AIエンジニアに転職するには？未経験から学ぶためのポイント

現在、AIは社会のあらゆる場面で活用される存在となりましたが、そのAIの開発・運用を担うのがAIエンジニアです。

今後需要が高まると予想されるAIエンジニアの業務内容や必要な能力・知識、未経験からの転職において重要なポイントを紹介します。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアとは、ITエンジニアの職業をより専門的に発展させた職業です。

AI（人工知能）の専門知識を使って、ビジネス上の課題を解決していきます。業務で実際に使用するAIプログラムの開発を行う「プログラム分野」と、学習を重ねて蓄積されたデータの分析を担当する「アナリティクス分野」の2種類に分かれており、どちらの要素を多く担当するかによって、具体的な仕事内容にも違いが出ます。

プログラム分野を主に担当する人は、「機械学習エンジニア」、アナリティクス分野に従事する人は「データアナリスト」、両方の業務に触れ、データを元に具体的な課題解決方法を提案する人は「データサイエンティスト」と呼ばれることも少なくありません。

AIエンジニアは、それらの総称でもあります。業務が完全に分類されているわけではなく、複数の業務を兼任する人も目立ちます。

ITエンジニアの仕事内容と比べると、プログラム業務そのものよりも「クライアントに提案する」という側面が強く、人々の生活を自分の技術や知識で支えるという実感が味わえる職業です。

AIエンジニアの年収

求人ボックスのデータによればAIエンジニアの平均年収は599万円です。この年収額は海外の水準から見ると低い金額ですが、日本全体の平均年収と比較すると高い金額です。

しかし、全体の給与幅としては359〜1,033万円とかなり大きいため、企業規模や年齢、業務内容や勤務地、持っているスキルや経験次第といった条件次第で、大幅に年収が上下する職種であることも事実です。

近年はAIエンジニアの需要は高まっているため、今後も高い年収水準をキープするでしょう。

参照元：求人ボックス「AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料」

AIエンジニアに必要な知識

AIエンジニアになるためには、プログラミング言語やAIの知識、数学的知見など、さまざまな知識やノウハウを習得しなければなりません。

専門性が高いため、それぞれの分野について習熟し、深く学び知識を得ることが求められます。必要な知識を洗い出し、それぞれを着実に身につけていきましょう。

ディープラーニングの知識

AIエンジニアには機械学習の基本的な知識のほか、ディープラーニングの知識が必須です。

前述のようにディープラーニング（深層学習）は、神経細胞を模倣した多層のニューラルネットワークモデルによってデータの特徴をより深く学習する機械学習の一種で、従来の機械学習よりも複雑かつ高度な学習・処理ができる点が特徴です。

このディープラーニングの応用によって、画像・音声認識や映像・言語処理、予測が可能となりました。その技術は自動運転や農業、医療などさまざまな分野で活用されており、今後のAI開発においてますます重要度が高まると予測されます。

プログラミング言語であるPythonの知識

Python（パイソン）は、アプリケーションやAIの開発で使われるプログラミング言語です。

プログラミング言語にはPHPやJavaなどさまざまな言語がありますが、Pythonは汎用性の高いプログラムをまとめたライブラリやフレームワークが豊富な点が大きな特徴です。

これにより他の言語に比べ効率よく機械学習を進められるため、AI開発に欠かせない存在となっています。このことから、PythonはAIエンジニアを志す人は必ず習得すべきプログラム言語だと言えます。

構文がシンプルで初心者でもとっつきやすい言語なので、優先して覚えましょう。

数学的な知識

AIエンジニアには数学的な知識も必要とされます。

AIプログラムのうち機械学習においては線形代数学や微分積分学、データ解析においては統計学や確率論が用いられるため、少なくとも大学生レベルの知識は備えておきましょう。

このような数学的素養はAIの開発だけでなく、AIが解析したデータの活用においても重要となります。AIエンジニアを志す上では数学の素養も求められることも心に留めておきましょう。

