AIエンジニアになるにはどうしたらいいのだろう？
こういった疑問にお答えします！
このページは以下の読者を想定してます。
- AI技術者になりたい
- だけどAIエンジニアは未経験でどうやって転職すればいいかわからない
結論から言うと
無料でAIスキルを学びAI企業に転職する方法があります。
本当にこんな都合のいい話があるのか？と疑っている方も多いと思いますが、本記事では具体的な方法を無料で紹介してるので是非最後までご覧ください。
AIエンジニアを取り巻く状況
まずAI技術者の需要についてご説明します。
現在、AI市場の需給ギャップは拡大してます。つまりAI人材の人手不足がこれから数十年続くと見込まれています。
IT 需要が今後拡大する一方で、我が国の労働人口（特に若年人口）は減少が見込まれています。
上記は経産省が試算したデータですが、IT 人材の需要と供給の差（需給ギャップ）は、需要が供給を上回り、2030年には、最大で約 12万人に拡大 する可能性があると言わています。
今後、AI人材の希少性は増していき、人手不足から下記のメリットがあると言えます。
- 自由なキャリアを描きやすい
- 給料が上がりやすい
人手不足の原因はAI人材は高い専門性が求められ誰でもなれる職種ではないという点が挙げられます。
ただ、本ブログではAIスキルを身に着け、転職するまでの方法をご紹介してますので、ご安心ください。
AIエンジニアはどんな仕事か
まずはAIエンジニアがどのような仕事か解説したいと思います。
AIエンジニアは大きく以下の３つを指すことが多いです。
- 機械学習エンジニア
- データサイエンティスト
- データアナリスト
今回は簡単にこれらの仕事内容を紹介します。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアとは、機械学習の実装や開発の部分を担当するエンジニアのことを言います。
機械学習は「マシンラーニング」とも呼ばれ、コンピューターがデータを蓄積し、アルゴリズムなどで自立学習するようなモデルを構築する技術のことを指します。
プロジェクトに必要なデータをコンピューターに学習させ覚えさせたり、得た情報を解析させたりするためにプログラムを組みます。
アルゴリズムを用いながらプロジェクトに沿ったシステム開発をするため、高度な技術が求められます。
データサイエンティスト
データサイエンティストは収集したデータの中から必要なものを用いて、プロジェクトの課題をどう改善したらいいか考え、提案する職種です。
AIに関する知識はもちろん、データを分析する際のプログラミング能力や解析時に使用する数学的な知識、そして、課題解決の方法を提案する際にはコンサルティングの力も求められます。
データアナリスト
データアナリストはデータ分析の要素が非常にい強い職種です。
顧客の課題をどのように達成するか、AI技術を用いてデータを解析・分析するのがデータアナリストの仕事になります。
顧客のサービスを担当することになった場合は
- 顧客のデータを解析・分析
- 動きやニーズを把握
- 結果を踏まえて仮説・検証
- 解決方法の提案
といったことを実施します。
膨大なデータを扱うため、数学的な知識はもちろん、こちらもコンサルティング能力が求められます。
AIエンジニアに求められるスキル
AIエンジニアは高いスキルが求められます。
ただ、具体的にどういったスキルが必要なのかわからない方も多いと思いますのでご紹介します。
機械学習に必要なスキル
機械学習の実装スキルが必要になります。
実際にどんな技術が必要か記載します。また、機械学習の実装にあたり修得が必要なライブラリについてもご紹介します。
機械学習の実装スキル
機械学習では以下のような実装スキルが必要になってきます。
- データ前処理次元の呪いと次元削減実装
- 教師あり学習（回帰）アルゴリズムの実装・評価
- 教師あり学習（分類）アルゴリズムの実装・評価
- 不均衡データへの対応ハイパーパラメーターチューニング
- 教師なし学習クラスタリング・実務活用方法
機械学習用ライブラリの使用スキル
