- 文系でもAIに興味があるからエンジニアになりたいけど大丈夫？
- 文系がAIエンジニアになる方法は？
- 文系がAIエンジニアになったら苦労する？
AIや人工知能といえば理系の科目であって文系の人は習得ができないのではないのかとおなやみではありませんか？
AIを学習した身としては文系がAIエンジニアになれないと考えるのは思い込みと言えます。
実際、文系の人がAIエンジニアとして活躍している例はたくさんあります。
この記事では、文系大学を卒業した後に企業に就職し、趣味でAIを学ぼうと思いAIを学んだコツリンが文系でもAIを学ぶことができるということを解説していきます。
この記事を読むことで、文系の人でもAIエンジニアになれる理由を紹介いたします。
目次
→データサイエンス特化型スクールそもそもAIとは
まず初めにAIとは一体なんなのかということを見ていきましょう。
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機械学習で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もどの様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グループ化してくれる手法などもあります。
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ありません。
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。
そのため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くるのであくまでも参考程度に考えておく必要があります。
やること
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。
機械学習
AIエンジニアはAIに特化したエンジニアとなりますのでAIの重要技術である機械学習を中心に行うことがAIエンジニアとなります。
AIエンジニアであれば機械学習に関するスキルは必須であると言えます。
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エンジニアはソフトウェア部分の作成も行うこともあります。
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エンジニアとして必須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。
文系AIエンジニアになる方法
独学でもなれるか
文系の人でも独学で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文系・理系に関わらず簡単なことではないと言えます。
独学で深い知識を身につけられる人もいますし、スクールに参加しても身につけられない人もいます。
そもそも、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。
一方で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きているのも事実です。
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。
しかしながら、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。
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。
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。
合わせて読みたい
また、実際のITの現場やAIの開発現場の情報を知らずにAIエンジニアになると、思っていた仕事と違うと言ったことなどからも独学でAIエンジニアになるのは少しリスクがあるということは認識しておきましょう。
文系でもAIエンジニアになれる理由
一般的にAIの学習項目は数学やプログラミングを駆使しした理系の学問とされています。
しかしながら、文系の人でもAIを習得することは次の理由から可能です。
- "完璧に"理解する必要はない
- 通常のプログラミングよりもAIのプログラミングのほうが簡単
AIの構造を"完璧に"理解する必要はない
AIエンジニアになろうとするのであればAIの構造に関する理解は概念がわかれば十分です。
私たちは理屈を知らなくても使っている知識や技術というのは多々あります。
次の説明はなんでしょうか？
データを一律に標準偏差（スケール）10、平均50に変換したときの値
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%81%8F%E5%B7%AE%E5%80%A4
この説明は偏差値の説明となります。
受験の際などによく聞く偏差値ですが大抵の人は50が平均でそれより上に行けば行くほど知能が高いと理解しています。
しかしながら、次の内容を説明できる人は案外少ないです
- 偏差値の求め方
- なぜ偏差値で知能指数がわかるのか
