未経験からAIエンジニアを目指すには？ステップや必要なスキルについて紹介

AIエンジニアってどんな仕事？

AIエンジニアとはAIの開発やデータ分析など、AIに関連した幅広い業務を行うエンジニアのことです。AIエンジニアの仕事は大きく分けて、プログラミングとアナリティクスという2つの分野に分けることができます。

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近年ではAI技術の進歩によって世の中のさまざまなサービスでAI技術が活用されるようになってきていますが、需要に対してAIエンジニアの数は足りないと言われています。

AIエンジニアの将来性

AI市場は年々拡大を続けており、AIエンジニアという職業も注目を集めています。また、市場の拡大によりAIを活用した事業開発を行う企業も増えてきています。AIエンジニアの需要は今後も伸びていくと言われています。

高い需要に対してAIエンジニアの数はまだまだ足りていないことから、AIエンジニアには将来性が期待できると言えるでしょう。

AIエンジニアになる3つの方法

普段利用しているようなサービスにもAIが活用されるようになり、AIエンジニアという仕事に興味を持っている方も多いでしょう。では、AIエンジニアになるにはどのような方法があるのでしょうか。

ここではAIエンジニアになる方法を紹介していきます。参考にしてみてください。

1：未経験からポテンシャル採用で就職する

ポテンシャル採用とは将来性を期待して採用するものです。主に20代の若手の人材に対して行われます。プログラミング経験がなくても、20代前半の第二新卒や既卒であればポテンシャル採用で就職や転職を目指すこともできるでしょう。

AIエンジニアは最初から実務経験のある人材が限られているため、企業によっては自社で一から育成しようと考えている場合があります。

2：エンジニアから転職する

すでにエンジニアとして働いている場合は、経験を活かしてAIエンジニアに転職する方法があります。AIエンジニアであってもプログラミングスキルやデータベースなどの基本的なIT知識は必要になります。

AIに関連した知識や技術は習得する必要はありますが、保有している資格やスキルによってはAIエンジニア転職することも難しくはないでしょう。

3：新卒から就職する

大学や大学院卒業後に新卒採用でAIエンジニアへの就職を目指す方法があります。AIエンジニアには統計や数学などの理数系の知識やコンピュータサイエンスの知識が必要になるため、大学や大学院で専門的な学習を行うのが近道と言えます。

新卒であれば実務経験がないのは普通ですが、専門的な知識を持っていればスムーズに就職しやすく、特に情報科学系の学部であれば採用されやすいでしょう。

未経験からAIエンジニアを目指す3つのステップ

AIエンジニアはまだまだ発展していく分野と言われているため、未経験からでもAIエンジニアを目指すことは可能でしょう。

しかし別職種からいきなり専門性の高いAIエンジニアを目指すのはハードルが高く、まずはエンジニアに転職し、エンジニアとしてのスキルや経験を身につけてからAIエンジニアに転職するのが良いでしょう。

ここでは未経験からAIエンジニアを目指す3つのステップを紹介しますので、参考にしてみてください。

1：エンジニアとしての経験を積む

まずは他のエンジニア職として転職し、実務経験を積みましょう。エンジニア職にはさまざまな種類がありますが、その中でもAIエンジニアに必要なスキルを身につけられる職種としてはインフラ系、データ分析系、IT系、Web系職種があります。

ここではそれぞれ紹介していきます。

サーバーエンジニアやネットワークエンジニアの場合

サーバーエンジニアやネットワークエンジニアなどのインフラ系のエンジニア職は、未経験からでも就職しやすいと言われています。

インフラ系のエンジニア職として働くことで、サーバーやネットワークの設計、構築、保守運用といった業務からインフラ周りの知識やスキルを身に付けることができるからです。

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どのようなシステムやアプリケーションを開発する場合でも、ITインフラに関する知識は必須となります。

データサイエンティストやデータベースエンジニアの場合

データサイエンティストやデータベースエンジニアなどのデータ分析職種は、AIエンジニアに直接役立つ知識やスキルが習得できるでしょう。

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普段の業務でAIエンジニアと同じようにデータベースやSQLを扱うため、実践的なスキルを磨くことができます。他にもデータアナリストやデータエンジニアなどの職種でもデータベースやデータを扱います。

SEやプログラマーの場合

SEやプログラマーなどの一般的なITエンジニア職は未経験からでも就職しやすいです。システム開発会社に就職する場合、まずはプログラマーからキャリアをスタートする場合がほとんどです。

