【初心者必見】AI開発の独学ロードマップ | 7つのステップで未経験からプロになる方法

「AI開発って独学でも身につけられるの？」

「AI開発を独学で習得したいけど、どこから手をつけていいのかわからない」

このような悩みを抱えている人は、多くいます。AI技術は非常に専門的なため、初心者には難しいと感じてしまうのです。しかし、適切な手順を踏めば、独学でも十分に習得できます。

今回は、AI開発に興味のある人に向けて、「AI開発を独学で学ぶためのロードマップ」を紹介します。初心者でもわかりやすく、効果的な方法です。「独学の注意点」や「オススメの学習方法」も解説しているので、ぜひ参考にしてください。

AI開発を独学で習得するロードマップ

AI開発を独学で学ぶためには、1つ段階を踏んで成長していくことが重要です。特に独学は、挫折しやすい学習方法でもあります。途中で諦めないように、以下の手順でゆっくり進めてみましょう。

1. 機械学習の概要を理解する
2. プログラミングを理解する
3. 機械学習のライブラリを扱うスキルを習得する
4. 数学の知識を習得する
5. データ分析を学習する
6. AIモデルを実装する
7. Kaggleに挑戦する

Step1.機械学習の概要を理解する

AI開発を習得するにあたって、まずは機械学習の概要を理解しましょう。機械学習はAIの基本的な技術であり、データを使ってモデルを学習させる手法だからです。基礎を理解できていれば、後の学習をスムーズに進められます。

この際、目標を決めておく方法がオススメです。最もわかりやすいのが、資格をベースにすること。例えば、G検定を取得するといった形です。

機械学習の理解にはある程度の時間がかかるため、プログラミングの学習と並行して進めるのも良いでしょう。

Step2.プログラミングを理解する

機械学習についての理解度が深まったら、次にプログラミングの基本を学習します。プログラミングはAI開発の基盤となるスキルです。AIモデルを構築・実装するためのコードを書く際に、必ず使います。

中でも代表的なプログラミング言語はPythonです。需要が高く初心者でも比較的学びやすい特徴があります。最低でも基礎文法を学び、簡単なプログラムを書いてみるところまでは進めましょう。実際のAIモデルの開発に必要なスキルを身につけられます。

なお、Pythonの独学については以下の記事で詳しく解説しているので、ぜひ確認してください。

Step3.機械学習のライブラリを扱うスキルを習得する

プログラミングの基礎を理解したら、次は機械学習のライブラリを使いこなすスキルを習得します。AI開発のプログラミングは、大体がライブラリやフレームワークを使って行われているためです。以下のような違いがあるため、それぞれ習得しておきましょう。

• ライブラリ：良く使われるプログラムをひとまとめにしたもの
• フレームワーク：開発に最低限必要な機能を備えた枠組み

どちらも開発効率を上げるものです。特にPythonは、AI関連のライブラリとフレームワークが豊富に揃っています。開発時には間違いなく使うので、この段階での習得がオススメです。

なお、Pythonの機械学習のライブラリを習得する際は、以下の記事を参考にしてください。

Step4.数学の知識を習得する

AI開発には、基本的な数学の知識も欠かせません。AIは様々な数理科学の知識を結集して開発されているためです。特に、微分積分や線形代数学、確率統計の基礎は必ず身につけておきましょう。

数学の知識は、モデルの最適化や評価に役立ちます。一方で、知識がないと機械学習やデータ分析といったAI開発で必須の部分を理解するのが、難しくなります。

義務教育で学ぶ程度の数学知識は習得しておくようにしましょう。

Step5.データ分析を学習する

AI開発では、データ分析の知識やスキルも求められます。データ分析はデータの特性を理解し、モデルの改善に役立てるために必須です。質の高いデータ分析がモデルの精度向上に直結するため、非常に重要なスキルになります。

ですが、データ分析には正解がありません。明確な答えがわからない中で、自信のある分析結果を出せるかどうかが問われます。

「相関分析」や「回帰分析」など各データの特性を把握し、モデルに適したデータセットを作成できるようになりましょう。

Step6.AIモデルを実装する

各ステップで基礎を固めたら、いよいよAIモデルを実装してみましょう。学んできた知識とスキルを、実際のプロジェクトに応用する重要なステップです。実際に手を動かすことで理解が深まり、スキルが定着するメリットもあります。

ですが、最初からオリジナルのAIモデルを実装するのは難しいものです。まずは初心者向けのチュートリアルやサンプルを参考に作ってみると良いでしょう。

何度も手を動かしてAIモデルを実装し、実践的な経験を積むように意識してください。

Step7.Kaggleに挑戦する

AIモデルの実装ができるようになったら、「Kaggle」に挑戦してみましょう。Kaggleは、企業とデータサイエンティストをつなぐコンペ形式のWebサイトです。初心者から経験者まで無料で参加できるため、挑戦するには最適の場所となっています。

また、コンペ参加者が構築したモデルやデータ設置の処理コードは公開されている点も魅力です。学習の大きな参考になるでしょう。ディスカッションに参加すれば、他の参加者とのコミュニケーションも取れます。非常にメリットが大きいので、積極的な活用をオススメします。

