【初心者向け】独学で機械学習によるAI技術習得のロードマップ
AI学習の独学方法
  • 独学でAIを学びたいけどAIの学習って実際に何を勉強すればいいの?
  • 機械学習を勉強するにはどの順番で勉強すればいい?
  • AIと機械学習の関係性は何?
疑問に思う人

AIの構築に向けて機械学習を使い独学で構築できないかとお悩みではないですか。

AIといえば先端ITスキルとも呼ばれる最新のIT技術ですが、独学でも正しい手順で行えば機械学習を利用したAIを構築することは可能です。

しかしながら、機械学習やAIと言っても範囲が広いため初心者にとってどうやって学習スケジュールを構築すればいいのかわからないと思います。

AIと言ってもいろいろな技術がありますが、ここではAIの中心技術である機械学習の学習方法をお伝えします。

コツリン
プログラミング初心者でもできるように詳しく解説したぞ

AIといえばまだまだ最新スキルということでどのようにAIについてどう勉強すればいいのかわからないと思いますが、この記事でどのように学習すればいいのか初心者でもわかるようにまとめましたので是非ご活用ください。

AIの学習をするかどうかで迷っている方へのアドバイス
そもそもAIの学習をするのはなぜですか?
もしかしたらAI以外のことを学習した方がいいかもしれないし、そもそも学習する必要性がないかもしれません。
また、AIの学習方法も色々ありそれぞれにメリットデメリットがあります
当サイトでは実際にAIのスクールで学んだ筆者がAIの学習理由や学習方法などを提示していますが、重要なことはAI学習までの正しい学習ステップを踏むことです。
このステップを踏まないでいると、勉強した方がいいかで迷ってしまい時間を無駄にしてしまったり間違えた学習方法でお金を浪費してしまうことになります。

コツリン
実際に俺も学習をするまでに悩んでしまって時間を浪費したり、余計な教材を買ってお金を無駄にしてしまったんだ・・・。

このSTEP自体は完全無料でできます。
みなさんはAI学習をするかどうかで迷ったり、お金を浪費することのないように当サイトのAI学習までの正しいSTEPを参考にAI学習をするかどうか決めてみてください。

AIと機械学習の関係

初心者にとって独学による機械学習やAI学習の一番難しいところは機械学習とAIの関係性が何なのかがわからないという事です。

機械学習とAIの関係性を理解しないで勉強すると、機械学習がAIの中でどのように活躍するのかがわからずに今自分が学んでいることの意味がわからなくなってしまいます

機械学習とAIの関係性は現代のAIを構成する重要な要素として機械学習があるということになります。

ここでは、AIや機械学習を学習するという意味をもう少し掘り下げてどういった項目を勉強するのかということを見ることで、自分がAIを勉強する目標といったことのイメージをより鮮明にしていき、AIの意味について理解してみましょう。

「AIを勉強する」の意味は「機械学習を勉強する」ということ

AIを学習するという意味は機械学習について理解し実装方法を知ると考えるのが妥当となります。
▶︎関連記事:機械学習ってなに?|機械学習の意味から使いみちまで解説

そもそもAIは人によって定義が違うということからもAIを学習することを困難にしていますが、学習という意味におけるAIの定義としては一般的に次のように考えられています。

人工知能(AI)とは人間の考えを再現しようとする試みであり、その試みを実現するための技術としてエキスパートシステムや機械学習があります。

しかしながらAIのプログラミングスクールなどで学べるAIにエキスパートシステムはないことなどを考えることを考えると、AIを学習したいという要望に対してエキスパートシステムを学習するというのは不適切と考えられます。

つまり、昨今においてAIを勉強するということになれば機械学習を勉強するということが適切になります。

コツリン
AIを学習するといっても何を学習すればいいのかあいまいだがAIの重要な技術である機械学習を学習するということなら目標設定しやすいぞ

モデルの中で注目されているのがディープラーニングです。
▶︎関連記事:ディープラーニングって結局なに?人工知能との関係でみるディープラーニング

最近ではディープラーニングを人工知能と考えるような場合もあるくらい重要な技術であり、機械学習の実装方法として必ず押さえておきたい手法になります。

コツリン
モデルにも色々種類があるからどれを学習するか選ぶ必要があるかもしれないが、ディープラーニングだけは押さえておこう

機械学習の学習項目

機械学習を勉強するとは具体的には次のようになります。

  • 機械学習の意味を理解する
  • 機械学習の実装方法を理解する
  • 機械学習の使い道を理解する

ここからは機械学習を学習する際の具体的な中身についてみていきます。

機械学習の意味を理解する

機械学習とは、過去のデータから人間がどういった部分を分析してほしいかを決めることで計算式を設定し分析を行うことを言います。

機械学習によって過去のデータを分析するとは過去のデータからモデルと呼ばれるデータ間における特徴の見つけ方を指定しその特徴を計算式の中に落とし込むという意味になります。

