AIエンジニアになるには？必要な知識・技術を身に付けて活躍を目指そう

AIエンジニアはAI（人工知能）のシステム開発やAIを使ってデータ分析などを行うエンジニアのことです。

IT業界に限らず多くの企業で今後の活躍が期待され、需要が高まっている仕事です。

そこで、本記事ではAIエンジニアについての概要やAIエンジニアになるためのステップを解説します。

必要な知識・技術や役立つ資格なども解説するため、AIエンジニアを目指そうと考えている方は、ぜひ参考にしてください。

AIエンジニアとは？

あらゆる業界でIT化が進む中、現在、AIは非常に注目されている分野です。

AIエンジニアはその名の通りAIの開発や活用に携わるエンジニアのこと。

以下では、AIエンジニアの概要について紹介します。

仕事内容

近年では様々な業界・企業がディープラーニングや機械学習などの技術を活用してサービスを提供しており、AIエンジニアの業務は主に以下の3つに分けられます。

• AI開発
• 学習
• 分析

さらに、AIエンジニアは機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、データアナリストといった細かい役割ごとに呼び名が変わることも珍しくありません。

つまり、AIエンジニアは、AIを開発したり、ビッグデータの解析を行ったりする「AIに関わる技術者」全般を指すのです。

平均年収

求人ボックスの給料ナビによると、AIエンジニアの平均年収は496万円となっています。

AIエンジニアは最新の知識が必要なことや、その需要の高まりから、ITエンジニアの中では比較的高めの給与水準といえるでしょう。

ただし、同データの給与幅は広いため、勤務先や経験、求められるスキルによって大きく変わるといえます。

参照：求人ボックス求人ナビ「AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料（求人統計データ）」

需要・将来性

AIエンジニアは将来性があるといえます。

そもそも多くの企業では、慢性的にITエンジニアが不足している状態です。

そのため、IT化・DX化が進む中で専門性の高いAIエンジニアを確保するのが難しく、需要が高い状況が続いているのです。

また、多様なシステム開発の場での活躍も期待できるため、多くの業界・企業で需要があり、将来性があるといえます。

AIエンジニアになるには？

AIエンジニアとして働くためには、以下の5ステップで進めることをおすすめします。

ここからは、それぞれのステップについて詳しく解説します。

Step1.キャリアプランを明確にする

まず最初に、自分がAIエンジニアとして目指す方向性を明確にしましょう。

なぜなら、AIエンジニアと一口に言っても、AIエンジニアが担当する専門分野は多岐に渡るためです。

長期的・短期的にどのようなキャリアを進むのかを決めておくことで、目標や目指したい企業を具体的に絞り込み、学習に取り組むことができます。

Step2.基礎知識を習得する

進む方向性が決まったら、それに向けて学習を始めましょう。

AIや機械学習の基本概念などのAI技術の全体像をはじめ、自分が目指すキャリアに必要な知識を学びます。

応用的な技術を学ぶためにも、基礎知識をしっかり身に付けて土台を作ることが大切です。

特にプログラミングは必須スキルであるため、IT系の知識がない状態からAIエンジニアを目指すのであれば、プログラミングの勉強から始めましょう。

なお、AI分野において最も多く使用されるプログラミング言語はPythonです。

Step3.実践的なスキルを身に付ける

