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【初心者必見】AIエンジニアは難しい理由となり方を解説

悩む人
AIエンジニアになるのは難しいはず。
AIエンジニアになるのは難しいのか知りたい。
未経験からなるにはどうすればいいの?

こういった疑問に答えます。

本記事の内容

  • AIエンジニアの仕事内容とは?
  • AIエンジニアが難しい理由とは?
  • AIエンジニアになるのは難しい?
  • 未経験からAIエンジニアになるにはどうすれば良いか

この記事を書いている人

この記事を書いている僕は、34歳のときに未経験からAIエンジニア内定を頂きました。

昼は会社員で働きながら勉強をを行い、半年後にはAIエンジニアの内定を頂きました。

以前の年収は420万でしたが、提示年収は500万でしたので、すでに内定だけで前職年収を超えてしまいました。

2年〜3年の経験を積めばほぼ間違いなく年収600万を超えることができます。

※わたしの未経験から内定を得るまでの実体験まとめはこちら。
>>【実例】30代未経験からAIエンジニアの内定を取った話し

ポイント


AIエンジニア職は他のITエンジニア職と比べて平均年収が高く、同時に成長が目まぐるしいので近年特に注目されている職業の一つです。

またスキルを磨けば磨くほど年収が高くなるので、成長志向が高い方からも人気が高いです。

とはいったものの、AIエンジニアを目指す上での学習の仕方やスキルの上げ方を工夫するだけで、難易度が大きく変わってきます。

この記事の内容を読むことで、しっかり前提知識を身につけてもらえればと思います。

AIエンジニアの仕事内容とは?

まずは、AIエンジニアの仕事内容について解説していきます。

AIエンジニアには大きく分けて、データサイエンティスト機械学習エンジニアに分けることができます。

データサイエンティスト


膨大な情報量のビッグデータから、必要なデータを取り出して統計分析することで様々な課題を解決に導く専門家です。

コンサルティング要素が強く、企業の業務改善に役立ちそうな機械学習モデル構築やAIモデルの選定及び分析結果を出す役割があります。


機械学習エンジニア


用意された要件を元にしてAIアプリケーション開発やAIを使ったサービスのシステム構築をしていく仕事です。

具体例でいうとUberというタクシー配車サービスがあります。使ってみると分かりますが驚くほどすぐにタクシーが到着します。

これはAIが膨大なデータからお客が居そうな場所を推測し、タクシーを走らせているため可能になっています。

このタクシー配車を最適化するための機械学習モデルの構築や実装を行います。

AIエンジニアが難しい理由とは?

Uberの例のように普段何気なく使用するスマホで、便利なサービスを享受できるのもAIエンジニアの開発があってこそです。

しかしそういったサービスを作る側には、様々なスキルや知識を詰め込む必要があります。

そこでここからは、AIエンジニアはどうして難しいのか?といった点について解説していきます。

その1数学・統計の知識が必要

AIエンジニアを目指すためには、ある程度の数学と統計の知識が必要です。

機械学習の中身は数学モデルです。微分積分、線形代数、行列といった要素により成り立っています。

望むような結果を得るためには、どの機械学習モデルを利用すればよいか選定するなど、相応の数学理解力が必要になってきます。

そして選択した機械学習モデルが高い精度を出せるかどうかを評価するために統計学の知識が必要になってきます。

数学や統計学に詳しくないとハードルが高そうと感じますよね。なので、これらを一から学ぶのは相当な時間と労力が必要となってくるのです。

その2プレゼン能力が必要

上記の説明で、AI開発に必要な数学や統計学の必要性を述べましたが、それと重ねてプレゼン能力が必要となってきます。

顧客は数学に詳しくないので、極力平易な言葉を使い、なぜこのAIでこれだけの精度の結果が出るのかを説明する必要があります。

エンジニアは特にこういった専門用語を使わない説明が極端に出来ない職人気質の人が多いです。

ユーザーにわかりやすく説明する。そういった面のスキルは必要です。

※とはいっても、今すぐにこのスキルが必要というわけではありません。顧客の門前にたつデータサイエンティストや機械学習エンジニアは経験を十分に積んだ方が対象となります。

今は将来的にこのようなことも必要と思っていただければ大丈夫です。

その3データベースやサーバーの知識が必要

また、AIエンジニアはデータベースやサーバーの知識が必要です。

データベースとは、データの書庫のようなもので、そこから必要な情報を見つけたり取り出しやすくしているものです。

AIエンジニアはこういったデータベースから必要な情報だけを取り出し、AIを動かす仕組みを構築するので必然的にこれらの知識が必要になります。

AIエンジニアには幅広い知見と能力が求められる、ということがお分りいただけたでしょうか?

