「AIエンジニアに未経験者がなるのは無理では？」このように思っていませんか？たしかにAIエンジニアになるにはいくつものハードルがありますが、正しいステップを踏めば未経験者でも十分に挑戦可能です。
この記事では、AIエンジニアの仕事内容や必要なスキル、そして具体的な学び方をわかりやすく解説します。未来を担うAI技術を身につければ高収入を狙えて、さらには社会貢献にもつながるでしょう。
AIエンジニアへの一歩を踏み出して、ぜひあなたの夢を実現してみてください。
AIエンジニアとは
AIエンジニアとは、人工知能であるAIのシステム開発・ソフトウェア開発を行う技術者のことを言います。
たとえば、AIエンジニアの中心的な業務として、機械学習を活用してAIモデルを構築することが挙げられます。機械学習とは、コンピューターが膨大なデータを分析し、その中から規則性やパターンを見つけ出す技術を指します。
この技術を活用することで、画像認識・音声認識・自然言語処理といった高度なタスクを自動化できるよう、AIを教育できるのです。
AIエンジニアはやめとけと言われる理由
「AIエンジニアはやめとけ」と言われることがありますが、これには以下のような理由が考えられます。
- 高度なスキルが求められる
- 継続的な学習が必要
- 業務が多くなりがち
AIエンジニアには、プログラミングやアプリケーション開発能力、数学的知識などの高度なスキルが求められます。またAI技術は進歩が速いため、継続的な学習が欠かせません。さらに、AIエンジニアは人材不足の傾向にあり、1人でこなす業務が多くなりがちです。
ただし、このような理由があるからと言って、本当にやめておくべきなのでしょうか。AIエンジニアになるには多くのハードルを超えなくてはなりませんが、AIエンジニアは、多くの魅力と可能性も秘めています。
たとえばAI技術は、社会のデジタル化を支える重要な技術であり、今後も需要が高まると予想されています。この分野でスキルを磨けば、長期的なキャリアの安定性が期待できます。
また、AIエンジニアは、高度な専門性が求められる分、報酬水準が高い点も魅力的です。さらに、スキルの習得が難しい分だけ、AIエンジニアになれるとキャリアの中で大きな強みになります。
技術力とビジネススキルを兼ね備えた人材として活躍できれば、同業者との差も大きく広げられます。AIエンジニアは、自身の努力次第で明るい未来を切り開ける職業とも言えるでしょう。
AIエンジニアに向いている人の特徴
AIエンジニアに向いているのは、どのような人なのでしょうか？
ここでは、AIエンジニアに向いている人の特徴を具体的に解説します。AIエンジニアの仕事が気になっている方は、ぜひ自身と照らし合わせながら読んでみてください。
- 論理的思考ができる
- 新しい技術に興味がある
- 理数系が得意である
- プログラミングに興味がある
- 集中力や忍耐力がある
論理的思考ができる
AIエンジニアには、物事を体系的に考える能力が欠かせません。データの因果関係を明確にして最適な解決策を導き出すには、論理的なアプローチが必要です。
複雑な問題に直面しても、段階を追って論理的に解決策を見出せる人は、この分野で成功しやすいでしょう。具体的にはエラーの原因を突き止めたり、アルゴリズムの改善ポイントを探したりできる能力が求められます。
新しい技術に興味がある
AIの世界は急速に進化しており、常に新しい技術や手法が登場しています。そのため、技術革新に対する関心と学び続ける意欲が求められます。
たとえば、最新の機械学習アルゴリズムを把握したり、新しいツールの使い方を学んだりする姿勢が大切です。
自主的に情報を収集し、AI技術の変化に柔軟に対応できる人は、AIエンジニアに向いていると言えるでしょう。
理数系が得意である
数学や統計学の知識は、AIエンジニアの基礎となります。機械学習アルゴリズムの構造を理解したり、データ分析を実施したりする際に、理数系の素養が役立つでしょう。
もちろんPythonなどのプログラム言語が計算を補助してくれますが、基礎となる数学的理解がなければ、背後の仕組みを理解して正確にプログラム言語を扱うのは難しいでしょう。理数系に強い関心を持つ方には、AIエンジニアがとくに向いています。
プログラミングに興味がある
AIエンジニアにはプログラミングスキルが不可欠です。とくにPythonやR言語が頻繁に使用され、自然言語処理やデータ分析に活用されるからです。
プログラミングが好きで、新しい言語やフレームワーク（開発に必要な機能をまとめた骨組み）を学ぶことに前向きな方は、この分野での成長が期待できるでしょう。
