AIエンジニアに未経験から確実になる方法とは？

「AIエンジニアに興味があるけど、何から始めたら良いか分からない」
「AIエンジニアになる方法を教えて欲しい」

 

こんなお悩みを解決していきます。

 

本記事の内容

 

AIエンジニアになるには、様々なハードルがあります。

 

プログラミングの知識はもちろん、数学や統計学、エンジニアとしての実務経験のバックグラウンドなどWeb業界初心者の方には長い道のりになるでしょう。

 

しかしながら、この記事を見ることで、より時間を短縮して効率的にAIエンジニアになる為の着実なステップが踏めるはずです。

 

最後まで読んでいただければ、あなたのエンジニア最短ルートの道が見えてくると思います。

 

この記事の執筆者：Taka

中央大学卒業後、商社で7年勤務した後、教育事業の会社でWebマーケティング担当として、オウンドメディアの運営をする。

自分自身でもこのブログサイトを運営し、転職関連の情報発信に特化する。

過去に大学編入や、NYなどで留学経験もあり、苦難を乗り越え現在に至る。SEO検定1～4級保有、Webライティング能力検定2級、TOEIC795点。

全日本SEO協会 認定SEOコンサルタント

 

AIエンジニアには2種類のパターンがある

 

AIエンジニアには主に2つのパターンがあります。

 

2つのパターンとは"エンジニア特化型"と"データサイエンティスト寄り"のAIエンジニアです。

両者は若干仕事内容が変わってきますので、自分に合った方を選んでいくと良いでしょう。

 

ソフトウェアなどの開発を行うエンジニア特化型

あるシステムの中で、どのように物事を判断するかなどのAIの根本原理となるアルゴリズムの開発があります。

 

 

データ解析をメインとする、データサイエンティスト寄りのAIエンジニア

AIは何も無い状態から正解を生み出すことはできません。

 

 

データを扱う仕組みを作り出すのも、AIエンジニアの役目です。

 

求められる素養としては、データサイエンスの色が強いと言えるでしょう。

 

未経験からAIエンジニアになる方法、手順

未経験と一口に言っても、プログラミング未経験、業界未経験と様々なものがあるかと思います。

 

ここでは、下記の4種類に分けて未経験の状態からAIエンジニアになる方法を解説していきます。

 

新卒からなるケース

新卒の22歳などであれば、その人物の可能性、能力も考えてAIエンジニアのポジションに抜擢される事があります。

 

ただこの場合でも、理系のバッググラウンドがあるとより可能性が高まります。

 

 

しかしながら、文系でも全く無理な話ではありません。

 

既卒（第二新卒）からなるケース

社会人経験が3年未満であり、既卒（第二新卒）27歳までの方は新卒の採用枠とは別枠になります。

 

 

例えば、独学で3年程度プログラミングを勉強してきた経験や数年程度のエンジニア経験と開発実績があることなどです。

 

もし既卒でエンジニアとしての経験値が0の場合は、プログラミングスクールに通うと良いかもです。

 

自己学習もしながらなるべく小さい会社を狙って、AIエンジニア職を模索するのが良いでしょう。

ITエンジニアの経験があるが、AI関連のスキルが無い場合

もしあなたがプログラミング言語の知識（Python、C++）が備わっており、開発の経験があればもう少しです。

 

あとはデータサイエンスや、機械学習領域の専門性を高めればAIエンジニアに近づいていくことができます。

 

 

これらのスキルが伴い、AIエンジニアの基礎的な経験が数年積めたのであれば、そのままAIエンジニアにもなれるでしょう。

 

エンジニア経験無しの状態から、AIエンジニアを目指す場合

エンジニアの経験が全く無い方でも、Web系のアナリストやデータ分析の経験があれば、AIエンジニアになれる確率が上がります。

 

 

他にも、AI関連の事業にも力を入れている企業へ「アナリストの仕事」や「データサイエンス担当」として、とりあえず入社してみるのがおすすめです。

 

エンジニアリングの能力を高めておいて、AIエンジニアになる為の素養を身に付けておく事が望ましいでしょう。

 

エンジニアになるには、板につくまで1年くらいは掛かってくるので、早めのうちから準備をしっかりしておきたい所です。

 

AIエンジニアになる為の素養

そもそもAI(人工知能)とは、人間の頭脳をソフトウェアを利用して、同じような知的作業を再現するものです。

 

AIは決まった指示に対して、その通りに作業を進めるだけでなく、大量の情報を元に自動で高速にタスクを処理していき、業務効率化を主目的として使われます。

 

