OpenAIは米国時間2023年3月14日、より優れたパフォーマンスを発揮し、より複雑なタスクをこなすことができる「GPT-4」を発表しました。

GPT-4ではGPT-3.5よりも文字列生成の能力がアップし、信頼性や創造性も向上しています。

例えば、英語の模擬司法試験のような専門的なテストを受けると、GPT-3.5のスコアは下位10%であったのに比べて、GPT-4は上位10%に入るスコアを記録したと発表されています。

また、GPT-4のAPIは、ウェイトリストに登録して招待メールを受信した一部のユーザーのみが利用可能でしたが、2023年7月6日から、すべてのChatGPT Plus（有料プラン）会員が利用可能となりました。

【参考】：[GPT-4](https://openai.com/research/gpt-4)
【参考】：[GPT-4 API general availability and deprecation of older models in the Completions API](https://openai.com/blog/gpt-4-api-general-availability)

OpenAIのGPT-4とは？ChatGPTの進化版について解説！

ChatGPT Plus（有料版）とは？無料版との違いやGPT-4の機能も解説！

GPT-4は、25,000単語以上の文章を処理することができるため、長文の作成や長時間の会話、分量の多い文書の検索と分析などが可能です。また、より細かい指示を理解し、高度な推論を行うことができるようになりました。

また、機能の利用はまだリリースされていませんが、GPT-4では画像を入力として受け取り、キャプションの生成や分類、分析を行うことができます。OpenAIによるプレビューでは、スマーフォンにパソコンに使われるVGAコネクタが接続された画像を入力すると、そのユーモアを理解して指摘する例が挙げられています。

【参考】：[GPT-4](https://openai.com/gpt-4)

ChatGPTの活用方法！エンジニアの業務に活かせるか利用してみた

ChtGPTには、2022年11月に公開されて以降、順次機能が追加されています。2023年5月にはChatGPTプラグインやWebブラウジング機能が利用可能となり、2023年7月にはCode Interpreter（コードインタープリター）のベータ版が公開されました。これらの機能はChatGPT Plus（有料プラン）会員が利用可能です。

ChatGPTプラグインは、ChatGPTに様々な機能を追加できるツールです。ChatGPTで入力した内容を外部サービスに連携し、その結果をChatGPTの回答として得ることができます。

すでに多くのプラグインが世界中の開発者や企業から提供されているため、自分の必要とする機能を探して使用してみると良いでしょう。

【参考】：[ChatGPT plugins](https://openai.com/blog/chatgpt-plugins)
【参考】：[ChatGPT — Release Notes | OpenAI Help Center](https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes#h_9894d7b0a4)

ChatGPTのプラグインは何ができる？一覧や使い方を解説

### Microsoftの検索Bingを利用したWebブラウジング機能

ChatGPTでは、学習したデータが2021年9月までのものであるため、それ以降の最新情報を基にした回答ができません。

しかし、Microsoftの検索Bingを利用したWebブラウジング機能を利用することで、Web上から最新の情報を収集し、その結果を元に回答することが可能です。Webから収集してきたデータは、どのWebサイトから情報を取得してきたのかも表示されます。

ただし、2023年7月3日、Webブラウジング機能の利用時に「望ましくない方法でコンテンツが表示される場合がある」という問題に対処するために、一時的に利用を停止したことが発表されています。（2023年7月13日現在）

【参考】：[Bing at Microsoft Build 2023: Continuing the Transformation of Search | Bing Search Blog](https://blogs.bing.com/search/may_2023/Bing-at-Microsoft-Build-2023)

Code Interpreterは、サンドボックス化された実行環境でPythonのコードを実行できる機能です。ファイルをアップロードできるワークスペースが用意されており、データの分析やグラフ作成などに利用することができます。

【参考】：[ChatGPT plugins](https://openai.com/blog/chatgpt-plugins#code-interpreter)

**ChatGPT（チャットジーピーティー）は、米国OpenAIが2022年11月30日（現地時間）に公開した新たなチャットボットの名称です。**ChatGPTはAIを搭載した大規模言語モデルGPT-3ファミリーを基に、教師あり学習、強化学習の両方の手法によって転移学習されています。

