AIエンジニアに向いている人の7つの特徴
最先端の技術を扱うAIエンジニアには高い技術力が必要です。しかし、技術力だけでAIエンジニアとして活躍できるわけではありません。
AIエンジニアに向いている人には、技術力だけではなく「学習することを楽しめる」「論理的思考力が高い」など、さまざまな特徴があります。その中でも特に重要な7つの特徴について紹介していきます。AIエンジニアへの転職を検討している方は自分が向いているかチェックしてみてください。
すべての条件を完璧に満たしている必要はなく、いくつか該当するものや深く当てはまるものがあれば、AIエンジニアとして活躍できると捉えて良いでしょう。
1. 技術が好きで新しいことを学ぶのが苦にならない
最先端の技術であるAIの開発では、プログラミング言語はもちろん、アルゴリズムや統計学などさまざまなことを学ぶ必要があります。
また、技術は一度学んで終わりではありません。次々と生まれる新しい技術についてのフォローを続け、身につけていくことも重要です。
新しい技術やアルゴリズムを継続的に学ぶことを「楽しい」と思える能力は必須です。新たなことを学ぶことに抵抗を感じる方はAIエンジニアの仕事に苦痛を感じる可能性があります。
また、AIの開発では「どういったシーンで活用するか」によって学ぶべきことが変わります。たとえば金融関係のAIを作成するのであれば、金融に関するある程度の知識が必要です。
園芸のサポートをするAIを開発するのであれば、植物についての理解が求められます。そういった意味でも、学ぶことが苦にならないことは重要な資質です。
2. 論理的思考力が高い
IT系のエンジニアには論理的思考力が必要ですが、AIの開発にはとりわけ論理性が求められます。「こういった目的を果たすためには、こういったインプットが必要となる。そのためには…」と論理的に考えることにより、効率的な作業が可能となります。
また、AIの処理能力や精度を高めるためにも論理的思考力が欠かせません。各種アルゴリズムをどう組み合わせるのか、どのような閾値を設定するべきかなど、論理的に考えてこそ理想に近づけます。
3. 柔軟な発想力がある
最先端技術であるAIの開発では、前例のないことにも果敢にチャレンジする必要があります。セオリー通りに進むのではなく、少し違う道を進んでみるなど、柔軟な発想力が欠かせません。柔軟な発想力がブレイクスルーを生み出すきっかけとなるケースは多いです。
4. 忍耐力と持続性がある
AIの開発ではトレーニングなど時間がかかる作業も多く発生します。パラメータの調整のような「作業の終わりが見えない」といったケースもあります。延々と続く反復作業をやり遂げるためには、忍耐力や持続性が欠かせません。
また、規模によってはプロジェクトが数年単位で続くこともあります。規模が大きく長期間に及ぶプロジェクトの場合、人間関係などのストレスが発生しやすくなります。開発に直接関係しない部分においても、ある程度の忍耐力が欠かせません。
5. 問題解決能力が高い
AIに限らずですが、新たな分野の開発では多かれ少なかれ問題が発生します。問題の発生に対し過剰なストレスを受けるタイプの場合、開発を続けていくことは困難でしょう。最先端の分野を走るAIエンジニアには「問題の解決を楽しむ」といったポジティブな姿勢が求められます。
問題解決には、原因を論理的に追究する能力や、問題の本質を見抜く思考力などが重要です。
また、開発の課程で発生した問題は必ず即座に解決しなくてはならないわけではありません。本質的でない問題や優先度が低いものなどを判断し、優先順位の高いものから解決してつつ開発を進めるのも問題解決能力のうちの1つです。
6. コミュニケーション能力が高い
AIの開発には、幅広い分野の専門家が関わります。エンジニアだけでなく、アルゴリズムを生み出す研究者やAIの使用方法を検討する事業企画者など、さまざまなバックグラウンドを持つスタッフと仕事をすることが多くあります。
このような場合、同じ話を聞いてもイメージするものは大きく異なるケースが生まれがちです。
AIエンジニアとして開発を進めていくためには、他分野のスタッフともしっかりと意思疎通をはかる必要があります。そこで求められるのがコミュニケーション能力です。
異なる背景を持つ相手が話をどう受け取るのか、相手がどういったことに興味・関心を持っているのかなどを考えることで、認識の齟齬をなくすことができます。それはスムーズに開発を進めるための重要な要素です。
