プログラミングほぼ未経験者の私が半年間学んでAIエンジニアになるまで | Ledge.ai

「プログラミングを学んでWebエンジニアに」「実務未経験からデータサイエンティストに」……

長年言われ続けてきたIT人材不足に加えてコロナ禍やDX機運の高まりで、ビジネスマンの学び直しやリスキングが加熱している。年収アップや独立を夢見て専門職へのキャリアチェンジを目指す人もいるが、「プログラミングスクールの学習内容と、プロとして企業で求められるスキルとのギャップを埋められずに就職できない」という声も少なからずある。

しかし戦略的にスキルを身に付けていけば、未経験からデータサイエンティストやAIエンジニアとして就職できる道がまったくない、わけでもないようだ。

今回紹介する土屋さんも、実務未経験からキャリアチェンジを成功させたひとりだ。昨年に転職し、今はAIエンジニアとして働いている。前職は製造業で、設備の監視制御設備のシステム設計や工事全体の工程管理や調整、制御盤のハードウェア設計を手掛けていた。

プログラミング経験は大学の工学部で研究時にfor文やif文（制御文と呼ばれる、プログラムの基本構文）を使ったことがある程度だったという。

そんな彼がキカガクのAI人材育成長期コースを受講し、昨年AIエンジニアとしての転職を成功させた。本稿では、未経験転職での苦労話や選考通過率を高めた方法など、リアルな声をお届けする。

機械学習やAIを学ぶなら、とことん学びたかった

インタビューの様子。画像左が土屋さん

――AIエンジニアとしての転職を目指されたきっかけを教えてください。

もともと、新しいものをつくったり、既存のデータから新たな価値を見つけたりする仕事に興味がありました。そこから機械学習やAIに興味を持ち、面白いなと思ったのがAIエンジニアを目指したきっかけです。

――多くのプログラミングスクールや教育コンテンツの中から、なぜキカガクのAI人材育成長期コース（以下、長期コース）を受講しようと思ったのでしょうか？

機械学習やAIを学ぶならキカガク、というのは早いうちから決めていました。せっかくなら、実際の業務内容から逆算して組まれたカリキュラムでとことん学びたかったので、できるだけ内容の濃い、実務で使えるレベルの内容を学べる長期コースを選びました。2021年4月から2021年9月の半年間長期コースを受講し、約2カ月の転職活動を経て、2021年10月から現職についています。

「6ヶ月で自走できるAI人材になる」ことを目指す学習カリキュラム。機械学習や深層学習の実装だけでなく、データの収集や整理、アプリケーションに組み込むまでの流れを幅広く、体系的に学ぶ。前半は機械学習や深層学習の知識やスキルの習得、環境構築から画像分類アプリ他、アプリケーションの開発演習が中心。後半はオリジナルのアプリを企画から制作まで手掛けて完成させる（新規の募集は2022年3月上旬をもって一度休止になります）。文部科学省が認定する「Reスキル認定講座」にも選定されている。

一生活かせる長期コースの「学び」

――長期コースは知識のインプットからはじまり、Pythonコーディングや機械学習・ディープラーニングの実践まで幅広く網羅しています。コースを終えられて得られたものはありますか？

体系的な知識だけでなく、Pythonや関連するライブラリ等を駆使して実装し、実際のデータを分析するスキルが身についたことはとても自信になりました。

知識だけでなく、問題解決力も大きく向上したと思います。章末問題など一筋縄ではいかない問題もあり、「どうにかしてエラーから抜け出してやるんだ！」「とにかく調べれば、答えは見つかる」という、簡単には折れない心が形成されました（笑）

――なるほど、スキルだけでなく問題解決のスタンスにも変化があったのですね。学習習慣などの変化はありましたか？

長期コース中は毎日まとまった時間を確保して学習に充てていましたが、現在は業務の中で発生する不明な箇所を適宜解消・学習しながら業務をしています。Webからの情報では不足する部分が大きい、または欲しい情報がない場合もあるので、書籍からも情報収集しながら日々学習に励んでいます。

実務未経験での転職活動で、選考通過率を高めるには

――転職活動にあたって、準備されたものはありますか？

長期コース終盤での転職活動でしたので、コースで作成した４画像分類アプリをGitHubにアップロードしておき、最終的な自作アプリ（Webカメラを用いたリアルタイム物体検出アプリ）に関しては、「こういうものを作ろうとしています」と方針説明できるよう用意はしていました。

長期コースでは学んだ内容をもとに、AIを搭載したWebアプリケーションを作成する。画像は土屋さんが作った「リアルタイム物体検出アプリ」

――長期コースで身につけた内容をアピールできると、選考先の企業から理解を得られそうですね。

機械学習エンジニアやデータサイエンティストは業界的に人材不足という問題がありますが、これは私が転職した企業についても同様でした。転職面接では、長期コースで学んだ実績を理解してもらうだけでなく、自走して問題解決・あるいは提案をする力があるのかどうかという点においても評価頂けたのかなと思います。もちろんこの力も、キカガクさんの長期コース受講を経て培われたものです。

――でも、未経験転職では苦労されたことも多いと思います。

やはり「実務」未経験であるという点が転職を難しくする一因だったというのは言うまでもありません。書類選考で落とされることが多かったので苦労しましたね。

しかし、キカガクさんと業務提携しているdodaさんのキャリアアドバイザーの方から「長期コースで学んだこと・特に力を入れた事項をさらに細かく職務経歴書に追記すると良い」とアドバイスをいただき、書類選考通過率を上げることができました。