ChatGPTの特徴としては、まるで実際の人間と会話しているような、リアルな会話文を生成できる点です。他には、Excelなどの関数記述、プログラミング言語の記述、小説やブログ記事の作成などが行え、AIのポテンシャルを感じさせるコンテンツに注目が集まっています。

Microsoft社の共同創業者、ビル・ゲイツ氏はこれらのAIを「現時点で最重要なイノベーション」と述べており、ChatGPTに対する期待の大きさが分かります。その期待通り、*ChatGPTは発表からわずか2カ月後の2023年1月末時点で、世界のユーザー数が1億人に到達して話題となりました。*

さらにMicrosoft社は2023年1月、ChatGPTを開発したOpenAIに対する数十億ドル規模の投資を発表し、この分野で先行するGoogleへの対抗心を露わにしています。

【参考】：[ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue](https://openai.com/blog/chatgpt/)
【参考】：[ChatGPT Users Topped 100 Million in January. Investors Are Betting Big on AI. | Barron's](https://www.barrons.com/articles/chatgpt-investors-ai-microsoft-stock-51675284609)
【参考】：[Microsoft announces new investment in ChatGPT-makerOpenAI](https://www.cnbc.com/2023/01/23/microsoft-announces-multibillion-dollar-investment-in-chatgpt-maker-openai.html)
【参考】：[ビル・ゲイツ氏、ChatGPTなどのAIは「現時点で最重要なイノベーション」  | マイナビニュース](https://news.mynavi.jp/techplus/article/20230213-2590401/)

Google Bardが待望の日本語に対応！特徴と使い方を解説

では実際にChatGPTは何ができるのでしょうか？ここでは、ChatGPTの特徴やできることを中心にChatGPTの概要をまとめてみました。

### 日本語が扱える無料のサービス

**ChatGPTはOpenAIが無料で提供する多言語に対応したサービスです。**またChatGPTのサイトは英語版ですが、多言語に対応しており、日本語での質問には日本語で回答してくれます。

**ChatGPTは、言語理解や文章生成などの自然言語処理技術を利用して、様々なタスクに取り組むことができます。**以下はChatGPTができることの例です。

*1.質問応答*：ユーザからの質問に対して回答を提供することができます。
*2.対話システム*：人工知能による対話を提供し、ユーザとコミュニケーションを行うことができます。
*3.要約生成*：長文から重要な情報を抽出して、要約文を生成することができます。
*4.翻訳*：様々な言語間で自動翻訳を行うことができます。
*5.文章生成*：与えられたテキストから、新しい文章を生成することができます。例えば、作詞をしたり、小説を書いたりすることができます。
*6.プログラミング*：プログラムの仕様が明らかであれば、プログラミングができます。

以上のようなタスクに対して、ChatGPTは人工知能による自然言語処理技術を用いて、高精度な処理を行えます。また、誤った回答をしてユーザから誤りを指摘されると再学習する機能が備わっています。

ChatGPTをプログラミングの学習に活用しよう！その方法を解説

プログラミングの魅力とは？やりがいや楽しい理由について解説！

ChatGPTは｢Large Language Models｣というアルゴリズムによって動いています。**アルゴリズムに大量のテキストデータを学習させ、あたかも人が書いたような自然な文章を生成できる自然言語処理機能がChatGPTの仕組みです。**

【参考】：[ChatGPT Wrote This Article About Large Language Models](https://gizmodo.com/chatgpt-gizmodo-artificial-intelligence-openai-media-1849876066)

ChatGPTを始めるには、どのような手続きが必要なのでしょうか。**ここではChatGPTへのアカウント登録の手順を紹介します。**

*■ ChatGPTのログインページにアクセスする*
ChatGPTのログインページにアクセスし、［Sign up］（サインアップ）をクリック、「Create your account」下のEmail address欄にメールアドレスを入力します。続いてPasswordを求められますので、ChatGPT用のパスワードを英数混合8文字以上で設定してください。

【参考】：[ChatGPTログインページ](https://chat.openai.com/auth/login)

*■ 個人情報を登録する*
OpenAIから登録したメールアドレスに「Verify your email address」というタイトルでメールが届きます。メール中にある［Verify email address］のボタンをクリックすると「Tell us about you」の画面が表示されますので、「First name」と「Last name」を入力します。