AIエンジニアになるのは難しい?

ここまでAIエンジニアの難しさを解説していきました。ここからは実際にAIエンジニアを目指すことが難しいのか?といった点について解説します。

AIエンジニアにおいて必要なスキルは沢山あります。機械学習モデルやデータベースなどシステム面全般の知識を理解しなくてはいけません。では、そういった知識やスキルを取得すれば誰でも目指すことができるのでしょうか?

結論からいうと、

知識やスキルを習得すれば比較的目指しやすいです。

理由は、ITエンジニアは人材は全般的に不足しており、その中でもAIエンジニアは特に不足しています。なのに需要が今後もさらに拡大していきます。このため国がAIエンジニア育成に対して補助金出すなど学習環境が他の職種に比べて非常に整備されているため、目指しやすくなっています。

また、近年では数学を極力避けつつAIエンジニアへ転職する方法も出てきています。

それではここからは具体的に、なぜ目指しやすいのかといった点や、どういった手順で目指せば良いのかを説明していきますね。

メインで利用するPythonは初心者向け

まずはじめに、AIの開発言語はPythonが主流ですが、この開発言語は文法がわかりやすく初心者向けと言われています。

このPythonの習得は難しくありません。基本的に誰でも勉強すれば理解できるような内容になっていますし、独学や無料の学習サイトで勉強する方も沢山あります。

しかし、先程述べたように様々な周辺知識が必要となるため、勉強するべき範囲は広いです。これらを網羅的に学ぶ無料のWEBサイトやサービスも整っていますので、あとはやる気だけかと。
>> 【無料あり・保存版】独学でAIエンジニアを目指すための学習ロードマップ

Kagleなどでスキルを上げると良い

では、実際に目指していくためにすべきことを解説します。

最初はデータベースに関する勉強をおすすめします。理由はいきなりPythonなど開発言語を勉強するより簡単だからです。極力挫折しないためですね。

そして、PaizaやAidemyといった独学用の無料Webサービスを活用して最低限のスキルを身につけると良いです。これらを活用することでPythonの基礎の基礎を学ぶことができます。

これらを通じてある程度スキルがついてきたら、AI、機械学習の勉強を行います。

その後、実際に自分でAIを組んで、Kagleなどの機械学習の精度を競うコンペサイトで自分のAIの精度をチェックします。

最初は精度が低いかもしれませんが、Kagleのコミュニティーでは、常に最新の機械学習手法がやり取りされており、非常に勉強になるのでおすすめです。

そのうちKagleのサイトで数をこなしていくと段々と要領がわかってくるはずです。初めのうちは膨大な時間がかかってしまいますが、スキルが上がると同時に時短にも繋がっていきます。

何よりも自力でAIを開発するという経験が必要です。特に初めのうちは能動的に動いていきましょう。

未経験からAIエンジニアになるにはどうすれば良いか

ここまでAIエンジニアになるために必要なスキルや目指し方について説明してきました。それでは実際に未経験からAIエンジニアになるためにはどうすれば良いのでしょうか?

そのためには、

  • 未経験からAIエンジニアになるまでの道筋を理解すること
  • きちんとしたステップで学習していくこと

が必要です。

未経験からAIエンジニアになるまでの道筋については、以下の記事で解説していますので参考にしてみてください。
>> 【社会人向け】未経験からAIエンジニアになるには

きちんとしたステップで学習していくことについては、以下の記事で解説しているので参考にしてみてください。
>> 【無料あり・保存版】独学でAIエンジニアを目指すための学習ロードマップ

まとめ

AIエンジニアを目指すためには、開発言語や周辺知識といった開発スキルにに加えて、数学の知識も必要なります。

しかし、国がAI系の人材を増やそうとしている今日では、無料の教材や、補助金制度など誰でも目指しやすい環境があります。

たとえ未経験でも、正しいステップと勉強法を理解しながら実際に行動していけば、きっとAIエンジニアになれると思います。

この記事がAIエンジニアを目指すきっかけとなれば幸いです。

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