この計算式を利用することで新しいデータに対して過去のデータの特徴を組み合わせるなどしてどういったデータなのかを予想するという事が可能になります。

機械学習は過去のデータを分析し特徴を見つけ出すことで未知のデータの予測を行うためのアルゴリズムを作り、アルゴリズムから入力結果に対する出力が得られる

機械学習の手法には様々なモデル(計算式)があるほか、精度を高めるためのハイパーパラメーターと呼ばれる調整値があります。

状況に応じて適切なモデルを選択しハイパーパラメータ―を調整することで精度の高い判断を行うことができます。

コツリン
機械学習でAIのすべてが決まるといっても過言ではないぞ

機械学習の実装方法を理解する

機械学習は大量の過去データを計算することで特徴を見つけ出しアルゴリズムを作成しますが、その計算量は非常に膨大で高度な計算を利用します。

そのため、計算はパソコンに行わせるためにプログラミングを利用します。

ひとエちゃん
プログラミングでパソコンに計算させたほうが楽だもんね

そもそも、プログラミングとは人間がパソコンにどのように動作してほしいのかということを指示する指令書になります。

つまりプログラミングを通して実際に機械学習を行うということになります。

機械学習の使い道を理解する

機械学習によって新しいデータが過去のデータと比べてどのようなデータなのかということがわかりますが、これではAIと言っても想像がつかないと思います。

そこでまずは一番基本的なAIの考え方でもあるAI搭載のソフトウェアという文脈でどのような意味なのか考えてみましょう。

AI搭載のソフトウェアについては次のように考えられます。

AI搭載のソフトウェアの考え方

(事前準備)機械学習により過去のデータを分析

  1. 新しいデータを入力
  2. 入力結果を過去のデータ分析と照らし合わせて判断
  3. 判断内容をもとにプログラミングによって人間の代わりに作業を行う

図解すると次のようになります。

AI搭載のソフトウェアの構造

機械学習を使い過去のデータを分析することで新たなデータに対する予想・判断をするためのアルゴリズムを作ります。

そのアルゴリズムをもとに新規データへの判断結果をもとにソフトウェアは動作をすることになります。

従来のソフトウェアでは人間が新規のデータを入力していましたが、機械学習によって人間の代わりに判断を行ってくれるためこれを人工知能としています。

人間の代わりに勘定項目をAIが予想してくれるソフトがあります。
従来であれば人間が勘定項目を設定することになりますが、AI搭載のソフトウェアでは勘定項目を機械学習の結果で判断しそれに対して従来と同じ勘定項目に対する処理を行うことになります。
つまり、機械学習によって人間の代わりに入力された内容がどういった勘定項目なのかを判断してくれる部分が作られるということになります。

一方で機械学習によるアルゴリズムの生成過程でいろいろな工夫を行うことができます。

そのため、ソフトウェアの判断をする以外にもAIでないと作成できないような画像を生成するなど、従来ではできなかったAIの活用方法が生まれてきているということもあります。

コツリン
アルゴリズムの作成によって人間の代わりに判断を行うというところから、人間の代わりに作品を作るというフェーズに進んでいるということだな

機械学習を独学で習得するためのロードマップ

初心者が学習するのであればゴールをどこに設定するかにもよりますが、勉強したい内容まで次の順番で勉強しましょう。

  • STEP1
    Pythonの基本文法を知る

    ・Pythonの基本
  • STEP2
    機械学習の意味合いを勉強し実装する

    ・機械学習のモデル(数学的理解・実装方法)
    ・ディープラーニング
  • STEP3
    自力で行う

    ・必要なデータを収集し加工する
    ・機械学習でデータを分析する
    ・分析した結果をもとにソフトウェアを構築する

プログラミングと言っても記述のための文法は共通しています。

しかしながらプログラミングを通して実行したい目標を実現するために覚える技術はそれぞれ違います

サッカーでもポジションに関わらずに必要な技術と、それぞれのポジションごとに必要な技術は違います。
まずはポジションに関わらず必要な技術を身につけ、その後にポジションごとの技術を学び実践をしていくことと同じになります。