次に携帯電話番号入力の画面に遷移します。先頭に+81（日本の国番号）が入っているので、携帯番号の先頭の「0」を除いて以降の番号を入力してください。携帯にショートメールで届く認証コード（数字6桁）を入力すれば、ChaGPTのメイン画面が表示されます。

*■ ChatGPTを実際に試す*
ChaGPTのメイン画面が表示されたら、最下段にあるChatのテキスト入力欄へ、試しに「こんにちは、初めまして！」と入力してみましょう。日本語で入力すると、日本語と認識して日本語でレスポンスがあります。

「こんにちは！初めまして！私はChatGPTといいます。何かお手伝いできることがあれば、遠慮なくお聞きください。」というメッセージが返ってきました。

これでCahatGPTのアカウント登録が完了し、ChaGPTの利用が可能になりました。

以上、ChatGPTの概要や登録方法、利用方法について紹介しましたが、実際に使ってみると便利な反面、様々な懸念事項が思い浮かんできます。以下、想定される問題点を挙げます。

### 現段階では誤った回答が多い

例えば、「○○市で最も大きな商業施設はどこですか？」という質問を投げると、全く別の地域の商業施設を紹介してくるケースがありました。他にも、「○○駅周辺のおすすめのレストランは？」と尋ねると、実際に存在しない店舗の名前を回答したケースがあります。

**まだ学習途上ということもありますが、ファクトチェックを前提に利用する必要があります。**そのため、ネット上には「ChatGPTは使えない」という意見もありますが、まだ成長途上であり、長い目で見るべきかもしれません。

ChatGPTは間違いを指摘すると、素直に謝罪し、改めて回答をしようとします。それでも間違っている時には、具体的に指摘し、学習させることで正しい回答をするようになります。

### 2021年までの学習しかできていない

ChatGPTは機械学習によって知識を蓄えていますが、2023年7月時点では2022年の学習をしていませんので、「2022年の大谷ホームラン数は？」という質問に対して「私は2021年9月までの情報しか持ち合わせておらず、2022年のホームラン数については把握していません。」という回答が返ってきました。（2023年7月現在）

*このタイムラグは現時点のChatGPTの弱点であり、利用シーンによっては問題と感じられるでしょう。*

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

### 学問の領域を侵食する可能性がある

ChatGPTは質問に対して、かなり完成度の高い回答を示すことが可能です。学生が小論文や学校の宿題の回答でChatGPTを利用するケースが想定されますが、*教育機関は何らかの対策を講じないと学問が成り立たなくなる可能性があります。*

### ライターや作詞家などの職を奪う可能性がある

ChatGPTはテーマやパラメーターを与えると、いとも簡単に作詞や作文をしてくれます。実用性の面ではまだ学習が必要ですが、*ChatGPTがプロ並みのスキルを得た場合には、ライターや作詞家など人間の仕事を奪う可能性を否定できません。*

また、ChatGPTが創作した文章の著作権は誰に帰属するのか、といった法制度面の課題も残ります。

## MicrosoftがChatGPTベースの新たなサービスを展開

**Microsoftは2023年2月7日の公式ブログで、新たなAIとチャット、コンテンツの生成機能などを内蔵した新BingとブラウザのEdgeを発表しました。**新BingにはMicrosoftがChatGPTのエンジンをベースに開発したプロメテウスと呼ばれるモデルが搭載されています。

新BingではChatGPTと似たチャットボット機能に加えて検索機能が加わり、より詳細に、より正確に情報を得られる仕組みになっています。

新サービスを利用するには、Microsoftアカウントが必要です。Microsoftアカウントでのログインが完了したら、BingのWebサイトにアクセスし、［試してみる］もしくは画面上部の［チャット］をクリックします。その後、［Microsoft Edge で開く］をクリックし、Microsoft Edgeに遷移すれば利用可能です。

【参考】：[AI を活用した新しい Microsoft Bing と Edge で検索を再発明｜The Official Microsoft Blog](https://blogs.microsoft.com/blog/2023/02/07/reinventing-search-with-a-new-ai-powered-microsoft-bing-and-edge-your-copilot-for-the-web/)
【参考】：[Bing](https://www.bing.com/)

