AIとは
AI（人工知能）とは、コンピューター・ソフトウェアが人間の知能や認知能力を模倣、または模倣しようとする技術です。機械学習、深層学習（ディープラーニング）、自然言語処理（生成AI）、画像認識などのさまざまな技術や手法を組み合わせてAIが実現されます。
AIの目的は、問題解決・情報収集・意思決定・学習・認識・言語理解・対話など、人間のあらゆる知的能力をコンピューターで再現し、人間を支援することです。最新のAIは、従来のアルゴリズム手法だけではなく、機械学習やディープラーニングなどの最新の手法を導入し、より複雑で柔軟なタスクに対応できるようになりました。
たとえば、画像認識では、ディープラーニングを使って写真やビデオ内のオブジェクトやパターンを認識できます。自然言語処理では、言語データを理解して文章を生成または文脈の意味を理解することが可能です。これらの技術は、医療診断や自動運転、チャットボットなどのカスタマーサービス、製造業、金融など幅広い分野で活用が広がっています。
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AIの重要性
AIは、さまざまな分野で革新的に進歩し、多くの社会的・経済的メリットをもたらす可能性があります。なぜ重要性が高まっているのか、AIが与える影響について解説します。
効率化と生産性の向上
AIはタスクの自動化を可能とし、人が行うよりも速く正確に作業をこなせます。今後、機械学習やディープラーニングの適用範囲がさらに広がれば、さまざまな分野で生産性が向上するでしょう。また、単純な作業をAIに任せられるため、人はより複雑で創造的な仕事に集中できるようになります。
医療と科学研究の進歩
AIは医療診断や治療計画の最適化、新しい薬の発見、生物学的なパターンの解析など、医療や科学の分野での進歩に寄与しています。たとえば、医療診断では、CTやレントゲンの画像から人の目では見落としてしまうような病症をAIで発見できるケースが報告されています。
予測によるリスクの軽減
AIの予測によりリスクを事前に察知でき、災害対応・セキュリティの向上・シミュレーションなどを効果的に行うことが可能です。たとえば、自然災害対応では、河川氾濫や津波のシミュレーションにAIの機能を加えることで、より正確に災害地域を予測・把握できます。
データの活用
AIは大量のデータを解析してパターンを見つけることが得意なため、意思決定をサポートできます。企業や組織は、データを活用して正確な戦略を立てていくデータドリブン経営が可能です。
一方で、AIの普及には倫理的、社会的な課題も伴うと考えられています。AIに任せきりにするのではなく、たとえば差別・ジェンダーなどのナーバスな課題には人間が適切に対応する必要があるでしょう。
AIを勉強するメリット
AIを勉強することには、さまざまなメリットがあります。AIを勉強することで、AIを活用できる能力が身につきます。習得したAIの知識は、自身の市場価値を向上させるでしょう。
結果として、高収入を得る可能性も増えるかもしれません。本章では、AIを勉強することがもたらす、メリットについて詳しく解説していきます。
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AIを活用できるようになる
AIを勉強して活用方法を理解できれば、自社の事業にAIをどのように適用するか、自身の仕事にどう活用していくかなどを想定できるようになります。
また、いまある情報・人材・事業やデータなどを、AIを軸とするテクノロジーに関連付けることで、新しい事業やサービスの創出につながるでしょう。さらに、競合との差別化を図れる、既存の商品に新しい価値を生み出せるなどの効果も期待できます。
市場価値を高められる
自身の市場価値を高められる点も、AIを勉強する大きなメリットです。IT人材の需要は、IT技術の進化と共に伸び続けています。経済産業省が平成28年6月に公表した『IT人材の最新動向と将来推計に関する調査1』によると、2030年にはIT人材が最大で約79万人不足する見込みです。
新しいビジネスの担い手としてAIやビッグデータを使いこなし、付加価値の創出や革新的な効率化を実現できるITエンジニアの需要は、今後より高まると考えられます。
こうした背景からも、AIを学ぶことはエンジニアとしてキャリアアップする有効な手段といえるでしょう。
高年収が期待できる可能性がある
機械学習やディープラーニングなどの高度なスキルを持つAIエンジニアの価値は年々高まっています。そのため、AIのスキルを習得すれば、高年収を得られる可能性があります。
経済産業省が公表した『我が国におけるIT人材の動向』によると、AIエンジニアの平均年収は450万〜700万円となっており、一般的な給与所得者の平均よりもやや高めです。
近年では、AIを導入して業務を最適化したり、経営の判断にAIによるデータ分析を活用したりする企業が増えており、AIエンジニアの需要と市場価値はさらに高まっていくと想定されます。