AIエンジニアにおすすめの資格

AIエンジニアになる上で必要な資格はありません。

しかし、資格があればより有利な条件で働くことも可能ですし、資格取得に向けて勉強すれば、自身の専門知識の向上にもつながります。

AIエンジニアを志す上でどのような資格・試験を受けるとよいのか、以下の情報をもとに検討することをおすすめします。

AIに関する知識を取得できるG検定

G検定（ジェネラリスト検定）とは、ディープラーニングの基礎知識があり、事業へ活用できる人材の育成を目的とした検定です。日本ディープラーニング協会が行う検定で、誰でも受験可能です。

ディープラーニングや機械学習の概要や動向をはじめ、AIに関する法律や倫理などの知識が問われます。試験は年に3回程度行われ、オンラインでも受験可能な人気の検定です。

合格率は6〜7割ですが、2時間の試験で220問前後の問題に解答しなければならないため、事前にしっかり勉強して網羅的な知識を得ておきましょう。

ディープラーニング向けのE資格

E資格（エンジニア資格）とは、ディープラーニングの理論を理解し、実装できる人を認定する試験です。ディープラーニングや機械学習、応用数学についての専門的知識が問われます。

E資格はG検定と同様に日本ディープラーニング協会が実施する試験ですが、オンラインでの受験はできず、指定の試験会場での受験になります。また、E資格の受験は、JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了している人が可能です。

試験は年に2回行われ、120分で100問程度の問題に解答します。こちらもG検定と同様に合格率は6〜7割ですが、受験者の専門性、レベルは高いため充分な対策が必要です。

データ分析に関するPythonエンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定データ分析試験とは、プログラミング言語であるPythonに特化した試験です。

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会は、Python3エンジニア認定基礎試験とPython3エンジニア認定データ分析試験を運営しています。

前者では主にPythonの文法が問われるのに対し、後者ではPythonを使ったデータ分析の基礎や方法、数学的知識が問われるため、初心者は基礎試験から受けることをおすすめします。

主教材である「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」の内容を出題範囲としており、計40問の正答率が70％を超えれば合格となります。試験は通年受験可能であり、全国のテストセンターで受けられます。

ITエンジニアの基礎知識が問われる基本情報技術者試験

基本情報技術者試験（FE）とは、情報処理推進機構（IPA）が実施するITエンジニアの国家資格です。IT人材として必要な知識が問われるため、需要の高い資格です。

出題範囲も幅広く、コンピューターシステム、ソフトウェアの開発・設計、マネジメント、情報セキュリティ、IT関連の法規や経営戦略についての知識が問われます。

試験は年に2回行われ、午前は全80問、午後は全11問から5問を選択し解答します。試験時間は各150分で、合格基準はそれぞれ100点満点中60点以上であり、合格率は30％前後です。

基礎的な内容が中心ですが、幅広い分野を網羅的に学ぶ必要があるため、じっくり時間をかけて取り組む必要があるでしょう。

未経験からAIエンジニアになる方法

全くの未経験からAIエンジニアになることはできるのでしょうか。また、他のエンジニア経験があったとしても、AIエンジニアになるには新たな知識・スキルを習得する必要があります。

実際にAIエンジニアになるためには、どのような取り組みをすればよいのか、確認していきましょう。

エンジニアに関する経験がない場合

AIエンジニアには非常に専門的な知識・スキルが必要とされるため、全くの未経験からAIエンジニアへ転職するのは大変困難です。

そのため未経験の場合はいきなりAIエンジニアを目指すのではなく、「サーバーサイドエンジニア」を目指すことをおすすめします。

サーバーサイドエンジニアは、サーバー側が操作するシステムの開発やデータ分析に携わるエンジニアです。サーバーサイドの知識はAIエンジニアにとっても必要なため、サーバーサイドエンジニアの仕事を通じてAIエンジニアに必要な知識やノウハウの一部を身につけられるでしょう。

