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エンジニアとデータサイエンティスト

AIエンジニアは主に機械学習エンジニアを指します。機械学習エンジニアとは、機械学習のアルゴリズムを開発したり実装したりするエンジニアです。データサイエンティストも広い意味ではAIエンジニアの1職種ですが、機械学習エンジニアとは異なる面が少なからずあります。

AIエンジニアを目指す方の中には、将来目標として機械学習エンジニアか、データサイエンティストかの選択で迷っている方が少なくないかもしれません。

この記事では、*AIエンジニア（機械学習エンジニア）とデータサイエンティストとの違いを明らかにし、どちらを目指すべきかの判断材料を提供していきます。*特に、未経験からAIエンジニアを目指す方の参考になれば幸いです。

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

データサイエンティストの年収はいくら？必要なスキルや資格も紹介

## AIエンジニアとデータサイエンティストは異なる職種

データサイエンティストは広義ではAIエンジニアの1職種ですが、その役割はAIエンジニアとは大きく異なっています。AIエンジニアは一般的には機械学習エンジニアと同義です。*AIエンジニアはAIの開発が主な役割ですが、データサイエンティストはAI技術を活用してデータの分析と活用を行います。*

職種選択で迷っている人は、「AI技術の開発を行いたいのか」「AI技術を活用したいのか」の視点で考えてみると目標を定めやすいかもしれません。

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

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## AIエンジニアとデータサイエンティストの違い

AIエンジニアは主に機械学習を用いてAIを作るのが仕事ですが、データサイエンティストは主にAIを活用する立場です。それぞれ立ち位置は異なりますが、*必要とされるスキルは共通するものが多くあります。*

そのため、AIエンジニアを目指して勉強中の方は、興味や適性次第ではデータサイエンティストを目指すことも可能です。ここでは、仕事内容、必要なスキル、年収などからAIエンジニアとデータサイエンティストの違いを見ていきましょう。

AIエンジニアとデータサイエンティストの仕事内容の違いについて確認しておきましょう。

*■ AIエンジニアの仕事*
AIエンジニアの仕事は、システムエンジニア（SE）の仕事とよく似ており、クライアントの要望に基づいてAI開発に関する企画・要件定義・基本設計など上流工程を担当します。さらに、AI開発に必要なデータ収集・モデルの構築・AIの学習・テストと評価などを行います。

【参考】：[AIエンジニア - 職業詳細 | 厚生労働省](https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/325)

*■ データサイエンティストの仕事*
データサイエンティストの仕事はコンサルタントに似ており、最初にクライアントが抱える課題を見つけ、目標設定を行います。その課題解決に向けて、必要なデータを収集し、AI技術を駆使して大規模データの分析を行い、そこから解決策を見出します。

そのため、AIに関する知識・技術に加え、経営や戦略などに関する知識が求められます。データサイエンティストとよく似た職種で、データアナリストがありますが、データアナリストはクライアント寄りの職種で、分析データのビジネスへの活用がメインの職種です。

他にはデータエンジニアという職種がありますが、データエンジニアはデータ分析に必要なデータ環境を用意することが主な役割です。

【参考】：[データサイエンティスト - 職業詳細 | 厚生労働省](https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/323)

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！

AIエンジニアとデータサイエンティストの仕事が大きく異なっていることが分かりましたが、仕事の特性が異なる以上、求められるスキルも異なってきます。ここでは、**求められるスキルの違いについて見ていきましょう。**

*■ 共通して求められるスキル*
両者に共通して必要とされるスキルは、Pythonなどのプログラミングスキル、データベースに関するスキルです。

*「プログラミングスキル」*
AIエンジニア、データサイエンティストともにプログラミングスキルが欠かせません。機械学習やAIの開発で最も利用されるプログラミング言語はPythonですが、データ分析でもPythonを頻繁に利用します。Pythonにはデータ分析、解析に関するライブラリが豊富にあるからです。

*「データベースに関するスキル」*
AIエンジニアの主な仕事である機械学習や深層学習では、大量のデータをAIに与えて反復学習させますが、データサイエンティストもAIを用いてビッグデータを分析し、データから最適解を求めます。

