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エンジニアは独学でなれる？
生成AIの代表格、ChatGPTの普及によって改めてAIエンジニアが注目されています。AIエンジニアはAI（人工知能）を利用したシステム開発やビッグデータの分析、解析などを行うエンジニアの総称です。
AI自体のエンジニアはビッグデータなどの大量データを利用し、機械学習や深層学習によってAIを教育し、AI技術の開発を行います。一方、ビジネスにおけるAI技術の活用が進む中、AIエンジニアの不足が深刻化しています。
こうした背景から、AIエンジニアに憧れ、AIエンジニアへのキャリアチェンジを目指す方も少なくありません。この記事ではAIエンジニアを目指してキャリアチェンジを検討している方のために、独学でAIエンジニアになる方法について解説をしていきます。
【参考】：Introducing ChatGPT
AIエンジニアには3つの職種がある
一口にAIエンジニアと言っても、AIエンジニアにはいくつもの役割があり、役割ごとにその呼称が異なります。AIエンジニアには役割によって仕事内容も異なりますので、最初にそこを確認しておきましょう。
漠然とAIエンジニアを目指している方は、自分がどの仕事に就きたいのか、しっかり確認しておくことをおすすめします。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、機械学習のアルゴリズムを開発し、実装を行うAIエンジニアです。AIを支える技術の代表的なものに機械学習（Machine Learning）があります。
機械学習はデータをコンピュータに読み込ませ、そのデータを用いて反復学習をさせ、データから一定のパターンや特徴を見出し、そこから答えを導き出します。その際、アルゴリズムを駆使したプログラムが利用されます。
また、機械学習の中でも、特に人の思考パターンに近付けた学習手法を深層学習（ディープラーニング）と呼びます。深層学習はあくまでも機械学習の1つの手法です。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、ビジネス上の様々な意思決定を支援する職務です。データサイエンティストは大量データ（ビッグデータ）から必要な情報を抽出し、AI技術を用いて解析を行い、その解析結果から意思決定に役立つ提案を行います。
データサイエンティストは課題解決のために、施策立案や提案を行うことから、アナリティクス分野をフィールドとするAIエンジニアと言えます。データサイエンティストは機械学習エンジニアの能力に加え、データアナリストとしての能力が必要です。
データアナリスト
データアナリストはデータサイエンティストと同様に、アナリティクス分野のAIエンジニアです。データの分析、解析に特化した職種であり、AI技術を利用してデータから仮説を立て、仮説から問題解決の方法を導き出します。
データアナリストはデータサイエンティストと比べると、よりエンジニア寄りの職種と言えます。
AIエンジニアに必要なスキルと年収
AIエンジニアの役割、AIエンジニアに属する職種の違いについて述べました。ここでは、AIエンジニアに求められるスキルと、AIエンジニアの年収について紹介します。
必要なスキル
AIエンジニアに必要なスキルについて見ていきましょう。以下のスキルは必ずなければならないというスキルではありませんが、AI関連のスキルを有することがAIエンジニアへの早道です。苦手なスキルがある方は、重点的にスキルアップを目指しましょう。
■ データベーススキル AIエンジニアはデータベースを頻繁に扱いますので、データベーススキルが求められます。中でもSQLなどのデータベース言語は必須知識と言えます。データベース言語は、データベース定義や制御などで使用します。
特にビッグデータのAI活用はAIの精度を高める上で欠かせませんので、ぜひデータベースに強いエンジニアを目指しましょう。
■ 数学的知識 AI開発では高度な数学の知識が必要です。特にAIエンジニアには必須の機械学習では、確率論や統計学、微積分などを使用しますので、大学などで高等数学を学んでいる方は有利と言えます。
■ 機械学習スキル AIエンジニアにはディープラーニングを含む機械学習の知識が必須です。 機械学習は与えられたデータから、規則や法則性を学習して予測や判断を行うAI技術を指します。 特に人間の思考に近いディープラーニングでは、AI自体がより精度の高い判断を下しますので、機械学習がいかに重要かが分かります。
