AIエンジニアになる5つのスキル

AIエンジニアになるには

AI開発に欠かせない「プログラミングスキル」

AIエンジニアの仕事は「開発」と「分析」に分かれますが、どちらの領域でもプログラミングスキルは必須です。AIを組み込んだシステムを改善したり、データを処理したりする際にもコードを書く力が求められるからです。
AI開発ではさまざまな言語が使われますが、学習しやすい言語として推奨されているのが「Python」です。PythonはAI向けのライブラリが豊富で、機械学習や深層学習のモデル構築を効率的に進められるため、AIエンジニアを目指すなら最初に習得したい言語です。

AIの仕組みを理解するのに必要な「数学的な知識」

AIプログラムは数学的な理論を基盤としているため、AIエンジニアには一定の数学的な知識が求められます。特に重要なのは「微分積分」「線形代数」「確率論・統計学」の3分野です。統計学はデータ分析の基礎となり、機械学習ではパラメータの最適化に微分積分が使われ、深層学習では行列計算を扱う線形代数が欠かせません。
数学を学ぶことでAIの内部動作を理解しやすくなり、モデルの改善やトラブルシューティングにも役立ちます。
AIエンジニアとして成長するためにはプログラミングと数学の両方をバランスよく身につけることが重要です。

AIを支える「データベースの運用スキル」

AIにとってデータは燃料のような存在です。機械学習や深層学習ではビッグデータを扱うことが前提となります。AIが大量のデータから最適な答えを導き出すためにはデータを整理し、必要な形に加工し、効率よく供給する力が欠かせません。そのため、MySQLなどのデータベース管理システムを扱うスキルや、データ操作に用いるSQLの知識が必要です。

「データ分析の手法についての知識」

AIの核となる機械学習では多様なデータ分析手法を理解しておくことが欠かせません。正確なモデル構築や高度な予測を行うためには、幅広い分析技術を習得することが求められます。
代表的な手法には、要因から結果の確率を推定する「ロジスティック回帰」、データを特徴ごとに分類する「クラスタリング」、要因が結果に与える影響を木構造で示す「決定木分析」などがあります。

開発効率を高める「フレームワークとライブラリの知識」

フレームワークとはプログラム開発を進めるための「ひな型」のようなものです。決められた構造に沿って機能を追加していくだけで開発を進められるため、AI開発を効率化するうえでフレームワークの知識は欠かせません。
AI開発では、『TensorFlow』や『PyTorch』などのフレームワークがよく使われています。