目次
1.AIエンジニアの仕事内容
2.AIエンジニアに向いている人とは?
3.AIエンジニアになるメリットとは
4.AIエンジニアの将来性とは
5.AIエンジニアに必要なスキル
6.AIエンジニアになるための勉強法
7.AIエンジニアになるため大学は必要か
8.AIエンジニアになる方法はAIエンジニアの仕事をすること
9.AIエンジニアに未経験から転職できるのか?
10.AIエンジニアの求人と選び方
11.AIエンジニアの採用は2018年後半から本格化
12.AIエンジニアにおすすめの転職エージェント
13.AIエンジニアになる3ステップ
さいごに

2017年度は、大企業が人工知能の実証実験に取り組んだ1年でした。プレスリリースからは、その成功可否までは分かりかねますが、現場のAIエンジニアの苦労が偲ばれるところです。

失敗案件が続き、企業の投資意欲が落ちることも懸念されましたが、日本株式会社の投資意欲は依然として高水準です。

2018年度は、多くの業界で本格的に人工知能が導入が進んでいくでしょう。つまりAI人材の不足感は、より高まります。「AIで何をやるのか」を決める上流側の人材と、「AIで学習済みモデル」を作る人材の両方とも足りないようですが、事業会社側でAIの理解がそれなりに進んでいることもあり、特に後者が足りない印象です。

企業のAIリテラシーは高まっているものの、AIをプログラミングすることにはまだまだ抵抗感が高いようです。元々システム開発を外部委託している企業が多いので当然かもしれません。つまり、AIエンジニアの需要はとても高いという事です。

1.AIエンジニアの仕事内容

AIは「データ分析の一手法」です。データから法則を見つけることができます。

そのためAIエンジニアの仕事内容は、「AIを用いてデータを分析し、企業の収益に貢献できる方法を見つけること」です。

これまでのシステム開発では、SEが仕様を固め、プログラマーが仕様通りにプログラムを作っていました。
一方、AIエンジニアは、データから法則やルールを見つけ出すことが仕事です。つまり、プログラミングスキルに加え、実験的な試行錯誤が求められます。成果物は、「学習済みモデル」です。学習済みモデルを情報システムに埋め込むと、AIを搭載した情報システムや機械を作ることが出来ます。

ちなみに、AIエンジニアのタイムスケジュールは、以下の感じです。

  9:30 出社してメールチェック
11:00 業務担当と打ち合わせ。データ分析で何を知りたいのかヒアリング。
12:00 昼休み
13:00 業務担当から貰ったデータを眺めてみる。グラフを作ってデータを理解する。
14:30 pythonでコードを書いて学習済みモデルを作ってみる。精度出ない。
16:30 データ分析続き。試行錯誤したら精度が上がったので、学習済みモデルを保存する。
17:30 業務担当向けレポート作成。分析結果をまとめる。
19:00 帰宅

AIエンジニアの仕事とは、プログラムを書くことではありません。顧客の要望に沿ったモデルを作ることが仕事です。pythonのコードや機械学習アルゴリズムは、モデルを作るための道具です。

料理で例えると、データが食材、pythonや機械学習アルゴリズムは調理器具です。おいしい料理(モデル)を作るためには、良質な食材と調理器具への習熟が必要になります。

2.AIエンジニアに向いている人とは?

AIエンジニアの仕事は、データを分析してビジネスに貢献する方法を見つけることでした。いわばビジネスの天気予報士です。

なかなか面白い仕事なのですが、では誰もがAIエンジニアに向いているわけではありません。私自身もAIエンジニアを育成に携わっていますが、向き不向きは色濃くあると感じます。

そのため、AIエンジニアに向いている人の特性を整理してみました。
人工知能ブログ画像2

未経験からAIエンジニアを目指すのであれば、最低3つ以上当てはまっていて欲しいです。2つしか当てはまらないなら、別の道を探した方がいいかもしれません。

例えばですが、もしあなたが、20代で、独学で機械学習の本を読んでいて、pythonのプログラムを抵抗感なく読めているのであれば、ぜひそのまま勉強を継続してください。

