最先端のAI(人工知能)技術を駆使し、革新的なソリューションを開発するAIエンジニア。

AIエンジニアに憧れている人は、どのような知識やスキルを得てなれるのか気になるのではないでしょうか。

AIエンジニアは、未経験でも目指せる職業であり、事前に学習すべき領域や理想的な成長ステップを把握しておくことで、遠回りせず就職に近づけます。

この記事では、AIエンジニアのなり方として、必要な知識やスキル、基本的なステップなどを紹介します。

「AIエンジニアになるための近道を知りたい」という学生さんは、ぜひ参考にしてください。

AIエンジニアとは

AIエンジニアとは、AI(人工知能)を駆使して、ITシステムやソフトウェアの設計・開発・運用などを行う専門家のことです。

機械学習やディープラーニング(深層学習)などの技術を活用しながら、AIを実装するためのプログラムをつくります。

IT人材が不足している日本では、特に若い世代のAIエンジニアの需要が高い状態にあります。

AIエンジニアには、データサイエンティストやデータアナリストなどの複数の職種があり、キャリアの選択肢が豊富です。

将来的にAIエンジニアになりたいという人は、AIの基礎から応用まで無駄なく体系的に学べる学校に通うのがおすすめです。

▶【関連記事】AIエンジニアのやりがいを徹底解剖!最先端技術で社会を変える魅力的なキャリア

AIエンジニアになるために知っておきたい3つの用語

AIエンジニアの仕事内容や役割を理解するために、今知っておきたい3つの用語を解説します。

機械学習

機械学習とは、コンピュータが膨大なデータを読み込み、さまざまなアルゴリズムに基づいてデータを分析し、特徴や規則性を見つけ出す仕組みのことです。

コンピュータに反復的に学習させることで、データの中に隠れたパターンや関係性を発見できます。

たとえば、ECサイトでは機械学習を利用して、顧客の購入履歴や操作履歴から好みの商品を予測し、おすすめ商品として表示しています。

特定の分野における膨大なデータを解析し、そこから有用な情報を抽出することが機械学習の主な目的です。

ディープラーニング

機械学習の一分野であるディープラーニングは、特に大量のデータと複雑なパターンの認識に優れています。

ディープラーニングは、人間の脳の神経回路を模倣したニューラルネットワークを使用します。

これにより、音声認識や画像認識、自動翻訳など、人間が実行すると負担の大きい高度なタスクを自動的に実行可能です。

たとえば、自動運転車が道路標識を認識し、適切な運転操作を行うというのは、ディープラーニングの代表的な活用事例です。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、ディープラーニングの基盤となるモデルです。

人間の脳の神経細胞(ニューロン)を模倣しており、多数の層(レイヤー)から構成されています。

各層には、多くのノード(ニューロン)が含まれており、データが入力層から出力層へと進むとき、各層で処理しながらデータの特徴の抽出が可能です。

このプロセスによって、複雑なパターンをAIに学習させ、予測や分類が可能になります。

たとえば、ニューラルネットワークなら、手書きの文字を認識し、それが何の文字かを判断することが可能です。

スマートフォンの顔認識機能は、ディープラーニングとニューラルネットワークを活用してユーザーの顔を正確に識別しています。

現代のAI分野において、ニューラルネットワークは幅広く活用されているモデルです。

AIエンジニアになるために必要な要素

AIエンジニアになりたい場合、必要最低限のプログラミングスキルを習得し、データベースやライブラリに対する理解が求められます。

プログラミングスキルの習得

未経験からでも目指せるAIエンジニアですが、最低限のプログラミングの知識・スキルの取得が必須です。

機械学習やデータサイエンスの領域では、特にPythonというオープンソースのプログラミング言語に対する理解と活用が求められます。

他には、データ解析や統計に特化したR言語やプログラミング言語のJavaなどを熟知することが、AIエンジニアを目指す重要なステップとなります。

データベースの使用に関する理解

AIエンジニアは、AIモデルの訓練や評価、実運用において、膨大なデータの効率的な管理と処理を行います。

そのため、データベースに関する知識やスキルの習得が必須です。

たとえば、データの取得・挿入・更新・削除などの操作に不可欠な言語であるSQLや、急速に変化する不確定なデータの処理に最適なNoSQLデータベースの理解が求められます。

