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AIエンジニアになることは難しいと言われていますが、どのような理由から難しいと言われているのでしょうか。本記事ではAIエンジニアに必要な知識やスキル、AIエンジニアになるのが難しい理由などを紹介していきます。ぜひ、参考にしてみてください。
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目次
「AIエンジニアの仕事内容って？」
「AIエンジニアになるのは難しいの？」
「AIエンジニアにはどんなスキルが必要？」
このように、近年注目されているAIエンジニアについてさまざまな疑問を抱いている方もいるのではないでしょうか。
本記事では、AIエンジニアを取り巻く現状やAIエンジニアの仕事内容などを紹介しています。この記事を読むことで、AIエンジニアがどのような職業なのか把握できるでしょう。
また、AIエンジニアに求められる知識やスキル、将来性なども解説しているため、AIエンジニアを目指しているという方も参考にできるでしょう。
AIエンジニアについて知りたい方は、ぜひこの記事をチェックしてみてはいかがでしょうか。
AIエンジニアとは、AIに関わるエンジニア全般を指す言葉です。AIを活用した技術はさまざまなサービスやシステムに活用されており、市場も急速に拡大しています。
AIの開発に携わるAIエンジニアは注目されている職業だと言えますが、現在AIエンジニアはどのような状況にあるのでしょうか。ここではAIエンジニアを取り巻く現状について解説していきます。
AI技術は日本だけでなく世界中で注目されている分野であるため、AIエンジニアは国内外で需要のある職業です。また、日本国内よりも海外の方がAI開発に携わる技術者の収入は高い傾向があります。
AIエンジニアとして高いスキルや英語力があれば、海外で働くことも視野に入れられるでしょう。
市場の拡大と共にAI人材の数も増えていますが、AI技術開発を行っている多くのIT企業がAI人材不足になっています。
AI開発を行うためには一般的なエンジニアとしてのスキルの他に、データ分析や数学など専門性の高い知識や技術が求められます。もともとこのような分野を学んできた人材の数が少なく、人材育成にも時間がかかることから、AIエンジニアは人手が足りていない状況になっています。
現在さまざまな業界や産業でIT化が進んでおり、高度IT人材の需要が高まっています。多くの大手企業がIT人材を求めていることもあり、データサイエンスなど専門性の高い学部を卒業した学生の初任給も上がっています。
また、AI開発の流れも活発なため、中途採用でAIエンジニアを採用したいと考えている企業も多いでしょう。このような事情から、AIエンジニアの求人は非常に高収入となっています。
前述のとおり、AIエンジニアとは、AIに関連した開発に携わるエンジニアの総称です。そのため、AIエンジニアの仕事内容を細かく分けると、同じAIエンジニアでも「機械学習エンジニア」や「データサイエンティスト」といった異なる職種で活躍しています。
職種によって担う分野や役割なども異なるため、ここからは、AIエンジニアの仕事内容について解説していきましょう。
機械学習エンジニアは、機械学習に関するシステムの開発などを行う、プログラム分野のAIエンジニアです。
機械学習は、AI技術を実現するための中核となる技術で、機械学習でコンピューターを学ばせることにより、膨大なデータの中から特定のパターンを導き出したり、特徴を抽出したりできるようになります。
また、機械学習を更に進化させたディープラーニングと呼ばれる技術を扱うこともあります。
データサイエンティストはデータの収集や整理、データ分析を行うことで、ビジネスの状況を改善するための施策を立案したり、意思決定をサポートしたりするエンジニアです。
機械学習エンジニアはプログラム分野のAIエンジニアですが、データサイエンティストはアナリティクス分野のAIエンジニアとなります。AIに関する専門知識はもちろん、統計学やコンサルティングスキルなども必要とされます。
