【これだけ見れば完璧】AIエンジニアに必要なスキルとは?6つのスキルをわかりやすく解説

この記事でお伝えすること
  1. スキルの前に知っておきたい、2種類のAIエンジニア
  2. AIエンジニアに必要な6つのスキル
  3. AIエンジニアのスキルの身につけ方

多くの企業がAIの導入を進め、注目が集まっているAI人材。

「AIエンジニアに必要なスキルって?」

「どうやってAIエンジニアのスキルを身につければいいの??」

…と悩んでいませんか?

“ちか”

AIエンジニアが気になるんですが、どんなスキルが必要なのか知らなくて…。

“なかがわ”

AIエンジニアのスキルと聞くと、難しそうに感じますよね。

 

この記事では、

AIエンジニアに必要なスキルと身につけ方についてお伝えしていきます。

この記事を読めば、AIエンジニアに必要なスキル習得のための行動をすぐ始められるようになりますよ!

AIエンジニアに少しでも興味のある人はぜひ読み進めてくださいね。

スキルの前に知っておきたい、2種類のAIエンジニア

読み飛ばして先にAIエンジニアに必要な6つのスキルを読みたい方はこちらからどうぞ。

さて、さっそく必要なスキルをご紹介したいところですが、その前にAIエンジニアには大きく2つに分けられることをご存知でしょうか?

2種類のAIエンジニア
  1. 機械学習エンジニア
  2. データサイエンティスト

このどちらになるかで、AIエンジニアとして必要なスキルの比重が変わってくるんです。

それぞれについて見ていきましょう。

1.機械学習エンジニア

[AI言語を扱うエンジニアがイメージできる画像をお願いします]

AIエンジニアは、おおざっぱに言うとAIシステムを活用してビジネスの課題を解決することが仕事です。

そのAIシステムをプログラミング技術を駆使して構築し、開発する工程を主に行うのが機械学習エンジニアです。

そのため、特に重要なスキルは

  • AI言語のプログラミング技術
  • 機械学習やディープラーニングの知識

となります。

2.データサイエンティスト

[統計やビッグデータなどの情報を扱うデータサイエンティストがイメージできる画像をお願いします]

AIシステムは学習を繰り返すことで精度の高いシステムになっていきます。

そのAIシステムにどんな情報を学習させるかを検討し、膨大なデータから必要な情報を解析・選定してシステムの改善を主に行うのがデータサイエンティストです。

そのため、特に重要なスキルは

  • 統計やビッグデータの解析の知識
  • 機械学習やディープラーニングの知識

となります。

AIエンジニアに必要な6つのスキル

ちか

AIエンジニアに必要なスキルを教えてください。

AIエンジニアには、主に6つの必要なスキルがあります。

AIエンジニアに必要な6つのスキル
  1. PythonなどAI言語のプログラミング技術
  2. 機械学習フレームワークとディープラーニングの知識
  3. 数学的な知識
  4. ビッグデータ解析・統計分析知識
  5. データベースの運用知識
  6. ビジネス・コンサルスキル

ちか

たくさんありますね!どれも難しそうに見えます…。

なかがわ

見慣れない言葉もあるかもしれませんね。

順番に説明していきましょう。

1.PythonなどAI言語のプログラミング技術

AIエンジニアの言語といえば、最近はPythonが有名です。

でも実は、他にもたくさんあります。

AI開発で用いられる主なプログラミング言語
  1. Python(パイソン)
  2. C
  3. C++
  4. R
  5. Lisp(リスプ)
  6. Java
  7. Prolog(プロログ)
  8. JavaScript
  9. Haskell(ハスケル)
  10. Julia(ジュリア)

ちか

こんなにたくさんあるなんて知りませんでした…。どれを学べばいいのかわかりません。

なかがわ

全てを知ろうとしなくても、こんなものがあるんだと思っておけば大丈夫ですよ。

AI言語の特徴はそれぞれですが、もしこれからAIエンジニアを目指してプログラミング技術を身につけるのなら、おすすめは断然Pythonです。

Pythonは文法を簡易化することでプログラマーの負担を軽減している上、誰が書いてもソースコードがわかりやすいのが特徴なので、プログラミング初心者に非常に人気があります。

 

また、PythonはAI分野以外にも、

  • IoT分野
  • データ分析解析ツール
  • Webアプリケーションの開発

などにも用いられ、汎用性が高いので広く技術を活かすことができますよ。

ちか

私、Pythonを習得したいです!どうやって勉強すればいいですか?

