スマートフォンやタブレットなどのAndroid搭載デバイスの市場が拡大する中、Androidの知識・技術を持つエンジニアの需要も増加しています。

*Android技術者認定試験は、一般社団法人「IT職業能力支援機構 Android技術者認定試験制度委員会」が主催する、Androidに関するエンジニアのスキルを客観的に評価する試験です。*

技術の進化が続くAndroidの分野で、さらなるスキルの向上と挑戦が求められるAndroidエンジニアにとって、自らの能力を証明するために取得をおすすめしたい検定の1つです。

【参考】：[Android技術者認定試験制度 | Authorized Certification of Engineer for Android](http://ace.it-casa.org/ace/about/)

Androidエンジニアとは？必要なスキルと未経験から目指すロードマップ

## Android技術者認定試験を役立てられるか確認しよう

*Android技術者認定試験制度には、アプリケーション技術者認定試験とプラットフォーム技術者認定試験の2つがあり、それぞれの専門分野におけるスキルを認定します。*

Android技術者やAndroidを学習している学生・教師をはじめとして、Java開発者やWebアプリ開発者・iPhone開発者・モバイル開発者などを受験対象者としています

この記事では、AndroidやWebアプリ・モバイル開発に携わっている方、またはこれから目指す方がAndroid技術者認定試験制度を役立てられるかチェックできるように、試験の概要や受験のメリット、難易度などについて解説していきます。

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## Android技術者認定試験の基礎知識

ここでは、Android技術者認定試験制度の概要や2つの試験の内容、受験の流れ、認定を活かせる職種の年収など、試験の基本的な情報について解説します。

### Android技術者認定試験の概要

Androidは、Google社によるオープンソースの開発プラットフォームで、LinuxベースのOSを採用しています。そのためメーカーが異なる端末で同じような操作ができたり、共通するアプリが使えたりするなどの特徴を持ち、様々な機器に搭載できる技術で、世界中のスマートフォンやタブレットで使われています。

**Android技術者認定試験は、日々多くのアプリケーションがリリースされるAndroid市場の拡大にともない、高いスキルを持つエンジニアを育成することを目的に行われている検定試験です。**

試験は、アプリケーション開発技術者向けのアプリケーション技術者認定試験と、Androidプラットフォーム開発技術者向けのプラットフォーム技術者認定試験に分かれています。

そのレベルは「ベーシック」と「プロフェッショナル」の2段階設定ですが、現在「プロフェッショナル」は準備中で、「ベーシック」が受験可能です。

### Androidアプリケーション技術者認定試験ベーシック

Androidアプリケーション技術者認定試験の範囲は、Android開発に必要な基本的なスキルを幅広くカバーしています。システムアーキテクチャ概要からユーザインターフェース、通信、マルチメディア、デバッグ機能まで、重要なスキルが含まれています。

また、開発機能では、EclipseやADTプラグイン、レイアウトファイルの問題検出ツールのlayoutopt、画像編集ツールのDraw 9-patchなどの利用方法についても問われます。

*Androidアプリケーション技術者認定試験の試験範囲を網羅することで、効率的で高品質なAndroidアプリ開発に役立てることができるでしょう。*

【参考】：[アプリケーション技術者認定試験 | Authorized Certification of Engineer for Android](http://ace.it-casa.org/ace/application-exam/)

### Androidプラットフォーム技術者認定試験ベーシック

*プラットフォーム技術者認定試験の試験範囲は、Androidのプラットフォームに関連する重要なスキルが試験範囲とされています。*

まず、システムアーキテクチャについては、ブートシーケンス、JNI、Hardware Abstraction Layerなど、Android™システムの起動やネイティブコードとの連携に関する理解が求められます。

また、リソースファイルの理解やアプリケーションコンポーネントのライフサイクルなどの詳細な知識、ストレージや通信についてはSDメモリカード、USB、3G、Wi-Fi、Bluetoothなどの管理や設定についての知識が必要です。

【参考】：[プラットホーム技術者認定試験 | Authorized Certification of Engineer for Android](http://ace.it-casa.org/ace/platform-exam/)

