AIエンジニアになるには？未経験から目指す方法や必要なステップをご紹介！

AIエンジニアとは、AI（Artificial Intelligence：人工知能）の「開発」、AIの制度を上げるための「学習」、AIを用いた「分析」を行うエンジニアを指します。

この記事では、AIエンジニアになるために必要なステップや、AIエンジニアになるために必要な知識やスキル、AIエンジニアに向いている人の特徴などを紹介しています。AIエンジニアになることを考えている人は必見です。

AIエンジニアになるには？

AIエンジニアとは、AIの開発やAIを活用したデータ分析をするなど、AIに関連した業務を行うエンジニアです。近年需要が高まっている職業ですが、新しい職業ということもあり、AIエンジニアになる方法がわからないという人も多いのではないでしょうか。

AIエンジニアになるためには、専門性の高い知識やスキルを身に付ける必要があります。そのため、AIエンジニアを目指す場合、早い段階から学習を進めていく必要があるでしょう。

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未経験からAIエンジニアになれる？

結論、未経験からでもAIエンジニアにはなれるといえます。しかし、簡単にAIエンジニアになり、活躍できるわけではないことは理解しておくとよいでしょう。

未経験からAIエンジニアになるために必要なことは、それぞれの状況によって異なります。新卒なのか既卒なのか、エンジニア経験があるのかないのかによって、必要な動きや身につける必要があるスキルも変わってきます。

もちろん、エンジニア経験があることは有利に働く場合が多いですが、AIや機械学習などの難易度の高い領域の場合、自力でどこまで学習し、キャッチアップできるかも重要になってきます。

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【5段階】AIエンジニアになるために必要なステップ

AIエンジニアに求められる知識やスキルは非常に専門性が高いため、順を追ってスキルを習得していく必要があります。また、スキルを証明するために資格を取得することで、AIエンジニアへの転職にも成功しやすくなるでしょう。

ここではAIエンジニアになるために必要なステップを5段階に分けて解説していくため、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

AI開発に関する基礎的な知識を身に付ける

AI開発を行うためには、AI開発に用いられるプログラミング言語の知識や数学の知識、フレームワークやライブラリの知識など、幅広い知識が必要になります。そのため、まずはこれらのAI開発に関する基礎的な知識を身に付ける必要があります。

フレームワークやデータ分析手法などはさまざまな種類があるため、すべて学ぼうとするのではなく、メジャーなものだけに絞りましょう。なお、プログラミングスキルなどは次のステップで習得することになるため、この段階では基礎文法などを学ぶと良いでしょう。

AI開発に必要な環境を構築する

AI開発で必要となるプログラミングスキルは、実際に手を動かして学ばなければ習得できません。そのため、プログラミングを実践するためにも、AI開発に必要となる開発環境を構築しましょう。

AI開発環境にもさまざまな種類がありますが、少なくともPythonの開発環境とデータベースは必要になります。そのため、Pythonの開発環境の構築と、MySQLなどの無料のデータベース管理システムの導入を行いましょう。

実際にAIを開発してみる

AI開発環境を構築したら、実際にプログラミングを実践していきましょう。実践的なスキルを身に付けるには、PythonやSQLの練習問題を解いていくのがおすすめです。

インターネット上にはプログラミングの練習問題が掲載されている学習サイトも多いため、学習サイトを活用して練習問題に取り組みましょう。練習問題によってプログラミングに慣れてきたら、実際にAI開発に関連した問題にチャレンジしましょう。

関連する資格を取得する

AI開発の実践的なスキルを身に付けたら、AIに関連した資格を取得しましょう。AIエンジニアに資格は必須ではありませんが、未経験からAIエンジニアを目指す場合、資格を取得しておくことが大きなアピールポイントになります。

AIエンジニアに役立つ資格としては、ディープラーニングに関するスキルを証明できるG検定やE資格、Pythonのスキルを証明できるPython試験などが挙げられます。