機械学習の学習項目とサッカーの練習の比較

まずはプログラミングの基本文法を覚えた後にやりたいことに対する必要な技術を学習した後に、機械学習に関する項目を勉強していきましょう。

ここからは各項目のことを勉強できる無料講座やUdemy の講座も紹介していきます。

 各講座はそれぞれの企業が作った講座のため講座間の連携などがなく体系的な学習という意味では学習できません。あくまでも参考程度にお考え下さい。

Pythonの基本文法を知る

  • STEP1
    ▶Pythonの基本文法を知る

    ・Pythonの基本
  • STEP2
    機械学習の中身を勉強し実装する

    ・機械学習のモデル(数学的理解・実装方法)
    ・ディープラーニング
  • STEP3
    自力で行う

    ・必要なデータを収集し加工する
    ・機械学習でデータを分析する
    ・分析した結果をもとにソフトウェアを構築する

まずは、この後の学習内容をパソコンで動かすためにどうすればいいのかを知るためにプログラミングの基本的な動作方法や記述方法を覚えましょう。
▶︎関連記事:AIとプログラミングはどんな関係?AI搭載のソフトウェアで見るプログラミングの役割

プログラミングと言ってもプログラミング言語によってできることは違います。

機械学習ができるプログラミング言語としてはいくつかありますが、一般的にはPythonがよく利用されます。

そのためPythonの基本的な文法を理解するということがここでの目標になります。

コツリン
ここではまだ機械学習のことはあまり考えずにとりあえずPythonやプログラミングはこんな感じで動くんだということを理解しておこう

Python以外のプログラミング言語でも機械学習のプログラミングは行えますが、多くの人がPythonを利用しているためPythonで機械学習をするためのメリットとして以下のものがあります。

Pythonで機械学習を勉強するメリット
  • ネットでPythonを使った機械学習の情報が多い
  • 書籍でもPythonを使った機械学習のものが多い
  • 無料の講座も多い
  • Pythonは多機能なため機械学習を習得した後にWebアプリも開発できる

最近ではプログラミングの基本だけであれば無料で学習できるツールも増えてきています。

Pythonが学習できる講座は以下になります。

Pythonの学習方法
 それぞれの講座はそれぞれの企業が作った講座のため講座間の連携などがなく体系的な学習という意味では学習できません。また、無料講座ということもあり全てを学習できるわけではありません。あくまでも参考程度にお考え下さい。

機械学習の中身を勉強し実装する

  • STEP1
    Pythonの基本文法を知る

    ・Pythonの基本
  • STEP2
    ▶︎機械学習の中身を勉強し実装する

    ・機械学習のモデル(数学的理解・実装方法)
    ・ディープラーニング
  • STEP3
    自力で行う

    ・必要なデータを収集し加工する
    ・機械学習でデータを分析する
    ・分析した結果をもとにソフトウェアを構築する

機械学習のモデル(数学的理解・実装方法)

機械学習では過去のデータを学習し特徴を見つけることで法則を見つけ出す作業を行います。

ここで作られた計算式を使うと未知のデータに対して、どういったデータなのかという予測・判断を行ってくれます。

機械学習は過去のデータを分析し特徴を見つけ出すことで未知のデータの予測を行うためのアルゴリズムを作る

機械学習の勉強項目としては次の二つがあります。

  • 数学的理解
  • 実装方法

講座などでは数学的理解と実装方法を併せて紹介してくれることが多いため、機械学習のモデルが何をしているのかという理解を行ったらそのまま実際のプログラミングの仕方まで勉強していく事になります。

数学的理解

機械学習の数学的理解では機械学習にどのような計算を行わせているのか、その結果がどうなるのかということを理解する事になります。

過去のデータから特徴を見つけるにはいくつかの法則があるため、過去のデータをどのように分析したいのかを考えるためモデルと呼ばれる計算手法を理解します。

計算手法の理解では、過去のデータに対してどのような特徴を見つけるのかといった計算の手法というよりも計算された結果がどうなるのかということを理解していく方針で勉強していきましょう。

コツリン
実際の計算はパソコンがやってくれるからあまり計算方法なんかはあまり細かく勉強しなくてもなんとかなるぞ

モデルを理解するための数学には次のことを理解しておく必要があります。

  • 微分
  • 線形代数
  • 基礎統計(平均、分散、標準偏差など)
  • 単回帰分析
  • 重回帰分析

これらの数学も学生時代の経験から敬遠する人もいるかもしれませんが、大事なことは必要以上に勉強しないことです。

実際にAIで使う数学はこれらの中の一部です。

機械学習の習得という目標に対して必要以上に勉強しても使わない知識が増えるだけで非常に非効率なことになりますので、必要な数学を勉強していきましょう。

コツリン
学生時代の勉強内容も実生活で使わない知識は勉強しても面白くなかったという人も多いはずだ

これらの数学を勉強するときによくわからないという事があったらこの計算をすることで何ができるのかという結果を理解してから勉強してみるとわかることも多いです。

数学の勉強をしていてよくわからなくなってしまうので、その計算を行うことで何ができるのかということが明確でないという事があります。

特に機械学習の数学では実際の計算はパソコンがやってくれることから、計算の目的を理解しその目標のための計算として今何をやっているのかということを理解していきましょう。

