VSCodeとは、Microsoftが開発提供するコードエディタを指し、正式名をVisual Studio Codeと呼びます。ソフトウェア開発向けのテキストエディタで、Windowsのほか、Linux・macOSで利用できます。**VSCodeはウェブインターフェースも提供しており、簡単にプログラムコードの作成や編集を始めることができます。**

【参考】：[Visual Studio Code](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code)

VSCodeの特徴はいくつか挙げられます。

*1つは、VSCodeが開発工程全般のツールと統合できることです。*コード開発からビルド・デバッグ・実行、デプロイまでの流れをサポートします。この一連の流れは統合開発環境（IDE）でサポートされるものです。

VSCodeはコードエディタでありながら、拡張機能を利用することでIDEとそん色ないレベルでの利用を可能にします。

*もう1つには、連携の豊富さが挙げられます。*AzureやGitHubと統合された操作を提供し、ローカルからクラウドまでのユースケースに対応します。多くのプログラミング言語をサポートし、ウェブアプリやデータベース、あるいはコンテナ開発にも利用できます。

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VSCodeでは、各プログラミング言語の仕様（シンタックス）に基づきハイライト表示する、シンタックスハイライトが実装されます。その他にも多くの機能が実装されており、*メニューにない機能は、コマンドパレットからコマンドを実行したり、.jsonの設定ファイルに記述して使用したりすることができます。*

また拡張機能により、コンテナ開発やリモート開発などに対応するなど、必要な機能を追加で取り込むことができます。メニューの日本語化も、拡張機能で対応します。

*VSCodeは高機能なコードエディタでありながら、無料で利用できます。*バイナリはMicrosoftの独自リリースですが、ソースコードはフリーで、オープンソースとして公開されています。そのため2015年にリリースされて以降、コードエディタとしてVSCodeが開発者の支持を集めています。

*Microsoftが提供する開発環境には、VisualStudioがあります。*VisualStudioは、Windows向けに提供されるIDEです。.NETやC++を中心とした必要ツールとして、エディタ・コンパイラ・デバッガなどが同梱されています。従来はWindows版のみでしたが、現在はmacOS向けに「Visual Studio for Mac」が投入されています。

【参考】：[Visual Studio](https://visualstudio.microsoft.com/ja/)

*テキストエディタとは、文書の原型となるプレーンテキストの作成・編集ツールを指します。*プレーンテキストは、加工無しのテキストファイルで、文章作成やプログラム言語のソースコード作成に用いることができます。

ソースコードの他にマークアップ言語、あるいはJSONのようなデータファイルでも用いることができます。ファイルの作成・編集は、このテキストエディタを用います。

テキストエディタとコードエディタの違いについても触れておきます。メモを残す程度であればどのテキストエディタでも問題ありませんが、プログラム開発ではプログラミング言語固有の文法に応じて、表示を分かりやすくする必要があります。

コードエディタではプログラミング言語に応じて、ハイライト表示などの工夫をしています。構文解釈を言語仕様にしたがって、効率的にコード開発を行うよう工夫がされています。

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コードエディタの解説に、統合開発環境（IDE）が紹介されることが多いです。ここで言うIDEとは、コードエディタや開発工程で使用するコンパイラ・リンカ・デバッガなどをセットで提供する統合ソフトウェアを指します。

*同一ベンダーから提供されるために、開発ソフトウェアのデバッグやビルドがシームレスに連携します。*この開発環境を構築をツール事に行う必要もなく、一体的に動作させることが可能です。

VisualStudioとVSCodeの違いに触れる前に、それぞれの実装形態を整理します。

・*VisualStudioの実装形態*
 VisualStudioは、IDEと呼ばれる開発ツールです。必要なコンパイラやデバッガなどがあらかじめ同梱されています。ツールはプログラミング言語ごとに実装されており、「Visual C++」「Visual C#」「Visual Basic」などが統合されています。拡張機能も豊富です。

・*VSCodeの実装形態*
VSCodeは、コードエディタと呼ばれる開発ツールでメモ帳などと同じくテキストエディタとして使用する軽量なソフトウェアです。スクリプト言語であるJavaScriptやTypeScript、JSON・HTML・CSSなどはすぐにコード開発が可能です。

