昨今のデジタル化でAI（人工知能）がさまざまな分野で活用されており、AIエンジニアになりたいという人が増えてきました。

ただ、なりたいと考えていてもどうしたらなれるのか、自分は向いているのか、将来性はあるのかと悩む人も少なくないでしょう。

本記事ではAIエンジニアの基本から、必要な資格、向いている人の特徴、将来性まで詳しく解説しています。この記事を読めば、AIエンジニアになるためにすべき行動が見えてくるためぜひ参考にしてみてください。

AIエンジニアとは？資格は必要か

結論から言うと、AIエンジニアには資格がいりません。次の章で解説しますが、資格を取得することでAIに関する知識やスキルを証明することはできます。

まずは、AIエンジニアの役割や責任範囲、システムエンジニアとの違いについて詳しく紹介します。

AIエンジニアの役割と責任範囲

AIエンジニアとは、AI（人工知能）を専門的に扱い研究・開発を行う職業です。

AIエンジニアの役割は、機械学習やディープラーニング（深層学習）などの手法を用いてビッグデータと呼ばれる大量のデータを分析して、企業のビジネスに対する状況改善策の立案をしたり、より精度の高いAIを構築したりすることです。

DX化やIoTの普及によってAIがさまざまな分野で活用されているため、多くの企業の需要のある職業の1つです。

AIエンジニアの責任範囲は、開発から運用までAIに関わる全ての工程です。

AIエンジニアの仕事内容は主に、AIの開発・学習・分析となりプロジェクトの進捗によって変わります。

開発段階では、プロジェクトの要件定義から設計、開発、リリースまでと幅広く業務に携わることが特徴です。

運用段階である、AIの学習や分析もAIエンジニアの仕事内容に含まれるため、AIの開発から運用まで幅広く関わることを求められます。

AIエンジニアとシステムエンジニアの違い

AIエンジニアとシステムエンジニアの職務内容は以下の表の通りです。

AIエンジニアとシステムエンジニアでは、扱う仕事の内容やプログラミング言語が異なります。

AIエンジニアは、主に機械学習や深層学習などの手法を用いてAIにデータを取り込み、AIの精度を高めて活用することが主な職務内容です。

AIエンジニアが扱うプログラミング言語は、PythonやR言語など機械学習や深層学習で用いられる言語を扱います。

一方で、システムエンジニアはシステム全般の設計や構築、管理を担います。職務内容は異なりますが、同じプロジェクトでシステム全般に携わるシステムエンジニアとプロジェクトの中でもAI開発に従事するAIエンジニアとプロジェクト内で協力してAIの統合をすすめる場合もあります。

また、システムエンジニアが扱うプログラミング言語は、PythonやR言語だけでなくJavaやPHPなど、プロジェクトに合わせて様々なプログラミング言語を扱います。

 

AIエンジニアになるために取得したほうがいい資格

 

資格は、目に見える実績としてアピールの材料になります。また案件によっては資格の有無で申し込みができない場合があるため、AIエンジニアになるうえで取得した方がいい資格を理解し取得することが重要です。

こちらでは、AIエンジニアになるために取得した方がいい資格を紹介していきます。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、ICTや情報処理分野の国家試験でAIエンジニアを含むIT技術者に必要な知識が問われます。

ITエンジニアにとって基本的な資格ではありますが、ITエンジニア職への就職転職時に有利になるため取っておくことがおすすめです。

難易度としては、IT技術者に関する基本的な知識やプログラミングスキルを幅広く問われるため範囲が広く、問題数も220問前後と多いため、難易度は高いといえるでしょう。

難易度：高い（合格率：20〜30%前後）
試験実施時期：毎年2回（春と秋実施）
オンライン受験：なし
参考書籍：【令和６年度】 いちばんやさしい 基本情報技術者　絶対合格の教科書＋出る順問題集

G検定（ジェネラリスト）

G検定は、AIやディープラーニング（深層学習）の活⽤リテラシー習得のための検定試験です。

体系的にAIや深層学習について勉強することでAIにできることや活用方法、活用に必要なものが理解できます。

AI開発のできるDX人材として評価してもらえるため、AIエンジニアを目指す人はとっておくことがおすすめです。

難易度：普通（合格率：60%前後）
試験実施時期：年に複数回
オンライン受験：あり（オンラインのみ）

参考書籍

深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版

E資格（エンジニア）

E資格は、G検定の次のレベルとして位置づけられており、AIや深層学習の理論や実装に関する知識が問われる資格です。

機械学習や深層学習に加えて応用数学や開発・運用環境に関する問題が出題されます。より実践的な能力が問われるため、G検定の次に受けることがおすすめです。

合格率は約70%と比較的高いですが、そもそも受験料が一般の場合33,000円と高額なことや実践レベルの知識やスキルが求められることもありG検定よりも難しいとされています。