Pythonを学べるプログラミングスクールで勉強するのがおすすめですよ。

Pythonを学べるプログラミングスクール
  1. TechAcademyの「Pythonコース」
  2. Aidemy Premium Planの「AidemyPremiumPlan」
  3. CodeCampの「Pythonデータサイエンスコース」
  4. TECH::CAMPの「AIコース」
  5. [テキスト侍エンジニア]の「AIコース」

ここで紹介していないプログラミングスクールではPythonを学べない場合もあるので、内容をよく確認する必要があります。

例えば「TECH::EXPERT」や「DMM WEBCAMP」のAI学習コースは、PythonではなくRuby on Railsを学習する内容になっているので注意しましょう。

ちか

Ruby on Railsではだめなのでしょうか?

Ruby on RailsもAI分野を扱うこと自体は可能な言語ですが、AIを十分に活用するにはライブラリ不足で、処理速度にもそれほど強みがあるわけではありません。

AIや機械学習の分野では、Pythonが最適な言語です。

なかがわ

他にもスキルを身につける方法は紹介しているので、先に読みたい方はこちらからどうぞ。

2.機械学習とディープラーニングの知識

ちか

難しい言葉が出てきましたね…。どういう意味か教えてください。

なかがわ

「AI(人工知能)」と「機械学習」、「ディープラーニング」を整理して理解しておきましょう。次のようにまとめてみました。
AI(人工知能)人工的に作られた人間のような知能、またはそれを作る技術。Artificial Intelligenceの略。
機械学習与えられた情報をもとに機械自身が学習すること、またはそのシステム。
ディープラーニング(深層学習)

具体的な学習の仕組みとして人間の脳の神経回路(ニューロン)を模倣したニューラルネットワークと呼ばれるモデルを用い、大量のデータを見てデータに含まれる特徴を段階的により深く(深層で)学習する機械学習。

なかがわ

構造としては、人工知能>機械学習>ディープラーニングであり、ディープラーニングは機械学習の一技術です。

ちか

なるほど。それぞれの意味はわかりました。

人工知能や機械学習にも様々な段階や手法があり、その知識を身につけることで新たなシステムを構築したり、システムの適切な活用に繋げることができるようになります。

 

さらに、AIのシステムを使いやすくするために、汎用性の高いソースコードなど複数のプログラムを一つにまとめたものを機械学習ライブラリといいます。

ライブラリを集めて汎用的に必要なものをまとめている枠組みや骨組みをフレームワークといい、AIシステムを扱う際には基本的にフレームワークを用いるので、これらの知識も必要です。

3.数学的な知識

AIエンジニアには数学的な知識が必要です。

具体的には、次のような理系の大学受験レベルの知識を指します。

AIエンジニアに必要な数学的知識
  1. 微分積分
  2. 線型代数
  3. 統計
  4. 確率

ちか

私は文系だったので、こういう分野は大の苦手なんです…。

なかがわ

安心してください。これらの難しい数式をいつも解いていることがAIエンジニアの仕事ではありません。

ちか

本当ですか!

AIエンジニアになぜ数学の知識が必要かというと、人工知能のアルゴリズムに微分・積分のような数学の計算式が使われていることが多いためです。

日常的に実際に数学の問題を解くということはありませんが、数学の知識があることでアルゴリズムを考えたり、既存のアルゴリズムを理解したりできるようになります。

数学的知識によってアルゴリズムを理解できることで、人工知能の性能を最大限に活用したり新たに本格的な開発をすることができるのです。

ちか

なるほど!AIのシステムを作り出したり活用したりするためには、その仕組みを理解する必要があって、その仕組みに数学が用いられているんですね!

4.ビッグデータ解析・統計分析知識

ちか

データ分析も統計解析も、数字が出てきて難しそう…。

 

そもそも、ビッグデータって普通のデータと何が違うんですか?

 

ビッグデータは、従来のデータベースでは記録や管理、解析が難しいデータ群のことです。


単純に量が膨大というだけでなく、その種類や発生頻度もバラバラな様々なデータの集まりなんです。

[ビッグデータがイメージできる画像をお願いいたします。]

例えば、千葉県の柏市では、各道路ネットワークや各種交通センサデータなど多種のデータ(ビッグデータ)を解析しデータベースを構築することで、柏市全体のCO2の流れを計算する取り組みを行っているんです。

このようにビッグデータやAIなどの最新技術によって高度な都市計画を進める取り組みは「スマートシティ」と呼ばれています。

ちか

確かに、街全体のCO2の流れを計算するには多種多様なデータが必要ですね…!

