- AIエンジニアに必須の4つのスキル
- AIエンジニアとして市場価値を高めるおすすめスキル
- スキルや知識を身に付けるための勉強法
- 【状況別】AIエンジニアに役立つ資格4選
- AIエンジニアとしてキャリアアップするためのポイント
- まとめ
AIエンジニアに必須の4つのスキル
AIエンジニアの仕事では、特に下記のスキル・知識が求められます。
Python・ライブラリ・SQLを用いたプログラミングスキル
Pythonは、AI開発の主要な言語であり、AIエンジニアの実務で広く使われています。Pythonの構文はシンプルで学びやすい点が特徴で、効率的なプログラム開発を支えるため、機械学習やデータ処理に特化したライブラリも豊富に揃っています。代表的なライブラリとしては、scikit-learnやNumPy、TensorFlowなどが挙げられます。
またAIエンジニアの仕事では、SQL（Structured Query Language）を用いたデータベース操作のスキルも求められます。SQLは、データベースに格納された情報を取得・更新するための代表的な言語です。
確率・統計などの基礎知識
AIのアルゴリズムは、確率・統計をベースに設計されています。これらの基礎知識を身に付けるには、まず確率分布や回帰モデルの評価指標、分類モデルの評価指標などの概念を理解する必要があります。
関連記事：Pythonで統計学を学ぶメリットは？勉強の手順も解説
機械学習・ディープラーニングの知識
機械学習とディープラーニングは、AIモデルの中核を担う技術です。AIエンジニアには、教師あり学習・教師なし学習・強化学習といった主要な機械学習の手法に加え、CNNやRNNなどのディープラーニングの基礎的なアーキテクチャに関する知識も求められます。
関連記事：
機械学習エンジニアとは？仕事内容や必要なスキル、将来性などを解説
ディープラーニングの資格！G検定とE資格の勉強法や取得のメリット
データベースに関する知識
AIエンジニアの業務では、機械学習モデルの構築や分析に大量のデータを扱います。そのため、データベース操作のスキルが欠かせません。
たとえば、PostgreSQLやMySQLなどのリレーショナルデータベース（RDB）では、情報の取得や更新にSQLが用いられます。こうしたRDBやSQLの基本的な理解は、データの前処理や分析環境の構築を効率的に進める上で重要です。
AIエンジニアとして市場価値を高めるおすすめスキル
AIエンジニアとしてキャリアの幅を広げ、より高い評価を得るためには、下記の4つのスキルを身に付けることをおすすめします。
AWS・ GCP・Azureなどのクラウドサービスを活用するスキル
クラウド環境では、AIモデルの開発・学習・本番環境へのデプロイを迅速に行えます。AI開発で役立つ代表的なクラウドサービスは下記のとおりです。
| クラウド名 | サービス名 |
|---|---|
| AWS | Amazon SageMaker |
| GCP | Vertex AI |
| Azure | Azure Machine Learning |
AIエンジニアには、これらのクラウドサービスを円滑に活用するスキルが求められています。
AI導入の効果測定・検証を実施するスキル
AIモデルは作って終わりではなく「どれだけ効果が出たか」を客観的に評価するプロセスも重要です。そのため「AI導入によって売上が何％伸びたのか」「工数がどれだけ削減されたのか」など、AI導入の効果測定・検証を実施するスキルを身に付けることもおすすめします。
非エンジニアと円滑にコミュニケーションを図る能力
AI開発のプロジェクトでは、さまざまな職種の人と協業しながらプロジェクトを進行するケースがあります。AIエンジニアとしての市場価値を高めるには、非エンジニアに向けてAIの仕組みと価値をわかりやすく説明したり、関係各所と調整したりする能力を身に付けると良いでしょう。
ビジネスシーンにおけるAI活用事例の知識
AIエンジニアは、解決すべきビジネス課題を正しく理解し、AIでどのようなアプローチができるのかを考えることも仕事です。ビジネスシーンにおける多様なAI活用事例を知ることで、多角的な視点から課題解決につながるアプローチを提案できます。
関連記事：AIエンジニアとは？仕事内容やなるために必要なスキル、年収を解説
スキルや知識を身に付けるための勉強法
AIエンジニアに必要なスキルや知識を身に付ける方法は多岐にわたります。ここでは、代表的な勉強法を3つ紹介します。
Pythonなどのプログラミングスキルを身に付ける方法
まず書籍で基礎から学習するのがおすすめです。「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第3版」では、Pythonの基本文法を学べます。
基礎を一通り学んだら、自分のPCに開発環境を構築し、実際にコードを書いて手を動かすことが推奨されます。アウトプットを通じてPythonの理解を深められ、実務で使えるスキルを身に付けられるでしょう。開発環境を構築するのが難しい場合、Udemyなどのオンライン学習サイトを活用するのが効果的です。
