ChatGPTや画像生成AIの登場で、AI技術は私たちの生活に欠かせないものとなりました。
AIエンジニアを目指すあなたも、その可能性にワクワクしているのではないでしょうか？
しかし、AIエンジニアになるためには、数学、プログラミング、機械学習など、幅広い知識とスキルが必要です。
この記事では、AIエンジニアに必要なスキルを5つに厳選し、それぞれの習得方法を詳しく解説します。さらに、AI教育に力を入れている大学10選もご紹介します。
あなたの夢を叶える最適な学びの場を見つけるお手伝いをしますので、AIエンジニアになるための道筋を明確にし、未来を切り開く第一歩を踏み出しましょう。
この記事を読んでほしい人
- AIエンジニアを目指している人
- AIに興味があり、大学で学びたいと考えている人
- AIの最新動向や研究内容を知りたい人
この記事でわかること
- AIエンジニアになるために必要なスキル
- AIエンジニアになるための学習方法
- AI分野で注目の大学10選
なぜ今、AIエンジニアが求められているのか？
まずはじめに、なぜ今、AIエンジニアが求められているのか？について解説していきます。
- AIの進化がもたらす社会の変化とビジネスチャンス
- AI人材不足の深刻化
AIエンジニアの需要がどれくらいか押さえておきましょう。
AIの進化がもたらす社会の変化とビジネスチャンス
AIは私たちの生活を便利で豊かにするだけでなく、以下のようにビジネスにも大きな変革をもたらし、新しいビジネスチャンスを生み出しています。
- 製造業：AIを搭載したロボットが生産ラインを自動化し、大幅な効率化とコスト削減を実現している
- 医療分野：AIによる画像診断が医師の診断をサポートし、病気の早期発見に貢献している
- 金融分野：AIが膨大なデータを分析し、投資判断やリスク管理を支援している
AI技術を使いこなせる人材は、企業にとって貴重な存在であり、その需要はますます高まっているのです。
AI人材不足の深刻化
近い将来、AI人材が不足すると予測されています。
このAI人材不足は、企業のAI活用を妨げ、日本の経済成長を鈍化させる可能性があります。
AI人材の育成は、日本企業にとって喫緊の課題であり、国を挙げて取り組むべき重要なテーマなのです。
AIエンジニアに必要なスキルとは？
AIエンジニアになるためには、以下の5つのスキルが求められます。
- 数学的知識
- プログラミングスキル
- 機械学習の知識
- ディープラーニングの知識
- 問題解決能力と論理的思考力
AIエンジニアを目指している方はこれらのスキルを身につけましょう。
数学的知識
数学的知識は、線形代数、微積分、確率・統計などは、AIの基礎となるアルゴリズムやモデルを理解するために不可欠です。
特に、機械学習やディープラーニングでは、高度な数学的知識が求められます。
大学で数学や情報科学を学ぶことで、これらの知識を身につけることができます。
プログラミングスキル
プログラミングスキルもAIエンジニアに不可欠なスキルです。
特にPythonは、AI開発で最もよく使われるプログラミング言語です。
PythonのライブラリであるNumPy、Pandas、Matplotlibなどは、データ分析や機械学習に欠かせません。
大学の情報科学科やプログラミングスクールなどで学ぶことができます。
機械学習の知識
機械学習は、AIの中核をなす技術であり、データからパターンを学習し、予測や判断を行うことができるため、AIエンジニアに必要なスキルといえます。
教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、さまざまな機械学習の手法があります。
大学の情報科学科やオンライン学習プラットフォームなどで学ぶことが可能です。
ディープラーニングの知識
ディープラーニングは、機械学習の一種であり、人間の脳神経回路を模倣したニューラルネットワークを用いて学習を行います。
画像認識、自然言語処理、音声認識など、さまざまな分野で高い精度を発揮しています。
大学の情報科学科やオンライン学習プラットフォームなどで学ぶことが可能です。
問題解決能力と論理的思考力