AI開発を独学で習得する際の注意点

AI開発を独学で習得する際には、いくつかの注意点があります。中でも以下の2つを意識しておくと、学習の効率を上げられます。それぞれ詳しく見ていきましょう。

• 時間管理を意識する
• 最新情報を常に収集する

時間管理を意識する

独学では、時間管理が重要です。学習内容が多岐にわたるため、計画的な学習が必要になります。週ごとに学習目標を設定し、進捗を確認する習慣をつけるようにしましょう。

特にAI開発は様々な知識やスキルが必要です。習得まで年単位で時間がかかるケースもあります。モチベーションを維持しながらAI開発のスキルを習得するためにも、時間管理は必ず意識しましょう。

最新情報を常に収集する

AI開発を独学で習得する際は、最新情報を常に収集するようにしましょう。AI技術は急速に進化しているため、最新の情報を知らないと時代遅れになる可能性があります。主な収集先としては、以下がオススメです。

• AIの専門ブログ
• AIに関するニュースサイト

最新のトレンドや技術に触れられる場所を利用しましょう。英語圏からの発表が多いので、英語力を身につけるか翻訳ツールを駆使すると効率的です。

独学で習得する内容が大きく変わるため、最新情報に関するアンテナは常に張っておくようにしましょう。

AI開発を独学で習得する際の学習方法

AI開発を独学で習得するためには、自分に合った学習方法を選んでいるかが重要です。効率的にスキルを身につけるためにも、以下の中から取り組みやすい方法を選びましょう。

• 書籍を使う
• 学習サイトを利用する
• プログラミングスクールを受講する

書籍を使う

書籍を使っての学習は、AI開発の独学で最も選びやすい方法です。コストも低いため、すぐに取り組めるでしょう。挫折してもお財布にダメージがほとんどありません。

また、書籍は体系的に知識を身につけられる点も魅力です。初心者が学習する際、じっくりと理解を深めながら学習できます。自分のペースで学習できるため、仕事やプライベートで忙しい人には最適の方法です。

ただし、モチベーションによっては挫折しやすい学習方法でもあります。毎日マイペースにコツコツ続けられる人に向いています。

学習サイトを利用する

学習サイトを利用するのもオススメの方法です。専門の講師が、最新の情報や実践的な課題を提供してくれるため、効率的に学習できます。代表的なサービスは、以下の2つです。

• Udemy
• Udacity
• Cursera

これらの中には、Pythonの基礎から実践的なプロジェクトまで学べるコースがあります。実際の開発環境でのスキルも身につけられるため、非常にメリットが大きい学習方法といえるでしょう。

プログラミングスクールを受講する

書籍や学習サイトでの独学が難しい場合、プログラミングスクールの受講もオススメです。専門の講師から直接指導を受けられるため、効率よく学べます。マンツーマンで学べるスクールなら、疑問点もすぐに解決できるでしょう。

他の学習方法と比べるとコストはかかりますが、メリットが大きいのも事実です。就職や転職サポートもあるため、キャリアチェンジを含めて考えている人は検討してみましょう。

AI開発を独学での習得が難しい場合はプログラミングスクールがオススメ

AI開発は、独学でも習得できます。今回紹介したロードマップを参考に、スキルを習得していってください。その際、時間管理を意識しながら、最新情報を常に収集して知識をアップデートすることを忘れないようにしましょう。

もしAI開発を独学で習得するのが難しい場合は、プログラミングスクールでの学習も検討しましょう。中でも、オンラインスクールの「レアテック」がオススメです。代替の効かない希少型エンジニアとして活躍できる「一生モノ」のスキルと知識を学べます。年齢や経験を問わず、卒業後に活躍している先輩エンジニアが数多くいます。さらに、転職サポートの無期限延長保証も実施中です。無料体験授業や個別カウンセリングも実施しているので、まずは気軽にお問い合わせください。

よくある質問

AIは独学で学べますか？

独学でも十分に可能です。特に近年はAI人材の需要が高まっていることから、AIに関する書籍や動画といった学習教材が増えています。無料で使えるものも多くあるため、取り組みやすい環境といえるでしょう。

AIを勉強するのに必要な時間は？

AIや機械学習の基礎知識がない初心者の場合、300時間～600時間ほど必要です。週に20時間の勉強時間を確保できたとして、4ヶ月～8ヶ月ほどかかります。

既に基本的な機械学習やプログラミングの知識がある人でも、200時間～300時間の勉強が必要です。ある程度の時間は見込んでおいた方が良いでしょう。

AIエンジニアになるためのルートは？

AIエンジニアを目指す場合、以下のルートで進みましょう。

1. 機械学習の基礎知識を習得する
2. Pythonを学習する
3. 機械学習のライブラリを学習する
4. 数学に関する知識を学習する
5. Kaggleに挑戦して実践経験を積む
6. データベースに関する技術を習得する
7. ポートフォリオを制作する

今回解説したロードマップにアレンジを加えたVerです。特にポートフォリオは重要なので、必ず作りましょう。

AIの勉強は何から始めれば良いですか？

AIの勉強は、まず基本的なプログラミング言語の学習から入りましょう。中でもオススメはPythonです。機械学習についての知識も必要になるので、同時並行で学習すると両者の関係性がわかりやすくなります。