独学でAIエンジニアになるには?必須スキルとおすすめの学習法

独学でAIエンジニアになるには?必須スキルとおすすめの学習法

AIの普及により人気が高まっている職業の1つが、AIを用いた製品やサービスを開発するAIエンジニアです。

今まで人工知能や機械学習の経験がない未経験の人がAIエンジニアを目指す場合、手っ取り早いのはAIエンジニア養成スクールに通って就職サポートをしてもらうことでしょう。

AI関連のプログラミングスクールを確認するとリーズナブルなものもありますが、仕事で本格的に使うレベルまで学ぼうとすると、30万円~100万円程度の受講料が必要です。

これから新しい仕事を目指すタイミングではそれほど高額な費用を用意できない場合も多く、その際に検討するのが独学でAIエンジニアを目指す方法です。

この記事では、以下の点を解説していきます。

  • 独学でも未経験からAIエンジニアになれるか
  • AIエンジニアに必要なスキルセット
  • AIエンジニアに必要なスキルを身につける方法
  • AIエンジニアを目指す場合に勉強以外にやっておくべきこと
  • 独学で目指す事を諦める場合の対策

未経験から独学でAIエンジニアを目指すかどうかを判断し、自分に合った選択ができるようになりましょう。

目次

AIエンジニアは独学でもなれるか?

aiエンジニアは独学でもなれるか?

結論から言うと、未経験からAIエンジニアに独学でなることは可能です。

ただし、この記事でも紹介していくようにAIエンジニアとして活躍するために必要なスキルはかなり多いので、簡単ではないことを覚悟しておきましょう。

AIエンジニアを目指すには、まずどのようなスキルが求められるかを明確にし、次にそのスキルをどのような手段で身につけていくかの検討が必要です。

学生時代の受験勉強で、塾には行かずに自分で勉強すべき所を明確にし、計画を立てて長期間勉強し続けていた経験があるのであれば、独学でも必要なスキルを身につけられる可能性があります。

「AIエンジニアに独学でなれるか?」は、適切な学習計画を立て、それを遂行できるかどうかにかかっています。

また何のコネクションも持たずに独学だけでAIエンジニアとして経験者枠で採用されるのは困難なので、勉強を進めながらも人脈を作り自分の能力を知ってもらう機会を模索することが必要です。

未経験採用OKでもある程度の知識が必要

AIエンジニアになるための就職活動や転職活動を進めていると「未経験採用OK」といった募集要項を目にするかと思います。

AIエンジニアを独学で目指している方にとっては、未経験採用OKであればすぐにでも応募したいと感じることでしょう。

しかし、いくら「未経験採用OK」と記載があってもある程度の知識は勉強することをおすすめします。

仮に運よく内定をもらっても、その後は基本知識を覚えつつもAIエンジニアとしての仕事を行わなくてはいけません。

基本知識が何もないままAIエンジニア業務を行うとなると、相当時間もかかり正しい進め方なのかも曖昧になります。結果、思うように仕事が進めず挫折してしまうことも少なくありません。

その点、事前知識があるだけで仕事の知識の覚えも早く、感覚を掴みやすくなります。

 

AIエンジニアになるためのスキルセット

AIエンジニアになるためのスキルセット

まず初めに、AIエンジニアになるために必要なスキルセットを紹介します。

詳細は、以下の記事で記載していますのでこちらも合わせてご確認ください。

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プログラミング(Python)

AIに関する開発でもっとも使われているプログラミング言語はPythonです。

AIエンジニアとして就職するのにPythonのスキルを一定以上持ち合わせていることは、必要不可欠なので確実に学習しておきましょう。

また、より実力をつけていくためには次の3点も学んでおくとよいですね。

  • Rやjavaなど並行して用いる可能性のある言語
  • データベースの扱いに必要なSQL
  • 深層学習関連のフレームワークであるTensorflow、Keras、Pytorch