プログラマーとしてプログラミングやテストなどを行うことで、AIエンジニアにも必要な実践的なプログラミングスキルを習得することができるでしょう。

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ただし、AIエンジニアが扱うプログラミング言語はPythonが基本となっているため、開発言語によってはAIエンジニアへの転職が難しいケースもあるため注意が必要です。

Webエンジニアの場合

Webエンジニアとは、スマホアプリなどのWeb周りの開発を行うエンジニアを指します。

近年需要の伸びているWebエンジニアは、大きく分けてデータベースなどの裏方の処理を担うバックエンドエンジニアと、ユーザーから見えるフロントエンドの開発を行うフロントエンドエンジニアに分類できます。

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AIエンジニアに必要な開発スキルを習得するには、バックエンドエンジニアとしてスキルを磨くと良いでしょう。

2：AIに関する知識やスキルを身に付ける

エンジニアとして実務経験を積みながら、AIエンジニアに必要な知識を習得しましょう。エンジニアの業務の中でもAIエンジニアとして役立つ間接的知識やスキルを習得することはできますが、AIに関連した直結した知識や技術は自分で勉強する必要が出てくるでしょう。

たとえば機械学習やディープラーニングの知識、大学レベルの数学や統計学の知識などは、書籍やプログラミングスクールに通うといった方法で習得が可能です。

3：AIエンジニアとして転職または異動を願い出る

エンジニアとしての実務経験とAIに関する知識やスキルを身につけたら、転職でAIエンジニアを目指しましょう。AIエンジニアへの転職は一人では難しい面もあるため、転職活動では転職エージェントを活用するのがおすすめです。

また、自社にAIを活用した事業開発を行う部門がある場合は、社内異動を願い出て配置転換によってAIエンジニアになることも可能です。

AIエンジニアに求められる知識とスキル4つ

ここまで紹介したとおり、エンジニアとして経験を積む場合であっても、AIエンジニアに必要な勉強は自身で行う必要があります。AIエンジニアには専門的な知識やスキルが必要になりますが、具体的にどのようなスキルを習得すればよいのでしょうか。

ここではAIエンジニアに求められる知識とスキルを紹介しますので、勉強を行う上での参考にしてみてください。

1：数学の知識

AIエンジニアには大学卒業レベルの統計学や確率などの数学的な知識が必要です。大学レベルの数学は非常に難易度も高いことから、文系の人は特に、理系の人でもしっかりと学ぶ必要があります。

AIエンジニアに必要とされる数学の知識としては、微分積分学、線形代数学、ベクトル、確率、行列、統計学などがあります。まずはこれらの単元を中心に学習するいいでしょう。

2：プログラミングスキル

AIエンジニアにはプログラミングスキルも必要です。特にAI開発での標準言語とされているPythonのプログラミングスキルは、きちんと習得しておきましょう。Pythonは他の言語に比べて文法がシンプルでわかりやすいことから、初心者でも比較的学びやすい言語だと言われています。

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また、PythonにはAI開発やデータ分析に必要なライブラリも豊富に揃っているため、ライブラリの使い方も併せて学んでおきましょう。

3：データベースに関する知識とスキル

AIエンジニアはデータを扱うため、データベースに関する知識やスキルも必要です。機械学習やディープラーニングを行う場合にはビッグデータを利用する必要がありますが、効率よくビッグデータを扱う上でデータベースの適切な運用スキルは非常に重要になります。

データベース管理システムの知識に加えて、データベースを操作するSQLの知識も習得しておきましょう。

4：機械学習やディープラーニングに関する知識とスキル

機械学習やディープラーニングに関する知識とスキルもAIエンジニアには必要です。機械学習とはコンピュータがデータを用い学ぶことによってアルゴリズムを構築することです。機械学習の学習方法の1つとしてディープラーニングというものがあります。

非常に専門的な分野であり、領域も広いことからきちんと勉強を継続していくことが大切でしょう。

AIエンジニアを目指すための学習方法

AIエンジニアになるために必要な知識やスキルを紹介してきましたが、実際に学習を行うにはどのような方法があるのでしょうか。

ここではAIエンジニアを目指すための学習方法を紹介しますので、参考にしてみてください。

プログラミングスクールに通う

プログラミングスクールであればプロの講師にプログラミングを教えてもらうことができるため、効率的に学習を進めることができるでしょう。

カリキュラムに沿って講師に直接指導してもらえることから、わからない点があったとしても解消しながら学習を進めていくことができます。そのため、独学で学習を進める場合よりも挫折しにくいと言えます。