例えば微分というと高校数学でも高度ですごく難しい印象があります。
しかしながら微分とは「放物線を含む線におけるある点の接線の傾きを求める公式」となります。
このある点の接線の傾きを求めるために計算を行なっていると考えれば今やっている計算がどういう意味なのかという事が理解しやすいと言えます。

ただし、これらの数学がよくわからなかったらあえて次に行くということもおすすめです。

というのも、これらの数学はAIの理解という意味では重要ですが、実装の時にどのような影響があるのかといったことは実際にやってみないとわからない部分でもあります。

そのため、とりあえず勉強してなんとなくわかったら次にいき、先の項目も学習してなんとなくわかったところ再度戻って勉強することで見えることもあります。

実装方法

すでに勉強したPythonの使い方を実際に機械学習で実装するにはどのように行うのかということを学習をすることで、機械学習の意味と実際の手法や結果がどういうものなのかということを理解する事になります。

言うなれば、英語の文法を勉強したので実際に自分の考えを伝える方法を知るということになります。

ひとエちゃん
意味だけ理解するよりも実際に実装することでわかることも多いからね

実装においては、IT企業が無料で公開しているライブラリと呼ばれるパッケージシステムを利用します。

機械学習で使用する主なライブラリ
  • scikit-learn

実装方法において大切なことはとにかくやってみることです。

おそらく初めのうちは色々なことでエラーが発生しますが、エラーを検索してみるなどして自分なりに解決をして実装してみましょう。

エラーを自力で解決することができて実装が上手く行った時の感動は誰もが経験することです。

コツリン
独学だからこそこういったエラーの解決も自分で行わないといけないがそれだけ、感動も大きくなるということだ
機械学習の学習
 それぞれの講座はそれぞれの企業が作った講座のため講座間の連携などがなく体系的な学習という意味では学習できません。また、無料講座ということもあり全てを学習できるわけではありません。あくまでも参考程度にお考え下さい。

ディープラーニング

モデルの中の一つにディープラーニングと呼ばれるものがあります。
▶関連記事:ディープラーニングって結局なに?人工知能との関係でみるディープラーニング

ディープラーニングは機械学習のモデルの一つで、人間の脳を模した計算式が採用されており様々な分野に応用可能な技術です。
▶︎関連記事:ディープラーニングって結局なに?人工知能との関係でみるディープラーニング

コツリン
このディープラーニングのことを人工知能と考えられることもあるくらいモデルの中でも重要な技術だ

モデルにもいろいろありますが特にこのディープラーニングだけは押さえておきましょう。

このディープラーニングを応用すると画像の判断自然言語処理などを行うことができます。

もしすでにどういったAIのソフトウェアを作りたいかという構想が決まっているのであれば、画像診断や自然言語処理に関しても勉強することでこれらのAIアプリを作ることが可能になります。

ディープラーニングの学習
 それぞれの講座はそれぞれの企業が作った講座のため講座間の連携などがなく体系的な学習という意味では学習できません。また、無料講座ということもあり全てを学習できるわけではありません。あくまでも参考程度にお考え下さい。

機械学習を自力で行ってみる

  • STEP1
    Pythonの基本文法を知る

    ・Pythonの基本
  • STEP2
    機械学習の中身を勉強し実装する

    ・機械学習のモデル(数学的理解・実装方法)
    ・ディープラーニング
  • STEP3
    ▶︎自力で行う

    ・必要なデータを収集し加工する
    ・機械学習でデータを分析する
    ・分析した結果をもとにソフトウェアを構築する

最後に機械学習を自力で行ってみましょう。

講座の中でやっていてうまくいっても、自力でやろうとすると意外と難しいものがありますし、自力でやることでエラーの解決方法なども理解できます。

データの収集や加工方法などもどうすればいいのかケースバイケースであるため自分で調べる能力なども身につきます。

コツリン
自分でやることで理解が深まるということだ

必要なデータを収集し加工する

AIの構成要素である機械学習には大量のデータが必要になります。

AIと言っても結局は過去のデータを分析して法則を導き出し未知のデータに対する予測を行うことになりますが、そのためのデータを用意する必要があります。

学習の段階では事前に用意されたデータを使うなどの方が良いでしょう。

機械学習の練習用のデータセット
  • sklearn.datasets

エクセルなどでも経験がある人が多いと思いますが、パソコンは全く同じ文字でないと同じものとして判断してくれません

人間では違う表現がされていても無意識に同じものという判断を行いますが、パソコンの場合にはこちらが明示的に変換するなどしないと機械が学習できなくなるのでそのための準備を行うということになります。