機械学習の実装にあたり以下のライブラリの修得が必要になります。
- pandas
- Numpy
- Scikit
ディープラーニングに必要なスキル
ディープラーニングの実装スキルが必要になります。
実際にどんな技術が必要か記載します。また、ディープラーニングの実装にあたり修得が必要なライブラリについてもご紹介します。
ディープラーニングの実装スキル
ディープラーニングでは以下のような実装スキルが必要になってきます。
- CNNの基礎と実装正則化と最適化
- ResNetの基礎と実装、最新手法とトレンド
- 時系列処理とLSTM、時系列の最新手法
- 時系列処理の実装と実務での活用方法
- EncoderDecoderModelの理論と実装LSTMによる文章分類
- 生成モデル（GAN・DCGAN・VAE）
- 強化学習の基礎と各手法深層強化学習
ディープラーニング用ライブラリの使用スキル
ディープラーニングの実装にあたり以下のライブラリの修得が必要になります。
- TensorFlow
- Keras
上記は全てではなく、あくまで一例ですのでご認識ください。
必要スキルを聞いて、未経験で出来るわけないと思った方もいるかもしれませんが、少し待ってください。
上記のスキルを習得しAIエンジニアになる方法を次章でご紹介します。
AIエンジニアになるには？
前置きが長くなりましたが、AIエンジニアになる方法をご紹介します。
まず、本記事は未経験の方を想定しているため、最初から転職エージェントを使用するのをおすすめしません。
頑張れば転職可能かもしれませんが、高い専門性が求められるAIエンジニアにに経験からいきなり就職するのは難しいと思います。
偶然転職できたとしてもスキルの無い状態で現場に入るのは不安ですよね？
本記事ではしっかりとスキルを身に着けてから転職するプロセスをご紹介してるのでご安心ください。
転職支援つきのAIエンジニアスクールに通う
本気でAIエンジニアの転職を実現したい場合、独学だと
- 学習内容が難しく独学だと効率が落ちる
- スキルの取得に成功したとしても転職先を探すのが大変
といった壁が立ちはだかると思います。
なので、実績のあるスクールに通うのが一番の近道になります。
今回紹介する「AIジョブカレPRO」というスクールは「経産省の認定」「実質無料」になっており非常に優れたスクールです。
＜経産省の認定＞AIジョブカレPROとは
AIジョブカレPROはAIエンジニアの育成に特化したスクールになります。
特徴
AIジョブカレPROの特徴は以下の通りです。
受講条件
AIジョブカレPROは受講条件あります。（ほとんどの方は満たすかと思います）
もし上記条件に満たさない場合は、AIジョブカレPROではなく「AIジョブカレ通常コース」をご検討ください。
AIジョブカレPROは簡単な面接がありますが、問題なく合格できると思います。気になった方はまずは無料カウンセリングに参加してAIジョブカレPROの説明を受けてみてください。
無料カウンセリングに参加すればどのような就職先があるか、また学習プログラムの内容など、最新の情報を教えてくれます。（申し込みは下記リンクから1分ほどで完了します。）
↓ 無料カウンセリングに参加したい方はこちら
※興味ある方はお早めに申し込むことをおススメします。
AIジョブカレPROのことがもっと知りたいという方は「こちら」に詳細な情報をまとめてますのでご参照ください。
AIエンジニアになるには？まとめ
今回はAIエンジニアのなり方をご紹介させていただきました。
AIエンジニアは今後人手不足が予測され需要が拡大していきます。そのため、給与など好待遇が望める職種といえるでしょう。
また、AIジョブカレPROに通うことで必要な専門スキルを無料で修得可能であり、だれでもAIエンジニアになれます。
AIジョブカレPROの受講コースはいつ終わるかわかりません。無料なので損はしないので、迷ったら無料カウンセリングだけでも参加してみてください。
↓ 無料カウンセリングに参加したい方はこちら
※興味ある方はお早めに申し込むことをおススメします。
以上
