AIエンジニアが難しいといわれる理由とは？仕事内容や必要なスキル、学習方法を解説
AIエンジニアに興味があるものの難しいイメージを持っている方もいるでしょう。
AIエンジニアとはAIに特化した知識を持ち、AIを活用したシステム開発や育成、データ分析などを行う仕事です。
当記事ではAIエンジニアが難しいといわれる理由を解説するとともに、求められるスキルや学習方法などを紹介します。
AIエンジニアが難しいといわれる理由を理解して、AIエンジニアとしてキャリアを歩んでいく方法を考えてみましょう。
目次
AIエンジニアが難しいといわれる理由
AIエンジニアが難しいと聞くものの、なぜ難しいのか理解できておらず、努力しても結果が出ないのではと不安な方もいるでしょう。
そのAIエンジニアが難しいといわれる理由は以下のとおりです。
・数学や統計学の知識が必要とされる
・サーバーやデータベースの知識も求められる
・論理的思考力が求められる
・プレゼンテーションスキルが求められる
・技術進化についていく必要がある
難しいといわれる理由を理解して、どのように対策していけばよいのか考えてみましょう。
数学や統計学の知識が必要とされる
AIエンジニアの仕事にはデータ分析や収集なども含まれています。データの分析や収集を行うためには、正しいデータを集める力と、数学や統計学の知識が必要です。
特に機械学習を扱うために、データを分析して予測モデルを構築する際に、数学的な手法が用いられます。
例えば、アルゴリズムのパラメータを最適化するためには数理統計や確率論の知識が必要です。
また、データを分析するときに統計学の知識を使ってデータの特性を理解し、適した統計モデルを選択して予測を行います。
例えば、いくつかのデータセットに対して適切な推定方法を選択することで、正確な分析結果を得られるでしょう。
サーバーやデータベースの知識も求められる
AIエンジニアはITインフラを扱うため、サーバーやデータベースの知識が必要です。
サーバーやネットワークなどの知識は専門的な内容のため、ほかのエンジニアで経験するか勉強して身に付けましょう。
特にSQLの知識はデータベースを運用するために必要不可欠です。
例えばAI開発の現場で、ビッグデータを活用するためにデータベースの制御や操作を行うこともあり、その際に使われます。
論理的思考力が求められる
AIエンジニアはアルゴリズムやデータ構造に対する正確な理解をするために、論理的な思考力が求められます。
特にAIや機械学習に携わっているため、より物事を論理的に解説し、正しいロジックで仕事をする必要があるでしょう。
例えば、どの業務が対象かやAIで何を自動化するかなど全体像を把握しながら部分的な課題を見つけ出し、解決策を導き出すために論理的思考力が求められます。
AIが間違った結論にたどり着かないように、AIエンジニアは常にロジックの正確さに気を付けることが重要です。
プレゼンテーションスキルが求められる
AIエンジニアはクライアントに提案することがあるため、プレゼンテーションスキルが求められます。
クライアントはAIに関する知識を保有していないことがあるため、専門用語を使わずに理解してもらえるプレゼンテーションを実施することが重要です。
そのため、論理的思考力のほかに解説力や提案スキルなどが必要になります。プレゼンテーションスキルが低いとクライアントとの認識の違いが出てしまい、業務に影響が出ます。
高いプレゼンテーションスキルを身に付けてクライアントにAIに関する技術を理解してもらい、要望に合った提案を行うことができるようになりましょう。
技術進化についていかなければならない
AIに関連する技術は日々成長しており、成長のスピードが早いです。毎日新しく出てくるAIに関連する技術を学んでいく必要があります。
新しい技術を取り入れていかないと、保有しているスキルは古くなり、需要がなくなっていくでしょう。
AIの技術進化は速いため、進化に追いついていくことが大変であることが、AIエンジニアが難しい理由の一つです。
AIが進化していくことで、さまざまな分野で必要とされていくでしょう。そのため、AIの技術を学んでいくだけでは、需要に対応できないことがあります。
私たちテクニケーションでは、チーム制を導入しており、難しいといわれるAIに関連する知識を経験豊富なベテランエンジニアから学べる環境を提供しています。
AIに関する知識がなくとも気軽にチームのメンバーに聞くことができるため、不安なく案件に取り組むことが可能です。
また、自身の実力に応じて報酬が反映される単価給与連動制を導入しています。実力のあるエンジニアほど高収入を得られるため、モチベーションの向上につながります。
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【種類別】AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアといってもどのような仕事をしているのかイメージできない方もいるでしょう。
AIエンジニアには主に機械学習エンジニアとデータサイエンティストの二種類の職種があります。それぞれの業務内容の違いやキャリアの選択肢を解説します。
