GitHub（ギットハブ）は作成したプログラム（ソースコード）や著作物に関する「ソースコードWeb管理サービス」です。**GitHubはGitの仕組みを利用し、世界中の人々がプログラムのソースコードやデザインデータなどを保存して、公開できるようにしています。**

システム開発の現場では、このGitHubをチーム単位でソフトウェア開発に利用することが一般化しています。以前は無料プランにさまざまな制約がありましたが、2020年4月以降より有料プラン向けだった機能が無料で利用できるようになり、さらに利用しやすくなっています。

また、個人利用でもプログラミングをされる方には大変役に立つサービスですので、とてもおすすめです。この記事では、GitHubの使い方について初心者の方にも分かりやすく図解していきますので、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[GitHub Japan | GitHub](https://github.co.jp/)

GitHubとは？メリットや使い方、Gitとの違いも徹底解説！

「Git」（ギット）とは、ソースコードなどの変更履歴を記録・追跡できる、**コードバージョン管理システムの名称です。**プロジェクトやチーム単位でソフトウェア開発を行う際には、開発したソースコードのバージョン管理が重要になりますが、Gitはその負担を大きく軽減してくれます。

複数のプログラマーがサーバ上にある同じリポジトリ（貯蔵庫）を利用していると、誰がソースコードを修正したのか、最新版はどれなのか、などの状況が分からなくなり、誤って修正前のファイルをリリースしてしまうリスクがあります。

こうしたソースコード管理上のミスを防ぐのがGitの役割であり、それがGitを使う理由です。

【参考】：[Git---distributed-is-the-new-centralized](https://git-scm.com/)

Gitとは？GitHubとの違いやメリットをわかりやすく解説！

## GitHubを使うために知っておきたい用語

GitHubの使い方に入る前に、*GitHubを利用する上で最低限知っておきたい用語があります。*これから簡単にそれらの用語や機能を解説しますので、ぜひ予備知識として理解しておいてください。

GitHubでは必ずリポジトリを利用します。リポジトリとは倉庫の意味で、Github上ではディレクトリやファイルなどの情報を保管する場所を指します。リポジトリではファイルの変更履歴をすべて記録し、ファイルやソースコードなどのバージョンを管理することができます。

**リポジトリには次の2種類があります。**

リモートリポジトリは、リモートアクセスするネットワーク上のリポジトリのことです。エンジニアはリモートリポジトリをローカルに複製してローカルで作業し、その結果をリモートリポジトリにプッシュすることでそれぞれの同期を取ることができます。

ローカルリポジトリとは、ローカル上にあるリポジトリで、プログラムの作成や修正などを行うために利用します。リモートリポジトリの複製をローカル環境に置くか、新規にローカル環境に作成して利用します。ローカルリポジトリ内では他人のコードも自由に修正を加えられますが、他人のリモートリポジトリに対して一方的な修正などはできません。

リポジトリのコピーを意味します。プロジェクトが複数に枝分かれしていく姿が食器のフォークに似ていることから名付けられました。**オリジナルのリポジトリをローカルにコピーして、編集や改変がオリジナルに影響を与えずに行われることをフォークと呼びます。**

### プルリクエスト（Pull Request）

オリジナルからコピーしたものに対して変更を行い、**変更結果をオリジナルに反映したい場合に利用する機能です。**オリジナルのオーナーに対し「プルリクエスト」の通知を送り、オリジナルの更新を依頼することができます。

**「プルリクエスト」を受けたオーナーが、変更内容を自分の持つリポジトリに取り入れる機能です。**これを「マージ」と呼び、ソフトウェア開発では重要なプロセスです。マージはGitHubの特徴の1つで、万一間違えてマージしてしまっても、元に戻せますので安心してマージができます。

コミットはリビジョンとも呼びます。コミットとは、**Github上の追加や変更履歴をリポジトリに保存することです。**ファイルに対してコミットをすると、コミット識別番号が付与され、コミットした変更箇所と、変更者、変更日時などの記録が保持されます。

