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したり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、AIエンジニアになるために必要な情報を一通りお伝えします。仕事獲得方法までしっかり解説していますので、ぜひご一読ください。
なお、次の記事ではそもそもAIエンジニアとはどんな職業なのか、その仕事内容を平均年収や将来性も交えて紹介しているので良ければ参考にしてください。
この記事の目次
AIエンジニアになるのに欠かせない5つのスキル
AIエンジニアになるには、下記5つの知識やスキルが欠かせません。
- AI開発言語のプログラミングスキル
- 数学的な知識
- データベースの運用スキル
- AIを使ったデータ分析の知識
- AI開発に役立つフレームワークやライブラリの知識
詳細は、ひとつずつ解説していきます。
AI開発言語の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。
以下の記事ではAIエンジニアを目指す方向けにPythonについて解説していますので、ぜひご一読ください。
また、それ以外のAIを開発できるプログラミング言語についても知りたい方は、以下の記事を読むと良いでしょう。
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。
以下の記事ではMySQLの概要や関連用語について詳しく解説していますので、気になった方はご覧くださいね。
また、SQLの基礎知識や学習方法を知りたい方には、以下の記事もおすすめです。
AIを使っ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 | 結果に対して原因を推測する手法 |
| 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開発に役立つフレームワークやライブラリの知識
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方は、以下の記事をご覧ください。
AIエンジニアになるための5ステップ
AIエンジニアを目指す方には、以下の5ステップがおすすめです。
- 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：AIエンジニア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
各ステップについて、詳しく解説していきます。
ステップ1：AI開発の基礎を身に付けよう
まずは前章でご紹介した一通りの知識を、基礎レベルまで身に付けましょう。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OKです。
Pythonを使ったプログラミングスキルとSQLを使ったデータベース運用スキルについては、以降のステップで身に付けることになります。この段階では、PythonやSQLの基本文法を押さえておきましょう。
AI開発の基礎を効率良く身に付けるための学習方法は、後ほどご紹介します。
Pythonの基本文法を勉強する際には、以下の記事も参考になりますよ。
また、SQLの基本文法を勉強するなら、以下の記事がおすすめです。
ステップ2：AI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。
次の記事ではMySQLのインストール方法を解説していますので、ぜひご覧ください。
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：AIエンジニア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。
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。
フリーランス求人も豊富な「レバテック」
「レバテック」は、ITエンジニア・デザイナーの仕事に特化した求人サイトです。転職・フリーランスともに求人が豊富で、「レバテックフリーランス」ではフリーランス求人にしぼって探せます。
また、職務経歴書の添削といった求人活動をサポートしてくれるサービスも提供しています。そのため、求人活動に慣れていない方でも心配ありません。
細かいこだわりから探せる「doda」
「doda」は、CMでもおなじみの人気求人サイトです。
絞り込み機能が充実しており、福利厚生や職場環境といった細かい条件で求人を探せます。強いこだわりを持って求人を探したい方に、おすすめの求人サイトです。
また転職エージェントサービスも提供しているので、不安な方はサポートを受けるのが良いでしょう。
スカウト機能も使える「リクナビNEXT」
「リクナビNEXT」も、知名度が高い求人サイトです。利用する企業が多いため求人数が全体的に豊富で、人気企業の求人も探しやすいでしょう。
また、「スカウト機能」を使うと企業からスカウトされるチャンスもあります。少しでも仕事獲得しやすくするために、プロフィールをしっかり登録しておくのがおすすめです。
AIを開発するための学習方法
AI開発を学習できる主な方法は、以下の4つです。
- 学習サイトを使う
- 本を読んで学習する
- プログラミングスクールに通う
- 勉強会に参加する
それぞれ、順番に解説していきます。
なお、AIを独学で取得するための勉強法は下の記事でも紹介しているので、良ければ参考にしてください。
学習サイトを使う
学習サイトだとパソコンを使って学べるので、効率的に実践しやすいメリットがあります。自宅にいながら自分のペースで学習したい方におすすめの学習方法です。
大きく分けるとテキスト形式・動画形式の2種類あるので、自分に合った学習サイトを選びましょう。以下の記事ではAI開発を学べるサイトを8つ紹介していますので、ぜひご覧ください。
＼業界最安級／
登録無料のプログラミングスクール
40種類以上の教材が登録無料で学べるSAMURAI TERAKOYA（侍テラコヤ）。「AI/機械学習、データ分析の基礎知識を身につけよう 」では、AIや機械学習の基礎知識からデータ分析の方法までを網羅的に学習できます。
回答率100％の「Q&A掲示板」でわからないことや悩みを解決しながら学習を進められるだけでなく、必要に応じて現役エンジニアとのマンツーマンレッスンも受けられるため、初心者の方でも挫折なくAI開発に必要な知識やPythonの習得が可能です。
コスパよく効率的にAIエンジニアに必要な知識・スキルの習得を目指すなら侍テラコヤがおすすめです！
入会金不要・いつでも退会OKに加え、利用から1ヵ月の間は「全額返金保証制度」が適用されるので、気軽にお試しください。
本を読んで学習する
AI開発について学べる参考書も、多数出版されています。本での学習だと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。
以下の記事ではAI開発について学べるおすすめの本を12冊紹介していますので、参考にしてくださいね。
プログラミングスクールに通う
プログラミングスクールだとプロの講師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。大きく分けると通学型・オンライン型の2種類あります。
より効率的に学ぶなら通学型スクール、自宅ですき間時間に学ぶならオンライン型スクールがおすすめです。
以下の記事ではAI開発で仕事獲得まで目指せるスクールを7社紹介していますので、読んでみると良いでしょう。
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良いでしょう。
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」などと検索してみると、自分に合った勉強会が見つかりますよ。
挫折なくプログラミング未経験からAIエンジニアになるには
これまで解説したとおり、プログラミングをはじめAIエンジニアに求められるスキルは数多くあります。
そのため、
独学でAIプログラミングを習得できるかな...
