AIエンジニアのなり方7ステップ！必要なスキルや役立つ資格も紹介

近年、私たちの生活やビジネスに急速に浸透しているAI（人工知能）。

そのAI技術の発展を支え、社会に実装していく専門家が「AIエンジニア」です。

この記事では、AIエンジニアという仕事に興味を持ち「どうすればAIエンジニアになれるのだろう？」と考えているAI初心者の方に向けて、そのなり方を網羅的に解説します。

AIエンジニアのなり方や必要なスキル、役立つ資格まで紹介するので、AIエンジニアに興味がある方は、ぜひ参考にしてください。

それでは、AIエンジニアの概要からチェックしていきましょう。

AIエンジニアとは

 

AIエンジニアとは、AI（人工知能）技術を活用し・設計・運用・開発などをする技術者のことです。

具体的には、次のように多岐にわたる業務を行います。

現代社会においてAI技術は、自動運転や医療診断支援、エンターテインメントなど、あらゆる分野で革新的な変化をもたらしています。

そのため、AIエンジニアはこれらの変化を牽引する重要な役割を担い、その需要はますます高まっているのです。

将来性も非常に豊かで、AI技術の進化とともに新たな専門分野やキャリアパスが生まれ続けており、知的探究心を満たしながら社会に貢献できる魅力的な職業といえるでしょう。

AIエンジニアのなり方7ステップ

 

AIエンジニアになるためには、計画的な学習と実践が不可欠です。

ここでは、未経験からAIエンジニアを目指すための具体的なステップを7段階で解説します。

このロードマップを参考に、着実にスキルを習得していきましょう。

ステップ1：AIエンジニアの基礎知識を理解する

まず、AIエンジニアがどのような仕事で、AI技術が社会でどう活用されているか、全体像を把握しましょう。

自分が目指す職業の全体像を理解することは、学習のモチベーション維持や目標設定につながります。

AIの歴史、主要な技術分野（機械学習・ディープラーニング・自然言語処理など）、そして倫理的な側面についても触れておくと良いでしょう。

AI関連の入門書を読んだり、オンラインの解説記事や動画を視聴したりするのが手軽です。

業界のニュースやトレンドを追うことも、AI技術の可能性を具体的にイメージする助けになります。

この段階で、AIエンジニアという目標に対する解像度を高めることが重要です。

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開発で中心的に使われるプログラミング言語、特にPythonの基礎を習得します。

