この記事では、必要なスキルも交え、未経験からAIエンジニアになるロードマップを解説します。
AIエンジニアになるにはどうすればいいの？
AIエンジニアに求められるスキルは？
AIを開発するためのおすすめの学習方法は？
AIエンジニアとは、AI（人工知能）を開発したりAIを活用してデータ分析などをする仕事のことです。新しい技術に触れられる魅力的な仕事なので、興味がある方も多いですよね。
しかし新規性の高い仕事なだけにあまり知られていないため、上記のような疑問も多いのではないでしょうか。
AIエンジニアには専門性の高い知識やスキルが求められるため、必要なことをしっかり把握しておく必要があります。
そこで、今回は未経験からAIエンジニアになるにはどうすればいいのか、そのロードマップをわかりやすく解説します。AIエンジニアに必要なスキルや適性がある人の特徴も紹介するので、ぜひ参考にしてください。
- AIエンジニアへの道のりは「AI開発の基礎を身につける」ことから始める
- AI開発のスキルは練習サイト等で実践しつつ習得する
- 独学で目指せるイメージが湧かない人は大学、専門学校、プログラミングスクールを使うのも手段の1つ
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AIエンジニアになる4つの方法
はじめに、AIエンジニアになる具体的な方法を、4つにまとめて紹介します。
方法1：他のITエンジニア職種から転職する
AIエンジニアになるには、別職種のITエンジニアから転職する方法が有効です。例えばWeb系エンジニアやシステムエンジニアなどからAIエンジニアへ転職できます。
ITエンジニアからの転職が有効な理由は、AIエンジニアになる上で必要なプログラミングスキルやデータベース操作が業務の中で身につけられるからです。ITに関係しない職種からの転職に比べて大きくハードルが下がります。
難易度は他の方法に比べると低めですが、ある程度ITエンジニアとして業務経験を積む期間が必要です。3〜5年の業務経験を必須とする求人が一般的です。
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方法2：大学・専門学校でAIを学び就職する
大学・専門学校でAIを学んでから就職する方法もあります。AIや機械学習に関する勉強にじっくり時間をかけて臨めるため、AIエンジニアへの就職活動で有利になります。
AIに関する学習ができる大学・専門学校の具体例は次のとおりです。
ただし、多くの学費や時間が必要になるというデメリットがあります。また、ほとんどの大学・専門学校では入学試験への合格が必要なので、そのための勉強時間も考慮するべきです。
方法3：独学で必要なスキルを身につける
独学で必要なスキルを身につける方法もあります。自分のペースで学習を進められ、他の方法より費用がかかりません。
ただし、独学で勉強しAIエンジニアに転職することはかなり難しいです。AIエンジニアに求められる知識は難易度が高く挫折してしまいがちな上、独学の場合は転職活動でスキルや実績を示すことが困難になります。
自分のスキルを証明するため、独学でのAIエンジニア就職を目指したい人はAIエンジニアに役立つ資格を取得しておくとよいでしょう。
→ AIエンジニアに役立つ資格の詳細はこちら
なお、IT企業やAIエンジニアへの就業を見据えたAI学習に向けどの言語が自分にあうのか、どう勉強を進めればいいのかなどがあいまいな人は「プログラミング学習プラン診断」をお試しください。
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方法4：スクール経由で就業する
プログラミングスクール経由でAIエンジニアに就職するのも有力な選択肢です。大学や専門学校ほど時間・費用は必要になりませんし、独学より挫折しにくいというメリットがあります。
また、スクールによっては転職支援を受けられる場合もあります。これにより知識やスキルの習得からAIエンジニアへの就職までを短期間で効率よく達成できます。
なお、挫折なくAIエンジニアへの転職を実現したい人は「侍エンジニア」がおすすめです。
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- 実務で必須となるデータ収集や分析のスキル
- Pythonでのプログラミングスキル
- オリジナルアプリの開発
※1：転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ
