AI技術の進化が加速する今、AIエンジニアは多くの業界で求められる存在となりました。
では、そんなAIエンジニアになるには、どんなスキルや知識が必要なのでしょうか。
そして、どのような進路を選べば将来のキャリアに繋がるのでしょうか。
この記事では、AIエンジニアの仕事内容や種類、必要なスキル、向いている人の特徴、そして高校生から目指せる進路や勉強法について詳しく解説します。
将来、AIを使って世の中に役立つサービスを生み出したい人は、ぜひ読んでみてください。
目次
AIエンジニアは、人工知能（AI）を開発・活用する技術職です。
たとえば、自動で顔を認識するカメラ、ネットショップでのおすすめ機能、チャットボットなど…
こうした私たちにとって便利で身近なサービスの裏側で、AIを動かしているのが彼らの存在です。
AIエンジニアの主な仕事は、以下のようなこと。
AIエンジニアの主な仕事内容
●大量のデータからルールやパターンを見つける（機械学習）
●AIモデルを設計・改善する（ディープラーニングなど）
●実際にアプリやシステムに組み込む（実装）
具体的には、機械学習やディープラーニングなどの技術を用いて、データからパターンやルールを抽出し、AIモデルを作成・改善します。
また、AIを活用したシステムやアプリケーションの設計・実装・運用も担当します。
たとえば、画像認識や自然言語処理、レコメンドエンジンの開発など、さまざまな分野でAIエンジニアの技術が活かされています。
AIエンジニアと一口に言っても、担当する領域や役割はさまざま。
たとえば、以下のような職種が挙げられます。
大量のデータをもとにAIモデルを構築し、最適化する役割
データ分析や統計解析を通じてビジネス課題を解決する役割
AI技術を活用した事業やサービスの企画・推進を担う役割
大規模言語モデル（LLM）を活用したAIエージェントの設計・実装を担当ChatGPTのような会話型AIの開発を担う職種
AI分野の技術や役割は日々進化しており、今後も新しい職種や専門性が生まれていくでしょう。
では、AIエンジニアを目指すなら、どのような知識やスキルが必要なのでしょうか。
AI分野は専門性が高い一方で、基礎から着実に学んでいけば誰でも挑戦できる分野です。ここでは、AIエンジニアに求められるスキルや、向いている人の特徴について詳しく見ていきます。
AIエンジニアには、以下のようなスキルが求められます。
Pythonをはじめとするプログラミング言語の習得は必須。AI開発ではPythonが最もよく使われており、ライブラリやフレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）も充実しています。
AIの理論やアルゴリズムの基礎には「微分・積分」「線形代数」「確率論・統計学」などの数学が欠かせません。特にデータ分析やモデル構築の場面で重要になります。
AIモデルを作るためには、機械学習やディープラーニングの理論と実践的なノウハウが必要です。フレームワークを使いこなす技術も含まれます。
大量のデータを扱うため、データベースやデータ処理の知識も重要です。データの前処理やクレンジング、特徴量エンジニアリングなども求められます。
OpenAI APIやGoogle AIなど、最新のAIツールやAPIを理解し、連携させる力も現場で重視されています。
生成AI時代には、AIに適切な指示（プロンプト）を与えて最適なアウトプットを引き出すスキルが非常に重要です。生成AI時代の新スキル。AIに「どう質問するか」でアウトプットの質が変わります。
AIシステムの運用には、クラウドコンピューティングやマイクロサービスの知識も役立ちます。
次に、AIエンジニアに向いている人には、どんな共通点があるのでしょうか。
AI分野は変化が激しく、技術のアップデートも早いです。
だからこそ、好奇心や探究心を持ち続けられる人が活躍しやすいと言えるでしょう。
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AIエンジニアは、どんな進路を選ぶことで目指せるのでしょうか。
AIエンジニアになるための道はひとつではありません。
ここでは、具体的な進路や学び方、実際に役立つ勉強法について紹介します。
「AIについて基礎からしっかり学びたい」「体系的に知識を身につけたい」
そんな人にとって、大学や専門学校は大きなチャンスです。
特に、以下のような学部・学科はAIに強い傾向があります。
学校によって学部や学科の名前はさまざま。
これらの学びの場では、プログラミングや数学、AIのアルゴリズムなどを理論から実践まで深く学びます。大学によっては、研究室で実際のAI開発プロジェクトに参加できる機会も。
専門学校の場合は、より実践的なスキル習得にフォーカスしている傾向があるため、「卒業後すぐに現場で働きたい」「手を動かして覚えたい」人にとってはぴったりの環境です。
どちらを選ぶかは、自分が将来どう働きたいかが判断のポイントになります。
「まずは気軽に始めたい」「自分のペースで進めたい」そんな場合は、独学やオンライン講座という選択肢もあります。今は無料から有料まで、さまざまな学習サービスがあります。
たとえば…
さらに、G検定（日本ディープラーニング協会）やPythonエンジニア認定（Pythonエンジニア育成推進協会）といったAI関連の資格にもチャレンジすることも。これらは学習のモチベーションを保つうえでも、就職時のアピール材料としても役立つでしょう。
ただし、独学は「自分で調べて考える力」が求められる分、つまずいたときに乗り越える粘り強さも大事。コミュニティや学習仲間を見つけると、ぐっと進みやすくなりますよ。
進路選択に正解はありません。
大学でも、専門学校でも、独学でも大切なのは、自分がどんなふうに学びたいかをしっかり考えること。
「将来どんなことをしていたいか」
「どんな環境で学びたいか」
そんなイメージが見えてきたら、自分に合ったルートがきっと見つかるはずです。まずは気になることから、ひとつずつ試してみましょう。
AIエンジニアは、専門的な知識と実践力が求められる仕事です。
しかし、最初からすべてを完璧にできる必要はありません。大切なのは、「AI分野に興味を持った今」の気持ちを大切にして、まずは一歩踏み出すこと。
進路や学び方に唯一の正解はなく、自分の興味や強みを活かしてチャレンジすることが、将来の可能性を大きく広げます。AI技術は今後も社会を大きく変えていく分野です。少しでも「面白そう」「やってみたい」と思ったなら、その気持ちを行動につなげてみてください。
効率的にAIエンジニアを目指したい方には、専門学校での学びも、一つの有力な選択肢です。
多くの専門学校では、実践的なスキル習得に重点を置いたカリキュラムが組まれ、業界経験のある講師から指導を受けられる場合があります。教育内容や設備は学校によって異なるため、個別に確認することが重要です。独学や大学進学と比べて、より短期間で即戦力を目指せるのも大きな魅力。
JOHO広島情報専門学校では、AIエンジニアやAI関連分野を目指す方のための専門的なカリキュラムや実習体験を多数用意。AIやプログラミングの基礎から、実際に動かす体験まで、幅広く学べる環境が整っています。
「まずは自分に合う学び方を知りたい」「AI分野の授業を体験してみたい」という方は、
ぜひ一度オープンキャンパスに参加してみてください。
体験授業や個別相談を通じて、将来の進路を具体的にイメージできるはず。
