- AIエンジニアになるのは難しそうだけど、どんなモチベーションや勉強法で挑めばいいの？
- AIエンジニアの業務は難しいというけど具体的に何が難しいの？
- AIエンジニアになるのが難しいのはわかるけどどうやったらなれるの？
ITの中でも最新の技術であるAIのエンジニアになることやAIエンジニアの業務は難しいとお考えかと思います。
AIエンジニアの場合はプログラミング以外の知識としてデータ分析などが必要になるのですが、一般的にはデータ分析の部分の知識が難しいためAIエンジニアの仕事は難しいと考えられます。
しかしながら、難しいことだからこその利点があるほかAIを勉強してAIエンジニア以外のキャリアの利点もあることも事実です。
この記事では、AIエンジニアは実際に何をするのかと言ったことなどをみていき、AIエンジニアの難しい部分についてみていくほか、難しいことによる利点などを解説していきます。
この記事を読むことで、AIエンジニアに対する難しいという印象に対して違う考え方をすることができますので是非とも参考にしていってください。
- AIエンジニアが難しい理由
- プログラミング以外にデータ分析の力が必要
- AIという曖昧な概念を相手に説明する能力が必要
- 技術革新が進んでいるので常に情報を追わないといけない
- 難しいに対する考え方
- 難しいから価値がある人材
- 難しいの定義は人それぞれ
- なんだって勉強する時の最初は難しい
- AIを勉強してAIのコンサルのポジションにつくことも視野に入れて勉強しよう
目次
→データサイエンス特化型スクールそもそもAIってなに？
AIというと一般的な言葉ですので日常生活でも使える言葉ですが、実際にAIについて技術的に説明しようとすると何をしているのかわからないと思います。
AIも定義は時代などによって変わりますが、現代では主に機械学習と呼ばれる技術のことを人工知能ということが多いです。
機械学習とは、過去のデータを分析し特徴を見つける技術になります。
機械学習を使った一例としては作成されたデータを用いることで、新しいデータに対して分析した特徴を当てはめてどのようなデータなのかということを予測・判断してくれます。
他にも、過去のデータを客観的に分析してくれることでデータをグルーピングし人間では気付けないようなデータ間の関係性などを探るということもできます。
過去データの分析では大量のデータに対して複雑な計算を行うことで分析しますが、人間の手に負えるような計算量ではないと言えます。
そのため、過去データの分析ではプログラミングを通して分析を行うことになります。
この機械学習ですが、計算手法はモデルと呼ばれる計算手法がいくつかあります。
- 重回帰分析
- 決定木
- ディープラーニング
計算モデルはそれぞれ目的などが違うため状況によって適切なモデルを選択する必要があるほか、計算モデルの構築段階においても精度を上げるためにチューニングを行う必要があります。
AIエンジニアについて
AIエンジニアと言っても企業やプロジェクトごとにAIエンジニアの定義が変わってしまうため一概に定義することというのはできません。
しかしながらある程度はAIエンジニアがやることをまとめることは可能です。
ここではAIエンジニアと呼ばれる人たちがどの様なことを実際にするのかということを見ていきます。
定義は曖昧
実際のところAIエンジニアと言っても企業によって定義は曖昧で、どのようなスキルを習得しているからAIエンジニアになれるということはそこまで明確に決まっているわけではないというのが現状になります。
IT業界で働いているとわかりますが、PCの知識が一切ないにも関わらずエンジニアとして就職したため就職した瞬間にエンジニアを名乗る例もあることなどから、IT業界におけるエンジニアは言ったもん勝ちみたいなところがあります。
AIエンジニアと言っても実際に行う作業は企業や人材によって違ってきます。
いずれにしてもAIエンジニアは概念的なものであって、実際に行うことは人工知能を中心に付随する内容ということができます。
AIエンジニアが何をするのかという定義は参考程度に考えておく必要があります。
AIエンジニアが中心に行うこと
現代におけるAI技術の中心は機械学習になります。
そのため、AIエンジニアとしての中心の役割は機械学習に関することが中心となります。
機械学習と言っても色々な知識や経験が必要になります。
- どのような計算を行うのかという数学的理解
- どのような特徴を分析すればいいのかという計算式の設定
- 精度を上げるためのチューニング
- 機械学習を実装するためのプログラミング知識
AIエンジニアとして活躍するのであれば上記のような機械学習に関する知識を中心に習得し機械学習の精度を上げる知識を習得することは絶対的な条件になります。
その他で行うこと
企業によっては、機械学習のことのみをAIと考え機械学習エンジニアとAIエンジニアを同義に考えることもありますし、機械学習がデータサイエンスの領域であることからデータの分析を行うデータサイエンティストもAIエンジニアに含む場合もあります。
- AIエンジニア＝機械学習を行う人
- AIエンジニア＝機械学習エンジニア＋データサイエンティスト
- AIエンジニア＝機械学習エンジニア＋ソフトウェア開発 etc...
