「AIエンジニアになるのは難しいの？」
「AIエンジニアになるにはどんな知識が必要なんだろう」

と思うことはありませんか？

AIエンジニアになろうと思っても、難しいと聞いて迷ってしまいますよね。

では、AIエンジニアにはどうすればなれるのでしょうか？

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エンジニアが難しいといわれる理由がわかり、どんな知識が必要なのかも理解できます。

ぜひ最後まで読んでみてくださいね。

AIエンジニアの市場と需要

ここでは、AIエンジニアの需要が拡大していることについて解説していきます。

上記2つの内容を見ると、市場規模に対して、需要と供給のバランスが悪いことがわかります。

AIエンジニアの需要が拡大しているそれぞれの理由をみていきましょう。

1.AIエンジニアの市場規模は拡大傾向にある

近年、AIエンジニアの市場規模は拡大傾向にあります。

なぜなら、AIエンジニアを必要とするIT関連企業が増えているからです。

様々な分野でAIの開発が進み、AI人材を採用するIT業界も増えていることからも、今後もAIエンジニアの市場規模は拡大すると予想されます。

AIが使用されている身近な例としては以下です。

上記をご覧のように、私たちの身近にもAIは活用されています。

今後もあらゆる分野にAIは広がり、世の中を快適にしていくことになるでしょう。

よって、AIエンジニア市場規模は今後ますます拡大するといえるのです。

2.AIエンジニアの需要に対して供給が不足している

AI市場は拡大しているにも関わらず、AIエンジニアの需要に対して供給が不足しています。

なぜなら、AIエンジニアには求められる知識が多く、スキル習得が難しいことが人材不足の要因になるからです。

AIエンジニアに求められるスキルは、以下の内容です。

上記のように、高度な専門知識が求められます。

AIエンジニアを目指す人材の母数も少なく、育成にも時間がかかるため供給が追いついてないのが現状です。

DX(進化した技術を浸透させる)が盛んな現代において、即戦力としてAI人材を育成するには時間が必要なため、需要に対して供給は不足傾向にあるでしょう。

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AIエンジニアが難しいといわれる5つの理由

AIエンジニアが難しいといわれるのは、豊富な知識が必要だからといわれています。

5つの理由を見ると、求められるものは多く、AIエンジニアになるのが難しいことがみえてきます。

それぞれの理由について詳しく解説していきます。

1.論理的思考を身につけるのが難しい

AIエンジニアが難しいといわれている理由のひとつとして、論理的思考を身につけるのが難しいことがあげられます。

なぜなら、AIエンジニアは機械学習などのデータ分析が多く、論理的思考は必須のスキルだからです。

以下のようなデータの分析では、論理的思考力が必要です。

上記のように、複雑なデータに対応するAIエンジニアには、知識と論理的思考の両方をあわせ持つ必要があります。

そのため、AIデータ分析に役立つ論理的思考を身につけるのは難しいといわれています

2.技術進化が早くて難しい

AIエンジニアは、時代のスピードに合わせてスキルを身につけるのが難しいといわれています。

なぜなら、AIの技術とさまざまな分野の技術同士が組み合わされることで、年々必要な知識が複雑になっているからです。

AI技術とその他の技術の組み合わせ例は、以下のようものがあげられます。

AIと他の分野の技術が組み合わさって技術が複雑化するため、AIエンジニアが新たなスキルを習得するのは難しくなります。

3.数学的な知識を身につけるのが難しい

AIエンジニアが難しいとされる理由のひとつとして、複雑な数学的な知識を身につけるのが難しいことがあげられます。

AIエンジニアは下記のような分析をおこなうため、数学的な知識は必須になります。

AIは、正しい形でデータを集めなければ間違った結論をだします。

そのためには、どのようなデータを集めてどのように分析していくかなどの数学の知識が必要です。

数学の知識が必須であることも、AIエンジニアが難しいと思われている理由のひとつです。

4.仕事内容が難しい

AIエンジニアの仕事内容は多く、非常に難しい職業になります。

なぜなら、AI全ての分野で高度なスキルを求められるからです。

主な仕事内容として、以下の3つの分野に分けられます。

それぞれの仕事内容に高度な思考法や知識が必要になるため、仕事内容が複雑になり、難しくなります。

5.クライアントへの提案が難しい

AIエンジニアは、AIに関する知識をクライアントにわかりやすく説明するスキルがもとめられます。

なぜなら、AIシステム開発の提案をおこなうためには、クライアントにAIについて理解してもらう必要があるからです。

とはいえ、AIに関する知識は一般的ではないため、専門用語を避けながら提案をおこなわなければいけません。

具体的には、以下のような提案をおこないます。

そのため、AIエンジニアは技術的なスキルに加えて、クライアントへの提案スキルももとめられます。

AIエンジニアになるための必要な知識6つ

IT業界の中でも、AIエンジニアは特に専門的な知識やスキルが必要です。

ここでは、AIエンジニアになるために必要な知識を6つ紹介していきます。

AIエンジニアは多くの専門性が必要なことがわかります。

それでは必要な知識についてみていきましょう。

1.統計分析の知識

AIエンジニアに求められる知識の中でも、統計分析の知識は欠かせません。

なぜなら、AIエンジニアはデータ分析をおこなう際に統計分析の知識が必要になるからです。

求める課題を適切に解決できるAIを作成するには、統計分析の知識は必要といえるでしょう。

2.データ分析の知識

AIエンジニアの仕事を行うにはデータ分析の知識が必要です。

理由としては、AIエンジニアは集計したデータの深掘りをしていく必要があるからです。