これらのデータベースを適切に使用し、膨大なデータを効率的に扱うことで、信頼性の高いAIモデルを構築できます。

ライブラリに関する理解

ライブラリとは、プログラミングにおいて特定の機能や操作を簡単に実行するためのコードの集合体のことです。

ライブラリを扱うことで、AIモデルの構築やデータの前処理、データ分析をよりスムーズに実行できます。

AIエンジニアに限らず、あらゆるプログラマーにとって不可欠なツールとされています。

AIエンジニアが扱う代表的なライブラリの種類と概要は、下記のとおりです。

機械学習とディープラーニングに対する理解

AIモデルの開発や改良において、機械学習とディープラーニングの知識が不可欠です。

機械学習では、教師あり学習・教師なし学習・強化学習といった学習方法の違いや、サポートベクターマシン・決定木・ランダムフォレストなどのアルゴリズムを理解する必要があります。

ディープラーニングは、機械学習の手法における一領域です。画像・映像・音声などを認識し、自動車や医療分野などの幅広い領域で実用するための知識とスキルが求められます。

機械学習とディープラーニングの領域では、微分、線形代数、統計などの数学の知識も必要です。

プログラミングスキルや数学などの基礎知識をしっかり固めたうえで、機械学習とディープラーニングを学習するのが望ましいです。

AIエンジニアは資格なしでもなれる

AIエンジニアは、特別な資格を取得せずともなれる職業です。

プログラミングとAI分野における専門知識・スキルを持ち合わせていれば、AIエンジニアとしてのキャリアを目指せます。

ただし、AI分野に特化した資格またはAIに関連する資格の取得は、基本的なリテラシーや応用スキルの証明になり、就職や転職で有利になるケースがあります。

たとえば、AIエンジニアになりたい場合に役立つ代表的な資格には、下記があげられます。

▶【関連記事】G検定合格への道!AIエンジニアの基礎から始まるキャリア形成戦略

AIエンジニアになるためのステップ

AIエンジニアを目指す場合、下記のようなステップを踏んでいくのが望ましいです。

▼未経験者がAIエンジニアになるためのステップ

1. 数学(線形代数、確率・統計など)の基礎知識を習得する
2. プログラミング(Pythonなど)の基礎を固める
3. データベースの知識やSQLの使用方法を学び、データの管理と分析能力を養う
4. AIや機械学習のアルゴリズム、ディープラーニングの技術を専門的に学習する
5. 主要なライブラリを使って、実際にAIモデルを構築・評価・改善するスキルを身につける
6. 自身のスキルとプロジェクト成果をまとめたポートフォリオを作成し、就職活動でアピールする

AIエンジニアになるためには、AIの基礎から応用まで順序良く学び、専門的な知識と実践的なスキルをバランスよく身につけることが重要です。

プログラミングや機械学習、ディープラーニングに関しては、独学でも学べます。

ただし、実践的なプロジェクト経験を積み、実務に即したスキルを習得するなら、専門学校に通うのがおすすめです。

専門学校であれば、カリキュラムに準じて体系的にAI分野を学べるため、独学よりも学習効率が高くなります。

また、専門学校ごとに資格取得に特化した学習や、就職に向けたサポートも充実しているため、AIエンジニアになる近道となります。

まとめ

AIエンジニアは、特別な資格なしでなれる職業であり、IT業界未経験者でも目指すことができます。

AIを仕事にするには、Pythonなどのプログラミング言語や、データベース、ライブラリに関する基礎から固めていくことが重要です。

そこから、AIにより踏み込んだ機械学習やディープラーニング、データサイエンスなどを効率よく学習することが、AIエンジニアになる近道です。

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