AIエンジニアになるには適性と覚悟が重要｜新卒で目指す8ステップ

AIエンジニアになるには専門知識が求められる！ 必須スキルと目指し方を知ろう

こんにちは。キャリアアドバイザーの北原です。学生からよく

「AIエンジニアに必要なスキルを教えてください。」
「AIエンジニアは未経験からでもなれますか？」

といった質問を受けます。今、注目のAIエンジニアについて興味はあってもどのように目指せばいいのかわからない学生や、必要なスキルがよくわからないと悩んでいる学生もいるでしょう。

AIエンジニアはほかのエンジニアと比較するとまだまだ一般的ではないため、目指し方を知ることは簡単ではありません。またAIエンジニア専門性が高く、多くのスキルが必要な仕事です。そのためAIエンジニアになるには目指し方を知るだけでなく、一定のスキルや適性が求められます。

この記事では、AIエンジニアの業務内容や必須スキル、向いている人の特徴について解説します。この記事を参考にAIエンジニアの理解を深め、就職先を選ぶ際の参考にしてくださいね。

そもそもAIエンジニアとは

AIエンジニアとはAI（人工知能）に関する技術やシステムを開発するエンジニアのことです。機械学習やデータ解析などの技術を使ってAIや機械学習システムを開発し、それらを実際に運用していくことが求められます。

AIエンジニアは未来を変えていく存在であり、技術を使って世界をより良い方向に導くことができる非常にやりがいのある職種です。AIエンジニアを目指すなら、まずはどんなものにAIが使われているのかやAIエンジニアの将来性を確認しましょう。

概要：AI技術を活用して人々の生活を豊かにする仕事

最近ではAIがさらに身近に感じられるようになりましたね。人間が操作しなくてもAIが自動で温度調整してくれるエアコンや掃除ロボットなど、AIの進歩は私たちの暮らしに大きな影響を与えています。

AIエンジニアが開発したシステムはあらゆる分野で活用され、私たちの生活をより便利に、より快適にしています。また画像認識によるがんの早期発見や災害時の人命救助など、今まで困難だったこともAI技術によって可能になっていますよ。

将来性：AI需要が高まるためニーズが増す

近年IT人材の求人が急増しており、その背景には​​​​​​​​​​​​2020年に経済産業省がとりまとめた「デジタルガバナンス・コード」のなかで触れているデジタルトランスフォーメーション（DX）​​推進があります。

また、経済産業省が危惧している「2025年の崖」によると、日本企業がデジタル化に取り組まなければほかの国との競争上の優位性を失い、2025年から2030年にかけて年間12兆円もの経済的損失を被ると予測されています。

こういった背景から、多くの企業はデジタル化に取り組むことが急務となっています。そのためIT人材、特に「AI開発者」の求人が急増し、今後もますますニーズが高まるでしょう。

専門性が高い！ AIエンジニアの仕事内容

AI技術の進化により「AIエンジニア」という職種が注目されています。しかし、まだまだ一般的な職業ではないため具体的な仕事内容をイメージを持っている人はあまり多くないでしょう。

仕事の範囲はビジネスや社会問題に対してAIを活用した解決策を提案することにまでおよびます。これにはAI技術に関する知識だけでなくビジネスや社会問題についての深い理解も必要です。

非常に専門性の高い職業で高いスキルが求められる「AIエンジニア」の仕事内容について解説するので、AIエンジニアに興味がある人はぜひ参考にしてくださいね。

AI開発

AIシステム開発はシステム処理、実装、テストを通じて理想的なパフォーマンスを実現し、AIエンジニアが新しい機能や性能を生み出すための重要な役割を果たしています。声認識や画像認識などの機能を持つAIを開発する場合、ユーザーやデバイスとの相性を考慮することが重要です。

AIシステムの研究開発には機械学習やディープラーニングなどのAI技術に加え、数学や統計学、プログラミング言語などの専門的な知識が必要です。また、AIシステムの開発にはデータの収集や前処理、モデルの選定や評価など多くの工程を要します。

