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

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ai エンジニア なるには アイキャッチ

目次

  1. 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
  2. そもそもAIエンジニアとは
  3. 概要:AI技術を活用して人々の生活を豊かにする仕事
  4. 将来性:AI需要が高まるためニーズが増す
  5. 専門性が高い! AIエンジニアの仕事内容
  6. AI開発
  7. AI学習
  8. 学習データ分析
  9. 8ステップで目指す! AIエンジニアになるための方法
  10. ステップ①プログラミング言語の習得
  11. ステップ②データサイエンスの基礎知識を学ぶ
  12. ステップ③機械学習のアルゴリズムを学ぶ
  13. ステップ④プロジェクトを経験する
  14. ステップ⑤ポートフォリオを作成
  15. ステップ⑥AIエンジニアに役立つ資格の取得
  16. ステップ⑦AIエンジニアの仕事を探す
  17. 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
  18. 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
  19. ①論理的思考力の高い人
  20. ②好奇心旺盛な人
  21. ③課題解決能力の高い人
  22. 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
  23. ①プログラミングスキル
  24. ②データベースの運用スキル
  25. ③AIを駆使したデータ分析をするためのスキル
  26. ④数学・統計学の知識
  27. ⑤機械学習の知識
  28. 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
  29. ①AIエンジニアとしての技術を深める
  30. ②マネジメント職にキャリアアップを図る
  31. ③起業する
  32. ④AI技術の研究開発職にキャリアアップする
  33. 選択肢の幅を広げよう! AIエンジニアに類似した職種
  34. ①セキュリティエンジニア
  35. ②データサイエンティスト
  36. ③機械学習エンジニア
  37. ④ロボティクスエンジニア
  38. AIエンジニアを目指す学生からよくある質問に回答!
  39. AIエンジニアになるには専門スキルが必須! 念入りな事前準備で選考に臨もう

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。

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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技術を活用している例
  • 自動温度調整機能付きのエアコン
  • 掃除ロボット
  • 画像処理
  • 自動運転

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。

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キャリアアドバイザー

テクノロジーが進化し新しい応用分野が生まれるにつれて、ますますAIエンジニアは重要な存在となっています。

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。

DXとは
  • ITやデジタル技術の活用により、製品やサービス、また組織や事業などを変革すること

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。

キャリアアドバイザーコメント

加藤 大智

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AIエンジニアの必要性は今後さらに高まる

今後、AIエンジニアはさらに必要とされていくと考えられています。AIは人間がおこなう仕事の補完ができるうえ、企業の困りごとの解決にもつなげられるからです。

人間がおこなう仕事で不十分な部分はAIで補完でき、より質の高いものへと変えることができますよね。たとえば、顧客の行動を調べて分析する際、人の目では見逃してしまう行動履歴でもAIのチェックを入れることで見つけられることがあります。また、企業が抱えている課題はAIを導入することで解決につながる場合も多いです。さらに人手不足の課題を抱えているバスの自動運転などにも導入されるなど、課題解決のためにAIが導入される事例が増えています。

企業や社会の課題を解決するためのシステムを構築するAIエンジニアは、これからますますニーズが高まる職種といえますね。

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専門性が高い! AIエンジニアの仕事内容

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

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キャリアアドバイザー

また、深層学習という手法もあり、これは人間の脳のようなネットワークを組み合わせて複雑なパターンを発見しながら学習するものです。これらの手法はAI学習において代表的なものであり、多くのAIエンジニアが業務で活用しています。

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。

AI分析で扱うデータ
  • 音声
  • 文章
  • 画像
  • 自動車の運転
  • 人間の要素

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

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8ステップで目指す! AIエンジニアになるための方法

AIエンジニアになるための8つのステップ
  1. プログラミング言語の習得
  2. データサイエンスの基礎知識を学ぶ
  3. 機械学習のアルゴリズムを学ぶ
  4. プロジェクトを経験する
  5. ポートフォリオを作成
  6. AIエンジニアに役立つ資格の取得
  7. AIエンジニアの仕事を探す
  8. 面接でAIの知識や身に付けたスキルをアピール
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就活生

AIエンジニアの仕事は専門性が高そうですが、やりがいも大きそうですね! AIエンジニアを目指したいのですが、どのようにすればいいですか?