そのため、いずれのエンジニアにもデータベースの操作や運用に関するスキルが必要なのです。

具体的にはDBMS（データベース管理システム）に関するスキルと、データベース言語「SQL」に関する知識が必要です。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

初心者でもわかるSQL：基本から学習方法まで！始めの一歩を解説

*■ AIエンジニアに求められるスキル*
AIエンジニアはLinuxOSを利用した開発や、環境構築に関する知識が求められます。最近では、クラウド上のLinuxサーバーを利用した開発が一般化していますので、クラウドに関する知識も必要です。他、機械学習には機械学習のライブラリをよく利用しますので、ライブラリを扱えるスキルも求められます。

*■ データサイエンティストに求められるスキル*
データサイエンティストはAIを活用して、ビッグデータの分析を行い、その分析結果に基づいてクライアントに提案や報告を行います。また、コンサルタントと同様に経営や戦略面での現状分析と解決策の提示なども行います。

以上のことから、レポーティングスキル、提案スキル、ビッグデータ解析やBIツールに関する知識が求められます。データサイエンティストはAIによって代替される職種との意見もありますが、高い問題解決能力や提案力が求められるデータサイエンティストがAIに代替される可能性は極めて低いと考えられます。

AIエンジニア（機械学習エンジニア）に比較的近しい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 職種図鑑」では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。

一方、データサイエンティストに近しいITコンサルタントの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」では512万円（※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」から近い職種のコンサルタントを参考にすると、平均年収928万円と分かりました。

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、AIエンジニアもデータサイエンティストの職種も一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

*総合的に見て、データサイエンティストの年収はAIエンジニアよりは高いと推察できますが、AIの進展や普及次第では、AIエンジニアの年収が今後大きく伸びる可能性も想定されます。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑（システムエンジニア（制御・組み込み））](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】：[マイナビエージェント職種図鑑（ITコンサルタント）](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/01.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)

## データサイエンティストを目指す人もまずはAIエンジニアになろう

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いについては理解できたでしょうか。*データサイエンティストを目指す方は、まずはAIエンジニア経験を積むことをおすすめします。*

### なぜ先にAIエンジニアを目指すのか

データサイエンティストは、ITコンサルタントに近いAIエンジニアです。ITコンサルタントはある程度システムエンジニアを経験した方のキャリアパスとして位置づけられ、SEからキャリアアップする方もおり、**データサイエンティストもAIエンジニアの経験を積んだ後に目指すのが自然です。**

ITコンサルタントにおすすめの資格7選！年収や将来性も解説

### どうすればAIエンジニアになれるのか

AIエンジニアはさまざまなスキルが求められます。特に未経験者の方がいきなりAIエンジニアを目指すのは簡単なことではありません。**次の5つのステップを一段ずつ上がっていくことをおすすめします。**

*■ AI開発の基礎レベルを身に付ける*
まずはPythonのプログラミングスキル、データベース言語SQLのスキルを身に付けましょう。プログラマーはシステムエンジニアの登竜門とも言われます。AIエンジニアを目指す方もプログラミングスキルをしっかり身に付けておきましょう。

*■ AI開発の環境構築のスキルを身に付ける*
AIの開発は開発環境を準備、整備するところから始まります。Pythonの開発環境構築、DBMS「データベース管理システム」の導入は必要スキルとして身に付けておきましょう。DBMSについては無償で利用できるMyDQLをおすすめします。

*■ AI開発のスキルを身に付ける*
PythonやSQLの練習問題を解きながら、AI開発のスキルを身に付けていきましょう。最初は感覚がつかめなくとも、いくつもの練習問題を解くうちに次第にAI開発について理解できるようになります。

【参考】：[プログラミング言語 Python 総合情報サイト ｜ python.jp](https://www.python.jp/)
【参考】：[MySQL](https://www.mysql.com/jp/)