プッシュとはローカルリポジトリをリモートリポジトリにアップロードして、**自分のコミットをリモートリポロジに反映することです。**チーム作業では、他のメンバーがプッシュよってリモートリポジトリに変更を加える場合があります。このプッシュに対し、リモートリポジトリに加えられた変更内容をローカルリポジトリに同期させることをプルといいます。

**ブランチとは1つのプロジェクト本体から分岐させ、本体に影響を与えないよう開発を行う機能のことです。**オリジナルの履歴から分岐したブランチは、他のブランチに対する変更の影響を受けません。

既にリリースしたソフトウェアにも影響を与えず、バグの修正や機能追加を行う際にブランチを利用します。修正作業などが終了し、確定したブランチをオリジナルに統合することをマージ（Merge）といいます。

リポジトリの下にあるディレクトリは、一時ファイルなど、GitHubでの管理の必要がないものがあります。

そこで**GitHubは、編集やコミットなどを行い、バージョン管理が必要なものだけをインデックスに登録してバージョン管理の対象にする仕組みになっています。**

## GitやGitHubの利用を始める方法

GitHubを利用するにはさまざまな方法があります。ここではWindowsユーザー向けにGitのダウンロード方法などを紹介します。

主なものとして**「Git for Windows」（Gitコマンド操作）と「GitHub」（Webサービス）、及びGitHub Desktop（GitHubのGUIアプリ）、GitHub CLI（GitHubコマンド操作）の4種類です。**上級者の中にはこれらを使い分けている方もいます。

主に個人でプロジェクトのスナップショットを保存して、**ローカル上でバージョン管理を行うために利用するソフトウェアです。**以下のサイトからソフトをダウンロードし、ローカルPCにインストールして利用します。

コマンド操作主体の「Git Bash」を基本としますが、GUIベースの操作を望む人は「Git GUI」を利用することができます。

*【参考】：[Git for Windows](https://gitforwindows.org/)*

Git Bashとは？WindowsのLinuxツールを解説！

GUIとは？CUIとの違いやメリット・デメリットをエンジニア向けに解説！

**開発プロジェクトでの共同作業向けのWebベースプラットフォームで、Gitを用いたサービスです。**GitHub上にアカウント登録することで利用ができるようになります。

*【参考】：[GitHub 公式](https://github.com/)*

GitHubのデスクトップ用アプリケーションです。GUIツールであり、ほとんどの操作をデスクトップ上で行えます。**特にGitHub初心者には利用をおすすめします。**ただし、GitHub Desktopではcherry-pick・rebase・resetなどの細かいGit操作ができません。 

細かい操作が必要な際には他のツール（コマンドラインツール）を利用します。

*【参考】:[GitHub Desktop](https://desktop.github.com/)*

GitHub Desktopの使い方とは？初心者にも分かりやすく手順を解説！

GitHub Desktop 3.0とは？メジャーアップデートで何が変わったのか、概要を解説！

GitHub公式のコマンドラインツールです。ブラウザを立ち上げる必要もなく、画面の切替が不要で、コマンドラインを使うため作業の定型化がしやすく、また自動化も可能です。**中級者以上には使い勝手のよいツールです。**

*【参考】：[About GitHub CLI - GitHub Docs](https://docs.github.com/ja/github-cli/github-cli/about-github-cli)*

**GitHubの利用に当たってはGitHubアカウントが必要です。**初めてGitHubを利用する方はアカウントを作成しましょう。

*【参考】：[GitHub Japan | GitHub](https://github.co.jp/)*

1.GitHub公式サイトにアクセスし、アカウント登録のために［GitHubに登録する］ボタンをクリックします。

~~【図】［GitHubに登録する］をクリックする~~

2.GitHubの英文サイトに移動しますので、ここで「Username」「Email address」「Password」（15文字以上、または数字と小文字を含めて8文字 以上）を入力し、アカウント登録を行います。既に登録されている名前は使用できません。

