近年のAI人材の需要から、IT業界未経験からAIを学ぶ人が増えています。とはいえ、「プログラミング未経験からでもAIの独学はうまくいくのか」と、不安な方も多いのではないでしょうか？
今回は、AIの独学が可能な理由や成功しやすい人の特徴、マスターするための6つのステップについて紹介します。本記事を最後まで読めば、独学後の進路も決めることができます。AIを自分で習得したい方は、ぜひ最後までご覧ください。
プログラミング未経験でもAIの独学は可能？
結論からお伝えすると、プログラミングが未経験であってもAIの独学は可能です。AIを実現するために欠かせない「プログラミング」のスキルがなくても独学ができる理由は、次の通りです。
- 初学者でも学びやすい学習環境が整っているから
- 比較的学びやすいプログラミング言語があるから
AIブームの影響から、主流のAIプログラミング言語である「PythonとR言語」の学習媒体が充実しており、未経験者でも独学できる環境が整っていることが大きな理由です。そのため、プログラミングがまったくわからない状態でも、AIの独学を諦める必要はありません。
AI学習を独学で挑戦するメリット
さまざまな学習方法がある中で、AI学習を独学でするメリットはあるのでしょうか？ここでは、AI学習を独学で挑戦するメリットについて解説します。
- 自分のペースで学習できる
- お金がかからない
- 好きなAIを学べる
また、AIスクールを利用して学ぶ場合と独学とを比較しながら解説するので、スクールか独学か迷っている方は参考にしてみてください。
メリット1：自分のペースで学習できる
AI学習を独学で挑戦するメリットの1つ目は、自分のペースで学習できることです。
スクールでAIを勉強する場合には、決められたスケジュールに沿って学習を進める必要があります。一方で、独学の場合には好きなタイミングで勉強ができるため、自分のやる気や予定に合わせて学べるメリットがあります。
そのため、モチベーションが変わりやすい方や不定期でしか勉強時間を取れない方は、独学のメリットを大いに感じられるでしょう。
メリット2：お金がかからない
AI学習を独学で挑戦するメリットの2つ目は、「お金がかからない」ことです。
スクールでAIに関する講座を受講する場合には、一般的に17〜52万円程度かかります。一方で、学習サイトや参考書を用いて独学する場合には、0〜4,000円程度で済むため、勉強にかかる費用を大幅に節約できます。
AI学習を始めるときの「初期費用」や、新しいAI分野を学ぶときの「継続費用」を抑えられるのは、AI独学の大きなメリットといえるでしょう。
メリット3：好きなAIを学べる
AI学習を独学で挑戦するメリットの3つ目は、「好きなAIを学べる」ことです。
スクールでは、学習カリキュラムからデータセット、学べるAIモデルの種類まで細かく決められています。一方で、独学ではすべてを自分で決められるため、スクールで扱われていないマイナーなAI技術でも好きに学ぶことが可能です。
そのため、独学を選べば学びたいAIを際限なく極められるメリットがあります。
独学でAIを勉強するデメリット・注意点
AI学習を独学で挑戦する多くのメリットがある一方で、次のようなデメリットもあります。
- エラーや疑問が解決できず、時間がかかってしまう
- 何を勉強したら良いのかがわからず、途中で挫折してしまう
- 学習方法を誤ると、偏った知識や間違ったプログラミング方法が身につくことがある
上記のデメリットに共通していえる原因は、正しい方法や手順を教えてくれるメンターがいないことです。そのため、独学でAIを勉強する際には、AIに関してプロからアドバイスをもらえる環境を整えるように注意しましょう。
AIの独学に成功しやすい人の特徴
AIの独学がうまくいく人には共通点があります。ここでは、AIの独学に成功しやすい人の特徴を紹介します。
- プログラミングに抵抗がない
- 最終目標が明確になっている
AIを独学で勉強しようと考えている方は、自分自身の性格と照らし合わせながら見てみてください。
プログラミングに抵抗がない
プログラミングに抵抗がない方は、AIの独学に挫折する可能性が低く独学に成功しやすいです。プログラミングに苦手意識がない方がAIの独学に適性がある理由は、AIを学ぶ時間の大半がAIプログラミングに取り組む時間で、勉強が苦になることが少ないからです。
そのため、プログラミングに抵抗がない方は、プログラミングのエラー解決すらも楽しみながら最後までやり遂げることができます。
