋め込み→Bedrock→Lambda/CloudFrontでWeb UI

9–12か月：転職・社内異動の実行

  • 応募先の優先度：①未経験可+AI活用中 ②自社データ有 ③育成/メンター体制あり
  • 履歴書/職務経歴書：PFを課題→解決→成果でストーリー化
  • 面接準備：なぜAIか／事業貢献イメージ／今後の学習計画
  • 資格で後押し：AWSクラウドプラクティショナー→SAA→（余力で）ML Specialty

刺さるポートフォリオの型（テンプレ）

📦 リポジトリ構成
├─ README.md   … 目的 / デモ / 使い方 / アーキ図 / 再現手順 / 今後
├─ data/       … サンプル or 取得スクリプト
├─ src/        … 前処理 / 学習 / 評価 / 推論
├─ app/        … API or Web UI（Lambda/CloudFront等）
└─ infra/      … IaC（SAM/CloudFormation/CDKのいずれか）

READMEの要点
- 1枚絵のアーキ図（S3, Lambda, API GW, SageMaker, Bedrock等）
- 指標（RMSE/Accuracy/Latency/Cost）と改善前後の差分
- 限界・リスク（データ偏り、プロンプト脆弱性、コスト上限）

チェックリスト＆よくあるつまずき

  • 毎週の学習ブロック（2〜3枠×90分）をカレンダー固定
  • 各月のアウトプット目標（記事/コード/動画）を設定
  • PFは「誰が」「何に」困っていて「どう改善」したかにフォーカス
  • クラウド費用は無料枠+クリーンアップを徹底
  • “勉強だけ”で止まらない（作って公開が最優先）
  • 完璧主義で先延ばししない（まずは動くもの）
  • 最新トレンドの追いかけすぎに注意（基礎が先）
  • 資格は補助輪。実装とセットで効く

FAQ（よくある質問）

Q1. 数学が苦手ですが大丈夫？入門〜実装フェーズはライブラリ＋直感で十分に回せます。必要になった項目から逆算で学ぶ方式にすると、挫折しにくいです。
Q2. 資格は何から？クラウド素地にAWSクラウドプラクティショナー→実務寄りにSAA（ソリューションアーキテクト）→余力があればML Specialty。
Q3. 文系・非エンジニアでもOK？OKです。業務理解×AI運用の接点は大きな強み。まずは生成AIのRAG/自動化から成果を出しやすいです。

関連コンテンツ

まとめ

  • AWSアカウント作成＋S3/Lambdaを触ってみる（無料枠）
  • GitHubを開設し、学習ログのリポを作る
  • PF#1のテーマを“誰の/どの課題を/どの指標で改善”かまで書き出す
最後まで読んでいただきありがとうございます。進め方で悩んだら、AWS認定まとめへ。 記事の通りに進めれば、12か月で面接に出せる実績まで到達できます。 未経験からAI系の仕事に就くのは「順番」が9割。本記事は、20代の方が12か月で到達を目指すための実践ロードマップです。学習の優先順位、必要スキル、ポートフォリオの作り方、応募書類・面接のコツまでを一本化しました。内部リンクとして、当サイトのAWS認定まとめも活用してください。

この記事のゴール

  • 未経験でも迷わない学習の順序がわかる
  • 12か月のマイルストーン（到達基準つき）
  • 採用に刺さるポートフォリオの型をそのまま使える
  • 応募→面接→内定の実行ステップ

なぜ今、20代未経験でもAIキャリアを狙える？

AIは「基礎〜実装〜運用」の現場で役割が細分化。入門レベルのタスク（データ前処理、評価、運用補助、生成AIのプロンプト設計やナレッジ整備など）から参入して、現場で学びながらMLエンジニア/データサイエンティストに近づく階段型キャリアが機能しています。
  • “学歴/研究ガチ勢のみ”ではなく、スキル×成果物重視の採用が広がる
  • クラウド（AWS等）×AIの普及で、個人でも実装・デプロイまで到達しやすい
  • 生成AIの現場活用ニーズ増で、業務理解＋AI運用の人材に需要