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キャリアアドバイザー

では次にAIエンジニアになるための8つのステップについて解説しますね。

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。

代表的なプログラミング言語
  • Python:機械学習に必要な豊富なライブラリが用意されており、AI開発やデータ解析に必要なスキル
  • Java:Web開発に必要なスキル
  • R言語:統計解析に適しており豊富なライブラリが用意されている
  • C++:高度な処理をすることができる

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。

  • Python
    AI分析に必要な豊富なライブラリを提供しており、画像処理や自然言語処理の分野で強みを発揮する
  • Java
    Web開発に必要なスキルの1つであり、AIとWebを組み合わせた開発にも役立つ。Jユーザーのブラウザで動作するプログラミング言語で、HTMLとCSSと組み合わせてWebページを構築することができる

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

データサイエンスとは
  • 数学や統計学、プログラミング、AIなどを組み合わせて組織や業務の課題を見つけたり、解決を図ること

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

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キャリアアドバイザー

プログラミングのコードの文法を学習しても、課題を解決するための具体的な処理が思い浮かばない場合があります。そんなときにアルゴリズムを学んで課題解決をストックしておけば、実現したい処理をスムーズにおこなうことができるのです。

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。

ポートフォリオに記載する内容の例
  • プロジェクトの詳細
  • 使用したツール
  • 自身の技術
  • 資格取得
  • 自分の役割、貢献度

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

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キャリアアドバイザー

ポートフォリオは定期的に更新することで自己成長を促し、就活でも役立ちますよ。

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

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キャリアアドバイザー

AIエンジニアに役立つ資格についてはこれから詳しく紹介します。

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 InstitutePython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。

新卒がAIエンジニアの仕事を見つける方法
  • 大学の学部や研究室と接点がある企業から探す
  • 先輩が働いている企業と接点を持つ
  • IT企業と接触できるイベントに参加する

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。

キャリアアドバイザーコメント

長尾 美慧

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AIエンジニアになるための8つのステップは計画的に取り組もう

これら8つのステップは決して即効性がある手軽な工程ではないため、時間をかけて計画的におこなうことが大切です。たとえば、プログラミング言語やデータサイエンスの基礎知識は、勉強してすぐに身につくものではありません。学校の授業と並行して勉強時間を確保し、じっくり取り組む必要があります。

また資格取得についても、試験日から逆算して勉強計画を立て、毎日コツコツと知識を蓄えていかなくてはいけません。試験当日に実力が発揮できるよう、心身や身の回りの環境を整えることも大切です。

これらの準備は大変そうに感じますが、時間をかけて取り組むことでスキルがしっかり身に付きます。また、「大変だけどAIエンジニアになりたい」という志望動機がゆるぎにくくなり、面接でも熱意をもってアピールできるようになりますよ。AIエンジニアになるための8つのステップは、じっくり取り組んで力をつけていきましょう。

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

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就活生

AIエンジニアになるにはさまざまな準備が必要なのですね……。

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キャリアアドバイザー

そうですね。専門性が求められる仕事だからこそ、新卒でもスキルのアピールが重要になりますよ。

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就活生

AIエンジニアに興味はあるのですが、自分に向いているかわからなくて……。

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キャリアアドバイザー

ではAIエンジニアに向いている人の特徴も紹介しますね。

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。

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キャリアアドバイザー

複雑なプログラミングを書くためには長時間かかったり、エラーやバグも発生します。そのため根気強くやり抜く忍耐力も必要といえますね。

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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分析力のアピール方法はこちらの記事を参考にしてくださいね。

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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

AIエンジニアになるための必須スキル
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AIエンジニアに向いている人の特徴に当てはまったので、目指してみます!

