AI
ITエンジニアになる
AIシステム科
専門士称号付与文部科学省 職業実践専門課程 認定学科
「自分好みの服をコーディネートする」「同時通訳をする」「車を運転する」など、人間が考えて行う作業をAIに代行させることが可能になってきました。日本電子では、1987年に本科の前身に当たる人工知能科を設立。“AIシステム開発教育のパイオニア”として実績を積んできました。従来のシステム開発技術に加えて、「AI」「ビッグデータ」「IoT」の3つの技術を総合的に身につけた次世代のITエンジニアを育成します。
めざす職種
●AIエンジニア ●システムエンジ二ア ●データサイエンティスト ●プログラマ など
主な就職先
トヨタ自動 車／J I G - S AW／テクノブレイブ／電 通 総 研 I T／日本 電 気 (N E C)／ドコモ・データコム／キヤノン／日立ソリューションズ・テクノロジー／ソプラ／東京東信用金庫／日本アイ・ビー・エムデジタルサービス／博報堂プロダクツ／NTT データ先端技術／八千代エンジニヤリング／JTP／GMO ペイメントゲートウェイ／ヤマトシステム開発／JR 東日本情報システム／さくらインターネット／エム・ソフト／トリプルアイズ／システムインテグレータ／Avinton ジャパン／AltX／NSW／ソルクシーズ／イージェーワークス／富士インフォックス・ネット／DXC テクノロジー・ジャパン／メンバーズ 他多数
めざす資格
●Python3エンジニア認定●日本ディープラーニング協会G検定(ジェネラリスト検定)●AI検定
●データサイエンティスト検定●統計検定●Microsoft Azure認定資格
●オラクル認定Javaプログラマ(OCJ-P)●ビジネス統計スペシャリスト
学びのポイント
初心者も安心！AIシステムの
知識・技術を総合的に学習できる
最先端技術を総合的に学習し、卒業時にはAIシステムを作成できるようになります。PythonとJavaによるAIプログラミングに特化し、全授業オリジナル教材使用で未経験者でも安心して学べます。選択授業により得意分野のスキルアップも！
人工知能関連技術の教育実績は37年
本科にのみ受け継がれる教育ノウハウ！
本校は、情報処理教育をはじめて55年、人工知能関連技術の教育は37年前に導入。年月を経て磨き抜かれた教育ノウハウと実績をふまえ、近年のAIシステム開発に欠かせない最先端技術の理論と実践をバランスよく学習します。
就職率100%！ 新時代のAIエンジニア・
データサイエンティストに！
技術の進歩が目覚ましく、将来性豊かなAI業界。 これからの新時代を支えるAIエンジニア・データサイエンティストをめざします。自動運転など新技術を駆使する企業などへの就職サポートも万全です。
学習環境・
教材・機材
いつでもどこでも学習できる環境を提供
必要なソフトウェア搭載のノートPCを全学生に貸与
教員推奨のスペックで、開発に必要なソフトウェア搭載のノートPCを1人1台貸与。授業外でもオープンスペースや自宅などで快適に学習できます。
自身の力を試す機会として、コンテストなどの活動を積極的にサポート
論文を提出してアイデアと解析力を競う「統計データ分析コンペティション」 に参加。大学生・一般の部にて、統計数理賞を受賞しました。
AIシステム開発に必要な知識と技術を体系的に学習
最先端のAI・データサイエンスのク最先端のAI・データサイエンスの クラウドサービス・ライブラリを導入
AIシステム開発やデータサイエンスの最先端技術「Azure Machine Learning」、「TensorFlow」、「scikit-learn」などのクラウドサービスやライブラリを授業に取り入れています。
AIシステム開発で用いられる プログラミング言語PythonとJavaを学習
プログラミング学習においては、機械学習で用いられる「Python」、組込みシステムからWebアプリケーションなど幅広く使用される「Java」の二つに絞り、効率的に学んでいきます。
本科ならではの教育ノウハウを体系的に 網羅したオリジナルテキスト
AIシステム開発に必要な分析・設計・実装、データベース、機械学習・ディープラーニング、統計学・ビッグデータの技術は、全授業オリジナルテキストで展開。AIの理論と実践をバランスよく効率的に学習することができます。
カリキュラム・時間割
「職業教育」と「キャリア教育」の バランスのとれた質の高いカリキュラム
「産学共同開発カリキュラム」の開発などによって、常に業界とチューニングできる最新のカリキュラムを更新しています。 また、専門性を効果的に身につけるために、年次を超えて発展科目や関連科目といった相関関係を明確にした カリキュラム構成になっています。
2024年度 カリキュラム
※2024年度に予定しているカリキュラムです。
