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AIエンジニアに必要なスキル・知識とおすすめの資格を紹介

2024.07.09

AIエンジニアに必要なスキル・知識とおすすめの資格を紹介

最先端技術であるAIが普及する現代では、AIエンジニアの需要が高まっています。

AI開発の専門家であるAIエンジニアは幅広いシーンで活躍できるやりがいのある仕事ですが、その分求められるスキルや知識が多いです。

AIエンジニアに興味がある方のなかには、「AIエンジニアに必要なスキル・知識は?」「資格とか必要なの?」と考えている方もいるのではないでしょうか。

AIエンジニアが自分に向いている仕事か判断するためには、どのようなスキルや知識が必要か知っておくことが大切です。

この記事では、AIエンジニアの概要をはじめ、必要なスキル・知識やおすすめの資格などについて詳しく解説します。

AIエンジニアとは

AIエンジニアって何

AIエンジニアとは、機械学習やディープラーニングといったAI技術を駆使して、ITシステムやソフトウェアの設計・開発・運用を行う仕事です。

主な仕事内容は大きく分けて、「プログラミング分野」と「アナリティクス分野」の2つです。

プログラミング分野では、主にプログラミングによるAI開発や実装などを行い、アナリティクス分野では、AIの学習構築によって生まれたデータの解析や分析を行ってシステムやプログラムの改善に努めます。

現在は、AIを活用した製品やサービスが次々と発表、実用化されており、そのニーズは年々高まっています。

AIエンジニアの需要は今後も高い水準を維持することが予想されるため、目指す価値は十分にあるといえるでしょう。

AIエンジニアの具体的な役割

AIエンジニアの基礎

AIエンジニアの仕事は幅広く、プロジェクトで担う役割もさまざまです。

ここでは、AIエンジニアの具体的な役割について解説します。

データ収集

AI開発におけるデータ収集は、AIエンジニアの重要な役割の一つです。

精度の高いAIを作るためには、プロジェクト内容に沿ったデータを大量に集めると同時に、データの質も確保しなければなりません。

希望するデータがすぐに見つかれば問題ありませんが、状況次第では欲しいデータがまとまっていないもしくはそもそも存在していない場合があります。

必要なデータがない場合は、どのようにしてそのデータを取得するか考えるのもAIエンジニアの仕事です。

データ整理

収集したデータはそのままAIに読み込ませるのではなく、人間やプログラムが理解・分析しやすいようにデータを整理しなければなりません。

集めたデータは必ずしも完璧なものとは限らないため、不要なデータを見つけ出して削除したり、重要なデータをまとめたりするのがAIエンジニアの役割です。

AIに読み込ませるデータは、分析結果やシステムの最終的な精度に直接影響するため、AIエンジニアは必要なデータや不要なデータを的確に見極めて分かりやすいようにデータを整える必要があります。

データ分析

データが綺麗に整理されたあとは、そのデータにどのような特徴や共通点があるかAIエンジニアが分析します。

分析では、テキストや画像をはじめ、音声や動画などさまざまなデータを使用して複数種類のグラフでデータの可視化を行います。

データの特徴や共通点の抽出は、数学や統計学の考え方に沿って行われるため、基本的な数学・統計学の知識は必須です。

データ分析は精度の高いAIを作るうえで非常に重要なステップであるため、AIエンジニアは分析をしっかり行い、正確にデータを把握しなければなりません。

モデル作成

データ分析が完了したあとは、得られた特徴を用いて実際にAIのモデルを作ります。

モデル作成では「機械学習」を使用するケースが多く、目的に応じて「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの学習方法を使い分けてモデルを作成していきます。

