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2022.10.11

AIエンジニアになるには?おすすめの5ステップや学習方法を紹介!

AI開発の需要が高まりAI人材が不足する中、この分野の発展による社会の変化を見越して学生時代から将来AIエンジニアになりたいと考えている方、またAI人材へのキャリアチェンジを考えている方も多いのではないでしょうか?

しかし、近年発展してきたこの業界は一般には馴染みが薄く、AIエンジニアになりたいがどのような進路を歩み、どのような環境で知識・スキルを獲得すればいいか分からない方も少なくないと思います。

この記事ではそんな皆様の疑問や悩みを一つ一つ丁寧に解説することで、少しでも解決のお役に立てればと思います。

 AIエンジニアとは

AIエンジニアとは、最先端技術であるAI(人工知能)を開発したり、機械学習をコントロールするために蓄積されたデータを解析したりする、AIに関わる技術者のことです。

AIエンジニアに関してより詳しく知りたい方はこちらをご覧ください

AIエンジニアとは?必要なスキル、勉強方法などを解説>>

AIエンジニアが注目される理由

エンジニアという職業がとても注目されている中、特にAIエンジニアが注目されています。

ここでは、その理由を3つ紹介していきたいと思います。

  1. AI技術が時代の主流である
  2. 将来性が高い
  3. 高収入である

時代の主流である

AI技術がホットワードとして、注目されていることは、皆さんご存じだと思います。

近年、AI技術は、医療や自動運転、接客サービスなど幅広い分野での活用が期待されており、AI分野の可能性は計り知れません。

また、AIという最先端の技術を用いて価値を創造する仕事に魅力を感じる人や会社も多くあります。

新進気鋭のIT企業や有名上場企業が理系分野の優秀な人材を登用して積極的に研究や開発をしています。

将来性が高い

近年、多種多様な仕事の現場でAIの導入が進んでいますが、その傾向はこれからもよりいっそう強まると予想されています。

将来的に現在人間が行っている仕事の9割近くがAIに置き換わるということを主張する書籍や記事も多く散見されています。また、数多くの研究機関がその予想を裏付けるようなデータと研究結果を示しています。

さらに、AI技術の発展とAI人材の育成に力を入れる先進国も多く、日本政府も「データサイエンス・AIを理解し、各専門分野で応用できる人材を年間約25万人育成」という「AI戦略」を掲げています。

高収入である

AI技術の需要が高まっているのに対し、AIエンジニアの数は足りていないのが現状で、その希少性からAIエンジニアは高収入になりやすい傾向があります。

近年は企業間のAI人材の争奪戦が激しく行われているため、中には20代で1000万円を超える年収を提示する会社もあります。

AIエンジニアの平均年収

2022年のAIエンジニアの全年代の平均年収は、752万円でした。一方、全職種の平均年収が436万円だったので、300万近く差があります。

また、AIエンジニアの求人を見てみると年収1000万円超えの求人も多く掲載されています。

身に着けたスキルやキャリアによっては、1000万を超えることも珍しくないみたいです。

機械学習エンジニアの年収はいくら?年代別の年収や海外との違いを解説>>

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアの仕事は、主に機械学習やディープラーニングといった技術を用いて機械に様々なデータを与え、それを処理させることで判断方法や考え方を学習させてAIを開発します。

また、業務の内容としては、「企画」「AIシステムの開発」「データの準備」「AIの学習」「テスト&評価」「最新技術の研究や調査」の大きく6つがあり、それぞれに違った知識やスキルを必要とします。

なぜ『AIエンジニアはやめとけ』と言われるのか – 知っておくべき7つの理由>>

AIエンジニアに必要な5つの知識/スキル

前述では、AIエンジニアになるには、様々なスキルが必要になると述べました。

それでここからは、AIエンジニアに必要なスキルを紹介していきます。今回紹介するのは、以下の5つのスキルです。

  1. 機械学習/ディープラーニングの知識
  2. AI開発言語のプログラミングスキル
  3. 数学の知識
  4. データベースの運用スキル
  5. AIを活用したデータ分析の知識

それぞれの詳しい内容を紹介していきます。

機械学習/ディープラーニングの知識

AIエンジニアに必要とされるものの一つとして機械学習とディープラーニングの知識が挙げられます。

機械学習とは、データの持つ法則性や重要度などの特徴をコンピュータに教え、与えられたデータをどのように処理すればよいかをアルゴリズムに基づいて学習させることです。

ディープラーニングも実は機械学習の学習方法の一つで、ディープニューラルネットワークと呼ばれる手法を用いて学習します。

▼関連記事はこちら
機械学習とは?定義から学習手法・5つのアルゴリズム・活用事例までわかりやすく解説>>
ディープラーニングとは【初心者必読】|基礎知識からAIとの違い、導入プロセスまで細かく解説>>