断言します。あなたには適性があります。私はそんな人材をこれまでAIエンジニアに育成してきたのです。

3.AIエンジニアになるメリットとは

AIエンジニアは、給料がとても高いことや休みが取りやすいなど、待遇面がかなり良いことはメリットの一つです。これは、世の中のニュースで十分に知れ渡っているので、ご存じの方も多いかと思います。

東洋経済オンラインの「年収5000万円もザラ、米AI人材のヤバい報酬 」によると、海外のAIエンジニアに30万ドル〜50万ドルの年収で採用しています。

bloombergの「日本のIT人材も海外並みの高給に?年収1億円も登場」によると、中国のベンチャー企業では、技術系人材の年収が3億円を超え、米グーグルの親会社アルファベットの自動運転開発チームのエンジニアは120億円以上を得るなど、非常に高額な年収が提示されています。

日本でも、「ゾゾタウン」のスタートトゥディが、AIや機械学習、ロボット工学の技術に秀でた天才を、最高年収1億円で最大7人採用するとのこと。
加えて、同400万-1000万円の「逸材」枠で最大50人の募集もあります。


また職場環境が良い雰囲気のところが多いです。
AI開発の仕事を一言で言うと、データを元にした仮説検証なので、職場は大学の研究室のような雰囲気です。個人の知恵や考え方を尊重する風土が出来上がっています。価値の源泉は、AIエンジニアのスキルと経験のため、会社としても尊重せざるを得ないのです。

もう一つメリットがあります。私自身AIエンジニアになって一番うれしかったことは、周囲からの評価が劇的に良くなったことです。

人工知能の注目が高まっていることもあり、いろんな人が人工知能の話を聞きたがっています。相談を持ち込んできます。多くの人が、自分の意見を聞いてくれ、尊重してくれるので、承認欲求が満たされます。卑弥呼になった気分です。
人工知能ブログ画像3
ただこれは、私がすごいのではなく、ただ単に時代の流れ(=需要が高く社会的価値の高い仕事を選ぶ)に乗っかっただけです。

4.AIエンジニアの将来性とは

これまでシステム開発では、人間が仕様書を書いてプログラムの機能を定義していました。
一方、AIや機械学習では、データからプログラムを導きます。人間が機能を考えるのではなく、AIが機能を定義しています。

これまでの機械学習は、データ量が少なかったりアルゴリズムがあまり賢くなかったりと、人間を超えるプログラムを作ることは難しい状況でした。がんばっても人間と同じくらいの賢さを覚えらせることが精一杯でした。

しかし、最近のデータ量の爆発的増加とアルゴリズムの進歩により、だんだんと局所的に人間の賢さを超えるAIが出てきました。画像分類の精度が、人間の識別能力を超えたことはその好例です。

そしてAIは指数関数的に技術的発展を遂げています。すると、人間が考えた仕様書よりも、AIが作ったプログラムの方がはるかに賢くなっていきます。グラフにすると以下の通りです。

機械学習とは10

お伝えしたいことは、人材不足感の高まりから現在のAIエンジニアの給与も悪くないのですが、今後のAIの発展によって、SEの給与とAIエンジニアの給与差は拡大していく可能性が高いという事です。

これから先、仕様書の通りに開発するエンジニアと、AIを開発できるAI技術者のどちらが将来性があり、どちらが価値を生むか明らかではないでしょうか。

サイバーエージェントやDeNAなどが、職種別採用でAIエンジニアに高給を出すのは現段階ではマイノリティですが、今後こういった企業が増えてくるでしょう。


5.AIエンジニアに必要なスキル

AIエンジニアになるには、最低限4つのスキルが必要です。簡単に言うと、「プログラミング」と「機械学習」の知識です。

①pythonでコードが書ける

Pythonはスクリプト言語のため、基本的にはプログラムを書いた順に処理を行います。そのため、人間の論理的思考に近いです。

②機械学習ライブラリが使える

・numpy, pandas, matplotlibでデータ操作や解析ができる(特にpandasが重要)
・scikit-learn, chainerで学習ができる

③機械学習・統計の知識がある

・教師あり学習と教師なし学習
・前処理、特徴量設計、学習と評価
・正規分布、標準偏差、分散
・相関係数、重回帰分析、ロジスティック回帰
・決定木、サポートベクトルマシン、ランダムフォレスト
.・ディープラーニング

