AIエンジニアになるには？ステップごとに【徹底解説】！！
こんにちは、GeekSalonライターのたかぱんです。
この記事を開いていただきありがとうございます。
この記事を読んでいる方は、「AIエンジニアとはなにか？」「AIエンジニアになるためにどのようなスキルが必要か？難しいのか？」「おすすめの学習方法は？」といったような疑問をお持ちではないでしょうか。
この記事では、その疑問を解決すべく、AIエンジニアの仕事内容や難易度、AIエンジニアになるための学習ステップについて詳しく説明しています。さらには、独学でAIを学ぶのにおすすめな本やオンライン講座、スクールも紹介していますので是非最後まで読み進めてみてください！
目次
AIエンジニアとは？
AIエンジニアとは、人工知能（AI）を開発・実装・運用する専門家のことを指します。彼らはAI技術を活用して、コンピューターシステムやプログラムを作成し、機械学習、深層学習、自然言語処理、画像認識などのAI技術を応用して問題を解決します。
AIエンジニアの仕事や将来性は？
仕事内容
まず仕事内容についてですが、AIエンジニアの仕事といったらAIを作ることを思い浮かべる方も多いかもしれません。AIを作るのがメインになりますが、それ以外にも以下のようなモノがあります。
- 機械学習技術を用いたAIモデルとアルゴリズムの開発
- AIアプリケーションの実装とテスト
- AIシステムのパフォーマンスとスケーラビリティの最適化
- データの分析と意味のある洞察の抽出
- ビジネスニーズを理解するためのステークホルダーとの協業
- AI技術の最新動向を把握する。
そのため、データの扱いやトレンドの把握といったようなスキルが求められます。
データサイエンティストとの違いは?
また、先程の仕事内容にデータ分析とあるため、データサイエンティストと連想するかもしれません。なのでデータサイエンティストとの違いについても軽く説明します。
役割と主な業務の違い
- AIエンジニア: AIエンジニアは、主にAI技術の開発・実装・運用に従事します。彼らは機械学習やディープラーニング、自然言語処理などのAIアルゴリズムの開発やAIシステムの設計を行います。プログラムを書き、AIモデルのトレーニングや最適化に取り組み、AIを実際に動作させるためのプログラムを作成します。
- データサイエンティスト: データサイエンティストは、主にデータの解析・探索・可視化・モデリングに従事します。彼らはデータを収集し、前処理し、統計学や機械学習アルゴリズムを用いてデータから知見を得ることを目指します。データの洞察をもとに意思決定をサポートするために、データに基づいた予測モデルを構築します。
重点領域の違い
- AIエンジニア: AIエンジニアは、主にAI技術の実装やシステムの開発に焦点を置きます。AIモデルの構築や最適化に重点があります。
- データサイエンティスト: データサイエンティストは、主にデータの解析と洞察に重点を置きます。データのパターンやトレンドの発見、予測モデルの構築に重点があります。
重要な点として、AIエンジニアとデータサイエンティストの境界は曖昧であり、企業やプロジェクトによって役割や業務内容が重なることもあります。それでも、一般的にAIエンジニアはAI技術の実装によりフォーカスし、データサイエンティストはデータ解析によりフォーカスする傾向があります。
年収
AIエンジニアの平均年収は、複数の統計データによって異なりますが、一般的に高い水準に位置しています。
キャリアガーデンが統計した令和4年度賃金構造基本統計調査によると、AIエンジニアの平均年収は、38.1歳で約550万円ほどです。
https://careergarden.jp/ai-engineer/salary/
また、AIエンジニアの年収は企業や業界によっても異なります。海外の一部企業では、優秀なエンジニアに対して数千万円や数億円クラスの年収が支払われることもあります。ただし、日本国内においては海外と比較して待遇は低めですが、一般的なサラリーマンの1.5倍〜2倍程度の年収を得ることができる会社もあります。
需要
以下のような背景があり、AIエンジニアの需要は、世界的に高まっています。
- AI技術の進展と普及により、AIを活用したソリューションやサービスが増えていること
- さまざまな業界でのデータ分析や意思決定の支援など、AIの導入による効果が期待されていること
- 技術革新とビジネストランスフォーメーションにおいて、AIが重要な役割を果たすと認識されていること
AIは様々な分野で活用されており、金融、医療、農業、輸送業などでの利用が予想されています。自動運転や人的サービスの代行など、AIの導入による社会の変化が期待されています。
GMI(Grobal Market Insight)の調査で、2018年〜2032のAIエンジニアの市場規模が指数的に増加していることからもわかるように、AIエンジニアに対しても需要は高まっていくと考えられます。