すべて正しく入力すると、8桁の起動コードが示されたメールが届きます。

3.起動コードを入力すると、利用人数と「学生・教師」か否かを尋ねてきます。続いて、GitHubの機能で興味あるものを尋ねてきますので、選択した結果に適したプランを勧められます。有料プランもありますが、最初は無料のFreeプランで十分です。「free」を選んでから「Continue」ボタンをクリックします。

この後、登録したメールアドレスに認証メールが届きますので、メールの内容に従ってユーザ認証を行ってください。これでGitHubアカウントの登録は完了です。

**GitHubへのアカウント登録が済んだら、Gitをインストールしておきましょう。**Windowsの方は下記「Git for Windows」サイトからダウンロードしてください。

Macは下記「Download for macOS」からダウンロードしてインストールしてください。Windowsの場合、以下のようなウィンドウが表示されたらGitのインストールは終了です。

*【参考】：[Git for Windows](https://gitforwindows.org/)*
*【参考】：[Download for macOS](https://git-scm.com/download/mac)*

~~【図】Gitインストール完了後に表示されるウィンドウ~~

Git Bashを起動し、Gitの初期設定を行います。

Gitではソースコードの変更履歴を確認できますが、「誰が」変更したかを確認するための情報が必要です。この**作業者を識別するための情報として、ユーザ名とメールアドレスを登録する作業を行います。**

※コピーペーストする場合は、'＄'を除いてください。

以下のコマンドを入力します。

`$ git config --global user.name 任意のユーザ名`

`$ git config --global user.email 任意のメールアドレス`

入力が済んだら以下のコマンド入力で、上記のユーザ名とメールアドレスの登録を確認できます。

GitHubは、世界中の人々が開発に関わるプログラムのコードやデザインデータを保存・管理し、共有できるサービスです。多くのシステム開発現場では、GitHubを利用して開発の効率化を図っています。ここでは、GitHubの概要から使い方までをわかりやすく解説します。

GitHubはGitの仕組みを利用し、誰でもソースコードやデザインデータなどを保存、公開できる

GitHubを使う上で最低限必要なキーワードと機能を知れば、使い方が分かる

GitHub操作に必要なアプリや機能、コマンド操作が分かる

GitHubの使い方は？知っておきたい用語も併せて初心者向けに解説

Pythonは数あるプログラミング言語の中でも人気が高く、国内外で使用例の多い言語です。需要が高いため、エンジニア初心者の中でもPythonを学んでPythonエンジニアを目指そうという人は多いのではないでしょうか。

実は、*Pythonはプログラミング初心者にもおすすめできる言語です。*なぜなら文法がシンプルで分かりやすいうえに、人気言語なだけあって良質な参考書も多く販売されているためです。学習コンテンツが多く、独学にも向いている言語と言えるでしょう。

また、Pythonは将来性も高いと言われているため、今のうちに習得することで市場価値の高いエンジニアを目指すことができます。

Pythonはプログラミング言語の1つです。プログラミング言語のなかでも汎用性の高さやソースコードの可読性の高さから人気が高いことが特徴です。

Pythonは特に以下の3つの分野でよく使われています。Pythonの特徴の1つとして数学や統計が得意であることが挙げられますが、データサイエンスやAIの開発ではその特徴が活かされています。

*・データサイエンス*
*・AIの開発*
*・Webアプリケーションの開発*

Pythonはこれらの分野以外でも、スマホ向けアプリの開発やブロックチェーン技術の開発などさまざまな分野で使われています。

Pythonとは？人気の理由と基本知識をわかりやすく解説！

Pythonでできることは？初心者が作れるものや実用例を紹介

Pythonはさまざまな分野で使用されているプログラミング言語であるため、Pythonを扱うエンジニアの年収を割り出すのは難しいです。そこで今回は、*Pythonエンジニアを含むシステムエンジニアの年収を参考にします。*

システムエンジニアの年収は「マイナビITエージェント 職種図鑑」での平均年収は431万円（※2024年2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（顧客向けシステムの開発・実装）を参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

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、システムエンジニアは一般平均年収と同等かやや高めであることが分かります。

