こんにちは！目標達成のための勉強・独学の効率化に関する記事を執筆している猫太郎です。今回はAIエンジニアになるための学習ロードマップについて解説していきます。
本記事を読めば、より効率的に学習できるはずです。ぜひ、最後まで読んでみてください。
AIエンジニアとは？将来性ある？
AIエンジニアとは？
AIエンジニアは、人工知能（AI）を用いて自動化や効率化を実現するためのシステムやアプリケーションを開発する職業です。
たとえば、みなさんが日常的に使っているスマートフォンの音声認識機能や、ネットショッピングサイトのレコメンド機能は、AIの力によって実現されています。
このようなAI機能の設計や実装を手掛けるのがAIエンジニアの役割なのです。
AIエンジニアの仕事内容
- 機械学習モデルの構築
(例：Netflixであなたが好む映画やドラマを予測し、おすすめするアルゴリズムの開発) - データ分析と前処理
(例：膨大な顧客データを分析して、需要予測を行うためのデータ準備) - AIシステムのテストと保守
(例：自動運転車の動作を定期的にチェックし、安全性を確保する) - プロジェクトマネジメント
(例：大規模なAIプロジェクトの進行管理やチームの調整)
AIエンジニアの年収と将来性
AIエンジニアの平均年収は、日本国内で600～1,000万円以上とされています。
これは日本の平均給与の約400万円と比べても、非常に高い水準です。
近年、AIはさまざまな業界で注目されており、特に自動運転や医療、金融などの分野でその需要が高まっています。
AI技術はますます進化しており、新しいサービスやビジネスモデルを生み出す原動力となっています。
したがって、AIエンジニアは現在だけでなく、将来的にも高い需要が見込まれる職種です。
新しい技術に常に触れることができ、スキルを磨きながら成長できるのも、大きな魅力ですね。
どうやったらAIエンジニアになれる？勉強から就職・転職までの2ステップ
ここでは2つのステップの概要を説明します。次章以降ではロードマップと就職・転職について詳しく触れます。
必須スキル・知識の習得
まずは、学習計画を作成し、毎日少しづつでも学習していきましょう。
「何を勉強すればいいのか分からない」という方も多いと思いますが、本記事ではそのためのロードマップを次章で紹介します。
もちろん、ロードマップは各自のペースやニーズに合わせてアレンジしていただいて構いません。
AIエンジニアに関する知識や経験が身に付いたら、実践的なプログラミングスキル向上のために、ポートフォリオ（学んだ知識を活かしたオリジナルのサイトやアプリなど）を作成できると尚良いです。
なぜなら、ポートフォリオは、あなたのスキルを証明し、就職・転職活動を有利にする武器になるからです。 初めはシンプルなものから始め、慣れてきたら徐々に複雑なプロジェクトに挑戦してみると良いでしょう。
就職・転職活動に向けた具体的な戦略とアクションプランの実施
AIエンジニアとして活躍できるスキルが身に付いたら、就職活動を開始します。
- 転職の場合：転職エージェントや転職サイトを活用しましょう。
- 副業やフリーランスを目指す場合：クラウドソーシングサイトに登録し、案件を探すと良いでしょう。
初めから各種サービスに登録しておくと、最新の業界情報や求められているスキルなどを常にチェックできます。 転職したい人、もしくは転職する可能性がある人は登録しておくと良いでしょう。
AIエンジニアになるために必要なスキルと学習ステップ ここまで読んでいるということは、あなたはAIエンジニアという職業に強い興味を持っているはずです。しかし、「何から始め、どの教材を選ぶべきかわからない」という人も多いでしょう。
実際、学習計画を考えず、闇雲に勉強すると学習効率が落ちます。 そこで本記事では、効率的に勉強できる学習ステップをおすすめ動画教材付きで、丁寧に解説していきます。
まず、AIエンジニアに必要なスキルを学ぶステップとして、大きく5つのステップに分けられます。
- STEP1: プログラミングの基礎を学び、PythonなどのAI開発に適した言語で簡単なスクリプトを書く練習をする。
- STEP2: 数学と統計の基礎を理解し、線形代数や微分積分、確率論を学ぶ。これにより、アルゴリズムの理解が深まる。
- STEP3: 機械学習の基本概念を学び、教師あり学習や教師なし学習、強化学習の違いを理解する。Scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどのライブラリを使用して簡単なモデルを構築する。
- STEP4: 深層学習に進み、ニューラルネットワークの構造や動作を理解する。CNNやRNNなどのモデルを学び、実装してみる。
- STEP5: プロジェクトを通じて実践的なスキルを磨く。データ収集、前処理、モデルの評価、デプロイまでの一連の流れを体験し、GitやDockerなどのツールを活用して開発環境を整える。
