AIを勉強するのに数学は必要？どこまでの範囲が必要か解説

アンドエンジニアのYouTube版『アンドエンジニアチャンネル』では、AI時代で生き残ることができるエンジニアについて対談動画を公開しています。興味のある方はぜひ下記よりご覧ください！

AIには数学の知識が必ず必要なのか？

AIの学習をするならば、数学の知識は必須と言われています。しかし、なぜAIに数学の知識が必要なのでしょうか。

それは、AIの仕組みには数学の知識が使われているからです。つまり、AIの仕組みを深く理解して仕事をする場合は、数学を勉強する必要があるでしょう。

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データ解析でも数学の知識は必要

先述で、AIの仕組みを理解するなら数学の知識が必要と説明しました。しかし、既にあるライブラリや、ツールを使って開発をするだけであれば、数学の知識はさほど必要ありません。

 一方で、そのライブラリがどのように動いているのかを知りたい場合には、数学の知識が必要です。さらに、ライブラリを使った結果を分析する際に、統計学をはじめとした数学の知識が必要となる可能性があります。

そのため、AIの仕組みに使われている数学の知識は、極力学んだ方が良いといえます。

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AIエンジニアと数学の必要性について

これまでの説明から、AIの勉強に数学の知識はあったほうが良いということが分かりました。また、AIエンジニアを目指している方はAIの仕組みについても触れる機会があると思いますので、数学の知識を習得することをおすすめします。

ここからは、AIエンジニアの仕事内容や参考年収について触れていきます。上記のような職種を目指している方は、是非参考にしてください。

まずはAIエンジニアの仕事内容について説明していきます。AIエンジニアと一言でいっても、データサイエンティストやデータアナリスト、機械学習エンジニアなど様々な職種があります。それぞれ詳しく説明します。

■データサイエンティスト

データサイエンティストは、主にデータを解析する技術者です。統計などの情報をもとにデータを分析したり、データを加工したりする業務を担当します。

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■データアナリスト

データアナリストは、データを分析した結果をもとに、ビジネスの課題解決を行うエンジニアです。企業によっては、システムの改良だけでなく、ビジネスの現場で実際に課題解決の提案をするようなことも求められます。

また、データサイエンティストと同様にデータを分析するアナリストもいるため、企業によって業務内容は多少変わります。

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■機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、AIの中でも特に機械学習の分野に特化したエンジニアです。機械学習のシステムの設計や構築、運用保守など多岐にわたって業務を行います。

また、上記の職種は業務内容に違いはありますが、どの職種でもデータを扱ったり、AIの仕組みに関わる分野を扱ったりするため、数学の知識が必要です。

機械学習エンジニアの仕事内容とは？スキルや将来性についても解説

AIエンジニアになりたいという方は、年収がどれくらいなのか気になるかと思います。AIエンジニアという職種の年収データがまだ見当たらないため、代わりにシステムエンジニアの年収データを参考に見てみましょう。

システムエンジニア(制御・組み込み)の年収は「マイナビエージェント 職業別年収ランキング」での平均年収455万円（※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SE・プログラマ（ソフトウェア製品の開発・実装）を参考にすると、平均年収568万円と分かりました。

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433万円ですので、製品開発／研究開発全般の職種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。

AIエンジニアという職種は他の職種と比較すると新しい職種のため、年収の平均が定まっていません。しかし今後、AIエンジニアの需要が増えていくことで、年収がさらに上が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業別年収ランキング ※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5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エンジニアに必要な数学の知識

数学の知識といっても、勉強の分野があまりに広いと挫折してしまう方もいるのではないでしょうか。数学の勉強を進める際には、ただやみくもに勉強するよりも、AIの数学に使われる分野に絞って集中的に学習することをおすすめします。

ここからは、数学の中でもAIの仕組みに使われている数学の分野をいくつかご紹介します。本記事を参考にしつつ、特に使われる数学の分野から勉強を進めてみましょう。

線形代数は、代数学と呼ばれる分野の学問で、ベクトルや行列などを扱う学問です。この線形代数はAIの他にも、統計学や画像処理など様々なところで使われています。

数理統計学とは、統計学の中でも数学的な分野を指します。そのため統計学を習ったことのない方は、統計学の概要などを含めて勉強すると、より理解が深まるでしょう。

微分・積分は、高校生で習ったことがある方も多いのではないでしょうか。AIの仕組みにも、この微分・積分の知識が使われています。

またAIやデータ分析でよく使われているPythonでは、微分・積分の計算を瞬時に行ってくれます。この際、計算結果を見て分析をするのに、微分や積分の知識がないとデータを読み解けませんので、この分野も学習しておく必要があります。

AIや機械学習に役立つ数学の勉強方法

AIの仕組みを学ぶ際に必要な数学の分野を把握したところで、次にどのように勉強していけば良いのかをご紹介します。

本格的にAIに関する数学の知識を身に着けたい方は、是非本記事を参考にしつつ、勉強に取り組んでみましょう。

AIエンジニアにはいくつか職種があると説明しましたが、その職種の仕事を想定して、実際にデータを分析してみることをおすすめします。

例えばデータサイエンティストであれば、オープンデータという国などが公表しているデータを分析して、問題解決の情報を探してみましょう。

例えば、デジタル庁の「データポータルサービス」では、オープンデータを検索することができます。その中には人口動態のうち、出生数や入出国者の数などのデータが提供されています。

この過程の中で、データ分析の手法やPythonの学習をすれば、数学をはじめとした知識の理解が深まるでしょう。また、企業の中にはAIエンジニアのための育成支援を行っている企業もあります。未経験の方であれば、自分にあった企業を探してくれる転職エージェントもおすすめです。

【参考】：Python 公式 【参考】：オープンデータポータル 【参考】：オープンデータポータル オープンデータ 入出国者数2022年7月 【参考】：オープンデータポータル オープンデータ 出生数2021年次

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

数学や統計学のオンライン講座を扱っている、学習プラットフォームを活用するのもおすすめです。オンライン講座は参考書とは異なり、動画を見ながら勉強できるため、講師の説明を聞きながら理解を深められます。

例えば、「gacco」や「schoo」というオンライン学習プラットフォームを利用すれば、統計学などの講義を受講することができます。サービスを利用するには会員登録が必要ですが、どちらも基本的には無料で使えますので気になる方は参考サイトをご覧ください。

【参考】：schoo 公式 【参考】：gacco 公式

AIに必要な数学を学習してスキルアップを目指そう

AIの仕組みを深く理解したい場合や、AIを利用して出た結果を分析するには、数学の知識が必要だと分かりました。また、数学の中でも特にAIに関わる分野から勉強をすると、効率的に学習を進められると理解できたかと思います。

AIエンジニアを目指している方は、数学の知識を身に着けスキルを磨いたうえで転職を目指すことをおすすめします。しかし、未経験からAIエンジニアを目指す際、ご自身にあった企業を自力で探すのは非常に難し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。 

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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。