モデル作成は1度で終わることはなく、「データ収集」「データ整理」「データ分析」を何回も繰り返して精度を向上させていくのが基本です。

実社会に出せるような実用的なモデルを作るためには膨大なデータ量と時間が必要になることも珍しくなく、完成するまで数年かかることもあります。

機械学習については以下の記事で詳しく解説しているため、あわせてご覧ください。

【関連記事】▶AIと機械学習の違いは何?初心者でもわかるAIの種類や学習方法

AIエンジニアに必要なスキル・知識

AIエンジニアに必要なスキル

AIエンジニアは幅広い作業に携わることから、必要なスキル・知識も多いです。

ここでは、AIエンジニアに必要なスキル・知識を紹介します。

数学的な知識

AIのプログラムは、複数の数学理論がベースになっているため、AIエンジニアになるのであれば数学的な知識は必須です。

AI開発で使用される主な数学分野は以下の通りです。

  • 確率論
  • 統計学
  • 微分積分学
  • 線形代数学 など

数学的な知識は、AIやアルゴリズムの仕組みを理解するうえでも重要な要素です。

AI開発だけではなく、機械学習におけるデータ解析にも必要になるため、これからAIエンジニアを目指すのであれば、最低限の知識は身に付けておくと良いでしょう。

プログラミングスキル

AIエンジニアには、基本的なプログラミングスキルに加え、AI開発で使用されることが多い汎用プログラミング言語「Python」に関する知識が欠かせません。

Pythonは、機械学習の発展形であるディープラーニングのプログラムに使用されている言語であり、AIエンジニアにとっては共通語の一つといえます。

AI開発の中心的な役割を果たすPythonには、機械学習やディープラーニングで使用されるライブラリが豊富に用意されています。

AI開発とデータ解析で多用されているため、最低限のスキルと知識は身に付けておく必要があるといえるでしょう。

データベース運用の知識

AI開発ではビッグデータと呼ばれる膨大なデータ量を扱うため、データベース運用の知識やデータベース言語に関する知識は必要不可欠です。

データベース言語として代表的なのが「SQL」であり、さまざまなAI開発の現場で使用されています。

ビッグデータのAIへの活用は年々注目度が高まっているため、今後はデータベース運用スキルの重要性がより増す可能性が高いです。

機械学習・ディープラーニングの知識

現在のAI開発では機械学習やディープラーニングの技術が多用されており、これらに関する知識はAIエンジニアにとって必須といえるでしょう。

機械学習は、データを読み取って学習した内容から法則性や関連性などの新たな知見を得て、問題解決ができるようにするための技術です。

一方で、ディープラーニングは機械学習を発展させた技術であり、人間の脳にある神経細胞の働きを模倣して学習能力や分析能力を向上させたものです。

現在のAI分野ではいずれも核を担うような重要な技術のため、これからAIエンジニアを目指すのであれば身に付けておくべき知識といえるでしょう。

AIエンジニアにおすすめの資格

AIエンジニアにおすすめの資格

これからAIエンジニアを目指すのであれば、AIに関連した資格を持っておくと、就職や転職などで有利になる可能性があります。

ここでは、AIエンジニアにおすすめの資格を紹介します。

G検定

G検定(ジェネラリスト検定)とは、日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施しているAIやディープラーニングの基礎知識を証明するための資格です。

AIの歴史や基礎概念をはじめ、AIのビジネスでの活用方法や関連する法律など、AIに関する幅広い分野をカバーしています。

AI技術の理解と普及を目的としており、AI導入やプロジェクト管理などに携わる方におすすめです。

G検定について詳しく知りたい方は、以下の記事もぜひご覧ください。

【関連記事】G検定合格への道!AIエンジニアの基礎から始まるキャリア形成戦略

E資格

E資格(エンジニア資格)とは、日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施している、AIエンジニアとしてディープラーニングを実装できる知識とスキルがあることを証明するための資格です。

試験内容はG検定よりも高度なものになっており、ディープラーニングに関する理論や実践的な技術、応用方法など、より専門的な知識が問われます。

AIエンジニアを目指す方をはじめ、高度なプロジェクトに携わる方に向いており、実践的なAIスキルと深い理論知識を身に付けることが可能です。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験とは、情報処理推進機構が認定する国家資格であり、IT分野に関わる人材に求められる基本的な知識やスキルが問われます。

AIエンジニアはAI分野の知識だけではなく、その前提となる基本的なITリテラシーも必要です。

基本情報技術者試験では、プログラミングやネットワーク、データベースなど基本的な技術に関する知識が身に付くため、これからAIエンジニアを目指す方におすすめです。

Pythonエンジニア認定試験

Pythonエンジニア認定試験とは、Pythonエンジニア育成推進協会が実施している認定試験であり、Pythonに関する専門知識が問われます。

取得することで、Pythonに関する深い理解とそれを用いた開発能力を証明することができるため、幅広いAI分野で活用することが可能です。

Pythonはディープラーニングを扱ううえで欠かせないプログラミング言語のため、これからAIエンジニアを目指すのであれば、必須の資格といえるでしょう。

統計検定

統計検定とは、統計質保証推進協会が実施している検定試験であり、統計学に関する知識や活用力を評価します。

統計検定は10段階にランク分けされており、上位の資格ではデータ解析に必要な統計学の知識が問われます。

統計学に関する知識はAIエンジニアにとって非常に重要であり、データを正しく理解して分析するうえで欠かせないスキルの一つです。

AIエンジニアになる方法について以下の記事で詳しく解説しています。これからAIエンジニアを目指したいと考えている方は、あわせてご覧ください。

【学生向け】未経験者でもAIエンジニアになる方法!必要な知識やスキルを徹底解説

まとめ

AIエンジニアはAI開発におけるさまざまな工程に携わるため、求められるスキル・知識は多いです。

数学的な知識やプログラミングスキル、基本的なITリテラシーなど、覚えることは多いですが、一つずつ着実に習得していけばAIエンジニアになれる可能性は十分にあります。

AIエンジニアを目指すのであれば、基礎的な知識から専門的な知識まで丁寧に教えてくれる専門学校で学習するのがおすすめです。

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