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AIエンジニアとして活躍するには、非常に幅広い専門的な知識やスキルが必要になります。たとえば、データベースやプログラミングに関するスキルはもちろん、数学の知識やAIに関する専門知識も必要になるでしょう。
このような事情から、他のエンジニア職に比べてもAIエンジニアはハードルが高いと言われています。ここでは、AIエンジニアになるのが難しいと言われる理由について解説します。
ITインフラを扱うAIエンジニアには、サーバーやデータベースに関する知識が必要とされるため、AIエンジニアになるのは難しいと言われています。
また、このようなサーバーやネットワークなどの知識は専門的な内容のため、インフラエンジニアなどの経験がなければ自力で身につけるしかありません。
さらに、データを取り扱うAIエンジニアには、データベースに関する知識も必要とされます。データベースを操作するSQL言語のスキルも求められるため、難易度は高いと言えるでしょう。
AIエンジニアは、ビッグデータを収集し、分析や解析を行うことで得られた結果をビジネスの課題解決に活かします。
そのためには、集めたデータをどのように解析するのかという数学や統計学などの知識が必要になる点も、AIエンジニアになるのは難しいと言われている理由の1つでしょう。
AIは、基本的な概念の時点から理解することが難しく、AI開発に用いられるアルゴリズムやディープラーニングも複雑で難解です。
このような概念をなかなか理解できず、AIエンジニアになるのを諦める人もいます。また、基本概念を理解できたとしても、AIエンジニアとして活躍するためのハードルが非常に高いことから、AIエンジニアになるのは難しいと言えるでしょう。
AIエンジニアは、専門的な知識を持っていないクライアントに対してプレゼンテーションを行うこともあるため、プレゼンテーションスキルが求められます。
プレゼンテーションを行う場合、できるだけ簡単な言葉を使ってわかりやすく伝えることが大切です。しかし、エンジニアの多くは専門用語を使わずに上手く伝えることを苦手としているため、この点からもAIエンジニアになるのが難しいとされている理由と言えるでしょう。
AIエンジニアには、論理的な思考力や理解力も求められます。エンジニアを目指す人の中には文系出身者もいますが、文系の場合はもともと論理的に考えることに慣れていません。
しかし、論理的に考えることができなければ、アルゴリズムやデータ構造に対する正しい理解が得られないため、データを正しく扱えなくなるでしょう。
IT業界は全体的に技術革新のスピードが速く、AI分野も技術の進化が非常に速いという特徴があります。このような目まぐるしく移り変わる技術の変化に、常についていかなければいけないため、AIエンジニアになることが難しく感じるでしょう。
せっかく覚えた最新の技術が、1年後には古い技術になってしまっていることも珍しくはありません。AIエンジニアとして活躍するには、新しく生み出される技術を次々に習得していく必要があるでしょう。
前述のとおり、AIエンジニアはさまざまな専門性の高い知識や技術が必要になることから、難易度の高い職業とされています。それでは、今後AIエンジニアにはどのような知識やスキルが求められるのでしょうか。
ここでは、AIエンジニアに今後求められる知識とスキルについて、紹介していきます。
AIエンジニアの業務では、さまざまなデータを取り扱いますが、データベースの操作を行う際にはSQLを利用することになるため、SQLを含めたデータベースの運用スキルが必要になるでしょう。
AIエンジニアが扱うリレーショナルデータベースにはいくつかの種類がありますが、SQLは国際的に標準規格化されています。そのため、習得しておくことで、どのリレーショナルデータベースでも利用できるようになります。
AIエンジニアには、基本的なプログラミングスキルが必要になります。特に、AI開発ではPythonを使ってプログラミングする機会が多いため、AIエンジニアにはPythonでのプログラミングスキルが必要になるでしょう。
データサイエンティストの仕事は、プロジェクトが求めている目的に対して適切な手法によってデータ分析を行い、求められているパターンや特徴、相関関係などを導き出すことです。
