AIエンジニア研修のおすすめは？選び方のポイントを徹底解説！

人工知能を活用するAIエンジニアには、大きく分けて二つの定義が存在します。

それぞれで研修の対象者や、スキルに違いがあるため、それぞれどのようなものか、次で解説します。

AIのAPIを利用してシステム・プロダクト開発を行うエンジニアは、APIを利用して既存のAI技術をシステムやプロダクトに組み込んで開発を行うエンジニアです。

たとえば、Microsoft AzureやChatGPTのような技術を利用して、独自のチャットボットやデータ分析ツールを構築することが挙げられます。

これらのエンジニアは、PythonやR言語などのプログラミング言語に精通しており、データサイエンスとデジタルリテラシーの基礎を持っていることが必要です。

AIモデルをゼロから開発するエンジニアは、深層学習（Deep Learning）や機械学習（Machine Learning）の知識を用いて、新しいAIアルゴリズムを作り、AI学習を活用したソリューションの提供や、既存システムの改善などまで行うエンジニアです。

AIモデルを開発するためには、AIを活用して実践的な問題を解決できる能力に加え、AIモデル開発のためのプログラミングスキルや、データ解析能力が求められます。

AIエンジニア研修は、将来のAI専門家を育成するための専門的な教育プログラムです。プログラミングスキルはもちろん、ディープラーニングや、機械学習、データ分析などの具体的な技術を学び、実際の成果物を作り上げることを目指します。

AIエンジニア研修は、AI技術の基礎から実践的なスキルと即戦力となる知識の習得に重点を置き、AIソリューションを企業やプロジェクトに適用できるようにすることです。

また、AI分野は日々進化しているため、最新の技術動向や活用事例に触れ、最新のスキルを身に付けることも研修の重要な目的の一つです。

AIエンジニア研修を通じて、AI技術を応用できる人材を育て、企業のDX推進や業務改善に貢献することが期待されています。

研修プログラムは、ハンズオンやライブウェビナーを通じて実践的な経験を提供します。

受講者は、実際のデータを用いてスクレイピングやデータ分析を行うなど、現実でも活用されるような実践的な学びが可能です。そのため、理論だけでなく、実際の問題解決能力も養えます。

AIエンジニアとしてのキャリアを積むためには、知識に加え実践で役立つ総合的なスキルが重要です。

AIエンジニア研修のカリキュラムは、大きく二つの分野に分けられます。それぞれの分野で求められるスキルセットと学習内容が異なり、具体的な業務への応用が期待されます。

AIのAPIをシステムに組み込むエンジニアの研修内容としては、PythonやR言語などの一般的なプログラミング言語の習得や、APIの実装方法やデジタルリテラシーを強化するプログラムが中心です。

たとえば、Microsoft AzureやChatGPT、copilotなどのAPIを使用して、チャットボットやカスタマーサービス向けの応答システムを構築する場合があります。

プログラム内での演習やハンズオンセッションを通じて、実際にAPIを活用したアプリケーションの開発を行います。

AIモデルをゼロから開発することに特化したプログラムが中心です。ディープラーニングや機械学習の基本から応用までを学び、新しいアルゴリズムの設計やデータ分析技術の習得に重点を置いています。

研修ではデータセットの取り扱い、モデルの訓練、評価手法まで扱います。

AIエンジニアを目指す際、適切な研修プログラムを選ぶことが、キャリア形成において非常に重要です。

研修プログラムを選ぶ際には、学ぶ目的に合致したものかどうかを確認しましょう。

たとえば、既存のAI技術を活用してシステムを構築したい場合は、APIの統合やプログラム言語の実践的な使用方法にフォーカスした研修が適していますが、機械学習やディープラーニングについての理解は必須ではありません。

一方で、AIモデルを一から開発することに興味があるなら、機械学習やディープラーニングに重点をおいたプログラムを選ぶべきです。

AIエンジニア研修は、技術を活用する研修と、理論を学ぶ研修に分けられます。

技術を活用する研修では、APIの利用やプログラミングスキルに重点をおいています。Python、R言語、Microsoft Azureなどを使用して、即戦力として活躍できるスキルを身につけることが主な目的です。

