AIエンジニアは独学でも目指せる！未経験からのロードマップを解説

AIという言葉を聞かない日はない。自動運転から医療、金融まで、これまで人の勘に頼っていた領域に、次々とAIが入り込んでいる。その広がりと歩調を合わせるように、AIを形にできる技術者を求める声は、年々大きくなっている。

高度な専門知識が要る仕事だ、と身構える人は多いだろう。確かに、生半可な知識では務まらない。ただ、だからといって、専門課程を修めた一部の人だけに許された職業かというと、そうではない。学ぶ順番さえ間違えなければ、そこへ至る道は誰にでも開かれている。

この記事では、未経験から独学でAIエンジニアにたどり着くまでの道筋を、学習の順番から転職を決めるコツまで、一つずつたどっていく。AIに関心はあるが何から手をつければいいか分からない、そんな人ほど、最後まで読む価値があるはずだ。

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AIエンジニアがいま注目されている理由

AI（人工知能）ほど、いま期待を集めている技術も珍しい。自動運転、医療診断、金融取引、マーケティング。並べていくときりがないが、どの分野でもAIは、これまでのやり方を根本から変えるかもしれない、と見られている。その期待の大きさが、そのままAIを開発し活用できる技術者への需要となって表れている。

業務の効率化、コスト削減、新製品の開発、顧客体験の向上。企業がAIに託したい狙いは尽きない。ところが、その狙いを形にできる人材が足りない。多くの企業が、優秀なAIエンジニアを一人採るのにも苦労しているのが実情だ。

裏を返せば、専門性と将来性の両方を備えたこの職業には、まだ大きな空席が残っているということでもある。AI技術が伸びていく限り、その席を埋める人手は求められ続けるだろう。

独学でAIエンジニアになることのメリット

AIエンジニアへの入り口は、一つではない。大学や専門学校、スクールと選択肢はあるが、その中で独学を選ぶことには、見落とされがちな利点がいくつもある。

1. 費用を抑えられる：スクールや専門学校に通うと高額な費用がかかりますが、独学であれば教材費やオンライン講座の受講料程度に抑えられます。経済的な負担を軽減しながら、自分のペースで学習を進められるのは大きなメリットです。

2. 時間や場所に縛られない：独学は、自分の好きな時間、好きな場所で学習できます。仕事や家事、育児などで忙しい方でも、スキマ時間を活用して効率的に学習を進められます。オンライン教材や動画コンテンツを利用すれば、場所を選ばずに学習できるため、通勤時間や休憩時間も有効活用できます。

3. 自分のペースで学習できる：独学は、自分の理解度に合わせて学習ペースを調整できます。得意な分野はどんどん進め、苦手な分野は時間をかけてじっくりと学ぶことができます。周りのペースに合わせる必要がないため、ストレスなく学習に取り組めます。

4. 学習内容を自由に選択できる：AIエンジニアに必要なスキルは多岐にわたりますが、独学であれば、自分の興味やキャリアプランに合わせて学習内容を自由に選択できます。特定の分野に特化して深く学ぶことも、幅広いスキルを習得することも可能です。
   こうした身軽さを味方につけ、計画的に進めさえすれば、独学でもAIエンジニアの背中は十分に見えてくる。

AIエンジニアになるために独学する前に知っておくべき基礎知識

走り出す前に、一度立ち止まってほしい。この仕事が実際に何をするもので、何を求められるのかを知らないまま学習を始めると、遠回りになりやすい。

仕事の中身、必要なスキル、年収と将来性、そして未経験者がつまずきやすい落とし穴。まずはこの四つを、順に押さえておこう。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアの仕事を一言でいえば、AIを使ったシステムやサービスを作り、動かし続けることだ。もう少し具体に落とすと、日々の業務はおおよそ次のように分かれる。

• 機械学習モデルの開発：データ分析に基づき、最適なアルゴリズムを選択し、機械学習モデルを構築します。
• データの前処理：機械学習モデルの精度を高めるために、データのクレンジング、変換、特徴量エンジニアリングなどを行います。
• AIシステムの開発：構築した機械学習モデルを、Webアプリケーションやシステムなどに組み込みます。
• AIシステムの運用・保守：AIシステムが安定して稼働するように、監視、チューニング、改善を行います。
• データ分析：AIシステムの開発に必要なデータを収集・整理・分析し、AIの能力を最大限発揮できるようにサポートをします。
• 最新技術の調査・研究：最新の技術を学んでシステムに組み込んだり、新たな技術を研究開発したりします。