最終目標が明確になっている
最終目標が明確になっている方は、AIの独学に成功しやすい傾向にあります。明確な目標を持つ人が成功しやすい理由は、独学完了までの計画が立てやすく最後までモチベーションを保つことができるからです。
そのため、「AIエンジニアは高年収そうだから」といった曖昧な理由ではなく、取り組む意味をしっかりと決めてから独学を始めましょう。
AIを独学でマスターするための6つのステップ
AIを独学で実用レベルまで習得するには、どのような手順で学べば良いのでしょうか？ここでは、AIを独学でマスターするための6つのステップを、次の流れで解説します。
- AIで実現したいことを決める
- AIプログラミングの基礎知識を理解する
- AIに必要な数学を学ぶ
- AIモデルやアルゴリズムを学ぶ
- AIモデルを自分で実装する
- データ解析のコンペに参加する
ステップ1：AIで実現したいことを決める
初めに、AIで実現したいことを決めることからです。たとえば、「動物の画像認識AIを作りたい」や、「AIエンジニアとして転職したい」など、制作したいものや進路から考えると良いでしょう。
現時点でやりたいことが明確に決まっていない方は、『Python初心者でもできること8選！実装例や学び方を初心者にも分かりやすく紹介』を参考にしてみてください。
ステップ2：AIプログラミングの基礎知識を理解する
目標が決まったら、次はAIプログラミングの基礎知識を理解する段階に進みましょう。基礎知識には、四則演算やデータの出力、インデント等の記述方法が挙げられます。
また、AIプログラミングと他のプログラミング言語では異なる点が多くあるため、経験者であっても基本から固めると良いでしょう。
AIプログラミングの基礎知識をどこまで勉強すれば良いのかわからない方は、『Pythonでの構文の使い方・書き方を例文をもとに解説！』を参考にしてみてください。
ステップ3：AIに必要な数学を学ぶ
AIプログラミングの基礎固めができたら、次はAIに必要な数学を学ぶ段階です。AIに関連する数学分野は、主に「行列」「確率統計」「指数対数関数」「微分積分」の4つです。
それぞれの分野において高校レベルの内容まで習得できれば、AIモデルやアルゴリズムの深い理解につながります。
ステップ4：AIモデルやアルゴリズムを学ぶ
AIプログラミングと数学をある程度習得したら、AIモデルやアルゴリズムを学ぶことを始めましょう。モデルの構造や仕組みを数式に基づいて学ぶことを意識すると、深い理解につながります。
ただし、日々新しいアルゴリズムが開発されているため、すべて学ぼうとするとキリがありません。そのため、「画像認識AIを作りたい場合には画像処理分野のAIモデルだけを学ぶ」といったように、興味があるAI分野の基本的なモデルに絞って学ぶと良いでしょう。
AIのアルゴリズムを深掘りしたい方は、『AI(人工知能)のアルゴリズムを徹底解説』をチェックしてみてください。
ステップ5：AIモデルを自分で実装する
知識の理解が完了すれば、いよいよ「AIモデルを自分で実装する」段階です。
はじめは、すでにAIモデルが実装されている「ライブラリ」を使って、出力結果を確認する程度で十分です。実装に慣れてきたら、数式を頼りに自分でAIモデルを一から実装してみると良いでしょう。自力でAIモデルを作ってみることで、モデルの改善が必要になったときにスムーズに改善案が浮かぶようになります。
AIをマスターするうえでは、ライブラリに頼りすぎない「実装力」が重要です。
なお、AIモデルを実装する際には『機械学習の種類とは？3種類の解説と機械学習の手法11選』を参考にしてみてください。
ステップ6：データ解析のコンペに参加する
基本的なAIモデルの理解ができれば、「データ解析のコンペに参加する」と良いでしょう。コンペでは、企業の実データを用いて学生・アマチュア・プロなどの参加者とAIモデルの精度を競い合います。
また、コンペに参加すると自分のAIモデルの精度や順位がわかるため、これまで学んできたAIの知識や実装スキルのレベルを客観的に把握できるメリットがあります。なお、データ解析のコンペに興味がある方は、『kaggleとは？初心者でも始めるべきメリットとkaggleの登録方法・機能まで紹介！』を参考にしてみてください。
AIを独学する5つの方法
AIを独学で習得する方法は、あらゆる手段から選べます。ここでは、「AIを独学する方法」について、次の5つを紹介します。
- 参考書を利用する
- AI学習サイトを使う
- YouTube動画で学ぶ