AIエンジニアとして自分の方向性に適した働き方を見つけてみましょう。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアとは、機械学習アルゴリズムの実装や運用、開発などを行う仕事です。主な業務はコンピューターにデータを学ばせて、適したアルゴリズムの開発や検証を行います。
機械学習はコンピューターに正しいデータを取り入れ、蓄積されたデータを用いて特定の変数の提示や変数の変化の程度の確認などの作業が可能です。
さらに、開発した機械学習アルゴリズムを使って、用途に合わせたモデルの開発も担います。
また、機械学習を動かすための環境構築も機械学習エンジニアの仕事です。
機械学習で使用されるデータが業種によって異なるため、それぞれの業界に適したデータを用意して開発環境を構築します。
機械学習エンジニアのキャリアパスはデータサイエンティストやITコンサルタントなどがあります。
データサイエンティスト
データサイエンティストとはビッグデータを解析して、企業の経営と事業に役立つ情報やヒント、気付きになる新しい事象を発見する仕事です。
分析結果から将来に向けての予測モデルを構築して、ビジネスの課題解決や次の戦略立案を行います。
仕事の流れとしてはデータを収集してから企画や仮説の考察を行います。その後、解析に入る前にデータ前処理が必要です。
データ前処理は、テーマに沿った分析ができるように関係のないデータの削除やフォーマットや項目などを合わせます。
処理が終わった後に分析を行い、レポーティングして業務終了です。キャリアパスとしてはプロジェクトマネージャーや経営コンサルタントなどが挙げられます。
私たちテクニケーションでは、目標とするAIエンジニアになるために着実にスキルアップできる環境を整えています。
案件選択制を採用しているため、機械学習エンジニアやデータサイエンティストになるための案件を選び、実務を通じて経験を積むことが可能です。
さらにチーム制を導入しており、経験豊富なベテランエンジニアと協働することでAIに関する知識を吸収しやすく、わからないことも気軽に相談できます。また、資格取得支援制度により受験費用や教材費の援助があるため、費用を気にせずに学習に集中できます。
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習得は難しい？AIエンジニアに求められるスキル
AIエンジニアになるためには必要なスキルが多いと感じており、実際にどこから手を付ければよいのかわからない方もいるでしょう。
AIエンジニアに求められるスキルはプログラミングスキルやAIの知識、データ分析スキルなどさまざまなスキルがあります。
AIエンジニアに求められるスキルを紹介します。必要なスキルを理解して、自分が学習する必要のあるスキルを明確にしましょう。
プログラミングスキル
AIエンジニアもプログラミングスキルは必要です。
特にPythonというプログラミング言語をAI開発で使用することが多いため、AIエンジニアはPythonのプログラミングスキルが必要になるでしょう。
Pythonは簡潔なコードでプログラミングができ、機械学習やディープラーニングに使えるライブラリがたくさんあることが特徴のプログラミング言語です。
AI開発やデータ解析で頻繁に使用されているため、Pythonの知識やスキルを身に付けておきましょう。
AIの知識
AIエンジニアには、AIに関する知識は必要不可欠です。なかでも、機械学習とディープラーニングの知識が必要になります。
機械学習とはAIに膨大なデータを読み取らせることで、決まったパターンを見つける方法です。
また、ディープラーニングは機械学習の方法の一つです。入力データから特徴をAIが見つけ出し、より詳細にデータを分析や解析できます。
この二つの知識を得ることで、クライアントに適した提案をできるようになるでしょう。
数学と統計分析の知識
AIエンジニアには確率論や微分積分学、ベクトルなどの高度な数学の知識が必要です。この知識はデータ分析をどのように進めるべきか判断するのに用いられます。
さらに、標準偏差や分散、推定などの統計学の知識も必要です。これらの知識は統計分析に活用されます。
特に、モデルの動作原理を理解して適したアルゴリズムを選定するために必要です。
AIエンジニアを目指す際には、確率論や統計学などを中心に学んで身につけておきましょう。
データベースの知識と運用スキル
AIエンジニアの業務ではデータベースの操作が必要です。データベースの操作を行うために必須の知識として、データベース言語のSQLがあります。
AIエンジニアが扱うリレーショナルデータベースにはいくつか種類がありますが、SQLは国際的に標準規格化されています。
そのため、SQLを習得することでほかのデータベースも扱えるようになるでしょう。
データ分析スキル
AIエンジニアに必要なスキルの一つはデータ分析スキルです。データ分析スキルは分析するデータや導き出したい結果によって、適した手法を選ぶ必要があります。
分析方法にはクロス集計やロジスティック回帰分析、アソシエーション分析などがあり、各分析方法を適切に使いこなせる知識や経験が必要です。
さらに、データマイニングに関連する知識を押さえておくことも大切です。
