未経験からAIエンジニアになるにはどうすればいい？必要な知識やスキル、キャリアパスについてご紹介します。

未経験からでもAIエンジニアになれる

 

 

AIエンジニアと聞くと、難しいスキルが必要とされるため、「未経験からAIエンジニアになるのは不可能なのでは？」と思う方もいるでしょう。

しかし、未経験の場合でもAIエンジニアになることは可能です。その理由は、AIエンジニアの需要が伸びているにもかかわらず、人材が不足しているからです。

IPAが発表したIT人材白書2019では、AI人材の過不足に関するアンケートが行われました。

実際にアンケートに回答した企業のうち、約70％以上ものIT企業が「AI人材が不足している」と回答しているのです。

参考：IT人材白書2019

 

AIエンジニアの採用を行っている企業の中には、未経験者向けの研修を実施している企業もあります。

このようにAIエンジニアは人材不足が問題となっており、未経験者を採用している企業もあるため、未経験からでもAIエンジニアになれるのです。

 

未経験からAIエンジニアになるために必要な知識やスキル

 

 

つぎは、AIエンジニアになるために必要な知識やスキルについて解説していきます。

AIエンジニアになるためには、以下のような知識・スキルが求められます。

・プログラミングスキル
・データベースの知識
・AIに関する知識
・数学に関する知識

それぞれ詳しく見ていきましょう。

 

プログラミングスキル

 

AIエンジニアの主な仕事は、人工知能の開発・実装であるため、プログラミングスキルは必須だと言えるでしょう。

学ぶべきプログラミング言語は、AI開発に利用される機会が多いPythonです。

Pythonは初心者でも学びやすく、AI開発を便利にするためのライブラリが豊富に用意されています。

AIを活用したシステムである、自動応答や画像認識などのシステムは、Pythonでの開発が可能です。

「すでにPythonの知識がある」という方は、C/C++、JavaScriptなども学ぶと良いでしょう。

 

データベースの知識

 

プログラミングスキルに加えて、SQLをはじめとするデータベースの知識を身につけることをおすすめします。

AIエンジニアは、大量のデータを管理・解析することも多く、大量のデータを扱うためにはデータベースの知識が必要です。

データベースの知識は、AI分野以外のエンジニアとして働く場合も役立つため、身につけておいて損はないでしょう。

 

AIに関する知識

 

AIエンジニアとして開発を行うなら、AIに関する知識は必須です。

AIには、機械学習と深層学習（ディープラーニング）の、2つの技術が存在します。

機械学習とは、AIが与えられたデータをもとに学習を行い、データの特徴や規則性を導き出す技術。

深層学習は機械学習の手法のひとつであり、数値や文字列だけではなく、画像や音声などのデータも学習できる技術です。

実際に、機械学習はスマートフォンの顔認証や音声認識、データ分析による未来予測などに利用されています。

 

数学に関する知識

 

AIを開発するためには、統計や確率をはじめとする数学の知識が必要です。

以下のような数学知識を身につけておくことで、AIの仕組みについて理解しやすくなり、開発もスムーズに行えるでしょう。

 

・統計
・確率
・微分積分
・線形代数

 

AIエンジニアになるためのキャリアパス

 

 

AIエンジニアになるためには、大きく分けて2つのキャリアパスがあります。

IT業界の経験がある場合とない場合、それぞれのキャリアパスについて見ていきましょう。

 

【業界経験がない場合】プログラミングを勉強して未経験可の企業に転職する

 

業界経験がない場合は、まずはPythonなどのプログラミングを勉強しましょう。

プログラミングやデータベース、その他スキルが身についたら、何かしらの成果物・ポートフォリオの作成をおすすめします。

成果物・ポートフォリオを作成することで、転職活動時のアピールになるためです。

成果物が完成したら転職活動を行い、未経験可の企業を探し転職活動を行いましょう。

転職活動を行う際は、転職エージェントに相談することをおすすめします。

転職サイトを利用する方法もありますが、転職エージェントは無料で利用できる上に、求人探しや面接対策などのサポートが受けられます。

「AIエンジニアになりたいけど何から始めるべきかわからない」「転職活動に不安がある」といった方は、まずは無料の転職相談から始めてみてはいかがでしょうか。

 

【業界経験がある場合】エンジニアの経験を活かしてAIエンジニアに転職する

 

IT業界での実務経験があるなら、AIエンジニアへの転職に活かせる可能性が高いです。

AIエンジニアは人手不足な職種であるため、何らかの経験がある人は重宝されるでしょう。

ただしAI分野の知識がない場合は、AIプログラミングや数学などの知識を身につけてから、転職することをおすすめします。

 

 

AIエンジニアのキャリアパス

 

 

AIエンジニアになった後は、どのようなキャリアパスがあるのか。

AIエンジニアのキャリアパスとして考えられるのは、以下の3つです。

・データサイエンティスト
・フルスタックエンジニア
・AIコンサルタント

 

データサイエンティスト

 

データサイエンティストとは、ビッグデータ（大量のデータ）を分析し、問題解決やビジネスに役立つ情報の抽出を行う職種です。

AIエンジニアはビッグデータの解析や分析も行うため、データサイエンティストの業務に活かせるでしょう。

「データ分析のスペシャリストになりたい」という方におすすめできます。

 

フルスタックエンジニア

 

フルスタックエンジニアとは、簡単に言えばシステム開発における全ての工程を、一人で行えるエンジニアのこと。

設計・開発・運用などの幅広い知識が必要とされるため、難易度は高いものの、その分高年収を狙えるのが特徴です。

「なんでもできるエンジニアを目指したい」「高年収を狙いたい」という方は、フルスタックエンジニアを目指す価値があるでしょう。

 

ITコンサルタント

 

ITコンサルタントとは、ITやAI技術を駆使して企業の目標達成や問題解決の提案をする職種です。

開発業務というよりは、企業に対して提案を行うことが主な仕事であるため、AIエンジニアとは違ったやりがいを感じられるでしょう。

IT・AIについて幅広い知識が求められますが、「開発よりも提案業務に興味がある」という方は、ITコンサルタントがおすすめです。

 

AIのプログラミングスキルを身につける方法

 

 

Pythonをはじめとする、AIプログラミングのスキルを身につける方法として、以下の2つが挙げられます。

1.書籍やプログラミング学習サイトで勉強する
2.プログラミングスクールに通う

書籍やプログラミング学習サイトで勉強する場合にかかる費用は、数千円ほどです。

プログラミング学習サイトの中には、無料で勉強できるサイトもあるため、「まずは気軽に始めてみたい」という方はプログラミング学習サイトをおすすめします。

一方でプログラミングスクールに通う場合は、数万円～数十万円の費用がかかります。

受講料は決して安くないため、プログラミングスクールに通う際は慎重に検討しましょう。

 

まとめ

 

 

AIエンジニアになるためには、以下のような知識やスキルが必要です。

・プログラミングスキル
・データベースの知識
・AIに関する知識
・数学に関する知識

業界未経験からAIエンジニアを目指すなら、上記のようなスキルを身につけて転職活動を行う必要があります。

ただし、自身のレベルによっては転職活動までにやるべきことが異なるため、注意が必要です。

「何から始めるべきか悩んでいる」「AIエンジニアになれるか不安」という方は、転職エージェントに相談しましょう。

無料で転職のアドバイスがもらえる上に、自分に合った求人を紹介してくれたり、面接対策が受けられるといったメリットがあります。

ぜひ転職エージェントを利用して、AIエンジニアへの転職を成功させてください。