【2025】AIエンジニアになるにはどうしたらいい？実際の流れと必須スキルも解説

人工知能が身近になり、AIエンジニアは今や注目の職業となっています。AIエンジニアに関心はあるけれど、どんな仕事をしているのか、AIエンジニアになるためにどのような手順を踏めばよいのかわからない方もいるでしょう。

本記事では、AIエンジニアの仕事内容や、AIエンジニアになるために必要なこと、求められるスキルをお伝えします。ぜひ参考にしてください。

この記事の概要目次

1.AIエンジニアとは
2.AIエンジニアの仕事内容
3.AIエンジニアになるにはどうしたらいい？
4.AIエンジニアになるためにおすすめのスキル
5.AIエンジニアになるには？手順と仕事に求められるスキルのまとめ

AIエンジニアとは

AIエンジニアとは、人工知能（AI）技術を活用し、機械学習モデルの開発やデータ解析、AIシステムの構築・運用を行う技術者のことです。主にPythonなどのプログラミング言語を使って、膨大なデータを元に予測や分類を行うアルゴリズムを設計します。

近年では、画像認識や自然言語処理、自動運転など幅広い分野で需要が高まっており、AIエンジニアのニーズは高まってきています。また、DXの推進や業務改善に貢献する職種としても、高い関心を集めています。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアの仕事は、主に次のような業務が挙げられます。

企画	開発するAIの目的や仕様を決める段階。
システム開発	Pythonなどのプログラミング言語を使い、修正を繰り返しながら、AIを構築する。
テスト・評価	期待通りの動きになっているか確認する。必要に応じて再学習させるなどしてAIの精度を高める。

企画では、開発するAIの目的や仕様を決める段階となりますが、技術力に加え、営業力や提案力が求められます。

AI開発の方向性が決まったら、システム開発に入ります。主に、Pythonなどのプログラミング言語を使い、修正を繰り返しながら、AIを構築していきます。

AIはシステムを作ったうえでデータを準備し、学習させることが大切です。必要なデータを収集し、正しく学ばせるためにデータを整える作業もAIエンジニアの仕事になります。AIは機械学習やディープラーニングなどの手法で学習させます。

学習を終えたら、期待通りの動きになっているかテスト・評価します。必要に応じて再学習させるなどの対応を行い、AIの精度を高めていきます。

AIエンジニアには、このような業務がありますが、ただ作業をこなしているだけではAIエンジニアを続けていくことは厳しいでしょう。なぜなら、AI分野の技術の進歩は目覚ましく、その変化に対応するためには継続的な情報収集が欠かせないからです。

出された論文などに目を通し、新しい知識や最先端技術の習得に励むのもAIエンジニアの仕事の一部といえるかもしれません。

AIエンジニアになるにはどうしたらいい？

これまで以上にニーズが高くなるとされるAIエンジニアになるには、どうしたらよいのでしょうか。ここからは、AIエンジニアになる主な手順を4つ紹介していきます。

理数系の大学に進学する
専門学校やITスクールに通って勉強する
ITエンジニアから転身
独学でAIエンジニアを目指す

理数系の大学に進学する

AIエンジニアには、大学レベルの数学の知識が求められます。そのため、大学の中でも、理学部・工学部・情報学部・情報工学部などに入り、ベースとなる知識や技術について学ぶとよいでしょう。

近年は、AIに特化したデータサイエンス学部や知能工学部などが設けられているので、何を学ぶかを把握して入学することをおすすめします。若くしてAIエンジニアを目指したいと思った方は、理系の高校を選び、論理的思考を学び取る環境に身を置くのもよいでしょう。

専門学校やITスクールに通って勉強する

専門学校やITスクールでも、AIエンジニアに求められる機械学習やディープラーニングの知識、必要なプログラミング言語を教えるところが増えています。

大学ではなく専門学校やITスクールで学ぶメリットの一つは、より実務を目指した学びが可能になることです。大学は主に学術研究を重視しているため、実践的なスキルを身につけるという点では、専門学校やITスクールのほうが優れている場合があります。

ITエンジニアから転身

ITエンジニアを経験してからAIエンジニアとして活躍している方もいます。AI開発を手掛けるうえで、プログラマやシステムエンジニア、インフラエンジニア・データベースエンジニアなどが行っている仕事の要素は必要です。