VSCodeは、機能のプラグインが可能でコンパイラやデバッガなどと連携することもできます。C++（C言語）やJava、PHP・Pythonなど必要なプログラム言語に対応した拡張機能（Extension）をインストールすることで、デバッグや実行が可能になります。

違いをまとめると、VisualStudioは、IDEでありフルバンドルされたツールを一括提供します。VSCodeはコードエディタの位置付けで、軽量でそのまま使用することもでき、さらに拡張機能でIDEのように使用することも可能です。例えると、VisualStudioはフルコース料理、VSCodeはアラカルト料理で追加可能、という具合にとらえると良いでしょう。

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ここではVSCode以外のコードエディタを紹介していきます。*ここで挙げるエディタをVSCodeと比較し、要望に合うソフトウェアを試してみるのが良いでしょう。*コードエディタはテキストエディタを含みますが、プログラム開発を効率的に行うエディタからいくつかをピックアップして解説していきます。

条件は、VSCodeに実装されている「マルチプラットフォームに対応」「複数の汎用プログラム言語に対応」「プログラム言語に基づくシンタックスハイライト表示」「拡張機能に対応」「カスタマイズが可能」とし、おすすめのソフトウェアを解説していきます。

Sublime Textは、Windows・macOS・Linuxに対応するエディタです。*VSCodeでしっくりこない場合は、万能型のSublime Textをおすすめします。*

プロプライエタリのソフトウェアですが、ライセンス版を試用することができます。継続利用ライセンスは99USドルの支払いが必要ですが、試用の期限は設定されていません。C言語やC++・Pythonなど多くのプログラミング言語やマークアップ言語に対応します。

【参考】：[Sublime Text](https://www.sublimetext.com/)

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Vimは、古くからUnix系OSで使用されているviコマンドをビジュアル表示に対応させたもので、CUIでも動作します。LinuxやUnix、Windows・macOSに対応します。*特にLinuxやUnix環境に慣れ親しんだ方におすすめします。*

マクロやスクリプト・プラグインによる拡張機能をサポートします。C言語・C++、Fortran・Java・Pythonなどのプログラム言語、HTMLやXMLなどのマークアップ言語など多くの開発言語に対応します。

【参考】：[Vim](https://www.vim.org/)

作業効率が大幅アップするVimのプラグイン12選！各特徴を詳しく解説

Emacsは、古くからviとならび人気のあるエディタです。LinuxやUnix、Windows・macOSに対応します。*こちらもLinuxやUnix環境をお使いの方におすすめします。*

組み込みコマンドとマクロ機能がサポートされ、Emacs Lispや拡張バンドルが利用できます。C言語・C++、Fortran・Java・JavaScript・Python・Perl・Rubyなどのプログラム言語、HTMLやXMLなどのマークアップ言語など多くの開発言語に対応します。

【参考】：[GNU Emacs](https://www.gnu.org/software/emacs/)

WindowsでEmacsを利用するには？概要から使用方法まで解説！

### 特定プラットフォーム向けエディタ

マルチプラットフォームではありませんが、特定プラットフォームで使われるエディタにも触れておきます。*使用するOSが限定される場合は、選択肢に入れると良いでしょう。*

・*サクラエディタ*
サクラエディタはWindows向けのテキストエディタです。日本製で、JISやEUC・Unicodeなどのコードがサポートされます。C言語・C++、Java・Perlなどのプログラム言語、HTMLなどのマークアップ言語に対応します。マクロ機能が充実しており、Grepやコードアウトライン解析なども可能です。

【参考】：[サクラエディタ](https://sakura-editor.github.io/)

サクラエディタの使い方は？基本設定から便利な使い方まで解説！

・*Notepad++*
Notepad++は、Windows向けフリーソフトウェアのエディタです。Windows搭載のNotepadのようにプログラム開発を行うことができます。マクロとプラグインに対応します。C言語・Java・Perl・Python・PHPなどのプログラム言語、HTMLやXMLなどのマークアップ言語など約80種類の開発言語に対応します。

【参考】：[Notepad++](https://notepad-plus-plus.org/)

・*Xcode*
macOS向けには、エディタの分類から外れますがXcodeを紹介します。こちらはIDEで、macOSやiOSのアプリケーション開発が可能です。macOSで動作し、iOS、iPadOS、macOS、tvOSをターゲットとする開発が可能です。Swift、SwiftUIと連携します。C言語やC++・Java・Swiftなどの開発が可能です。