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AIの勉強ロードマップ
本章では、AIを勉強するための基本的なロードマップを紹介します。最初のステップは、AIの勉強をする目的を明確に定めることです。続いて、具体的な学習計画を策定します。
その後、計画に沿って基礎から勉強を進めていきます。これが基本的なAIの勉強ロードマップです。ただし、AIは幅広い分野から成り立っており、興味や目標によって学習する内容は変化します。
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1. 目的を明確にする
AIの学習を始める際、最初に行うべきは目的の明確化です。目的意識は、知識の習得速度や学習の持続性に大きく影響します。さらに、具体的な期限を設定することで、モチベーションを高めることもできるでしょう。
一般的に、人間は締切が迫るにつれて集中力が高まり、生産性が向上する傾向にあります。このような理由から、AIの勉強に着手する前に、明確な目標を立てることが重要です。
2. 学習計画を立てる
AIの学習を効果的に進めるには、学習計画を立てることが重要です。初心者の場合、学習内容や順序、勉強方法などがわからなくて戸惑うことがあります。
AIの分野は学習範囲が幅広く、個々の目標に応じて学習内容も変化します。そのため、事前に学習項目を把握することが重要です。これにより、無駄のない効率的な学習が可能となります。
3. 計画に沿って基礎から勉強を進める
AIの学習計画を立てたら、計画に沿って基礎から勉強を進めることが大切です。基礎から勉強することで、AIの知識を体系的に理解できるようになります。
AIの基礎的な概念の理解は、勉強を進めていく上で欠かせません。しっかりとした基礎知識があれば、新たな学習内容の理解や複雑な課題への取り組みがしやすくなります。
そのため、基礎学習に十分な時間と労力を費やすことが、AIの勉強において重要になります。
基本的な数学・統計の理解
数学や統計の基本的な知識があると、機械学習やディープラーニングを理解しやすくなります。必須ではありませんが、線形代数、微積分、確率論などの基本的な数学や統計の知識を身につけておくとよいでしょう。
これらの知識は、AIがどのように学習し予測を行うかを理解する上で役立ちます。また、全ての数学・統計を完全に習得する必要はありませんが、少なくとも一度は流れを追ってみることをおすすめします。数学・統計の基礎を理解することで、AIの仕組みへの理解が深まるでしょう。
Pythonなどのプログラミングスキルの向上
AIの勉強では、Pythonなどのプログラミングスキルの向上は欠かせません。特にPythonは、AI分野で広く使用されているプログラミング言語です。PythonにはAIに関するライブラリが多数ありますが、NumPyやPandas、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどを覚えておくと役立つでしょう。
プログラミング未経験者にとって、プログラミングに戸惑うことは多いかもしれません。しかし、数学の基礎知識があれば、プログラミングの目的や方法をイメージしやすくなります。
プログラミングは理論を学ぶだけでなく、実際にコードを書きながら学ぶことが効果的です。学習中に疑問や興味が湧いたら、すぐにコードで試してみることをおすすめします。
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機械学習の基礎知識の習得
機械学習の理論やアルゴリズムについての学習が必要です。まず、教師あり学習や教師なし学習、強化学習などの基本的な概念から理解していくとよいでしょう。
ただし、関連する全てのアルゴリズムを、完全に理解しようとするのはおすすめできません。全てを理解しようとすると、挫折のリスクが高まる可能性があります。
また、理論の学習と並行して、実装を繰り返し行うことが重要です。実践を通じて、理論の理解が深まり、実用的なスキルが身につきます。
ディープラーニングの理解
ディープラーニング（Deep Learning）は機械学習の一分野であり、人間の脳を模したニューラルネットワークを用いて複雑なパターンや特徴を学習する手法です。ニューラルネットワークの基本的な概念を学び、TensorFlowやPyTorchなどのライブラリを使ったコーディング経験を積むとよいでしょう。
また、ニューラルネットワークにおけるパラメータ更新の全体像を把握することに注力することをおすすめします。ニューラルネットワークの基本的な仕組みを具体的にイメージできれば、より高度なモデルの理解が容易になるでしょう。
4. 簡単なプロジェクトを実践してみる
ここまで勉強したら、覚えた知識を小さなプロジェクトとして実践してみるのがおすすめです。自身で機械学習やディープラーニングによるAIモデルを構築し、実際に公開されているデータセットなどを活用して学習させ、構築したAIモデルを評価してみると理解が深まります。