（出典：Artificial Intelligence (AI) Engineering Market Size By Solution ）
AIエンジニアになる難易度
AIエンジニアは、アプリケーションエンジニアやWebエンジニアに比べても、数理的な知識や統計知識、ディープラーニングに関する知識、データベースを操作するためのスキルなどが求められるため、かなり難しいエンジニアの種類になります。
AIエンジニアになるには？必要なスキルやステップについて解説
学習ステップ
AIエンジニアになるためにはどのように勉強、実践を重ねていけばいいのかについてですが、基本的には次のステップのようになります。
- AIの基礎知識の学習と理解
- プログラミングスキル（Pythonなど）の習得
- 数学的な知識の学習（線形代数や統計学）
- データ分析の手法やツールの学習
- AI開発に役立つフレームワークやライブラリの学習（TensorFlow、PyTorchなど）
ではこのステップの中で必要になってくるスキルについて具体的に見ていきましょう。
必要なスキル
AIエンジニアとして活躍するためには、テクニカルスキルとソフトスキルの組み合わせが必要です。ここでは、AIエンジニアを目指す人に必須のスキルを紹介します。主に以下の3つのスキルが必要になってくるので詳しくみていきましょう。
- プログラミング言語
- 機械学習アルゴリズム
- 数学的知識
プログラミング言語・・・ Python、R、Java、C++など
AI開発というと今話題のPythonを思い浮かべる人が多いと思いますが、実は他にもAI開発ができる言語って沢山あります。
OSに依存せずに使用できるJavaやデータ解析が得意なMatlab、CとCの拡張言語のC++、それからバグが少ないHaskellなど様々な言語でAI開発ができます。
この中でも特にAIの開発を得意としている言語を特徴とともに大まかに紹介していきます。
Python
- イチオシ
- 文法が簡単
- 無料で使える機械学習用のライブラリ（拡張機能）が豊富
- 機械学習のみならず、自動化やスクレイピングも得意
R
- 統計学、データ解析が得意な言語
- 統計や機械学習に関してはPythonより簡単にかける
- 機械学習だけではなく、データ分析にも興味がある人におすすめ
C++
- C言語を拡張した言語のため、実行速度が高い
- 需要が減ることがない（他の分野でも使われているため）
- 機械学習に向いてないということに気づいたときに方向転換しやすい
Julia
- 文法が簡単
- JITコンパイラという技術で、高速処理が可能（Cと同じぐらい）
- PythonやRのライブラリを扱うこともできる
- 機械学習言語のいいとこどりをしているので、これから伸びる可能性が高い
- （注意）初心者にはおすすめしない、なぜなら最近開発された言語のため、他の言語と比較すると使用人口が少なく案件も参考文献も少ないため
結論ですが筆者は初心者には断トツでPythonをおすすめしています。
なぜなら、文法が簡単ということは、読みやすく書きやすい上参考資料が多いということを意味していて、初心者には非常にやさしいからです。
さらに、試しに機械学習のコードを書いてみたいという人にも、環境構築不要で手軽にはじめられるツール（Google Colaboratory）があるためです。
Google Colaboratoryの始め方に関しては下記の記事で詳しく説明しているのでぜひご覧ください。
pythonの次に、R、C++の順でおすすめです。
機械学習アルゴリズム
線形回帰、決定木、ニューラルネットワークなど、様々な機械学習アルゴリズムを深く理解することは、AIシステムの構築には不可欠です。
用途別に見た代表的なアルゴリズムとしては以下のようなものがあります。
予測・回帰:
データを使用してデータの傾向や流れを分析・学習し、その傾向を分析したり、将来のデータを予測したりするのに使用されるアルゴリズムです。その予測・回帰でよく使用される線形回帰とロジスティックス回帰を紹介します。
- 線形回帰
- 線形回帰は、2つ以上の変数の間の関係を理解し、その関係を直線で近似する手法です。数値データにおいて、予測や回帰分析に広く使用されます。例えば、住宅価格を予測する際に使用されることがあります。
- ロジスティック回帰
- ロジスティック回帰は、2つのカテゴリのいずれかに分類する問題に適用されます。確率を出力するため、クラス分類問題に広く使用されます。
例えば、スパムメールの分類や顧客の購買意欲の予測に使われることがあります。
クラス分類
クラス分類アルゴリズムは、データをカテゴリ分けするためのアルゴリズムです。後に紹介するクラスタリングを非常に似ていますが、クラス分類は教師あり学習であり、クラスタリングは教師なし学習と、目的と使用データによって使い分けます。