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AIエンジニアに欠かせない5つのスキル
ここでは、AIエンジニアに欠かせないスキルを、5つにまとめて解説します。
AI開発言語を扱うプログラミングスキル
AIエンジニアの仕事内容は、大きく分けると「開発系」と「分析系」の2種類です。
開発系のAIエンジニアであれば、当然ながらAI開発言語を扱うプログラミングスキルが欠かせません。分析系のAIエンジニアについても、データを活用するためにプログラミングスキルが求められます。
AIを活用したシステムの改善提案などの際にも、やはりプログラミングの知識が必要です。AIエンジニアの仕事で使われるプログラミング言語はさまざまですが、特にポピュラーな「Python」の習得をおすすめします。
また、下の記事ではAIエンジニアを目指す人に向け、Pythonについて詳しく解説しているので、よければ参考にしてください。
→ AI開発に必須のPython！おすすめライブラリと学習法も徹底解説
Pythonを含め、AIを開発できるプログラミング言語を詳しく知りたい人は、次の記事を読むと良いでしょう。
→ AI（人工知能）開発に適したプログラミング言語おすすめ8選
数学的な知識
AIのプログラムは基本的に数学の理論がベースとなっているため、AIエンジニアには数学的な知識も求められます。
特によく使われる以下3分野は、しっかり押さえておきましょう。
- 微分積分学
- 線形代数学
- 確率論、統計学
具体的には、データ解析に統計学が使われたり機械学習のパラメーター最適化に微分積分学が使われたりします。
数学的な知識を身に付けるとAIの仕組みから理解しやすくなるメリットもあるので、AIエンジニアにとって大切な知識です。
データベースの運用スキル
データは、AIにとって「栄養」ともいえる存在です。AIの価値を高めるためには、有用なデータをいかにして効率よく与えるかが大切になってきます。
特に機械学習や深層学習といった分野では、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見つけたり、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するためには、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」の知識も求められます。
MySQLについてより詳しく知りたい人は次の記事を参考にしてください。
また、SQLの基礎知識や学習方法を詳しく知りたい人には下の記事もおすすめです。
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、さまざまな種類があります。
AIの中核とも言える機械学習では特に、多くのデータ分析手法について知識を身に付けておくことが大切です。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、AI活用の成果が高められるでしょう。
代表的なデータ分析手法としては、以下のようなものが挙げられます。
| ロジスティック回帰分析 | 要因から結果が起こる確率を推測する手法 |
| クラスタリング | 類似性を手がかりにデータを複数のグループに分ける手法 |
| 決定木分析 | 樹木状のモデルを使って結果に与えた影響を推測する手法 |
これら以外にも、多くのデータ分析手法があります。1つでも多くの手法を身に付けることで、状況に応じて最適な手法を選択しやすくなるでしょう。
AI開発に用いるフレームワーク・ライブラリの知識
フレームワークとは、プログラム開発に役立つテンプレートのようなものです。
与えられた骨組みに肉付けするだけで機能を実現できるので、AI開発を効率化するにはフレームワークの知識も欠かせません。
AI開発で良く使われるのは、以下2つの機械学習フレームワークです。なかでも「TensorFlow」はGoogle社が開発したこともあり、全世界で広く使われています。
また、最もポピュラーなAI開発言語のPythonには、便利なライブラリも多数存在します。ライブラリは開発に役立つ出来合いのプログラムで、こちらも知識を身に付けておくべきでしょう。
PythonでのAI開発に役立つライブラリもさまざまですが、以下のようなものが代表的です。これらの知識を多く身に付けておくことで、AI開発が効率的に進められます。