AIエンジニアもやることは企業や人によって変わってきますが、ある程度はやることが想定されます。
データサイエンス
データサイエンスとはデータを分析し、データから価値を見つけ出すことでビジネスに活かす学問のことを言います。
機械学習の技術はデータサイエンスに含まれていると考えるのがデータサイエンティスト協会の定義ですが、実際のデータサイエンティストはデータを分析することに特化している人たちと考えることができます。
AIエンジニアとデータサイエンスの関係は複雑で話の文脈などでいくらでも定義が変わってしまうことなどからAIエンジニアがデータサイエンスを行うか行わないかというのは企業の定義などでいくらでも変わってしまうということができます。
▶︎関連記事：データサイエンスと機械学習はどんな関係？両者の違いを確認
ただし、AIエンジニアの必須スキルである機械学習はデータを分析することも必要なのでどのような文脈であってもAIエンジニアはデータサイエンスの技術などはある程度保有している必要があると言えます。
ソフトウェア部分の作成
AIエンジニアがソフトウェア部分の作成も行うこともあり得ます。
AI搭載のソフトウェアでは機械学習の結果によって判断されたデータをもとに人間の代わりに作業をしてくれます。
企業によっては、機械学習によって判断された内容を受けて実際に人間の代わりに作業を行う部分の作成も必要になります。
例えば、経理システムで入力項目を自動的に仕分けし処理を行なってくれるソフトウェアがあったとします。
過去のデータを分析することで入力内容に対して仕分けを行なってくれますが、その仕分けた結果を受けて実際にどの様な計算を行うのかという部分がソフトウェア部分になります。
AIの全体設計
AIエンジニアはソフトウェア開発の全体設計も行うことがあります。
ソフトウェア開発と言っても考えることは色々あります。
データサイエンスで分析するデータをどこから収集するのか、分析された結果を受けてAIで何をするのか、業務上で実際に使う際に何か課題が発生しないかといったことを色々考えます。
必要スキル
AIエンジニアとして必要なスキルはいくつかありますが、ここではAIエンジニアとしてのスキルを紹介していきます。
機械学習のスキル
AIエンジニアであれば機械学習のことはしっかりと理解しておく必要があります。
機械学習については特に次の二つの視点が重要になります。
- 機械学習でどのような計算が行われるかという計算結果に対する理解
- 機械学習を実装する方法
計算結果に対する理解ではどのようなデータを与えるとどのような計算を行うのかということを理解しておくことで、機械学習で予測を行う場合にどのような結果を得られるのかを学習します。
実装方法の部分では実際にPythonを用いて機械学習を行う手法を勉強します。
実装方法を勉強することで、実装方法はもちろんのことビジネスの現場からどのようにデータを集めれば効率的に集められるかということが理解できます。
データ分析力
機械学習ではデータを扱うためデータサイエンスとしての知識も必要になっていきます。
データサイエンスも文脈によって意味合いが変わってきますがデータを活用するという意味では共通しています。
▶︎関連記事：データサイエンスと機械学習はどんな関係？両者の違いを確認
データを活用してパソコンに予測・判断を行わせるのが機械学習でありAIエンジニアですが、それでもAIエンジニア自身もデータに関する予測・判断などを行うことからデータを分析する力を身につけておく必要はあると言えます。
その他
AIエンジニアといっても企業や立場によって求められるスキルは変わってきます。
そのため場合によっては以下のようなスキルも求められることがあります。
- クラウド
- データベース etc...
