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「AIエンジニアとは、一体どんな職業なのだろう？」
「AIエンジニアに転職したいから、年収・将来性・仕事内容について知りたい！」
AI技術を使ってシステム開発に携わる「AIエンジニア」に興味のある方は多いでしょう。
そこで本記事では、AIエンジニアとは何か、年収・将来性・仕事内容・なり方などを解説。
AIエンジニアの仕事に興味のある方や転職を考えている方は、ぜひご参考ください。
この記事の目次
AIエンジニアとは
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ITエンジニアです。
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。
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、精度を上げるための技術開発が、AIエンジニアによって日々行われています。
しかし、分析結果が意図通りにならないことも多く、AIで蓄積されたデータを分析・解析し、プログラムの改善を行うのも重要な仕事です。
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AIエンジニアの年収
求人ボックス 給料ナビの『AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料』によると、AIエンジニアの平均年収は575万円でした。
このことから、社会人の平均年収と比較して高めに設定されていることが分かります。
また、AIエンジニアの給与幅は「361万円〜1,017万円」で、所属する企業や業務内容によって年収に大きく差があると考えられます。
※2021年11月確認時点の情報
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なぜAIエンジニアの年収は高いのか
様々な業界でAI技術の活用が広がり、ニーズが増加していることに対して、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。
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。
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアの仕事内容は、所属する企業やプロジェクトによって異なります。
その中で代表的なものは、以下の5つです。
- 機械学習アルゴリズム開発
- 機械学習サービス・アプリ開発
- データ分析・データマイニング
- デジタルマーケティング
- プロジェクトマネジメント
これらの仕事内容について解説します。
機械学習アルゴリズム開発
機械学習アルゴリズム開発とは、線形回帰・ランダムフォレスト・マルコフ連鎖といったアルゴリズムをプログラムで実装することを指します。
機械学習アルゴリズムは、コンビニの購入分析・農業の生育予測・商品の需要予測など、あらゆる場面で活用されています。
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機械学習サービス・アプリ開発
機械学習を用いたWebサービス・アプリ開発に携わるのも、AIエンジニアの仕事。
機械学習サービスの具体例としては、AWSなどのクラウドサービス、業務を自動化できるRPAツール、営業支援・顧客管理などを担うCRMツールなどに活用されています。
また、身近な画像認識アプリにもAI技術が活用されています。
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データ分析・データマイニング
ビッグデータを分析して経営課題を見つけたり、事業戦略の提案を行うことも。
また、ビッグデータから企業にとって有益な情報を抽出する「データマイニング」を業務とするAIエンジニアもいます。
このような、データ分析関連を主軸に活躍するAIエンジニアのことを「データサイエンティスト」ともいいます。
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デジタルマーケティング
デジタルマーケティングとは、SNS・Webサイト・電子メール・動画といったデジタルな手法を用いたマーケティングを指します。
一見すると、マーケティングとAIエンジニアに関連性はないように感じます。
しかし、AI技術を活用することで、消費者の年齢・行動パターン・購入履歴などを分析し、より複雑で精度の高いマーケティング施策を打ち出せるのです。
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プロジェクトマネジメント
AIエンジニアとしての実務経験を積むと、スケジュール管理・タスク管理・メンバー管理といったマネジメント系の業務を任されることも。
経験豊富なエンジニアとして評価されると、AIシステム開発のプロジェクト全体をまとめるプロジェクトマネージャーとして活躍できる機会もあるでしょう。
プロジェクトマネジメントは、エンジニア系スキルとはまた違ったビジネススキルが要求されるので、AIエンジニアとしてさらに一回り成長できるはずです。
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AIエンジニアに必要なスキル
AIエンジニアに必要なスキルは、具体的な業務内容により異なります。
一般的なAIエンジニアに求められる基本スキルは、以下の6つです。
- プログラミングスキル
- IT全般に関する知識
- 機械学習・ディープラーニングの知識
- 数学の知識
- データ分析・統計解析のスキル
- ビジネススキル
これらのスキルについて紹介します。
プログラミングスキル
プログラミングスキルは、ITエンジニア全般として必須なスキルです。
その中でもPythonは、AI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。
Pythonは、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上昇中。
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損はありません。
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R・Juliaという選択肢も
「R言語」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。
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のよいところを吸収して開発された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。
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IT全般に関する知識
プログラミングスキルだけでなく、IT全般に関する知識もAIエンジニアに必須です。
具体的には、ネットワーク・サーバー・データベース・HTMLコーディング・クラウドコンピューティングなどが挙げられます。
IT知識を身につけるには、学習本で勉強したり、「ITパスポート試験」「基本情報技術者試験」などのIT系資格を取得するのがおすすめ。
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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（マシンラーニング）：反復学習を通して、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：「ニューラルネットワーク」を利用し、膨大な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技術
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の基礎となる数学の知識も必須です。
特に、「微分積分」「線形代数」「数理統計学」などはAI開発において頻出。
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。
エンジニアは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。
しかし、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、社外の人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。
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AIエンジニアになるには
AIエンジニアのなり方は、以下の通りです。
- AI開発のスキルを身につける
- AIエンジニアの求人に応募する
- プログラミングスクールに通う
これらの内容について解説します。
AI開発のスキルを身につける
AIエンジニアになるには、AI開発における基本スキルを身につけなければなりません。
具体的には、「AIエンジニアに必要なスキル」でご紹介したスキルに加えて、AIの最新技術についてもキャッチアップすべきです。
また、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。実践的なスキルを蓄えるには、数年間の実務経験を重ねる必要があるでしょう。
AIエンジニアの求人に応募する
基本的なAI開発スキルを身につけたら、AIエンジニアの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。
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プログラミングスクールに通う
初心者から実践的なスキルを習得するには、プログラミングスクールに通うのがおすすめ。
AIの基礎を学べるコースを設けているスクールもあるので、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。
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未経験からエンジニアになれる？
完全未経験からエンジニアになるのは難しいです。
なぜなら、ITエンジニアとして働くには、基本的なプログラミングスキルがないと業務に慣れるまでに時間がかかるからです。
実際、求人募集で求めるスキルにプログラミング経験を設定する企業も多いので、完全未経験から転職するハードルは高いでしょう。
加えて、AIエンジニアには機械学習や数学知識も要求されるので、覚えることは多いです。
そのため、AIエンジニアへの転職を目指す際は、事前に独学やスクールを通してスキルを身につけておきましょう。
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AIエンジニアの将来性
本章では、AIエンジニアの将来性について考察します。
2025年のAIビジネス市場は約2兆円
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。
富士キメラ総研が行った調査『2020 人工知能ビジネス総調査』によると、2020年のAIビジネス市場規模は約1兆1,084億円。
そして、2025年の市場規模は約1兆9,357億円と予測されており、これは2019年度と比べると約2倍にあたります。
様々な業界・業種でのAI活用が見込まれており、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。
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データサイエンティストは消える？
AIエンジニアに関連する職種として、AIを用いたデータ分析で企業の経営課題の解決や事業戦略を提案する「データサイエンティスト」があります。
データサイエンティストの需要は増えている一方で、将来的には不要になるのではないか、という見解もあります。
なぜなら、データ分析を得意とするAIが普及することで、現在その作業を担う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るからです。
しかし、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。
そのため、現時点ではAI開発スキルを持つAI人材のニーズは高いです。
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AIエンジニアは市場価値のある職業
AIエンジニアとは何か、年収・将来性・仕事内容・なり方などを解説しました。
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。
AIエンジニアは市場価値のある職業であり、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。
AIエンジニアに興味を持った方や転職を考えている方は、準備を始めましょう。
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