AIエンジニアになるには？活躍するまでに必要なスキルや資格を解説

「AIエンジニアになるには何をすればいいの？」
「AIエンジニアになるにはどんなスキルや学習が必要なんだろう？」

と思うことはありませんか？

AIエンジニアを目指そうとしても、どうやったらなれるのかいまいちイメージが掴めませんよね。

では、AIエンジニアになるためにはどんな準備・学習を積み重ねればよいのでしょうか？

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エンジニアになるための学習手順が理解できます。

ぜひ最後まで読んでみてくださいね。

AIエンジニアとは？

そもそもAIエンジニアとはどういう職種なのかについて解説していきます。

AIエンジニアについて、以下の3つの観点からみていきます。

それぞれ詳しくみていきましょう。

1.AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアの仕事内容は、AIにさまざまなデータを蓄積・処理させ、AI学習を教育していくことです。

人間が学ぶようにAIに学習内容を蓄積させ、機械学習ができる機能を設計していくことが必須となります。

どんな場面でAIが扱われているかというと、以下のようにあらゆる場面であつかわれています。

今後もAIエンジニアの仕事は、多岐に渡るといえるでしょう。

2.AIエンジニアの年収

AIエンジニアの平均年収は約400万円〜1300万円と幅があります。

理由としては、ほかのエンジニアにもいえますが、企業規模や持っているスキル、現場経験によって年収は左右されるからです。

平均年収の幅はありますが、日本国内の平均年収と比較すると、AIエンジニアの平均年収は高い傾向です。

AIエンジニアは、機械学習やディープラーニングなどといった高度で専門的なITスキルが求められます。

また、昨今のAIの普及によってAIエンジニアの需要が高まっていることから、平均年収が高くなっています。

平均年収の高さもあり、AIエンジニアを目指すひとが増えている現状です。

3.AIエンジニアの需要や将来性

第三次AIブームが始まって10年以上が経ち、とくに画像や音声認識を使ったサービスが実装され利用されています。

今後新しい情報機器やサービスが出てくる限り、AIの導入は常に検討され、AIエンジニアの需要はますます増えていくと予想されるでしょう。

今では、下記のようの日常生活で多く活用されています。

また、メガソーラーの自動点検やスマート農業など、まだまだ実験段階の分野もあります。

それらが実現されるにはAIの導入が必要不可欠なので、AIエンジニアの需要は今後も高まっていくといえます。

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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あなたにあった学習スタイルで「AIエンジニア」を目指してみてください。