AIエンジニアは、複雑な問題を解決し、最適なAIシステムを設計する必要があります。
問題の本質を見抜き、論理的に思考する能力が求められます。
大学での研究活動やインターンシップなどを通して、問題解決能力を養うことが可能です。
AIエンジニアを目指すための学習方法
AIエンジニアを目指すための学習方法は、主に以下の3つがあります。
- 大学で学ぶ
- オンライン学習プラットフォームで学ぶ
- 独学で学ぶ
どの学習方法を選ぶかは、あなたの状況や目標によって異なりますが、基礎からしっかりと学びたい場合は大学進学がおすすめです。
一方、実践的なスキルを早く身につけたい場合は、オンライン学習プラットフォームや独学が適しています。
大学で学ぶ
AIに関する学部や学科がある大学に進学し、体系的にAIの知識を学ぶことができます。
大学の研究室では、最先端のAI研究に参加する機会もあります。
オンライン学習プラットフォームで学ぶ
Coursera、Udemy、edXなどのオンライン学習プラットフォームでは、AIに関するさまざまな講座が提供されています。
世界トップレベルの大学や企業が提供する講座を受講できます。
独学で学ぶ
書籍やWebサイト、YouTube動画などを活用して、自分のペースで学習を進めることが可能です。
コミュニティに参加したり、メンターを見つけたりすることで、モチベーションを維持しやすくなります。
人工知能（AI）を学べる大学
AIエンジニアになるために有利な学部と学科について理解したところで、次に人工知能(AI）を学ぶことが可能な大学について10校ピックアップしましたのでご紹介します。
- 東京大学 知能機械情報学専攻/機械情報工学科
- 早稲田大学先進理工学部・研究科
- 明治大学 理工学部 情報科学科 人工知能研究室
- 立命館大学 情報理工学部 知能情報コース
- 東京工科大学 コンピューターサイエンス学部 人工知能専攻
- 東京国際工科専門職大学
- 埼玉工業大学 情報システム学科 AI専攻
- 筑波大学人工知能研究室
- 追手門学院大学 心理学部 人工知能・認知科学専攻
- 公立はこだて未来大学 知能システムコース
もちろん今回ご紹介する以外にもさまざまな大学が存在するので、ご自身でリサーチしてみてください。
東京大学 知能機械情報学専攻/機械情報工学科
東京大学には、知能機械情報学専攻が存在していますが、知能機械情報学専攻では、実世界におけるさまざまな情報学を統合し、自然及び人間と調和するような知的機械情報システムを創造的に構築することが可能です。
もちろん人工知能(AI）開発に関連したことも学べます。
また、機械情報工学科という学科もあり、こちらでは人間及び機械と情報を結ぶ理論及びシステムを学ぶことができます。
具体的にはロボットを創るために、数学や機械力学、メカトロニクス、システム制御、ロボットシステム演習などがカリキュラムとして組まれています。
早稲田大学先進理工学部・研究科
早稲田大学先進理工学部・研究科では、学科や専攻の壁を越えた先進の教育研究を学ぶことが可能です。
具体的には、情報・システムをはじめ、バイオ・ライフサイエンスや環境、エレクトロニクス・電気・電力、メディカル・バイオテクノロジー、エネルギー、ナノ、基礎科学、マテリアルなどについて学び、AIエンジニアに必要な知識を身につけることができます。
明治大学 理工学部 情報科学科 人工知能研究室
明治大学 理工学部 情報科学科 人工知能研究室では、その名の通り、最先端の人工知能について学ぶことが可能です。
1994年に誕生した歴史ある研究室ですが、2015年からはビッグデータ解析中枢部であるルール抽出技術の研究成果が世界第一位となるなど、さまざまな実績をもち、常に最新の技術について独創的な研究を行っています。
立命館大学 情報理工学部 知能情報コース
立命館大学 情報理工学部 知能情報コースでは、自然知能及び人工知能の有機的な連携を学ぶことが可能です。
具体的にはさまざまなデータの解析をはじめ、数理モデル及びシミュレーションなどを運用するための総合的な知識や技術などを体系的に学んでいきます。
東京工科大学 コンピューターサイエンス学部 人工知能専攻
