新卒でAIエンジニアを目指す方法とは？仕事内容や魅力を解説！

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアの仕事内容を大きく分類すると、主に以下の3つです。

データ収集

システム開発

データ学習・分析

それぞれの仕事内容について詳しく解説します。

データ収集

精度の高いAIシステムを開発するには、データ収集が欠かせません。AIツールとして有名な「ChatGPT」も、より多くのデータを学習させたことで精度が向上しています。

インターネット上には様々な情報があるため、それらのデータを収集して学習させなければいけません。データの中には正しいものも間違っているものもあります。現状では、正しいデータのみを抽出して学習させるのは難しいです。

しかし、正しいデータの方が母数は多い傾向にあるため、多くのデータを学習させれば自然とAIの精度は上がります。データ収集にどれだけ力を入れるかで、AIシステムのクオリティが左右されるといえるでしょう。

システム開発

データ収集が完了したら実装したいシステムの開発を行います。システムを開発するにはプログラミングスキルが欠かせません。AIに関するプログラミングスキルは、一般的なシステム開発のものよりも高度な傾向にあります。そのため、システム開発を行うのであれば、実績やスキルが必要になるケースが多いです。

一方で、ライブラリ（開発におけるフォーマットのようなもの）を利用すれば、プログラミングなしでも開発はできます。しかし、知識としてはプログラミングや論理的な思考力が必要となるため、高度なスキルが要求されるのは間違いありません。

データ学習・分析

集めたデータを元にしてデータを学習させて分析します。学習や分析の中でこれまでになかった法則やメカニズムを発見し、システムに反映させることで、より高性能なAIシステムの開発が可能です。

学習や分析においてもプログラミングのスキルは欠かせません。さらに機械学習や分析手法の設計に関する数学的な知識も求められるケースが多いです。

新卒でAIエンジニアになるための方法

新卒でAIエンジニアになるための方法としては、主に以下の8つが考えられます。

プログラミングを習得する

機械学習について学ぶ

データサイエンスについて学ぶ

数学的な知識を身につける

AIエンジニアに役立つ資格を取得する

AIを活用した研究を行ってみる

ポートフォリオを作成する

インターンシップに参加する

プログラミングを習得する

AIエンジニアの基礎的なスキルとして求められるのはプログラミングです。完璧なプログラミングスキルを身につけなければAIエンジニアになれないわけではありません。しかし、基礎的な知識は身につけておく必要があります。

最低限のスキルとして簡単なアプリの開発や、コードの実装などはできるようになっておきましょう。エラーが出た際に、原因を特定する能力も身につけておいてください。

機械学習について学ぶ

プログラミングと同じくらい重要になるのが機械学習です。機械学習とは、コンピューターにデータを読み込ませ、データのルールやパターンを発見する方法です。AIの根幹ともいえる学問であり、これを学習していないとなぜAIの精度が向上していくか理解できません。AIエンジニアを目指す上で、機械学習の理解は欠かせないといえるでしょう。

データサイエンスについて学ぶ

AIモデルは膨大なデータを基に学習するため、そのデータをどのように扱うかが成果に大きく影響します。そのため、データサイエンスについての知識は欠かせません。データサイエンスとは、数学や統計学、専門知識を組み合わせて、データ分析を行い、洞察を導き出します。PythonやRなどのデータ分析ツールを使いこなすスキルも求められます。

数学的な知識を身につける

AIや機械学習の根底には、統計学や線形代数、確率論などの数学が深く関わっています。特に、ディープラーニングやニューラルネットワークを扱う際には、微分積分の知識も役立つでしょう。数学的な知識があれば、AIアルゴリズムの理論を理解し、問題に直面した際に適切な解決策を導き出せます。AIエンジニアとしては、アルゴリズムをブラックボックス的に使うのではなく、背後にある理論を理解する姿勢が大切です。

AIエンジニアに役立つ資格を取得する

資格を取得することで、AIエンジニアとしてのスキルを客観的に証明できるようになります。AIエンジニアとして有名な資格には、G検定やE資格などがあります。また、AWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービス関連の資格もAI分野でのスキルアップに役立つでしょう。