- 勉強会イベントに参加する
- 企業インターンシップを活用する
また、それぞれのメリットを踏まえて、どのような方に適した学習方法なのかについても解説するので、独学方法を選ぶ際の参考としてご覧ください。
方法1：参考書を利用する
AIを独学する方法の1つ目は、参考書を利用する方法です。近年のAIブームから、初学者向けの本からプロレベルの本格的な本、ビジネス活用に特化した本まで、さまざまな参考書が提供されています。
参考書を揃える分だけ、AIに関する幅広い知識を学べるメリットがあります。そのため、参考書を利用する独学方法は、複数のAIに興味がある方におすすめの学習方法です。
なお、参考書を選ぶ際には、『Pythonの初心者におすすめな本10選！初心者でも分かりやすい本でPythonを学ぼう』をチェックしてみてください。
方法2：AI学習サイトを使う
AIを独学する方法の2つ目は、AI学習サイトを使う方法です。たとえば、東京大学やAIスクール、AI学会など、さまざまな機関からAIに関する知識を無料で学べる学習サイトが提供されています。
また、最近のAI学習サイトでは、サイト内のアプリでプログラミング環境が用意されており、スマホでもAIの実装を簡単に練習できるメリットがあります。そのため、AI学習サイトを使う方法は、隙間時間にスマホを使ってAIを独学したい方におすすめの学習方法です。
学習サイトに興味がある方は、『Python初心者におすすめのサイト5選！サイトでPythonを学習しよう』も参考としてご覧ください。
方法3：YouTube動画で学ぶ
AIを独学する方法の3つ目は、「YouTube動画で学ぶ」方法です。AI系のYouTube動画では、AIの教養知識や統計学・数学、AIプログラミング入門など、さまざまな切り口から解説されています。
YouTube動画で学ぶ方法は、解説者が記述したプログラミングのコードで気になるところがあれば動画を止めて、一つずつ詳細に理解できるメリットがあります。そのため、YouTubeで独学する方法は、AIの知識・スキルのなかでも特にAIプログラミングを重点的に学びたい方におすすめの学習方法です。
方法4：勉強会イベントに参加する
AIを独学する方法の4つ目は、「勉強会イベントに参加する」方法です。たとえば、G検定等の資格取得を目指す会や論文の読み会、AIプログラミングの基礎を学ぶ勉強会など、さまざまな目的を持った勉強会イベントが開催されています。
また勉強会イベントでは、ただ勉強するだけでなく、参加者同士の交流の機会がある場合もあり、切磋琢磨できる仲間と知り合えるメリットがあります。そのため、勉強会イベントに参加する方法は、仲間と一緒に勉強する方がモチベーションを維持できる人や、同じ目標を持つ人と交流したい方におすすめの学習方法です。
方法5：企業インターンシップを活用する
AIを独学する方法の5つ目は、「企業インターンシップを活用する」方法です。ひと昔前まではAI系の企業インターンシップといえば海外企業が主流でしたが、最近では日本国内でも新卒・社会人向けにさまざまな業界でインターンシップが開催されています。
企業インターンシップでは、企業内のAI開発プロジェクトに参加し、プロのメンターに直接教わりながら実装スキルを高められるメリットがあります。そのため、企業インターンシップを活用する方法は、ビジネス実用レベルのAIスキルをプロの指導のもとで身につけたい方におすすめの方法です。
AIの独学が終わった後の進路
AIの独学で得た知識やスキルは、さまざまな進路に活かすことができます。ここでは、AIの独学が終わった後の進路を紹介しましょう。
- AIエンジニア・コンサルとして転職する
- フリーランスとして独立する
- AI系の副業を始める
- AI人材のエキスパートを目指す
特にAI独学後の進路が決まっていない方は、参考にしてみてください。
AIエンジニア・コンサルとして転職する
AI独学後には培ったスキルを活かして、AIエンジニア・コンサルとして転職する進路が候補として挙げられます。
「AIエンジニア」はAIモデルの実装が好きな方に適した職業で、「AIコンサル」はAIで企業の課題を解決することにやりがいを感じる方に適した職業です。どちらの職業においても「実務未経験者歓迎」の求人が増えてきているため、近年は独学後にAI人材として転職する方も増加傾向にあります。
なお、AIエンジニアについて深く知りたい方は、『AIエンジニアとは？AIエンジニアに必要なスキルまとめ』を参考としてご覧ください。
フリーランスとして独立する