そのため、データサイエンティストなどのAIエンジニアには、データを分析するスキルが必要になります。
AIエンジニアには、データ解析をどのように進めていくべきなのか判断する能力が必要とされるため、高度な数学知識が求められます。具体的には統計学を筆頭に、微分積分学や線形代数学、ベクトル、確率論、行列といった数学知識が必要になるでしょう。
また、統計学の分野では、標準偏差や確率分布、分散、推定などの知識が必要になることもあります。
論理的思考力とは物事を筋道立てて考え、結論を導き出すスキルです。
論理的思考力は、AIエンジニアに限らず、エンジニア職すべてで求められるスキルですが、特にAIエンジニアの場合はデータを取り扱うため、何事にも論理的に考える力が求められます。
さらに、機械学習アルゴリズムやデータ構造、物理的なアーキテクチャなどを正しく理解するためにも、論理的思考力が必要になるでしょう。
AIに関する知識には、AIの基本的な概念はもちろん、先に紹介した数学や機械学習アルゴリズムなども含まれます。AIの開発を行う上では、既存のアルゴリズムを正しく理解する必要があるため、このようなスキルも求められます。
AIエンジニアになるためには、専門的な学習が必要不可欠です。AIエンジニアに必要な知識やスキルを習得する方法としては、プログラミングスクールや学習サービスなどを利用する方法があります。
ここでは、AIエンジニアを目指すための学習方法について解説していきます。AIエンジニアを目指している方は、ぜひ参考にしてみて下さい。
プログラミングスクールの中には、AIに関する知識や技術を合わせて学べるようなスクールもあります。プログラミングスクールであれば、専門的なカリキュラムに沿ってプロの講師から指導を受けられるため、前提となる知識がなくても、必要なスキルを習得しやすいでしょう。
ただし、プログラミングスクールに通うには、高額な費用が掛かるケースがほとんどのため、通うと決めた場合は、事前に確認しておきましょう。
オンラインで利用できる学習サービスを利用するのもおすすめです。学習サービスであれば、自分の好きな時間に学習を進められます。
また、中には無料で利用できるものもあるため、高額な費用を出さなくても、手軽にAIエンジニアに必要な学習をスタートすることができます。
学習サービスによって、プログラミング自体が初めてという初心者向けから、AI学習を専門的に進めたい上級者向けまであるため、自分のレベルに合わせて学習できるでしょう。
AIエンジニアになるための勉強を行う場合は、Pythonを使って実際に手を動かしながら学習するのがおすすめです。AIエンジニアには、数学的な知識や統計学の知識など、専門的な学習が必要になりますが、同時にプログラミングスキルも身につける必要があります。
そのため、学習と並行しながら、自分でプログラムも組んでみると良いでしょう。
AIエンジニアの勉強は、市販の書籍を使って独学することも可能です。機械学習やディープラーニングなど、AIエンジニアが学ぶべき内容に関する参考書も多くの種類が販売されています。
これらの書籍を活用することで、機械学習やディープラーニングなどの基本的な知識を習得できるでしょう。自分でスケジュールを決めて学習を進められる人におすすめです。
AIに関する知識や手法を学べる大学や専門学校もあります。大学の場合、AIに関連した知識をアカデミックに研究できるのがメリットです。また、専門学校の場合は、AIエンジニアに必要とされる実務的なスキルを学びやすいという点がメリットでしょう。
AIエンジニアは、身につけなければならない知識が広範囲であるため、一から学びたい場合は学校に通うという方法も選択肢の1つだと言えるでしょう。ただし、費用が高額になるだけでなく時間もかかるため、その点はよく考えて決める必要があります。
AIエンジニアに必要なAIや機械学習のスキルを磨くには、機械学習のコンペサイトを利用する方法があります。コンペサイトとは、機械学習の精度を測るもので、コンペサイトを利用することで自分が開発したAIの精度をチェックすることができます。
ある程度学習を進めて自分でAIを組めるようになったら、コンペサイトを活用して精度を上げていくと良いでしょう。
