この記事のまとめ
- AIの特徴
- Pythonを使って積極的に開発が進んでいる将来性のある分野
- AIは単純作業や画像や音声、言語の認識・処理ができる
- AIにはクリエイティブなことや人の気持ちを理解することはできない
- Pythonを使って積極的に開発が進んでいる将来性のある分野
- AIエンジニアは貴重で需要が高いので高給料
- AIを学ぶ上では独学かスクール
- 独学だと費用は安めだが、理解に時間かかる
- スクールだと値段は張るが、 メンターが付くので質問し放題
- おすすめのスクールは…？
- Aidemy、AIジョブカレ、Skill Up AI、テックアカデミー
この記事ではAIの特徴とAIにできること、そして学習方法を紹介していきます。
AIの有用性や学習に適した方法を知りたい方はぜひ参考にしてみてください。
目次
そもそもAIとは
最近よく耳にするようになった人工知能AI(Artificial Intelligence)ですが、実はAIの定義は曖昧です。
専門家や研究者の間でもAIに関する確率した定義や合意はないのです。
人工知能(AI)は、大まかには「知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」と説明されています。
参考文献：平成28年版 情報通信白書［総務省］
超簡潔にまとめてしまえば人工的に作った人間に近い知能のコンピューターといえるでしょう。
この記事では人工知能(AI)は上記の定義で話を進めます。
また、人工知能という言葉に付随して機械学習、深層学習といった言葉も話題に上がることがありますが、実はそれぞれの言葉には包含関係があります。
上図からわかるように人工知能自体は1950年代には存在していました。
近年ディープラーニング(深層学習)という技術の登場によって人工知能分野は大きく発展の兆しがみえてきました。
というのもこのディープラーニング(深層学習)という技術は、人間の思考方法を習ったものであり、人工知能の進化の中枢を担うようになったのです。
現代ではビッグデータの活用によって大量のデータをコンピューターに同期させることができるようになったのでますます人工知能は進化していくでしょう。
AIにできること・できないこと
できること
上述の機械学習や深層学習を導入することで現代ではＡＩができることが広がっていく一方です。
計算や分析系の単純作業や製造・物流現場でもＡＩは活用されています。
仮想通貨や株価の予測といったことにも使われています。
身近な例でいうと画像検索やSiriのような画像・音声の認識処理が挙げられ、最近ではＡＩとのチャットのように、人間の言語をある程度認識・処理できるようにもなってきています。
ただいずれの場合も大量のデータをもとに行うため個人がどうこうできるものではなく、企業や組織に入ってデータを扱うことが基本となるようです。
できないこと
もちろんAIも完全・完璧なものではないので、できないこともあります。
例えば絵画や作曲、文章を書くといったゼロから作り上げるクリエイティブな作業はAIはまだ不得意な分野です(作曲や絵の描き方などを学習させて創作させた事例もありますが、まだ完成された技術とは言い難いです。)
また、人の気持ちを理解することもできないので、人とのコミュニケーションなども不得意です。
AIエンジニアに求められる仕事
開発するエンジニアの腕さえよければAIにできることは限りなく増えていきます。
AIエンジニアは大きく分けると機械学習のエンジニアと、データサイエンティストに分けられます。
それぞれができる仕事や求められるスキルが違いますが、ここでは一般的にそれぞれに求められる仕事の内容について紹介していきます。
機械学習エンジニア
AIエンジニアの中でも機械学習(マシンラーニング)に特化したエンジニアのことをこう呼びます。
機械学習とは人間が教師として、アルゴリズムやデータをコンピュータに与えて、そのコンピューターに法則やパターンを見つけ出させて応用する技術や体系のことを指します。
与えたデータから法則を見出したコンピューターは未知のデータに対しても推測を行うことができます。
したがって機械学習エンジニアは、企業が集めたビッグデータをもとに機械学習できる
AIを構築し、市場開拓や顧客分析に役立てるようなシステムの構築を頼まれます。
もちろん難易度は高いですが、見込まれる利益も高いため報酬が高い案件も多いです。
Indeedの職種別平均給与によると国内の機械学習エンジニアの平均年収は626万円と一般的なITエンジニアよりも高い報酬になっています。
AI開発の本場アメリカでは、かなり高収入で求人が募集されており、Glassdoorのデータによるとアメリカの機械学習エンジニアの年収はおよそ1400万円とされています。
データサイエンティスト
一般社団法人データサイエンティスト協会によるとデータサイエンティストとは「データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル」と定義されています。