| 科 目 | 必修／選択 | 年次 | 時間数 |
|---|---|---|---|
| 専門基礎 | |||
| コンピュータリテラシー | 必修 | 1 | 60(60) |
| ソフトウェア工学概論 | 必修 | 1 | 30 |
| ＩＴストラテジ | 必修 | 2 | 30 |
| システム開発 | |||
| HTML&CSS | 必修 | 1 | 60(60) |
| ＪａｖａⅠ | 必修 | 1 | 210(150) |
| ＪａｖａⅡ | 必修 | 1 | 60(30) |
| クライアントサイドプログラミングⅠ | 必修 | 1 | 30(30) |
| クライアントサイドプログラミングⅡ | 必修 | 2 | 60(30) |
| サーバーサイドプログラミングⅠ | 必修 | 1 | 60(30) |
| サーバーサイドプログラミングⅡ | 必修 | 2 | 30(30) |
| データベースⅠ | 必修 | 1 | 60(30) |
| データベースⅡ | 必修 | 1 | 30(30) |
| オブジェクト指向分析・設計Ⅰ | 必修 | 2 | 30 |
| オブジェクト指向分析・設計Ⅱ | 必修 | 2 | 60(30) |
| AIシステム開発 | |||
| 人工知能概論 | 必修 | 1 | 30(30) |
| 人工知能特論 | 必修 | 2 | 30(30) |
| AIプログラミングⅠ | 必修 | 1 | 120(90) |
| AIプログラミングⅡ | 必修 | 2 | 120(90) |
| 科 目 | 必修／選択 | 年次 | 時間数 |
|---|---|---|---|
| AIシステム開発 | |||
| AIセキュリティ | 必修 | 2 | 30 |
| 機械学習Ⅰ | 必修 | 1 | 60(30) |
| 機械学習Ⅱ | 必修 | 2 | 60(30) |
| 機械学習Ⅲ | 必修 | 2 | 60(30) |
| エッジコンピューティングⅠ | 必修 | 2 | 30(30) |
| エッジコンピューティングⅡ | 必修 | 2 | 30(30) |
| クラウドコンピューティング | 必修 | 2 | 30 |
| クラウドプログラミング | 自由選択 | 2 | 30(30) |
| 卒業研究 | 必修 | 2 | 150(120) |
| データ分析 | |||
| 統計学Ⅰ | 必修 | 1 | 30 |
| 統計学Ⅱ | 必修 | 1 | 30 |
| データマイニング | 必修 | 2 | 60(30) |
| データサイエンスⅠ | 自由選択 | 1 | 30 |
| データサイエンスⅡ | 自由選択 | 2 | 30 |
| 一般基礎 | |||
| Office入門 | 自由選択 | 1 | 30(30) |
| 就職活動リテラシー | 必修 | 1 | 30 |
| ホームルーム | |||
| ホームルーム | 必修 | 1・2 | 120 |
※カリキュラム表の内容は一部変更になる場合があります。
※授業時間数のうち、（ ）内は実習時間です。
時間割
AIシステム科の
時間割例時間割例
教員紹介
福田 竜郎 先生
「AI」×「ビッグデータ」×「IoT」を活用したシステムは様々な産業に大きなインパクトを与えており、革新的なサービスが次々と創り出されています。近い将来には、私たちが予想もできないサービスが登場するかもしれません。本科では、オブジェクト指向分析・設計・実装によるシステム開発技術を基盤に、機械学習を中心としたAIプログラミング、ビッグデータ分析、IoTデバイスからのセンサーデータ処理技術を総合的に学習します。最先端のAI技術を修得して、次世代のAIエンジニアをめざしませんか？
在校生インタビュー
AI技術でマルチに活躍するエンジニアに！
Q今後、入学を考えている人へ
先生がたの用意してくださるオリジナルテキストは市
販の教材と比べても丁寧にひとつひとつステップを踏
んでいて、初めて学ぶ分野でも苦手意識を持たずに勉
強しやすかったです。先生・学生との距離が近くて、小
さなことでも気軽に質問しやすい雰囲気も魅力です
ね。昔から憧れていた「エンジニアになる」夢を叶えら
れたのは、日本電子だったからだと思います。
よくある質問
- AIを学ぶとは？
- AI（＝Artificial Intelligence：人工知能）は、大手自動車メーカーを筆頭に、世界中で今後ますます一般化されていく『車の自動運転』。家電とインターネットがつながることで、より快適な暮らしを実現する『スマートホーム』に代表される『IoT』、また世代を問わずに活用されている『SNS』、『動画配信サービス』、『オンラインショッピング』といった私たちの生活に密着したものから、『宇宙開発』といった想像もつかないスケールで事業が展開されていく分野まで、幅広く活用されている技術です。