Android技術者認定試験制度は、試験実施事業者であるプロメトリック社により配信されており、日本語または英語で受験が可能です。

試験は全国にあるプロメトリック社指定の試験会場の中から希望の試験会場で受けることができます。試験日は、選択した受験会場の受験可能日から選ぶことができます。

*アプリケーション技術者認定試験、プラットフォーム技術者認定試験ともに、受験時間は90分で、四肢択一形式の問題が70問出題され、合格基準は70％以上の正答率です。*

CBT方式でコンピュータで受験でき、受験料は15,000円（消費税別）です。

なお、同一試験を再度受験する時、2回目は受験日の翌日から起算して30日目以降（土日含む）から、3回目は、最後の受験日の翌日から起算して60日目以降受験可能です。システム上、上記を満たさなくても受験することができますが、後から認定が取り消しになるため、自分でよく確認するように気を付けましょう。

【参考】：[さあ、受験しよう | Authorized Certification of Engineer for Android](http://ace.it-casa.org/ace/take/)

CBT試験とは？概要やメリット、採用されている資格一覧を紹介！

### Android技術者認定試験を活用できる職種の年収とは

Android技術者認定試験を活用できるAndroidエンジニアに近い職種である、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」での平均年収は455万円（※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」から近い職種のエンジニア/プログラマを参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

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、Androidエンジニアは一般平均年収と同程度から、やや高めであることが分かります。

*Androidエンジニアは、Android開発に主に使用されるJavaやKotlinのスキルに加え、Android開発周辺で必要になるObjective-C、C++、Unityなどのスキルや、ミドルウェア、データベースの知識や経験もあると、より幅広い案件で活躍でき、高収入になる傾向があります。*

【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)

Kotlinとは？Android開発において、Javaと比較したKotlinの特徴を解説

Unityとは？入門情報から特徴や活用方法・事例まで解説！

## Android技術者認定試験取得のメリットとは

Android技術者認定試験を取得することで、Androidアプリ開発スキルを向上させるとともに、社内評価の向上が期待でき、転職や就職でのアピールポイントにすることもできます。

### Androidアプリ開発のスキルが身に付く

*Android技術者認定試験を受験することで、AndroidアプリケーションおよびAndroidプラットフォームの構築に必要とされる幅広い知識を身に着けることができ、Android開発のスキル向上が期待できます。*

また、Android技術者認定試験は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の組込みスキル標準（ETSS Series) に準拠したETEC（組込み技術者試験制度）と連動しており、組込み技術者としてのスキルチェックとしても価値があります。

【参考】：[組込みスキル標準（ETSS Series) | アーカイブ | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構](https://www.ipa.go.jp/archive/digital/iot-en-ci/etss.html)
【参考】：[ETEC(組込み技術者試験制度) | JASA(一般社団法人 組込みシステム技術協会)](https://www.jasa.or.jp/etec/)

### 会社で資格手当取得や待遇改善に役立つ

企業にとっても、社員がAndroid技術者認定を取得することで、企業の人的資産及び保有技術力のアピールが可能です。

*企業によっては、認定の取得により資格手当が付いたり、対応できる案件が増えたりする場合があります。*事前に会社に確認しておくと良いでしょう。

### Androidアプリ開発関連の就職や転職に有利になる

Android技術者認定試験は、特定非営利活動法人スキル標準ユーザー協会によるITスキル標準である、ITSSに基づくキャリアフレームワークと認定試験・資格のマップにも組み込まれています。

【参考】：[ITSSキャリアフレームワークと認定試験・資格の関係](http://www.ssug.jp/docs/isv/ITSS%E3%82%AD%E3%83%A3%E3%83%AA%E3%82%A2%E3%83%95%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%A0%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%81%A8%E8%AA%8D%E5%AE%9A%E8%A9%A6%E9%A8%93%E3%83%BB%E8%B3%87%E6%A0%BC%E3%81%AE%E9%96%A2%E4%BF%82%28ISV%20Map%20Ver8r1%29.pdf)

そのため、Android技術者認定試験は単にAndroid関連のスキルを証明するだけでなく、幅広いITスキルの向上にも役立つ試験であると言えます。*認定を取得したら、それを活かしてさらなるスキルアップのために転職などを検討するのも良いでしょう。*

