ニーズの高く、また将来性のある仕事として人気のAIエンジニア。この記事を読んでいるあなたは、

「興味はあるけど具体的にどのような仕事かは分からない」

「AIエンジニアになるためにはどのようなスキルが必要なのだろうか」

と思ってはいませんか。

本記事では、ニーズの高いAIエンジニアになるために必要なスキルや年収などについて解説します。

AIエンジニアとはどんな職業なのか

AIエンジニアとは、AI（人工知能）やその技術に関連する研究開発に携わるエンジニアを指します。
具体的にはAI開発の研究・開発、AIによって蓄積されたデータの解析などがAIエンジニアの仕事です。

AIエンジニアの仕事は、

・プログラミング系（機械学習エンジニア）
・アナリティクス系（データサイエンティスト）

の２つに大きく分類されます。

スマートフォンや家電製品など、身近なものにもAIが搭載されるようになった現代、AIの精度をより上げていくための技術開発が、AIエンジニアによって日々行われています。

「データサイエンティスト」と呼ばれることも

AIは、人間の話し言葉や書き言葉などを分析しその内容に応じて様々な反応を返します。しかし、現在の技術ではAIの分析結果が人間が意図通りにならないことも。

そのため、AIに蓄積されていくデータを分析し、AIプログラムの改善を行う必要があります。

これらの分析を行うのが上述したアナリティクス系AIエンジニアであり、その仕事内容から「データサイエンティスト」と呼ばれることもあります。

データサイエンティストは消える？

AI技術の発展に大きく寄与しているデータサイエンティストですが、一方で今後将来的にデータサイエンティストという職業は不要になるのではないか、という見方もあります。

現時点では、AIが誤って認識したデータの修正や、蓄積されたデータ解析などAIの精度向上のためには人の手が必要です。

しかし、今後データ分析を得意とするAIが発展することで、現在その作業を担っているデータサイエンティストのニーズが減ってしまう可能性があります。

とはいえ、AIが人間と同じように言葉や文章などを理解し、正しい反応を返すためにはまだまだ多くの技術的発展が不可欠。

現時点ではAIに関する正しい知識とその技術を扱えるスキルを持つ人材のニーズは高いです。

2030年のAIビジネス市場は2017年の5.4倍

AIビジネス市場は非常に早いスピードで成長しています。

マーケティング＆コンサルテーションの富士キメラ総研が行った調査（2019人工知能ビジネス総調査）によると、2018年のAIビジネス市場規模はおよそ5301億円。

対して、2030年の市場規模は2兆円以上になることが見込まれており、これは2018年度と比べると約3.8倍にあたります。

様々な業界・業種での発展が見込まれる中、特に活発化すると見られているのが金融業と組立製造業です。

AI技術を活用したチャットボットや与信や融資の審査、株価予測、IoTを活用した工場管理などが期待されています。

AIエンジニアに求められる基本的なスキル

AIエンジニアになりたい場合、どのようなスキルが必要なのでしょうか。
求められるスキルは具体的な業務内容によって異なりますが、基本的に必要となるスキルについて解説します。

Pythonのスキル

Pythonは、現在のAI（人工知能）開発分野で主に利用されているプログラミング言語です。

AI領域の他にはWebアプリ開発、ビックデータ解析などもPythonを使用しています。

AI技術の発展と普及によるPythonエンジニアのニーズの増加に加え、文法がシンプルでわかりやすいことから、プログラミング初心者が最初に学ぶ言語としての人気も高いPython。

AI領域以外でもPythonエンジニアの求人は多いため、「本当にAIエンジニアになるかどうかは分からない」という人もとりあえず学んでおいても損はないでしょう。

R・Juliaという選択肢も

Pythonの他にAI研究・開発の分野で利用されている言語として「R言語」、「Julia」もあります。

Rは1990年代に登場したプログラミング言語で、統計に特化した言語として研究機関や教育機関で主に用いられています。

欠損値や無効値、無限大、非数値といったデータの処理が比較的容易に出来るように設計されている点や、構文がシンプルで読みやすいという点が特徴です。

2012年に登場したJuliaは、日本ではその知名度はあまり高くないものの、世界で見ると近年利用者が増加している言語です。

C言語やPythonなどの「先輩プログラミング言語」のよいところを吸収して出来上がっているJuliaは、コードはPythonのように読みやすく、R言語に並ぶ処理能力を持っています。

機械学習・ディープラーニングの知識

AIの研究を行うにあたり、機械学習、ディープラーニングの知識は必須です。

混同されがちなこの2つの言葉ですが、具体的には以下のような違いがあります。

・機械学習：開発者（人間）から与えられた情報を元に、膨大なデータの中から法則性を見つける技術。

・ディープラーニング：機械学習の分野の1つ。人間の神経を真似て作った「ニューラルネットワーク」を利用し、膨大のデータの中から機械自らで特徴を定義し成功分析を行う。