 

ビッグデータが種類や頻度にまとまりのない膨大なデータだということがわかりました。

なかがわ

では次は統計についてみてみましょう。

統計は、集団の傾向や特性を数量的に明らかにすること、またはその数値のことです。

 

例えば日本のAIエンジニアの収入や、労働時間なども統計として見ることができますよ。

▼AIエンジニアの年収について気になる方におすすめの記事▼

【必見】AIエンジニアの年収はどれくらい?1000万以上の高年収にする方法も紹介!

ちか

まとまりのないビッグデータに対して、統計は情報の種類が「集団からわかる数値」だと明確に定義されているんですね。

AIエンジニアになるには、ビッグデータという様々な性質を持つデータ群を解析したり、統計で明らかになっている情報を分析するスキルが必要ですね。

5.データベースの運用知識

データベースの運用知識は、分析・解析してまとめた情報を運用するためのスキルです。

ちか

「データベース」が何かわかりません…。

「データベース」とは、ある特定の条件に当てはまる「データ」を複数まとめて、あとで使いやすい形に整理した情報のかたまりのことをいいます。


AIエンジニアに必要なのは、ビッグデータや統計から必要な情報を抽出してデータベースとしてまとめなおし、AIのシステムに学習させる運用のスキルです。

AIはシステムだけがあっても意味がありません。

そのシステムをどのような課題に活用できるかを考え、そのために必要な情報を選びとって学習させることで、はじめて機能します。

ちか

データベースの運用知識はAIシステムを適切に機能させるために必要なスキルなんですね!

6.ビジネス・コンサルスキル

最後に、AIエンジニアに必要なビジネス・コンサルスキルについてご紹介します。

ちか

ビジネススキルは社会人として必要だろうしまだわかります。でも、どうしてAIエンジニアにコンサルスキルが必要なんですか?

なかがわ

AIエンジニアの仕事は、ビジネス上の課題をAIのシステムを用いて解決することでした。つまり…


AIのシステムについて熟知したAIエンジニアが、どんなふうにAIを用いることでビジネスの課題を解決ができるのかをコンサルティングできるようになる必要があるんです。

ちか

なるほど!

どんなに優れたAIシステムとたくさんの情報があっても、どんな課題にどう生かせるのかを理解してわかりやすく説明できないと使えないですもんね!

実際に、AIエンジニアの求人は「AIシステム開発」のほか「AIコンサルティング」も多いんです。

なかがわ

具体的な求人内容が気になる方は「マイナビエージェントIT」から「AIコンサルティング」で検索して見てみるといいですよ。

どちらのAIエンジニアになるかで必要なスキルの比重が変わる

ここまで、2種類のAIエンジニアと、AIエンジニアに必要な6つのスキルをお伝えしました。

もちろん、機械学習エンジニアとデータサイエンティストのどちらにしても、6つのスキルは全体的に身につける必要があります

ただ普段の仕事のなかで主に行う業務によって実際に用いるスキルの比重は異なってくるのです。

ちか

機械学習エンジニアは開発のためのプログラミングや機械学習・ディープラーニング、数学の知識などが中心ですね。

対してデータサイエンティストはビッグデータや統計解析、データベースをAIシステムに運用させる知識が中心になります。

そのため、もしこれからAIエンジニアを目指すことを考えているなら、どちらを目指すのか、それによってどのスキルに比重を置いて学習を進めるのかを考えて行動すると、より効率的にAIエンジニアに近づくことができるでしょう。

 

さらに現在AIエンジニアの人も、自分にどんなスキルを身につけることでより横断的にAIシステムを活用できる人材となることができるのかがわかり、自分の市場価値を高めることができます。

なかがわ

職種によってどんなスキルに重きが置かれるかを考えて身につけていきましょう!

AIエンジニアのスキルの身につけ方

ここからは、実際にどのようにスキルを身につけるのかをお伝えします。

AIエンジニアに必要なスキルを身につける3つの方法
  1. 専門学校や大学・大学院で学ぶ
  2. プログラミングスクールで学ぶ
  3. オンライン講座や参考書籍を活用して独学で学ぶ