ChatGPTとBingの違いは？実際の回答を比較して解説

## ChatGPTによってプログラミングの仕事が変わる

ここまで、ChatGPTの概要や仕組み、利用方法などについて解説しました。ChatGPTはプログラミング機能が優れています。

実際にChatGPTに直接質問したところ、Python・Java・JavaScript・C++・C#・PHP・Ruby・Swiftの他、Go・R言語など、21種類以上の言語を扱えることが分かりました。他にHTMLやCMSにも対応できます。

**これらのプログラミング機能を利用することで、CHatGPTはプログラミングの学習、作成したソースコードのレビュー、リファクタリング（改善）、コメントの作成、問題点の切り分けなどをしてくれます。**

こうした利用方法によってプログラミングの生産性はかなり向上するでしょう。ChatGPTに興味を持たれた方は、この記事を参考にぜひ試してみてください。

Pythonの独学方法とは？初心者におすすめの学習ロードマップを解説！

PHPのおすすめ開発環境ツール7選！構築方法も初心者向けに解説

今話題のGo言語とは？入門としてその特徴・メリット・将来性を紹介

<center>[【関連情報】「AIってなんの略? AIの定義やAIブームの変遷、対話型AIアプリについて解説｜CANVAS」](https://mynavi-agent.jp/dainishinsotsu/canvas/2024/09/post-1356.html)</center>

2022年11月OpenAIのChatGPTが大きな話題になりました。2023年1月にはMicrosoft社がOpenAIに数10億ドルを投資し、ChatGPTの技術による新たなプロダクトを発表しました。この記事ではChatGPTの概要や仕組み、問題点などを解説します。

OpenAIが開発したChatGPTがなぜ大きな話題となったのか、その理由と概要

ChatGPTの仕組みと問題点は何か、なぜMicrosoftが莫大な投資を行ったのか

ChatGPTをベースにしたMicrosoftの新たなプロダクトとは何か

ChatGPTとは？今話題のAIチャットボットの概要や仕組みを解説！

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！

## 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。

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 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>

## 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。

データサイエンスと統計学の違いとは？活かせる職業も紹介

## 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。

データサイエンティストに役立つ資格8選！取得のメリットや難易度は？

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。

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？両者を徹底比較！

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](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/it05/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【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）](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](https://www.python.org/)
【参考】：[オープンデータポータル](https://data.e-gov.go.jp/info/ja)
【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](https://data.e-gov.go.jp/data/ja/dataset/moj_20230119_0010)
【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](https://data.e-gov.go.jp/data/ja/dataset/mhlw_20230120_0093)

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

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 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！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

*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](https://schoo.jp/)
【参考】：[gacco 公式](https://gacco.org/)

## 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](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)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。

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<center>[【関連情報】「AIを勉強に活用するには? ChatGPTなど対話型AIで効率的に勉強する方法｜CANVAS」](https://mynavi-agent.jp/dainishinsotsu/canvas/2024/10/post-1359.html)</center>

AIエンジニアを目指す際、数学の知識が必要なのか気になる人も多いでしょう。結論としては数学の知識はあった方が良いですが、具体的にどこまでの知識が必要なのでしょうか。本記事では、AIに関する数学の分野や、勉強方法をご紹介します。

AIの仕組みや、データの分析をするときに数学の知識が必要です

AIに関する数学の分野は、線形代数などいくつかの分野が主に使われています

数学の知識を学習する際は、オンライン講座やデータを実際に分析してみることをおすすめします

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

## AIはどうやって勉強すれば良い？

AIへの注目は近年ますます高まっており、社会人の中にもこれからAIを学んで自らのキャリアに活かそうとする方が増えています。

しかし、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の勉強はまず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、生成系AI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

<center>[エンジニア転職を成功させるため 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=acv12_2)</center>

## AIに関する基礎知識をおさらい

具体的な勉強方法に入る前に、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エンジニアの年収について

マイナビにおいてAIエンジニアの平均年収データがまだないため、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平均年収を紹介します。

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（※2024年9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下回ることもあれば、大幅に上回ることもあり、バラつきがあることが分かります。

しかし、AIは成長分野であり、AIエンジニアを好待遇で採用する企業も多いので、データベースエンジニアと比べても給与条件が良い可能性は高いです。また、*今後AI導入がより広まっていけば、AIエンジニアの需要が伸び、平均年収も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](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_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勉強・習得のロードマップ

続いて、AI勉強・習得のロードマップについて解説します。機械学習アルゴリズムを覚えるところから始めることはすでに述べましたが、そのためにAI初心者がどのような手順で勉強をすれば良いのか、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。**