**Pythonが得意とするデータサイエンスやAIの分野はIT業界の中でも特に発展が目覚ましく、社会からの期待も大きいです。**そのため、このような需要や将来性が高い分野で活躍するPythonエンジニアは、ここで紹介する平均年収よりもさらに高い年収を得ている人も多くいると予想されます。

【参考】：[マイナビIT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=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)

ここでは、Pyhtonのおすすめの独学方法について解説します。プログラミングは他人に教えてもらう方が途中で挫折することなく続けやすいと言われますが、身近に教えてくれる人がいない方も多いでしょう。その場合、次の2つの方法で独学するのがおすすめです。

1つ目は学習サイトを使う方法です。**学習サイトは月額1,000円程度で利用できることが多く、プログラミングスクールに入会するよりも学習費用をおさえられます。**また、教材も初心者向けに分かりやすくまとめられていることが多いです。

さらに、練習問題も掲載されていることがほとんどであるため、実際に手を動かしながらPythonの習熟度を高めていくことができます。

2つ目は参考書を購入して学習する方法です。**Pythonは人気言語のため初心者向けの参考書も多く販売されています。**

また、参考書は学習サイトよりも一歩踏み込んだところまで解説していることが多く、1冊でPythonの基礎を一通りおさえることも可能です。後ほど、おすすめの参考書として10冊紹介しますので、ぜひチェックしてみましょう。

<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>

ここでは、Pythonの独学ロードマップをまとめました。プログラミング初心者の方はこのロードマップに従って学習を進めていけば、ひとまず業務で必要とされる最低限のレベルにまでPythonスキルを高めることが可能です。

Pythonの学習ロードマップとは？習得のコツやおすすめのサイトを紹介！

*まずは、Pythonで何を作りたいかを決めることが大切です。*たとえばWebアプリを作りたい、データ分析に活用したい、Pythonで業務効率化を実現したいなどです。

場合によっては、Pythonよりも他のプログラミング言語を使った方が良い場合もあります。たとえば、スマホアプリを作りたい場合はPythonではなくJavaなどを学んだ方が良いです。

自分が本当にPythonから学ぶべきなのかも判断するためにも、まずは学習の目的を決めましょう。

Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化してより便利に

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

続いて、Pythonの学習環境を整える必要があります。*Pythonの公式サイトからPythonの実行環境をインストールする必要があります。*また、Pythonのソースコードを記述するためのテキストエディタも用意しましょう。

Pythonの独学に使うパソコンは基本的には何でも問題ありません。ただし、機械学習やデータ分析を本格的に行う際は、ハイスペックなパソコンが必要になります。

【参考】：[Python.org](https://www.python.org/)

Pythonの仮想環境とは？利用のメリットやおすすめの仮想環境をご紹介

テキストエディターとは？エンジニア初心者におすすめのエディタも紹介！

学習環境を整えたら、学習サイトや参考書などを活用してPythonの文法を覚えていきます。*文法は1つずつ丁寧に覚えることが肝心です。*途中で単元を飛ばすなどすると分からなくなりがちなので、基礎の基礎から順番に行いましょう。

【入門編】Pythonの基本構文まとめ！学習方法や年収も解説

*ある程度Pythonの基礎文法をおさえたら、Pythonの練習問題を解いてみることをおすすめします。*練習問題を解くことで、自分がどの程度文法を理解しているか確かめることができます。

練習問題は学習サイトにも掲載されていますし、「Python 3 エンジニア認定基礎試験」の対策本を購入するのも良いでしょう。

【参考】：[Python試験（Python資格）](https://www.pythonic-exam.com/exam)

Pythonの実力を証明できる資格3種とその勉強方法について解説！

### 学びたい分野に特化した参考書を購入する

ここまでくれば、Pythonの基礎はある程度固まっています。*次は学びたい分野に特化した参考書を購入して勉強します。*

たとえば人工知能開発を行いたいなら、機械学習ライブラリの使い方を解説した参考書などを選択しましょう。分からない点はネットで検索したり質問サイトで質問したりして解決します。