効率的に学ぶ方法：動画教材・本・スクールの使い分け
近年はChatGPTや動画教材（Udemyなど）が普及し、多くの学ぶ方法ができました。では、どの教材を使って学ぶのが効率良いのでしょうか？
結論から言うと、独学の場合は 「動画教材をメイン教材に使用、書籍をサブ教材、質問はChatGPTへ」 が最も効率が良いでしょう。動画教材は書籍よりもボリュームが大きく（5時間以上の講座も多い）、プログラム実装など手を動かす課題も多くスキルが身につきやすいです。また、Udemyでは講師に質問も可能なため、独学でもつまづきづらくなっています。
書籍は補助教材として使うと良いでしょう。書籍はその分野の内容が網羅的にまとまっており、復習したり、全体像を掴み直したい時に重宝します。特に多くの分野には、いわゆる「定番本」があります。これは読んでおくと良いでしょう。
独学以外の選択肢には、スクールがあります。スクールは高額になりますが、サポートが充実し、強制力があるため継続しやすい方法です。まず動画教材で学び、独学だと続かない、本腰を入れて学びたい場合はスクールがおすすめです。一方で、スクールは動画教材や書籍と違い、受講者のレビューが見えづらい側面もあります。気になったスクールがあったら、それについてSNSで情報収集したり、無料体験などに行って雰囲気を掴むのがおすすめです。
以降では本題に入っていきます！ AIエンジニアになるための学習ロードマップ、それに合わせて動画教材・定番本・スクールを順番に見ていきましょう！（記事の最後では転職・就職方法も解説しています）
学習ロードマップとおすすめの動画教材(*情報は2025年3月時点)
STEP1: プログラミングの基礎を学び、PythonなどのAI開発に適した言語で簡単なスクリプトを書く練習をする。
最初のステップとして、プログラミングの基礎を学びます。AIエンジニアとして大切なのは、AI開発に適したプログラミング言語を使ってスクリプトを書くことです。その中でも、Pythonは特に人気があります。Pythonには豊富なライブラリやフレームワークが用意されており、AI開発には最適です。まずは、簡単なスクリプトを書いて、プログラミングに慣れ親しみましょう。
このステップで学ぶスキルや知識
- Python言語の基本
- 条件分岐とループ
- 関数の定義と利用
- データ構造（リスト、辞書など）
- 基本的なデバッグ方法
プログラミングの基礎を学べる動画教材
このコース「Python入門&AIアプリ開発」は、AIエンジニアを目指す方に最適な入門講座です。プログラミングの基礎を学び、Pythonの基礎文法を習得しながら、AI技術を活用したアプリ開発の実践的なスキルを身につけることができます。このコースでは、Excelとの連携やChatGPTをプログラムに組み込む手法など、実際の業務で役立つ内容を学べます。
このコースでは、Pythonプログラミングの基礎として、変数・型の扱い、条件分岐、反復処理、関数の作成、例外処理、ライブラリの活用などが詳しく解説されます。また、プログラミング未経験者でもスムーズに学べるように、ターミナルの使い方や開発環境の構築を初心者向けに説明しています。
講師のイクマ ヒロユキ氏は、豊富な経験を活かし、実践的かつ楽しく学べる講座を展開しています。練り込まれたコーディング演習25問が用意されているため、学習内容の定着に役立ちます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。プログラミング未経験の方でも理解可能な内容で、AIエンジニアを目指す初学者にとって十分に学びやすいコースとなっています。
さらに、Udemyの30日間の返金保証があるため、リスクを感じずにスタートできるのも嬉しいポイントですね。あなたがプログラミングの世界に足を踏み入れる、素晴らしい第一歩となるでしょう。
STEP2: 数学と統計の基礎を理解し、線形代数や微分積分、確率論を学ぶ。これにより、アルゴリズムの理解が深まる。
次に、数学と統計の基礎を理解します。これには、線形代数、微分積分、確率論などの概念が含まれます。これらはAIアルゴリズムの背後にある理論を理解するための重要な知識です。「Excel」などを使って、身近なデータを分析しながら学ぶと良いでしょう。
このステップで学ぶスキルや知識
- 線形代数の基本概念
- 微分と積分の概要
- 確率と統計の基本
- ベクトルと行列の操作
- 統計的データ分析
数学と統計の基礎を学べる動画教材
このコースはAIエンジニアを目指す方に向けた、「数学と統計の基礎を理解したい」というニーズに応える講座です。AIの開発には、線形代数や微分積分、確率論といった数学の基礎知識が不可欠です。このコースでは、AI技術をより深く理解するために必要な数学を無理なく習得することができます。