最新の技術やトレンド情報のフォローも重要
AIは急速に進化しています。たとえば、今トレンドの生成AIも、多くのベンダーが次々と新しい技術やバージョンをリリースしています。そのため、AIに関する最新のトピックやツールなどの情報を常にフォローすることが重要です。
これらのステップはあくまで基本的なものであり、学びたい分野や深めたいスキルによって具体的な進め方は異なります。自分の目標や興味に合わせて、計画的に学習を進めましょう。
AIの勉強方法
本章では、AIの勉強を効率的に進めるための方法を紹介します。代表的なAIの勉強方法は、書籍を活用して学習することです。また、Web教材やスクールを活用する方もいるでしょう。
そして、コミュニティや勉強会イベントなどに参加して、学習する方もいます。これらの勉強方法を、自身のスキルレベルに合わせて組み合わせることで、基本的な知識や実践的なスキルが身につきます。
書籍を活用して学習する
「そもそもAIがどういうものかわからない」「まずは気軽にAI・プログラミングの世界に入ってみたい」という初心者の場合、まずは書籍（参考書）を活用して勉強する方法がおすすめです。
書籍での独学には、時間に縛られず自分のペースで学習できる、勉強を始めるためのコスト（初期費用）が少ないなどのメリットがあります。また、ネット上にある無料の教材・サイトと比べて情報の信頼性が高い点も魅力です。
AIの勉強におすすめの本
AIについての本は豊富に出版されており、AIの勉強に役立つ本も数多く存在します。以下に、いくつかの代表的な本を紹介します。
『はじめての人工知能 増補改訂版 Excelで体験しながら学ぶAI』（翔泳社、淺井 登）
この書籍は、AI技術の入門者向けに書かれています。機械学習や深層学習、ニューラルネットワークなど、AIの基本的な概念を幅広く解説しています。特徴的なのは、Excelを用いた実践的なサンプルプログラムが含まれており、読者が理論を具体的に理解できるよう工夫されている点です。そのため、初心者にとって理解しやすい一冊といえるでしょう。
『人工知能の作り方―「おもしろい」ゲームAIはいかにして動くのか』（技術評論社、三宅陽一郎）
ゲーム技術を例に挙げながら、より洗練された「自然さ」を追求するAI開発について解説した本です。認知科学や自然科学などの分野も紹介しつつ、多角的な視点からAIを紹介します。この書籍を通じて、開発プロジェクトに必要なAI技術を識別できるようになるでしょう。
『ゼロから作るDeep Learning―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』（オライリージャパン、斎藤 康毅）
この書籍は、ディープラーニングを理解したい人向けの入門書です。Python3を使用し、外部ライブラリに頼らずにゼロからディープラーニングシステムを構築することで、その基本原理を楽しみながら学べます。理論と実装を同時に学べるため、ディープラーニングの本質的な理解ができるでしょう。
Web教材・スクールを活用する
経験者の方や学習意欲が高い方は、有料のWeb教材や、AIの専門コースがあるスクールを利用するとよいでしょう。必要な知識を体系的に習得できるようにカリキュラムが組まれているため、書籍での独学よりも学習を効率よく進められます。
AIの勉強におすすめのサイト
AIを学ぶ上で役立つサイトは、数多く存在します。以下では、AIの勉強におすすめのサイトを紹介します。
AI Academy
AI Academyは、実践的にAIを学べる学習サイトです。予測モデルから画像認識まで、幅広いAI技術を学べます。無料プランでは100以上の教材にアクセスでき、学習進捗の管理も可能です。
ドットインストール
ドットインストールは、コンパクトな3分程度の動画で効率的にプログラミングを学べる学習サイトです。AIに欠かせないPythonも学習できます。基礎的な内容は無料で利用でき、さらに高度な内容を求める方向けにプレミアム会員制度も用意されています。
コミュニティ・勉強会イベントなどに参加する
AIの勉強にまとまった学習時間を確保できる場合は、さまざまなコミュニティ・勉強会イベントに参加してみましょう。講師や受講者同士で会話をしながら勉強できるため、独学では挫折しやすい方にも向いています。
代表的なコミュニティはDoorkeeper、TECH PLAY、connpassなどです。
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AIの勉強に役立つ資格
AIの学習を効果的に進める方法として、関連資格の取得が挙げられます。AIの勉強に役立つ資格には、G検定やE資格、Pythonエンジニア認定試験などがあります。
これらの資格は、AIエンジニアになるための絶対条件ではありません。しかし、AIに関する知識とスキルを客観的に証明する手段となります。結果として、転職活動で有利となる可能性があります。