特にPythonは主流のプログラミング言語であり、AI開発にはKeras、TensorFlow、PyTorchなどのライブラリ（AI開発に必要なプログラミングを代わりにおこなってくれるソフトウェア）が使用されます。さらに、AI開発では法律や倫理規定に基づくガイドラインを遵守することも重要です。

AI学習

AI開発は単なるプログラムの作成とは異なり、AIに「学習」というステップを含ませることで、その精度を上げていく必要があります。

このステップにはAIに大量のデータを与え、それを処理し自己学習する機械学習技術が使用されます。この技術はアルゴリズム（問題を解決するための一連の方法を示したもの）を用いることで膨大な情報を効率的に処理することが可能で、人間では気づかない法則性や関係性を見つけ出すこともできます。

学習データ分析

AI学習の後には、AIによる「分析」という作業がおこなわれます。「分析」とはAIが自動的に抽出したパターンやルールを使用して学習データを分析し、状況判断をおこなうことを指します。

たとえば、音声や文章、画像などユーザーのデータをAIに分析させ、得られた結果をリサーチに活用することができます。AI分析は効率的なデータ処理の手段として現代社会で、ますます重要になってきているといえるでしょう。

8ステップで目指す！ AIエンジニアになるための方法

AIエンジニアには専門性の高い知識や高度なスキルが求められます。そのため、どのようなスキルを身につけなければいけないのかをしっかりと把握しておくことが大切です。

AIエンジニアになるための学習方法から面接のアピール方法まで8つのステップで解説するので、AIエンジニアを目指したい人は参考にしてくださいね。

こちらの記事ではエンジニアの就活で重視されることについて解説しています。エンジニア志望ならあわせて確認しておきましょう。

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ステップ①プログラミング言語の習得

AIエンジニアには基本的なプログラミング技術に加え、各言語に対する理解が必要です。各言語には異なる特徴があり、それを理解することでより効果的な開発が可能になります。

プログラミング言語を習得するにあたっては独学でも可能ですが、効率よく学びたいのであればプログラミングスクールに通うのがおすすめです。また、きちんとスキルを身につけるためには定期的にアウトプットすることを心がけましょう。

PythonとJavaは必須

AI開発においてPythonとJavaは最低限必要なスキルであるため詳しく解説します。

特にPythonは比較的、簡単に学べるため初心者にも人気があります。AIエンジニアにとってPythonをマスターすることは非常に重要なスキルであるといえるでしょう。

ステップ②データサイエンスの基礎知識を学ぶ

AIエンジニアはAI技術を活用して企業の課題を解決したり、新たな価値を創造する役割を担っています。そのため、AI技術に関する知識やスキルだけでなく、データサイエンスに関する知識やスキルも必要です。

データサイエンスに必要な知識としては統計学や情報工学などがあげられます。大学の講義で受講できる場合もあるので、積極的に知識の習得に取り組むことをおすすめします。

ステップ③機械学習のアルゴリズムを学ぶ

機械学習はコンピューターが自ら学習することで、人間が手を加えなくてもデータの分析や予測をすることができる技術です。機械に学習させるには問題を解決するための手順や方法を明確にしたアルゴリズムを設定する必要があります。

たとえば、Google検索ではある一定のルールや基準をもとに表示させる順番を決まっています。これはプログラムの形でコンピューターに提供することで、AIが基準にのっとって判断しているからです。つまり、機械学習は学習手順のアルゴリズムをコンピューターにプログラミングすることによって実行されます。

ステップ④プロジェクトを経験する

AIを活用するプロジェクトに参加して、実際にプロジェクトを経験することがAIエンジニアを目指すうえで非常に重要です。AIの技術やアルゴリズムについて深い知識を持っているだけでなく、実際にプロジェクトに携わって問題を解決する能力やチームと協力するスキルを身につける必要があるからです。

プロジェクトを経験することで、実際のビジネスニーズに合わせたAIの活用方法や実際のデータセットを扱うスキルを身につけることができます。AIの理論だけでなく実践的なスキルを身につけることができるでしょう。