他のエンジニアとして働いた経験がある場合

サーバーサイドエンジニアなど他のエンジニア職の経験がある場合は、既存の知識のほかにAIエンジニアに必要な数学的・統計的知識を身につける必要があります。

これらの知識は書籍やオンライン講座などで独学するのもよいですし、講習会などに参加すれば情報収集も可能です。すべてを独学で習得するのが難しい場合は、スクールに通うなど他の方法を組み合わせてもよいでしょう。

AIエンジニアに向いている人

AIエンジニアには専門的なスキルのほか、膨大なデータを客観的に分析する能力が必要です。

AIエンジニアを志す人は求められる資質や適性をしっかり押さえましょう。その上で、自分の特性や強みを把握することが大切です。

理論的な思考ができる人

AIエンジニアは、プログラムの開発・運用のほか、AIに学習させるデータの選定やAIが解析したデータの検証といった業務もあります。

どの業務内容も非常に高い技術と論理的思考が求められるため、この2つを習得できるだけのバックグラウンドを自身が持っているかを確認してください。また、前述したようにAI開発や分析には微分積分学、線形代数学、確率論などの高等数学や統計学といった分野の知見が必要です。

AIエンジニアを志す前に、自身が論理的思考の求められる業務に抵抗がないかをじっくり見極めなければならないでしょう。

プログラミングに興味がある人

ほとんどの場合、AIエンジニアの業務ではPythonなどのプログラミング言語を扱わなければなりません。そのため、プログラミングに苦手意識を持つようでは、AIエンジニアになることは難しいでしょう。

未経験からAIエンジニアへの転職を考えている人は、まずはプログラミングについて学び、無理なく習得できそうかを確認することをおすすめします。

そこでプログラミングを面白いと感じるようであれば、AIエンジニアになるための条件をひとつクリアしていると言えるでしょう。

また、AIエンジニアは、日々進化するAI関連の技術や知識を吸収し、更新し続ける必要があります。新たな知識・スキルを身につけようとする向学心もAIエンジニアには欠かせないのです。

一人で問題を解決できる力がある人

エンジニア自体が人材不足であり、AIエンジニアの数も少ないのが現状です。

そのため、企業では充分にAIエンジニアが確保されておらず、企画においてAIエンジニアが一人しか配置されない場合もあり得ます。

AIエンジニアには、どのような状況においても一人で問題解決、業務遂行できる力が必要です。日々生じる問題に向き合い、投げ出さず粘り強く取り組む姿勢が求められます。

そのため一人でも目標やモチベーションを失わずに仕事ができる人が向いているでしょう。

まとめ

AIエンジニアには高度な専門知識と論理的思考が求められます。求められる能力やスキルは多いですが、その分ニーズはどの業界・分野でも高く、平均以上の収入を得られることも珍しくありません。

未経験からAIエンジニアへの転職を検討するならば、内定率が高い転職エージェントの利用をおすすめします。

転職エージェントを活用すれば、希望する企業の情報を効率的に集められます。アドバイザーが面接対策や書類作成の手伝いなど、転職活動をサポートしてくれるでしょう。

よくある質問

AIエンジニアの仕事が未経験の場合でも転職することはできますか？

サーバーサイドエンジニアなど他のエンジニア職の経験がある場合は、既存の知識のほかにAIエンジニアに必要な数学的・統計的知識を身につける必要があります。未経験の場合はいきなりAIエンジニアを目指すのではなく、「サーバーサイドエンジニア」を目指すことをおすすめします。詳細は「AIエンジニアになる方法」で説明しているので確認ください。

AIエンジニアに向いてる人はどんな人ですか？

AIエンジニアには専門的なスキルのほか、膨大なデータを客観的に分析する能力が必要です。求められる資質や適性をしっかり押さえましょう。詳細は「AIエンジニアに向いている人」で説明しているので確認ください。

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