悩む人数学できないけどAIエンジニアになりたい。
でもやっぱり数学ができない人には難しいのかな。
とお悩みの方へ向けた記事になります。
- 数学できなくても職種によってはAIエンジニアになれるので、モチベーションに繋がります。
- 数学できない人が、AIエンジニアになるための具体的なアクションがわかります。
数学できない人でもAIエンジニアになれる？【結論：難しい】
タイトルにもあるとおりですが、数学できない人がAIエンジニアになるのは難しいです。
次章で紹介しますが、AIエンジニアには統計、解析、プログラミングなど、数学的な知識が必要とされるからです。
とはいえ、決して「不可能ではない」ということも事実です。
今回の記事では、数学できない人がAIエンジニアになるのが難しい理由、またそのような方でもAIエンジニアになるための方法を紹介します。
数学できない人がAIエンジニアになるのが難しいと言われる理由
数学できない人がAIエンジニアになるのが難しい理由は、以下のとおり。
- AIには統計や確率の知識が必須になるから
- データ解析も数学だから
- プログラミングに論理的思考力が必要だから
それぞれ解説します。
AIには統計や確率の知識が必須になるから
AIに触れる人材には、「統計」や「確率」などの数学知識が必要になります。
そもそもAIや人工知能は、すべて確率だからです。
たとえば掃除ロボットやスマートスピーカー、自動運転などは、膨大なデータを参照のうえ、確率をもとに条件判断を行ったり、より賢くなったりします。
そのため、確率統計や論理、意味論は必須と言えるでしょう。
データ解析も数学だから
AIエンジニアはデータの解析も行いますが、これにも数学の知識が必要になります。
具体的に必要になるのは微積分、線形代数、数理最適化、ベイズ統計、フーリエ解析などです。
AIエンジニアではなく、データサイエンティストを目指すとなっても、数学知識を避けることはできません。
プログラミングに論理的思考力が必要だから
AIを開発するならもちろんプログラミングは必須。
そしてプログラミングには、論理的思考力が必要です。
論理的思考力は、プログラミングを学んでいくうちに後天的に身につくもの。
とはいえ、論理的思考力の有無で、習得や上達の早さには差が出るのが現状です。
数学できない人でもAIエンジニアになるのは「不可能」ではない
「数学ができないと、AIエンジニアになるのは難しい」と前述しました。
ぞれは事実ですが、とはいえ決して「不可能」なわけではありません。
実際にAIエンジニアには文系出身者もたくさんいるうえ、数学が苦手でも後天的に知識をつけてAIエンジニアとして活躍している人もいるからです。
「数学ができないから」という理由で、すぐにその場で諦める必要はありません。
数学できない人がAIエンジニアを目指すための5ステップ
数学できない人がAIエンジニアを目指すための5ステップとは、以下のとおりです。
- ステップ①：数学知識を身につける
- ステップ②：AIやディープラーニングについての基礎を学ぶ
- ステップ③：プログラミング（Python）を習得する
- ステップ④：AI関連の資格に挑戦する
- ステップ⑤ポートフォリオを作成する
それぞれ、順を追って見ていきましょう。
ステップ①：数学知識を身につける
数学ができないなら、AIエンジニアに必須となる最低限の数学知識をインプットするのみです。
「AIエンジニアに必須となる最低限の数学知識」とは、以下のようなものです。
- 線形代数
- 微分積分
- 確率・統計
また、これらを学ぶための方法として、次の書籍がおすすめです。
ステップ②：AIやディープラーニングについての基礎を学ぶ
数学知識をひととおり学んだら、AIやディープラーニングについての基礎を学びましょう。
現代では、AIおよびディープラーニングに関する書籍やオンライン講座は豊富にあります。
おすすめの書籍は以下のとおりです。
また、以下のオンライン講座を活用してみるのもいいでしょう。
ステップ③：プログラミング（Python）を習得する