AIエンジニアに必要なスキル5選

AIエンジニアは、以下のような専門的な知識やスキルが必要になります。

幅広いスキルが求められるAIエンジニアですが、ひとつひとつ必要となるスキルを理解していきましょう。

それぞれについて詳しく解説していきます。

1.機械学習に必要なプログラミング言語スキル

AIエンジニアは、機械学習に関する業務全般を担当します。

そのため、機械学習に必要なプログラミング言語スキルは必須のスキルです。

機械学習の開発では、おもにPythonが使用されます。

AIエンジニアの機械学習に関する業務は、以下のような業務になります。

これらのシステムをPythonを使って開発していくため、Pythonのスキルを身につけましょう。

2.フレームワークやライブラリの知識

さまざまなフレームワークやライブラリが公開されるようになり、誰でも手軽に使えるようになりました。

フレームワークやライブラリは、統計的なAIからニューラルネットワークを用いた画像識別AIなどさまざまな場面で使用されます。

AIエンジニアとして、以下のようなフレームワークやライブラリの知識は必要不可欠といえるでしょう。

そのため、AIエンジニアはライブラリやフレームワークを用いて、効率よくAIを開発するスキルが求められています。

3.分析に必要な数学的な知識

AI開発では、そもそも用意する学習データがどのような特性があるのか、情報に偏りがないかを確認するために統計学を用いて検証します。

そのため、基礎知識として分析に必要な数学的な知識は知っておかなければいけません。

また、開発したAIの学習時間やデータ品質などの関係を見て、目標にあったAIにまで仕上げていくのにも統計学による評価が必要です。

AIは学習データに偏りがあると、偏ったAI・未知の問題に対応できないAIになってしまいます。

さらに、AIがなるべく少ない学習時間で高精度になるためには、性能探求も必要でそれらの追及にも数学的な知識は必要です。

4.機械学習やアルゴリズムの知識

AIの機械学習やアルゴリズムの方式は多岐に渡り、その性質も異ことなります。

AIの機械学習手法やアルゴリズムを理解し、AIで解決したい問題の性質に合わせた手法を選ぶスキルが必要です。

手法を分類すると、大きく以下の4つにわかれます。

機械学習やアルゴリズムの知識は、AIエンジニアの業務で必要となるため、身につけておきましょう。

5.データベース運用のスキル

AIを開発するには、大量の学習データが必要です。

大量の学習データを作るには、ビッグデータと呼ばれる大容量のデータベースから作ることになります。

そのため、AIエンジニアはデータベース運用のスキルが必須です。

また、AIを開発する学習データを作るのにも、AIにどの項目を学習させるかにも、データベースの操作が必要になってきます。

下記のようなデータベースやクラウドのスキルを身につけていきましょう。

大量のデータを効率よく扱うために、データベースの運用スキルが必要になります。

AIエンジニアになるには？教育機関3つを紹介

AIエンジニアになりたい場合、どこでどうやって学べばいいのかを紹介します。

ここでは、以下の3つの教育機関を紹介していきます。

それぞれ特徴があるため、ひとつひとつ理解していきましょう。

1.大学・大学院で情報科学を専攻する

AIエンジニアとして企業に就職するため方法として、AI開発専攻コースのある大学に進学し、情報科学の専門技術を学ぶという選択肢があります。

大学の情報科学科では、以下のようなスキルや知識を身につけられます。

上記のような、AIエンジニアに求められるスキルを学ぶことができます。

AIエンジニアは専門性の高いスキルが必要になるため、大学や大学院への進学は非常に有効です。

しかし、社会人として働いている場合、大学や大学院に進学するのは、非常にハードルが高くなってしまいます。

2.専門学校で学ぶ

専門学校では、実践経験豊富な人材が教師をしているため、AIエンジニアとしてのビジネスに関する情報も手にはります。

また、専門学校は実践的な学習方法なので、座学だけでな得られないスキルを身につけられます。

さらに、専門学校では、以下のような資格を取得します。

資格を取得することで、エンジニアとしてのスキルを証明できるようになるため、就活を有利に進めることができます。

また、ビジネスにおける基本的なマナー等を経験豊富な教師が教えてくれることもメリットのひとつです。

ただし、大学や大学院ほどではないですが、社会人が専門学校に改めて通うことはハードルが高いのが現状です。

3.社会人向けのAI講座やスクールに通う

AIエンジニアになるには特に学歴や資格などは必要ありません。

AIの分野でよく使用されているPythonという言語も書籍が多くあり、独学でも学習は可能です。

しかし、エンジニアの多くは、大学で情報学を専攻しているか、プログラミングスクールで学んで就職しています。

そのため、社会人としてAIエンジニアを目指すなら、プログラミングスクールに通うのが最もおすすめです。

AIエンジニアに必要な知識はプログラミングだけではなく、数学の知識や統計学の知識なども必要です。

もし数学に対して苦手意識がある方は、独学での学習は難しくなっています。

プログラミングや数学の学習に挫折しないためにも、学習サポートが受けられるプログラミングスクールを受講しましょう。

また、プログラミングスクールは転職支援もおこなっているため、具体的にどのようにAIエンジニアを目指したらいいのかなどの方法も教えてもらえます。

需要急上昇中のIT業界に転職を考えている方は、【DMM WEBCAMP】でプログラミング学習をすることをおすすめします。

国内最大規模プログラミングスクール【DMM WEBCAMP】は、未経験者向けのカリキュラムやライフコーチによる学習サポートなど、安心して学習が続けられる環境が整っています。