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

### アプリやシステムを実際に開発する

最後に仕上げとして、アプリやシステムを実際に開発します。1からアプリやシステムを開発することで、設計書作成やテストなど実践的なPythonスキルを身につけることが可能です。*簡単な掲示板などを開発できるレベルになれば、業務レベルには到達していると言って良いでしょう。*

また、アプリやシステムを開発すればポートフォリオに制作物として掲載することができ、Pythonエンジニアに転職する際も役立ちます。さらに転職エージェントでサポートを受ければ、ポートフォリオをより効果的に活用できるでしょう。

<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=acv12_2)</center>

## Python初心者の独学におすすめ本10選

Pythonの独学におすすめの入門書をまとめました。これらの本は要点がわかりやすくまとめられているうえに、イラストや図も多く、本を読むのが苦手な方も抵抗なく読み進めることができます。参考書の選択に迷ったら、これらから選ぶことをおすすめします。

Pythonは本で学ぼう！入門者におすすめの技術本5選！

### 確かな力が身につくPython「超」入門 第２版 確かな力が身につく「超」入門

本書は画面に打ち込む最初の1文字から丁寧に解説している入門書です。**サンプルコードも数多く掲載されており、実際に手を動かしながら学ぶことができます。**Pythonの文法を学べるだけでなく、Webスクレイピングやアプリ作成まで習得できるため、何か実用的なものを作ってみたい方にもおすすめです。

▪著者：鎌田 正浩
▪ページ数：336ページ
▪出版社：SBクリエイティブ
▪発売日：2022/03/08

【参考】：[確かな力が身につくPython「超」入門 第２版 確かな力が身につく「超」入門](https://www.sbcr.jp/product/4815613723/)

### ​​いちばんやさしい Python入門教室 改訂第2版

本書は、**オールカラーのイラストを用いたPythonの解説本であり、読み進めることでプログラミングの基礎知識を理解できるようになります。**未経験者から「経験者」になるためのメソッドが詰まっており、単に学習目的だけではなく、プログラミングの楽しさも同時に伝えることを目的としています。

▪著者：大澤 文孝
▪ページ数：288ページ
▪出版社：ソーテック
▪発売日：2023/09/28

【参考】：[いちばんやさしい Python入門教室 改訂第2版](http://www.sotechsha.co.jp/pc/html/1321.htm)

### ​​スッキリわかるPython入門 第2版

本書は、**Pythonのコツや仕組みをわかりやすく解説している人気シリーズ本です。**多くのプログラミング初心者が最初に手に取る参考書として、長く信頼されています。Pythonの基礎である変数やデータ型、コンテナ、関数など、1つ1つを段階的に理解できる構成が特徴的です。

また、この第2版からは、「dokopy（ドコパイ）」というオリジナルサービスを用いて手軽にプログラミングができるようになり、従来に比べてさらに学習しやすくなっています。

▪著者：国本 大悟、須藤 秋良、（監修）株式会社フレアリンク
▪ページ数：416ページ
▪出版社：インプレスブックス
▪発売日：2023/11/06

【参考】：[スッキリわかるPython入門 第2版](https://book.impress.co.jp/books/1122101165)

### ​​Pythonプログラミングパーフェクトマスター［最新Visual Studio Code対応 第4版］

Python解説本として定番化されている本書は、**プログラミング初心者向けに、開発環境であるVisual Studio Codeのインストールや初期設定、Pythonの基礎知識などを解説しています。**

人工知能や機械学習など、AIの基礎知識なども順序立てて解説されており、本書を読むことでAIチャットボットの開発を体験しながら学ぶことができます。

▪著者：金城 俊哉
▪ページ数：716ページ
▪出版社：秀和システム
▪発売日：2023/10/24

【参考】：[Pythonプログラミングパーフェクトマスター［最新Visual Studio Code対応 第4版］](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798070667.html)

### ​​Pythonでデスクトップアプリを作ろう

本書は、**Pythonを活用してデスクトップアプリを開発するためのノウハウが詰まっている参考書です。**Pythonでデスクトップアプリを作成する方法はいくつかありますが、本書ではPythonに標準装備されているGUIライブラリの「Tkinter」を活用した方法を採用しています。