東京工科大学 コンピューターサイエンス学部 人工知能専攻では、人工知能（AI）の基礎である機械学習と、ヒューマンインタフェース/認知科学、さらにはデータサイエンスやロボティクスについて学ぶことが可能です。
最終的には、AIエンジニアに必要な高い知識と技術を習得し、幅広いビジネスに展開及び活用する方法を習得します。
東京国際工科専門職大学
東京国際工科専門職大学は、日本初の工科分野で文部科学大臣に認可を受けた専門職大学であり、政府主導の超スマート社会である「Society5.0」に対応した最先端の教育を受けることができます。
具体的には、米国スクウェア・エニックスやバンダイナムコスタジオなどと連携し、人工知能(AI）やVRなどのソフトウェアやハードウェアを学ぶことが可能です。
埼玉工業大学 情報システム学科 AI専攻
埼玉工業大学 情報システム学科 AI専攻では、人工知能(AI）のエキスパートになるために、人工知能(AI）の仕組みを理解し、活用のためのノウハウを身につけることが可能です。
また、基本・応用情報技術者及びディープラーニング協会などのさまざまな資格取得支援も充実しています。
筑波大学人工知能研究室
筑波大学人工知能研究室では、機械学習をはじめ、計測及び制御工学、人支援ロボティクス・メディア工学、生体信号処理などを学ぶことが可能です。
人工知能(AI）の飛躍的な進歩と共に人間の残存機能を最大限に活用するための技術開発を行っていきます。
追手門学院大学 心理学部 人工知能・認知科学専攻
追手門学院大学 心理学部 人工知能・認知科学専攻では、心理学及び人工知能（AI）を認知科学で繋ぐエンジニアリングサイエンスを学ぶことができます。
具体的には、画像・映像メディア分野や思考・意思決定分野、身体性認知・制御分野、機械学習・データサイエンス分野、言語メディア分野などを研究することが可能です。
公立はこだて未来大学 知能システムコース
公立はこだて未来大学 知能システムコースは、人工知能（AI）とハードウェア技術を学ぶことが可能です。
さらに人間の知的振る舞いを成立させている認知科学及び情報表現なども探索します。
具体的には、機械学習及びロボティクス、認知科学やインタラクションなどの基礎分野と、知能システムの実現には欠かすことができないニューラルネットワークや推論、知識表現についても学び、理解を深めていきます。
大学選びのポイント｜自分に合った大学を見つけよう
以下の3つのポイントを参考に、自分に合った大学を見つけましょう。
- 教育内容
- 研究環境
- 就職支援
AIエンジニアを目指すうえで、どの大学を選ぶかは非常に重要です。
これらのポイントを考慮し、自分に合った大学を選ぶことで、AIエンジニアとしてのキャリアをスムーズにスタートさせることができます。
教育内容
- AIに関する専門的な知識を体系的に学べるカリキュラムが用意されているか？
- 機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、画像認識など、自分の興味のある分野に特化した研究室があるか？
- 実践的なプロジェクトやインターンシップの機会が豊富に用意されているか？
研究環境
- AI研究で実績のある教授陣が在籍しているか？
- 最新のAI研究設備や計算資源が充実しているか？
- 企業や他の研究機関との連携が活発に行われているか？
就職支援
- AI関連企業への就職実績は豊富か？
- キャリア相談やインターンシップの紹介など、就職支援体制が整っているか？
- 卒業生のネットワークが活発で、情報交換や交流の機会があるか？
AIエンジニアのキャリアパス
AIエンジニアは、その専門知識やスキルを活かして、さまざまな分野で活躍することができます。
- IT企業
- 製造業
- 金融業
- 医療・ヘルスケア
- 小売・EC
- 教育
- 農業
- その他(自動運転、スマートシティ、宇宙開発など）
AIの応用範囲は無限に広がっており、AIエンジニアの活躍の場はますます広がっています。
AIエンジニアのキャリアアップ
AIエンジニアとしてのキャリアをスタートさせた後も、さまざまなキャリアアップの道があります。
- スペシャリスト：特定のAI技術分野に特化し、専門性を高める
