「AIエンジニアのキャリアパスにはどんな道があるんだろう」
「AIエンジニアのキャリアアップに必要なスキルも知りたい」

と思うことはありませんか？

AIエンジニアになったらその後どのようなキャリアパスがあるのか、気になりますよね。

将来的なことを考えると、AIエンジニアとして何ができるのでしょうか？

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、AIエンジニアとしての将来像が理解しやすくなります。

ぜひ最後まで読んでみてくださいね。

AIエンジニアの仕事内容

さっそくAIエンジニアの仕事内容について説明していきます。

AIエンジニアは「機械・コンピューター・自動車・チャットボット・音声認識」など、あらゆる場面で使われているシステムを構築する仕事です。

AIエンジニアを種類で分けると、以下のふたつの仕事内容にわかれます。

それぞれの仕事内容について解説していきます。

1.機械学習エンジニア

AIエンジニアの役割の中で、プログラミング分野を担うのが機械学習エンジニアです。

機械学習エンジニアは、膨大なデータをシステムに学習させる機械学習システムの開発から実装までを担当します。

機械学習は、プロジェクトの課題解決に必要なデータをコンピューターに学習させ、その特徴を導き出したり、未来予測を行ったりする技術です。

また、機械学習はビッグデータを高速で学習させることにより、人間には導き出せない法則を算出できるというメリットもあります。

2.データサイエンティスト

AIエンジニアの役割の中で、データサイエンティストはそのひとつです。

データサイエンティストは、膨大なビッグデータ情報を分析し、その結果から改善施策の立案を行う役割をになっています。

データサイエンティストは、以下のようなスキルが必要です。

データサイエンティストは課題構築から分析、課題抽出とデータ解析に関する幅広い業務を担当します。

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AIエンジニアに必要なスキルを役割ごとに紹介

AIエンジニアに必要なスキルは、AIエンジニアの役割ごとでことなります。

AIエンジニアは以下のふたつに役割がわかれます。

それぞれの役割ごとに必要なスキルを解説していきます。

1.機械学習エンジニアに必要なスキル

機械学習エンジニアには、以下のスキルが必要になります。

ディープランニングは現在AIの根本と言われている技術です。

そのため、機械学習エンジニアには必須のスキルになります。

また、ディープラーニングに多く用いられているPythonは、機械学習エンジニアが身につけておきたいプログラミング言語スキルです。

そのほか、機械学習エンジニアは微分積分学を使用するので、数学的知識も必要となります。

2.データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストに求められるスキルは多く、主に以下の7つがあげられます。