インターン参加がおすすめ

新卒でAIエンジニアを目指す場合、インターンシップへの参加が非常に有益です。インターンを通じてAIエンジニアに必要なスキルや知識を身につけることができるだけでなく、実際の現場での経験を積むことで就活においても大きなアドバンテージになりますよ。

インターンではAIエンジニアの仕事や開発方法を学ぶだけでなく、実際にプロジェクトに参加することでAI技術の応用力や実装力を身につけることができます。

また技術力だけでなく、AIエンジニアに必要なコミュニケーションスキルやプレゼンスキルなども磨くことができ、これらのスキルはキャリアを積むうえで欠かすことのできないものです。新卒でAIエンジニアを目指す人は積極的にインターンに参加するようにしましょう。

AIエンジニアを目指すなら長期インターンへの参加がおすすめです。長期インターンについてはこちらの記事で詳しく紹介していますよ。

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ステップ⑤ポートフォリオを作成

ポートフォリオとは自分がおこなってきたAI開発やプロジェクトの成果物や実績をまとめたもので、自己アピールをするときに活用します。

プロジェクトで得た知識やスキルの習得過程、学びをまとめることで自分が成長した証明にもなります。また、ポートフォリオは人それぞれ異なるので、自分の人柄や個性を知ってもらうことにもつながりますよ。

ポートフォリオの作成方法はこちらを参考にしてみてください。

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ステップ⑥AIエンジニアに役立つ資格の取得

多くの資格が存在するため、重要度のあまり高くないものは取得しなくてもいいと思っている人も多いでしょう。しかし、今後AI技術がますます注目されAIエンジニアの需要が高まることが予想されるため、AIエンジニアに関連する資格は積極的に取得することをおすすめします。

また、資格はアピールするためのものだけではありません。自分が今どのレベルにいて、さらにどのようなスキルが必要かを把握する指標にもなります。

さらに、ビジネスの現場でもAIに関連する技術や知識を持った人材が求められているため、資格を取得しておくと就活においても有利になるでしょう。

Python試験・G検定・E資格

AIエンジニアにとって特に重要な資格としてPython試験・G検定・E資格があります。それぞれの試験の詳細と証明できるものを紹介します。

試験名	試験日程	主催者	証明できるもの
Python試験	随時	Python Institute	Pythonの基礎的な知識とスキルを有して いること
G検定	年2回	日本ディープラーニング協会	AIの基礎知識と活用方法を理解している こと
E資格	年2回	日本ディープラーニング協会	ディープラーニングの理論と実装に関す る高度な知識とスキルを有していること

特にAI開発においてPythonは、ますます主要なプログラミング言語となっています。Pythonを扱えるエンジニアは、まだ少なく今後も需要は増えることが予想されているため、Python試験の取得がおすすめです。

ステップ⑦AIエンジニアの仕事を探す

新卒がIT企業の仕事を探す方法は一般的に求人サイトを利用することが多いでしょう。しかし、IT人材の慢性的な不足により、企業間で人材の争奪戦が繰り広げられています。そのため積極的に新卒IT人材を探し自社で育てるという動きが活発で、求人サイト以外からの採用も多くあります。

今、注目を集めているAIエンジニアを目指す新卒が企業と出会う方法を解説します。

求人サイト以外からだと、自身の所属大学の学部や研究室と接点がある企業がないか、さらには先輩のつてを辿ってみるのも良いでしょう。また、そのような接点がない場合でも積極的にIT企業と接触できるイベントに参加してみることもおすすめです。

求人が見つからない場合は就活エージェントを活用しよう

求人が見つからない場合は就活エージェントを活用することがおすすめします。就活エージェントを利用することで、AIエンジニアになるにあたってのアドバイスや自分に合った求人情報を収集することができますよ。

就活エージェントは自分の希望条件に合った求人情報を提供してくれるため、自分で求人情報を探すよりも効率的に就活ができます。また、就活エージェントに登録することで最新の求人情報や非公開の求人まで、いち早く知ることができますよ。