このようにみていくとAIエンジニアとしてのスキルも色々とあるように見えますが、エンジニアの世界も企業によってはそれぞれでエンジニアを立てているケースもあります。
また、すでにこういったスキルについてはAIに関するスキルを身につけていれば共通している部分もあることなどから比較的簡単に習得できます。
AIエンジニアの業務は難しいとされる理由
AIエンジニアはプログラマーの中でも特に難しいという印象を持たれますが、ここではなぜ他のプログラマーよりもAIエンジニアは難しいとされるのかを見ていきます。
プログラミング以外の知識が難しい
AIエンジニアの場合、プログラミング以外の知識としてデータの分析の力が必要になりますが、データ分析の能力が他より難しいとされているためAIエンジニアは難しいということになります。
プログラマーと言っても色々なジャンルがあり、ジャンルによってはプログラミング以外の知識が必要となります。
例えば、Web開発系のプログラマーであればWeb開発のためにHTMLやCSS、ネットワークに関する知識を必要とします。
そもそも、プログラミングとはソフトウェアなどの構築のような目的を達成するための手段であり道具です。
そのため、プログラミング以外の知識も必要になることがほとんどです。
AIエンジニアの場合は、AIを構築するためのプログラミング技術の他に機械学習を構築するための技術や理解が必要になります。
この機械学習の知識については主に次の理解が必要になってきます。
- 統計的理解・数学的理解
- データベース
統計的理解・数学的理解が難しい
AIエンジニアの場合は、プログラミングの他に機械学習を理解するための統計に関する知識や統計を理解するための数学的な知識を必要とします。
人にもよりますが、これらの統計に関する知識などが難しいと感じる人が多いためAIエンジニアは難しいとされています。
データベース
AIエンジニアが中心に行う機械学習は過去のデータを分析する作業になります。
分析対象であるデータはデータベースと呼ばれる場所に集約されます。
AIエンジニアとして活躍するのであればデータベースに関する知識も習得しておくことで機械学習をより適切に行うことが可能になります。
機械学習を学ぶ過程で、データクレンジングと呼ばれる作業を行うことあります。
データクレンジングとは機械学習を行うためにすでにあるデータを分析が行いやすいように整える作業のことを言います。
データの収集段階で適切にデータが収集できていればデータクレンジングの作業は必要なくなります。
例えばエクセルなどでソートをかける時でも、「あか」と「赤」では違うデータとして認識されてしまいます。
そのため、「あか」となっているデータを「赤」に変更しデータを「赤」で統一するといった作業がデータクレンジングとなります。
また、機械学習では膨大な量のデータを分析することもありますが、データベースがしっかりとした設計で作られていれば、高速にデータを分析することも可能になります。
もちろん、データベースに関しては専門のエンジニアに任せた方が効率はいいですが、それでもデータベースエンジニアの人が言っていることを理解するくらいにはデータベースを理解しておく必要があります。
AIのことを説明しないといけない
この記事でもAIの説明をしているようにAIを知らない人に対してAIの技術的な説明が必要です。
つまり、AIエンジニアはクライアントに「AIが何をしてくれるのか」「AIを構築するために何が必要か」といったことを説明する必要があります。
AIの説明をしようとしても相手がしっかりと理解してもらうための説明が難しいということもAIエンジニアが難しい理由になります。
「AIの構築のために何が必要なのか」とか「AIを導入することにより業務がどう変化するのか」などを理解させるためにも説明し、そこからAIの構築に必要なデータなどを収集することになります。
当然ながら、相手がAIが何をもとに構築され何をしているのかということがわからない限り適切なデータが収集できないなどの理由からしっかりとしたAIを作るこということはできないということになってしまいます。
実際、AI開発において現場から、100%の精度を誇るAIを作ってくれと言われるということもあるという話があります。
AIを勉強し構築したことがある人ならわかると思いますが100%の精度を誇るAIを作ることは不可能と言えます。
技術革新にキャッチアップする必要
AIと言っても現在も革新が続いている技術であるため日々新しい技術が生まれています。
AIエンジニアは新しい技術についていく必要があります。
数学ができなくてもAIエンジニアになるために
AIでは高度な数学を使うため、数学が得意な人の方が有利であることは間違いありません。
