AIエンジニアのキャリアパス｜キャリアアップするためのスキルも合わせて解説
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。
目次
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？」と思う方もいらっしゃるでしょう。
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」と回答しています。
（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エンジニアになることは可能です。
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。
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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よいでしょう。
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よいでしょう。
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。
AIエンジニアに向いている人
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、基本的な適性があります。
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し、地道な作業をコツコツ続ける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1つでしょう。
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。
AIエンジニアのキャリアパス4つ
データサイエンティストとしてスペシャリストになる
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。
機械学習エンジニアとしてスペシャリストになる
AIエンジニアとして得た知識・経験を機械学習に特化させて活かすことも可能です。
AIは人間の知能を再現するコンピュータシステム自体を指す言葉であり、機械学習とはデータを解析して規則性や関係性を見つけ出す役目のことです。
機械学習はAIを支える1つの分野であるため、AIエンジニアの知見を応用できる職種として、機械学習エンジニアを目指すことができます。
AI・機械学習コンサルタント
AI領域全般のコンサルティングを担うのがAI・機械学習コンサルタントです。
幅広い領域でソリューションの企画や提案を行うために、AIに関する高い専門知識や応用力、ビジネススキルが求められます。
そのため、できるだけ多くのプロジェクトマネジメント経験を積み、AIエンジニアの業務範囲にとどまらず広く知識を身に付けることで目指せるでしょう。
マネジメント職
企業によっては、AIエンジニアとしてのキャリアを活かしマネジメント職に就くこともできます。
技術スキルの他にも、管理スキルやコミュニケーションスキルが求められる立場です。
高度なスキルを要する職務ですが、マネジメント経験を保有するIT人材は市場価値が高まるため、その後のキャリア形成にも役立つでしょう。
AIエンジニアがキャリアアップするのに必要な知識やスキル
自然言語処理
自然言語処理（NLP）とは、人が日常的に使用する言語をコンピュータが理解し、できるだけ自然に解釈・処理する技術のことです。
この技術が応用されているのが機械翻訳やデータマイニングで、自然言語処理を使用することで、AIや機械学習システムのより正確かつ素早い業務遂行に役立てられています。
自然言語処理に利用するリカレントニューラルネットワーク（RNN）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの習得難易度は高く、学習して身に付けることで、キャリアアップや年収アップが期待できるでしょう。
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も身に付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。
R言語
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です。
未経験者が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ですが、AIエンジニアとしてキャリアアップを目指すのであればR言語の習得がおすすめです。
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、R言語を学び、Pythonと連携できるスキルを身に付けるようにするとよいでしょう。
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つの技術があり、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です。
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ます。
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おり、AIに関する知識・スキルを深めることでもキャリアアップにつながりやすいでしょう。
画像認識
近年、人工知能の1つの手法として、人間の脳の働きに近い方法でデータを処理させるニューラルネットワークが広まっています。
その影響で、画像認識AIの精度が急速に高まり、AIエンジニアにも開発スキルが求められるようになりました。
画像認識技術の例は物体認識、顔認識、文字認識、異常検知、画像キャプション生成などです。
関連スキルを習得することで、AIエンジニアとしての市場価値を高めることができます。
数学・統計学
数学・統計学に関する高度なスキルの証明には、オリジナルのAI開発が役立ちます。
AIがどのように学習・予測・評価を行うのか、その仕組みの理解には微積分、線形代数、数理統計学が欠かせません。
AIエンジニアとしてキャリアアップするためには、数学・統計学への理解を深めることが必要でうｓ。
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AIのプログラミングスキルを身につける方法
書籍やプログラミング学習サイトで勉強するメリットとデメリット
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。
安価に学べるため、始めるハードルが低い点が自己学習の大きなメリットでしょう。
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。
自分の興味のある内容や強化したい項目を選択して学べる柔軟さや、コスト効率は自己学習の強みです。
しかし学習計画を自身でたてる必要がありフィードバックを受ける環境もなく、学習を進める指針がないことで挫折してしまうことがデメリットになり得ます。
自己学習にはオンライン学習プラットフォームの利用、書籍や教材の活用なども便利です。
プログラミングスクールに通うメリットとデメリット
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。
しかし専門家からの指導が受けられるため、学習効率が高い方法でもあります。
受講生同士のコミュニケーションを通してモチベーションの維持も可能な環境です。
スクールの時間にあわせてスケジュールの調整ができ、効率的に学習を進めたい人はメリットを感じやすいでしょう。
エンジニア経験のある方のロードマップ
データサイエンティストのスキルを身につける
エンジニア経験がすでにある方は、データサイエンティストの知見を身に付けることをおすすめします。
データサイエンティストには市場の動向を読む力、統計解析、データ解析のスキル、アプローチを設計し分析プロジェクトを立ち上げる力などが必要です。
データの分析を活用する力はAIエンジニアとしても役立ちます。
機械学習に特化したスキルを身に着ける
機械学習に特化したスキルとして、以下が一例です。
・PythonやJava、C++などのプログラミング言語
・機械学習アルゴリズムの知識
・線形代数と確率論などの数学
・コンピューターサイエンス
いずれもデータの解釈やアルゴリズムの設計、問題解決に不可欠です。
データ分析や機械学習モデルの実装に必要なスキルを身に付けましょう。
機械学習エンジニアに転職する
データサイエンティストと機械学習スキルが身に付いたら、実際に機械学習エンジニアに転職し、実務経験を積みましょう。
ポートフォリオを制作することで、転職活動に役立ちます。
また、Kaggleのようなコンペ形式で課題を提示するプラットフォームの活用も実践経験を積むことができる貴重な機会です。
未経験からAIエンジニアになるロードマップ
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。
サービス・プロダクトの開発経験を積む
未経験からAIエンジニアになるために「プログラミング言語の習得」の後に「開発エンジニアになる」という方法もおすすめです。
まずは開発エンジニアとしてプログラミングの実務経験を積み、要件定義や設計など上流工程の経験を積むとAIエンジニアとして必要なスキルや業務知識を身に付けることができます。
AIエンジニア未経験可能な企業への就職が不安であったり、その後のキャリアパスによっては、顧客のビジネスについて学ぶ経験ができる開発エンジニア職への転職も効果的でしょう。
その場合、機械学習や統計学などAIエンジニアに必要な専門性の高い知識に関しては独自に身に付ける自己研鑽が求められます。
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この記事の監修者
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【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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