0–3か月：土台スキルの集中習得

まずは“最短で効果が出る基礎”に絞ります。ここを3か月で固めると、その後の伸びが段違いです。
  • Python基礎：基本文法 / NumPy / pandas / 可視化（Matplotlib）
  • データリテラシー：取得→前処理→可視化→簡単な分析
  • 統計の超要点：平均・分散、相関、推定/検定の感覚
  • クラウドの触り：AWSアカウント作成、S3・Lambda・API Gateway、Amazon SageMaker入門（ノートブックで実験できる状態に）

到達基準（3か月終了時）： ・CSVの前処理〜可視化〜単純モデル（回帰/分類）を単独で回せる ・SageMakerノートブックで実験し、結果を簡易レポートにできる ・GitHubに学習ログと小課題を公開

4–9か月：応用＋ポートフォリオ2本

次の6か月で“作って動かす”。生成AIと従来MLの両輪で実績を作ります。
  • MLの主手法：前処理→特徴量→学習→評価→改善
  • DL/NLP or CV概要：転移学習で現実的に精度を出す
  • 生成AI：プロンプト設計 / 埋め込み検索 / 簡易RAG
  • クラウド実装：SageMaker推論エンドポイント、AWS Lambda＋API Gatewayで簡易API、Amazon Bedrockで商用LLMの呼び出し
ポートフォリオ2本の例（いずれもデプロイして触れる状態が◎）
  • PF#1：需要予測ミニ（従来ML）… 公開データで予測→SageMakerで推論API化→簡易ダッシュボード
  • PF#2：社内FAQ風RAG（生成AI）… S3文書→埋め込み→Bedrock→Lambda/CloudFrontでWeb UI

9–12か月：転職・社内異動の実行

  • 応募先の優先度：①未経験可+AI活用中 ②自社データ有 ③育成/メンター体制あり
  • 履歴書/職務経歴書：PFを課題→解決→成果でストーリー化
  • 面接準備：なぜAIか／事業貢献イメージ／今後の学習計画
  • 資格で後押し：AWSクラウドプラクティショナー→SAA→（余力で）ML Specialty

刺さるポートフォリオの型（テンプレ）

📦 リポジトリ構成
├─ README.md   … 目的 / デモ / 使い方 / アーキ図 / 再現手順 / 今後
├─ data/       … サンプル or 取得スクリプト
├─ src/        … 前処理 / 学習 / 評価 / 推論
├─ app/        … API or Web UI（Lambda/CloudFront等）
└─ infra/      … IaC（SAM/CloudFormation/CDKのいずれか）

READMEの要点
- 1枚絵のアーキ図（S3, Lambda, API GW, SageMaker, Bedrock等）
- 指標（RMSE/Accuracy/Latency/Cost）と改善前後の差分
- 限界・リスク（データ偏り、プロンプト脆弱性、コスト上限）

チェックリスト＆よくあるつまずき

  • 毎週の学習ブロック（2〜3枠×90分）をカレンダー固定
  • 各月のアウトプット目標（記事/コード/動画）を設定
  • PFは「誰が」「何に」困っていて「どう改善」したかにフォーカス
  • クラウド費用は無料枠+クリーンアップを徹底
  • “勉強だけ”で止まらない（作って公開が最優先）
  • 完璧主義で先延ばししない（まずは動くもの）
  • 最新トレンドの追いかけすぎに注意（基礎が先）
  • 資格は補助輪。実装とセットで効く

FAQ（よくある質問）

Q1. 数学が苦手ですが大丈夫？入門〜実装フェーズはライブラリ＋直感で十分に回せます。必要になった項目から逆算で学ぶ方式にすると、挫折しにくいです。
Q2. 資格は何から？クラウド素地にAWSクラウドプラクティショナー→実務寄りにSAA（ソリューションアーキテクト）→余力があればML Specialty。
Q3. 文系・非エンジニアでもOK？OKです。業務理解×AI運用の接点は大きな強み。まずは生成AIのRAG/自動化から成果を出しやすいです。

関連コンテンツ

まとめ

  • AWSアカウント作成＋S3/Lambdaを触ってみる（無料枠）
  • GitHubを開設し、学習ログのリポを作る
  • PF#1のテーマを“誰の/どの課題を/どの指標で改善”かまで書き出す
最後まで読んでいただきありがとうございます。進め方で悩んだら、AWS認定まとめへ。 記事の通りに進めれば、12か月で面接に出せる実績まで到達できます。
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