*■ AIエンジニアに役立つ資格を取得する*
AIエンジニアにおすすめの資格としては、「Python 3 エンジニア認定基礎試験」があります。こちらの資格を取得できたら、次は「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」に挑戦しましょう。他、スキル証明となる「G検定」と「E資格」もおすすめします。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定基礎試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)
【参考】：[Python3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)
【参考】：[G検定とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No01)
【参考】：[E資格とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

Python3エンジニア認定データ分析試験とは？勉強方法や難易度を解説

G検定の難易度は低くて意味ない？合格率や勉強法・対策についても解説

E資格とはどんな試験？概要や難易度と取得のメリットを解説！

*■ AIエンジニアとして転職する*

AIエンジニアを目指してスキルを磨いたら、AIエンジニアを求める企業に転職しましょう。勤務先にAI開発部門がある方は、自社内でのキャリアアップを目指せますが、そうではない方は転職がAIエンジニアへの早道です。

初めての方にとって転職活動はかなりの負担を伴いますので、転職エージェントの活用をおすすめします。

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## データサイエンティストを見据えてAIエンジニアを目指そう

本記事では「AIエンジニアとデータサイエンティスト」をテーマに、それぞれの職種の違い、求められるスキルの違い、年収の違いや、AIエンジニアを目指す方法について解説しました。

AIエンジニアとして採用し、育ててくれる企業、データサイエンティストにキャリアアップさせてくれる企業への転職が夢を叶えるための近道だと分かりました。

*しかし、今の仕事を続けながら、勉強や資格試験に取り組み、AIエンジニアとして採用し、育成してくれる企業、自分の能力を引き出してくれる企業を探しだすのは容易なことではありません。*

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。

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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。

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AIエンジニア（機械学習）とデータサイエンティストは何が違うのでしょうか？AIエンジニアを目指す上で、どちらの職種を目指せば良いのでしょうか？この記事ではAIエンジニアとデータサイエンティストの違い、求められるスキル、なる方法などについて解説します。

AIエンジニアはAI技術の開発、データサイエンティストはAI技術を活用してデータの分析とその活用を行う

AIエンジニアとデータサイエンティストに共通して必要なスキルは、プログラミング、データベースに関するスキル

データサイエンティストはAIエンジニアとして経験を積んでから目指すのがよい

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いを理解して目標設定をしよう

## 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](https://openai.com/blog/chatgpt)

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！

## 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。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

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。

データアナリストとは？仕事内容や向いている人の特徴を解説

## 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。

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。

データベースとは？今更聞けないその内容をITエンジニアとして改めて学ぶ

SQLの勉強方法は？初心者におすすめの本や練習方法も解説

*■ 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。

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

*■ 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。

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？

*■ 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。

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

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](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/13.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。

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 ](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/gaiyou.pdf)

デジタル人材とはどんな人材？意味や育成・活用のポイントを解説！

### 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。**

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。**

プロジェクトマネージャーの役割とは？求められるスキルや資質を解説

<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>

## 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。

**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](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』*
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](https://book.impress.co.jp/books/1120101181)

*■ 『［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](https://gihyo.jp/book/2021/978-4-297-12233-1)

*■ 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](https://apps.apple.com/jp/app/chatgpt/id6448311069)

ChatGPTの使い方とは？実際に使用するまでの流れを解説！

**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](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No01)

G検定とは？試験概要・出題範囲から試験対策の進め方まで解説

*■  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](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

*■  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。

AI（人工知能）は急速な発展を遂げ、ChatGPTなどが私たちの身近なところで使われています。その開発を行うAIエンジニアは、機械学習やデータ解析などを専門にしています。今注目を浴びるAIエンジニアに、独学で目指す方法や転職の秘策について詳しく解説します。

AIエンジニアに独学でなる方法には、書籍、AI資格の取得、社員教育制度がある未経験者優遇企業への転職などがある

AIエンジニアは分類すると機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアナリストなどが職種がある

AIエンジニアにはデータベース、数学的知識、機械学習スキル、プログラミングスキルが求められる

AIエンジニアは独学でなれる？効果的な勉学法と転職のコツを紹介

## AIエンジニアは数学が苦手な人にはなれない？

AI（人工知能）のプログラムは基本的には数学の理論がベースになっており、AIエンジニアには数学的な知識が求められます。AIエンジニアは、数学や 統計学 、機械学習（ディープラーニング）などの高度で専門的な知識が求められます。

