aiエンジニアになるには?|AI(人工知能)エンジニアになる方法。エンジニア・プログラマー編

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aiエンジニアになるには?

 

エンジニアとして次のキャリアを考える時に、AI(人工知能)に関するスキル・知識を身につけ、aiエンジニアになる方法をお伝えします。 

エンジニアがAIエンジニアを目指す前に、知るべき結論

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「AIエンジニアを目指したい人の要件」

AI・機械学習・深層学習関連スキルに強い興味があって触れてみたい

AI・データサイエンス領域のキャリアを伸ばしたい

AI・機械学習関連のスキルは今後マストになるから、身につけておきたい

AIエンジニアは、まだ需要が下火です。

しかし、今後さらにAI・機械学習関連の技術を利用したサービス・製品はどんどん市場に投下され、需要はますます増加していきます。

将来を見据えたキャリアを考えるならAIエンジニアを目指すことは最良です。

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レバテックキャリア」 では業界最大手のAIエンジニア(人工知能エンジニア・機械学習エンジニア・深層学習エンジニア)の求人があり、非公開求人を含めて需要が高まるAI業界を目指す上で良い方向を目指せます。

エンジニアとしてAI業界を目指すならレバテックキャリアは必ず登録しておくエンジニア専門の転職エージェントです。

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お読みいただき、ありがとうございます。

ここからは、具体的なAIエンジニアの目指し方をお伝えします。

1. aiエンジニアになるには?|aiエンジニアになる方法

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aiエンジニアを目指す上でポイントとなるのは、エンジニア/プログラマーとaiエンジニア(人工知能開発を行うai技術者)の「仕事内容が全く違う点」です。 

 

今までのエンジニア・プログラマーならば、与えられた仕様書・企画書に合わせてダダダっとプログラムを打ち込んでいきながら、最終的にシステム・製品を作り出すことが求められていました。 

 

しかし、aiエンジニアはプログラムを書くのではなく「AI(人工知能)学習させるデータを与える仕事」をしなければなりません。

  

例えば、AI(人工知能)のトレーニングフェーズでどの機械学習フレームワークを使うか?大量に取得したデータをいかにうまくアノテーション(高い分析結果を得るためにタギング・カテゴライズ・アーギュメンテーション)を行うか?

 

もしくは、CPU/GPUとAIフレームワークの相性を調べたり、チューニングをどうするのかという点が重要となります。その上で、より良い分析環境、稼働率の高い環境を作り、PDCAをいかに速く回せるかが鍵になります。

  

AI(人工知能)が機械学習(深層学習・強化学習・強化Q学習など)を行うことで得られるデータを活用していく以上、AI(人工知能)が学習しやすいようなデータを与え、aiの学習コントロールする能力を求められるのは当然です。

 

技術者としてプログラムが書けることは、AI(人工知能)を作ることができるとはならず、コーディングすることよりもむしろ、膨大な量のデータから必要なデータを取り出し、AI(人工知能)が上手に学習できる結果を引き出す必要があります。

  

AI開発の現場ではAI(人工知能)の学習状況をどううまく引き出すのか?そう言った視点が重要です。 

AI(人工知能)とはなにか?

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AI(人工知能)は、機械として今まで人間が行なっていた処理を代替してくれます。

具体的には「機械学習」と「深層学習」という機能を通じて実現しています。

 

機械学習|Machine Learning

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機械学習とは、AI(人工知能)に与えられたデータを学習し、推論させることで「人間が学習する状況を機械的に再現すること。」データサイエンスの1分野です。

 

機械による高速学習と推論を続けさせることで、人間では再現できない高度な処理を一部代替することが可能です。

深層学習|Deep Learning.ディープラーニング

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ディープラーニングの技術は、人間の神経細胞(ニューロン)の仕組みを模したシステムであるニューラルネットワークがベースになっています。
 
ニューラルネットワークを多層にして用いることで、データに含まれる特徴を段階的により深く学習することが可能になります。
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2. aiエンジニア概略|AIは何をするのか?