AIを活用した研究を行ってみる

大学での卒業研究や個人プロジェクトとして、AIを活用した研究に取り組むことも大切です。研究を通じて、AIの活用方法をより専門的に学べます。研究成果を論文することで、他のエンジニアと交流し、自分のスキルを客観的に評価してもらう機会も増えるため、研究に着手するのはおすすめです。

ポートフォリオを作成する

ポートフォリオは、自分のスキルや経験を具体的に示すための重要な手段です。AIプロジェクトやアプリケーションの開発経験をまとめ、GitHubや個人のウェブサイトで公開しましょう。ポートフォリオには、プロジェクトの目的、使用した技術、達成した成果、学んだことを詳しく記載することで、採用担当者や企業に実力をアピールできます。

インターンシップに参加する

AIエンジニアとして働き始めるためには、実際の業務経験を積むことが重要です。インターンシップに参加すれば、現場での実務経験を積み、場合によってはAIのプロジェクトに参画できる可能性もあります。

AIエンジニアへの就職に向いている人

AIエンジニアへの就職に向いている人の特徴は、主に以下の通りです。

数学的な分野に抵抗がない

新しい技術に興味がある

論理的な思考力がある

課題解決能力が高い

それぞれ詳しく解説します。

数学的な分野に抵抗がない

AIエンジニアには、数学の基礎知識が不可欠です。特に統計学や線形代数、微分積分といった分野に抵抗を感じず、むしろ楽しんで取り組める人には向いているといえるでしょう。数学を論理的に考えたり、数式を使って問題を解決することに楽しさを見いだせる人は、AIエンジニアとして活躍しやすいです。

新しい技術に興味がある

AI分野は急速に進化しており、新しい技術やツールが次々と登場します。そのため、新しい技術に対して強い好奇心を持ち、常に学び続ける姿勢が求められます。最新のトレンドを追いかけ、ツールを自ら試してみることで、自分のスキルをアップデートできる人は、AIエンジニアとしての適性が高いといえます。

論理的な思考力がある

AIエンジニアは、複雑な問題を分解し、適切な解決策を導くために論理的な思考が必要です。AIモデルの設計やデータ処理、アルゴリズムにおける選択はすべて、論理的な判断に基づいて行われます。そのため、問題を整理し、論理的に解決に向かう能力が重要です。

課題解決能力が高い

AIエンジニアの仕事は、現実の課題に対してAIを活用して解決策を提供することです。そのため、複雑な課題を前にしても冷静に対応し、創造的かつ効率的に解決策を見つける能力が求められます。プロジェクトによっては、正解が一つではない場合も多く、そのような状況で柔軟な発想と実行力を発揮できる人は、AIエンジニアとして活躍できるでしょう。

AIエンジニアの魅力

AIエンジニアの魅力は数多くありますが、代表的なものは以下の3つです。

最先端の技術に触れられる

収入が多くなる可能性が高い

将来性があり安定している

それぞれ詳しく解説します。

最先端の技術に触れられる

AIエンジニアとしての魅力の一つは、最先端の技術に直接触れることができる点です。AIや機械学習は急速に進化しており、新しいアルゴリズムやツール、手法が次々と登場しています。技術の進化を間近で体験し、自らのスキルを日々向上させることができるため、好奇心が強く、学び続けることが好きな人にとっては魅力的な職業です。

収入が多くなる可能性が高い

AIエンジニアは需要が高いため、一般的に他の職業と比べて収入が高い傾向にあります。AI技術を活用する企業は増加しており、特にデータを扱う能力や高度なアルゴリズムの設計・実装能力が求められるため、専門的なスキルを持つAIエンジニアの市場価値が上がっています。キャリアを積むことでさらに収入が増加する可能性も高く、フリーランスとして独立する選択肢や、海外での仕事の機会も広がれば、さらに収入が増える可能性が高まるでしょう。

将来性があり安定している

AI技術は、今後ますます多くの分野で活用されることが予想されており、将来性は非常に高いです。医療、金融、製造業、エンターテインメントなど、多岐にわたる産業でAIが導入されているため、AIエンジニアの活躍の場は広がり続けています。技術の進化に伴い、AIエンジニアとしてのスキルも常にアップデートしていく必要はありますが、その分キャリアの選択肢や可能性も広がるため、将来性があり安定している職業といえます。

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