未経験からAIエンジニアになる方法｜体験談ベースで解説

この記事では、こんな悩みを解決します。

筆者は、プログラミングによる開発未経験の状態から勉強をはじめ、現在はAIエンジニアの仕事に従事しています。

ただ、自分が開発したものが、製品化されてはおらず今もなお開発を進めている状況です。

このような経験を踏まえて、どのようなステップで学習を進めたらAIエンジニアになれるかについて解説したいと思います。

未経験からAIエンジニアになるための大まかな流れ

AIエンジニアとは？

AIエンジニアとは、人工知能（AI）の開発/設計する職種です。

AIとは、Artificial Intelligenceの略で、

「学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を備えたコンピューターシステム」

（参照元：大辞林 第三版）

つまり、プログラミング言語により、学習・推論・判断の機能を実装することがAIエンジニアと言えるでしょう。現状プログラミング言語以外で学習・推論・判断の機能実装は不可能だと思います。

なので、AIエンジニアには、プログラミング言語のスキルがマストと言えるでしょう。

AIエンジニアの年収

一般的なITエンジニアの年収は、約550万円なのに対し、AIエンジニアの平均年収は、約600万です。

ただし、AIエンジニアの上限値は、高く大手企業のエンジニアであれば、30台で800万円ほどはもらえます。

AIエンジニアに必要なスキル

開発/設計するためには、プログラミング言語であるPythonを習得する必要があります。なぜなら、現状AIの実装には、ほぼPythonが使われているためです。

AIエンジニアに必要なPythonの習得

プログラミング言語Pythonとは

Pythonとは、AI（機械学習や深層学習）などの最先端分野の開発にも使われているプログラミング言語の一つです。

その特徴の一つに、プログラミング初心者の方でも比較的習得しやすい言語であるということです。なぜなら、コンパイルと呼ばれる機械語に翻訳する工程がない言語であり、比較的短い分量でコーディングできる言語のためです。

機械学習、ディープラーニングの習得

未経験からAIのスキルを習得することは可能だと思います。

このことからも、未経験からAIの開発は、非常に難易度が高いという点は注意が必要です。

難易度が高い点としましては、最低限、高校数学を理解していないと厳しいというレベルです。

AI開発を行うためには以下の知識が必要となります。

• 統計学
• 数学
• 機械学習の知識
• ディープラーニングに関する知識

これらの知識を学ぶにあたり望ましいのは、大学や大学院でしっかりと専門性を磨くことが重要です。

個人的には、物理学か情報を専攻されるとよいと思います。なぜなら、必要な数学を学ぶことができるためです。物理学関連の数学の講義のレベルでいえば、初歩の初歩レベルの内容です。よって、物理学を学べば、必要最低限の数学の知識については、身につけることができます。

情報系の学部であれば、近年であればAIを研究対象としている大学が数多くあるためです。参考までに以下の大学が有名です。詳細はこちら。

• 東京大学
• 東京工業大学
• 九州大学
• 京都大学
• 大阪大学
• 北海道大学
• 名古屋大学

しかし、忙しい社会人の方にはそのような時間はないと思います。そこで、以下のようなスクールに通いしっかりと専門性をつけるということもよいかと思います。

AIエンジニアとして就職・転職

AIエンジニアとして就職・転職するのは、非常にハードルが高いです。中途採用の場合には、開発実績がマストで必要となると言えるでしょう。

よって、実績がない転職の方には、まずはいまお勤めの会社の中でAI関連のプロジェクトに参画することで、実績を積むことがよいと思います。

私もまずは、社内のAIプロジェクトに参画することで実績を積んできました。それでもなかなか利益を生み出せるプロジェクトにはならず、非常に難しいと痛感しております。

実績を積んだあと以下のエージェントに登録して、転職することがおすすめです。

AIエンジニアは不足している

開発をしていて思うのは、AI開発ができるエンジニアが不足しているということです。例えば、あるシステムを開発しようとしても、AI関連の開発ができるエンジニアを調達するのが、非常に困難です。なので、大手企業は、AIのエンジニアを育てるために社内研修で有識者から教わり、その数を増やそうとの動きが見られます。

つまり、AIエンジニアになれれば、仕事にこまることは現状なさそうです。しかし、求められるハードルが非常に高いため、なかなか数が増えないと思われます。しかも、優秀なエンジニアのみに仕事が固まりやすいです。

エンジニア職は全体的にそうなのですが、技術的革新スピードが早いAI関連の領域は、とくにその傾向が強いです。常に情報がアップデートされるため、優秀なエンジニアでないとなかなかついていけないためです。そして、他社を凌駕する技術を開発しようとなると、常にそういった優秀なエンジニアに仕事が偏りがちになるというわけです。

特にラピッドプロトタイピングできる人材が少ない

なぜ大手のエンジニアが、ラピッドプロトタイピングできる人材が少ないか？

それは、外注が多くマネジメント側の人材が多いためです。

もともと、成熟産業のより効率的にするための設計/開発ができる人材が多いのが大手企業の特徴です。そのため、採用枠としては、新規でなにか作れる人をもとめることが多いです。

AI関連で中途採用となる場合も、こういったスキルで。。。というよりも、MVPまでを実装できる人材の方が人気があります。正直のそのあとの工程は、外注で済ますことが大半です。

なので、まずは、自分で考えて、自分で設計するということができる人材の価値が高いです。

特に大手企業のエンジニアの場合は、自身でサービスを考え、自身でダーティプロトを作って提案することが多いです。そのため、自身でサービスを創造し、自身でプロトに落とし込む必要があるのですが、そのようなことができる人材が少ないです。そのため、それができると非常に重宝されます。

AIエンジニアと将来性

今後、ますますAIエンジニアの需要は、伸びると思います。なぜなら、AIに置き換えられる仕事が増加傾向だからです。そのためAIを設計できる人材の価値はこれからも伸び続けると言えるでしょう。

AIはIT業界の中でも、技術革新スピードが非常に早い業界で、常に優秀なエンジニアが求められる業界tも言えます。このような業界のなかで、自身が学ぶことをやめない限り仕事はたくさん降ってくる状態にあると思います。

そのようななかでご自身のキャリアパスを形成するのは、人として生きるということを考えたとき、非常に有意義な時間となると思います。

ぜひAIエンジニアに興味のある方は目指してみてはいかがでしょうか？