【AIエンジニア】開発に必要なスキル4選＆最適な学習法を紹介

AI（人工知能）は、現代社会においてあらゆる場面で革命的な影響を及ぼしています。

画像認識、自動運転、自然言語処理といった具体的な技術から、ビジネスにおける意思決定支援まで、AIは今や欠かせない存在。

そんなAIの仕組みを理解し、自分の手で開発できるスキルを持つことは、技術者を目指すだけでなく、キャリアアップにつながります。

しかし、AIのスキルと言っても

「どこから始めれば良いかわからない」

「必要なスキルセットが多すぎて戸惑う」

こんな風に感じている人も少なくないはず。

そこで今回は、AI開発に必要な4つのスキルについて詳しく解説。

さらに、AI開発スキルの学習方法や、自分にあった学習方法の選び方についてもご紹介しています。

AI初心者からキャリアアップを目指すエンジニア、さらには新たな挑戦を考えているすべての人に最適な内容を凝縮してお届けします。

そもそも「AI」とは?基本情報をおさらい

最近よく目にする「AI」というワード。

そのAIと紐づいて、人工知能、機械学習、ディープラーニングと言った単語が語られるので、混乱してしまいませんか?

まずは、これらの単語をおさらいしておきましょう。

この違いを理解することで、AI学習の全体像が把握しやすくなりますよ。

▼単語の解説

人工知能	AI（人工知能）は、コンピュータが人間のように学び、考え、判断する技術を指します。
機械学習	機械学習はデータを用いてモデルを訓練する手法で、AIの基盤です。
ディープラーニング	ディープラーニングは機械学習の一部であり、特に大量のデータを活用して精度の高いモデルを構築する高度な技術です。

AI開発に必要なスキル4選

AI開発に必要になるスキルは数多くあげられますが、今回は主なものを4つをご紹介します。

それぞれ詳しくみていきましょう。

1.プログラミングスキル

AI開発の第一歩は、プログラミングスキルの習得。

それぞれの基本文法を押さえ、特定のプロジェクトに適した言語を選ぶことが重要です。

例えば、AI開発者に人気の言語は、以下のものが挙げられます。

（※）ライブラリ

Pythonには、データ処理のための「Pandas」や「Numpy」、データ可視化に便利な「Matplotlib」や「Seaborn」といった強力なライブラリがあります。

これらのツールを使いこなせるようになると、データ分析の効率が飛躍的に向上します。

AI開発では、データの前処理が成功の鍵を握るため、これらのスキルは必須と言えます。

2.数学の知識

AIのプログラムは、複数の数学理論がベースになっています。

つまり、アルゴリズムを理解し、モデルを実装するためには数学の知識が必須です。

AI開発で使用される数学分野は以下の通り。

3.機械学習・ディープラーニングの知識

現在のAI開発は、機械学習やディープラーニングの技術が主流です。

これらの技術を理解し、適切に活用することが非常に重要と言えます。

また、機械学習やディープラーニングは発展するスピードが非常に早い分野のため、常にアンテナを張って学び続けることが大切です。

4.ソフトスキルやビジネス知識

AIエンジニアになるためには、ソフトスキルやビジネスに関する知識も外せません。

AIチームは通常、エンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、ビジネスアナリストなど、さまざまなメンバーで構成されます。

このような複雑な環境では、コミュニケーションやリーダーシップといったソフトスキルが重要になります。

また、AIエンジニアは、単なる技術の実装者にとどまらず、ビジネス課題を解決するための戦略的な視点が求められます。

例えば、

• AIを活用する業界の特性やトレンドの理解
• 問題解決のためのデータの収集・分析力

といったものが挙げられます。

ソフトスキルやビジネス知識を身に付けることで、単なる技術者を超え、ビジネスの成長に直接貢献できる戦略的な人材として活躍することができます。

AI開発スキルの学習方法

AIについての学習方法は、主に以下の3つのものがあります。

それぞれの学習方法の特徴を比較し、自分に合ったものを選びましょう。

書籍・教材での学習

AIの学習を始めるには、初心者向けの書籍や教材が役立ちます。

書籍・教材での学習は、

• 1冊に情報が集約されているため復習しやすいこと、
• 幅広い知識が網羅されていること

が特徴です。

初心者〜上級者とレベルに合わせて取り扱う内容がさまざまななので、自分にあったものを見つけましょう。

また、動画教材としてはYouTubeの活用もおすすめ。

初心者にも分かりやすく解説している動画も豊富にあります。

オンライン学習プラットフォームの活用

オンライン学習プラットフォームは、質の高いAIコースを手軽に受講できる便利なツール。

例えば、主なプラットフォームは以下のものがあります。

▼オンライン学習プラットフォーム

Udemy	実践的なプロジェクトや初心者向け講座が充実しており、コストパフォーマンスが高い。特定のスキルをピンポイントで学びたい人におすすめ。
TechAcademy	現役エンジニア・デザイナーから学べるオンラインに特化したプログラミングスクール。AIコースでは、データ分析やモデル開発の実務スキルを学び、成果物として具体的なプロジェクトを作成。
Aidemy Premium	Pythonを中心にAIやデータサイエンスに必要な技術を学べる。実務で活用できるスキルを重点的に教える点が一番の特徴。
Google Machine Learning Crash Course	GoogleのAI学習用無料リソースの一つ。約15時間で機械学習の基本を学べるコースとして人気。
Aidemy Free	AI学習初心者向けに特化した日本語対応のオンラインプラットフォーム。初学者でも理解しやすい講義形式や、ブラウザ上で完結する実践演習が特徴。

スクールに通学する

スクールに通学すれば、講師やメンターから直接指導を受けることができます。

すぐに疑問点を解消し、効率的に学習を進められるのが大きなメリットと言えます。

さらに、同じ目標を持つ仲間と切磋琢磨できる環境は、モチベーションの向上につながります。

自分に合った学習方法は?

学習する際に「独学」がいいか、「講座を受講」すればいいのか、悩む方も多いのではないでしょうか。

独学と講座受講にはそれぞれの特徴があります。

▼それぞれの特徴

独学が向いている方	コストを抑えたい、自由な時間で学習したい、すでに基礎知識がある方におすすめ。
講座受講が向いている方	まったくの初学者の方。短期間で効率よくスキルを習得したい、専門的なサポートを受けたい、成果物を作りたい方におすすめ。

無理なく学習を継続するためには、自分のライフスタイルや目標に合った学習方法を選ぶことが大切です。

特に、転職やキャリアアップを目指す場合は、講座への投資が将来的な収益に直結する可能性も高いです。

【AIエンジニア】開発に必要なスキル4選＆最適な学習法を紹介：まとめ

日常生活から産業界まで、あらゆる場面で活用され、今や必須とも言えるAI技術。

「AIを作る側」に立つスキルを身につけることは、今後のキャリアを大きく広げる鍵と言えます。

難しそうに思えるAI開発も、今回の内容を踏まえれば、自信を持って学び進めることができるはず。

未来を切り開く力を手に入れるための学びを始めてみませんか。