AIエンジニアになるには?【AIエンジニアは市場価値高い】


 

AIエンジニアになるにはどうしたらいいのかな?最近優秀なAIエンジニアには、新卒でも年収1000万円出す企業も出ていて興味があるよ。これからのAIエンジニアの需要についても知りたいな。こんな疑問にIT業界5年でAIエンジニアとも働くことがある僕が解説します。

 

AIエンジニアになるには、まず大学選びからが重要ですね。

ほぼほぼ機械学習エンジニアやデータサイエンティストは 情報系、計量経済、経営工学あたりの出身者が多い印象

さらに社会人やりながら大学院にも通っている人ばかりで、怖いほどの勉強量です これら以外の人はスクールかな。独学はきつそう

 

結論、AIエンジニアになるには、大学で情報系や計量経済などAIやデータサイエンスと親和性の高い学部に入る、②データサイエンス系のスクールで学ぶ、の2択だと思っています。これは僕の周りのAIエンジニアのパターンはどっちかしかないのでほぼ蓋然性が高いと思います。

 

AIエンジニアに独学でなるのはかなりしんどいかと…。今回はAIエンジニアになる方法以外に将来性なども解説していきます。

 

市場価値が高いAIエンジニアとは

 

AIエンジニアって市場価値が高い人材として認知されていまよね。そんなAIエンジニアをまずは紐解きます。

 

AIの活用考えると、コスト高いもののリプレイスが多いから考え方的に間違いないだろうな

効率化、自動化はコスト高い対象に使ってこそ効果あるし なんなら再現性も高くなってくだろうから、AIエンジニアの将来性は明るそうだな…

そのせいで職を失う人はかわいそうではあるが仕方ないよね。

 

AIエンジニアについて

まずAIエンジニアとは何かというと、人工知能(AI)を活用して、予測や解析のアルゴリズムを実装するエンジニアですね。Pythonあたりを使うのが多いと思います。

 

技術用途で言うと、画像解析や、レコメンドエンジンの開発などが主な適用範囲ですね。分野によっては人間以上に精度の高いアルゴリズムを作れるので、囲碁とかで人間より強いAIができていたりします。

 

なので、分野によってはかなり生産性があがる期待があります。またハイスキルなので市場価値も高いのがAIエンジニアですね。

 

なぜ市場価値が高いのか?

 

そんなAIエンジニアはなぜ市場価値が高いのか?端的にいってスキルレベルが極めて高いから、そして結果的に需要に対して人材供給が少ないからですね。

 

AIエンジニアって、統計モデリングスキル、プログラミングスキル(しかも人工知能系の)、ビジネス理解、この辺が3種の神器と言われています。

 

でこの3つを兼ね備えている人材ってそうそういません。一方でAI活用のビジネスは増えてきているので、需要と供給のバランスが崩れる。そして市場価値が爆上がりするわけですね。

 

データサイエンティストは、統計、プログラミング 、ビジネスが三種の神器とは言われるが

3つある人そうそういないし、だいたいビジネスはビジネスサイドの人が課題設定して分業制だから、

黙って前者二つ優先でよいのでは?としか思わない。それだけでもスーパーな人材になれるし十分でしょ

 

ちなみに、DeNAがAIエンジニアの新卒に対して年収1000万円を提示したニュースは結構有名ですよね。この人、東大院生で国際学会に論文出しているレベルなので超即戦力です。これは市場価値高いですよ。

 

ディー・エヌ・エー(DeNA)のAI部門を統括する山田憲晋AIシステム部長が、そう説明する。同社では2017年、高いAI知識を持った学生のための採用枠「エンジニア職AIスペシャリストコース」を設けた。同社の新卒エンジニアは年俸500万円がベースだが、このコースは「600万円以上、最高1千万円」だ。
引用:DeNAがAIエンジニア新卒に年収1000万円

 

AIエンジニアになる難易度は高い

そんなAIエンジニアになるには相当の努力が必須ですね。簡単にはなれないですね。これだけの市場価値なので難易度は高いです。

 

数学も難しいですし、プログラミングも難しいです。AIエンジニアになっている人たちって、情報系や計量経済の論文で成果を出せているレベルなので難しいは難しいと思いますね。

 

僕も独学である程度勉強しましたが、線形代数や統計、微分をちゃんと理解しないと意味が分からないですし、付け焼刃な知識では身にならないと思います。

 

とはいえ、、AIエンジニアのキャリアが開ければその時のリターンは現状ではかなり大きいですし、これからの時代を生き抜くためにも役立つとしか言いようがないです。じゃあそんなAIエンジニアになるにはどうしたらいいのか?身の回りの事例とか僕自身の経験も含めて解説します。

 

AIエンジニアになるには?