【参考】：[Xcode](https://developer.apple.com/jp/xcode/)

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## VSCodeは開発工程をカバーし開発生産性を高めます

VSCodeは、プログラミングのソースコード開発で使用するコードエディタです。単純なコード作成から、開発工程で必要とされるコンパイルやビルド・デバッグなどの機能を組み込むことも可能です。マルチプラットフォームで動作するため、環境を選ばすに使用することができます。

**これらのことからVSCodeは、開発作業全般を意識することなく生産性を高めることが可能であり、おすすめのエディタの1つです。**

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VSCodeとは、テキストエディタの1つでソフトウェア開発に的を絞ったコードエディタです。マルチプラットフォームで動作し、無料で利用することができます。ここでは、VSCodeの概要から他のエディタの特徴まで比較し、解説していきます。

VSCodeとは、コードエディタと呼ばれるソフトウェア開発向けテキストエディタを指します

マルチプラットフォームで動作し、必要な機能を簡単に拡張導入することができます

他のテキストエディタも多数ありますが、VSCodeが開発者向けに偏りなく支持を集めています

VSCodeとは？定番のコードエディタを他のエディタと比較して解説

アンドエンジニアのYouTube版[『アンドエンジニアチャンネル』](https://www.youtube.com/@andengineer)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時代を制するために必要なスキル・ノウハウはコレ！

ChatGPTの登場で人工知能（AI）への関心が一気に高まっています。一般の人にとってもAIは身近な存在になってきました。この機会にAIについて知識を深めたい、AIスキルを磨きたいと思う方も少なくないでしょう。

とはいえ、AIに関する本は多く出版されており、どの本を参考にすれば良いのか迷う方も多いはずです。この記事ではAIに関する基礎知識を身に付けたい方、本格的にAIを学びたい方、AIを開発したい方々に向けて、*最新のAI関連本を10冊厳選してご紹介します。*

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！

そもそも私たちがAIについて学ぶメリットにはどのようものがあるのでしょうか？AI学習におすすめの本を紹介する前に、AIを学習するメリットについて確認をしておきましょう。

AI技術の発達には目を見張るものがあり、AIとは無縁のまま過ごすのが難しい時代になってきました。Webサイトでは至る所でチャットボットが活躍しています。ファミレスでは配膳ロボットが料理を運んでいます。AIによる車の自動運転も実用化に入ろうとしています。

ビジネスや勉学の場では、ChatGPTが活用されています。私たちは何らかの形でAIと付き合っていく必要に迫られています。だからこそ、*AIに対する理解を深め、これからAIとどう接していけばよいのかを考える必要があります。*

チャットボットとは？種類やメリットと効果的な選び方を解説

AIはビジネス分野でもすでに活用が始まっています。会議の議事録がAIによって作成されたり、ヘルプデスクの一部をAIが担ったりしています。マーケット分析や需要予測がAIによって行われています。

他社ではAIをどのように活用しているのかを知り、自社ではどうAIを活用するのか、検討を迫られている人も少なからずいることでしょう。**AIの有効活用がビジネスの成否を左右するといっても過言ではなくなっています。**

AIによって仕事が奪われると考える人がいます。実際、一部の職種はAIに代替されつつあります。そこで、AIに代替されない職業を選択することが大切ですが、さらに一歩踏み込んでAIの開発や、AIを活用する立場に立つという発想もあります。

AIに淘汰されるのを待つのではなく、*AIを利用して自らを成長させていく道があります。*それはAIエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティストを目指し、AI技術を開発する側、AIを活用する側に立つことです。

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未経験からデータサイエンティストになるには？必要なスキルを解説

AI技術が急速に発展する一方でAIエンジニアがおおきく枯渇すると言われています。経済産業省の資料によれば、2030年には12万人のAIエンジニアが不足するという予測があります。このチャンスを生かしてAIに関するスキルを身に付け、**AIエンジニアになることで、収入の大幅アップを望めるかもしれません。**

【参考】：[IT 人材需給に関する調査報告書｜経済産業省](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/houkokusyo.pdf)