プログラミングは、AIモデルを構築し、データを操作するための基本的な手段です。

PythonはAI関連のライブラリやフレームワークが豊富で、文法も比較的習得しやすいため、初学者にも適しています。

オンライン学習プラットフォームやプログラミングスクール、書籍などを活用して、Pythonの基本文法やデータ型、制御構文などを学びましょう。

また、簡単なプログラムを自分で作成してみる実践も大切です。

実際に手を動かしながら、プログラミングの基礎体力と思考法を身につけることが目標です。

ステップ3：数学・統計学の知識を深める

AI、特に機械学習のアルゴリズムを理解し活用するために、数学と統計学の基礎知識を学びましょう。

機械学習モデルの多くは数学的な理論に基づいており、データの傾向を把握し適切に処理するためには統計学の知識が不可欠です。

これらの知識は、モデルの選択やチューニング、結果の解釈に役立ちます。

高校レベルの数学（線形代数・微分積分）の復習から始め、確率・統計の基本的な概念（確率分布・仮説検定・回帰分析など）を学習します。

数学や統計学はAI技術の根幹をなすため、苦手意識を持たず基礎からじっくり取り組みましょう。

ステップ4：機械学習・ディープラーニングの知識を学ぶ

AIの中核技術である機械学習とディープラーニングの理論と実践方法を学びます。

これらを理解することで、データからパターンを学習し予測や分類を行うAIモデルを構築できるようになります。

教師あり学習・教師なし学習・強化学習といった基本的な概念や、代表的なアルゴリズムについて学びましょう。

機械学習の入門書やオンライン講座で理論を学びつつ、サンプルデータセットを使って実際にモデルを構築してみるのが効果的です。

ディープラーニングについては、ニューラルネットワークの仕組みや主要なモデル（CNN・RNNなど）を理解します。

理論学習と簡単な実装を通じて、機械学習・ディープラーニングの基本的な仕組みと可能性を掴みましょう。

ステップ5：関連技術を学ぶ

AI開発を効率的に進めるためのフレームワーク、データを管理するデータベース、開発・運用環境としてのクラウドプラットフォームの基礎を学びます。

TensorFlowやPyTorchのようなフレームワークはモデル開発を大幅に簡略化し、SQLなどのデータベース知識は大量のデータを扱ううえで必須です。

また、AWS・Azure・GCPといったクラウドサービスは、計算リソースの確保やモデルのデプロイに不可欠です。

主要なAIフレームワークのチュートリアルをこなし、基本的な使い方を習得します。

SQLの基礎を学び、簡単なデータベース操作を経験しましょう。

クラウドプラットフォームについては、主要なサービスの概要と基本的な操作方法を理解します。

これらの関連技術を習得することで、より実践的なAI開発スキルが身につきます。

ステップ6：ポートフォリオを作成し実践経験を積む

学習した知識やスキルを活かして、オリジナルのAIプロジェクトや作品（ポートフォリオ）を作成します。

ポートフォリオは、自身の技術力を具体的に証明するものであり、就職・転職活動において非常に重要です。

また、実際に手を動かして何かを作り上げる経験は、理解を深め、問題解決能力を養います。

公開されているデータセットを利用したデータ分析、簡単なWebアプリケーションへのAI機能の実装、Kaggleなどのコンペティションへの参加などが考えられます。

GitHubなどでコードを公開するのも良いでしょう。

小さなものでも良いので、自分でテーマ設定から完成まで取り組んだ経験が、大きな自信と実績につながります。

ステップ7：求人情報を探し応募する

作成したポートフォリオを携え、AIエンジニアの求人を探し、積極的に応募します。

これまでの学習と実践の成果を、実際の仕事につなげる最終ステップです。

未経験者向けの求人やポテンシャル採用を行っている企業も存在します。

求人サイトや企業の採用ページ、エンジニア向けのマッチングサービスなどを活用しましょう。

また、応募書類の準備や面接対策も重要です。

学習過程やポートフォリオについて、熱意をもって説明できるように準備しておきましょう。

諦めずに挑戦を続けることが、AIエンジニアとしてのキャリアをスタートさせる鍵となります。

AIエンジニアになるために必要なスキル8選

 

