AIエンジニアになるための独学ロードマップ!未経験から就職する方法も解説

2022.01.23
AIエンジニア ロードマップ

「AIエンジニアになるためのロードマップを知りたい」
「独学でAIエンジニアになることはできるのかな?」

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、何から始めていけばいいのかわからないですよね。

では、AIエンジニアになるためには、どのようなは手順を踏むべきなのでしょうか?

そこで今回は、

  • AIエンジニアになるために必要なスキル
  • AIエンジニアになるための具体的なロードマップ
  • AIに未経験から就職する方法

について詳しく解説します。

この記事を見れば、どうやったらAIエンジニアになれるかの道筋が理解できます。

ぜひ最後まで読んでみてくださいね。

AIエンジニアに必要なスキル5選

プログラマーの女性

まずはAIエンジニアに必要なスキルについて解説していきます。

AIエンジニアに必要なスキルは、以下の5つです。

  1. AI開発に必要なプログラミング言語スキル
  2. AI開発で便利なフレームワークやライブラリの知識
  3. 数学の知識
  4. データベースの構築・運用スキル
  5. AIを使ったデータ分析の知識

AIエンジニアに必要なスキルが多いですが、ひとつひとつ理解を深めていきましょう

1.AI開発に必要なプログラミング言語スキル

AIエンジニアはAI開発をおこなうため、プログラミング言語スキルが必須です。

AI開発でおもに使用されるプログラミング言語は、Pythonです。

Pythonはシンプルな文法と豊富なライブラリがあり、AI分野だけでなく幅広い領域で使われています。

Python以外でAI開発で使用される言語は、以下のとおりです。

  • R
  • C++
  • Java
  • JavaScript

メインとなるプログラミング言語はPythonなので、最初はPythonを学習していく方針で問題ありません。

そのあとスキルがついたら、R言語やC++などを状況に応じて学習していくのがおすすめです。

2.AI開発で便利なフレームワークやライブラリの知識

フレームワークやライブラリの知識があることで、AI開発を効率よくすすめられます

AI開発で使われるフレームワークやライブラリは、以下のような種類があります。

  • scikit-learn
  • Keras
  • Gensim
  • Pandas
  • TensorFlow
  • Pytorch

フレームワークは枠組みとして機能するツールで、ライブラリは簡単に活用できるコードの集まりです。

それぞれの役割が違うため、AI開発を効率よくすすめるためにも、フレームワークやライブラリを使いこなせるようにしましょう。

3.数学の知識

そもそも「プログラミング学習」に数学は不要です。
ですがAIに関しては、数学の理論を使うことが多く、知識の1つとして覚えておいても損はないでしょう。

そのため、数学的な知識があることでAIの仕組みなども理解できるメリットもあります。

AIエンジニアが身につけたい数学の知識としては、以下の3つがあげられます。

  • 微分積分学
  • 線形代数学
  • 確率論、統計学

数学の知識は、どのエンジニアでも必要なので、ぜひとも理解を深めておきましょう。

4.データベースの構築・運用スキル

データベースの構築や運用スキルは、ビッグデータを扱うAIエンジニアには欠かせないスキルです。

なぜならビッグデータはデータベースの中に保存されるため、ビッグデータを取り扱うためにはデータベースのスキルが必要だからです。

データを分析するための準備段階として、データベースの構築や運用スキルは求められます。

どちらかといえば、裏方の仕事になりますが重要な仕事なので、できるようになっておきましょう。

5.AIを使ったデータ分析の知識

AIエンジニアは、AIに適切な手法で学習させる必要があるため、AIを使ったデータ分析の知識が必須です。

適切な手法で学習させることで、効率的なデータ分析が可能になります。

データ分析手法としては、以下の種類があります。

  • ロジスティック回帰分析
  • クラスタリング
  • 決定木分析

さまざまな手法を知っておくことで、状況に合わせた手法の選択ができます。

スキマ時間に効率よくプログラミングを学習したいという方には、プログラミングスクールがおすすめです。

受講料はかかってしまいますが、短期間で効率よくプログラミングスキルを習得することが可能です。

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AIエンジニアになるためのロードマップを8つのステップで紹介