例えば、「赤」「あか」「red」は表現が違っても同じ色ということを指し示しています。
人間であれば同じものとして処理できますが、パソコンではすべて同じ表現にしないといけないのでこういったデータの処理などを行います。

データの前処理でもライブラリと呼ばれるパッケージを使用します。

データの前処理で使用する主なライブラリ
  • Numpy
  • Pandas

データをネット上から収集する場合においてはネット上にあるWebページにプログラミングでアクセスし必要なデータを収集するWebスクレイピングという技術を使います。

機械学習でデータを分析する

集めたデータをもとに機械学習でアルゴリズムを作成していきます。

実際に機械学習を行なってみるとハイパーパラメーターをどのように調整すればいいのかやハイパーパラメーターを調整することでどのような変化があるのかといったことなどが理解できるようになります。

分析した結果をもとにソフトウェアを構築する

機械学習が出来上がったら、実際に機械学習を使ってソフトウェアの構築などを行なってみましょう。

ソフトウェアを構築することで、機械学習がどのようにソフトウェアの中で使われているのか理解することができます。

コツリン
機械学習の技術を学んで終わりではなく、機械学習がどのように利用されているのかを理解した方がいいぞ

AIの学習ではPythonを使うことが多いですがPythonではWebアプリの作成をすることができます。

PythonではWebアプリ作成のためのツールが二つあり、これらのツールを使うことで簡単にWebアプリを作成することができます。

  • Django
  • Flask

AIのアプリ開発という意味ではFlaskを利用しましょう。

DjangoとFlaskの違いは簡単に説明すると機能がどれだけ充実しているかということになります。

Flaskは機能が必要最低限に絞られているため簡単にWebアプリを構築しやすく機械学習がアプリの中でどのように使われているのかということを理解するという意味では十分です。

プログラミング初心者が「Pythonで」AIの構築を勉強しておくべき理由

よく初心者が勉強するプログラミング言語としてPythonがよいと言われますが、初心者がプログラミング言語としてPythonを選ぶことについてみていきます。

習得の難易度でPythonを選んではいけない

よくPythonは簡単な言語だから初心者におすすめとかありますが、プログラミング言語の難易度を比較することは不可能です。

プログラミング言語にはそれぞれ特徴があり、どれが難しいか簡単かということは一概に比べられるものではありません

野球、サッカー、バスケのどれが習得するのに簡単かと言っても難しいと思います。
それぞれに難しさがあり、その人の特徴などが合ってどれがその人に適したスポーツかということはわからないのと同じです。

仮に比べられたところで、習得難易度の低い言語を勉強したとしても自分のやりたいことと合致していなかった場合は結局のところ習得できません

そもそもプログラミングとは手段であってプログラミングを通して何をしたいのかという目標が大事です。

ひとエちゃん
ダイエットが目標なのにスポーツとしてウェイトリフティングを行うみたいに目標と行動が合致していなかったら意味がないからね・・・

プログラミング自体は簡単で誰でも基本的なことは簡単にできます。

こちらのページで実際にPythonを使ってみることができます。

難しいのはこの技術を理解してやりたいことを実現するにはどうすればいいのかという目標へのアプローチ部分でありプログラミングによって構築しようとする本番の部分です。

そのため、言語を習得したあとに自分がやりたいことがないと意味がありません。

サッカーでもドリブル技術やパスの技術を保有するだけならだれでもできます。
しかしながらこれらの技術を生かし実戦の中でどう生かしていくかとなると途端に難しくなります。
フォワードであればドリブル技術で敵陣に食い込んだりパスで相手の陣形を崩壊させたりということが大切です。

もし、やることが明確であればなにをすればいいのかということが明確になり多少の困難は乗り越えられますが単にプログラミングを習得したいという目標だと技術を習得して終わってしまい本当の意味でのプログラミングができなくなってしまいます