TensorFlowやPytorchの概要やできることを知りたい人は、下の記事をご覧ください。
未経験からAIエンジニアになるまでのロードマップ
ここからは、未経験からAIエンジニアになるためのロードマップを、5つのステップにまとめて紹介します。
- ステップ1：AI開発の基礎を身に付けよう
- ステップ2：AIの開発環境を構築しよう
- ステップ3：AI開発を実践しよう
- ステップ4：就業に役立つ資格を取得しよう
- ステップ5：AIエンジニアの仕事を探そう
ステップ1：AI開発の基礎を身につけよう
まず、AI開発に必要な基礎知識を一通り身に付けましょう。
具体的な習得内容は「AIエンジニアに欠かせない5つのスキル」で紹介した知識です。データ分析手法やフレームワークなど、種類が多いものについては代表的なものにしぼって学習すれば問題ありません。
なお、自分にあう方法で学習を進められるか次第で、スキルの習得効率は大きく変わります。そこで、以降ではAI開発の基礎知識を学習する主な方法を、4つにまとめて紹介します。
それぞれの特徴を踏まえ、学びやすい方法で学習しましょう。
また、次の記事では独学でAI開発を学ぶ方法を詳しく解説しているので、よければ参考にしてください。
→ これで完璧！AIを独学で習得したい人向けのおすすめ勉強方法まとめ
学習サイトを活用する
学習サイトはパソコンやスマホ・インターネット環境さえあれば、外出中や自宅でのすきま時間で学べるのが特徴です。自分のペースで学習したい人に適した学習方法といえます。
なお、学習サイトはテキスト形式、動画形式の2種類に大別でき、それぞれ特徴が異なります。
どちらの学習方法にもメリット・デメリットがあるので、自分に合った継続しやすい学習方法を選びましょう。
次の記事ではAI開発を学べるサイトを9つ紹介していますので、ぜひご覧ください。
→ AI・機械学習が無料で学べる学習サイトおすすめ9選！開発ツールも紹介
本・書籍で学習する
AI開発について学べる参考書も、多数出版されています。本での学習は、1冊で幅広い知識をカバーできることや、情報が集約されており後から復習しやすいのがメリットです。
入門者向け～上級者向けと取り扱う内容もさまざまなので、自分のレベルに合わせた本を選びましょう。
次の記事ではAI開発について学べるおすすめの本を20冊紹介していますので、併せて参考にしてくださいね。
→ AI（人工知能）の学習本20選！おすすめの書籍をレベル・目的別に紹介
なお、AIエンジニアへの就職・転職を見据え、独学でスキル習得できるか不安な人は「侍エンジニア」をお試しください。
侍エンジニアでは、現役エンジニアから指導を受けつつ、就業活動のサポートが受けられます。
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スクールに通う
プログラミングスクールでは、プロの講師から体系的に教えてもらえるため挫折しにくく、効率的に学べるのがメリットです。大きく分けるとオンラインスクールと通学制の2種類あります。
自宅ですき間時間を利用しながら学ぶなら「侍エンジニア」や「キカガク」などのオンラインスクール、学習環境を固定して効率的に学ぶなら「AIジョブカレ」や「Winスクール」といった通学制スクールなどがおすすめです。
なお、AIが学べるおすすめのプログラミングスクールを知りたい人は、下の記事を参考にしてください。
→ AI(人工知能)が学べるプログラミングスクールおすすめ8選
勉強会に参加する
全国各地で開催されているAI開発の勉強会に参加するのも、有力な手段のひとつです。スクールほどみっちりとは学べませんが、無料で参加できる勉強会も多いので、独学に不安がある方は試してみるのもよいでしょう。
Doorkeeperなどのサイトを使えば、勉強会の開催情報を検索できます。「人工知能」「AI開発」などのキーワードで検索して、自分に合った勉強会を見つけましょう。
ステップ2：AIの開発環境を構築しよう
プログラミングスキルやデータベースの運用スキルは、実践しなければ身に付きません。実践するために、AI開発に必要な環境構築を行いましょう。
AI開発環境は様々ですが、「Pythonの開発環境」と「データベース管理システム」の導入は必須です。なお、データベース管理システムにも多くの種類がありますが、無料で使いやすい「MySQL」がおすすめです。
なお、MySQLのインストール方法を詳しく知りたい人は下の記事を参考にしてください。