プログラマーの男女

AIエンジニアを目指すための学習ロードマップは、大きな流れとして、以下のようになります。

このロードマップを通して、AIエンジニアになるために必要な基礎スキルが身につくことを目標に学習を進めていきましょう。

1.AI開発で使用されるプログラミング言語Pythonを学習

機械学習を習得するためには、まずはプログラミングを学ぶ必要があります。

機械学習のプログラミング言語は数多くありますが、AI開発に主流な言語はPythonです。

Pythonを学習する方法としては、以下の方法があります。

  • 参考書を使った学習
  • ブラウザ上のWeb学習サイトで学習

参考書を使った学習のメリットとしては、自分でPC上に開発環境を構築するところからはじまるため、開発環境のスキルも身につくことです。

ブラウザ上のWebサイトでの学習は、コードの書き写しをコピペでできるため、参考書を使った学習よりもエラーを減らすことができます。

それぞれメリットがことなるので、自分にあった学習方法でPythonの学習をすすめてください。

2.機械学習の基礎知識を習得する

機械学習とは、コンピューターにデータを学習させ、データのパターンを見つけ出すことです。

機械学習の基礎として、以下のような内容を学習していきます。

  • 機械学習でできること
  • 機械学習の種類について
  • ディープラーニングの概要

機械学習の基礎知識を習得できれば、ディープラーニングに関する知識を持っている人が取得できる「G検定」の取得も狙えるようになります。

このG検定の資格取得を目標に学習するのがおすすめです。

3.機械学習ライブラリを学ぶ

機械学習ライブラリを活用することで、複雑な処理も簡単に実装できます。

機械学習ライブラリは、以下のような種類があります。

  • Pandas
  • NumPy
  • Matplotlib
  • SciPy
  • dlib
  • scikit-learn
  • PyTorch
  • TensorFlow

ライブラリは、それぞれ得意とする処理がことなります。

データをグラフ化するならMatplotlib、画像認証ならdlibを活用します。

機械学習のライブラリを学ぶ際には、実際にそのライブラリをインストールして、実際に手を動かして学ぶ方法が有効です。

また、同時に機械学習プログラムを実装する上で、便利な開発環境についても同時に学ぶことができます。

4.Kaggleに挑戦して実践経験を積む

アップロードするプログラマー

Kaggleとは、企業とデータサイエンティストをつなぐコンペ形式のサイトです。
企業が議題を提示し、その議題に対して最も制度の高い分析モデルを企業側が買い取ります。

Kaggleは、機械学習に携わる方や初心者でも無料で参加できるので、データ解析に挑戦するのにおすすめです。

コンペに参加した方が構築したモデルやデータセットの処理コードも公開されているので、参考にもなります。

また、ディスカッションに参加すると色々なスキルの方とコミュニケーションがとれます。
さまざまな方とコミュニケーションを取ることはスキルアップに繋がりますし、学習のモチベーションにもなります。