分析する際に機械学習の活用が求められるため、このような技術を理解しておくことで円滑に業務が進みます。
機械学習アルゴリズムに関する知識
機械学習アルゴリズムに関する知識は、AIモデルの中核を担う技術です。特に機械学習やディープラーニングの概念、アルゴリズムを理解して、実装できるスキルが求められます。
例えば回帰分析やクラスタリング、ニューラルネットワークなどの手法を理解して、適切に応用する力が必要です。
機械学習アルゴリズムに関する知識は日々新しくなっているので、新しい研究論文を読み解き、新たな技術を取り入れていくことも大切です。
私たちテクニケーションでは、案件を自由に選択できる案件選択制を導入しています。機械学習アルゴリズムやデータ分析のスキルを得られる案件もあるため、AIエンジニアになるための経験ができます。
また、資格取得支援制度も取り入れており、資格取得に必要な書籍代や試験料などのサポートを受けることが可能です。AIエンジニアを目指すためのスキルや経験を獲得しやすい環境です。
さらに、経験豊富なベテランエンジニアと一緒に仕事ができるチーム制を導入しているため、ベテランエンジニアから知識やスキルを学べます。
AIエンジニアを目指して新しい案件に挑戦して、キャリアを積んでいきたいと考えている方は、ぜひ一度専門アドバイザーとの無料相談をお試しください。
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難しいといわれるAIエンジニアで挫折しないための対策
AIエンジニアになるための勉強を進めていくなかで、挫折してしまうのではないかと不安に思っている方もいるでしょう。
AIエンジニアになるための学習で挫折しやすいポイントは以下の3つです。
・確率や統計などの数学が苦手で理解が進まない
・Pythonなどのプログラミング言語がわからない
・どこまで勉強していけばよいのかわからない
このような挫折をしないためにも、AIエンジニアになるための勉強を行う環境選びが重要になります。
一人で勉強するのではなく、わからない点を会社の先輩エンジニアやスクールの講師などに聞くようにしましょう。
さらに、目指しているキャリアに適した案件を選択することが大切です。着実にスキルをものにしていくための成功体験を積み重ねることで、モチベーションにつながります。
AIエンジニアを目指すための学習方法
AIエンジニアを目指すための学習方法がたくさんあって、自分に適した方法を選べるかどうか不安に感じている方もいるでしょう。
AIエンジニアを目指すための学習方法は以下のとおりです。
・プログラミングスクールを利用する
・オンラインサービスで学ぶ
・大学や専門学校に通う
・書籍を活用して独学で勉強する
・実際にプログラムを組む
各学習方法の特徴を理解して、自分に適した学習方法を見つけましょう。
プログラミングスクールを利用する
AIエンジニアを目指すためには、AIに関する知識や技術を学べるプログラミングスクールを利用するのも一つの方法です。
プログラミングスクールで学ぶことで、専門的なカリキュラムにしたがってプロの講師が教えてくれます。
経験が少なくても必要な知識やスキルを習得しやすいでしょう。
しかし、プログラミングスクールは高額な費用がかかるので、事前にチェックしておきましょう。
オンラインサービスで学ぶ
オンラインサービスを活用してAIに関する知識やスキルを学べます。
オンラインサービスを利用することで、自分の好きな場所や時間に学習を進められます。
さらに、オンラインサービスのなかには無料のものもあり、抵抗感なくAIエンジニアになるための学習を始められるでしょう。
オンラインサービスには、初心者向けのプログラミング講座から上級者向けのAI関連講座まで幅広くあるため、自分のレベルに合わせて学習を始められます。
大学や専門学校に通う
大学や専門学校のなかには、AIに関する知識や技術を学べるところもあります。
大学の場合は、AIに関する知識を研究ができるのがメリットです。
専門学校の場合は、AIエンジニアに必要とされる実務的なスキルを学べます。
AIエンジニアは身につける必要のあるスキルが幅広いため、基礎から学ぶためには大学や専門学校に通うことも一つの方法です。
書籍を活用して独学で勉強する
AIエンジニアになるためには、市販の書籍を活用して独学で勉強することも可能です。
AIエンジニアが学ぶべき内容の機械学習やディープラーニングなどに関する書籍も数多く発売されています。
これらの書籍を活用して、機械学習やディープラーニングの基礎を頭に叩き込むことができるでしょう。
ただし、自分でスケジュールを組んで学習していくので、自己管理が苦手な方には不向きです。
実際にプログラムを組む
AIエンジニアになるために実際にプログラムを組むことで、AIに関する知識を定着させていくことができます。
実際に手を動かしてプログラムを組むことで、AIに関する知識が使えるスキルに変わり、理解が深まります。
例えば、PythonやAIライブラリを使用して、アプリケーションや分析ツールを作成してみましょう。
作成したプログラムをブログやSNSなどで公開することで、ほかのエンジニアからフィードバックを得られます。
