「AIエンジニアって将来性もあって稼げそう、未経験の私でもなれるんじゃないかな？やっぱりこれからはAIの時代でしょ♪」って考えていませんか？
未経験であってもAIエンジニアにはなれます。
「じゃあ、未経験からAIエンジニアになるにはどうすればいいの？」
未経験で独学するのはまず辞めておくべき。かなり苦労しますし、何よりも大切な時間がムダになります。
民間のスクールに入って最短ルートを狙うのが最善策です。
スクールに入る大きなメリットは2つ。
- 短期集中で知識を得られて就職までが早い
- 未経験でも就職できる制度がある
どれだけ早く就職できるかが大事なので、わざわざ回り道をせずにいきましょう。
AIエンジニアになるための講座があるスクールをまとめてみました。
目次
AIエンジニア講座があるスクールまとめ
| スクール名 | 講座名/費用 | 場所 |
|---|---|---|
| DIVE INTO CODE | 機械学習エンジニアコース 998,000円（4ヶ月） |
渋谷 |
| Aidemy | Aidemyプレミアムプラン 323,978円（2ヶ月） |
東京本郷 ※オンライン可 |
| TECH BOOST | イノベーティブターム 108,000円（月額） |
渋谷 ※オンライン可 |
| Tech Academy | AIコース 204,120円（2ヶ月） |
渋谷 ※オンライン可 |
| TECH::CAMP | AI入門 159,840円（初月） 月額（15,984円） |
渋谷、新宿、池袋 東京駅前、御茶ノ水 早稲田、名古屋、梅田 ※オンライン可 |
| 侍エンジニア | AIコース 626,400円（6ヶ月） |
渋谷、 ※オンライン可 |
- 通学は大変なので全てネットで受講したい人→オンライン完結型のテックアカデミー
- 通学/ネット両方に対応できる→通学もネット受講もできるテックブースト
- 最短最速でAIエンジニアを目指したい人→AIに特化したAidemy
未経験からAIエンジニアになる３つの方法
未経験といっても…おおきく分けると2パターンに分かれると思います。
- 現役SE、プログラマーだけどAIエンジニアを目指したい人
- プログラミング知識ゼロだけどAIエンジニアを目指したい人
まず、いきなりのプログラミング知識ゼロからのAIエンジニア就職は無謀です。
まったくの未経験者であれば、オンライン/オフライン形式のプログラミングスクールで知識を習得してから求人に応募しなければ、どの企業からも相手にされません…。
マンツーマンサポートや専用チャットなどを駆使できるので、途中で挫折することを避けられます。
→【2019年最新版】プログラミングスクールランキング
①オンライン/オフラインで学べるプログラミングスクール
オフライン（通学）、オンライン（ネット）形式で学べるプログラミングスクールが最も早く業界に関われる方法です。
デメリット
- カリキュラムが短期集中
- 時間を割く必要がある
講座によりますが、１ヶ月～6ヶ月ぐらいで本格的なカリキュラムを進めて知識をインプットするのでレベルアップも急激ですが過酷さもあります。挫折しないようにメンター制度を導入しているところが多いのが特徴。
たしかに働きながらでも通えるのがアピールポイントですが、それこそ帰宅後もパソコンを開けるかが勝負になってきます。
やはり「最大の敵は自分」、残業だらけの会社勤めだったり忙しい中で無理に学ぼうとするとパンクするかもしれません。
メリット
- サポートが充実
- 短期間で豊富な知識が手に入る
- 就職までが早い
- 地方に住んでいても受講可能
短期集中型はプログラミングスクールの大きなメリットですが、ハードなので挫折しやすい面もあります。そのため専用チャットやメンターを設置してサポートを徹底しています。
本気でやるなら短期でガッツリ学んでから就職をサクッと決める方法がとにかく最短距離。
また、オンライン形式なら地方で周辺にスクールがない人でも利用できます。
時間をかけてゆっくり少しずつ…という人には向いていない学び方かもしれません。
AIエンジニアまでの最短距離を狙うなら
- もう年齢も30代でここからエンジニアのキャリアをスタ―トさせたい！
- 40代だけど…将来性のあるAIエンジニアを目指したい！！
もちろん新卒や第二新卒などの20代に比べると年代が進むにつれて未経験での転職は厳しくなりますが、実務経験を積むことで道は拓ける可能性はあります。
そのためには1日でも早く実務をこなせるような実力をつけることが必須、たとえば「AIエンジニアを視野に入れている講座」を受講できるプログラミングスクールを選ぶのがいいです。
