AIエンジニアになるには？勉強方法3つを比較【ロードマップも紹介】

近年、AI技術は目覚ましく発展し、その開発を担う「AIエンジニア」は将来性が高く人気の職種です。

そんな中「AIエンジニアになりたいけれど、何からどう勉強すればいいかわからない」と悩む方も多いでしょう。

この記事では、AIエンジニアになるための主な勉強方法3つを比較します。

また、AIエンジニアになるためのロードマップや勉強を続けるコツも解説するので、ぜひ参考にしてください。

それでは、AIエンジニアになるための主な勉強方法3つの比較からみてみましょう。

AIエンジニアになるための主な勉強方法3つを比較

AIエンジニアになるための勉強方法には、主に「独学」「プログラミングスクール」「大学・専門学校」の3つがあります。

勉強方法	メリット	デメリット
独学	・費用を抑えられる ・自分のペースで勉強を進められる ・主体性や自己解決能力が養われる	・体系的な学習が難しい ・疑問点の解決が難しい ・挫折しやすい ・客観的な評価を得にくい
プログラミングスクール	・効率的に学習できる ・直接的な指導を受けられる ・サポートが充実している ・モチベーションを維持しやすい	・費用が高額になりやすい ・スクールによって品質が異なる ・柔軟な対応が難しいケースがある
大学・専門学校	・基礎から深く体系的に学べる ・学歴を得られる ・腰を据えて研究できる環境がある	・数年単位の時間がかかる ・場所によっては引っ越しの必要がある ・多額の費用がかかる

