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注目の職業AIエンジニアになるためには?大学に通う必要性はある?

機械学習・AI
注目の職業AIエンジニアになるためには?大学に通う必要性はある?

AIエンジニアとは、AIの開発に携わる技術者の総称です。AIに関する研究を行い、機械学習モデルやアルゴリズム開発に関わります。AIを使用したデータ解析など、活用方法を研究・開発することもあり、AI全般に携わる職業といえるでしょう。 AIの開発は急速に進んでおり、読者の中にもAIエンジニアを目指している方もいるのではないでしょうか。そこでこの記事では、AIエンジニアになる方法をご紹介します。 どのような知識・スキル・資格が求められるのか、大学で学ぶ必要はあるのかなどをチェックしましょう。あらかじめこれらの情報を知ることで、効率的にAIエンジニアを目指してキャリアアップする方法が理解できます。

 

AIエンジニアを目指す前に!AIエンジニアの基礎知識

AIエンジニアはAIの研究・開発に携わる職業ですが、具体的にどのような仕事をするのか分からないという方もいるのではないでしょうか。ここでは、AIエンジニアの仕事内容と平均年収、需要を解説します。

 

AIに関する職業に興味がある方は、ひととおり確認してAIエンジニアの知識を深めましょう。AIは今後も発展すると予想されており、AIエンジニアは将来性のある職業と考えられます。

 

AIエンジニアの仕事内容って?

AIエンジニアとは、AIの研究・開発・運用に携わる技術者の総称です。主な仕事には「AIの教育」「モデルの構築」「モデルの実装」「最新の研究・論文のリサーチ」「新しいアルゴリズムの開発」などが含まれます。それぞれの仕事内容は以下の通りです。

 

・AIの学習:目的に応じてAIにデータを与えて学習させる

・モデルの構築:開発構想に応じて必要な条件を満たす仮モデルを用意する

・モデルの実装:実際に運用する本番環境でモデルを実装する

・データ分析:データを分析し、課題解決をする

・アルゴリズムの開発:開発構想を実現するために必要なアルゴリズムを開発する

・最新の研究・論文のリサーチ:AIに関する最新技術を学び、開発に反映する

・AIシステムの開発:プログラミング言語のPython(パイソン)などを利用し、ベースとなるAIのシステムを開発する

 

 

AIは検索エンジンや掃除ロボット、スマートスピーカー、自動運転、株価予測などのさまざまな用途に活用されています。そのため、AIエンジニアは多くの場面で活躍できるでしょう。

 

気になる!AIエンジニアの平均年収は?

日本国内で働くAIエンジニアの平均年収は約600万円前後で、IT関連エンジニアの平均と比較すると高い傾向にあります。平均年収が高い理由は、AI関連の人材が世界的に不足しており、世界中で獲得競争が激化しているためです。

 

AIエンジニアの専門性は非常に高く、希少価値が高いのも平均年収に影響しています。AIの開発は世界規模で進んでおり、高度な技術を習得したエンジニアは高く評価されるのが特徴です。これらの複数要因が関連してAIエンジニアの平均年収を高めています。

 

近年、AIエンジニアの需要は高まる一方

AIの開発は急速に進んでおり、利用する企業も増加傾向です。それに伴ってAIエンジニアの需要も急速に高まっています。AIエンジニアに必要な知識や技術を習得すれば、開発現場で活躍できるでしょう。

 

ただし、AI分野は技術革新が著しく、進展に合わせて自身の知識や技術をアップデートしなければなりません。AIエンジニアとして長く活躍したいなら、常に最新の技術や知識を身に付けられるよう、継続的な学習が求められます。

 

AIエンジニアになるためには?大学に通う必要性はある?

AIエンジニアには高度な技術・知識が必要なことを知ると、大学に通う必要があるのかと考える方もいるのではないでしょうか。大学でAI関連の専門的な知識を学ぶのは有用ですが、AIエンジニアを目指す道はそれだけではありません。

 

ここからは大学や大学院で学習するメリット・デメリットを解説します。事前に確認し、どのような手段でAIエンジニアを目指すのか判断しましょう。

 

必ずしも大学や大学院へ通う必要はない

AIエンジニアになるには高度な知識・技術が必要ですが、大学や大学院に通って学ばなければ就職できないわけではありません。大学や大学院はAIエンジニアになる手段のひとつと考えましょう。

 

