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AIエンジニアに未経験で転職する方法を解説!必要なスキルや学習方法は?

未経験でもAIエンジニアへ転職できるのか、自分はどうなのか、気になりますよね?本記事ではAIエンジニアへの転職の可能性や、キャリアパス、学習すべき内容をパターン別に解説します。仕事内容や求められるスキルを網羅的に把握して、AIエンジニアへのキャリアの参考にしてください。

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未経験からAIエンジニアを目指すことはできるのか

 

プログラミング

 

開発エンジニアからの転職は可能性あり

 

現職が開発エンジニアである場合には、AIエンジニアとして必要なIT知識、プログラミング言語の経験を積み上げていくことでAIエンジニアへの転職の可能性が見えてきます
例えば機械学習・数理モデル・統計といった領域やPythonのプログラミングについて、学習を進めていきましょう。機械学習を取り入れたポートフォリオを作成できれば、転職の成功率も上がります。

また求人企業の中には、AIエンジニアやデータサイエンティストを自社で育てる方針をとっており、プログラミング経験さえあれば応募OKという企業もあります。気になる方は転職エージェントに相談してみても良いでしょう。

ただし、その際にも意欲的なインプット等は見られるため、いずれにしても独学は必要です。

 

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分析や統計経験がある第二新卒も可能性あり

 

学生時代に、研究活動の一環としてPythonやSPSSを用いたデータ分析・統計を行っていたという方もいるでしょう。特に理系学生に多い経験です。

こういった経験を持っている場合には、未経験からの転職でも有利に働くことがあります。特に社会人1~3年目を指す第二新卒である場合、有利に働きやすいです。

とはいえあくまで未経験のため、プログラミングや機械学習、データ分析といった領域については独学も進めて意欲をアピールしていく必要があります。

 

IT未経験なら開発エンジニアを目指そう

 

完全なIT未経験からいきなりAIエンジニアへと転職を試みるのは、正直かなり困難といえるでしょう。

まずはSEやプログラマーといった開発系のITエンジニアを、経験することをおすすめします。人材不足もあり、未経験からIT業界でのキャリアアップを目指す人も多数います。

ITエンジニアを経由して基本的なITスキルを身に着けてから、AIエンジニアに必要なスキルや知見を得てAIエンジニアを目指すと良いでしょう。

 

AIエンジニアの仕事内容

 

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AIエンジニアにも大きく2つのパターンがあります。仕事内容や役割が違うため、どちらを目指すか確認しましょう。

 

データ分析がメインの場合

 

データーサイエンティストに近い分野であり、データサイエンティストと機械学習エンジニアの業務を兼任するタイプです。AIを用いたコンサルティング業務やアナリスト業務にも積極的に関与します。

また、効果検証スキル(「ある施策が成功・失敗した原因を、データから読み解くためのスキル」のこと)や、膨大なデータ解析・分析や加工といったことを行うためのデータベースの知識も求められます。

 

【あわせて読みたい】データサイエンティストへのキャリアが気になる方はこちら!

 

アルゴリズム開発がメインの場合

 

主な仕事の内容はAIのアルゴリズムの開発・実装です。

開発業務がメインとなるため、プログラミングスキルや開発ツールに関しての知識が求められます。

代表的なAI開発のプログラミング言語としてはPythonやR、C言語、そしてPythonのような汎用性を併せ持つ言語として今後期待されているJuliaなどがあげられます。

また、開発ツールとして「scikit-learn」や「TensorFlow」といったフレームワークが存在します。

これらは統計学、パターン認識、データ解析の技法が豊富に使えるため、プログラミングスキル同様に熟知しておけばAIエンジニアとしての活躍の幅が広がるでしょう。

 

AIエンジニアに求められるスキル

 

 

データ分析がメインのAIエンジニアの場合

 

AI(機械学習・自然言語処理)についての理解

ひとことでAIといっても、機械学習や自然言語処理など関連する技術は多いです。データ分析を強みにする場合には、AIに関する広く深い知見を持ち、データ分析の目的に沿った適切なモデルを選ぶことが要求されます。

機械学習はコンピューターに「命令」と「データ」を与え、機械の知能を向上させる分野を指します。
自動運転や音声認識に使われる深層学習(ディープラーニング)や、将棋マシンに利用される強化学習も機械学習の一分野です。

自然言語処理(NLP)は人の話し言葉や書き言葉が持つ意味をコンピュータで解析する一連の処理のことを指しています。

 

データベースを扱うスキル

AIエンジニアは膨大なデータを取り扱います。多くのデータをAIへ与えることにより、最適解を導き出したり、過去のデータから未来を予測したりできるからです。

そのためのスキルとしてMySQLなどのデータベース管理システムスキルや、データベース言語である「SQL」知識も求められます。

 

データ分析・レポーティングスキル

SPSS、SAS、R、Pythonといった統計解析ツール、プログラミング言語のスキルが必要とされます。

また単に解析・分析するだけでなく、その結果やレポートによりプロジェクトの目的をどのように達成するべきかを提案するスキルも必要とされるでしょう。

 