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それはよかったです! では次にAIエンジニアに必須なスキルについても押さえておきましょう。

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。

Pythonの活用事例
  • YouTube
  • Instagram
  • Google関連のWebアプリ

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。

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ほかにもC言語やJavaなど、複数の言語をマスターすることでより多彩な機能を搭載したAI開発に対応できます。

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。

データベースの運用スキルをつけるための方法
  • 資格を取得する
  • 書籍やWebサイトを活用する
  • オンラインコースを受講する

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

AIエンジニアが押さえておくべき数学の分野
  • 微分積分学:傾きや面積の求め方、データ解析に使用
  • 線形代数:ベクトルと行列を用いた大量計算、機械学習アルゴリズムの実装に必要
  • 数理統計学:高精度な予測モデル作成やデータの統計から傾向分析、AIに学習させるための推測に使用
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これらの知識を習得するとAI分野の数理科学の基礎を理解することができますよ。

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

機械学習に必要な知識
  • 統計学の知識
  • データベースに関する知識
  • プログラミングの知識(おもにPython)
  • 機械学習ライブラリの基礎知識
  • ディープラーニングに関する知識

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エンジニアのキャリアパス
  1. AIエンジニアとしての技術を深める
  2. マネジメント職にキャリアアップを図る
  3. 起業する
  4. AI技術の研究開発職にキャリアアップする

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。

マネジメント職で必要な能力・知識
  • リーダーシップ
  • ビジネスの理解
  • マネジメントスキル
  • AIエンジニアとしての深い知見

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

独立後に活躍できる分野の例
  • AIの開発や導入支援
  • コンサルティング
  • データ分析
  • 自然言語処理
  • 画像認識

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。

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キャリアアドバイザー

起業にはリスクがともなうので一般的には最低でも1〜3年ほど企業で実務経験を積んでから独立することが望ましいとされています。独学よりも企業で働きながらスキルを磨く方がメリットが多く、独立後の顧客からの信頼度も高くなります。

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。

選択する技術と必要な知識
  • データ解析技術:統計学やデータマイニング、機械学習のアルゴリズム
  • 画像解析技術:画像処理の基礎知識、ディープラーニングの応用知識
  • 自然言語処理技術:自然言語の解析、言語モデルの構築

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。

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キャリア
アドバイザー

もちろん技術を極めていくためには自分が得意な分野を選ぶことも重要です。

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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キャリアアドバイザーコメント

塩田 健斗

キャリアアドバイザーコメント塩田 健斗プロフィールをみる

AIエンジニアはキャリアの幅が広い

AIエンジニアは専門職ですが、キャリアの幅が広いことも特徴です。AIエンジニアの仕事はプログラミングやデータ分析の技術に加え、課題解決能力とコミュニケーション能力も磨かれるからです。

企業や社会が抱えている課題を解決しようと取り組む姿勢は、幅広いスキルが身につくためゼネラリストとしても活躍しやすいでしょう。またコンサルタントなどほかの職種や他業種にも挑戦しやすくなります。もちろんプログラミングとデータ分析の技術を極め、AIエンジニアとしてスペシャリストになる道もありますよ。

専門性が高いAIエンジニアですが、幅広いスキルも身に付けることができます。そのためAIエンジニアはスペシャリストだけでなく、ゼネラリストも目指せる職種といえますね。

選択肢の幅を広げよう! AIエンジニアに類似した職種

AIエンジニアに類似した仕事
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就活生

キャリアアップのイメージは湧いたのですが、AIエンジニアに似たような職種との違いがイマイチ理解できていないです。

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キャリア
アドバイザー

開発系のエンジニアの種類が多すぎて理解できていない人も多いですよね。

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就活生

初めて聞く職種や似ている仕事内容もあって違いや特徴がさっぱりわかりません……。

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キャリア
アドバイザー

わからなくて当然です! 最新テクノロジーの進化が早く、聞いたことがないエンジニアの職種が増えてきてますから。

世の中にはAIエンジニア以外にも多くのエンジニアの仕事があります。そこでAIエンジニアに類似しているおもな職種を4つ解説します。

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。

セキュリティエンジニアの仕事内容
  • セキュリティ対策の企画・設計
  • セキュリティ対策の導入・運用
  • セキュリティインシデントの対応

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。

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キャリアアドバイザー

セキュリティエンジニアはデジタル社会において私たちの重要な情報を守り安全に保つために欠かせない存在といえますね。

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。

データサイエンティストの仕事内容
  • データの収集・加工・整備
  • 統計学や機械学習などの手法を用いたデータ分析
  • データ可視化による分析結果の可読性向上
  • 分析結果のビジネスへの応用