- ロジスティック回帰
- K近傍法（KNN）
- K近傍法は、新しいデータを分類する際に、最も近いK個の近傍データのクラスを参考に分類する手法です。分類問題や異常検知に使用されます。顔認識や手書き文字認識などに応用されることがあります。
- サポートベクターマシン（SVM）
- サポートベクターマシンは、分類や回帰を行う際に、データを分割する境界を最適化する手法です。高い汎化性能が求められる場合に使用されます。画像分類や医療診断に利用されることがあります
- ナイーブベイズ
- ナイーブベイズは、ベイズの定理に基づいた確率的な分類手法です。自然言語処理やスパムメールの分類などに用いられます
クラスタリング
クラスタリングは、与えられたデータ群を分類するためのアルゴリズムです。K平均法という手法があります。
- K平均法（k-means）
- K平均法は、データをK個のクラスタに分割する手法で、データのグループ分けやパターン発見に用いられます。市場セグメンテーションや顧客行動の分析に使用されることがあります
決定木
決定木は、与えられたデータがを段階的に分類していくアルゴリズムです。
- 決定木
- 決定木は、データを階層的に分割することで分類や回帰を行う手法です。視覚的に解釈しやすく、特徴量の重要度を把握することができます。医療診断や顧客セグメンテーションに利用されることがあります。
- ランダムフォレスト
- ランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせて予測性能を向上させる手法です。高い精度での予測や分類が求められる場合に使用されます。例えば、画像認識や金融詐欺の検出などに応用されることがあります。
画像認識・処理
- CNN（Convolutional Neural Network）
- CNNは主に画像やビデオの認識に使用されるディープラーニングの一種です。画像認識、物体検出、自動運転などに応用されます。
- GAN（Generative Adversarial Network）
- GANは生成モデルであり、偽物を生成するネットワークとそれを評価するネットワークの2つを競い合わせることで高品質な生成が可能です。画像生成やクリエイティブなアプリケーションに使用されることがあります。
系列データ処理
- RNN（Recurrent Neural Network）
- RNNは系列データを扱う際に利用されるディープラーニングの一種です。自然言語処理や音声認識などに適しています。
これらはAIに用いられる代表的なアルゴリズムの一部であり、実際にはさまざまなアルゴリズムが開発・研究されています。それぞれのアルゴリズムは、データの性質や問題の種類に応じて選択され、AIの応用範囲を広げる上で重要な役割を果たしています。
数学的知識
AIの理解には数学的な知識も必要です。線形代数はベクトルや行列の理解を通じて、機械学習のアルゴリズムやディープラーニングのモデルを理解するために役立ちます。統計学はデータの解釈や分析に関する基本的な知識を提供し、AIのモデルの評価や予測の信頼性の確認に役立ちます。
さらに 統計分析、データ操作、データ可視化技術の知識は、大規模なデータセットから洞察を引き出すために必要です。
ディープラーニング・フレームワーク
TensorFlow、Keras、PyTorchなどの一般的なディープラーニングフレームワークに精通していることは、ニューラルネットワークの構築とトレーニングのために重要です。
ビッグデータ技術
Apache SparkやHadoopのようなビッグデータ技術の経験は、大量のデータを扱い、処理するために価値がある。
AIについて学べる本やスクールを紹介
おすすめな本
ここではAIを独学で学びたいという人に向けて、本を2冊紹介します。
「ゼロから作るDeep Learning」 by 斎藤康毅
この本はディープラーニングを理解するために必要な知識を、初歩的なことから一つひとつ積み重ねながら説明しています。ディープラーニングとは何なのか、どういう特徴があるのか、どういう原理で動作しているのか、といったことをできるだけやさしい言葉で説明しています。ただし、技術の概要だけを説明するのではなく、一歩踏み込んでより深く理解してもらうことを目的としています。そこがこの本の特徴のひとつです。（参考：まえがき）
「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書」 by 中井悦司
この本はアイデミーで大人気の講座『ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう!』を書籍化したものです。機械学習の基本からはじまり、Pythonの基礎、データの処理、教師あり学習、深層学習の基本から応用について、サンプルを元に実際に動かしながら、わかりやすく解説しています。