しかしながら、数学ができなくてもAIの技術を習得することは可能です。
AIエンジニアを目指すために数学を勉強する時は次のことに気をつけましょう。
計算をした結果がどういった意味を持つのかを考える
計算の結果にこだわる
数学の学習ではひたすら複雑で難解な計算を行うという印象があるかもしれませんが、AIエンジニアを目指す場合において実際の計算はPCが行なってくれます。
そのため、複雑で難解な計算があるから敬遠するのではなく計算した結果がどのような意味を持っているのか、計算の結果をどのように利用するのかということを理解しましょう。
数学では公式と呼ばれる手法が使われます。
公式に当てはめることで複雑な計算を一気に処理することができますが、実際にその公式がどうして成り立っているのかを理解している人というのは意外と少ないです。
掛け算や割り算を行う際にその成り立ちを考えている人はあまりいません。
算数の割り算や掛け算も元を正せば、足し算や引き算の繰り返しですが、日常生活の中で割り算や掛け算を行うときに足し算や引き算という計算の過程についてはあまり考えず、割り算や掛け算をした結果に注目し利用するということが多いと思います。
一般的に学校の数学などでは公式の成り立ちを理解させるため、公式の成り立ちを学習しそこから公式の利用方法を勉強します。
しかしながら、実際の公式を利用するときは公式の成り立ちについてはあまり考えずに計算した結果がどういった意味を持つのかということに注目します。
数学の勉強を行うとどうしても計算の結果ではなく過程の方に時間を費やしてしまい、計算の過程が理解できなくなってしまいますが、実際に重要なのは計算の結果の意味や結果の活用方法です。
数学でわからなくなったら
数学の学習では計算した結果が重要ですが、もちろんどうして計算するのかという理解も大事であることは事実です。
そのため数学を学習していても結局はよくわからなくなって挫折してしまうかもしれませんが、その時は次の二つを考えてみましょう。
- 自分がどういった目標に向かって計算しているのかを考える
- よくわからなくても計算の結果を利用してみてから再度勉強してみる
自分がどういった目標に向かって計算しているのかを考える
数学が苦手な人の多くはなぜ計算をしているのかがわからなくなるということで計算の意味がわからず挫折します。
しかしながら、自分がどういったことを目標に計算をしているのかということがわかれば自分の計算の意味がわかるようになります。
例えば、数学のジャンルで微分と呼ばれる手法がありますがこれも複雑な計算を行なっているように思えます。
微分について計算の過程から学習する方法と結果を知ってから学習する方法の二つで見てみましょう。
※実際の微分の計算はもう少し複雑ですが、微分がどういったものなのかをイメージするために簡略化しています
計算の過程の順番で勉強
ある放物線の２点の座標のtとuを次のように定めます。
- 座標t
- 座標u
放物線の２点の傾きを求める公式に当てはめることで放物線の２点の傾きがわかるようになります。
座標tと座標uの傾きがわかったところで、この２点の距離が極端に小さくなり最終的には距離が0になったとします。
この距離が０になったポイントで放物線の接線の傾きがわかるようになります。
計算の結果を理解してから過程を勉強
微分とはある放物線の１点における直線（接線）の傾きを求める手法です。
いきなり接線の傾きを求めるのは難しいのでまずは放物線上に二つの点を用意します。
- 座標t
- 座標u
放物線の２点の傾きを求める公式に当てはめることで放物線の２点の傾きがわかるようになります。
座標tと座標uの傾きがわかったところで、この２点の距離が極端に小さくなり最終的には距離が0になったとします。
この距離が０になったポイントで放物線の接線の傾きがわかるようになります。
ここでの違いは放物線の接線を求めるという結果を先に明示しているかどうかだけですがそれでも、最終的な結果がわかっているとその結果に向かって自分が何をしているのかがわかるようになります。
結果を利用してから改めて学習をする
いくら数学を勉強していても結局はよくわからないということもありえます。
その時は、よくわからなくても先に進んでしまい計算の結果だけを理解しとりあえず利用してみましょう。
誰しもが説明を受けている時はよくわからなくてもとりあえず利用してみてから改めて学習し直すこと理解ができるようになったという経験があると思います。
これと同じで、数学でもよくわからなかったら理解しようとせずにとりあえず言われた計算を行なって先に進んでしまい、計算の結果をたくさん利用してみてから再度学習することで理解できるということもあります。