大学や大学院に通うなら、情報科学(データサイエンス)を選考しましょう。AIに特化した学部を設置しているところなら、そのような学部を選ぶのも有効です。大学を選ぶときは、AIに関する高度な技術を取り扱う学部・学科があることを確認しましょう。

 

高度で専門的な知識を習得しやすいメリットがある

大学でAIを選考することには、より高度で専門的な知識を学びやすいというメリットがあります。在学中は最新の技術もいち早く学べるので、技術革新に対応しやすいでしょう。

 

意欲的に学び在学中に実績を残せば、大学職員として採用されるケースもあります。場合によっては大学教授や研究室の職員として働く道が開かれるのもメリットです。AIの研究に携わる職業を目指している方は、このような進路を検討するのもおすすめです。

 

情報科学を専攻すると学費が高額になるデメリットがある

私立大学のデータサイエンス学部などに通う場合、学費が高額になる傾向があります。年間の学費は150万円程度が一般的なため、4年間通うと約600万円です。大学院に進学する場合はさらに学費が高額になります。

 

学費を節約しつつ大学・大学院で学びたい方は、データサイエンス学部を設置する国公立大学を選択するのもひとつの方法です。国公立大学は私立大学に比べて学費を大幅に抑えられるメリットがあります。

 

ズバリ!有利となる学部・学科はコレだ!

AIエンジニアを目指すなら、AI関連の技術を学べて就職時に有利な学部・学科を選ぶことは大切です。例えば、下記のような学部・学科が挙げられますが、大学によって名称は異なるので、事前にAI関連の技術を学べるのか確認しましょう。

 

・データサイエンス学部

・コンピュータサイエンス学部

・AI人工知能学部

・ロボティクス&デザイン工学部

・理学部

・工学部

・理工学部

・情報科学部

・情報システム学科

・コンピュータ科学科

 

AIを取り扱う専門の学部を設置している大学もあれば、理学部などの既存学部内の学科として設置している大学もあります。AI関連技術を専門的に学ぶ学部・学科であれば、必要な知識を効果的に習得できるでしょう。

 

大学に通う以外でAIエンジニアを目指す方法

AIエンジニアを目指す方法は大学・大学院に通うだけではありません。専門学校や社会人向けのスクールでも必要な技術を学べるので、こちらもぜひ検討してみてください。

 

専門学校には機械学習をはじめとしたAI開発に関連する技術を中心に学べるメリットがあります。社会人向けスクールはオンライン講座に対応しているところもあり、より学びやすいのがメリットです。ただし、AIエンジニアとして就職を成功させる場合、大学数学の知識は必須となります。専門学校や社会人向けスクールに通いながら、微積分や線形代数の基礎、数理統計学などの知識を取得すると良いでしょう。

 

ここからはそれぞれの特徴やメリット・デメリット・学費を詳しく解説するので、事前にチェックして自分に合った方法を選びましょう。

 

専門学校に通う

AIに関する高度な技術を習得したエンジニアの需要が増加しているため、AI技術を学べるコースを設置する専門学校が増えています。

 

専門学校ではAI開発に必要な技術を中心に学ぶカリキュラムが用意されており、より効率的に習得できるでしょう。機械学習やディープラーニングなど、AI開発に欠かせない技術を学べます。AIに特化した専門学校コースの一例は以下の通りです。

 

・AIシステム科

・SEプログラマ科 AIコース

・AIクリエーター専攻

・AIエンジニア専攻

 

専門学校でAIについて学びたい方は、これらの学科やコースが用意されているところを選びましょう。2年程度で修了するカリキュラムを組んでいる専門学校が多く、大学より短期間で集中的に学べます。

 

専門学校の平均学費

専門学校の学費は入学金や授業料、実験・実習費などが含まれます。学費は専門学校によって差がありますが、おおむね1年目は約120万円(入学金などを含む)、2年目以降は約100万円が平均です。

 

2年制の専門学校に通うケースを想定すると、合計で220万円程度必要になるでしょう。大学に通うより学費が安いので、コストを抑えてAI関連技術を学びたい方におすすめです。具体的な学費を知りたいときは、通いたい専門学校の公式サイトなどで金額を確認しましょう。

 

社会人向けのスクールに通う

社会人になりAIエンジニアに転職したい場合、民間企業が提供している社会人向けスクールで学ぶのもおすすめです。社会人向けスクールはオンライン講座や対面講座など、さまざまな形があります。

 

大学や専門学校に通うのが時間的・金銭的に難しい場合でも、社会人向けスクールなら必要な技術を無理なく学べるでしょう。

 