ここでは、AIの学習におすすめの本を10冊紹介します。*AIの基本を学びたい人、AIの活用をすすめたい人、AIエンジニアを目指したい人におすすめの本を紹介していきます。*おすすめ本の脇には利用して頂きたい方を明記しておきますので参考にしてください。

10選はランキングではありませんので、表示順序を気にせず、AI関連書籍を選ぶ際の参考にしてください。

### 『絵と図でわかる AIと社会』（超初心者向け）

既に社会や生活と深く関わっているAIについて、AI技術の基本である深層学習や、AIの様々な社会問題への影響や課題まで、マンガとイラストを用いて分かりやすく解説しています。**AIに関する知識や理解がほとんどない人にも、AIの概要について理解を深められる構成になっています。**

▪著者： 江間有沙
▪出版社： 技術評論社
▪ページ数： 192ページ
▪出版日： 2021年5月21日

【参考】: [絵と図でわかる AIと社会ー未来をひらく技術とのかかわり方｜技術評論社](https://gihyo.jp/book/2021/978-4-297-12130-3)

### 『一般教養としての人工知能入門』（AI入門者向け）

**文系、理系出身を問わず誰でもAIについて体系的に学べる入門書です。**基礎から応用までAIを体系的に、しかもほぼ数式を使わずに解説しています。社会とAIのつながり、AIにも限界があることなどまで網羅されており、AIに対する知識や造詣を深め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](https://www.kindaikagaku.co.jp/book_list/detail/9784764906389/)

### 『スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング 増補改訂版』（入門者向け）

プログラムの中で、それぞれのコードが何を意味しているのかを徹底的に解説しています。意味も分からずコードを書いて、プログラミングの目的を見失って挫折する人が出ないよう配慮し、**プログラミングを楽しく学び、自然にプログラミングが身に付けられる本です。**

Pythonの基本を学びたい人、仕事でPythonを使ってみたい人、Pythonプログラマーを目指す人におすすめします。

▪著者：リブロワークス
▪出版社：インプレスブック
▪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](https://book.impress.co.jp/books/1120101181)

### 『スラスラわかるPython 第2版』（入門者向け）

プログラミングの初学者がPythonプログラミングの基礎を習得できることを目標としている学習書です。**基本に絞って、基本をしっかり習得できるよう、内容は必要最低限に絞られ、丁寧に説明しています。**

「やってはいけない落とし穴」などをしっかり記載しているなど、入門者の立場に立って書かれており、WindowsとMacの両方に対応していることなどもおすすめできる点です。

▪著者：岩崎圭、北川慎治
▪出版社： 翔泳社
▪ページ数： 328ページ
▪出版日: 2021年11月17日

【参考】: [スラスラわかるPython 第2版｜翔泳社](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798169361)

### 『ＡＩ白書　２０２3』（AIを学びたいすべての人に）

AIに関する企業動向や最新理論が盛りだくさん掲載されたバイブル的な書籍です。座右の書として辞書的に利用したり、G検定やディープラーニング検定など、各種資格検定の参考書として利用したりするのもおすすめします。**AIの知識を深めたい方には必携の書です。**

▪著者： AI白書編集委員会
▪出版社：KADOKAWA
▪ページ数：416ページ
▪出版日: 2023年5月10日

【参考】: [「ＡＩ白書 ２０２３」AI白書編集委員会 [ビジネス書] ｜ KADOKAWA](https://www.kadokawa.co.jp/product/322207001086/)

### 『［改訂新版］ITエンジニアのための機械学習理論入門』（中級者向け）

AI技術の基本である機械学習について、基礎から理論的に学ぶことを目的にITエンジニアに向けて執筆された参考書です。**数学的に難しい話はコラムでカバーし、数学が得意ではない人にも配慮されています。**

また、微積分や線形代数、統計学などの知識が求められますが、逆にこれらを学ぶ意義を改めて知り、数学に対する学習意欲が高まる内容です。

▪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](https://gihyo.jp/book/2021/978-4-297-12233-1)

### 『AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング 』（中級者向け）

本書はAIエンジニア、データサイエンティストに求められる数学的知識を、**数式以外に図やチャートなどで直感的な理解を得られるように配慮されています。**シンプルなPythonプログラミングを体験しながら学べる学習本です。

ビジネスの身近なテーマを題材にした豊富なサンプルコードで、プログラミングの考え方を紹介していますので、数学が苦手、プログラミングを学ぶのが不安という方も安心して取り組めます。