私たちテクニケーションは、AIエンジニアとして必要なスキルを学習しやすい環境が整っています。AI関連の案件を自由に選択できる案件選択制を採用しており、AIエンジニアになるための経験を積み重ねていくことが可能です。
さらに、チーム制を取り入れているので、経験豊かなエンジニアと一緒に案件を受けることができます。ベテランエンジニアからプログラミングスキルやAI関連の知識などを学ぶことが可能です。
また、単価給与連動制を採用しているので、プロジェクト内での実力に見合った報酬を受け取ることができます。実力に見合った報酬が出るため、モチベーションの維持をしながらAIエンジニアに向かってキャリアを歩んでいくことが可能です。
必要なスキルを身につけてAIエンジニアになりたいと考えている方は、ぜひ一度専門アドバイザーとの無料相談をお試しください。
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AIエンジニアに向いている方の特徴
AIエンジニアに向いているか判断ができず、自分に適性がないのではと不安な方もいるでしょう。
AIエンジニアに向いている方に特別な才能が必要なわけではありません。AIエンジニアに向いている方の特徴は以下のとおりです。
・論理的思考力がある
・新しい技術を学ぶことが好き
・向上心があり継続的に学習できる
・AIの難しい概念にも興味が持てる
・数学的なアルゴリズムに興味が持てる
AIの技術は日々進化しているため、進化に遅れを取らないように学習していかなければならないでしょう。
そのため、継続的に新しい技術を学んでいける方がAIエンジニアに向いています。
また、AIが間違った結果を表示しないように、論理的に考える力が必要と考えられています。
AIエンジニアの現状と需要
AIはこれからも進化していくことが見込まれていますが、AIエンジニアに需要があるのか不安を抱えている方もいるでしょう。
AIエンジニアを必要とするIT企業は増加傾向にあります。これはIT業界にもVRや音声認識、スマート家電などの技術が普及してきているためです。
さらに、日本だけでなく世界中で注目されている分野であるため、海外でのAIエンジニアとしての需要も期待できます。
また、AI技術を取り入れようとする企業が増えた結果、AI市場の拡大にAIエンジニアの人材育成が追いついていません。
AIエンジニアには数学や統計学などの専門的な知識が必要となる仕事のため、人材不足になっています。
AIエンジニアの人材が不足していることから、高い収入を期待できるでしょう。
AIエンジニアの将来性
AI技術の発展とともに、農業や金融業などさまざまな業界がAI技術を活用していくでしょう。
そのため、AI技術の開発に携わるAIエンジニアの需要はこれからも増えていくと考えられます。
例えば、農業でAI技術を活用すれば後継者問題の解消につながるでしょう。
したがって、スキルを積み重ねることにより、さまざまな分野で活躍ができます。
また、プロジェクトマネージャーやデータサイエンティスト、AIコンサルタントなどさまざまなキャリアパスがあります。
難しくてもAIエンジニアになるメリット
AIエンジニアの仕事の難しさばかりに目が向き、実際に挑戦するメリットがわからない方もいるでしょう。
AIエンジニアは機械学習や高度な数学の知識を必要とするので専門性が高く、平均年収が約6,280,000円で、ほかのエンジニアより高い傾向があります。
また、さまざまな業界で働くことが可能で、その業界の課題解決や社会的課題への貢献ができます。
そのため、幅広い案件があり、自分の挑戦したい案件を選ぶことができるでしょう。
さらに、AI分野は日々新しい技術や知見が生まれているため、学習して成長する機会が豊富にあります。
AIエンジニアの難しさを乗り越えるならスキルアップできるSES企業がおすすめ
AIエンジニアが難しいといわれる理由は、確率や統計などの数学の知識やサーバー・データベースの知識、論理的思考力などが求められるためです。
そのためAIエンジニアに求められるスキルはプログラミングスキルのほかに、AIの知識や数学と統計学の知識、データ分析スキルなどさまざまなスキルが必要になります。
さまざまなスキルを習得しなければならず、理解が進まないことやどこまで学習していけばよいのかわからないこともあります。
結果的にAIエンジニアになるための勉強を挫折してしまうこともあるでしょう。挫折しないためにはわからないことを先輩エンジニアやスクールの講師などに聞くことが大切です。
私たちテクニケーションでは、エンジニアの実力に応じて報酬が増加する単価給与連動制を導入しており、実力に見合った報酬を得られます。
また、案件選択制を取り入れているため、AIエンジニアを目指すために必要なスキルを得られる案件に集中できるのも魅力です。
さらに、チーム制のもとでベテランエンジニアと一緒に働けるため、実務を通してスキルを吸収しながら不安なくスキルアップに挑めます。
これからAIエンジニアを目指したいと考えている方は、まず専門アドバイザーへの無料相談をご利用ください。目指す理由やキャリアの考え方などをお伺いし、理想の働き方やキャリアプランを一緒に考えていきましょう。
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