AIエンジニアになるには？必要なスキルや取得しておくべき資格を紹介

機械学習やデータ解析に関する技術が急速に発達し、AIエンジニアの需要は近年、高まってきています。

AIは、例えば、自動車の自動運転やビッグデータを用いたマーケティングなどで使用されています。

AIエンジニアは、現在の需要だけではなく、将来的な発展が見込まれる職種です。

今回は、IT業界の中でも注目されているAIエンジニアになるために、必要なスキルや取得しておくべき資格などについて紹介していきます。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアの仕事は、難易度が高いと言われています。

仕事内容を大きく分けると、以下の二つに分けられます。

• AIのプログラム開発
• データの解析・活用

AIのプログラム開発

一つ目は、AIのプログラム開発です。

プログラム開発では、企業や顧客の要望に応じて、AIを用いたプログラムの開発を行います。

例えば、チャットボットの開発があげられます。

チャットボットとは、テキストなどを用いて自動で会話を行うシステムを指します。

これにより、さまざまな問い合わせに対して自動で返答が可能となるため、コールセンターやヘルプデスクなどの業務効率化が図れます。

データの解析・活用

二つ目は、データの解析・活用です。

データの解析・活用をするためには、まずAIを使い、大量のデータの解析を行います。

その後、得られた解析結果を活用して、ビジネスの改善を行います。

例えば、アパレル業界の需要予測があげられます。

流通データや顧客の購買行動のデータを解析し、商品企画や在庫管理に活用することで、売上向上とともに経費削減を図ることなどができます。

近年はトレンドの変化が早く、アパレル業界では不要在庫や在庫の廃棄が問題視されています。

そのため、このような需要予測システムが求められています。

AIエンジニアになるには？必要なスキルを紹介

AI開発で必要とされるスキルは、一般的なプログラミングスキルよりも高い専門性が求められます。

なぜなら、一般的なプログラミングよりも複雑な事象を扱っているためです。

それに伴い、求められる知識のハードルも高くなっています。

特に必須であるスキルは以下の通りです。

• 1. プログラミングスキル
• 2. 数学的な知識
• 3. 機械学習に関する知識

それぞれみていきましょう。

プログラミングスキル

一つ目は、プログラミングスキルです。

機械学習ではデータを処理し、活用していくことが求められます。

その上で、データの前処理をプログラムから行わなければなりません。

例えば、データの異常値を取り除くことなどがあげられます。

このデータの前処理は、機械学習に適したライブラリが多く用意されている、Pythonを使用して行われる場合が多いです。

そのため、Pythonのプログラミングスキルは必須といえるでしょう。

数学的な知識

二つ目は、数学的な知識です。

機械学習では主に、データの解析を行います。

このデータ解析は、確率や統計学、微分積分などを用いて行われます。

そのため、データ解析の中身を理解するには数学の知識が必要です。

機械学習を使用してビッグデータを分析することで、何かしらの結果は得られます。

しかし、その結果が妥当なのか、数学的な知識がないと判別が難しいでしょう。

そのため、機械学習の中身を理解できる程度の数学的な知識は必要と言えます。

機械学習に関する知識

三つ目は、機械学習に関する知識です。

これは、先程説明した機械学習の中身の話ではありません。

機械学習の全体の知識のことを指します。

例えば、機械学習のデータ学習方法には、教師あり学習と教師なし学習の二種類があります。

また、パターン認識とモデルという概念を理解している必要があります。

単純にデータを与えて学習結果を出すだけでは、AIエンジニアとはいえません。

データの種類によって用いる学習方法を変え、学習モデルに組み込んでいける知識が必要でしょう。

AIエンジニアを目指す人が取得しておくべき資格

次は、上記で説明した必要なスキルを証明できる資格を説明します。

資格を取得することで、外部に自分のスキルを証明できます。

取っておくと良い資格は以下の四つです。（2021年8月時点）

• 基本情報技術者試験
• Pythonエンジニア認定試験
• 統計検定
• G検定・E資格

それぞれ詳しくみていきましょう。

基本情報技術者

基本情報技術者とは、IT人材として働くために必要な基本的知識・技能をもっていることを証明できる国家資格です。

基本情報技術者の学習を通して、基礎的な知識を体系的に習得すると良いでしょう。

※参考：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構　基本情報技術者試験ページ

Python 3 エンジニア認定基礎試験

Pythonエンジニア認定試験とは、Pythonでの開発スキルやPythonに関する知識を有していることを証明できる試験です。

AIエンジニアはPythonでプログラムを書くことが多いため、Pythonでの開発、及び、Pythonに関する知識は必須でしょう。

※参考：一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会　Python 3 エンジニア認定基礎試験ページ