データ分析を以下のような手法を使ってすすめていきます。

データを適切な手法で分析することにより、プロジェクトの課題を解決することができるデータを集められるため、データ分析の知識は必須です。

3.プログラミング言語の知識

AIエンジニアになるには、プログラミング言語の知識が必要になります。

理由としては、AIの開発にはPythonというプログラミング言語が使われているからです。

また、既存のAIシステムを導入するため、従来のシステム開発に用いられたプログラミング言語への理解も必要になります。

通常のシステム開発に使われる他言語への理解も求められるAIエンジニアは、多様なプログラミングの知識が必要となっているのです。

4.データベースの知識

AIエンジニアにはデータベースの知識は必須です。

なぜなら、AIに学習させる機能は全てデータ管理されているからです。

AIでよく使われるデータとして、

などがあり、これらは数万ものデータとして公開されていて、全てデータベースとしてパッケージになっています。

よってAIエンジニアはデータベースを読み込んでAIに学習のプログラムをする必要があります。

5.AIの知識

当たり前ですが、AIエンジアは開発するめに以下の知識が欠かせません。

なぜなら、作るシステムの目的に合ったAIを選択し、実装する能力が必要だからです。

なぜそのアルゴリズム・AIを使うのか、理解しておくことも重要です。

AI開発の目的が、統計的な分類や意志決定なのかを見極めて、適切なAIを選択し開発する必要があります。

そのため、AIの知識は必須です。

6.数学の知識

AIエンジニアは、AIのロジックを支える数学の知識が必要です。

上記は、数理科学のどの分野でも必要な共通言語です。

AI技術は数学的な理論をベースとして成り立っており、数多くのデータを集め、分類や予測を行うモデルを構築します。

ベースとなるのが、回帰や数理モデルといった数学的な知識となるため、AIエンジニアは数学を学ぶ必要があるといえます。

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AIエンジニアに向いている人の特徴3つ

ここではAIエンジニアに向いている人の特徴を3つ紹介していきます。

AIエンジニアになる前に、向いている人の特徴が自分にあるのか確認しておきましょう。

それぞれ紹介していきます。

1.最新技術に興味がある人

最先端技術に興味のある人は、AIエンジニアに向いているといえます。

なぜなら、AIの技術は今後も進化していくと予測されているからです。

上記の業界のAI技術は凄まじいスピードで発展しているため、AIエンジニアは新しい技術を積極的に学ぶことが求められるのです。

今後もAIは多種多様な領域に発展していくことから、AIエンジニアには最新技術に興味がある、意欲的な方が向いているといえるでしょう。

2.学ぶことが好きな人

AIエンジニアに向いている人の特徴に、学ぶことが好きで勉強熱心という点があります。

理由として、AI技術は現在進行形で研究されており、エンジニアにも積極的な知識習得が求められるためです。

AIは先進技術であるため、現在世界中で人工知能について研究が行われている分野でもあります。

そのためエンジニアとして仕事に就く場合、自ら進んでAIについての知識を勉強できる人が特に向いているといえます。

3.論理的思考がある人

論理的思考がある人は、AIエンジニアに向いているといえます。

なぜなら、AIを開発する際にさまざまな角度から意思決定していく必要があるからです。

上記のようなAIエンジニアの仕事では、論理的思考が役に立ちます。

また、トラブルが発生した際、解決の行動をインスピレーションではなく、事実と原因の因果関係に基づいて対応する必要もあります。

さらに、大量のデータの分析や処理をするためには仮説を立て、どのデータを利用するかなどの分析ができる論理的思考が求められます。

AIエンジニアになるための学習方法2選

ここではAIエンジニアになるための学習方法を、2つ紹介します。

どちらが自分にあった学習方法かを確認しながら読み進めてください。

1.独学してみる

独学の最大のメリットは、費用を抑えて学習できることです。

独学の方法としては、以下の3つがあります。

それぞれ学習方法によって、特徴がことなります。

あなたにあった学習方法でAIについて学んでいきましょう。

2.プログラミングスクールに通う

AIエンジニアになるためには、プログラミングスクールの受講がおすすめです。

なぜなら、AI学習ではアウトプットが重要なので、プログラミングスクールにはアウトプットを前提としたカリキュラムが組まれているからです。

AIシステムを開発することで、以下の一連の流れを体験できます。

独学で開発しようとすると、書籍やWebでは環境が違ったりするなど、準備段階でつまづくこともあります。

その点、プログラミングスクールであれば、開発環境も含めて教えてもらえるので学習に集中できるでしょう。

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

まとめ：AIエンジニアになりたければ必要な勉強法と知識をマスターしよう

ここまでAIエンジニアが難しいといわれる理由を紹介してきました。

AIエンジニアはIT業界の中でも必要なスキルが多い職種です。

そのため、必要な知識やどんな人がAIエンジニアに向いているのかを理解した上で目指していきましょう。

今回の記事をまとめると以下のようになります。

今後AIの需要が増えていくことと合わせて、AIエンジニアの需要も増えていくと予想されます。

魅力あるAIエンジニアを目指していきたい方は、まず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、AIエンジニアがどのようなものかを知ることからはじめてみましょう。

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