AIエンジニアになるのが難しいことに対する考え方
AIエンジニアになるのは難しいです。
しかしながら、難しいことだからこその利点などもあることから、難しいというだけでAIを敬遠してしまうのは間違いということができます。
ここからはAIエンジニアになるのが難しいことに対する考え方を見ていきます。
難しいからこそ価値が高い
AIエンジニアに限りませんが、習得するのが難しい技術だからこそ価値のある技術ということができます。
AIエンジニアや関係するデータサイエンティストの職業はプログラマーよりも給与が高いです。
企業からみれば多くの人が持っていないけど会社にとって必要なスキルを所有している人に対して給与を上げたくなるのは自明と言えます。
実際、重要なスキルを持っている人に対して未経験という実績がない状態であっても高待遇を実施したいと考える企業は半分近くに上ります。
なぜAIやデータサイエンスの人材が未経験でも高待遇を実施したくなるかというと、スキルの習得が難しいため多くの人が習得できていないからです。
逆にいうと、難しいスキルであることが参入障壁となっているため高待遇になりやすいということです。
難しいスキルであるからこそチャンスと捉えることも可能であるということになります。
本当に難しいのかは人次第
学校の授業などを見てもわかるように、同じ教材で同じ授業を受けていても学習の理解度は人によって違うということはお分かりいただけるかと思います。
つまり、人が難しいと言っていても自分にとって難しいかどうかは別問題であるということができます。
そもそもAIの学習を難しいと感じた人は、難しいことを宣伝し習得できなかったことを喧伝します。
一方で習得できた人は難しかったということをあまり言いません。
そのため、実際には習得することが簡単だったとしても難しい印象が残ってしまい難しいという印象が植え付けられてしまう可能性があります。
つまり、AIのスキルを習得することが難しいかどうかはやってみないとわからないということになります。
なんでも最初のうちは難しい
どんなことでも新しく始めたうちは難しいと感じるものです。
その難しい部分を乗り越えることで、技術の面白い部分などが見えてきます。
最初の部分で難しいと感じてしまい挫折してしまうことは非常に勿体無いこととも言えます。
難しいからこそ面白い
AIの技術を習得することは難しいかもしれませんが、だからこそ習得できたりすることが面白いということでもあります。
ゲームなどでも簡単にクリアできてしまっては面白くないと思います。
ある程度の難易度があるからこそ、それを超えたところで面白いと感じることができます。
AIの学習をしてみるとわかりますが、AIの学習にも段階があります。
いきなりAIの全ての技術を習得するのではなく、学習していく中で困難を乗り越えつつ自分のできることが増えていくということは面白いです。
難しいからと言って敬遠するのではなく難しいからこそ楽しい部分もあるというように考えてみましょう。
AIエンジニアになるには
AIエンジニアになるためにはどのような方法があるでしょうか。
ここからはAIエンジニアになるための学習方法についてみていきます。
独学でもなれるか
AIエンジニアが不足している現代ですがそれは簡単に習得できる技術ではないからということができます。
そのため、AIエンジニアが足りない現状からAIに関する書籍や無料で学習できるプラットフォームが生まれてます。
こういった学習をしっかりと行うことでAIエンジニアとしてのスキルを習得することは可能と言えます。
独学での学習方法については以下の記事でまとめています。
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完全初心者の場合
独学でAIエンジニアになれるかどうかで言えばなることは可能ですが独学でAIエンジニアになるということはかなり難しいと言えます。
独学で深い知識を身につけてAIエンジニアになれる人も今後は出てくると考えられますが、それは特殊なケースであり一般的ではないということになるでしょう。
また、独学では自身のスキルを証明する方法が難しいということも問題と言えます。
そのため、独学での学習を行なった場合は自分で成果物を作ることで自身の知識を証明すると言った工夫が必要になります。
転職活動を行う際に面接官側の気持ちに立てばAIのプログラミングスクールで学んだという人と独学でAIのことを学んだという人であればどちらの方が信頼できるかは一目瞭然と言えるでしょう。
また、スクールでは転職サイトと提携したり独自のキャリアカウンセラーがいることもあります。
すでにプログラマーの場合
