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未経験でもAIエンジニアになれる理由

エンジニア未経験者がAIエンジニアに転職することは十分に可能 です。 それはエンジニアとしての実務経験だけでなく、開発経験に基づくAI関連の知識やスキルなども評価されるためです。

もちろんITエンジニアとしての実務経験があることは望ましいですが、それだけではAIエンジニアとしての業務は遂行できません。プログラミング能力、大学レベルの数学知識、そして機械学習の理論にも精通している必要があります。さらに、AIエンジニアには高度な問題解決能力も求められます。

未経験からAIエンジニアへの転職は可能ですが、必要なスキルと知識を身につけるための努力が必要です。

状況別の転職の実現可能性

AIエンジニアは未経験からでもなれる職種ですが、以下４つの場合によって、その実現可能性は異なります。

• 新卒未経験者
• 第二新卒未経験者
• 30代未経験者
• 40歳以上のIT業界経験者

新卒未経験者

新卒未経験者に関しては、AIエンジニアに採用される可能性は比較的高いです。理由としては、新卒でAIエンジニアを採用している企業の場合、企業内に教育体系が確立されていることが多いため、ポテンシャルの高さが重要な採用要件になるからです。よって新卒であれば未経験からでも、AIエンジニアになれる可能性は高いといえます。

第二新卒未経験者

第二新卒未経験者に関してもAIエンジニアに就職しやすいと言えるでしょう。理由としては、今後もIT業界の人材不足が続くからです。また企業にとっては社会人経験が少しでもある第二新卒社は基本的なビジネスマナーが身に着いており、比較的獲得しやすいからです。

30代未経験者

30代でIT業界未経験者に関しても、AIエンジニアに転職することは可能です。ただ難易度は高いです。30代の場合は、ポテンシャル採用ではなく即戦力採用になるため、マネジメント能力やコミュニケーション能力などのヒューマンスキルが求められます。そのため、前職で培ってきたスキルを書類や面接でアピールすることが大切です。

40歳以上のIT業界経験者

40代になるとかなり難しいと言えます。40代の場合は、企業は即戦力を求めているため採用される可能性は低いといえます。

未経験からAIエンジニアになる方法

STEP 01基本知識の習得

エンジニアは基本知識がなければ仕事になりません。プログラミング言語、データベース基礎などのエンジニアとして必要最低限の知識を習得しましょう。基礎的な知識がインプットできたら、AIエンジニアに必要なAI関連の知識も取り入れましょう。具体的には、いかの５つのスキルを身に着ける必要があります。

• 数学や統計学の知識
• 機械学習やディープラーニングの知識
• データベースに関するスキル
• フレームワークやライブラリーに関する知識

STEP 02オンラインリソースや教育プラットフォームの活用

IT知識が必須となった今、インターネット上にはスキル向上に役に立つ学習方法が沢山あります。また、独学でわからない部分があれば、教育プラットホームを利用して質問をすることができます。

STEP 03個人プロジェクトの実施

学習したスキルを活かし、個人のプロジェクトを実施します。ウェブアプリケーションの開発などを試みましょう。開発したアプリなどの成果物をポートフォリオとしてまとめることで、自分の実力を証明することができます。ポートフォリオを作成することで就職活動を有利に進めることができます。

STEP 04実際に就職活動を始める

実際に、未経験者でも応募できる求人を探しましょう。企業を選ぶ際には、研修制度やご自身の描いたキャリアプランを実現できるかどうかなどに留意しましょう。
初めからAIエンジニアを目指すのではなく、関連性のあるPythonエンジニア等へ就業し、キャリアチェンジする方法もあります。自分のスキルや資格を踏まえたうえで自分に合った求人を探すことが大切です。適切な経験を得てスキル習得や成長を目指しましょう。

そして一番大切なことが就業後も学習を続けることです。さまざまなエンジニア関連の資格やトレーニングを追求し、専門分野を深化させてキャリアを築いていきます。

このステップを順に進めることで、未経験からAIエンジニアとしての道を着実に歩むことができます。自己学習や実務経験を通じてスキルを磨きながら、業界での評価を高めていくことが大切です。

そもそもAIエンジニアとは

ここでは、そもそもAIエンジニアがどのような職種なのか解説します。
AIエンジニアは、人工知能（AI）技術を開発し、様々な問題を解決するためのシステムやサービスを構築するエンジニアです。具体的には、以下のような業務を行います。

主な業務内容

• 企画：AIシステムのコンセプトを考案し、問題解決の計画を立てます。
• 開発：プログラミング言語を用いてAIシステムを構築します。
• データ準備：AIの学習のためのデータを収集し、前処理を行います。
• モデル構築：機械学習やディープラーニングを用いてAIモデルを構築します。
• テスト＆評価：開発したAIの性能をテストし、評価します。
• 最新技術の調査：AI技術の進化に合わせて、研究や技術の調査を行います。