コースの特徴は、プログラミング技術もあわせて学べることです。Pythonを使ってコードを書きながら学びますので、数式の意味が体験を通じて理解しやすくなります。プログラミングが初めての方も安心してください。必要な範囲は別セクションで丁寧に解説されるので、未経験者でもスムーズに進められる設計です。
講師の我妻幸長さんは、AI教育で広く活躍する人気のある講師で、手厚いサポートを提供しています。このコースで学べる内容は、線形代数や微分、確率・統計を含み、これらをAIに応用するための基礎がしっかり作られています。AnacondaやJupyter Notebookを使った簡単な環境構築も紹介されており、AI学習を始めるための土台作りを効率よく進めることができます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。数学とプログラミングの基礎を平易に学べる内容なので、これからAIを学び始める方には適していますが、既存の知識があれば更にスムーズに理解できるでしょう。
AIの世界へ一歩を踏み出すための第一歩として、このコースを利用してはいかがでしょうか？学ぶ意欲がさらに高まり、AI技術に対する興味が深まるでしょう。
AIエンジニアを目指す方にとって、基礎的な数学と統計の知識は不可欠です。このコース「【まだ間に合う！】AI開発・機械学習を理解するための数学講座」では、その必要な数学的知識を効率的に習得することができます。
この講座では、AI開発や機械学習に必要な中学・高校の数学基礎から、線形代数、微分、そして確率・統計をカバーしています。週末を利用して詰め込み型で学び直しができる設計となっており、特に時間が限られたビジネスマンに最適です。
講師の井上博樹氏は、東京大学工学部卒の経歴を持ち、AI開発およびスタートアップの経験が豊富です。また、講師としての実績も多く、安心して勉強を進めることができるでしょう。
このコースの特徴は、プログラミングへの依存を排除し、数学そのものの理解に集中できる点です。講座は初心者でも理解しやすい中高数学の基礎から始まるため、まずは基本を見直しつつAI開発に役立つ知識を身に付けることができます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【1:易しい】です。基礎からスタートし、徐々に高度な内容に進むため、未学習者でも無理なく理解できるようになっています。
短期間でAIエンジニアとして必要な知識の基礎を学びたい方に最適の講座です。興味がある方はぜひこの機会を逃さず受講してみてください。
STEP3: 機械学習の基本概念を学び、教師あり学習や教師なし学習、強化学習の違いを理解する。Scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどのライブラリを使用して簡単なモデルを構築する。
次のステップでは、機械学習の基本的な概念を学びます。これはAIの中心的な技術であり、教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった異なる学習タイプの違いを理解することが重要です。また、Scikit-learnやTensorFlow、PyTorchなどのライブラリを使用し、簡単なモデルを構築して体験しましょう。
このステップで学ぶスキルや知識
- 教師あり学習と教師なし学習
- 分類と回帰
- Scikit-learnの使い方
- TensorFlowの基本
- PyTorchの基本
機械学習の基本概念を学べる動画教材
AIエンジニアを目指す方にとって、機械学習の基本概念を理解し、実際にモデルを構築するスキルは非常に重要です。このコース「ChatGPT・生成AI時代の今だからこそ学びたい！人工知能・機械学習入門講座（教師あり学習編）」は、これらの基礎をしっかりと身につけるために最適なプログラムになっています。
本コースでは、まず人工知能と機械学習の基礎を、教師あり学習の理論を通じて学びます。続いて、Google Colabを活用し、PythonとScikit-learnを用いて回帰モデルや分類モデルを作成する実践的なハンズオン学習を行い、理論で学んだ知識を実務レベルのスキルへと高めます。Scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどのライブラリの基本的な使い方を学ぶことで、実際の開発現場での応用力を高めることが可能です。
このコースの最大の魅力は、ネット検索や他の教材に依存せず、完結した形で学べる点です。なぜその手法を使うのか、どういった背景があるのかといった詳細な説明により、効率よく理解を深めることができ、途中で学習が停滞する心配もありません。
このコースの難易度は【2:普通】です。未経験の方でも理解可能ですが、基本的なプログラミングの知識があると、よりスムーズに内容を習得できます。