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## Android技術者認定試験の難易度と勉強方法

ここでは、Android技術者認定試験の合格率を参考に難易度を探るとともに、試験の合格に向けた勉強方法についても解説します。

### Android技術者認定試験の合格率と難易度

Android技術者認定試験の合格率は、公式の情報によると、2015年の情報ではありますがアプリケーション技術者認定試験が44.6％、プラットホーム技術者認定試験が27.3%でした。

*アプリケーション技術者認定試験はIT系資格試験としては平均的な難易度、プラットホーム技術者認定試験は比較的難易度が高いと言えそうです。*

【参考】：[平均点と合格率を一挙公開 | Authorized Certification of Engineer for Android](http://ace.it-casa.org/archives/news/averagescoreandsuccessrate/)

合格者の声からは、Androidアプリ開発未経験でも、合格は可能であることがうかがえます。しかし、Javaのサーバサイド開発経験でも2回目の受験で合格したという声もあることから、十分な対策勉強を行うことが重要です。

【参考】：[合格者の声 | Authorized Certification of Engineer for Android](http://ace.it-casa.org/exam/voice/)

Java入門！概要やメリット、基本事項について徹底解説！

### Android技術者認定試験合格に向けた勉強方法

Android技術者認定試験合格のためには、参考書や問題集に出題される内容をしっかり把握することが必要です。

*公式サイトで紹介されている書籍を活用して勉強を進めると良いでしょう。参考書を理解できたら、問題集を繰り返し解くことで理解が深まります。*

【参考】：[受験勉強をする | Authorized Certification of Engineer for Android](http://ace.it-casa.org/ace/learn/)

また、実際のアプリ開発にも挑戦してみると楽しみながらスキルを高められます。自分のパソコンに、Google社が提供し、無償で利用できるスタンダードなAndroid開発環境であるAndroid Studioをインストールして、いくつかアプリを作ってみると試験対策勉強にも大いに役に立つでしょう。

【参考】：[Android Studio をインストールする](https://developer.android.com/studio/install?hl=ja)

## Android技術者認定試験を取得してアプリ開発者としてステップアップしよう

ここまで、Android技術者認定試験の概要や取得のメリット、難易度などについて解説してきました。Android技術者認定試験取得が、Androidアプリ開発者としてステップアップするための一歩となることが分かったと思います。

*Android技術者認定試験を取得したら、資格を活かして自らの目指すエンジニアの将来像に向けて転職を検討するのも良いでしょう。*

しかし、転職活動には困難がつきものです。資格を活かし、自分の働きたい条件を満たす企業を見つけるには、求人情報のリサーチが必要ですし、面接に備えて、自己紹介や志望動機、経験・スキルについての具体的な説明なども準備する必要があります。

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

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Android技術者認定試験は、Androidエンジニアのスキルを客観的に評価する試験であり、Androidの市場拡大に伴い需要が高まっています。この記事ではAndroid技術者認定試験の受験を検討する方のために、試験の概要や取得のメリットなどを解説します。

Android技術者認定試験は、Androidに関するエンジニアのスキルを客観的に評価するための試験である

Android技術者認定試験には、アプリケーション技術者認定試験とプラットフォーム技術者認定試験の2つがあり、自身が携わる専門領域に応じて受験できる

Android技術者認定試験は、Androidに関する幅広い領域を試験範囲としており、受験を通して効率的で高品質なAndroidアプリ開発に役立てられる

Android技術者認定試験とは？難易度や勉強方法・メリットを解説

## 大規模言語モデル「Code Llama」が発表

*Metaは2023年8月24日、コードに特化した大規模言語モデル「Code Llama」を発表しました。*

Code Llamaは、Llama 2をベースに構築されたもので、プログラミングコードとコードに関する自然言語を生成できる最先端のLLMと述べられています。Llamaは「Large Language Model Meta AI」の略で、ラクダ科のラマと同じです。