途中で挫折したらどうしよう...
と不安な方もいますよね。
実のところ、プログラミング学習で挫折する独学者は多くいます。事実、弊社の調査では
- 不明点を聞ける環境になかった
- エラーが解決できなかった
- モチベーションが続かなかった
などの理由から、87.5%が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。
調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
掲載元：PR TIMES
また、こうした背景もあってか、弊社がプログラミングに興味がある人100名へ実施した別の調査では
- 確実にスキルを身につけられると思ったから
- 独学では不安がある
- 効率よく学べそう
などの理由から、61%が「プログラミングの勉強を始めるならスクールを選ぶ」と回答しています。
調査概要：プログラミングに興味がある方の意識調査
調査期間：2021/11/19~2021/12/3
対象者：プログラミング学習を検討している10代~50代の男女100名
調査媒体：クラウドワークス
掲載元：PR TIMES
加えて、プログラミングスクールの卒業生に「独学ではなくスクールを活用した理由」を聞いたところ「できるだけ短い期間でITエンジニアへの転職や副業に必要なスキルを身につけたかった」という回答も多く寄せられました。
上記から、1人でプログラミングスキルを習得できるか不安な人や短期間でスキルを習得したい人ほど確実性を求め、現役エンジニアといったプロの講師に質問できるプログラミングスクールを利用する傾向にあるのがわかります。
いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「プログラミングスキルを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな...」とAIスキルの習得自体を諦めかねません。
仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、AIエンジニアへの就職や転職を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。
そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」です。
| 料金 | 月分割4.098円~ |
| 実績 | ・累計指導実績3万5,000名以上 ・受講生の学習完了率98% ・受講生の転職成功率99% |
侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。
先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況で、プログラミングスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。
しかし、侍エンジニアでは
- 現役エンジニア講師によるマンツーマンレッスン
- 現役エンジニアに質問できるオンラインでのQ&Aサービス
- 不安や悩み・勉強の進み具合を相談できる学習コーチ
といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%」「転職成功率99%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でプログラミング学習を進められるといえます。
侍エンジニアのサポート体制
また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でもAIエンジニアへの就職や転職に必要なスキルだけを効率的に習得可能です。
侍エンジニアのカリキュラム例
最短距離で目的を実現できるようカリキュラムが組まれているため、勉強する順番や内容を誤り非効率に時間や手間を費やす心配もありません。
なぜ侍エンジニアが挫折せずAIエンジニアに必要なプログラミングスキルを習得できるのか気になる方はぜひ公式サイトをご覧ください。
公式サイトで詳細を見るまとめ
今回は「AIエンジニアになるには？」という疑問を解決するべく、以下3点について解説しました。
- AIエンジニアになるには欠かせない5つのスキル
- AIエンジニアになるための5ステップ
- AIを開発するための学習方法
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。成功すれば収入アップも期待できるので、今回ご紹介した内容を参考にしてAIエンジニアを目指してみてはいかがでしょうか。
「SAMURAI ENGINEER Blog」では、この記事以外にもAIエンジニアを目指す方に役立つ情報をたくさんお届けしています。また分からないことがあったら、いつでも来てくださいね。
この記事のおさらい
AI（人工知能）を開発したり、AIを活用してデータ分析したりする仕事。専門性の高い知識が求められます。
「Python」が最もポピュラーなAI開発言語です。また、データ分析にはデータベース言語である「SQL」が良く使われます。
微分積分学、線形代数学、確率・統計学の3分野が特に良く使われるので、基本をしっかり押さえておきましょう。