出典｜参照：G検定とは｜一般社団法人日本ディープラーニング協会

出典｜参照：E資格とは｜一般社団法人日本ディープラーニング協会

出典｜参照：Python試験（Python資格）｜一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会

AIエンジニアの仕事を獲得する

AIエンジニアのスキルを証明できる資格を取得したら、AIエンジニアの仕事を探し始めましょう。AIエンジニアとひと口に言っても、正社員のAIエンジニアへの転職を目指す選択肢や、フリーランスのAIエンジニアとして独立する選択肢が挙げられます。

どちらの選択肢を選ぶ場合でも、AIエンジニアの求人を扱っている求人サイトやエージェントサービスを活用するのがおすすめです。

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AIエンジニアになるために必要な知識やスキル

AIエンジニアになるためには、まずはAIエンジニアに必要とされる知識やスキルを身に付ける必要があります。それでは、具体的にどのような知識やスキルが必要になるのでしょうか。

ここではAIエンジニアになるために必要とされる知識やスキルをくわしく紹介するため、ぜひ参考にしてみてください。

数学に関する知識

AIエンジニアになるためには、数学的な知識が必須です。AI技術は基本的に数学理論がベースとなっており、AI開発にも数学の知識が求められます。

AIエンジニアの業務で必要となる数学的な知識としては、微分積分学、線形代数学、確率論・統計学などが挙げられます。これらの数学の知識を身に付けておくことで、AIの仕組みへの理解度も高くなるでしょう。

機械学習やディープラーニングに関する知識

AIエンジニアになるためには、機械学習やディープラーニングに関する知識が必須です。機械学習は、コンピューターに特定のパターンを学習させることで、未知の事柄を予測できるようにする技術です。

また、ディープラーニングは機械学習を進化させたものであり、どちらもAI開発に用いられています。機械学習やディープラーニングに関する知識の高さがAIの精度にも大きな影響を与えるため、学習しておくと良いでしょう。

プログラミングに関する知識

AIエンジニアになるための必須のスキルとして、プログラミングに関する知識が挙げられます。AIエンジニアの仕事には分析系と開発系の仕事があり、開発系の仕事に携わるAIエンジニアは業務でプログラミングを行います。

また分析系のAIエンジニアであってもデータ分析を行う際、プログラミングを行うため、いずれにしてもプログラミングスキルが必須です。AIエンジニアが業務で使用するプログラミング言語としては、PythonやR言語、C++などが挙げられます。

プログラミングの学習を行う場合は、一番ポピュラーなPythonから始めると良いでしょう。

AIを用いたデータ分析に関する知識

AIエンジニアには、データ分析に関する知識が必要です。ひと口にAIを使ったデータ分析手法と言っても、さまざまな種類があります。

そのため、代表的なデータ分析手法であるロジスティック回帰分析やクラスタリング、決定木分析などをまずは学ぶと良いでしょう。他にもさまざまなデータ分析手法があるため、可能な限り多くのデータ分析手法を学んでおきましょう。

データベース運用に関する知識

AIの精度を高めるためには有用なデータを多く与えなければいけないため、AI開発では膨大な量のデータを扱います。そのため、AIエンジニアになるためには、データベース運用に関する知識が必要です。

データベースとは大量のデータを保管、管理するシステムで、データの倉庫のようなものです。データベースを扱うにはデータベース言語であるSQLのスキルが必要になるため、SQLに関する知識を身に付けておきましょう。

フレームワークやライブラリに関する知識

AIエンジニアになるためには、フレームワークやライブラリに関する知識も必要です。フレームワークやライブラリは開発を効率化するものであるため、これらの知識があると効率的なAI開発が可能になります。

AI開発でよく使用されるフレームワークとしては、TensorFlowとPyTorchがあります。また、AI開発で役立つライブラリとしては、Pythonで利用できるライブラリであるKeras、scikit-learn、Gensim、Pandasなどを習得しておくと良いでしょう。

