AIエンジニアになるには？未経験でも今からできる勉強法を紹介！
この記事の目次
AIエンジニアとは？
近年、技術の進歩はめざましく、AIを使った技術は音声認識や自動運転、医療現場における病変検出などさまざまな分野で実用化されています。AI技術は私たちの生活の身近なものになりつつあり、今後は更なる発展や普及が見込まれます。
AIの技術を支える職業がAIエンジニアです。AIエンジニアとはIT業界において機械学習やデータ解析などを専門に行うエンジニアのことを言います。
では、AIエンジニアになるためにはどのようなことをすれば良いのでしょうか。
本記事では、
- AIエンジニアって何をするの？
- AIエンジニアになるには今から何をすればいいの？
- 社会人や文系出身でもAIエンジニアとして活躍できる？
- AIエンジニアは副業でもできるの？
といった疑問にお答えし、解説していきます。
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアは、業務や実生活などで発生する多くの課題を解決することを目的として、AIを活用する職業です。
AIエンジニアの仕事は、大きく2つに分けられます。
1つ目は蓄積された膨大なデータの分析・解析・活用方法について考えていくアナリティクスの分野。2つ目はアナリティクスの結果をもとに、実際にデータ処理を行うAIの開発・実装を行うプログラミングの分野です。
AIエンジニアの将来性
AIは音声認識や自動運転、医療分野における病変の検出などにおいてすでに実用化されています。また、化学業界や、5Gなどで話題になっている通信業界、銀行業界や不動産業界などといった多種多様な業種においてAIは活用されており、現在も新たな課題の解決のためにAI開発が行われています。
AI導入事例の一例として、LINE株式会社は、AIにより全自動で電話応答およびレストランなどの予約を行うサービス「AiCall」を開発しました。AIが既存の仕事に取って代わる存在になりつつことが分かります。
AIエンジニアの需要は今後も高まることが見込まれます。
しかし、AIエンジニアになるためにはAIを実装するためのプログラミング言語や機械学習のフレームワークを理解する必要があり、データを処理するための数学、主に統計学の知識も必要となります。習得するべき知識も多いことから、ハードルが高い印象があり、AIエンジニアは人手不足とも言われています。
AIエンジニアの国内における年収は平均600万円程度で、DeNAやNECでは、新卒であっても、AIに精通した人材、通称「AI人材」に対して1000万円の年収を提示しています。海外ではスキルレベルによってそれ以上の年収が期待できます。
このようにAIエンジニアは、社会においても非常に求められている人材であり、それが年収という形でも示されてもいます。
では実際にAIエンジニアとして働くためには今からどのようなことを始めれば良いのかみていきましょう。
AIエンジニアに必要なスキル、知識
AIエンジニアはITエンジニアの中の一つの業種と考えられ、AIを作成・実装する上でプログラミング技術はもちろんのこと、AIに関する専門知識や数学の知識も必要です。
また、データを基に論理的に物事を考えていく論理的思考力も重要となってきます。
AIエンジニアになるために必要な資格はありませんが、働く上で必要となる知識は多く存在します。
関連：AIとデータサイエンスの違いは？AI活用に重要なスキルと企業の在り方について
１．プログラミングの知識
データの前処理や、実際にAIを実装していく上でプログラミングの技術が必要になります。特に、AIを実装していく上で重要なフレームワーク、scikit-learnやTensorflowなどは、プログラミング言語のひとつであるPythonを用いており、AI開発をするのであればもっておきたい知識です。
２．数学的な知識
AIを実装していく上で、数学の統計学や微分積分、線形代数といった知識が重要となってきます。これらの知識は、機械学習の原理に関わってくるため、必要不可欠です。しかし、数学に苦手意識を持つ方もこれからご紹介する勉強方法を活用すれば、知識を身につけることは十分可能です。
３．機械学習のアルゴリズムに関する知識
教師あり学習や教師なし学習、回帰や分類、学習と推論といったキーワードやその違いを理解することは、AIエンジニアとして問題を考えていく上で避けられません。近年では、技術の発展に追いつくためにも、ディープラーニング（深層学習）の知識も必要となっています。
４．データベースの運用知識
AIを活用するためにはデータが必要不可欠です。そのため、データを取り扱うデータベースの知識も必要となります。SQLはデータベース言語の一種であり、ISO（国際標準化機構）で規格化されており、普及率も高いです。
AIエンジニアになるための大学選び