→ 【初心者向け】MySQLのインストール方法について徹底解説！
ステップ3：AI開発を実践しよう
環境構築ができたら実践して、知識を活用できるスキルを身に付けましょう。
実践的なスキルを身に付けるためには、練習問題を解くのがおすすめです。まずはPythonやSQLの文法に関する練習問題を解き、慣れてきたらAI開発に特化した練習問題を解くのが良いでしょう。
練習問題を解けるおすすめサイトを、それぞれご紹介します。
Pythonの練習問題を解ける「Tech-Joho.info」
「Tech-Joho.info」では、Pythonの練習問題を30問チャレンジできます。重要度の高い文法に関する問題がそろっているので、実務で役に立つことも多いでしょう。
SQLの練習問題を解ける「TECH Projin」
「TECH Projin」では基本問題から応用問題まで、レベルに応じたSQLの練習問題にチャレンジできます。各練習問題には前提説明が付いているので、文法を復習しながら学習可能です。
ステップ4：就業に役立つ資格を取得しよう
AI開発の基礎知識に加えて実践的なスキルも身に付いてきたら、AIエンジニアに役立つ資格を取得しましょう。実務経験の少ない方だと特に、資格は企業への大きなアピールポイントになります。
AIエンジニアの仕事獲得に役立つおすすめの資格を、2つご紹介します。
Pythonスキルを証明できる「Python試験」
「Python試験」は、その名の通りPythonのスキルを証明するための資格です。
基礎文法を問う「Python 3 エンジニア認定基礎試験」と、データ分析について問う「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の2種類があります。分析系のAIエンジニアを目指す方にはデータ分析試験、開発系を目指す方には基礎試験の取得がおすすめです。
AIエンジニアの求人は多くの場合Pythonスキルが要求されるため、役に立ちやすい資格でしょう。
深層学習スキルを証明できる「G検定」「E資格」
「G検定」「E資格」は、AI開発の中でも注目されている深層学習のスキルを証明するための資格です。
G検定はAIをビジネスに活用するための幅広い知識が問われるのに対し、E資格はAIエンジニアとしての開発スキルがより問われます。E資格の方がよりアピールポイントになりますが、「JDLA認定プログラム」という講座を事前に修了していなければ受験できません。
深層学習を仕事にしたい方は、自宅受験できるG検定の取得を目指すのも良いでしょう。
なお、AIエンジニアへの就職・転職を見据え、独学でスキル習得できるか不安な人は「侍エンジニア」をお試しください。
侍エンジニアでは、現役エンジニアから指導を受けつつ、就業活動のサポートが受けられます。
「累計受講者数4万5,000名以上」「転職成功率99%」を誇る侍エンジニアなら、未経験からでも挫折なくAIエンジニアへの就業が実現できますよ。
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ステップ5：AIエンジニアの仕事を探そう
資格も取得できたら、AIエンジニアの仕事を探しましょう。AIエンジニアの働き方にも転職・フリーランスの2種類ありますが、自分に合ったスタイルを選べば問題ありません。
ここでは、おすすめの求人サイトを3つご紹介します。
ITエンジニアの求人が豊富な「レバテックキャリア」
「レバテックキャリア」はITエンジニア就職に特化した転職エージェントです。業界に精通したアドバイザーが希望に沿った求人を提案してくれます。
現場のエンジニアからのヒアリングによって、職場内の雰囲気や身につく知識・スキルといった求人票にない情報も提供してもらえる点が大きなメリットです。
転職活動への支援が手厚い「WILLOF TECH」
「WILLOF TECH」はITエンジニアとしての年収アップ、キャリアアップを重視している人向けの転職エージェントです。求人票ありきの紹介ではなく、「エンジニアとして成長できるか」という観点で提案を行ってくれます。
キャリアアドバイザーに加え、企業の採用担当者とやり取りを行うリクルーティングアドバイザーが2名体制でサポートしてくれるのが特徴です。
条件に沿う就業先を紹介してもらえる「マイナビIT AGENT」
「マイナビIT AGENT」は大手転職エージェントの「マイナビ エージェント」から派生したサービスで、IT業界専任のアドバイザーがいます。求職者の希望条件に沿った提案が強みで、転職後の定着率が97.5%という実績を持っています。