AIエンジニアとして活躍するためには、実際にAIシステムを開発・運用できる実践的なスキルが必要です。

基礎知識を学んだ後に、機械学習モデルやフレームワークを利用して実践してみましょう。

理論と実務のギャップを埋めておくことで、入社後にもスムーズに業務にあたれるはずです。

成果物ができたら、SNSなどで積極的に公開すると、ブラッシュアップでき、完成度も高められることでしょう。

Step4.資格を取得する

AIエンジニアとして働く上では、必須の資格があるわけではありませんが、企業によっては求人の条件として設定している場合もあります。

いずれにせよ、AIエンジニアとして働く際に役立つ資格を取得しておくことで、専門知識やスキルを証明し、就職を有利に進めることができるでしょう。

なお、おすすめの資格については後ほどご紹介します。

Step5.就活する

AIエンジニアになるための学習が進んできたら、同時に就職活動も始めましょう。

最初に定めたキャリアプランや自分の希望の働き方などをベースに企業を選び、自分が希望する業界や企業の分析、自己分析など、まずは基本的な就活対策を行います。

AIエンジニアになることを最終的な目標とするのであれば、最初は開発エンジニアとして働く方法もおすすめです。

開発エンジニアは、要件定義や設計、プログラミングなど、システム開発の基礎となる部分の経験を積むことができ、AIエンジニアにとって必須となる技術も身に付きます。

AIエンジニアになるために必要な知識・技術

ここからは、AIエンジニアに必要な知識や技術を具体的に紹介します。

どのような知識や技術が必要なのかをあらかじめ把握しておくことで、無駄のない学習・スキルアップができるでしょう。

AIに関する知識

AIエンジニアとして働くためには、当然ながらAIそのものへの理解が不可欠です。

AI技術の全体像を把握し、AIがどのような場所で利用されているのかを把握しましょう。

その上で、AIをどのように活用していくかを考えてみましょう。

広く基礎知識を身に付けておくことで、より実践的・応用的な力を身に付けることができるはずです。

ディープラーニング・機械学習の知識

AIエンジニアにとって、ディープラーニングや機械学習は核となる知識であり、幅広く理解しておく必要があります。

機械学習とは、データからパターンを学び、それをもとに予測や分類を行う技術のことで、AI開発の基盤になるものです。

また、ディープラーニングは、機械学習の1つであり、ニュートラルネットワークや画像認識、音声認識など最先端の技術のことを指します。

これらの仕組みを理解するだけではなく、フレームワークなどを使って実装の経験をすることが大切です。

プログラミングスキル

PythonはAI開発で最も使用される言語です。

Pythonにはグラフ描画や数値計算、統計計算といった機能を持つライブラリがあり、AIとの相性が良いためです。

したがって、AIエンジニアを目指すのであれば、基礎的な文法からデータ処理、ライブラリの活用まで深く理解しておく必要があるでしょう。

また、Pythonに加えて、統計解析に向いているR言語や、JavaScriptのような親和性の高い言語、最高位準の速度が出せるC++言語などの習得もおすすめです。

AI開発フレームワークの知識

フレームワークは、効率的かつ高度な開発に欠かせないスキルです。

TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークを使うことによって、複雑な数学的計算やアルゴリズムの実装を簡略化することができます。