各項には練習問題がありますので、学習効果を確かめながら読み進めることができます。この本を読めば、機械学習から深層学習の基本を一気通貫で学習できます。（参考；まえがき）
AIを学ぶのにおすすめオンラインコース
認定資格やオンラインコースを利用することで、専門スキルを習得し、AIエンジニアリングの専門知識を証明することができます。ここでは、人気のある認定資格とコースをいくつか紹介します：
アンドリュー・ングによる「AI for Everyone」（Coursera）
このコースは、AIの主要な概念とアプリケーションをカバーする、技術的でない入門コースです。技術的な詳細に飛び込むことなく、AIの可能性を理解したい人に適しています。
人工知能、機械学習、ディープラーニングのためのTensorFlow入門 (Coursera)
Googleによって開発されたこのコースは、人気のディープラーニングフレームワークであるTensorFlowに焦点を当てています。TensorFlowを使ったAIモデルの構築とデプロイの基本をカバーしています。
ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能（AI）と深層学習の原理（Udemy）
このコースは、ディープラーニングをゼロから実装する講座です。
TensorFlowやChainerなどの既存フレームワークを使わずに、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）までゼロから構築できるようになりましょう。そのため、普遍的な原理がしっかりと身につきます。
みんなの強化学習講座 -PythonとGoogle Colaboratoryで基礎から少しずつ学ぶ強化学習の原理と実装-（Udemy）
このコースは、強化学習の概要、原理、コードによる実装に焦点を当てています。学習を強化するための実践的な例とコーディング演習を提供しています。最終的に、深層強化学習を使った月面着陸船の制御まで行うため、非常に実践的なコースであり、手を動かして学習していきたいという人におすすめです。
AIを学べるプログラミングスクール
AIを学習していく中で必ずといっていいほどエラーやシステムの環境設定が合わないといった問題が発生しつまずく人が多いです。そのため、プログラミング初心者にとっては、つまずいたときに助けてくれる相手がいるスクールをおすすめしています。この記事では特徴的な2つのスクールを紹介します。
侍エンジニア
侍エンジニアは生徒のスタイルに合わせたオーダーメイドカリキュラムを組むことを売りにしているプログラミングスクールです。
多くのプログラミングは決まったカリキュラムがあるのに対して、初心者であれば、基礎を多めに、経験者であれば発展を多めにと自分専用の授業を組み立ててくれるため柔軟に学習していくことができます。
さらには侍エンジニアでは「専属コーチによる進捗管理・モチベーション管理」や「無料の転職サポート(履歴書添削や企業紹介)」を利用できるため、さらには受講期間も12～48週間と柔軟に選択ができるのも魅力的です。
GeekSalon
GeekSalonは大学生限定の格安のプログラミングスクールです。
GeekSalonは初心者におすすめの1ヶ月でPythonについて幅広く学べるコースと、3ヶ月でAIを開発するコースがあります。
PythonコースとAIコースはどちらも専属メンターがついてくれる上、年齢が近い受講生が多いため挫折せずに学習をしていくことができます。
生徒一人一人に対して専属メンターがついていることもあって、基本的に質問したらすぐにレスポンスが帰ってくるのも評価が高いです。
最終的には、AIも用いた作品を制作するため、ポートフォリオがほしい人やガクチカを作りたい人にもおすすめです。
まとめ
最後に、この記事では、AIエンジニアは、AI技術を活用してコンピューターシステムやプログラムを開発・実装・運用する専門家であり、彼らは機械学習、深層学習、自然言語処理、画像認識などのAI技術を用いて問題を解決しているということを説明しました。
またAIエンジニアの仕事内容は、AIモデルやアルゴリズムの開発、AIアプリケーションの実装とテスト、システムの最適化、データ分析と意味のある情報の抽出、ビジネスニーズの理解と協業、最新のAI技術の追跡などが含まれます。
そしてそのAIエンジニアになるステップと学習法を紹介しました。
この記事を読み勧めていく中で、AIエンジニアについての理解とAIへの理解が深まりましたでしょうか？
もしAIについて少しでも興味を持ったと感じた人は是非学びはじめてみてください。またPythonについてもっと勉強したいと思った方は、GeekSalonもおすすめです。少しでも興味を持ったら無料の説明会も行っていますのでぜひご参加ください。