AIエンジニアとして活躍するためには、専門的な知識と技術、そしてビジネススキルが求められます。

ここでは、AIエンジニアに必要とされる主要なスキルを具体的に解説します。

これらのスキルをバランス良く習得することが、市場価値の高いAIエンジニアへの近道となるでしょう。

スキル1：プログラミングスキル

AI開発において、Pythonを中心としたプログラミングスキルは必須です。

プログラミングスキルは、AIモデルの実装からデータ処理、アルゴリズムの構築など、あらゆる作業の基盤となります。

Pythonは豊富なライブラリがあり、AI開発で広く採用されています。

また、状況によってはR言語やC++などの知識も求められることがあるでしょう。

Pythonの基本文法はもちろん、データ構造やオブジェクト指向プログラミング、API連携などの理解を深め、実際にコードを書く練習を積み重ねることが重要です。

そして、ライブラリを使いこなす能力も求められます。

効率的で質の高いAIシステムを開発するため、確かなプログラミングスキルを身につけましょう。

スキル2：数学・統計学の知識

機械学習アルゴリズムの理解やデータ分析のために、数学（特に線形代数・微分積分）と統計学の知識が不可欠です。

AI、特に機械学習は数学的なモデルに基づいており、その仕組みを深く理解し応用するためには数学の知識が必要です。

また、データの傾向を読み解き、モデルの評価や改善を行ううえで統計学の知識が役立ちます。

主に次のような科目の基礎を固めましょう。

これらの知識はモデルの選択やパラメータ調整の際に活かされます。

数学的・統計的な素養は、AIエンジニアの分析力と問題解決能力を高めるうえで重要です。

スキル3：機械学習・ディープラーニングに関する知識

AIエンジニアには、AIの中核技術である機械学習とディープラーニングの深い理解と実践スキルが求められます。

さまざまな課題に対して適切なアルゴリズムを選択し、モデルを設計・学習・評価・改善する能力が必要だからです。

教師あり学習・教師なし学習・強化学習の各手法や、ニューラルネットワーク・CNN・RNNといったディープラーニングの主要モデルに関する知識が基本となります。

各アルゴリズムの特性や適用可能な問題領域、ハイパーパラメータの調整方法などを理解します。

また、過学習への対処法やモデルの解釈性といった実践的な課題にも対応できる知識が必要です。

理論と実践の両面から機械学習・ディープラーニングの知識を深め、応用力を高めましょう。

スキル4：フレームワークの活用スキル

AIエンジニアには、TensorFlow・PyTorch・Scikit-learnといったAI開発フレームワークやライブラリを効果的に活用するスキルが必要です。

これらのツールは、複雑なAIモデルの実装を効率化し、開発期間を短縮するために不可欠です。

フレームワークの特性を理解し、適切に使いこなすことで、より高度なAIシステムの開発に集中できます。

各フレームワークの基本的な使い方、モデル構築の手順やデバッグ方法などを習得しましょう。

また、ドキュメントを読み解き、最新の機能をキャッチアップする能力も重要です。

主要なフレームワークを使いこなすことで、AIエンジニアとしての開発効率と生産性を大幅に向上させられます。

スキル5：データベースやデータ基盤に関する知識

AIエンジニアとして大量のデータを効率的に扱い、AIモデルの学習に利用するために、データベースやデータ基盤に関する知識が求められます。

AI開発では、構造化データや非構造化データなど、多様なデータを扱います。

これらのデータを適切に収集・保存・管理・処理するためには、SQLなどのデータベース言語や、データウェアハウス、データレイクといったデータ基盤の知識が必要です。

例えば、次のようなものなどが挙げられます。

データ活用の専門家として、データマネジメント能力を高めることが重要です。

スキル6：クラウドプラットフォームの利用スキル

AIエンジニアになるには、次のようなクラウドプラットフォームを活用するスキルがますます重要になっています。

クラウドは、AIモデルの開発に必要な計算リソース（GPUなど）の柔軟な調達、大量データのストレージ、学習済みモデルのデプロイと運用を効率的に行うための基盤を提供します。

各クラウドが提供するAI機械学習サービス（Amazon SageMaker・Azure Machine Learning・Google AI Platformなど）の利用経験、仮想マシンやコンテナ技術（Docker・Kubernetes）の基礎知識などが求められます。

クラウドスキルを習得することで、スケーラブルで実用的なAIソリューションを構築・提供する能力が向上するでしょう。

スキル7：コミュニケーション能力

プロジェクトを円滑に進め、成果を出すためには、高いコミュニケーション能力が不可欠です。

AIエンジニアは、チームメンバー、他部署の担当者やクライアントなど、さまざまな立場の人と連携しながら仕事を進めます。

技術的な内容を分かりやすく説明する能力や、相手の要望を正確に理解する能力が求められます。

例えば、次のようなスキルが必要です。

技術力だけでなく、円滑な人間関係を築き、チームで成果を最大化するためのコミュニケーション能力も磨きましょう。

スキル8：問題解決能力

未知の課題や複雑な問題に対して、論理的に解決策を導き出す能力が極めて重要です。

AI開発プロジェクトでは、予期せぬエラーやデータの不足や偏り、モデルの精度が上がらないなど、さまざまな問題に直面します。

これらの問題を分析し、原因を特定し、適切な対策を講じる能力が求められます。

具体的には、次のような能力です。

AIエンジニアは、技術的な探求心と論理的な思考力を駆使して、困難な問題を乗り越えていくタフな問題解決者である必要があります。

AIエンジニアの主な種類4選

 

AIエンジニアと一口にいっても、その専門分野や担当する業務内容は多岐にわたります。

ここでは、代表的なAIエンジニアの種類と、それぞれの主な役割について解説します。

自身の興味や適性に合った分野を見つけるための参考にしてください。

種類1：機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、機械学習モデルの設計から開発、実装や運用を専門とするエンジニアです。