④機械学習の数学の知識がある

・線形代数、ベクトル、行列
・微分
・確率

他にも、SQLやAWSなどインフラ回りの知識、自然言語処理や画像処理の知識もありますが、csvに収まる構造データを扱う場合はとりあえず不要です。
ただ最低限必要な知識が4つもあるので、機械学習に挫折する人が多いです。

参考記事:これだけは知っておけ!PythonでAI開発の基礎まとめ

6. AIエンジニアになるための勉強方法

「機械学習」と「プログラミング」を、ゼロから独学で勉強する方法を解説します。

STEP1 機械学習の基礎知識

まずは機械学習の基礎をざっくり学ぶ。教師あり学習と教師無し学習、回帰と分類など、初心者向け解説サイトをいろいろネットサーフィンして機械学習のイメージを掴む。

初心者が一番最初に読む本は、松尾先生の「人工知能は人間を超えるか」です。機械学習や人工知能の書籍はたくさん出版されていますが、いまだにこの本を超える入門書はありません。


STEP2 開発手法の知識

機械学習の成果物である「学習済みモデル」の作り方を学ぶ。4つの工程があるので、それぞれ何をするか把握する。機械学習の作り方は、実務家が集まるslideshareやQiitaに情報が集まっている。

・データの前処理・・・テーブル結合、欠損値の補完、外れ値の削除
・特徴量の設計・・・特徴量の選択、相関係数の算出、ランダムフォレストの評価
・モデル開発・・・特徴量をディープラーニングやSVMで学習
・モデル評価・・・交差検定、混合行列で評価

STEP3 プログラミングの知識

Pythonの基礎文法と、scikit-learn、pandas、numpyなどPython用ライブラリのAPIの理解する。

プログラミングは慣れの部分が大きいので、paizaラーニングとかでひたすらプログラミングに触れる時間を作る。
pythonがある程度理解出来たら、scikit-learnのコードを写経して理解していく。おすすめの書籍は「pythonで始める機械学習」。お金がなければ、ネットのコードを写経していく。


STEP4 機械学習アルゴリズムの知識

機械学習アルゴリズムは、まず決定木、ランダムフォレスト、SVMあたりを理解していく。決定木は直観的にわかるので最初に学びたい。SVMやロジスティック回帰も分類問題ではよく利用されるので理論的な部分含めて理解したい。

本丸のディープラーニングの知識は、ネットで分かりやすい解説がたくさんあるので、しっかり読み込んで理解したい。一番のおすすめ書籍は、「ゼロから始めるディープラーニング」。お金がなければ、ネットだけでもOK。理論を解説してくれている論文もネットに転がっているので、斜め読みすると理解が進む。




7.AIエンジニアになるため大学は必要か

「AIエンジニアになるため大学に入り直した方が良いですか」と聞かれます。

もしあなたが人工知能の研究者を目指すならば、研究機関である大学に入った方が良いでしょう。しかし、実務でAIの開発を行う「AIエンジニア」を目指すのならば、特に入る必要はないと思います。

もちろん大学に入ることで、先生に教えてもらえますし、一緒に学ぶ仲間が出来ますし、体系的な知識を習得することが可能です。

しかし、すべて大学でなければ得られないというわけではありません。極論すると、AIを学ぶためには、パソコンと本とネットがあればよいのです。高額な実験装置が必要なわけではないからです。

むしろ現在は、良質な本を読んだり、Udemyなどで超一流講師のオンライン講座を受講した方が、はるかに学習効率が高いでしょう。


8.AIエンジニアになる方法はAIエンジニアの仕事をすること

AIエンジニアになる方法は、AIエンジニアの仕事をすることです。具体的には、上司に「データ分析業務をやりたい」と提案することです。

例えば現職が営業職であれば、見込み顧客の選定や、実際の営業活動、顧客管理をされているかと思います。つまり、社内に顧客データや営業データが蓄積されています。

そこで上司に、「データを分析させてください」と提言してみてはいかがでしょうか。上司は今の営業結果に満足していないはずです。営業活動のどこがネックになっていて、どうすれば収益が上がるのか提言してあげれば喜んで聞いてくれるでしょう。

例えば、エクセルで相関係数を算出するだけでもいろいろ見えてきます。
(Excelに"データ分析"をアドインしてください)

