「AIエンジニアになるにはどんなスキルが必要？」
「未経験でもAIエンジニアになるにはどうしたら良い？」
本記事では、このような疑問がある方のために、AIエンジニアになる方法について解説します。
AIがさまざまな業界で活用される中で、AIエンジニアへの転職に興味がある方も多いでしょう。
しかし、AI分野はまだ歴史が浅いこともあり、転職までのロードマップや必要なスキルが分からない方も多いはずです。
本記事では、未経験からAIエンジニアになるための方法や必要なスキル、勉強方法について解説します。
AIエンジニアへの転職に関心のある方は、ぜひ参考にしてみてください。
AIエンジニアとは
AIエンジニアは、AIの開発や利用といった業務に携わるエンジニアです。
近年、人間の知能を人工的に再現する試みとして、さまざまな分野でAI開発とその利用が盛んに行われています。
顔認証システムや疾病の画像診断、工業製品の検品や自動運転などがその典型例です。
AI市場は急速に拡大しており、AIの設計や開発に携わるエンジニアにも注目が集まっています。
AIエンジニアの主な仕事内容はAIの設計と開発です。
必要な機能を備えたAIモデルの開発と学習、分析と改善を行い、課題を解決するのに最適なAIシステムを作り上げていきます。
市場の拡大に伴ってAIエンジニアの需要は大きく高まっており、今後もAIエンジニアを必要とする業界・企業は増えていくでしょう。
未経験からAIエンジニアになるには？
AIが各業界で注目を集めている中で、AIエンジニアへの転職に関心がある方もいるのではないでしょうか。
たしかにAIエンジニアには、最先端の技術に触れられるという魅力があるのはもちろん、高年収が期待できる職種でもあります。
しかし、まったくの未経験からAIエンジニアに転職するのは簡単ではありません。
ここでは、未経験からAIエンジニアになるにはどのような手段が有効なのか、解説します。
IT未経験からいきなりAIエンジニアに転職するのは難しい
実際のところ、IT未経験からいきなりAIエンジニアに転職するのは、簡単ではありません。
たとえば、未経験からでも比較的転職しやすい職種として「プログラマー」や「インフラエンジニア」があります。
これらの職種は、プログラミングスキルやネットワークに関する資格などがあれば、実務未経験でも採用してもらえる企業は少なくありません。
しかし、AIエンジニアの場合は求められるスキルが広範囲で習得難易度も高いため、まったくの未経験者の採用はなかなかありません。
未経験からAIエンジニアに転職するには、十分なスキルと、ITエンジニアとしての十分な経験のうち、少なくともいずれかは必要になると考えて良いでしょう。
AIエンジニアへの転職については、以下の記事もあわせてご覧ください。
AI関連のスキルを学べるスクールが増えている
未経験からAIエンジニアへの転職が難しいのは、要求されるスキルのレベルが高いからです。
独学でAI開発に必要なスキルを身に付けるのは、簡単ではありません。
たとえば、プログラミングに関しては独学でも学習できる教材が整っており、モチベーションと時間さえあれば独学でも習得は可能です。
AIの場合、まだ適した教材や学習のロードマップが十分に整っていないこともあり、独学での習得難易度はどうしても高くなってしまいます。
しかし近年では、AI関連のスキルを学べるスクールが増えつつあります。
独学では習得の難易度が高いスキルでも、スクールで勉強すれば、転職するのに必要なレベルまで身につけられる可能性は十分にあるでしょう。
他のITエンジニアとしてキャリアをスタートさせるのも選択肢の1つ
他のITエンジニアとしてのキャリアは、AIエンジニアを目指すうえで有利な武器となります。
スクールに通うのも有効ですが、他のITエンジニアとしてキャリアをスタートさせ、業界での経験を積んでからAIエンジニアを目指すというのも有効な手法の1つです。
特にプログラミングスキルやデータベースに関するスキルがあると、AI関連の知識につなげやすく、転職もしやすくなるでしょう。
スクールの受講とあわせて、他分野のITエンジニアとしての転職も視野に入れて検討してみてください。
プログラマーへの転職に関しては、以下の記事もご覧ください。
AIエンジニアになるために欠かせないスキル
AIエンジニアになるには、高レベルなスキルが必要です。
ここでは、AIエンジニアになるために欠かせないスキルを5つ紹介します。
- プログラミングスキル
- 数学・統計学の知識
- データベース運用のスキル
- AI開発に役立つライブラリとフレームワークのスキル
- ディープラーニングや機械学習に関する知識
プログラミングスキル
プログラミングスキルは、AIエンジニアになくてはならないスキルです。
AIの開発にはプログラミングが必須なので、基本的なスキルを身につけておかなければ転職は難しいでしょう。
プログラミング言語の中でも、AI開発には主にPythonが使われています。
Pythonは汎用性の高く、機械学習に関するフレームワークが豊富に提供されている言語です。
基本的な文法が分かりやすく、プログラミング初心者でも比較的学習しやすい言語として知られているため、AIエンジニアを目指す方はまずPythonの習得からはじめてみましょう。
Pythonの習得に関しては、以下の記事をご覧ください。
数学・統計学の知識
AI開発には、数学や統計学に関する知識が欠かせません。
AIは、確率論や統計学、機械学習、コンピュータサイエンスなど、さまざまな数理科学の知見を使って開発されます。
それらの数理科学は数学がなければ成り立たないため、AI開発に数学の知識が必須となるのです。
AI開発に必要な数学の分野として、代表的なものは以下の通りです。
- 確率統計学
- 微分積分学
- 線形代数学
いずれも大学レベルの数学なので、特に文系の方は習得に苦労するかもしれません。
自信のない方は、中学・高校レベルの数学からスタートして徐々にレベルアップしていきましょう。
データベース運用のスキル
AIエンジニアになるには、データベースを運用できるスキルも必要です。
大量のデータをAIに学習させることによって精度を高めていくため、AI開発ではデータ処理や分析スキルが欠かせません。