統計検定

統計検定とは、統計に関する知識や応用力を証明できる試験です。

AIエンジニアはデータを分析する際に統計的な知識が求められます。

そのため、データを客観的に判断するための統計的知識は必須でしょう。

また、データ分析を行う際にも、統計的な知識が必要になるため、統計について体系的な知識を持っていることは有効と言えるでしょう。

※統計検定(R)は一般財団法人統計質保証推進協会の登録商標です。

本記事の内容について、一般財団法人統計質保証推進協会は関与していません。

※参考：一般財団法人 統計質保証推進協会　統計検定(R)ページ　

G検定・E資格

一般社団法人日本ディープラーニング協会が認定しているディープラーニングに関する資格です。

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を有して、事業活用できる能力があるかを問われる検定です。

また、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て、適切な手法を実装できる能力があるかを判定する資格です。

これら二つを有していることで、AIの分野の一つであるディープラーニングについて知識を有していて実装まで可能だと証明できます。

※参考： 一般社団法人日本ディープラーニング協会　資格試験概要ページ

AIエンジニアになるためのロードマップ

AIエンジニアになるためには、実務経験を積むことが大切です。

AIエンジニアを目指す人が経験しておくべき業務は、以下の通りです。

• 1. PyTorchを使った業務
• 2. 機械学習関係の業務
• 3. データ解析関係の業務

PyTorchを使った業務経験

PyTorchとは、深層学習のフレームワークです。

深層学習のフレームワークは、TensorflowやChainerなどもあります。

その中でもPyTorchをおすすめする理由は、シェアが高く、初学者にも比較的習得しやすいためです。

PyTorchは公式でチュートリアルが提供されているため、学ぶハードルが低くなっています。

実際に、AIエンジニアの中でも非常にシェアが高いのでおすすめです。

機械学習関係の業務経験

PyTorchが使えるようになったら、機械学習関係の業務を実際に経験してみしましょう。

実業務を通じて学習することで、学習スピードが向上します。

例えば、異常検知や物体検出などの業務があげられます。

データ解析関係の業務経験

また、データ解析関係の業務経験も積むとよいでしょう。

これは、AI開発の現場ではデータを扱う場合が多いためです。

例えば、AI開発では画像を扱う場合が多いため、画像解析などの業務があげられます。

AIエンジニアがフリーランスとして働くには？

AIエンジニアがフリーランスで働くメリットとして、スキルを兼ね備えられている場合は特に、自分が希望する業務を選択しやすいことが挙げられます。

例えば、画像処理の案件を担当したい場合は、画像処理関連の案件を獲得するなど、自分の専門性を高めたい分野で案件を受注して業務を行えば、知識を付けることもできます。

会社員の場合は、上司の指示に従って業務を行う必要があります。

そのため、案件を選択する自由度は低く、会社の方針などに合わせて動くことになります。

その点、フリーランスの場合は、会社員と比較すると、自分のスキルがあれば、希望に合わせた仕事を選びやすいため、自分の思い描くキャリアに合わせた案件を獲得することもできます。

スキルフルなAIエンジニアであれば、より難易度の高い案件を獲得することで報酬アップも期待できるでしょう。

案件を選べるようになるために、まずは、ぜひこのコラムに記載してあることを実践し、案件を獲得できるレベルまでスキルアップしましょう。

その際には、先程紹介した資格の勉強を行うと効率的です。

資格の取得は、客観的にスキルを証明できるだけでなく、業務に求められている知識を体系的に学習できるためです。

知識や技術を習得したら、案件獲得に向けて動いていきましょう。

AIや機械学習に関する資格が取れるレベルまでスキルを身に付けたら、基礎的な実務業務であれば、通用するスキルを身に付けていると企業側から考えてもらえる場合があります。

初めから、専門的で難易度の高い案件を獲得するのは難しいですが、基礎的な案件から少しずつ獲得し、業務を通じてスキルアップしていけるとよいでしょう。

まとめ

今回は、AIエンジニアになるために必要なスキルや資格をまとめました。

AIエンジニアになるためには、高度なスキルが必要です。

そのため、知識や技術を習得し、実務経験を積むことが重要です。

後に、スキルフルなAIエンジニアになれれば、自分で案件を選びやすくなり、スキルアップする道を自分で決めていくことも可能になるでしょう。

また、現在会社員で、エンジニアとして十分なスキルや経験を得た人は、今後はフリーランスエンジニアとして経験を積み、スキルアップを目指していくのはいかがでしょうか。

フリーランスのAIエンジニアとして活動する際には、フリーランスITエンジニア専門エージェント「HiPro Tech」がおすすめです。

当サービスでは、Pythonを使用したAIの開発案件だけでなく、機械学習に関わる案件やビックデータの解析を行ってビジネスをスケールさせることを目的とした案件など、多岐にわたる案件を保有しています。

スキル向上に繋がるような案件を多数扱っていますので、AIエンジニアとしてスキルアップしていきたい人には大変おすすめです。
当サービスは無料で利用できるため、ぜひ、登録してみてください。