かなりのボリュームがありますが、実際に業務を進めていく上で特に用いるスキルになるので、これらの習得が重要になってきます。

数学・統計処理

AIエンジニアとして仕事をしていく上では、プログラミング言語を用いるだけではなくAIがどのように動いているのかの仕組みを理解しておく必要があります。

特に予測や最適化などで、これらは数学・統計処理の考え方に基づいて構築されているため、数学・統計処理の知識が求められます。

大学レベルの数学なので理系の人は復習程度で済む可能性が高いですが、文系だった人には難易度が高いかもしれません。

AIに関する理解を深めスキルアップしていくためには必要不可欠です。

人工知能・機械学習

AIエンジニアとして企業で働く際には、他のメンバーとコミュニケーションを取りながらチームで仕事を進めていくシーンが多くなります。

コミュニケーションを円滑に進めていくために、人工知能や機械学習、またディープラーニングについての知識はつけておくべきです。

特に、その歴史や主要な登場人物、それぞれどのような種類の技術や考え方が存在するのかは把握しておくと、最低限の知識となるでしょう。

単独で仕事を進める上ではそれほど必要に感じないかもしれませんが、会話をしている中で知らない単語が多く出てくると理解が不足し、チームワークを乱してしまいます。

AIエンジニアに独学でなる為のおすすめ学習方法

AIエンジニアに独学でなる為のおすすめ学習方法

AIエンジニアに必要なスキルを紹介してきましたが、独学で目指す為にはこれらをどのように学んでいけばよいでしょうか?

学ぶべき内容は膨大なので、参考書を用いて自分で学習を進めていくと多くの時間が必要になってきますし、参考書も安くはありません。

そこで無料教材や資格試験を上手く活用しながら取り組むことをおすすめします。

プログラミング(Python)

Pythonや既に紹介した他のスキルを身につけていくためには、実際にコードを書いて動かすことでそれぞれどのような役割をするのか把握するのが重要です。

出来る限りお金をかけずに短時間で取り組むには、無料のオンラインスクールを活用すると良いでしょう。

具体的にはProgateやドットインストールなどで、これらで最低限のスキルを身につけることで、その後は自分で学習を進めていくための土台を構築できます。

もう少し細分化した知識を身につけたい場合には、Udemyなどで特定の講座を受講すると良いでしょう。

講座のセール販売を行っていることもありますので、定期的にチェックすることをおすすめします。

数学・統計処理

数学についてはまず入門書レベルのものをしっかり身につけておきましょう。

参考書で体系的に学ぶのがよいですが、専門書になるので普段読書で読む本よりも圧倒的に高価なものが多いです。

そこでおすすめなのがこちらのサイトです。

オンライン上での閲覧となるため使いにくい部分はあるかもしれませんが、無料で統計に関する書籍を閲覧可能です。

英語のものも多いですが、入門書からより高度な内容の書籍もありますので、必要に応じて選択できると良いですね。

講義形式の方が良い場合には、プログラミング言語でも紹介したUdemyの単発講座を活用すると効率よく学べるでしょう。

人工知能・機械学習

人工知能や機械学習に関する歴史や知識は多岐に渡るので、自分で調べながら学習を進めていくと、何をどこまで学べばよいか分からなくなってしまいます。

そこで、日本ディープラーニング協会が実施しているジェネラリスト検定のシラバスを元に、試験合格を目指しながら取り組むとよいでしょう。

必要な知識を実際に身につけられますし、就職の際にも人工知能関係の資格を持っていることで、有利に働くこともあります。

2020年3月13日からオンライン学習コンテンツを無料公開してくれていますので、他の勉強にもこちらの講座を活用すると良いですね。

普段は有料の講座なので、その内容はとても価値のあるものです。

AIエンジニアを独学で目指す際にやっておくべきこと

AIエンジニアを独学で目指す際にやっておくべきこと

AIエンジニアを目指す際に身につけておくべきスキルについて紹介してきました。

ここでは、さらに就職できる確率を高めたり、仕事を円滑に進めたりするために、独学と並行してやっておくべきことを紹介していきます。

学習ばかりだと疲れてしまいますので、楽しみながら気軽に取り組んでいきたいですね。

AIに関する勉強会に参加する

一人で勉強を続けていると疲れてしまいますし、世の中の動向や最新の技術に関してキャッチするのは大変です。

そこで、AIに関する勉強会に参加することをおすすめします。

「AI 勉強会」などと検索をすることで、さまざまな勉強会に関する情報が表示されるので、興味を持って参加できそうなものに応募してみましょう。

プログラミングスクールや有志の団体、企業など主催している団体はさまざまで、レベルや内容も多岐に渡りますので、定期的に参加してみるといいですね。

AIを搭載する製品に触れる

AIエンジニアとして活躍する自分自身の姿をイメージし、学習のモチベーションを向上させるためにはAIを搭載する製品やサービスに触れるのもおすすめです。

実際に自分が使用してみることで、モチベーションの向上だけでなくどのような技術がなぜ使われているのかを考えるきっかけになります。

また、使ってみて不満に感じたり、魅力的に感じたりする部分を整理しておくことで、自分がエンジニアになった際に新しい製品を開発するときのアイディアにもなります。

また、採用面接の際に話すエピソードとしても使えそうですね。

AIに関するイベントに参加する

勉強会などとは異なり、より大きな規模で開催されるAIに関するイベントに参加をすると、実際に開発者の方とコミュニケーションを取ったり、最新の技術に触れることができます。

