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AIエンジニアになるには？仕事内容や転職方法・資格を詳しく解説

AIエンジニアになるには？仕事内容や転職方法・資格を詳しく解説

2023.07.13

※当サイトは人材関連サービスを展開する株式会社エイジレスが運営しています。本ページは自社および提携先のPRを含む場合があります。

いま注目のAI開発に興味があり、「AIエンジニアになるにはどうすれば良いか知りたい」というIT経験者は多いのではないでしょうか。この記事では、AIエンジニアを目指す人に向けて、AIエンジニアの基礎知識・キャリアパス・転職方法などを解説します。

未経験からAIエンジニアになるには？

AIエンジニアは何か資格や学歴が必要な職種ではありませんが、ほかの分野でIT経験がある人にとっても簡単ではありません。

AIの分野では、一般的なシステム開発の領域とは異なる、特有のスキルセットが必要なためです。たとえば、データ処理のスキルや機械学習・ディープラーニングの知識、IoTデバイスと取得できるデータの知識、そしてそれらを適切に扱うための高度な数学の知識などが求められます。

さらに、AIエンジニアとして第一線で活躍するには、ビジネスや社会の問題解決にAIを結びつける視点も重要です。これは机上だけで学べるものではなく、実践経験が必要になります。

しかし、AI分野のスキルや知識がないからといって、あきらめる必要はありません。

このあと解説するステップを着実に踏んでいけば、AIエンジニアへの道は開けるでしょう。

▼未経験からAIエンジニアになるステップを詳しく知りたい人はこちら

未経験からAIエンジニアになるには？ロードマップや転職方法を解説

AIは大きな成長が期待される分野です。AIを開発するAIエンジニアに興味を持つ人も多いでしょう。この記事では、未経験からAIエンジ

AIエンジニアになる前に知っておきたいこと

AIエンジニアを目指すためには、その役割や仕事内容、必要なスキル・知識などの基本情報を押さえておく必要があります。

AIエンジニアになる前に知っておくべき、下記の3つのポイントを見ていきましょう。

AIエンジニアは今注目のAIを開発する専門家
AIエンジニアの仕事はAIモデルの設計・開発やアプリケーションへの実装など
AIエンジニアに必要なスキル・知識はプログラミング・データ分析・数学など

AIエンジニアは今注目のAIを開発する専門家

AIエンジニアは、機械学習やディープラーニングなどのAI技術を用いて、AIモデルを設計・開発する専門家です。さらに、開発したAIモデルのソフトウェアやアプリケーションへの実装と運用も担います。

近年AIの進化は目覚ましく、私たちの仕事や生活を大きく変える可能性を感じている人も多いでしょう。そんな成長著しいAI分野で活躍するAIエンジニアは大きな注目を浴びる職種の一つです。

AIエンジニアの仕事はAIモデルの設計・開発やアプリケーションへの実装など

AIエンジニアのおもな仕事は、ユーザーや顧客のニーズにもとづくAIモデルの設計・開発と、開発したAIモデルのアプリケーションへの実装です。

代表的な業務として、下記の6つがあります。

要件の理解	ユーザーや顧客とともに、AIで解決すべき課題を明確にし、AIに求められる機能や性能などの要件に落とし込む。
データ収集と前処理	AIの訓練や評価に必要なデータを集め、不完全データの補完やノイズ除去などの前処理をしてAIが理解できる形に変換する。
AIモデルの設計と開発	解決すべき問題の性質とデータに応じて最適なアルゴリズムを選択し、PythonやRなどの言語を用いてAIモデルを開発する。
AIモデルの訓練と評価	開発したAIモデルに大量の訓練データを与えてパターンを学習させる。その後、未知のデータへの対応力を測定し調整する。
アプリケーションへの実装	開発したAIモデルをソフトウェアやアプリケーションに組み込み、実際に使える製品に仕上げる。
監視と改善	公開されたAIモデルが期待通りに機能しているかを監視し、必要に応じて再訓練やアーキテクチャの改良などを行う。

AIエンジニアに必要なスキル・知識はプログラミング・データ分析・数学など

AIエンジニアとして活躍するためには、AI開発のための専門的なスキル・知識を身につける必要があります。

幅広いAI関連のスキル・知識の中でも、特に重要な5つは下記のとおりです。

プログラミングスキル	Python・R・JuliaなどのAI開発に適したプログラミング言語や、ライブラリ・フレームワークなどを使いこなすスキル
データ分析のスキル	AIの訓練に必要なデータを収集し、パターン・トレンドの特定や異常値の検出、欠損データの補完などを行えるスキル
数学の知識	データ分析やAIモデルの設計・開発に必要となる線形代数・確率論・統計学・微分積分などの数学知識
機械学習やディープラーニングの知識	AIモデル開発の中核技術である機械学習やディープラーニングなどの学習手法やアルゴリズムの知識
問題解決力	AI開発の過程で直面する多様で複雑な問題を、論理的に考え解決案を導き出すための力