しかし、数学が苦手でもAIエンジニアになることは可能です。ただし、*AIエンジニアには数学的な知識が必要となるため、数学の基礎的な知識を身につけることが重要です。*そのため、数学が苦手な方がAIエンジニアを目指すには、数学の継続的な学習と実践が必要です。

この記事では、数学が得意ではない人がAIエンジニアになるにはどうすれば良いのかをテーマに、AIエンジニアにとって数学が必要な理由、具体的にどのような数学知識が必要なのか、数学の学習方法などについて解説をしていきます。

<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エンジニアにとって数学が必要な理由

AI開発には欠かせない機械学習がありますが、機械学習を用いて何を行うのかということです。その際に数学知識が必要なのか否か、必要だとすれば、どの程度のレベルが求められるのかということが重要です。

単なるツールとして活用し、仕組みの中身に触れる必要がなければ、数学的知識は「いらない」と言えます。一方、*自らプログラムのチューニングを行える機械学習エンジニアを目指すのであれば、数学的知識が必須と言えます。*では、具体的にどのようなケースで数学が必要になるのか見ていきましょう。

**AIを用いた分析や判断、予測などではデータから関数を作っています。**例えば、自然現象は物理の法則に従っていますが、自然の動きは数式として表しやすいのです。数式にすることで、そこから解を導き出し、予測や制御などに利用できます。

その関数を作るには数学的知識が欠かせないため、AIエンジニアには数学的知識が必要なのです。

一口で数学といっても、数学には様々な分野があり、何を学べば良いのか迷います。**ここでは機械学習で重要になる数学の分野を紹介します。**

*■ 線形代数*
理数系を専攻した方なら必ず学ぶ、線形代数があります。実は中学校で学ぶ連立方程式も線形代数の1種です。機械学習では大量のデータを学習データとして用いますが、コンピュータに多くのことを学習させるには、大量の計算式が必要です。

その計算式を分かりやすく表記する上で、線形代数が必要になるのです。そのため、AIエンジニアにとって線形代数の知識が必須となるのです。

*■ 微分・積分*
機械学習では多くのデータからパラメータを求める際に、誤差を最小化する必要があります。誤差を関数で表すと、関数の傾きがゼロになる時に誤差が最小になります。その関数の傾きを扱うのが微分・積分です。そのため、AIエンジニアには微分・積分の知識が必要です。

*■ 確率・統計*
機械学習では、統計学の知識は必須ではありません。ライブラリーや学習済みモデルが豊富にあり、それらを活用できるからです。機械学習では蓄積されたデータを用いて予測を行いますが、この予測では統計学を学んでいると理解が進みます。

数学が苦手な人は、AIに任せれば良いという考えがあります。確かにGoogle社が開発したAI「Minerva」は文章交じりの複雑な数学の問題を解いたことで話題になっています。

こうした数学を解くAIツールや数学アプリを利用すれば、数学が苦手な人でもAIエンジニアになれるという見方をする人がいるかもしれません。**そのAIに数学的知識を与えるのは人間であり、AIも時には間違いを犯すからこそ、AIを作る人、AIを利用する人には数学的知識が必要なのです。**

【参考】：[Minerva — Create How-To Guides in Seconds - Chrome ウェブストア](https://chrome.google.com/webstore/detail/minerva-%E2%80%94-create-how-to-g/fmnkjhgnmnllimijijhkokmigchmpmcd?ctx=deblog20052011&hl=ja)
【参考】：[「クァンダ QANDA - 数学検索、数式計算機、勉強タイマー」をApp Storeで](https://apps.apple.com/jp/app/%E3%82%AF%E3%82%A1%E3%83%B3%E3%83%80-qanda-%E6%95%B0%E5%AD%A6%E6%A4%9C%E7%B4%A2-%E6%95%B0%E5%BC%8F%E8%A8%88%E7%AE%97%E6%A9%9F-%E5%8B%89%E5%BC%B7%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%9E%E3%83%BC/id1270676408)