■ プログラミングスキル AIエンジニアを目指す方は既に「C」や「C++」などを学んでいるかもしれませんが、特に機械学習で最も利用されるプログラミング言語は「Python」です。
スマートフォンなど端末側のAIアプリではC系言語、Javaなどが使われますので、これらの言語に加えてPythonを習得しておくと、様々な場面でAIエンジニアとしてのスキルを発揮できるでしょう。
AIエンジニアの年収
AIエンジニアという括りの年収データは見当たりませんので、「製品開発／研究開発全般」という職種の年収データを参考に見てみましょう。
「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は477万円（※2023年7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」から近いと思われるIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））の年収を参考にすると、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、やや高めと言えます。
AIエンジニアという職種がまだ明確になっていませんが、ビジネス分野でもAI技術を用いた様々なサービスやシステムが実用化されており、注目は高まっています。そのため、AIエンジニアの年収は今後更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エンジニアへの転職をおすすめする理由
AIエンジニアは高度な専門知識が必要であり、AIを学ぶのは難しいと考える人の中には、AIエンジニアは「やめとけ」という否定的な声もありますが、おすすめしたい理由があります。AIエンジニアを目指す方は、志望する理由を改めて確認してみましょう。
AI人材の圧倒的な不足
ChatGPTをビジネスで活用する事例が急速に増えていますが、その一方でIT人材の不足、中でもAI人材の不足が顕著になっています。
経済産業省が平成31年に発表した『ＩＴ人材需給に関する調査（概要）』※によれば、中間値で見ても2030年にAI人材の需給ギャップが12.4万人に達する、と予測しています。AIエンジニアを目指す方には強いフォローの風が吹いている今こそ、目指すべきではないでしょうか。
【参考】：ＩＴ人材需給に関する調査（概要）P7～P8｜(３) AI 人材の需給について｜経済産業省
AIによって置き換わらない職業
今後、AI技術のさらなる進化により、職業の多くがAIに置き換わるでしょう。銀行員、警備員、レストランの店員、タクシー運転手など様々な職業がAIに置き換わると言われています。
その一方、データサイエンティストを初めとするAIエンジニア、システムエンジニア、コンサルタントなどはAIに置き換えるのは難しい職業だと言われます。
豊富なキャリアパス
AIエンジニアは目指すのも大変ですが、進化の速い分野ですので、常に最先端IT技術や知識をアップデートしなければなりません。最新の知識や技術を有することで、AIコンサルタントやアナリスト、プロジェクトマネージャーなど豊富なキャリアパスが想定できます。
エンジニア転職のご相談はぜひ
『マイナビITエージェント』へ！
独学でAIエンジニアになるには
社会人でAIエンジニアへのキャリアチェンジを目指す方の多くは、まとまった勉強時間を確保してスクールなどに通うのは難しいかもしれません。そこで、以下の3つの方法をおすすめします。
参考書で学ぶ
AIエンジニアを目指すには、AI全般に関する知識、機械学習に関する知識、Pythonプログラミングに関する知識が必要です。何から学べばよいのか、迷う方もいることでしょう。先ずは参考書でAIに関する基礎知識を身に付けましょう。
どれも基礎からしっかり学べる教本ですので、ぜひ活用してください。また、オンラインの学習サイトを利用するという方法もありますので、本が苦手な方は、利用を検討してみるのも良いでしょう。
■ 『一般教養としての人工知能入門』 タイトル通り一般教養レベルですので、文系、理系を問わずAIについてしっかり理解できる入門書です。基礎から応用まで体系的、かつほぼ数式を使わず解説しています。社会とAIとのつながりや、AIの限界や問題点まで幅広く網羅しており、AIの基本をしっかり押さえておきたい方におすすめします。
▪著者： 上野晴樹 ▪出版社： 近代科学社 ▪ページ数： 208ページ ▪出版日： 2022年1月28日
【参考】: 一般教養としての人工知能入門 | 近代科学社