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AI(人工知能)は「データを分析するための一手法」です。

 

aiエンジニアが行う仕事の一種には「お客様からデータを借りて、AI(人工知能)を持ちいて機械学習を行い、分析して、AIで売り上げが上がる方法を見つけて、レポートを出すこと」があります。

 

言い換えれば「分析することが、aiエンジニアの仕事の根底部分」です。

人工知能機械学習もデータサイエンスの一つですから)

 

当然「AI(人工知能)設計・開発を行うエンジニア」や「機械学習/深層学習に特化したエンジニア」などに分岐します。

  

しかし、日本においては「AI(人工知能)を用いて分析業務を行うエンジニア」が多くの割合を占めます。

 

データサイエンスから見たaiエンジニアに必要なスキル

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AI(人工知能)を扱う上で「Python機械学習」の「知識とスキル」は欠かせません。

 

特に、以下の2つのスキルが重要となります。 

  

①データを化学するスキル

仮説を立て、実際に人工知能の学習モデルを作り、評価するなどの試行錯誤を通して「商用に耐えられる精度の高い人工知能学習モデル」を作るスキル

 

②データを操作するスキル

機械学習(深層学習含む)を行うためにデータを加工・前処理・フォーマッティング・データクレンジングするスキル

 

人工知能機械学習はデータサイエンスの一つなので、企業はデータサイエンスの基礎から入り、その後、機械学習を学ばせて、AI(人工知能)エンジニアに育てる流れが一般的です。

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AIエンジニアのスキルを可視化すると・・・

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参照|R&D部部長が語る、ホットリンクにおける「データサイエンティスト定義と求められるスキル」

AIエンジニア(機械学習スキル保有)のスキルを可視化すると、上記イメージになります。
 
AIエンジニア側に必要なのは・・・
 
機械学習を行うスキル+論文リサーチスキル+自社ビジネスへ理解

 

という具合で、統計/機械学習の知識に熟達し、顧客課題を解決する機能を実現するために適切な手法の選定・デモレベルでの実装および妥当な評価を行うことができるエンジニアだと言えます。

 

AIエンジニアを目指す時に求められやすいキャリアは・・・

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AIエンジニアを目指す時に大手求人サイトは上記4つのスキルセットを持つエンジニア、技術者を最も欲しがります。

 

背景としては、上記4つのスキルセットを持つエンジニアはレアポケモン程度しかおらず、どの企業も自社育成・新卒/中途採用で必死に採用しているからです。

 

現状でAIエンジニアを目指す場合は機械学習スキルを中心に技術力を身につけながら、エンジニアリングスキルも合わせて高めていく選択が最も好ましいと言えます。

 

今後、数年の間に少なからず上記4つのスキルセットを持つエンジニアは増える傾向にあるでしょうが、それでも絶対数は少なく、今から目指しておいて損はありません。

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3. aiエンジニアは「プログラムを書く」わけではない

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今までAI(人工知能)エンジニアが何をするのか?

 

具体的にエンジニア・プログラマーとどう違うのかの外観を理解できたと思います。

  

AI(人工知能)エンジニアの根源的な仕事とは「AI(人工知能)を利用したデータ分析業務」なので、プログラムを打ち込むというわけではありません。

 

必要なデータを集め、処理し、操作するので、エンジニアから「データサイエンスを行うエンジニア」へ段階を移行すると考えると良いでしょう。
 

近年では、機械学習ライブラリツール(Tensorflow・Spmphonyなど)の発展で機械学習ライブラリを利用した機械学習エンジニアが増えています。

  

プログラム。ではなく。データを扱い、AI(人工知能)に機械学習させる違いがAI(人工知能)エンジニアにはあると考えると良いです。

 

当然、自社サービスのAI(人工知能)の設計・開発を行うスタープレイヤーもいますが、多くの企業は「機械学習・深層学習」ができるエンジニアを求めています。

 

エンジニアからAIエンジニア・機械学習エンジニアを目指すならAidemy

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エンジニアからAIエンジニア・機械学習エンジニア・深層学習エンジニアを目指していて、学習する機会を探しているならAidemyがおすすめです。

Python基礎から、機械学習基礎、ディープラーニング自然言語処理まで、ブラウザ上でカジュアルにラーニングできます。

 

公式サイト =>エンジニアのためのAI学習サービスAidemy

 

