AIエンジニアに向いている人の5つの特徴とは？メリットやスキルもあわせて紹介

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はじめに

昨今では、IT技術の急激な発展を理由にAI開発に力を入れる企業も増えてきました。それに伴い、AIエンジニアへの注目度も年々高まってきています。そんな中「自分はAIエンジニアに向いているのか？」「AIエンジニアに求められるスキルはどんなのがあるのか？」などの疑問を抱いている方も多いのではないでしょうか。

本記事では、AIエンジニアに向いている人の特徴を5つ紹介していきます。AIエンジニアになるメリットや求められるスキルも解説しているので、ぜひ最後までご覧ください。

AIエンジニアに向いている人の5つの特徴とは

実際にAIエンジニアに向いている人はどのような特徴を持っているのでしょうか。性格的な素質や物事の考え方など、備わっていると望ましい特徴を5つご紹介します。

理論的・論理的に考えられる人

AIエンジニアは機械学習モデルの開発やデータ分析など、理論的・論理的な思考能力が必要とされる業務が多いです。また、システムエラーなどの予期せぬ障害が発生した場合、論理的に物事を考えられる人のほうが、素早い問題解決に期待できます。

理論的・論理的な考え方は、今からでも身につけることが可能です。技術的な業務以外でも、コミュニケーションがスムーズに行えたり、主体性が高まったりなど役に立つ場面は多いでしょう。

理数系の素質がある人

AIエンジニアが行うデータ分析や機械学習アルゴリズムの開発には、線形代数や微積分、確率統計などの数学的な知識が必要とされます。

これらの知識はどれも高校や大学で教わるレベルのものとなっているため、数字が得意な方でないと理解するのは難しいかもしれません。

理数系の素質があったり数学に抵抗がなかったりする方であれば、AIエンジニアの素質はもちろんスキルアップにも有利に働く可能性が高いです。

プログラミングの適性がある人

AIエンジニアは業務の中でシステム設計や構築を行うことが多いため、プログラミングスキルが必要不可欠です。特に、プログラミング言語の「Python」は、AI開発で使用されることが多い言語となっています。

なにかとプログラミングを扱う機会が多い職業となっているため、プログラミング関連に苦手意識を持っている方はAIエンジニアに向いていません。

未経験の方がAIエンジニアを目指す場合は、一度プログラミングに触れてみることをおすすめします。そこで、興味や関心がもてるようであれば、適性ありと判断して良いでしょう。

好奇心旺盛で最先端技術を学び続けられる人

機械学習やディープラーニングなどの分野は、今現在も世界中で研究が進められているため、日々急速な成長を遂げています。

そのため、現在使われているスキルや知識が数年後には使えなくなっているといったケースも珍しくありません。

変化の激しい業界でも活躍できるAIエンジニアになるためには、好奇心を持って常に最先端の技術を学び続けられる向上心が必要となります。

問題解決能力が高い人

AIエンジニアは複雑な業務を遂行する都合上、予期せぬ障害が発生してしまうケースは珍しくありません。目の前で起きている問題を的確に把握し、解決するためにどうしたらいいのかを論理的に考えられる能力がAIエンジニアにとって非常に重要です。

また、AIエンジニアはプロジェクトの一員として仕事を行う場合が多いです。そのような状態で障害による問題の解決が遅れてしまうと、プロジェクト全体の進捗に影響を及ぼす可能性が高いです。

問題解決能力の高さや、目の前の課題に向き合い続けられる集中力を備えている人は、AIエンジニアとして活躍していける素質があります。

AIエンジニアに向いていない人の4つの特徴とは

これから紹介する内容に該当する方は、現状、AIエンジニアに向いていない可能性が高いです。以下、4つの特徴を紹介していきます。

「稼げる」だけで目指している人

AIエンジニアは、人材不足やスキルの希少性を理由に高収入が見込める職種となっています。そのため、単にお金が稼げるからといった理由よりも、技術的な興味や情熱をもっていることが重要です。

なぜなら、AIエンジニアが行うデータ分析や機械学習などは、高度な専門的知識を必要とするからです。これらのスキルを身につけるには、かなりの時間と努力が必要となるでしょう。また、AI技術は常に進化しているので新しい技術が生まれるたびに、最新の知識の習得が求められます。

お金が稼げるからを理由に目指すのではあまりにもハードルが高いため、途中で挫折してしまう可能性が高いです。技術的な分野で興味や情熱を持ちつづけることができ、なおかつ最新の知識を自分から習得していけるような人がAIエンジニアには適しています。

プログラミングに苦手意識がある人

AIエンジニアはシステム設計や構築など、プログラミングに携わる機会が多い職種となっています。

そのため、プログラミングに関して苦手意識を持っている方はAIエンジニアの仕事を苦痛に感じる場面が多いかもしれません。また、企業によっては高いプログラミング能力を求めるケースもあるので、需要の幅が狭くなってしまう恐れもあります。

ただし、AIエンジニアで活躍している方全員が、プログラミングを得意としているわけではありません。中にはプログラミングに苦手意識を持ったAIエンジニアも存在しています。