▪著者：松田雄馬 、露木宏志、千葉彌平
▪出版社：ソーテック社
▪ページ数：512ページ
▪出版日：2021年4月21日

【参考】: [AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング｜ソーテック社](http://www.sotechsha.co.jp/pc/html/1281.htm)

### 『［第3版］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』（上級者向け）

世界で翻訳されベストセラーとなった書籍の第3版です。機械学習について、理論的背景やPythonプログラミングの実際について解説しています。機械学習を本格的に学びたい方におすすめです。

学ぶ上で数学知識が必要ですので、文系出身の方、数学が得意ではない方は、事前に線形代数などの数学の基礎を学び、また機械学習の初歩は学んでおく必要があります。

また、pandas、Numpy、matplotlibなどのPythonライブラリの基本知識も求められます。良書ですが、**中級者から上級者におすすめしたい本です。**

▪著者：Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili、株式会社クイープ、福島 真太朗
▪出版社：インプレス
▪ページ数：688ページ
▪出版日：2020年10月22日

【参考】: [［第3版］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 ｜インプレスブックス](https://book.impress.co.jp/books/1120101017)

### 『最短突破 ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）問題集』（G検定受験者）

本書はG検定（ジェネラリスト）試験対策の問題集です。AIのビジネス活用、AIエンジニアを目指す人にとってG検定はスキル証明となる検定資格です。ディープラーニングの手法や実装、新しいAI技術に関する問題などが豊富に掲載されています。

**問題よりも解説の量が多く、問題集でありながら、参考書としても活用できる点が特徴です。**AIの知識を高め、知識を確認したい人にもおすすめします。

▪著者：株式会社AVILEN、高橋光太郎、落合達也、渡邉雅也、志村悟、長谷川慶
▪出版社：技術評論社
▪ページ数：412ページ
▪出版日： 2022年8月25日

【参考】: [最短突破 ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）問題集｜技術評論社](https://gihyo.jp/book/2020/978-4-297-11609-5)

### 『世界のトップ企業50はAIをどのように活用しているか？』（AIをビジネス活用したいすべての人に）

AIについて学ぶのではなく、**AIが企業でどのように活用されているのかを知り、自社でのAI活用を行う際のヒントになる書籍です。**

GoogleなどのGAFA企業、Microsoft以外に、小売業や食品業、エンタメ業、金融や医療、製造業など、あらゆる業界のAI活用事例が紹介されており、読むだけでAI活用の大きなヒントになるかもしれません。

▪著者：バーナード・マー、マット・ワード
▪出版社：ディスカヴァー・トゥエンティワン
▪ページ数：382ページ
▪出版日：2020年10月23日

【参考】: [世界のトップ企業50はAIをどのように活用しているか？](https://d21.co.jp/book/detail/978-4-7993-2681-7)

## AIを学んでさらにスキルアップしよう

*AIは単に技術を学ぶのではなく、AIを利用して何を変え、どのような成果につなげるのかのイメージが必要です。*ここでは、AIの基礎知識から、活用事例、機械学習の勉強、Pythonプログラミングなど様々な視点からおすすめの本を紹介してきました。

ここで紹介した本の中で気になった本があれば、ぜひお読みください。きっと皆さんのAIの知識は深まり、学習の助けとなるでしょう。

【入門編】Pythonの基本構文まとめ！学習方法や年収も解説

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

ChatGPTの登場でAI人気はさらに過熱しています。AIに関する本も多く出版されており、AIについて知りたい、知識を深めたいという人は選択に迷うかもしれません。そんな皆さんにおすすめしたいAIの本を厳選して10選紹介しますので、ぜひ記事を参考にしてください。

AIは開発する人以外でも、AIの概要や活用に関する知識が求められる

AIを学ぶことで、AIとの接し方、活用方法が分かり、自己の成長にも生かせる

AIについて様々な角度から学べるおすすめの本10選について

【2023年版】AI（人工知能）の学習におすすめの本10選！習得のメリットも解説

近年、AI技術を活用したサービスが注目を集めています。自然言語処理の技術を用いて自然で流暢な会話ができるAIチャットボットサービスや、AI画像生成サービスなど無料で使えるものもあり、便利なAI技術が、身近に利用できるようになってきています。