Aidemyでは、8週間の学習期間の中で、これらの解析プロジェクトなどを行えます。

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AIエンジニアは「AI(人工知能)を用いたデータ分析/解析を行うデータサイエンティスト」でもあるので、学習プランの中に実践的なデータ解析を学べるフェーズがあるのは嬉しいですね。

 

今までのシステム設計・プログラミングとはまた違う職種となるAIエンジニアではありますが、さらにエンジニアとして面白い技術を学べるAidemyはおすすめです。

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4. aiエンジニアへ|機械学習・深層学習・業務未経験OKの企業にai転職

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機械学習未経験(ディープラーニング or Q強化学習)から大学・人工知能スクールで学ばずに転職可能です。

 

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例えば、株式会社KUNOでは、AIエンジニア・機械学習エンジニアを募集しています。

 

基本的にAIの開発経験がある方は自社内開発、未経験の方は常駐案件からスタート。

 

まずは得意な分野でスキルを発揮して頂ければと考えていますが、 未経験の方も、常駐案件と並行し、TFUGや当社主催のAIセミナーや勉強会に参加したり、 初級から上級へと幅広い機械学習の知識・スキルを働きながら身に付けていくことが可能です。

 

その後、自社内でのプロジェクトへと移行。 約2年間の勉強期間を想定していますが、成長度合いによっては もっと早く自社内開発へ移行して頂き、みんなで試行錯誤しながら AIプロジェクトを一緒に、楽しく進めて頂きたいと考えています。

 

JavaPHPC++AWSなどエンジニア、プログラマーとして一つの言語を2〜3年程度極めているなら「機械学習に関する知識がなくてもOK。」

 

ITの開発案件からAIプロジェクトへキャリアを進めるフェーズを、各社企業が用意し始めている点が、AIエンジニアが本当に不足しているんだと感じさせます。

 

どの程度の成長フェーズを見越しているのか?

機械学習に関する知見を養う研修期間として、2年程度を見込んでいます。

 

セミナーや勉強会を通じ、スキルを磨いて頂きますが 経験を積んだ後は、上記イベントの運営側として参加頂ける機会なども。

 

また、ゆくゆくは自社内開発をお願いいたしますが その中には自社サービスの開発も含まれています。 現に、自社のエンジニアだけで企画会議なども進めていたりと AIエンジニアの活躍のフィールドはどんどん広がっています。

 

全く機械学習に関する知見がなくても、企業内での学習期間を通じて自社での常駐開発を通じて、AIエンジニアとして活躍可能です。

 

特に知ってほしい点は、大学一年生程度の数学知識とある程度のエンジニア経験があれば、AIエンジニアへと挑戦できる点です。

 

OJT(仕事での成長、学習)を通じてAIエンジニアになるのに、そこまでの専門性を必要としていない点も、やはり興味深いところです。 

  

リクルート・転職サイトで「人口知能・機械学習」と検索

@タイプ転職・Indeedなど有名どころで「人口知能エンジニア・機械学習エンジニア」関連の求人をくまなく探したところ、ほぼ「表立って良い印象を与えるAI開発企業」はいない状況でした。

  

なので、自ら求人サイトで企業を探すよりも、転職エージェントに希望する「企業の言語・求める勤務条件・福利厚生・成長できるのか?」などを伝えておいて、良いなと思えた企業と出会っていく戦法を勧めます。

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5. キャリアアドバイザーに良いAI開発企業を見つけてもらう。

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エンジニアからAI(人工知能)エンジニアへ転職するなら「OJT・研修のしっかりとしたAI開発をした企業でAI開発の経験を積んで、成長する道」がおすすめです。

 

Aidemyという手段もありますが「20万円程度支払う有料のスクール」なので、未経験からAI業界でいちから勉強するのは少し不安だ。と感じるエンジニアが通うべきです。

 

中堅どころのエンジニアとして「次のキャリアを考えつつ、新たにステップアップしたい」「新しい技術を学びたい。触りたい」「もう、うちの会社じゃ学ぶことがない・・・。」と強く感じているなら、十分挑戦できる市場があります。

  

特に急に転職となると焦ってしまうので、事前に転職エージェントに希望条件を伝えておいて、希望のポストが出てきたら連絡を貰うというスタンスを取るのが良いと思います。

 