つまり、実務における開発速度を大幅に向上させることができるのです。

なお、AI開発においても、Python関連や機械学習フレームワークのライブラリが多く利用されています。

データベース運用の知識

AIモデルの開発には、大量のデータが必要であり、効率的に管理・活用するためには、データベースに関する知識は欠かせません。

MySQL、PostgreSQLなどのリレーショナルデータベースや、MongoDBなどのNoSQLを使いこなすことで、様々なデータに対応できます。

また、データベースのパフォーマンス最適化やセキュリティ、バックアップといった運用面の知識も求められます。

数学の基礎知識

AIエンジニアにとって数学の基礎知識は必要不可欠です。

特に、線形代数、微分積分、確率、統計などはAIや機械学習の理論を理解する上で重要な分野です。

数学的な基礎を習得することで、動作原理を深く理解し、トラブルシューティングや改善に取り組むこともできるでしょう。

実証実験に関するスキル

AIエンジニアには、実証実験を設計し、結果を評価するスキルも求められます。

AIモデルの導入や改良を行う際には、データセットの検討や、実験条件の設計、結果の解析なども必要です。

研究と実務の橋渡しにもなるため、AI技術を実際の環境に応用するための鍵となるスキルといえます。

最新事例・技術のリサーチ力

AI技術は進化が速く、新しいアルゴリズムやフレームワークなどが次々と登場するため、素早く実務に応用できるスキルが求められます。

例えば、研究論文や専門サイト、業界カンファレンスなどを活用して情報収集を行い、トレンドや手法を把握することが重要です。

加えて、実際のコードを分析し、応用・改善する力を養うことも必要です。

データ分析力

AIモデルの性能は、質の高いデータと適切な前処理が大きく影響するため、データ分析のスキルは必須です。

PythonやR言語を使った分析のスキルや、Pandas、Matplotlib、Seabornなどのライブラリの活用も重要です。

また、得た分析結果を分かりやすく報告し、設計に反映する能力も求められます。

論理的な思考力

AIモデルの設計や改善、実装時に発生する問題に対しては、原因を特定し、効率的に解決策を導き出す能力が求められます。

加えて、クライアントやチームメンバーに対して複雑な技術や手法を分かりやすく説明するコミュニケーションがあると、よりスムーズに開発を進めることができます。

日常的にデータ分析やプログラム設計をしながら論理的に考える癖をつけておくことが大切です。

AIエンジニアになるために役立つ資格

先述の通り、AIエンジニアになるためには必須の資格があるわけではありません。

しかし、求人によっては条件として設定しているものもあり、自分のスキルの高さをアピールできる材料にもなるため、できる限り取得しておくことをおすすめします。

以下では、AIエンジニアになるために役立つ資格をご紹介します。

G検定

G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施する、AI・ディープラーニングの活用リテラシー習得のための検定試験です。

ディープラーニングを始めとして、AIの基本的な概念や用語、AIに関する様々な技術的な手法やビジネス活用のための知識を有しているかどうかを確認できます。

AI技術の基礎を固めるために最適な資格といえるでしょう。

参考：一般社団法人日本ディープランニング協会「G検定とは」

E資格

E資格は、G検定と同じく、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施する試験で、より実践的なAI技術のスキルを証明することができます。

E資格では機械学習や、ディープラーニングへの理論、実際に適切な手法で実装する能力を持っているかが問われます。

参考：一般社団法人日本ディープランニング協会「E資格とは」

統計検定

統計検定は、統計に関する知識を中心に、データ分析や統計学などの活用力を評価する全国統一試験です。

データに基づく客観的な判断をして、科学的に問題を解決する能力は、仕事や研究をするために必須です。

そのため、資格を取得しておくことはAIエンジニアとして活躍する上での強みになるでしょう。

参考：一般財団法人 統計質保証推進協会「統計検定とは」

Pythonエンジニア認定試験

Pythonエンジニア認定試験は、AI開発において汎用プログラミング言語であるPythonの専門知識を評価する試験です。

最も使われているプログラミング言語の1つであるPythonに関する知識は、AIエンジニアでも必須なので、取得しておくことをおすすめします。

試験は「基礎」「データ分析」「実践」に分かれているため、まずは「Pythonエンジニア認定基礎試験」から挑戦してみるとよいでしょう。

参考：一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会「PythonED」

画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定は、画像情報教育振興協会が実施する民間資格です。

エンジニア向けの資格となっており、画像処理術を使ったシステム開発や設計のスキルを評価する試験です。

画像をデータとして処理し、より鮮やかで高品質にしたり、データを利用してアプリケーション開発や運用などを行ったりする際に活用できるスキルを証明できます。

参考：画像情報教育振興協会「画像処理エンジニア検定」

Professional Data Engineer

Professional Data Engineerは、データ処理システムや機械学習モデルを構築してデータ収集・分析を行い、結果に基づいた意思決定ができる能力を証明する資格です。