ここまで、AIエンジニアを目指す人が知っておくべき役割や仕事内容、必要なスキル・知識を解説しました。

次は、AIエンジニアになるための代表的なキャリアパスを紹介します。

AIエンジニアになる3つのキャリアパス

AIエンジニアになる道はさまざまです。ほかの分野でのIT経験があれば、もともと備えている知見にAIの専門知識・スキルを加えることで、AIエンジニアへの道が開けるでしょう。

ほかの分野のエンジニアからAIエンジニアになる代表的な3つのキャリアパスを紹介します。

プログラマーからのキャリアアップ
データサイエンティストからのキャリアチェンジ
インフラ系エンジニアからのキャリアチェンジ

プログラマーからのキャリアアップ

プログラマーからAIエンジニアへのキャリアアップは、保有スキルが活かせる有効なキャリアパスです。

プログラマーはすでにプログラミングスキルやソフトウェア開発のノウハウを持ち合わせているため、比較的スムーズにAIエンジニアへ移行できるでしょう。特にPythonでの開発経験があると、AI開発で役立ちます。

ただし、AIエンジニアになるためには持ち前のプログラミングスキルに加えて、機械学習やディープラニングの知識の習得が必要です。また、データ分析のスキルや数学の知識も求められるため、多くの自己学習やトレーニングを要するでしょう。

また、AIモデルの設計や訓練には、AIで解決すべきビジネス課題の理解が欠かせません。従来のコーディング中心の視点から、ビジネス視点も身につけていくことが求められます。

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データサイエンティストからのキャリアチェンジ

データサイエンティストからAIエンジニアへのキャリアチェンジは、スキルや知識で重なる部分が多いため比較的スムーズに進められるでしょう。

データサイエンティストはすでにデータ分析や機械学習、統計学などのスキルを持っています。これらはAI開発でもコアとなるスキルであり、そのまま活かすことが可能です。

一方で、AIエンジニアにはアルゴリズムの設計と最適化や、AIモデルの一連のライフサイクル管理などより高度なAIに関するスキルが求められます。また、AIモデルをアプリケーションなどに実装するためのプログラミングスキルや、ソフトウェア開発全般のスキル・ノウハウも必要です。

もともと持ち合わせているデータに関する深い知見をベースに、AI分野に特有のスキル・知識を身につけることで、キャリアチェンジへの道は大きく開けるでしょう。

インフラ系エンジニアからのキャリアチェンジ

インフラ系エンジニアからAIエンジニアへのキャリアチェンジは、前述の2つに比べるとやや難易度の高いキャリアパスです。

インフラ系エンジニアはITインフラの構築・運用・管理を担う技術者で、サーバー基盤やネットワーク、セキュリティなどの高度な専門知識を持っています。これらの知見は、AIエンジニアとしてのAIモデルの配置やスケーリング、パフォーマンス最適化などの業務に役立つでしょう。

ただし、AIエンジニアに必須となるPythonやRなどのプログラミングスキルや機械学習、数学の知識などは新たに習得が必要です。さらに、ビジネス課題を理解してAIモデルやソリューションとして実現するスキルも求められます。

インフラ系エンジニアとして培ったハードウェア面の高度な技術力をベースとして、ソフトウェア面のスキルやビジネス視点を身につけることが重要です。

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ここまでは、AIエンジニアになるためのキャリアパスを紹介してきました。

次は、実際にAIエンジニアになるときの転職方法を見ていきましょう。

AIエンジニアへの転職方法

AIエンジニアへの転職を成功させるためには、自身にあった企業を見つけることが重要です。

ここでは、AIエンジニアが希望の転職先企業を探す3つの方法を紹介します。

転職エージェントを活用する
転職サイトで探す
ネットワーキング

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転職エージェントを活用する

AIエンジニアへの転職にもっともおすすめの方法は、転職エージェントの活用です。

転職エージェントでは、スキルや経験にあった最適な企業を紹介するだけでなく、面接対策・履歴書作成支援・交渉サポートなどの手厚いサービスが受けられます。ITエンジニアに特化したサービスもあり、一般には公開されていない優良な求人にアクセスできるのも魅力です。