並べてみると幅広いが、根っこは一つだ。どの業務も、AIという道具で現場の課題を解くための工程にほかならない。

AIエンジニアに必要なスキルセット

求められる力は、一つの専門にとどまらない。ざっくり束ねると、次の3つの柱に整理できる。

1. プログラミングスキル:

• Python：AI開発で最も広く使われているプログラミング言語です。文法がシンプルで、機械学習やディープラーニングを効率的に行うためのライブラリが豊富に用意されています。

• その他：R、Java、C++なども、プロジェクトによっては使用されます。

2. 数学・統計学の知識:

• 線形代数：ベクトルや行列の演算は、機械学習アルゴリズムの理解に不可欠です。
• 微分積分：機械学習モデルの最適化に使われます。
• 確率・統計：データ分析やモデルの評価に必要になります。

3. 機械学習・ディープラーニングの知識:

• 機械学習の基礎：教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの基本的な概念を理解する必要があります。
• 代表的なアルゴリズム：線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク（人間の脳の働きを模した機械学習モデル）などのアルゴリズムを理解し、使いこなす必要があります。
• ディープラーニング：画像認識、自然言語処理、音声認識などに使われる技術です。
• フレームワーク：TensorFlow、PyTorch、Kerasなどのディープラーニングフレームワークを使いこなす必要があります。

これらをすべて完璧にこなす必要はない。ただ、基礎を欠いたままでは手も足も出ない場面が多いのも事実だ。土台になる部分だけは、必ず押さえておきたい。

AIエンジニアの年収と将来性

専門性が高いぶん、給与の水準も他の職種より上に振れやすい。経験やスキル、勤め先によって幅はあるものの、平均年収はおよそ500万円から600万円とされる。経験を積み、マネジメントまで担うようになれば、1000万円を超える人も珍しくない。

将来性という点でも、不安は小さい。AIの活用先が今後さらに広がっていくとすれば、それを支える技術者への需要も、しばらくは伸び続けるはずだ。

道の先も、一本道ではない。技術を突き詰めてスペシャリストになる道もあれば、プロジェクトマネージャーのようにチームをまとめる側へ回る道もある。

自分の得手や志向に合わせて進む先を選べること。これもまた、この職業の懐の深さだろう。

未経験からAIエンジニアを目指すときの注意点

もっとも、いいことばかりではない。未経験からこの道を選ぶなら、あらかじめ身構えておきたい壁がいくつかある。代表的なものを5つ挙げておこう。

1. 学習時間の確保：AIエンジニアになるためには、プログラミング、数学、機械学習など、幅広い知識を習得する必要があります。そのため、十分な学習時間を確保することが重要です。仕事や家事、育児などで忙しい方は、スキマ時間を活用したり、週末にまとめて学習したりするなど、工夫が必要です。

2. モチベーションの維持：独学は、自分のペースで学習できる反面、モチベーションを維持することが難しい場合があります。目標を明確に設定したり、学習仲間を見つけたり、定期的に進捗を確認したりするなど、モチベーションを維持するための工夫が必要です。

3. 挫折しやすいポイントの把握：AIエンジニアの学習には、プログラミング、数学、機械学習など、挫折しやすいポイントがいくつかあります。これらのポイントを事前に把握し、対策を立てておくことが重要です。例えば、プログラミングでつまずいたら、基礎からやり直したり、オンラインの質問サイトを利用したりするなどの対策をすると良いでしょう。

4. 実践的な経験の不足：独学では、実践的な経験を積む機会が少ない場合があります。Kaggleなどのコンペティションに参加したり、自分でオリジナルのAIアプリケーションを開発したりするなど、実践的な経験を積むための工夫が必要です。

5. 情報収集 : AI技術は日々進化しているため、常に最新の情報を収集する必要があります。書籍やWebサイト、オンライン講座などを活用して、積極的に情報収集を行いましょう。また、AIに関する内容を扱うコミュニティに参加することも有効な手段の1つです。

どれも、知らずにぶつかると心が折れやすい壁ばかりだ。裏を返せば、先に地図へ書き込んでおけば避けて通れる。備えたうえで計画的に進めれば、未経験からでも十分に手が届く。