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G検定・E資格
G検定・E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が運営するAIエンジニア向けの資格試験です。
G検定
G検定のGはジェネラリスト（Generalist）を意味しており、AIの全般的な知識を持つことを認定します。ディープラーニングを活用する人材、ジェネラリスト向けの検定です。AIの限界を知り、ビジネスサイドの要求を要件定義することや、システム構築のためにエンジニアと連携を取る際の知識・スキルが問われます。
| 受験料（税込） | 一般：13,200円 学生：5,500円 |
| 合格ライン | 非公表 |
| 合格率 | 2023年度試験で65%~72%程度 |
| 受験方法 | オンライン実施 （自宅受験） |
| 試験形式 | コンピュータベーストテスト （CBT） |
| 出題形式 | 選択問題 |
| 試験時間 | 120 分 |
| 出題数 | 200問程度 |
E資格
E資格のEはエンジニア（Engineer）を意味しており、AIを実装する人材・エンジニア向けの資格です。ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を保有していることを認定する資格です。E資格では実際にディープラーニングを実装し、システムを構築できるスキルが求められます。
なお、受験資格としてJDLA認定プログラムのいずれかを試験日の過去2年以内に修了していることが求められます。
| 受験料（税込） | 一般33,000円（税込）学生22,000円 協会会員27,500円 |
| 合格ライン | 非公表 |
| 合格率 | 2023年度試験で68%~72%程度 |
| 受験方法 | 会場試験 |
| 試験形式 | コンピュータベーストテスト （CBT） |
| 出題形式 | 選択問題 |
| 試験時間 | 120 分 |
| 出題数 | 100問程度 |
Pythonエンジニア認定試験
Pythonエンジニア認定試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が運営するAIエンジニア向けの資格試験です。Python3エンジニア認定基礎試験、Python 3 エンジニア認定データ分析試験、Python 3エンジニア認定実践試験があります。
Python3エンジニア認定基礎試験は、AI構築時によく使われるPythonの基本文法やデータ構造、制御構造ツールについて問われる試験です。Pythonエンジニアとしての基本スキルがあることを証明します。
【Python3エンジニア認定基礎試験】
| 受験料（税込） | 一般11,000円 学生 5,500円 |
| 合格ライン | 70% |
| 合格率 | 2023年度試験で68%~72%程度 |
| 受験方法 | 会場試験 |
| 試験形式 | コンピュータベーストテスト（CBT） |
| 出題形式 | 選択問題 |
| 試験時間 | 60 分 |
| 出題数 | 40問 |
AIの勉強に関するよくある質問
AIの学習に興味を持つ方は、さまざまな疑問や質問を抱くことがあります。AIの勉強に関するよくある質問としては、独学でAIを開発できるのか、あるいはAIの習得にどれくらいの時間が必要なのかといった質問が挙げられます。
本章では、これらのAIの勉強に関するよくある質問と回答を紹介します。よくある質問と回答を通じて、AIの学習に関する理解を深めることができるでしょう。
Q1. AIは独学で作れますか？
AIを独学で作ることは可能です。しかし、初心者の場合は学習ポイントの選別が難しく、最新技術の知識も必要になります。効率的にAI開発スキルを習得するには、プログラミングスクールやセミナー・勉強会を活用するといいでしょう。
Q2. AIの勉強に必要な時間を教えてください
AIの勉強に必要な時間は、初心者の場合は基礎知識の習得に300から600時間程度かかるといわれています。一方、プログラミング経験がある中級者なら、200から300時間程度で必要なスキルを身につけられると考えられています。
まとめ
本記事では、AIの意味や重要性、AIを勉強するメリット、勉強ロードマップ、勉強方法などについて解説しました。AIの勉強では、基本的な数学・統計の理解やPythonなどのプログラミングスキルの向上などが重要です。また、機械学習やディープラーニングの基礎知識の理解も欠かせません。さらに、最新の技術やトレンドをフォローすることも重要です。
AIを勉強して活用できるようになれば、自身の市場価値が高まり、高年収も期待できる可能性が高まります。AIに興味がある方は、本記事を参考にAIの勉強をして、キャリアアップを目指してみてはいかがでしょうか。
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