簡潔に言ってしまえば、企業が蓄積したビッグデータを分析し、分析結果から導かれた手法を活用することで企業に貢献する職業です。
IT化が進んだ現代社会において、さまざまな業界の企業で大量のデータが溢れかえっている中、ビッグデータを扱えるデータサイエンティストの需要はますます高まっています。
統計モデルの作成や機械学習アルゴリズムの調整、データ分析やコンサルタントといった経営に大きく関わる役職でもあります。
Dodaによるとデータアナリストの平均年収は約507万円となっており、データサイエンティストとほぼ同じ水準となっています。
ただ、調査によっては400万～1000万円とも、600万～2000万円とも言われる事があり、本人の実力や活躍次第によってかなり高収入を望めるといわれています。
AIエンジニアの市場価値
また、こうしたスキルを身につけることでフリーランスとして活躍することも可能です。
具体的な仕事には業務委託で遠隔ロボットの制御に関与するAIロボットのシステム開発や、AI関連技術のコンサルタントがあります。
週5常駐の案件は多いですがその分給料はかなり高く、月に80万円もらえる仕事ばかりです。
またAIを開発するにはPythonの習得は必須ともいえます。
その意味でAIエンジニアになる時点で同時にPython習得者であるといえます。
以下ではPython習得者の市場価値について紹介しています。
Python習得者の価値
Pythonは習得までに時間がかかり、難易度は高めの言語であります。
しかし将来性のある言語であり、習得すればかなり市場価値の高い人材となれるでしょう。
事実、Python関係のエンジニアの給料はすでに比較的高水準であり、その将来性からこれからどんどん伸びていくでしょう。
引用：日経XTECH
レバテックキャリアの、言語別の求人割合2020年最新版によると、Pythonの伸び率は第2位と位置づけられています。
引用：レバテックキャリア
Python市場はまだまだ伸びる市場であり、転職成功率も求人が増えることで上がることが考えられます。
ITRのシニア・アナリストである舘野真人は、「───今後も、自社固有のデータから洞察を得るための独自開発の支援と、学習済みモデルを利用することで迅速にAIの価値を享受する汎用サービスの両輪によって、国内のAI関連市場は拡大を続けると見込まれます」とコメントしています。
引用：IT戦略とIT業界の行き先をとらえる市場調査とコンサルティングのITR
下記の表は世界最大の工学と応用科学の学会であるIEEEのエンジニア向け論文誌から引用しました。
Pythonが人気を集めている理由として、専門的なライブラリーの数が多く、特に人工知能（AI）開発者向けのライブラリーが充実していることが挙げられていました。
このように人工知能の発展に寄与するPython言語の人気さは圧倒的なものであることがわかります。
AI開発について
以下ではAI開発に関するメリットデメリットを挙げていきます。
AI開発のメリット
AI分野におけるプログラミング開発は今まさに活発に行われています。
色々な企業が人工知能の開発を競って行っており、今後はより開発競争が激化していくでしょう。
これに伴ってAIエンジニアの需要も高まってきており、求人や業務単価も非常に高いものとなっています。
また、AI導入によって業務効率化に繋がり、生産性の向上が期待できるのもメリットの1つでしょう。
AI開発は成長段階であり、将来性も十分あることからやりがいのある分野であるといえるでしょう。
AI開発のデメリット
よく言われているのは雇用が減るという話で、例えばプログラミング業界ではAIを活用した自動コーディングソフトなどが開発されることでエンジニアの職が失われるといわれています。
ただこれは雇用の流動性が上がるのみで失職した人は他の職や新しい職についていくだけなので、一時的なものではあると思われます。
また、AIエンジニアに求められるスキルは高く、安易に学習が済むものではないでしょう。
また進化が早い分、AIエンジニアは最先端のAI技術を積極的に学習し続ける必要があるでしょう。
AIの学習方法
- AIが有用なのはわかったけど、その学習方法について教えてくれという方もいるでしょう。
- AIでは基本的に開発にPythonというプログラミング言語を用いますのでまずこのPythonを習得することから始まります。
- AIもといPythonの学習方法ですが、結論から言うと
- 独学
- プログラミングスクール
- 企業や研究機関などの団体に所属
となります
学習段階においては独学でもプログラミングスクールでもどちらでもよいです。
しかしそのあとの応用段階や実践段階においては企業や組織に所属する必要があります。
AIはビッグデータの活用などが前提となっており、個人が集められるデータ数ぐらいでは太刀打ちできないのが現実だからです。
また、学習においてはスクールで学んだ方が効率がよいと個人的には思います。
理由は以下で説明します。
独学での学習法
特徴として、
- 安上り
- 自分のペースで勉強できる
- モチベ管理が大変
- わからないことがあると詰まる
- 自走力があれば効率はいいかも
といったことが挙げられます。