この中でも特に重要視されているスキルが「分析・統計スキル」です。

分析・統計スキルでは「数学・データ分析の手法・データ分析ソフトウェア」の知識が必要になります。

分析結果から、結論を出すための分析手法として知っておかなければいけないスキルです。

また、データサイエンティストは、分析基盤環境の構築や運用を行うため、データ処理に関する知識やプログラミングスキルも求められます。

さらに、分析結果から課題解説に向けたコンサルティング能力もデータサイエンティストに必要なスキルです。

多くのスキルが求められるため、その分付加価値の高い職種といえます。

AIエンジニアのキャリアパス4つ

AIエンジニアのキャリアパスについて、ここでは以下の4つを紹介していきます。

それぞれのキャリアパスについて深堀りしていきます。

1.AI・機械学習コンサルタント

AI・機械学習コンサルタントは、AI領域における全般的なアドバイスをする仕事です。

業務内容としては、以下のようなAIに関するソリューションの企画や提案をおこないます。

AI・機械学習コンサルタントにキャリアアップしていくには、AIエンジニアとしてさまざまなAI領域のプロジェクトマネジメントの経験が必要になります。

上記の経験に加えて、クライアントに企画提案できるビジネススキルが必要になります。

2.データサイエンティストとしてのキャリアアップ

データサイエンティストは、膨大なデータから企業に必要な情報を抽出し、分析するデータの専門家です。

データサイエンティストとしてキャリアアップしていくにはデータ分析だけでなく、データ分析に基づいて仮設検証をおこなっていくスキルを身につける必要があります。

データ分析に基づく仮設検証には、ビジネスへの理解が欠かせません。

クライアントのビジネスモデルを理解できなければ、データ分析や有効な仮設検証は難しくなります。

データサイエンティストとしてキャリアアップしていくには、データ分析の技術的な知識とマーケティング上の課題を解決できるスキルを身につけていきましょう。

3.AIエンジニアとしてのキャリアアップ

AIエンジニアとしてキャリアアップしていくには、AIエンジニアの分野の中で自分の専門分野を築いていく必要があります。

専門分野となる技術としては、以下のような技術になります。

どの技術にチャレンジしたいかは、AIに触れているなかで、楽しめるかどうかを基準に選んでみるとよいでしょう。

4.マネジメント職

AIエンジニアとして経験を積んでいくと、プロジェクトをまとめるマネジメント職としてのキャリアパスもあります。

マネジメント業務としては、以下のような業務になります。

マネジメント職は、エンジニアとは違った新たなマネジメントスキルが必要です。

新たなスキルが必要になりますが、マネジメント経験のあるAIエンジニアは希少なため、市場価値を高めるために有効なキャリアパスのひとつです。

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。

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AIエンジニアのキャリアアップに必要なスキル5選

AIがキャリアアップするためには、以下で紹介する5つのスキルが有効です。

どのスキルに興味を持てるかを確認しながら読み進めてください。

1.自然言語処理

AIエンジンニアのキャリアアップのスキルのひとつとして、自然言語処理があります。

自然言語処理は、第三次ニューラルネットワークで成果を上げていることから注目を集めています。

注目を集めている技術ではありますが、自然言語処理に関する学習は非常に難しく、スキルを身につけているAIエンジニアが少ないのが現状です。

そのため、自然言語処理の開発ができるとAIエンジニアとしてのキャリアアップが期待できます。

自然言語処理は、以下のようなタスクができるか試験的におこなわれています。

これらのタスクにおける自然言語処理は、今後もブラッシュアップが必要な分野です。

2.画像認識

現在のAIエンジニアにおいては、画像認識AIの開発スキルは必須になります。

なぜなら第三次AIブームはニューラルネットワークの実装で始まり、画像認識の分野でも絶大な成果を上げてきているからです。

画像認識AIは、ニューラルネットワークによる恩恵の主たるものです。

そのため、AIエンジニアは画像認識AIを開発するスキルは必須となります。

画像認識技術として一般的に使われている技術は、以下の3つです。

それぞれの画像の種類にあった技術を使えるようにスキルを身につけていきましょう。

3.データ分析

AIエンジニアとしての専門分野がプログラミングである場合は、データ分析スキルを習得しましょう。

アナリティクス分野まで対応範囲を拡大できるようになると、以下の2つの業務も対応できるようになります。

データ分析スキルを習得することで、AIエンジニアとしての価値も高まります。

4.R言語

R言語は昔から使われている統計プログラミングです。

AI開発はpython言語で行われていますが、旧来のR言語との連携できるスキルがあれば、重宝されキャリアアップになるでしょう。

もともとR言語は、統計解析言語として開発されたため、デフォルトで多くの解析機能が備わっているのが特徴です。

Pythonと同様に、R言語も拡張機能が豊富に揃っています。

5.数学・統計学

AIエンジニアのキャリアアップには、数学・統計学のスキルが極めて有効です。

AIのライブラリが充実し、手軽に開発できるようになったとは言え、他社と差別化をするためには独自のAIを開発する必要があります。
そのためには数学や統計学を理解したオリジナルAIの開発が必要だからです。