プログラミング言語観の難易度は比べられるものではないため、自分がプログラミングを通してなにをしたいのかを明確にして勉強をしましょう。

プログラミング初心者がAIを学習すべき理由

プログラミングに興味がある人はAIの構築を目標としてプログラミングを勉強した方が良いといえます。
▶︎関連記事:プログラミング初心者こそAIを勉強する5つの理由

よくプログラミング学習をするときに挫折する人がいますが、その理由の大半が目標を明確にしなかったことにあります。

というのもプログラミングというのは手段であってソフトウェア開発やWeb開発と言った目的を明確にしないと勉強項目が多すぎて学習することができなくなるからです。

コツリン
プログラミングというと一つの技術の感じがするが、実際はいろいろな技術があるからプログラミングの習得という目標だと範囲が広すぎるんだ

この中でAIのプログラミングというのは使用する技術が固定的なため学習がしやすいです。

また、AIの技術というのは色々なところに応用ができると言えます。

そのため、AIを学習したいという目標でAIを学習しAIでできることを学んだ後に自分の得意な領域に応用するということが可能です。

ひとエちゃん
プログラミング初心者ならAIを勉強してみるのがおすすめということよ!

プログラミング初心者はPythonがおすすめの理由

プログラミング初心者は難易度で選んではいけないと書きました。

プログラミング言語が簡単かで選ぶのではなく何をしたいのかのほうが重要ですが、もし明確でないならPythonがおすすめです。

Pythonでは汎用的な言語のためほかの言語に比べてできることが多いです。

Pythonでできること
  • AIの構築
  • Webアプリ開発
  • Webスクレイピング
  • ゲーム開発 etc...

そのためPythonでAIなど特定のジャンルを勉強した後にやりたいことが変わっても軌道修正がしやすいと言えます。

またPythonは他の言語と同じ思想をもって作られた言語でもあるため、ほかの言語を習得するための土台をPythonで作ることが可能です。

やりたいことが明確であるならばやりたいことを実現できる言語を勉強したほうがよいですが、曖昧であるならば学習後の応用範囲の広さからPythonを勉強したほうがよいことになります。

AIとPython

基本的に機械学習によるデータ分析からソフトウェア開発まで通しでできる言語としてPythonと呼ばれるプログラミング言語を使用します。

PythonではAIの要である機械学習やアプリ開発など幅広く使用できる汎用的な言語であるためAI開発においてはPythonを使うことが一般的です。

Python以外でもAIの開発を行うことは可能ですが世界的に見てもAIではPythonを使うことが主流であることから、今後のAIの開発などもPythonで行われていくことが予想されるためAI学習ではPythonを勉強しましょう。

AIを勉強したら

せっかくAIを勉強するんだったら、習得したAIの技術を活かしていきたいですよね。

ここからはAIを勉強した後のキャリアについて見ていきます。

AIエンジニアを目指す

AIを学習したらAIエンジニアを目指すことができます。

AIの技術は最新ということもありエンジニアも不足しているというのが実情です。
▶︎関連記事:先端IT人材になるためのおすすめスキルはなに?今後の市場予想と合わせて解説

そのため、AIエンジニアは通常のプログラマーよりも給与が高い傾向にあります。

AIエンジニアの平均年収が約580 万円
AIエンジニアの平均年収は約580万円
プログラマーの給与情報平均年収は約431万円
プログラマーの給与情報平均年収は約431万円

もちろん、独学の場合は自身のスキルを証明するのが難しいといった問題などから簡単にAIエンジニアになれないと言えます。

また、最初から高度な技術を有するAIエンジニアになれるわけではないため給与が高くなるかは未知数です。

それでも、AIというスキルを持っておくことで自身の収入が上がる確率は飛躍的に上がります

AIのスキルを身につけることで、AIのスキルを存分に活かしより高度なスキルを目指していくということがAIエンジニアには可能です。

AIコンサル(AI事業企画)を目指す

AIは構築も大変ですが、同時に導入する側にもどのようにAIを導入するのかという問題がありますが、それを解決するのがAIコンサル(AI事業企画)になります。

AIがビジネスなどにおいてどのような役割を果たすのかを理解し、AIの構築のためにどのようなデータをAIエンジニアに提供するかを理解するというためにもAIのコンサルは今後重要な存在になっていきます。

従来のプログラミングでも各社で使用する独自のソフトウェア開発が行われていました。

このときに問題になっていたのが、ソフトウェアを使う側がプログラミングの知識がないがためにプログラマーに対して知らないうちに無理なお願いをしてしまっていたということです。

コツリン
実際のプログラマーに聞けばわかるが、ビジネスの現場からプログラミングで実行できないことを要求されるとか、ユーザーとプログラマーの知識の乖離が起きているんだ

物事を依頼する際には相手が何をしているのかということをある程度は理解している必要があります。

相手が何をしているのかを理解することで要求をする側も満足いく成果物をもらうことができます。

ひとエちゃん
プログラミングに限らず自分達の仕事を理解していない人から仕事の依頼がきて迷惑したという経験は誰もがあるよね・・・

今後はAIの開発においてもこのような、ビジネスの現場とエンジニアによる齟齬が生まれてくることは明確です。

特に企業ごとのAIを開発しようとする場合において、どのようなデータを用いてAIを構築するかということが重要になってきますが、これはビジネスの現場とAIの技術を理解している人が重要になります。