そして、信頼できるエージェントと緩く繋がっておくと、何かあったらすぐに相談できるようになるため、精神衛生上良い効果を発揮します。

 

オプション(幅広い選択肢)を持っておくと安心感が生まれますので、おすすめです。

 

AI関連のエンジニア採用では、サービス開発の実務経験が重視される

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参照|http://jinzainews.net/articles/XY0PI

 

AIエンジニアの採用状況としては、まだまだAI関連開発経験がある技術者が採用されやすい傾向になると日本人材ニュースは伝えます。

 

しかし、これは大手IT企業へAIエンジニア(開発・研究職)として採用される場合です。

 

多くの企業はAI人材、AIエンジニアのリクルーティングに関しての知見が集まっておらず、現役で開発経験がある技術者を重点的に採用している傾向にあります。

 

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反面、データサイエンス領域の機械学習・深層学習を行うAIエンジニアとしての求人なら、未経験から狙うことも十分に可能です。

 

AIエンジニアの定義が・・・

 

AI関連サービス開発・研究を行う技術者

データサイエンティストとして機械学習を行う技術者

 

などと二分され始めている傾向があり、まだ、確定的なAIエンジニアの定義がなされていないと言えます。

 

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(現役AIエンジニアにインタビューして得たデータに基づくグラフ)

大手から順繰りに求人を出す場合、まだ現状では開発・研究のできる開発職としてのAIエンジニアが主だって求められていると言って良いでしょう。

 

とはいえ、大手以外の企業ならば、機械学習関連スキルを身につけたAIエンジニア(データサイエンティスト)として今のうちから狙っていける職位だと言えます。

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6. aiエンジニア・ai転職サイト選びのコツ

転職サイト選びは大事です。どの転職サイトを選ぶか、によって、出会う企業は変わりますし、年収や転職成功率も違います。

 

本格的に転職することを決めたときには、複数の転職サイトを活用して比較する方がいいですが、転職しようか検討中の段階であれば、まずは自分にあった転職サイトを1つ選び、その転職サイトを中心に求人情報を見ることをおすすめします。

 

おすすめの転職サイトランキングを参考に自分にあった転職サイトを選んでくださいね。

 

第1位 エンジニアのAI業界転職満足度・転職成功率No.1 :レバテックキャリア

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レバテックキャリア」 では業界最大手のAIエンジニア(人工知能エンジニア・機械学習エンジニア・深層学習エンジニア)の求人があり、非公開求人を含めて需要が高まるAI業界を目指す上で良い方向を目指せます。

 

2020年〜2025年に向けてエンジニアにとってAI関連技術の理解を深めることは必須であり、GoogleがCloud Auto MLを無料で企業が利用できるようになったことからもAI(人工知能)業界を目指す方向は今から考えた方が賢明です。

 

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エンジニア/プログラマーに特化した専門求人・IT業界に精通したプロのキャリアアドバイザーがあなたにとって納得できる仕事・企業と出会えるための手厚いサービスをしてくれます。

 

レバテックキャリアは、IT・Web系エンジニア・クリエイター専門の転職エージェントです。 スキルと経験の市場価値を知り尽くしたエージェントが、「強みを活かした転職」を提案してくれます。

 

エンジニアとしてAI業界を目指すならレバテックキャリアは必ず登録しておくエンジニア専門の転職エージェントです。

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レバテックキャリアはエンジニア専門の転職エージェントなので、エンジニアでない場合はWORKPORT を利用することをおすすめします。

 

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aiエンジニアを知るために役立つ記事一覧

この項目では、aiエンジニアを知るために役立つ記事一覧をお伝えします。

 

1. aiエンジニアの資格とは?

aiエンジニアの資格とは?という疑問に答えます。松尾豊氏のディープラーニング協会が発足しているので、エンジニアの方は必見です。

 

2. aiエンジニアに必要な「機械学習/深層学習ツール」とは?

aiエンジニアを目指す方が学ぶべき機械学習ライブラリツールをお伝えします。

 

3. aiエンジニアに必要なスキルとは?

aiエンジニアが習得すべきスキルセットに関してお伝えします。

 

4. aiエンジニア育成ならどこがおすすめ?

aiエンジニア育成に役立つ2つのサイトを比較しています。

 

5. aiエンジニアに必要な資格とは?

aiエンジニアにはディープラーニング協会が定めたE資格がありますが、基本、資格が必要ない職種です。詳細はこちらで参照ください。

 

6. aiエンジニアの仕事とは?

aiエンジニアの仕事内容に関して具体的にお伝えしています。

 

7. aiエンジニアの年収/給料は?

aiエンジニアの年収・給料に関してお伝えします

  

8. エンジニア・システムエンジニアが人工知能(AI)がAIエンジニアへ!