30代や40代で未経験、知識ゼロベースの人はこれしか方法はありません。
【最大のメリット】就職支援
3ヶ月～6ヶ月ぐらいの短期学習を終えて、すぐに企業でプログラミングを手がける企業に就職できる人も普通にいます。スクール側が人材紹介会社や企業と提携しているからです。
特に30代以降の人は「本当に自分が転職できるのか不安なんだけど…」という人も多いので、心配な人は就職サポートがあるプログラミングスクールもあるので、是非検討してみて下さい。
仮にAIの分野に携われなかったとしてもプログラマーは常に不足しているので、就職できる可能性は十分にあります。
【注意】スクールで挫折しないとは断言できない
- 24時間質問し放題
- マンツーマン指導あり
最近ではプログラミングスクールの数は増えていて、どのスクールも永遠の課題にしているのが挫折する人をゼロにすること。
どんなに分かりやすい、徹底して指導したとしても向いていない人には難しいのが現実です。
メンター制度やいつでも質問できるチャットが万全にそろっているプログラミングスクールでも、全員が挫折なく卒業できるわけではありません。
プログラミングスクールに通ってみる価値
- 自分の力を試してみたい人
- 将来性のある業界に就職したい人
- プログラマーの実力を上げたい人
実際に受講してみないと「自分に合っているかどうか」なかなか判断できません。
正直、AIエンジニアやプログラマーに向いているかは分からないけど…
需要があって将来性のある業界に就職したいので「ひとまず自分の力を試してみたいんだ！」って人はチャレンジする価値ありです。
※体験入学ぐらいでは途中で挫折するかしないかまでは分かりません。やっぱりお金を払って数週間でもカリキュラムを進めていって初めて分かることです。
②独学する
プログラミング未経験だと独学で学ぶのは苦労すると思いますが、反対に現役のSEやプログラマーなら良質な参考書や動画講座があれば十分学べます。
デメリット
- モチベーション管理が必要
- 自力で問題解決しなければいけない
- 孤独
独学の場合はやる気をコントロールするのが大変です。
調べても分からない「自力で問題解決できない」大きな壁が立ちふさがったときに挫折しやすくなります。
誰にも聞けない孤独とも戦わなければいけません。
メリット
- 働きながらでも学べる
- 融通が利く
すでにプログラマーやSEとして企業に常駐しているなら、自分で技術書やUdeｍyなどの動画講座を購入して学ぶこともできます。
無駄な時間をかけずに必要なテキストや参考書があればサクサク進められるので、プログラミングに対する免疫がある人には向いています。
③専門学校へ通う
専門学校は10代の生徒が大半ですし、就職するまでの過程が長く実際にはたらくまでに時間がかかるのが難点。
デメリット
- 通学しなければいけない
- 若い生徒が多い
- 興味がなくても授業には参加が必要
- 就職までに時間がかかる
専門学校も通学して決められた授業に参加しなければいけません。
中には退屈で学びたくない分野の知識もあるかもしれませんが…そもそも単位を取らないと卒業できません。
年齢は10代～せいぜい20代まで、年代によっては肩身が狭い思いをすることになります。
すべてのカリキュラムを修めるまでに2年は必要なので、オンライン形式のプログラミングスクールと比べると就職するまでに時間がかかります。
メリット
- ITに関する知識を総合的に学べる
- 楽しい
ITに関する知識を広く学べるので、カリキュラムに合わせて同じような志を持った仲間たちと一緒に学習できるので、まるで高校や部活のような感覚で通えます。
AIエンジニアが向いていない人
- 数学がまったくできない
- 新しいことを学ぶのが苦手
AI系のプログラミング言語で大変なのが「数学の知識を使う」という点。
必要な数学の知識としては高校～大学数学レベルにまで及ぶ。
- 微分積分
- 線形代数
- 確率論
- 統計学
もちろん理系の学部出身者や、数学が好きな人間からすると抵抗感はないと思いますが文系で数学が苦手だった人はかなり苦労します。
AIに限らずITは技術の移り変わりが激しい業界でもあるので、新しい知識を積極的に万で行こうとする姿勢がかなり重要。
教えてもらう姿勢ではなく、技術書などで自分から学んでいかなければ生き残っていけません。
AIエンジニアが向いている人
- 数学の知識がある人
- 時間をかけて学べる人
- 自主性がある人
すでに紹介したように数学の知識は必要とされます。