難易度：普通（合格率：70%前後）
試験実施時期：毎年2回程度
オンライン受験：あり（オンラインのみ）

参考書籍

徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集

Python3エンジニア認定試験

Python3エンジニア認定試験は、Pythonの専門知識を評価する試験です。AI開発で主に使用されるプログラミング言語のため、AIエンジニアになりたい場合に、有利に働きやすい資格となります。

Python3エンジニア認定試験は「Python 3 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」の3つに分類されており、基礎、データ分析、実践の順番で難易度が難しくなります。

基礎試験だけでも就職時に有利に働きますが、より実践的なスキルをアピールしたい場合は実践試験に挑戦することがおすすめです。

難易度：普通
試験実施時期：通年実施
オンライン受験：なし

参考書籍

徹底攻略Python 3 エンジニア認定［基礎試験］問題集

データサイエンティスト検定

データサイエンティスト検定は、データサイエンティストに必要なデータサイエンスやデータエンジニアリング、ビジネス力などの知識や技能が見習いレベルであることを示す検定です。

AIエンジニアは、AIを用いて抽出したデータを元に分析業務も実施するため、データサイエンス領域の知識が求められます。

AI開発だけでなく運用ができることを示すうえでこの資格は効果的なため、AIエンジニアを目指すうえでみにつけたい資格といえるでしょう。

難易度：普通（合格率50～70%）
試験実施時期：年に2回程度
オンライン受験：なし

参考書籍

合格対策 データサイエンティスト検定［リテラシーレベル］教科書

AWS Certified Machine Learning-Specialty

AWS Certified Machine Learning – Specialtyは、AWSクラウドで機械学習モデルの構築、トレーニング、チューニング、およびデプロイに関する専門知識を持つ人材を認定する資格です。

AWSクラウドでの機械学習/深層学習ワークロードの開発、アーキテクチャ設計、実行において1年以上の実践経験を持つ方を対象としています。

AWSでAI開発を予定している方におすすめの資格と言えるでしょう。

難易度：普通（合格率約50%）
試験実施時期：通年実施
オンライン受験：あり

参考書籍

1週間で攻略！AWS認定機械学習 – 専門知識 本番用問題集 130問（65問 × 2セット） 詳解付き AWS認定本番用問題集

Professional Data Engineer

Professional Data Engineerは、Google Cloudが認定している資格です。

Google Cloud上で機械学習モデルの構築、運用をするための知識を問われます。

Google Cloudの認定資格の中では難易度が高い資格に分類されますが、受験の必須条件はないため、学習次第で取得できる資格です。

難易度：高い
試験実施時期：通年実施
オンライン受験：あり

参考書籍

GCP Google Cloud認定試験 Professional Data Engineer 模擬問題集 クラウド認定試験模擬問題集シリーズ

Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを用いたデータ分析に必要なスキルを証明する試験です。

Pythonの基礎から、データ分析に必要なライブラリを使ったデータ前処理、データ分析、データ可視化などを含めた幅広い内容が出題されます。

Pythonの初学者にとっては難易度は高く感じるかもしれませんが、出題範囲が主教材である翔泳社「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」より出題されるため、学習はしやすいと言えるでしょう。

難易度：普通
試験実施時期：通年実施
オンライン受験：なし

参考書籍

Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書第二版

統計検定

統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。

AIには、数学や統計学的な知見が元となる手法が多く使われており、統計学はAIを構成する重要な要素です。

統計学は、AIや機械学習を扱う上で避けては通れない学問であり、統計検定は統計学の知見を持つことを証明する最適な資格と言えるでしょう。

難易度：レベルによって異なる
試験実施時期：年に1回
オンライン受験：なし

参考書籍

日本統計学会公式認定　統計検定１級　公式問題集［2019～2022年］

AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals

AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentalは、Microsoft Azureに関する認定試験の一つで、機械学習（ML）と人工知能（AI）に関する基礎知識についてのスキルが問われます。