■ 『スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング 増補改訂版』 プログラミングを学ぶ際に、意味も解らずにコードをひたすら入力するのは退屈で、プログラミングへの興味を削がれる人もいます。この書では、そうしたことが起きないよう、それぞれのPythonコードの意味を徹底解説し、プログラミングを楽しく学べ、身に付くような配慮がされています。
AIエンジニアを目指す方におすすめします。こちらは電子ブックでも読めますので、スマホやタブレットで読みたい方は電子ブック版の購入をおすすめします。
▪著者：リブロワークス ▪出版社：インプレスブックス ▪ページ数：208ページ ▪出版日： 2021年7月26日
【参考】: スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング 増補改訂版 ｜インプレスブックス
■ 『［改訂新版］ITエンジニアのための機械学習理論入門』 機械学習を基礎から理論的に学べるよう、ITエンジニアを目指す人に向けて執筆された本です。機械学習といえば、数学が必須に思われますが、数学的な難しい話題はコラムにして切り離し、数学が得意ではない人にも配慮しています。
また、微積分や線形代数、統計学についても、これらを学ぶ理由や意義が分かりやすく、数学が苦手な方は数学を学んでみようという気になれる内容になっています。
▪著者： 中井悦司 ▪出版社： 技術評論社 ▪ページ数： 256ページ ▪出版日： 2021年7月17日
【参考】: ［改訂新版］ITエンジニアのための機械学習理論入門｜技術評論社
■ ChatGPTアプリで学ぶ こちらは学習書ではありませんが、話題のChatGPTアプリをスマートフォン（iPhone）にインストールし、AIについて勉強中に分からないことが出てきたら、ChatGPTに尋ねて教えてもらうという方法があります。
ChatGPTを勉強アプリ代わりにすれば、いつでもどこでも利用できますので、隙間時間を活用したい方にはおすすめです。
【参考】：「ChatGPT」をApp Storeで
資格試験に挑戦する
AIエンジニアとしてキャリアチェンジを目指す上で、そのスキル証明が必要です。ここではAI関連の資格試験を3つ紹介します。いずれかの資格試験合格を目指しましょう。
■ G（ジェネラリスト）検定 「ディープラーニング」（深層学習）に関して、事業での活用に必要な能力や知識の証明となる検定試験です。AIエンジニア向けというよりは、ビジネス寄りの試験です。AI技術の活用にはビジネス目線が必要ですので、AIエンジニアを目指す方にも役立つ資格です。
【参考】：G検定とは｜日本ディープラーニング協会
■ E資格（エンジニア資格） ディープラーニングに関して、それを実装する上で必要となるエンジニアの能力や知識を問う試験です。多くのエンジニアがG検定と併せて取得しています。
【参考】：E資格とは｜日本ディープラーニング協会
■ Python3エンジニア認定基礎試験 機械学習のプログラミングにおいて、最もよく利用される言語がPythonです。Python3エンジニア認定基礎試験は、Pyhonの基本的文法、データ構造やクラス、標準ライブラリなどについての知識を問う試験です。
この資格を取得したら、より実践的な「Python3エンジニア認定データ分析試験」に挑戦してみることをおすすめします。
【参考】：Python 3 エンジニア認定基礎試験
社員教育の充実した企業に転職する
AIの基礎知識を身に付け、スキル証明となるAI関連資格を取得できたら、次は「AI未経験者歓迎」の募集の中から、社員教育体制が整っている企業を転職先候補にしてみましょう。社員教育に熱心な企業は、資格手当制度や奨励金制度を設けている場合が少なくありません。
とはいえ、こうした企業を膨大な求人情報の中から見つけるのは簡単ではありません。そこで、企業情報に明るく、企業とのコネクションを持つ有力な転職エージェントの利用をおすすめします。
AIエンジニアに転職して活躍を目指すなら
ここまで、独学でAIエンジニアとしてのスキルを高め、AIエンジニアを目指す方法について解説してきました。記事でも述べたように、AIエンジニアに対する需要は高く、AIエンジニアは将来性の高い、おすすめの職種と言えます。
しかしながら、AI関連の知識を身に付けるのは簡単ではありません。AIエンジニアに向けて勉強をしながら、膨大な求人の中から、自らの条件や希望に合うAIエンジニア企業を探し出すこと、さらには転職試験や採用面談などに備えるのは簡単なことではありません。
そこでぜひご活用いただきたいのがマイナビIT エージェントです。
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