企業が抱える課題に対し、データを用いて予測や分類、クラスタリングなどを行うAIシステムを構築し、ビジネス価値を創出する役割を担います。

アルゴリズムの選定からデータの前処理、モデルの学習と評価、本番環境へのデプロイまで一貫して関わることが多いです。

例えば、ECサイトのレコメンデーションシステム開発、金融機関における不正検知モデル構築、製造業での異常検知システム開発などが挙げられます。

データから価値を生み出すAIシステム構築の中核を担う、需要の高い職種です。

種類2：データサイエンティスト（AI領域）

データサイエンティストは、ビジネス課題の解決を目的として、データの収集・分析・可視化、そして機械学習モデルの活用まで幅広く手がける専門家です。

統計学や情報科学、対象となるビジネスドメインの知識を駆使して、データに基づいた意思決定を支援し、新たな知見を発見する役割を担います。

エンジニアリングだけでなく、課題設定や分析結果の報告・提案も重要な業務です。

マーケティング戦略立案のための顧客行動分析、新製品開発のための市場トレンド予測、経営判断のためのKPI設計と分析などが挙げられます。

データ分析を通じてビジネスに貢献する、高度な分析能力とビジネス理解が求められる職種です。

種類3：NLP（自然言語処理）エンジニア

NLP（自然言語処理）エンジニアは、人間の話す言葉（自然言語）をコンピュータで処理するための技術を専門とするエンジニアです。

テキストデータや音声データから意味を抽出し、翻訳・要約・感情分析・対話システムなど、人間とコンピュータのコミュニケーションを円滑にするためのAIシステムを開発します。

言語学的な知識と機械学習の知識を融合させ、次のような課題解決に取り組みます。

言葉に関わるAI技術のスペシャリストとして、コミュニケーションの未来を形作る重要な役割を担います。

 

種類4：コンピュータビジョンエンジニア

コンピュータビジョンエンジニアは、画像や動画などの視覚情報をコンピュータで処理し、理解させる技術を専門とするエンジニアです。

画像認識や物体検出、顔認証や画像生成など、視覚に関わるAIシステムを開発し、さまざまな産業での自動化や高度化に貢献します。

ディープラーニング、特にCNNなどの技術を駆使します。

かかわる業務としては、次のようなものが挙げられるでしょう。

「見る」ことに関するAI技術の専門家として、画像・映像データの活用範囲を広げる役割を担います。

AIエンジニアになるために役立つ資格7選

AIエンジニアになるために必須の資格はありませんが、知識やスキルを客観的に証明したり、体系的な学習の目標になったりする資格は存在します。

ここでは、AIエンジニアを目指すうえで取得を検討しても良い代表的な資格を紹介します。

資格1：生成AIパスポート

生成AIパスポートは、AIエンジニアを目指すうえで、AIの基礎知識と活用リテラシーを体系的に習得し、キャリアの第一歩を踏み出すのに適した資格です。

資格名	生成AIパスポート
運営会社	一般社団法人生成AI活用普及協会
受験日（2025年）	2月1日(土) 0:00〜2月28日(金) 23:59 6月1日(日) 0:00〜6月30日(月) 23:59 10月1日(水) 0:00〜10月31日(金) 23:59
合格率	77.45%（2025年2月実施分）
受験価格	一般：11,000円(税込) 学生：5,500円(税込) 更新：6,600円(税込)
公式サイト	https://guga.or.jp/outline/