AIの概念や仕組み、Microsoft AzureのAIサービスについて学ぶ必要があります。

AIや機械学習についての基礎的な知識が問われるため、AIやクラウドサービスの初心者やこれからAIエンジニアを目指す方におすすめの資格です。

難易度：低い
試験実施時期：通年実施
オンライン受験：あり

参考書籍

徹底攻略 Microsoft Azure Fundamentals教科書［AZ-900］対応 徹底攻略シリーズ

AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solutionは、MicrosoftのAI関連の資格の中では中級の位置づけとなる資格です。

試験では、Azure製品の使い方が問われます。開発手法やデプロイの方法、問題が起きたときのトラブルシューティングの仕方など、より具体的な問題が多く出題されます。

参考書は、2024年現在で日本語のものは発売されていません。MS LearnやUdemyなどの学習プラットフォームで学習を進めるのがおすすめです。

難易度：普通
試験実施時期：通年実施
オンライン受験：あり

参考サイト

MS Learn

AIエンジニアになるためのステップ

 

こちらでは、AIエンジニアになる為のステップについて解説していきます。

未経験からAIエンジニアになる方法

こちらでは、未経験からAIエンジニアになる方法を解説していきます。

1. 目的を明確にする

まずは、AIエンジニアになるうえで目的を明確にしましょう。目的を明確にしたうえで自分のやりたいこととAIエンジニアの仕事が乖離していないか判断することが大切です。

特に未経験の場合は学習することが多く、目的が曖昧なまま進めて後からやっぱり違ったという事態になると、せっかく身につけた知識が無駄になってしまいます。

明確な目的設定は学習方針を決めるだけでなくモチベーションの維持にも重要です。そのため、未経験から目指す場合は、目的をはっきりさせることから始めましょう。

2. AIの基礎知識を身につける

未経験からAIエンジニアになるためには、AIの基礎知識は必要不可欠です。特にAIを設計するための機械学習と深層学習、数学、統計学、データ処理、ニューラルネットワークなどの基礎知識が必要になります。

AIの基礎知識がないと、最適な学習モデルやアルゴリズムの選択ができないため効果的なAI分析や予測ができなくなります。

基礎がしっかりと身についていればさまざまな要件のAI開発に着手できるようになるため、未経験の場合は特に基礎知識は重要です。

3. プログラミングスキルを身につける

AI開発や機械学習させる際に、プログラミングスキルは必須です。

プログラミングスキルがないと、案件の単価が低くなったり、そもそも案件が少なかったりします。また、ポートフォリオも作れないため、実績やスキルを示すこともできません。

企業側としても、即戦力を求めているため未経験なりに戦力になり得るプログラミングスキルを示すことが重要です。最低でもPython、C++、Java、Julia、R言語のいずれかのスキルをスクールや独学などで身につけましょう。

4. 実践経験を積む

基礎知識やプログラミングスキルを身につけたら実践経験を積みましょう。

実践経験はAI案件に限りません。エンジニアの短期案件などは、クラウドソーシングサービスなどで受注可能です。

エンジニアとしての実績は、AIエンジニアになる際に役立つため未経験の人は積極的に実践経験を積むようにしましょう。

単発のAI開発案件は少ないため、これまでのフェーズで学んだことの実践経験を積みたい場合は、スクールでの課題や自分で要件定義から考えて自作してみることもおすすめです。

