IT業界未経験者がAI(人工知能)を仕事にしたいと考えたとき、独学でもAI人材を目指せるのか気になる方も多いのではないでしょうか。

結論からいうと、独学でも参考書やWeb教材を利用して学習し、AI人材になることができます。

ただし、カリキュラムで体系的にAIを学べるスクール学習とは異なり、自身で基礎から応用まで順序良く学んでいく学習計画を立てる必要があります。

この記事では、独学でAI人材を目指せるスキル取得のロードマップや、学習方法を解説します。

「独学とスクール学習、どちらを選んでいいかわからない」という方は、ぜひ参考にしてください。

AI人材は独学でも目指せる

AI技術を駆使してビジネス課題を解決する人をAI人材と呼び、独学でも目指すことができます。

独学でAI人材に必要な知識やスキルを得たい場合、機械学習やディープラーニング(深層学習)、データサイエンスなどを幅広く学ぶ必要があります。

AIコースのある専門学校などとは違い、独学では自身で学習計画を立て、教材も選定しなければなりません。

独学でもAI人材にはなれますが、スクール学習よりもハードルが高いため、なりたい職種に応じた学習のロードマップを策定することが重要です。

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独学で目指せるAI分野の職種

AIに携わる職種は、AIエンジニアをはじめ、データサイエンティストやIoTエンジニアなど多岐にわたります。

独学でAI人材に必要なスキル習得を目指す場合、どのようなビジネスシーンでそのスキルを活用したいのかを整理しておくことが重要です。

なぜなら、「AIを活用してこれを実現したい」という明確な目標があれば、学習計画が立てやすくなり、モチベーションも維持しやすくなるからです。

AIに触れる主な職種と業務は下記を参考にしてください。

独学でAI人材を目指す際のロードマップ

独学でAI人材になる方法が気になる方に向けて、基本的なステップをまとめたロードマップを紹介します。

AIを学習する順番の整理

AIに関する知識とスキルを効率的に習得していくには、必須のプログラミング言語を学び、機械学習に対する基礎知識を深めることが大事です。

その後、なりたい職種に合わせて、ビジネスに応用するためのスキル習得を目指します。

たとえば、AIエンジニアを目指す場合、学習の範囲を下記のように基礎と応用で分けられます。

機械学習に必須である数学の理解

機械学習を理解するためには、最低限の数学の知識が必要です。

特に、文系の方やプログラミング未経験の人にとっても、基本的な数学をおさえることがAI学習の効率を高めるうえで重要です。

たとえば、微分(偏微分まで)、線形代数、基礎統計(平均、分散、標準偏差など)、単回帰分析・重回帰分析といった領域の基礎知識を学習します。

これらの基礎を理解することで、AIがどのように学習・予測を行うのかを深く理解でき、実際のプログラミングにも大いに役立ちます。

プログラミング言語の基礎学習

Pythonは、シンプルな文法と豊富なライブラリが特徴で、機械学習の分野で広く使用されているプログラミング言語です。

AIモデルの実装やデータ分析をスムーズに実行できるとして、AI分野でPythonが使用されています。

Pythonの基礎を学ぶ際、データ構造に関する整数・実数値・文字列に対する理解を深めることが重要です。

さらに、算術演算子・比較演算子を使ったデータ計算と比較、リスト・タプル・辞書を使いこなした複雑なデータ操作などの学習を進めていきます。

プログラミングの学習において最も重要なのは、実際に手を動かしてコードを書くことです。

間違ってもいいので、とにかく気になったことを試してみる姿勢が、プログラミングスキルの向上に大きく寄与します。

機械学習の基礎学習

機械学習とは、データからパターンを見つけ出し、予測や分類を行う技術のことです。

機械学習を理解するためには、主に「教師あり学習」「教師無し学習」「強化学習」の3つの種類の学習方法について学ぶことが重要です。

機械学習では、サポートベクタマシンや決定木、ランダムフォレストなどの多彩なアルゴリズムを使い分けて、期待どおりのプログラミングを実行させます。

業界を問わずさまざまな分野で応用されている技術のため、どのようなビジネスシーンで活用したいのかイメージしたうえで、学習範囲を決定することが重要です。

ディープラーニング(深層学習)の基礎学習

ディープラーニングは、ニューラルネットワークを多層に積み重ねることで、大量のデータから高度な特徴を自動的に学習する機械学習の一手法です。

ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路に似せた計算モデルのことです。入力データからパターンを学習し、予測や分類を行う技術とされます。

