1.AI学習の手順：初心者から専門家まで繋がるAIの学習ルート

1-1.AIを活用するには様々な分野を学習する必要がある

AIは複数の分野にまたがった知見を応用して作られています。そのため、これからAIを活用したり開発しようとする人も複数の分野を勉強しなければなりません。具体的には数学・プログラミング・機械学習（深層学習）・AIプロジェクトの推進・AIを導入する業界の知識などです。目指しているのがAIエンジニアなのか、AIプランナーなのか、もしくはAIツールを適切に使いこなしたいのかによって多少学習範囲やその深さに違いはありますが、いずれの場合も複数分野の横断的な知識が必要なことに変わりありません。

1-2.勉強を効率化するためには計画的に進めることが大切

仕事の傍らでAIの勉強をする方も、大学などでの学業にプラスアルファして勉強する方も、日々忙しく過ごしていると思います。できるだけ勉強を効率的に進めていくためには、計画性を持って取り組むことがとても大切です。特にAIのように複数分野にまたがっていて、かつ、ご自身が目指す姿によって勉強の必要な範囲が異なる場合、学習項目を事前に把握しておくことが無駄の無いスキルアップに繋がります。

1-3.オンライン講座、書籍、アプリなど様々なAI学習ツールがある

AIを学びたいという方を後押しする様々な教材も近年充実してきました。講座は対面のもの、オンライン完結のもの、対面とオンラインのハイブリッド型まで形式が様々あります。内容も日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するG検定やE資格対策の講座からバイオインフォマティクスやマテリアルズインフォマティクスといった特定の領域に特化したものもあります。その他、様々な書籍やアプリでの学習も可能です。

1-4.AI学習ルートに従って進めていけば文系でもAI人材になれる

AI人材になるためには複数分野にまたがって学習を進めなければなりませんが、スキルアップAIではこれまで累計2万人以上にAI教育を提供してきた経験から、講座マップという形でAIの学習に必要な項目とステップを可視化しています。ご自身の目指す姿に向かって講座マップの順に学習を進めていけば、着実にスキルアップできる仕組みです。また、AIの学習を進めていく中で常に自分の現在地を把握できると受講生を中心に好評をいただいています。

2.目指すゴールによって異なる勉強の内容

ここからは実際に目指す姿別にAIの学習項目や順序について解説していきます。

2-1.AIエンジニアを目指す方

＜AI学習ルート（マップ上の✔︎印）＞

ITリテラシー/データリテラシー
AIの基礎
プログラミング（Python）
数学
機械学習（深層学習）
クラウド利用の知見または活用場面や業界の応用的な知見

画期的なAIを実際に自分の手で開発していくAIエンジニア。AI界の花形とも言えるポジションを目指していく方は基礎的な素養としてITリテラシーやデータリテラシーを学んだあと、AIの基礎や歴史について学習しましょう。そしてここからはエンジニアの学習領域に入っていきます。まずAIを開発するプログラミング言語としてPythonを学んでください。Python以外の言語でもAIを開発することはできますが、最も広く使われている言語はPythonとなります。また、プログラミングで処理する対象である数学について深く理解しておく必要があります。数学で挫折する方がとても多いのですが、数学的な知識なくAIは開発できませんのでふんばりどころです。次にいよいよ機械学習、そして深層学習について学んでください。ここまで進むとAIエンジニアとしてスタートすることができますが、活躍するためには、画像認識や自然言語処理など特定分野でスキルを高めたり、AWS/Azure/GCPなどのAIサービスを活用する知見を身に付け、実務でアウトプットできる力を磨きましょう。

2-2.AIプランナーを目指す方

＜AI学習ルート（マップ上の✔︎印）＞

ITリテラシー/データリテラシー
AIの基礎
AIプランニング/プロジェクト推進
法務知識（知財/特許）
業界別の知見

AIサービスの企画やAI導入の推進を行うAIプランナーを目指す方は、まず前提となるITリテラシーやデータリテラシーを身につけましょう。次に、G検定で出題されるレベルのAIの全般的な基礎知識を学んでください。AIの基礎を学んだ後、プランニングやプロジェクト推進について学び、知的財産や特許などの法務知識を身につけたらゴールです。自身のビジネス領域において、業界に深くコミットした知見が必要な場合があります。その場合には業界別のAIプランニングやプロジェクト推進について学ぶと良いでしょう。

2-3.AIを使いこなす人材を目指す方

＜AI学習ルート（マップ上の✔︎印）＞

ITリテラシー/データリテラシー
AIの基礎
データマネジメント/基礎数学/統計

様々なAIツールの特徴を把握し、自社に最適な形でAI活用ができる人材はこれからどの業界においても求められます。2021年に設立されたデジタルリテラシー協議会では、現代のビジネスパーソンに必要なリテラシーとして「Di-Lite(ディーライト)」を定義しています。Di-LiteはIT・ソフトウェア領域、数理・データサイエンス領域、人工知能（AI）・ディープラーニング領域といった3つの領域から構成されています。AI活用人材はこれらの基礎を学習しておくことが望まれます。まずはITリテラシー/データリテラシーを身に付け、人工知能（AI）の基礎を身に付けましょう。その後、ビジネス現場でのデータ取得や管理に関するデータマネジメント、データから知見を得るのに必要な基礎数学や統計を学びましょう。現在様々なAIツールがありますが、データマネジメント/基礎数学/統計の知識があって始めて効果的に使いこなすことができます。AIツールに使われる人材ではなく、AIツールを使いこなす人材になってください！

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