AIエンジニアは数学ができないと不利？学ぶべき分野や学習方法を解説

「AIエンジニアになりたいけど数学ができないとなれないのかな？」
「数学が苦手な人でも学べる方法はないかな」

と思うことはありませんか？

AIエンジニアに興味があっても、数学ができないと転職できないのかなと迷ってしまいますよね。

では、数学ができない人は、どのように数学を学習していったのでしょうか？

そこで今回は、

について詳しく解説します。

この記事を見れば、数学ができない人でもAIエンジニアとして働けるのか、数学の学習方法がわかります。

ぜひ最後まで読んでみてくださいね。

AIエンジニアに数学が必要な理由

結論から言いますと、AIエンジニアには数学の知識が必要になります。

なぜなら、AIシステムを開発するためには、数学の知識が必要になるからです。

もし数学の知識がない場合、AIの概念や基本的な仕組みを理解できず、スムーズにAIシステムの開発をすすめられません。

AIの仕組みに必要な下記の分野において、数学は基礎となる知識になります。

また、AIシステムの開発後の細かい修正などは、そもそものシステムを理解しておかなければ、対応ができなくなります。

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AIエンジニアで数学が必要となる3つの仕事内容

AIエンジニアで数学が必要になる仕事内容は、以下の3つになります。

それぞれの仕事内容で、どのように数学が必要になるかについて仕事内容も含めて解説していきます。

1.AIを使用したシステム開発

AIを使用したシステム開発では、以下のような数学の知識が必要になります。

なぜなら、AIを使用したシステム開発をする際に発生したエラーの原因を把握するために数学の知識が必要になるからです。

また、数学の知識がないと、AIを使用したシステム開発をしたとしても、得られた結果やデータが正しいかどうかの判断ができません。

そのため、AIシステム開発には数学の知識が必須となります。

2.AIを活用したデータ解析

AIを活用したデータ分析は、膨大なデータから統計をとり、その中から必要な部分や法則を抽出します。

そのため、統計学や数学の知識が必要不可欠です。

データ解析には、以下のような数学の知識が必要になります。

データ解析の知識がないと、いくらAIを使用したシステムを開発しても、ビジネスに活かすことができません。

AIを使用したシステムで得られたデータをビジネスに活かすためにも、AIエンジニアは数学の知識を身につけておく必要があります。

3.データ解析を活用した戦略立案

AIエンジニアは、データ解析から得られたデータをもとにクライアントの戦略立案を提案します。

戦略立案では、以下のように幅広い仕事内容になります。

上記の仕事内容を行なうためには、機械学習や統計の理論が必要です。

そのため、機械学習や統計の理論を理解するために数学の知識が必要になるのです。

AIエンジニアに限らず、数学は投資効果が大きい知識

数学の知識は、AIエンジニアに限らず投資効果が大きい知識です。

なぜなら、新しい技術は移り変わりが早いですが、数学は普遍的な知識であるため、今後陳腐化するものではないからです。

数学を学習することで得られるメリットは、以下のようになります。

AIエンジニアとして現在身につけているスキルは、将来的に使わないスキルになるかもしれません。

しかし、数学の知識を習得しておくことでプログラミングの概念をより深く理解できるため、新しいスキルも身につけるスピードもはやくなります。

数学は、AIエンジニアに限らず投資効果が大きい知識なので、ぜひとも習得しておきたい知識です。

急成長中のIT業界の中でも、「AIエンジニア」はとても需要が高いです。

しかし、身につけるべきスキルが多いため、未経験から目指すのは難しいといえます。

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AIエンジニアに必要な3つの数学の知識

AIエンジニアが理解しておきたい最低限必要な数学の知識は、以下の3つです。

上記の数学の知識を習得しておくことで、AIのロジックの基礎となる数理科学の分野を理解できるようになります。

それぞれ詳しく紹介していきます。

1.微積分の基礎

微積分は、それぞれ以下を求める方法です。

AIエンジニアは微分と積分を用いてデータ解析をするので、知識として習得しておく必要があります。

AIはデータの法則性を見出すことが求められます。

そのため、膨大なデータを処理して分類する際に可能な限り誤差を少なくするため、微積分は最適な計算方法です。

2.線形代数の基礎

線形代数で必要なのは、機械学習の理解に必要なベクトルと行列の演算方法です。

ベクトルと行列を用いることで、大量の計算を一度でおこなえるようになります。

そのため、機械学習のアルゴリズムを実装するために、行列演算は必須です。

基本的な行列の演算処理の知識は身につけておきましょう。

3.数理統計学

AI開発にあたり、高精度な予測モデルを作ろうとした場合に数理統計学の知識が必要となります。

そのため、AIエンジニアにとって、数理統計学の知識は必須になります。

統計学が必要になるのは、以下のような場面です。

AIを構築していくためには、欠かせない数学の知識になります。

AIエンジニアに必要な数学の学習方法3選

AIエンジニアに必要な数学の学習方法としては、以下の3つがあります。

それぞれの学習方法で特徴が異なるため、自分に合った学習方法がどれなのかを確認しながら読み進めてください。