例えば、ワインのアルコール度数を予想するAIがあったとします。
このとき分析内容として
・赤ワインか白ワインか
・造られた場所
・年代
をもとに作成されたとしますが、これで十分でしょうか?
ワインの種類にはロゼもありますし、造られた場所も国で指定するのか地域で指定するのかといった問題もあります。
また項目としてブドウの品種も必要ではないでしょうか。

実際にデータを分析する際には「どういった項目」を「どのように分析させるのか」ということが重要になります。

確かにAIエンジニアにどのようなデータを分析させるのかを考えさせることも重要ですが、AIの構築を行うというだけでも非常に難しい技術であるためAIエンジニアにAIの構想までお願いするのは酷なことと言えます。

そもそもAIの構築の構想を描くこととAIの構想をもとに実装するは違う技術です。

コツリン
実際に野球をプレイすることと野球の監督としての技術は別だというのと同じだ

AIの構築の時点で非常に難しい技術にも関わらず、そこにAIの構築をどのように行うのかということまで考えさせてしまうと非常に効率が悪いです。

AIの勉強を行い実装方法も経験しておくことでAIエンジニアの気持ちも理解できるAIコンサルを目指すということも一つのスキルになります。

とりあえず勉強しておく

AIはこれからの生活においてあらゆる場面で活躍していく技術です。

このときにAIがどのようなものなのかを知っておくことでAIとどのように共存していけばいいのかといったことなどがわかるようになるためとりあえずAIを勉強しておくということも一つの選択肢になります。

コツリン
AIを知っていればAIを道具として「どのように利用するか」「AIが何をもとに動作しているのか」がわかるということだ

現代でもエクセルが使えない社員というのが一つの課題であり、ネット上でもエクセルの使い方の情報は溢れていますし書籍やUdemy でも多くのエクセルに関する講座があります。

もはやエクセルに関する知識は高度に理解しておかなくても、エクセルが何をしてくれるのかといったことを理解しておくのは社会人として必須のスキルと言えます。

今後はこのエクセルに関する知識が当たり前になっているようにAIに関する知識もある程度は理解しているということが当たり前の時代になっていくと言えます。

もちろん、エクセルの関数などを理解せずにエクセルが何をしているのかを理解しておけば社会人として十分に通用できますがエクセルでも機能を理解しているだけではなく実際に関数を駆使して業務効率ができる人材の方がスキルとしては高いのは自明と言えます。

今後はAIの分野でも同じようなことが起こると言えます。

実際、簡単なAIであればクラウドサービスを利用することで誰でも作成することが可能な時代になってきています。

コツリン
事前にクラウドの事業者が機械学習を行なってくれていたり、データ分析のツールを提供してくれたりしているんだ

こういった新しい時代に備えて他の人よりも先にAIの理解をしておくということもAIの勉強をするには十分と言えます。

AIのスクールには行くべき?

最近はAIのプログラミングスクールも増えていますが、独学でも学習しきれるという気持ちがあるのであれば行かなくても大丈夫となります。

まだまだ、AIと言っても敷居が高く独学でAIに関するエンジニアになったという人は見ませんがこれからはそういう人も出てくることでしょう。

コツリン
まだAIの時代になって浅いからそういった事例が少ないだけとも言える

実際にスクールに通って思ったメリットは何かというと目標設定が適切であるということです。

特にAIというとなんかわかりそうで分からないような存在です。

そのため独学で勉強しようとすると何を勉強すればいいのかわからなくなってしまい挫折してしまいます。

コツリン
実際俺も何を勉強すればいいのかわからなくていろいろ調べるのに時間を費やしてしまったからな

またAIの機械学習の場合数学的理解が必要になりますが、この数学的理解も実装レベルで知っておく理解と学術的な意味で細かく理解では理解の度合いが違います。

AIの学習となると実装レベルでの理解が重要になりますが、本などでは学術的な意味まで解説していることも多くどこまで深く理解すればいいのかわかりにくくなってしまいます。
不必要に深く学習をしてしまい、知らなくていいことまで理解しようとしてしまい無駄な挫折につながる可能性もあります。