特にAIエンジニアは専門的なスキルが求められる分、入社後活躍AIエンジニアとして活躍できるポテンシャルをアピールすることが重要です。就活エージェントは自己PRや志望動機の添削など、就活に必要なサポートも提供しているので、効果的な対策をするためにもぜひ就活エージェントを活用しましょう。

ステップ⑧面接でAIの知識や身に付けたスキルをアピール

AIエンジニアは専門的なスキルが求められるからこそ、面接では今までの経験や身に付けたスキルなどを盛り込みながら、入社後活躍できるイメージを持ってもらうことが重要です。

自分の経験や強みを活かせそうな点を明確にするためには、まず関心がある業界や企業、AIエンジニアの職務内容について理解を深めることが大切です。次に資格取得やインターン、イベント参加、学校で携わったプロジェクトなど実績を時系列で書き出しましょう。こだわった点や工夫したこと、成果についても明確にし、まとめておくこともおすすめです。

面接では自分がアピールしたいことではなく相手が評価したいポイントに沿ってアピールすることが大切です。未経験で実務経験がない新卒は資格やインターン、学校の成績など客観的な実績を積極的に作ることが重要になります。自分自身の能力と経験をしっかりとアピールしましょう。

適性をチェック！ AIエンジニアに向いている人の3つの特徴

AIエンジニアに興味はあるものの、自分に適性があるか不安な学生もいるでしょう。AIエンジニアに向いている人の特徴を紹介するので、自分に当てはまるか確認してみてくださいね。

①論理的思考力の高い人

AIエンジニアは複雑な問題を分析し、アプローチする能力が必要不可欠です。このような問題に対処するためには、AI開発に必要なさまざまなアルゴリズムやモデルを適切に理解していなければなりません。

AIエンジニアはデータの解析にも深い知識を持っていることや大量のデータを処理するために必要なプログラミング言語やデータベースの知識も必要とされます。そのため論理的思考力を持ち、問題に対して正確かつ迅速に対処することが求められるでしょう。

②好奇心旺盛な人

AIエンジニアは好奇心旺盛で新しいアイデアや技術に興味を持つ姿勢も必要です。AIの分野は常に進化し続けており、新しい技術や手法が次々と登場しています。そのため、自己学習能力が高く、新しい技術やアイデアに対する強い興味を持つことが求められますよ。

また単なる技術の習得にとどまらず、その技術をどのように応用するか考え実践することも求められます。そのため、ただ情報をインプットするだけでなく、自分で課題を見つけて解決する能力も必要です。

好奇心旺盛さをアピールするコツはこちらを参考にしてみてください。

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③課題解決能力の高い人

AIエンジニアには課題解決能力の高さも求められます。膨大な量のデータを処理するための複雑なアルゴリズムやモデルを開発することが必要であり、そのためには問題に対して効果的な解決策を見いだす能力が必要だからです。

また、複雑な問題を解決するためには分析能力や、データを分析するためのストレス耐性も重要です。複雑なプログラムで無数の問題に出会ったとき立ち止まらずに開発を進める根気強さが求められるからです。

問題解決能力の鍛え方についてはこちらで紹介しているので、あわせて確認しておきましょう。

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専門性をアピール！ AIエンジニアになるための必須スキル5選

今後もますますAIの進化にともなって世の中が発展していき、AIエンジニアを目指す人も増えていくと思われますが、実際にAIエンジニアにはどのようなスキルが必要なのでしょうか。

AIエンジニアを志望する際に有利になる資格やスキルについて解説するので、目指すにあたって参考にしてみてください。

①プログラミングスキル

プログラミングは機械学習を活用したり、構築したAIを修正するうえで必要になる基本的なスキルです。

特にAIエンジニアにとってPythonのプログラミングスキルはAI開発やデータ解析の際に必要になるため、最低限身につけておかなければならないスキルといえるでしょう。

プログラミングスキルを身につけるためには、ただ学ぶのではなく、なぜ学ぶのかという目的を明確にすることが重要です。基礎を学んだうえで反復練習し、身につけたスキルを定期的にアウトプットすることを心がけましょう。