1.独学

数学を勉強する方法として、書籍や参考書を使った独学があげられます。

独学は、自分のペースで学習を進められ、学習コストも抑えられるメリットがあります。

まずは、中学・高校で学ぶ数学の知識をしっかり理解することからはじめましょう。

中学・高校の数学を理解することで、AIがどのような過程で動いているのかなどを部分的に理解できるようになります。

その後、下記の数学の学習にうつっていきましょう。

一度ですべてを理解するのは難しいため、何度も繰り返し学習することが独学では重要になります。

2.オンライン講座

オンライン講座は、動画での解説があるため、初心者にもわかりやすいのが特徴です。

また、外出先などでもデバイスさえあれば学習できるメリットもあります。

オンライン講座で数学の勉強ができる代表的なサイトは、以下の2つです。

gaccoは無料で使えるオンライン講座なので、使いやすさなどを試してみるのもおすすめです。

3.社会人向けの数学スクール

社会人向けの数学スクールは、個別指導なので、ひとりひとりに合わせて学習を進めることができます。

また、以下のような特徴を持ったスクールもあります。

社会人が改めて数学を学ぶのは難易度が高いのが現実です。

そのため、社会人向けの塾のようなサービスを利用する方法が、効率よく学ぶために有効です。

エンジニアに数学は必要？数学を習得するメリット

数学の基礎を学んだらAIエンジニアが身につけたいスキル2つ

数学の基礎を学んだら、以下の2つのスキルの学習をすすめていきましょう。

どちらもAIエンジニアとして身につけておきたいスキルです。

数学の基礎を学んだ後であれば、スムーズに理解できるようになります。

それぞれ詳しくみていきましょう。

1.機械学習

機械学習は、AIの普及を促進している技術のひとつです。

具体的には、以下のような身近なところで使われています。

そのため、機械学習はAIエンジニアとして身につけたいスキルです。

ただし、機械学習の理解を深めていくのは難しいため、挫折しないためにも、以下のポイントに注意しましょう。

上記のポイントを踏まえて上で、機械学習の理解を深めていきましょう。

2.深層学習

深層学習とは、人間がおこなうタスクをコンピューターに学習される手法です。

具体的には、以下のような場面で使われています。

機械学習と合わせて、深層学習もAIエンジニアが身につけたいスキルのひとつです。

身につけるためには、以下のステップですすめていきましょう。

まずは実際に動かしてみて、不明点を集中して学習するようにすすめていきましょう。

インプットばかりだと、理解できているかどうかが把握できないため、アウトプットを意識して学習を進めていくのが重要です。

AIエンジニアに数学以外で求められるビジネススキル3つ

AIエンジニアには、数学以外にも下記3つのスキルはビジネススキルとして求められます。

数学と合わせて上記のスキルを身につけることで、AIエンジニアに必要な基礎知識を身につけられます。

1.ロジカルシンキング

ロジカルシンキングは、ものごとを順序立てて理論的に考えるスキルです。

ロジカルシンキングが備わっていれば、問題が発生した時に素早く対処することが可能になります。

また、ロジカルシンキングが備わっていることで、以下のような場面でもわかりやすく説明できるようになります。

ロジカルシンキングは、AIエンジニアに限らずビジネスで不可欠なスキルです。

早い段階で身につけておくことで、投資対効果が大きいスキルなので、ぜひとも身につけておきましょう。

2.コミュニケーションスキル

AIエンジニアは、コミュニケーションスキルは必須です。

なぜなら、AIエンジニアは他のメンバーと協力しながらプロジェクトをすすめていくからです。

以下のような場面でコミュニケーションスキルが求められます。

ソフトウェアの開発に使用するライブラリの技術的な質問は、開発者へオンラインでのやり取りでおこなうなうケースが多いです。

そのため、メールやチャットで質問内容をわかりやすくまとめ、求める答えが返ってくるようにコミュニケーションを進めなければなりません。

オフラインやオンライン問わず、コミュニケーションスキルを身につけておきましょう。

3.英語スキル

AIの開発は、国内よりも海外のほうが進んでいるため、最新情報を入手するには英語スキルが必要になります。

そのため、AIエンジニアが最新の論文や事例を知るためには、英語スキルが必須です。

最新のAIの情報を業務に活かすことで、AIエンジニアとしてのキャリアアップもできます。

さらに、海外や外資系企業で働けるなどの選択肢も広がります。

英語スキルは、社会人からでも身につけられるスキルなので、目標を決めて効率よく学習していきましょう。

まとめ：AIエンジニアは数学の知識が不可欠。学ぶべき分野を把握して学習を進めるのが重要

今回は、AIエンジニアは数学の知識が必要なのかについて解説しました。

AIエンジニアは数学の知識が必要になります。

そのため、学習すべき分野を把握して、学習をすすめていきましょう。

以下、今回の記事のまとめです。

数学に苦手意識のある人が数学を学習するのは、難しく感じるかもしれません。

しかし、学ぶべき内容の全体像を把握して学習をすすめることで、AIエンジニアの業務に必要なレベルの数学は身につけられます。

数学の知識を身につけ、AIエンジニアを目指していきましょう。

もしAIエンジニアに必要な数学のレベルがわからない場合は、プログラミングスクールの無料カウンセリングを活用して、相談してみてください。