7. 創造性がある
AIは幅広い分野で活用できることが特徴の1つです。今後は誰も想像していないような使われ方をすることが予想されます。そこで重要となるのが創造性の高さです。
新たなジャンルにAIを活用・応用するためには、IT以外の分野についても幅広く興味や関心を持っておくことが欠かせません。仕事が忙しい中でも、スポーツ・ファッション・アートなど自分の趣味を楽しむ力が求められます。
また、AIを活用できる新しいアイデアやアプローチを思いついた際、「考えただけでとどまる」と「実際に形にしてみる」には大きな違いがあるものです。企画力や実行力があることもAIエンジニアにとって望ましい資質といえるでしょう。
関連記事：AIエンジニアとは？仕事内容や必要なスキル、年収の相場を解説
AIエンジニアを目指す人が学習すべき技術・知識5選
最先端技術を開発するAIエンジニアには、機械学習のアルゴリズムなどさまざまな知識が必要です。また、Pythonなどのプログラミング言語の習得も求められます。
ここでは、AIエンジニアを目指すために何を学習すればよいかを解説します。
1. 機械学習アルゴリズム
AI開発の根幹ともいえるものが「機械学習アルゴリズム」です。タスクを実行する際に、どういった処理をするのか、ルールや手順を定めます。
機械学習アルゴリズムには「ランダムフォレスト」や「ディシジョン・ツリー」などさまざまな手法が使われています。それぞれ得意・不得意があり、適切に使い分けることが性能のよいAIを生み出すポイントです。
機械学習のアルゴリズムについては多くの資料が公開されています。AIエンジニアを目指す場合は概要について一通り理解しておきましょう。
なお、機械学習アルゴリズムは専門的で深い話が多いため、完璧な理解を求めると先に進めなくなる可能性もあります。まずは概要と概念を理解する意識で取り組むことも大切です。
2. データサイエンス
AIの開発では大量のデータを扱う必要があります。大量のデータを扱う以上、データにどんな意味があるのか、何が読み取れるのかなどをあらかじめ理解しておくことは欠かせません。その基礎となるのがデータサイエンスです。
データサイエンスには統計学、確率論、線形代数など幅広い数学的知識が必要です。AIエンジニアを目指す場合、少なくとも大学での専攻レベルで概要を理解しておきましょう。
AIエンジニアとして活躍するためには、大学院以上の知識が求められるケースも多くありますが、それら高度な知識については必要に応じて身につけていくのが効率的です。
3. Python
「Python」はAI開発で用いられることの多いプログラミング言語の1つです。デファクトスタンダードとなりつつあるため、AIエンジニアは必ず身につけておくべき技術といえます。
Pythonは文法がシンプルなため、その他のプログラミング言語を身につけた人であれば比較的簡単に習得できるでしょう。
また、Pythonにはライブラリやフレームワークが豊富に用意されています。それらについて理解しておくことも欠かせません。
Pythonの概要を理解したら、AIの実装にチャレンジしてみてください。実際に手を動かすことにより、PythonやAIのより深い理解につながります。また、作ったプログラムは成果物として転職活動で役立つでしょう。
4. R
「R」もAI開発で用いられることの多いプログラミング言語です。Rは使い方がシンプルでありながら、高度なデータの処理や解析ができることが特徴です。
AIエンジニアにとって欠かせないツールであり、AIエンジニアを目指すのであれば身につけておくべき技術の1つといえます。
Rの使い方はシンプルなため、そのほかのプログラミング言語を習得している方であれば、理解がしやすい言語といえるでしょう。R言語では「パッケージ」と呼ばれる関数群を利用するシーンが多くあります。パッケージの使い方についても学習しておきましょう。
Rが使えるようになったら、データサイエンスの学習を兼ねてプログラムを実装してみてください。それぞれを深く効率的に理解できます
5. C++
「C++」は1983年にリリースされた歴史のあるプログラミング言語の1つですが、最先端の技術であるAIの開発でも活用されています。