アルゴリズム開発がメインのAIエンジニアの場合

 

プログラミングスキル

AIや機械学習の開発・実装においてよく使用される開発言語として「Python」「R」「C/C++」といったものがあります。

アルゴリズム開発寄りのAIエンジニアを目指す方は、是非とも身につけておきたいプログラミング言語となるでしょう。

 

PoC検証のスキル

概念実証とも呼ばれるスキルです。ある施策に対し、技術的な観点から「実現可能性」や「効果・効用」を検証するプロセスです。

これを「PoC検証」と呼びます。

このスキルは経営層といった上層部に対し、アドバイザリー業務やコンサルティング業務を行うための基礎となるスキルです。

 

統計をはじめとする数学知識

AIのプログラムは基本的に数学の理論がベースとなっているため、数学的な知識も求められます。
特に以下の3つは抑えておきたい知識です。

・微分積分学
・線形代数学
・確率論、統計学

機械学習のパラメーター最適化に微分積分学、データ解析に統計学が使われることがあります。
数学的な知識を身に付けておかないと、AIの仕組みから理解することが困難になってしまうのです。

 

AIエンジニアになるための学習方法

 

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独学

 

実務未経験でも必要な知識やスキルを蓄えることができれば、AIエンジニアになれる可能性が高まります。
独学でAIエンジニアについての学習を進める場合、以下の進め方がおすすめです。

 

1,PythonやSQLの学習

まずはAIエンジニアに必要なプログラミング言語を学びましょう。

書籍/オンライン学習サイト等の方法があります。スクレイピングツールやポートフォリオの作成まで行えるとベストです。

 

2,AIの基礎や統計分析に関する学習

プログラミングができるようになったら、AIや統計についての理解を深めましょう。書籍やQiita等の技術サイトを利用して基本的な理論を理解しましょう。

 

3,AIプログラミング

理論を理解したら、実際にコードを書いて学習することで理解を深めていくことができます。

熟練度が上がってきたら「Kaggle」の利用がおすすめです。
Kaggleは世界中の機械学習やデータサイエンスを行っている人が集まるコンペティションサイトです。企業や政府が分析してほしいデータを掲載し、ユーザーが分析をして精度を競います。

非常に勉強になるプラットフォームで、「データサイエンティストへの近道」ともいわれています。

 

4,ポートフォリオを作成

「1,PythonやSQLの学習」で作成したポートフォリオにAIアルゴリズムの内容を追加しましょう。企業にも十分にアピールすることができるポートフォリオになるはずです。

ただし、ここまでには多くの時間や膨大な専門知識が必要になります。途中で挫折するのが不安な方はオンライン講座やスクールの力を借りても良いでしょう。

 

育成講座やオンラインスクール

 

未経験からAIエンジニアを目指す場合、育成講座やオンラインスクールの利用も視野に入れましょう。独学よりもメンターの確保がしやすく挫折しにくいといったメリットがあります。

育成講座・オンラインスクールを選ぶ際は以下の点に注意してください。

・AIの専門コースの有無
・カリキュラムの内容(学べる言語)
・学習期間
・料金
・転職サポートの有無

専門コースがある場合は現役のAIエンジニアからの指導の有無なども確認すると良いでしょう。

 

専門学校

 

資金や時間に余裕がある場合には、専門学校という選択肢もおすすめです。

専門学校で学ぶメリットとしては、業界に精通した人の元で学ぶことで、技術の移り変わりが激しいAI業界において、最先端のニーズを捉えながら学習を進められる点です。

さらにAIエンジニアとして大きなアドバンテージとなる資格取得のサポートが手厚いのも専門学校のメリットでしょう。

 

取っておくと良い資格

 

 

以下の2つの資格はAI開発の中でも注目されている深層学習のスキルを証明するための資格です。それぞれの特徴を紹介します。

 

G検定(ジェネラリスト)

 

ディープラーニングを活用したプロジェクトに関わる、すベての人(ジェネラリスト)向けの検定です。プロジェクトの検討・企画・推進のために必要な、実践要素を含むリテラシー習得に関する試験です。

 

E資格(エンジニア)

 

ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する資格です。

受験にはJDLA認定プログラムの受講が必要になります。

 

まとめ

 

 

未経験からAIエンジニアへの転職を目指す場合、まずは基礎を固めることが重要です。

独学やオンラインスクール、専門学校に通うなどして専門知識を手に入れましょう。

また、実務経験はかなり重要視されますので、AIエンジニアを目指す未経験の方はまずITエンジニア系の業務を経験してからのキャリアアップをおすすめします。

IT業界専門の転職エージェントGeeklyでは、キャリアの相談からサービスを提供しております。実際の求人例や過去にAIエンジニアへの転職を成功させた方の情報を知りたい方は、お気軽にご相談ください。

 

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