データベースの管理に使われるSQLの習得からはじめましょう。
AI開発に役立つライブラリとフレームワークのスキル
AI開発に役立つライブラリやフレームワークも扱えなければなりません。
AIにはプログラミングが欠かせませんが、プログラミングの基礎さえ覚えれば開発できる、というわけではありません。
実際のAI開発の現場では、「ライブラリ」や「フレームワーク」と呼ばれるものが使われます。
ライブラリは開発の際によく使われるコードを集めたもので、フレームワークは開発のための枠組み・テンプレートのようなものを指します。
開発効率を大きく向上させられるため、AI開発においてなくてはならない技術の1つです。
Pythonは機械学習に関するライブラリやフレームワークが豊富にあります。
機械学習に関するPythonの代表的なライブラリは以下の通りです。
- Numpy
- pandas
- matplotlib
- scikit-learn
また、機械学習に関するPythonの代表的なフレームワークとして、以下が挙げられます。
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
いきなりすべてを習得する必要はありませんが、Pythonの基礎だけでなく、こうしたライブラリやフレームワークを扱うスキルも徐々に習得していきましょう。
ディープラーニングや機械学習に関する知識
もちろん、ディープラーニングや機械学習に関する知識も必要です。
AI開発に関するさまざまな技術の概要と仕組みを把握し、最新の研究成果もふまえた学習を続けなければなりません。
AI開発は最先端の技術で、今後も発展し続けていく分野です。
AIエンジニアとして転職した後も、最新の情報をキャッチアップして開発に役立てていく必要があるでしょう。
AIエンジニアになるために必要な資格
AIエンジニアになるには、資格の取得が有効である場合もあります。
資格がなければ業務に携われないというわけではありませんが、資格を取得できれば、AIに関する一定の知識・スキルを有していることの証明になるでしょう。
AIエンジニアを目指している方は、以下の資格の取得がおすすめです。
- G検定
- E検定
- Ai人材検定 for Business / Engineer
- データサイエンティスト検定 リテラシーレベル
- 統計検定
- AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals
- 画像処理エンジニア検定 ベーシック
AI関連の資格については、以下の記事もご覧ください。
AIエンジニアに必要なスキルを習得する方法
ここでは、AIエンジニアに必要なスキルを習得する方法について解説します。
独学
AIエンジニアに必要なスキルを独学で習得する方法もあります。
独学には、コストをおさえて自分のペースで学習を進められるというメリットもありますが、学習効率も悪く挫折しやすいため、簡単ではありません。
特に未経験から独学でAIエンジニアを目指す場合は、かなりの努力と高いモチベーションが必要です。
独学でAIエンジニアを目指す方法については、以下の記事もご覧ください。
スクール・講座の受講
AIエンジニアに必要なスキルの習得は、スクールや講座の受講がおすすめです。
以前はAI関連のスキルを学べるスクールは多くありませんでしたが、AI市場の拡大とともに増えつつあります。
独学よりもスクールの方が効率良くスキルを身につけられるだけでなく、転職支援を実施してもらえる場合もあるため、ぜひ受講を検討してみてください。
AIエンジニアに向いている人・向いてない人の特徴
AIエンジニアになるのは簡単ではありませんが、スクールや講座の受講によって、未経験からでも十分に転職のチャンスはあります。
しかし、実は誰もがAIエンジニアに向いているというわけではありません。
AIエンジニアに向いている人の特徴として、以下が挙げられます。
- 論理的に考えられる
- 理数系の素養がある
- 最先端の技術に関心がある
- プログラミングへの適性がある
- 問題解決力がある
反対に、AIエンジニアに向いていない人の特徴として、以下が挙げられます。
- 継続的な学習ができない
- 物事をロジカルに考えられない
- コミュニケーションが苦手
- 流行だけでAIエンジニアを目指している
AIエンジニアの向き・不向きについては、以下の記事も参考にしてみてください。
AIエンジニアのなりかたに関するよくある質問
最後に、AIエンジニアのなり方に関するよくある質問を紹介します。
「AIエンジニアになるのはやめとけ」と言われるのはなぜですか？
「AIエンジニアになるのはやめとけ」と言われてしまうのには、以下のような理由があります。
- 高度なスキルが必要
- 技術の進歩が速い
- 激務になりやすい
- 競争が激化しやすい
- エンジニアの仕事がAIに奪われる
「やめとけ」と言われてはいますが、実際のところAIエンジニアには魅力もあります。
AIエンジニアが「やめとけ」と言われてしまう理由と実態については、以下の記事もごらんください。
文系大学出身でもAIエンジニアになれますか？
文系大学出身でもAIエンジニアになることは可能です。
数学に不慣れだったり、プログラミング経験がなかったりする方も多いでしょうが、努力次第で必要なスキルを身につけることは十分にできるでしょう。
まとめ
AIエンジニアになるには、高レベルで専門的なスキルの習得が欠かせません。
特にIT未経験からAIエンジニアになるのは簡単ではありませんが、スクールの受講などによってスキルを身につけられれば、転職のチャンスはあります。
AIエンジニアに必要なスキルは、プログラミングから数学・統計学はもちろん、データベース運用など多岐にわたります。
Pythonの習得からはじめ、徐々に必要なスキルを身につけていってください。
AIエンジニアになるには、スクールの受講がおすすめです。
以前はAI関連のスキルを学べるスクールはほとんどありませんでしたが、近年の情勢に伴い、優れたスクールも増えつつあります。
独学よりも効率的に学べるため、AIエンジニアを目指す方はぜひスクールの受講を検討してみてください。
