未経験でもなれる！AI（人工知能）エンジニアで必要なスキル7つ

自動運転技術や検索エンジンの最適化など、現在はやりのAI（人工知能）の技術に興味がある方も増えています。その中でAI（人工知能）ってかっこいい、ぜひ開発に携わりたい、という方なら、一度はAI （人工知能）エンジニアになりたいと考えますよね。

AI（人工知能）エンジニアになるためには、AI（人工知能）の知識だけでなく、プログラミングや機械学習（データを反復的に学習させ、パターンを見つけ出すこと）などのさまざまなスキルや知識をつけていく必要があります。

とくに、IT業界で働いたことがなかったり、情報科学系大学・大学院出身ではなかったりと、AI（人工知能）にこれまで全く接点のなかった未経験の方の場合、多くのことを学ぶことが求められます。では、実際にAI（人工知能）エンジニアになるためにはどのようなスキルや知識を身に付ける必要なのでしょうか。

そこで今回は、未経験の方がAI（人工知能）エンジニアになるために特に必要なスキルを7つ解説します。ますはじめに、数学について見ていきましょう。

必要なスキル①：基本的な数学の知識
必要なスキル②：Pythonを始めとした、プログラミング言語の知識
必要なスキル③：SQLを使ったデータベースの運用
必要なスキル④：基本的なビッグデータ解析
必要なスキル⑤：機械学習の基礎知識
必要なスキル⑥：論文を読むための英語
必要なスキル⑦：新しい知識を吸収する、貪欲な知識欲

必要なスキル①：基本的な数学の知識

意外に思われるかもしれませんが、AI（人工知能）エンジニアとなるためには数学の勉強が欠かせません。

というのも、AI（人工知能）において重要な機械学習や先端技術の領域を理解し、扱う上では数学の知識が必要とされるからです。必要とされる数学の知識は微積分や線形代数、確率論・統計学で、おおよそ大学2年生レベルのものが要求されます。

文系の方の中には、数学はどうにもとっつきにくい、アレルギーがでる、と感じる方もいらっしゃいますよね。しかしAI（人工知能）エンジニアとなる上では、深い理解が必要というよりは、おおまかな理解ができており、必要ならば自分で調べて解決できる、というレベルまでで問題ありません。ですから数学が苦手な方は、今は簡単で分かりやすい書籍などもあるので、そこから手を付けていくのも手です。

さらに数学の勉強の際には、実際に紙とペンで問題を解きながら理解していきつつ、面倒がらずに、コツコツと地道に勉強していきましょう。また、勉強に当たっては、初心者の場合、ウェブよりも体系的に構成されている書籍の方がオススメです。

※数学の必要性についてはこちらの記事でも紹介されています

2番目は、プログラミングのスキルについてです。

必要なスキル②：Pythonを始めとした、プログラミング言語の知識

AI（人工知能）エンジニアにとってプログラミングのスキルは必須といえます。例えば、プログラミングは、機械学習に必要なデータの前処理をするために必要だったりします。

ちなみにプログラミング言語の選び方ですが、Pythonという言語がAI（人工知能）の開発現場でよく用いられているためおすすめです。PythonにはAI（人工知能）の開発によく利用されるライブラリ（汎用性の高いプログラムを再利用できるように切り出したもの）もそろっており、AI（人工知能）の学習にも実際の開発にも使い勝手が良いです。

Pythonについて知りたい方は、こちらの用語集でもしっかり解説していますので見てみましょう。

Python

AI（人工知能）に関する記事を読んでいると、Python（パイソン）という単語をよく見かけますよね。AI（人工知能）もプログラミングも全く知らない人が見たら、「何なのこの横文字・・・・ピーチョン？」そんな風に読んでしまってもおかしくないかもしれません。今回は、「Python（パイソン）」についてお伝えします！！

数学と同様、プログラミングの学習でも書籍などのテキストに沿って、実際に手で動かしてみることが、スキル定着の上で大切になります。習うより慣れろ、学問に王道なし、というところですよね。

また、Python以外のプログラミング言語の知識を要求される機会があるため、必要に応じて様々な言語を学ばなければなりません。

3番目は、データベース運用のスキルについてです。

必要なスキル③：SQLを使ったデータベースの運用

AI（人工知能）の開発では機械学習だけでなく、大量のデータ（ビッグデータ）を扱う必要が出てきます。与えたデータによりAI（人工知能）が最適解を導いたり、未来を予測したりします。

そのため、AI（人工知能）エンジニアは主にデータをデータベース（データを集めたもの）から頻繁に出し入れしなければならず、そのための知識が必須となってくるのです。

データベース上のデータを取扱うためにはSQLというプログラミング言語のようなものを扱えるようにならなければなりません。また同時に、MySQLなどのデータベースを管理するシステムについての知識や技術も必要となります。

そしてSQLを学ぶためにはデータベース管理システムに学ばなければならず、その逆もしかりであるため、両者は並行して学んでいきます。さらにまた、AI（人工知能）エンジニアは、データベースのデータだけでなく、Webサイトに掲載されている情報を収集して活用することもあり、そのために必要なスクレイピングという技術も必要となってきます。

スクレイピングには先ほど紹介したPythonなどのプログラミング言語のスキルが必要となってくるので、先にそちらの技術を身に付ける必要があります。

4番目は、ビッグデータ解析のスキルについてです。

必要なスキル④：基本的なビッグデータ解析

データの取得だけではなく、どのような学習をさせるのか、最適なデータは何か、を考えることもAI（人工知能）エンジニアにとって必須のスキルといえます。そのため、まずはAI（人工知能）エンジニアがどのようにビッグデータを解析するのか知っておかなければなりません。

ビッグデータの解析手法の例を挙げると、クロス集計、ロジスティック回帰分析、決定木分析などがあります。これらは基本的な解析手法であり、他にもたくさんの解析手法が存在し、その時々で最適な手法を選択しなければなりません。勉強することは多いですが、大切なスキルとなるため、きちんと学習しておきましょう。

5番目は、機械学習の基礎知識についてです。

必要なスキル⑤：機械学習の基礎知識

冒頭でも述べたように、AI（人工知能）エンジニアになるためには、機械学習についての基礎知識やスキルを取り入れることは避けて通れません。そして機械学習でディープラーニングを用いる際には、数学やプログラミングの知識が求められます。そのため機械学習について学ぶためには数学やプログラミングについてのスキルが必要とされるので、先にそちらを習得しましょう。

機械学習を知らない・・・、という方は、そもそも機械学習は何であるのか、基礎の基礎をまずは勉強することをオススメします。詳細な学習に入る前に、全体を俯瞰（ふかん）した方がはかどりやすく、挫折せずに済みます。

また、scikit-learnを始めとした機械学習において活用したいライブラリがPythonにはあるので、Pythonや数学の学習と共に触れていくと良いでしょう。また、ディープラーニングにはTensorFlowといったフレームワークと呼ばれる効率的な開発を支援する機能を用いるのでその勉強も必要です。

6番目は、英語の知識についてです。