
AI(人工知能)を学べるおすすめプログラミングスクール15選!
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AI関連のIT人材需要が伸びているって本当?
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AIエンジニアとは
AIエンジニアとは、AI(人工知能)を活用してシステムやアプリケーションの開発を行う専門家です。機械学習やディープラーニングなどのAI技術を用いて、あらゆる分野での問題解決や業務効率化を行います。
AI開発をメイン業務とし、そのAIにビッグデータと呼ばれる大量データを機械学習で教育することや機械学習で得たデータの検証・分析を実施することがAIエンジニアの主な仕事内容です。
AIを構築するためのプログラミング言語として、PythonやR、C++のスキルが求められるほか、データ分析や正しい機械学習を行うために数学や統計学、データベース関連知識、データ分析スキルなど求められるスキルが多いことも特徴になります。
AIエンジニアへの転職がおすすめな理由
昨今AI技術の発展やトレンドの変化によってAIエンジニアへの転職がおすすめと言われています。こちらでは、AIエンジニアへの転職がおすすめな理由を解説していきます。
AI関連市場の成長が予想される
総務省が発表した「令和6年版 情報通信白書」によると、世界のAI市場規模は2030年まで加速度的成長が予測されています。国内のAIシステム市場規模は、2023年の6,858億7,300万円となっており、2028年には2兆5,433億6,200万円まで拡大することが予測されています。

特にAIの社会実装の発展として、文章や画像、音声、動画などを生成する生成AIが注目を集めています。生成AI市場は2023年の670億ドルから2032年には1兆3,040億ドルと大幅な成長が予測されていることもポイントです。
このように、発展途上のAI関連市場はどんどん拡大していくことが予測されるため、AIエンジニアへの転職がおすすめといえます。
AI関連のIT人材需要が伸びている
AI関連のIT人材需要が伸びていることもAIエンジニアへの転職がおすすめの理由の1つです。
実際、経済産業省が2019年に発表した「IT人材供給に関する調査」によると、AI人材の需要は2018年に4.4万人だったものが、2030年には少なくとも3倍の13.1万人になるという見込みです。供給の見通しが2030年では12万人とされていることから、需給ギャップが少なくとも1.1万人分生まれます。
需要が増えるAI分野では携われる案件の数も増えていくため、今からAIエンジニアへの転職を目指すことはおすすめといえるでしょう。
AIエンジニアの年収は日本全体平均年収よりも高い
AIエンジニアの年収相場が日本全体の平均年収よりも高い傾向にあります。
以下は、AIエンジニアと日本全体の平均年収を年代別にまとめたものです。
AIエンジニアの | |
---|---|
新卒 | 420万円(ITSSレベル1~2) |
20代 | 328万円~420万円 |
30代 | 493万円~570万円 |
40代 | 641万円~695万円 |
50代 | 700万円~718万円 |
60代 | 389万円~508万円 |
参照元:AIエンジニア|jobtag
大手求人サービス「求人ボックス」の調査によると、正社員のAIエンジニアの平均年収は620万円とされています。
「令和4年分 民間給与実態統計調査」で算出された日本の平均給与が458万円という事を考えると、AIエンジニアの高い傾向にあります。
AIが学べるプログラミングスクールで取得したい資格
AIが学べるプログラミングスクールに通う際に、並行して資格取得のための勉強を行うことも重要になります。
なぜなら、未経験からAIエンジニアとして働く場合、実績がないとすぐに案件がとれないためです。
AI開発に関連した資格を取ることで目に見える実績としてアピールすることができます。
こちらでは、AIが学べるプログラミングスクールで並行して取得したい資格やその特徴、勉強時間の目安、合格率などをみていきましょう。
資格名 | 特徴 | 勉強時間(未経験) | 合格率 | おすすめな人 |
---|---|---|---|---|