AIの基本的な概念や生成AIの仕組みや種類、さらには活用事例や倫理的・法的課題までを網羅しており、AI技術の全体像を掴めます。

AIエンジニアにとっては、これらの知識が開発プロジェクトにおける倫理的配慮や適切な技術選定の土台となるでしょう。

生成AIパスポートは、AIエンジニア以外にも、AIを活用した企画やサービスに関わる全ての人にとって、基礎知識を身に付けるために役立つ資格です。

資格2：G検定

G検定は、AI・ディープラーニングの活用リテラシーを証明するための資格です。

資格名	G検定（ジェネラリスト検定）
運営会社	一般社団法人日本ディープラーニング協会
受験日（2025年）	1月11日(土) 13:00～ 3月7日(金) 16:00～／3月8日(土) 13:00～ 5月10日(土) 13:00～ 7月4日(金) 16:00～／7月5日(土) 13:00～ 9月6日(土) 13:00～ 11月7日(金) 16:00～／11月8日(土) 13:00～
合格率	81.72%（2025年第3回実施分）
受験価格	一般：13,200円(税込) 学生：5,500円(税込) ※各種割引制度あり
公式サイト	https://www.jdla.org/certificate/general/

AIを事業に活用したいビジネスパーソンや学生を対象に、AIの基礎知識から法律・倫理、最新動向など、幅広い知識を問います。

AIエンジニア自身にとっても、AI技術の全体像や社会実装における留意点を把握するのに役立ちます。

AIプロジェクトの企画・推進に関わる人、AI技術の導入を検討している企業の担当者などが主な対象です。

AIに関する幅広い知識を身につけたい人、AI活用の基礎力を示したい人におすすめの資格です。

資格3：E資格

E資格は、ディープラーニングの実装能力やエンジニアリングスキルを認定する資格です。

資格名	E資格（エンジニア資格）
運営会社	一般社団法人日本ディープラーニング協会
受験日（2025年）	2月21日(金)～2月23日(日) 8月29日(金)～8月31日(日)
合格率	68.26%（2025年第1回実施分）
受験価格	一般：33,000円(税込) 学生：22,000円(税込) 会員：27,500円(税込)
公式サイト	https://www.jdla.org/certificate/engineer/

ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力が問われます。

応用数学や機械学習、深層学習や開発・運用環境に関する知識など、より専門的で実践的な内容が対象です。

JDLA認定プログラムの修了が受験資格となっています。

ディープラーニングを用いたモデル開発に携わるエンジニア、AIエンジニアとしての専門性を高めたい方が対象です。

ディープラーニングの実装スキルを客観的に証明したいエンジニア向けの、難易度の高い資格です。

資格4：Python 3 エンジニア認定基礎試験

Python 3 エンジニア認定基礎試験は、Pythonの基本的な文法や知識を問う試験で、プログラミング初学者が最初に目指す資格の一つです。

資格名	Python 3 エンジニア認定基礎試験
運営会社	一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会
受験日（2025年）	通年
合格率	76.0％（2024年3月時点）
受験価格	一般：11,000円(税込) 学生：5,500円(税込)
公式サイト	https://www.pythonic-exam.com/exam/basic

AI開発で広く使われるPythonの基礎が身についていることを証明できます。

Pythonを使ったプログラミングの基礎固めや、学習のモチベーション維持に役立ちます。

これからPythonを学び始める人、プログラミング経験の浅い人が、基礎力確認のために受験することが多いです。

Pythonプログラミングの第一歩として、基礎知識の定着度を測るのに適した試験です。

資格5：Python 3 エンジニア認定データ分析試験

Python 3 エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを用いたデータ分析に関する知識やライブラリの操作スキルを問う試験です。

資格名	Python 3 エンジニア認定データ分析試験
運営会社	一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会
受験日（2025年）	通年
合格率	81.5％（2024年3月時点）
受験価格	一般：11,000円(税込) 学生：5,500円(税込)
公式サイト	https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist

次のようなPythonの主要なデータ分析ライブラリの扱いや、データ分析の基礎的な手法に関する理解度を測ります。

AIエンジニアにとって重要なデータ処理・分析スキルを証明するのに役立ちます。

データ分析業務に携わる人、機械学習モデル開発のためにデータ前処理スキルを高めたい人が対象です。

Pythonによる実践的なデータ分析スキルを証明したい人におすすめの資格です。

資格6：統計検定

統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。

資格名	統計検定
運営会社	一般財団法人統計質保証推進協会
受験日（2025年）	〇1級 11月16日(日) 〇準1級～4級 通年
合格率	〇2024年 準1級：35.5% 2級：48.1％ 3級：56.5％ 4級：78.6％
受験価格	〇1級 6,000円(税込) 〇準1級 一般：8,000円(税込) 学割：6,000円(税込) 〇2級 一般：7,000円(税込) 学割：5,000円(税込) 〇3級 一般：6,000円(税込) 学割：4,000円(税込) 〇4級 一般：5,000円(税込) 学割：3,500円(税込)
公式サイト	https://www.toukei-kentei.jp/

データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力は、AIエンジニアにとっても不可欠です。

統計検定は、データの見方や仮説の立て方、分析手法の選択など、統計学の体系的な知識を測ります。

2級は大学基礎統計学の知識と問題解決力、準1級はより実践的な統計応用力が問われます。

AIエンジニアは2級以上の取得を目指すと良いでしょう。

データリテラシーを高め、統計的な思考力を養いたい全ての人におすすめできる資格です。

資格7：基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、ITエンジニアとしての基礎知識・技能を幅広く網羅した国家試験です。

資格名	基本情報技術者試験
運営会社	独立行政法人情報処理推進機構
受験日（2025年）	随時（年末年始を除く）
合格率	37.9％（2025年4月実施分）
受験価格	7,500円(税込)
公式サイト	https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html

AI技術もITシステムの一部として構築されるため、次のようなIT全般の知識はAIエンジニアにとっても重要です。

これらの土台があることで、より堅牢で効率的なAIシステム開発が可能になります。

基本情報技術者試験は、IT業界で働く多くのエンジニアが最初に目指す資格の一つです。

AI分野に特化する前段階で、ITの共通言語を習得するのに役立ちます。

ITエンジニアとしての総合的な基礎力を証明し、キャリアの土台を築くうえで有用な資格です。

AIエンジニアになるための学習方法2選

 

AIエンジニアになるための学習方法は、主に「独学する」「スクールや専門学校に通う」の2つに大別されます。

それぞれにメリット・デメリットがあるため、自身の状況や学習スタイルに合う方法を選びましょう。

	独学	スクール・専門学校
メリット	・費用を抑えやすい ・柔軟に学習を進められる ・主体性や自己解決能力が養われる	・体系的なカリキュラムで学べる ・専門家の直接的な指導を受けられる ・モチベーションを維持しやすい ・キャリアサポートを受けられる
デメリット	・モチベーションの維持が難しい ・疑問点の即時解決が難しい ・体系的な学習をしにくい ・客観的な評価を得にくい	・費用が高額になりやすい ・時間や場所が縛られることがある ・柔軟な対応が難しいケースがある ・スクールによって品質が異なる

それぞれ比較しながらみていきましょう。

学習方法1：独学する

独学は、自分の力で学習計画を立て、書籍やオンラインリソースを活用して知識やスキルを習得していく方法です。

独学の主なメリット・デメリットは、次の通りです。

独学の大きなメリットは、スクールや専門学校と比べて費用を抑えやすいことでしょう。

また、すべて自分の裁量で柔軟に学習を進められるのも魅力的です。

一方で、モチベーションの維持が難しかったり、体系的な学習をしにくかったりなどのデメリットも考えられます。

とにかく費用を抑えたい、またはしっかりとモチベーションを維持できる人に適した学習方法でしょう。

学習方法2：スクールや専門学校に通う

AIエンジニアになるために、オンラインスクールや専門学校などに通う方法も考えられます。

主なメリット・デメリットをみてみましょう。

スクールや専門学校に通う大きなメリットは、専門家のもとで体系的に知識や技術を身に付けられる点です。

また、キャリアサポートを受けられるケースも多く、就職しやすい点も挙げられるでしょう。

一方で、費用が高額になりやすいのが大きなデメリット。

また、スクールによってカリキュラムや品質が異なるため、選び方にも気をつける必要があるでしょう。

AIエンジニアのなり方を押さえよう

 

AIエンジニアは、現代社会において非常に需要が高く、将来性も豊かな魅力的な職業です。

しかし、その道は決して平坦ではなく、継続的な学習と努力が求められます。

小さな成功体験を積み重ねながら、着実にステップアップしていくことが、AIエンジニアとして活躍するための鍵となるでしょう。

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