ハンズオンセッションを使った研修も多く、具体的なプロジェクトを通じて学習が進められます。

近年では、会場でなくオンラインの受講ができる講座も豊富です。

理論を学ぶ研修では、機械学習ライブラリやディープラーニングの理論を深く掘り下げることに焦点を当てた研修が中心です。

複雑な数学的手法やアルゴリズムの開発、データ分析技術がカリキュラムに含まれています。

これらの研修はeラーニングプラットフォームでいつでも受講できるため、復習にも役立ちます。

より専門的な知識と技術が求められ、実務での応用だけでなく、新しい技術の創出にも貢献できます。データサイエンティストやAI研究者を目指す受講者におすすめです。

AIエンジニア研修を選ぶ際には、講師の資格や教材の質が非常に重要です。特に、研修の対象となる分野によって、講師の必要な経験やスキルが異なる点に注意が必要です。

この分野を対象者とする研修では、PythonやR言語などのプログラミング言語に精通しており、APIの統合と実装に関する深い理解を有していることが重要です。

講師がAIプログラミング（AIそのものの開発）の実践経験を持っていなくても教えられます。

Microsoft AzureやChatGPTなど、特定のプラットフォームを使用する場合、その技術に関する詳細な知識が求められ、実際のコード例やケーススタディが豊富に学べるかどうかが重要です。

こちらを対象者とする研修では、講師のAIプログラミングにおける実践経験が重要です。

ディープラーニングや機械学習の分野について、回帰分析など専門知識を持っているだけではなく、プロジェクト経験がある講師から学ぶことは、実践の場でも役立つ知識を身につけられます。

また、講師は最新の研究や手法に精通しており、それを教材に反映させることも重要です。

理論だけでなく実際のデータセットを用いた実践的な演習が組み込まれ、学習内容が直接的な技術向上につながるように設計されていることが求められます。

AIエンジニアの研修にはレベルやカリキュラムに違いがあるため、学習内容についてよく確認することが大切です。ここでは、AIエンジニア育成におすすめの研修を紹介します。

NABLAS株式会社のiLectは「業務課題を解決出来るようになる」を掲げ、実践的なAI技術を学べる人材育成講座です。

【特徴】

【おすすめポイント】

参照：NABLAS株式会社

日本ヒューレット・パッカード合同会社が提供するAI研修 ディープラーニング研修はディープラーニングについて、基礎から応用まで学べることが特徴です。

【特徴】

【おすすめポイント】

参照：日本ヒューレット・パッカード合同会社

株式会社VOSTの行うAIプロフェッショナル人材育成コースは、最速でAIプログラミングのプロになるための講座を提供しています。

【特徴】

【おすすめポイント】

参照：株式会社VOST

NECビジネスインテリジェンスは、ITサービスや社会インフラ事業を手がける会社で、NECアカデミー for AI　オープンコースは、AI人材に必要な知識を豊富なカリキュラムから選んで習得できるコースです。

【特徴】

【おすすめポイント】

参照：NECアカデミー for AI オープンコース

「たくさんの講座の中から必要なものを選び抜くのが大変」「あまり長い研修期間はとれないので、効率よく即戦力をつけさせたい」など、研修選びにお悩みの方も多いと思います。

現場ですぐに活用できる研修をお探しであれば、「AI STUDIO」の導入をぜひご検討ください。

AIを組み込んだシステム開発を行うエンジニア、AIモデルそのものを作るエンジニア、それぞれに対応できる研修が用意されています。

「AI STUDIO for 理系」では、APIを使ったチャットボット作成やレコメンデーションアルゴリズムを使った推薦技術など、AIを組み込んだシステム開発を効果的に学習できます。

含まれるカリキュラム（一部抜粋）

「AI STUDIO for エキスパート」では、OpenCVを利用した顔検知や、強化学習による教師なし学習モデルの作成など、AIそのものを開発することについて学びを深められます。

含まれるカリキュラム（一部抜粋）

https://aistudio.jp/

AI STUDIOは必要な教材（ブロック）だけを選択して組み合わせることができます。そのため、目的に合わせた独自のカリキュラムを作成することが可能です。

また、初期導入費が不要のセミナーも開催できますので、エンジニア向けのAI研修を自社で導入したい方は受講を検討してみてはいかがでしょうか。

エンジニア向けのAI研修では、より専門的な知識に加え、現場で活用できるよう実践的な学びも求められています。

AIエンジニアはAPIを使いAIを活用してシステム開発を行うエンジニアと、AIそのものを開発するエンジニアでは、求められる知識に違いがあるため、どちらが目的に合致しているのか確認して、研修を受けることが大切です。

AIエンジニアの研修を探す際の参考にしてください。