これからの時代において、よりいっそう私たちの生活に欠かせない要素となっていくことは間違いありません。AI技術に関する知識やシステムの構築、製品開発に必要なスキルは、社会に強く求められています。AIを搭載したシステム開発の技術を身につけた人材は、将来活躍できる可能性を広げ、より刺激的で、かつ、より安定したキャリア設計につなげていくことができます。
- AI業界は今どうなっているの？
- 現代に生きる誰もが当たり前のように使っている『スマホアプリ』や『SNS』、『動画配信』といったサービスのほとんどにAI技術が用いられています。『車の自動運転』や、部屋の大きさ、形状などを自動で判別する『ロボット掃除機』なども、どんどんと一般化されていることからも分かるように、AIに関わる技術はすでに実験や検証を行う段階から抜け出し、実用化へと大きな一歩を踏み出しています。
一方で、急速な発展に伴い、きちんとした専門知識や現場で活用できる能力を持った人材が圧倒的に不足し、各社が人材の確保に困っている状況が発生しています。従って専門学校をはじめとした教育機関で、即戦力となる知識やスキルを習得すれば、就職活動において、強力な武器になるということが言えるでしょう。
- AI分野の中で、具体的に何を学ぶの？
- 本校では『AI』と『ビッグデータ』、そして『IoT』の3つの技術を組み合わせたAIシステム開発技術をメインとしたカリキュラムをベースに学んでいきます。扱う言語としては、機械学習で用いられる『Python』と、Webアプリケーションなどで幅広く使用されている『Java』の2つに絞り込むことで、初心者でも無理なく進められるカリキュラムを構築。誰もが体系的に知識を習得できる体制をつくりました。またMicrosoft社が提供する『Azure Machine Learning』や、Googleが提供する『TensorFlow』『Google Cloud Platform』といった、実際のAIシステムの開発現場に欠かすことのできない最先端のクラウドサービスやライブラリについても授業の中で、じっくりと学ぶことができます。
- AI分野を学ぶと、どんなメリットがあるの？
- スマートフォンやパソコン、家電、その他のIT機器etc……。私たちが日々の生活を送る中で接するさまざまな“モノ”や“コト”がIT化されていく現代社会。皆さんも“IT”や“AI”は未来においても必要不可欠な技術であることは肌で感じているはずです。その中でAI分野を学ぶことにどんなメリットがあるのか。それは、ずばり「業界から引手数多の存在（人材）になれる」ということ。就職活動をするうえでは、より優位になれるということです。
今後も必要不可欠かつ需要が高まるAI技術を活用したシステム開発やサービス提供をしていくエンジニアや、多くの人々を魅了するデジタルコンテンツを創り出すクリエイターは、将来的にも“なくなることのない仕事”として、業界から引く手数多の存在になっていく可能性が高くなると考えられています。
従って、就職活動や社会に出た後の転職活動を含めたキャリア形成において圧倒的に優位に立てると言えます。同時に、社会の仕組みや世の中のトレンドを深く考察し、時代の一歩先を見据えて行動できるだけのスキルを身につけることが可能となっていくでしょう。
- AIエンジニアとは？
- AI（人工知能）技術開発に特化した知識と技術を持ち合わせた人です。
AIエンジニアは、AIそのものの開発だけでなく、AI開発のベースとなるシステムを構築したり、AIを用いて大量のデータを解析するといった活躍の場があります。従来のシステム開発技術に加えて、「AI」「ビッグデータ」「IoT」の3つの技術を総合的に身につけた、まさに次世代のITエンジニアといえる存在です。AIシステムの仕組みを理解している事はもちろん、システムを開発するために必要な専門技術の修得が求められます。
- プログラマ／オープン系とは？
- ハード、Unix・LinuxやWindowsなど複数のコンピューターを使ってシステムを構築する仕事です。ウェアとソフトウェアを組み合わせたシステム。使用する言語はC、C++、Javaなどですが、ブラウザを用いたシステムを構築する場合には、PHPやPerl、Pythonなどのウェブ系でよく使われる言語も使用されます。
オープン系の開発では、UNIXやLinux、Windows、.NET Framework等の開発環境の中で、Java、C、C++、C#、VBA、.NET、などの言語を使いながら、システム構築をおこないます。
汎用系の開発がハードウェアやOSなどの環境を特定のメーカーに限定した中で行われるのに対し、オープン系の開発では、開発環境に（適性はあるものの）基本的に制限はなく、様々なメーカーのハードウェアやOSを用います。
