必要なスキルは何？未経験からAIエンジニア になるには？

2020年11月22日2022年9月16日

現在AIエンジニアは人手不足

近年AIの進歩は目覚しく、自動運転やお掃除ロボットなどAIが生活の中でもより身近なものになってきています。また、企業内で使われる会計や人事、労務管理などのソフトウェアにもAIの技術は取り入れられており、AIは一般生活、ビジネスにおいて無くてはならないものになっています。

また、日本は少子高齢化による労働人口の現象が予想されるため生産性の高めるという面からもAIが重要と考えられています。

一方、AIを使ったビジネス、システムを構築するスキルを持つ人材は不足しています。経済産業省が作成した「AI人材育成の取組」の中で以下のように述べられています。

・ＩＴ人材の不足は、現状約17万人から2030年には約79万人に拡大すると予測され、今後ますます深刻化。
特に、ベンダー・ユーザー双方において、サイバーセキュリティ対策を講じる人材のほか、AI等を使いこなして第4次
産業革命に対応した新しいビジネスの担い手となる高度IT人材の育成が急務。

・AI等を使いこなし、新ビジネスを想像する新たな人材像を再定義するとともに、経済成長を牽引していくトップ人材の育成の拡充、ミドル人材のスキル転換、ITリテラシーの向上や教育現場の底上げを進めていくことが重要

経済産業省 AI人材育成の取組より

AIの研究自体は1950年代から行われていましたが、ディープラーニングの登場と2000年代の第三次AIブームによりAIに対する注目度が急速に高まりました。このため、AIを使ってシステム、ビジネスを構築するスキルをもつ人材の需要が高まっています。　

しかし、AIの重要性が高まってきたのが比較的最近であるため、AIを用いてビジネス・システムを構築するためのノウハウが不足していたり、人材育成の環境を十分に整備できていない企業が多いという現状があります。

参考文献：

• 経済産業省 AI人材育成取組
• 総務省　人工知能(AI)研究の歴史

AIエンジニア に必要なスキル

AIエンジニアになるためには以下のようなスキルが求められます。

• プログラミング
• 統計、数学
• AI、機械学習分野のアルゴリズム
• データベース
• インフラ、クラウド
• 業務知識
• 問題解決能力

AIを使ったシステムを構築するためには通常のITエンジニアと同様にプログラミング、データベース、インフラに関するスキルが必要です。AIエンジニアはこれらに加えてAI、機械学習に関するアルゴリズムと実装に必要なフレームワーク、ライブラリのスキルが必要です。

プログラミング

AI、機械学習、統計ではプログラミング言語はPythonが用いられることが多いです。実際のシステム開発ではnumpy, scikit-learn, tensorflowなどのライブラリを使用することが多いです。。プログラミング言語の知識も必要ですが、よく使われるライブラリについて習熟する必要があります。

統計、数学

現在はAI、機械学習分野のライブラリが充実してきています。また、AWSやAzureでは機械学習、AIをクラウドサービスとして提供されています。このようなライブラリやサービスを利用することで以前よりも統計や数学に関する高度な知識を持たない人でもAI、機械学習を用いたシステムを構築できるようになっています。

しかし、解決したい問題に対して様々なアルゴリズムから適切なものを選択したり、AIの精度を高めるためにチューニングを行おうとするためには統計や数学の知識が必要になってきます。

統計や数学に精通した人材はまだ割合として多くないため、これらの知識を身に付けることで自身の市場価値を高めることができます。

データベース

AI、機械学習においてはAIの学習用や予測の元となる大量のデータを扱う必要があります。扱うデータ量や特性を考慮しリレーショナルデータベース(RDB)やNoSQL型のデータベースの中から適切な製品を選択する必要があります。

また、データベース内にどのような形式でデータを格納すれば良いかを設計し実際に実装、運用するスキルが求められます。

インフラ、クラウド

実際業務で使用されるシステムのほとんどはデータセンターやAWS、Azureなどのクラウド上に構築したサーバ上で稼働させます。

多くのIT企業にはインフラ担当のエンジニアがおりインフラの設計、構築はインフラエンジニア が行うことも多いです。しかし、インフラエンジニアとコミュニケーションをとりながらシステム全体を最適化するためにはAIエンジニアであってもある程度のインフラに関する知識、スキルが必要です。

業務知識

企業がAIを導入する目的は既存の問題の解決や改善であるため、プロジェクトごとに業務知識が求められることもあります。しかし、AIエンジニアに限らずITIエンジニアはその業界の専門家でないことは顧客もわかっているため、プロジェクトが始まってから勉強すればありません。

問題解決能力

顧客は何かしらの問題を解決するためにAIを導入します。AIを導入することは手段であって目的ではありません。実際のプロジェクトでは顧客が解決すべき問題を正しく理解できていない場合もあります。AIエンジニアには顧客の問題の本質を理解し解決策を提案できることが求められます。

未経験からAIエンジニアへ転職する方法

AIエンジニアはプログラミング、数学、統計、業務知識など幅広いスキルが必要な職種です。未経験からAIエンジニアになるためには完全に独学で勉強するよりも、スクールや講座を利用する方が挫折しにくくAIエンジニア になれる確率が高まると思います。

AI人材を含む高度なスキルを持つ人材を育成するために第四次産業革命スキル習得講座認定制度（通称：Reスキル講座）が定められました。

IT・データを中心とした将来の成長が強く見込まれ、雇用創出に貢献する分野において、社会人が高度な専門性を身に付けキャリアアップを図る、専門的・実践的な教育訓練講座を経済産業大臣が認定する。

※厚生労働省が定める一定の要件を満たし、厚生労働大臣の指定を受けた講座は「専門実践教育訓練給付」の対象となる。

経済産業省 AI人材育成の取組より

この第四次産業革命スキル習得講座に認定された講座を受講すると、専門実践教育訓練給付金制度を活用することができます。これにより 国から最大受講料の70％の還付金を得ることができます。

AI人材を目指すには株式会社キカガクの講座がおすすめ

株式会社キカガクが提供する「AI プログラミング 6ヶ月長期コース ~ 最短でAIの最先端へ ~」は前述の第四次産業革命スキル習得講座認定制度の認定を受けた講座です。

また、JDLA（日本ディープラーニング協会）E資格認定講座にも選ばれています。E資格とはJDLA（日本ディープラーニング協会）が行っている資格試験です。E資格については以下のように記述がある通り、ディープラーニングに対する知識と実装能力を持っていることが認定されます。

ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する。

日本ディープラーニング協会　E資格とは　より

この講座ではPython、数学の基礎、環境構築、AIアプリケーションの開発までを学ぶことができます。基礎を一通り身に付けることで受講後は自力でもスキルを向上していける人材となることができます。

専門実践教育訓練給付金制度を利用することで元々72万円(税抜)の講座が21.6万円(税抜)で受講することができます。

株式会社キカガクの講座はこれまでに30,000名以上の方が受講されており、受講生の満足度も90％と高いです。また企業に対する研修の実績も500社以上あります。

カウンセリングは無料でうけることができるため、少しでも興味をお持ちの方はカウンセリングを受けてみてください。

参考文献：

• 日本ディープラーニング協会 E資格とは