AIの学習アルゴリズムの誤差逆伝播法では数学の微分が重要な役割をになっています。

またAIの過学習を防ぐためには、「正規化・L1やL2正則化」などの数学的統計的な処理への理解が必要です。

したがってAIエンジニアはAI開発をするために、数学と統計学をの理解しなければいけません。

エンジニア経験者のロードマップ

ここではAIエンジニア以外の別のエンジニアの経験が既にある方のためのロードマップを解説していきます。

エンジニア経験者の方は、ぜひ参考にしてみてください。

1.機械学習に特化した開発スキル

AIエンジニアがほかのエンジニアと異なるスキルは、AI部分の開発スキルの有無です。

AIはプログラム自らが学習をしていく「機械学習」を行うため、従来の「作るだけの開発」とは全く異なります。

従来のシステム開発は「作る」が目的ですが、AI開発は「学習させる」ことがメインになります。

よってAIエンジニアになるためには、機械学習に特化した開発スキルが必要です。

AIを開発するためには、以下のサイクルを繰り返します。

エンジニア経験のある方がAIエンジニアを目指す場合は、まず機械学習に特化した開発スキルを身につけましょう。

2.データサイエンティストのスキル

機械学習に特化した開発スキルが身についたら、次はデータサイエンティストとしてのスキルを身につけます。

データサイエンティストはITのスキルだけではなく、ビジネス関連のスキルも必要になるのがポイントです。

データサイエンティストは、以下のように幅広いスキルが必要になります。

データ分析の結果をもとにクライアントへ企画立案をおこなうため、AIだけではないビジネスサイトのスキルが必須です。

3.機械学習エンジニアへ転職

機械学習とデータサイエンティストのスキルが身についたら、実際に機械学習エンジニアになるために転職活動をおこないましょう。

機械学習エンジニアになるための転職活動としては、以下のようなことをおこないます。

Kaggleとは、企業や政府がコンペ形式で課題を提示しているプラットフォームです。

データサイエンティストや機械学習エンジニアが、分析モデルを提出し、よかった分析モデルを企業や政府が買い取る方式です。

そのため、実践的なデータ分析に挑戦できます。

Kaggleで挑戦した内容をポートフォリオとして使用するのも選択肢のひとつです。

エンジニア未経験からのAIエンジニアへのロードマップ

ここでは、エンジニア未経験からAIエンジニアになるためのロードマップを紹介していきます。

結論からいうと、まずはエンジニアを目指してスキルを身につけ、そこからAIエンジニアになるためのスキルを身につけていきましょう。

それぞれ詳しく解説していきます。

1.エンジニアのスキルをつける

未経験からAIエンジニアを目指すなら、まずはエンジニアになるためにスキルを身につけましょう。

なぜなら、未経験からいきなりAIエンジニアになるのは難易度が高いからです。

AIエンジニアは、エンジニアの中でも専門性が高くなっています。

そのため、まずは以下のようなエンジニアを目指してプログラミングスキルを身につけましょう。

AIエンジニアを目指すなら、バックエンドエンジニアを目指すのがおすすめです。

AIエンジニアになるためには、バックエンドの知識が必要になるからです。

プログラミングのスキルを最短で身につけたい方は、プログラミングスクールを活用してみてください。

社会人でも働きながら通えるプログラミングスクールは、以下の記事で詳しく解説しています。

2.分析・検証スキルをつける

エンジニアとして開発言語の経験を積みながら、分析・検証スキルを身につけていきましょう。

なぜなら、AIエンジニアになるためには、エンジニアスキルと分析・検証スキルは最低限必要になるからです。

分析・検証スキルを身につけるためには、以下のような方法があります。

AIエンジニアになるためには、まずは独学でAIについて学んでみて、自分の苦手な箇所や不明点を洗い出しましょう。

その後、自分に苦手な箇所や不明点を学べるプログラミングスクールやオンライン学習サービスを利用するのがおすすめです。

そうすることで、学ぶポイントを絞れるため、時間もお金も抑えられます。

独学では限界があるため、現役AIエンジニアから直接学べる機会をつくりましょう。

プログラマーは働きながら目指せる！社会人おすすめスクール10選

AIエンジニアの将来性

現在多くの家電や機械にAIが活用されており、今後の開発においてもAIの活用は進んでいくと予想されます。

そのため、AIを開発するためにたくさんのAIエンジニアが必要になってきます。

ただし、AIエンジニアは高い専門性が必要になるため、スキルを身につけるまでに多くの現場経験や学習が必要です。

また、AIエンジニアは、日本国内だけではなく世界のあらゆる国で必要とされる仕事になります。

今後も高い需要が期待できる職種であるため、目指すべき価値のある職種といえます。

まとめ：自分に合ったAIエンジニアのキャリアパスを選択しよう

今回はAIエンジニアのキャリアパスについて解説してきました。

以下、今回のまとめです。

AIエンジニアは、高い専門性を活かした幅広いキャリアパスが期待できます。

ただし、そのためにはエンジニアとしての現場経験や自発的なAI学習が必要です。

これからAIエンジニアを目指す方は、効率的に現役エンジニアから学ぶことができるプログラミングスクールがおすすめです。

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