講師のShota Fukuyamaさんは、IT業界で10年以上の実績を持つ現役エンジニアです。実務で培った知識と最新のトレンドを融合した講義内容で、AIエンジニアを目指す皆さんをサポートします。
このコースは「AIエンジニア」を目指す方にとって魅力的な学びの場です。AI技術の基礎となる機械学習の基本概念を理解し、さまざまな学習アルゴリズムの違いを知りたいという方には最適です。
Pythonを使った実践的なプログラミングを通じて、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorchといった有名なライブラリの使用方法を学び、機械学習モデルを構築する力を身につけられます。このコースで身につけたスキルは、AIエンジニアとしてキャリアを築くための大きな一歩となるでしょう。
コースの特徴は、未経験者でも安心して始められる点です。プログラミング経験や高度な数学の知識は不要で、高校レベルの数学が理解できれば問題ありません。 新しい分野に挑戦したい方や、以前学ぼうとして挫折してしまった方にうってつけです。
講師の亀田健司さんは、大学院でニューラルネットの研究を行い、大手家電メーカーで研究職を経験。現在は、フリーとして数多くのAI・IT分野のプロジェクトに携わっており、初心者向け教育にも定評があります。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。未経験者向けに構成されており、初学者でも理解しやすい内容となっています。
STEP4: 深層学習に進み、ニューラルネットワークの構造や動作を理解する。CNNやRNNなどのモデルを学び、実装してみる。
ここでは深層学習について学びます。ニューラルネットワークの構造を理解し、Convolutional Neural Network（CNN）やRecurrent Neural Network（RNN）などの特定のモデルを学び、実際に実装してみます。これにより、画像認識や自然言語処理などの複雑なタスクに取り組むことができるようになります。
このステップで学ぶスキルや知識
- ニューラルネットワークの構造
- 活性化関数とその役割
- CNNの基礎
- RNNの基礎
- 深層学習モデルの実装
深層学習とニューラルネットワークを学べる動画教材
AIエンジニアを目指す方におすすめしたいコースが「初心者必見！Pythonでニューラルネット・深層学習を完全攻略」です。このコースは、深層学習に進むために必要なニューラルネットワークの構造や動作を理解し、さらにCNNやRNNなどのモデルを実装するためのスキルを学べます。
専門用語や数式に圧倒されることなく学習を進められるよう、分かりやすく教えてくれるのがこのコースの魅力です。高校レベルの数学の知識とパソコン操作の基本があれば、プログラミングの経験がなくとも、安心して受講できます。
講師は亀田健司さんで、ニューラルネットとコンピュータの数値シミュレーションを研究した経験を持ち、プログラミング教育に長けた信頼できる存在です。Pythonを使ったプログラミングスキルだけでなく、AIプログラミング全般をしっかりと学習できることでしょう。
このコースで習得したスキルは、AIエンジニアとして実務に活かせる知識です。特に、コースで扱うCNNやRNNを活用する機会は少なくありません。未経験から着実にスキルアップを図りたい方に最適です。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。未経験者でも問題なく理解可能ですが、多少の数学的な理解が助けとなるでしょう。
ディープラーニングに興味を持ち、AIエンジニアを目指す方に最適なコースが登場しました。このコースでは、ニューラルネットワークの基礎から深層学習の構築まで、ゼロからじっくり学ぶことができます。特に、TensorFlowやChainerといったフレームワークを使わずに、自分の手で畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を作り上げるところが特徴です。
ディープラーニングの原理を実践を通して理解することで、AIエンジニアに必要なスキルをしっかりと身につけましょう。実務においても、自動運転や金融、リサーチなど様々な場面で役立つ知識を提供します。
本コースは、Pythonの基礎や数学的知識を丁寧に解説し、ニューラルネットワークの仕組みを少しずつ理解できるように設計されています。動画だけでも学習可能ですが、ぜひ手元でコードを動かしてみることをおすすめします。
講師の我妻幸長さんは、AI教育に非常に通じており、分かりやすい説明と豊富な経験で、学習者をサポートしてくれるでしょう。
このコースの難易度を評価すると、【3:難しい】です。プログラミングや数学の基礎知識があるとよりスムーズに学習できるでしょう。