AIやディープラーニングの概要、基礎知識を掴んだら、次にプログラミングを学びましょう。
言語は「Python」を選んでください。
PythonはAI開発言語として主流であるうえ、その他アプリ開発などでも幅広く活用されているため、需要が高く、今後の将来性にも期待がもてるからです。
Pythonを学ぶのにおすすめの、AIコースを設けているプログラミングスクールは、以下のとおりです。
- TechAcademy：規模・知名度ともにNo1。AI・機械学習・データ分析コースも定評。
- TECH BOOST：「挫折させないサポート体制」が特徴。AIコースは完全初心者向けで安心。
- DMM WEBCAMP：大手DMMグループ。AIはもちろんすべてのコースでポートフォリオ支援がつく。
ステップ④：AI関連の資格に挑戦する
プログラミングスクール卒業後、「AIやディープラーニングにますます興味が湧いてきた」「よりAIについての知見を深めたい」と思った方は、AI関連の資格に挑戦してみるのもいいでしょう。
AIエンジニアに資格は必須ではないものの、取得することで、未経験からAIエンジニアになるための強力な武器になることは間違いないからです。
具体的におすすめのAI資格は、以下のようなものです。
- G検定
- E資格
- Python3エンジニア認定データ分析試験
- 統計検定（R）
ステップ⑤ポートフォリオを作成する
AIやディープラーニングの学習、また資格取得後は、自力でオリジナルのポートフォリオを作成してみましょう。
悩む人AIエンジニアになるためのポートフォリオって、具体的になにを作ればいいの？
と疑問に思う方も多いでしょう。
具体的には、以下のようなものが挙げられます。
- 画像認識システム
- Web情報自動収集プログラム
- Pythonを用いたExcel自動化プログラム
より詳しく知りたい方は、以下の記事が参考になります。
数学以外にAIエンジニアに求められる知識
数学知識「以外」で、AIエンジニアに求められるスキルを挙げると、以下のとおりです。
- コミュニケーションスキル
- 英語力
それぞれ解説します。
コミュニケーションスキル
コミュニケーションスキルは、AIエンジニアに限らず、どんな業界においても必須のスキルといえます。
「IT業界は人よりもPCと向き合う職業」と思っている方も少なくありませんが、システム開発にあたってクライアントと要件定義を行ったり、進捗確認などを都度行ったりと、人と話す機会はたくさんあります。
AI業界についてもそれは例外ではありません。
認識の齟齬を生まない、スムーズなコミュニケーションはやはり必要不可欠です。
英語力
AIエンジニアには、一定の英語力も問われます。
AI分野は最先端の技術なので、「海外からの新しい情報を仕入れる」ことも重要なタスクといえるからです。
それだけでなく、プログラミングでは文法やエラーメッセージなど基本的にすべて英語なので、最低限の英語力がなくてはなかなか難しいでしょう。
まとめ
本記事の内容をまとめると、以下のようになります。
- 数学ができない人は、AIエンジニアになるのは難しい。
- 統計学、データ分析・解析、プログラミングには数学知識が必要。
- とはいえ数学できない人がAIエンジニアになるのは、不可能なわけではない。
- 数学知識→AI知識→プログラミング→成果物の順でじっくり学習することで、AIエンジニアは現実になる
- 数学知識以外では、AIエンジニアにはコミュニケーションスキルと英語力が必要。
数学ができないからと、AIエンジニアを諦める必要はありません。
必須スキルを後天的に身につけ、AIエンジニアとして活躍している人もたくさんいます。
とはいえ統計数学は難解なので、独学ではとっつきづらいことも事実です。
プログラミングスクールやネット教材など、有効に活用することをおすすめします。
1992年生まれ｜2020年10月フリーランスとして独立｜Web制作、SEOライティングを軸に活動中｜接客→生産管理→システム開発会社→現在｜モリブログ運営。Web制作、フリーランスジャンルを中心に更新中。PV数は年間14万人以上｜｜温泉、旅行、甘いものが好き。