転職エージェントを活用すれば、忙しく働きながらでも、希望にあった企業と出会える可能性が高まるでしょう。

AIエンジニアの転職をお考えなら、「エイジレスエージェント」にご相談ください。

エイジレスエージェントは年齢不問の求人のみを取り扱い、キャリアコンサルタントが一人ひとりのスキルや経験に最適な企業を紹介します。

転職サイトで探す

手軽に自分のペースでAIエンジニアへの転職活動を進めたい、という人には転職サイトで企業を探すのがおすすめです。また、転職エージェントの活用と並行して、隙間の時間に自分でも企業探しを進める使い方もできます。

転職サイトでは業界・職種・地域・給与などの基本的な条件はもちろん、エンジニア特化のサイトならスキルや言語、プラットフォームなどで絞り込むことも可能です。サイトによって特色があるため、求人が多く使いやすいサイトをいくつか選んで併用すると希望の企業が見つかる可能性が高まります。

なお、転職エージェントとは違い、基本的には応募から面接の予約、交渉などのすべてを自分で行う必要がある点には注意しましょう。

ネットワーキング

上記の2つのような転職サービスを活用するのではなく、自身の人脈を活かして転職先企業を探すのがネットワーキングです。

ネットワーキングでは友人や仕事関係の人脈から、セミナー・勉強会・SNS・オンラインコミュニティなどでの交流を通じたエンジニア仲間まで、さまざまなつながりから転職につなげます。

ネットワーキングでは、自分から積極的に人と関わり、有益な情報を共有する姿勢が重要です。そのためには、単に人脈を広げるだけでなく、信頼関係を築くことが求められます。

このように、ネットワーキングには時間と労力が必要です。転職のために無理をして人脈を築いてもうまくいかないでしょう。日頃から人と関わるのが得意な人に向いている方法です。

AIエンジニアを目指す人に人気の資格

AIエンジニアになるために資格取得は必須ではありません。しかし、資格取得により学習した知識やスキルの定着具合を確認でき、転職時のアピールにも使えます。

AIエンジニアを目指す初級者には、下記の4つの資格がおすすめです。

資格名	認定	特徴
G検定	民間資格	AIをビジネスに活用する能力と知識を測るジェネラリスト向けの資格。
E資格	民間資格	G検定の上位資格で、ディープラーニングの理論を理解し、AIを実装する能力や知識があることを測るエンジニア向けの試験。
AI実装検定	民間資格	ディープラーニングに関する実装能力と知識を問う資格。スキルに応じてB級・A級・S級の3つのレベルがある。
Python3エンジニア認定データ分析試験	民間資格	AI分野で広く使われるPythonを用いたデータ分析の理解度を測る資格。

参考：「G検定」
参考：「E資格」
参考：「AI実装検定」
参考：「Python3エンジニア認定データ分析試験」

このほかにも、AI開発に関連する資格は複数あります。詳しくは別記事をご覧ください。

▼AIエンジニアにおすすめの資格を詳しく知りたい人はこちら

AIエンジニアのスキルアップにおすすめの資格5選｜メリットも解説

AIエンジニアがキャリアアップするためのステップの1つに資格取得があります。しかし、数ある資格の中からどれを取得すれば良いか迷う人も

まとめ｜AIエンジニアになるには経験を積む必要がある

本記事を通して、以下のことが分かりました。

AIエンジニアのおもな仕事は、AIモデルの設計・開発・訓練とアプリケーションへの実装・運用
AIエンジニアになるには、一般的なIT技術に加えて、データ分析・機械学習・数学などのスキル・知識が必要
AIエンジニアを目指す人におすすめの資格は、「G検定」「E検定」など

AIエンジニアは、今注目のAI分野の最前線で開発を担う魅力的な職種です。プログラマーやデータサイエンティストなど、ほかの分野でIT経験があると、比較的スムーズにAIエンジニアに移行できます。

そんなAIエンジニアに興味のある人は、AI分野に特有のスキル習得からはじめてみましょう。

AIエンジニアへの転職をお考えなら、弊社サービス「エイジレスエージェント」の活用をご検討ください。

エイジレスエージェントは年齢不問の求人のみを取り扱っているため、ベテランエンジニアが経験を活かして先進分野で活躍する事例もたくさんあります。

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執筆者

しーそー

大手証券系システム会社での20年間のシステムエンジニア（SE）歴を経て、2022年4月よりライターの道へ。前職では主に設計・要件定義などの上流工程やプロジェクトマネジメントを経験。職歴を活かしたIT・金融関係の記事や、趣味と実益を兼ねた資産運用・仮想通貨などが得意ジャンル。2児の父として子育てにも奮闘中

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