- マネージャー：AI開発プロジェクトのリーダーとして、チームを率いる
- 起業家：独自のAI技術やサービスを開発し、起業する
- 研究者：大学や研究機関で、AIの基礎研究や応用研究を行う
AIエンジニアとしてのキャリアパスは多岐にわたり、自分の興味や強みに合わせて自由に選択することができます。
最新の人工知能研究動向
この章では、大学で取り組まれているAIの最新研究動向について、わかりやすく解説します。
- 膨大なデータから知識を獲得する「基盤モデル」の進化
- より人間に近い「自然言語処理」の実現
- 社会課題解決に貢献する「AI倫理」の研究
人工知能(AI）の進化は目覚ましく、大学における研究も日々進んでいます。
将来AI分野で活躍したいと考えている方は目を通しておきましょう。
膨大なデータから知識を獲得する「基盤モデル」の進化
大規模なデータから学習し、さまざまなタスクに対応できる「基盤モデル」の研究が盛んに行われています。
従来のAIモデルは、特定のタスクに特化しており、汎用性が低いという課題がありました。
基盤モデルは、大量のテキストや画像などのデータから学習することで、翻訳、文章生成、画像認識など、多岐にわたるタスクに対応できるようになりました。
大学では、基盤モデルを活用して、医療診断支援、自動運転、災害予測などの研究が進められています。
より人間に近い「自然言語処理」の実現
人間が日常的に使う言葉を理解し、自然な対話や文章生成を可能にする「自然言語処理」の研究が注目されています。
従来のAIは、文脈を理解したり、曖昧な表現を解釈することが苦手でした。
近年の自然言語処理技術は、文脈理解や感情分析などの能力が向上し、より人間らしい対話や文章生成が可能になっています。
大学では、自然言語処理を用いたチャットボット開発、自動翻訳、文章要約などの研究が行われています。
社会課題解決に貢献する「AI倫理」の研究
AIの開発・利用における倫理的な問題を解決するための「AI倫理」の研究が重要性を増しています。
AIの進化に伴い、プライバシー侵害、差別、誤情報の拡散などのリスクが懸念されています。
大学では、AI倫理に関する教育・研究を推進し、AI技術の健全な発展を目指しています。
AI倫理に関するガイドライン策定、AIシステムの公平性・透明性評価、AIによる差別防止などの研究が行われています。
人工知能×大学に関するよくある質問
ここからは、人工知能×大学に関するよくある質問にMattockシニアコンサルタントが回答していきます。
- Q1. 人工知能に強い大学はどこですか？
- Q2. 人工知能を学ぶ学部は？
- Q3. AIの仕事は高収入ですか？
- Q4. AIは独学で学べますか？
AIエンジニアを目指している方は参考にしてください。
Q1. 人工知能に強い大学はどこですか？
日本国内では、東京大学、京都大学、東京工業大学などがAI研究で有名です。
海外では、スタンフォード大学、マサチューセッツ工科大学、カーネギーメロン大学などが世界トップレベルの研究を行っています。
Q2. 人工知能を学ぶ学部は？
人工知能を学ぶ学部は、大学によって異なりますが、一般的には情報系の学部(情報工学科、情報科学科、知能情報学科など）で学ぶことができます。
Q3. AIの仕事は高収入ですか？
AIの仕事は、需要が高く、専門性も高いため、他の職種に比べて高収入である傾向があります。しかし、収入は個人のスキルや経験、企業の規模などによって大きく異なります。
Q4. AIは独学で学べますか？
AIは独学でも学べます。
オンライン学習プラットフォームや書籍、Webサイトなど、さまざまな学習リソースがあります。
しかし、大学で学ぶことで、体系的な知識を習得し、実践的なスキルを身につけることが可能です。
まとめ
この記事では、AIエンジニアになるためのロードマップ、AI教育に力を入れている大学、そして企業が提供するAIソリューションについて解説しました。
AIは、私たちの未来を大きく変える可能性を秘めています。
AIエンジニアを目指す方は、この記事を参考に、ぜひ夢に向かって一歩踏み出してください。
また、AIシステムの開発・運用にお悩みの方は、お気軽にMattockにご相談ください。