また、データベース管理システムの「SQLite3」についても触れているため、この1冊でPython・Tkinter・SQLite3について学ぶことができます。ぜひ本書を参考に本格的なアプリを作成してみましょう。

▪著者：中島 省吾
▪ページ数：288ページ
▪出版社：日経BP
▪発売日：2023/11/17

【参考】：[Pythonでデスクトップアプリを作ろう](https://info.nikkeibp.co.jp/media/NSW/atcl/books/110900064/)

### ​​Pythonでできる！ 株価データ分析

本書は、**データの収集や株式の売買ルールまで、すでにあるPythonの知識を活かして株価分析に活用するための参考書です。**株価データの収集やチャートの表示、指標を使った分析、売買ルールのテストなど、これらの株価分析に必要な一連の流れをPythonで行えます。

Pythonエンジニアや株に興味がある方、自動売買システム作りのために知識を増やしたい方などにおすすめです。

▪著者：片渕 彼富、山田 祥寛（監修）
▪ページ数：ページ
▪出版社：森北出版
▪発売日：2023/01/21

【参考】：[Pythonでできる！ 株価データ分析](https://www.morikita.co.jp/books/mid/085711)

### ​​Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版

本書は、**Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなすための知識や情報を解説している参考書です。**IPythonやJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnによって、データの操作や可視化、統計分析、機械学習など、幅広い分野について取り扱っています。

Pythonでデータ処理を担当する方は、ぜひ1度読んでおくことで知識を役立てられるでしょう。

▪著者：Jake VanderPlas、菊池 彰（訳）
▪ページ数：576ページ
▪出版社：オライリー・ジャパン
▪発売日：2024/02/17

【参考】：[Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版](https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400638/)

### ​​Python×APIで動かして学ぶ AI活用プログラミング 

本書は、**データサイエンティストやマーケッターに欠かせないAI技術について、物体探知アプリや骨格顔推定アプリ、画像変換アプリを作成できるようになる参考書です。**無料で環境構築が容易に行えるGoogle Colaboratoryと、Pythonライブラリであるstreamlitを活用して最新のAI技術を体験できます。

AIを活用したサービスやアプリは、今後よりクオリティの高いものやその数も増えていくはずです。時代に対応できるように、本書でさまざまな種類のAIアプリを作りながら覚えることで、高度なアプリ制作にチャレンジしてみましょう。

プログラミングは正しい手順で学習を進めることが重要ですが、何から勉強を始めるべきなのか分からない方は多くいます。そこで当記事では、Pythonの独学方法や学習ロードマップ、独学で挫折しない方法を解説し、独学におすすめな参考書を10冊紹介します。

Pythonの独学方法には、学習サイトを使う方法と参考書を購入して学習する方法がある

まずはPythonの文法をマスターし、その後徐々にライブラリなどを学んでいくと良い

Pythonで簡単なアプリやシステムを開発できるレベルになれば転職が可能

Pythonの独学とは？初心者におすすめの学習ロードマップを解説

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！

## 未経験でもAIエンジニアになれる？

AIエンジニアの仕事に興味があるものの、未経験からでも転職できるのか分からない人は多いのではないでしょうか。AIエンジニアは最近注目されてきた仕事のため、転職した人の話をあまり聞く機会がなく、ネット上にも情報が多くありません。

*また、AI関連のエンジニアに転職するために必要なスキルも分からず、未経験から目指そうにも何から始めれば良いか分からない方も多いでしょう。*

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

## AIエンジニアは未経験からでも目指せる

**結論から言うと、AIエンジニアに未経験から転職するのは難しいですが、不可能というわけではありません。**IT業界には、未経験でもポテンシャルや意欲を加味して採用する企業も多くあります。

ただし、AIエンジニアに転職できたからといって、いきなり開発に携われるとは限らない点は注意が必要です。最初は既存システムの運用・保守やテストなどを任されることが多いです。実力をある程度評価されて初めてAI開発に関われることもある点は、留意しておくべきでしょう。