コンピューターが人間の言葉や思考を理解し、それを再現するための理論やメソッドは数多くあります。

数学の知識

AIの礎となる数学の知識は必須です。

「微分積分」「線形代数」「数理統計学」などは特に抑えておきたいところ。

AIの仕組みから理解して初めてAIエンジニアと言えます。そのためにも、数学の勉強は必ずしましょう。

データ分析・統計解析のスキル

日々膨大なデータを扱うAI開発領域では、データ解析・統計解析スキルも必要です。

具体的にはデータ分析ソフトやデータ分析処理手法の知識を指し、これらのスキルを持った人は「データサイエンティスト」とも呼ばれます。

もちろん、これらの知識がなくても業務が行える仕事もありますが、「いずれはAI開発の第一線として活躍したい」と考えているのであれば、ぜひ今のうちから学んでおきましょう。

ビジネススキル

社会人としてのビジネススキルも忘れてはいけません。

開発者＝研究所にこもって黙々と作業するというイメージを持っている人もいるかもしれませんが、実際には開発チームのメンバーとの業務のやり取りはもちろん、企業によっては社外の人（他企業の研究者やクライアントなど）と頻繁にコミュニケーションを取りながら仕事をすることもあります。

AIエンジニアになるには

将来性やニーズの高さから興味を持つ人が増えているAIエンジニア。
しかし、どのようにすればAIエンジニアになれるのかはよく分からないという方は多いでしょう。

ここからはAIエンジニアになるための方法をステップごとに解説します。

AI開発のスキルを身につける

まず、AI開発のスキルを身に着けましょう。

上記で紹介したスキルに加えて、ITやネットワークに関する基礎知識、AIの最新技術についても理解しておく必要があります。

ただし、身につけた知識は現場で使えなければ意味がありません。実践的なスキルを身につけるため数年間の実務経験があることが望ましいです。

プログラミングスクールを利用するのがおすすめ

初心者から実践的なスキルの習得を目指す場合は、プログラミングスクールを利用するのがおすすめです。

スクールによっては、AIの基礎を学べるコースを設けているところもあり、AIエンジニアを目指す上での下地づくりが可能です。

独学だとどの範囲まで学習すればいいのか、自分にどれくらいのスキルが身についているのかがわかりづらく、また疑問点なども解消できずに途中で挫折してしまう人も少なくありません。

AIエンジニアの求人に応募する

スキルを身に着けたのであれば、AIエンジニアの募集している求人に応募しましょう。

転職サイトや転職エージェントに登録する、あるいは自分で企業のHPなどから直接応募するといった方法があります。

ここで一つ注意しておきたいのが、一言でAIエンジニアといってもその仕事内容は企業によって異なることです。

AIエンジニアとして具体的に何がやりたいのか、どのような開発に携わりたいのかを考え、ある程度絞ってから求人を探しましょう。

そうすることで「求人がいっぱいあってどれに応募すればよいかわからない」という状況を避けられます。

自称・AI企業の存在

上述した通り、「AIエンジニア」「AI開発企業」の明確な定義はありません。

第一線で技術開発を行っている企業・団体もあれば、オープンソースとして公開されているAIの機能を使うだけで、「AI企業」と名乗っている会社もあります。

そのような企業の場合、実際に入社してみると、いわゆる多重請負構造の下部に位置するSIerと変わらない仕事内容だった、という場合も。

求人を探す際は業務内容をよく調べ、面接などの際には担当者に詳しくヒアリングすることをおすすめします。

AIエンジニアの年収

AIエンジニアの年収はおよそ400万円から1300万円ほどに設定されていることが多いです。
求められるスキルや仕事内容によって幅はあり、より専門性が高い仕事の場合、非常に高額な年収を提示しているケースもあります。

なぜAIエンジニアの年収は高いのか

様々な業界でAI技術の活用が広がっていく中、そのAIのニーズは増加に対してAI技術を扱える技術が増えていない（不足している）という現状があります。

専門性が非常に高いことに加え、AI技術が成熟したスキルではなく発展途中であることも背景にあります。

この記事で紹介してきた通り、AIエンジニアとして活躍し一定の成果を出すためには、最新技術のキャッチアップやトライ・アンド・エラーなどの努力は欠かせません。

そのような労力も考えて高い報酬が設定されていると言えます。

さいごに

近年の急速なAI技術の発展・普及によって、注目度が高まるAIエンジニア。

第一線で活躍するためにはAIやプログラミングに関する相応の知識と、継続的なスキルアップ、努力が必要です。

世界を大きく変えるかもしれない技術開発に携われることは、この上なくわくわくすることでしょう。この記事を読んで興味を持った人は、早速今日から準備を始めてみましょう。

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