未経験からAIの技術者を目指すにはpythonなどを学ぶまとまった時間が必要ですし、
実務で分からないことが出てきた際には「解決策を考えて実行できるか」が重要になるので自主性も必須。
AIエンジニアに求められるスキル
- データベースの知識
- データの解析知識
スキルや知識としてあった方が良いものは、データベースの運用知識や解析知識です。
AIをプログラミングする際に「どんなデータをインプットさせるか」解析したり、膨大な情報が入っているデータベースから「どんなデータを抽出するか」などの作業が必要になります。
未経験の場合は働いてから身に着けることになりますが、ひとまず予備知識として覚えておきましょう。
AIエンジニア不足は本当
参考：https://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/1946
AI技術の中でも特に活用事例が多くなるのが画像認識AIや会話/対話AI。需要は年々伸びていくと予測されています。
身近な例でいえば、LINE＠などで企業宛ての質問をAIが代わりに回答してくれたり（アプリ上でのチャットボット
）していますよね。
特殊な問い合わせだけ、人間のスタッフにつながる仕組みになっています。
AIエンジニアの求人
あえて未経験者を採用してイチから育成していく…というスタイルではなく、既にほかの言語を習得していたり専門的な知識を持った業界の経験者が求められています。
雇用する側も人材が不足しているとはいえ、イチから人材を育てるのは大変ですからね。
AIの技術者資格
代表的なものを紹介しておきます。資格がなければ就職、転職できないわけではありませんが、取得しておくとプラス材料として評価されることは間違いありません。
- G検定（ジェネラリスト検定）
- E試験（エンジニア検定）
- Python3 エンジニア認定データ分析試験
※E試験を受験するにはJDLA認定プログラムを修了していることが必要。
G検定、E試験は日本ディープラーニング協会が行っている資格試験で、Python 3 エンジニア認定データ分析試験は一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施しています。
- 知識（専門性）
- やる気
AIエンジニアの想定年収
リクルートデータサイエンティスト機械学習エンジニアの目安は580万円～1200万円、株式会社カカクコムの機械学習エンジニアだと550万円～1000万円となっています。
他にも調べてみると、AIエンジニアの年収は300万円～1000万円ぐらいで他のエンジニアに比べるとやや高収入といえます。
経験を積めば年収も上がっていきますし、いずれフリーランスになって週休3日や4日の勤務体系で働くことも可能です。
求人資格
１つだけ求人の一部を紹介します。
※経験者の方はもちろん即戦力となっていただきます。
経験が浅い方、もしくはこれからデータサイエンティストを目指そうとされている方も最長半年間の研修カリキュラムを設けておりますのでじっくりと学ぶことができます。
研修カリキュラムもしっかり準備してくれている企業もあります。
応募資格 下記のいずれかの経験をお持ちの方
・機械学習、ディープラーニングの経験・R、Pythonの経験
・PG/SE、何らかのプログラミングの経験
…
（以下、省略）
参照先：リクルートの求人募集サイト
応募資格では何らかのプログラミングの経験やPythonの経験などがあると望ましい様子。
※確認した求人では年齢による制限はありませんでした。
探せばすぐに求人が見つかったので、まだまだ普通にチャレンジできそうですね。
すぐにでもpythonとかを学んで挑戦したくなりませんか。
AIエンジニアを目指す方法まとめ
今後の需要拡大もかなり期待できるAIエンジニア。
- 独学
- 専門学校
- プログラミングスクール
目指し方は大きく分けて3パターンありますが、早く現場に出て活躍したいのであればプログラミングスクールで短期で集中的に学ぶのが、就職/転職までの道のりも短いです。
プログラマーや現役のSEでもない完全な未経験でAIエンジニアを目指すのであれば、なるべく早い段階で言語を習得して現場で働き始めるのが活躍するまでの第一歩。
現場に出て実践的な経験を早く積んでいけば、将来的に給与/報酬アップを狙える時期も早くなります。
決して楽だとは言えませんが、長くて6ヶ月、スクールのカリキュラムを集中して学ぶだけで技術者として働けるチャンスが訪れるなんて…
考えただけでもワクワクしますね。
