IT系のエンジニア職は慢性的な人手不足が問題視されており、人材確保のために厚待遇を用意している企業も少なくありません。エンジニア職は専門分野ごとに職種が細分化していますが、中でも注目を集めているのがAIエンジニアです。今回はAIエンジニアに興味がある人に向けて、必要となるスキルや具体的な転職方法などを解説していきます。
AIエンジニアとはどのような職種か
AIエンジニアは人工知能や機械学習システムの専門家として活躍する職種です。仕事内容は以下の2種類にざっくり分かれるので、まずはどのような業務に従事するエンジニアなのかを見てみましょう。
AIシステムの開発
AIエンジニアはクライアントや自社経営陣からの要望に応えて、要件にマッチするAIシステムやサービスの開発を行います。一口にAIと言っても、音声・言語・画像などの処理や異常の検知など機能は多種多様です。目的を達成するための計算および処理方法のことを専門用語で「アルゴリズム」と呼びますが、AIエンジニアは実装する機能に合わせて最適なアルゴリズムを組み込みます。
AIデータの分析
AI開発に必要となるデータやAIによって集められたデータを分析することも、AIエンジニアの大切な仕事の1つです。必要であれば収集したデータを経営判断の材料として利用出来るように運用します。経営面でのデータ運用は本来データサイエンティストと呼ばれるエンジニアの担当ですが、隣接分野としてAIエンジニアが領域横断的に兼任するケースも珍しくありません。
AIエンジニアへの転職時に求められるスキル
AIエンジニアはその専門性の高さから、様々な知識やスキルが要求されます。転職活動を始める前に、必要な知識・スキルが身に付いているかチェックしておきましょう。ただし、転職活動時に完璧な知識を身に付けておく必要があるとは限りません。学習を進めておくだけでも転職活動のアピール材料とすることは可能であり、細かいスキルは働き始めてから身に付けていくものであるという点には留意しておきましょう。
機械学習の知識
機械学習は膨大なデータをコンピューターに与えた上で分析方法を指定し、反復的に学習させることで傾向やパターンを見つけ出すシステムです。人工知能があらゆるケースから最適解を導き出す精度を高めるためには、機械学習の専門知識が必要になります。また、より一層人間の思考回路に近い処理を行う深層学習と呼ばれる分野も、AIエンジニアの必修科目となりつつあるので覚えておきましょう。
プログラミングスキル
システムの開発を手がける以上、プログラミングスキルはAIエンジニアにとって欠かせないスキルと言って良いでしょう。プログラミング言語にはそれぞれ向き不向きがありますが、AI開発において重要とされているのは「Python」と「R」です。Pythonはシンプルながらも汎用性の高さが評価されている言語であり、IT業界でも注目度が高まっています。一方のRは主に統計やデータ分析に用いられる言語です。その他にもC・C++・JavaScript・RubyなどもAIエンジニアの仕事に役立ちます。
フレームワークの知識
エンジニアがシステムやサービスの開発を行う際、1からプログラムを組み上げるというケースはあまり多くありません。エンジニアが効率的にシステム開発を行うためには、フレームワークと呼ばれるプログラミング言語の雛型を利用します。各言語ごとに使用出来るライブラリが異なるため、AIエンジニアを目指す場合は各種フレームワークの使い方を覚えておくと実践的な力が身に付くでしょう。
数学や統計の知識
膨大なデータや数字を適切に扱って意味を見出すためには、統計学や数学といった知識も重要になってきます。特に重要なのは機械学習のパラメーター調性に用いる「微分積分」、効率的に分かりやすくプログラミングを記述するための「線形代数」、データの分析に役立つ「確率論・統計学」などです。
データ管理スキル
日頃から膨大な量のデータと向き合うAIエンジニアは、データベースの構築に関する知識も要求されます。データはただ保管しておくだけでは宝の持ち腐れになってしまうため、必要な時に必要なデータをすぐに引き出せるようにしておくことが重要なのです。データベースの処理を行うプログラミング言語であるSQLの知識はもちろん、インターネット上にデータを格納するクラウドやセキュリティに関する知識も身に付けていきましょう。
AIエンジニアへの転職のコツが知りたい方には、こちらの動画もおすすめです。
AIエンジニアに転職するためのアプローチ方法