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AIエンジニアに向いている人の特徴とは？

AIエンジニアは仕事内容の専門性も高いため、AIエンジニアという仕事に向き不向きがあります。もちろん、向いていなくても努力次第でAIエンジニアになることは可能ですが、向いている人の方がAIエンジニアとして活躍できる可能性は高いでしょう。

ここではAIエンジニアに向いている人の主な特徴について紹介していきます。

• 問題解決能力がある
• 論理的思考ができる
• 好奇心を持って学び続けることができる

問題解決能力がある

AIは問題を解決するために用いられるケースも多いため、問題解決能力のある人はAIエンジニアに向いています。

普段の業務でもクライアントが抱えている課題をヒアリングし、適切なアルゴリズムを使ってAIの実装を行うケースも多いです。そのため、問題解決力の高い人材ほどAIエンジニアに向いていると言えるでしょう。

論理的思考ができる

論理的思考ができる人はAIエンジニアに向いています。論理的思考とは、物事の筋道を立てて結論を導き出す能力の事です。

AI開発ではプログラミングだけでなく、アルゴリズムの選択やモデル設計、パラメーターのチューニングなどさまざまなタスクをこなすことになるため、論理的思考力が必須です。

また、AI開発では問題点を分析して解決方法を探ることも多いため、論理的思考力が重要になります。

好奇心を持って学び続けることができる

AI技術は日々進化しており、少し前までトレンドだった技術がいつの間にか新しい技術に移り変わっているというケースも珍しくはありません。このような分野でAIエンジニアとして活躍するためには、常に自分から新しい技術をキャッチアップしていく姿勢が求められます。

そのため、知的好奇心を持って常に学び続けられる人は、AIエンジニアに向いています。

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AIエンジニアを目指す方法

AIエンジニアになるには、AIエンジニアに必要な知識やスキルを身に付けなければいけません。AIエンジニアになるための学習方法としては、独学で学ぶ方法の他に、大学やプログラミングスクールなどで学習するという選択肢もあります。

さまざまな選択肢がある中で、自分がもっとも学習を進めやすい方法を選ぶようにしましょう。ここではAIエンジニアを目指す方法を紹介するため、参考にしてみてはいかがでしょうか。

大学や専門学校に通う

AIエンジニアに求められるスキルは非常に専門性が高いため、大学や専門学校などの研究室に入って学び、就職するというルートが一般的です。

AIエンジニアの求人では実際にAI開発の経験があることを条件としているケースが多いため、早い段階でAIエンジニアを目指している場合は、大学や専門学校に入学するという選択肢もあるでしょう。

大学を選ぶ際には、カリキュラムと研究実績を基準として選ぶようにしましょう。AIや機械学習に関わるカリキュラムや研究実績が充実していれば、自分が学べることも多く、研究領域も広くなるでしょう。

また、AIエンジニアをめざすのであれば、情報系の学部・学科を選ぶようにしましょう。具体的には、情報工学部や工学部、理工学部などがおすすめです。大学によって設置されている学部・学科は異なるため、入念に調べるようにしましょう。

ただし、社会人が改めて大学や専門学校に入るのはハードルが高く、実際にAIエンジニアになるまでには時間もかかります。そのため、社会人からAIエンジニアを目指す場合は他の方法を選択する方が良いでしょう。

プログラミングスクールを利用する

AIエンジニアになるには、プログラミングスクールを利用して必要な知識を習得するという方法が挙げられます。プログラミングスクールの中には、本格的なAI開発を学べるスクールもあります。

プログラミングスクールではカリキュラムに沿って講師からスキルを学べるため、非常に効率的にスキルを身に付けられる点がメリットです。また、独学で学ぶよりも途中で挫折してしまうリスクも少ないです。

もちろん費用はかかりますが、短期間で効率的に学べるため、本気でAIエンジニアを目指している場合はスクールに通うのがおすすめです。

勉強会やセミナー・育成講座に参加する

AIエンジニアになるには、勉強会やセミナー、育成講座に参加して勉強する方法が挙げられます。エンジニア向けの勉強会は全国で実施されているため、インターネットで調べれば参加できる勉強会が見つかるでしょう。