それでは、まずAIエンジニアになる為にはどんな知識、スキルが必要か解説していきたいと思います。

AIを用いたサービス開発、AIデータの活用の仕事

AIを用いたサービスの開発では、主に下記のような仕事があります。

それぞれの目的に合わせたサービスができるように、プログラムを組み込んだり、機械学習システムを構築していきます。

 

AIが自分でアルゴリズムを作れるように機械学習、ディープラーニング分野の学習は欠かさないこと。

 

AI自体の能力を高めるには、AIエンジニアの高度なスキルが必要です。

 

 

データサイエンスの知識

AIエンジニアに必要な素養として、データサイエンスの知識が必要になります。

 

 

分析結果、レポートを使って、クライアントの悩みや課題を解決できるようになればAIエンジニアとしての市場価値は高まるでしょう。

 

効果検証の能力

効果検証とは、自分が行った施策がなぜ成功し、なぜ失敗したのかの原因をデータを使って分析するためのスキルを言います。

 

ABテストや、効果検証のモデルを自分で考案し、利用する能力が必要となります。

 

データの操作能力

AIエンジニアは常に大量のデータを操り、分析していくので、データベースの知識、データ取得/それを利用する能力が必要となります。

 

SQLが使えれば、データ収集・利用が円滑になるでしょう。

 

AIエンジニアの平均年収

レバテックフリーランスの「AIエンジニアとは？仕事内容や必要なスキル、年収などを解説」  によると、フリーランスAIエンジニアの平均年収996万円と出ています。

 

平均年収でこの金額であるから、年収1000万円を超えている人も普通にいるということになります。

 

恐らくフリーランスでここまで稼げるのは、エンジニアか個人事業主くらいでは無いでしょうか？

 

AIエンジニアに向いている人の特徴

ここからは、AIエンジニアという職業にはどんな人が向いているのか解説していきます。

 

エンジニアの中でも専門性が高いと言われ、AIの道を極めるのは適正などにもよるものと思われます。

 

数学ができる

AIエンジニアになる為には、プログラミングだけではなく、大学受験レベルの数学も必要です。

 

 

文系の方でも、基礎的な数学から手をつけてみてはいかがでしょうか。

 

プログラミングに強い

AIエンジニアを目指す場合、絶対に避けては通れないものがあります。

 

それはプログラミングです。

 

AIエンジニアになるには、プログラミングのスキルが必須となり、Pythonの豊富な知識が求められます。

 

Python以外にもRやSQLといった知識が必要となり、プログラミングは向き不向きがあるため、自分に合うのか早い段階に見極めておきましょう。

 

論理的思考が好き

AIエンジニアになるのにこれも重要な適性ですが、論理的思考をするのがそもそも好きでないと厳しいです。

 

 

そのためには、一日中頭を使っていても平気でタフな頭脳体力が必要です。

 

例えば、四六時中本を読んでいても全く問題ないタイプや、常に何かをインプットしていたい性格の方には大変向いている仕事であると言えるでしょう。

 

その他必要な知識

ここでは他にも必要となるような知識について解説していきます。

 

順番に解説していくので、頑張って身に付けていきましょう。

 

機械学習、ディープラーニングの知識

AIエンジニアとして働く為に、機械学習や深層学習(ディープラーニング)に関する知識が確実に必要になります。

 

 

自分で学習できるというのがポイントで、これは人間の思考回路にも近いと言えるでしょう。

 

機械学習やディープラーニングは、AI開発にはなくてはならないものであり、できる限り勉強しておくと良いでしょう。

 

フレームワークやライブラリを扱う能力

AI開発で必要とする言語としては、Python、C++、JavaScript、R言語などがあります。

 

機械学習向けのフレームワークやライブラリを扱えるようになっておくと、実務でもかなり役に立つと言えるでしょう。

 

下記に主なモノを挙げておきます。

項目	内容
TensorFlow	マシンラーニング(ML)、ディーラーニング(DL)向けのライブラリのことで、機会学習領域でも人気である。
Keras	TesnsorFlowと同じくディープラーニングのライブラリで、設計が分かりやすく、短いコードでも書き上げられる。
PyTorch	TensorFlowやKerasとも違い、機会学習上で、動的な計算処理、計算グラフの作成ができる。
MXNet	命令的/宣言的プログラムが混合しており、豊富なディープラーニングモデルのサポートが可能なライブラリ。
Caffe	画像認識処理に特化したディープラーニングの為のライブラリである。

参照元：すべらない転職 AIエンジニアに未経験から転職する方法は？｜年収や将来性は？

SQLなどのデータベースの構築、運用ができる

AIはデータベースと強く関係しております。

 