5. ポートフォリオを作成

最後にAI開発に関するポートフォリオを作成しましょう。ポートフォリオは、自分自身のスキルや業務能力を提示する上で有効な手段です。

特に技術的な専門性を求めるAIエンジニアの求人では、ポートフォリオの添付を条件とする案件も少なくありません。

ないと働けないわけではないですがポートフォリオの有無で受注できる案件の幅も変わってくるため、未経験の場合はポートフォリオは複数作っておくことがおすすめです。

ただ、ポートフォリオはその内容次第で逆に評価を落とす可能性があるため注意しましょう。

AIエンジニアになるために学ぶべきスキルと知識

AIエンジニアになるためには主に以下のスキルや知識が必要です。

• 数学や統計学の知識
• 機械学習、深層学習の知識
• プログラミング知識

数学や統計学の知識

前述の通り、数学や統計学の知識はAI開発においてさまざまな場面で求められるため理解が必要です。

とくに微分積分学や確率論、線形代数学などの大学入試レベルの知識が現場で求められることはめずらしくありません。

文系出身でAIエンジニアを目指す場合は、独学やスクールで数学や統計学の知識を習得することがおすすめです。

機械学習の知識

AIエンジニアは、AIを構築するだけでなく学習させてAIを育てていく必要があるため、機械学習の知識が必須です。

機械学習には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」「深層学習」があります。

各機械学習方法は、異なる問題やデータに対応するために使用されており、状況に応じて組み合わせることが重要です。

機械学習の知識がなくては、AI構築や学習ができません。そのためAIエンジニアになるためにも機械学習の知識を身につけましょう。

プログラミング知識

AIエンジニアになるためには、プログラミングの知識が必須です。AI開発では、プログラミング言語としてはPython、C++、Java、Julia、R言語が主に利用されています。

特にPythonは、機械学習やデータサイエンス分野で人気の言語でシンプルな構文や少ないコードで開発できることが強みです。

またR言語は、データ解析や統計に特化しており、AIで出した結果を分析する際に使用されます。

状況に応じて求められる言語が変わってくるため、最低限PythonやR言語を抑えておくとよいでしょう。

AIエンジニアの資格学習の前に読みたい書籍

 

 

AIエンジニアになるための学習方法で書籍を利用することは、技術を体系的に学習できるためおすすめです。

こちらではAIエンジニアの学習に役立つ書籍をいくつか紹介していきます。

『ゼロから作るDeep Learning』（斎藤康毅著）

画像出典：Amazon

当書は、ディープラーニング（深層学習）の本格的な入門書となっています。Python3を用いてゼロからディープラーニングを作成し、その原理を学習可能です。

ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎知識だけでなく、実装レベルの知識も掲載しています。Pythonを使ったAI開発方法やトレンドなど幅広く記載されておりおすすめの1冊です。

『ITエンジニアのための機械学習理論入門』（中井悦司著）

画像出典：Amazon

当書は、機械学習の理論を実践的に学べる本です。サンプルプログラムで実践しながら機械学習の理論について学習できます。

また機械学習の理論を数学的な背景からしっかりと解説してくれており、本格的な専門書に繋がる入門書としての側面が強い1冊です。

『詳解ディープラーニング 第 2 版』（巣籠悠輔著）

画像出典：Amazon

当書は、ニューラルネットワークの理論とディープラーニングの実装について丁寧に解説した1冊です。

自然言語処理など時系列データ処理のための深層学習アルゴリズムを理解するのに適しています。フレームワークであるPyTorchとTensorFlowのコードを掲載しており、自分の使いたいコードに合わせて学習可能です。

AIエンジニアの資格学習に役立つオンライン講座

AIエンジニアになるための学習方法として、オンライン講座の受講も効果的です。こちらでは、AIエンジニアの学習の役立つオンライン講座について解説していきます。

Udemy

画像出典：Udemy

Udemyは、オンライン学習プラットフォームでビジネスやIT、プログラミングスキルなど日本語以外のものも含めると20万種類以上のさまざまなオンライン講座で学習できる学習サイトです。

AIエンジニアに関連のある機械学習分野やPythonなどのプログラミングスキル、データサイエンス分野などの講座が充実しています。購入後はいつでも視聴ができるため、理解するまで講座を活用可能です。

Coursera

画像出典：Coursera
Courseraは、企業や大学が提供する学習コースを受けられる学習サイトです。基本利用料は無料で、多くの講座が受けられます。

一流企業や大学が提供している質のよい学習コースを受けられるだけでなく有料コースを選択するとコース修了時に修了証明書がもらえて、証明書を実績としてアピールに利用できます。学習と並行して実績作りもできるためおすすめです。

キカガク

画像出典：キカガク
キカガクは、AIを含めた最先端技術を学ぶことができる学習プラットフォームです。

学習コースが豊富に存在し、その中でも長期コースを選択することで、給付金の還付やAIエンジニア、データサイエンティストに特化した転職支援サポートが受けられます。

働きながら学び、転職支援までしてくれるため、今からAIエンジニアやデータサイエンティストになりたいと考えている人におすすめの学習サイトです。

AIエンジニア関連資格の情報収集に役立つサイト

 