集中力や忍耐力がある
AIエンジニアの仕事には、データ管理やアルゴリズムの調整など、細かい作業が発生します。これらの作業を丁寧にこなすことで、成果物の品質が大きく左右されるでしょう。
また、数字やデータに向き合う時間が長いため、AIエンジニアには集中力や忍耐力が必要です。
小さなミスが全体の結果に影響を及ぼすこともあるため、正確性を重視できる人がAIエンジニアに向いていると言えるでしょう。
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアの仕事は、主に「AI開発」「学習」「分析」という3つに分類されます。所属する企業やプロジェクトにより仕事内容は異なるものの、共通した基本業務があります。
以下では、AIエンジニアの仕事内容を具体的に解説します。
AI開発
AIエンジニアの中心的な業務は、AI開発と言えます。この分野では、AIを活用したシステムの設計・実装・テストを繰り返し、目標とする性能を達成できるよう調整します。
たとえば、音声認識・画像認識の機能を持つAIを開発する際には、ユーザーが直感的に使いやすい仕様が求められるでしょう。
AI開発では、Keras・TensorFlow・PyTorchなどの機械学習ライブラリが多用されます。また、Pythonが主なプログラミング言語として利用されていますが、RやC++といった他の言語も必要に応じて活用されます。
これらの技術を駆使し、より精度の高いシステムを構築することが、AIエンジニアの役割です。
学習
AI開発が完了した後は、学習のプロセスに移ります。この段階では、AIに膨大なデータを取り込ませ、処理能力や予測精度を向上させていきます。
ここで重要になるのが、適切なデータの収集と整理です。AIエンジニアは、学習に適したデータを集めたデータセットを作成し、不必要なデータを取り除くデータクレンジングを行います。
さらに、ディープラーニングの技術を用いることで、人間の脳のようにAIが複雑なパターンを見つけ出せるようになります。従来の手法では発見できなかった関係性や規則性を効率的に抽出できるようになるでしょう。
分析
学習を終えたAIは、分析の段階に進みます。この作業では、AIが得たデータをもとに状況を判断し、実際の問題解決に役立つパターンやルールを導き出します。
対象となるデータは多岐にわたり、音声や文章、画像だけでなく、自動運転データや人材関連データなども含まれます。
AI分析では、AIエンジニアがデータの提供や前処理を行うほか、データサイエンティストやアナリストと連携して結果を評価し、AIを活用する方法を模索します。
このような協力により、AIは現実の課題に適切に対応できるようになるのです。
AIエンジニアに必要なスキルとは
AIエンジニアとして仕事をしていくには、特定のスキルが求められます。ここで紹介するスキルを身につけることで、AI技術をより効果的に活用でき、実践的な解決策を提供できるでしょう。
- プログラミングスキル
- 数学的知識
- 機械学習とディープラーニングのスキル
- データベースの運用スキル
- ビジネス知識とコミュニケーションスキル
これらを総合的に習得することで、AIエンジニアとしての能力を向上させられるでしょう。
プログラミングスキル
AI開発には、プログラミングスキルが必須です。とくにPythonは、AI分野で最も広く使用されている言語です。
Pythonは、ライブラリやフレームワークが豊富で、初心者から上級者まで幅広く利用されます。
AIエンジニアの仕事は「開発系」と「分析系」の2種類に大別されます。開発系ではデータ解析やアルゴリズムの実装、分析系ではデータ処理や分析でプログラミングスキルが求められます。
数学的知識
AIの基礎となる数学的知識は、とくに線形代数、微分積分学、確率論・統計学の3分野です。
たとえば、機械学習アルゴリズムの設計には、線形代数の知識が不可欠であり、統計学はデータの解析やモデリングに活用されます。また、微分積分学は、パラメータの最適化や学習プロセスで重要な役割を果たします。
これらの数学的理論を理解することで、AI技術の仕組みを深く理解でき、仕事への応用が可能となります。
機械学習とディープラーニングのスキル
現代のAI技術の中心にあるのが、機械学習とディープラーニングです。AIエンジニアには、これらの技術を理解し、適切に運用する能力が求められます。
主要な機械学習手法や、過学習・正則化といった重要な概念を理解することが必要です。
また、代表的なアルゴリズムを実装し、アルゴリズムの挙動を設定するハイパーパラメータのチューニングを行う能力なども欠かせません。