従来の機械学習手法では、人間が特徴量を設計する必要がありましたが、ディープラーニングはそれを自動化します。

たとえば、画像認識や音声認識などの分野で、非常に高い精度を達成することが可能になりました。

ディープラーニングの基礎を学ぶ際は、ニューラルネットワークの基本的な構造と学習プロセスの理解が非常に重要です。

職種に合わせた応用スキルの習得

機械学習は、画像データ・文章データ・時系列データ・表データのどれに応用するかで、必要な専門知識が異なります。

自身がなりたい職種がどのデータを取り扱う仕事なのか把握したあと、下記のような領域の学習を進めるとより実践的なスキルを習得できます。

独学でAIを学習する手段と懸念点

AIの基礎知識やスキルについては、参考書やインターネット上にあるWeb教材を使用して、独学で習得可能です。

参考書での学習

AIに関する参考書は、学習者のレベルや資格取得などの目標に応じて、さまざまな種類が存在します。

一般社団法人日本ディープラーニング協会では、機械学習・ディープラーニングの概要や理論、実装、ビジネス事例、必要な数学に関する参考書などを紹介しています。

▼日本ディープラーニング協会が推奨する参考書の例

• AI白書
• 業界別!AI活用地図 8業界36業種の導入事例が一目でわかる
• ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
• PythonとKerasによるディープラーニング
• Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
• Python実践データ分析100本ノック
• エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説

上記のような参考書は、詳細な説明や理論的背景を含むことが多く、概念の深い理解が得られます。

専門的な内容に特化した参考書も多数あるため、自分の理解度やスキルに応じた選び方が大切です。

ただし、参考書は理論的な内容が多く、実際のコーディングやプロジェクトに直結しない場合もあります。

AIをさまざまなビジネスシーンで活かせる実践力をつけるためには、コーディング演習が別途必要です。

Web教材での学習

参考書とは異なり、Web教材は内容が頻繁に更新されているため、最新の技術やトレンドを捉えた学習が可能です。

質の高いWeb教材の場合、実際のコーディング演習やプロジェクトベースの学習を重視しており、即戦力としてのスキルを養うことが可能です。

動画をはじめ、インタラクティブな演習、フォーラムでの質問など、多様な学習スタイルに対応しているため、自身に合った方法で学習を進められます。

参考書とWeb教材を組み合わせた学習であれば、理論と実践の両面から効果的にAIに関する基礎から応用まで習得可能です。

ただし、いずれの手段も学習のペースを自身でコントロールする必要があり、モチベーションの維持が難しい人もなかにはいます。

たとえば、一人で勉強することが得意ではない人や、学習計画や目標の設定が上手くできない人は、独学に挫折してしまう可能性が高いです。

そのような場合、オンラインコミュニティや勉強会に参加することで、モチベーションの回復につながります。

専門学校ならAIを効率よく学べる

独学でAI人材になるためのハードルを越える自信がない人は、専門学校での学習がおすすめです。

AIに関するコースがある専門学校であれば、業界を知る専門家が作成したカリキュラムに沿って、AI人材に必要な知識を順序良く学んでいけます。

また、同じ目的を持ったクラスメイトとのコミュニケーションや共同作業により、高いモチベーションで成長していけます。

独学ではなく専門学校でAI人材を目指す際は、カリキュラムの内容に加えて、学習環境や講師の特徴にも注目しましょう。

▶【関連記事】【学生向け】未経験でもAIエンジニアのなり方!必要な知識やスキルを徹底解説

まとめ

未経験者が独学でAI分野を仕事にしたい場合、まずはなりたい職種に向けたロードマップの策定が重要です。

AI人材になるには、機械学習やディープラーニング、必須のプログラミング言語を学ぶ必要があり、学習方法や教材選びも成功の鍵を握ります。

ただし、独学では苦手分野の克服や実務に直結した実践スキルの習得、モチベーションの維持などで挫折する可能性もあります。

そのため、自身に合った学習方法を真剣に考えなければなりません。

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