AIエンジニアとして成長するためにも、常に最新技術や情報にアンテナをはって情報収集することが重要です。

こちらでは、AIエンジニアの情報収集に役立つサイトを紹介していきます。

日本ディープラーニング協会

画像出典：日本ディープラーニング協会（JDLA）

日本ディープラーニング協会（JDLA）は、ディープラーニングを核に技術による日本の産業競争力の向上を図る組織です。

JDLAは人材育成にも力を入れており、ディープラーニングの活用事例や開発運用の相談窓口、学習コンテンツの提供とAIエンジニアが情報収集や学習するためのコンテンツを多く提供しています。

JDLAは常に最新の情報を提供することに努めており、ディープラーニングに関する最新情報も提供しています。そのため、AIエンジニアとしてJDLAのサイトは定期的に確認することをおすすめします。

機械学習コミュニティ

画像出典：doorkeeper

機械学習やAIに関して勉強会や情報共有を行えるコミュニティに参加することは、AIエンジニアの情報共有に役立ちます。

例えばコミュニティ管理サイトの「doorkeeper」では、機械学習コミュニティが複数作成されており、約30,000人のフォロワーがいます。

各コミュニティで定期的に勉強会を開催しており、そこに参加することでAIエンジニアの先輩からノウハウやAIに関連する情報の共有をしてもらうことが可能です。AIエンジニア同士で技術を高め合い最新情報を共有できるためおすすめです。

AINOW

画像出典：AINOW

AINOWは、AIやDXテーマの記事を提供するメディアサイトです。エンジニアだけでなくビジネスパーソンも理解が深められるよう基礎的な情報からテクニカルな情報まで幅広い内容でメディア記事やコラム記事が発信されています。

こちらでは、AI開発の最新情報が理解できるため、AI業界の動向やトレンドを把握したい場合におすすめです。

AIエンジニアのつぶやき

XなどのSNSでAIエンジニアとして活動している人の投稿を見ることでも情報収集が可能です。

コミュニティで知り合った人や最新のAI技術に関連する投稿をするAIエンジニアの人をフォローして最新情報を個人の投稿からも確認できるようにしましょう。

こちらは無料でできる情報収集方法ですが、SNSの情報のため正しい情報かどうかを確認することが重要です。

AIエンジニアの将来性と今後の動向

 

 

AIエンジニアとして働く上で、職業の将来性や現状、これからを理解することは重要です。最後にAIエンジニアの将来性と今後の動向について解説していきます。

AI業界の現状と成長見通し

AI業界は2022年時点で市場規模が3,883億6,700万円となっており、2027年には1兆1,034億7,700万円に拡大する見通しです。

現状でもさまざまな業界でAIの導入が進んでおり、これからもAIを導入する業界や企業が増えていくことが予測されます。

「ChatGPT」や「生成AI」の登場で、企業だけでなく個人でのAI活用も進んでおり、どんどんAIが身近な存在になっていくでしょう。

参考：令和5年版 情報通信白書｜市場概況

AI技術者としての将来性・需要

デジタル化の影響でAIの需要は多くの業界や企業で今後も増えていくことが予測されるため、AIエンジニアの需要も高まっていくでしょう。

実際に2019年に経済産業省が発表した「IT人材供給に関する調査」では、2018年に約4万人のAIエンジニア需要があったのに対して2030年には約24万と6倍に拡大すると言われています。

さまざまな案件をAIエンジニアが担うようになるため、仕事がないという事態は起きずらいでしょう。そのため今後も発展していくAI業界で働くAIエンジニアは将来性があるといえます。

参考：－ IT 人材需給に関する調査 －調査報告書

まとめ：AIエンジニアのキャリアを目指す人へのアドバイス

 

AIエンジニアになるためには、まず目的を明確にしたうえで知識やスキル、実績を身につけることが重要です。

基礎知識として、AIに関する機械学習や深層学習や数学、統計学の知識が求められます。また、Pythonなどのプログラミングスキルも必須なため、未収得のスキルがある場合は独学やスクールなどで身につけましょう。

今後もAI人材の不足が問題になるため、売り手市場となりますが、AIエンジニアに必要な知識やスキルがなければ自分の求める仕事が得られず成功することは難しくなります。AIエンジニアを目指そうと考えた人は、まずは目標を設定して準備を進めてみてください。

また、自社にAIエンジニアを採用したいと検討される場合は、ぜひ株式会社Jiteraに一度ご相談ください。AI開発のパートナーとして全面的にサポートさせていただきます。