 AI開発言語のプログラミングスキル

AI開発言語のプログラミングスキルとは、AIを開発することのできるプログラミング言語、

これをプログラミングできる能力のことです。

AI開発ができるプログラミング言語は、何種類かあります。似ている言語もあるのですが、それぞれに文法や使う用語が存在します。

他にも、プログラミングスキルにはアルゴリズム力などが必要になります。アルゴリズム力は、全ての言語に共通する重要な能力です。

そういったことから、様々な言語に手を出すのはお勧めしません。まずは、1つの言語をしっかり習得するようにしましょう。

▼関連記事はこちら
AIを開発できる言語5選|おすすめの言語から開発する手順まで解説!>>
【初心者向け】AIプログラミング入門 – 学習の流れとおすすめの勉強方法5選>>

数学の知識

AI、特に機械学習では、統計学・線形代数・微分など、さまざまな数学の分野の知識が使われています。

高校基礎レベルの数学や、大学レベルの数学の知識が必要な物など、様々です。

ですが、実装するだけなら必要ないので、自分の求めるレベルで数学をどの程度学ぶかを考えましょう。

▼関連記事はこちら
AIのための数学について解説|3つの学習方法や学習ステップも紹介!>>
機械学習のための数学について解説|おすすめの書籍や講座も紹介!>>

データベースの運用スキル

機械学習やディープラーニングでは、少ないデータでは十分な学習効果が得られず、ビッグデータ(大量のデータ)の取り扱いが欠かせません。

ビッグデータをAIに与えることで、データから最適な答えを得たり、過去のデータから未来を予測したりできます。

ビッグデータを効率よく活用しAIの価値を高めるためには、データベースの運用スキルが必要です。MySQLなどのデータベース管理システムを扱うスキルに加えて、データベース言語である「SQL」の知識なども求められます。

AIを活用したデータ分析の知識

AIを使ったデータ分析に用いられる手法には様々な種類があります。

AIの中核である機械学習では特に多くのデータ分析の手法について知識を習得することが必要です。

それぞれのケースに対して適切な手法でAIに学習させることで効率的なデータ分析が可能となり、データ活用の成果とAIの有用性が高められます。

AIエンジニアになるために必要な5ステップ

前述では、AIエンジニアになるためのスキルを述べてきました。

それでここからは、AIエンジニアになるためにどのようなステップを踏んでいけばいいのかを紹介していきたいと思います。

今回は以下の4ステップでAIエンジニアになる方法を紹介します。

  1. 数学やデータベースの知識をつける
  2. AI開発で使えるプログラミング言語を学ぶ
  3. 実際にAIを開発してみる
  4. ポートフォリオをまとめる
  5. 就職・転職先を探す

 数学やデータベースの知識をつける

数学やデータベースの知識をつけるとは、AI開発をする以前に必要な能力を身に着けるということです。

数学の知識は、AIのプログラミングを理解する上で必要です。今は、便利な言語も出てきているので、数学の能力が必要ないと言われています。

しかし、製品レベルのものを作ろうとなると必ず必要となるため、プログラミングの勉強をしながらでも、最初の方にやってみておきましょう。

データベースの知識は、データベースを扱えるようになるためには必要です。データベースを扱えなければ、AI開発はできません。これも、最初のほうにしっかりと学んでおくことをお勧めします。

AI開発で使えるプログラミング言語を学ぶ

AI開発で使えるプログラミング言語を学ぶとは、プログラミング言語の文法や用語を覚え実際に動作するプログラムをしてみるということです。

エンジニアは、プログラムが仕事なので、しっかり身に着ける必要があります。

様々な勉強方法があるので、自分にあった方法で学ぶことも大事です。

このステップは身につくまでに時間がかかるので、しっかり時間を取って丁寧にやることをお勧めします。

実際にAIを開発してみる

実際にAIを開発してみるとは、AIの開発の流れを確認するということです。

AI開発だけでなく、なんでもそうですが、実際にやってみることは大事です。ここで、AI開発の全体像を把握し自分に足りないものを確認しましょう。

どのようなAIを開発するのかも自分で考えてやってみましょう。

▼関連記事はこちら
AI開発の疑問を解決!開発の流れから必要なスキル・勉強法まで>>
AIの作り方を徹底解説!|簡単に使えるツールや本おすすめ20選>>

ポートフォリオをまとめる

ポートフォリオとはデザイナーやアーティストなどが自分の職種における自身の実績や能力を評価してもらうための資料です。

ですが、現在ポートフォリオは、エンジニアにも求められる機会が増えてきました。ポートフォリオの用途は、採用の転職や就職活動の選考で企業側に提出することや、SNSなどで自身の活動を発信するアピールすることなどです。