提案時のコツは、ディープラーニングが使えることをアピールすることです。上司は、なんで分析経験のない人間に、わざわざ分析させなければならないんだと思っています。しかし、ディープラーニングが出来るとなれば話が違います。上長もびっくりっして許可してくれるかもしれません。

ちなみにディープラーニングを使うだけなら簡単です。以下の記事をご参考ください。
参考記事:scikit-learnのディープラーニング実装簡単すぎワロタ

分析結果は担当メンバーや上長に見てもらいましょう。レポートにまとめられると最高です。そうやってご自身のキャリアにデータ分析の色をつけていくのです。繰り返していけば、データ分析の仕事を振られることもあるかもしれません。データ分析の経験と職歴は、転職でも大きな武器になります。

9.AIエンジニアに未経験から転職できるのか?

一般論として、未経験から新しい職種に転職することは、難しいと言われています。
理由は、未経験からの転職は会社として育成コストがかかるからです。そのため、すぐに即戦力として働いてくれる経験者を採用したいと企業は考えています。

そのため、今の職場でAIエンジニアの仕事ができれば、経験者として採用してもらうことが出来ます。しかし、なかなか難しい人もいるでしょう。その場合、

未経験だとしても、実質的にはすぐに経験者として仕事ができる

という、ロジックの構築が必要です。

具体的には、あなたのこれまで職歴から、AIエンジニアで活かせる経験を見つけるという事です。そのために、以下の2つを提案します。

①自分のビジネス経験を棚卸する

AIエンジニアには、「プログラミング」、「機械学習」の他に「ビジネス」の知識も求められます。

もしあなたが、Pythonと機械学習を勉強されているのであれば、「プログラミング」と「機械学習」の部分は、最低限の知識は身に付けられると思います。

学んだスキルの評価や、独学で勉強できるマインドは、面接官からも高く評価されます。しかし経験者と比べ、転職時に大きな武器にはならないでしょう。

しかし、これまでの会社員経験で、豊富な業界知識があったり、顧客折衝の経験があれば、「ビジネス」スキルとして大きな強みになります。例えば営業職で、顧客の課題を整理して解決した経験があれば、AIの専門会社から高く評価されるでしょう。

なぜなら、機械学習の問題設定には、顧客課題の整理が必要ですし、機械学習の特徴量設計では、業務知識が必要だからです。

またAIエンジニアとは、顧客から受託を受けてデータ分析を行う人ですので、顧客に詳しかったり、顧客からヒアリングする経験は非常に貴重です。

ですので、過去の自身の経歴を棚卸し、特にビジネス観点で、AIエンジニアの仕事に活かせる経験がないか棚卸ししてみてはいかがでしょうか。

②なぜAIエンジニアになりたいのかを整理する

志望動機は、面接で必ず聞かれます。
その際に、「AI開発の仕事が楽しくて、専門でやりたいのでAIエンジニアに転職したい」
と言うロジックが必要になります。

もし現在Pythonと機械学習を勉強されているならば、勉強していて面白かったことや楽しく感じたことは、メモに残しておくことをお勧めします。
(経験談ですが、残しておかないと忘れてしまいます)
また、なぜ機械学習に興味を持ったのかを、本音ベースで整理してみてください。

仕事で最も大事なことはモチベーションです。
本当にAIエンジニアの仕事を楽しくできるかどうかは、面接官も気にしておりますし、あなたの仕事人生に影響するはずです。ですので、ご自身の興味関心を改めて整理してみることをおすすめします。
マイナビ  

10.AIエンジニアの求人と選び方

最近のAIエンジニアの求人は、大きく3つに分かれます。

①大手メーカーがAI開発を内製するためAIエンジニアを採用する求人
②IT企業やデータ分析専業企業などベンダ系企業の求人
③インターネット企業などAI開発を内製するためAIエンジニアを採用する求人

①大手メーカーの求人

AIエンジニア職の枠でも、正直入社難易度はやや高いように感じます。しかし、AIエンジニアの供給が少ない事もあり、今後ハードルが下がってくると予想されます。
これまでは自動車メーカーや電機メーカーがAIエンジニア採用の主力でしたが、採用したい企業の幅が広がってきています。