機械学習とディープラーニングの両方のスキルを持っていると、多くのAI開発案件に対応できるでしょう。
データベースの運用スキル
AIにおいて、データは「栄養」とも言える重要な要素です。そのため、データベースを効率よく運用するスキルが欠かせません。
大量のデータを扱う機械学習やディープラーニングでは、SQLなどのデータベース言語を使いこなすことが必要です。効率的にデータを整理・管理することで、AIモデルの学習を最適化できるでしょう。
ビジネス知識とコミュニケーションスキル
AI技術をビジネスに活用するためには、技術的スキルに加えてビジネス課題を正しく理解する能力が必要です。
AIが提供する価値を顧客・取引先に説明し、的確に提案を行うための高いコミュニケーションスキルも欠かせません。
また、AIの倫理的・社会的影響を考慮することで、責任あるAI活用を実現できるでしょう。
AIエンジニアに必要な資格
AIエンジニアとしてのスキルを証明する資格は、キャリアの大きな強みとなるでしょう。ここでは、AIエンジニアが取得しておくべき主要な資格とその特徴を詳しく解説します。
- G検定
- E資格
- 統計検定
- Pythonエンジニア認定試験
- AWS Certified Machine Learning - Specialty
- AI-900（Microsoft Azure AI Fundamentals）
G検定
G検定は、ディープラーニングの基礎知識とそれを事業に応用する能力を証明するための資格です。この検定に合格することで、AIの基礎的な仕組みや応用方法が理解できていることを示せます。
G検定では、AIの歴史や関連する法律・倫理の知識も問われるため、広範囲な学習が必要です。
G検定の平均合格率は60%〜70%とされていて、初心者でも取り組みやすい資格であるため、AI分野への第一歩として挑戦してみましょう。
公式サイト：G検定とは｜日本ディープラーニング協会
E資格
E資格は、ディープラーニングの実装スキルを認定する高度な資格です。この資格は、AIエンジニアとしてキャリアアップを目指す方にとって非常に有益で、とくに開発現場での活躍を目指す方におすすめです。
試験を受けるには、事前の認定プログラムの受講が必須で、難易度が非常に高いと言われています。なおG検定はビジネスパーソン向け、E資格はエンジニア向けの資格とされています。
公式サイト：E資格とは｜日本ディープラーニング協会
統計検定
統計検定は、統計に関する知識とその応用力を証明できる資格です。試験は4級から1級まで段階的に設定されており、上位資格では高度な数学知識が必要です。
とくに、準1級以上を取得すれば、統計処理やデータ分析のスキルを証明でき、実務でも即戦力として評価されるでしょう。
公式サイト：統計検定｜統計質保証推進協会
Python 3 エンジニア認定試験
Python 3 エンジニア認定試験は、Pythonプログラミング言語の知識を証明するための資格です。この試験に合格することで、Pythonを活用した開発能力を身につけられ、AI分野の多岐にわたる業務で活用できます。
ディープラーニングでは、Pythonが必須のスキルであるため、この資格はAIエンジニアを目指す人にとって重要です。
公式サイト：Python 3 エンジニア認定試験 スキルマップ/受験ステップ（2024年版）|Pythonエンジニア育成推進協会
【資格】AWS Certified Machine Learning - Specialty
AWS Certified Machine Learning - Specialty（MLS-C01）は、Amazonが提供する資格です。AWS（Amazon Web Services）を活用した機械学習スキルを証明できます。
AWSクラウド上での機械学習ワークロード、または深層学習ワークロードの実務経験が受験のために推奨されており、対象者はエンジニアやデータサイエンティストが中心になります。
2年以上の実務経験が推奨されるため、一定のスキルを持つ中級者以上に適した資格です。
公式サイト：AWS Certified Machine Learning - Specialty｜AWS
【試験】Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals（AI-900）
Microsoft社のクラウドプラットフォームである「Microsoft Azure」における、機械学習とAIの基礎知識を評価する試験がMicrosoft Certified: Azure AI Fundamentals、通称AI-900です。