展示会形式であれば、自分が興味を持っていなかった製品やサービスに触れ、知識と興味の幅を広げてみると気づいていなかった魅力に気づくかもしれません。

また、ここで大事になってくるのがAIに関連する人脈の構築です。

面白そうな技術を扱っている人に話を聞いて名刺交換などをさせてもらうことで、就職をする際に話しを聞いたり、就職してから一緒に仕事をしたりと、人脈が大事になってくる場合があります。

特に未経験から独学で学ぶ際には、人脈の構築が難しいので積極的に活用していきましょう。

Kaggleなどのコンペに参加する

AIエンジニアを独学で目指すために、Kaggleなどのコンペに参加するのも有効的です。

Kaggleとは、データサイエンティストや機械学習エンジニアといったAIエンジニアとして活躍している方やAIエンジニアを目指している方などのコミュニティの場です。

実際にコンペで腕試しをすることもできるし、応募しなくても練習問題を解いたり上位エンジニアに質問できたりと、独学ではできないことをカバーしてくれます。

特に、上位エンジニアにコードを質問したり、入賞したコードを見ることもできたりと成長の場も整えられているのも嬉しいですね。

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独学でAIエンジニアになることを諦める場合

独学でAIエンジニアになることを諦める場合

ここまで独学でAIエンジニアを目指す場合に必要なスキルや、どのように学んでいけばよいのかを紹介してきました。

確かにお金をなるべくかけずに、AIエンジニアになることは不可能ではありません。

ただしかなりの時間がかかる上に、実績や自身のスキルを証明することが難しいので、最初から高待遇の仕事を見つけるのは難しく、効率は悪いです。

もし独学でAIエンジニアになることを諦める際には、ここで紹介する2つの選択肢について考えてみてはどうでしょうか?

いずれもAIエンジニアになるには一般的な選択肢になりつつあります。

AIエンジニア養成スクールに通う

最初からAIエンジニアとしてある程度の経験を積んで就職したいのであれば、AIエンジニア養成スクールに通いましょう。

ここで注意が必要なのは、あくまで数か月間専門的に学習をしますが、その知識や経験は企業においてはそれほど高いスキルではないということです。

教材やカリキュラムの中で学習をしたポートフォリオを実績として企業に提出をする場合もありますが、それだけでは不足です。

就職をする際のライバルは、実際に企業で数年間実務として仕事をしてきたエンジニアであるという点を意識しておく必要があります。

数か月の勉強だけでは実力が不足していることは明らかなはずなので、就職の可能性を高めるためには謙虚になり、学ぶ姿勢を示していきましょう。

スクールは最低限の知識と経験は積めますが万能ではありませんので、そのことを理解した上で就職活動に臨むことで人材のミスマッチを減らせます。

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AIエンジニアの専門学校や大学院に入る

社会人として仕事をしながら、AIエンジニアが目指せる専門学校や大学院に入学するのも方法の一つです。

独学で学ぶには難しい専門的な分野も、専門学校や大学院に入ることでプロの先生が教えてくれるので理解しやすく飲み込みも早くなるでしょう。

また、分からないことがあったらすぐに質問して解決できるのもメリットです。

独学でAIエンジニアのスキルを身に付けるよりも勉強効率もスキルの上達も早くなるので、本格的にプロを目指したい方におすすめです。

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独学で知識を学んだ場合の転職活動

独学で知識を学んだあとはAIエンジニアになるために、転職活動にチャレンジしましょう。

独学からでもAIエンジニアになるには、以下のポイントを抑えるのが良いでしょう。

  • 独学で学んだスキルを明確化する
  • ポートフォリオを作成する
  • コンペなどの結果をアピールする

まず、何よりも大切なのは独学で何を学んで、どのようなスキルを身に付けたのかをアピールすることです。

プログラミング言語やフレームワーク、機械学習アルゴリズムの知識など、自分が得意とする分野を洗い出して転職活動の中で何を強みにするのかをピックアップしましょう。

その上で、実際に作成したプロジェクトをまとめたポートフォリオを見せたり、Kaggleなどのコンペで入賞した実績をアピールすることで、具体的なスキルや開発経験をアピールするとより有効的です。

未経験採用をしている会社に応募しよう!