エンジニア・システムエンジニアがAI(人工知能)エンジニアへ学習しながら目指せる方法をお伝えしています。

 

9.機械学習エンジニアになる方法

詳細 => 機械学習エンジニアになるには?|未経験から機械学習スキルを身につけてエンジニア、プログラマーがAI(人工知能)xデータ解析のエキスパートへ - テクニティノイモシニ

 

10.大学生がai研究に携わる勉強がしたい

詳細 => 大学生が人工知能(AI)の研究に関わる勉強や仕事をやって行きたい!|理系大学生・国立大学生・私立大学生などAI(人工知能)を学部生の間に学ぶならAidemy! - テクニティノイモシニ

 

11.機械学習エンジニアに新卒採用されたいなら「エンジニアとしての開発力」を磨け!|エンジニアの力に機械学習スキルがaddonされる必要があります。

詳細 => 機械学習エンジニアに新卒採用されたいなら「エンジニアとしての開発力」を磨け!|エンジニアの力に機械学習スキルがaddonされる必要があります。

 

12.AI(人工知能)&Pythonを無料学習!Aidemyプログラミング学習サービスでaiエンジニアを目指せ|Python機械学習スキル・ディープラーニング(深層学習)を0から学べ、ai学習が加速する

詳細 => AI(人工知能)&Pythonを無料学習!Aidemyプログラミング学習サービスでaiエンジニアを目指せ|Python・機械学習スキル・ディープラーニング(深層学習)を0から学べ、ai学習が加速する

 

13.データサイエンティストになるには?未経験からデータサイエンススキルを身につけデータ分析/解析のプロフェッショナルへ!

詳細 => データサイエンティストになるには?未経験からデータサイエンススキルを身につけデータ分析/解析のプロフェッショナルへ!

 

14.機械学習エンジニアになるには?|未経験から機械学習スキルを身につけてエンジニア、プログラマーがAI(人工知能)xデータ解析のエキスパートへ

詳細 => 機械学習エンジニアになるには?|未経験から機械学習スキルを身につけてエンジニア、プログラマーがAI(人工知能)xデータ解析のエキスパートへ

 

15.AI(人工知能)エンジニアへ転職、就職したい技術者向け記事まとめ|エンジニア・プログラマーに向けたおすすめ情報

詳細 => AI(人工知能)エンジニアへ転職、就職したい技術者向け記事まとめ|エンジニア・プログラマーに向けたおすすめ情報 - テクニティノイモシニ

 

16.AIエンジニアの求人の探し方とは?|高度先端IT人材技術者としてAI(人工知能)エンジニアはどの程度の価値があるのか?

詳細 => AIエンジニアの求人の探し方とは?|高度先端IT人材技術者としてAI(人工知能)エンジニアはどの程度の価値があるのか? - テクニティノイモシニ

 

17.AI人材になる方法

詳細 => AI人材になる方法|エンジニア・プログラマー・技術職・非技術職がAI人材へと転身するにはどうするべきか? - テクニティノイモシニ

 

18.AIエンジニアの将来性とは?

詳細 => AIエンジニアの将来性とは?AI(人工知能)エンジニアが機械学習スキルを獲得することで得られる市場将来性に関して - テクニティノイモシニ

 

19.機械学習エンジニアの年収とは?

詳細 => 機械学習エンジニアの年収とは?機械学習エンジニア(Machine Learning Enginneer)の給料感と今後の年収上昇比率に関して - テクニティノイモシニ

 

20.大手IT企業にAIエンジニアとして就職、転職するには?

詳細 => 大手IT企業にAIエンジニアとして就職、転職する理由とは?|AI(人工知能)業界は注目を集めつつ、AI技術的成長とAI市場の掘り起こしが起き続けます。 - テクニティノイモシニ