すでにプログラマーとして活躍している場合、必要になるのはAIで使われるプログラミング言語であるPythonの使い方の理解と機械学習に対する理解になります。
これらの技術をAIに関する書籍やマナビDXで学習することでAIエンジニアとして基本的な必要な知識を身につけることは可能です。
一方で、３５歳以下で転職をすることを条件に無料で機械学習に関する講座を受講することができるサービスがAIジョブカレPROです。
AIジョブカレPROでは無料相談会も実施しています。
こう言ったサービスを活用しAIエンジニアとしてのキャリアを検討しても面白いかもしれません。
AI領域未経験者でも転職成功
スクール参加でAIエンジニアになる
最近ではAIに関するスクールも多く作られています。
AIのスクールではAIに関する基本的な技術を幅広く学ぶことができるほか、OBやOGにはAIエンジニアとして活躍している人たちもいます。
転職活動などでもAIのスクールを受講し卒業していることをアピールすれば実績にもなりますので、AIエンジニアになるには最適な方法と言えます。
一方で金銭的な負担が大きいのも事実ですが、最近ではReスキルということで国が最大で受講料の70%（条件によって変動在り・最大56万）を補助してくれる制度もあります。
そのため、AIが学べるプログラミングスクールの方が通常のプログラミングスクールよりも安くなってしまうという逆転現象が起きています。
| スクール名 | 補助金なし | 補助金(70%)活用後 |
|---|---|---|
| AIスクール：キカガク（６ヶ月） | 792,000円 | 237,600円 |
| AIスクール：アイデミー （3ヶ月コース） | 528,000円 | 158,400円 |
| AIスクール：データミックス（約６ヶ月） | 742,500円 | 222,750円 |
| プログラミングスクール： テックアカデミー はじめての副業コース４ヶ月コース | 339,900円 | - |
この制度もいつかは終わってしまう制度であることを考えると、今のうちにAIを学習するかどうか決めておいた方が良いとも言えます。
AIを勉強してAIエンジニアにならないキャリア
必ずしもAIを勉強したからといってAIエンジニアになる必要はありません。
AIのことを勉強してAI事業企画（AIのコンサル）になるということも一つの方法です。
AIを勉強しAIエンジニアになっても技術のキャッチアップなど更なる応用的な技術の習得が必要になります。
一方でAI事業企画であればAIの基礎的な技術を習得し、その技術を実際にビジネスなどにどうやって応用するのかが重要になってきます。
AIの黎明期である現在はIエンジニアがどのように導入をするのかを考えることが多いです。
そのためAIエンジニアに対する負荷が大きく、ビジネスサイドとAIエンジニアでは色々な齟齬が生まれることがあります。
これからはAIをビジネスに効果的に導入する方法も考えていく必要があります。
そうなると、AIエンジニアが導入方法を考えるのではなくAI事業企画の人がビジネスとAIの技術の両方を理解しておく必要があると言えます。
AI事業企画として活躍する場合はAIの技術を知らなくても概念だけ理解をしていれば十分かもしれません。
しかしながら、AIエンジニアがやっていることを理解しどういった点が難しいのかと言ったことを理解していればAIエンジニアからも信頼されるAI事業企画になることができます。
まとめ：難しいから敬遠しないことも重要
この記事ではAIエンジニアの業務内容やAIエンジニアが難しいという印象を持たれていることに対して解説してきました。
AIエンジニアで難しい部分は以下の通りです。
- 機械学習で扱うデータの取り扱いで数学的な知識などが難しい
- AIのことを知らない人にAIのことを教えないといけない
- AIの最新情報にキャッチアップしないといけない
一方でAIエンジニアが難しいからこその利点もあります。
いずれにしてもAIエンジニアが難しいのは事実ですが、難しいからと言って最初から勉強することを諦めるのではなくもう少しAIの世界をのぞいてみてはどうでしょうか。
当サイトではAI学習のための正しいSTEPをまとめておきました。
このSTEPでは自分が本当にAIを学ぶべきなのかどうかから、AIをどのように学習すればいいのかまで正しく考えることができます。
AI学習に向けて正しい順序で考えないと無駄な時間で悩んでしまい時間を浪費してしまう可能性があります。
いざ学習したとしても、習得できず時間だけではなくお金を失うことにもなりかねません。
AI学習に向けて正しい段階を踏むことで後悔のないようにしてください。