AIエンジニアになるための知識がない場合でも、大学や大学院の情報学科を専攻したり、専門学校のAIコースに通うことで知識を得ることができます。
実際に人工知能の研究を行っている大学には以下のような大学があります。
- 東京大学
- 京都大学
- 東京工業大学
- 北海道大学
- 東北大学
- 大阪大学
- 名古屋大学
- 九州大学
- 奈良先端科学技術大学院大学
- 北陸先端科学技術大学院大学
しかし、情報工学系の大学や専門学校に進学することだけが、AIエンジニアになる方法ではありません。
文系やプログラミング未経験でもAIエンジニアになる方法
大学や専門学校に通うことはAIエンジニアになるための一つの道ですが、現在すでに社会人としてAIエンジニア以外の職種で働いている方や、文系出身の方でもAIエンジニアになる方法はあります。
社会人の方はオンラインスクールや対面講座がおすすめです。オンラインスクールは大学や専門学校に比べると費用面の負担も小さく、転職サポートもついていることがあり、今後AIエンジニアとして働きたい場合には良い手段と言えます。
AIエンジニアになるための独学方法
文系の大学生の方や、独学でAIエンジニアになりたいという方には、オライリーから出ている「scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習」という書籍が非常に参考になります。
こちらの書籍では、AIについての初歩的な原理から、環境構築といったプログラミングを行う上で必要となることについてまで、丁寧に解説されています。実際に実務で用いるようなデータが準備されており、それを用いて自身でプログラムを記述していくことでAIを使えるようになっていきます。
また、機械学習のフレームワークとして一般的なscikit-learnとTensorFlowを取り扱っているため、実務をイメージする上でも役に立ちます。
ただし、こちらの書籍のプログラミング言語はPythonであるため、Python未経験者の方はこの本で勉強を行う前に、同じくオライリーから出ている「退屈なことはPythonにやらせよう」といった本を用いて、Pythonやそのライブラリに慣れておくことで、スムーズに内容理解していくことができます。
関連：AI開発でPythonが使われるのはなぜ？ライブラリもご紹介
独学中の計算資源不足への対処法
独学する上で、テキストや数値データを扱うAIであれば、一般的なPCでも処理ができます。しかし、画像や音声、動画といったデータ量の大きな情報を対象に学習を行う場合、メモリやGPUといった計算資源が必要となってきます。
独学において、これらの計算資源を購入し、ドライバやCUDAなどをインストールすることは非常に大きな壁となりえます。
そこで、この問題に対して、Googleが出しているGoogleColabというサービスを用いることで、ブラウザ経由で環境構築の手間なく、Googleの保有する計算資源を無料で使用することができます。
計算資源が必要となった場合には、このようなサービスを上手く活用することもスキル習得の助けとなるでしょう。
GoogleColabの使い方について：https://www.python.jp/train/experience/index.html
AIエンジニアと副業
副業としてAIエンジニアの仕事を得るためにはいくつかの手段があります。
１．クラウドソーシング
クラウドソーシングとは比較的に簡単に、Web上で仕事を見つける方法です。
手軽に副業ができるメリットがある一方、クラウドソーシングによる案件は時給単価が低い傾向にあるというデメリットもあります。
２．求人媒体やエージェントの活用
求人サイトやエージェントを通して副業案件を探すのも一つの方法です。特にエージェントは複数の求人情報を持っている場合があり、登録することで案件を紹介してもらえるので、積極的に活用していきましょう。
３．知人を通じての紹介
幅広い人脈をお持ちの方におすすめの方法です。この方法は求人媒体に載らない好条件の案件を紹介してもらえたりすることがあります。また、仕事の結果次第では次の仕事を紹介してもらえる場合もあり、セミナーや勉強会、SNS上のコミュニティーなどを活用し人脈を広げていくことが重要です。
まとめ
本記事では、AIエンジニアについて解説しました。
AIエンジニアには専門知識が必要とされますが、社会的に需要の高まっている職種です。オンラインスクールや専門書を上手く活用することで、AI人材として活躍するチャンスを掴むことも可能でしょう。
また、本サイトでは、Pythonやニューラルネットワークについてくわしい解説を載せております。そちらも合わせてご覧ください。
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