そのため、多少の苦手意識がある人でも、興味や情熱を持って仕事に取り組むことができれば、AIエンジニアとして活躍することも十分可能と言えるでしょう。

技術的な好奇心が薄く勉強を継続的にできない人

AIエンジニアを目指す上で技術的な好奇心や継続的な学習能力は非常に重要です。なぜならAI技術は急速に進化しているため、常に最新の技術やトレンドを把握する必要があるからです。

技術的な好奇心が薄く、継続的な学習能力がないAIエンジニアは、変化の激しいIT業界で活躍していくことは難しいでしょう。

AIエンジニアを目標としている方は、好奇心が持てるかどうかを判断するために、AI開発に関する学習を進めてみてはいかがでしょうか。

AI開発の先にある課題に意識を持てない人

昨今では、AI技術の発展によりさまざまな問題が浮き彫りになってきました。例えば、人間の雇用が将来的に減ってしまう可能性があったり、リスクマネジメントの難しさだったりと、多様な課題が存在します。これらの課題に関心を持ち、さまざまな観点から解決策を見いだしていくことが、AIエンジニアには求められます。

反対に、AI開発の先にある課題に対して無関心な人は、これからのAI技術の発展に貢献することは難しいでしょう。また、このような課題意識を持てない人はクライアントやユーザーのニーズに応じることも難しいと判断されてしまうため、AIエンジニアには適さないかもしれません。

AIエンジニアになるメリットは？

専門的な知識の他に、統計学や数学の理解も必要とされるAIエンジニアですが、そこまでの努力を行って得られるメリットとはなんなのでしょうか。ここではAIエンジニアになるメリットについて紹介していきます。

需要も高く報酬相場も高いため、稼ぐことができる

現代社会では、IT技術の発展に伴いさまざまな分野でAI技術を活用するようになりました。その影響から、AIエンジニアの需要は年々増加しています。今後もAI技術は発展していくと予想されているため、この先も安定した雇用が期待できる職種と言えるでしょう。

また、AIエンジニアの業界はスキルや実績に応じて報酬が上がっていきます。特に、ITに関する幅広いスキルや、高度な専門性の知識を兼ね備えた人材は企業からの評価も高いです。

そのため、AIエンジニアとしての価値を高めていけば、年収で1000万円以上稼ぐことも不可能ではありません。

AIエンジニアとしてスキルアップすることで希少性を高めることができる

AI技術がますます普及していく現代社会において、高度なスキルを持っているAIエンジニアは貴重な存在です。また、AIエンジニアとしてスキルアップすることで、その希少性を更に高めることができます。

例えば、より高度な機械学習や深層学習の知識を持っているエンジニアは、より複雑なAIプロジェクトに携わることが可能です。また、最新のAI技術に精通しているエンジニアであれば、企業から高い評価を受けることで、より高額な報酬に期待できるでしょう。

今後もAI技術が進化していく中で、AIエンジニアの市場価値はさらに高まっていくと予想されます。そのため、AIエンジニアとしてのスキルアップは、自身の希少性はもちろん将来的なキャリアアップにも大きくつながっていくでしょう。

民間企業だけでなく大学や研究機関で働く選択肢もできる

昨今では、AIエンジニアの需要は企業だけに留まりません。大学や研究機関からもAIエンジニアを求める声が多くなってきました。　理由としては大学などでもAIを用いた研究開発が進められているためです。

大学や研究機関と、企業とでは与えられる仕事に異なった特徴が存在します。企業の仕事は、自社の営利目的を理由に行うことが多いです。一方で大学や研究機関は、利益というよりは社会全体への貢献度が高い業務内容となっています。

AIエンジニアは、民間企業だけでなく大学や研究機関でも働くことが可能な職業となっています。

世界的に見ても需要が高いため、海外で働く選択肢もできる

IT業界の先端技術や知識などは、世界的にも注目を集めている分野です。そのため、AIエンジニアは世界中の大学や研究機関、民間企業などから必要とされています。AIエンジニアであれば、将来的に海外で働くことも十分可能と言えるでしょう。

また、AI技術はグローバルな共同開発やプロジェクトにも取り入れられているため、海外との連携や交流が活発に行われています。さらに、AI技術は言語や文化を超えた普遍的な分野であるため、世界中の人々に利益をもたらすことが期待されています。

AIエンジニアとしてグローバルに活躍することは自分自身だけでなく、世界中の人々の貢献にもつながっていきます。

AIエンジニアに求められる今後のスキルと資格とは

安定した雇用が期待できるAIエンジニアですが、常に最新の技術や知識は身に着けておく必要があります。ここでは、AIエンジニアにとって今後も必要とされるスキルや資格を紹介していきます。

Pythonを使った開発実務経験が最低限のライン

Pythonは、AI開発において広く使用されているプログラミング言語の1つです。他のプログラミング言語に比べてコードの読み書きが比較的容易に行えます。また、ライブラリの多さも特徴の1つであり、AIエンジニアの業務であるシステム開発やデータ分析などを効率的に行うことができます。