STEP5: プロジェクトを通じて実践的なスキルを磨く。データ収集、前処理、モデルの評価、デプロイまでの一連の流れを体験し、GitやDockerなどのツールを活用して開発環境を整える。
最後に、実践的なプロジェクトを通じてスキルを磨きます。これにはデータの収集、前処理、モデルの評価、そしてそれを実際に動かす（デプロイ）までの一連の流れがあります。さらに、GitやDockerなどのツールを活用することで、開発環境を整えます。これにより、実務レベルの開発経験を得ることができ、現場で即戦力として活躍する準備が整います。
このステップで学ぶスキルや知識
- データ収集と前処理
- モデルの評価方法
- デプロイメントプロセス
- Gitを使ったバージョン管理
- Dockerによる環境構築
実践的なプロジェクトを学べる動画教材
AIエンジニアを目指される方にぴったりのコースです。この「AI開発のプロがプロジェクトの設計から運用までを解説！失敗しない為のAIプロジェクトマネジメント入門講座」では、プロジェクトを通じて実践的なスキルを磨くことが可能です。データ収集から前処理、モデルの評価、さらにはデプロイまで、AIプロジェクトの一連の流れを体験できます。そして、GitやDockerといったツールを使い開発環境を整える技術も学べます。
コースは具体的なプロジェクトのステップを6段階に分けて解説しています。それぞれのステップでは、課題の設定や評価指標の決定、データの準備、現場テストから本格導入までのプロセスが詳細に説明され、プロジェクトマネージャーとエンジニアのQ&Aセッションもあります。これにより、AI/DXプロジェクトでのマネジメント方法を段階的に習得でき、実践に役立てることができます。
この講座を提供するのは、東京大学発のベンチャー企業「NABLAS株式会社」です。同社はAI人材育成に積極的に取り組んでおり、実際に成功したプロジェクトの実例を用いた授業内容が魅力となっています。経験豊富な講師陣が、AIの社会実装に関する知識と実践力を伝授します。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。AI開発の実務経験がない方でも、各ステップが丁寧に解説されているため理解しやすい内容となっています。AIプロジェクトに関心がある方であれば、学習を通じて十分に知識を習得できるでしょう。
ぜひ、このコースでプロジェクト成功に向けたスキルを身につけ、AIエンジニアとしての第一歩を踏み出してみてください。
このコースは、AIエンジニアを目指す方に最適な内容です。AI開発に必要な一連のスキルを、実際のプロジェクトを通じて経験し、実践的な技術を習得したい方に特におすすめです。
このコースではまず、AI技術の基礎から始まり、データ収集、前処理、モデルの評価、そしてデプロイまで、AIの開発プロセス全体を学ぶことができます。RPAやサーバレス開発といった最新の技術トレンドも取り上げ、実務で即戦力となる知識が得られます。また、GitやDockerなどのツールを活用することで、開発環境の整備方法も習得できる内容となっており、ITプロジェクトマネジメントスキルも高められます。
このコースの大きな特徴は、理論だけでなく実際に手を動かす「ハンズオン」に重きを置いていることです。ノンプログラミング環境でAIのモデル構築を体験し、さらには簡易なAIアプリケーションの構築まで行うことで、実務で必要となるスキルと知識を効率的に身につけることができます。
講師の箕輪旭さんは、20万人以上を指導した実績があり、実用的なスキルを楽しく学べる内容として非常に高評価です。アクセンチュアでのコンサルタント経験を活かし、非エンジニア向けの分かりやすい解説で、明日からの業務に直結するスキルを身につけましょう。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。この分野が未学習の方でも理解可能な内容ですが、ある程度のITリテラシーがあるとよりスムーズに学習できます。
まとめ：AIエンジニアへの第一歩を踏み出そう
本記事では、AIエンジニアになるためのロードマップを詳しく解説してきました。 一歩ずつ着実に学んでいくことで、AIエンジニアとしてのスキルを身につけていくことができます。
ぜひこの記事を参考に、自分のペースで学習を進めてみてください。
本記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました！
このサイトでは、「目標達成のための学習を効率化する」をモットーに、学習ロードマップなどを紹介しています。
「何から学べばいいかわからない」「どうやったら効率的に学べるか」といったことに悩んでいる方の役に立てるよう、これからも発信していきます。 ぜひ他の記事も見てみてください。