それぞれにメリット・デメリットがあるため、自身の状況や目標に合わせてぴったりの方法を選びましょう。

ここでは、それぞれのメリット・デメリットについて、比較しながらチェックしていきましょう。

勉強方法1：独学

独学は、AI関連の書籍やオンライン教材を活用し、自力で勉強を進める方法です。

大きなメリットは、スクールなどに比べて費用を大幅に抑えられる点と、自分のペースで進められる点です。

一方で、明確なカリキュラムがないため、何をどの順番で学ぶべきか迷いやすく、体系的な学習が難しい点などがデメリットです。

勉強方法1：プログラミングスクール

プログラミングスクールは、AIエンジニア育成に特化したカリキュラムに沿って効率的に勉強できる方法です。

現役エンジニアの講師から直接フィードバックをもらえ、疑問点をすぐに解消できるのが大きなメリットです。

ただし、独学に比べて費用が高額になる点がデメリットです。

また、スクールによって品質が異なるほか、柔軟な対応が難しいケースもあるでしょう。

勉強方法3：大学・専門学校

大学や専門学校で学ぶことは、時間をかけてAIの基礎理論から深く体系的に知識を習得できる方法です。

大きなメリットは、情報科学や統計学といった分野の学士や修士といった「学歴」が得られる点にあります。

その反面、卒業までに数年の時間と高額な学費が必要となるため、社会人が学び直すにはハードルが高いのがデメリットです。

AIエンジニアになるための学習ロードマップ【7ステップ】

AIエンジニアへの道は長く見えますが、ステップに分けて一つずつ着実に進めることが成功の鍵です。

ここでは、未経験からAIエンジニアになるための具体的な学習手順を7つのステップで解説します。

このロードマップを参考に、学習計画を立ててみましょう。

ステップ1：AIエンジニアの基礎知識を理解する

まずは、AIエンジニアがどのような仕事なのか、全体像を把握することから始めましょう。

AI（人工知能）や機械学習、ディープラーニングといった基本的な用語の意味や、それらが社会でどのように活用されているかを理解することが重要です。

AI技術で何ができるのかを知ることで、学習のモチベーションが高まり、目指すべき方向性が明確になるでしょう。

ステップ2：必要なプログラミングスキルを習得する

続いて、AIエンジニアとして必要なプログラミングスキルを習得しましょう。

AI開発の現場では、プログラミング言語「Python」が広く使われています。

Pythonは文法がシンプルで分かりやすく、AI開発に役立つ豊富なライブラリが揃っているため、初学者にもおすすめです。

まずはPythonの基本的な文法やデータ構造を学習し、簡単なプログラムを書けるレベルを目指しましょう。

ステップ3：数学・統計学の知識を深める

AIエンジニアとして、AI、特に機械学習のアルゴリズムを深く理解するためには、数学や統計学の知識が不可欠です。

具体的には、AIモデルの仕組みを理解するための「線形代数」や「微分・積分」、データの傾向を分析するための「統計学」が重要となります。

高校レベルの基礎からでよいので、参考書やオンライン教材で復習し、知識を深めていきましょう。

ステップ4：機械学習・ディープラーニングの知識を学ぶ

プログラミングと数学の基礎が固まったら、いよいよ機械学習とディープラーニングの理論を勉強します。

教師あり学習・教師なし学習・強化学習といった機械学習の主要な手法や、ニューラルネットワークの仕組みなどを学習しましょう。

理論だけでなく、簡単なデータセットを使って実際にモデルを動かしてみることで、より実践的な理解につながります。

ステップ5：関連技術を学ぶ

続いて、AIエンジニアに関連する技術も勉強しましょう。

AIエンジニアとして働くうえでは、次のような関連技術の知識も必要です。

TensorFlowやPyTorchといったフレームワークを使えば、効率的にAIモデルを開発できます。

また、大量のデータを扱うためのデータベースの知識や、AWSやGCPといったクラウドプラットフォーム上でAIを動かすスキルも、現代のAI開発では必須といえるでしょう。

ステップ6：ポートフォリオを作成し実践経験を積む

学習した知識を証明し、AIエンジニアとしての実践的なスキルを示すために「ポートフォリオ」を作成しましょう。

ポートフォリオとは、自身の作品集のことで、名刺代わりになるものです。

Kaggleなどのデータ分析コンペに参加したり、自分で課題を見つけてオリジナルのAIモデルを開発したりすることで、実務能力をアピールできます。

ポートフォリオは、就職・転職活動において非常に重要な武器となります。

ステップ7：求人情報を探し応募する

基礎知識の習得からポートフォリオ作成までが完了したら、いよいよ求人情報を探して応募する段階です。

これまでの学習で得たスキルやポートフォリオをアピールし、AIエンジニアとしてのキャリアをスタートさせましょう。

求人サイトや転職エージェントを活用し、諦めずに探すのがポイントです。

AIエンジニアの勉強を続ける3つのコツ

AIエンジニアになるための学習は範囲が広く、途中でやめたくなることもあるでしょう。

しかし、いくつかのコツを知っておけば、モチベーションを維持しやすくなります。

ここでは、勉強を継続するための3つのコツを紹介します。

順番にチェックしましょう。

コツ1：学習コミュニティに参加して仲間を見つける

まずは、AIエンジニアの学習コミュニティに参加し、切磋琢磨できる仲間を見つけましょう。

一人で勉強を続けていると、孤独を感じたり、モチベーションが低下したりしがちです。SNSやオンラインの勉強会などを活用して、同じ目標を持つ学習仲間を見つけましょう。

仲間と情報交換をしたり互いに励まし合ったりすることで、困難な時期も乗り越えやすくなります。

また、誰かに見られているという意識も、学習意欲の向上につながるでしょう。

コツ2：小さな目標を設定し成功体験を積む

小さな目標を設定し、成功体験を積むこともAIエンジニアの勉強を進めるうえで重要です。

「AIエンジニアになる」という大きな目標だけでは、道のりが遠すぎて挫折しやすくなります。

例えば、次のような達成可能な小さな目標を立てましょう。

小さな成功体験を積み重ねることで、自信がつき、学習を続けるためのモチベーションを維持しやすくなります。

コツ3：学んだことをアウトプットする

学んだことを積極的にアウトプットすることも、AIエンジニアの勉強を続けるためのコツです。

学習した内容は、インプットするだけでなくアウトプットすることで、より深く知識として定着します。

学んだことをブログにまとめたり、GitHubに学習コードを公開したりする習慣をつけましょう。

他者に見られることを意識するため、より正確な理解につながります。

また、アウトプットは自身の学習記録となり、ポートフォリオの一部としても活用できます。

AIエンジニアになるために自分に合う勉強方法を見つけよう

AIエンジニアへの道は簡単ではありません。

自分に合った勉強法を選び、正しいステップで勉強を継続することが重要です。

まずは今日の小さな一歩として、計画を立てることから始めてみましょう。

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