プログラミングスクールは通学するタイプだけでなくオンラインで受講できるタイプもあるため、近くにスクールが無かったり通学する時間が取れなかったりする人はオンライン型スクールも検討しましょう。

独学で勉強する

書籍や学習サイトなどを利用して独学で勉強する方法もあります。AI開発に関連した本は多数出版されており、本であれば必要な情報が1冊にまとまっているため復習しやすいというメリットが挙げられます。

また、学習サイトを活用するのも一つの手段でしょう。自宅でパソコンを使って実践的な知識を習得することができます。最近はAIを学べる学習サイトも登場しているため、独学する場合は書籍と学習サイトを併用して学習すると良いでしょう。

AIエンジニアの勉強におすすめの本3選

未経験でAIエンジニアへの転職を検討している方の中には、独学でAIエンジニアを目指して勉強したいと考えている方もいるでしょう。AI学習に役立つ書籍を1～2冊用意しておくと、必要なときに復習もできるためおすすめです。

ここではAIエンジニアの勉強におすすめの本を紹介していきます。

1：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機械学習プログラミング」は機械学習の専門書です。現在は第3版が出ており、Pythonコーディングの実際から理論的背景まで解説しているのが特徴です。

また、第3版では新しく敵対的生成ネットワークと強化学習の章が追加されており、scikit-learnやTensorFlowなどの最新のPython環境にも対応しています。

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

2：いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本

「いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本」は、AIでビジネスを成功させるためのノウハウをまとめた本です。ビジネスにAIを導入するための構想から実装、運用まで、実践的な導入方法を解説しています。

AIと機械学習の基礎から丁寧に解説しているため、AIや機械学習について理解を深めながら仕事にAIを取り入れる方法を学ぶことができるでしょう。

いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本

3：詳細！ Python 3 入門ノート

「詳細！ Python 3 入門ノート」は、500本を超えるサンプルコード、150本以上のPythonファイルによってPythonプログラミングが学べる本です。多くのコードを読むことで理解を深めていくことができます。

また、解説には図解が記載されているため、Python初心者にも理解しやすい参考書と言えるのではないでしょうか。

詳細！ Python 3 入門ノート

未経験者がAIを学習できるプログラミングスクール4選

プログラミングスクールに通うことで、本格的なプログラミングのスキルを磨いていくことができるでしょう。プログラミングスクールであれば他の生徒がいるため、モチベーションを維持しながら学習を進めていくことができます。

ここでは未経験者がAIを学習できるプログラミングスクールを紹介していきます。

1：TechAcademy（テックアカデミー）

TechAcademyは高い技術力を持ったメンターと呼ばれる講師にマンツーマンでプログラミングを教えてもらうことができるオンラインスクールです。オンラインスクールなので通学の必要がなく、短期集中プログラムもあるため時間が取れない人にもおすすめです。

AIコースも用意されており、機械学習やディープラーニングについて学ぶことができます。

2：人工知能専門プログラミングスクール AIジョブカレ

AIジョブカレは人工知能技術専門のプログラミングスクールです。AI関連の技術を本気で仕事にしたい人におすすめのプログラミングスクールで、講座を修了すれば未経験からでもAI関連の仕事を紹介してもらえる場合があります。

また、AIジョブカレから紹介してもらった仕事に就職が決まれば受講料も無料になります。

3：Aidemy Business

Aidemy BusinessはAIなどの最先端技術をパソコンやタブレット、スマートフォンで受講できるeラーニングプラットフォームです。自分でプログラミングのための環境構築を行う必要がなく、すぐに学習をはじめられます。

習熟度確認テストや進行状況の管理機能なども搭載しているため、効率的にAI学習を進められるでしょう。

4：キカガク（KIKAGAKU）

キカガクはAIを含めた最先端技術を学べる学習プラットフォームです。AI人材育成コースでは動画での学習や講師への質問、他の受講生との共同学習、アプリ開発などが体験できます。また、G検定の模擬テストを無料公開しているため、G検定合格を目指す人にもおすすめです。

未経験からAIエンジニアへの転職を目指そう

未経験からでも必要なステップを踏むことでAIエンジニアに転職することは可能です。

ぜひ本記事で紹介した未経験からAIエンジニアを目指す方法やAIエンジニアに求められる知識、スキルなどを参考に、未経験からAIエンジニアへの転職にチャレンジしてみてはいかがでしょうか。