②データベースの運用スキル

AIエンジニアはデータベースを設計、構築し運用していくスキルや経験が求められます。データベースとはデータを活用しやすくために整理されたデータの集まりのことです。

データベースとは目的に応じて集めたデータを利用しやすい形にまとめたものです。

機械学習やディープラーニングの知識に加えて、大量のデータを効率的に管理するためにはデータベースの運用スキルが不可欠です。AIシステムは長期にわたって運用されることが多く、データベースの運用スキルを持ったAIエンジニアがいることで、AIシステムの運用におけるトラブルの発生を防ぐことができるでしょう。

③AIを駆使したデータ分析をするためのスキル

AIエンジニアは機械学習、自然言語処理、画像認識などの技術を駆使してデータから洞察を得ることを目的としたデータ分析をおこなうため、AIを駆使したデータ分析をするためのスキルも求められます。

AIを活用したデータ分析はビジネスや科学技術分野でさまざまな活用がされています。たとえば、マーケティングや金融分野において顧客の行動パターンや信用リスクの予測などに応用されています。また、医療やバイオテクノロジー分野において疾患の診断や治療法開発に役立てられています。

④数学・統計学の知識

AIのアルゴリズムやモデルは、数学の基礎に基づいて構築されているため、AIエンジニアにとって数学の知識は不可欠です。しかし、AIの分野において学ぶべき数学は非常に多岐にわたり、どこから手を付けていいのかわからないという人も多いでしょう。

そこでAIエンジニアが理解する必要がある最低限の数学を3つ解説します。おもに使われる分野から勉強を進めてみましょう。

⑤機械学習の知識

機械学習を用いることで機械が自律的にデータやパターンを認識し物事を識別できます。そのため、人間の手を加えなくてもシステムが自らデータを解析して物事の予測をおこなうことが可能です。

機械学習の応用は多岐にわたり画像認識や音声認識、自然言語処理、推薦システムなど、さまざまな技術に利用されています。たとえば製造業の外観検査において類似した画像を自動で分類し、不良検知の分析にかかる時間の短縮、人員の削減につながっています。

将来の選択肢も確認！ AIエンジニアのおもな4つのキャリアパス

AIエンジニアとしてのスキルを磨いた後のキャリアパスが気になる人もいるでしょう。今後のキャリアパスを描くうえで代表的な4つのキャリアプランを解説します。

AIエンジニアの将来の選択肢を確認し、自分がどのような職種に向いているのかや、どのようなスキルを身につけるべきかを参考にしてみてください。

①AIエンジニアとしての技術を深める

AIエンジニアのキャリアアップの1つにはAIエンジニアとしての技術を深め、専門性を極めていくことがあげられます。

AI技術は急速に進化しているため、新しい知識や技術を修得し、スキルを磨き続けていくことは不可欠です。より高度なAIシステムの開発に貢献するためにも、AIエンジニアとしての日々の業務に加え自己学習や情報収集に時間を割くようにしましょう。

②マネジメント職にキャリアアップを図る

マネジメント職では、より広い視野を持ち大規模なプロジェクトをリードすることが可能となるでしょう。AIエンジニアがマネジメント職にキャリアアップするために必要な能力を解説するので参考にしてみてください。

マネジメント職はチームを率いてプロジェクトを成功に導く存在です。そのためチームとの密なコミュニケーションや、プロジェクトを滞りなく進めていく計画性は必須スキルといえるでしょう。

またトラブルが発生した際に正しい判断をする必要があるなど、マネジメント職は誰よりも知識や技術について理解を深めておく必要があります。マネジメント職になっても常に学び続けることが求められるのは変わらないことも覚えておきましょう。

③起業する

AIエンジニアのキャリアパスとして起業する選択肢もあります。起業することで会社に所属しているときより高収入を目指せたり、自分がやりたい事業を進めることができるなどのメリットがあります。