【参考】：[Meta AI: Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding](https://ai.meta.com/blog/code-llama-large-language-model-coding/)
【参考】：[GitHub: FacebookResearch / codellama](https://github.com/facebookresearch/codellama)
【参考】：[Meta AI: Introducing Llama 2](https://ai.meta.com/llama/)

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

*Code Llamaは、Metaが開発した商用利用可能なLLMで、プログラミングコードとコードに関する自然言語に対して、プロンプトから指示を与えて利用します。*月間アクティブユーザーが7億人を超えない範囲では、ライセンス条項にしたがって無料で使うことができます。

Code Llamaには、以下の3つのモデルバリエーションを用意し、多様な用途に対応します。

・*Code Llama*
　基本となるコード・モデルです。

・*Codel Llama - Python*
　Pythonに特化したコード・モデルです。

・*Code Llama - Instruct*
　自然言語の命令を理解するためにチューニングを施したモデルです。

Meta社では、公開されている他のLLMとの比較のためにベンチマークテストを実施しており、「Code Llamaは、コードタスクにおいて他社を上回る結果が得られた」としています。

【参考】：[Meta AI: Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding](https://ai.meta.com/blog/code-llama-large-language-model-coding/)
【参考】：[LLAMA 2 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT](https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/LICENSE)

プロンプトエンジニアリングとは？実用例も交えてポイントを解説！

*Code Llamaのメリットですが、コード生成にテキストプロンプトを使用することで、開発者はワークフローをより高速かつ効率的に実施することが可能です。*コーディングに不慣れな方でも、学習のための参入障壁を低くすることが期待できます。

Metaでは、「Code Llamaが、プログラマーがより堅牢で文書化されたソフトウェアを書くための生産性向上ツールや教育ツールとして利用される可能性を秘めている」と述べています。

【参考】：[Meta AI: Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding](https://ai.meta.com/blog/code-llama-large-language-model-coding/)

*Code Llamaは、Llama 2をコードに特化させたバージョンであり、コードに特化したデータセットでさらに訓練し、同じデータセットからより多くのデータをより長くサンプリングすることによって作成されています。*

強化されたコーディング機能を備えており、コードと自然言語のプロンプトの両方から、コードとコードに関する自然言語を生成することができます。

プログラミング言語は、Python、C++、Java、PHP、Typescript（Javascript）、C#、Bashなど、一般的な言語の多くがサポートされます。

bashとは？シェルの概要から他のシェルとの違いまで解説！

*Code Llamaでは、それぞれ7B（70億）、13B（130億）、34B（340億）のパラメータを持つ3つのモデルサイズがあります。*それぞれ、500B（5,000億）トークンのコードとコード関連データでトレーニングされています。

3つのモデルの違いですが、7Bモデルは1つのGPUで処理できるコンパクトモデルです。34Bモデルは最高の結果を返し、より良いコーディング支援を可能にするパワフルなモデルです。

7Bと13Bモデルはコンパクトな割に高速で、リアルタイムのコード補完のような低レイテンシを必要とするタスクに適しているなど、多様な用途にそれぞれのモデルで対応が可能です。

### Code Llamaのモデルバリエーション

*Code Llamaでは、合わせて「Code Llama - Python」と「Code Llama - Instruct」のバリエーションもモデルを提供します。*

「Code Llama - Python」は、Code LlamaのPython言語に特化したモデルで、100B（1,000億）トークンのPythonコードでチューニングされています。Pythonはコード生成で良く用いられるプログラミング言語であり、有効なソリューションと言えるでしょう。

「Code Llama - Instruct」は、Code Llamaをベースにチューニングしたモデルです。インストラクションのチューニングでは、モデルに対して「自然言語命令」の入力と期待される出力が与えられています。

人間がプロンプトから何を期待しているのかを理解することができるように、自然言語で親切で安全な答えを生成するように調整されています。

*Code Llamaのパフォーマンスは、Metaによってベンチマークテストを実施しており、レポートが公開されています。*Metaによると、「Code Llamaはオープンソースのコードに特化したLLMよりも優れた性能を発揮し、Llama 2を上回った」と述べています。