<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>

## AIエンジニアに関する基礎知識

AIエンジニアに関する基礎知識について解説します。AIエンジニアの仕事内容やAIエンジニアの年収について説明します。

AIエンジニアの仕事は大きく分けて3種類あります。

- AI自体を研究・開発する仕事（研究者）
- AIを導入したアプリやシステムを開発する仕事
- AIを活用してデータ分析を行う仕事（データサイエンティスト）

*AIエンジニアになりたい場合、これら3つのどれを目指すかをまず決める必要があるでしょう。*ただし、AI自体を研究・開発する仕事に関しては高度なスキルを要求されるため、未経験から転職するのは難しいと予想されます。

### AIエンジニアの年収について

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。

**AIを活用することの重要性は高まっていますので、今後AIエンジニアの平均年収は更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 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.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エンジニアの年収は低い？未経験から転職して高年収を得る方法を紹介

## AIエンジニアに必要なスキル・知識

AIエンジニアに必要なスキル・知識について解説します。これらのスキル・知識を身につけることで、未経験からAIエンジニアに転職できる可能性を高めることができます。

*AIエンジニアにはプログラミングスキルが必要です。*AI開発でもっとも多く使われている言語はPythonです。Pythonはオンラインの学習サイトなどで手軽に学ぶことができるため、AIエンジニアを目指す方はまずはPythonの勉強から始めてみると良いでしょう。

AIエンジニアにはAI関連の基礎知識も必須です。各機械学習アルゴリズムの特徴やメリット・デメリットを踏まえたうえで、使い分けられる必要があります。

また、**AIエンジニアとして長く活躍していくためには、今後主流になっていくと予想されるAI技術を先回りして勉強していくことも必要でしょう。**

機械学習が学べるおすすめの本12選！初心者から上級者まで厳選してご紹介！

AIエンジニアには数学知識もある程度必要です。具体的には線形代数・微分積分・統計学といった分野の知識があると、機械学習によってデータ分析などを行う際に役立つでしょう。*数学知識に関しては、Pythonと平行して参考書などで勉強していくことをおすすめします。*

AIエンジニアには論理的思考力も必要です。論理的思考力とは、物事を道筋立てて考えていく力のことです。たとえば、AIによってデータ分析を行う場合、結果に対して仮説検証を行わなくてはいけませんが、仮説検証を行う際に論理的思考力が欠けていると、間違った結論を出してしまいます。

**他にも、設計書を作成する際や、開発したシステムのテストを行う際など、論理的思考力はあらゆる場面で必要になってくるでしょう。**

論理的思考力とは？エンジニアに論理的思考力が必要な理由とその獲得法

*エンジニア職の中でもAIエンジニアは学習意欲が特に求められると言えます。*なぜなら、AI分野はこれから最新スキルが次々と発表されることが予想されるため、学習意欲が強くないと技術の進歩についていくことができないためです。

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

## AIエンジニアに未経験から転職するポイント

最後に、AIエンジニアに未経験から転職するポイントについてまとめました。これらのポイントを意識しつつ、転職活動を進めていくのが良いでしょう。

AIエンジニアを目指す際は、キャリアプランを立てる必要があります。**「転職後に何がしたいか」を面接で明確に話せないと、「単なる憧れでAIエンジニアを目指そうとしている」と思われてしまう恐れがあります。**

5年後、10年後にどんな仕事を行っていたいか、希望を話せるようになることが大切です。

### 転職エージェントを活用する

AIエンジニアは求人数もまだそこまで多くないため、求人探しに苦労する方も多いでしょう。*AIエンジニアの求人を探す際は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ると、求人サイトなどには掲載されていない求人の紹介も受けることが可能です。

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

<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>

## AIエンジニアへの転職を成功させたいなら

本記事ではAIエンジニアに転職する方法について解説しました。未経験からAIエンジニアに転職するのは難しいですが、まったく不可能というわけでもありません。**選考の場でしっかりスキル・知識や学習意欲、キャリアプランなどをアピールできれば、採用される可能性はあります。**

初心者・入門の記事（7ページ目）