機械学習（AI）エンジニアの将来性は？身に着けたいスキル・資格をまとめて解説！

現在、IT業界は人手不足により多くの企業がエンジニアの獲得に動いています。 その中でも、どの職種が今後将来性があるのか。また、職種毎にどのようなスキルや資格を取っていけばいいのかをまとめて解説していきます。

AIエンジニアとは、収集されたデータを「機械学習」や「ディープラーニング」の技術や「自然言語処理」「画像処理」等の目的に応じたライブラリやフレームワークを利用して、データ抽出から予測、解析、識別等を行うシステム構築に関わる技術者を指します。

また、一言にAIエンジニアと言っても、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアナリストと役割を担っています。

それぞれ業務が重なる部分がありますが、今回は機械学習エンジニアに焦点を置いて解説していきます。

機械学習（AI）エンジニアの将来性に関して、結論から言うと「将来性のある分野」と言えるでしょう。 IT業界の人材不足はいわずもがなですが、その中でも機械学習（ＡＩ）エンジニアは専門性も高く、初心者が簡単に始められる技術ではない為、企業が求める技術を持ったエンジニアは非常に少なく、IT業界の中でも需要・将来性・単価（年収）が高い職種といえます。

将来性のある分野でありながら、「必要とされる高度な技術」と「最先端技術でありながら技術革新のスピードの速さ」から、【やめとけ】と言われる理由でもあります。

機械学習（AI）エンジニアとして長く活躍するためには、日頃からのスキルアップや技術習得に努めなければなりません。

機械学習エンジニアとして活躍していく上で、Python、R言語、Java、C/C++が主な開発言語となります。特にPythonはAI・機械学習・データ解析には欠かせません。 また、機械学習エンジニアはシステム構築サイクルを任されるため、プログラム開発や学習アルゴリズムの設計・開発・運用という一連の知識が求められます。

機械学習ライブラリに関する知識 機械学習エンジニアは、画像処理や自然言語処理などの目的に応じて開発を効率化するライブラリを適切に選択する知識も欠かせません。

良く利用される機械学習ライブラリとして ・TensorFlow　　(無料で利用可能） ・Scikit Learn　　(Googleが開発するディープラー二ング)

また、Pythonでの機械学習で最も用いられる開発環境として ・Jupyter Notebook ・Anaconda

が用いられます。 機械学習ライブラリの知識があることで、効率良く設計・開発を進めていくことが可能となります。

機械学習エンジニアはアルゴリズムの設計や考案を行うため機械学習アルゴリズムの深い理解が必要です。 そのためには、プログラミングの理解以外にも確率論や統計学、微積、線形代数など数学的な知見を求められます。数学的な知識は、精度の高いシステムに直結するため機械学習エンジニアのとって必要なスキルといえます。

機械学習エンジニアは、収集した大量のデータを効率よく活用するために、 MySQL などのデータベース管理システムのスキルに加え、データベース言語のSQLの知識も求められます。 また、効率よくビッグデータを分析するために AWSや Google CloudTM といったクラウドの知識も必要になるでしょう。

G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が運営する資格です。 Gはジェネラリストを意味しており、ディープラーニングの基礎や事業活用の知識を検定する資格です。 この資格を学習する事で、ディープラーニングの概要や機械学習の最新動向など、幅広い知識を身につけることができます。

合格率は60～70%を推移しており、難易度が低そうな印象を受けますが比較的高度な数学の知識も出題範囲となっているため、十分な準備が必要な資格です。

E資格もG資格と同じく、日本ディープラーニング協会が運営している資格です。 G資格が非エンジニアもとれる資格に対して、E資格は実装まで問われる資格となります。 受験するためにはJDLAが認定した認定プログラムを修了する必要があり、エンジニアとして機械学習を実装できる知識やスキルを認める資格です。

合格率は65～75%を推移しており、G検定と同様、E資格も難易度が低そうな印象を受けます。 しかし、JDLAの認定プログラム修了者が受験しており「試験日の過去2年以内に修了していること」等の成約もあるため合格率は高いですが、難易度も非常に高い資格です。

AI実装検定は、［AIを100万人が学ぶこと］をテーマに、株式会社EQUATIONが実施している資格試験です。 資格レベルを3種類に3種類に分けており、 S級 AIの実装力だけでなく画像処理をメインとした実践的な力と、自然言語処理や有名モデルの実装などの応用的な実装に対しても挑戦できる力を認定

A級 ディープラーニングの実装について数学、プログラミングの基本的な知識を有し、ディープラーニングの理論的な書籍読みはじめることができ、独学の準備が出来る力を認定 B級 AI実装検定B級はAIに興味があるが、まったく知識のない入門者が最初の目標として気軽に挑戦できる試験

と基礎的な知識から実践的な実装能力までを測定できる試験です。

統計検定は、一般財団法人 統計質保証推進協会によって実施されている資格です。 統計検定は、データサイエンティストに求められる資格で、統計に関する知識、活用力を身に付けていることを証明できる資格です。 統計検定のレベルは1級・準1級～4級と5段階に分かれており、準1級～4級は受験資格等はない為、自分のレベルに合わせて受験可能です。 1級では、統計数理と統計応用という二つの試験が実施され、合格には両試験をパスする必要があることから、難易度は非常に高いといえます。

データスペシャリスト試験は、独立行政法人IPAが行う国家試験です。 データスペシャリスト試験では、データベースの設計担当者や管理者のほか、インフラエンジニアを対象としており、膨大なデータの管理、パフォーマンス性の高いDBシステムの構築、ビジネス活用ができるデータ分析基盤の提供ができる能力が求められます。

難易度は、IPAが行う国会資格レべル1~4まで設定されている中で、レベル4の最難関の試験となります。

Pythonエンジニア認定データ分析試験は、Pythonエンジニア育成推進協会によって実施されている試験です。データ分析に使用するプログラミング言語、Pythonのライブラリの使用方法などの知識を証明し、人工知能を開発する能力を示す事ができます。

データ分析試験の難易度としては、公開データの合格率が86％となっており、日頃からPythonを扱っている方や基礎試験に合格している方であれば、難易度は高くないといえるでしょう。

AWS 機械学習専門認定資格は、AWSで機械学習モデル構築、トレーニング、チューニングおよびデプロイに関する専門知識を認定する資格試験です。

具体的な試験範囲は非公開ですが、AWS公式サイトに例題や試験の準備が無料公開されてます。

画像処理エンジニア検定は、公益財団法人画像情報教育振興協会（CG-ARTS）が実施する資格試験です。 「画像処理分野」の開発、設計に必要な知識の習得を評価する検定です。 画像処理エンジニア検定にはベーシックとエキスパートと2つのレベルがあり、ベーシックでは画像処理の基礎知識とプログラミング利用のスキル。エキスパートでは専門的な理解とソフトウェアやハードウェアのシステム開発まで出題されます。

難易度は、ベーシックの合格率が60％、エキスパートの合格率が30％となっており、受験資格などはないことから、難易度は高くはないとされています。