より採用される確率を上げるためにおすすめなのが、未経験採用を積極的に行っている会社です。

いくら独学でAIエンジニアとしての申し分ないスキルを身に付けたとしても、実績がないのであれば採用基準に満たすことができない会社も少なくありません。

そのため、まずは未経験採用をしている会社へ応募し、ある程度実績を作りAIエンジニアとして活躍してからステップアップするのがおすすめです。

未経験採用では、本人の学習意欲や事前の知識があるかどうかを見られることが多いです。

ここで独学で学んだことや得たスキルをアピールすることで、転職が有利に働くでしょう。

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エスタイルは未経験からのAIエンジニアを募集!

当メディアを運営しているエスタイルでは、未経験からのAIエンジニアを募集しています。

AIエンジニア職の中でも、現在募集しているポジションは以下の3つです。

  • データサイエンティスト
  • BIエンジニア
  • データビジネスアーキテクト

どのポジションも未経験から活躍しているメンバーがほとんどで、独学からAIエンジニアを目指すにはおすすめと言えます。

もちろん、研修も行っているので独学で学んだ方もしっかりと1から学ぶことができます。

ここからは、エスタイルで募集している3つのポジションをご紹介します。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、大量に蓄積したAIデータを分析・解析し、クライアントに課題の把握〜解決の提案を行う職種です。

プログラミングなどの技術を使い、データを分析できるエンジニアとしての能力はもちろんのこと、統計屋としての能力やビジネスマンとしての能力も必要な職種になります。

そのため、営業職やコンサルからAIエンジニアを目指す方は活かせる可能性があるでしょう。

また、近年AIデータを導入する企業が増えていることから、データサイエンティストの需要も比例して増加傾向にあります。

そのため、将来性もある職業だと言えます。

データサイエンティストの仕事や将来性については、以下の記事で詳しく解説しています。

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データサイエンティストになるための資格は、以下の記事で詳しく解説しています。

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BIエンジニア

BIエンジニアは、BIツールと呼ばれるデータ分析ツールやプログラミング技術を用いて、ビジネスにおける課題解決のためにデータを活用します。

BIエンジニアは、クライアントのニーズを把握し、数学や統計学などのデータの分析や可視化によって問題解決に向けた提案を行います。

また、データの品質管理やデータベースの設計・構築など、システムエンジニアとしてのスキルが必要とされます。

ただし、クライアントのビジネスにおける課題解決を目的とするため、単に技術を駆使するだけでなく、ビジネス感覚やコミュニケーション能力も重要とされています。

クライアントの要望を理解し、それに基づいて適切なアドバイスや戦略を提案することが重要になります。

BIエンジニアの仕事については、以下の記事で詳しく解説しています。

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データビジネスアーキテクト

データビジネスアーキテクトは一般的にこのような業種はなく、当メディアを運営しているエスタイルで募集している独自のポジションです。

主に、プロジェクトの課題へのヒアリング、技術的な提案、提案書の作成を行なっていきます。

これらの業務は、プロジェクトの成功に直結するため、非常に重要なものとなります。

そのため、クライアントのニーズを的確に把握し、的確にプロジェクトに落とし込めるビジネスマンとしての能力も必要となってきます。

どちらかというと、AIを扱うスキルよりもビジネススキルやコミュニケーション能力が大切になるポジションです。

AI職に携わりながらも、今までのスキルを活かしたいという方は向いていると言えます。

データアーキテクトの仕事については、以下の記事で詳しく解説しています。

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ここまで紹介してきたように、AIエンジニアに独学でなるのは不可能ではありませんが、時間もかかりますし非常に効率が悪いです。

自身の状況や数年後の状態をイメージしながら、独学で目指すべきなのか、スクールに通うべきなのか、未経験採用で入社しスキルと経験を積むべきなのかを判断していきましょう。

迷ってしまった場合には、この記事の中でも紹介した勉強会やイベントに参加して実際にAIエンジニアとして活躍している人に話を聞いてみると、目指すべき方向性が明確になるかもしれません。

▼エスタイルの業務や環境が知りたい人はこちらも参考にしてみてください!

AIエンジニアの基本的な情報や身に付けるべきスキルは、以下の記事で詳しく解説しています。

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