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。

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キャリアアドバイザー

このシステムは事前に走行データや道路情報を取り込んでおくことで、配送状況と照らし合わせて最適な経路を提示することができるものです。この技術のおかげでドライバーの負担軽減につながっただけでなく、安定して配送することができるなどさまざまなメリットが生まれていますよ。

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。

機械学習エンジニアの仕事内容
  • データの収集・加工・整備
  • 機械学習アルゴリズムやモデルの開発・実装
  • 機械学習システムの設計・運用

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

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キャリアアドバイザー

たとえば、画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野では、機械学習を応用することで人間に代わって高度なタスクを自動化することができます。

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。

ロボティクスエンジニアの仕事内容
  • ロボットの設計・開発
  • ロボットの製造・組立
  • ロボットの運用・保守

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

キャリアアドバイザーコメント

堀内 康太郎

キャリアアドバイザーコメント堀内 康太郎プロフィールをみる

やりたいことと自信があるスキルの棚卸しで適性を見極めよう

エンジニア職は種類が多く、「どのエンジニア職が自分に合うかわからない」という学生もいるでしょう。自分に合うエンジニアを見極めるためには「自分は何がやりたいのか」「どんな能力に自信があるか」をチェックしましょう。

たとえば、責任感が強く社会に貢献したい学生は、セキュリティエンジニアに向いている場合があります。セキュリティエンジニアは企業のセキュリティを守り、重大事故を防ぐことで社会貢献できる仕事だからです。また、論理的思考力に自信のある学生は、複雑な情報の整理と仮説を立てる力が求められるロボティクスエンジニアとして活躍できる可能性があります。

エンジニア職のなかから自分に合った職種を見つけるために、自分のやりたいことや自信のあるスキルを振り返ってくださいね。

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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AIエンジニアを目指す学生からよくある質問に回答!

AIエンジニアになるには何から始めていいのかわからなかったり求められるスキルや向いている人の特徴を知りたいと思っている学生も多いでしょう。

AIエンジニアを志望する学生からよくある3つの質問にキャリアアドバイザーが回答していくのでぜひ参考にしてみてください。

  • AIエンジニアになるにはどうしたらいいですか?

    新卒からAIエンジニアになることは可能ですが、AIエンジニアに求められる知識やスキルは非常に高度です。そのため新卒から目指すにはAIエンジニアに必須のスキル、知識、資格取得が重要になります。オンラインの学習プラットフォームや専門学校、短期集中型の講座などを利用して必要な知識を身に付けるための事前準備を心掛けましょう。

    新卒からAIエンジニアを目指す場合、一般的には新卒向けのAIエンジニア採用試験を受けます。またエンジニア職として経験を積み、さらにAIに関する知識やスキルを身に付けてからAIエンジニアを目指すこともできますよ。

  • AIエンジニアになるために必要なスキルはありますか?

    AIエンジニアには大きく5つ必要なスキルがあります。具体的にはプログラミングスキル、データベースの運用スキル、AIを駆使したデータ分析、数学・統計学の知識、機械学習の知識の5つです。学習すべきスキルと内容を参考に継続的に学習していきましょう。

  • AIエンジニアに向いている人の特徴はありますか?

    AIエンジニアには論理的思考力がある人や問題解決能力がある人に向いています。その理由はAI技術には問題解決能力が必要であり論理的思考力を駆使して複雑な問題を解決する必要があるためです。また、AI技術は常に進化しているため好奇心旺盛な人は積極的に新しい技術やアルゴリズムを学ぶことができ、AIの世界でより深く探究することができるでしょう。

    さらに課題解決能力が高い人はAI技術の応用分野において問題を解決するための戦略を立てることができ、企業や社会に貢献することができます。

AIエンジニアになるには専門スキルが必須! 念入りな事前準備で選考に臨もう

新卒でAIエンジニアとして就職するためには大学でAIに関連する専攻やプログラミングなどの知識を得たり、必要なスキルや資格を取得することが必要不可欠です。AIエンジニアとして活かせるスキルを1つでも多く持っていると選考で有利になることがありますよ。

また、新卒は将来のポテンシャルを期待した採用枠になるため、入社後AIエンジニアとして活躍するイメージを持ってもらうことも重要です。念入りに事前準備を進め、選考でスキルや強みをアピールして選考突破を目指しましょう。

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