やはり大企業は、まだまだ高給で福利厚生も手厚く、安定感があり、周囲の人材レベルも高いです。毎日安心して働けるという事は、何物にも代えがたいものです。大企業に入りたい方にとって、これからチャンスが多くなってくるでしょう。

②IT企業やデータ分析企業の求人

もしAIエンジニアとして腕を磨きたいと思われる方は、老舗のデータ分析企業が一番おすすめです。周囲のレベルが高いため、非常に短期間でAIや機械学習のスキルを身に付けることが出来ます。
また、1社だけではなくいろいろな会社の案件に関われるので、得られるスキルの幅も広いです。

現在20代のITエンジニアの方で、これからAIエンジニアを目指す方は、データ分析専業の会社をおすすめします。

③インターネット企業の求人

インターネット企業は、多くのデータを保有しているため、AIエンジニアを積極採用しています。人材レベルと待遇はとても高いです。腕に覚えがある方は目指してみても良いかもしれません。

自分の周りにどれだけ優秀な人がいるかで、成長速度は大きく変わってきてしまいます。そのため、妥協せずに求人先を吟味することをお勧めします。 

参考記事:AIエンジニアの求人の選び方とは?|大企業で人工知能の導入が加速し転職チャンスが広がる

11.AIエンジニアの採用は2018年後半から本格化

冒頭にもお話ししましたが、AI人材の採用が本格化するのは2018年後半からでしょう。大企業のPoCが一巡して必要なスキルセットを理解し、人材戦略に落とし込めるようになるのがそのあたりだからです。

現在の人工知能プロジェクトで最も大きな課題は、AIエンジニアの不足です。大企業中心にお金を出したいという企業はかなりありますが、肝心の人材がどこにもいないのです。異常な需要過多です。

現在の転職市場でAIエンジニアは、ちょっと信じられないくらいモテます。迷惑メールと思われる勢いで採用やヘッドハンティングの連絡が来ることでしょう。

今のうちに転職エージェントに相談しておけば、良いAI案件に関われる可能性があります

転職エージェントとは、あなたの代わりに企業を探し、あなたの代わりに企業に売り込んでくれる人のことです。転職希望者は無料で利用できます。そのため、どんなエージェントにあたるかによって、転職の成功可否を決めてしまう部分があります。

転職エージェントに登録すれば、職務経歴書の書き方から面接準備、求人の選び方まで、転職のプロから直接アドバイスが貰えるので、転職で失敗する確率を下げることができます

またメールでのやり取りが基本で、面談も完全個室のため、会社にバレる心配がありません。

人工知能業界は新しい業界のため、未経験からの転職希望者も多いです。転職ノウハウは転職エージェントが蓄積していますので、彼らのサポートを受けることで、一人で転職活動をするよりもグッと効率的に転職が出来ます。

特に未経験から転職する場合は、転職エージェントを活用するのが一番ベストな方法です。

12.AIエンジニアにおすすめの転職エージェント

転職エージェントの登録は、転職を考え始めたらすぐにでも登録しましょう。転職サイトは在職中から使うべきです。

1社あたり3分で登録できるので、やる気がある今のうちに登録しておくことを推奨します。

企業の求人は期限があり、募集する必要がなくなったら終わりです。求人の入れ替えがあるわけです。早めに転職サイトに登録して、求人情報を眺めてみてください。すると、いくつか気になった企業が出てきます。

そうやって自分の気に入った企業リストを作成してみてください。すると自分がなりたいキャリアの方向性がだんだんと明確になってきます

もし社内でトラブルがあった後に転職サイトに登録すると、自分自身に余裕がないので、なんとなくで転職先を決めたりすることになってしまいます。事前に余裕があるときに自分のキャリアを考えることは非常に有益です。自分のキャリアを会社は絶対に守ってくれません。自分にしか守れないのです。

私も、お抱えの転職エージェントから定期的にアドバイスを貰っています。自分の考えを他人に話すと、不思議と自分の考えがまとまってきます。

もしあなたが、「AIエンジニアになりたい」「AIに関わる仕事に就きたい」という要望が明確にある場合、転職サイトの選ぶポイントは、ITや人工知能業界に詳しい業界特化型の転職サイトを選ぶことです。

理由は、業界に根を張っているエージェントと話をすることで、的確なアドバイスを得られるからです。会社の内部事情に詳しければ、激務な会社や、離職率の高い会社は事前に言及してくれます。