短期間でAIについて学べるため、効率的に学びたい方におすすめです。

本を使って独学で勉強する

AIエンジニアになるには、書籍を使って独学で勉強する方法が挙げられます。AIやプログラミングに関連した本は多いため、独学も可能です。

書籍を利用した独学であれば、コストを押さえてマイペースに学べるでしょう。だし、AIエンジニアに必要とされる知識やスキルは専門性が高いため、途中で挫折してしまうリスクもあります。

そのため、自分でモチベーションを保ちながら学習を進めることが大切になります。

学習サイトを活用する

AIエンジニアになるには、学習サイトを活用して勉強する方法が挙げられます。インターネット上には、AI開発に必要な技術を学べるオンラインの学習サイトが多数存在しています。

学習サイトであればパソコンやスマートフォンからアクセスできるため、インターネット環境さえあればいつでも勉強を進めることが可能です。AIエンジニアを目指す人におすすめの学習サイトとしては、ProgateやUdemyなどが挙げられます。

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AIエンジニアを目指す際に役立つ資格

AIエンジニアは資格が必須の仕事ではありませんが、資格を取得することで知識やスキルを持っていることの客観的な証明になります。そのため、未経験からAIエンジニアを目指す場合は、資格を保有しておくことで有利に進む可能性があります。

また、AI関連の資格取得のための勉強をすることで、AIエンジニアに求められる知識やスキルを身に付けることも可能です。ここではAIエンジニアを目指す際に役立つ資格を紹介します。

E資格

E資格とは、ディープラーニングを実装するスキルを証明できるエンジニア向けの資格です。一般社団法人「日本ディープラーニング協会」が実施しており、受験するためには協会の認定プログラムを修了している必要があります。

取得することで、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法でAIの開発ができるスキルがあることをアピールできるため、AIエンジニアにおすすめです。

G検定

G検定も日本ディープラーニング協会が認定している資格で、ディープラーニングに関する知識を証明できる資格です。エンジニア向けのE資格に対して、G検定はジェネラリスト向けの資格となっています。

G検定を保有しておくことで、ディープラーニングの知識を活かして、適切な活用方針を決定し、事業に活用できることをアピールできるようになります。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験とは、ITエンジニアを目指す人の登竜門と言われている国家試験です。情報処理推進機構（IPA）が認定している情報処理技術者試験の一つで、すべてのIT人材に必要とされる知識を網羅できます。

システムやデータベースなどITエンジニアに必要とされる幅広い内容が出題されるため、AIエンジニアだけでなくITを扱う人におすすめの資格だと言えるでしょう。

出典｜参照：基本情報技術者試験(FE)｜IPA

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統計検定

統計検定とは、統計に関する知識や活用力を評価する資格試験です。統計質保証推進協会が主催する資格で、4級から1級までの5つのレベルに分けられています。

統計検定の準1級以上を習得すれば、データ解析に必要な統計学の知識を証明できるようになるため、AIエンジニアになるためにも役立つでしょう。

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Pythonエンジニア認定試験

Pythonエンジニア認定試験とは、プログラミング言語であるPythonに関する資格試験です。一般社団法人「Pythonエンジニア育成推進協会」が主催している試験で、「Python3エンジニア認定基礎試験」と「Python3エンジニア認定データ分析試験」の2種類の試験があります。

PythonはAI開発でもメジャーなプログラミング言語であるため、AIエンジニアとしてPythonの知識やスキルを持っていることを証明するためにも、取得するのがおすすめです。

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AIエンジニアになるにはどうしたらいいか知っておこう

AIエンジニアになるには、AIエンジニアに必要な知識やスキルを習得し、段階を踏んでAIエンジニアを目指すのがおすすめです。

ぜひ、本記事で紹介したAIエンジニアになるために必要なステップや必要な知識やスキルなどを参考に、AIエンジニアになるにはどうすれば良いのか理解を深めてみてはいかがでしょうか。

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