「素人が、AIエンジニアになるまでに実施したこと」

初めまして。
私は、元々ハード開発のエンジニアでしたが、自身でAIを勉強し、AIエンジニア
になりました。そこで今回は私の経歴含めAIエンジニアになるまで実際に何をしたかについて紹介したいと思います。

目次
①経歴
②実際に行ったこと。
　2_1:情報収集：コミュニティに参加
　2_2:学習：勉強したサイト/オンラインコースに関して
　2_3:業務での適用
　2_4:転職エージェント利用
③実際になって感じたこと。やっといたほうがよいと感じたこと
　3_1:SQL
　3_2:AI以外の専門分野
　3_3:副業
　
------------------------------------------------------------------------------------
①経歴
私は、東京の機械系の某国立大学・大学院を出たのち、某大手企業に就職しました。そこで携帯の基地局の構造設計を6年間いたしました。具体的な業務としては、3D－CADや熱解析をもとに、小型軽量のハードウェアを作ることが業務でした。ただこの業界はPC業界と似ていて、安い海外ベンダーと凌ぎを削らないといけなく、現状のままだと将来性がないなと思い、一念発起しまして、まったく違うAI業界にいくことを決意しました。その後、約半年間自身でAIに関して勉強し、転職に成功。現在は某大手IT企業にてAIエンジニアとして業務を行っています。

②実際に行ったこと
AIエンジニアになると決めてから実際に内定するまでに具体的に何を実施したかについて手順を追って述べたいと思います。

　2_1:情報収集：コミュニティに参加・参考図書読破
AIエンジニアになるうえで一番最初に行ったことは、情報収集です。私の場合、周りにAIエンジニアの友人が近くにいませんでしたのでAIエンジニアに実際になったときにどのような仕事になるか・どういった技術が必要かがわかりませんでした。そこでまずAIコミュニティに参加し、実際のエンジニアｊはどういった技術が必要で、何を勉強しなければいいか理解するところから始めました。
具体的に利用したコミュニティは下記になります。

　　【Team AI】参考URL：https://www.team-ai.com/
　　　Team AIは、AI教育イベントを通算500回実施したことがある日本最大級のAIコミュニティです。このコミュニティでは渋谷にあるオフィスにて週1回程度無料で、「AIエンジニアになりたい方向けのキャリアセミナー」、「Python/Kaggleを使ったデータ分析ハッカソン」、「AIの論文の輪読会」、「データ分析の前処理ディスカッション」等実施しています。参加者は開催される内容にもよりますが、初心者から上級者の方までいらっしゃいます。また主催者がもともと商社で勤務していたこともあり、海外の優秀なデータサイエンティストも多数参加していたりもします。ですのでどのうようなレベルの方にも満足いただけるようなコミュニティで非常に重宝していました。このコミュニティに週に1回参加することで、AIの知識等学んだり、AIに強い企業等様々な情報を得ることができました。
　　【AIエンジニアになりたい人の為の本】
　　　上記のようなコミュニティは基本首都圏で19時等からスタートするので、地方の方や、就業が19時に終わらない人は参加できない方も多いかと思います。そのような方は、「AIエンジニアになりたい人の為の本」という本がおすすめです。この本はTeam AIの
開催者がこのコミュニティを通じてどういうふうにすればAIエンジニアになれるかについてことこまかに書いてある内容になっています。Amazonにおいても星3.9ありすでに1万冊以上売れている本になります。

　2_2：学習：実際に勉強したサイト/オンラインコースについて
上記の本やコミュニティを通じて何を勉強すればいいかについてアドバイスをもらえるかと思います。そのなかでも自分自身が行った内容を紹介します。

　　【オンラインコースの利用】
　　　・Udemy 参考URL： https://www.udemy.com/
Udemyは世界最大級のオンラインコースサイトです。この中では機械学習に関するコースもかなりあります。値段も時期によっては9割オフで受講できる時期もあるので、そういった時期に下記コースを購入し、勉強してました。

　　　　【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス（※有料　時期によっては1500円程度）
　　　　　データサイエンスの分野をpythonを使って一通り学べるコースとなっています。基本的な機械学習のやり方を学ぶには最適なコースになります。
　　　　　
　　　　【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 中級編 -（※有料　時期によっては1500円程度）
　　　　　実際にお試しで機械学習を前コースで学んだ後、機械学習を原理的に数学から理解するための講座です。講師の方が非常に教えるのがうまく、頭の中にすんなり入ってくるような内容でした。
　　　
　　　・Cousera
Courseraとは、スタンフォード大学が始めた、無料のオンライン教育サービス(MOOC: Massive Open Online Course)です。ハーバード大学などが運営するedXに対抗する形で創設されました。Courseraのよいところは、なんといっても授業を無料で視聴できるところです(一部有料の授業もあります)。また、コースに合格すると、修了証(有料)をもらうことができます。

