【初心者向け】未経験からAIエンジニアへの転職を成功させる方法！
はじめに
今世の中の中心にあると言っても過言ではないのがAIです。AI業界はアメリカと中国がリードしており、日本は遅れをとっていますが、近年AIエンジニアの需要は高まっています。現在AI関連企業は300社以上も存在し、今後も増え続けると予想されています。しかしAI関連企業の増加と反比例をして、エンジニアの数はとても少なく、これからも人材不足問題に悩まされ続けるでしょう。
そんなAIエンジニアに未経験から転職を目指す方に、必須スキルやなり方を詳しくご紹介していきたいと紹介します。
未経験からでもAIエンジニアになれるのか
未経験からでもAIエンジニアになることは可能です。今現在活躍をしているAIエンジニアは大学を卒業して新卒で就職する、またはエンジニアとして働きつつAI技術を取得して転職をしている方が多いです。しかし未経験でもポテンシャルを買われてAIエンジニアになることは十分可能です。就職してからも学ぶことが多いので、長期間モチベーションを維持できるかがとても重要です。ですので、学習の意欲があり、問題が起きても諦めない志があれば未経験の方でも挑戦することができます。
AIエンジニアの将来は明るい
AI業界の将来性は非常に明るいです。AI業界はまだまだ発展途中で多くの企業が莫大な費用を投じ、開発や実験が日々行われています。今後しばらくはAIが世の中の中心となり続けるでしょう。このようにAI業界の未来は明るく、それを開発するAIエンジニアの将来性もあると言えます。
AIエンジニアとは
AIエンジニアは人間と同じく自ら思考できるシステム（機械）を開発することが仕事です。そのために、ディープランニングや機械学習といった技術を使い、AIにデータを入力し、思考力や判断力を学習させます。スマートフォンの音声認識（Siri）や迷惑メールフィルタにもAIが活用されています。
AIエンジニアの業務内容
業務内容は最先端技術AIを使い、データの解析やシステムの開発を行います。その他にもAI技術の研究、学習用データの構造化・整理、精度を上げるためのチューニング、アルゴリズムの開発、海外論文のリサーチも行っています。
AIエンジニアの中でも特に注目を集めている「機械学習エンジニア」と「データサイエンティスト」についてみていきましょう。
機械学習エンジニア
AIに関する仕事のなかで、特に機械学習の開発や実装に関わる職業です。繰り返し学習をすることにより、AIが特定の予測や処理を出来るよう開発します。AIが動作するシステム設計・構築・データの前処理・追加機能の開発なども行います。
データサイエンティスト
データサイエンティストとは、ビッグデータを解析・分析し、それらをビジネスに反映させるために様々な情報を引き出す職業です。主な業務内容は、「問題定義」「データの整理・収集」「データ分析」「課題提言・解決」の4つです。データサイエンティストには、AIや統計の情報科学系の知識を入れた上で使えるデータサイエンス力・ビジネス力・プログラミングスキルが求められます。
未経験AIエンジニアに必要な7つのスキル
AIエンジニアは多くのスキルを必要とする場合があります。その中でも特に必須になる7つのスキル「ディープランニングの知識」「プログラミングのスキル」「データアナリティクスの知識」「数学力」「インフラスキル」「コミュニケーション能力」を順にご紹介します。
ディープラーニングの知識
ディープラーニングとは、コンピュータが大量のデータから特定のデータの特徴を発見することを可能とする技術です。ディープラーニングの知識があることで、画像認識・音声認識・自然言語処理・ロボットによる異常検知を行うことができます。この知識・実装スキルを持つエンジニアを多くの企業が求めています。そのため専門的な実務経験を持っているとかなり有利になるでしょう。
プログラミングのスキル
開発に必要なスキルの1つがプログラミングのスキルです。プログラムを書き実装できる程度のコーディングスキルが必要とされます。AI開発で求められるプログラミング言語としては、C++、Python、Lisp、Julia、Prolog、SQLです。この中でも、特にPythonは必須です。Pyhtonは構文が端的で初心者向けの言語ですが扱えるようになると今後仕事がなくなることはないでしょう。それだけ需要があるのです。
データアナリティクスの知識