C++の特徴である「処理速度の高さ」が、古いプログラミング言語でありながら最先端のAIの開発で用いられる理由の1つです。現代的なプログラミング言語と比較して処理がシンプルであるため、上手く実装すれば複雑な処理も素早く実行できます。
また、C言語から継承されている「ポインタ」が使えることもC++の強みです。メモリに直接アクセスできるため、ほかのプログラミング言語では実装が不可能と思えることもC++であれば実現できます。その他、機械の制御に向いていることもC++のメリットです。
習得すればエンジニアとして活躍できる場所が大きく広がるメリットがあります。AIエンジニアを目指すのであれば身につけておきたいプログラミング言語の1つです。
関連記事：未経験でAIエンジニアになるには？求人例や年収、役立つ資格やスキルも紹介
AIエンジニアへの転職事情
AIエンジニアへの転職を具体的に考えている方に向けて、未経験からAIエンジニアを目指せるのかや、求人数や年収など、詳細な転職事情を解説します。「気になるけど未経験だから不安」と転職を迷う方の参考になるでしょう。自分の経験や保有スキル・知識、実際の求人数などを参考に、目指せそうか検討してみましょう。
AIエンジニアの求人数
AIエンジニアは、そのままの名称で募集されていることもありますが、他職種名で募集され、その業務内容のうちでAIエンジニアとしての仕事を行うものも多いです。たとえば、データサイエンティストとAIエンジニアは厳密には区別されるべきものですが、仕事内容に共通する部分が多く、求人数の参考となります。
2024年3月時点で、レバテックキャリアのデータサイエンティストの求人数は募集中のもののみに絞ると約350件あります。
比較的求人数が多いと考えられるサーバーサイドエンジニアの求人数は募集中のもので約1700件、アプリケーションエンジニアの求人数は約440件あります。これらと比較した場合、AIエンジニアの求人数は少なめといえそうです。とはいえ、一定の求人数はあり、狭き門というわけではありません。
AIエンジニアの給与
レバテックキャリアのデータサイエンティストの求人では500～1000万円程度としているケースが多く見られます。また、年収の上限として2000万円を提示している募集も少なくありません。
サーバーサイドエンジニアの求人でも2000万円を提示する募集も多いですが、相場としては400～700万円程度としているケースが数多く見られます。このことから、AIエンジニアの年収は高めといえそうです。
AIエンジニアの働き方
レバテックキャリアのデータサイエンティストの求人を参照すると、「リモート可」「フレックス制」「服装自由」などの条件が目立ちます。多くの場合、AIエンジニアは比較的自由な働き方が可能です。
AIエンジニアの将来性
AIは日々進化を遂げています。今後はますます多くの分野で利用されることが考えられます。それだけに、技術を持ったAIエンジニアの将来性も高いことが予想されます。
一方、エンジニアとして評価され続けるためには、一定の技術水準を維持する必要があります。最新の技術トレンドに目を向け、学び続けることは欠かせません。
未経験からAIエンジニアを目指せるのか
AIエンジニアには高度なプログラミング能力が求められます。そのため、IT業界未経験からの転職は「大学院博士課程でAIについて研究していた」といったバックグラウンドがない限り難しいのが現実です。
一方、すでにIT業界におり、プログラミング能力や数学的な知識などを持っているのであれば、転職は不可能ではありません。実際、多くの人がAIとは別のジャンルからAIエンジニアへのキャリアチェンジを遂げています。
関連記事：AIエンジニアの年収を年代・業務内容・業務形態別に紹介します
AIエンジニアへの転職ならエージェント利用がおすすめ
AIエンジニアは魅力的な仕事ですが、目指すためにはさまざまなことを学び、技術力を高めておく必要があります。したがって、転職活動はできる限り効率的に進めることが求められます。
効率的な転職活動にはエージェントを利用するのがおすすめです。希望を伝えておけば、条件に合った求人が紹介されるため、探す手間を省けます。また、職務経歴書のブラッシュアップなどさまざまなサービスが利用できることも、転職活動の効率化につながります。それはAIエンジニアへの転職を成功させるための重要な要素です。
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