## AIエンジニアの仕事で数学知識が必要になる場面

AIエンジニアに必要な数学的知識については理解できたと思いますが、*実際にAIエンジニアの仕事の中で数学が必要になるのはどのような場面なのかを確認してみましょう。*

AIシステムの開発でエラーが発生した際には、**その原因を追究するために数学的知識が求められます。**またエラーが発生しなくとも、アウトプットが正しいか否かについて検証する際にも数学が必要になります。

AIエンジニアの中でも、特にデータサイエンティスト、データアナリストと呼ばれるエンジニアはデータ解析を行う際に、**統計学や数学的知識が求められます。**それは、適切なデータ分析や解析を通じて、その分析結果をビジネスに活かす仕事だからです。

ビジネスに活かすためには、なぜそのような結論に辿り着いたのか、どのような手法や計算式を用いたのかを論理的に説明できなければならないため、数学敵知識が必要となるのです。

**AIのプログラミングでは様々な関数を利用するため、数学的知識が必要です。**また数学を学ぶことで、ロジカルシンキング（論理的思考力）が身に付き、プログラミング言語の理解力、プログラミング力が高まります。

文系でもプログラマになれる？プログラミングに数学は必要か解説！

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、近しいと思われる「製品開発／研究開発全般」職種の年収データを見てみましょう。

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」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。*

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エンジニアにとって数学的知識が必要であることは理解できたと思います。ここでは、おすすめの数学基礎の勉強方法を紹介していきます。勉強に対するモチベーションが低下すると勉強が続けられませんので、*モチベーションを維持できる、自分に適した勉強方法を見つけましょう。*

数学には様々な分野があり、手あたり次第に勉強するのは非効率です。AI分野で利用される数学を中心に、楽しく学べる本をおすすめします。以下、**数学に抵抗がある方でもAIを学べる書籍を集めてみました。**

*■ 『はじめての機械学習　中学数学でわかるＡＩのエッセンス 』*
AIエンジニアには欠かせない機械学習を、難解な数式やプログラミングを離れて解説する入門書です。中学数学の知識でAIのエッセンスが分かる本です。数学アレルギーの方でも読めるように随所に配慮されています。

▪著者：田口　善弘
▪出版社：講談社
▪ページ数：224ページ
▪出版日：2021年7月15日

【参考】: [はじめての機械学習　中学数学でわかるＡＩのエッセンス｜講談社](https://bookclub.kodansha.co.jp/product?item=0000353450)

*■ 『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 』*
本書ではAIエンジニアに求められる数学的知識について、できるだけ数式を使わず、図やチャートを利用して直感的に理解できるように配慮されています。また簡単なPythonプログラミングを学べる学習本となっており、数学が苦手な方、プログラミングを学ぶのが不安という方でも安心して学べます。

▪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)

*■ 『［改訂新版］ITエンジニアのための機械学習理論入門』*
AIエンジニアには必須の機械学習を、基礎から学ぶことを目的に執筆された参考書です。難解な数学に関する内容はコラムで説明し、数学があまり得意ではない人でも学びやすいよう配慮されています。

またAI開発では、微積分や線形代数、統計学の知識が求められますが、これらを学ぶ意義を改めて知ることができ、数学に対する興味や学習意欲が湧いてく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](https://gihyo.jp/book/2021/978-4-297-12233-1)

### 数学知識が問われるAI関連資格に挑戦する

数学が得意ではない方がAIエンジニアを目指すには、*数学的スキルの証明となるAI資格取得を目指して勉強する方法をおすすめします。*

*■ E検定*
E資格は日本ディープラーニング協会が主催する検定資格です。同協会主催のG検定より専門性が高く、難易度も高い資格です。理論に加え、ディープラーニング（機械学習）の実装能力や知識が問われます。

【参考】：[E資格とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

*■ 統計検定*
統計検定は、一般社団法人日本統計学会が主催する検定資格で、統計に関する知識、その活用力を評価する全国統一の試験です。1級から4級まであり、機械学習などのAIエンジニアを目指す方は、準1級以上の取得を目指しましょう。

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