社会人向けスクールを受講するときは、基礎的なプログラミングスキルを習得していることを前提とするものが多くなっています。受講条件にプログラミング経験を求めているところもあるため、事前にチェックして条件に該当するスクールに申し込みましょう。

 

社会人向けスクールは、すでにエンジニアとしての実務経験があり、さらなるステップアップとしてAIエンジニアを目指す方におすすめの方法です。

 

社会人向けのスクールの平均学費

社会人向けスクールの学費は、スクールによって大きな差があります。オンライン型や動画配信型などのスクールは学費が安い傾向にあり、1カ月あたり数千円~数万円の費用で受講可能です。スクールによっては充実した内容を学べるところもあり、その分受講料が高く1カ月あたり20万円以上かかる場合もあります。

 

学費や学習内容はさまざまなので、受講したいスクールの公式サイトなどで確認することが大切です。転職者向けのスクールでは、転職に成功すると受講料が無料になるシステムを採用しているところもあります。受講料を抑えたい方は、独自施策を行っているスクールもおすすめです。

 

AIエンジニアに求められる知識やスキル

AIエンジニアとして活躍するには、プログラミング・数学・機械学習・データエンジニアリングに関する高度な知識・スキルが求められます。キャリアアップすることを目的としてAIエンジニアを目指すなら、これらの知識・スキルを効率的に習得する必要があるでしょう。ここからは、それぞれの知識・スキルがなぜ必要なのか、どのように活用するのかを解説します。

 

プログラミングの知識

AI開発において機械学習は欠かせません。機械学習を行うためにはデータの前処理が必要になり、そのためにはプログラミングスキルが求められます。特にAI分野では「Python」がよく用いられるので、深く学んで習熟しましょう。

 

「Python」に関する知識・技術はもちろん、「NumPy」「Pandas」「TensorFlow」「scikit-learn」などのライブラリに関する技術も求められます。機械学習にプログラミングは不可欠なスキルのため、継続的に学び知識をアップデートしましょう。

 

数学の知識

AI開発ではデータを分析したり、確率を取り扱ったりします。従って、微積分・統計学・確率などをはじめとした数学の知識が必要です。他にも、行列などの高度な数学知識も求められるでしょう。

 

AI開発と数学は切り離せない関係にあるため、学んだ事柄を復習して実務で活用できるようにする必要があります。必要な分野で分からないものがあるなら、早めに学び始めることが大切です。

 

機械学習の知識

機械学習の知識もAI開発には欠かせません。機械学習を用いてAI開発を進めるためには、以下の知識が求められます。

 

・教師あり学習

・教師なし学習

・強化学習

・ディープラーニング

 

機械学習の内容は、大別すると「インプットした多数のデータの中からデータを探す」「入力したデータに基づいて解答を出す」「アルゴリズムに基づいてデータを評価する」の3種類です。これらに含まれるプロセスを進める上で、ここでご紹介した知識が必要です。

 

データエンジニアリングスキル

データエンジニアリングスキルとは、データ分析に必要なスキル全般を指します。主に含まれるスキルは以下の通りです。

 

・データベースに関する基礎知識

・SQLを使用したデータ操作

・データモデリング

 

AIエンジニアは機械学習のために膨大なデータを扱います。膨大なデータをAIにインプットするためには、前処理が必要です。さらに、データ収集に欠かせないバッチ処理なども行います。データエンジニアリングスキルは機械学習に必須のため、しっかり習得しましょう。

 

就活に便利!AIエンジニアになるために役立つ資格6選

AIエンジニアになるために必須の資格はありません。しかし、自分の技術を客観的に証明するためにも、転職に役立つ資格を取得するのはおすすめです。

 

ここからは、AIエンジニアへの転職に役立つ資格を6種類ご紹介します。それぞれの特徴をあらかじめチェックし、取得を目指してはいかがでしょうか。

 

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は情報処理推進機構が実施する国家試験で、高度IT人材に求められる基本的な知識・スキルを持っていることを証明します。この資格を取得することで、ITを活用し、ユーザーの課題を解決する能力とシステムを開発・運用するために必要なスキルを習得できるでしょう。

 

ITエンジニアとしてキャリアを重ねAIエンジニアを目指すなら、基本情報技術者試験に合格することを目指しましょう。

 