　　　　【Machine learning】参考URL： https://ja.coursera.org/learn/machine-learning（※無料）
　　　　その中でもおすすめのコースは、スタンフォード大学のアンドリュー教授が作成したコースです。初心者向けに基礎を解説するだけでなく、コーディングの演習問題もあるため、非常に勉強としてためになりますし、なんと無料で受講することができます。久しぶりに大学に通ったかのような錯覚に陥るくらい素晴らしい授業でした。ただし、すべて英語での授業になります。世界中で受講者がかなり多いため、様々な言語に翻訳等されていますが、すべて訳されているわけではないので、英語が多少なりとも理解できないとかなり厳しいかと思います。筆者はTOEIC800点程度ですが、専門用語がわからないのでかなり苦戦しました。。。。ただこの分野は英語ができたほうが特ですのでよい勉強になったかなと思います。
　　　　
　　　　
　　【Kaggleでコンペティションに参加】参考URL： https://www.kaggle.com/
　　　kaggleは、企業や政府などの組織とデータ分析のプロであるデータサイエンティスト/機械学習エンジニアを繋げるプラットフォームとなっています。単純なマッチングではなく、「Competetion（コンペ）」がKaggleの特徴の一つです。Competition（コンペ）は、企業や政府がコンペ形式（競争形式）で課題を提示し、賞金と引き換えに最も制度の高い分析モデルを買い取るという、最近でいう一種のクラウドファンディングに近いような仕組みとなります。ここでよい成績を収めると就職にも有利になるということで成績上位になれるよう何度も投稿し、上位を狙いました。

このサイトのすごいところは初心者でも臆することなく参加しやすいよう初心者向けの一つの機能として「Kernels（カーネル）」があるということです。このカーネルでは、各データセットに対して他のユーザーが構築した予測モデルのコードや説明が公開されています。　　

　2_3:業務での適用
　実際に中途として転職するには、実績が必要になります。最低限kaggleや自身で株のAIを作成し実績を作り、どういったところを工夫したか述べられるようにする必要がありますが、仕事で実績を作る事が最も効率的な結果の出し方になります。

私は自身の業務の中でAIを利用し、今まで人間が感覚的にやっていたことをAIに実装することで装置の小型軽量化を実現し、会社で賞をいただきました。

　2－4：転職エージェント利用
　　　私は二つ利用しました。
【Team AI】参考URL：https://www.team-ai.com/
Team AIで人材紹介会社ですのでAI企業を紹介してくれます。AI専門なこともありかなり多くの企業情報を持っています。ただし、日本のAIベンチャー企業が中心になりますので大手企業に行きたい人にとってはミスマッチになる可能性があります。

【AMBI】参考URL： https://en-ambi.com/html/pr/ad/pc/basic/001/?utm_source=yahoo&utm_medium=cpc&utm_term=yahoo_pc_cpc&utm_campaign=yahoo_pc_cpc_brand_lp001_190814a&RefID=yahoo_pc_cpc_brand_lp001_190814a&yclid=YSS.1000384989.EAIaIQobChMI1LKi49H45wIVRqqWCh0gdw4sEAAYASAAEgKvE_D_BwE
若手優秀層に特化したダイレクトリクルーティングサービスになります。ここでは大手企業で年収がかなり高い企業を中心に紹介してくれます。

私は二つのリクルート業者を利用し、履歴書や面接の練習を実施し、内定をいただくことができました。

③実際になって感じたこと。やっといたほうがよいと感じたこと
実際になって感じたことは下記になります。

【AI以外も知識が必要】
私はAIだけを勉強し、AIエンジニアになりました。ただし、実際データ分析をすることは業務の2割にも満たないのが現実かと思います。それ以外に下記のような知識が必要になると思いますので転職後も含め勉強しましょう。

　3_1:SQL
データベースからデータを取得するにはSQLを書く必要があります。私はSQLの存在すらしらずに仕事を開始しました。
仕事開始後、下記を勉強しました。
　　　・Udemy 参考URL： https://www.udemy.com/：「 はじめての SQL ・データ分析入門 -データベースのデータをビジネスパーソンが現場で活用するためのSQL初心者向コース」

　3_2:AI以外の専門分野
AIはビジネスの中では目的ではなく手段として使われるものになります。なのでAIの知識だけではなく、ある特定の分野の知識も必要になります。私のおすすめは職場としては転職前と同じ領域の分野に行き、そこでAIエンジニアという職種で働くのがベストかなと思います。

　3_3:副業
実際にAIエンジニアに新しい職場として入っても、当然最初は一番下っ端からのスタートとなります。私は、入社7年目で転職した身だったので、かなりつらい立場からスタートしました。本気で早く成長し、活躍したい場合は副業で実績を積んだりすることが重要かなと思います。

以上ここまで記載しましたが、この分野で活躍するには日々の勉強は欠かせない分野になります。
素人からあこがれてAIエンジニアになりたい方も多いかもしれませんがかなり大変であることは肝に銘じて自分のキャリアを作ってくださいね！