5.データベースに関する技術も身につける

AIに学習させるために与えるデータは、データベースに保存されています。

そのため、データを取り扱うために以下のスキルも身につけておきましょう。

  • SQL
  • スクレイピング
  • クラウド

上記のスキルを身につけることで、機械学習のAIに実際に与えるデータを保持したり、取り出したりすることが可能です。

また、データの加工もできるようになり、データから最適な答えや過去のデータから未来予測ができるようになります。

6.数学の基礎を勉強

機械学習の分野で必要になる数学の知識は身につけておきましょう。

機械学習で必要になる数学の知識は、以下の3つです。

  • 微分・積分
  • 線形代数
  • 確立・統計

数学の知識が身につくことで、機械学習や深層学習の入門書などもスムーズに理解できるようになります。

7.ポートフォリオ制作

AIエンジニアに必要なスキルを学んだら、ポートフォリオ制作に取り掛かりましょう。

ポートフォリオを制作することで、これまでの知識のアウトプットにもつながります。

一からPythonを使ったサイトやサービスを制作してみましょう。

ポートフォリオを制作する際の注意点は、以下のポイントです。

  • ユーザー目線で設計する
  • ポートフォリオの制作意図を説明できるようにする
  • こだわりポイントを記載する
  • 使用技術や選定理由を明記する

面接時にポートフォリオに関する質問をされるため、事前に聞かれそうな質問に対しては答えを準備しておきましょう

ポートフォリオ制作については、下記記事で詳しく解説しています。

エンジニア ポートフォリオ 例エンジニアのポートフォリオ例5選!テンプレートや作成の注意点も紹介

8.アウトプット

Pythonや機械学習を学んだら、アウトプットして知識を整理することが重要です。

アウトプットすることで、自分のPythonや機械学習の理解度を改めて確認できるからです。

アウトプットの方法としては、以下のような方法があります。

  • 人に教える
  • イベントやセミナーを開催する
  • ブログを書く

AIエンジニアになるための学習は、どうしてもインプットが多くなってしまうため、意識してアウトプットの回数を増やすようにしていきましょう。

未経験からAIエンジニアに転職する方法4選

メールを送るプログラマー

未経験からAIエンジニアに転職する方法を4つご紹介します。

  1. AIエンジニア未経験採用の求人に応募
  2. 社内公募制度に応募
  3. 社内でAI実用事例を作る
  4. 転職保証つきのプログラミングスクールに通う

それぞれの方法で特徴が異なるため、自分の状況に応じた方法をおこなってみてください

1.AIエンジニア未経験採用の求人に応募

AIエンジニアは、需要の高さに対して人材の供給不足のため、未経験採用をおこなっている企業もあります。

企業によっては、採用後に研修をおこなっていることもあるため、求人内容を確認しましょう。

未経験採用といっても、何の準備もせずに応募すると、やる気を疑われてしまいます

そのため、下記のような準備はおこないましょう。

  • 独学でAIエンジニアに関するスキルを学んでみる
  • ポートフォリオを制作する
  • これまでの社会人経験のスキルを棚卸ししてアピール材料を見つける

準備をしつつ、転職サイトや転職エージェントを活用して、未経験採用の求人を探していきましょう。

2.社内公募制度に応募

社内公募制度とは、社内の各部署が人材を募集し、希望者に積極的に異動してもらう制度です。

社内公募制度を利用することで、転職せずに同じ会社内でAIエンジニアにキャリアチェンジできます

ただし、社内公募制度は働いている会社が、AI関連技術を用いた事業を立ち上げたり、拡大するなりの動きがある場合に限られてしまいます。

もし会社内での公募制度があるなら、会社も異動希望者どちらにもメリットのある制度です。

3.社内でAI実用事例を作る

今働いている会社の業務の中で、AI開発のスキルが活用できそうであれば試しに作ってみるのも選択肢のひとつです。

実際に使われるようになれば、自分の実績にもなります。
もし業務で使われなかったとしても、会社へAIスキルを持っていることをアピールできます。

何を作ったらよいかアイデアが思い浮かばない場合は、以下のようなものを作ってみてください。

  • 自社製品の売上予測
  • 顧客データの分析

自分のポートフォリオ制作のアイデアにもつながるため、積極的におこなってみてください。

4.転職保証つきのプログラミングスクールに通う

社会人がAIエンジニアへの転職を方法として、転職保証つきのプログラミングスクールに通う方法があります。

転職保証つきのプログラミングスクールとは、コースを受講後に転職できなければ授業料が返金される制度です。

この制度を使うことで、もし転職できなかったとしても授業料が返金されるため安心です。

ただし、AIエンジニアのコースが転職保証つきのコースになっているかは確認しておきましょう。

もし転職保証つきでなかったとしても、転職支援をおこなっているプログラミングスクールはあるため、検討してみてください。

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ぜひあなたのライフスタイルに合ったプランを見つけてください。


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AIエンジニアの需要や将来性は?

椅子に座る男性

AIエンジニアの需要や将来性についてみていきましょう。

AIエンジニアをより知るために、以下の3つの項目を詳しくみていきます。

  1. AIエンジニアの需要
  2. AIエンジニアの年収
  3. AIエンジニアの将来性

AIエンジニアは、目指すべき価値のある職種かどうか判断する材料にしてください。

AIエンジニアの需要

AIエンジニアの需要は今後ますます増加すると予測されています。

経済産業省の「IT人材需給に関する調査」によると、2030年にはAI人材の需要が24万人に増加するといわれています。

また、AI開発の需要も増加すると考えられているため、将来性のある職種です。

AIエンジニアの年収

AIエンジニアは、幅広いスキルや高い専門性が求められます。

そのため、AIエンジニアは年収も高い傾向にあります。

また、AIエンジニアは需要に対して供給が足りていない状況なので、人材の確保が難しい状況です。

人材不足の状況がさらにAIエンジニアの年収をあげる要素となっています。

AIエンジニアの将来性

AIエンジニアは、将来性が見込める職種です。

AIが普及すると、AIエンジニアの仕事が減るのではないかという意見もあります。
しかし、AIシステムの開発や運用そのものをAIがおこなうことは、現時点では難しいとされています。

そのため、AIエンジニアの仕事は将来的にも残り続けるでしょう。

ただし、将来的にAIエンジニアに求められるスキルは変わっていくため、常に市場に合わせてスキルアップしていく必要はあります。

まとめ:AIエンジニアに必要なスキルは独学でも身につく

今回は、AIエンジニアが独学でスキルを身につけるためのロードマップを解説しました。

AIエンジニアのスキルを身につけるために、独学での学習は大変ですが、不可能ではありません。

以下、今回のまとめです。

  • AIエンジニアに必要なスキルは幅広い
  • AIエンジニアがスキルを身につけるためには、基礎学習とアウトプットが重要
  • AIエンジニアの需要は今後も増加していく

AIエンジニアは、幅広いスキルが必要なため、高収入が見込める職種です。

そのため、目指すべき価値のある職種といえます。

もし独学での勉強に限界を感じたら、費用はかかってしまいますがプログラミングスクールの活用がおすすめです。

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