IT関連のエンジニアとして活躍し、AI開発に必要な知識などを身につけると、AIエンジニアへの道が近くなるでしょう。

独学でAIエンジニアを目指す

AIエンジニアのニーズは高まっているため、今は未経験者にもチャンスが広がっています。大学や専門学校で体系的に学んだことのない若者を採用するケースも見られます。

未経験者を歓迎する企業もありますが、知識がない状態より、独学などで基礎的な知識を身につけた方が、採用の確率は高くなるでしょう。独学でAIエンジニアを目指す場合は、市販の書籍やIT関係の学習サイトなどを利用して学べます。

独学は、最低限の費用で学習できます。また、頼れる人が少ないため自分で考える力が身につきやすいでしょう。人によっては、他の学習方法よりも効率よく知識や技術を習得できる可能性もあります。

一方、AI開発には幅広い知見が必要になるため、どこから手を付けてよいかわからず、勉強の始め方から迷ってしまう場合があります。独学の場合、自分にどの程度のスキルがあるかを客観的に把握しにくいため、資格試験などを利用して到達点を確認しながら学習を進めていくのがおすすめです。

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AIエンジニアになるためにおすすめのスキル

AIエンジニアを目指すうえで身につけておきたいスキルは、次の通りです。

機械学習やディープラーニングの基本的な知識
Pythonの知識
数学の知識
データベースに関する知識
クラウドに関する知識
英語力
論理的思考力(ロジカルシンキング)
コミュニケーション能力

機械学習やディープラーニングの基本的な知識

AI開発では、人の学習能力と同様の機能をコンピュータ上で実現する技術である機械学習が行われます。それに加え、機械学習をより進化させた形のディープラーニングも開発に欠かせない技術となっています。

これら2つの技術に関する基本的な知識を持っていると、AIエンジニアの仕事に役立つでしょう。

Pythonの知識

AI開発に用いられるプログラミング言語の中で主流となっているのが、Pythonです。AI開発では、基本的なプログラミングスキルや、Pythonの理解が求められます。

Pythonはディープラーニングのプログラミングに使われています。オープンソースで公開されているPythonはコードの読み書きがしやすく、汎用性の高いプログラムをまとめたライブラリが豊富であることから、初めてプログラミングを学ぶ人にも扱いやすいとされる言語です。

AIエンジニアになるために、Pythonの知識を身につけることもおすすめです。

数学の知識

AIで扱うビッグデータは、最終的に解析することで新たな付加価値が生まれます。ビッグデータの分析に必要なのは、数学的な知識です。統計学や線形代数、微分積分などの分野で大学基礎レベル以上の知識を持っていると、データの活用方法を理解しやすいでしょう。

データベースに関する知識

膨大なデータを使うAI開発では、データベースの操作が必須です。データベースの標準規格言語であるSQLで実際の操作や制御が行われるケースが多く、他のデータベース言語も大きな違いがないため、SQLの習得は目指した方がよいでしょう。

クラウドに関する知識

大手IT企業が提供するクラウドサービスの中で、機械学習ツールなどが使えるようになっています。それらのサービスやツールが実際のビジネス環境で使われていることを考えると、AIエンジニアはクラウドなどインフラに関する知識を持ち合わせていた方がよいでしょう。

英語力

AI開発の研究はさかんに行われており、最先端の技術ほど、論文が英語で発表されることが多くなります。常に新しい情報に接するためには、英語力も必要です。

論理的思考力(ロジカルシンキング)

スキルというと、テクニカルな部分に目が行きがちですが、AIエンジニアにはヒューマンスキルも重要です。その一つが、論理的思考力です。物事を筋道立てて考える力である論理的思考力があると、問題の解決策や対策を見出したり、最適なシステム設計が行いやすくなります。

コミュニケーション能力

AI開発は一人で行う小さなプロジェクトではなく、さまざまな専門分野を持つ方々とシステムを作っていくことが多いでしょう。そのため、コミュニケーション能力はAIエンジニアに必要なスキルといえます。コミュニケーション力を持つAI開発も視野に研究が続けられているので、開発する側のAIエンジニアにも同様の能力が求められるのかもしれません。