一方でAIのスクールではいろいろな知識を必要なレベルで教えてくれますし、AIというあいまいな存在に対して適切な目標を設定してくれています。

逆にいうと、いろいろな学習内容に対して適切な目標やどれくらいの理解度でいいのかといったことが分かればスクールに行く必要はないと言えます。

なお、おすすめのスクールは下記でまとめていますし相談会はいつでも無料で行われていますので、参加してみてAIのスクールの雰囲気を知ってみるのもよいかもしれません。

独学のメリットとデメリット

AIの独学にはメリットとデメリットがあります。

筆者も実際に独学で習得しようとしたこともありますが、最終的にはAIのプログラミングスクールにも参加しました。

だからこそ、独学とAIのスクールの比較が行えます。

ここでは、独学とAIスクールを比較した際に独学にはどう言ったメリットやデメリットがあるのかということをまとめていきます。

メリット:圧倒的コストパフォーマンス

独学での学習は圧倒的にコストパフォーマンスに優れています。

どこまで学習を行うのかということにも影響しますが、AIスクールでは給付金を活用しても25万円ほどはかかります。

AIスクール補助金なし補助金(70%)活用後
キカガク792,000円237,600円
アイデミー
(3ヶ月コース)
528,000円158,400円
データミックス742,500円222,750円

しかしながら独学での学習方法であるUdemyや本を活用すれば、一つの講座を2千円程度で購入することができます。

もちろん、一つの講座でAIスクールの学習内容を全て網羅することができませんので複数購入することになりますが、それでもAIスクールと比べて圧倒的に安く学習することができます。

メリット:買い切り型なのでいつでも学べる

独学での学習方法は学習の終わりがありませんので自分で好きなときに学習をすることができるということもメリットとなります。

社会人ともなると予期せぬ事態で思うように学習が進まないということもあると思います。

コツリン
俺も実際AIスクールで学習してたら急に仕事を増やされて、1ヶ月くらい学習できない期間があった時は少し焦ったぞ

独学での学習では完全に自分で学習スケジュールを立てられるため柔軟に対応できるということもメリットとなります。

デメリット:自分でカリキュラムを立てる必要がある

独学では自分で学習のカリキュラムを立てる必要がありますがこれが独学における一番の難しいポイントです。

AIというこれから知ろうとしていること技術に対して、全体像を理解していないにも関わらず自分でカリキュラムを立てる必要があります。

また、独学の場合だと複数の講座や書籍を通して学習することになりますが、講座によっては前提知識などが必要になります。

このとき、前提知識というのがどれくらいのことを指しているのかわからないということもあるほか、場合によっては他の書籍や講座で習った知識に抜けがあるということもあります。

コツリン
複数の書籍などで学習することになるから、自分の理解力がないから学習が進まないのか、そもそも前提の知識が怪しいのかという判断がつかなくなってしまうんだ

そのため、AIを習得するため学習項目をどの順番で勉強しないといけないのかがわからないということで学習項目を行ったり来たりするなど効率的に学習ができないということになります。

デメリット:自分で自分を律する必要がある

AIスクールでは学習期間の設定があるため、受講者は自然とその期間内にAIを習得しようと努力をすることになります。

多くの人が経験あると思いますが、いつでもできると思うとついつい先延ばしをしてしまうということがあると思います。

また予め講義の時間が設定されているなどがあるからこそ、その時間に合わせてスケジュールを組むということもあります。

コツリン
実際にスクールで勉強したから思うが、スクールがわが立ててくれたスケジュールに自然と合わせて行動していたし、だからこそ自然と学習することができたぞ

独学ではこう言ったスケジュールの組み立てを自分で行わないといけませんが、自分に甘いとついつい「今回はいいか」などと思ってしまい学習をしなくなってしまう可能性もあります。

デメリット:質問ができない

Udemyでもチャット形式で質問できますが、やはりWeb形式にしろ相手の顔が見えているからこそ質問・相談できるということも多くあります。

特に自分で何がわかっていないのかということに対しても質問できるというのがAIスクールでの学習メリットになります。

しかしながら独学では基本的に自分で解決しないといけないので挫折につながりやすいです。

まとめ:独学でもAI学習できる

今回は独学でAIを学習する方法について解説しました。

これから学習しようとする学問に対して、自分でカリキュラムを立てないといけないということが独学で一番難しい部分とも言えます。

ところで、AIの学習についてそもそも独学で勉強しないといけないと思い込んでいませんか?

確かに独学で学習できる方が金銭的にも安くメリットが大きいのも事実です。

しかしながら、AIのスクールのことを何も知らないのに独学で学習するという決定をしてしまうことは勿体無いとも言えます。

コツリン
特に今だと最高で受講料の70%が返却されるぞ

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

ぜひ、AIを独学するという決定が正しいという確信を持つためにも学習の準備をしっかりとおこなってください。

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