AIエンジニアに向いている人の特徴５選

AIエンジニアに向いている人の特徴として以下の５つが挙げられます。

学習意欲が高い

向上心があり、学習意欲が高い方も向いています。AIエンジニアは、常にAIに関する最新情報をインプットする必要があります。また、データベースや機械学習、ディープラーニングなどの幅広いスキルが必要なため、習得するべき技術も多岐にわたります。
最新の技術を使用しながらより良いシステムを開発することが求められます。

数学や統計学に興味がある

AIの設計段階では、数学や統計学の分野の知識が不可欠です。
プログラミング言語を使ったコーディングに数学は必ずしも必要ではありませんが、AIのシステムを構築する際には、データ分析や数式の理解が求められるため、これらに興味がある人はAIエンジニアに向いていると言えるでしょう。

論理的思考力がある

AIエンジニアに向いている人は、論理的思考力がある人も適性があります。論理的思考力が乏しいとミスや漏れが発生しやすく、周囲のエンジニアとの意思疎通が難しくなり構築作業などが正確に行えなくなる恐れがあります。

AIエンジニアは、データ構造やコンピュータアーキテクチャ、アルゴリズムに携わるため、理論的にものごとを捉える必要があります。また、数学や統計学を仕事で多用することも、論理的思考力がある人が望ましい理由です。

臨機応変に対応できる

開発では要件の変更や新しい情報に対応することが頻繁にあります。臨機応変に対応し、柔軟に計画やコードを調整できることが求められることが多いです。 さらに、チーム内でのコミュニケーションや要求事項の調整にも臨機応変さが必要です。異なる意見や視点を受け入れ、円滑にプロジェクトを遂行していきます。

コミュニケーション能力がある

コミュニケーション能力もAIエンジニアには必要です。多くの場合、プロジェクトに取り組む際はチームプレーになるため、適切なコミュニケーションを心がける必要があります。 「誰とでも仲良く」「ウケを取れる」といったコミュニケーション能力ではなく、「相手の意思を汲み取り、思っていることを的確に表現できる」「話し合いを正しくできる」といった能力のことを指します。

また、「意図を汲み取り、考えを言語化する」能力が育てばマネージャーやプロジェクトマネージャーとしてのキャリアも見えてきます。そういった意味でもコミュニケーション能力がある人はAIエンジニアに向いていると言えるでしょう。

AIエンジニアに必要な５つの知識・スキル

ここでは、AIエンジニアに必要な知識やスキルについて解説します。主に以下の５つです。

プログラミングスキル

未経験からAIエンジニアになるためには、AI開発でよく使われるPythonやR言語などのプログラミング言語を学び、実務に活かせる能力が必要です。Pythonはデータ分析に適したツールが充実 しており、初心者にも扱いやすい言語です。R言語は統計解析に特化しており、グラフ作成が得意 ですが、Pythonより動作が遅いという欠点があります。

AI開発では、これらの言語の他にもJuliaやHaskellなども使用され、それぞれに特有の用途と特徴があるため、適切に組み合わせて使うことが重要です。

数学や統計学の知識

AI技術において、数学と統計学の知識は不可欠です。
最適なAIモデルを構築し精度を高めるためには、AIの学習プロセスを理解する必要があります。データの信頼性評価や解析結果の検証にも統計知識が役立ちます。AIエンジニアは、AIのロジックや精度基準を顧客に詳細に説明することもあるため、データサイエンスに関する知識も必要です。

機械学習やディープラーニングの知識

AIエンジニアは、機械学習やディープラーニングを駆使してAIシステムやソフトウェアを開発します。
コンピューターが自ら学習してタスクを実行可能にする機械学習は、AIをビジネスで活用する際によく用いられる代表的な技術です。

多くのAIエンジニアが、このような機械学習や機械学習のアルゴリズムに関する知識・スキルを身につけています。また、ディープラーニングもAIエンジニアが身につけておきたい重要な手法です。

データベースに関するスキル

AIが分析して弾き出す結果の精度を高めるには、データの量と質が重要になります。データの効率的な活用のために必要となるのが、データベースの運用スキルです。
具体的には、MySQLなどのデータベース管理システムを扱うスキルに加えて、データベース言語であるSQLの知識も求められます。

フレームワークやライブラリーに関する知識

フレームワークやライブラリーに関する知識は、現在ではプログラミングに関わるほとんどのエンジニアにとって必須となっています。AI開発も例外ではなく、機械学習フレームワークやPython関連のライブラリーがよく利用されています。
代表的な物は以下の４つです

• Pytorch
• TensorFlow
• scikit-learn
• Keras

未経験からの転職で役立つ資格

未経験者におすすめな資格は以下の５つです。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験とは行政法人情報処理推進機構が行っている国家試験で、ITエンジニアの登竜門と呼ばれている試験です。ITエンジニアとしてキャリアをスタートさせる人にはオススメの資格になっており、エンジニアに必要な基本的知識・技能を身につけることができます。