つまり、計算の構造を知らないでも使える技術というのは多いということになります。
他にも自分の身の回りを見たときに様々な技術の理屈を知らないでも使っている知識や技術というのが多いことに気づくと思います。
例えば、電子レンジはなんでものを温めることができるのでしょうか。
理由は知らないでも、使い方さえわかれば食品を温めるという目的はすぐに達成できるということになります。
そのため、AIの構造の概念がわかれば十分であり、計算の概念以外では次の二つを理解しておけば大丈夫です。
- 計算のためにどのようなデータが必要か
- 計算結果がどうなるのか
一番難しい計算の手法については概念程度の理解に止めておくことで、誰でもAIエンジニアになることは可能となります。
AIのプログラミングは簡単
AIのプログラミングは通常のプログラミングより簡単です。
▶︎関連記事：【勘違いしてませんか】AIのプログラミングは簡単な理由
プログラミングでは大きく分けて二つのことを学習する必要があります。
- プログラミングの記述方法やデータの加工方法
- 開発手法
プログラミング学習で一番難しいのは開発手法です。
仕事というのは常に変革が起きるためソフトウェアも変革させる必要があるため、過去にどのように作ったのかということをシステムの中でルール化する必要があります。
このルールを確立するための開発手法がオブジェクト指向です。
AIのプログラミングは比較的やることが決まっているので、オブジェクト指向を細かく理解しないでもプログラミングを行うことができます。
そのためAIのプログラミングは通常より簡単に習得できると言えます。
また、オブジェクト思考は実際にプログラミングを行うことで理解していくものです。
そのためAIの構築という目標があるということはオブジェクト指向を理解するのに非常に有効な方法ということもできます。
AIのプログラミングはAI構築という目標がはっきりしているので、オブジェクト指向を意識しないでもいいことが大きなメリット。
— コツリン@マイルドエンジニア（社会人のためのAIの情報中心） (@kotsurin_) July 23, 2022
オブジェクト指向は、勉強するよりもAI構築で慣れてしまった方が早い。#駆け出しエンジニアと繋がりたい #プログラミング初心者 #プログラミング初心者と繋がりたい
文系のAIエンジニアになるのが難しい理由
文系でもAIエンジニアになることは可能ですが、難しい面があることも事実です。
それが、どのレベルのAIエンジニアを目指すのかという事になります。
未経験だとイメージが湧かないかもしれませんが、現在のITエンジニアであるプログラマーなどでも人によって能力に差があるのと同じで、どのレベルのAIエンジニアになれるかはその人の努力次第で変わってきてしまいます。
AIエンジニアにはプログラミングの知識の他に統計的な知識やある程度の数学的な知識を必要とします。
単純に考えれば文系の人は数学が苦手となりますので、高いスキルを持ったAIエンジニアに簡単になることは難しいと言えます。
文系におすすめのAIエンジニア以外のキャリア
そもそも、文系の人がAIを学習したらAIエンジニアにならないといけないのでしょうか。
ここからはAIエンジニア以外のAIに関するキャリアを見ることで、AIエンジニア以外のAIに関する文系にとって最高のキャリアを見ていきたいと思います。
AIエンジニア以外のAIに関する文系にとって最高のキャリアを見てみることで文系の人が必ずしもAIエンジニアを目指す必要はないとわかります。
AIに関するキャリア３つ
AIに関するキャリアには次の三つがあります。
- AI研究者
- AIエンジニア
- AI事業企画
AI研究者はAIに関してより精度を高めるための計算式を考え出すような人たちです。
そのため、大学で人工知能を学んだ人たちがそのまま大学教授や企業の研究機関で研究を行う研究職になります。
文系か否かに関係なく、通常の大学を出ている人たちが目指すには難しいキャリアになります。
AIを開発するにはプログラミングなどを使うことになりますが、他にもAIに関する構造を理解しておく必要などがあります。
AIと言っても万能ではありません。AIでも判断を間違えることもあります。
そのため、ビジネスにAIを導入した後にAIとどのように共存するのかなどを考える必要があります。
また、AIの導入には過去のデータが必要になります。
こういったデータをどのように収集するのかなどAI導入のプロということができます。
文系に一番のお勧めキャリア
文系人がAIスクールで学んだからといってAIエンジニアを目指す必要はありません。
文系の人がAIを学んだらAI事業企画を目指すことをお勧めします。
AIの導入に限らず、ビジネスを変革させようとさせると多くの場合で導入を目指す側と導入をされるビジネスの現場サイドで齟齬が起こります。
そのためビジネスの世界にはコンサルティングという仕事があることになります。
文系の人がAIエンジニアのやっていることを理解し、AIエンジニアとAIを導入する側の橋渡しをするとどうなるでしょうか。
コミュニケーション能力が優れている文系の人が目指すという意味ではこれ以上のAIに関するキャリアはないと言えます。
しかしながら、AI事業企画には誰でもなれるわけではありません。
本当のAI事業企画になるには次のスキルが必要です。