いずれにしても独学は本人の意志や体力が必要で、時間もかかります。
本などを買って独学するのはスクールに通うより安いでしょうが、その分大変なこともあります。
勉強におけるモチベーション管理の大変さは誰もが経験したことがあるでしょう。
また不明な点があってもだれにも質問できないと自分でひたすら悩む他なく、時間の無駄になります。
プログラミングスクールでの学習法
特徴として、
- 値段が張る
- モチベ管理が楽
- メンターに質問できる
- 効率重視のカリキュラム
といったことが挙げられます
プログラミングスクールに通うには多少値段が張ります。
しかしこれは、メンターに質問できることで無駄に悩む時間が無くなることや、怠けて学習しない時間が発生しづらいことを考慮すると、そこまで高くない値段です。
また、多くのプログラミングスクールが未経験者や初心者向けにコースを展開しており、効率の重視されたカリキュラムが組まれているので初心者でも安心して受講することが可能です。
企業や研究機関などの団体に所属
AI分野においては大量のデータを活用することで人工知能としての機能を発揮しだすため、そもそものデータが手に入らないことには何も始まりません。
したがって個人ができることには限界があるのです。
よってまずはスクールの就職支援などを使ってAI分野の研究や開発に携われる企業に就職することがおすすめです。
ここで実務経験を積むことで実力と、取引先との信頼を築くのが第一歩です。
そのあとは会社員として働くでも独立するでも自由ですし、フリーランスとして活動する際でも市場から非常に求められる人材として満足のいく給料が得られるでしょう。
おすすめのプログラミングスクールは？
以下でAIを学べるおすすめをプログラミングスクールを４つ紹介していきます。
- Aidemy
- AIジョブカレ
- Skill Up AI
- テックアカデミー
Aidemy
Aidemyは会員数85000人以上の日本最大級のAI学習プログラミングスクールです。
- AIアプリ開発コース
- データ分析コース
- 自然言語処理コース
- AIマーケティングコース
の４コースがあり、それぞれに特色があります。
２４時間チャットサポートや講師からのコードレビュー、転職相談サービスなどがあります。
今なら①～③のコースなら７０％キャッシュバック制度もあるのでぜひ確認してみてください。
AIジョブカレ
AIジョブカレにはE資格直前対策講座や機械学習講座、ＳＱＬ講座など８つのコースが存在しており、日本ディープラーニング協会E検資格認定講座となっています。
流れの速い人工知能分野における勉強会や有料セミナーを無料で受けられたりする特典や、未経験からでも可能なAI求人の紹介もしてくれます。
さらにAIジョブカレ経由で仕事が決まれば受講料が無料になる制度もあるため非常に魅力的です！
Skill Up AI
このプログラミングスクールは日本ディープラーニング協会認定第1号プログラムを獲得したスクールです。
それだけ信頼と実績のあるスクールといえます。
22講座という豊富な講座数によって、Pythonや数学の基礎から機械学習、ディープラーニングまで、一貫して学べるプログラムを提供しています。
未経験レベルから日本ディープラーニング協会のE資格取得レベルまでのスキルをオンラインで身につけることができます。
テックアカデミー
テックアカデミーのAIコースではAI(人工知能)の構築で用いられるPythonを用いながら、機械学習・深層学習を短期間で学習できます。
現役エンジニアがパーソナルメンターとして一対一で助けてくれるので、独学での勉強に不安がある方や未経験者でも安心して学習できるコースとなっています。
ちなみにPython未就学者は受講不可なので、初心者や未経験者Pythonとのセットコースの受講をおすすめします。
テックアカデミーに資料請求する
まとめ
AI分野は急成長を続けている非常に”アツい”分野です。
Pythonをはじめとした言語で開発が日進月歩で行われており、日々最先端の研究・開発が進んでいます。
ただその分習得には時間がかかり、難易度も高いです。
独学も1つの選択肢ですが、プログラミングにおいては質問できるメンターがいるだけで飛躍的に学習効率は上がります。
また、AI分野においては大量のデータを活用する必要があり、独りでなんとかなるものではありません。
したがってAI分野の学習や実践的な経験を積むには企業や組織団体に所属してビッグデータを扱うほかありません。
よってAIエンジニアを目指すなら、まずは学習した後にどこかの企業に就職して実務経験を積むことが一番現実的なルートだと考えられます。
様々なプログラミングスクールがありますが、AI分野を学べて、かつおすすめなのは上記で紹介したスクールです。
迷っているならぜひ各スクールで無料相談を行って、どのスクールが自分に合っているか判断することをお勧めします。
以上、AIと、AIを学習できるプログラミングスクールについて紹介しました。
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