統計検定

統計検定は、統計学の基礎的な知識と手法を理解し、統計データを解析するための能力を評価する資格試験です。この資格は、統計学の基本的な概念や用語、データの収集・整理・要約・解釈、統計的推測や検定手法などに関する知識が問われます。
3級は高校で習う「データの分析」に相当する内容であるため、データエンジニアであれば2級以上の取得を目指しましょう。

Python 3 エンジニア認定基礎試験

Python 3 エンジニア認定基礎試験は、AI分野のみならず注目度の高いプログラミング言語、Pythonに関する専門知識を評価する試験です。Pythonの基本的な使い方や仕組み、文法の基礎などに関する知識が問われます。

G検定

G検定（ジェネラリスト検定）は、ディープラーニングの基礎知識を有し、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する資格です。難度はそれほど高くなく、ディープラーニング習得を目指す際に挑戦するのがおすすめです。

E資格

E資格（エンジニア資格）は、ディープラーニングの理論を理解し、実装する能力や知識を有しているかを認定する資格です。難度は少し高く、取得すればディープラーニングに関する一定水準以上の知識やスキルを持っていることを証明できます。

効果的な学習方法

参考書で勉強する

勉強方法を考える際に、まず一番に思い浮かぶのが参考書を用いた勉強になると思います。紙媒体の本だけでなく、電子書籍も簡単に手に入るようになりましたが、いくつもの参考書には手を出さずにこれと決めた一冊を完璧にすることから始めるのがおすすめです。試し読み機能なども利用して、自分に合った参考書を探しましょう。
参考書で学習するメリットは、以下の４つです。

• 簡単に読み返せる
• 基礎から定型的に勉強できる
• 短い時間で効率的に勉強できる
• 自分のレベルに合わせて勉強できる

• 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの
• ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
• スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング

学習動画を利用する

Youtubeなどの無料動画サイトで、エンジニアに必要なスキルについて解説しているチャンネルを見たり、有料の動画学習サイトを用いることもおすすめです。 学習動画を利用するメリットは、以下の３つです。

• 音声と映像により理解しやすい
• スマホで簡単に視聴できる
• 学習の順序がわかりやすい

プログラミングスクールに通う

プログラミング言語を習得したい場合、プログラミングスクールでの学習がおすすめです。プログラミングスクールや専門学校に通うことで、構造的なカリキュラムや専門の講師の指導を受けることができます。 参考書で学習するメリットは、以下の４つです。

• 自身の学習スタイルに合わせて、通学・オンラインを選択できる
• 実際に書くことで実践的に身につけられる
• 質問を講師にでき、その場で疑問を解消できる
• モチベーションを保ちやすい

• DMM WEBCAMP
• RaiseTech
• RUNTEQ

SNSを活用する

具体的なキャリアパス例

ここでは、Aiエンジニアになった後にどのようなキャリアパスが描けるのかについて解説します。以下の３つをご紹介します。

データサイエンティスト

AIエンジニアとしてのスキルを活かし、分析やモデリングなどの業務に携わることで、データサイエンティストに転身することも可能です。< データサイエンティストは、新たな商品やサービスを生み出したり、業務プロセスを革新するためにデータを分析します。

データエンジニアが整理・加工したデータを分析することもあるAIエンジニアはビッグデータの解析や分析も行うため、データサイエンティストの業務に活かすことができます。

ITコンサルタント

ITコンサルタントの仕事は、企業のIT戦略の策定からシステムの見直し、新システム導入の提案、システムの最適化や動作検証まで多岐にわたります。
AIエンジニアは、AIに関する幅広いスキルを求められる職種であるため、その経験を活かしてAI領域に強いＩＴコンサルタントになることは十分に可能でしょう。

プロジェクトマネージャー

プロジェクトマネージャーは業務全体の監督役であり、プロジェクトの責任者です。プロジェクト全体の計画を策定し、人員配置や予算、進捗管理を行います。
AIエンジニアはシステム開発の初期段階を担当しているため、プロジェクトの計画や提案などの管理業務に携わっていれば、将来的にプロジェクトマネージャーのポジションに挑戦することも可能です。

AIエンジニアの将来性

最後に、AIエンジニアの将来性について解説します。
AIの活用範囲は、画像認識、自動運転、業務の自動化など、今後も広がりを見せると見込まれています。この進展により、AIエンジニアの市場価値は今後数年でさらに上昇することが予想されます。また「Society 5.0」においても、AIがその実現において重要な役割を担っています。

経済産業省のデータによると、2020年時点のAIエンジニアの需要数は3.8万人、2030年予測は24万人となっています。このように、AIエンジニアの需要は現時点でも多く今後より伸びていくことが予想されているため、将来性は高いと言えます。

まとめ

いかがでしたでしょうか。本記事では、未経験からAIエンジニアを目指す方向けに、向いている人の特徴や必要なスキルなどを解説しました。AIエンジニアは、未経験からでも目指せる将来性の高い魅力的な職種です。この記事を参考にAIエンジニアを目指してみてはいかがでしょうか。