*AIを活用するためには、蓄積されたデータを元にAIに学習をさせることが必要です。*しかし、AIが学習するとは、一体どういうことなのでしょう。その仕組みや流れなどについて気になる方も多いのではないでしょうか。

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

## AIの学習の仕組みを知ってAIへの興味を深めよう

AIは学習することで、人間にとってより有益な情報をアウトプットすることができます。

例えば、AIによる画像の自動生成サービスなどで、AIが画風を学習して、特定のクリエイターの特徴を持ったイラストを生成する、といったことも可能です。その影響は大きく、イラストを公開している人たちから自分の絵をAIに学習禁止させたいと言う声も上がるほどです。

*AIの学習手法について知る時に、重要なキーワードとして「機械学習」や「ディープラーニング」「ニューラルネットワーク」などが挙げられます。*

この記事では、AI技術に興味がある方のために、AI技術の概要や役立てられる分野などについて解説し、AIに学習させる方法の基本的な仕組みについて述べていきます。また、これをきっかけに、AI技術について学び、スキルアップを目指してみてください。

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？

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

## AIとは一体どのようなものか

ここでは、AIに学習させる方法の前提知識として、AIとはどのようなものであるのかを解説します。AIの概要や使用されている分野、AIを活用できる職種の年収などについても説明します。

AIとは、Artificial Inteligenceの略称で、人工知能とも呼ばれます。人間の観察や思考、反応などの知能を必要とするふるまいを機械に行わせる技術です。

*AIの定義は研究者により異なるため、明確なものはありませんが、共通する認識として、「人間の知能をコンピュータ上に再現したもの」と捉えられています。*

AIは様々な分野で活用が進んでいます。例えば、AIによる言語処理では、文章の要約や翻訳、また、データを用いた文章の生成などができます。また、音声認識を活用してスマートデバイスの音声操作などにも使われます。

また、自動車に搭載されたカメラやレーダーなどから取得するデータを分析して車両を制御する、自動運転システムにもAIは活用されています。

*その他にも、マーケティング分野においては人流分析や需要予測、医療における診察での活用、コールセンター でオペレータの補助や問い合わせ対応を行うなど、AIの活躍の場面は一層広がってきています。*

IoTとは？概要から動作の仕組み・実際の用途まで丁寧に解説！

### AIを活用できる職種の年収とは

AIを活用できる職種であるAIエンジニアに近い、システム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431万円（※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、AIエンジニアは一般平均年収と同程度から高めであることが分かります。

AIエンジニアは活躍できる分野が多く、画像処理や音声認識など、求められる技術も様々です。*AI技術の専門家としての高度なスキルを持ち、さらにAIを利活用する業界や分野における経験や知識が豊富なAIエンジニアであるほど高収入となる傾向があります。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【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）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

ここでは、AIを学習させる手法の1つである機械学習モデルについて解説します。機械学習には、教師あり学習や、教師なし学習、強化学習などのタイプがあります。

機械学習は、AIが学習する方法の1つです。機械学習では、コンピュータを用いてデータの反復学習を行います。学習によって得た知識を元に、データのパターンやルールを抽出してモデル化します。

機械学習では、人間に与えられた基準を元にトレーニングを行います。**機械学習でトレーニングすることによって、AIは得られたデータを元に未知のデータに対して何らかの判断を下すことができるようになります。**

*教師あり学習とは、「入力したデータ」に対して、人間が「正解のデータ」を教えて学習させる方法です。*与えられた正解のデータに対して、入力されたデータが「正しいか」「正しくないか」を繰り返し学習します。

この学習により、AIは「識別」「分類」などを行うことができるようになります。例えば「正解のデータ」として、「犬」の画像データを与えれば、「猫」の画像データが入力されたら「正しくない」と識別したり、「人間」「犬」「猫」の写真を分類したりすることができます。

また、過去のデータを数値として学習し、連続する数値の次の値を予測する、「回帰（予測）」も可能です。回帰では、結果のデータから原因を予測することができ、天気の予測や、店舗の売上予測を行うのに活用できます。

教師なし学習は、AIに正解を与えずに「データの構造」を学習させる方式です。*教師あり学習では、あらかじめ正解データが与えられますが、教師なし学習ではコンピュータ自身が試行錯誤してデータ内の特徴を抽出し、似たようなもの同士をグループ分けします。*