AIエンジニアに独学でなるためのロードマップ

ここからが本題だ。未経験から独学でAIエンジニアにたどり着くまでの道のりを、6つのステップに区切って歩いていく。

• ステップ1：プログラミングの基礎を習得する
• ステップ2：数学の基礎を学ぶ
• ステップ3：機械学習の基礎を学ぶ
• ステップ4：ディープラーニングを学ぶ
• ステップ5：AI開発を実際に経験する
• ステップ6：AIエンジニアの求人を探して応募する

ステップ1：プログラミングの基礎を習得する

どんな道を選ぶにせよ、プログラミングを避けて通ることはできない。中でもPythonは、AI開発でもっとも広く使われている言語だ。まずはここに的を絞るのが近道だろう。C++やJavaScript、R言語なども場面によっては登場するが、優先順位は後でいい。

Pythonの基本的な文法を学ぶ

入り口は、やはり文法だ。変数、データ型、制御構文（if文、for文、while文など）、そして関数やクラス。この基礎をおろそかにすると、あとで必ず足をすくわれる。Progateやドットインストールのようなオンライン学習サービス、あるいは入門書を使い、頭で覚えるより先に、実際にコードを打ちながら体へ入れていくのがいい。

PythonがAI開発で重視されている理由

では、数ある言語の中で、なぜPythonなのか。理由は一つではない。

• シンプルで読みやすい文法：Pythonは文法がシンプルで、初心者でも比較的容易に習得できます。
• 豊富なライブラリ：機械学習やディープラーニング、データ分析、数値計算など、AI開発に必要なライブラリが豊富に用意されています。例えば、NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどが代表的なライブラリです。
• 活発なコミュニティ：Pythonは世界中で広く使われており、コミュニティが活発です。困ったことがあれば、オンラインのフォーラムやコミュニティで質問したり、情報を共有したりできます。
• 多くの情報が手に入る：書籍やWeb上に多くの情報があるため、独学でも進めやすいこともPythonの特徴です。 読みやすさ、ライブラリの厚み、仲間の多さ、情報の豊富さ。この四つが重なった結果、PythonはAI開発の事実上の共通語になっている。

おすすめのPython学習教材

独学の成否は、最初に手に取る教材で半分決まる。定番をいくつか挙げておく。

• Progate：ブラウザ上で実際にコードを書きながら学べるオンライン学習サービスです。スライド学習を採用しているため、初心者でも分かりやすいことが特徴です。
• ドットインストール：3分動画でプログラミングを学べるオンライン学習サービスです。Pythonの基礎からWebアプリケーション開発まで、幅広いコースが用意されています。
• Pythonチュートリアル：Pythonの公式ドキュメントです。より深く理解したい場合におすすめです。

どれが正解ということはない。手を動かしてみて、しっくりくるものを軸に据えればいい。

ステップ2：数学の基礎を学ぶ

文法に慣れてきたら、次は数学だ。ここで身構える人も多いだろう。だが、機械学習のアルゴリズムを理解し、モデルを組み立てるには、数学の裏付けがどうしても要る。とりわけ、線形代数、微分積分、確率・統計。この三つは避けられない。

線形代数・微分・確率・統計はAI開発で重要

• 線形代数：ベクトルや行列の演算は、機械学習アルゴリズムの多くで使われます。例えば、主成分分析（PCA）やサポートベクターマシン（SVM）などのアルゴリズムは、線形代数の知識が必要です。
• 微分積分：機械学習モデルのパラメータを最適化するために、微分積分が使われます。例えば、勾配降下法は、微分を使って関数の最小値を求めるアルゴリズムです。
• 確率・統計：データ分析やモデルの評価に必要です。例えば、回帰分析や分類問題では、確率・統計の知識が使われます。また、モデルの性能を評価するための指標（精度、再現率、F値など）も、確率・統計の概念にもとづいています。

この三つが身につくと、アルゴリズムが中で何をしているかが見えてくる。見えてくれば、どのモデルを選ぶか、パラメータをどう動かすかも、勘ではなく理屈で判断できるようになる。