データ処理ワークロード設計、構築、デプロイ、モニタリング、維持、保護など、様々な能力が求められます。

なお、この資格はGoogle Cloudの認定の1つとなっています。

参考：Google Cloud「Professional Data Engineer」

AWS Certified Machine Learning – Specialty

AWS Certified Machine Learning – Specialtyは、機械学習に精通していることを証明する認定資格です。

試験では、機械学習の知識を基礎として、SageMakerでの実装方法が問われます。

AWSクラウド環境での機械学習ワークロードの設計、構築、実装に関する深い知識と多様な経験をもつことを証明できます。

参考：AWS「AWS Certified Machine Learning – Specialty」

Microsoft Azure AI Fundamentals

Microsoft Azure AI Fundamentalsは、マイクロソフト社がエンジニア向けに提供する認定資格で、テクノロジー初心者向けといえます。

機械学習とAIの概念及び関連するMicrosoft Azureサービスの基礎知識についてのスキルが問われるため、この資格を持つことでこれらのスキルの証明ができます。

なお、認定資格に合格するためには、Microsoft Azureに関する基本的な用語を理解しておきましょう。

参考：Microsoft「Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals」

AIエンジニアに向いている人の特徴

AIエンジニアは需要の高い仕事ですが、誰にでもできる仕事というわけではありません。

ただし、以下のような特徴がある人は、AIエンジニアに向いているといえるため、AIエンジニアを目指すことをおすすめします。

課題解決が得意

AIエンジニアはビジネスや社会の様々な課題を技術で解決することが役割の1つです。

データから有益な情報を引き出したり、業務プロセスを効率化するモデルを構築する場面で、問題を正確に捉え、最適な解決策を提案する能力が求められます。

ビジネスやユーザー視点から問題を捉え、具体的な価値を生み出せる人は重宝されるでしょう。

論理的思考力がある

AIを活用したシステムの開発や運用では、複雑な問題や課題を体系的に捉えて、段階的に解決する能力が求められます。

また、プロジェクト全体の流れを理解し、目的に合った適切なアプローチを選ぶ力も重要です。

さらに、AI技術の複雑な概念をクライアントやチームメンバーと共有する必要があるため、論理的思考力がある人は、チームやプロジェクトにおいて信頼されるでしょう。

発想力がある

AIを活用する場面では、定型的な解決策だけではなく、柔軟で創造的な考え方が求められます。

どのように製品やサービスにAIを組み込むのか、既存の技術をどのように応用するかなど、新たなアイディアが課題解決のカギとなるのです。

あらゆる物事への好奇心が強く柔軟な発想力がある人はAIエンジニアに向いているといえます。

学習意欲が高い

AIエンジニアとして活躍する上で基本となるのが、学習意欲の高さです。

AIや機械学習の分野は、技術革新や新しいフレームワークやアルゴリズムなどが頻繁に登場します。

そのため、常に最新の知識・技術を身に付けていく姿勢がなければ流行に追いつけず、クライアントの課題解決に貢献するのも難しくなってしまいます。

常に最新の情報が得られるようにアンテナを張り、学習する姿勢がある人はAIエンジニアに向いているといえるでしょう。

まとめ

AIエンジニアはAIを活用したシステム開発やデータ分析などに携わるエンジニアであり、多くの業界・企業での活躍が期待されるため、現在需要が高まっています。

本記事で解説した5ステップを踏むことで、AIエンジニアへの道を進むことができるでしょう。

ただし、AIエンジニアには多様な知識・技術が必要となり、人によって向き不向きもあるため、本記事を参考にして自分はAIエンジニアに向いているかも考えてみてください。

弊社ESESはSES企業です。

SESとは、システム開発などの一連の業務に関する契約形態の1つで、SES企業が常駐先であるクライアント企業にエンジニアを派遣するという仕組みのことをいいます。

弊社では「案件選択制度」を取り入れており、エンジニア自身で案件を選択できるため、AIエンジニア向きの案件についても、スキルレベルや希望に合わせて選択可能です。

スキルアップやキャリアアップのサポートもしているため「目指すキャリアがあるけどスキルの高さが不安……」という人にはぴったりといえます。

まずは弊社でスキルアップをしながら自己研鑽をし、広く活躍できるAIエンジニアを目指しませんか？