事業改善や売上増加を伸ばすため、クライアントの情報や購買利益データを分析することをデータアナリティクスと言います。この知識があると、効率よくビジネスヒントの発見や、素早い意思決定に役立てることができます。データアナリティクスを独学で勉強する方にお勧めしたい本があります。「アクセンチュアのプロフェッショナルが教えるデータ・アナリティクス実践講座」という本です。2016年に発行されたので少し古いですが、データアナリティクスの基本をこの本で学ぶことができます。
データベースの知識
AIエンジニアになるとたくさんの様々なデータを取り扱います。その膨大で機密なデータを扱うためにも、データベースの知識を知っておく必要があります。データベースの知識は非常に奥深く、学ぶモチベーションが下がることが多く、ゼロから始める人にとっては大変かもしれません。
数学力
AIエンジニアには数学力がとても重要です。その中でも、「微分積分学」「線形代数学」「確率論」「統計学」の4つを理解しておくことが大切です。AIエンジニアに必要なことは規則性・法則性を見つけ分類することです
インフラスキル
AIエンジニアが使っているデータやシステムがたくさんあります。それらの処理性能の最適化やストレージのスケーラビリティ確保を続けていかなければなりません。インフラスキルは上流工程で使われることが多いため、システム全体を広くみる力が求められます。
コミュニケーション能力
AIエンジニアはただひたすら、パソコンの画面と一日中睨みあっこしているわけではありません。クライアントやチームメンバーと打ち合わせをすることがあります。決して、AIエンジニアはソロプレイではありません。また、クラウドエンジニアや分散システムエンジニアたちと手を組み作業を進めることが多いです。大きな開発案件では大人数で取り組むことがほとんどですので、そのような環境でスムーズに意思疎通できるコミュニケーション力が大切です。
未経験からAIエンジニアへの転職
未経験の方でもAIエンジニアに転職することは可能です。しかし、どのようにして未経験から転職を目指せば良いのでしょうか。「仕事の合間を縫って学習」「自分だけの力で一から開発を経験」「転職エージェントを利用して転職活動」の3つの流れをご紹介します。
仕事の合間を縫って学習
最初に仕事と並行して学習を行います。途中で挫折しても今の職があるので安心して勉強することができますが、その分仕事で時間が縛られているため学習する時間が限られてしまいます。AIエンジニアに転職するにあたりまずはPythonを勉強しましょう。
独学で学習をする場合、モチベーションをいかに維持するかが大事になります。プログラミング学習を開始しても手に職をつけるまで続けることができる人はほんのわずかです。問題が次々と発生して、解決してもまたすぐに違う問題が発生してしまうなんてことは日常茶飯事です。続けることで転職が成功する可能性がどんどん上がります。障壁に負けないようにしましょう。
自分だけの力で一から開発を経験
次にこれまでに学んだことを元にあなただけの力でアプリなどを開発してみましょう。いわゆる、ポートフィリオの作成です。ポートフォリオとは、自身の事をクライアントや周囲に伝えるための作品です。自分がどれだけのスキルや知識を持っているか表現できます。ポートフォリオを作るメリットは、自分を最大限にアピールすることが可能な点です。特に未経験からの転職を目指す場合、実務経験がないためあなたがどれだけのスキルを持っているかをポートフィリオで伝える必要があります。口頭ではこれまでどのくらい勉強してきたのかを伝えることができますが、実際にその学習を経てどの程度のスキルを持っているかを相手に理解してもらうのは困難です。そこでポートフォリオを作ることで自分のできることを相手に効率よく伝えることができます。
転職エージェントを利用して転職活動
最後の工程です。IT・Web関係に強い転職エージェントでは、未経験からAIエンジニアを目指すにあたって転職を成功させるためのアドバイスをもらうことが可能です。業界に関する知識をたくさん持っており、転職を成功させやすいです。複数登録がお勧めで、最終的に自分と相性がいい1社に絞ることで満足のいく転職活動に繋がるでしょう。転職エージェントではあなたに合った案件を提案してくれるため、就職後にギャップに苦しまずに済むようになります。
まとめ
AIエンジニアへの転職は未経験からでも十分に可能です。
近年では、AI技術が関連している商品や事業がたくさんあります。そのため、AIエンジニアの需要は高く、エンジニアの中でも高待遇の職種です。今後も、活躍することは間違い無いでしょう。しかし、需要が高まるばかりで人材不足に陥っています。今や冷蔵庫や炊飯器にもAIが組みこまれている時代ですからAIエンジニアが求められる場面はもっと増えるでしょう。少しでもAIエンジニアに興味が湧いた方は是非チャレンジしてみてください。