機械学習・ディープラーニングの知識を身に付ける方法
機械学習・ディープラーニングの知識を身に付けるには、Kaggleのコンペティションへの参加がおすすめです。実データを用いた課題に取り組めるため、実践的なスキルを身に付けられます。
データベースに関する知識を身に付ける方法
データベースに関する知識を身に付けるには、Courseraの「データベースシステム」がおすすめです。データベースの基礎を体系的にわかりやすく学べます。
さらに詳しくAIエンジニアの勉強方法について知りたい方は、下記の記事を参考にしてください。
関連記事：AIエンジニアの勉強ロードマップ！初心者向けに何から学ぶかも解説！
【状況別】AIエンジニアに役立つ資格4選
AIエンジニアに関連した資格を取得すれば、必要なスキルを体系的に身に付けることが可能です。ここでは、身に付けたいスキル・知識別におすすめの資格を4つ紹介します。
機械学習・ディープラーニングの知識を身に付けたい人におすすめの資格
いずれも一般社団法人日本ディープラーニング協会主催のG検定やE資格がおすすめです。
G検定はディープラーニングを活用できる人材を育成することを目的としています。E資格はディープラーニングの理論を理解し、実装する能力を身に付けることを目的としています。
データベースの知識を深めたい人におすすめの資格
まず、データベーススペシャリスト試験の受験をおすすめします。データベーススペシャリスト試験は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が運営する高度情報技術者試験です。経済産業省が認定する国家資格となっており、学習を通じてデータベースの知識を深められます。
統計の基礎知識を学びたい人におすすめの資格
一般社団法人統計質保証推進協会が実施し、一般財団法人日本統計学会が認定している統計検定がおすすめです。
統計検定は、名前のとおり統計に関する知識が問われる試験となっています。統計検定（１級・準１級・２級・３級・４級）や、統計調査士、データサイエンス（DS）など、さまざまな検定試験が用意されています。
AIのプログラミングスキルを磨きたい人におすすめの資格
AI実装検定実行委員会が主催するAI実装検定がおすすめです。
AI実装検定は「B級」「A級」「S級」の3つの認定レベルがあり、S級が最も難易度が高くなっています。B級は高校理系卒業・大学生など、A級は理系大学生・社会人などが対象です。AIのプログラミングスキルや数学能力などを向上させることができます。
関連記事：AI関連の資格おすすめ15選！取得のメリットや勉強方法も解説
AIエンジニアとしてキャリアアップするためのポイント
昨今のAI技術の進化に伴い、AIエンジニアに求められる役割・仕事も変化しています。この章では、AIエンジニアとしてキャリアアップするためのポイントを見ていきましょう。
目指すキャリアパスを明確にする
AIエンジニアの代表的なキャリアパスは、下記の3つです。
【AIコンサルタント】
クライアント企業の課題を分析し、AIを活用したソリューションを提案・設計する
【データサイエンティスト】
統計・機械学習を駆使してデータから価値を抽出し、経営判断に活かす役割を担う
【マネジメント職】
チームやプロダクト全体を統括するポジション。プロジェクトマネージャーなどが該当する
AIエンジニアとしてキャリアアップするには、自分の興味や強みを考慮した上でキャリアの方向性を定める必要があります。
生成AI・MLOpsなどの最新技術を積極的に学ぶ
近年、生成AIやMLOps（Machine Learning Operations）などの最新技術が注目を集めています。生成AIは、業務効率化やクリエイティブ支援などさまざまな分野で実用化が進んでいます。MLOpsでは、AIモデルの運用を効率化することが可能です。
生成AIやMLOpsなどの最新技術を学ぶことで、AIエンジニアとしての市場価値を高めやすくなり、キャリアアップ・年収アップを目指せるでしょう。
最新のAIエンジニア求人を定期的にチェックする
市場から求められているスキルや知識を正確に把握するためには、日頃から最新のAIエンジニア求人をチェックすることが欠かせません。レバテックキャリアに登録すれば、AIエンジニアの求人を効率的に探すことが可能です。自身の専門性を活かせる求人を見つけやすくなるでしょう。
まとめ
AIエンジニアは、さまざまな業界でニーズが高まっています。AIエンジニアに必要なスキルを効率的に身に付けるためには、書籍やオンライン講座で体系的に学んだり、実際に手を動かしてアウトプットしたりするのがおすすめです。
AIエンジニアを目指してスキルを磨いたら、次は実際にそのスキルを活かす場を見つけることが重要です。もしAIエンジニアとして活躍してみたいという方は、IT業界に特化した転職エージェント、レバテックキャリアに相談してみてください。AI時代の主役として、一歩を踏み出しましょう。