データベースにある大量のデータを用いて、AIは自主的に分析、判断していきます。

 

データベースを操作する言語はSQLというものがあります。

 

データベースを活用するには、SQLのスキルが必要となってくるので、SQLを学習することをおすすめします。

 

構築、運用のためにデータベースの全体像や仕組みは理解していかなくてはなりません。

 

転職の際に役立つ資格

ここからは、転職をする際に持っておくと役に立ちやすい資格を紹介していきます。

 

基本情報技術者/応用情報技術者

基本情報技術者及び、応用情報技術者とはITに対する基礎的な知識を測る資格で、独立行政法人 情報処理推進機構(IPA)が運営している資格試験になります。

 

 

エンジニアの仕事をしている人たちに、推奨されるような資格なので、AIエンジニアを目指す人にも役に立つと言えるでしょう。

 

G検定、E資格

G検定・E資格は、AIやデータを活用する際の能力、ディープラーニングに関わる知識を測る資格になります。

 

※一般社団法人 日本ディープラーニング協会によって運営。

 

 

AIエンジニアを目指すのであれば、転職で有利になると言えますので、上記資格は取っておいても良いでしょう。

 

Python3エンジニア認定試験・データ分析試験

Python3エンジニア認定試験/データ分析試験はPython、データ分析に関する基礎的な素養を問うような資格試験です。

 

Python3エンジニア認定試験は、基礎的なPythonの試験、データ分析試験も分析に関する基礎的な試験となるので、そこまで難しい試験ではありません。

 

AIエンジニアになる最初のステップとして考えておきたい資格です。

 

統計検定

統計検定は、21世紀において国際社会でも認められている統計の能力を測るものとなります。

 

データを基に、あらゆるビジネス課題を分析し、解決に導ける数字のスペシャリストと言えるでしょう。

 

AIエンジニアになるには、統計の能力が必要なため、取っておくと周りのエンジニアとも差別化する事ができるでしょう。

 

AIエンジニアに必要な知識、スキルを身につける方法

それでは未経験からAIエンジニアになるために、必要な知識などをどうやって身に付けていくのかも解説していきます。

 

独学

独学でAIエンジニアを目指すにあたって、「本で学ぶ」、「プログラミングサイト」などをおすすめします。

 

 

特にPython学習などは、熟練者に教わりながらの方が効率が良いため、スクールに通うことをおすすめします。

プログラミング学習サイト

おすすめなプログラミング学習サイトとしては、Progateなどが挙げられます。

 

プログラミング初心者用に、とてもよくできた無料の学習サイトなのでまずはこちらを使って学ばれるのが良いでしょう。

 

プログラミングスクール

ここでは、未経験からAIエンジニアを目指すにあたって、おすすめなプログラミングスクールを解説していきます。

 

エンジニア向けの転職エージェント

今、未経験からAIエンジニアを目指す意味とは？

それでは、未経験の状態からAIエンジニアになる事についての意味も解説したいと思います。

 

 

わざわざプログラミングをイチから勉強して、かつ難しい数学や統計学を学んでまでその職業のメリットはあるのでしょうか？

 

私はAIエンジニアになる事のメリットとしては、下記が挙げられると考えております。

 

市場の希少価値が高く、必然的に報酬が高くなる

前者の市場価値の高さは、このエンジニアになるメリットという事ができます。

 

 

しかし、プログラミングなどを身に付けたエンジニアは、代わりの効かない専門職として市場価値は経験年数に応じて高くなります。

 

これは長期にキャリアを形成していくにあたって、とても重要な事です。

 

手に職が付き、かつ自分で新しいビジネスを切り開く事ができる

自分の専門性を高める事ができ、プラスアルファで、新しいビジネスチャンスを見出せるAIエンジニアはとても価値が高いと言えます。

 

今はどの業界でも、AIを活用したツールやサービスの導入を急いでいる事もチャンスと言えます。

 

 

AIや機械学習に対して、今から学んで身に付けていくことは、将来への投資という事も言えるでしょう。

 

まとめ

今回は未経験からAIエンジニアになる為の方法や、必要となる知識/スキルを解説してきました。

 

これから確実にAIの需要は増えていく中で、今この職業に就いている人たちはかなり将来性のある道が開けています。

 

10年後、20年後の世の中はどうなっているか分かりません。

 

今から着実にその備えを取っておく事は大変有意義のある行動となります。

 

自分の適性も踏まえながら、AIエンジニアを目指すのか別の道を進むのかはあなた次第と言えるのです。