また、非公開求人など条件面が恵まれた高収入の案件が豊富です。
例えば、「データ分析専任の仕事」「カレンダー通りに休める」「残業時間は月10時間以下」など言っておけば、それにあった求人に絞って紹介してくれます。

今回AI業界に強い転職エージェントを2つ選びました。自分にあった転職エージェントを選んでみてください。

大手企業を目指す人におススメの転職エージェントは『DODA』

「DODA」は、全国に支店がある転職エージェントで、大手企業の求人を多く保有しているところが特徴です。そのため、待遇の良い求人を探すにはうってつけのエージェントです。
大企業の本社採用に加え、大手企業の関連会社など、離職率の低い隠れ優良企業の求人も数多く取り扱っています。また転職エージェントのサポートも、書類作成から面接対策など手厚いです。

また、近年AI活用の取り組みが加速している、大手メーカーの求人に特に強いです。メーカーは、IoTの文脈でもデータ活用が進んできており、データ活用の求人は増加傾向です。

また「適職タイプ診断」で、ご自身の市場価値を診断することが出来ます。AI業界向いているのかどうかなど、判断材料の一つになるでしょう。
他にも「人気企業への合格診断」や、「キャリアタイプ診断」など、オンラインでの転職者支援は非常に素晴らしいです。全て無料で利用できます。

大手メーカーなど大手企業でAI関係の仕事を探しているならば、DODAはとてもおすすめできる転職エージェントです。

 

20代で未経験からAIエンジニアを目指すなら 『マイナビエージェント×IT』

「マイナビエージェント×IT」は、IT・ウェブ業界に特化した転職エージェントです。

1000名を超える営業体制を構築しており、最大手から優良ベンチャーまで数多くのAI業界の求人を保有しています。非公開求人は80%を超えます。特に大手IT企業やインターネット企業のAIエンジニア職の求人が豊富です。

営業体制が盤石のため、企業の内情にも詳しいです。離職率の高い企業や労働時間が長い企業など、マイナビならではの情報を聞くことが出来ます。表面的な業界知識だけではなく、職場環境や会社の雰囲気について情報収集している数少ない転職エージェントです。

また、収集した業界情報をキャリアコンサルタント内で共有しています。そのため求人者は、1万を超える求人の中から、その人にとって最適な企業を紹介してもらえます。
ただし、関東と関西に案件が偏っているため、地方の方にはオススメできません。

特徴のもう一つは、サポートが非常に手厚いことです。マイナビは、10年先のキャリアプランを考える方針で運営しており、業界未経験の方でも、数多くの転職成功に導いています。他社の転職エージェントと比べ、利用者の満足度が極めて高いです。

現職がITエンジニアの方はもちろん、20~30代前半で未経験からAIエンジニアを目指す方には強くおすすめします。
マイナビ  


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※余談ですが、マイナビのキャリアコンサルタントは、頭が良くて容姿が麗しい女性が多い印象です。

13.AIエンジニアになる3ステップ

1.会社のパソコンにAnaconda(pythonの実行環境とライブラリ一式)を入れて、こっそり勉強しよう!

2.上司の機嫌がよさそうな時に、「データ分析やりたいです」と提案してみよう!

3.それでもだめなら転職エージェントに登録しよう!
マイナビ  

さいごに

AIや機械学習のスキルを身に付けたいならば、AIの仕事をすることが一番最短です。理論を深めるにも難しく、実務でないと学べないことが多いからです。

また、仕事でAIに取り組むと、
①周りに教えてくれる同僚がいて、②業務データや分析環境がそろっていて、③毎日機械学習を触ることになります。つまり、人と環境とコミットメントが得られるわけです。

自分の強い意志で日々勉強することも大事ですが、自分が成長できる場所に移ることの方が、より大事なのではないでしょうか。
私自身も、仕事でAIを開発する立場になってから、成長を強く実感できるようになりました。というより、自分だけの勉強ではどうしても行き詰まりを感じていました。

「環境が人を育てる」と言われますが、AIの分野では特に当てはまるように感じます。できるならば、お金を払って勉強するより、お金を貰いながら会社でスキルを身に付けられることをおすすめします。

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