数学が苦手な人のための学習方法

数学は学生時代からずっと苦手で。そう尻込みする人こそ、知っておいてほしい。苦手なままでも、必要な数学に手が届く進め方はある。

1. 基礎から学ぶ：高校数学の教科書や参考書を使って、基礎からていねいに学び直しましょう。焦らずに、ひとつひとつの概念をしっかりと理解することが重要です。
2. AI・機械学習に特化した教材を選ぶ：AIや機械学習に特化した数学の入門書やオンライン講座を活用しましょう。これらの教材は、AI開発に必要な数学の知識を効率的に学べるように構成されています。
3. オンライン講座を利用する: 動画で解説してくれるオンライン講座は、視覚的に理解しやすく、数学が苦手な方にもおすすめです。
4. 実際に手を動かす: 数学の公式や定理を覚えるだけでなく、実際に問題を解いてみることが重要です。手を動かすことで、理解が深まります。
5. わからないことは質問する : 学習中にわからないことがあれば、オンラインの質問サイトや学習コミュニティで質問しましょう。

数学は、この仕事につきまとう避けられない相棒だ。それでも、投げ出さずに続けてさえいれば、ある日ふと霧が晴れる瞬間が必ず来る。

ステップ3：機械学習の基礎を学ぶ

数学の土台ができたら、いよいよ機械学習に入る。AIの心臓部にあたる技術であり、ここを避けてAIエンジニアを名乗ることはできない。

機械学習とは？種類と仕組みを解説

機械学習とは、ひとことで言えば、データの中に潜むパターンやルールを機械自身に見つけさせ、それをもとに予測や判断をさせる仕組みの総称だ。その学ばせ方は、大きく3つに分かれる。

1. 教師あり学習（Supervised Learning）：正解ラベル付きのデータを使って学習し、新しいデータに対して予測を行います。例えば、メールのスパムフィルタや、画像認識などが教師あり学習を使っている例です。

2. 教師なし学習（Unsupervised Learning）：正解ラベルのないデータから、データの構造やパターンを発見します。例えば、顧客セグメンテーションや、異常検知などが教師なし学習を使っている例です。

3. 強化学習（Reinforcement Learning）：エージェント（学習する主体）が、環境の中で試行錯誤しながら最適な行動を学習します。例えば、ロボットの制御や、ゲームのAIなどが強化学習を使っている例です。

この3つの違いが腹に落ちていると、いざシステムを作るとき、目の前の課題にどの学び方が合うのかを取り違えずに済む。

機械学習の代表的なアルゴリズム

学び方の種類が分かったら、次は道具箱の中身だ。よく使われるアルゴリズムを、いくつか見ておこう。

• 線形回帰（Linear Regression）：数値予測に使われる最も基本的なアルゴリズムです。
• ロジスティック回帰（Logistic Regression）：分類問題に使われるアルゴリズムです。
• 決定木（Decision Tree）：分類や回帰に使われるアルゴリズムです。
• サポートベクターマシン（SVM）：分類問題に使われるアルゴリズムです。
• k近傍法（k-Nearest Neighbors）：分類や回帰に使われるアルゴリズムです。
• クラスタリング（Clustering）：教師なし学習の代表的なアルゴリズムで、データをグループに分けます。 -主成分分析（PCA）：次元削減に使われるアルゴリズムです。

名前を覚えるだけでは足りない。これらをPythonのライブラリ（Scikit-learnなど）で実際に動かせるようになって、はじめて機械学習エンジニアへの一歩目を踏み出したと言える。

ステップ4：ディープラーニングを学ぶ

機械学習の基礎を押さえたら、その先にディープラーニングが待っている。機械学習の一分野でありながら、ここ数年の飛躍がとりわけ著しい領域だ。

ディープラーニングと機械学習との違い

ディープラーニングは、ニューラルネットワーク（人間の脳の働きを模した機械学習モデル）を何層にも積み重ねたモデル（ディープニューラルネットワーク）で学習を行う技術だ。機械学習の1種ではあるが、従来の手法とは次の点で性格が違う。

• 特徴量設計 : 機械学習では、人間がデータの特徴量（分析対象のデータや特徴を数値化して表したもの）を設計する必要がありますが、ディープラーニングでは、モデルが自動的に特徴量を学習します。
• 計算量 : ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークを使うため、計算量が非常に大きくなります。
• データ量 : ディープラーニングは、大量のデータを使って学習することで高い性能を発揮します。