技術者だけでなく非技術者も対象としており、AI分野への入門として適しています。
G検定などで基礎知識を身につけた後に、さらに専門性を高めたい方に役立つ資格と言えるでしょう。
公式サイト：Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals｜Microsoft
AIエンジニアになるには？仕事を始めるまでの道のり
AIエンジニアを目指す方法は、ITエンジニアとしての経験があるかどうかで異なります。
未経験者の場合、まずはIT業界で基礎的なスキルを習得することが求められるでしょう。一方エンジニア経験者は、AI技術に関連する専門的な知識を深めながら、自身に合った分野を見極める必要があります。
ITエンジニア経験者の場合
すでにITエンジニアとして経験を積んでいる方は、具体的なキャリアプランが立てやすいというメリットがあります。
必要となるスキルや知識が異なるため、まずはAIエンジニアの役割や分野を理解し、プログラミング系とアナリティクス系のどちらを目指すのか決めましょう。
プログラミング系AIエンジニア
プログラミング系のAIエンジニアは、PythonやRといったAI開発でよく使われる言語の習得が必須です。
さらに、実際のプログラミング経験を積むことで、問題解決力や設計力を高められます。
アナリティクス系AIエンジニア
アナリティクス系のAIエンジニアには、データ分析や統計に関するスキルが求められます。
統計学やデータサイエンスの知識をいかし、AIを用いた分析のプロフェッショナルとして活躍する道が開けます。
IT業界未経験者・エンジニア未経験者の場合
IT業界未経験の方やエンジニア未経験の方がAIエンジニアを目指すには、多くのステップが必要です。
特定の学歴・資格が必須というわけではありませんが、高度な専門性が求められるため、専門教育を受けるのが近道です。
AIに特化した大学や専門学校でデータサイエンスや統計学を学び、Pythonなどのプログラミング言語やIoTの知識を身につけるとよいでしょう。
社会人が未経験からAIエンジニアを目指すには
社会人の場合、オンラインスクールや専門講座を活用してAIの知識を学ぶのが近道と言えるでしょう。
また、統計や機械学習、ディープラーニングなど、AIに必要な技術を実務的に学ぶ機会を増やしましょう。
AIエンジニアのスキルの習得には、半年～1年ほどかかると言われています。AI関連事業を行う企業に就職し、アナリスト業務やデータサイエンス業務を行いながら、AIエンジニアを目指す方法が現実的かもしれません。
AIエンジニアの年収
高度な技術が求められるAIエンジニアの年収は、高めだと言われています。
厚生労働省のデータによると、令和5年の国内のAIエンジニアの全国平均年収は558.3万円で、平均年齢は40歳です。
また、派遣社員のAIエンジニアは時給1,897円、アルバイトは1,187円というデータもあります。
企業の規模が大きくなると、AIエンジニアの年収が高めになる傾向があると言えるでしょう。
初心者は基本的なプログラミングや数学の知識を習得しよう
AIエンジニアは、AIシステムの開発を担う専門職で、画像認識・自然言語処理など多岐にわたる分野で活躍しています。
高いスキルが求められるものの、社会のデジタル化を支える重要な仕事として、今後も需要の増加が期待できます。
AIエンジニアになるには、プログラミング・数学・機械学習などの知識が必要で、継続的な学習意欲も持たなくてはなりません。
スキル習得には努力が必要ですが、その分高収入と安定したキャリアを得られる可能性があるでしょう。
未経験から目指す場合はオンラインスクールや専門教育を活用し、基礎スキルを習得するのが近道です。またAIエンジニアに向いているのは新技術への興味が強く、論理的思考や忍耐力を持つ人です。
AIエンジニアは、ハードルが高い職業ですが、挑戦する価値があります。専門スキルを身につければ、次世代のテクノロジーをリードし、グローバルに通用する人材になれるでしょう。
「自分がAIエンジニアになれるのだろうか」と不安を感じる方も、段階的な学習と計画的なステップアップで、少しずつ目標に近づけます。
まずは基本的なプログラミングや数学の知識を習得し、AI分野への第一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。
執筆者名Ruben
編集企画CWパートナーシップ・フリサプ編集チーム
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