AI技術は現在さまざまな分野に普及してきており、あらゆる業界がAI技術を活用し始めています。そのため、今後AI市場が拡大していくのに合わせて、AIに関わる開発を担うAIエンジニアのニーズも高まっていくと言えるでしょう。
ここではAIエンジニアの将来性について解説していきます。
AI技術を活用することで、お客様にどのようなサービスを提供するべきなのかを予測できるため、接客業におけるAIエンジニアの将来性は高いでしょう。
たとえば、現在でもロボットコンシェルジュのようなサービスが登場しており、音声認識によって人と対話しながら適切なサービスを提供しています。
AI技術を活用することで、農業全体が抱えている後継者問題などの解消に繋がるため、農業におけるAIエンジニアの将来性も高いでしょう。AIなどの先端技術を活用した農業は「スマート農業」と呼ばれ、国を上げて推進されています。
AI技術を活用することで、さまざまな非効率な業務を効率化できるため、金融業におけるAIエンジニアの将来性も高いと言えます。たとえば、これまで時間がかかっていた稟議書の作成を、AIサービスの活用によって効率化している銀行もあります。
また、AI技術を活用することで、為替相場の予測も可能になるでしょう。
AI技術を活用することで、精度の高い需要の予測ができるため、食品・製造業におけるAIエンジニアの将来性も高いと言えます。食品や製造業は在庫の調整が難しいですが、AIを利用すれば、的確な需要予測や在庫確認が可能になるでしょう。
プログラミング未経験でも、AIエンジニアになれる可能性はあります。AI開発には専門的な知識が必要とされるため、企業の中には未経験者を採用して育成しようと考えている企業もあるためです。
ただし、ある程度の基礎がないと、未経験可の求人でも苦戦する可能性があります。そのため、自主的にプログラミングスキルなどは身につけておきましょう。
AIエンジニアの求人の中には、実務未経験可で募集されているものもあります。では、AIエンジニアの転職市場において、どのような人に適性があると判断されるのでしょうか。
ここではAIエンジニアに向いている人の特徴について紹介します。
AI業界は日々変化し続けています。そのような業界で活躍するためには、自分で勉強して、積極的に最新の知識や技術を習得することが求められます。
そのため、自分から勉強して技術の進化についていけるような人は、AIエンジニアに向いているでしょう。
前述のとおり、AIの概念は理解することが非常に難しいでしょう。初心者からAIエンジニアを目指す場合でも、AIの概念は簡単に身につけられるものではありません。
そのため、AIの複雑な概念を理解している人はAIエンジニアに向いていると言えるでしょう。
論理的に考えることは、AI開発において必須の思考法となります。
他のエンジニア職の中には、論理的思考が苦手でもコミュニケーション力などでカバーできるものもあります。しかし、AIエンジニアの場合、論理的思考ができないと、バグを含んだプログラムをリリースしてしまうなどのリスクもあります。
そのため、論理的に考えることが好きな人はAIエンジニアに向いているでしょう。
AIエンジニアは数学のアルゴリズムを理解して、AI開発に応用する必要があります。そのため、数学的なアルゴリズムに興味がある人は、AIエンジニアに向いているでしょう。
現在、さまざまな業界にAI技術が普及しています。将来的にもAI市場は拡大していくことが予測されているため、AIエンジニアの需要は高いと言えるでしょう。
ぜひ、本記事で紹介したAIエンジニアを取り巻く現状やAIエンジニアになるのが難しいと言われる理由、求められる知識などを参考に、必要なスキルを身につけて、AIエンジニアを目指しましょう。
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2007年設立のシステム開発会社。首都圏を中心にWeb・IT関連事業、コンサルティングサービス、人材派遣サービスなどを展開。 SES事業や受託開発などを中心にノウハウを蓄積しながら、関連事業へとビジネスの裾野を広げています。
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