AIの勉強方法が分からない人は多い

AI関連のスキルの勉強方法が分からない、という方は多いと予想されます。なぜならAIが注目され始めたのは最近のことなので、まだ勉強方法が広まっていないためです。

例えばAIを理解するのに何を勉強すれば良いのか、プログラミング言語は何を選択すれば良いか、などご存知ない方は多いのではないでしょうか。

今さら聞けない人工知能（AI）の基礎知識｜AI開発の基本を解説！

AIを勉強したいならまずは機械学習アルゴリズムから

一口にAIと言っても、自然言語処理・音声認識・画像認識など幅広いですが、どの分野に参入する場合においても、まずは機械学習アルゴリズムを覚えるところから始めることをおすすめします。

機械学習とはコンピュータに大量のデータを学習させる手法のことです。最近話題の将棋AIやチャットボットなどにも、機械学習の技術が導入されています。

機械学習を行うアルゴリズムにはいくつかの種類があります。これらのアルゴリズムを自分で実装してみて、AI開発の楽しさを実感できるようになるところから始めることをおすすめします。

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

AIに関する基礎知識

ここでは、AIに関する基礎知識について解説します。そもそもAIとは何かや、AIが注目されている理由、AIエンジニアの年収についてまとめました。

AIとは「Artificial Intelligence」の略で日本語で人工知能を表します。人工知能とは、人間のような振る舞いをするコンピュータ、あるいはそのようなコンピュータを開発する研究分野を指します。

AIと機械学習はよく混同されますが、機械学習はAIに内包される技術の1つです。また、ディープラーニング（深層学習）とは、機械学習の中でも多数のニューラルネットワークを用いるものを指します。

ニューラルネットワークとは？仕組みや関連用語をわかりやすく解説

昨今AIが注目されてきた理由は、技術の進歩によってAIが活躍できる環境が整ってきたためです。

コンピュータは年々性能が向上しており、大規模なデータも処理できるようになりました。加えて、SNSやスマホの普及によってネット上に情報が多くなったため、機械学習を行うための大量のデータを取得しやすくなりました。

AIエンジニアの年収データは該当しないため、代わりにAIエンジニアと親和性の高いデータベースエンジニアの年収データを紹介します。

データベースエンジニアの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は424万円（※2023年5月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、データベースエンジニアは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

今後AI導入が企業にバリューを出すことが広まっていけば、AIエンジニアの年収がさらに高まっていくことが予想されます。

【参考】：マイナビエージェント 職種図鑑 ※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方 【参考】：IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7） 【参考】：民間給与実態統計調査-国税庁

AIエンジニアの将来性が高い理由とは？仕事内容や転職のコツも解説

AI学習のロードマップ

続いて、AI学習のロードマップについて解説します。どのような手順でAIを勉強すれば良いのか、各手順のポイントは何か、などについてまとめました。

まず、AIで何がしたいのかを決める必要があります。何がしたいかを決めずに漠然と勉強していると、モチベーションが高まらず途中で挫折してしまう可能性があります。AI関連の本を読み、具体的に何ができるのか知ることから始めましょう。

PythonはAI開発で使われる言語の中でも特におすすめです。なぜならPythonは汎用性が高くWebアプリ開発などにも使えるうえに、文法も比較的シンプルだからです。学習サイトや参考書などでPythonの文法基礎を学ぶと良いでしょう。

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

PythonでAI開発を行うには、AIライブラリの使い方を学ぶ必要があります。AIライブラリには次のようなものがあります。

• NumPy：複雑な数値計算を行う
• pandas：データ分析を行う
• scikit-learn：機械学習アルゴリズムを実装する

【参考】：NumPy 【参考】：pandas 【参考】：scikit-learn

Pythonと平行して数学の基礎知識も学ぶと良いでしょう。AIライブラリを使えば、数学ができなくても簡単なAI開発ならできますが、高度なモデルを実装したい場合には数学知識が必要になります。ひとまず高校レベルでも良いので、微分積分や線形代数といった数学を学びましょう。

PythonのAIライブラリを駆使して、k近傍法や重回帰分析などの代表的な機械学習アルゴリズムの実装を行います。実際に手を動かして実装した方が、記憶に残りやすいですし、AI開発の楽しさも実感しやすいです。

実装しながら、それぞれのアルゴリズムの特徴や使う場面などについて学んでいくと良いでしょう。

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

AIの勉強の成果を活かせる企業に転職するポイント

最後に、AIの勉強を活かせる企業に転職するポイントを解説します。将来AIエンジニアになりたい方は参考にしてください。

AIのスキルがあることを分かりやすく証明するためにも、AI関連の資格を取得することをおすすめします。資格があれば具体的にどのようなスキルがあるのか、採用担当者に理解されやすいです。AI関連の資格には、G検定などがあります。

【参考】：G検定

AI関連資格おすすめ8選！未経験からAIエンジニアになる上で取得したい資格

G検定とはどのような資格？難易度や勉強方法、活かせる仕事も紹介

AIエンジニアの求人は現状そこまで多くはないため、求人を探すのに苦労することも多いでしょう。また、一口にAIエンジニアといっても仕事内容はさまざまですので、求人の詳細をよく確認したうえで転職する必要があります。

自分の希望通りの求人を探したいなら、転職エージェントを活用することをおすすめします。転職エージェントに登録すれば、担当者が自分に合った求人をピックアップして紹介してくれます。

AIの勉強は手順に基づいて無理なく行うことが大切

本記事ではAIの勉強方法について解説しました。AIを理解するには、Pythonや数学の知識が必要になります。AIの勉強は手順に基づいて無理なく行うことが大切です。

AIエンジニアの市場価値は今後高まることが予想されるため、AI技術に興味があるのであればAIエンジニアを目指すのはおすすめできます。ただし、AIエンジニアに転職するのは容易ではありません。AIエンジニアには多くの技術が求められますし、まだ求人数もそこまで多くはないためです。

AIエンジニアに転職するには、勉強して得たスキルを選考の場でアピールし、企業に貢献できる人材であることを示す必要があります。しかし、転職活動に慣れていない方は、面接対策をどのように進めていけば良いのか分からない場合が多いのではないでしょうか。

そこで利用を推奨するのがマイナビIT エージェントです。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向け、無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案します。

アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。