ポートフォリオの作成は、自身のスキルを証明する上で必要な資料の1つであるので、丁寧に作るようにしましょう。

就職・転職先を探す

スタートアップ企業のサービスは、従来の大手企業のサービスと互角、あるいはそれを上回るくらいの市場シェアを獲得する可能性を十分に持っています。

1980年代から長い期間をかけてAI開発に取り組んできた大企業は業界をリードする立場にあり、自社でのAI開発はもちろん、スタートアップ企業に対して投資・買収することもあり、金銭的・組織的なサポートをすることでAI技術の革新に貢献しています。

例えば、国内だと富士通やNECといった大企業が長らくAI開発に従事しており、海外ではGAFAと呼ばれる巨大IT企業が世界のAI事業をけん引しています。

AI企業33選|話題のスタートアップ企業から大企業・海外企業まで紹介!>>

AIエンジニアを目指すための学習方法

前述では、AIエンジニアになるために必要なスキルを紹介してきました。

それでここからは、AIエンジニアに必要なスキルを身に着けるための学習法を紹介していきたいと思います。

  1. 大学や大学院に通う
  2. 専門学校に通う
  3. 書籍で学ぶ
  4. プログラミングスクールで学ぶ
  5. 講座で学ぶ

今回は、以下の5つの学習法を紹介していきます。

大学や大学院に通う

大学や大学院は、学問や理論としてのAIやコンピュータサイエンスの分野の知識をより深く掘り下げられる機関です。

そのため、大学や大学院でAIを専攻すると、他の専門学校やプログラミングスクールに比べて、より高度で専門的な知識を学ぶことができます。

さらに、在学中は最先端の研究をしている教授のもとで、最新の技術をいち早く学べるため、技術革新に対応できます。

しかし、大学に通うとなると、入学試験を受けなくてはならないこと、費用が高いこと、AI関連以外の分野も勉強しなくてはならないことなど、不便な点もあります。

時間とお金に余裕がある人には、おすすめです。

専門学校に通う

専門学校は、AI開発の現場を想定した、より実践的なスキルを得られる環境が多いのが特徴的な期間です。

また、専門学校は2年制コースの学校が多く、大学ほど期間も学費も要しません。しかし、AI分野を学問としてアカデミックに追及することはあまりできません。

学問としてAIを学ぶよりも、エンジニアとしてできるだけ早く現場に出たいという人や、研究職ではなく開発業務に携わっていきたいという意思が強い人は、専門学校を選ぶことをおすすめします。

