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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。

AI(人工知能)を活用した製品やサービスの普及に伴い、近年注目を集めているAIエンジニア。では未経験からAIエンジニアになるには、どうすればいいのか?今回は、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、キャリアパスについて解説していきます。AIエンジニアになりたいと考えている方は、ぜひ参考にしてください。

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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:IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 『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。

 

AIエンジニアの仕事内容

 

AIエンジニアは、人工知能の開発に携わるエンジニアを指します。

膨大なデータの処理や分析を行うためにパターンや特徴を見つけることを得意とするAIに、さまざまなデータを与え教育していく仕事です。

従来のシステムのように決められた行動パターンだけをこなすのではなく、与えられた情報を元に学習して自動で推測するといった、人間の学習能力を再現することを機械学習と言います。

AIがデータから抽出したパターンや特徴を表現する際に用いられるのがアルゴリズムです。

そこへ目的に応じて処理技術や情報を組み込みながらAIを用いたサービスの開発を行います。

サービス開発のためのデータ収集と分析、設計、構築、そして開発後のテストや評価もAIエンジニアの仕事です。

 

AIエンジニアの将来性は?

 

近年「AIに代替される仕事」が取り沙汰されるようになりました。

自身で学ぶことで業務効率化を行うAIによって、すでに問い合わせ業務など一部代替されている仕事もあります。

今後ますますAIは発展することが考えられるため、AIエンジニアの需要は高まると言えるでしょう。

効率化の動きは世界中で進み、それに伴いプログラミング用語やフレームワークなど次々と新しい技術が生まれると予想されます。

AIの市場規模は右肩上がりで推移しており、新しい技術に対応できる人材の供給は追いついていない状態です。

専門的であり難易度も決して低いとは言えませんが、自身の市場価値を高める方法を知ることでより需要の高い人材を目指せる仕事でもあります。

 

年代別の求められる人物像

 

20代未経験

20代未経験者がAIエンジニアへの転職を成功させるためには、学習意欲の高さをアピールするのが効果的です。

情報収集が得意で新しい技術に対する興味・関心が高く、何よりキャッチアップへのモチベーションが高い人材が評価されやすいと言えるでしょう。

学習意欲を示すために、「いつからどのような勉強をしているか」を具体的に提示できるようにしておくのがポイントです。

 

30代未経験

30代はモチベーションだけでなく、自分で身に付けた知識をいかに実践に落とし込んでいるかをアピールしましょう。

独自に学んだ知識やスキルを使って作成した機械学習アプリをポートフォリオとして提出するなど、未経験であっても即戦力として活躍するための具体的な取り組みを伝えるのが効果的です。

その他にも前職で培ったポータブルスキルも伝えると良いでしょう。

 

40代未経験

40代未経験者がAIエンジニアに転職するためのハードルは低いとは言えません。

技術習得への高い意欲を示すほかに、企業にマッチできる人材であるとアピールするために柔軟さや謙虚さも伝えるようにすると良いでしょう。

AIエンジニアになるための具体的なキャッチアップや資格取得、クラウドソーシングなどで案件を受注するなどアグレッシブに取り組んでいる実績を示すのがおすすめです。

 

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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。

 

知識・スキルの習得に役立つ資格

 

資格は知識・スキルを証明するものですが、取得のために勉強することが役立つ場合もあります。

 

応用情報技術者試験

基本情報技術者試験の上位試験です。情報処理技術を体系的に学び、ITやシステム開発に必要な知識を身に付けるために役立ちます。

ITエンジニアは取得が推奨される資格です。

 

E資格・G検定

いずれも一般社団法人 日本ディープラーニング協会が主催しています。

E資格は数学や機械学習、ディープラーニング、開発などエンジニア向けの内容です。G検定はAIの基礎や手法とビジネスの観点を網羅した内容が問われます。

 

Python 3 エンジニア認定試験

AI開発に用いられるPythonやデータ分析の基礎知識に関する試験です。

未経験者は、Pythonの実践的な使用に関する仕様やライブラリについて学ぶことができます。

 

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AIエンジニアに向いている人

 

 

未経験からAIエンジニアを目指そうと考える方は、素養も確認しておきましょう。

 

数学に関する知識がある人

 

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

 

これらの分野が得意な人は、基本的な適性があると言えます。

 

ロジカルに考えることができる人

 

AIのデータ構造や解析・処理、アルゴリズムには論理的思考が欠かせません。

数学や統計学の観点からも、論理的にものごとを捉える必要がある場面は多いからです。

クライアントへの折衝においても、コミュニケーション能力はもちろん筋道立てた説明が求められます。

直感に頼ったり感覚的に動くタイプの人は難しいでしょう。

 

課題解決思考な人

 

AIエンジニアは、そのスキルの希少さゆえに一人で業務にあたることが一般的です。

日々うまれる課題やエラーに対して試行錯誤を繰り返す、地道な作業をコツコツ続けるといった能力が求められます。

そもそもAIは社会における課題解決を目的として開発が求められている背景があることからも、最も重要な適性のひとつだと言えるでしょう。

 

情報収集力がある

 

学ぶことが好きで、新しい情報に対して常にアンテナを張ることができる人はAIエンジニアとしての活躍が期待できます。

まだまだ過渡期と言われるAIの領域では、日々めまぐるしく情報が更新されているからです。

主体的に最新の情報をキャッチアップできないと、自身の市場価値を高めることも難しいため、貪欲に学習できるタイプの人が向いています。

 

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AIエンジニアに転職す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。

 

【未経験の場合】プログラミングを勉強して未経験可の企業に転職する

 

未経験の場合は、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。

 

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AIエンジニアから目指せるキャリアパス

 

 

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。

 

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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。

 

 

転職エージェントに相談してAIエンジニアに転職しよう

 

 

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。

 

まずはキャリアの相談をしてみる

この記事の監修者

【国家資格保有】キャリアアドバイザー 小峰涼平

5年間インフラエンジニアとして新規顧客提案や既存顧客への提案〜運用保守業務を経験。業務を行う中で人材業界へ興味を持ち、22年1月国家資格キャリアコンサルタントを取得。現在、資格を活かしキャリアアドバイザーとしてエンジニアの転職支援を行っております。

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