AIエンジニアになるためのロードマップ

AIエンジニアになるために、適切な道を知ることが重要です。

エンジニアの経験がある人と経験がない人に分けて、AIエンジニアへのロードマップを解説していきます。

それぞれについて詳しくみていきましょう。

1.エンジニア経験のある人向け

エンジニアとしての経験があると、プログラミングの基本知識やネットワークやデータベースのスキルが身につきます。

エンジニアとしての基礎スキルは、AI開発においても活かすことができます。

基礎スキルに加えて、AI独自のアルゴリズムへの理解とライブラリが利用ができるようになれば、AIエンジニアへの転職はスムーズです。

AIを実装したシステムでは、AI部分はAIエンジニアが開発します。

ですが、他の部分はそれぞれの担当のエンジニアが開発をおこないます。

そのため、エンジニアはその経験を活かしつつ、AIスキルを身につけていくことでAIエンジニアへの転職が可能です。

2.エンジニア経験のない人向け

AIエンジニアは、エンジニア未経験者でもなることができます。

AI開発言語であるPythonを学ぶことから始め、簡単なAIを開発するのがいいでしょう。

AI開発で使用されている言語はpythonですが、これは通常のエンジニアが使っている以下のプログラミング言語とはことなります。

そのため、むしろ未経験者の方が言語的な抵抗がなく学習できることもあります。

AIの部分を開発できるようになったら、Webアプリなどを開発しみることで「Webアプリ＋AI開発」のポートフォリオが制作できます。

AIエンジニアになるための独学方法3つ

ここではAIエンジニアになるための、独学方法を3つご紹介します。

それぞれの独学方法で、自分に合ったものがあるか参考にしてみてください。

1.学習サイトで独学する

AIの開発言語であるPythonの入門としては、学習サイトを使うのがおすすめです。

なぜなら学習サイトで学ぶことで、開発環境の準備が不要になり、Webブラウザだけで学習できるからです。

学習サイトには、以下のようなサイトがあります。

さらにスキルアップしたい場合は、githubに最新技術とソースが公開されていますので、そちらも活用していきましょう。

2.本・参考書で独学する

Pythonは学習サイトで学ぶこともできますが、言語のコピペで終わるサンプルソースもあるため、自分でゼロから作る能力は養いにくいデメリットがあります。

書籍であれば、プログラムソースを段階的に理解し、それらのソースを組み合わせることで自分なりのAIを開発することができます。

プログラミング言語を覚えるには、自分でソースを打ち込む作業が必要です。

しかし、学習サイトではついついコピペをしてしまい、手で打ち込んでエラーを対処するという経験がなかなかできません。

そこで、書籍を見ながら、自分の手でプログラムソースを打ち込むことが有効になってきます。

さらに、書籍は段階的に解説が書いてあるため、AIについて正しく深く理解できるメリットもあります。

3.勉強会に参加する

プログラミングを独学で学ぶ際は、モチベーションの維持が大きな課題です。

そのため、プログラミング学習へのモチベーションを維持するために、勉強会に参加するのがおすすめです。

勉強会を活用することで、以下のようなメリットがあります。

注意点としては、目的に合った勉強会かどうか確認することです。

もし自分のレベルに合っていない勉強会だと、逆にモチベーションが下がってしまうことになります。

初心者におすすめ！エンジニアの勉強会が簡単に探せるサイト4選

AIエンジニアにおすすめな資格6つ

AIエンジニアとしてのスキルをアピールできる資格は、以下の6つがおすすめです。

それぞれの特徴や試験内容を解説していきます。

1.基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、IT技術者の登竜門的な資格です。

2020年に改正が行なわれ、アルゴリズムとプログラムの配点が試験の半分にまで引き上げられました。

プログラムは事務系のCOBOLが廃止され、AIを取り扱うPython言語が新たに出題されるようになり、AIエンジニアを目指す人向けの資格といえます。

試験点数は、アルゴリズムとプログラミングにわかれます。
アルゴリズムは、プログラム言語に依存しない疑似言語による処理やデータのトレース能力を問われます。

また、プログラミング問題は言語を1つ選択します。
言語の選択肢としてPythonが新たに加わったことから、AIエンジニアとしても基礎的な能力があることを実証できる資格となっています。

2.G検定（ジェネラリスト）

AI専門の資格のなかで最も有名なものが、G検定です。

G検定は、以下のような問題が出題されるため、取得できるとAIエンジニアとして基礎知識があることを証明できます。

G検定は、過去問題は非公開となっていますが、公式の教科書と問題集が出版されています。

3.E資格（エンジニア）

E資格は、実際にAIを構築して実装能力を認定する試験です。

受験資格としては、一般社団法人日本ディープラーニング認定のプログラムへの参加・修了から2年以内であることが条件です。

E資格に合格して得られる深層学習の理論と実装の力を身につけることで、機械学習エンジニアやデータサイエンティストを目指すことができます。

4.Pythonエンジニア認定データ分析試験

Pythonは、AIや機械学習などの多くの分野で利用されており、プログラム言語として非常に人気が高い言語です。

Python試験は、Pythonエンジニア育成推進協会という運営団体が実施する民間資格で、Pythonスキルの客観的な指標となります。

プログラミング能力の客観的な評価というものは非常に難しく、その学習範囲においても偏りが生じることが多々あります。

Pythonエンジニア認定試験では、Pythonを体系的な学習をすることができ、Pythonのスキルも証明できる試験です。

5.統計検定

統計検定は、統計に関する基礎知識や統計調査をいかに活用するかを評価する試験です。

統計検定の資格を取得することで、データに基づいた課題を見つけ、問題を解決するスキルが身につきます。

統計検定は、以下の種類にわかれています。

自分のレベルに合わせた検定を取得していきましょう。

ただし、AIエンジニアを目指すのであれば、最低統計検定2級以上は取得しておきたいです。

6.プロフェッショナルデータエンジニア試験

プロフェッショナルデータエンジニア試験は、Google社が行っている資格です。

試験内容は、実際に世界中で運用されているGCPを用いて試験をおこないます。

実際に運用されているGCPを用いた試験なので、実務的な資格といえます。

また、幅広い分野から出題されるので、AIエンジニアに関する総合的な知識を得ることが可能です。

資格を取得すれば、AIエンジニアに関する技術力が保障されることになり、転職時にアピールできます。

まとめ：AIエンジニアになるには専門的な知識を付けることが最重要

今回はAIエンジニアになるために必要なスキルや勉強方法について解説しました。

以下、今回のまとめです。

今回解説したように、AIエンジニアになるのは簡単ではありません。

多く知識やスキルが必要になるため、自分にあった学習方法を探していくことが重要です。

もし学習方法がどれがいいか迷ってしまう方は、プログラミングスクールの無料カウンセリングを利用して、相談してみるのがおすすめです。