- プログラマ／通信系とは？
- ネットワーク機器（ルーター、モデム）やテレビ会議、IP電話を使ったシステム開発など、通信に関連したプログラムを開発します。コンピューター間のデータ送信・受信に関連した部分が主な仕事になります。言語はC・C++やJavaなどが用いられます。組み込み系・制御系ともかぶる部分があり、ネットワーク機器に組み込むプログラムを開発する場合には、両者の知識を身につけることができます。
- プログラマとは？
- 「プログラム言語」を用いてコンピュータープログラムを組み、様々なシステムやソフトウェアを作る仕事です。各業種でよく使われる複数のプログラミング言語を修得していることが必要です。
(1)インターネットやLANでの動作を前提とするネットワーク系
・Web系プログラマ（Webコンテンツ系プログラマ）・XMLプログラマ・オープンソースプログラマ
(2)映像（映画、TV、CMなど）やゲームソフト、音楽などのエンターテイメント系
・CGプログラマ・ゲームプログラマ・マニピュレータ＆サウンドプログラマ
(3)アプリケーションソフトなどの実用ツール系
・アプリケーション系プログラマ・Javaプログラマ
(4)販売管理ソフトや会計ソフト、商品管理データベースなどの業務システム系
・システムエンジニア系・アプリケーション系プログラマ・Javaプログラマ
(5)家電、携帯電話、プリンタ、デジカメ、ロボットなど、製品の中で動作する組み込み系
・組込みプログラマ（リアルタイムプログラマ）
- エンジニアとは？
- エンジニアとは、主に工学分野で、ものづくりやプロセス、システムの開発などをおこなう技術者の総称です。ソフトウェアの分野では、プログラマやシステムエンジニア、ネットワークエンジニア、プロダクトマネージャーなどの職種が代表的です。
- システムエンジニア／略：SEとは？
- システムエンジニア（SE）とは、さまざまな業界で使用されるコンピューターで処理するためのシステムを設計、開発する人です。
クライアントの業務内容を分析し、内容に適したシステムをつくるため、どこをどのようにコンピューター化するかなどを検討、開発に取り組みます。技術的な知識と技術はもちろん、クライアントの要望を的確に捉える洞察力と、クライアントに専門的な内容を分かりやすく具体的に伝えられる能力も必要です。
仕事の立ち位置をイメージしやすい職種として、システムエンジニアは建築士の仕事に近いですね。クライアントから要望を聞き、システムの”設計図”を作成します。予算の組み立てや完成までのスケジュール策定、進行管理なども行います。
- データベースSE（データベースシステムエンジニア）とは？
- データベースSEとは、データベースを扱う各種業務システムの設計・構築・管理・保守をおこなう人です。
- AIを学ぶのに向いている人とは？
- 「AIの技術を活用して、世の中をより便利に、よりスマートに変えていく」という観点で考えると、すべての業種においてまだまだ「成熟」と呼ぶには程遠い技術がAI技術です。未熟だからこそ、これからますます速いスピードで、新しい技術や方法論が生み出されていくことが予想されます。その流れの中に自らを置き、存分に力を発揮していくためには、まずは“情報収集能力”に長け、“強い好奇心”やクリエイティブで“柔軟な発想”を持った人が向いていると考えられます。
また、新しいもの好きで、前向きに学ぶ姿勢を持った人、さらに「自分の力で、もしくは自分が携わるプロジェクトを通して、世の中に変化を与えたい」といった大きな野望やチャレンジ精神を抱けるような人が向いていると言えるでしょう。
- AI分野の学びを活かした仕事とは？
- 製造業はもちろん、ITサービスの事業提供社、金融や保険、不動産、物流や輸送、さらに自動画像認識システムを活用しているセキュリティ関係、生産物の選別やドローンを用いた農薬の散布が行われている農水産業、無人レジを導入する飲食関係、ロボットによる施術や介護が行われる医療・福祉系など、ジャンルを特定することなく多種多様な業界で、AIに関わる専門知識や技術を持ったエンジニアやクリエイターが求められいます。
世の中のあらゆるモノ、コトにAI技術が導入されている現在。自身が興味を持ち、自分が活躍するフィールドとして相応しいと思える業界や職種、企業を、自らで選んでいくことができる分野であると言えるでしょう。
- AI分野を学ぶことで、取得できる資格は？
- 本校では『Python3エンジニア認定』や『オラクル認定Javaプログラマ(OCJ-P) 』、また『統計検定』、『日本ディープラーニング協会G検定(ジェネラリスト検定) 』といった、業界でも信頼度が高いとされる資格をはじめ、自身のスキルアップや就職に向けた武器として活用できるさまざまな資格の取得を、積極的にサポートしています。