IT・AI業界は働き方が多様であるため、独学終了後には「フリーランスとして独立する」進路も考えられます。フリーランスのAIエンジニアになると、リモート環境で業務ができる案件も多いため、場所や時間に限定されることなく働けるメリットがあります。
ただし、フリーランスの場合には過去の実務経験に加え、豊富な知識や高い実装力が求められる点に注意が必要です。独学しただけでは実力が不十分と見なされ、仕事を得るのに苦労する可能性があります。
AI系の副業を始める
独学後にすぐ転職やフリーランスになるのではなく、AI系の副業から始めることも一つの進路としておすすめです。副業がおすすめな理由は、AIエンジニアとしての実績を作ることができるからです。
AI業界は実力主義であるため独学した事実のみでは評価されず、希望する転職が叶わないケースも珍しくありません。そのため、実務未経験者の場合は特に、副業で現場に通用するスキルを高めつつ、客観的に証明できる実績を積むことを優先すると良いでしょう。
AI系の副業に興味がある方は、『Python初心者向け副業4選！おすすめの副業や案件の探し方も紹介』をチェックしてみてください。
AI人材のエキスパートを目指す
転職やフリーランスなど、すぐに進路先を決めるのではなく、独学後も勉強を続け「AI人材のエキスパートを目指す」道もあります。エキスパートを目指すうえでは、プロの講師から最新のAIモデルやアルゴリズム、応用知識など、実用レベルのAIを教えてもらうのが近道です。
独学後にエキスパートを目指したい方は、『おすすめAIセミナー7選！初心者から本格講座まで内容を徹底比較』で紹介するセミナーをチェックしてみてください。
AI独学後にスキルをもっと磨きたいならセミナーがおすすめ
AI独学後にもスキルを磨きたいなら、ビジネスに通用する内容まで網羅できる「セミナー」がおすすめです。ここでは、「AI研究所が提供するAI系のセミナー」を2つ紹介します。
- ビジネス向けAI完全攻略セミナー
- AIエンジニア育成講座
また、独学後に受講するメリットも解説するので、参考にしてみてください。
ビジネス向けAI完全攻略セミナー
ビジネス向けAI完全攻略セミナーは、AIの理論はもちろん、データの活用方法やAIモデルの実装手法などビジネス活用レベルまで学べるセミナーです。講師に直接教わりながら基礎的な内容から学べるため、独学で抜け漏れがある内容を再確認できるメリットがあります。
また、1日でAIの基礎から応用まで完結するセミナーであるため、忙しい社会人の方でも気軽に受講できます。
AIエンジニア育成講座
AIエンジニア育成講座は、開発環境の構築から基本的なAIモデルの実装方法・精度評価、モデルの精度向上方法まで、3日間かけて初歩から実務レベルまで段階的に学べるセミナーです。
セミナー中に配布される「オリジナル教材」は、セミナー終了後に自分で復習する際の参考書として活用できるメリットがあります。また、会場受講だけでなく、「ライブウェビナー」や「eラーニング」からも受講できるため、地方在住の方や忙しくて当日休みが取れない方でも気軽に学べます。
なお、上記以外のAIセミナーに興味がある方は、『おすすめAIセミナー7選！初心者から本格講座まで内容を徹底比較」も参考としてご覧ください。
まとめ
AIの独学が可能な理由や独学のメリット・デメリット、独学後の進路について解説しました。AIを学ぶ環境は十分整っているため、プログラミング未経験の場合にも独学に挫折する可能性は低いといえます。
ただし、プロから教えてもらえる環境がなければ、誤った知識が身についてしまう場合や、プログラミングのエラーが解決できず途中で挫折する可能性もあります。そこで、AI独学のデメリットを補うには、初歩からビジネス実用レベルまでプロの講師のもとで学べる「セミナー」がおすすめです。
AI研究所では、AI未学習者・初学者向けにAIプログラミングを学べる講座を多数用意しています。独学でAIを勉強する予定の方も、今回紹介した当社のセミナーを一度検討してみてはいかがでしょうか？
企業が直面する課題を解決し、DXを進めるためには、AIを活用することが必要不可欠です。
AIについての正しい知識を身につけ、AIプロジェクトを成功に導くための支援があることをご存じでしょうか。
AI研究所では、企業向けにAIコンサルティングを提供しており、専門家がご要望に合わせて、ご相談に応じます。
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