応募書類の添削や模擬面接といった転職サポートを何度でも受けられるので、転職経験が少ない人でも安心して利用できます。
目指す前におさえておきたいAIエンジニアの実態
ここからは、次のトピック別にAIエンジニアの実態を紹介します。
「想像していたのと違う…」といった後悔をしないよう、目指す前にAIエンジニアの現状を把握しておきましょう。
初任給
求人サイトの「求人ボックス」からみると、正社員AIエンジニアの初任給は「23万円」程度が相場のようです。平均年収は「597万円」であり、国税庁が発表している日本の平均年収「461万円」と比較すると、高い傾向にあります。
AIエンジニアの給与幅が比較的広いことから、給与は経験や求められるスキルによって大きな差があると考えられます。しかしながら、ITエンジニアといったプログラミングスキルがある人材の需要は増し、他の職種に比べ高い報酬を設けるケースが増えているのも事実です。
主な仕事内容
AIエンジニアの主な仕事内容は、次のとおりです。
- AIの開発
- AIの学習
- AIの分析
AIエンジニアの主な仕事のひとつは、ディープラーニングや機械学習の技術を活用して、企業のニーズに沿ったしくみを開発することです。そのほか、機械学習モデルや深層学習モデルを設計・開発したあと、トレーニングデータを用いてモデルを訓練していき、分析を重ねることで理想とするAI分析に近づけていくのも大事な仕事です。
AIエンジニアは、データサイエンスや機械学習、ソフトウェア開発などさまざまなスキルを駆使して、企業や社会の課題を解決していきます。
需要・将来性
AIエンジニアの需要は増加傾向にあり、高収入に期待できることから、将来性も高いといえます。
国内におけるIT人材の不足が深刻化していることもあり、ITエンジニアといったプログラミングスキルがある人材の需要は増しています。それだけでなく、総務省が発表しているAIの動向によると、現在は第三次人工知能ブームといわれており、世界のAI市場規模（売上高）や日本のAIシステム市場規模（支出額）は年々増加傾向にあります。したがって、AIエンジニアの需要も増えているといえるでしょう。
そして、経済産業省調べでは優秀なデジタル人材の新卒・中途採用を行う際に、通常よりも高い報酬水準を設定する例がみられるようになっています。専門的な知識やスキルがあれば、高収入にも期待できることから、将来性も高いでしょう。
ただし、難度の高さや業務自体の大変さも相まって、AIエンジニアになるのに否定的な意見があるのも事実です。しかし、AIエンジニアには将来的な需要の高まりや豊富なキャリアパス、習得の難しさに見合った報酬などが期待できるため、挑戦する価値は十分にあります。
働きがい
先端技術に触れられる点や収入の高さは、AIエンジニアの大きな働きがいといえます。
AIエンジニアは「時代の最先端をいく」技術に身を置くことができ、新たな創造に携われるメリットがあります。それだけでなく、前述したようにAIエンジニアには将来性があり、高収入に期待が持てます。
ただし、AI技術やそのテクノロジーは日進月歩であり、数ヶ月の技術がすでに古い、といったことも。AI業界の競争が激しいだけでなく変化するスピードも早いため、業務が激務になることも多いです。
絶え間なく変化するAI業界の業務はとても大変ですが、それに見合うだけの働きがいもあります。
AIエンジニアに向いている人の特徴
次の気性に当てはまる人は、AIエンジニアに向いているといえます。
- 数学が好き
- 考えることが好き
- 新しいことを学ぶのが好き
AIエンジニアは統計やデータサイエンスに精通している必要があります。したがって、これらの学習が得意な人や楽しいと思える人は間違いなくAIエンジニア向きです。
またAI関連技術は日進月歩で進化しており、常に新しい技術やプログラミング言語を習得する姿勢が重要になります。このような先端技術に興味がある人もAIエンジニアに向いているでしょう。
なお、AIエンジニアに向いている人の特徴をより詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。
→ AIエンジニアに向いている人の特徴7つ！適性診断サイトも紹介
AIスキルを活かして就けるITエンジニアの職種
「AIに関する仕事といえばAIエンジニア」と思っている人は多いです。しかしAIスキルを活かせる職種は他にもあります。