AIエンジニアに転職するためには基本的に企業の求人に応募することになります。採用率を上げるにはいくつかのアプローチパターンがあるので、自分の状況にマッチした方法を選ぶことが大切です。以下にはAIエンジニアに転職する代表的なパターンを紹介します。
スクールやセミナーに通う
民間企業や個人が開講しているプログラミングスクールやセミナーに通うのは、AIエンジニアを目指す人にとってポピュラーなアプローチであると言えます。各スクール・セミナーで特徴やカリキュラムのクオリティ、コストパフォーマンスなどが異なるので吟味して申し込みましょう。例えばおすすめのセミナーとしては株式会社VOSTが運営する「AIエンジニア育成講座」が挙げられます。オフライン・オンラインの双方に対応しており、リアルタイムの講義を受講しないeラーニングタイプのコースもあるので幅広い学習スタイルに対応可能です。3日間という短期集中型カリキュラムで実務レベルの知識を身に付けることを目標としています。他の補助的教材や参考書と併せて利用するのも良いでしょう。
独学
AIエンジニアは独学で目指すことも可能です。この場合はオンライン講座を受講したり、自前で参考書を用意して学習を進めるというのが一般的となっています。働きながら自分のペースでじっくり知識を身に付けたいという人に向いている学習スタイルですが、モチベーション維持や分からない箇所が出てきた際の対処法には工夫が必要になるでしょう。フォーラムやコミュニティを積極的に活用するというのも1つの選択肢です。
資格を取る
転職活動において心強い味方になるので、その職種に関連する資格です。資格は客観的に自分の実力や知識量を証明してくれるだけでなく、仕事に対する熱意をアピールする材料にもなります。AIエンジニア志望者におすすめの資格は「ITパスポート」「Pythonエンジニア検定」「画像処理エンジニア検定」「統計検定」「基本情報技術者試験」「G検定」「E資格」などです。
AIエンジニアの転職に役立つ資格については、こちらの記事でも紹介しています。
AIエンジニアになった後の選択肢
AIエンジニアは先々のキャリアにも選択肢があるため、自分がやりたいことを突き詰めてキャリアアップしていくことも出来ます。一般的によく知られているAIエンジニアのキャリアパスは次の通りです。
AIコンサルタント
企業の基幹システムにAIを導入するためのサポートや、クライアントが抱える課題をAIによって解決に導くのがAIコンサルタントです。AIに関する技術的な知識はもちろん、システムの効果的な運用方法やコンサルティングのためのロジカルシンキングが求められます。AIエンジニアよりも経営者的な視点や考え方が重要になるポジションと言えるでしょう。
データサイエンティスト
AIエンジニアを経て隣接分野であるデータサイエンティストに転職するという人も少なくありません。職種の位置付け的にはキャリアアップという訳ではありませんが、大手転職サイトdodaの調べによるとデータサイエンティストの平均年収513万円に対してシステム開発は463万円となっています(https://doda.jp/guide/heikin/syokusyu/#anc_job_03)。データサイエンティストは経営者に近いポジションであることから、比較的年収が高めに設定されているケースが多いです。年収アップを目指すという意味では、AIエンジニアの経験を活かしてデータサイエンティストに挑戦してみるのも良いでしょう。
プロジェクトマネージャー
AIエンジニアとして経験を積むと、データや数字による客観的分析力と視野の広さが養われていきます。的確な判断力を活かしてプロジェクトマネージャーのような管理職的なポジションを目指すというのも、AIエンジニアとして定番のキャリアコースです。この場合はチームメンバーを束ねるリーダーシップや、各業務を円滑に繋ぎ合わせる調整力やコミュニケーション能力などが求められます。そのどれもが知識だけでなく、実践と経験によって磨かれていくものなので日頃から意識して自己研鑽に取り組みましょう。
AIエンジニアとして日本の未来を担っていこう
情報化社会においてAIエンジニアは需要が右肩上がりの職種となっています。求められるスキルや知識は多いですが、その分のやりがいや待遇は期待出来ると言って良いでしょう。スクールやセミナーに通う・独学する・資格を取得するなど、転職のために出来ることは様々です。自身のスタイルに合わせて、効果的に転職活動を進めてみてください。