- プログラマ／Web系とは？
- インターネット上に公開されるプログラムや、会社や組織のLAN環境内でブラウザを使って利用するようなプログラムを開発します。PHPやRuby、Python、Javaなどを使ってプログラムを組むことが多いです。具体的な例としては、ウェブ上で占いをおこなうようなエンターテインメント系のプログラムであったり、ウェブ上で公開するデータベースの開発、企業や組織の予算や顧客管理データベースの開発などがあります。ネットに公開されているものであれば、検索によって簡単に見つけることができるでしょう。求人案件もとても多いです。
- プログラマ／制御系・組込系とは？
- デジタル家電をはじめとした電子機器・自動車や計測器やFA機器といった各種装置などの機器を制御するためのシステムを開発するプログラム。
炊飯器やエアコンなどの機械の中にもプログラムが組み込まれていて、ご飯の炊き具合や部屋の温度の調節を行っています。このように家電製品や携帯電話、デジカメなど、機械の中に組み込むプログラムを開発する仕事です。製品ごとにカスタマイズして組み込まれることが多いです。使われるプログラミング言語は、C、C++、アセンブラが主になります。
- プログラマ／汎用系とは？
- 開発言語としては、「C言語」や「JAVA」が主流で開発されることが多いみたいですね。
オープン系との違いがわかりにくいことがありますが、銀行の金融システムなど企業の基幹システム（メインフレーム）に使われることが多いです。データ量が多かったり、安全性や高い信頼性が要求されるような業務で使われます。独自の言語仕様を持っていたり、文字コードを使うこともあります。他のコンピューターシステムとは互換性が無く、閉じた世界を構築します。言語としては、「COBOL」などが使われます。
汎用系の開発では、IBM、富士通、日立製作所、NEC、ユニシスなどの汎用コンピューターを用い、COBOL、PL/Iなどの言語を使いながら基幹システムの構築をおこないます。
近年の業務としては、生命保険・損害保険・銀行・クレジットカード会社など大手金融機関や大企業の基幹システムの再構築、運用保守が多く、大手有名企業の大規模システムに携わる中で自分の実力を発揮でき、汎用系エンジニアにとって大きなやりがいが得られます。
汎用系システムは、汎用コンピューターまたはホストコンピューターと呼ばれるハードウェアを使用します。
ハードウェアに特化した開発であるため、そのホストコンピューターについての知識が必要になります。
そのため、オープン系のようにシステム開発や変更、他に応用することは容易に出来ないことが多いです。主に開発で使われる言語は、COBOLなどの言語で開発されることが多いです。汎用系システムでのソフトウェア開発は、マシン語に近い言語にコンパイルされるため高速処理が可能です。
- プロジェクトマネージャー・PMとは？
- プロジェクトマネージャー（PM）は期日までに成果物を完成させる人です。
必要な人材、資材、費用を計画してチームを結成し、プロジェクトの終了までを管理するのがプロジェクトマネージャーの仕事です。
近年、ITシステム開発プロジェクトは、業務要件の高度化、IT技術の高度化、複雑化、マルチベンダー化などによって、幅広い知識が求められています。このため、プロジェクトマネージャ（PM）の役割は益々重要となり、スポンサー、ユーザの期待は大きくなってきています。
- システムアナリスト・コンサルタントとは？
- システム開発における上流工程で、既存の情報システムとクライアントの現状を調査・分析・評価をおこない、新しいシステムの方向づけをおこなう人です。
組織構造、経営戦略、各業務の流れ、そして既存の情報システムを調査し、新しいシステムを開発するうえでの改善案や提案をおこないます。そのため、クライアントに対して、分かりやすく、説得力のあるプレゼンテーションが求められています。
システムアナリストは、既存の情報システムを分析し、機種、台数、手順においてメリット・デメリットを評価します。
システムコンサルタントは、新たな情報システムの導入にあたって、社内の業務や経営上の問題点を探り、その改善案を提案していきます。
- データサイエンティストとは？
- ビッグデータを分析し、その分析結果をもとに、ビジネスやシステム開発時に適切な提案をする人です。
ネットワークの拡張とデジタルインターフェースのモバイル化により、不可能とされてきた膨大なデータ収集が可能となりました。その膨大なデータ（ビッグデータ）を活用し、確度の高い将来予測などが可能になると言われ、専門性の高いデータサイエンティストの存在が不可欠となってきています。