統計検定

統計検定は、統計質保証推進協会が実施する統計学の知識や活用力を客観的に評価する試験です。1級から4級のほか統計調査士、専門統計調査士、データサイエンス基礎、データサイエンス発展、データサイエンスエキスパートがあり、ランクに応じた統計学の知識が問われます。

 

上位グレードの試験ではデータ解析を行うのに必要な統計専門力が問われるので、合格すればデータ解析のスキルを客観的に証明できるでしょう。AIエンジニアには高度な統計学の知識が要求されるので、統計検定の上位グレードに合格してスキルを証明するのも良い方法です。

 

G検定

G検定とは日本ディープラーニング協会が実施している試験で、ディープラーニングに関する基礎知識があり、事業に活用する能力や知識を持っていることを証明する資格です。試験範囲にはディープラーニングやAI、機械学習などに関する分野が含まれます。G検定には受験資格の制限はありません。

 

いずれの分野もAIエンジニアとして活躍するには欠かせないものです。AIエンジニアへのキャリアアップを目指すなら、G検定の合格を目指して学習するのも良いでしょう。学習過程でAIエンジニアに不可欠な知識を習得できます。

 

E資格

E資格は、G検定と同様に日本ディープラーニング協会が実施するAIエンジニア向けの試験です。試験範囲は応用数学、機械学習、深層学習、開発・運用環境で、いずれもAIエンジニアとして活躍するのに欠かせません。

 

E資格を受験するには、日本ディープラーニング協会認定プログラムを2年以内に修了している必要があります。事前に認定プログラムを受講しましょう。認定プログラムは、「現場で使えるディープラーニング基礎講座」や「AIエンジニア育成E資格取得コース」などさまざまで、いずれかのプログラムを受講すればE資格の受験資格が得られます。

 

E資格の試験に合格すれば、ディープラーニングに関する理論を理解して実装できるスキルを有することを証明できます。

 

Pythonエンジニア認定試験

Pythonエンジニア認定試験は、Pythonエンジニア育成推進協会が主催する資格です。この試験は「Python」の専門知識を問うもので、「Python 3 エンジニア認定基礎試験」と「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の2つがあります。

 

この試験に合格することで「Python」に関する知識を有することを証明でき、AIエンジニアへのキャリアアップに役立つでしょう。「Python」はAIエンジニアとして働く上で欠かせないプログラミング言語なので、しっかりとスキルを習得することが大切です。

 

プロフェッショナルデータエンジニア試験

プロフェッショナルデータエンジニア試験は、Googleが実施するデータ収集・分析に関わるスキルを評価する試験です。本試験では、以下のスキルが問われます。

 

・データ処理システムの設計、構築、運用化

・機械学習モデルの運用化

・ソリューション品質の確保

 

データ分析に関するこれらのスキルは、AIエンジニアとして働く上で欠かすことのできないスキルです。必要なスキルを習得していることを証明するためにも、積極的に受験するのがおすすめです。

 

AIエンジニアへの転職ならジャパニアス!

現在ITエンジニアとして働いている方がキャリアアップを目指すなら、AIエンジニアは有力な選択肢のひとつです。AIエンジニアとして転職するなら、スキルを磨いた上で、AI事業に注力していて高年収を提示する企業に入社することも大切です。

 

ジャパニアスはAI・IoT・クラウドをはじめとした先端テクノロジー事業を手掛けており、AI事業領域にも携わっています。ジャパニアスの主なAI事業領域は、「AI/IoTコンサルティング事業」「エンジニアリングサービス」「AI関連、教育サービス」の3つです。

 

ジャパニアスではAI事業に特に注力しており、高度なスキルを習得したエンジニアを必要としています。これまでAI関連事業に携わっていた方や、ITエンジニアからのキャリアアップを目指す方は、ぜひジャパニアスをご検討ください。

まとめ

AIはさまざまな分野で用いられており、今後も急速に普及する見込みです。それに伴い、AI開発に携わるエンジニアの不足が指摘されています。

 

AIエンジニアとして活躍するには高度なスキルが求められますが、大学に通わなければ就職ができないわけではありません。専門学校や社会人向けスクールなども多数存在するので、自分の学習スタイルに合った方法でスキルを習得しましょう。

 

AIエンジニアとしてキャリアアップしたい方は、スキルを習得した後にそのスキルを正当に評価する企業に転職することも大切です。AIエンジニアへの転職を考えている方は、ぜひAI事業に注力しているジャパニアスをご検討ください。ジャパニアスではものづくりとAIを融合させ、製造業をより強力にすることを目指しています。

 

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