ただしAIエンジニアとして起業するにはAI技術の知識や経験だけでなく、ビジネスアイデアやマーケティング戦略、営業スキルなども必要です。また、見積書や請求書、確定申告などのさまざまな事務作業にも時間を割かなければなりません。

④AI技術の研究開発職にキャリアアップする

AI技術の研究開発職にキャリアアップするには自分の得意分野に合わせた専門分野を学ぶことが重要です。研究開発職はAIの最新技術を最先端で研究・開発する仕事です。そのため、AIエンジニアが研究開発職にキャリアアップすることで、AIの最新技術に常に触れながら、自身のスキルを磨くことができます。

どのような技術を研究していくかによって学ぶべき知識も変わってきます。自分が興味を持ち楽しく取り組める分野であれば、より深く学ぶことができます。そのため、どの技術にチャレンジするか決める際には楽しめるかどうかを基準に選ぶことをおすすめします。

研究職に向いている人や仕事内容についてはこちらの記事で詳しく解説しているので、あわせて確認しておきましょう。

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ここまで見てきたとおり、AIエンジニアは専門性が高い仕事です。これから紹介する4つの職種についても理解を深めて、就活の選択肢を広げてみてくださいね。

①セキュリティエンジニア

セキュリティエンジニアは、悪意のある人が重要な情報を盗んだり改ざんすることから私たちを守るための仕事をおこなっています。このような攻撃は個人や企業、政府機関などのあらゆる組織に影響を及ぼす可能性があるため、問題を未然に防止したり問題が発生した場合には迅速かつ効果的に対処することが求められます。

また、セキュリティエンジニアはシステムを安全に稼働させるためにも重要な役割を担っています。日々進化するテクノロジーに対応するために常に最新の情報を収集し、システムの脆弱性を特定して修正するための対策を講じていますよ。

セキュリティエンジニアの詳しい仕事内容についてはこちらで紹介しているので、あわせて確認しておきましょう。

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②データサイエンティスト

データサイエンティストとは、データの収集、分析、解釈、そしてそこから得られた知見を活用するまでの一連のプロセスを担う専門家です。企業の中には膨大なデータを収集しているにもかかわらず、その情報を有効に活用できていないという課題があり、それを解決するのがデータサイエンティストです。

データ解析に必要な統計学、数学、プログラミングなどのスキルを持ち、機械学習やAIなどの最新技術を駆使して、データから価値ある情報を引き出します。そのため顧客の嗜好や需要予測、マーケティング分析、商品開発などに役立ちます。

たとえば、配送会社では販売データや需要ニーズを分析し、支店ごとの配送量を予測します。配送ルート最適化システムが配送計画を自動作成するためドライバーは計画の立案をする必要がありません。

新卒でデータサイエンティストになる方法についてはこちらで紹介しているので、あわせて確認しておきましょう。

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③機械学習エンジニア

大量のデータを扱うには人間の限界があるため、「機械（コンピューター）」が自動で「学習」することでデータの背後にあるルールやパターンを発見できるようにするのが機械学習エンジニアです。

機械学習は人間の手でプログラムするよりも高速かつ正確にデータを分析できるため、現代のビジネスやサイエンスにおいては非常に重要な技術となっています。

④ロボティクスエンジニア

ロボティクスエンジニアの仕事はロボット本体の設計から動作のプログラミング、それにともなうセンサーの開発など多岐にわたります。

具体的にはロボットのハードウェア設計やソフトウェア設計、制御系の設計や開発、センサーやアクチュエーターなどの機械部品の選定や開発そしてロボットの各部分がスムーズに動作するようにシステムの組み立てやテスト、トラブルシューティングすることなどが含まれます。

また、ロボットが人間と共存・共働を実現するためには人間とのコミュニケーションや安全性に関する研究開発も欠かせません。そのため音声認識や画像認識などの人工知能技術の研究開発や、ロボットの安全性やセキュリティに関する研究開発もロボティクスエンジニアの重要な仕事の1つとなります。

責任感のアピール方法についてはこちらで紹介しているので、あわせて確認しておきましょう。

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