この自動で特徴をつかむ力が、画像認識、自然言語処理、音声認識といった難所で、従来を上回る成果を生んだ。いまのAIの伸びを引っ張っているのは、まさにこの技術だと言っていい。

ディープラーニングのフレームワーク

もっとも、ニューラルネットワークを一から自分で書く必要はない。実装には、フレームワークと呼ばれる土台になるソフトウェアを使うのが普通だ。代表的なものを挙げておく。

• TensorFlow：Googleが開発したオープンソースのフレームワークで、機械学習を中心として幅広い用途に使われています。
• PyTorch：Facebookが開発を主導したフレームワークで、研究開発によく使われています。
• Keras：TensorFlowやPyTorchなどのバックエンド上で動作する高レベルAPIで、初心者でも簡単にディープラーニングモデルを構築できます。

こうした土台があるおかげで、込み入ったモデルも思うより手早く形にできる。最初のうちは、扱いやすいKerasあたりから触れてみるのがいいだろう。

ステップ5：AI開発を実際に経験する

ここまでは、いわば座学だ。知識をどれだけ積んでも、手を動かさなければ本当に使えるかは分からない。実際に開発してみると、分かったつもりでいた部分がぐらつくのが見えてくる。その揺れを一つずつ潰していく作業こそ、実践力の正体だ。

Kaggleに挑戦する

腕試しの場として、まず名前が挙がるのがKaggleだ。世界中のデータサイエンティストや機械学習エンジニアが集まり、企業や研究機関の提供したデータセットを使ったコンペティションが、絶えず開かれている。参加して得られるものは小さくない。

• 実践的な経験を積める：実際のデータを使って、機械学習モデルの構築、評価、改善といった一連の流れを経験できます。
• 他の参加者から学べる：上位の参加者のコードやディスカッションを見ることで、高度なテクニックや考え方を学べます。
• 自分の実力を試せる：コンペティションの順位によって、自分の実力を客観的に評価できます。
• 賞金や就職の機会を得られる可能性がある：コンペティションによっては、賞金が用意されていたり、企業からスカウトされたりすることもあります。

敷居が高そうに見えるかもしれないが、初心者向けのコンペティションも数多い。タイタニック号の生存者予測や住宅価格の予測あたりは定番で、最初の一歩にちょうどいい。

ポートフォリオを作成する

学んだことを、他人に見える形にしておく。就職や転職の場面で効いてくるのが、このポートフォリオだ。要は、自分のスキルと実績をまとめた作品集のことである。中身としては、たとえば次のようなものが並ぶ。

• Kaggleのコンペティションでの成果：参加したコンペティションの順位、コード、レポートなどをまとめます。
• GitHubでの活動：自分で作成したAIアプリケーションやライブラリを公開します。
• 技術ブログ：学習した内容や、開発したアプリケーションについて解説した記事を公開します。
• オリジナルのAIアプリケーション：Webアプリケーションや、スマートフォンアプリなど、自分で企画・開発したAIアプリケーションを公開します。
• 研究成果：大学や研究機関での研究成果をまとめます（学生や研究機関に在籍している人の場合。

これがあると、言葉で「できます」と繰り返すより、はるかに雄弁にスキルと熱意が伝わる。逆に、何もなければ実力を示す手立てがない。面倒でも、必ず一つは仕上げておきたい。

ステップ6：AIエンジニアの求人を探して応募する

経験を積み、ポートフォリオも揃った。あとは、求人を探して飛び込むだけだ。未経験者歓迎やポテンシャル採用の枠も少なくないので、臆せず手を挙げてほしい。

求人を探すなら、次のようなサービスを併せて使うと効率がいい。

• 転職サイト
• 転職エージェント
• AI特化型転職エージェント

中でも転職エージェントは、キャリアの相談に乗ってくれるだけでなく、表に出ない非公開求人を回してくれたり、面接の対策まで付き合ってくれたりと、独学の心細さを埋めてくれる存在になる。

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AIエンジニアへの転職を独学で成功させるためのポイント

同じだけ学んでも、転職まで届く人と、途中で息切れする人がいる。その分かれ目になりやすいのが、次の5つだ。

• 明確な目標とキャリアプランを立てる
• AI開発で需要のあるスキルを優先的に学ぶ
• スキルや知識を示せるポートフォリオを構築する
• わからないことを質問できる環境を作る
• 未経験者でも活躍しやすい求人を選ぶ