1.専門学校や大学・大学院で学ぶ

専門学校や大学・大学院はまとまった時間を使って体系的にAIエンジニアとしてのスキル習得に取り組める環境です。

AI分野に特化した情報科学を専攻するコースや学科でスキルや知識を学び、卒業時にAIエンジニアとして転職する進路があります。

実際にこれらの教育・研究機関を卒業して、新卒採用でAIエンジニアに就職するパターンは少なくありません。

なかがわ

進学は自身のライフスタイルや費用面を考慮した上で選択しましょう。

2.プログラミングスクールで学ぶ

AIエンジニアのスキルを効率よく確実に身に付けたい方はプログラミングスクールで学びましょう。

AIエンジニアのスキルを学ぶプログラミングスクール5選
  1. TechAcademy
     手厚い学習サポート!転職支援ありで安心
  2. Aidemy Premium Plan
     大学や企業でも採用される実績!オンラインで学べる
  3. CodeCamp
     マンツーマンで現役エンジニアから学べる!
  4. TECH::CAMP
     オンラインと教室、どちらでもOK!
  5. 「[テキスト侍エンジニア]」
     転職成功で受講料0円!安く確実に転職するなら

プログラミングスクールは通学やオンライン、費用面、学べる内容など様々です。

複数比較して、自分のライフスタイルや金銭面に合ったものを選びましょう。

なかがわ

無料説明会に参加して実際に話を聞いてみることをおすすめします。

3.オンライン講座や参考書籍を活用して独学で学ぶ

なかがわ

費用面を抑えたい、自分のペースで勉強したい方には、オンライン講座や参考書籍で学習する方法もあります。
おすすめの5つのオンライン講座
  1. Progate
     環境構築が不要、幅広く丁寧な内容で入門にぴったり
  2. Aidemy
     環境構築や数学知識が不要で、初心者に優しい
  3. ドットインストール
     幅広い内容を動画で無料で学べる
  4. AIAcademy
     100種類以上のテキストから最適化された学習ができる
  5. Coursera
     世界の大学の講座を無料で受けられる

なかがわ

独学ではこれらのサービスを活用することで、正しい方向性で勉強を進めることがポイントですよ。

ただ、独学での学習は、何を勉強すればいいのかわからなくなったり、モチベーションが続かず挫折してしまうこともあります。

もし継続に不安があったり学習の方向性に悩むなら、サポートの手厚い「TechAcademy」などのプログラミングスクールを活用することをおすすめしますよ。

▼AIエンジニアに独学でなる方法を知りたい方におすすめの記事▼

[※「AIエンジニア 独学」記事]

AIエンジニアになるのに資格は必要?

AIエンジニアに必要なスキルはありましたが、必須資格はあるのか気になりませんか?

必須の資格はない

結論からお伝えすると、AIエンジニアに必須の資格はありません

特に資格がなくてもAIエンジニアになることは可能です。

資格がないことで年収が下がったり、評価が下がることもないので安心してくださいね。

なかがわ

でも、資格取得はAIエンジニアにとっていいこともあります。

資格取得のメリット

AIエンジニアの人、AIエンジニアの転職を考えている人は、知っておくといいですよ。

AIエンジニア転職に向けた資格取得の5つのメリット
  1. AIスキル・知識の向上ができる
  2. 日々の学習のモチベーションになる
  3. 自分に必要なAIスキルが明確になる
  4. AIスキルの証明ができる
  5. AI関連のコミュニティに入れる

ちか

確かに、AIエンジニアは学び続ける必要があるから、その目標設定やモチベーション維持のために資格を活用するのはいいですね。

メリットやおすすめの資格はこちらの記事にまとめているので、気になる方はぜひ読んでみてくださいね。

▼AIエンジニアの資格について詳しく知りたい方はこちら▼

【完全保存版】AIエンジニアの資格は必要?役立つ6つの資格を徹底分析

まとめ:2種類のAIエンジニアを理解し、必要な6つのスキルを身につけよう!

今回は、AIエンジニアに必要なスキルと身につけ方についてお伝えしました。

AIエンジニアは幅広い専門的スキルが必要な職業です。

一朝一夕で身につくものではありませんが、必要なスキルを把握し学習を進めることで、最先端の技術を扱いながら確実に手に職をつけることができます。

なかがわ

自分に合った勉強方法を選び、スキルを身につけていきましょう!

AIエンジニアのスキルは独学でも身につけることはできますが、挫折しやすい点がデメリットです。

プログラミングスクールやオンライン講座を活用すれば、モチベーションを維持しながら学習を進めることができます。

効率的にスキルを身につけて、AIエンジニアへの転職を成功させましょう。

ちか

私もAIエンジニアを目指して、まずは「TechAcademy」の無料体験に行ってきたいと思います!

▼AIエンジニアの転職について気になる方におすすめの記事▼

【必見】AIエンジニアへの転職を成功させる3つのステップ!