G検定 | ディープラーニングをはじめとする、AIに関する様々な技術的なスキルやビジネス活用のための基礎知識を有していることを示す資格。 | 30~50時間 | 6~7割程度 | ビジネスに関わるすべての人 |
E資格 | ディープラーニングの理論を理解し、適切な方法を選択して実装する能力や知識を有していることを示す資格。 | 100~300時間 | 約7割程度 | 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、AIエンジニアを目指す人やキャリアアップをしたい人 |
Python3エンジニア認定データ分析試験 | Pythonを用いたデータ分析に関する基礎知識を有していることを示す資格。 | 約30時間 | 約8割程度 | ・データサイエンスやAI分野の基礎力を固めたい人 ・Pythonスキルを客観的に証明したい人 |
Python3エンジニア認定実践試験 | Pythonの基本から応用までの知識を実践的に使用できる能力や、コーディングスキルを持つことを示す資格。 | 80時間以上 | 5割前後 | ・実践的なPythonスキルを有していることを証明したい人 ・AI開発主要言語であるPythonを基礎から応用まで理解したい人 |
AI実装検定 | ディープラーニングに関する実装能力と知識を有していることを示す資格。 | S級:400~500時間 A級:60~70時間 B級:50~60時間 | S級:7割程度 A級:約7割程度 B級:6~7割 | ・AIに関する仕事に携わっている人でスキルアップを図りたい人 ・AIコンサルタントやAIエンジニアとして活躍したい人 |
AI(機械学習)エンジニアと データサイエンティストの違い
AI(機械学習)エンジニアとデータサイエンティストはそれぞれ求められる役割や必要なスキル、平均年収などさまざまな違いがあります。
AI(機械学習)エンジニアとデータサイエンティストのそれぞれの違いは以下の通りです。
AI(機械学習)エンジニア | データサイエンティスト | |
---|---|---|
求められる役割 | AIの専門的な知識や技術を用いてAIを設計・構築すること。 設計したAIにビッグデータを取り込みディープラーニングなどで学習させること。 | ビッグデータなどの膨大なデータを分析・解析した結果を基に情報や気づきを提供してビジネス上の意思決定をサポートすること。 |
必要なスキル | ・プログラミングスキル(Python、Rなど) ・数学や統計学の知識 ・機械学習の知識や実装スキル ・自然言語処理や画像認識などのAI領域の専門知識 | ・プログラミングスキル(Python、R、SQL) ・数学や統計学の知識 ・データ可視化ツールの活用スキル ・業界知識などのビジネス知識 ・コミュニケーションスキル |
平均年収 | 約620万円※1 | 約672万円※2 |
向いている人の特徴 | ・AI技術に関心がある人 ・継続的に学ぶ姿勢がある人 ・論理的思考力がある人 ・問題解決能力がある人 | ・データ分析に関心がある人 ・論理的思考力がある人 ・地道な作業が得意な人 ・コミュニケーションスキルが高い人 ・業界やビジネスへの関心がある人 |
※1,参考:AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料|求人ボックス
※2,参考:データサイエンティストの仕事の年収・時給・給料|求人ボックス
AIが学べるおすすめプログラミングスクール比較 まとめ
本コラムでは、今からAIエンジニアを目指すとよい理由やAI(人工知能)について学べるプログラミングスクールの選ぶポイント、おすすめスクールについて解説してきました。
AI技術は日々進歩しており、業界を問わずAIエンジニアなどのAI開発を行う専門家の需要が高まっています。そのため、今からAI技術について網羅的に学習できればAIエンジニアとしての案件の選択肢が増えていくことでしょう。
AIエンジニアに必要なスキルや知識はどれも高度なスキルや知識が必要なため、実践レベルで網羅的に身につけるためにもプログラミングスクールで学ぶことがおすすめです。
本コラムで紹介したプログラミングスクールを選ぶポイントやおすすめスクールを踏まえて、自分に合ったAIを学べるプログラミングスクール選びにお役立てください。
AIが学べるおすすめプログラミングスクールは?