レポートは客観的に多くのLLMを比較し、結果を報告しています。

【参考】：[Meta AI: Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding](https://ai.meta.com/blog/code-llama-large-language-model-coding/)
【参考】：[Meta AI: Code Llama: Open Foundation Models for Code](https://ai.meta.com/research/publications/code-llama-open-foundation-models-for-code/)

*Code Llamaを使用するには、これまでのLlama 2のようにウェブのチャットサービスを使うほか、ローカルにセットアップして使用します。*

ウェブサイトでは、「PERPLEXITY LABS」や「Code Llama Playground」など、Code Llamaを用いた生成AIサービスが公開されています。試してみたい場合は、ウェブサイトを使うと面倒な作業なしに利用することができます。

「PERPLEXITY LABS」のチャットサイトに質問したところ、日本語にも対応できているようです。

【参考】：[GitHub: FacebookResearch / codellama](https://github.com/facebookresearch/codellama)
【参考】：[PERPLEXITY LABS: LLaMa Chat](https://labs.perplexity.ai/)
【参考】：[Code Llama Playground](https://huggingface.co/spaces/codellama/codellama-playground)

### Code Llamaをローカルマシンで使用する

*Code Llamaをローカルマシンで使用するには、Code Llamaのモデルコードなどのダウンロードとセットアップが必要です。*Metaの申込みサイトからアクセスリクエストを行い、許可が得られると、ダウンロードURLがメールで送付されます。

7B、13B、34Bの各モデルに応じてモデルのサイズが異なりますので、自身の環境に合わせてモデルを選択します。

セットアップ時には、事前に訓練されたモデルを使って、プロンプトと結果を調整していきます。サンプルファイルのexample\_completion.py、example\_infilling.py、example\_instructions.pyを確認すると良いでしょう。

【参考】：[GitHub: FacebookResearch / codellama](https://github.com/facebookresearch/codellama)
【参考】：[Meta AI: Request access to the next version of Llama](https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/)

*Code Llamaを使用するには、いくつかの方法があります。*Pythonからのアクセスは、「llama-cpp-python」を使用します。ローカルの環境が物足らない場合は、Google ColaboratoryのGPUを使用して実行することもできます。

【参考】：[Python Bindings for llama.cpp](https://github.com/abetlen/llama-cpp-python)
【参考】：[Google Colaboratory](https://colab.research.google.com/?hl=ja)

その他に開発環境やコードインタープリターを使用する方法もあります。VS Codeで使用するには、「Continue」をVisual Studio Marketplaceから入手します。VS Codeの環境に、生成AI機能を組み込むことができます。ターミナルから使用するには、「Open Interpreter」を導入するのが簡単な方法です。

それぞれのツールからCode Llamaを使用するまでの具体的な手順は、以下のリンク先をご確認ください。

【参考】：[Continue - Use Code Llama in VS Code](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Continue.continue)
【参考】：[Continue: Using Code Llama with Continue](https://continue.dev/docs/walkthroughs/codellama)
【参考】：[Open Interpreter](https://github.com/KillianLucas/open-interpreter)

## Code Llamaはコード生成に特化して差別化がされている

Code Llamaは、汎用プログラミングに対応するとともに、Pythonなど生成AIのニーズが高い専用モデルにも対応しています。ベースとなるLlama 2は、マイクロソフトのパートナー向けイベント「Microsoft Inspire」でも連携強化が表明されています。

今後、汎用の生成AIの活用とともに、用途ごとに生成AIのモデルが広がることも予想されます。**コーディングに関してはMetaが「Code Llama」で差別化を図っているとみて良いでしょう。**

Metaは2023年8月24日、大規模言語モデル「Code Llama」を発表しました。Llama 2をベースに構築された、コードの生成や解釈に特化した生成AIです。ここでは、「Code Llama」の概要から使い方まで解説していきます。

Code Llamaは、Llama 2をベースとするコードの生成や解釈に特化した生成AIです

「Code Llama」「Codel Llama - Python」「Code Llama - Instruct」が提供されます

商用利用可能なLLMで、一般的な多くの汎用プログラミング言語に対応します

Code Llamaが発表！コードに特化した生成AIの概要と使い方

## 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)

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

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。

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

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。**

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

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

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## 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)

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