AIエンジニアだけでなく、AI分野の仕事全般に興味があるという人は、以下の職種もチェックしてみてください。AIエンジニア以外の選択肢を広げることで、希望どおりの就職を達成できる可能性が高まります。
それぞれどのような職種か解説します。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、AI技術の中でも機械学習モデルの開発、実装に特化しています。機械学習アルゴリズムを実装したり、データ収集、データの前処理をしたりします。ほかにもモデルの訓練、評価といったタスクを行うのが主な仕事です。
機械学習エンジニアには、機械学習アルゴリズムに関する深い知識が求められる職です。高度なプログラミング技術と、高度な数学・統計の知識を持ち合わせた機械学習エンジニアは重宝されるでしょう。
AIエンジニアが広範囲な知識を必要とするのに対し、機械学習エンジニアは機械学習に対するより深い知識が必要です。そのため、ひとつのことを深く探求できる人にとって、機械学習エンジニアはやりがいがある職でしょう。
また、機械学習エンジニアとしてのキャリアがあれば、開発に強いAIエンジニアとしてモデルの設計・実装からシステム全体の統合まで幅広く対応できるようになります。これにより、AIエンジニアとしてより高収入を目指すこともできるでしょう。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、データの収集、処理、分析に重点を置いています。AIそのものを開発するというよりも、データをどう活用するかに特化したエンジニアです。
データサイエンティストには、ビッグデータをはじめ可視化されたさまざまなデータを分析し、企業がより費用対効果の高いアクションへ繋げられるような提案をする役割があります。機械学習エンジニアと同様に、高度なプログラミングスキルと数学・統計の知識を有している人材は重宝されます。
ほかにも、データサイエンティストには分析したデータをもとにしたアクションプランを提案する能力も必要となるため、問題解決力やコミュニケーション能力、プレゼンテーション能力も大切です。
これらのスキルは業務範囲が広いAIエンジニアにもプラスになるスキルです。そのため、データサイエンティストになってからAIエンジニアになると、分析能力や提案力に優れた人材になれるでしょう。
データサイエンティストについてより詳しく知りたい方は、次の記事も参考にしてください。
→ データサイエンティストになるには？未経験からのロードマップ
まとめ
今回はAIエンジニアについて、AIエンジニアに欠かせない5つのスキルや未経験からAIエンジニアになるまでのロードマップなど、6項目に分けて解説しました。
AIエンジニアは覚えることが多く大変な道のりですが、新規性・将来性の高い魅力的な仕事です。AIの活用に多くの企業が注目している今、AIエンジニアとして成功できれば収入の大幅アップも期待できます。
AIエンジニアに興味を持った人は、ぜひ今回解説した内容を参考にチャレンジしてみてください。
本記事の解説内容に関する補足事項
本記事はプログラミングやWebデザインなど、100種類以上の教材を制作・提供する「侍テラコヤ」、4万5,000名以上の累計指導実績を持つプログラミングスクール「侍エンジニア」を運営する株式会社SAMURAIが制作しています。
また、当メディア「侍エンジニアブログ」を運営する株式会社SAMURAIは「DX認定取得事業者」に、提供コースは「教育訓練給付制度の指定講座」に選定されており、プログラミングを中心としたITに関する正確な情報提供に努めております。
参考：SAMURAIが「DX認定取得事業者」に選定されました
記事制作の詳しい流れは「SAMURAI ENGINEER Blogのコンテンツ制作フロー」をご確認ください。
この記事の監修者
フルスタックエンジニア
音楽大学卒業後、15年間中高一貫進学校の音楽教師として勤務。40才のときからIT、WEB系の企業に勤務。livedoor（スーパーバイザー）、楽天株式会社（ディレクター）、アスキーソリューションズ（PM）などを経験。50歳の時より、専門学校でWEB・デザイン系の学科長として勤務の傍ら、副業としてフリーランス活動を開始。 2016年、株式会社SAMURAIのインストラクターを始め、その後フリーランスコースを創設。現在までに100名以上の指導を行い、未経験から活躍できるエンジニアを輩出している。また、フリーランスのノウハウを伝えるセミナーにも多数、登壇している。