【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

*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で初心者でも理解しやすいからです。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](https://numpy.org/)
【参考】：[pandas](https://pandas.pydata.org/)
【参考】：[scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

Pythonと平行して数学の基礎知識も学ぶと良いでしょう。数学ができなくても、簡単なAIなら開発ならAIライブラリを使って開発できますが、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。*

### 機械学習アルゴリズムを実装する

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ってみましょう。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

独学でAIを勉強する方法としては学習サイトや参考書の活用が挙げられますが、特に参考書は専門性の高い知識を体系的に身に付けるのにおすすめです。学習サイトを利用する場合にも、ぜひ書籍も併用して知識を深めましょう。ここではおすすめの書籍を3つ紹介します。

### AIビジネスチャンス　技術動向と事例に学ぶ新たな価値を生成する攻めの戦略（できるビジネス）

AIについて学ぶ際に、まず大切となるのがAIが社会の中でどのように活用されているかを知ることです。本書は、そのような動向を把握するのに役立つ1冊です。描いているキャリアプランに関わらず、本格的な勉強を始める前に読んでおくことでAI分野の概観が掴めるでしょう。

*機械学習や大規模言語モデル、文章や画像の生成といったAIを支える技術の基本知識と、AIをビジネスに活用するためのノウハウ、活用事例、今後の展望などビジネス視点での内容が豊富な図解と共に解説されています。*

▪著者：荻野調/小泉信也/久保田隆至/大塚貴行　著、デロイト トーマツ コンサルティング合同会社　監修
▪ページ数：256ページ
▪出版社：インプレスブックス
▪発売日：2024/07/18
【参考】：[AIビジネスチャンス　技術動向と事例に学ぶ新たな価値を生成する攻めの戦略（できるビジネス）](https://book.impress.co.jp/books/1123101128)

### 人工知能入門 －初歩からGPT/画像生成AIまで－

本書は、*RNN、CNN、attention、Transformer、GAN、GPTといったAI関連の技術について初心者向けにやさしく解説している入門書です。*特にデータサイエンスの分野を目指す方にはおすすめです。

日常生活でもなじみのある応用例を交えて、実用的な知識と技能が身に付くように記述されているので、全く知識のない人が読んでも理解しやすいです。また、実際にPythonを使ったデータ分析や画像生成AIの実装を行うこともできます。

▪著者：豊田秀樹
▪ページ数：328ページ
▪出版社：東京図書
▪発売日：2023/12/09
【参考】：[人工知能入門 －初歩からGPT/画像生成AIまで－](http://www.tokyo-tosho.co.jp/books/978-4-489-02416-0/)

### 実務で役立つPython機械学習入門 課題解決のためのデータ分析の基礎

こちらは、実際に手を動かしながらより実践的な学習ができる1冊です。*現実的な場面を想定した「課題」に対し、機械学習で解決する方法を解説するという構成で、どのように機械学習アルゴリズムを選定し、プロジェクトを進めていくかを学ぶことができます。*

機械学習アルゴリズムを身近なビジネス課題の実例を通じて学べるので、理解もしやすく、実際の業務やプロジェクトに役立つノウハウを体系的に身に付けることができます。

▪著者：池田 雄太郎/田尻 俊宗/新保 雄大
▪ページ数：304ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2023/11/16
【参考】：[実務で役立つPython機械学習入門 課題解決のためのデータ分析の基礎](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798163406)

## AIの知識・スキルを活かせるキャリアパス

これからAIについて勉強したいと考えている方は、AIに関する知識・スキルをどのようにキャリアに活かしていきたいと考えているでしょうか。AIの知識・スキルを活かせるキャリアパスは豊富にあります。ここでは、代表的な3つの職種を紹介します。

AIエンジニアの中でも、AIの開発に欠かせない機械学習を担うエンジニアのことを機械学習エンジニアと言います。機械学習エンジニアは、*システムやサービスに必要な機械学習のアルゴリズムを構築して、コンピュータにデータの学習方法を教えます。*

AIはさまざまな業界で使われるようになっており、それぞれの領域に合わせたAIモデルを作る必要があります。機械学習エンジニアはそのモデルを作成するエンジニアであり、AIを実用化させるために開発を行います。

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