AIエンジニアとして活躍したい方は、Pythonを使った開発実務経験は最低限積んでおきましょう。実際に使えるようになると、日々の業務を円滑に進めるようになるのでおすすめです。

フレームワークを活用した開発経験

フレームワークはシステム開発などを行う際の汎用的な機能があらかじめ用意されたツールです。フレームワークを活用することで、システム開発を効率的に行うことが可能となります。

AIにおいても、多くのフレームワークが開発されているため、それらを活用することで機械学習モデルの開発やデータ処理などが効率的に行えます。代表的なフレームワークとしては、TensorFlowやPyTorchが挙げられます。以下簡単に紹介していきます。

TensorFlow

TensorFlowは、Googleが開発したオープンソースのフレームワークです。ディープラーニングやニューラルネットワークなどの利用に適しています。また豊富なテストツールやライブラリが用意されているため、多様なニーズに対応可能となっています。PythonやC＋＋などのプログラミング言語に対応しており、機械学習だけでなく、さまざまな分野で活用されているフレームワークです。

PyTorch

PyTorchは、Facebook（現在Meta）が開発したオープンソースの機械学習用フレームワークです。AI分野で使用頻度の高いPythonの文法に似ており、シンプルで直感的なコーディングを行えるのが特徴です。そのため、研究者やエンジニアの両方から高い支持を受けており、TensorFlowに次いで、人気の高いフレームワークとなっています。

データ処理・解析のスキル

AIエンジニアにとってデータ処理・解析のスキルは非常に重要です。

具体的には、データベースの操作やビッグデータの処理経験、SQLの知識などが求められます。また、機械学習においてはデータ前処理に関するスキルや、抽出方法についての知識が必要となります。

データ処理・解析のスキルはAIエンジニアにとって必須であり、これらのスキルを磨くことで、より高度な機械学習や深層学習のモデル開発が可能です。他にも、データサイエンティストや機械学習エンジニアなど、データ処理・解析のスキルが必要とされる職業へのキャリアパスにつながる可能性もあります。

数学・統計学に関する知識

機械学習や深層学習などのAI技術は、数学や統計学の理論に基づいています。そのため数学・統計学に関する知識もAIエンジニアに求められます。

例えば、線形代数や微積分といった数学の知識は、機械学習の全ての分野で必要とされる知識です。また、確率や統計学の知識はデータの前処理やモデルの評価に必要不可欠です。

AIエンジニアとして長期的な活躍を望むのであれば、数学・統計学に関する知識の習得は避けて通れません。

機械学習（マシンラーニングに関する知識と経験

AIエンジニアにとって機械学習に関する知識と経験は非常に重要です。

機械学習には、いくつかのアルゴリズムや手法が存在し、どの方法を選ぶかによってモデルの精度や予測能力が変わってきます。そのため、機械学習の基本的な論理やデータ前処理などの知識は必須です。

また、機械学習の実践においては、モデルの選択や、パラメーターのチューニング、モデルの評価など機械学習全体のプロセスを理解しておく必要があります。そのため、機械学習の知識と経験を積んでおくことは、AIエンジニアとしての価値を高める重要な要素であると言えるでしょう。

深層学習（ディープラーニングに関する知識と経験）

深層学習は、ニューラルネットワークを用いて、高度なデータ処理やパターン認識などを行う機械学習の一種です。従来の機械学習に比べて、より多くのデータを扱うことができ、高い制度の予測が可能となりました。

例えば画像認識の分野では、人間の顔認証はほぼ100％正確な判定を行うことが可能です。音声認識や自然言語処理の分野では、私たち人間の声をAIが解析し意味を理解することができます。

深層学習に関する知識や経験は、画像認識や、音声認識など、さまざまな分野での応用に必要不可欠です。AIエンジニアとしてのキャリアアップにも期待できるので、機械学習や深層学習についての知識や経験はしっかり積んでおくと良いでしょう。

ビジネスコミュニケーション力

AIエンジニアに求められるのは技術力だけではありません。AIエンジニアはチームとしてプロジェクトを進めていくケースも多いため、メンバーとの情報共有なども業務内容に含まれます。

そのため、一定のビジネスコミュニケーション力も必要となります。またクライアントに対しても、AIの活用方法などを説明し提案しなければなりません。

ビジネスコミュニケーション力を持つAIエンジニアは、技術面だけでなくビジネス面でも貢献できる機会が多いため、多くの企業から求められる人材となるでしょう。

まとめ

今回は、AIエンジニアに向いている人の特徴について詳しく解説してきました。

理論的・論理的に物事を考えられる方や、理数系の素質がある方はAIエンジニアとしての適性は高いです。一方で、AIエンジニアを稼げるという理由だけで目指していたり、AI開発の先にある課題に、意識を持てない方は向いていないかもしれません。

ただし、今後の考え方や行動を変えていけば、AIエンジニアになることは十分可能です。

専門的な知識と技術が必要となるAIエンジニアですが、目指すだけのメリットも十分存在します。この記事を読んで、AIエンジニアに興味が湧いた方はぜひ挑戦してみてください。

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AI(人工知能) AIエンジニア