AIエンジニアに必要なスキルは? どんな勉強が必要?

AIエンジニアに必要なスキル

どんなスキルが必要なのか?

AIエンジニアは、さまざまな分野の専門的な技術スキルが必要になる職業です。

<AIエンジニアが用いる技術スキル>
1.プログラミングスキル(Python、C、C++など)
2.機械学習、ディープラーニングの知識
3.数学関連の知識(微分積分学、線形代数学、確率論など)
4.統計学関連の知識(標準偏差、分散、確率分布、推定など)
5.データベースの運用スキルやSQLの理解
6.ITインフラの知識や運用スキル(サーバー、ネットワーク、AWSなどのクラウドサービスなど)
7.データ解析・分析のスキル(とくにデータサイエンティストを目指す場合)
など

とくに「1.プログラミングスキル」「2.機械学習、ディープラーニングの知識」「3.数学関連の知識」の3つは、AIエンジニアの業務を行う上で、必要不可欠ともよべるスキルです。

未経験採用の場合であっても、「基礎」の部分はある程度理解しておくことが望ましく、まったくプログラミングに触ったことがない、数学にも久しく関わっていないような人ですと、入社後に苦労することもあるでしょう。

昨今は、Web上の学習サイトや市販の参考書などを使って、独学で勉強できる環境も整ってきていますので、AIエンジニアを目指す人は、事前に自主勉強をしておくことも大切になってきます。

プログラミングスキル

スキル事情

AIエンジニアは、AIの開発をする上でプログラミングスキルを扱うことが多いです。

後述する機械学習やディープラーニングを行う上でも、プログラミングスキルは関係してきます。

現在、AI開発の現場で用いられるプログラミング言語は、割合的に「Python(パイソン)」であることが多いです。

ただし、案件によってはC、C++などのプログラミング言語で開発が行われることもあります。

本業である「プログラマー」ほどプログラミング中心の職業ではないものの、扱う機会は多いため、プログラミングの基礎的な部分は理解しておくことが望ましいです。

どんな勉強が必要?勉強方法は?

プログラミングを習得するには、「知識」だけでなく「実践」の練習が必要となります。

独学で学習したい場合は、知識は市販の参考書などから学び、実践の練習は自宅PCにプログラミング環境を構築することで行えます。

さらに最近は、「Google Colaboratory」のように、わざわざ自宅PCにプログラミング環境を構築せずとも、Web上でソースコードを実行できるコンテンツまで存在します。

何から手を付けていいか分からない人であれば、Web上のプログラミング学習サイトを利用し体系的に学ぶ方法もあります。

プログラミング学習サイトは、月額無料~数千円程度で、オンライン上でのプログラミングレッスンが好きな時間に受けられます。

有名どころのPythonの学習サイトとしては「Progate - Pythonコース」などが挙げられます。

さらに充実したレクチャーを受けたい場合は、民間のプログラミングスクールなどに通い、講師の指導を受けながら学習するという方法もあります。

その他、「Python3エンジニア認定基礎試験」などのプログラミング系資格を目指してみるのもよい勉強の機会となるかもしれません。

機械学習、ディープラーニング

スキル事情

AIエンジニアは、コンピュータに「これが正しい」「これが間違っている」のデータを与えて「学習」を行い、コンピュータを教育しAIに成長させていきます。

そのような学習を行う上での技術が、「機械学習」や「ディープラーニング」と呼ばれるものです。

機械学習やディープラーニングを扱うには、モデルやアルゴリズム、パターン認識などの専門知識が必要となります。

AIエンジニアにとって、機械学習やディープラーニングの知識は必要不可欠なものであるため、できれば入社前に基礎を固めておきたいところです。

どんな勉強が必要? 勉強方法は?

機械学習やディープラーニングについても、現在は参考書が多々出回っていますので、市販の書籍を読むことで、理解を深めていくことができます。

また、機械学習やディープラーニングをテーマとしてWeb上の学習サイト、ITスクールなども増えてきていますので、そのような学習サービスを利用してみるのも一つの方法です。

前述したPython+機械学習+ディープラーニングがセットとなった学習コースなどもありますので、「Pythonも知らない」「機械学習やディープラーニングも知らない」という人であれば、そのようなセットコースで体系的に学んだ方が、効率がよい場合もあるでしょう。

その他、一般社団法人日本ディープラーニング協会の主催する「G検定」もしくは「E資格」の資格を目指してみるのも、機械学習やディープラーニングの理解を深める上でよい勉強になるかもしれません。

数学関連

スキル事情

AIエンジニアとして働く上では、高等数学、大学初級~大学卒業レベル程度の数学的知識が必要になることが多いです。

具体的には、微分積分学・線形代数学・確率論・ベクトル・行列などの数学知識が特に必要となる場面が多いです。

他にも、標準偏差・分散・確率分布・推定など、「統計学」分野の知識を扱うこともあります。

また、AIエンジニアは、単に数学の「知識」だけでなく、数的や理論的に考える「思考力」も問われてくる職業です。

どんな勉強が必要?勉強方法は?

数学に関しても、教科書や参考書が多々発売されていますので、市販の書籍を参考に学習していくのが一般的な勉強方法となってきます。

ただし数学すべてを学習し直すのは現実的でない部分もあるため、たとえば、微分積分のみにスポットをあてた参考書などを購入し勉強するなど、ポイントを絞って知識を詰めていく勉強法も効果的でしょう。

また最近は、社会人向けの数学教室、数学スクール、個別塾なども増えてきています。

「中学校以降の数学をそもそも知らない」、「数学と離れすぎていて基礎すら覚えていない」という人であれば、塾講師の個別レッスンを受けながら、基礎からやり直していくのも一つの方法でしょう。

本格的に学ぶのであれば学校に通うのも

ここまで記載したように、AIエンジニアの勉強は、市販の参考書などを利用して「独学」で進めることも不可能ではありません。

とはいえ、より本格的に学びたいのであれば、学校に通うというのも一つの選択肢となってきます。

<AIを学べる学校の種類>
・大学:AIに関する知識や手法を、アカデミックに深く追求できる
・専門学校:AIエンジニアとしての実務的な知識やスキルを学びやすい
・スクール:AIエンジニアとしての実務的な知識やスキルを学びやすい、かつ専門学校より短期的、リーズナブルに学べる

大学・専門学校・スクールなどの学校に通えば、AIエンジニアとして必要な知識を、カリキュラムに沿って体系的に学ぶことができますので、初心者でも道に迷わずに着実にスキルアップしやすいでしょう。

ただでさえAIエンジニアの場合、覚える知識の範囲が広く、かつ専門的でありますので、一からしっかりと学びたいという人であれば、学校に通ってみるのもよいかもしれません。

ただし、学校は高額な学費だけでなく、多くの時間も費やすことになりますので、社会人になってから入学する場合は、その費用対効果をよく考慮して決める必要もあるでしょう。

将来的には小中高で学べる時代になる可能性も

2019年3月29日、政府より「AI戦略」が発表されました。

このAI戦略は、今後おとずれるAI時代をみこし、政府がAI関連領域で実行するべき政策を提言したものです。

今回のAI戦略内には、小中高生向けの教育体制についても強化する案が出され、小学生からプログラミング教育を取り入れ、高校生に対しては、「全ての高校卒業生が理数・データサイエンス・AIに関する基礎的なリテラシーを習得」という目標まで立てられています。

これから先の将来は、小中高の一般的な教育として、AIエンジニアとしての基礎的な知識が身に付けられるような時代になってくるかもしれません。