 

市場価値の高いAIエンジニアになるには、相当な努力が必要ですが基本的には、①大学で学ぶ(情報系や計量経済など)、②データサイエンス系のスクール(AIを学べるプログラミングスクール)に通う、この2点ですかね。独学は相当しんどいです。

 

情報系、計量経済などの学部に入る

1つ目は、情報系や計量経済の専攻に入り大学で学ぶ、ですね。多くのAIエンジニアってもともとこういうバックグラウンドがある人が多いです。というのも、めちゃくちゃAIって学術研究が仕事に直結する分野なので多いんですよね。

 

ただこの方法って、いま高校生だったり現役大学生だととりえるんですけど、既に社会人の場合はなかなか難しいですよね。働きながら情報系の大学院にいくのってかなりしんどいです。あくまで学術を学ぶので、実務的なスキルが伸びる部分で言うと非効率だったりもします。
本質的には学術の最先端を研究するのが本筋ではありますけどね。コストが高いです。

 

 

現役AIエンジニアも働きながら学んでます

ちなみに、、、現役のAIエンジニアも働きながら学んでいますよ。主に大学院に進んでより専門性の高い内容を学んでいますね。経営とデータサイエンスを学べる大学院進学が多いですね。

 

なので、AIエンジニアはエンジニアの中でも生涯学習の必要な職種です。それでも仕事内容は楽しいでしょうし、年収も高いので通うんでしょうね。

 

まあ学んだ内容がそのままスキルに直結して、年収にも反映されやすいのがAIエンジニアなのでこういう風に働きながら学ぶのは鉄則なんでしょうね。

 

データサイエンス系のスクールに入る

2つ目は、データサイエンス系のスクールつまりAI(統計、機械学習など)やプログラミングを学べるスクールに通うのが現実的ですね。

 

大学で学ぶのと違って、実務に直結する部分を中心に学ぶので時間的なコストもまだ少ないです。ゴールが実際にAIエンジニアとして転職するだったりするので目的にもフィットしています。

 

データサイエンス系のスクールでは、DIVE INTO CODEが有力ですね。テック系ユーチューバーの勝又さんもおすすめしています。DIVE INTO CODEでは、機械学習とPythonを学べますしケース実演も学べるので実践的なんですよね。

 

 

 

こんなやりとりがあるんですけど、DIVE INTO CODEは機械学習とプログラミングを学べるコースがありAIエンジニアになる上で検討候補としておすすめですね。また知名度も高いので運営としてもしっかりしているので安心です。

 

独学はかなりしんどい

最後はもちろん独学はあるんですが、、、かなり厳しいと思います。数学に相当自信があって大学の講義にでなくてもテストで90点とかとれる自信があれば別ですが、正直おすすめしないっす。

 

僕も統計と線形代数から独学でチャレンジしましたが、徐々に意味不明となりました。AIってベースの知識をちゃんと理解しないと難しいと思います。なんて言ったって数式だらけですし、その数式を理解できないとAIエンジニアにはなれませんから…。

 

まとめ

 

ということでAIエンジニアになるにはどうしたらいいかを解説しました。難しいのは事実ですが、AIエンジニアになれれば将来は明るいです。ソフトバンク孫さんもAI関連のベンチャーにがっつり投資していますし、今後もどんどんAI活用が進むと思いますね。

 

ソフトバンクグループの孫正義社長(兼会長)が7月18日、イベント「SoftBank World 2019」に登壇し、「日本はAI後進国になってしまった」と話した。同社は“10兆円ファンド”こと「SoftBank Vision Fund」(ソフトバンク・ビジョン・ファンド)を立ち上げ、世界中のAI関連のユニコーン企業に相次いで投資しているが、孫社長は「投資したくても、日本ではそうした企業がまだ生まれていない」と指摘。「手遅れではないが、目覚めないといけない」と主張した。
引用:ソフトバンク孫社長がAI投資加速
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