AIを学べる専門学校7選 – 社会人でも大丈夫?東京・大阪校を紹介>>

書籍で学ぶ

AIへの注目が高まっている現在、AI関連の書籍は数多く出版されています。

その種類も、初学者向けのものから上級者向けのレベルの高いものまで幅広く存在します。

そのため、自分の現状やニーズに合った本を使って学習することは知識の吸収やスキルアップに非常に役に立ちます。

また、情報が網羅されている点や内容の信頼性が高い点などのメリットもあります。

一方、続けていくためのモチベーションを保つことは難しいでしょう。ある程度のエンジニアに関する知識がある人以外は、おすすめしません。

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プログラミングスクールで学ぶ

AI開発を手軽に学べるツールとしてプログラミングスクールがあります。

基本的に入学試験はなく、受講料を払えば誰でも学べて、辞めたくなったらいつでも辞められます。

また、自分が必要としている知識・分野に絞って学ぶ方法を採ることができ、通学しなくてもオンラインで受講できるコースも近年増えてきているので利便性は非常に高いです。

既に大学などを卒業して働いている社会人や、Wスクールの大学生など、学歴を必要としていない人たちに好まれています。

AIを学べるスクールおすすめ5選|メリット・デメリット、選び方まで紹介>>

講座で学ぶ

講座は、エンジニア経験が豊富なひとや専門的な知識を持っている人などが一般の人に開催しているものです。

講座の種類は、無料のものから値段が高価なもの、1日から数か月のものまで、様々です。

ですから、しっかり調べてから講座を受講するようにしましょう。

未経験からAIを学べる講座23選|無料からオンラインまで徹底比較>>

AIエンジニアにより近づくには資格取得がおすすめ

 前述では、エンジニアに必要なスキルを身に着ける学習法を紹介してきました。

それでここからは、自身のスキルを証明するための検定を紹介していきたいと思います。

今回紹介する検定は、以下の5つです。

  1. 統計検定(JSSC)
  2. G検定
  3. Python試験
  4. E資格
  5. Professional Data Engineer(Google Cloud 認定資格)

統計検定(JSSC)|統計学の基礎を身につけたい人におすすめ            

logo

(出典:https://www.toukei-kentei.jp/)

統計検定は、データを分析する際に必要な統計に関する知識や実際に統計を活用できる能力があるかを測る検定です。

データを使って、分析していく能力は、ビジネスパーソンとして、とても強みになります。

データサイエンティストになりたい人にとっては、統計は必須なので、力試しとして、受けてみるのもいいかもしれません。

G検定|AIの知識を身につけたい人におすすめ

(出典:https://www.jdla.org/news/20210415001/)          

G検定は、JDLA(Japan Deep Learning Association)が実施している試験です。

試験内容は、人工知能分野、機械学習分野、ディープラーニング分野などの幅広い分野なので、AI関連の幅広い知識を有しているかを証明するためには、有用な試験です。

そのため、最近では、企業の受検も増えているので、ぜひ、受けてみましょう。

▼関連記事はこちら
G検定でディープラーニングを学ぶ|過去問やおすすめの勉強法を解説>>
G検定とはどういう資格なのか?合格方法・試験範囲などおすすめの受験対策とともに解説する>>

Python試験|Pythonを学びたい人におすすめ 

Python試験・資格、データ分析試験・資格を運営する一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会のページです。

(出典:https://www.pythonic-exam.com/exam)     

Python試験は、AIやデータ分析に用いられるRythonの様々な資格試験です。

Pythonは、近年需要が高まっているプログラミング言語であり、国内外で資格試験が行われています。

資格の取得により一定のスキルを証明でき、また、資格試験に向けた学習もPythonエンジニアに求められる知識やスキルを体系的に学べる内容となっています。

以上のことより、Pythonを勉強する一環として資格試験を活用することで、効率的にスキルを習得することにつながります。

主だったPythonの資格として、本記事では6つの資格を紹介します。

  • Python3エンジニア認定基礎試験
  • Python3エンジニア認定データ分析試験
  • PCEP – Certified Entry-Level Python Programmer
  • PCAP – Certified Associate in Python Programming
  • PCPP-32-1 – Certified Professional in Python Programming 1
  • PCPP-32-2 – Certified Professional in Python Programming 2

E資格  | AIの実装能力を身につけたい人におすすめ

(出典:https://stepup-engineer.com/ai-engineer-qualification)   

E資格は、世界初のAI資格で、対象者はディープラーニング実装力が問われるエンジニアです。

受験するためには、JDLAの認定プログラムを試験日の2年以内に修了している必要があります。

試験内容は、応用数学、機械学習、深層学習、開発、運用環境などに関してです。試験費用は、10〜70万円と非常に高くなっています。

Professional Data Engineer(Google Cloud 認定資格)| GCPを用いたデータ運用・機械学習を学びたい人におすすめ 

[Google 認定資格] GCP Professional Data Engineer の勉強方法と対策

(出典:https://trainz.jp/media/learningtoai/1545/)

Professional Data Engineerは、Google Cloudという、システムの設計や構築、モニタリングなどに有効であるサービスの知識が問われる資格です。

データエンジニアリング(収集したデータを解釈し、その解釈が正しいかを検証すること)の需要の需要が高まっていることから。

Professional Data Engineerに注目が集まっています。

まとめ

AIエンジニアに必要なスキルや、なるための方法など、AIエンジニアに関して、ある程度わかっていただけたでしょうか。

この記事では、ざっくりとした内容しか説明していませんが、全体像を把握しておくのは大切なことです。

全体像の把握がこの記事でできた方は、ぜひ、興味が出た内容や、もっと知りたいことなど、より詳しく調べてみてください。

どの分野も同じではありますが、実際にやってみることも大事なので、調べた後に実践することもやってみましょう。

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