- AIエンジニアが何をやっているのかを理解している
- AIの導入に関する知識
通常のプログラミングスクールではAIの知識を習得することはできますが、プログラミングスクールではAIの実装方法しか学習することができません。
一方、AI専門スクールではさまざまな企業にAIの導入支援などを行っています。
そのため、AIの実装方法とAIの導入方法に関する知見などがわかるのはAI専門スクールということになります。
合わせて読みたい
理系AIエンジニアと文系AIエンジニア
理系エンジニアと文系エンジニアで全く同じことができるでしょうか。
実際にはエンジニアによって得意なポイントが変わってきますのでそれぞれの特徴を見てみます。
理系AIエンジニアの特徴
理系のAIエンジニアの人たちは、AIのソフトウェア開発におけるプロジェクトの個別部分で完璧なものを作るのが得意と言えます。
理系の人たちは論理関係の把握であったり数字の調整などが得意であることが多いです。
そのためAIのデータサイエンスと言ったデータの分析などを実際に行うことで強みを発揮します。
また、理系の人たちは探究心が強いため一つのことを突き詰めていくことが得意と言えます。
そのため、一つの分野などを突き詰めていくことで強みを発揮するとも言えます。
文系AIエンジニアの特徴
文系のAIエンジニアは個別部分をまとめ上げ、最終的なソフトウェア開発における全体の整合性をとることが得意と言えます
文系の人は相手との共感能力などが高く、一つの物事を多面的に考えることができます。
そのため、AIの開発などでは多くの人たちが参画する際にそれぞれのポジションの意見を集約し全体の整合性を取るのが得意なのが文系ということになります。
文系AIエンジニアのおすすめのポジショニング
文系の人たちはAIエンジニアとして働く場合、AIの開発の全体を指揮する役割を担うことがポジショニングとして最適になります。
理系の人たちは探究心が強く一つのことを研究することが得意であり、文系の人たちは相手との共感能力が高く物事を多面的に見ることができます。
そのため、全体の統括などで多面的に物事を把握できる人がいないと齟齬が発生しやすいということとになります。
文系の人がAIエンジニアを目指す場合は、個別の開発については理系の人たちに任せて自分は全体の中で最終的にAIをどのように作成するのかというポジショニングを目指すと良いです。
文系AIエンジニアになるための正しい戦略
ここからは文系の人がAIエンジニアになるための戦略を説明していきます。
ここを理解しないで勉強を開始してしまうと間違いなくAIの習得に失敗しますので注意してください。
STEP0：努力は必要だということを確認しておく
文系でもAIを習得することは可能ですが簡単ではありません。
AI学習の挫折に文系も理系も関係ないということだ
大切なのは難しい学習だと認識しておくことです。
誰もが努力なしに簡単に習得できるような技術に意味はありません。
難しい学習だからこそ習得して価値のあるスキルであるということを認識しておきましょう。STEP1：学習する理由を考える
AIの学習が難しいと再認識したのであれば次はその学習する理由を考えましょう。
このとき大事なのは習得できるかできないかを考えないということです。
この時点ではまだAIのことをなにも知らないでAIが習得できるか不安になってしまうかもしれませんが、ここでAIを学習するかどうかを決める必要はありません。
AIのことを知らないこの段階で学習をしない決断をするのは非常にもったいないです。
ここでAIのキャリアのことを考えるのは、次のSTEPで相談する際に学習方針やキャリア設定のための相談をするための準備になります。
学習の目標としては次のようなものが考えられます。
- 転職を目指す
- キャリアアップ
- 手に職をつけるため
- 趣味として
STEP2：無料相談会に参加して学習するかを決める
漠然とでもいいのでAIに関して何がしたいのかといった目標が決まったらスクールの無料相談会に参加してみましょう。
スクールの無料相談会ではAIの学習難易度やAIに関するキャリアなどについて確認することができます。
ここで相談会に参加することでAI学習後のキャリアの相談やそもそも文系でも習得できるのか、これまでの実績ではどうなっているのかなどを確認してみましょう。
AIのことを知らないで学習をあきらめてしまうのは非常にもったいないです。
AIスクールで相談することでAIに対する理解を深めてから学ばない決断を自信をもってすることができます。
STEP3：学習方法を考える
最後に学習方法を考えましょう。
学習方法にもいくつかあります。
- 本による学習
- Udemyによるオンライン学習
- スクールでの学習
文系の人であればスクールによる学習でサポートを受けるのが一番ですが、もし不安があるのであればまずはUdemyで学習を開始してみるというのも一つです。
Udemyでは次のようなメリットがあります。
- 毎月のように行われるセールを利用し2,000円ほどで講座を受講することができる
- 30日間の返金保証
- 買い切り型なので購入後いつでも勉強できる
- チャットサポート
スクールでの学習が不安という場合、まずはUdemyで学習しスクールに参加するかはその後に考えるというのも一つの戦略になります。