例えば、大量のデータの中からデータの特徴的な構造の類似部分を抽出することで、画像データの集まりを写っている人物の性別でグループ分けしたり、自動車やバスといった車の種類で仕分けしたりすることができます。

*強化学習は、AIが行なった出力に対してスコア（報酬）をつけることにより、コンピュータが自ら高得点を目指して試行錯誤を行い、より正確さの高い判断を行うことができるようにする学習のやり方です。*

教師なし学習と同じく、正解データを学習させることはありませんが、強化学習では、機械自身がより高い報酬を得るために、適切で効率的な判断を行うように動くという点が異なります。

ディープラーニングは、機械学習の1種ですが、AIにより複層的に学習させることができることから注目を集めています。ここでは、ディープラーニングの概要と、それを実現するためのニューラルネットワークについて説明します。

*ディープラーニングは、機械学習をさらに細分化したもので、自ら判定基準を学習し、自動で学習を繰り返すものです。*機械学習は、学習に同じプログラムを使って学習を繰り返しますが、ディープラーニングでは、目的にあったプログラムを自ら生成します。

また、膨大なデータを参照にすることで、注目すべき要素を自ら学習し、人間の指示に頼らずに学んでいきます。学習のアルゴリズムが、自分自身で予測が正解かどうかを判断します。

ディープラーニングとは？機械学習との違いもわかりやすく解説

### ニューラルネットワークとは

人間の脳を構築するニューロン（神経細胞）は、他のニューロンと信号をやりとりしながら様々な情報処理を行っています。この仕組みをコンピュータで再現しようとする仕組みがニューラルネットワークです。

**ディープラーニングは、ニューラルネットワークを応用したもので、人間の脳機能が持つ学習プロセスを真似たものであると言えます。**

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

### ディープラーニングのアルゴリズム

*ディープラーニングでは、様々なアルゴリズム（数学的計算手順）を用いて、単純な計算を膨大な量積み重ねています。*

代表的なアルゴリズムである「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」は、主に画像認識の分野で利用され、学習した画像データから特徴量を抽出し、それを区別することで、精度の高い画像認識を実現します。

また、「RNN（再帰型ニューラルネットワーク）」は、前の計算が今の計算の基になり、その繰り返しで情報利用が増えていくという仕組みで、以前の計算結果との関係性を踏まえて、前後の流れを踏まえて意味を把握できます。この特徴から、対話や翻訳といった、自然言語処理を行う時によく使われるアルゴリズムです。

## AIに学習させるメリットとは

AIには、機械学習やディープラーニングのような様々な学習方法があることがわかりました。では、AIに学習させることで、どのようなメリットが得られるのでしょうか。

AIに学習を行わせて、期待できるものの1つが、作業の効率化です。*業務にAIを導入し、学習させることによって、省力化や自動化を推進でき、人間が時間をかけて行っていた作業を、AIにより短時間で行えるようになるでしょう。*

また、学習が進むほどAIの正確性は向上します。人間の手による作業にはミスはつきものと言えますが、学習されたAIによって、より正確な作業ができるようになります。

### 蓄積した大量のデータを分析できる

AIは膨大なデータをもとに学習し、分析したり予測したりすることができます。あらゆるデータを分析し、マーケティングや企業戦略の立案に役立てることができます。

*AIに学習させ、活用するスキルを身につければ、蓄積された顧客データに基づいて、顧客の購買行動の予測を行ったり、プロモーションのタイミングやアプローチの方法を立案したりと、ビジネスにも大いに役立てることができます。*

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## AIに学習させる方法を学び興味をキャリアにつなげよう

ここまで、AIの概要から、AIに学習させる方法や、学習させるメリットなどについて解説してきました。AIについて興味を持ったら、ぜひ勉強を深めてみることをおすすめします。

*これからの時代、AI技術は多くの分野で活用されることが予測されます。*AIの知識やスキルを学んで、活かせる会社に転職し、キャリアアップを目指すのも良いでしょう。

しかし、1人で理想の企業を探すのは難しいものです。自分のスキルや、エンジニアとして描く将来像を目指せる会社に出会うには、できるだけ多くの企業へアプローチをする必要があるでしょう。

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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。

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