明確な目標とキャリアプランを立てる

ひとくちにAIエンジニアと言っても、その中身は職種によっても働き方によっても大きく違う。だからこそ、まず決めるべきは、自分はどんなAIエンジニアになりたいのか、である。ここが曖昧なままだと、学びの軸も定まらない。

たとえば、次のような問いに答える形で、目標とキャリアプランを描いてみるといい。

• どのような分野に興味があるか（画像認識、自然言語処理、音声認識、ロボティクスなど）
• どのような企業で働きたいか（大手企業、ベンチャー企業、研究機関など）
• どのような働き方をしたいか（フルタイム、リモートワーク、フリーランスなど）

行き先がはっきりすると、学習は途端に進めやすくなる。今やっていることが何につながるのか見えるから、気持ちも続く。

AI開発で需要のあるスキルを優先的に学ぶ

求められるスキルは、一度覚えれば終わり、というものではない。AI技術が動き続ける以上、必要とされる技術も年々入れ替わっていく。だからこそ、最新の動きに目を配り、いま需要のあるものから優先して手をつけたい。
具体的に、いま重視されているのは次のあたりだ。
Python：AI開発には必須となるプログラミング言語です。
機械学習・ディープラーニングのフレームワーク：TensorFlow、PyTorch、Kerasなど
クラウドプラットフォーム：AWS、GCP、Azureなどのクラウドプラットフォームの知識
データベース：SQL、NoSQLなどのデータベースの知識
コンテナ技術：Docker、Kubernetes
この顔ぶれを一通り押さえておけば、声をかけてくる企業の数は目に見えて増えるはずだ。

スキルや知識を示せるポートフォリオを構築する

採用担当者の立場に立てば分かる。書類の言葉だけで応募者の実力を見抜くのは難しい。だからこそ、彼らはポートフォリオを頼りにする。Kaggleの成果、GitHub、技術ブログと、手札はいくつあってもいい。中でも、自分で企画したオリジナルのAIアプリケーションが一つあると、実践力の証明として強い。

逆に言えば、これがないと、どれだけ学んでもそれを裏づけるものがない。積み上げた時間を無駄にしないためにも、必ず形にしておこう。

わからないことを質問できる環境を作る

独学の最大の敵は、行き詰まったときに聞ける相手がいないことだ。分からない箇所は、遅かれ早かれ必ず出てくる。そのとき、すぐに手を伸ばせる相談先を用意しておきたい。たとえば、こんな場所がある。

• オンラインの質問サイト
• 学習コミュニティ
• メンター

聞ける場所が一つあるだけで、つまずきからの立ち直りが早くなる。その差は、学習の速度となってじわじわ効いてくる。

未経験者でも活躍しやすい求人を選ぶ

求人選びにも、未経験ならではのコツがある。狙うべきは、未経験者歓迎やポテンシャル採用をうたう枠だ。

こうした求人は、入社後の研修やOJTが手厚いことが多く、右も左も分からないうちから放り出される心配が少ない。可能なら、インターンシップで一度その企業の空気や仕事の中身に触れておくと、入ってからのずれも小さくなる。

見落としがちだが、AIエンジニアの求人には、表に公開されないものも少なくない。転職サイトや転職エージェントを通して、そうした非公開求人にも手を届かせておきたい。

未経験者や初心者からのITエンジニア転職に特化した転職プラットフォームのナミノリでも、未経験者に向けたAIエンジニアの求人を数多く扱っています。AIエンジニアの求人を探している方は、ぜひ役立ててください。

まとめ

未経験から独学でAIエンジニアになる。簡単だとは言わない。だが、ここまで見てきたように、進む順番を間違えず、手を動かし続けさえすれば、決して手の届かない場所ではない。

思い返せば、最初の一歩はPythonの文法を一行打つことだった。その一行の先に、機械学習があり、ディープラーニングがあり、いつか自分の作ったAIが誰かの課題を解く日が待っている。AIが伸び続ける限り、その担い手を求める声もやまない。将来性も、やりがいも、この仕事には確かにある。

未経験者や初心者からのITエンジニア転職に特化した転職プラットフォームのナミノリでは、未経験者に向けたエンジニアの求人を多数紹介しています。求人を探している方は、その最初の一歩を、ここから踏み出してみてください。