転職サービス「doda」を運営するパーソルキャリア株式会社と株式会社キカガクが提供する、AIエンジニア、データサイエンティストに特化した転職・就職支援サービス。AI人材育成長期コースの受講生は、IT業界に精通したキャリアアドバイザーから転職・就職サポートを受けられる。

キャリアアドバイザーの方がキカガクさんの講座内容を把握されていて、コースで習得したスキル一覧を職務経歴書に書き込むなど、書類通過のための戦略を共に練ってくれました。

また、講座のレベルの高さを把握した上で、各企業様への推薦書を書いていただけるので、より転職志望者の魅力が伝わりやすいのではないでしょうか。

転職活動ではdodaさんの転職支援をフル活用しつつも、出せる情報は出し惜しみせず、自分のやってきたことを全て網羅してアピールするくらいの方が良い結果に繋がりやすいと思います。

転職後に感じた「良い誤算」

――実務未経験で働く上で、不安はありましたか？

基盤となるスキルはキカガクさんの長期コースで身に付けられたと思っていて、必要になる知識はこれから自ら獲得していくんだという気概だったので、それほど心配ではありませんでした。

一方で、転職先の現場にAIや機械学習に詳しい方が少ないということが多少不安ではありました。「機械学習にはどういう難しさがあって、どういう点に気をつけなければならないのか」等を共感できる人が少ないというのは、心細いだろうなぁとは思っていました。

AIや機械学習というワードだけで難しく捉えすぎる方も多い中で業務を進めていくのは骨が折れそうだとは思いましたが、より一層私自身の基礎を定着化させればどんな方にもご理解頂けるはず、というのはキカガクの講師の皆さんを見ていれば明確でしたので、その点についても特に大きな不安はありませんでした。

――現在のお仕事はAIエンジニアとのことですが、データサイエンティストや機械学習エンジニア、データアナリストの業務をされることもあるのでしょうか？

それら全てを担うような位置かもしれません。現在、私はタクシーの需要予測モデル作成に携わっていて、運行データの収集から機械学習の適用、他のモデルとの比較や検証結果をもとにした仮説立案、お客様へのご提案までの一連の業務を担当する予定です。

――かなり幅広い業務を担当されていますね。「転職前にもっと学んでおけばよかった」と思ったことなどはありますか？

1人で全ての過程をこなす必要があるという点においては、「業務のボリュームが大きいな」と感じましたが、むしろ全ての過程を満遍なく経験できるという意味では良い誤算だったなと思います。

そういう意味では、ビッグデータを前処理する（特に特徴量エンジニアリング）過程や、予測結果を出した後の仮説立てや提案といったデータアナリスト・データサイエンティストの領域に関しての知識は入社前にもっと学習しておけばよかったなと思います。

※編集部注 キカガクは2021年12月末、AI 人材育成長期コース受講で無料になる新コースを開始した。統計学や多変量解析等を使用したデータ分析の基礎から実践までを学べる、データ分析スキルを身に付けたい人に最適な講座だ。

少しでもわくわくを感じられるなら、未経験でもきっとうまくいく

――今後のキャリアパスや展望を教えてください。

スキル面では、機械学習の予測結果に対する仮説立案や提案ができるようになっていきたいと考えています。現在は、ビッグデータに対して機械学習モデルを適用し、予測結果の精度を改善することが業務の大部分ですが、構築したモデル内のどの入力変数が予測値に大きな影響を及ぼしているか等、機械学習を解釈する手法（SHAP等）の知見も取り入れていきたいと考えています。

また、AIや機械学習に関するE資格の取得や、データ分析をする上での統計の知識についても、資格取得を視野に入れながら習得していきたいなと考えています。

そして、ビッグデータを効率良く前処理し、機械学習の適用と予測結果の検証、仮説立案といった一連の流れについての経験を重ねていくことで、予測結果に解釈性を持たせたデータ分析が出来るようなデータサイエンティストになりたいと考えています。

――最後に、これから実務未経験でのエンジニア転職を考えている方、キカガクのコース受講を考えられている方にメッセージをお願いします。

一般的には、実務経験がない状態で、他業界の専門職に飛び込むことは無理なんじゃないかと考えるのが普通だと思います。ですが、キカガクさんの長期コースを受講する事でそんな一般論は完全に覆されました。

実際、私はデータ分析・機械学習実務未経験で転職成功しましたし、キカガクさんの講座は実務から逆算したカリキュラムを組まれているので、すぐに業務内で使い始める事ができました。なんだか胡散臭いCMみたいな喋りになってしまいましたが（笑）本当にそうなんです。

少しでもAI・機械学習に興味があり、この分野に関して調べることが楽しい、わくわくするという方にはぜひともキカガクさんの長期コースを受講して頂きたい、というかおすすめします！そしてそういう方は恐らく転職もうまくいくと思いますし、仕事が生きていくためのものから、自分の人生を豊かにできるものに変わるはずです。

エンジニア実務未経験の方だけでなく、現在の業務にAI・機械学習を取り入れて業務効率を上げたいという方にもキカガクさんの長期コースは極めておすすめです！

長期コースで学べるのは“今”だけ

土屋さんは6カ月の長期コースを完走し、自身の「新しいものをつくったり、既存のデータから新たな価値を見つけたりする仕事に就く」という目標を叶えた。

長期コースは、2022年3月上旬まで申込みを受け付けている。自分を成長させるチャンスはまさに“今”なのだ。

受講の相談も可能なので、少しでも興味を持たれた方、土屋さんに続きたいと思われた方は、オンラインで無料の相談を受けてみてほしい。